Paradoks integriteta: Jedinstvena teorija znanstvene istine i bizantskog sustavnog poraza

Učeni ciljevi

Na kraju ovog modula bit ćeš u stanju:

Napomena o znanstvenoj iteraciji: Ovaj dokument je živi zapis. U duhu stroge znanosti, prioritet imamo empirijsku točnost nad nasljeđem. Sadržaj može biti odbačen ili ažuriran kada se pojavi bolji dokaz, osiguravajući da ovaj resurs odražava naše najnovije razumijevanje.

1. Definirati i razlikovati objektivnu znanstvenu valjanost i praktičnu vjernost izvođenja.
2. Objasniti koncept „Sistemske sepsis“ kao metaforu kako lokalna korupcija ili pogreška proširuje se kroz složene ljudske sustave.
3. Identificirati ulogu bizantskih aktera—osoba ili institucija koje djeluju zlonamjerno, nekompetentno ili nepredvidivo—u degradaciji znanstvenih ishoda.
4. Analizirati slučajeve iz stvarnog svijeta gdje su znanstveno valjane teorije dovele do katastrofalnih poraza zbog sistemske degradacije.
5. Prepoznati strukturne ranjivosti u mrežama širenja znanosti: recenzija vršnjaka, raspodjela financiranja, institucijski poticaji i lanac komunikacija.
6. Predložiti strategije za otkrivanje, sadržavanje i smanjenje entropijske degradacije u znanstvenim sustavima.
7. Procijeniti etičke posljedice dopuštanja trajanja sistemske sepsis u znanosti i tehnologiji.

---

Uvod: Paradoks ispravne teorije, katastrofalnog ishoda

Zamislite ovaj scenarij:

Tim sjajnih znanstvenika u laboratoriju na univerzitetu razvija novi lijek. Kroz stroge dvostruko-slepe studije, recenziranje od strane vršnjaka i reproducibilne podatke, oni dokazuju da lijek smanjuje mortalitet od srčane insuficijencije za 42% uz minimalne nuspojave. Mekanizam je elegantan: cilja nekada zanemaren ionski kanal u mišićnim ćelijama srca, vraćajući normalni električni ritam. Teorija je savršena. Podaci su robustni. Članak je objavljen u Nature.

Dvije godine kasnije, lijek se propisuje milijunima. Bolnice prijave alarmantne stope naglog srčanog zaustavljanja kod pacijenata koji ga uzimaju. Autopsije otkrivaju da isti molekularni cilj prekomjerno stimulira pod određenim metaboličkim uvjetima—nešto što izvorna studija nije primijetila jer je provedena na zdravim, mladim miševima. Nuspojava je smrtna. Lijek se povlači. Tisuće su mrtve.

Ali ovdje je obrt: izvorna teorija je bila ispravna.

Znanost nije bila pogrešna. Podaci nisu bili lažni. Recenzenti nisu propustili ništa očigledno.

Pa što je pošlo naopako?

Ovo nije priča o prevari. Ovo je priča o entropijskoj degradaciji.

U fizici, entropija mjeri nered—tendenciju sustava da se kreće od reda ka haosu. U teoriji informacija, entropija kvantificira neizvjesnost u prijenosu podataka. Ali u ljudskim sustavima—posebno onima tako složenima i slojevitima kao znanstvena istraživanja—entropija nije samo šum. To je korupcija. Ne teorije, već njenog prijenosa.

To je osnovni paradoks koji ćemo istraživati: Kako može znanstveno valjana teorija, kada je ugrađena u ljudske mreže, postati vektor katastrofalnog poraza?

Ovaj fenomen nazivamo Entropijskom mrežom.

Baš kao što se sepsis počinje lokalnom infekcijom koja, ako je nekontrolirana, izaziva sistemsku upalu i oštećenje organa, sistemska sepsis u znanosti počinje jednom točkom degradacije—pogrešnom interpretacijom, nejavljenim sukobom interesa, pogreškom pri prijevodu—koja se širi kroz mrežu dok cijeli sustav ne kolapsira u smrtnu pogrešku.

Ovo nije teorijski. To se događa svakodnevno. I ako ne razumemo kako, nastavit ćemo ga ponavljati.

---

Poglavlje 1: Anatomija znanstvene istine

Što čini teoriju „istinom“?

Znanstvena istina nije apsolutna. Ona je privremena. Ali također je objektivna.

Objektivna znanstvena teorija ispunjava tri kriterija:

1. Empirijska konzistentnost: Podudara se s opaženim, mjerenim podacima.
2. Prediktivna moć: Može predvidjeti ishode pod novim uvjetima.
3. Falsifikabilnost: Postavlja tvrdnje koje bi se u principu mogle dokazati kao lažne.

Na primjer, Einsteinova teorija opće relativnosti nije „dokazana“ kao istina 1915. Ona je neopovrgnuta ponavljanjem testova—Eddingtonove opažanje pomrčine 1919., korekcije satelita GPS-a, otkrića gravitacijskih valova—and ona je napravila nove predikcije koje su kasnije potvrđene.

Ovo je istina visoke vjernosti: matematički stroga, eksperimentalno potvrđena, logički koherentna.

Ali ovdje je zakačka:

Znanstvena istina postoji u vakuumu. Ljudski sustavi ne postoje.

U trenutku kada teorija napušta laboratorij, ulazi u mrežu ljudi—istraživača, novinara, regulatora, izvođača farmaceutske industrije, kliničara, pacijenata—koji je interpretiraju, prijevode, pojačavaju i primjenjuju. Svaki čvor u ovoj mreži je nesavršen. Neki su dobro namjeravajući ali pogrešni. Drugi su korumpirani. Svi su podložni kognitivnim pristranostima, institucijskom tlaku i gubitku informacija.

Ovdje počinje entropija.

Lanac prijenosa: Od laboratorija do života

Neka mapiramo put znanstvenog otkrića:

1. Otkriće: Istraživač opaža učinak u kontroliranim uvjetima.
2. Objavljivanje: Otkriće se piše, recenzira i objavljuje.
3. Reprodukcija: Ostali laboratoriji pokušavaju reproducirati rezultate.
4. Prijevod: Kliničari, inženjeri ili politički odlučitelji interpretiraju ga za primjenu.
5. Implementacija: Teorija se implementira u stvarnim sustavima (lijekovi, politike, tehnologije).
6. Povratna informacija: Ishodi se nadziru; pravci se ispravljaju.

Svaki korak je kanal u mreži informacija. Svaki kanal ima:

• Propusnost: Koliko podataka može biti prijenesen?
• Šum: Iskrivljenja, pogrešne interpretacije, izostavljanja.
• Zakasnjenje: Kasnjenja u povratnim petljama.
• Vjerodostojnost: Pouzdanost pošiljatelja i primatelja.

U idealnom sustavu, šum se minimizira. Vjera je visoka. Povratne informacije su brze. Ali u stvarnosti?

• Recenzija vršnjaka propušta 30–50% metodoloških mana (Ioannidis, 2005).
• Stopa reprodukcije u psihologiji i kancer biologiji visi ispod 40% (Open Science Collaboration, 2015).
• Kliničke studije često isključuju starije pacijente, trudnice ili one s komorbiditetima—ali lijek se propisuje njima.
• Novinari pojednostavljaju „može smanjiti rizik za 15%“ u „liječi rak“.
• Regulatorne agencije odobravaju lijekove na temelju surrogate endpointa, a ne mortaliteta.

Svaki korak je gubitna kompresija istine. I što više koraka, to veća degradacija.

---

Poglavlje 2: Bizantski problem opće zapovjedništva u znanosti

Što je Bizantski problem opće zapovjedništva?

U računalnoj znanosti, Bizantski problem opće zapovjedništva (Lamport et al., 1982) je misaoni eksperiment o distribuiranim sustavima. Zamislite nekoliko generala, svaki zapovijedajući diviziju vojske, koji opkoljavaju grad. Moraju odlučiti hoće li napasti ili se povući. Ali neki generali su izdajnici—mogu slati proturječne poruke, lažiti o svojim namjerama ili sabirati koordinaciju.

Problem: Mogu li vjerni generali postići konsenzus unatoč zlonamjernim akterima?

U sustavu s n generala, ako više od jedne trećine su izdajnici, konsenzus je nemoguć bez pouzdanog centralnog autoriteta.

Sada zamijenite „general“ s:

• Urednicima časopisa
• Recenzentima vršnjaka
• Izvođačima farmaceutske industrije
• Nadzornicima kliničkih studija
• Profesorima medicinskog fakulteta

I zamijenite „napad/povlačenje“ s:

• Odobravanjem lijeka
• Preporukom politike
• Objavljivanjem članka

Naglo, problem nije teorijski. On je svakodnevni.

Bizantski akter: Nije uvijek zlonamjern

Pojam „bizantski“ podrazumijeva zlonamjernost. Ali u znanosti, najopasniji akteri su često ne pogođeni—već samo slomljeni.

Bizantski akter u znanosti je svatko tko:

• Iskrivljuje informacije nevoljno (npr. pogrešno interpretira statistiku),
• Sakriva podatke iz straha ili nekompetentnosti,
• Laže rezultate radi financiranja,
• Preuveličava tvrdnje da bi privukao pažnju,
• Tlumi raspravu iz institucijske lojalnosti.

Primjeri:

• Dr. Andrew Wakefield: Zlonamjerni varalica koji je lažno povezao MMR cjepivo s autizmom. Namjerni bizantski akter.
• Dr. John Darsee: Lažio podatke u kardiološkim istraživanjima 10 godina prije nego što je otkriven.
• Dr. John Ioannidis: Nije varalica, ali je pokazao da većina objavljenih znanstvenih nalaza nisu istinita zbog malih uzoraka, p-hackinga i pristranosti objavljivanja. On je strukturalni bizantski akter—njegov sustav je slomljen.
• Mlađi istraživač pod tlakom da „učini podatke funkcionirati“ jer njegov grant ovisi o pozitivnim rezultatima. On mijenja izlaze. Nije varanje—samo preživljavanje.

Ovi akteri ne moraju biti zlonamjerni. Dovoljno je da budu nepouzdani.

I u mreži s 10.000 čvorova (laboratoriji, časopisi, regulatori), čak i jedan bizantski akter može otrovati cijeli sustav.

Pravilo 1/3: Kada konsenzus postaje katastrofa

U Bizantskom problemu opće zapovjedništva, ako više od 1/3 čvorova nije pouzdano, konsenzus je nemoguć.

U znanosti?

• Časopisi: 10–20% članaka je povučeno (većinom zbog varanja ili pogreške).
• Kliničke studije: 25–40% objavljenih rezultata ne može se reproducirati.
• Agencije za financiranje: 70% NIH grantova ide istim 15% istraživača (NASEM, 2019)—stvarajući eho-sustave.
• Mediji: 85% zdravstvenih vijesti iskrivljuje nalaze studije (PLOS ONE, 2017).

To nije 1/3. To je daleko iznad.

I ipak, još uvijek tretiramo znanstveni konsenzus kao neosporiv.

Ne pitamo: Ko su bizantski akteri u ovom lancu?

Pretpostavljamo da istina teče prema gore. Ali ne radi.

Ona degradira.

---

Poglavlje 3: Sistemska sepsis — Mekanizam kolapsa

Što je sistemska sepsis?

U medicini, sepsis je životno opasna stanja uzrokovana ekstremnom reakcijom tijela na infekciju. Imunološki sustav, namijenjen zaštiti, prekomjerno reagira—izazivajući široku upalu, ugruške krvi i oštećenje organa.

Infekcija počinje malo. Rez. Urinarne infekcije. Ali reakcija tijela je nepravilna, sistemska.

U znanosti, sistemska sepsis događa se kada:

• Lokalna pogreška (npr. pogrešna statistička analiza u jednom članku)
• Izaziva sistemsku prekomjernu reakciju (npr. stotine članaka koji je citiraju, smjernice temeljene na njoj)
• Vodeći do katastrofalnog poraza (npr. masovno propisivanje neefikasnih ili štetnih tretmana)

To nije sama pogreška koja ubija. To je pojačanje.

Slučajni studij: Vioxx i sepsis vjere u regulatorne institucije

Teorija: COX-2 inhibitory smanjuju upalu bez uzročenja želučanih ulcera (poznata nuspojava NSAID-a poput aspirina).

Znanost: Merckovi preklinički podaci pokazali su da je Vioxx (rofecoxib) sigurniji od tradicionalnih NSAID-a. Rani klinički ispitivanja potvrdila su smanjenje želučanih krvarenja.

Bizantski akteri:

• Unutarnji podaci Mercka pokazali su povećani kardiovaskularni rizik—ali su bili zaklonjeni u dodacima.
• Recenzenti FDA-a su pod tlakom bili da odobre brzo zbog tržišnog zahtjeva.
• KOL (Ključni vodeći mišljenja) u kardiologiji su plaćeni od strane Mercka da podržavaju lijek.
• Znanstveni časopisi su objavili povoljne studije; negativne su odbijene.

Sepsis događaj: Vioxx je odobren 1999. Do 2004., bio je propisan više od 80 milijuna ljudi.

Zatim: Studija u The New England Journal of Medicine pokazala je dvostruko povećanje napada srca i moždanih udara.

Merck je povukao Vioxx. Procijenjeno 60.000–140.000 smrtnih slučajeva povezano je s njim.

Teorija nije bila pogrešna. COX-2 inhibicija stvarno smanjuje želučana krvarenja.

Ali sustav nije uspio otkriti smrtnu nuspojavu jer:

• Podaci su bili sakriveni.
• Poticaji su bili neskladni.
• Vjera je bila pogrešno postavljena.

Infekcija (sakriveni podaci) širila se kroz mrežu. Imunološki sustav (regulatorni nadzor, recenzija vršnjaka, medicinsko obrazovanje) nije uspio je zaustaviti.

Rezultat: Sistemski kolaps.

Slučajni studij: Kriza reprodukcije u psihologiji

U 2015., Open Science Collaboration pokušala je reproducirati 100 objavljenih psiholoških studija.

Rezultat: Samo 36% je moglo biti reproducirano.

Zašto?

• P-hacking (manipuliranje podataka dok p < 0,05)
• Mali uzorci
• Pristranost objavljivanja (samo pozitivni rezultati se objavljuju)
• Poticaji za objavljivanje „zanimljivih“ nalaza umjesto robustnih

Teorije—kao što su power posing, ego depletion, priming efekti—nisu bile po prirodi lažne. One su bile krhke. Ovisile su o uvjetima koji nisu bili kontrolirani.

Ali sustav ih je tretirao kao evanđelje. Udžbenici su ih učili. TED govorima su popularizirani. Politika je oblikovana njima.

Infekcija? Pristranost objavljivanja.

Sepsis? Javnost je izgubila vjeru u psihologiju. Studenti sada pitate hoće li bilo što iz njihovih udžbenika biti istina.

Teorija je bila valjana pod idealnim uvjetima. Sustav nije.

---

Poglavlje 4: Strukturna propast — Zašto je mreža urođeno ranjiva

Pet stubova entropijske degradacije

Entropijska mreža ne kolapsira zbog jednog lošeg aktera. Ona kolapsira zbog strukturalne propasti—dubokih, sistemske mana koje čine korupciju neizbježnom.

1. Nesklad poticaja

• Akademici su nagrađivani za objavljivanje, a ne reprodukciju.
• Farmaceutska industrija zaraduje od novih lijekova, a ne sigurnih.
• Urednici časopisa prioritetiraju „novost“, a ne „točnost“.
• Studenti se ocjenjuju na temelju izlaza, a ne strogoće.

Rezultat: Sustav potiče brzinu nad istinom.

2. Asimetrija informacija

• Samo jedna od pet kliničkih studija je registrirana prije nego što započne (WHO, 2020).
• Negativni rezultati rijetko se objavljuju.
• Podaci su često vlasništvo.

Rezultat: Mreža radi na nepotpunim informacijama. Vjera postaje slepa vjera.

3. Institucionalna inercija

• Sveučilišta ne otpuštaju profesore zbog loše znanosti—njih promoviraju.
• Regulatorne agencije se kreću sporim tempom; skandali traju godinama da bi bili otkriveni.
• Recenzija vršnjaka je anonimna, neplaćena i često obavljana od strane preopterećenih istraživača.

Rezultat: Loši akteri su zaštićeni. Dobri akteri izgorje.

4. Kognitivne pristranosti u prijenosu

• Potvrđujuća pristranost: Ljudi vjeruju u ono što potvrđuje njihov pogled na svijet.
• Pristranost autoriteta: Vjerujemo „stručnjacima“ čak i kad su pogrešni.
• Heuristika dostupnosti: Živahne anegdote nadjačavaju statistiku.

Rezultat: Istina je filtrirana kroz vjeru, a ne dokaz.

5. Iluzija konsenzusa

Tretiramo „konsenzus“ kao istinu.

Ali konsenzus je društvena konstrukcija. Može se proizvesti.

• Tvrtke duhana su financirale „znanstvenike“ da ospore povezanost pušenja s rakom.
• Odbijanje klimatskih promjena je koristilo isti scenarij.
• Pokreti protiv cjepiva su oružali „dissent“ da bi stvorili lažnu ravnotežu.

Rezultat: Izgled konsenzusa postaje oružje protiv istine.

---

Poglavlje 5: Stvarni primjeri — Kada istina postaje smrtna

Slučajni studij 1: Tragedija Thalidomid (1957–1962)

Teorija: Thalidomide je siguran sedativ i protivmučnina za trudnice.

Znanost: Životinjski testovi pokazali nisku toksičnost. Nije opažena teratogenost kod pacova (jer pacovi razlažu drugačije).

Bizantski akteri:

• Njemački proizvođač Chemie Grünenthal zanemarivao je izvještaje o rođenjima s malformacijama.
• Regulatorne agencije u SAD-u (FDA) i Ujedinjenom Kraljevstvu bile su skeptične ali nisu imale ovlasti da ga blokiraju.
• Liječnici su propisivali ga van indicacije bez upozorenja.

Sepsis događaj: Više od 10.000 djece rođeno s phocomelijom (malformacije udova). Mnogi su umrli.

Lekcija: Teorija je bila kontekstno ovisna. Ali sustav ju je tretirao kao univerzalnu. Nije postojala povratna petlja za otkrivanje vrstno-specifične toksičnosti.

Slučajni studij 2: Stanford eksperiment zatvora (1971)

Teorija: Situacijska moć korumpira pojedince.

Znanost: Zimbardov eksperiment pokazao je da su stražari postali zlostavljači, a zatvorenici slomljeni. Postao je temelj društvene psihologije.

Bizantski akteri:

• Zimbardo nije bio nevidljiv—he sudjelovao kao „supervizor zatvora“.
• Eksperiment je prekinut rano zbog etičkih briga—ali Zimbardo ga je predstavio kao „dokaz ljudske prirode“.
• Mediji su ga prikazali kao neosporivu istinu.

Sepsis događaj: Korišten je da opravda zlostavljanje u zatvorima, policijsku brutalnost i autoritarnost desetljećima. Udžbenici ga još uvijek uče kao činjenicu—unatoč metodološkim mana: nedostatak randomizacije, pristranost eksperimentatora, karakteristike traženog ponašanja.

Lekcija: Čak i slomljen eksperiment može postati dogma ako odgovara priči. Istina postaje mit.

Slučajni studij 3: Opioidna epidemija (1990–2020)

Teorija: Opioidi su sigurni za kroničnu bol ako se doziraju oprezno.

Znanost: Jedan, niskokvalitetni dopis u The New England Journal of Medicine (1980.) tvrdio je da je rizik od ovisnosti „manji od 1%“. Citiran je više od 2000 puta.

Bizantski akteri:

• Purdue Pharma je financirala studije i plaćala liječnike da promoviraju opioide.
• Medicinski fakulteti su učili sigurnost opioida kao činjenicu.
• FDA je odobrila dugotrajnu oxikodon bez podataka o dugoročnim učincima.

Sepsis događaj: Više od 500.000 smrtnih slučajeva povezanih s opioidima u SAD-u od 1999.

Lekcija: Jedna jedina, neprovjerena tvrdnja—pojačana novcem i autoritetom—može ubiti generaciju.

---

Poglavlje 6: Entropijska mreža u digitalnom dobu

Društvene mreže kao pojačivač entropije

Prije 2010., znanstvena laž se širila sporim tempom—kroz časopise, konferencije, udžbenike.

Sada? Jedan tweet može iskriviti studiju milijunima u sekundama.

Primjeri:

• „Studija kaže da kava uzrokuje rak!“ → Temeljena na jednoj studiji s 10 miševa.
• „Cjepiva uzrokuju autizam!“ → Temeljena na povučenoj, lažnoj studiji.
• „Ovaj dodatak liječi rak!“ → Influenceri s 5M pratilaca.

Algoritamsko pojačavanje: Platforme nagrađuju bijes, a ne točnost. Najviralnije tvrdnje su najmanje točne.

Entropijska mreža je sada globalna, u stvarnom vremenu i nekontrolirana.

Imamo više podataka nego ikada.

I manje istine.

AI kao dvostruki mač

AI može otkriti anomalije u podacima, označiti statističke pogreške i automatizirati reprodukciju.

Ali AI se trenira na ljudsko generiranim podacima.

Ako su obučni podaci sadržavali pristranost, varanje ili šum—

AI će naučiti lažiti.

Primjer: GPT modeli obučeni na PubMed člancima mogu generirati vjerodostojne ali lažne citate.

AI ne zna istinu. On zna obrasce.

I ako su obrasci oštećeni, tako je i izlaz.

---

Poglavlje 7: Strategije za smanjenje — Izgradnja imunoloških sustava

1. Pred-registracija i otvorena znanost

• Registrirajte hipoteze, metode i planove analize prije prikupljanja podataka.
• Dijelite sirove podatke, kod i protokole javno.

Učinak: Smanjuje p-hacking. Povećava reproducibilnost.

2. Poticaji za reprodukciju

• Financirajte studije o reprodukciji onoliko koliko i nove.
• Nagradite laboratorije koje reproduciraju rad druge.

Primjer: Reproducibilnost projekt: Kancer biologija (financiran od Laura i John Arnold Foundation).

3. Dekentralizirana recenzija vršnjaka

• Otvorena recenzija: Recenzenti su imenovani.
• Recenzija nakon objavljivanja: Članci ostaju otvoreni za kritiku nakon objavljivanja.

Primjer: eLife i F1000Research.

4. Neovisni nadzorni tijela

• Stvorite nevladina, neprofitna „Znanstvene komisije za integritet“ s pravom podnosa.
• Provjerite izvore financiranja, sukobe interesa, integritet podataka.

Primjer: Komitet za etiku objavljivanja (COPE) je nedovoljno financiran i dobrovoljan. Trebamo izvršenje.

5. Medijska pismenost za znanstvenike

• Obučite istraživače da komuniciraju točno.
• Zahtijevajte „ograničenja“ u svim javnim sažecima.

6. Algoritamska transparentnost

• Zahtijevajte da AI modeli korišteni u znanosti budu auditabilni.
• Označite kad AI generirana tvrdnja nema podršku iz primarnog izvora.

---

Poglavlje 8: Eticki posljedice — Tko je odgovoran?

Ako je teorija istinita, ali sustav ju pretvara u smrtnu—

Tko je kriv?

• Znanstvenik koji je objavio pogrešne podatke?
• Časopis koji ju je prihvatio?
• Regulator koji ju je odobrio?
• Liječnik koji ju je propisao?
• Pacijent koji joj je vjerovao?

Odgovor: Svi oni. I nijedan od njih.

Jer sustav je dizajniran da propadne.

Stvorili smo stroj koji nagrađuje brzinu nad istinom, vidljivost nad točnošću i autoritet nad dokazima.

I zovemo ga „napredak“.

Moraš se pitati:

Je li traganje za istinom vrijedno cijene ako sustav koji ju prijenosi nije zdrav?

Ovo nije samo znanstveno pitanje.

To je etičko.

Ako znamo da je sustav slomljen—and ne činimo ništa—

Mi smo sudionici u smrtnim slučajevima koji slijede.

---

Poglavlje 9: Buduće posljedice — Entropijski horizont

Što se događa kada znanost postane rob?

Ulazimo u doba gdje:

• AI generira članke brže nego što ljudi mogu pročitati.
• „Objavi ili propadni“ je zamijenjen s „Klikni ili umri.“
• Znanost se financira od strane vjerojatnog kapitala, a ne vlade.
• Časopisi su vlasništvo profitnih konglomerata (Elsevier, Springer Nature).

Entropijska mreža se ubrzava.

Prije 20 godina:

• Hoćemo li vjerovati bilo kojoj medicinskoj smjernici?
• Hoće li studenti vjerovati bilo čemu što im njihovi profesori kažu?
• Hoće li AI generirane „istine“ zamijeniti ljudsku istraživanja?

Ne gubimo samo istinu.

Gubimo sposobnost da znamo što je istina.

Antidot: Intelektualna skromnost

Najveći znanstveni alat nije mikroskop ili superkompjuter.

To je skromnost.

• „Moguće sam pogrešan.“
• „Ovaj rezultat treba reprodukciju.“
• „Moj izvor financiranja može me pristraniti.“

Skromnost je imunološki sustav znanosti.

Bez nje, entropija pobjeđuje.

---

Zaključak: Entropijska mreža nije greška—već značaj

Stvorili smo znanstveni posao da bude učinkovit, skalabilan i profitabilan.

Nismo ga stvorili da bude otporn.

Entropijska mreža je neizbježan rezultat sustava koji prioritetira izlaz nad integritetom, brzinu nad istinom i autoritet nad dokazima.

Ali nije neizbježno da je prihvatimo.

Možemo ponovno dizajnirati mrežu.

Možemo:

• Nagraditi strogoću nad novinom.
• Financirati reprodukciju.
• Auditirati sukobe interesa.
• Učiti kritičko razmišljanje kao osnovnu znanstvenu vještinu.

Istina nije izgubljena.

Ona je samo zakopana ispod slojeva ljudske propasti.

Tvoj zadatak—kao student, kao budući znanstvenik, kao građanin—nije vjerovati onome što ti se kaže.

Već pitati:

Tko je korumpirao signal?

I onda—

Kako ga ispraviti?

---

Pitanja za raspravu

1. Može li znanstvena teorija biti „istinita“ ako njezina primjena uzrokuje štetu? Zašto ili zašto ne?
2. Je li moguće ukloniti bizantske aktere iz znanstvenih mreža? Ako da, kako? Ako ne, što trebamo učiniti umjesto toga?
3. Zašto je reprodukcija važnija od novosti u znanosti? Koje institucijske promjene bi to učinile mogućim?
4. Kako društvene mreže pojačavaju entropijsku degradaciju u znanosti? Mogu li platforme biti odgovorne?
5. Zamislite da dizajnirate novi sustav recenzije vršnjaka. Koja tri pravila biste uveli da spriječite Sistemske sepsis?
6. Je li trenutni model znanstvenog objavljivanja održiv? Zašto ili zašto ne?
7. Kakva uloga treba AI imati u otkrivanju entropijske degradacije? Koje su rizici?

---

Dodatno čitanje

• Ioannidis, J. P. A. (2005). “Why Most Published Research Findings Are False.” PLoS Medicine.
• Open Science Collaboration. (2015). “Estimating the Reproducibility of Psychological Science.” Science.
• Lamport, L., Shostak, R., & Pease, M. (1982). “The Byzantine Generals Problem.” ACM Transactions on Programming Languages and Systems.
• NASEM. (2019). “Reproducibility and Replicability in Science.”
• Bero, L. A., et al. (2018). “Industry sponsorship and research outcome: a systematic review.” BMJ.
• Nosek, B. A., et al. (2018). “Preregistration and the Reproducibility Revolution.” American Psychologist.
• Baza povlačenja: https://retractionwatch.com/

---

Glosarij

• Bizantski akter: Nepouzdan čvor u mreži koji šalje zavaravajuće, lažne ili nekonzistentne informacije—bilo namjerno ili ne.
• Sistemska sepsis: Proces u kojem lokalna pogreška u znanstvenom sustavu izaziva široku, katastrofalnu neuspjeh zbog mrežnog pojačavanja.
• Entropijska mreža: Složena ljudska mreža (npr. znanstveno objavljivanje, regulatorno odobravanje) gdje se informacija degradira tijekom prijenosa zbog šuma, pristranosti i korupcije.
• Gubitna kompresija: Degradacija informacije dok prolazi kroz više posrednika (npr. časopis → izvještaj → tweet → pacijent).
• Pristranost objavljivanja: Tendencija da se objavljuju samo statistički značajni ili pozitivni rezultati, što dovodi do iskrivljenog znanstvenog znanja.
• P-hacking: Manipulacija statističkih analiza dok se ne postigne željena p-vrijednost, lažno sugerirajući značaj.

---

Završna misao

Istina ne umire u laboratoriju. Ona umire u prijevodu.

Najopasnija laž nije ona koja je izmišljena.

To je ona koja je većinom istinita—ali slomljena jednom, zanemarenom detaljem.

Tvoj zadatak nije da zapamtiš činjenice.

Već da naučiš kako sustav pada.

Da bi mogao ispraviti.