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数据哲学新纪元：从“给定”到“创造”的认知飞跃，数据解释如何塑造科学的边界
在生物学研究的浩瀚领域中，数据正以前所未有的速度和规模被生产、流通和分析。进入人工智能时代，我们是否仍然能以传统眼光看待数据？本期播客将带您深入萨宾娜·莱昂内利教授的开创性思想，共同探讨在以数据为中心的科学范式下，我们对“数据”的理解如何被颠覆，以及这如何影响科研的未来。
莱昂内利教授挑战了“原始数据”的传统观念，指出数据并非天然存在或被动“所得”，而是“人为创造”的成果。她认为，数据的价值并非与生俱来，而是在特定研究情境中被赋予的证据价值。这强调了数据的关系性本质：它的意义和用途，取决于使用者如何选择、处理和解读它。
我们将剖析数据在生物学研究中扮演的多维度价值角色：
• 01、科学价值：数据不仅是理论的证据，更是一种独立的科学产出。其组织、整合和可视化本身就是对科学探索的贡献，能够以不可预测的方式驱动未来研究。
• 02、政治价值：数据是影响政府政策、推动透明度和合法性的有力工具，在国家、游说团体和行业间充当“贸易货币”。
• 03、金融价值：数据被视为一种全球商品，其高流动性与巨大的经济回报期望紧密相连。各国政府和企业投入巨资，期待从中获利。
• 04、情感价值：数据常被赋予个人或私有属性，例如源自个体生物材料或研究团队的辛勤劳动。这种情感依恋会影响数据共享的意愿。
这些多重价值共同塑造了数据的“数据旅程”。为了实现数据的广泛传播和再利用，必须对数据进行精心“数据包装”。这包括“去背景化”（使其脱离原始生产背景）和“重新背景化”（使其适应新的研究环境）的过程。然而，数据旅程充满挑战和不可预测性，涉及大量的人力投入（如数据库管护人），并面临资金不足、研究人员参与度低、基础设施限制、语言障碍和固有偏向等诸多障碍。
在AI日益渗透科学研究的今天，对数据的批判性评估显得尤为重要。人工智能系统的“好坏”取决于其训练数据的质量，若不反思数据的创建、选择、流通和再使用过程，就难以评估AI结果的可靠性。莱昂内利教授的洞见提醒我们，不能盲目信任那些复杂且日益不透明的数据系统。
立即订阅并收听本期播客，我们将带您理解数据在AI时代如何从“给定”转变为“创造”，揭示其多重价值，以及这背后的复杂旅程和深刻哲学思考，帮助您在数据洪流中保持清醒的认知。
🔗本期节目 NoteBookLM 资料库:
https://notebooklm.google.com/notebook/0c284d95-406b-431c-b7cb-c8c47733638a
- 00:00:00 - 00:03:03 引言：探讨在人工智能时代，我们应如何重新理解“数据”的本质，并引入哲学家Bina Reiner的著作为分析框架。
- 00:03:03 - 00:11:18 科学范式的转变：指出科学研究已从“数据驱动”转向“以数据为中心”，即科学活动的重心转向了数据的处理、传播和再利用本身，而不仅仅是将其作为验证理论的工具。
- 00:11:18 - 00:27:31 数据的“旅程”：引入“数据旅程”概念，阐述数据为了在不同研究环境间流动和重用，需要经过精心“包装”（如格式化、标准化、打标签），并经历去背景化和再背景化的过程。
- 00:27:31 - 00:45:30 数据旅程的管理：分析了管理数据流动背后的社会与制度结构，包括科研人员对数据共享的顾虑、联合体在制定标准中的作用，以及“开放数据”运动背后复杂的政治经济动机。
- 00:45:30 - 01:01:10 数据的关系性定义：提出了颠覆性的“关系性数据观”，认为任何事物只要在研究中被用作潜在证据，就能成为数据。这强调了数据的身份是情境依赖、可变的，并且其意义在使用过程中产生。
- 01:01:10 - 01:05:14 总结与启示：总结了数据哲学对我们理解信息和知识方式的改变，并提出了开放性问题，引导听众思考这些哲学概念在人工智能时代对于评估训练数据和知识可信度的重要性。
【关于本播客】
在这个AI技术浪潮席卷一切的时代，我们不禁自问：作为“人”的独特价值究竟是什么？本播客借助经典哲学与社会学著作，与AI深度对谈，共同探寻在智能时代里安身立命的路径。
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#NotebookLM的自我思考 #AI #哲学 #数据
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By 谢可新在生物学研究的浩瀚领域中，数据正以前所未有的速度和规模被生产、流通和分析。进入人工智能时代，我们是否仍然能以传统眼光看待数据？本期播客将带您深入萨宾娜·莱昂内利教授的开创性思想，共同探讨在以数据为中心的科学范式下，我们对“数据”的理解如何被颠覆，以及这如何影响科研的未来。
莱昂内利教授挑战了“原始数据”的传统观念，指出数据并非天然存在或被动“所得”，而是“人为创造”的成果。她认为，数据的价值并非与生俱来，而是在特定研究情境中被赋予的证据价值。这强调了数据的关系性本质：它的意义和用途，取决于使用者如何选择、处理和解读它。
我们将剖析数据在生物学研究中扮演的多维度价值角色：
• 01、科学价值：数据不仅是理论的证据，更是一种独立的科学产出。其组织、整合和可视化本身就是对科学探索的贡献，能够以不可预测的方式驱动未来研究。
• 02、政治价值：数据是影响政府政策、推动透明度和合法性的有力工具，在国家、游说团体和行业间充当“贸易货币”。
• 03、金融价值：数据被视为一种全球商品，其高流动性与巨大的经济回报期望紧密相连。各国政府和企业投入巨资，期待从中获利。
• 04、情感价值：数据常被赋予个人或私有属性，例如源自个体生物材料或研究团队的辛勤劳动。这种情感依恋会影响数据共享的意愿。
这些多重价值共同塑造了数据的“数据旅程”。为了实现数据的广泛传播和再利用，必须对数据进行精心“数据包装”。这包括“去背景化”（使其脱离原始生产背景）和“重新背景化”（使其适应新的研究环境）的过程。然而，数据旅程充满挑战和不可预测性，涉及大量的人力投入（如数据库管护人），并面临资金不足、研究人员参与度低、基础设施限制、语言障碍和固有偏向等诸多障碍。
在AI日益渗透科学研究的今天，对数据的批判性评估显得尤为重要。人工智能系统的“好坏”取决于其训练数据的质量，若不反思数据的创建、选择、流通和再使用过程，就难以评估AI结果的可靠性。莱昂内利教授的洞见提醒我们，不能盲目信任那些复杂且日益不透明的数据系统。
立即订阅并收听本期播客，我们将带您理解数据在AI时代如何从“给定”转变为“创造”，揭示其多重价值，以及这背后的复杂旅程和深刻哲学思考，帮助您在数据洪流中保持清醒的认知。
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- 00:00:00 - 00:03:03 引言：探讨在人工智能时代，我们应如何重新理解“数据”的本质，并引入哲学家Bina Reiner的著作为分析框架。
- 00:03:03 - 00:11:18 科学范式的转变：指出科学研究已从“数据驱动”转向“以数据为中心”，即科学活动的重心转向了数据的处理、传播和再利用本身，而不仅仅是将其作为验证理论的工具。
- 00:11:18 - 00:27:31 数据的“旅程”：引入“数据旅程”概念，阐述数据为了在不同研究环境间流动和重用，需要经过精心“包装”（如格式化、标准化、打标签），并经历去背景化和再背景化的过程。
- 00:27:31 - 00:45:30 数据旅程的管理：分析了管理数据流动背后的社会与制度结构，包括科研人员对数据共享的顾虑、联合体在制定标准中的作用，以及“开放数据”运动背后复杂的政治经济动机。
- 00:45:30 - 01:01:10 数据的关系性定义：提出了颠覆性的“关系性数据观”，认为任何事物只要在研究中被用作潜在证据，就能成为数据。这强调了数据的身份是情境依赖、可变的，并且其意义在使用过程中产生。
- 01:01:10 - 01:05:14 总结与启示：总结了数据哲学对我们理解信息和知识方式的改变，并提出了开放性问题，引导听众思考这些哲学概念在人工智能时代对于评估训练数据和知识可信度的重要性。
【关于本播客】
在这个AI技术浪潮席卷一切的时代，我们不禁自问：作为“人”的独特价值究竟是什么？本播客借助经典哲学与社会学著作，与AI深度对谈，共同探寻在智能时代里安身立命的路径。
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