Коротко и по существу — какие эпистемологические критерии, уровни уверенности и распределение ответственности нужны для политики при научной неопределённости.

1) Ключевые эпистемологические критерии (что требовать от науки)

Репродуцируемость и прозрачность: публикация данных, кода, сценариев. Множественность независимых линий доказательств: наблюдения, теории, разные модели (ensemble), эмпирическая проверка. Верификация и валидация: проверка предсказательной способности на независимых данных (out-of-sample). Оценка структурной неопределённости: сравнение моделей с разными предпосылками, sensitivity analysis. Калибровка и калибровочная корректность вероятностных прогнозов (probabilistic calibration). Качественная согласованность: механистическая обоснованность процессов, согласие с физикой/биологией.

2) Классификация неопределённостей (важно для политики)

Эпистемическая (уменьшаемая): недостаток знания о параметрах/процессах. Алеторическая (внутренняя вариабельность): статистическая случайность, трудно уменьшаемая.
Это определяет, сколько стоит и можно ли уменьшить неопределённость до принятия решения.

3) Уровни уверенности — практическая шкала (IPCC-подобная)
Используйте калиброванную вербально-числовую шкалу, например IPCC:

«Практически достоверно» — (99!-!100\%) (virtually certain) «Крайне вероятно» — (95!-!100\%) (extremely likely) «Очень вероятно» — (90!-!100\%) (very likely) «Вероятно» — (66!-!100\%) (likely) «Примерно равно вероятности/невероятности» — (33!-!66\%) «Маловероятно» — (0!-!33\%)
Всегда сопровождать вербальную оценку числовым интервалом и описанием источников неопределённости.

4) Как переводить уверенность в политику (правила принятия решений)

High‑regret (ирреверсивные, крупные потери): требовать не высокой вероятности, а оценки риска (вероятность × ущерб). Даже маловероятные события с катастрофическим ущербом требуют мер (precautionary principle). Для менее критичных исходов — применять требования на основе доверительной вероятности и экономической эффективности (cost–benefit), включая учёт риска и риск‑нефобии общества. Использовать формулу ожидаемой полезности: (E[U]=\sum_s P(s)\,U(a,s)) при известных вероятностях; если вероятности не точны — применять интервальную/импутированную вероятность или робастные критерии. Оценка ценности информации: ( \text{VOI}=E[\max_a E[U\mid I]] - \max_a E[U] ) — инвестировать в уменьшение эпистемической неопределённости, когда VOI больше стоимости исследований.

5) Подходы при глубокой неопределённости

Robust Decision Making (RDM), Decision Making under Deep Uncertainty (DMDU), adaptive pathways: искать решения, устойчивые к широкому набору сценариев, с триггерами для адаптации. Info-gap и минимакс/максимини для крайне неопределённых случаев: выбирать действия, минимизирующие наихудший исход.

6) Распределение эпистемической ответственности

Учёные: предоставляют прозрачные оценки, варианты сценариев, количественные и качественные описания неопределённости, VOI‑оценки, интердисциплинарные проверки. Политики: формулируют социальные цели, допустимые уровни риска, критерии приемлемости последствий, применяют нормативные ценности (например, кто платит за адаптацию). Стейкхолдеры / общество: участвуют в определении приемлемого риска, ценностных предпочтений, преференций по распределению затрат/выгод. Независимые экспертные советы / boundary organizations: синтезируют, оценивают согласованность, проверяют конфликты интересов.
Ответственность пропорциональна влиянию и контролю над решением: чем выше возможный вред, тем больше обязанность политиков требовать и финансировать качественные исследования и меры предосторожности.

7) Практический рабочий процесс для принятия политики

Шаг 1: явная формулировка проблемной постановки, целей и критериев риска. Шаг 2: систематизация доступных доказательств, классификация неопределённостей (эпист./алет.). Шаг 3: ансамблевый анализ, sensitivity analysis, сценарии «worst‑case/likely/best». Шаг 4: вычисление ожидаемых последствий и VOI; определение, какие исследования срочные. Шаг 5: выбор стратегии: робастная/адаптивная/предупредительная, с чёткими триггерами и механизмами пересмотра. Шаг 6: прозрачная коммуникация уровней уверенности и предпосылок для общественности и парламента.

8) Коммуникация неопределённости

Давать числовые интервалы, объяснять источники (параметрические/структурные), использовать сценарии и карты риска. Различать «нет доказательств» и «доказательств недостаточно для высокой точности».

Краткое резюме: требуйте прозрачной, многоисточниковой и верифицируемой науки; применяйте калиброванную шкалу уверенности (IPCC‑стиль); в условиях высоких ставок используйте precautionary/robust/adaptive подходы; распределяйте ответственность так, чтобы учёные давали честную оценку неопределённости, политики устанавливали допустимый уровень риска и финансировали VOI‑исследования, а общество было вовлечено в ценностные выборы.