Будущее развитие научной этики в эпоху конвергентных технологий: парадигма сопряжения и системные вызовы

В условиях стремительного технологического прогресса, глобализации научной деятельности и усложнения социотехнических систем традиционные этические модели научных исследований демонстрируют свою ограниченность. Настоящая работа осуществляет комплексный прогностический анализ трансформации научной этики в контексте ключевых драйверов изменений: данноцентричности и искусственного интеллекта, конвергенции NBICS-технологий (нано-, био-, информационных, когнитивных, социальных), движения к открытой науке и углубляющегося глобального неравенства. В статье концептуализированы контуры новой парадигмы –– «этики сопряжения» (ethics of entanglement), основанной на принципах проактивности, холизма и конструктивности. Эта модель постулирует глубокую взаимозависимость технологических, биологических, социальных и экологических систем, требуя перехода от реактивной оценки отдельных экспериментов к управлению системными рисками и технологическими траекториями. Особое внимание уделено анализу возникающих в рамках NBICS-конвергенции этических вызовов, среди которых выделен феномен «биотехнологического фашизма» –– потенциального синтеза передовых биотехнологий с авторитарными механизмами контроля над жизнью. На конкретных примерах (геномный надзор, проекты де-экстинкции) продемонстрированы риски нарушения телесной автономии, углубления социально-генетического неравенства и дегуманизации. В завершение предложены институциональные механизмы реализации новой парадигмы, включая внедрение этической оценки воздействия, создание междисциплинарных комитетов, цифровизацию этического контроля, реформу научного образования и усиление глобальных регуляторных институтов. Сделан вывод о неизбежности парадигмального сдвига в этике научных исследований в ближайшее десятилетие, успех которого будет зависеть от формирования нового социального контракта науки и общества, основанного на предвосхищающем управлении рисками, справедливости, прозрачности и демонстрации моральной зрелости научного сообщества.

Введение

Современный этап научно-технологического прогресса, определяемый как Четвёртая промышленная революция, характеризуется глубоким парадоксом [1]. С одной стороны, человечество обладает беспрецедентным инструментарием для решения глобальных задач, с другой –– мощь и скорость исследовательских прорывов существенно опережают развитие адекватных социальных, правовых и этических систем [2]. Сформировавшаяся в XX веке традиционная этика научных исследований, центрированная вокруг принципов защиты автономии личности, минимизации вреда и обеспечения справедливости, демонстрирует концептуальную и практическую недостаточность перед лицом новых реалий [4, 9]. Этот кризис носит системный характер и проявляется в нескольких измерениях: в работе со сложными гетерогенными системами (цифровые сети, экосистемы), в исчезновении «лабораторной стерильности» исследовательского процесса, а также в возникновении «этических лакун» –– принципиально новых дилемм, для которых не существует готовых нормативных прецедентов [3, 10].

Цель

Целью работы является прогностический анализ и концептуализация контуров новой этической парадигмы, способной адекватно ответить на вызовы ближайшего десятилетия. Утверждается, что центральным императивом станет переход от ретроспективной и реактивной этики к этике проактивной, холистической и конструктивной, изначально встроенной в ткань исследовательского процесса. 

Методология

Методология включает последовательный анализ ключевых драйверов изменений, формулировку принципов новой модели –– «этики сопряжения» –– и предложение возможных институциональных форм её реализации [3, 8].

Ключевые драйверы изменений и формирующиеся вызовы

Данноцентричная наука и искусственный интеллект. Смещение парадигмы научного познания в сторону данноцентричности (data-driven science) и тотальной интеграции ИИ представляет собой фундаментальную трансформацию эпистемологии [11]. Этот процесс порождает серию глубоких этических разрывов: проблему «алгоритмического чёрного ящика» и требований к объяснимому ИИ (XAI) [12]; вызовы справедливости, связанные с воспроизводством и масштабированием системных ошибок через данные [13]; кризис классической модели информированного согласия в эпоху тотальной аналитики; размывание традиционных понятий авторства и агентства ответственности в цепочке «исследователь – алгоритм – данные – результат».

Конвергенция NBICS-технологий и проблема гибридности. Конвергенция нано-, био-, информационных, когнитивных и социальных наук ведёт к возникновению принципиально новых гибридных объектов, стирающих границы между категориями «живое/неживое», «природное/искусственное», «человеческое/машинное» [14]. Этике предстоит разработать новые критерии для определения морального статуса таких гибридов, а также методы оценки синергетических рисков, не сводимых к сумме рисков отдельных компонентов [4]. Управление сложностью и непредсказуемостью NBICS-систем требует интеграции методов системного моделирования и сценарного прогнозирования в этическую экспертизу.

Биотехнологический фашизм как системный риск конвергенции. В рамках конвергенции NBICS особую этическую значимость приобретает риск возникновения биотехнологического фашизма –– идеологии и практик, в которых государства или корпорации используют биотехнологии как инструмент тотального управления популяциями, геномами и экосистемами [5, 6]. Исторически идея использования биологии для обоснования иерархий имеет долгую историю, от евгенического движения до нацистских программ [4, 15]. Современные биотехнологии (CRISPR-Cas9, нейроинтерфейсы, де-экстинкция) трансформируют эти паттерны, создавая новые формы биовласти [5, 16].

Ключевые этические вызовы включают:

1. Нарушение телесной автономии: нейроинтерфейсы и масштабные геномные регистры, интегрированные с системами социального контроля, создают инфраструктуру для постоянного надзора [5, 17].

2. Углубление социального и генетического неравенства: неравномерный доступ к технологиям «улучшения» ведёт к формированию «генетической элиты» и новых каст, основанных на биологическом капитале [6, 18].

3. Дегуманизация и потеря разнообразия: фокус на стандартизации и инженерном отношении к жизни угрожает биологическому и культурному разнообразию. Де-экстинкция, например, превращает виды в управляемые биоконструкты, решение о создании которых принимается частными корпорациями [19, 20].

4. Риск милитаризации: слияние ИИ, больших данных и биотехнологий открывает возможности для прогностического контроля, дискриминации и разработки новых форм биологического оружия [5, 21].

Глобализация, неравенство и этика распределения. Глобализация научного процесса парадоксальным образом сосуществует с углублением системного неравенства. «Научный колониализм» трансформируется в «эксплуатацию данных» (data extractivism), а разрыв в системах этического регулирования создаёт риск «этического дампинга» [8, 22]. Ответом должен стать принцип инклюзивной открытости, суверенитета данных (data sovereignty) и развитие глобальных минимальных стандартов.

Открытая наука и трансформация коммуникации. Принципы открытой науки порождают дилеммы на стыке прозрачности, качества и безопасности. Идеал тотальной прозрачности сталкивается с рисками «охоты на ведьм» и подавления рискованных исследований [23]. Экономические модели открытого доступа могут усиливать структурное неравенство. Этические нормы должны защищать «пространство для неудачи» и обеспечивать справедливый доступ к инфраструктуре знания.

Будущие контуры новой этической парадигмы: этика сопряжения / Future contours of a new ethical paradigm: the ethics of conjugation

От реактивной к проактивной и конструктивной этике. Необходим переход к этике проактивной (предубеждающей риски) и конструктивной (встроенной в процесс созидания). Это подразумевает внедрение «Этической оценки воздействия» (ethical impact assessment) на всём жизненном цикле проекта и принципа «Этики по дизайну» (ethics by design) [3, 7].

Этика сопряжения (ethics of entanglement). Данная парадигма исходит из онтологического допущения о глубокой взаимозависимости технологических, биологических, социальных и экологических систем [3, 4]. Её методологическое ядро –– отказ от поиска линейной причинности в пользу анализа непрямых и отложенных последствий, признание онтологической гибридности объектов и расширение круга моральных пациентов. В контексте рисков биотехнологического фашизма этика сопряжения требует холистической оценки долгосрочного влияния технологий на социальные структуры и распределение власти.

Расширение понятия «ответственность». Ответственность эволюционирует от индивидуальной добросовестности к многомерной конструкции, включающей коллективную и распределённую ответственность институтов, проспективную ответственность с «обязанностью предвидения» (duty of foresight) и ответственность как заботу (responsibility-as-care) о здоровье исследовательской экосистемы [3, 8].

Цифровизация этического контроля. Цифровые инструменты (ИИ-сканеры, блокчейн) могут трансформировать этический контроль, но сопряжены с рисками тотальной прозрачности и цифрового неравенства. Ключевой принцип –– усиление, а не замена человеческого суждения.

Образование, культура и институциональные изменения. Успех трансформации зависит от глубинной реформы образования, интеграции этики как сквозной линии и смещения культурных норм от гиперконкурентности к ценности общественного блага [3]. Институциональные изменения должны включать трансформацию комитетов по этике в междисциплинарные советы, создание транснациональных органов для оценки системных рисков (включая биотехнологический фашизм) и развитие международных механизмов контроля за конвергентными технологиями [7, 8].

Заключение

Проведённый анализ позволяет утверждать, что ближайшее десятилетие ознаменует парадигмальный сдвиг в этике научных исследований. Кризис классической модели является следствием её фундаментального несоответствия реалиям данноцентричности, конвергенции NBICS-технологий, глобализированной и открытой науки, а также возникновения новых форм системных рисков, таких как биотехнологический фашизм. Ключевым вектором станет переход к этике проактивной, конструктивной и сопряжённой, которая рассматривает любые технологии как часть единой сети взаимозависимостей. Формирование нового социального контракта науки и общества, основанного на предвосхищающем управлении рисками, справедливости, прозрачности и защите человеческого достоинства, становится необходимым условием сохранения общественного доверия и социальной лицензии науки.

Список литературы

1. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. Geneva: World Economic Forum; 2016.

2. Jasanoff S. The Ethics of Invention: Technology and the Human Future. New York: WW Norton; 2016.

3. Fuchsberger V, Durall Gazulla M, Rotkirch A. Doing responsibilities in entangled worlds. Soc Epistemol. 2025;39(1):1-17. DOI: 10.1080/02691728.2023.2269934.

4. Nordmann A. NBIC-Convergence and Technoethics: Common Ethical Perspective. Int J Technoethics. 2016;7(1):1-15. DOI: 10.4018/IJT.2016010106.

5. Trump B, Cummings C, Klasa K, et al. Governing biotechnology to provide safety and security and address ethical, legal, and social implications. Front Genet. 2023;13:1052371. DOI: 10.3389/fgene.2022.1052371.

6. Nezhmetdinova F. Global challenges and globalization of bioethics. Croat Med J. 2013;54(1):83-5. DOI: 10.3325/cmj.2013.54.83.

7. Fritz Z, Reuber M. Anticipatory regulation, anticipatory ethics: preparing for bioethical challenges in the age of gene editing. J Med Ethics. 2024;50(6):361-362. DOI: 10.1136/medethics-2023-109742.

8. Dove ES, Özdemir V. What Role for Law, Human Rights, and Bioethics in an Age of Big Data, Consortia Science, and Consortia Ethics? The Importance of Trustworthiness. Laws. 2015;4(3):515-540. DOI: 10.3390/laws4030515.

9. Beauchamp TL, Childress JF. Principles of biomedical ethics. 8th ed. New York: Oxford University Press; 2019. ISBN: 9780190640873.

10. Hamza N. Ethical challenges and opportunities at the intersection of open science and AI. Open Res Eur. 2025;5:302. DOI: 10.30937/ORE.000302.

11. Kitchin R. The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. SAGE; 2014. ISBN: 978-1-4739-0825-3.

12. Rudin C. Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nat Mach Intell. 2019;1(5):206-215. DOI: 10.1038/s42256-019-0048-x.

13. Jobin A, Ienca M, Vayena E. The global landscape of AI ethics guidelines. Nat Mach Intell. 2019;1(9):389-399. DOI: 10.1038/s42256-019-0088-2.

14. Roco MC, Bainbridge WS, Tonn B, Whitesides G, eds. Converging Knowledge, Technology, and Society: Beyond NBIC Convergence. Cham: Springer; 2014. DOI: 10.1007/978-3-319-02204-8.

15. Priaulx N. Vorsprung durch Technik: On biotechnology, bioethics, and its beneficiaries. Camb Q Healthc Ethics. 2011;20(2):174-84. DOI: 10.1017/S0963180110000824.

16. Cyranoski D. The CRISPR-baby scandal: what's next for human gene-editing. Nature. 2019;566(7745):440-442. DOI: 10.1038/d41586-019-00673-1.

17. Foucault M. Discipline and punish: the birth of the prison. New York: Vintage Books; 1977.

18. Varypaiev O, Serohina H, Serediuk N, et al. Ethical challenges in biotechnology: exploring the boundaries of scientific intervention. Synesis. 2025;17(1):1-20.

19. Odenbaugh J. Philosophy and ethics of de-extinction. Cambridge Prisms: Extinction. 2023;1:e7. DOI: 10.1017/ext.2023.4.

20. Paganeli B, Galetti M. De-Extinction at a Crossroads: Ecology, Ethics, and the Future of Conservation in the Biotech Age. Ecol Lett. 2025;28(9):e70217. DOI: 10.1111/ele.70217.

21. INSS. Biotechnology in the FY 2026 NDAA: Strategic Implications. 2025.

22. Poort LM, Swart JAA, Mampuys R, et al. Restore politics in societal debates on new genomic techniques. Agric Human Values. 2022;39(4):1207-1216. DOI: 10.1007/s10460-022-10328-z.

23. Wilkinson MD, Dumontier M, Aalbersberg IJ, et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci Data. 2016;3:160018. DOI: 10.1038/sdata.2016.18.

___________________

 Автор: Белоусов Дмитрий Юрьевич, генеральный директор ООО "Центр фармакоэкономических исследований", Москва