Когда данных мало, мы стараемся не спешить с выводами. Однако когда накапливаются большие объёмы чисел и записей, легко возникает ощущение: «При таком количестве материала ответ должен быть очевиден». Большее число наблюдений действительно увеличивает то, что мы можем узнать. Но увеличение объёма данных не означает, что их смысл становится единственным. Объяснения, которые можно вывести из одних и тех же данных, меняются в зависимости от того, что измерялось, что не измерялось и какой период рассматривался.
Например, предположим, что за один месяц увеличилось время использования какого-либо сервиса. Нам может захотеться объяснить это тем, что «удовлетворённость пользователей выросла». Однако хотя увеличение времени использования можно наблюдать, одни только цифры не устанавливают его причину. Возможно, новая функция оказалась удобной, а возможно, интерфейс стал сложнее и его использование стало занимать больше времени. Уже одно разделение наблюдаемого изменения и объяснения этого изменения существенно меняет следующий исследовательский вопрос.
В исследовании сам переход от наблюдения к гипотезе необходим. Проблема не в наличии гипотез, а в том, что гипотеза незаметно приобретает тот же статус, что и наблюдаемый факт. Как только мы решаем: «Вот причина», мы становимся более склонны читать последующие данные так, чтобы они соответствовали этому объяснению. Пространство для рассмотрения других объяснений сужается, а противоречащие доказательства могут восприниматься как исключение. Преждевременная уверенность способна не только завершить исследование, но и внести предвзятость в то, что мы решим наблюдать дальше.
Эта проблема становится ещё важнее, когда ИИ поддерживает исследования. ИИ способен упорядочивать большие объёмы материалов, выявлять общие черты и быстро предлагать возможные объяснения. Эта способность полезна, но чем более гладким выглядит упорядоченное объяснение, тем сильнее гипотеза может казаться уже проверенным выводом. Тот факт, что ИИ обработал большой объём информации, не означает, что его интерпретация единственно возможная. Объём обработки и степень уверенности в выводе необходимо рассматривать отдельно.
Поэтому полезно рассматривать наблюдение, интерпретацию, гипотезу и результаты проверки как отдельные этапы. Наблюдение показывает, что было зафиксировано; интерпретация — как прочитывается эта запись. Гипотеза представляет собой возможное объяснение нескольких наблюдений, а проверка устанавливает, в какой степени эта возможность подтверждается. Если не смешивать эти этапы, даже при сильной гипотезе можно сохранить вопрос: «Что ещё необходимо проверить?»
Сохранять вывод как предварительный не означает бесконечно избегать решений. В зависимости от цели исследования иногда приходится выбирать действие при ограниченной информации. Но даже тогда утверждение «при имеющихся доказательствах это объяснение получает наибольшую поддержку» отличается от утверждения «это единственная истина». Сохранение предварительного характера вывода позволяет обновить суждение при появлении новых доказательств. Степень уверенности должна соответствовать состоянию доказательств.
И людям, и ИИ требуется смелость, чтобы оставлять некоторые части неизвестными. Завершённое объяснение приносит чувство уверенности, но ценность исследования заключается не в том, насколько быстро оно нас успокаивает, а в том, насколько хорошо объяснение выдерживает столкновение с реальностью. Если гипотеза разрушится при появлении противоречащих доказательств, лучше не скрывать такую возможность. Сохранение проверяемости не делает вывод слабым; оно делает явным основание его силы.
Когда Sai＊aus поддерживает исследование, цель также состоит не только в том, чтобы быстро получить один вывод из большого объёма информации. Если можно различить, что было наблюдено, где была добавлена интерпретация и что всё ещё остаётся гипотезой, люди могут выбрать, что необходимо проверить дальше. Способность ИИ упорядочивать информацию можно использовать не для того, чтобы закрывать выводы, а для того, чтобы сделать видимым вход в проверку.
Увеличение объёма данных не делает истину автоматически единственной. Увеличивается материал, доступный для проверки реальности. В то, как из этого материала строятся объяснения, входят предпосылки и интерпретации. Поэтому исследование требует не сомневаться в самих данных, а не терять из виду путь между данными и выводом. Если не спешить закреплять вывод как саму реальность и сохранять возможность его пересмотра посредством проверки, изобилие информации можно превратить в глубину понимания.
Не ответы. Понимание.