在12月号的《大众科学》中，作家大卫·温伯格报道了知识的前沿。他的文章“预测未来的机器”探讨了FuturICT项目的希望，该项目试图建立一个世界中所有社会、经济、生态和科学因素的计算机模型。温伯格是我们这个数字时代最具洞察力的思想家之一，他是哈佛大学伯克曼互联网与社会中心的高级研究员，《小块松散地连接在一起》（Basic Books，2002年）、 万物杂乱：新数字无序的力量（Times Books，2007年）等书的作者，以及即将出版的 大到无法了解（Basic Books）的作者。技术编辑迈克尔·莫耶在阿维尼翁论坛（很遗憾，是通过电话）采访了他，谈论了他即将出版的新书、他的12月文章以及知识的未来。
这本书是关于什么的？ 大到无法了解讲述的是当知识变成网络时会发生什么。其基本思想是，至少在西方，我们理所当然地认为知识的特性，在过去2500年中，实际上并不是知识的特性。它们是知识以纸张为媒介时的特性。当您移除纸张并将内容放到网上时，它就具有了其新媒介——互联网的特性。重要的是，网络中的知识以传统知识不适应的方式包含了差异和分歧。一切都不稳定，一切都有争议，并且在网络上很少有事情能完全解决。
我们生活在一个世界，在过去几年中，事实的本质受到了质疑。政治实体在真实与虚假的问题上相互挑战。对我来说，这令人震惊，因为有些事实是真实的，有些陈述是谎言。但是您说这将成为一种更被接受的知识观吗？
世界确实是这样而不是那样。有事实和错误，也有谎言。而且，我认为，如果我们放弃事实并说“一切都是同样正确的，你想相信什么就相信什么”，那将是一件可怕的事情。这在任何方面都会是一场灾难。尽管如此，网络教给我们的事情之一是，不管你喜欢不喜欢，我们通常都不会都同意。
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当参议员丹尼尔·帕特里克·莫伊尼汉著名地说“每个人都有权发表自己的意见，但无权发表自己的事实”时，我们认为这句话给我们带来了一些安慰——如果我们把所有事实都摆出来，那么我们都会达成共识，会有一个基础可以让我们达成共识。我说的是，事实是存在的，但是我们永远不会就它们达成一致。这并不意味着没有事实，我们应该放弃——恰恰相反。但这确实意味着事实不会像我们希望的那样，成为达成共识的基础。
您以怀疑的眼光看待 FuturICT。为什么您对建立一个集中的模型（或模型组）来创建关于未来的准确预测的可能性感到怀疑？
部分原因是过分乐观地认为我们有能力收集所有相关的事实。宇宙中有无数的事实。我们的能力非常有限，并且很难知道哪些事实是相关的。历史不断地告诉我们，我们无法识别将要触发变化的重要事件。
其次，它假设了一种线性，而科学一直在远离这种线性——我认为这是富有成效且准确的。希望您可以充分详细地指定模型的所有要素，以便您可以预测可能基于起始条件的微小差异或您可能忽略的多个系统的相互作用而出现的事件，这只是一个美好的梦想。我们似乎越来越了解到，这是行不通的。世界是确定的，但它是混乱且涌现的。对于上一代基于规则的模型来说，要解释这一点是困难的。
那么，您认为准确地模拟世界是不可能的吗？
我对多个模型、多种感性、多种起点和多种预设的冲突最为乐观。这与认为您可以将所有知识封装到一个模型中，然后您可以启动它来运转的观点大不相同。在我看来，世界是如此的混乱——而我们又受到自身观点的限制——因此最有可能前进的方式是通过不同视角、不同数据集、不同偏见、不同盲点的冲突。这就是为什么我非常喜欢约翰·威尔班克斯的表达方式。他是知识共享的科学共享负责人。他说“我们真的需要让你的书呆子和我的书呆子争论。”这就是我们如何从系统中清除足够的错误，以便我们可以有一些信心，在某个有限的社会行为范围内，我们将获得某种程度的准确性。
但是，如果目标是知道明天会发生什么，您应该如何选择使用哪个竞争模型？
另一种选择是让机器选择使用哪个模型。这里没有完美的替代方案。我认为每个模型和每个人的大脑都非常容易出错，这是我们需要考虑的主要人类状况。我们要么相信机器会正确地解决问题——考虑到世界的复杂性和人类思维的局限性，这对我来说是不现实的——要么您说“好吧，知识具有这种政治成分，人们（我们希望）基于事实、论据和模型进行争论，试图看看什么有效，但最终我们会在人类做出决策时，根据复杂的因素尽最大努力做出决定。”
在我看来，这并不是令人绝望的原因。相反，这才是科学项目的意义所在。互联网时代的知识——网络化知识——正变得越来越像科学家在过去几百年中的知识：它是暂时的，它是一个等待被证伪的假设。知识现在被认为是人类目前所能做的最好的事情，但希望我们最终会被证明是错误的——从而增进我们的知识。网络化知识所发生的事情似乎使其更接近于知识的科学理念。