李尉博
(中國人民大學(xué)哲學(xué)院,北京 100872)
自工業(yè)革命以來,科學(xué)技術(shù)大大增加了人類改造世界的能力,但也為人類帶來了許多潛在的副作用與危害。從石棉到二噁英,從切爾諾貝利到福島核電站,技術(shù)所造成的事故與危害越來越引發(fā)人們對技術(shù)風(fēng)險的擔(dān)憂,以至于歐洲社會學(xué)家貝克(Ulrich Beck)將現(xiàn)代社會概括為“風(fēng)險社會”[1]6-7。因此,當(dāng)現(xiàn)代風(fēng)險分析方法在20世紀(jì)70年代作為一個新興學(xué)科領(lǐng)域而取得突破時,它自然而然地更多關(guān)注于技術(shù)風(fēng)險,而不是經(jīng)濟(jì)風(fēng)險、自然風(fēng)險,或者日常生活所言的其他風(fēng)險。
為了應(yīng)對20世紀(jì)六七十年代公眾日益增長的對核能技術(shù)的恐懼,美國核管理委員會開發(fā)了傳統(tǒng)的量化風(fēng)險分析方法[2],并認(rèn)為它在分析核工程帶來的各項風(fēng)險方面,是最強(qiáng)大的工具之一。經(jīng)過近半個世紀(jì)的發(fā)展,風(fēng)險分析已經(jīng)邁出核工程領(lǐng)域,成為了政府部門評估各種新技術(shù)的開發(fā)與推廣的可行性、合理性的重要工具;它也形成了橫跨自然科學(xué)(如統(tǒng)計學(xué)、工程學(xué)、毒理學(xué)等)到社會科學(xué)(如法學(xué)、社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等)的龐大學(xué)科。但也正如自然科學(xué)與社會科學(xué)的分野所暗示的,當(dāng)前風(fēng)險分析領(lǐng)域中也存在著類似斯諾(C.P.Snow)所區(qū)分的科學(xué)與人文“兩種文化”的對立,即“客觀性立場”(以下簡稱“客觀派”)和“建構(gòu)性立場”(以下簡稱“建構(gòu)派”)的分野。在風(fēng)險的本質(zhì)、風(fēng)險分析所使用的方法,以及預(yù)設(shè)的科學(xué)與公眾之關(guān)系等方面,兩派觀點均針鋒相對。
風(fēng)險分析中的客觀派認(rèn)為,政府處理技術(shù)風(fēng)險的過程應(yīng)當(dāng)分為兩個階段。第一個階段是價值無涉的風(fēng)險分析階段;隨后是負(fù)載價值的風(fēng)險管理(risk management)階段,即采取政治措施處理或控制風(fēng)險。兩個階段應(yīng)當(dāng)明確分離,以防止政治價值損害科學(xué)的客觀性與獨立性[3]。
具體而言,科學(xué)階段的風(fēng)險分析遵循如下步驟:第一步是風(fēng)險識別,風(fēng)險專家列出可能存在哪些風(fēng)險,以及它們可能造成的危害。接下來還要進(jìn)行概率估計和后果估計,通??梢愿鶕?jù)實驗數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)得出風(fēng)險發(fā)生的頻率,或者建立復(fù)雜的統(tǒng)計模型、計算機(jī)模擬來測算概率。在概率數(shù)據(jù)難以獲得時,專家會粗略地把風(fēng)險的危害與可能性劃分等級,如“高”“中”“低”3個量級。將“概率”與“后果”相乘,就得到了風(fēng)險的量化結(jié)果。最后,風(fēng)險的量化結(jié)果還往往要結(jié)合“風(fēng)險收益分析”等經(jīng)濟(jì)學(xué)工具,才能轉(zhuǎn)化為具體決策,即通過比較工程決策可能帶來的風(fēng)險(危害)與收益,選擇最可取的技術(shù)方案。理想的做法是將所有結(jié)果,如經(jīng)濟(jì)成本、導(dǎo)致人員傷亡的期望值、對環(huán)境的影響等后果,按照經(jīng)濟(jì)學(xué)家的測算賦予貨幣價值,而收益越大、成本越小,決策就越合理。由于風(fēng)險分析對風(fēng)險概率估計和風(fēng)險量化的強(qiáng)調(diào),它也被稱為“概率風(fēng)險分析”(probabilistic risk analysis)、“量化風(fēng)險分析”(quantitative risk analysis)。需要注意,“客觀派”的“風(fēng)險分析”術(shù)語,正是在這種狹義的量化方法意義上使用的,而不是指對技術(shù)風(fēng)險方方面面的描述與估計。目前,客觀派的風(fēng)險量化方法已被工程技術(shù)界普遍接受,為工程師評估并降低工程技術(shù)活動的風(fēng)險提供指引,甚至被認(rèn)為是評估技術(shù)風(fēng)險的唯一有意義的方法[4]。
從上述過程來看,以風(fēng)險量化方法為核心的客觀派將風(fēng)險視為實在、客觀、可測量的概率,具有3個特點:首先,它預(yù)設(shè)了“風(fēng)險實在論”的哲學(xué)理路。與科學(xué)研究活動中普遍存在的科學(xué)實在論類似,風(fēng)險實在論認(rèn)為,風(fēng)險是自然和社會進(jìn)程中外在于個體的、可感知的存在,可以由知識淵博的專家描繪、測量,并在一定范圍內(nèi)加以控制[5]。第二,客觀派談?wù)摰摹帮L(fēng)險”不同于日常語言所謂的“風(fēng)險”。根據(jù)風(fēng)險量化方法,風(fēng)險的定義是意外事件的統(tǒng)計期望值,即風(fēng)險=發(fā)生意外事件的概率×意外事件的后果[6]。而在日常語言中,“風(fēng)險”的定義要寬泛地多,技術(shù)與工程活動造成的經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境等方方面面的負(fù)面效應(yīng),均可被視為風(fēng)險。第三,客觀派更多地將概率視為真實世界中的頻率或傾向,是真實物理系統(tǒng)的真實屬性,需要使用經(jīng)驗數(shù)據(jù)、數(shù)學(xué)建?;蛴嬎銠C(jī)模擬方法來計算,而不是個人主觀的心理感知[7]。
在方法論上,客觀派推崇高度數(shù)學(xué)化的定量方法。雖然風(fēng)險公式簡單明了,但是公式中的兩個因子(概率與后果),以及隨后所要使用的成本收益分析法,都依賴于復(fù)雜精致的定量模型。具體而言,使用定量方法分析風(fēng)險,主要有以下三點原因:
首先,自19世紀(jì)以來,自然科學(xué)家群體中存在著一個普遍的信念,即定量方法是科學(xué)的決定性特征,非定量方法是“前科學(xué)”才會使用的手段,這被喬爾·米歇爾(Joel Michell)[8]稱為“定量律令”(quantitative imperative)。根據(jù)福柯[9]、哈金(Ian Hacking)[10]等人的研究,自19世紀(jì)起,社會科學(xué)家同樣認(rèn)為,社會科學(xué)應(yīng)當(dāng)把社會當(dāng)作自然現(xiàn)象加以研究,識別社會行為的總體模式,以更好地管理社會?,F(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)為風(fēng)險的定量研究提供了可能,它以人口普查、出生/死亡登記表、犯罪數(shù)字、事故率等大量印刷的數(shù)目字為原材料,參照正態(tài)分布、標(biāo)準(zhǔn)偏差和其他統(tǒng)計概念進(jìn)行系統(tǒng)分析,已經(jīng)徹底改變了人類預(yù)測未來、控制風(fēng)險的能力。誠然,人類自誕生之日起就無時無刻不在與風(fēng)險作斗爭,但是直到現(xiàn)代社會,人們才發(fā)明并推廣了合理的、系統(tǒng)的風(fēng)險分析方法,有效地掌控風(fēng)險。
其次,現(xiàn)代綜合性大工程可能引發(fā)小概率的大災(zāi)難,這意味著在測算風(fēng)險時,事故發(fā)生的經(jīng)驗性數(shù)據(jù)實際上不可獲得,因此風(fēng)險分析專家必須發(fā)展出更加抽象復(fù)雜的定量模型,并輔以計算機(jī)模擬方法。前現(xiàn)代技術(shù)知識的產(chǎn)生和驗證,在一定程度上依賴于試錯法:工程師從經(jīng)驗中學(xué)習(xí),尤其是從錯誤和事故中學(xué)習(xí)。但是在現(xiàn)代綜合性大工程,如核電站的建造中,一次小小的事故與錯誤就可能會產(chǎn)生巨大的災(zāi)難。氫彈之父、美國核物理學(xué)家愛德華·泰勒(Edward Teller)等[11]認(rèn)為,當(dāng)一個事故“可能危及整個城市的人口”時,試驗必須在紙上進(jìn)行,因為實際的錯誤可能是災(zāi)難性的。有鑒于此,工程師和政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)不得不棄用傳統(tǒng)的試錯法,而求助于邏輯推導(dǎo)和抽象計算。
最后,定量方法可以為公共政策討論提供可操作且統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。在公共政策討論中,定量數(shù)字常被認(rèn)為是一種通用語言。統(tǒng)計史家西奧多·波特(Theodore Porter)[12]將定量方法定義為一種信任的技術(shù)(technology of trust),在主體間交流和共識的建立上發(fā)揮獨特的媒介作用,因為數(shù)學(xué)語言高度結(jié)構(gòu)化并受嚴(yán)格的規(guī)則約束,具有較高的抽象性以及上下文獨立性,適合于跨越地區(qū)和國界的交流。另外,客觀派通過將潛在危害還原為量化結(jié)果,承諾了使風(fēng)險可計算、可比較和可控制的可能性。工程安全領(lǐng)域的著名問題“多安全才算夠安全?”(How safe is safe enough?)意味著,安全不是一個“是”和“否”的問題,其關(guān)鍵是如何將工程風(fēng)險降低到可接受程度。在技術(shù)方案面對風(fēng)險爭議時(如建造核電站),只需通過風(fēng)險公式的計算,將其與所有替代方案(如使用煤礦作為替代能源)的風(fēng)險進(jìn)行比較,甚至與交通事故等一般生命風(fēng)險的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,就有可能確定一個可接受的風(fēng)險水平,來減少公眾無休無止地對可能危害的擔(dān)憂。
專家使用的量化分析方法依賴于數(shù)學(xué)分析和實證調(diào)查,而普通大眾感知風(fēng)險靠的是生活經(jīng)驗與個人直覺。兩者之間的矛盾常被設(shè)想為專家“客觀的”風(fēng)險分析,和“外行人”的不知情、情緒化的“主觀的”風(fēng)險感知之間的區(qū)別[13]。
客觀派使用經(jīng)典的“公眾理解科學(xué)”(public understanding of science)范式來看待科學(xué)與公眾之關(guān)系。在這種范式看來,科學(xué)之所以會受到猜忌和懷疑,是因為公眾缺乏基本的科學(xué)素養(yǎng),未能做出合理決策。公眾對于技術(shù)風(fēng)險的無知可以歸結(jié)為兩種原因:其一,公眾未能認(rèn)識到自身在決策時固有的心理缺陷;其二,媒體對罕見災(zāi)難的錯誤宣傳。根據(jù)丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman)等人[14]的研究,公眾的判斷往往依賴于“便利性啟發(fā)式”(availability heuristic),即當(dāng)一件事物很容易浮現(xiàn)在腦海里時,往往會傾向認(rèn)為它更有可能真實地發(fā)生。也正因大腦建構(gòu)和回憶不同實例的便利性不同,以此方法進(jìn)行決策往往會產(chǎn)生系統(tǒng)性偏差,例如經(jīng)常有人認(rèn)為坐飛機(jī)的風(fēng)險高于坐火車的風(fēng)險,而實際上飛機(jī)發(fā)生事故的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于火車。雪上加霜的是,媒體經(jīng)年累月地報道不尋常的、引人注目的技術(shù)災(zāi)難,讓公眾對于技術(shù)風(fēng)險的判斷產(chǎn)生了嚴(yán)重扭曲??ㄋ埂どK固梗–ass Sunstein)[15]的觀點很有代表性,他認(rèn)為,政府沒有必要浪費金錢回應(yīng)公眾的夸張想象,應(yīng)當(dāng)根據(jù)實際情況而不是奇聞異事做決策;只要使用正確的成本收益分析法,向公眾通報正確的、科學(xué)的風(fēng)險可能性,就可以消除人們的大部分擔(dān)憂。
因此,當(dāng)公眾判斷與專家判斷發(fā)生沖突,客觀派要求以專家判斷與專業(yè)知識作為風(fēng)險決策的標(biāo)準(zhǔn),主張通過加強(qiáng)科學(xué)教育來糾正公眾基于錯誤信念的判斷,并認(rèn)為媒體也應(yīng)當(dāng)適時向公眾忠實呈現(xiàn)技術(shù)風(fēng)險的科學(xué)信息。受此種觀點影響,20世紀(jì)80年代興起的、對風(fēng)險決策進(jìn)行社會科學(xué)研究的“風(fēng)險溝通”(risk communication)學(xué)科,主要探討的也是公眾對技術(shù)風(fēng)險的扭曲看法的形成過程,以及政府如何采取措施改變公眾的誤解,使之認(rèn)可專家對于風(fēng)險的客觀評價[16]。
與客觀派將風(fēng)險視為客觀可測量的實在不同,建構(gòu)派以風(fēng)險建構(gòu)論為核心,認(rèn)為風(fēng)險在很大程度上是社會建構(gòu)的產(chǎn)物。風(fēng)險建構(gòu)論也被稱為風(fēng)險的文化理論,主張風(fēng)險的識別、感知、分析是價值負(fù)載和文化構(gòu)建的,反映了道德、政治、經(jīng)濟(jì)和權(quán)力地位[17]。該理論主張在工程決策過程中更多地關(guān)注風(fēng)險與文化、社會之間的聯(lián)系,并開展各方利益相關(guān)者的協(xié)商對話。例如,在新冠病毒感染疫情中,中國人更能接受接種疫苗可能帶來的風(fēng)險,而在美國有許多人卻因為陰謀論而拒絕打疫苗,不能不認(rèn)為美國人對于疫苗所帶來的風(fēng)險的感知與他們特有的反智主義傳統(tǒng)有關(guān)[18]。
從風(fēng)險建構(gòu)論的視角來看,風(fēng)險分析并不存在唯一的客觀標(biāo)準(zhǔn),而是與分析者所處的文化、社會背景有著密切的聯(lián)系。在專家進(jìn)行風(fēng)險分析的各個階段,例如在評估事故發(fā)生的概率、后果嚴(yán)重程度,以及應(yīng)當(dāng)如何給風(fēng)險與收益賦以貨幣價值時,都受到風(fēng)險分析所追求政策目標(biāo)、分析專家的價值觀以及過往經(jīng)驗等各種非客觀因素的制約。風(fēng)險分析中的客觀性、價值無涉性,只是風(fēng)險專家的一廂情愿而已,正如希拉·賈薩諾夫(Sheila Jasanoff)[19]所言:專家衡量的風(fēng)險并不“現(xiàn)實”存在,而只存在于分析者創(chuàng)造的人造微觀世界中。
與客觀派對概率客觀解釋的強(qiáng)調(diào)不同,建構(gòu)派更加推崇對概率的主觀解釋。概率主觀解釋也被稱為貝葉斯觀點,因十八世紀(jì)統(tǒng)計學(xué)家托馬斯·貝葉斯(Thomas Bayes)的工作而得名。主觀解釋認(rèn)為概率并非客觀世界的可測屬性,而是以數(shù)字表達(dá)的個人知識或信念的程度,受到個體經(jīng)驗的限制。貝葉斯方法所計算的概率被稱為“后驗概率”,可以使用P(h/e)來表示,即考慮到證據(jù)e之后,主體可以賦予假設(shè)h的概率。所以,貝葉斯方法允許人們根據(jù)個體經(jīng)驗的變化為同樣的假設(shè)h賦予不同的概率,主觀視角得到的結(jié)果將根據(jù)信息的狀態(tài)與分析者的假設(shè)而變化。這樣一來,風(fēng)險分析的結(jié)果自然受到分析者的個人經(jīng)驗與世界觀的影響。雖然建立在頻率的客觀解釋上的量化方法具有更強(qiáng)的可操作性和統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),但已有論者指出,使用主觀貝葉斯觀點更能解釋風(fēng)險中存在的認(rèn)知差異[20]。
在方法論上,建構(gòu)派批判客觀派對風(fēng)險量化方法的盲目推崇,認(rèn)為其中存在著難以克服的缺點,并希望以定性方法來評估技術(shù)風(fēng)險,具體有如下幾點理由:
第一,單一化、制度化的定量方法,很少考慮到文化、社會、民族的差異。數(shù)值結(jié)果實際上綜合概括了工程實踐活動對不同人群可能造成的不同風(fēng)險。因此,如果根據(jù)計算結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險決策,往往忽略兒童老人、少數(shù)群體、貧困人口等脆弱或邊緣的群體。例如,在新冠疫情中,美國少數(shù)族裔社區(qū)的死亡率比白人社區(qū)高出許多,這是因為少數(shù)族裔往往面臨著貧困的經(jīng)濟(jì)條件、短缺的醫(yī)療資源以及糟糕的生活與工作環(huán)境[21]。如果單單從量化結(jié)果來制定疫情防控政策,這些少數(shù)群體受到的影響,很可能被主流群體所享受到的更大的收益所彌補(bǔ),造成最終風(fēng)險量化結(jié)果表面上具有合理性,實際上卻加劇了社會不平等現(xiàn)象,而這些被定量方法忽視了的社會差異,只有使用定性方法才能發(fā)現(xiàn)。
第二,客觀派過高估計了定量工具的能力,錯誤預(yù)設(shè)了技術(shù)風(fēng)險的可計算性??陀^派的風(fēng)險分析方法默認(rèn)風(fēng)險決策是在概率已知的情況下做出的,但是在真實世界中,在概率未知的高度不確定性情況下做出決策才是常見情況。許多時候,我們無法對某個風(fēng)險得出準(zhǔn)確的、有意義概率估算,甚至更多的時候我們根本就不知道存在哪些風(fēng)險,面對的是未知的未知(unknown unknowns)。突發(fā)的黑天鵝事件、技術(shù)系統(tǒng)與社會間或其組件內(nèi)部間難以探查的相互作用,以及個體對于風(fēng)險感知的差異,都是不確定性的來源。尤其是著名的科林格里奇困境指出,新技術(shù)對社會、環(huán)境帶來的影響是很難被提前預(yù)知的,而當(dāng)負(fù)面效應(yīng)被發(fā)現(xiàn)時,這些技術(shù)往往已經(jīng)深深嵌入社會與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)之中,難以控制。
第三,客觀派將風(fēng)險理解為可測量的概率值,這個定義在建構(gòu)派看來過于狹窄。在建構(gòu)派的風(fēng)險分析實踐中,“風(fēng)險”更加傾向于它的日常用語含義,即科學(xué)技術(shù)帶來的一般(負(fù)面)影響,這與公眾對風(fēng)險所持有的定性的、更加廣泛的理解是一致的。正如史蒂夫·雷納(Steve Rayner)[22]總結(jié)的,公眾所討論的風(fēng)險主要包括:第一,我們能否信任與工程的實施或技術(shù)的推廣有關(guān)的政府部門;第二,如果意外發(fā)生,能否合理追究責(zé)任、支付賠償;第三,在接受或拒絕一項工程或技術(shù)時,公眾的同意權(quán)是否收到了尊重。作為可能直接受到風(fēng)險影響的人,公眾心中所需要評估的風(fēng)險呈現(xiàn)出定性化、個體化、多樣化的特征,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是簡便的風(fēng)險公式得來的數(shù)字能夠囊括的。
客觀派所推崇的風(fēng)險量化分析,其優(yōu)點是簡單、可操作和標(biāo)準(zhǔn)化,將風(fēng)險評估還原為完全可理解、可預(yù)測、可解決的風(fēng)險計算問題。但同時,它為技術(shù)風(fēng)險提供的解決方案,將風(fēng)險評估中復(fù)雜的社會建構(gòu)因素簡化為純粹的技術(shù)優(yōu)化問題;家長式、說教式的“公眾理解科學(xué)”還預(yù)設(shè)公眾誤解了科學(xué)、缺乏科學(xué)素養(yǎng),帶有“科學(xué)主義”“精英主義”的色彩。它已經(jīng)被批評為“專家治國論”(technocracy),賦予專家權(quán)威以合理性和合法性,起到了排除其他政治對話的作用。作為回應(yīng),建構(gòu)派呼吁公眾參與科學(xué)(public engagement with science)或公民科學(xué)(citizen science),在風(fēng)險決策中納入更多的公眾參與或公眾對話,將公眾對科技創(chuàng)新的觀點納入科學(xué)研究和科技政策中[23]。
建構(gòu)派認(rèn)為,在技術(shù)風(fēng)險爭議中,相比于端坐象牙塔中不接地氣的專家,公眾的個體化、地方性知識有著獨特的優(yōu)勢。主流科學(xué)聲稱自己的知識是普遍化的知識,它使用普遍的規(guī)律來解釋現(xiàn)象,并且這種規(guī)律不受時間、空間、社會、文化的限制。公眾對于風(fēng)險的感知與解釋則可能受到個體間許多微妙而深刻的差異的影響,例如他們對政府機(jī)構(gòu)的信任程度、個體經(jīng)驗以及個人能力等等。根據(jù)身邊傳聞、實際的生活環(huán)境變化以及個人觀察,公眾有時能夠比缺乏這些信息的專家作出更迅速、準(zhǔn)確的風(fēng)險評估。例如,在19世紀(jì)末,政府與科學(xué)家都尚未注意到石棉對工人健康的影響時,工廠經(jīng)理、工人家庭以及他們的家庭醫(yī)生就已經(jīng)知道石棉與肺病的關(guān)系了[24]。正如賈薩諾夫所指出的,這些個體化的自我認(rèn)知因素以及對“事實”的局部解讀,通常代表著將風(fēng)險信息轉(zhuǎn)化為有意義的個人經(jīng)驗的復(fù)雜嘗試,不能被簡單地貶斥為對技術(shù)或工程風(fēng)險的非理性恐懼[25]。
建構(gòu)派主張,風(fēng)險決策需要納入公眾視角,并使公眾意見發(fā)揮關(guān)鍵作用。首先,良好的風(fēng)險決策必須建立在承認(rèn)各種相互沖突的視角的基礎(chǔ)上,包括公眾與專家的沖突、公眾個體間的沖突等等。如果這些不同視角之間缺乏溝通,與風(fēng)險有關(guān)的各種知識與信息得不到交流,就很難識別到應(yīng)當(dāng)關(guān)注的風(fēng)險因素,也無法回答公眾的風(fēng)險關(guān)切。第二,直接受到工程風(fēng)險影響的公眾,有著參與風(fēng)險決策的正當(dāng)權(quán)利,公眾參與風(fēng)險決策有利于維護(hù)社會公平正義,履行公民責(zé)任,并提高所有決策參與者之間的信任程度。第三,面對工程風(fēng)險的不確定性,參與權(quán)衡利弊的參與者越多,風(fēng)險決策的結(jié)果就越具有社會穩(wěn)健性(socially robust),可以更好地應(yīng)對社會施加于科學(xué)決策過程的壓力[26]。在理想的公眾參與的情況下,即使一位公民自身提供的信息作用有限,他也會因參與決策的過程本身而不是結(jié)果而感到滿意。
總而言之,客觀派預(yù)設(shè)技術(shù)風(fēng)險是一種客觀、可測量的實在,與風(fēng)險決策相關(guān)的唯一合理估計是使用風(fēng)險公式的概率演算結(jié)果,公眾應(yīng)當(dāng)相信專家的陳述,聽從專家的指示。而建構(gòu)派認(rèn)為風(fēng)險是社會建構(gòu)的產(chǎn)物,批評量化方法將社會系統(tǒng)與技術(shù)系統(tǒng)中的不確定性過度簡化為可以預(yù)測的概率值,并強(qiáng)烈反對以專家判斷為風(fēng)險決策的唯一準(zhǔn)繩,主張更多的公眾參與。(見表1)
表1 風(fēng)險分析中兩種研究立場的比較
經(jīng)過多年的發(fā)展,風(fēng)險分析機(jī)構(gòu)已經(jīng)給演算結(jié)果增加了很多復(fù)雜性,如使用多階段模型而非單一線性模型,研究風(fēng)險在不同易感性、暴露程度的群體中以不同途徑出現(xiàn)的概率等等[27]。但是,這些進(jìn)步仍然無益于回應(yīng)建構(gòu)派的批評,因為:第一,這些演算結(jié)果的改進(jìn)僅僅體現(xiàn)在對于風(fēng)險概率以及后果的估計上,但本質(zhì)上仍然遵循風(fēng)險公式,將復(fù)雜風(fēng)險還原為唯一的量化標(biāo)準(zhǔn);第二,專家知識仍然占據(jù)主導(dǎo)性地位。所以,首先必須承認(rèn)客觀派對自身主觀性的認(rèn)識不足、定量方法存在難以克服的缺點,以及公眾參與的缺失。
但是,建構(gòu)派不加批判地呼吁公眾參與,這是否是解決技術(shù)風(fēng)險爭論的萬能靈藥?有學(xué)者擔(dān)心,STS學(xué)界對公眾參與科學(xué)以及消解專家權(quán)威的過度強(qiáng)調(diào),為右翼反智主義以及“后真相時代”的崛起鋪平了道路[28]。過多的公眾參與很有可能會帶來更多的爭執(zhí),甚至走向群體極化,加劇社會撕裂,無法進(jìn)行有效的決策。另外,STS學(xué)者在呼吁公眾參與風(fēng)險決策時,其實也或多或少地承認(rèn)了科學(xué)知識乃至專家政治的合法性,如貝克[1]58-102支持環(huán)境保護(hù)等反主流運動,同時認(rèn)為這些運動中存在著自己的科學(xué)專家;賈薩諾夫[25]指出,在不滿意專家的風(fēng)險分析結(jié)論時,普通公眾也可以在短時間內(nèi)學(xué)習(xí)大量專業(yè)知識,成為同時掌握了正式的專業(yè)知識和非結(jié)構(gòu)化、非正式的地方性知識的更具權(quán)威的專家??梢?,傳統(tǒng)的風(fēng)險分析方法并非一無是處,脫離了專業(yè)知識的風(fēng)險決策也很難進(jìn)行。
所以,不論是客觀派還是建構(gòu)派,其理論內(nèi)部都存在著一定的疑難??陀^派如何處理量化方法的確定性規(guī)則與技術(shù)風(fēng)險不確定性的張力?建構(gòu)派如何避免公眾參與的風(fēng)險決策成為無休無止的爭吵謾罵?尤其是,風(fēng)險量化方法應(yīng)該在未來的風(fēng)險分析中占據(jù)何種地位?為回答這些問題,我們必須以審度立場重新審視客觀派與建構(gòu)派的各項爭論,客觀看待風(fēng)險量化方法的力量。審度立場不是捍衛(wèi)科學(xué),也不是質(zhì)疑科學(xué),而是要在這兩個端點之間做出權(quán)衡與選擇[29]。為此,審度立場的風(fēng)險分析需要在客觀派的“捍衛(wèi)科學(xué)”和建構(gòu)派的“質(zhì)疑科學(xué)”之間達(dá)到平衡,在整合兩派中的合理觀點的基礎(chǔ)上,推動風(fēng)險分析的未來發(fā)展。
首先,審度立場的風(fēng)險分析需要堅持方法論多元,綜合使用定量方法與定性方法、專家知識與公眾知識。公眾的定性描述方法與專家的定量建模方法為我們理解復(fù)雜現(xiàn)實提供了不同維度,可以相輔相成。具體而言,根據(jù)不確定性程度的不同,應(yīng)采取不同的風(fēng)險分析策略(見表2)。
表2 依據(jù)不確定性程度高低采取不同風(fēng)險分析策略
最常見的技術(shù)風(fēng)險是“簡單性”風(fēng)險,諸如小規(guī)模的故障或失火、工人受傷等。它們常常因技術(shù)系統(tǒng)內(nèi)部的可變性(如生產(chǎn)制造過程中的統(tǒng)計誤差、簡單隨機(jī)事件的發(fā)生)而出現(xiàn),有著大量歷史數(shù)據(jù)可用,因而量化方法可以給出有用的計算。第二種是“復(fù)雜性”風(fēng)險,來自于系統(tǒng)組件或系統(tǒng)-環(huán)境之間的復(fù)雜相互作用,專家往往探查到了這樣的風(fēng)險,但對如何測量意見不一。在處理此類風(fēng)險時,一方面要統(tǒng)合專家意見,另一方面也要參考公眾意見,及時探查到專家量化建模中的關(guān)鍵盲點,并使風(fēng)險分析專家認(rèn)識到自己方法中內(nèi)置的偏見與視角的局限。公眾最為關(guān)心的往往是第三種風(fēng)險,即不確定性風(fēng)險,它們一旦發(fā)生就會帶來全球性的災(zāi)難,如切爾諾貝利事件。專家可能已經(jīng)想到了這種風(fēng)險,但是它發(fā)生的概率卻無從測算,只能視之為黑天鵝事件。還有一種情況,就是無論專家還是公眾都難以想象技術(shù)帶來的未來,面對著未知的未知。對于此類風(fēng)險,可以使用預(yù)防原則來處理。根據(jù)預(yù)防原則的要求,政府即使在缺乏充分的科學(xué)確定性的情況下,也要防止對人類和環(huán)境的嚴(yán)重?fù)p害[30]。例如,在工程的實施中減少有毒、有害材料的使用,考慮工程系統(tǒng)發(fā)生故障后如何能夠保證系統(tǒng)與人員的安全,設(shè)計額外的安全屏障等等。但是,預(yù)防措施可能帶來成本的增加,也可能過度拖延工程的實施,所以必須在政府、科學(xué)家、公眾間開展協(xié)商對話,在保護(hù)過度和保護(hù)不足之間找到平衡。
不過,以上分析方法預(yù)設(shè)了一種理想狀態(tài),即專家與公眾能夠就某個特定的技術(shù)風(fēng)險達(dá)成一致。有時,社會中不同的利益相關(guān)者對風(fēng)險信息會給出不同的解釋,并在應(yīng)當(dāng)保護(hù)的價值優(yōu)先級方面有著激烈沖突。此時只能開展參與性對話,找到與沖突各方的利益與價值匹配的解決方案,并推動技術(shù)方案的實施或改良。
最后,審度立場的風(fēng)險分析不將風(fēng)險決策看作由上而下的決定論過程,而是將其視為連續(xù)的、循環(huán)的實施—反饋—調(diào)整的控制論過程。在技術(shù)層面上,工業(yè)4.0時代計算能力和數(shù)據(jù)量的增加,可以將基于模型的靜態(tài)概率估計,轉(zhuǎn)變?yōu)榛诠こ滔到y(tǒng)狀態(tài)檢測的動態(tài)風(fēng)險分析(dynamic risk analysis),隨著新數(shù)據(jù)的出現(xiàn)及時更新分析結(jié)果[31]。在社會層面上,需要注重具有不同知識、經(jīng)驗與視角的能動者之間的信息交流,包括公眾與公眾間、公眾與專家間的信息交流,構(gòu)建靈活、開放的風(fēng)險分析范式。不過,考慮到人類知識與創(chuàng)造力的限制,無論什么樣的整合都無法得出確定性的結(jié)論,我們必須將風(fēng)險分析視為一個迭代的、永不結(jié)束的過程,在根本上不確定的風(fēng)險社會中摸索前進(jìn)。