Многие споры в этих случаях вызваны непониманием термина. С формальной точки зрения консенсус не является ни синонимом единодушия, ни синонимом мнения, к которому пришло простое большинство. Напротив, консенсус представляет собой соглашение по широкому кругу вопросов после процесса свободного обмена мнениями, во время которого большинство членов группы принимает определенную идею, но имеется и альтернативный вариант. (Допустим, «Мы достигли консенсуса в том, чтобы заказать на обед китайскую еду, однако Горацио предпочел заказать пиццу».)
Процесс достижения консенсуса на практике часто представляет собой альтернативу голосованию. Когда какая-либо политическая партия пытается выбрать кандидата на президентский пост, может получиться так, что кандидат покажет настолько хорошие результаты в штатах типа Айовы и Нью-Гемпшира (где голосование проходит раньше), что все другие кандидаты просто перестают считаться равными ему соперниками. И хотя, с математической точки зрения, кандидат не получил преобладающего большинства, партии не имеет смысла проводить голосование в других штатах, если эта кандидатура подходит для большинства ключевых коалиций в составе партии. Можно сказать, что такой кандидат выиграл номинацию путем консенсуса.
Наука, по крайней мере в идеале, следует именно такому сознательному процессу. Ученые публикуют статьи и участвуют в конференциях. Тестируются гипотезы, и оспариваются научные выводы; некоторым из них удается выжить в этом процессе.
Потенциально МГЭИК может служить отличным примером такого процесса достижения консенсуса. Для создания его отчетов требуются многие годы, и каждый вывод подлежит детальному изучению (принципы которого порой слишком бюрократичны и политизированы). «Мы договорились, что ни одно мнение не останется без внимания, – рассказывал мне Руд. – Если своим мнением с нами поделится ваш пьяный родственник, мы все равно его изучим». Однако вызывает немало вопросов, действительно ли подобный процесс может создавать более качественные предсказания. Разумеется, все понимают, что различные участники группы могут многое почерпнуть из опыта друг друга. Однако это же может служить причиной чрезмерного единомыслия и стадного поведения.
Некоторые участники группы могут обладать бо́льшим влиянием благодаря своей харизме или статусу, а вовсе не потому, что их идея более качественная. Эмпирические исследования предсказаний, основанных на консенсусе, продемонстрировали довольно неоднозначные результаты, в отличие от процесса, когда отдельные члены группы предоставляют свои независимые прогнозы, которые затем объединяются или усредняются, что почти всегда приводит к улучшению правильности предсказаний
{830}.
Процесс, принятый в МГЭИК, может снизить степень независимости ученых, делающих прогнозы, касающиеся изменения климата. Хотя для прогноза МГЭИК номинально используется около 20 различных климатических моделей, многие из них основаны на одних и тех же предположениях и даже применяют один и тот же компьютерный код; степень пересечения между ними настолько велика, что к числу полностью независимых моделей можно отнести не больше пяти-шести
{831}. Однако, невзирая на количество моделей, МГЭИК выступает, в конечном итоге, с одним прогнозом, принимаемым всей группой.
Скептическое отношение климатологов к компьютерным моделям
«Крайне важно иметь набор разнообразных моделей, – сказал мне Кэрри Эмануэль, метеоролог из МТИ и один из ведущих мировых теоретиков ураганов. – Никто не хочет класть все яйца в одну корзину».
По словам Эмануэля, это особенно важно, поскольку в модели закладываются не только различные предположения, но и разные ошибочные представления. «Об этом никто не любит говорить, – рассказывал он. – У различных моделей ошибки программирования разные. Вы же не можете быть до конца уверены в том, что модель со многими миллионами строк кода и миллионами команд не будет иметь ни одной ошибки».
Если вы привыкли думать о спорах вокруг глобального потепления как об обмене аргументами между «скептиками» и «верующими», то могли бы предположить, что этот аргумент исходит от ученого, стоящего на позициях скептицизма. На самом деле, хотя сам Эмануэль называет себя консерватором и республиканцем
{832} (что достаточно смело для преподавателя МТИ), он не считает себя скептиком по отношению к вопросу глобального потепления. Напротив, он вполне вписывается в научный истеблишмент и даже является членом Национальной академии наук.
Его книга, выпущенная в 2006 г.
{833}, описывает «консенсусный» (отлично продуманный и изложенный) взгляд на суть науки о климате.
Вопросы, волнующие Эмануэля, довольно типичны для научного сообщества – ученые-климатологи практически не спорят о некоторых элементах проблемы, но никак не могут договориться о других. Проведенный среди них в 2008 г. опрос показал, что почти все они (94 %) согласны с тем, что в настоящее время происходят климатические изменения, а 84 % из них были убеждены, что эти изменения представляют собой продукт человеческой деятельности
{834}. Однако среди них было значительно меньше тех, кто считает компьютерные модели климатических изменений точными.
Ученые по-разному оценивают способность этих моделей предсказывать глобальную температуру и в целом скептично настроены по отношению к их способности моделировать другие возможные эффекты климатических изменений. Например, лишь 19 % опрошенных считали, что моделям удается хорошо оценивать уровень моря через 50 лет.
Думается, что такие результаты должны немало удивить тех, кто имеет порой карикатурное представление о климатологии. На самом деле ученые не используют свои модели для создания фантастических предсказаний; они сомневаются в правильности моделей ничуть не меньше, чем их критики
{835}. Однако целый ряд кинофильмов, где показаны возможные климатические изменения, наподобие фильма «Неудобная правда» («An Inconvenient Truth») Ала Гора, порой бывают куда более фантастическими: там демонстрируется, как белые медведи борются за жизнь в Арктике или как происходит затопление Южной Флориды и Нижнего Манхэттена
{836}. Подобные фильмы не всегда правильно отражают имеющийся научный консенсус. На самом деле ученые спорят о гораздо более банальных вещах, например о том, как создать программу, позволяющую более точно описывать облака.
