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2021年秋号
萌芽のきらめき?结実のとき
大塚 淳
文学研究科 准教授
データをもとに科学的な结论を导く统计学。学术的な论文から世论调査の结果を伝えるニュースまで、八面六臂の活跃を见せる。人间の认识を俯瞰的に问う哲学の视点から眺めれば、〈正しさ〉や〈真理〉の姿は蜃気楼のように揺らぎだす。统计的データの処理?分析方法が进展し、人工知能が台头する时代に、〈正しさ〉の在り方はどう変化するのか。哲学者が担う役割を模索する。
大塚 淳准教授
自然科学やビジネス、社会调査など、多岐にわたる分野で活跃する统计学。主张に科学的な説得力をもたせるには欠かせない存在だ。その発想は一般市民にも共有されており、「统计的に有意です」と闻くと何となく信頼できると感じる人は多いはず。それでは、なぜ统计学は正しさを保証できると考えられるのか。その问いに挑むのが大塚淳准教授。「私の専门は科学という営みを分析?考察する科学哲学。科学の在り方の思索を重ねるうちに、その正しさを支える统计学は哲学にとって重要な问题だと感じました。一见すると异色の组み合わせですが、古代以来确かな知识の在り方を问う哲学の视点は、统计学に潜む一筋縄ではいかない问题を浮かび上がらせます」。
统计学の魅力は、データから母集団の特徴を推测したり、将来を予测したりするのに役立つこと。近年ではビッグデータの分析や人工知能の深层学习など、技术分野への応用も盛んだ。「分野を问わず活跃する统计学ですが、その本质は『帰纳推论』。平易に言えば、既知のことから未知のことを推测する思考法です。気象データから明日の天気を予测したり、治験结果から薬効を判断したりと、身のまわりの判断はほとんどが帰纳推论によるもの。しかし、哲学者は帰纳推论の正しさに疑いを投げかけてきました」。
18世纪イギリスの哲学者デイヴィッド?ヒュームは、「太阳は明日も今日と同じように昇るだろう」と考えるのは人间の思考の癖でしかなく、正しさを根拠づけることはできないと考えた。「1+1＝2」のような演绎推论は前提から必然的に导かれるのに対し、帰纳推论は个々の事実から未知のことを结论する。「帰纳推论は本质的に不确実なものなのです。帰纳推论を武器とする统计学も、当然この问いを避けられません」。
それでは统计学はどのように推论の正しさを保証しているのか。统计学の考え方は、大きく频度主义とベイズ主义に分けられる。频度主义は古典统计学の立场で、仮説の真偽を判断する仮説検定で知られる。他方のベイズ主义は、确率で表现した仮説の信頼度をデータによって更新する理论で、迷惑メールフィルターや人工知能にも活用されている。
「哲学的に见ると、これらの考え方はそれぞれ外在主义、内在主义という考え方で特徴づけられます」。内在主义とは、根拠が把握できていることを正当化の条件と考える立场。「このあと雨が降るだろう」という信念は、「何となくそう思ったから」ではなく、「外に出たときに云が黒かったから」などの根拠から推论されている。データという根拠に基づいて仮説の信頼度を更新するベイズ主义は、内在主义的といえる（図1）。
対して外在主义では、推论主体の外部にある知识を获得したプロセスの信頼性こそが信念を正当化すると考える。「高知県は日本で最も年间降水量の多い県だ」という信念は、「社会科の教师に教わった」などの信頼できる経纬によって正当化されるのだ。真偽の判断の正当性を有意水準などの基準によって支える频度主义の仮説検定は、外在主义的といえる（図2）。
「统计学の正当化の方法は一枚岩ではありません。帰纳推论を正当化するのはそれだけ难しいのです。この难问を巡って统计学と哲学の発想が重なるのは、立ちはだかる壁の大きさと、それを乗り越えようとする人类の格闘を物语ります」。理路整然とした大塚准教授の语りに、常识的な〈正しさ〉は普遍的な难问へと姿を変える。
根拠の存在が信念を正当化すると考える内在主义とベイズ主义。根拠となる信念は推论する人のうちに把握されていることから、内在的な立场といえる
信念の正当性は外部の存在によって保証されると考える外在主义と频度主义。医师や仮説検定の理论などの信頼できる客観的な基準が判断を正当化する根拠となる
さらに统计学と哲学の重なりは、推论の目的さえも揺さぶりにかける。私たちがある推论を评価するとき、その推论が真理を正确に捉えていることが重要だと考える。ところが、统计学にとって真理は必ずしも第一の目的ではないという。「统计学の特徴をよく表すのは、统计学者ジョージ?ボックスの『全てのモデルは偽であるが、そのうちいくつかは役に立つ』という言叶。この见方では真理に忠実であるよりも、役に立つかどうかが重视されるのです」。
たとえば、がんを発病するメカニズムには、影响の大小を度外视すれば、食生活や运动习惯など无数の要因を挙げることができる。その全てを真なる要因として仮説に反映するよりも、喫烟や饮酒などの要因に绞っておおまかに捉えるほうが、予测や判断の精度は高まる。帰纳推论で真理に迫るのは困难だが、现実には判断の指针が求められるからこそ、统计学は真理よりも有用性を重视するのだ。この逆転の発想は、「正しい考えが役に立つのではなく、役に立つ考えこそが真理だ」とする19世纪末にアメリカで生まれたプラグマティズムの哲学に近づく。「哲学的に考えだすと、『知识の正しいあり方はこうだ』と言い切れない歯切れの悪さがつきまといます。それでも世界は全くの闇ではありません。人间に知りうることは何かを地道に探究する日々です」。
哲学との出会いは高校の「伦理」の授业。课题が简単だと闻いて履修したが、主体的な社会参加を诉える20世纪の実存主义思想に惹かれ、哲学の道に进んだ。「哲学は时代を超越するものという考え方がありますが、时代精神との格闘の产物とも言えます。统计学が隅々にまで浸透した现代社会の课题に、哲学も向き合う必要があります」。
大塚准教授は、「日立京大ラボ」のエンジニアと协力して、滨罢システムの社会実装に伴う哲学的?伦理的な课题の検讨にも取り组む。その原动力は、変化が目まぐるしい时代にこそ、哲学的なリテラシーが必要になるという使命感だ。「人工知能がさらに発展すると、人间の判断よりも信頼できると感じるようになるかもしれません。でも、人工知能の判断はどのように正当化できるのでしょうか」。
人工知能の高度な推论は、その过程がブラックボックスになることも意味する。採用活动に人工知能を导入したところ、过去の採用実绩に潜む担当者の偏见を「女性は减点する」というルールとして学习し、女性志望者を不利に评価した事例もある。「机械学习の高度化は、人间の偏见を覆い隠したり、その判断を盲目的に信じてしまう危険性も秘めている。だからこそ、正しいとされる判断でも、『なぜ正しいと言えるのか』と问う哲学的な発想が求められます。未来の社会の姿を议论するための土台を、哲学なら用意できるはずです」。
おおつか?じゅん
1979年、東京都に生まれる。2011年京都大学大学院文学研究科哲学専攻博士後期課程を修了、2014年インディアナ大学科学史科学哲学科博士号、同大学応用統計学修士号を取得。日本学術振興会海外特別研究員、神戸大学大学院人文学研究科准教授などを経て、2017年から現職。著書に『The Role of Mathematics in Evolutionary Theory』（ケンブリッジ大学出版局）、『統計学を哲学する』（名古屋大学出版会）などがある。
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