מלכוד 22 (היגיון)
שימוש במחקר מדעי

במחקר, מלכוד 22 משקף את התסכול של המדען מפני הידוע הבלתי ידוע, אשר מחשוב קוונטי הוא דוגמה עיקרית: אם שני אלקטרונים מסתבכים כך שאם מדידה מזהה את האלקטרון הראשון במיקום אחד סביב המעגל, השני צריך לתפוס ישירות מיקום לרוחב המעגל ממנו, (מערכת יחסים שמתקיימת כשהם זה ליד זה וכשהם רחוקים זה מזה שנות אור). מלכוד 22 של מחשוב קוונטי היא שתכונות קוונטיות פועלות רק כאשר הן לא נצפות, ולכן התבוננות במחשב קוונטי כדי לבדוק אם הוא מנצל התנהגות קוונטית יהרוס את ההתנהגות הקוונטית הנבדקת. עקרון אי הוודאות של הייזנברג מונע מאיתנו לדעת את מיקום החלקיקים והמומנטום בו זמנית - אם מודדים נכס אחד, אתה משמיד מידע אודות האחר.
תקנת הגנת המידע הכללית של האיחוד האירופי: תקנת הפרטיות המרחיבה של האיחוד האירופי מציבה מגבלות על פיתוח בינה מלאכותית, הנשענת מאוד על נתונים (גדולים). מעבר להגבלותיה על איסוף נתוני משתמשים, התקנה מבטיחה כי גם אם חברה אוספת נתונים אישיים, השימוש בו לקבלת החלטות אוטומטיות - יישום בינה מלאכותית סטנדרטית - מוגבל. מלכוד 22 קובע כי משתמש יכול לבטל את הסכמתו לעיבוד (מידע) אוטומטי, ובמקרה זה על החברה לספק אלטרנטיבה שנבדקה על ידי האדם המצייתת לרצונות המשתמש. כשמשתמשים באוטומציה, יש להסביר אותה בבירור למשתמש וייתכן שעדיין ניתן להעניש את היישום שלה בשל עמימות או הפרה של תקנות אחרות, מה שהופך את השימוש בבינה מלאכותית כמלכוד 22 עבור גופים התומכים בתקנת הגנת המידע של האיחוד האירופי.
בינה מלאכותית: כפי שצוין לעיל בינה מלאכותית תלוי בכמויות אדירות של נתונים מאומתים, שרובם נחשבים בצדק לפרטיים מסיבות אישיות או מסחריות. זה מוביל למלכוד 22 שנובע מכניסה שלא בכוונה של נתונים לכאורה או לא מוגנים לאתרים מאובטחים. כך, באמצעות עשרות בקשות "זכות גישה", גילה ג'יימס פאבור, חוקר באוקספורד, כי הוא יכול לגשת למידע אישי - החל מהיסטוריות רכישה, לספרות כרטיסי אשראי, לכתובות בית בעבר ובהווה - מכמה חברות בבריטניה וארצות הברית, מבלי לאמת אפילו את זהותו. בתחומים מסחריים תוכניות שונות לצבירת נתונים מועילים לבינה מלאכותית הן בכל מקום. הגישה לנתונים היא קריטית עבור סטארטאפים המשתמשים בלמידה של מכונות כטכנולוגיית הליבה של העסק שלהם. לדברי מוריץ מילר-פרייטאג, "אמנם אלגוריתמים וכלים רבים של תוכנה פתוחים ומשותפים ברחבי קהילת המחקר, אך מערכי נתונים טובים הם בדרך כלל קנייניים וקשים לבנייה. בעלות על מערך נתונים גדול וספציפי לתחום יכולה אפוא להפוך למקור משמעותי ליתרון תחרותי." קליטת משתמשים אפילו כולל ממשקי משתמשים תמימים כאלה המעודדים משתמשים לתקן שגיאות, כגון Mapillary ו-reCAPTCHA. לפיכך, משתמשים ברשת האינטרנט מטופחים בהדרגה לשתף פעולה בבניית בינה מלאכותית זאת בתמורה לגישה למידע שאינו ניתן לאימות, בעוד שזכויותיו מכובדות על ידי הסכמה לתנאים בלתי ניתנים לשינוי.
הבעיה של הידוע הלא ידוע: זהו סוג של סיטואציה הפוכה למלכוד 22, בה יוסריאן של ג'וזף הלר עדיין לא יודע שהמפציץ אותו חשש לצוות הלילה הופל אמש. מחסור דומה מסביר מדוע מדענים לא גילו תרופה למחלת אלצהיימר; - הם לא יודעים בדיוק מה זה. הם יכולים לראות מה קורה לחולים ולחזות מה יקרה אך אינם מבינים את הסיבות האולטימטיביות שלו, מדוע זה משפיע על האנשים או מדוע התסמינים הולכים ומחמירים עם הזמן.
הערכת פרשנויות חדשות שהוגשו לכתבי עת מדעיים: אם מוצג ידע חדש ממחקרים חדשים בהקשר של ידע קיים, תהליך זה מאפשר לקבוע אמינות של מסקנות שהתקבלו. מכיוון שהידע הוא אבולוציוני באופיו, הידע המוקדם יותר מהווה בדרך כלל בסיס להתקדמות מאוחרת יותר. עם זאת, אילוצים אקדמיים בדרך כלל נוטים לגרום לחוקרים להימנע מחשיבה מחוץ לקופסה. זה מוביל לבעיית מלכוד 22 עבור חוקרים המבקשים "לפרש מחדש" מחקרים קודמים ומוציאים מסקנות מהנתונים הקיימים שמתנגשים עם הפרשנויות הקיימות. לדוגמה, ההבנה הנוכחית של יריעות הקרח של פליסטוקן בצפון אמריקה ובאירופה מבוססת בסופו של דבר על פרשנותה של אגאסיז משנת 1842 "למר דה-גלאס" עבה שכיסה חלק ניכר מהאזורים הצפוניים ביבשות. במשך 50 שנה לאחר פרסומו, כמה גאולוגים מנוסים הפנו את תשומת הלב למגרעות הרציניות. אף על פי כן, הפרשנות של אגאסיז עומדת בבסיס הגרסה ה"קאנונית" הנלמדת כעת לתלמידי בתי ספר. כיום החוקרים מבצעים סקירה ביקורתית של ראיות קיימות, המגיעות למסקנות השונות באופן מהותי מהפרשנות של 'קרח הפליסטוקן העבה', יתקשו להעביר אותה מעבר לצוותי הסקירה ולכתבי עת שונים.