预见未来：通过跨学科整合方法理解叙事的基本重要性

《Futures》：Anticipating Futures: Understanding the Fundamental Importance of Narratives Through an Integrative Interdisciplinary Approach

本文以欧洲人类大脑计划（HBP）为案例，探讨责任研究创新（RRI）中前瞻性方法的应用价值与挑战。通过开发多情景叙事、与科幻作家合作创作近未来故事，以及组织跨学科研讨会，研究团队旨在引导神经科学、计算和机器人技术的研究方向，促进社会伦理反思。实践表明，前瞻性方法能有效激发科研人员的反思，但需平衡理想化情景与现实可行性，并重视社会科学家与技术专家的深度互动。研究发现，RRI需结合具体情境设计工具，避免泛化操作，且应关注权力结构对创新路径的影响。

　　在面对未来和新兴技术时，前瞻性思维（foresight）对于促进负责任的研究与创新（Responsible Research and Innovation, RRI）起到了至关重要的作用。前瞻性思维不仅帮助我们预见潜在的社会、政治和伦理影响，还能够引导研究和开发的路径朝着更符合社会需求和伦理标准的方向发展。这种思维方式强调对技术可能带来的影响进行提前思考，并通过多种方法和活动，提升研究人员和管理者对这些问题的认识和应对能力。在本文中，我们通过参与“人脑计划”（Human Brain Project, HBP）这一欧洲委员会资助的未来和新兴技术旗舰项目，探讨了前瞻性思维如何在RRI框架下进行操作，并分析了我们所采取的实验性方法以及这些方法所带来的经验和教训。

“人脑计划”作为一项跨学科的大型科研项目，旨在模拟人脑并推动神经科学和神经技术的发展。从2013年启动以来，它就面临着如何将RRI理念融入其研究和创新过程的挑战。为了实现这一目标，HBP设立了伦理与社会子项目，并邀请了包括国王学院伦敦（King’s College London, KCL）在内的多个机构参与。KCL的前瞻性实验室（Foresight Lab）在该项目中扮演了重要角色，负责开展与未来和新兴技术相关的前瞻性研究，包括社会、政治和伦理影响的识别与分析。我们的目标不仅是识别这些潜在影响，更重要的是通过这些研究促进研究人员和管理者的反思，从而推动整个项目的发展方向更加负责任和符合社会需求。

在实施前瞻性研究的过程中，我们意识到仅仅依靠传统的预测方法并不足以应对技术发展的复杂性和不确定性。因此，我们采用了多种前瞻性方法，包括情景构建（scenario building）和叙事性前瞻性（narrative foresight）。情景构建是一种基于多重视角和多种可能性的方法，能够帮助我们探讨技术可能带来的不同影响，包括正面和负面的后果。而叙事性前瞻性则通过创造虚构的故事，将技术发展与社会互动联系起来，从而引发更深层次的反思。我们希望通过这些方法，让研究人员能够从更广泛的社会背景中理解自己的工作，并在决策过程中考虑到技术可能带来的更广泛影响。

在“人脑计划”的不同阶段，我们围绕不同的主题展开了前瞻性研究。其中，第一个主题是未来医学（Future Medicine），我们关注的是HBP在医疗信息学方面的进展及其对患者数据的处理。在这一阶段，我们组织了多个活动，包括线上研讨会和线下专家对话，旨在促进研究人员与伦理和社会专家之间的交流。这些活动不仅帮助我们识别了潜在的伦理和社会问题，还促使我们对如何在不同利益相关者之间建立共识进行了深入思考。然而，我们也发现，由于研究人员和外部利益相关者之间存在不同的立场和目标，达成共识并不总是现实可行的。这种分歧在很大程度上反映了RRI和相关理论框架（如技术评估和前瞻性治理）在不同学者和实践者之间的多样性。

在后续的前瞻性研究中，我们转向了未来神经科学（Future Neuroscience）和未来计算（Future Computing）领域。未来神经科学的研究重点在于不同神经建模社区之间的协作，而未来计算则关注神经形态计算（neuromorphic computing）和机器人技术的潜在应用。在这些研究中，我们发现，即便是在一个如此多元化的项目中，研究人员和工程师之间的合作仍然面临诸多挑战，包括对技术发展方向的不同看法、对数据共享的担忧，以及对伦理和监管问题的关注。我们通过组织多个工作坊和讨论会，尝试促进这些社区之间的对话，并推动他们对技术可能带来的社会影响进行更深入的反思。

在与神经形态计算相关的前瞻性研究中，我们特别关注了“双重用途”（dual use）问题，即这些技术可能被用于军事、安全和监控等非民用领域。我们组织了两次专门的工作坊，邀请了相关领域的科学家和工程师参与讨论，并与他们共同开发了多个情景。这些情景不仅帮助我们理解技术的潜在影响，还促使他们反思自己在伦理和社会责任方面的立场。通过这些讨论，我们发现，尽管研究人员对技术的伦理问题有一定程度的认识，但在面对具体的伦理困境时，他们往往感到无力，无法有效改变现状。这反映了RRI在实践中面临的现实挑战，即在复杂的科学和政治环境中，如何将伦理思考转化为实际行动。

在与科幻作家的合作中，我们尝试将叙事性前瞻性与科幻（science fiction, SF）相结合，希望通过虚构的故事引发更广泛的讨论。例如，在布里斯托尔机器人实验室（Bristol Robotics Lab, BRL）和布里斯托尔文学节（Bristol Festival of Literature）的合作项目中，我们邀请了三位科幻作家参与创作，他们的作品基于BRL的研究成果，并尝试描绘未来可能的社会和技术情境。这种合作不仅帮助我们更深入地理解技术的社会影响，还为研究人员提供了一个新的视角，使他们能够通过故事的方式思考自己工作的伦理意义。此外，这种形式的前瞻性研究也使公众和非专家群体能够更直观地参与到科学和技术的讨论中，从而促进更广泛的社会对话。

尽管这些前瞻性研究取得了显著的成果，但我们也在实践中遇到了许多挑战。首先，如何在大规模的科研项目中有效地开展前瞻性研究是一个复杂的问题。由于资源有限，我们无法覆盖所有参与实验室，因此需要在有限的范围内优先选择那些具有代表性的研究团队。其次，如何在不同的利益相关者之间建立信任和合作也是一个重要的问题。尤其是在涉及伦理和社会责任的讨论中，研究人员和外部专家之间可能存在不同的立场和目标，导致讨论难以深入。此外，我们还发现，传统的预测方法往往过于线性，而情景构建和叙事性前瞻性则更能够反映技术发展的多样性和不确定性，从而为研究人员提供更全面的视角。

总的来说，我们的经验表明，前瞻性研究在RRI框架下具有重要的价值，但也存在一定的局限性。它需要大量的资源投入，包括时间、人力和资金，才能在复杂的科研环境中取得实质性的成果。同时，前瞻性研究还需要在不同的理论框架之间找到平衡，既要考虑技术发展的可能性，也要关注社会和伦理的多样性。通过这些实践，我们不仅加深了对RRI的理解，也认识到在推动负责任的科研和创新过程中，需要更多的跨学科合作和公共参与。这些经验为我们今后在类似项目中开展前瞻性研究提供了重要的启示，也为未来的技术治理和伦理评估提供了新的思路。