Кратко: перенесём основную процедуру картезианского радикального сомнения на цифровые свидетельства и выведём критерии, по которым знание (vs гипотеза) становится оправданным; затем — необходимые эпистемологические изменения.
1) Карта метода радикального сомнения, применённого к цифровым материалам
- Радикальное усомнение: предположим, что любое изображение/видео может быть подделкой, даже если оно выглядит «реальным».
- Поиск неоспоримых опор: вместо «чистых» чувственных данных ищем:
a) независимые источники и совпадение их сведений;
b) надёжные следы происхождения (provenance), криптографические подписи/таймстемпы;
c) технические тесты, воспроизводимость и устойчивость к контролируемым манипуляциям;
d) причинно-логическую связку между доказательством и гипотезой (не просто совпадение пикселей).
- Постепенное восстановление убеждения: если свидетельство проходит серию независимых тестов и получает высокую апостериорную вероятность, оно может считаться знанием до тех пор, пока не появится опровержение.
2) Как отличить надёжное знание от гипотезы — критерии и формализация
- Надёжность процесса (reliability): метод получения доказательства должен иметь низкую ошибку в условиях предполагаемой атаки.
- Конвергенция независимых методов: несколько независимых линий подтверждения (сенсоры, логи, свидетели, криптография) повышают доверие.
- Прозрачность происхождения: цепочка владения/редактирования (provenance) и криптографическая аутентификация.
- Фальсифицируемость/тестируемость: возможность смоделировать подделку и показать, что текущая запись не могла быть получена таким путём.
- Вероятностное оправдание (Bayesian подход): обновление веры по формуле Байеса — пусть H = «свидетельство аутентично», E = данные; тогда
$$P(H\mid E)=\frac{P(E\mid H)P(H)}{P(E)}.$$ Полезная метрика — отношение правдоподобия
$$\mathrm{LR}=\frac{P(E\mid H)}{P(E\mid \neg H)},$$ позволяющее количественно отличать знание (высокий LR и/или высокий априор) от слабой гипотезы.
- Дефизабилити и ревизия: любое «знание» признаётся временным и подлежит пересмотру при новых данных.
3) Практическая процедура (карта действий)
1. Сомневаться по умолчанию.
2. Проверить происхождение (файловая метадата, подписи, таймстемпы, цепочка custody).
3. Пройти технический анализ (ошибки компрессии, EXIF/FFmpeg-артефакты, deepfake‑детекторы, модельные тесты).
4. Искать независимые источники и корреляцию по контексту (локализация, хронология, свидетели).
5. Смоделировать атаки: возможно ли воспроизвести запись подделкой с имеющимися ресурсами?
6. Оценить вероятности и применить байесовское обновление; установить практический порог доверия для принятия решения.
7. Оставлять выводы как условные и документировать неопределённости.
4) Необходимые изменения в эпистемологии
- От фундаментизма к фаллибилизму: признание временной, вероятностной и обстоятельной природы знаний.
- Переход к социальной и инфраструктурной эпистемологии: доверие распределяется через институции (лаборатории, нотариусы цифровых подписей, независимые верификаторы), а не только через индивидуальную интуицию.
- Формализация неопределённости: широкое применение вероятностных оценок, метрик чувствительности/специфичности и расчёта LR.
- Институциональные гарантии: стандарты provenance, обязательная логирование/подпись, аудиты и санкции за фальсификацию.
- Эпистемическая прозрачность и воспроизводимость: открытые алгоритмы детекции и верификации, рецензируемые методики.
- Образование в критическом мышлении и статистической грамотности у широкой публики.
- Юридическая и этическая адаптация: правила доказательства должны учитывать статистическую природу аутентичности и требовать многоканальной верификации.
5) Краткий чеклист решения «это знание или гипотеза»
- Есть ли криптографически проверяемая цепочка происхождения? (да → +)
- Прошло ли независимое радиологическое/фоноскопическое/шифровое тестирование? (да → +)
- Совпадает ли с контекстом независимых источников? (да → +)
- Возможна ли воспроизводимая подделка с доступными ресурсами? (да → −)
- LR и постериорная вероятность выше практического порога? (да → считать оправданным знанием)
Заключение (одно предложение): в эпоху цифровых подделок знание перестаёт быть абсолютным — оно становится многоуровневым, вероятностным и институционно подкреплённым; применение картезианской сомнительности превращается в систематическую проверку происхождения, конвергенции свидетельств и количественную оценку вероятности.