技术

因此，我们倡导所谓的“科幻科学”（sci-fi-sci）：将科学方法应用于预测由推测性技术驱动的行为和社会变化这一科幻项目。

技术驱动的未来

技术驱动的未来新技术通过改变人们能做什么、实际做什么以及认为做什么是可接受的，来改变社会¹⁰。

特别是，我们使用了联合设计，能够检测参与者在这些技术伦理选择中愿意做出的权衡，这种方法对于测量由推测性技术驱动的态度和行为可能特别有用。

通过这样做，科幻科学旨在揭示潜在的社会技术收益和危害，并深入了解不同因素（包括营销）如何影响公众认知和行为。

鉴于预测新兴技术的行为和社会影响具有重要的应用价值，特别是在人工智能的进步既带来希望又带来恐惧的时代³³，我们需要理解行为科学家为何相对不愿参与对技术驱动的未来的实验探索。

预测技术驱动的未来长期以来一直是未来学的研究课题，未来学主要使用定性方法，如德尔菲调查和其他旨在组织专家小组成员之间交流的技术¹⁷。

鼓励热衷于测试关于未来技术的行为假设的不同研究人员之间的讨论，可能会导致学科专业知识的富有成效的重组，显著增加这个新社区的方法学工具包。

事实上，科幻作家会对未来技术的社会和行为影响进行详尽的思想实验。

这种矛盾被称为科林里奇控制困境¹⁶：我们最有机会塑造一项技术的社会影响的时刻，也是我们对它实际会做什么以及如何做知之最少的时刻。

除了未来学家，伦理学家和法律学者也对推测性技术的社会和道德影响感兴趣，他们也主要使用定性方法，如规范分析和案例研究¹⁹ˎ²⁰。

-后续相关性：“道德机器”实验吸引了全球数百万公民参与，本身就引发了公民社会中关于自动驾驶汽车伦理的广泛讨论，进而为政策制定提供了参考⁶⁷。

试图为政策制定和技术监管提供信息的行为科学家需要解决其实验的生态有效性（即他们在实验室中获得的研究结果能够预测现实世界中行为的可能性）以及研究结果的时间有效性（其生态有效性在不断变化的未来中的持久性）方面的挑战³⁴ˎ³⁵ˎ³⁶ˎ³⁷。

科幻作家通过讲述人类可能如何被新技术改变的故事，让我们得以一窥可能的未来。

对于尚未存在的技术，一种启发式方法是参考目标技术的技术就绪度（TRL）⁶⁴。

-时间接近性：在早期成功的推动下，市场向自动驾驶汽车技术研发投入了数十亿美元，这表明该技术已非常接近现实，尽管对其就绪时间的估计各不相同。

事后看来，这是科幻科学研究，因为我们要求参与者想象一项未来技术，将他们分配到与该技术的假设监管相对应的各种实验处理中，并记录行为测量数据，例如他们对颁布该法规的政府的支持程度，或购买受监管技术的意向。

例如，新冠肺炎疫情提高了人们对护理机器人的接受度³⁹，而宗教信仰的转变会影响人们对辅助生殖技术的态度⁴⁰。

社会背景的变化会影响人们对技术的态度和行为。

事实上，很可能是由于缺乏既定的方法，形成了一个自我延续的循环，阻碍了行为科学家对未来技术的影响进行实验。

尽管目前没有类似TRL的量表来量化未来技术的预期影响，但科恰（Coccia）的“创新强度量表”⁶⁵将历史技术的影响分为低、中、高三个等级。

相反，科幻科学研究者最好将人工智能分解为更易于处理的组件和更具体的应用，例如自动驾驶技术或自主医疗分诊——就像不久前的研究者发现，围绕社交媒体这种具有变革性但仍属渐进式的技术的影响设计实验，比研究互联网（或电力）这种范式转换型技术更容易操作。

通过利用未来学的详细叙事和见解，科幻科学可以设计出更有意义和更有效的实验，增强其预测和研究推测性技术影响的能力。

另一种摆脱困境的方法是尽早尝试预测在特定技术影响下可能出现的不同未来——例如，如果技术不受监管，最可能出现什么样的未来；

在所有这些例子中，我们都能后知后觉地了解到每种技术的影响。

它是未来学和其他对推测性技术影响的定性探索的定量、实验性和行为对应领域。

换句话说，似乎没有一个成熟的领域可以作为未来学和其他对推测性技术影响的定性探索的定量、实验性、行为对应领域。

更复杂的是，关于推测性技术影响的实验研究可能越来越多地由科技公司主导或进行，而这些公司公开其研究结果的动力很小³²。

这些方法通常用于研究现有技术的影响，但在研究未来技术时，它们的应用就大大减少了。

当然，我们无法断言，如果行为科学家在这项技术完全发展之前就对转基因食品的可接受性进行实验，历史是否会有所不同。

21世纪10年代中期之前，技术伦理学家⁸²和交通专家⁶⁶就已经在讨论这种可能性。

大约20年后，软件智能体成为主流⁹²（技术就绪度=9–10），2023年企业在类人机器人领域的投资达到24.3亿美元⁹³（技术就绪度=7–8）

这些方法使研究人员能够建模复杂系统，并探索关于人类行为和技术采用的假设如何随着时间的推移而发挥作用。

-时间接近性：在早期成功的推动下，市场向自动驾驶汽车技术研发投入了数十亿美元，这表明该技术已非常接近现实，尽管对其就绪时间的估计各不相同。

事后看来，这是科幻科学研究，因为我们要求参与者想象一项未来技术，将他们分配到与该技术的假设监管相对应的各种实验处理中，并记录行为测量数据，例如他们对颁布该法规的政府的支持程度，或购买受监管技术的意向。