前言
目前关于专家的辩论往往是两极分化的，并且基于错误的假设，专业知识要么被捍卫，要么被诋毁。相反，《理解专业知识》提出了一个研究专业知识的概念框架，以便更细致地理解专业知识在当代社会中的作用。
很多时候，专家和专业知识的不同含义被暗示，而没有明确说明。Grundmann 的专业知识方法基于对各个知识领域中存在的方法的综合。该书旨在通过为专业知识研究提供一个全面而严格的框架来消除许多困惑。从气候危机和 COVID-19 大流行等当代问题中抽取的一系列深入案例研究为作者的综合方法提供了实证基础。
根据《理解专业知识：来自法律、医学、新闻、新冠肺炎和气候变化的案例》（Making Sense of Expertise: Cases from Law, Medicine, Journalism, Covid-19, and Climate Change）一书中的雷纳·格伦曼（Reiner Grundmann）所述，关于专业知识“死亡”甚至“危机”的可怕宣言“不能作为我们这个时代的一般诊断”（第1页）。专家们受到两股独立力量的夹击——来自下方的业余专业知识和来自上方的人工智能和专家系统——但这些力量如何发挥作用，以及它们对专家权威和管辖权的影响在不同领域有所不同。
为了评估这种差异性影响，格伦曼开发了专家角色的分类学。他将专家在关系上定义为介于知识生产和知识应用之间的人。这意味着他们与科学家（知识的生产者）和专业人士（应用知识的人）不同，并且典型的专家角色是就知识状态和备选行动方案的相对优点向客户提供建议。这通常发生在问题定义不清、不确定性高，并且科学知识与客户需求之间存在重要差距的情况下。然而，在这些情况下，可能也会有一群专家充当评论员。他们没有客户，而是直接面向更广泛的公众，提供可能会削弱顾问的知识主张的替代叙事。相反，当问题被明确定义时，专家可能有余地充当专家并做出例行决策，尽管他们对负责人负责。
在确定了这个“专业知识的一般概念”之后，格伦曼在书的第一部分继续调查了关于STS、职业社会学、心理学、哲学和经济学等方面的专家的文献。有时，讨论集中在对专业知识的普遍方法的缺点上，声称它们“倾向于忽视专业知识运作的更广泛历史和社会背景，以及不同国家司法管辖区之间的政治文化差异”（第1页）。在其他时候，对文献的深入探讨更加有益，并且有助于丰富原始的分类框架——例如，通过添加罗杰·皮尔克（Roger Pielke Jr.）关于“诚实的中间人”、“科学仲裁者”和“问题倡导者”的概念——或者通过突显专家们的悲惨记录，但又坚持不懈地声称可以预测未来，这是他们作为顾问的角色所固有的，但也使他们明显容易受到来自人工智能的竞争的影响。
该书的核心是其第二部分，在此部分格伦曼试图将他的方法应用于两个案例研究——气候变化和对新冠肺炎的响应——以及几个职业之间的比较。专门针对气候变化和新冠肺炎的两章描述了类似的动态：当专家-顾问声称扮演预测者的角色时，他们引发了一种反应，导致专家的相互去授权，对于这种情况，“危机”这个词可能是恰当的。在这两个领域中，专家们使用模型来预测未来，从而向决策者提供了他们希望决策者能够无视的建议。由于决策者需要公众的合法性和合作，科学顾问开始扮演评论员的角色，操纵公众舆论。从“科学仲裁者”和“诚实的中间人”到“问题倡导者”，他们悄然转变，或者至少被认为是如此。他们受到其他评论员的反击，后者宣传替代性叙事，并受到预测的许多陷阱的帮助。“评论员的崛起”，格伦曼说，“对政府科学顾问的垄断构成挑战……难怪第一道防线是贬低其他评论员为无知或质疑他们的道德地位”（第64页）。
正如最后一句话所表明的那样，格伦曼批评那些归咎于公众被不良行为者（化石燃料行业、民粹主义政客）操纵的反科学态度的诊断。至少在这些领域，专业知识存在明显的危机，这与专家作为科学顾问、预测者和建模者的角色是内在联系的。
该书最后一章试图评估AI和业余专业知识的夹击对专业知识的挑战，通过比较新闻、医学和法律的案例。鉴于篇幅短小和涉及的主题复杂，这种讨论有些肤浅，得出的结论也是可以预见的。格伦曼得出结论认为，在这三个职业中，法律最能抵御这种“来自公民和机器的双重攻击”。法律专业知识并没有危机。相比之下，新闻专业知识是最脆弱的，并且已经因此正在经历深刻的变化。医学专业知识介于两者之间。它可能在未来面临危机。
这不仅是可以预测的，而且在这一点上，格伦曼的分类法的局限性变得明显。毕竟，医生既是专业人士、专家又是顾问。一名医生不仅要为患者提供建议，甚至做出例行决定；她还要触摸、听诊、观察、管理、绘制、操作、电击、操纵、献身等等。即使在不确定性高和“问题不明确”的情况下，一位医生也可能做到这一点。这组活动对于业余专业知识和人工智能对医学权威和管辖权构成何种挑战是非常重要的。
在这一点上，格伦曼的方法实际上仅限于专家角色的分类，而不是专业知识的理论。在这最后一章中，新闻、医学和法律形式的专业知识之间的实质性差异，而不是专家角色的分类学差异，用来解释它们对AI和业余专业知识夹击的不同脆弱性。尽管如此，通过敢于进行如此大胆和广泛的比较，格伦曼为未来的学术研究做出了重要贡献。
子金
Medicine & Social Science
