図：Nano Banana Pro によるAI時代の科学哲学
Ｑ（koshix）：
科学哲学におけるいくつかの主要な問題群を複数列挙して，一般人にもわかりやすい言葉で表現してください。全体構造を理解しやすくするため，各問題の配列順序にも十分気を配ってください。とりあえず問題に関する歴史的な議論やその回答に対する現在の到達点については不要なので，まずは問題とそれを記述するために必要な概念をなるべく丁寧に定義してください。
Ａ（ChatGPT-5.2 Thinking）：
科学哲学の「主要な問題群」を、なるべく生活語で言い直しつつ、後で全体像がつながる順に並べます。ここでは結論史・学説史は置いて、まず「何が問題なのか」「問題を言うために最低限どんな言葉が要るのか」だけを丁寧に定義します。
0. まず土台：科学哲学が相手にする“科学”とは何か（以下略）
1. 何が「科学」なのか（境界の問題）（以下略）
2. 観察はどれだけ“そのまま”か（観察と言語の問題）（以下略）
3. どうやって一般法則へ飛ぶのか（帰納と予測の問題）（以下略）
4. 科学は「説明」しているのか（説明の問題）（以下略）
5. 因果とは何か（因果推論の問題）（以下略）
6. 理論はどこまで「真理」に近いのか（実在と道具の問題）（以下略）
7. 競合理論が複数あるとき、どう選ぶのか（理論選択の問題）（以下略）
8. 科学的推論はどんな“論理”で動いているのか（推論形式の問題）（以下略）
9. 「再現できる」とは何か（再現性と信頼の問題）（以下略）
10. 科学は社会とどう結びついているのか（制度と価値の問題）（以下略）
ひとことで全体の流れ（地図）
科学の輪郭を決める → 2) 観察の足場を確かめる → 3) 一般化の正当性 → 4-5) 説明と因果 → 6) 理論が指す“世界” → 7-8) 理論を選び推論する規則 → 9) 知見の信頼性 → 10) 社会と価値の接続、という順で、だんだん「知識の中身」から「知識が成立する条件」へ視野が広がる配置です。
次に、もしよければこの問題地図をベースに「科学とAIの関係」を入れるとき、どの問題群にどう絡むか（例：観察＝データ生成、説明＝解釈可能性、因果＝介入、再現性＝モデル検証、価値＝ガバナンス）を、本文調で一章に仕立てられます。
Ｑ（koshix）：
今の各問題群のそれぞれに対して，AIがもたらす新しいパースペクティブをそれぞれに追加してみてください。
Ａ（ChatGPT-5.2 Thinking）：
では、先ほど整理した 科学哲学の主要な問題群をそのままの配列で保ちつつ、それぞれに対して AI（とくに現代の機械学習・生成モデル）が開いてしまった新しい視角を重ねていきます。ここでも歴史的評価や是非論は抑え、「何が新しく問題化されたのか」を中心に描きます。
0. 科学とは何か、という土台そのものが揺れる
1. 何が科学か：AIは“科学らしさ”の基準を曖昧にする
2. 観察の問題：AIは「見る主体」を拡張する
3. 帰納の問題：AIは「正当化なき一般化」を常態化させる
4. 説明の問題：説明抜きで成果が出るという衝撃
5. 因果の問題：相関マシンが因果を侵食する
6. 実在の問題：AIは存在論を空洞化する
7. 理論選択：AIは“良さ”の基準を多次元化する
8. 推論形式：AIは推論の「混合体」を常態にする
9. 再現性：モデル時代の再現とは何か
10. 科学と社会：AIは価値中立神話を終わらせる
総括的に言えば，AIは、科学哲学の各問題に新しい答えを与えたというより、問題の問い方そのものを、機能・設計・責任の言語へ引きずり出したと言えます。次の段階では、これらを束ねて，「理解なき知識」，「設計としての科学」，「AI時代の合理性」，といった軸で、一章分の本文に統合することもできます。続けますか。
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