Editing Openai/69127c4e-8154-8004-855c-e7de26cf7221 (section)

=== Assistant: 1. ===
# Простое объяснение Вы ставите планку выше: база науки — научная этика. Смысл простой: без честности, скепсиса к себе и открытости любые «методы» превращаются в театр. Проверки, фальсифицируемость и репликации — это следствия этики «не обманывать (даже себя)» и «давать другим перепроверить». Аналогия: рулетка-проверка на заводе. Можно иметь идеальные приборы, но если мастер чуть подкручивает винт «ради красоты», приборы лишь узаконят брак. Где ломается: формальная проверка (Lean) всё же ловит часть «самообмана», если его можно закодировать в строгих шагах; намеренные искажения данных/задачи она не видит.
# Если глубже (механизмы/цепочки)
* Этика → Метод: нормы «честность, универсализм, организованный скепсис» задают культуру, где проверяемость, открытые данные/код и рецензирование становятся обязательными [A][B].
* Самоскепсис → Качество: учёный, который первым ищет ошибки у себя, снижает «драматизацию» и создаёт доверие. Это источник авторитета, а не следствие «известности» [A][C].
* Человек vs. Lean: доверие к Тао — про суждение и выбор вопросов; доверие к Lean — про строгость выкладки. Первое — социально-этическое, второе — логико-техническое.
* Граница Lean: Lean докажет корректность вывода условно: если формализация верна, аксиомы/ядро корректны, а постановка задачи честна. Этика нужна, чтобы не подменять вопрос/данные.
* Практика: история формальных доказательств (4-цвет, Кеплер) показывает: машины уменьшают ошибки в логике; но ошибки в постановке/моделировании по-прежнему человеческие [D][E].
# Мини-диаграмма Нормы (честность, скепсис, открытость) → рождают → Практики (репликация, открытый код, формализация) → дают → Доверие (к людям и к артефактам: Lean-доказам)
# Глоссарий
* Научная этика — честность, ответственность, открытость; правила против искажений.
* Нормы Мертона (CUDOS) — универсализм, общность, бескорыстие, организованный скепсис.
* Репликация — независимый повтор, чтобы проверить вывод.
* Формальная верификация — машинная проверка доказательства по строгой логике.
* Ядро доказателя — маленькая часть кода, которая проверяет шаги (ошибка тут фатальна).
* Эффект Матфея — «известным» доверяют сверх меры: риск слепых зон.
# Вопрос к вам Сделать короткий чек-лист научной этики для групп/проектов (на одну страницу)? Или разобрать «Тао vs Lean»: где чьё доверие сильнее в разных задачах?

===== За: (1) исторические нормы науки прямо этические (CUDOS) [A]; (2) международные кодексы формулируют именно принципы поведения, а не «методики» [B]; (3) без этики метрики и процедуры быстро искажаются [C]. =====
Против: (1) одних норм мало — нужны институты и машпроверка (Lean) [D]; (2) логическая строгость иногда сильнее «авторитета»: компьютер ловит ошибки, которые люди пропускают [D][E].
Уверенность: высокая (~85%). Опора на первоисточники по нормам, интегритету и кейсы формальных доказательств.

===== [A] Нормы Мертона (этический этос науки) =====

: 

[B] Сингапурская декларация об интегритете

: 

[C] НАН США: срочно укреплять интегритет

: 

[D] Формально проверенная теорема о четырёх красках

: 

[E] Формальная проверка гипотезы Кеплера (Flyspeck)

: 

Список источников (макс 6):
# Merton (1942/1973) — Normative Structure of Science.
# Singapore Statement (2010) — principles of research integrity.
# National Academies (2017) — Fostering Integrity in Research.
# Gonthier (2007) — formal 4-color proof (Springer).
# Hales et al. (2015) — formal Kepler proof (arXiv).

Checked: 2025-11-10 (America/Los_Angeles). Overall confidence: High.

Все ли понятно? Объяснить ещё проще на примерах? Скажите «Да» и я поясню. Или выберите вопрос из списка, указав его номер:
# «Да»
# «И зачем это надо? В чем польза?»
# «Соберите чек-лист научной этики для проекта.» (из текста: «этика — основа»)
# «Когда Lean сильнее “человеческого авторитета”?» (из текста: «логическая строгость vs опыт»)
# «Как защититься от “драматизации” в практической работе?» (из текста: «искушение приукрасить»)
# «Другое — напишу свой вопрос.»

Скажите «Да» для общего упрощения, или укажите номер вопроса (1–6).