[科学史家] Naomi Oreskes
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UnitNoteの開発者です。

がんばって作っています。
XのAI、Grokを試しに使ってみたら、大変面白い展開になったのでシェアします。

AI安全制御の話から始まり、気候変動対策、資本主義のアップデート方法へと話は進み、最後には、(不可能としか思えない)気候問題解決も、こんなシナリオならあるいは・・とも思えるアイデアへと収束します。

このシナリオを実現する方法はないでしょうか?
我々人類に残された時間は、あと僅かです。
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ナオミ・オレスケス: 科学者を信頼すべき理由(2014年)[19:14]   LV3     ナオミ・オレスケス: 科学者を信頼すべき理由 - YouTube  
「科学者を信頼すべき理由」について説明されていますが、一方でこの理由はそのまま、「科学のみに頼ることの危険性」も示しているように思います。

つまり、「証拠主義」であり、「コンセンサス」によって構築されている理論体系は、堅固で確かなものである一方で、本質的に「保守的」なものとなってしまう問題があるということです。

人類の存続がかかる危機管理において、果たして「保守的な見積もり」による予測に基づいて意思決定すべきなのでしょうか?
(危険側の想定で危機回避計画を立てるべきではないでしょうか?)

つまり、証拠やコンセンサスの取れていない多くの要素が存在する事を考慮に入れるなら、「科学的な予測」はあくまで「ベースライン」として考え、実際に存在するであろう「そこからの上乗せ」を想定する方法を確立して両者を組み合わせないと、現実的な危機管理にはならないだろう、という事です。

そのようなアプローチを取らなければ、「甘く見ていた」では済まない結果が訪れる可能性が高いのではないか、と感じます。

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(要約:by Gemini)

この動画は、科学を信じるべき理由について、一般的な誤解を解きながら説明しています。

* **科学を信じない人が多い** [00:00:34]: 気候変動やワクチンの安全性など、科学的情報に基づく問題に対して、多くの人が科学を信じていません。
* **科学は「信念」ではない** [00:00:50]: 科学者は科学を「信念」とは考えておらず、信仰とは区別しています。
* **科学者の主張も「飛躍」である** [00:01:57]: ほとんどの科学的主張は、私たちにとって「飛躍」であり、専門外の科学者にとっても同様です。
* **科学的方法の誤解** [00:02:45]: 多くの人は、科学を信じるべき理由が「科学的方法」にあると教えられていますが、これは誤りです。
* **仮説演繹法(教科書モデル)の問題点** [00:05:12]:
* **論理的な問題** [00:05:22]: 誤った理論でも正しい予測をすることがあります(例:プトレマイオス宇宙モデル [00:05:42])。
* **実践的な問題(補助仮説)** [00:06:15]: 科学者は、意識していない補助仮説を立てていることがあります(例:コペルニクスモデルにおける恒星視差の検出失敗 [00:07:43])。
* **事実的な問題** [00:08:37]: 多くの科学は教科書モデルに当てはまりません。
* **帰納的科学** [00:08:44]: ダーウィンの進化論のように、観察から始まる科学もあります [00:08:57]。
* **モデリング** [00:09:41]: 科学者は、原因を説明するために物理モデルやコンピューターシミュレーションを作成します(例:山の形成 [00:10:03]、気候変動の原因 [00:11:41])。
* **科学の真の判断基準** [00:13:33]: 科学者は、単一の方法ではなく、証拠を精査することで何が正しいかを判断します。
* **組織的懐疑主義** [00:13:57]: 科学者は集団で、不信の立場から証拠を精査します。新しい主張の立証責任は、その主張をする側にあります。
* **科学的知識は専門家のコンセンサス** [00:14:48]: 科学的知識とは、組織的な精査プロセスを経て証拠を判断し、結論に至った科学専門家のコンセンサスです。
* **権威への訴えとしての科学** [00:16:08]: 現代科学のパラドックスは、科学が権威への訴えであるということです。ただし、それは個人の権威ではなく、集団的なコミュニティの権威です [00:16:29]。
* **科学への信頼の根拠** [00:17:20]: 科学への信頼は、自動車の信頼性と同様に、何十年、何百年にもわたる何千人もの人々の集団的な努力と経験に基づいています [00:17:50]。
* **信頼は証拠に基づくべき** [00:18:40]: 科学への信頼は盲目的なものではなく、証拠に基づくべきです。そのためには、科学者はより良いコミュニケーターになり、私たちがより良い聞き手になる必要があります [00:18:55]。

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