数字对联-优秀团支部申请材料

三、设计和科学共有的价值及规范
Values and Norms Between Design and Science
罗伯特
·
法雷尔
[1]
（Robert Farrell）
克里夫
·
胡克尔
[2]
（Cliff Hooke r）
本文译自《设计问题》杂志2014年（第30卷）第3期。
（一）引言
设计和科 学研究是两个截然不同的过程，这一观点在设计
文献中既久远又普遍。他们所提出的一个重要依据就是， 设计
是规定性的，承载着价值和规范，而科学是描述性的，是价值
[1]　罗伯特
·< br>法雷尔：澳大利亚国立大学哲学博士，博士论文《费耶阿本德与科学价值观：走
钢丝的理性》于2 003年出版。与克里夫
·
胡克尔合作多年，共同探索理性研究的生物衍生
认知模型及 其在科学研究中的应用。
[2]　克里夫
·
胡克尔：哲学荣修教授，先后获悉尼大学物 理学博士学位和加拿大约克大学哲学
博士学位。他著述广泛，涵盖物理学哲学、复杂适应系统、理性与科 学方法、能源政策、
复原能力与可持续性以及应用伦理学。

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设计问 题：体验与交互
中立的，非规范性的。例如，西蒙（Simon）辩称：
工程师，以及更一般意 义上的设计师，所关心的是
事物“应该”如何——它们应该怎样才能“达到目标”并
“发挥作用 ”。除了目标和“应该”，我们还引入了规范
性和描述性之间的二分法。自然科学已经找到了排除规范< br>性的方法，研究的对象仅仅是事物本身是怎样的。
[1]
虽然该段引文清楚地表达了区分 设计与科学的最普遍的论
点，但是我们仍然认为，由于科学在所有方面都与设计一样，
也涉及价 值和规范，所以这一观点是错误的。我们将会证明，
西蒙有关科学无规范的概念实质上是从业已过时的科 学模型派
生出来的，即将科学方法视为从数据生成描述性真理的逻辑机
器。科学工作者们目前普 遍认为，这一观点源于逻辑经验主义
是根本错误的。
[2]
因此，取而代之的必须是一 种更具战略性的
构想，即科学是一种解决问题的实际活动形式。但在这种情况
下，价值观和规范 的所有可辩解的认知角色都同时显现于科学
地解决问题和设计式地解决问题之中，通过共有的核心认知过
程把它们统一在一起。
设计和科学在价值观和规范的应用方面仍然存在差异。其
中，最 显著的差异就是主导科学价值观和规范的是对知识的追
[1]　 Herbert Simon,
The Sciences of the Artificial
, 3rd ed. (Cambridge, MA: MIT Press, 1996), 4-5.
[2]　有关这一观点的错误性，参见Cliff Hooker,
“Rationality
as Effective Organisation of
Interaction and Its Naturalist Framework,”
Axiomathes
21 (2010): 99-172; and ,
Reason,Regulation and Realism: Toward a Naturalistic,Regulatory Systems Theory of
Reason
(Albany, NY: State University of New York Press, 1995), 116-119。同时参见Paul
Feyerabend,
Against Method
(London:Verso, 1978); Karl Popper,
Conjectures and Refutations
(London: Routledge and Kegan Paul, 1972); and Robert Farrell,
Feyerabend and Scientific
Values:Tightrope Walking Rationality
(Dordrecht:Kluwer Academic, 2003)。

三 、设计和科学共有的价值及规范
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求，而主导设计的价值观和规范的是对顾客满意度的追求。 尽管这
些差异实际上很重要，但事实证明它们都是细节和程度问题，并不
会颠覆设计和科学共享 的解决问题的共核过程。正如我们在其他地
方所指出的那样，
[1]
其他两个对此观点 的反驳——诉诸自然的人工
的和开垦的荒野的切分——同样也是站不住脚的。
在此，我们先简略 地解释一下规范和价值观。规范是规定义
务的准则，通常表现为所追求的理想，例如，“爱邻舍如同爱自
己”。如果我们承认这些义务，我们的态度和行动就受到或努力受
到这种规范的约束。在此基础 上，规范区分了什么是可以接受的
（符合规范的）与什么是不可接受的。规范也与价值观具有同样的外延。如果我认可一种规范，我就会尊重相应的条件。举例来说，
如果我坚持“爱邻居如同爱自己” 这样的规范，我就会重视拥有睦
邻友好关系的条件。因此，对于每一个规范，我们都可以发现相应
的价值观。价值观是我们推崇并努力促进的有关自己、他人或世界
的条件，例如，如果我重视诚实，我 自己就会诚实行事，并尽力支
持他人及我们机构运行中的诚实行为。因此，每个价值观都有相应
的规范。
（二）揭示价值中立的科学的预设条件
首先，我们看一下劳森（Lawson）有关价 值中立立场的一
段话：
（设计和科学之间）最重要、最显著也是最根本的区
[1]　R obert Farrell and Cliff Hooker, “The Simon-Kroes Model of Technical Artifacts and the Distinction
Between Science and Design,”
Design Studies
33 (2012): 480-495; and Robert Farrell and Cliff
Hooker, “Design, Science, and Wicked Problems,”
Design Studies
34 (2013), 681-705.

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设计问题：体验与交互
别在于，设计基本上是 规定性的，而科学主要是描述性
的。设计师目标解决的问题不是是什么、怎么样和为什
么，而是 或许是什么、可能是什么和应该是什么。科学家
可能帮助我们认识现在并预测未来，而一般认为设计师可
能是规定并创造未来。
[1]
这段话将设计与科学进行了对比，所基于的理念是，科学
所关心的是认识描述自然的一般过程的合法需要，而设计所关
心的是尽可能创造新的特定条件（ 如一个新的对象）以满足特
定的顾客需求。
这种观念面临一个明显的问题：如果未来科学出现受 自然
规律支配的必然性，那么由设计师选择的可能性就不存在了；
一切都定了，设计师的角色要 么变得无法实现，要么变成徒劳
的把戏。所幸的是，由于问题出在混淆了可能性的概念，因此
我 们并不需要解决自由意志的问题，也不需要诉诸量子随机性
来解决这一问题。可能性就是与某个准则相容 但又不能从中推
断出来的东西——通俗地讲，可能性就是准则不禁止的东西。
相对于可能性，准 则是必要的。因此，自然的可能性出现在科
学之中，即与科学规律相容，但是仅从科学规律又无法演绎出
来的具体情况。在设计的过程中，设计师挖掘这些可能性以及
顾客规范未解决的可能性。但是， 科学家也挖掘自然的可能
性——例如，在做出实验设计决定的时候。（科学家甚至也会
说设计实 验。）所以，劳森所做的对比不可能是是否存在自然
可能性的问题。
相反，对比必须是在不存在 科学可能性，即不存在设计中
[1]　Brian Lawson,
How Designers Think: The Design Process Demystified
, 4th ed. (Amsterdam: Elsevier,
2005), 125.

三、设计和科学共有的价值及规范
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顾客规范所允许的可能性的情况下进行。当然，在“纯”科学
研究中，也就是说，在获得无认识论偏见 的研究资助的公共
机构中，顾客没有对研究加以限定，所以没有必要考虑顾客规
范；科学家只需 追求真理。因此，该论点要求对真理的追求
也必须不受规范和选择的制约。（选择意味着规范，反之亦< br>然。）因此，劳森的隐性预设就是，对真理的追求是由必要的
准则决定的：科学方法只是逻辑推理 的问题。
[1]
如是的科学方法概念，即逻辑经验主义的概念是存在的。
在此，科学方 法只被认为是一个逻辑推理的问题——一台逻辑
机器，它以数据为输入，以推断出真的或最可能真的理论 为
输出。这里的促发因素是这样一种观点：只要该数据没有错误
（如果它们所描述的是直接的观 察，一般就认为它们就没有错
误），那么从这些数据中得出的科学结论也就没有错误。支撑
这种 观点的完全是这样一种思想，即从理性上讲，科学方法应
该是必要的。倘若这种科学方法思想正确的话， 那么它可能会
被堂而皇之地认为是不受规范制约的——一种逻辑上的必然性
问题，而不是人的选 择问题。因此，摆在我们面前的就是这样
一种对照：设计方法在以手段-目的、务实战略为特征的活动< br>中受规范的驱动，而科学方法是一种先验逻辑方法。
然而，尽管这种科学方法的逻辑机器概念在经 验主义的全
盛时期（1920—1960年）曾经盛行一时，但是它从一开始就面
临着巨大的难 题。例如，显然，从具体数据到一般性结论的推
断不可能是有效的演绎。因此，演绎逻辑作为方法是不充 分
的。但是，如果承认从证据到确证理论的扩展性推理是形式逻
辑的一部分，试图扩大逻辑的范 围，从而达到一种演绎逻辑，
[1]　相关观点参见Peter Kroes, “Design Methodology and the Nature of Technical Artefacts,”
Design
Studies
23 (2002): 287-302。

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设计问题：体验与交互
那就出现了同样难以克服 的问题。例如，因为逻辑是句法符号
控制，从概念上讲是缺乏创造性的，因此除非作为可观测数据
的形式构件，不可观测的理论性词项是不能接受的。此外，如
果紧扣偶然获得的观测数据（归纳必定会 如此），就往往会因
为我们潜意识的假设错过或排斥我们目前看不到的革命性的认
识。（例如， 不妨看看伽利略和地球的运动。）所以，我们还
需要反归纳、打破假设和大胆的猜想。许多学者都曾努力 修正
过逻辑机器的论述，但都没有成功。一般认为，逻辑机器存在
无可挽回的缺陷，这种评价是 合理的。
替代无选择余地的方法的唯一选择就是基于选择的方
法，这种方法提供了一条有效获取 知识的途径。在这种情况
下，我们可以认为，只要在可实现的增值可能性许可的情形
下，科学家 追求的是一些认知价值。例如，科学家不得不选
择下一步的观测对象。（请注意，大部分可观测的对象， 例
如，他们的鞋子，对于增进科学知识都是没有价值的，而且
科学家的可观测资源是有限的。） 逻辑机器或许给人一种假
象，以为科学只需要收集真实的描述，即事实，而机器会做
余下的工作 ；当然，对于像我们有限生存动物这样的不可能
什么都见过的观察家而言，这种说法纯属无稽之谈。相反 ，
科学家努力掌握的这些事实——往往是高度特质和隐蔽的，就
像伽利略的惯性运动——实际上 是可及的，并且能够最大限度
地促进当前的科学认识。这些观察最有认识价值，因此是科
学家的 战略选择。
这对假设检验是如此，对实验设计和理论发展等也是如
此。没有一次性给予我们的真 理。相反，设计的目的是为了提
高各种不同形式的规范应用中的顾客满意度；与设计一样，科
学 的目的是为了增进我们在各种价值（即规范）方面的知识。
这一目标积极引导着科学家的工作。顾客规范 影响着设计师的

三、设计和科学共有的价值及规范
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核心创造力和智 慧，推动质量和成本之间的均衡，并且构建讨
论设计方案的语言和劝诱风格。同样，对知识价值功能—— 预
言的准确性、解释的通用性、理论间的关联性——的追求引导
并影响着科学家在创造实验和新 的理论观点方面的创造力和智
慧，推动需要在实验中获得的知识的可靠性与获取知识的成本
之间 的均衡，构建与其他科学家讨论从实验中得出的科学结论
的语言和劝诱风格。
我们一旦采纳科学 的这一战略构想，与设计方法看似深刻的
区别就消解了。下面的多元价值一节将详细讨论这一基本点。< br>（三）科学和设计作为战略认知过程
为了揭示设计师和科学家共有的程序步骤，我们研究他们活动的三个方面：方法论过程、数据处理，以及影响他们选择
的多元价值规范。
1. 方法 论过程
设计简介往往会产生大量不同的潜在设计选项，每一个选
项最初只是具有某种陌生的优点 ，其评价需要开放式的调查研
究。然而，整个过程要求及时可行的设计响应，但又处于时间
和其 他资源都有限的世界。面对这种情况，设计师必须作出许
多战略选择，将设计任务向前推进，例如，是强 调传统还是强
调新奇感，何时再议设计简介，以及准备做出什么变化。因
为我们看到，在每一个 选择的背后必然是规范价值诉求。因
此，我们也看到，设计活动充满了规范价值观诉求。这些规
范价值包括由顾客和文化强加的规范价值，以及由理性——
也就是说，对性能改善的合理追求——强加的 规范价值。
同样，科学家也积极地战略性地追求呈现为宝贵知识形式

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设计问题：体验与交互
的价值。为了说明这种追求与设计的相似之处，我们不妨看看
当一个数 据集有多种潜在的理论解释时，会发生什么情况。例
如，数十年来，我们一直不清楚是什么造成了普通感 冒，是细
菌还是病毒，是真菌还是霉菌，还是一种心身条件呢？研究其
中的任何选项都不容易， 而且都需要资源。由于研究资源有
限，因此对全部选项进行研究是不切实际的，我们只能选择研
究其中的一些可能性。因此，就和设计一样，问题变成了哪些
可能性在研究上是实际可及的，而且目前最 有可能产生令人满
意的有价值的结果。
在每一个这样的情况下，我们都对所选选项进行更详细< br>的研究（参见探索性设计草图），分析其资源需求和风险，
详细阐述其最初并不明朗的优点——按 照所实现的价值进行评
价——供大家参考。在此过程中，最初笼统的问题形成了较具
体的版本， 其中一些（如心身选项）无论是问题本身还是解决
方案需要满足的标准可能都需要进行重大修改。在这样 的讨论
之后，其中若干选项被选择在不同的实验室研究以及跨实验室
协同研究。研究结果被用来 对研究选项进行重新评估，而且在
可以取得研究资源的情况下，重复整个研究过程，直到出现有
足够价值的解释为止。设计和科学的核心认知过程之间的差异
在此消失了，尚存的差异只是细节和程度问 题，而不是有战略
意义的问题。
只要科学家开展深入的或革命性的研究，例如，从牛顿理
论进入相对论或量子领域，核心过程的这种共性就变得更加清
楚了。最初反常离散的一组数据最终导致 了量子论。面对这样
的数据，科学家首先尝试了各种理解数据的准牛顿方法——甚
至到了为维持 一般的牛顿概念而放弃能量守恒的地步——最后
才接受了标准量子理论。为借用西蒙对设计中的这种情形 的处

三、设计和科学共有的价值及规范
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理方法，
[1]< br>科学家设想了一种结构，看其是否能够对原先的问
题带来解决方案，从而理顺了界定不清、结构紊 乱的情形。此
外，这种情形不仅需要探究可选选项，而且需要契合的方法。
例如，量子论揭示了 经典机械测量中小小的系统错误，而数百
年来大家都以为这种测量方法简单易懂，是零差错的。因此，< br>与设计一样，科学家必须探索以“问题-解决方案-方法”三位
一体为选项。
2. 数据
现在我们可以看看最敏感的问题，即在认知过程（处理经验
数据或事实的方法）方面，科学与设 计是否存在相似之处。一般认
为，科学把这些事实看作是固定不变的，并运用这些事实来改变理
论，而设计则是改变事实以满足固定的规范价值。例如，伊克尔
斯（Eekels）和罗曾伯格（Roo zenburg）提出了如下观点：
在研究周期中，问题是，现有知识
……
与实验事实
不啮合或不充分啮合。然而，事实是神圣不可侵犯的，
因此，科学过程（研究）的目标是改变或 扩展[现有知
识]，以使它们与事实再次啮合
……
[而对于设计周期，如
果]
……
事实与我们的价值偏好不啮合
……
就像在第一例
中我们的价值偏 好是神圣不可侵犯的，因此这种差异导致
以改变事实为目标。
[2]
然而，我们再次看 到，事实的稳固性源于有缺陷的经验主
[1]　Herbert Simon,
Models of Discovery and Other Topics in the Methods of Science
(Dordrecht,
Holland: Reidel, 1977).
[2]　 and burg, “A Methodological Comparison of the Structures of Scientific Research
and Engineering Design: Their Similarities and Differences,”
Design Studies
12 (1991): 199.

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设计问题：体验与交互
义假设，即我们具有无差错的观测数据，而且这些观测数据是科
学的必备基础。事实上，这样的观测数 据既不存在，也没有必
要。科学认为所有观测数据都易于出错，就像理论和方法一样，
观测数据 都应经过详尽的研究，看看有没有尚未发现的失误和不
足，并对观测数据做相应的修改或补充。例如， 因失真（如散
光）、注意偏向和疲劳等因素，天文学家及其他人员可能必须重
新校准以纠正他们 的观测数据；我们已经注意到量子论纠正了经
典测量理论。此外，在典型的实验中，仪器所提供的信息都 要经
过很多转换，以“清除”其中的偏差和随机误差，至此实验结果
才被认为是数据，而且我们 总是可以反思这些理论引导的过程。
是应该重新评估数据还是拒绝理论，这或许并不总是很清楚，而且决定如何研究这些选项本身就是科学方法的重要战略组成部分
（这种情况既不是循环论证，也不是 回避问题）。如果把这样的
决策放在一起，就消除了伊克尔斯和罗曾伯格论证中的关键性经
验主 义预设，他们论证的不成功之处就是其中的预设。虽然科学
家和设计师追求的是不同的规范，但是他们的 选择，包括在数据
的使用上，基本上都是相同的。
就像所有有限存在的动物一样，我们生来就很 无知——不
单是不真正了解我们的世界和我们自己，而且不了解需要什么
才能深刻认识它，甚至 不了解该用什么概念来描述它，不了解
该用什么方法来发现它。即使我们在生活中努力使用我们自认为了解的东西，但是所有这些都必须由我们自己努力不懈地去
发明和检验。不过，它们已经被我们发 明了——这在过去四百
年的科学历程中是最为成功的。实际上，我们可以把科学发展
史视为知识 获取体制及其理论、实验和技术产品的集体性设
计。总之，就像追求其他任何规范一样，我们必须主动追 求真
理（就像设计师主动追求顾客规范一样），并且运用所有同类
的深度学习方法去追求真理。 与劳森的观点相反，科学的研究