Nancy Cartwright: "The science says" is a dangerous simplification

A Nancy Cartwright (New Castle, Pensilvania, Estados Unidos, 1944) le ocurre algo poco frecuente en el mundo académico, que desconfía de una frase que el resto repite a cada rato y con cierto alivio: «Lo dice la ciencia». A ella esa fórmula no sólo no le tranquiliza, sino que le parece una simplificación peligrosa, casi una forma elegante de dejar de pensar. Y no porque dude de la ciencia, sino porque ha pasado su vida dentro de ella y sabe de sus márgenes y sus grietas.

Matemática de formación y filósofa de la ciencia por oficio intelectual, Cartwright lleva décadas desmontando la imagen de la ciencia como un bloque compacto de verdades destinadas a ordenar el mundo. Su idea es que la ciencia no avanza como un sistema unificado, sino como un conjunto de herramientas distintas, a veces incompatibles entre sí, que funcionan en contextos concretos y, sobre todo, fallan en otros. No hay una única ciencia en marcha, defiende, sino muchas prácticas científicas superpuestas que rara vez encajan del todo.

Esa mirada la ha convertido en una de las voces más influyentes -y más incómodas- de la filosofía de la ciencia contemporánea. No tanto por lo que niega, sino por lo que complica. En un tiempo en el que la ciencia ha salido de los laboratorios para instalarse en el centro de las decisiones públicas -pandemias, crisis climática, economía, inteligencia artificial- esa confusión ya no es solo filosófica, sino política. Los modelos no se quedan en los libros sino que entran en los gobiernos, en los titulares y en las urgencias. Y de pronto la pregunta no es qué sabemos, sino qué hacemos con lo que creemos saber cuando no hay tiempo para estar seguros.

Cartwright, catedrática del Departamento de Filosofía de la Universidad de Durham y Distinguished Professor en la Universidad de California en San Diego, ha dedicado buena parte de su carrera a estudiar ese territorio intermedio, donde el conocimiento deja de ser teoría y se convierte en una decisión bajo presión. Un trabajo que le ha valido este año el Premio Fronteras del Conocimiento en Humanidades de la Fundación BBVA en su XVIII edición. Un reconocimiento a la idea de que la ciencia no pierde valor por ser incompleta, sino cuando finge no serlo.

La ciencia está presente en todas las grandes decisiones políticas de nuestro mundo: pandemias, cambio climático, economía. ¿Estamos abusando de ella como autoridad incuestionable?

Ninguna autoridad debería ser incuestionable. Si creemos que la ciencia funciona así, estaríamos cometiendo un error. Otra cosa distinta es que podamos ampliar los conocimientos, los métodos y las técnicas científicas que ya tenemos para aplicarlas a nuevos ámbitos y obtener resultados útiles. Quizá no con una certeza absoluta, pero sí con información valiosa para tomar mejores decisiones. Me parece una buena idea y, de hecho, es algo que la ciencia lleva haciendo mucho tiempo.

Durante mucho tiempo la filosofía de la ciencia se ocupó sobre todo de teorías y experimentos. ¿Qué cree que aportó su trabajo a ese debate?

Cuando empecé, gran parte de la filosofía de la ciencia estaba centrada en cuestiones muy abstractas: cómo se relacionan las teorías entre sí, qué significa una explicación científica o cómo deben interpretarse determinados conceptos fundamentales. Son preguntas importantes, pero yo quería mirar a la ciencia desde otro ángulo. Me interesaba la ciencia cuando sale del papel y empieza a operar en el mundo. Cómo colaboran distintas disciplinas, cómo se construyen instrumentos, cómo se combinan conocimientos diferentes y cómo se toman decisiones cuando la información disponible nunca es completa. Creo que una parte de la influencia de mi trabajo ha consistido en contribuir a desplazar la atención hacia la ciencia tal y como se practica realmente. Porque la ciencia no es solo un conjunto de teorías elegantes. También es una actividad humana compleja, llena de ajustes, correcciones, negociaciones y aprendizajes prácticos.

¿Y cómo empezó a pensar que la imagen oficial de la ciencia no encajaba del todo con la realidad?

Cuando llegué a Stanford. Yo venía de la filosofía de la física, que entonces era muy abstracta: ecuaciones, teorías fundamentales, la relación entre la relatividad y la mecánica cuántica... Pero a mí me interesaba algo más práctico: cómo utilizamos todo eso para construir cosas reales. Quise entender cómo se fabricaban los láseres. Empecé a visitar el departamento de Física y descubrí algo curioso, que los físicos me enviaban a los ingenieros. Yo había aprendido una historia según la cual uno parte de las ecuaciones fundamentales y, a través de algunos pasos, llega a una aplicación práctica. Pero no funciona así. Para construir un láser hacen falta muchos tipos distintos de conocimiento. La física es una parte importante, pero también lo es la ingeniería. Aquello me hizo comprender que la ciencia real es mucho más compleja que la imagen idealizada que solemos contar. Me interesa la ciencia no solo para entender el mundo, sino para cambiar el mundo.

Usted insiste en que los modelos científicos no son la realidad. ¿Qué significa eso exactamente?

Que los modelos son herramientas, no espejos del mundo. Funcionan muy bien en contextos controlados, pero simplifican la realidad. Y el problema no es que simplifiquen, eso es inevitable, sino que olvidemos que lo hacen. Las leyes de la física, por ejemplo, no funcionan como afirmaciones universales que se aplican sin más en todas partes. Se ajustan, se corrigen, se combinan con otros tipos de conocimiento, y a veces incluso se contradicen entre sí dependiendo del contexto. No es que mientan en un sentido literal, sino que operan en condiciones idealizadas. Y aun así son extremadamente útiles. De hecho, la ciencia no avanzaría sin ellas. Pero tampoco avanzaríamos si creyéramos que describen el mundo tal y como es en toda su complejidad. Son extremadamente útiles y, en muchos casos, imprescindibles. Ningún modelo contiene toda la realidad. El problema aparece cuando pensamos que basta con introducir más variables en una ecuación para capturar todo lo que ocurre. Muchas veces no es así. Hay factores que no encajan fácilmente en el modelo y que obligan a mirar también otras fuentes de información. Los modelos nos orientan, pero no sustituyen al juicio ni a la comprensión del contexto.

"Los políticos siempre han escogido la versión científica que más les conviene. La corrupción siempre es posible y tenemos que afrontarla"

Uno de sus libros más conocidos se titula How the Laws of Physics Lie (Cómo mienten las leyes de la física). ¿Qué quiso decir con una afirmación tan provocadora como esa?

El título es provocador, pero la idea no es una crítica a la ciencia. Es un intento de entender cómo funciona realmente. Las leyes de la física son extraordinariamente potentes, pero suelen operar en contextos idealizados. No son falsas, pero tampoco son descripciones completas de la realidad. Funcionan muy bien en modelos y experimentos controlados, pero el mundo real es mucho más complejo. Son herramientas poderosas, no espejos perfectos del mundo. Mi argumento es que, si queremos usar la ciencia para intervenir en el mundo, para construir dispositivos, para diseñar tecnologías, necesitamos entender cómo funcionan las leyes cuando aciertan, pero también cuándo fallan. Porque en la práctica no trabajamos con leyes puras, sino con combinaciones de teorías, con aproximaciones, con experiencia y con juicio.

Durante el covid vimos modelos epidemiológicos que condicionaban decisiones políticas en tiempo real. ¿Fue aquella experiencia un ejemplo de buena ciencia o de una dependencia excesiva de los modelos que salían de un ordenador?

Los modelos eran lo mejor que teníamos en aquel momento. El problema era que no disponíamos de toda la información necesaria. Había factores importantes que desconocíamos y que fueron apareciendo con el tiempo. Por eso los modelos tuvieron que modificarse continuamente. Además, lo que podía funcionar en Inglaterra quizá no funcionaba en Sudáfrica. Las poblaciones son distintas, los comportamientos sociales son distintos y las circunstancias también. Es muy difícil incorporar toda esa información a un modelo desde el principio. Los modelos fueron útiles, pero había que actualizarlos constantemente y complementarlos con otros tipos de conocimiento.

Durante años la causalidad fue vista como un concepto problemático en filosofía de la ciencia. ¿Por qué decidió recuperarlo?

Porque en aquel momento, tanto el positivismo como el conductismo consideraban que hablar de causalidad era poco riguroso, casi una ilusión del lenguaje. Sin embargo, en la práctica científica y social es imposible prescindir de ella. Necesitamos saber qué causa qué, bajo qué condiciones y con qué fiabilidad. No solo en física, también en medicina, en economía o en políticas públicas. No es una abstracción filosófica: es un intento de hacer la causalidad operativa, útil, verificable.

¿Qué papel debería desempeñar la ciencia en las decisiones políticas?

Un papel muy importante, pero no exclusivo. La ciencia puede ayudarnos a saber si una política tiene posibilidades de funcionar, pero esa no es la única cuestión relevante. También debemos preguntarnos cuáles son los objetivos de esa política, qué efectos secundarios puede tener, cuáles son sus costes y beneficios en un sentido amplio, no solo económico, o si determinadas medidas son aceptables cultural o moralmente. Durante el brote de ébola, por ejemplo, existían estrategias respaldadas por la evidencia científica que podían salvar vidas. Pero también había que tener en cuenta las costumbres y valores de las comunidades afectadas. No se trata simplemente de imponer una medida porque funcione técnicamente.

"Vivimos una época en la que parece obligatorio tener una opinión inmediata sobre cualquier asunto, y no estoy convencida de que eso sea una buena idea"

Entonces, ¿qué le genera más preocupación más hoy en día: el negacionismo científico o la sobreconfianza en la ciencia?

Ambos pueden ser peligrosos. Depende de qué se niega, de quién lo niega y de qué tipo de confianza estamos hablando. La vida consiste en navegar entre riesgos. En cambio, lo que sí me parece una locura es no utilizar la ciencia y todo lo que sabemos para intentar averiguar qué es lo que debemos hacer. Ese conocimiento puede proceder de la investigación científica o de la experiencia acumulada. Lo importante es aprovecharlo de forma inteligente.

¿La ciencia debería ser más explícita acerca de lo que no sabe?

La ciencia no puede resolver todos nuestros problemas y deberíamos reconocerlo. Además, siempre existe incertidumbre. Cuando tomamos una decisión basada en la evidencia científica debemos preguntarnos también qué ocurrirá si nos equivocamos. Hay que planificar para el fallo. Si creemos que una medida funcionará, también deberíamos pensar qué daños podría causar si no funciona y cómo corregir el rumbo. La incertidumbre forma parte inevitable de la toma de decisiones. Lo fascinante no es que la ciencia tenga todas las respuestas, sino que, pese a sus límites, sigue siendo una de las mejores herramientas que hemos inventado para comprender y cambiar el mundo.

¿Cree que la sociedad está preparada para vivir con esa incertidumbre?

No nos queda más remedio. Como humanos, vivimos con la incertidumbre todos los días. Yo crecí en una comunidad calvinista en Pensilvania. Allí me enseñaron que algún día despertaría y estaría cara a cara con Dios, con todas las respuestas. Cuando dejé de creer en aquello tuve que aprender a convivir con la incertidumbre. Todos lo hacemos. Tenemos hijos, seres queridos, proyectos. Puede sonar el teléfono y recibir una buena noticia o una mala. No sabemos qué va a ocurrir mañana, pero seguimos levantándonos cada día. Esa es la condición humana.

La inteligencia artificial se presenta a menudo como una consecuencia inevitable del avance de la ciencia. ¿Le preocupa ese discurso?

No lo sé. Y creo que esa es una respuesta perfectamente válida. He aprendido algo con los años: que no tengo que tener una opinión sobre absolutamente todo. Leo sobre inteligencia artificial como cualquier otra persona, pero no conozco el tema lo suficiente como para emitir un juicio fundamentado. Tengo colegas que trabajan en inteligencia artificial y que estudian cuestiones muy concretas, por ejemplo, su uso en diagnósticos médicos. Prefiero escucharles a ellos. Vivimos una época en la que parece obligatorio tener una opinión inmediata sobre cualquier asunto, y no estoy convencida de que eso sea una buena idea. Leo los mismos periódicos que ustedes y, en este tema, mi reacción es sencilla: no tengo suficiente conocimiento para formarme una opinión. Una parte importante del pensamiento riguroso consiste precisamente en reconocer cuándo no sabemos lo suficiente para pronunciarnos. Admitir los límites de nuestro conocimiento no es una debilidad; es una condición para aprender.

"Crecí en una comunidad calvinista. Me enseñaron que algún día despertaría cara a cara con Dios. Cuando dejé de creer en eso aprendí a vivir con la incertidumbre"

A menudo se dice que la ciencia avanza corrigiéndose a sí misma. ¿Es así?

Sí, pero la autocorrección científica no ocurre de la noche a la mañana. Es un proceso largo y exigente. He visto proyectos en Stanford que necesitaron 20 años de trabajo antes de completarse. La ciencia se corrige a través de una enorme red de conocimientos, métodos, experimentos y personas que revisan continuamente los resultados. Por eso me parece importante no confundir esa autocorrección lenta y rigurosa con cambios improvisados. La ciencia avanza porque pone a prueba sus propias ideas una y otra vez. Esa es precisamente una de sus mayores fortalezas. No consiste simplemente en imponer una idea hoy y sustituirla mañana por otra distinta, es más complejo que todo eso.

¿Le preocupa que los políticos puedan elegir únicamente los estudios o expertos que respaldan sus posiciones?

Creo que eso ha ocurrido siempre. Cuando se entra en los detalles de una política pública suelen existir distintas formas de medir los resultados y distintos enfoques científicos. Algunos pueden ser más adecuados para unos objetivos que para otros. El problema aparece cuando se selecciona únicamente la evidencia que resulta más conveniente políticamente. Ahí entramos en una cuestión social y política más amplia. Siempre existe el riesgo de utilizar el conocimiento de forma interesada. Los políticos siempre han escogido la versión científica que más les conviene, y eso es un problema social y político. La corrupción siempre es posible y tenemos que afrontarla.

¿Qué papel puede desempeñar la filosofía en las políticas basadas en evidencia?

Uno importante, pero nunca aislado. La filosofía puede ayudar a pensar cómo entendemos la objetividad o qué significa que una política funcione. Pero esas ideas no pueden trasladarse directamente a la práctica sin más. El progreso real ocurre cuando la filoso