AI時代の科学哲学（１）

図：ChatGPTによるAI時代の科学哲学

Ｑ（koshix）：

（Tadicの Philosophy of Science An Overview という72pのpdfテキストを添付）

内容を教えてください。

Ａ（ChatGPT-5.2 Thinking）：

これは “Philosophy of science: An overview” という題のPDFで、科学とは何か／科学はなぜ信頼できるのか／科学は真理を目指すのかといった「科学そのものを対象にした哲学（科学哲学）」の主要論点を、辞典的に見渡せる“概観”です。（以下項目名だけを列挙する）

1) 「科学と非科学の境界」— 境界設定（demarcation）

2) 「説明とは何か」— 良い科学的説明の条件

3) 「帰納の問題」— なぜ科学的推論は正当化できるのか

4) 「観察は理論から独立か？」— 観察の理論負荷性

5) 「科学は真理を目指すのか？」— 実在論 vs 反実在論／道具主義

6) 「科学方法は一つか？」— デュエム＝クワイン・テーゼと“anything goes”

7) 「科学は社会的にどう作られるか」— 科学知識社会学（SSK）・STS

後半：個別科学（物理・生物・数学・化学・心理・経済…）への“哲学”

（以下略）

Ｑ（koshix）：

この科学論の文脈の中で，科学とAIの関係についての１章を加えるとそれはどういった内容になりますか。

Ａ（ChatGPT-5.2 Thinking）：

たぶんその章は、「科学哲学の古典的な問い」をそのままAIにぶつけ直しつつ、同時に「AIが科学のやり方そのものを変える」ことを整理する章になります。タイトルを付けるなら、

第X章　科学とAI：方法・説明・信頼性・主体性の再編

みたいな位置づけです。中身はだいたい次の骨格になるはずです。

１． AIは科学にとって何者か：道具・理論・共同研究者

最初に、関係を三つに分けます。

・AI as instrument（観測・解析装置）：望遠鏡や統計ソフトの延長として、データ処理・分類・予測を担う。

・AI as model（理論／モデル）：自然現象の「圧縮表現」として、法則の代替物（あるいは近似物）になる。

・AI as agent（研究主体）：仮説生成、実験計画、文献統合まで行い、「発見」を生む主体っぽく振る舞う。

この三つは混ざりますが、混ざるほど哲学的問題が濃くなります。たとえば「道具」なら信頼性の問題が中心、「理論」なら実在論・説明、「主体」なら責任・価値・共同体が中心になる。

２．境界問題の更新：何が“科学的AI”なのか

古典的には「反証可能性」などで科学と疑似科学を分けようとしましたが、AIの時代には境界が別の形で現れます。

・デモ（うまく動いた）と科学（なぜ動くか／いつ動かないかが言える）の区別

・ベンチマークで勝つことと、自然に関する一般化可能な知識の区別

・「学習データに含まれる世界」を当てているだけなのか、「データ外の世界」にも通用するのか

ここで面白いのは、AI研究そのものが、しばしば“工学的成功”を科学的正当化の代わりにしてしまう点です。章では、科学的主張としてのAIには何が要るか（失敗条件、適用範囲、再現性、介入可能性など）を整理します。

３． 帰納と確証：AIは「当たる」だけで信じてよいのか

機械学習は帰納のかたまりです。だから科学哲学の「帰納の問題」は、AIによってむしろ前面化します。

ここで焦点になるのは、

・学習で得た性能は、どの範囲まで外挿できるのか

・予測精度の高さは、真理らしさをどれだけ支えるのか

・データや前処理、目的関数の選び方が、どの程度“背景仮説”として効いているのか

つまり、古典でいう「補助仮説込みでしかテストできない（デュエム＝クワイン的）」状況が、AIでは“日常”になります。章では、確証の単位がモデル単体ではなくパイプライン全体であること、だから検証もパイプライン単位にせざるを得ないことを論じるでしょう。

４．説明の問題：ブラックボックスは科学的理解か

ここが章の中核になりやすいです。AIはしばしば高精度でも“なぜ”を語らない。すると、

・科学の目的は 予測なのか、理解（説明）なのか

・「説明」とは、法則への包摂なのか、因果なのか、メカニズムなのか

・AIが出すのは説明なのか、それとも“説明っぽい文章”なのか（LLMの問題もここ）

といった論点が並びます。

この章では、説明を少なくとも三層に分けるのが筋がいいです。

(1) 予測的説明：当たるモデル（しかし理由は薄い）

(2) 因果的説明：介入したらどう変わるかを含む

(3) 機能的説明：内部構造（メカニズム）を示す

AIは(1)が得意で、(2)(3)は工夫が要る。だから「AIで科学が終わる」というより、「説明の要求が科学分野ごとに再調整される」という結論になりやすいです。臨床や政策は(2)が要る、材料探索はまず(1)でも価値が出る、という具合に。

５．観察の理論負荷性の新形態：データセット負荷性

古典では「観察は理論に依存する」でしたが、AI時代は

・観察はデータセットに依存する（何を測り、どうラベル付けし、何を欠落させたか）

へと姿を変えます。

ここでは、偏りやラベルの規約、測定装置の制約が、AIモデルの“世界観”を作ることを扱う。科学の客観性は「人間の主観を消す」ことではなく、むしろ 依存関係を可視化し、反省可能にする手続きだ、という方向に話が進むはずです。

６．実在論 vs 道具主義の再演：AIが語る“見えないもの”を信じるか

AlphaFoldのように、AIが“見えない構造”を高精度に当てるとき、私たちはその内部表現をどこまで実在とみなすのか。

・予測が成功するなら、それは対象が実在する証拠か（実在論的誘惑）

・それとも、便利な道具でしかないのか（道具主義）

・「奇跡論法（当たり過ぎは偶然ではない）」のAI版は成り立つか

この節のポイントは、AIはしばしば「モデルが当たる理由」を別の形で説明できないので、実在論と道具主義の緊張がむしろ強くなる、というところです。

７．科学共同体と規範：再現性、査読、責任、価値

AIは“知識生産の速度”を上げますが、同時に「検証の負担」も増やします。

・再現性：コード・データ・計算資源が揃わないと再現できない

・透明性：モデル更新、データ更新で結果が変わる

・責任：AIが提案した仮説で事故が起きたら誰が責任を負うか

・価値：何を最適化するか（精度、コスト、安全、説明可能性）の価値選択

ここで科学哲学は、単なる「方法の話」ではなく、制度と倫理の哲学に接続します。AIはその接続を不可避にします。

８．結論：AIは科学を“置き換える”のではなく、科学の問いを露出させる

章の締めは、おそらくこういう主張になります。

AIは科学を魔法のように自動化する一方で、科学が昔から抱えていた問い――

「何をもって確証と言うのか」「説明とは何か」「客観性とは何か」「共同体の規範は何か」――を、実務のレベルで避けられなくする。

だから「科学とAI」は、単に新技術の応用章ではなく、**科学哲学そのものの再入門章**になる。

もしよければ、この“追加1章”をあなた向けに、実際の本文っぽく（数節構成＋例：AlphaFold、天文学の自動分類、創薬、LLMによる仮説生成などを織り込んで）8000〜12000字くらいの読み物として書き起こします。どの領域（物理／生命／医学／社会科学／AIそのもの）を主軸にしますか？

Ｑ（koshix）：

特別な領域に限定せずに（やや情報科学や物理学より）本文っぽい追加１章を読み物として書き起こしてください。

Ａ（ChatGPT 5.2 Thinking）：

追加章　科学とAI――方法・説明・信頼性・主体性の再編

科学哲学の教科書的な問いは、どれも一見すると「科学そのもの」に閉じた話に見える。科学と非科学の境界はどこか。観察から一般法則へ飛躍する推論は正当化できるのか。説明とは何か。理論が語る“見えないもの”を実在とみなしてよいのか。こうした問いは、ふつうは歴史的な逸話や理論家の論争として語られ、読者は少し距離を置いたまま理解したつもりになれる。

ところがAIが科学研究の中心へ入り込んだ瞬間、距離が消える。これらは“実務の質問”として研究室の机に降ってくる。ブラックボックスな予測器を論文に載せてよいのか。新しい材料候補をAIが提案したとして、それは「発見」なのか。モデルが高精度でも、なぜ当たるのかが分からないとき、科学は何を得たと言えるのか。AIは古い問いを蒸し返すのではない。古い問いを、避けられない形に作り変える。

この章では、領域を限定せずに、ただ少し情報科学と物理学寄りの視点から、科学とAIの関係を“科学哲学の主題”として読み直す。結論を先に言えば、AIは科学を置き換えない。そのかわり、科学が暗黙に依存してきた前提――説明・確証・客観性・共同体規範――を露出させ、再設計を迫る。

（以下略）