(Zeynep Pamuk: Politics and expertise. How to use science in a democratic society. Princeton University Press, Princeton – Oxford, 2021)
2022. augusztus 22-én elbocsátották az Országos Meteorológiai Szolgálat (OMSZ) két vezetőjét. Történt mindez azután, hogy az intézet által kiadott előrejelzések alapján biztonsági okokból a szervezők elhalasztották az augusztus 20-i állami tűzijátékot Budapesten. Mint közismert, aznap este végül nem volt se eső, se vihar a fővárosban. A szakértők szerint egész egyszerűen annyi történt, hogy nem „jött be”, azaz nem vált valóra egy kirívóan magas bizonytalansági faktorral operáló előrejelzés – szinte mindennapos dolog a meteorológiában, mondhatnánk. Természetesen az ünnepség kulturális, társadalmi, gazdasági és kiváltképp politikai dimenziói miatt ez a jelentéktelen, hétköznapi eset jóval nagyobb figyelmet kapott a nyilvánosságban, mint a hasonló ügyek szoktak; sokan úgy gondolták, hogy a kormányzat aránytalan, aggasztóan durva reakciót adott a történtekre.
A tűzijáték lefújásáról szóló vita természetesen nem önmagában a „megbüntetett” meteorológusok miatt érdekes. Ami igazán izgalmassá teszi (tudomány)filozófiai szempontból, az az a kérdés, hogy a konfliktus szereplői hogyan értelmezték szakértőiség és politika általános viszonyát. Tavaly előtt jelent meg Zeynep Pamuk, Politika és szakértőiség. Hogyan használjuk a tudományt egy demokratikus társadalomban című könyve a Princeton University Press kiadásában. Mi más lehetne jobb apropó a mű rövid áttekintésére annál a konfliktusnál, amely egy borúsnak ígért, így otthon töltött, ám végül csodálatosan napsütéses délután kapcsán robbant ki a magyar nyilvánosságban?
A szakértőiség kérdése az utóbbi évtizedek egyik vezető problémájává nőtte ki magát a tudomány társas dimenzióit előtérbe helyező kutatók körében. Miért bízzunk a szakértőkben? Mitől és hogyan lesz valaki szakértő? Ki a szakértő, és ki a megbízható szakértő? Ezeket a kérdéseket sokan sokféle irányból körbejárták már, és itthon is figyelemreméltó szakirodalma kerekedett a témának. Pamukot nem ezek a „klasszikus” episztemológiai kérdések érdeklik, hanem a szakértőiség és a politika együttműködése, egymástól való függősége. A tudományos eredményekre sokan kíváncsiak, nem kevesen követik a tudósok ajánlásait a mindennapjaikban; a tudomány vélt és valós ereje pedig éppen akkor ütközik ki, amikor a legsebezhetőbb: nevezetesen a társadalmi érdeklődésre számot tartó szakpolitikai (policy) kérdésekben.
Noha a szakpolitika kimondottan unalmas területnek tűnik, valójában nem az: olyan kérdésekre kell a döntéshozóknak gyakorlati választ találniuk, amelyeknek nagy a tétje, miközben kiemelkedően nagy a bizonytalanság, hiányos és szórványos bizonyítékok állnak csak a rendelkezésünkre – viszont gyorsan és határozottan kell cselekedni. Hogy csak egy példát említsek: ilyen volt a koronavírus járvány, amikor is a vírus relatív újszerűsége, a mutációk nagy száma, illetve a polgári reakciók és szabálykövetés (hiánya) miatt mindent átszőtt a bizonytalanság. A tudósok számára elérhető empirikus adatok és bizonyítékok előállítása nehéz és körülményes folyamat volt, miközben mindenki megoldást várt, hiszen emberéletek múltak a cselekvés időzítésén és módján.
A tudósok szerepe azért fontos ebben a kontextusban, mert a döntéshozók szokás szerint az ő útmutatásaikra támaszkodnak. Még akkor is így van ez, ha épp tudományellenes kommunikációt folytatnak, hiszen az emberek meggyőzése komoly pszichológiai és szociológiai feladat, ami nem megy hasraütés-szerűen. A tudományos tudáson alapuló szakértői tanácsadás elgondolása a következő felfogáson alapul: a tudósok legfőbb, talán egyetlen valódi feladata a tények feltárása. A társadalmi cselekvések és szakpolitikai kérdések irányát és céljait viszont különféle értékek mentén kell és lehet kijelölni – ehhez pedig a tudománynak nincs hozzáférése. Következésképp, az emberek (és az emberek által megbízott politikusok) kijelölik a célokat, a tudósok pedig a tények és az adatok elemzése révén legfeljebb arról tudnak valamit mondani, hogy miként érhetjük el ezeket a célokat – arról viszont már nem, hogy mik legyenek a céljaink.
A szakértői tanácsadás és a szakpolitikai kérdések kidolgozása nagyon sokáig ezt a sémát követte. A tudósoktól adatokat vártak, leírásokat és elemzéseket a világ felépítésére vonatkozóan – de ha egy mód van rá, ne tanácsoljanak semmit, ne mondják meg, hogy mit akarjunk. Az emberek (és az őket képviselő politikusok) tudják, hogy mit akarnak, csupán azzal kapcsolatban szorulnak segítségre, hogy miképp érhetik el a céljaikat a legegyszerűbb és leginkább kézenfekvő módon. Ez az elgondolás azt feltételezi, hogy a tudósoknak speciális hozzáférésük van a világhoz: képesek arra, hogy a tényeket a maguk valóságában, „csupaszon”, pusztán a mérhető – objektív és minden befolyástól függetlenül előállított – adatokon keresztül rögzítsék. Úgy is mondhatnánk, hogy a tudomány értékmentes, és ennek megfelelő szerepet kell betöltenie a szakértői, szakpolitikai vitákban.
Mindazonáltal a társadalom jelentős része (a tudósokat is beleértve) nagyon szélsőségesen gondolkodik a kutatók tevékenységéről. Mihelyst felmerül, hogy a tudósok nem pusztán érzelem- és értékmentes ágensek, akik jól szerkesztett algoritmusok szerint működnek, hanem maguk is a társadalom tagjai, a saját hétköznapi, emberi esendőségeikkel együtt, általában valamilyen mélyről jövő gyűlölet, harag és vádaskodás lép a korábbi tisztelet helyére. A tudós „nyilván” elfogult, le van fizetve, hazug, befolyás alatt áll, politikai ambíciói vannak, és meg akarja mondani a saját szubjektív véleményére alapozva, hogy ki mit csináljon. Mindez tűrhetetlen: legfeljebb a politikusok és egyéb közszereplők mondhatják meg, hogy ki mit csináljon, a tudósok nem.
Mármost Pamuk – a tudományfilozófia újabb eredményeivel és megfontolásaival összhangban – nem gondolja, hogy mindez így lenne. Szerinte a tudomány nem értékmentes, ahogy a tudósok sem valamiféle értékmentes folyamat révén állítanak elő értékmentes policy-, azaz szakpolitikai javaslatokat. Induljunk ki a következőből! A tudomány tudást állít elő. (Persze vannak esetek, amikor rossz jellemű tudósok szándékosan és tudatosan a nem-tudásban, a megtévesztésben érdekeltek; de nyilván nem ítélhetünk meg egy teljes vállalkozást a haszonleső átutazók erkölcstelen viselkedése alapján.) Sajnos vagy nem sajnos, nem minden tudás lesz egyformán értékes. Hosszas empirikus megfigyelések, átlagolások és egyebek alapján megtudhatom, hogy a kertben álló nyírfának hány levele volt augusztusban, ám kérdéses, hogy ez jelentene-e bármit is, vagy fontos tudásnak számítana-e. Esetleg kideríthetem, hogy mennyi az átlagos testsúlya azoknak a bécsieknek, akiknek a telefonszáma „3”-mal végződik, ám kérdéses, hogy jelentőségteljes tudásról beszélhetünk-e ebben az esetben. Meglehet, az sem utolsó szempont, hogy babig-e az íróasztalom (hogy Rudolf Carnap klasszikus példájára utaljunk), ám közel sem biztos, hogy ennek tényleg érdekelnie kellene bárkit is.
Kiváltképp, ha összevetjük ezeket a kérdéseket olyan problémákkal, mint hogy káros hatást fejtenek-e ki az emberi szervezetre az üveghatású gázok, hatásosak-e a vírusfertőzések ellen a különböző oltások – vagy akár hogy rosszat tesz-e a kiskertünknek az ott elhelyezett nukleáris hulladék. Persze a nem-tudásunk is lehet jelentőségteljes. A koronavírusos megbetegedés ellen elegendő három oltás? Létezik gyors, olcsó, biztonságos megoldás a nukleáris hulladék tárolására? Forradalmasítható-e a zöld energia előállítása? Elegendő, ha 1,5 fokra csökkentjük a globális felmelegedés mértékét? Valóban fontos dolgot teszek, ha komposztálok, vagy ez szó szerint csak egy pofon a … kerti vegyesnek? Ezekkel összevetve valóban lényegtelennek tűnik, hogy hány kék gerincű Bécsi Körös könyv van a szobámban (amúgy 82), vagy hogy a piros vagy a zöld tollam fog-e hamarabb kifogyni, esetleg hogy 159 vagy 173 csepp kávé folyt rá a CSOK-kérelmemre (teljesen mindegy, nem cseppszámláló a rendszer).
Röviden: el kell határolnunk egymástól a jelentéktelen, esetleg minimális, csupán szubjektív fontossággal bíró tudásokat a jelentőségteljes, mértékadó, lényegi tudásoktól. Ha az ember megfelelőképp választja meg a példáit (kék gerincű könyvek vs. a globális felmelegedés még tartható mértéke), akkor nagyon triviálisnak tűnhet a dolog, s talán éppen ezért szokás ezzel a kérdéskörrel kevesebbet foglalkozni. Ám máris fontossá válik a probléma, amikor rájövünk: a szakpolitikai kérdések kidolgozása kapcsán jelentőségteljes tudásokkal van dolgunk (ami nagyban érinti a tudomány társadalomban betöltött helyzetét és a szakértők publikus megítélését is) – ez pedig ingoványos terület. Első körben nem tűnik jelentőségteljes tudásnak, hogy Tölgyfaasztali Bertalan jobbhátvéd hány pohár vizet ivott tegnap, és ez vajon elegendő mennyiségű folyadék volt-e; ám amennyiben egy labdarúgó-szakértő rendelkezik ezzel a tudással, megfelelő előrejelzést tehet T. Bertalan játékának várható minőségére vonatkozóan, s így a csapat esélyeit illetően is. Érzelmi szempontból lényeges tudás és ténykérdés, a világ jövője talán kevésbé múlik rajta. Persze politikai szempontból bármilyen hasonló szakértői tudás felértékelődhet. (Például sok múlhat rajta, hogy a harminckettedik kerületi akadémiai bizottság egy tizenhetedik századi zeneszerző munkásságát kellőképp autentikusnak, és így értékesnek ítéli-e.). Ezzel itt most nem foglalkozom, csupán jelezni akartam: a jelentőségteljes és lényegtelen tudások határa minden, csak nem pontos és kidolgozott – és ez a probléma komoly hatást gyakorolhat az alapvető vs. alkalmazott tudományok vitájára is.
A fenti példák arra utalnak, hogy a szakértők által kajtatott jelentőségteljes tudás kimondottan bizonytalan fogalom. A fa leveleit konkrétan és egyértelműen meg tudom számolni, csak minek. Ezzel szemben a globális felmelegedés aktuális számai folyamatosan változnak és sok mindentől függnek. A bizonytalanság pedig melegágya az értékeknek. Pamuk amellett érvel, hogy az értékek már az első perctől kezdve, kiküszöbölhetetlenül átjárják és meghatározzák a tudományos és szakértői tudást. Lássunk néhány példát!
Már maguk a fogalmak is komoly gondokat okozhatnak. Számos fogalom nem csupán rögzíti a tapasztalatot („kék”), hanem normatív karakterrel bír: „hibás”, „káros”, „megrongált”. Ezeket az értékelő kifejezéseket csupán akkor tudjuk megfelelő módon használni, ha meghatározunk egy normalitási szintet, amihez képest a negatív elváltozást „károsnak”, „rongálódásnak” tekinthetjük. Például, mondja Pamuk, amikor az ónos eső körüli viták fellobbantak, akkor a különböző országok tudósai egyetértettek abban, hogy a tavak ökoszisztémája megváltozott (ez egy relatíve tisztán empirikus fogalom lenne), ám abban véleménykülönbség volt köztük, hogy ezt a változást károsnak kell-e tekintenünk. Az egyik oldal pusztán a kémiai összetevőket nézte, relatíve magas határértékkel dolgozott, és így nem értékelte a folyamatokat károsnak; míg a másik egy átfogóbb ökoszisztéma perspektívájából vizsgálta a részleteket, alacsonyabb küszöböt fogadott el, és hamarább megkondította a vészharangot. Attól függően fogunk szakpolitikai, azaz gyakorlati következményekkel is járó tanácsokat adni, hogy mit tekintünk káros változásnak. Az origóban pedig a különféle értékek állnak – ezek fényében döntjük el, hogy hol húzzuk meg a normális szintjét, és mennyire tágítjuk ki a vizsgálat kontextusát.
A tudományos hipotézisek megfogalmazása sem zajlik mindig semlegesen. Az, hogy milyen háttérfeltevéseink vannak, jelentős mértékben a szocializációnktól és a háttértudásunktól függ, illetve attól a keretrendszertől, amiben dolgozunk. Bizonyos helyzetekben, bizonyos hipotézislehetőségek egész egyszerűen fel sem merülnek tudományos hipotézisként. (A feminista szakirodalom dúskál az olyan példákban, amelyek arról szólnak, hogy a férfiak által dominált területeken eredetileg elvetették a nők által előterjesztett, akár épp a nők szerepét hangsúlyozó hipotéziseket, lásd a vadászat vs. gyűjtögetés kérdését – majd ezek később megtermékenyítően hatottak a közösségre.) Az ilyen közösségek, keretrendszerek – ahogy Thomas Kuhn fogalmazott: paradigmák – működése pedig korántsem csupán az adatok konzisztens, koherens, és értékmentes egymásutániságán alapul. De nagyon gyakran a pénzhiány is jelentős hipotézisszűkítő tényező lehet: például a genetikailag módosított termékek kapcsán számos molekuláris biológiai kutatás azok semlegességére engedett következtetni, míg más kutatók amellett érvelnek, hogy ha hosszútávon, tágabb és komplexebb kontextusban vizsgáljuk a dolgot, akkor korántsem olyan semleges a GMO. Ám ezekre a kutatásokra nincs pénz, így az utóbbi nem vált a tudományos berkekben legitim, kutatandó hipotézissé.
A tudósok modellekkel dolgoznak. Ennek részben az az oka, hogy az általuk vizsgált terület olyan komplex, hogy a teljes és átfogó megragadása gyakorlatilag (és sokszor elméletben is) lehetetlen. Így a kutatóknak ki kell választaniuk bizonyos szempontokat, amelyek alapján felállítják a modelljeiket. Ám az, hogy mi alapján mit modellezünk, ismét csak döntések eredménye lesz. Egy járvány kontextusában egyáltalán nem mindegy, hogy a kidolgozott modellek mire vonatkoznak, és miből indulnak ki. Ha az elsődleges adatok, amelyek alapján a modelleket kialakítják, csupán picit módosulnak (ahogy az szinte napról napra megtörtént a koronavírus-járvány esetében), akkor a modellünknek lényegesen más következményei lehetnek, mint voltak eredetileg. (Ezért jósolhattak egyik nap néhány ezer, majd másnap néhány millió halálos áldozatot a szakértők – és ezzel nem keveredtek súlyos ellentmondásba.) A modellek nem a valóság hű, pontos, és egzakt tükörképei, hanem a kutató döntései és értékei alapján előálló sematikus és pontatlan kapaszkodók.
De ne gondoljuk, hogy a bizonyítékok terén sokkal jobb helyzetben vagyunk! Nem csak az a fontos kérdés, hogy mit tekintünk bizonyítéknak. Egy törzs tagjának részleges visszaemlékezése valódi bizonyíték egy őstörténeti narratíva mellett? Egy apró darabokra tört, kopott, koszos edénydarab ténylegesen bizonyítja egy korábbi kulturális képződmény létezését? Egy hangalak hasonlósága bizonyíték egy származástörténeti elgondolás mellett? Egy halovány felvillanás az adatsorban bizonyíték egy bolygó létezésére? Azzal is komoly gondok vannak, hogy mennyi bizonyítékra van szükségünk; a gyakorlatban, a szakpolitikai kérdésekben pedig ez a probléma csak tovább éleződik. A jelenséget induktív kockázatnak hívják, és Pamuk is sokat foglalkozik vele. Arról van szó, hogy bármilyen tesztelés, kutatás során benne van a pakliban, hogy fals pozitív vagy fals negatív eredményeket kapunk. A kérdés az, hogy ezek mekkora problémát okoznak. Amennyiben egy távoli bolygó létezését kutatjuk (aminek mondjuk inkább csak teoretikus jelentősége van), akkor ha megtalálni véltük a bolygót, leállhatunk az adatsorok elemzésével. Hiszen még ha fals pozitív is az eredmény, a tévedésnek nincsen súlyos, gyakorlati és egzisztenciális következménye. Persze mindig gyűjthetünk további adatokat, de nem okoz komolyabb gondot, ha korábban befejezzük a kutatást. Ellenben egy oltás vizsgálata során kimondottan veszélyes lehet, ha kisebb számú eset alapján fals negatív eredményre jutunk (nincs mellékhatása az oltásnak), majd azt szakpolitikai viták után bevezetjük a közellátásba. Az emberi egészség érdekében minél nagyobb esetszámot várunk el a kutatóktól, hogy kiküszöböljük a fals eredményeket – azaz hogy minél biztosabbra mehessünk. Ezt jelenti az induktív kockázat: hol van az a pont az adatok gyűjtése és elemzése során, amikor megállhat a kutató és azt mondhatja, hogy rendben, elegendő adatunk van – azaz az eljárás biztonságos, a szóban forgó entitás létezik?
Az, hogy hol húzzuk meg a határt, mit és miképp ítélünk kockázatosnak vagy éppen biztonságosnak, egyáltalán nem tűnik értékmentes döntésnek. Miközben a tudományos módszertan (az általános, bevett nézet szerint) arra sarkallná a kutatókat, hogy minél több adattal álljanak elő, míg el nem érik a bizonyosságot, addig a gyakorlati kérdéseket, szakpolitikai vitákat is érintő területeken ez gyakorlatilag nem lehetséges. (Meg persze amúgy sincs rá garancia, hogy a több kutatás több megbízható és releváns adatot szül, de jó hinni benne.) Pamuk sokat értekezik arról a fajta feszültségről, hogy minél többet várunk egy döntés meghozatalával, annál pontosabbak lehetnek az adataink – ám minél tovább várunk a pontos adatokra, annál kevésbé lesz releváns maga a döntés. Például egy nyolc órakor kezdődő tűzijáték esetében délután egy órakor egészen pontatlan adatok állnak rendelkezésünkre, ám az ekkor meghozott döntések alapján még kényelmesen meg lehet szervezni vagy le lehet mondani az eseményt. Este hét órakor pontosabb adataink lehetnek, ám a fél órával a program előtt már nehéz leállítani egy komolyabb rendezvényt. Az ilyen helyzetek döntéseket követelnek, olyan döntéseket, amelyeket elégtelen mennyiségű (és minőségű) adat, pontatlan modellek és bizonytalan előrejelzések alapján kell meghoznunk. Ugyanaz érvényes a szakértői javaslat kidolgozására is. Bizonytalan, elégtelen, pontatlan.
Hogy mindez miért problémás? Eltekintve a tudomány értékmentességének legkülönfélébb ideológiai és politikai vonatkozásaitól, a jelenség különösen érdekes kérdéseket vethet fel a demokráciák kontextusában is. Elhibázott az a klasszikus kép, mondja Pamuk, amelynek értelmében a tudósok értékmentesen gyűjtik a külvilág adatait, majd felmondják azokat a szakpolitikai vezetőségnek, és mint akik jól végezték a dolgukat, minden további felelősségvállalás nélkül továbbállnak. A tudomány értékterhelt, a tudósok értékorientáltak, következésképp a szakértői tanácsadás és szakpolitikai munka is jóval komplexebb, mint elsőre gondolnánk. Nem csupán arról van szó, hogy eleve hogyan számolunk el a tudósok és szakértők kiválasztásával egy demokratikus közösségben. (Noha magától értetődőnek tűnhet, hogy a tudósok tudnak, míg a laikusok nem, a helyzet nem ilyen egyszerű: a tudósok jogosítványai komoly kérdéseket vetnek fel.) Miért gondoljuk azt, hogy bármelyik tudósközösség képes reprezentatív módon fellépni egy adott területen? A tudósoknak speciális értékeik vannak, és a szakpolitikai kérdésekben általuk képviselt közösségek szintén értékekkel rendelkeznek – a legtöbb esetben kimondottan sokszínű, heterogén értékekkel. Hogyan lehet képes egy vagy több tudós ezt megfelelő módon átlátni és valamilyen módon „összegezni”; főképp, ha nem választás útján kijelölt emberekről van szó?
A kötet jelentős részében Pamuk különféle javaslatokat fogalmaz meg arra vonatkozóan, hogy a civilek, a polgárok, a laikusok, tehát az emberek miképp szóljanak bele a tudomány működésébe. Nem arról van szó, hogy a civilek döntenék el, hogy a húrelmélet matematikai levezetéseiben mi számít adatnak, bizonyítéknak vagy épp érvényes bizonyításnak. Aki erre hivatkozik, az nyilvánvaló módon pusztán egy retorikai trükköt alkalmaz a civilek által (is) kontrollált, demokratizált tudománykép ellenében. Sokkal inkább arról van szó, hogy számos gyakorlati relevanciával is bíró területen az, hogy mit várunk, és milyen tanácsokat kapunk, komoly következményekkel járhat az emberek életére nézve – így nagyon furcsa lenne kizárni a civileket ezekből a folyamatokból. (Ne felejtsük: a gyakorlati relevancia relatív dolog, és bármely terület pillanatok alatt gyakorlativá válhat, gondoljunk csak a zenekutatásra, az eszmerendszerek történetére, az eredetkutatásra vagy épp a paleontológiára, amely több millió éves fosszíliák alapkán próbál igazolni vagy cáfolni politikai relevanciával is bíró elgondolásokat.)
Miért is ne lehetne ráhatása egy harmadik emeleti panellakásból valakinek a tudomány működésére, ha a tudomány épp az ő élete felett rendelkezik? Ha az emberek jobban féltik a munkájukat, mint az egészségüket, akkor miért ne lehetne ennek alapján felállítani a modelleket, és elosztani a kutatási pénzeket? Ha a tudomány egy algoritmizált, értékmentes adatrögzítés lenne, akkor könnyedén eltekinthetnénk az emberektől (a tények magukért beszélnek, mintegy rákényszerítik magukat az emberekre), ám mint láttuk egyáltalán nem ez a helyzet. A laikusoknak nem a tudomány eredményeit kell megítélniük, hanem a tudósok és a tudomány elszámolhatóságát kell fenntartaniuk (például civil esküdtszékek, tudomány-bíróságok, közgyűlések, demokratikus meghallgatások révén – ezekről részletesen lásd a kötet 4. fejezetét). Az eredmények és folyamatok átláthatóságában kell érdekeltnek lenniük, meg kell tudniuk jelenni a döntéshozatali folyamatban, és képviselniük kell az értékeiket. Lehet, hogy a tudományos tudás a szakértőkkel kezdődik és végződik – de korántsem származik minden tudás a szakértőktől, és nem is feltétlen kell velük véget érnie a történetnek.
Persze óvatosan kell eljárnunk, hiszen, ha a polgárok képviselői kerülnek többségbe, akkor a szakértelem elveszítheti episztemikus jelentőségét. Ha viszont a szakértők, akkor a demokrácia eszméje csorbul. A dilemma gyakorlati megoldása nem könnyű feladat, mindkét szélsőségre rengeteg példát hozhatnánk. Pamuk a kötetben kiegyensúlyozott képet igyekszik festeni: a szakértelemnek komoly súlya van, ám ezt a súlyt a megfelelő demokratikus, polgári ellenőrzés révén kell mérlegre tennünk. Pamuk könyve fontos és komplex kérdéskörrel foglalkozik, ez mindenképpen mellette szól; egyúttal abban is sokat segíthet, hogy jobban megértsük a meteorológiai előrejelzések megítélésének problémáját. A szakértők értékterheltek, de erről nem tehetnek, és ez nem is baj. A szakértői tanácsadás episztemikus, tudományos és egyben társadalmi folyamat, amelyet félrevezető a tudomány abszolút függetlenségére hivatkozva védeni – ami az elképzelt formában nem is létezik. A szakértőknek, a polgároknak és a politikusoknak együtt kell dolgozniuk, hogy létrejöhessen az a tudás, amit korábban (állítólag) a laborban magányosan ücsörgő, Bunsen-égő fölött görnyedő, szakállas, szemüveges, kissé megrogyott tudós egyedül, egymaga hozott létre.