预期的实验：从“人类大脑项目”中的负责任研究与创新中学习

《Futures》：Experiments in anticipation: Learning from Responsible Research and Innovation in the Human Brain Project

本文探讨欧洲人类大脑计划（HBP）中负责任创新（RRI）框架下的前瞻性研究实践，通过叙事前瞻、科幻写作和跨学科研讨会等方法，分析未来医学、神经科学和计算技术的社会伦理影响，总结成功经验与挑战，提出RRI需结合具体语境的实践策略。

　　在当今快速发展的科技环境中，预见未来（foresight）成为推动负责任研究与创新（Responsible Research and Innovation, RRI）的重要工具。预见不仅有助于提前识别和应对潜在风险，还能促进科学和技术的开发路径朝着更符合社会期望的方向发展。本文以欧洲委员会资助的“人脑计划”（Human Brain Project, HBP）为背景，探讨了预见方法在RRI框架下的应用、价值与局限。HBP是一个跨学科的大型科技项目，旨在通过模拟人脑的功能来推动神经科学和相关技术的发展。作为该项目的一部分，KCL的预见实验室（Foresight Lab）致力于通过预见研究，帮助HBP的科研人员和管理者更好地理解其研究可能带来的社会、伦理和政治影响，并据此调整研究方向和策略。

预见的核心在于它能够帮助我们提前思考技术发展的潜在后果，包括那些未被预料到的后果。这种前瞻性思维不仅对科研人员至关重要，也对政策制定者和公众有深远意义。预见活动旨在建立一种“互动过程”，在这个过程中，社会参与者和创新者能够彼此响应，以确保创新过程在伦理上可接受、可持续并符合社会期望。然而，预见并非总是简单的预测，它更是一种探索多种可能未来的方法，特别是在面对复杂和不确定性时，预见能够帮助我们构建应对未来的多种策略。

在HBP的框架下，预见实验室的工作不仅限于预测技术的发展趋势，还涉及构建社会和技术的互动场景，以及促进跨领域合作。通过这些活动，预见实验室希望激发科研人员和公众对科学与技术潜在影响的思考，推动更加开放和协作的研究环境。此外，预见还强调了责任的分配，即不仅需要科学家和技术人员的参与，也需要政策制定者、公众和其他利益相关者的参与，以确保科技发展能够满足社会的广泛需求。

然而，预见在实践中的挑战也不容忽视。首先，预见工作需要大量的资源和时间投入，这对于像HBP这样规模庞大、涉及众多机构和学科的项目来说，是一个现实的限制。其次，预见方法需要与不同领域的参与者建立良好的沟通和信任，而这在跨学科和跨领域的合作中尤为困难。此外，预见的复杂性还在于，它需要在科学和技术发展的早期阶段介入，以确保对未来的讨论能够影响当前的研究方向和决策过程。然而，早期阶段往往缺乏足够的信息，使得预见工作面临“Collingridge困境”：当技术变革容易时，其潜在影响难以预见；而当其影响变得明显时，变革却变得昂贵、困难且耗时。

预见实验室在HBP中的工作也揭示了RRI框架下预见的局限性。例如，在关于医疗信息学的预见工作中，虽然我们试图通过构建不同的未来场景来引发讨论，但实际效果并不理想。部分参与者对这些场景的预期与我们的设想存在差异，导致讨论未能达到预期的目标。这表明，预见工作需要更深入地理解参与者的需求和期望，并在方法设计上更加灵活和适应性更强。此外，预见还要求我们在方法论上保持开放和包容，避免过度依赖单一的预测模型或工具。

为了应对这些挑战，预见实验室尝试使用科学幻想（Science Fiction, SF）作为一种新的工具，来激发对未来科技和社会关系的思考。通过与科幻作家合作，他们创造了一些基于未来科技的虚构故事，这些故事不仅帮助科研人员更直观地理解他们工作的社会影响，还为公众提供了一个思考科技未来的机会。这种结合SF与预见的方法，虽然具有创新性，但也面临一定的争议。一方面，SF可以作为一种表达复杂社会和技术关系的手段；另一方面，它也可能被误解为一种脱离现实的虚构形式，而非严肃的预见工具。

在HBP的预见实践中，我们还发现，预见的实施需要考虑到不同参与者之间的关系和互动。例如，在关于神经计算的预见工作中，我们组织了多个讨论会，旨在促进科学家和工程师之间的交流，并探讨他们技术可能带来的社会影响。这些讨论会不仅帮助我们理解技术的潜力和风险，还促使我们思考如何在实际工作中平衡伦理责任与技术发展的需求。此外，这些讨论也揭示了科研人员在面对伦理问题时的复杂心理状态，他们既意识到技术可能带来的问题，又感到在实际操作中缺乏足够的控制力。

总体而言，预见在RRI框架下的应用为我们提供了一个独特的视角，使我们能够更全面地理解科技发展的社会影响。然而，预见的有效性仍然受到诸多因素的制约，包括资源分配、方法选择、参与者之间的沟通和信任等。在HBP的案例中，我们看到了预见在促进跨学科合作和推动社会参与方面的潜力，但也发现了在实际操作中可能遇到的障碍。这些经验为我们未来在其他科技项目中应用预见提供了重要的参考和启示。