言語学（科学）

ロゴロジーとは、科学とその実践者に関連するあらゆる事柄（哲学的、生物学的、心理学的、社会的、歴史的、政治的、制度的、経済的）の研究である。 「ロゴロジー」という用語は、「地質学」、「人類学」などの接尾辞「-logy」から逆形成され、「科学の研究」の意味で用いられる。 ^{[1] [2]} 「ロゴロジー」という単語には、「logologist」、「logologize」、「logological」、「logologically」など、以前の用語「科学の科学」や「科学の社会学」にはない文法上の変形がある。^[a]メタサイエンスという新興分​​野は、ロゴロジーのサブフィールドである。

20世紀初頭、最初は社会学者から、科学的営みそのものを研究する、経験に基づく新しい科学の創設を求める声が上がった。^[5]初期の提案は、ためらいとためらいを伴って提出された。^{[6] [b]}新しいメタ科学には、さまざまな名前が付けられ、^[8]「知識の科学」、「科学の科学」、「科学の社会学」、「語学」などが含まれる。

ポーランドの学術社会学の創始者とみなされ、1954年にアメリカ社会学会の第44代会長も務めたフロリアン・ズナニエツキは、1923年の論文の冒頭で次のように述べている。^[9]

「知識に関する理論的考察は、ヘラクレイトスやエレア派の時代に始まり、人類の思想史を通じて今日まで途切れることなく続いていますが、私たちは今、新しい知識科学の創造を目撃しています[著者強調]。この科学と古い研究との関係は、近代物理学や化学とそれに先立つ「自然哲学」、あるいは現代社会学と古代やルネッサンスの「政治哲学」との関係に例えることができます。ここで、経験的研究を可能にする単一の一般知識理論の概念が形になり始めています。この理論は、認識論、規範論理、および厳密に記述的な知識の歴史とは明確に区別されるようになっています。」^[10]

12年後、ポーランドの社会学者夫婦スタニスワフ・オソフスキとマリア・オソフスカ（オソフスキー）が「科学の科学」^[11]という論文で同じ主題を取り上げ、1935年に英語版が出版されて初めて「科学の科学」という用語が世界に紹介された。^[12]その論文では、新しい学問分野が認識論、科学哲学、科学心理学、科学社会学などの従来の学問分野を包含すると仮定した。^{[13]科学の科学は、高等教育機関、研究機関、科学探検隊の組織、}科学者の保護など、科学に関する社会政策や国家政策といった実際的な問題にも関わる。また、科学の概念、科学者、さまざまな学問、そして一般的な学問の歴史といった歴史的な問題にも関わる。^[14]

1935 年の論文で、オソウスキーはドイツの哲学者ヴェルナー・シングニッツ (1899-1953) について言及しています。シングニッツは 1931 年の断片的な発言で、科学の科学における研究の可能なタイプをいくつか列挙し、新しい学問分野に独自の名前「サイエンティオロジー」を提案していました。オソウスキーはその名前に異議を唱えました。

「『科学の科学』という表現を、国際的に聞こえる一語の言葉に置き換えたいと望む人々は、そのような名前が与えられた場合にのみ、特定の一連の[問題]が正式に独立した学問分野と呼ばれるようになると信じているが、はるか昔に[フランスの数学者で物理学者のアンドレ＝マリー・アンペール（1775-1836）によって]同様の目的で提案された「数学学」という名前を思い出すかもしれない。」^[15]

しかし、ポーランドではすぐに、扱いにくい3語からなる用語「nauka o nauce」（科学の科学）が、より用途の広い1語の用語「naukoznawstwo」（logology）とその自然な派生語である「naukoznawca」（logologist）、naukoznawczy（logological）、naukoznawczo （logologically）に置き換えられました。そして第二次世界大戦直後、オソフスキーの画期的な論文1935年からわずか11年後の1946年に、ポーランド科学アカデミーの季刊誌「Zagadnienia Naukoznawstwa」 （Logology）が創刊されました。これは、他の多くの国で同様の雑誌が創刊されるよりずっと前のことでした。^{[16] [c]}

この新しい分野は、一語の名前の恩恵を受けずに、英語圏の国々でも根付きました。

科学（science）という言葉は、知識を意味するラテン語の scientiaに由来し、言語によって意味が多少異なります。英語では、科学が修飾語でない場合、一般的には正確な科学、自然科学、またはハードサイエンスを指します。^{[18]フランス語、}ドイツ語、ポーランド語などの他の言語での対応する用語は、正確な科学（論理学と数学）と自然科学（物理学、化学、生物学、地球科学、天文学など）だけでなく、工学科学、社会科学（人文地理学、心理学、文化人類学、社会学、政治学、経済学、言語学、考古学など）、人文科学（哲学、歴史、古典、文学理論など）を含むより広い領域を指します。^{[19] [d]}

アムステルダム大学の人文学教授レンス・ボッドは、科学とは、過去または現在における観察または推測された現象を記述および解釈し、仮説を検証し理論を構築することを目的としている一連の方法であると定義され、文献学、美術史、音楽学、哲学、宗教学、歴史学、文学研究などの人文科学の分野に当てはまると指摘している。^[19]

ボッドは科学的テキスト分析の歴史的な例を挙げている。1440年、イタリアの文献学者ロレンツォ・ヴァッラは、カトリック教会が西ローマ帝国の領土に対する主張を正当化するために使用したラテン語の文書「ドナティオ・コンスタンティーニ」（コンスタンティヌスの寄進状）が偽造であると暴露した。ヴァッラは、反事実的推論を含む歴史的、言語的、文献学的な証拠を用いて文書に反論した。ヴァッラは、この文書の中に、4世紀初頭のコンスタンティヌス1世の時代には誰も使うことのできなかった言葉や構造を見つけた。例えば、後期ラテン語の「feudum」は領地を意味し、中世、つまり7世紀まで存在しない封建制度を指していた。ヴァッラの方法は科学的であり、オランダの人文主義者エラスムス・フォン・ロッテルダム（1466年 - 1536年）、ライデン大学教授ヨーゼフ・ユストゥス・スカリゲル（1540年 - 1609年）、哲学者バルーク・スピノザ（1632年 - 1677年）らの後の科学的志向の研究に影響を与えた。^{[19]ここでは、}精密科学や自然科学 で支配的な実験的方法ではなく、人文科学の中心となる比較方法が支配的で ある。

科学が現実のさまざまな側面について真実を探求することは、現実の認識可能性そのものの問題を伴う。哲学者トーマス・ネーゲルは次のように書いている。「理論と観察の相互作用を通じて科学的知識を追求する中で、私たちは理論をその観察結果に対してテストするが、理論に照らして観察を疑問視したり再解釈したりもする。（コペルニクス革命の時代の地動説と地動説の選択は、その鮮明な例である。）物事がどのように見えるかは、すべての知識の出発点であり、さらなる修正、拡張、精緻化による知識の発展は、必然的に、より多くの「見え」、つまりさまざまな理論的仮説の妥当性と結果についての熟慮された判断の結果である。真実を追求する唯一の方法は、主題にふさわしい種類の慎重な熟考の後、関連するすべてのデータ、原則、状況に照らして、真実と思われるものを検討することである。」^[21]

物理学者で天文学者のマルセロ・グレイザーは、この認識可能性の問題に別の観点からアプローチしている。「私たちが観察するのは自然そのものではなく、機械から収集したデータを通じて認識される自然です。その結果、科学的世界観は、機器を通じて得られる情報に依存します。そして、私たちのツールには限界があるため、私たちの世界観は必然的に近視眼的になります。私たちは物事の本質をある程度しか見ることができず、常に変化する科学的世界観は、現実を認識する方法のこの根本的な限界を反映しています。」グレイザーは、顕微鏡や遺伝子配列の発明前後の生物学、望遠鏡の発明前後の天文学、衝突型加速器や高速電子工学の発明前後の素粒子物理学の状況を挙げている。「私たちが構築する理論や構築する世界観は、探査ツールが変化するにつれて変化します。この傾向は科学のトレードマークです。」^[22]

グレイザーは次のように書いている。「知識に対する科学的アプローチの限界を理解することは、敗北主義的なことではない。…変わるべきなのは、科学的勝利主義の感覚、つまり科学的議論の及ばない問題はないという信念である。」^{[22] [e]}

「科学には明らかに不可知なものがある。現在受け入れられている自然法則に違反しない限り、答えを見つけることができない合理的な疑問である。その一例が多元宇宙である。これは、我々の宇宙は他の多数の宇宙のうちの 1 つに過ぎず、それぞれが異なる自然法則を持っている可能性があるという仮説である。他の宇宙は我々の因果関係の範囲外にあり、つまり我々はそれらの宇宙に信号を送ったり受信したりすることができない。それらの存在の証拠は、例えば、近隣の宇宙との過去の衝突によって空間に浸透する放射線の傷跡など、状況証拠となるだろう。」^[24]

グレイザーは、宇宙、生命、そして精神の起源に関わる不可知のさらに3つの例を挙げている。^{[24] [f]}

「宇宙の起源に関する科学的説明は不完全である。なぜなら、それらは機能するために、エネルギー保存、相対性理論、量子物理学などの概念的枠組みに頼らなければならないからである。なぜ宇宙は他の法則ではなく、これらの法則に従って機能するのだろうか？」^[24]

「同様に、非生命から生命に至る生化学的経路が1つだけ、あるいはごくわずかしか存在しないことを証明できない限り、地球上で生命がどのように誕生したのかを確実に知ることはできない。」^[24]

「意識にとって、問題は物質から主観への飛躍である。例えば、ニューロンの発火から痛みや赤色の経験への飛躍である。十分に複雑な機械では、ある種の原始的な意識が出現するかもしれない。しかし、どうすればわかるだろうか？何かが意識を持っていると推測するのではなく、どうやって確立できるだろうか？」^[24]逆説的に、グレイザーは、たとえ不完全であっても、意識を通じて私たちは世界を理解するのだと書いている。「私たちは、自分が一部である何かを完全に理解できるだろうか？」^[24]

すべての科学（つまり、広く学問の分野）において、正確さと直観性の間には逆の関係があるように思われる。最も直観的な分野は、適切にも「人文科学」と呼ばれ、一般的な人間の経験に関係し、最も正確な場合でさえ、比較方法に頼る。人文科学よりも直観的ではなく、より正確なのは社会科学である。一方、分野の逆ピラミッドの底辺にある物理学（物質、つまり宇宙を構成する物質とエネルギーに関係する）は、最も深いところで最も正確な分野であると同時に、まったく直観的ではない。^{[g] [h]}

理論物理学者で数学者のフリーマン・ダイソンは、「科学は事実と理論から成り立っている」と説明しています。

「事実は真実か偽かのどちらかであるはずです。事実は観察者や実験者によって発見されます。事実を発見したと主張してそれが間違いであることが判明した科学者は厳しく裁かれます...」

「理論は全く異なる地位を持っています。理論は人間の心の自由な創造物であり、自然に対する理解を説明することを目的としています。私たちの理解は不完全であるため、理論は暫定的です。理論は理解のツールであり、ツールが有用であるためには正確に真実である必要はありません。理論は多かれ少なかれ真実であるはずです... 間違っていることが判明した理論を発明した科学者は寛大に判断されます。」^[26]

ダイソンは、理論がどのように生まれるかについての心理学者の記述を引用している。「私たちは絶え間ない疑いの状態で生きることはできないので、可能な限り最高の物語を作り上げ、その物語が真実であるかのように生きるのです。」ダイソンは書いている。「素晴らしいアイデアの発明者は、それが正しいか間違っているか判断できません。」間違った理論を熱心に追求することは、科学の発展の正常な一部です。^[27]ダイソンは、マリオ・リビオに続いて、自然の理解に大きく貢献したが、間違っていることが証明された理論を固く信じていた5人の有名な科学者を挙げている。^[27]

チャールズ・ダーウィンは、遺伝変異の自然選択理論で生命の進化を説明したが、新しい変異の伝播を不可能にする混合遺伝理論を信じていた。^{[27]遺伝を}ランダムなプロセスと見なすと遺伝の法則が単純になるというグレゴール・メンデルの研究をダーウィンは一度も読んだことがなかった。1866年にダーウィンはメンデルと同じ実験を行ったが、非常に大規模な実験サンプルを使用することの統計的重要性を理解していなかったため、比較できる結果は得られなかった。結局、ランダム変異によるメンデルの遺伝は、ダーウィンのおかげではないが、ダーウィンの選択が研究するための原材料を提供した。^[28]

ウィリアム・トムソン（ケルビン卿）は、エネルギーと熱の基本法則を発見し、その法則を使って地球の年齢を推定したが、その値は50倍も短かった。彼は、地球のマントルは固体であり、内部から表面への熱の移動は伝導によってのみ可能であるという確信に基づいて計算を行った。現在では、マントルは部分的に流体であり、熱の大部分は対流というはるかに効率的なプロセスによって移動することが分かっている。対流は、熱い岩石が上向きに動き、冷たい岩石が下向きに動く大規模な循環によって熱を運ぶ。ケルビンは、火山の噴火によって地中深くから熱い液体が表面に上がることは分かっていたが、彼の計算能力のせいで、火山の噴火など計算できないプロセスは見えなかった。^[27]

ライナス・ポーリングはタンパク質の化学構造を発見し、親から子へと遺伝情報を運ぶDNAの構造について完全に間違った考えを提唱した。ポーリングはタンパク質に当てはまるパターンがDNAにも当てはまると想定したため、DNAの構造を間違って推測した。彼はタンパク質とDNAの大きな化学的違いを見落としていた。フランシス・クリックとジェームズ・ワトソンはその違いに注目し、ポーリングが1年前に見逃していたDNAの正しい構造を発見した。^[27]

天文学者フレッド・ホイルは、生命に不可欠なより重い元素が、巨大な星の中心核での核反応によって生成される過程を発見した。その後、彼は定常宇宙論として知られる宇宙史の理論を提唱した。これは、宇宙は最初のビッグバンなしに永遠に存在するという理論である（ホイルはこれを揶揄してそう呼んだ）。彼は、観測によってビッグバンが起こったことが証明された後も、定常宇宙論を信じ続けた。^[27]

アルバート・アインシュタインは、一般相対性理論として知られる空間、時間、重力の理論を発見し、その後、後に暗黒エネルギーとして知られる宇宙定数を追加しました。その後、アインシュタインは暗黒エネルギーの提案は不要であると考え、撤回しました。彼の死後かなり経った後、観測により暗黒エネルギーが実際に存在することが示唆されたため、アインシュタインが理論に追加したことは正しかった可能性があり、撤回は間違っていた可能性があります。^[27]

マリオ・リビオが挙げた科学者の失敗例 5 つに、ダイソンは 6 つ目として自分自身を挙げている。ダイソンは理論的原理に基づいて、後にW 粒子として知られるようになる荷電弱ボソンは存在し得ないと結論付けていた。ジュネーブのCERNで行われた実験により、後に彼の誤りが証明された。「後から考えれば、私の安定性の議論が W 粒子には当てはまらない理由がいくつかわかる。[W 粒子は] 質量が大きすぎて寿命が短すぎるため、通常の物質に似たものを構成することはできない。」^[29]

ハーバード大学の 科学史家 ナオミ・オレスケスは、科学的発見の真実が最終的に絶対的に決着しているとは決して考えられない、と指摘している。 ^[30]科学史には、地球が宇宙の中心であるという概念、時間と空間の絶対性、大陸の安定性、感染症の原因など、科学者がかつて決着したと思っていたが、実際にはそうではないことが証明された事柄の例が数多くある。^[30]

科学は、固定された不変の発見の集合ではなく、「学習と発見のプロセスである」とオレスケスは書いている。科学はまた、この作業を促進する制度（あるいは、より正確には、制度の集合）として理解することもできる。^[30]

科学者は「科学的方法」を使用しているため、科学的発見は真実であるとよく主張される。しかし、オレスクスは「その方法が何であるかについては、実際には決して合意できない。経験主義、つまり世界の観察と記述であると言う人もいる。実験的方法、つまり経験と実験を使用して仮説をテストすると言う人もいる。（これは、実験を理論からの演繹として組み立てる仮説演繹法として表現される場合もあれば、反証法として表現される場合もある。反証法では、観察と実験の目的は理論を反証することであり、理論を確認することではない。）最近、著名な科学者が、科学的方法とは、真実でないことを真実だと思い込むこと、またはその逆を避けることであると主張した。」^[30]

実際、科学の方法は分野によっても時代によっても異なっているとオレスクスは書いている。「多くの科学的実践、特に統計的有意性検定は、希望的観測や自己欺瞞を避けるという考えのもとに開発されてきたが、それが「科学的方法」を構成することはほとんどない」^[30]

科学は単純ではない、そして自然界も同様である、とオレスケスは書いている。「そこに科学コミュニケーションの課題がある。[...] 自然界を理解し特徴づけようとする我々の努力は、まさに努力に過ぎない。我々は人間であるがゆえに、しばしば失敗するのだ。」^[30]

オレスクによれば、「科学理論は現実の完全な複製ではないが、現実の重要な要素を捉えていると信じる十分な理由がある」^{[30] 。}

1979年のノーベル物理学賞受賞者で科学史家でもあるスティーブン・ワインバーグは、科学の核となる目標は常に同じであり、「世界を説明すること」であると書いている。そして、初期の科学的思考を振り返って、アイザック・ニュートン以来、その目標は多かれ少なかれ正しく追求されてきたと結論付けている。彼は、プラトンとアリストテレスが科学の実用化を軽蔑して示した「知的スノッブ」を非難し、フランシス・ベーコンとルネ・デカルトは近代科学の先駆者の中で「最も過大評価されている」と考えている（彼らは科学を実施するための規則を規定しようとしたが、それは「決してうまくいかない」）。^[31]

ワインバーグは、過去と現在の科学の類似点を、科学理論が「微調整」（調整）されて、特定の量がなぜ等しくなるのか理解されないまま、それらが等しくなるようにされる場合を例に挙げている。このような調整は、プラトンの信奉者たちの天体モデルを損ねた。プラトンの信奉者たちの天体モデルでは、惑星や星を載せた異なる球体が、何の理由もなく、正確に同期して回転すると想定されていた。しかし、ワインバーグは、同様の微調整が、宇宙の膨張を加速させている「ダークエネルギー」を理解しようとする現在の取り組みにもつきまとうと書いている。^[32]

古代科学は、最初は順調に始まったものの、その後衰退したとされてきた。ソクラテス以前の哲学者レウキッポスとデモクリトスが唱えた原子論は自然主義的で、世界の仕組みを神の意志ではなく非人格的なプロセスで説明するものだった。しかし、ソクラテス以前の哲学者たちは、科学者の原型としてはワインバーグには及ばない。彼らは、自分たちの推測を正当化しようとしたり、証拠に照らして検証しようとしたりしなかったようだ。^[32]

ワインバーグは、科学が初期に衰退したのは、プラトンが科学的真実は経験的観察を無視して理性だけで達成できると示唆したことと、アリストテレスが目的論的に、つまり目的と目的の観点から自然を説明しようとしたことによると考えている。プラトンの、助けを借りずに知性だけで世界の知識を得るという理想は「数学に触発された誤った目標」であり、何世紀にもわたって「注意深い観察の注意深い分析のみに基づく進歩の妨げとなっていた」。そして、アリストテレスがしたように「この物理現象やあの物理現象の目的は何か」と問うことは「決して実りがなかった」。^[32]

ギリシャとヘレニズム世界が進歩を遂げた科学分野は天文学であった。これは部分的には実用的な理由による。空は長い間、コンパス、時計、カレンダーとして機能していた。また、天体の動きは規則的であるため、地上の現象よりも説明が簡単だった。しかし、簡単すぎるわけではなかった。太陽、月、および「恒星」は天体の軌道が規則的に見えるが、「さまよう星」、つまり惑星は不可解であった。それらはさまざまな速度で動いているように見え、方向が逆になることさえあった。ワインバーグは次のように書いている。「近代科学の出現の物語の多くは、2000年以上にわたる惑星の特異な動きを説明する努力に関するものである。」^[33]

課題は、天体のすべての運動は実際には円運動であり、速度が一定であるという仮定のもとで、惑星の一見不規則な動きの意味を理解することでした。円運動なのは、プラトンが円が最も完全で対称的な形であると考えていたためです。したがって、円運動は速度が一定であることが天体に最も適していました。アリストテレスはプラトンに同意しました。アリストテレスの宇宙では、すべてのものに、その内部の潜在能力を満たす「自然な」運動傾向がありました。宇宙の月より下の領域 (月の下の領域) では、自然な傾向は直線で動くことでした。土のもの (岩など) と水は下向きに、空気と火のもの (火花など) は上向きに動きます。しかし、天界では、物事は土、水、空気、火ではなく、「第 5 の要素」、つまり「精髄」で構成されており、これは完全で永遠です。そして、その自然な運動は均一な円運動でした。恒星、太陽、月、惑星は、不動の地球を中心に複雑に配置された結晶球によって軌道上を回っていました。^[34]

天体の運動は円運動でなければならないというプラトン＝アリストテレス的な信念は頑固に存続した。これは天文学者プトレマイオスの体系の基礎であり、惑星が「周転円」と呼ばれる円の組み合わせで運動することを許容することで天文学的データに適合する点でアリストテレスの体系を改良した。^[34]

それはコペルニクス革命を生き延びた。コペルニクスは、天のパターンとしての円に対するプラトン的な崇拝において保守的だった。ワインバーグによると、コペルニクスが地球の座を奪い、太陽を宇宙の不動の中心とすることにしたのは、主に美的考慮によるものだった。彼は、プトレマイオスが天の運動は円であるべきというプラトンの要求には忠実だったが、天の運動は等速でなければならないというプラトンのもう 1 つの要求からは逸脱していたという事実に反対した。太陽を中心に置くことによって (実際にはやや中心から外れて)、コペルニクスは円を尊重しつつ均一性を回復しようとした。しかし、彼の体系をプトレマイオスの体系と同様に観測に適合させるために、コペルニクスはさらに多くの周転円を導入しなければならなかった。ワインバーグが書いているように、これは科学史で繰り返されるテーマを示す間違いだった。「観測とかなりよく一致する単純で美しい理論は、観測とよりよく一致する複雑で醜い理論よりも真実に近いことが多い」^[34]

しかし、惑星は完全な円ではなく、楕円を描いて運動している。コペルニクスの約1世紀後にヨハネス・ケプラーが、しぶしぶ（彼もプラトン的親和性を持っていた）このことに気づいた。天文学者ティコ・ブラーエがまとめた綿密な観察結果の調査により、ケプラーは「プラトンの時代から天文学者を悩ませてきた等速円運動からの逸脱の性質を初めて理解した」^{[34] 。}

円を醜い楕円に置き換えることで、天体の説明原理としてのプラトンの完全性の概念は覆された。また、惑星が結晶球によって軌道を回っているというアリストテレスのモデルも破壊された。ワインバーグは「回転によって楕円形を形成できる固体は存在しない」と書いている。たとえ惑星が楕円結晶に付着していたとしても、その結晶の回転はやはり円を描くだろう。そして、惑星が空間を楕円運動しているのなら、何が惑星を軌道に留めているのだろうか？^[34]

科学は、世界を幾何学的に、つまり形に従ってではなく、力に従って動的に説明するという限界点に達していた。その限界点を最終的に越えたのはアイザック・ニュートンだった。彼は「運動の法則」の中で、力の概念を初めて定式化した。彼は、ケプラーの楕円は、惑星が太陽からの距離の二乗に比例して減少する力によって太陽に引き寄せられた場合に惑星が取る軌道そのものであることを実証した。そして、地球の周りを回る月の軌道運動を、おそらくリンゴが地面に落ちるときの運動と比較することで、ニュートンは、それらを支配する力が量的に同じであると推論した。「これは、科学における天体と地上の統一のクライマックスだった」とワインバーグは書いている。^[34]

惑星、彗星、月、潮汐、リンゴの挙動を統一的に説明することによって、ニュートンは「物理理論がどうあるべきかという魅力的なモデルを提供した」とワインバーグは書いている。それは、既存の形而上学的基準に当てはまらないモデルだった。岩石の落下をその内部の努力に訴えて説明すると主張したアリストテレスとは対照的に、ニュートンは重力のより深い原因を見つけることに関心がなかった。^[34]彼は、1713 年の第 2 版の『自然哲学の数学的原理』の追記で次のように述べている。「私はまだ、重力のこれらの特性の理由を現象から演繹することができていないし、仮説を偽造するつもりもない。重力が実際に存在し、私たちが提示した法則に従って作用するだけで十分である。」^[35]重要なのは、この力を説明する数学的に述べられた原理と、それが幅広い現象を説明する能力であった。^[34]

それから約2世紀後の1915年、アルバート・アインシュタインの一般相対性理論で、ニュートンの万有引力の法則に対するより深い説明が見つかりました。重力は、物質とエネルギーの存在から生じる時空の曲率の現れとして説明できるのです。ニュートンの理論のような成功した理論は、考案者が理解していない理由で機能するかもしれない、とワインバーグは書いています。その理由は、より深い理論によって後になって明らかになるでしょう。科学の進歩とは、理性に基づいて理論を構築することではなく、より単純でより一般的な原理の下でより広範囲の現象を統一することです。 ^[34]

ナオミ・オレスケスは、 「証拠の欠如と不在の証拠を混同するという典型的な誤り」を犯さないよう警告している[強調追加]。彼女は、2016年と2023年に犯されたこの誤りの2つの例を挙げている。^[36]

2016年に医学やその他の医療専門分野のデータベースを集めたコクラン・ライブラリーが、デンタルフロスの使用は歯の健康に何らメリットをもたらさないと広く理解されている報告書を発表しました。しかし、米国歯周病学会、歯科教授、歯学部長、臨床歯科医は皆、臨床診療ではデンタルフロスを使用する人と使用しない人の間には歯と歯茎の健康に違いがあることが示されていると主張しました。^[37]

オレスクスは、「コクランレビューは、しばしば科学的証拠の『ゴールドスタンダード』と呼ばれるランダム化比較試験（RCT）に基づいて調査結果を出している」と説明する。しかし、この方法では多くの疑問にうまく答えられず、まったく答えられない疑問もある。「栄養学がその好例です。人が何を食べるかはコントロールできませんし、何を食べたかと尋ねると、多くの人が嘘をつきます。フロスも同様です。ある調査では、定期的にフロスをしていると主張するアメリカ人の4人に1人が嘘をついていると結論づけられました。」^[38]

2023年、コクランは、サージカルマスクの着用はCOVID-19などの呼吸器疾患の拡散を遅らせるのに「おそらくほとんど、あるいは全く効果がない」と結論付ける報告書を発表した。マスメディアはこれをマスクは効果がないという主張に矮小化した。コクラン・ライブラリーの編集長は、レビューのこのような特徴づけに異議を唱え、報告書は「マスクは効果がない」と結論付けたのではなく、「結果は決定的ではない」と述べた。報告書は、その結論は入手可能な証拠の質と範囲に関するものであり、著者らはマスクが有効であることを証明するには不十分だと感じていたことを明らかにした。報告書の著者らは「[サージカル]マスクやN95/P2マスクの着用が呼吸器ウイルスの拡散を遅らせるのに役立つかどうかは不明」である。それでも、彼らはその不確実性についても不明であり[強調追加]、結論に対する自信は「低から中程度」であると述べた。^[39]

その後、報告書の主執筆者は、マスク着用は「何の違いもない」と述べ、コロナ対策は「証拠がない」と述べて国民を混乱させた。こうして彼は、オレスクス氏が言うところの「証拠がないことを証拠がないことを混同する誤り」を犯した。実際、マスク着用を義務化した米国の州では、義務化命令が発令されてから数日以内にコロナ感染の大幅な減少が見られたことを研究が示している。2020年3月31日から5月22日までの期間に、20万件以上の感染が回避された。^[40]

オレスクスは、コクランの報告書が疫学的証拠を無視していること（コクランの厳格な基準を満たしていないため）を「方法論的フェティシズム」と呼び、科学者が「好ましい方法論に固執し、それに従わない研究を却下する」としている。^[41]

「人工知能」（AI）という用語は、ジョン・マッカーシーと他のコンピュータ科学者がワークショップを計画していたときに、フィードバック機構に関する聡明で闘争心が強く、ますます哲学的（実用的というよりはむしろ）な著者で、「サイバネティクス」という用語を作ったノーバート・ウィーナーを招待したくなかったときに、1955年にジョン・マッカーシーによって造られました。ケネス・クキアーは、新しい用語「人工知能」は「数十年にわたる意味論的論争（「機械は考えることができるか？」）を引き起こし、悪意のあるロボットに対する不安をかき立てました...マッカーシーが...もっと当たり障りのないフレーズ、たとえば「自動化研究」を選んでいたら、この概念はハリウッドの[映画]プロデューサーやジャーナリストにそれほど受け入れられなかったかもしれません...」と書いています。 ^[42]同様に、ナオミ・オレスケスは「機械の『知性』...はまったく知性ではなく、むしろ『機械の能力』のようなもの」とコメントしています。^[43]

機械の能力がますます高まるにつれ、光学文字認識などの「知能」を必要とすると考えられる特定のタスクがAIの定義から外されることが多くなり、これは「AI効果」として知られる現象です。「AIとはまだ行われていないことすべてである」と皮肉られています。^[44]

1950 年にアラン・チューリングが「チューリング テスト」と呼ばれるようになったテストを提唱して以来、コンピューターなどの機械が知能を持つことができるかどうか、また、もしそうなら、知能を持つ機械が人間の知的および科学的優位性に対する脅威、さらには人類に対する実存的脅威になり得るかどうかについて、憶測が飛び交ってきた。^[45] ジョン・サールは、計算と情報技術の正しい解釈に関する一般的な混乱を指摘している。「たとえば、ガルリ・カスパロフがチェスでアナトリー・カルポフに勝ったのとまったく同じ意味で、ディープ ブルーと呼ばれるコンピューターがカスパロフと対戦して勝ったとよく読まれる... この主張は [明らかに] 疑わしい。カスパロフが対戦して勝つためには、チェスをプレイしていること、および他の何千もの事柄を意識している必要がある... ディープ ブルーはこれらの事柄のどれも意識していない。なぜなら、まったく何も意識していないからだ。意識がなぜそれほど重要なのか? 意識から完全に切り離されていると、文字通りチェスをプレイすることも、認知的なことを行うことはできない。」^[45]

サールは次のように説明している。「人間が計算する文字通りの、実際の、観察者に依存しない意味では、機械式コンピュータは計算しません。コンピュータは、計算的に解釈できる電子状態の遷移のセットを経ます。電子状態の遷移は絶対的または観察者に依存しませんが、計算は観察者に依存します。物理的状態の遷移は、何らかの意識的なエージェントが計算上の解釈を与えない限り、単なる電気的なシーケンスです。[コンピュータ]で起こっていることには、心理的な現実はまったくありません。」^[46]

「デジタルコンピュータは構文機械である」とサールは書いている。「記号を操作するだけで、それ以外は何もしない。このため、チューリングテストに合格するコンピュータプログラムを設計して人間の知能を作ろうというプロジェクトは、最初から失敗する運命にある。適切にプログラムされたコンピュータは構文（言語の記号や単語を構築または変換するための規則）を持っているが、意味論（意味の理解）を持っていない。一方、心は精神的または意味論的な内容を持っている。」^[47]

シアトルのアレン脳科学研究所の主任科学者兼所長であるクリストフ・コッホ氏も、サール氏と同様に、 「最も洗練された脳シミュレーションでさえ、意識的な感情を生み出す可能性は低い」という理由で、「知的な」機械が意識を獲得する可能性については懐疑的である。コッホによれば、「機械が知覚を持つことができるかどうかは倫理的な理由で重要です。コンピューターが自身の感覚を通して人生を経験するなら、コンピューターは人間にとっての有用性によって決定される目的を達成するための単なる手段ではなくなります。GNW [グローバルニューロンワークスペース理論] によれば、コンピューターは単なるオブジェクトから、視点を持つ主体に変わります...。コンピューターの認知能力が人間のそれに匹敵するようになれば、法的権利や政治的権利を主張する衝動は抑えがたいものになります。削除されない権利、記憶を消去されない権利、苦痛や屈辱を受けない権利です。IIT [統合情報理論] によって具体化された代替案は、コンピューターが超洗練された機械、幽霊のような空っぽの殻にとどまり、私たちが最も大切にしているもの、つまり人生そのものの感覚が欠けているということです。」^[48]

心理学と神経科学の教授であるゲイリー・マーカスは、人工知能にとってこれまで克服できなかった障害として、信頼できる曖昧さ解消能力の欠如を指摘している。「[人間が生成する]ほぼすべての文は、多くの場合、複数の意味で曖昧です。私たちの脳は言語を理解するのが非常に得意なので、通常はそれに気づきません。」^{[49]顕著な例は、「代名詞の曖昧さ解消問題」(「PDP」) として知られています。機械には、文中の}代名詞(「彼」、「彼女」、「それ」など) が誰または何を指しているのかを判断する方法がありません。^[50]

マーカスは、現在の大規模言語モデルを「言語理解ではなく言語使用への近似値」と表現している。 ^[51]

コンピュータ科学者の ペドロ・ドミンゴスは次のように書いている。「AIは自閉症の天才のようなもので、近い将来もそうあり続けるだろう。AIには常識がなく、人間なら絶対にしないような間違いを簡単に犯す可能性がある。また、AIは私たちの指示を文字通りに受け取りすぎて、私たちが本当に望んでいるものではなく、私たちが求めたものを正確に与えてしまう傾向がある。」^[52]

北京を拠点とするベンチャーキャピタリストで、カーネギーメロン大学でコンピュータサイエンスの博士号を取得し、2018年に『AIスーパーパワー：中国、シリコンバレー、そして新世界秩序』を著した人工知能（AI）の専門家である李開復氏は、[ ^53] 2018年のPBSアマンプールによるハリ・スリニヴァサン氏とのインタビューで、 AIは、そのすべての機能を備えていても、創造性や共感を持つことは決してできないと強調した。^[54]ポール・シャーレ氏はフォーリン・アフェアーズ誌で「今日のAI技術は強力だが信頼性に欠ける」と書いている。^{[55] [i]コンピュータの歴史家である}ジョージ・ダイソン氏は（「ダイソンの法則」とでも言うべきもので）「理解できるほど単純なシステムは、知的に動作するほど複雑ではなく、知的に動作するほど複雑なシステムは、理解するには複雑すぎる」と書いている。^[57]コンピュータ科学者のアレックス・ペントランドは次のように書いている。「現在のAI機械学習アルゴリズムは、本質的には、非常に単純で愚かだ。それらは機能するが、力ずくで機能するのだ。」^[58]

「人工知能」は「機械知能」と同義である。AI プログラムが特定のタスクに完璧に適応すればするほど、他の特定のタスクには適用できなくなる。抽象化された AI汎用知能は、実現可能だとしても遠い見通しである。メラニー・ミッチェルは、 AlphaGoと呼ばれる AI プログラムが世界最高の囲碁プレイヤーの 1 人に勝ったが、その「知能」は譲渡不可能であり、囲碁以外のことについて「考える」ことができないと指摘している。ミッチェルは次のように書いている。「私たち人間は AI の進歩を過大評価し、自分自身の知能の複雑さを過小評価する傾向がある」^[59]。ポール・テイラーは次のように書いている。「おそらく、外部現実の不完全な表現を操作していることを知らずにコンピューターができることには限界がある」^[60]

人類は、科学、技術、文化における創造的な努力を機械にアウトソーシングすることはできないかもしれない。

ゲイリー・マーカスは、利己的な企業がプレスリリースで発表する、報道機関や一般大衆に「企業が知らせたいことだけ」を伝える、人工汎用知能の能力に関する虚偽の主張に騙されないように警告している。 ^[61]マーカスは次のように書いている。

ディープラーニングは、機械がデータ内のパターンを認識する能力を向上させたが、3つの大きな欠陥がある。皮肉なことに、ディープラーニングが学習するパターンは概念的ではなく表面的である。ディープラーニングが生成した結果は解釈が難しい。そして、その結果は記憶や推論などの他のプロセスの文脈で使うのが難しい。ハーバード大学のコンピューター科学者レス・ヴァリアントは、「[今後の]中心的な課題は、学習と推論の定式化を統一することだ」と指摘した。^[62]

ジェームズ・グレイクは次のように書いている。「主体性こそが、人間と機械を区別するものである。生物にとって、理性と目的は、世界で行動し、その結果を経験することから生まれる。肉体を持たず、血と汗と涙とは無縁の人工知能には、そのような機会はない。」^[63]

科学と学問の中心的な関心事は、その研究結果の信頼性と再現性である。あらゆる研究分野の中で、物理学ほど精密なものはない。しかし物理学でさえ、研究、観察、実験の結果は絶対的に確実であるとは考えられず、確率的に、つまり統計的に扱われなければならない。^[64]

1925年、イギリスの遺伝学者で統計学者のロナルド・フィッシャーは「研究者のための統計的方法」を出版し、近代統計学の父としての地位を確立した。彼は、データと提案されたモデルとの適合性をまとめ、「p値」を算出する統計的検定法を提案した。彼は、 p値が0.05未満の結果を追求し、それを超える結果に時間を無駄にしないように助言した。こうして、 p値が0.05未満の場合は「統計的有意性」、つまり「有意な」結果の数学的定義を構成するという考えが生まれた。 ^[65]

それ以来、実験結果の統計的有意性を判断するためにp値を使用することは、多くの科学分野、特に実験経済学、生物医学研究、心理学において、確実性の錯覚と再現性の危機を招いてきました。 [ ^{66 ]}

あらゆる統計モデルは、データの収集と分析方法、および研究者が結果の提示方法を決定する方法に関する一連の仮定に依存しています。これらの結果は、ほとんどの場合、帰無仮説の有意性検定に集中しており、p値が生成されます。このような検定は、真実に正面から取り組むのではなく、間接的に取り組んでいます。有意性検定は、特定の研究分野をさらに追求する価値があるかどうかを示すことのみを目的としています。仮説が真である可能性はどれくらいあるかを示すのではなく、代わりに別の質問に取り組みます。仮説が偽である場合、データはどれくらいありそうにないか? p値に反映される「統計的有意性」の重要性は、誇張されたり強調されすぎたりする可能性があり、これはサンプル数が少ない場合に容易に発生します。これが再現危機を引き起こしました。^[64]

科学者の中には、新しい発見の主張に対する閾値を0.05から0.005に変更する「統計的有意性の再定義」を主張する者もいる。一方で、閾値の存在自体が問題なので、そのような再定義は役に立たないと主張する者もいる。^[68]

科学者の中には、ベイズ法、つまり初期の信念を取り入れ、新しい証拠を追加し、信念を更新するより直接的な統計的アプローチを好む人もいます。別の代替手順は、驚き値を使用することです。これは、 p値を調整して情報のビット（コンピューターのビットのように）を生成する数学的量です。その観点から、0.05は弱い基準です。^[68]

ロナルド・フィッシャーが20世紀初頭に「有意性」という概念を採用したとき、それは「意味のある」という意味であって「重要」という意味ではなかった。それ以来、統計的な「有意性」は、実験結果の妥当性に対する過度の信頼感を帯びるようになった。統計学者アンドリュー・ゲルマンは「原罪は、適切でないときに確実性を求める人々だ」と述べている。リディア・デンワースは「結局のところ、成功する理論とは、何十年にもわたる精査に繰り返し耐える理論である」と書いている。^[68]

より詳細な研究プロトコルを公開することや、著者に事前に指定された分析計画に従うこと、そしてそれから逸脱した場合には報告することを要求するなど、オープンサイエンスの原則にますます注目が集まっています。^[68]

フロリアン・ズナニエツキが1923年に科学の分野を研究するための実証的な研究分野の創設を提案する論文を発表する50年前、アレクサンドル・グウォヴァツキ（ペンネームのボレスワフ・プルスでよく知られている）も同じ提案をしていた。1873年の公開講演「発見と発明について」でプルスは次のように述べている。 ^[69]

これまで、発見や発明を行う手段を説明する科学は存在せず、一般の人々や多くの学者は、そのような科学は今後も存在しないだろうと信じている。これは誤りである。いつの日か、発見や発明を行う科学が存在し、役に立つだろう。それは一挙に現れるのではなく、まずその概要が現れるだけで、その後の研究者がそれを修正し、詳細化し、さらにその後の研究者がそれを知識の個々の分野に適用する。^[70]

プルスは「発見」を「自然界に存在し、存在するが、それまで人々に知られていなかったものを発見すること」と定義し、^[71] 「発明」を「これまで存在せず、自然界自体では作ることができないものを作ること」と定義しています。^[72]

彼は「発見」の概念を次のように説明しています。

400年前まで、人々は地球がヨーロッパ、アジア、アフリカの3つの部分から成り立っていると考えていました。ジェノバ人のクリストファー・コロンブスがヨーロッパから大西洋に航海し、西へと進み続けた後、1492年にようやくヨーロッパ人が知らなかった世界に到達しました。その新しい土地で、彼は裸で歩き回る銅色の人や、ヨーロッパのものとは異なる植物や動物を見つけました。つまり、彼は後に他の人々が「アメリカ」と名付けることになる世界の新しい部分を発見したのです。コロンブスがアメリカを発見したと言われるのは、アメリカがすでに地球上に存在していたからです。^[73]

Prus は「発明」の概念を次のように説明しています。

50年前まで、機関車は知られておらず、誰もその作り方を知りませんでした。1828年にイギリスの技術者スティーブンソンが初めて機関車を造り、動かしました。スティーブンソンが機関車を発明したと言われるのは、この機械はそれまで存在せず、自然界で自然に生まれることはなく、人間によってのみ作られたからです。^[72]

プルスによれば、「発明や発見は自然現象であり、したがって、一定の法則に従う」。それは「漸進性」、「依存性」、「組み合わせ」の法則である。^[74]

1.漸進性の法則。発見や発明はすぐに完成するのではなく、徐々に完成していきます。同様に、発明や発見は一人の個人によるものではなく、多くの個人がそれぞれ小さな貢献を積み重ねて成し遂げたものです。^[75]

2.依存の法則。発明や発見は、特定の既知の発見や発明が事前に存在していたことを条件としている。…土星の環が望遠鏡でしか見えないのであれば、環が見えるようになる前に望遠鏡が発明されていたはずだ。[...] ^[76]

3.組み合わせの法則。新しい発見や発明は、以前の発見や発明の組み合わせ、またはそれらに基づくものである。私が新しい鉱物を研究するとき、私はそれを検査し、嗅ぎ、味わいます...私は鉱物を天秤と火と組み合わせます...このようにして、その特性についてさらに学びます。^{[77] [j]}

プルスの3つの「法則」はそれぞれ重要な帰結を伴う。漸進性の法則は以下のことを意味する。^[79]

a) すべての発見や発明には完成が必要なので、まったく新しいものを発見したり発明したりすることだけに誇りを持つのではなく、すでに知られていてすでに存在しているものを改善したり、より正確に知るように努めましょう。[...] ^[79] b) 同じ漸進性の法則は、専門家の訓練の必要性を証明しています。自分の専門分野について総合的な知識を持つ時計職人でなければ、誰が時計を完成できるでしょうか。博物学者でなければ、誰が動物の新しい特徴を発見できるでしょうか。^[79]

依存の法則から次の帰結が導かれる。^[79]

a) 一見価値がないように見える発明や発見であっても、無視すべきではない。なぜなら、その些細なことが後になって非常に役に立つかもしれないからだ。針ほど単純な発明はないと思われるが、何百万もの人々の衣服や何百万もの裁縫師の生活は針の存在に依存している。針がつい最近発明されていなければ、今日の美しいミシンさえ存在しなかっただろう。^[80] b) 依存の法則は、今日できないことは後でできるかもしれないということを教えてくれる。人々は、多くの人や荷物を運ぶことができる飛行機械の建造についてよく考えている。そのような機械の発明は、とりわけ、たとえば紙のように軽く、鋼鉄のように頑丈で耐火性のある材料を発明することにかかっている。^[81]

最後に、プルスの組み合わせ法則の帰結は次の通りである。^[81]

a) 成功した発明家になりたい人は、非常に多くのこと、つまり多岐にわたる分野について知識を持っている必要がある。新しい発明が以前の発明の組み合わせであるならば、発明者の頭脳は、一見無関係に思えるものを初めて組み合わせる土台となる。例：蒸気機関は、ラムフォードのスープを調理するためのやかん、ポンプ、糸車を組み合わせたものである。^[81]

[...] 亜鉛、銅、硫酸、磁石、時計の機構、緊急メッセージの間にはどのような関係があるのでしょうか。これらすべてが電信の発明者の頭の中で結びついていたに違いありません... [...] ^[82]

発明の数が増えれば増えるほど、新しい発明家が知らなければならないことも多くなります。最初の、最も初期の、最も単純な発明は、全く教育を受けていない人々によってなされましたが、今日の発明、特に科学的な発明は、最も高度な教育を受けた人々の産物です。[...] ^[83]

b) 2番目の帰結は、発明家を望む社会に関するものです。私は、新しい発明は最も多様なものを組み合わせることによって生み出されると言いましたが、これがどこにつながるかを見てみましょう。^[83]

私が発明をしたいと思っていて、誰かが私にこう言ったとします。「100 個の異なる物体を用意して、最初は 2 個ずつ、次に 3 個ずつ、最後に 4 個ずつ、互いに接触させなさい。そうすれば新しい発明にたどり着くでしょう。」燃えているろうそく、木炭、水、紙、亜鉛、砂糖、硫酸など、全部で 100 個の物体を用意して、それらを互いに組み合わせると想像してください。つまり、最初は 2 個ずつ、木炭と炎、水と炎、砂糖と炎、亜鉛と炎、砂糖と水などを接触させます。そのたびに、現象が見られます。つまり、火の中では砂糖は溶け、木炭は燃え、亜鉛は熱くなります。今度は、砂糖、亜鉛、炎、木炭、砂糖、炎、硫酸、亜鉛、水など、一度に 3 個の物体を接触させ、再び現象を体験します。最後に、砂糖、亜鉛、木炭、硫酸など、一度に 4 個の物体を接触させます。一見、これは非常に単純な方法である。なぜなら、この方法では、1つだけでなく12の発明ができるからだ。しかし、このような努力は私の能力を超えないだろうか。確かにそうだろう。100個の物体を2つ、3つ、4つ組み合わせると、400万以上の組み合わせができる。だから、1日に100通りの組み合わせを作ったとしたら、すべてを使い切るには110年以上かかることになる！^[84]

しかし、私一人では無理でも、かなりの人数のグループならできるでしょう。1,000人が集まって私が説明した組み合わせを作れば、1人当たり4,000通り以上の組み合わせを作れば済みます。1人1日10通りの組み合わせを作れば、1年半もかからずにすべて完成します。1,000人が集まれば、1人の人間が110年以上かけて作る発明品が完成するのです… ^{[85] [k]}

結論は極めて明白である。発見や発明で名声を得たい社会は、あらゆる知識の分野で働く非常に多くの人々を擁しなければならない。学識と天才を持つ1人または数人は、今日では何の意味も持たない、あるいはほとんど何の意味もない。なぜなら、現在はすべてが多数によって行われているからである。私は次の喩えを述べたいと思う。発明や発見は宝くじのようなもので、すべての参加者が勝つわけではないが、多くの参加者の中から少数の参加者が勝つに違いない。重要なのは、ジョンやポールが発明をしたいと思って努力しているから発明をするということではなく、何千人もの人々が発明を望み、努力しているところには、支えのない岩が地面に落ちるのと同じくらい確実に発明が生まれるということである。^{[85] [l]}

しかし、プルスはこう問いかける。「研究者たちの骨の折れる、しばしば挫折する努力を駆り立てるものは何なのか？これまで未踏の研究分野を突き進むために、どのような糸がこれらの人々を導くのか？」^{[86] [m]}

答えは非常に簡単です。人間は、発見や発明などの努力を、必要性によって駆り立てられます。そして、人間を導く糸は観察、つまり自然と人間の働きの観察です。^[86]

あらゆる発見や発明の原動力はニーズである、と私は言いました。実際、何らかのニーズを満たさない人間の仕事などあるでしょうか。私たちは高速輸送が必要なので鉄道を建設し、時間を計る必要があるので時計を製造し、人間の手によるスピードが不十分なのでミシンを製造します。私たちは好奇心に駆られて他の場所に何があるのか​​を知りたがるので、家や家族を捨てて遠い国に旅立ちます。私たちは知識への渇望に駆られ、世界や人生によって絶えず投げかけられる課題を解決したいという願望に駆り立てられるので、人々の社会を捨てて長時間疲れるほどの思索に時間を費やします。^[86]

欲求は決してなくなることはない。それどころか、常に増大している。貧乏人が昼食にパンを一切れ考える一方で、金持ちは昼食後にワインを考えている。徒歩旅行者は原始的な馬車を夢見、鉄道の乗客はヒーターを要求する。幼児はゆりかごの中で窮屈に感じ、成人は世の中で窮屈に感じている。要するに、誰もが自分の欲求を持っており、誰もがそれを満たしたいと望んでいる。そしてその欲求は、新しい発見、新しい発明、つまりあらゆる進歩の尽きることのない源泉である。^[87]

しかし、ニーズには、食料、睡眠、衣服などの一般的なニーズと、新しい蒸気機関、新しい望遠鏡、新しいハンマー、新しいレンチなどの特別なニーズがあります。前者のニーズを理解するには、人間であれば十分ですが、後者のニーズを理解するには、専門家、つまり熟練した労働者でなければなりません。仕立て屋が何を必要としているかを仕立て屋以上に知っている人はいるでしょうか。また、仕立て屋以上にニーズを満たす正しい方法を見つける方法を知っている人はいるでしょうか。^[88]

さて、観察がどのように人間を新しいアイデアに導くかを考えてみましょう。そのために、例として、粘土製品がどのようにして発明されるようになったかを想像してみましょう。^[88]

どこかの粘土質の土地に、火をすでに知っている原始人が住んでいたとしよう。雨が地面に降ると、粘土は生地のように柔らかくなる。そして雨が降った直後に粘土の上に火がつけられると、火の下の粘土は焼けて固まる。そのような出来事が何度か起こった場合、人々は、焼かれた粘土は石のように硬くなり、水の中では柔らかくならないことを観察し、その後覚えるだろう。原始人の一人は、湿った粘土の上を歩いて、粘土に深い跡を残したかもしれない。太陽が地面を乾かし、再び雨が降った後、原始人は、水が表面よりも長くそのくぼみの中に留まることに気づいたかもしれない。湿った粘土を調べて、人々は、この物質が指で簡単にこねることができ、さまざまな形を受け入れることに気づいたかもしれない。^[89]

独創的な人たちは、粘土を様々な動物の形に成形し始めたかもしれない。当時使われていた亀の甲羅のような形もその一つである。また、粘土が火で固まることを思い出した人たちは、くり抜いた塊を焼いて、最初の[粘土]ボウルを作ったかもしれない。^[90]

その後、新しい発明を完成させるのは比較的容易なことになりました。誰かがそのような製造に適した粘土を発見したり、誰かが釉薬を発明したり、といった具合に、自然と観察があらゆる段階で人間に発明への道を示してくれたのです。[...] ^[90]

[この例]は、人々があらゆるものを注意深く観察し、あらゆるものについて不思議に思うことによって、さまざまな考えに到達する方法を示しています。^[90]

別の例を挙げてみましょう。ガラス板の中に円盤や気泡が見つかることがあります。それを通して見ると、肉眼よりもはっきりと物が見えます。注意深い人がガラス板の中にそのような気泡を見つけ、ガラス片を取り出しておもちゃとして他の人に見せたとします。おそらくその中に視力の弱い人がいて、ガラス板の気泡を通して肉眼よりもよく見えることに気づいたでしょう。さらに詳しく調査すると、両眼が凸面のガラスは弱い視力を強めることがわかり、このようにして眼鏡が発明されました。最初はガラス板から眼鏡用のガラスを切り出していたかもしれませんが、やがて他の人が滑らかなガラス片を凸レンズに研磨して、適切な眼鏡を作り始めました。^[91]

眼鏡を研磨する技術は、ほぼ 600 年前に知られていました。数百年後、ある眼鏡研磨工の子供たちがレンズで遊んでいるときに、レンズを 1 つずつ重ねてみたところ、1 つのレンズよりも 2 つのレンズを通して見たほうがよく見えることに気付きました。子供たちはこの不思議な現象を父親に伝え、父親は 2 つの拡大レンズが付いたチューブを製造し、おもちゃとして販売し始めました。イタリアの偉大な科学者ガリレオは、このおもちゃを知り、別の目的で使用して、世界初の望遠鏡を製作しました。^[92]

この例もまた、観察が人間を発明へと導くことを示しています。この例は、発明の発展が徐々に進むという真実を再び示していますが、何よりも教育が人間の発明力を高めるという事実も示しています。単純なレンズグラインダーが2つの虫眼鏡をおもちゃに作り変えました。一方、当時最も博学な人物の一人であったガリレオは望遠鏡を作りました。ガリレオの知性が職人の知性よりも優れていたように、望遠鏡の発明はおもちゃの発明よりも優れていました。^[92] [...]

ここで論じた 3 つの法則はきわめて重要であり、発見や発明だけに当てはまるのではなく、自然界全体に浸透しています。オークはすぐにオークになるのではなく、ドングリから始まり、苗木になり、その後小さな木になり、最後には巨大なオークになります。ここに漸進性の法則が見られます。蒔かれた種子は、十分な熱、水、土、空気を見つけるまで発芽しません。ここに依存の法則が見られます。最後に、動物や植物、さらには石でさえ、均質で単純なものではなく、さまざまな器官で構成されています。ここに結合の法則が見られます。^[93]

プルスは、時間の経過とともに発見や発明が増殖することで人々の生活の質が向上し、知識が拡大したと主張している。「文明社会のこの漸進的な進歩、自然界に存在する物体に関する知識の絶え間ない成長、道具や有用な材料の数の絶え間ない増加は、進歩、つまり文明の成長と呼ばれています。」^[94]逆に、プルスは「発明をしない、または発明の使い方を知らない社会や人々は、悲惨な生活を送り、最終的には滅びます。」と警告している。^{[95] [n]}

科学研究の基本的な特徴は、結果の再現性である。「何十年もの間、一部の分野の文献の [かなりの部分] が明らかに間違っていることは公然の秘密であった」とシャノン・パラスは書いている。これは科学研究を事実上妨害し、無駄な資源として世界に年間数十億ドルの損失をもたらしている。再現性に反する要因は、他の科学者に優位性を失うことを恐れて、科学者が技術を共有することを躊躇することである。また、科学雑誌や終身在職権委員会は、既存の文献を体系的に構築する漸進的な進歩よりも、印象的な新しい結果を評価する傾向がある。他の研究者の研究をひそかに事実確認したり、自分のプロトコルが他の研究者にとって理解しやすいことを確認するために余分な時間を費やしたりする科学者は、自分自身にほとんど利益をもたらさない。^[96]

科学的成果の再現性を向上させる観点から、研究資金提供機関は研究の透明性を高める計画を​​含むプロジェクトのみに資金を提供するべきであると提案されている。2016年に米国国立衛生研究所は、科学者に再現性の向上を促すために、新しい申請手順と審査質問を導入した。NIHは、研究が以前の研究をどのように発展させたかについての詳細な情報と、動物の性別など研究に影響を与える可能性のある変数のリストを要求している。性別はこれまで見過ごされてきた要因であり、多くの研究で雄の動物に見られる現象を普遍的なものとして説明する原因となっていた。^[97]

同様に、資金提供者が事前に尋ねることができる質問は、ジャーナルや査読者が尋ねることができる。1つの解決策は「登録レポート」である。これは、科学者が実際に研究を行う前に、研究分析と設計計画を出版のために提出する研究の事前登録である。その後、査読者が方法論を評価し、ジャーナルは結果が何であれ、結果を印刷することを約束する。事前登録された研究への過度の依存（より安全で冒険的でない研究を奨励し、問題を過剰に修正する可能性がある）を防ぐために、事前登録された研究モデルは、時には偶然の発見に優しいかもしれない従来の結果重視のモデルと並行して運用することができる。^[97]

「再現危機」は、科学史家ナオミ・オレスケスが2021年にまとめた研究で発表された、再現不可能な研究は再現可能な研究よりも頻繁に引用されるという発見によってさらに悪化している。言い換えれば、悪い科​​学は良い科学よりも注目を集めているようだ。科学のかなりの割合が再現不可能であれば、意思決定の有効な根拠を提供できず、新しい医薬品や技術の開発に科学を活用するのが遅れる可能性がある。また、国民の信頼を損ない、ワクチン接種や気候変動対策が難しくなる可能性もある。^[98]

この研究では、心理学ジャーナル、経済学ジャーナル、サイエンス誌、ネイチャー誌に掲載された、再現性が証明された論文を追跡した。再現性のない論文は、再現性が証明された後でも、平均以上に引用されていた。^[98]

「これらの結果は、2018年の研究結果と一致している」とオレスクスは書いている。「Twitter上の12万6000件の噂の連鎖を分析したところ、偽のニュースは検証された真実の主張よりも速く広がり、多くの人に届いたことがわかった。オンラインでの虚偽の不均衡な拡散の原因は、ロボットではなく人間だった。」^[98]

2016 年のScientific American のレポートでは、科学における再発見の役割が強調されています。インディアナ大学ブルーミントン校の研究者は、前世紀に発表された 2,200 万本の科学論文を徹底的に調べ、数十の「眠れる森の美女」、つまり注目される前に何年も眠っていた研究を発見しました。^[99]最も長い間眠っていたが、後に科学者から最も注目を集めたトップの発見は、化学、物理学、統計学の分野からのものでした。眠っていた発見は、医学などの他の分野の科学者によって、新たな洞察を求めて、そしてかつては理論的だった仮説をテストする能力によって目覚めさせられました。^[99]科学文献へのアクセス性が高まるため、眠れる森の美女は将来さらに一般的になる可能性があります。^[99] Scientific American のレポートでは、トップ 15 の眠れる美女がリストされています。化学で 7 件、物理学で 5 件、統計学で 2 件、冶金学で 1 件です。^[99]例は次のとおりです。

ハーバート・フロイントリッヒの「溶液中の吸着について」（1906年）は、原子や分子が表面に付着する吸着の最初の数学モデルである。今日、産業現場での環境修復と除染は、どちらも吸着に大きく依存している。^[99]

A. アインシュタイン、B. ポドルスキー、N. ローゼン、「物理的実在の量子力学的記述は完全であると考えられるか？」フィジカルレビュー、第47巻（1935年5月15日）、777～780ページ。量子物理学におけるこの有名な思考実験は、著者の姓の頭文字にちなんでEPRパラドックスとして知られており、最初に発表されたときに理論的に議論されました。物理学が量子もつれをテストする実験的手段を持つようになったのは1970年代になってからでした。^[99]

J[ohn] Turkevich、PC Stevenson、J. Hillier、「コロイド状金の合成における核形成および成長プロセスの研究」、Discuss。Faraday。Soc.、1951、11、pp. 55-75では、金ナノ粒子を液体に懸濁させる方法を説明しています。この技術が注目されるようになったのは医学のおかげで、現在では腫瘍の検出や薬剤の送達に金ナノ粒子が使用されています。^[99]

ウィリアム・S・ハマーズとリチャード・E・オフェマンは、「グラファイト酸化物の調製」、アメリカ化学会誌、第80巻第6号（1958年3月20日）、1339ページで、グラファイト酸化物を製造する技術であるハマーズ法を紹介した。グラフェンの可能性に対する最近の関心により、1958年の論文が注目を集めている。グラファイト酸化物は、2次元材料の信頼できる中間体として機能する可能性がある。^[99]

歴史家や社会学者は、科学において「複数の独立した発見」が起きていることを指摘している。社会学者ロバート・K・マートンは、このような「多重」を、互いに独立して研究している科学者によって類似の発見がなされる例と定義した。 ^[100]「時には発見は同時、またはほぼ同時である。時には、科学者が、何年も前に誰かがしたことを知らない新しい発見をすることもある。」^{[101] [102]}複数の独立した発見の例としてよく挙げられるのは、アイザック・ニュートン、ゴットフリート・ヴィルヘルム・ライプニッツらによる17世紀の微積分の独立した定式化、 ^[103]カール・ヴィルヘルム・シェーレ、ジョセフ・プリーストリー、アントワーヌ・ラボアジエらによる18世紀の酸素の独立した発見、チャールズ・ダーウィンとアルフレッド・ラッセル・ウォレスによる19世紀の種の進化論の独立した定式化である。^[104]

マートンは「複数」と「単一」を対比した。単一とは、一人の科学者または共同作業中の科学者のグループによって独自に行われた発見である。 ^{[105]彼は、科学における}共通のパターンを表すのは、独自の発見ではなく、複数の発見であると信じていた。^[106]

科学史における多くの発見は、ミーム学（文化の自己複製単位の研究）、進化認識論（生物進化の概念を人間の知識の成長の研究に適用）、文化選択理論（ダーウィン流に社会学的および文化的進化を研究する）など、科学技術の進化モデルの証拠を提供している。組み換えDNAに触発された「パラダイムのパラダイム」は、「組み換え概念化」のメカニズムを説明し、既存の概念と事実の交差を通じて新しい概念が生じると仮定している。これは、科学者、学者、または芸術家が他の人から「影響を受けた」と言われるときに意味するものであり、語源的には、後者の概念が前者の心に「流れ込んだ」ことを意味する。^[107]

複数の独立した発見や発明という現象は、ボレスワフ・プルスの漸進性、依存、および組み合わせの 3 つの法則の結果と見ることができます (上記の「発見と発明」を参照)。最初の 2 つの法則は、漸進性と依存の法則が、特定の科学的または技術的進歩を生み出すために組み合わせる必要のある特定の理論、事実、または技術が利用可能になるまでは、特定の科学的または技術的進歩が不可能であることを暗示しているため、3 番目の法則の帰結と見なすことができます。

技術（発見を実際の問題に適用すること）は、経済学者ロバート・J・ゴードンが「特別な世紀」と名付けた1970年までの期間に、顕著な加速を見せた。ゴードンによれば、そのころには、衛生、電気、機械化農業、高速道路、航空旅行、通信など、現代生活の主要技術はすべて整っていた。21世紀を代表する技術はiPhoneである。一方、自動運転車、空飛ぶ車、拡張現実メガネ、遺伝子治療、核融合など、大々的に宣伝されている潜在的主要技術の長いリストは、プロトタイプ段階のままである。21世紀の緊急目標は、手頃な価格のゼロエミッション技術やマイナスエミッション技術を開発することで、前回の大規模な技術ブームの影響の一部を解消することだとゴードンは書いている。^[108]

テクノロジーとは、商品やサービスの生産、または科学的調査などの目的の達成に使用されるテクニック、スキル、方法、プロセスの総体です。逆説的に、そのように考えられたテクノロジーは、目的自体よりも優先されることがあり、場合によっては目的に悪影響を与えることもあります。ローラ・グレゴとデビッド・ライトは、2019年にサイエンティフィック・アメリカン誌に寄稿し、「現在の米国のミサイル防衛計画は、主にテクノロジー、政治、恐怖によって推進されています。ミサイル防衛では、核兵器に対する脆弱性から逃れることはできません。むしろ、大規模な開発は、核兵器のさらなる削減を阻止し、潜在的に新たな配備を促進することで、核リスクの削減に向けた実際の措置を講じることを妨げるでしょう」と述べています。^[109]

イェール大学の物理学者で天文学者のプリヤムバダ・ナタラジャンは、1846年にアーバン・ル・ヴェリエとジョン・カウチ・アダムスがほぼ同時に海王星を発見したこと（1612年にガリレオ・ガリレイなど他の天文学者も無意識のうちにこの惑星を観測していた）について執筆し、次のようにコメントしている。

このエピソードは、科学が冷静で中立的、客観的な取り組みではなく、むしろアイデアと個人の野心の激しい衝突が偶然の幸運と結びついて新しい発見を推進するものであることを証明する多くの事例の1つにすぎません。^[110]

実用的な問題は、一部の人々が仕事の分野で並外れた成果を上げることを可能にする特性と、そのような創造性をどのように育むことができるかということです。イノベーション戦略を研究するメリッサ・シリングは、自然科学や技術分野における8人の主要なイノベーターに共通する特性を特定しました：ベンジャミン・フランクリン（1706–1790）、トーマス・エジソン（1847–1931）、ニコラ・テスラ（1856–1943）、マリア・スクウォドフスカ・キュリー（1867–1934）、ディーン・ケイメン（1951年生まれ）、スティーブ・ジョブズ（1955–2011）、アルバート・アインシュタイン（1879–1955）、イーロン・マスク（1971年生まれ）。^[111]

シリングは、他の分野ではなく自然科学と技術の革新者を選んだ。それは、例えば芸術や音楽よりも自然科学と技術への重要な貢献について合意がはるかに多かったからである。^{[112]さらに、彼女は対象を}複数の革新に関連する個人に限定した。「個人が単一の主要な発明にのみ関連している場合、その発明が発明者の個人的な特徴によって引き起こされたのか、それとも単に適切な場所に適切なタイミングでいたからなのかを知ることははるかに困難です。」^[113]

8人は全員非常に頭が良かったが、「それだけでは連続的に画期的な革新者になるには十分ではない」。^[111]これらの革新者のほとんどは、非常に高いレベルの社会的分離、つまり孤立を示していた（注目すべき例外はベンジャミン・フランクリン）。^[114]「彼らの孤立は、支配的な考えや規範にさらされることが少なく、帰属意識がなかったため、支配的な考えや規範にさらされても、それを採用する傾向が低いことがよくあった」。^[115]彼らは幼い頃から、障害を克服する能力、つまり心理学で「自己効力感」と呼ばれるものに強い信念を示していた。^[115]

「[シリングは、彼らのほとんどが]理想主義に突き動かされていたと書いている。それは、彼ら自身の快適さ、評判、家族よりも重要な上位の目標だった。ニコラ・テスラは、無制限のフリーエネルギーによって人類を労働から解放し、グローバルな通信によって国際平和を達成したいと考えていた。イーロン・マスクは、世界のエネルギー問題を解決し、火星を植民地化したいと考えている。ベンジャミン・フランクリンは、平等主義、寛容、勤勉、節制、慈善の理想を通じて、より大きな社会的調和と生産性を追求していた。マリー・キュリーは、ロシア帝国の支配下にあったポーランドは、女性を含むすべてのポーランド人が教育と技術の進歩を追求することによってのみ維持できるというポーランド実証主義の主張に触発されていた。」^[116]

イノベーターの多くは、仕事に非常にやりがいを感じていたため、懸命に疲れを知らずに働いていました。中には、達成欲求が非常に高かった人もいました。また、仕事は自己目的的、つまり仕事自体にやりがいを感じていた人も多かったようです。 ^[117]画期的なイノベーターの驚くほど多くの部分が独学派、つまり独学の人であり、教室内よりも教室外ではるかに優れた成果を上げていました。^[118]

「ほとんどすべての画期的なイノベーションは、珍しいアイデアや常識を破る信念から始まる」とシリングは書いている。「しかし、創造的なアイデアだけでは十分ではない。多くの人が創造的なアイデアを持っており、素晴らしいアイデアさえ持っている。しかし、通常、私たちにはそれらのアイデアを実行するための時間、知識、資金、または動機が不足している。」独創的なアイデアを実行するために他の人の助けを得ることは一般的に難しい。なぜなら、アイデアは最初は他の人が理解し、評価するのが難しいことが多いからだ。したがって、シリングの画期的なイノベーターはそれぞれ並外れた努力と粘り強さを示した。^[119]それでも、シリングは「適切な場所に適切なタイミングでいることは依然として重要だった」と書いている。^[120]

スイスの植物学者シモン・シュヴェンデナーが1860年代に地衣類が菌類と藻類の共生関係にあることを発見したとき、彼の発見は当初科学界から抵抗に遭った。菌類は自分で食物を作ることができないが、地衣類の構造を提供し、藻類は光合成によって食物を生産するという発見の後、一部の地衣類ではシアノバクテリアが食物を提供していることがわかり、また、いくつかの地衣類種には菌類に加えて藻類とシアノバクテリアの両方が含まれている。 ^[121]

独学で博物学者になったトレバー・ゴワードは、科学以前の時代の人々が行っていたこと、つまり自然の中に出て注意深く観察することで、地衣類の研究、そしておそらくすべての生命体の研究におけるパラダイムシフトの創出に貢献した。ゴワードは科学の学位を持っていないため、また彼の過激なアイデアのいくつかは厳密なデータに裏付けられていないため、地衣類に関する彼の論文はほとんどの研究者に無視された。^[122]

ゴワード氏が、当時高校教育を受けていなかったトビー・スプリビル氏に地衣類学に関する自身の考えを語ったとき、「彼は私が妄想していると言った」とゴワード氏は回想する。最終的にスプリビル氏は高校卒業資格試験に合格し、オーストリアのグラーツ大学で地衣類学の博士号を取得し、アルバータ大学で共生生態学と進化学の助教授となった。2016年7月、スプリビル氏と共著者らは、多くの地衣類に第2の菌類が含まれていることを明らかにする画期的な論文をサイエンス誌に発表した。

スプリビルは、ゴワードが「私の考え方に多大な影響を与えた」と評価している。「[彼のエッセイ]は、私に[型破りな方法で]地衣類について考える許可を与え、共著者とともにブリオリアで解明したパターンを自由に見ることができました。」それでも、「最も困難だったことの1つは、150年間の文献が地衣類の共生に複数の菌類のパートナーがいるという理論的な可能性を完全に見逃していたかもしれないという考えに、自分自身でオープンな心を持つようにしたことでした。」スプリビルは、学界が他者が重要だと確立したものの規範に重点を置くことは、本質的に制限的であると述べている。^[123]

これまでの研究では、知能が高いほど様々な分野で優れたリーダーになれるとされていたが、その後の研究では、ある時点からIQが高いことは有害とみなされる可能性があることが示唆されている。^[124]数十年前、心理学者のディーン・サイモントン氏は、優れたリーダーの言葉は人々には理解できない可能性があり、彼らの解決策は実行が複雑になる可能性があり、フォロワーは彼らに共感しにくいかもしれないと示唆した。ついに、2017年7月の応用心理学ジャーナルで、彼と2人の同僚は、この仮説の実際のテストの結果を発表した。^{[124] [125]}

研究対象は、銀行、小売、テクノロジーの分野を含む 30 か国の 379 人の男性と女性のビジネスリーダーです。マネージャーたちは IQ テストを受けました。これは多くの分野でパフォーマンスを予測する不完全ではあるものの、強力な指標です。各マネージャーは、平均 8 人の同僚からリーダーシップのスタイルと有効性について評価されました。IQ は、リーダーシップの有効性、戦略形成、ビジョン、およびその他のいくつかの特性の評価と、ある程度までは正の相関関係がありました。評価は、オフィス ワーカーの約 80% よりも高い IQ 約 120 でピークに達しました。それを超えると、評価は低下しました。研究者は、特定の職場文化で技術的スキルと社会的スキルのどちらがより重視されるかによって、さまざまな分野で理想的な IQ はより高くなったり低くなったりする可能性があると示唆しました。^[124]

この研究には関わっていない心理学者のポール・サケットは、「私にとって、この研究の正しい解釈は、高IQのリーダーがフォロワーの認識を低くする行動を理解する必要性を強調しているということだろう。『高IQのリーダーを雇ってはいけない』というのは間違った解釈だろう」とコメントしている。 ^[124]この研究の筆頭著者である心理学者のジョン・アントナキスは、リーダーは知性を活用して、他者を説得し、刺激する創造的な比喩を生み出すべきだと示唆している。「賢い人が自分の知性を適切に示しながら人々とつながる唯一の方法は、カリスマ的な話し方をすることだと私は思う」とアントナキスは言う。^[124]

学術的な専門化は、個別の分野に努力を集中させることで、科学技術に大きな利益をもたらします。しかし、専門化が過度に狭いと、従来の分野間の生産的なコラボレーションの障害となる可能性があります。

2017年、マンハッタンで、著名な数学者であり、世界最大級のヘッジファンドの創設者でもあるジェームズ・ハリス・シモンズ氏が、非営利企業であるフラットアイアン研究所を設立しました。同研究所の目標は、自身のヘッジファンドの分析戦略を、知識の拡大と人類の支援を目的としたプロジェクトに適用することです。^[126]彼は、天体物理学、生物学、量子物理学の研究のための計算部門、^[127]と、地質学、海洋学、大気科学、生物学、気候学を結びつける気候モデリングのための学際的な部門を設立しました。 ^[128]

後者のフラットアイアン研究所の4番目の部門は、カリフォルニア工科大学の「生物地球科学者」であるジョン・グロッツィンガーが2017年に研究所の指導者に気候モデリングの課題を説明したプレゼンテーションに触発されたものである。グロッツィンガーは歴史的気候変動、具体的にはほぼすべての種が絶滅したペルム紀の大絶滅の原因を専門家としていた。この大変動を適切に評価するには、岩石記録と海洋の組成の両方を理解する必要があったが、地質学者は物理海洋学者とあまり交流していなかった。グロッツィンガー自身の最高のコラボレーションは、海洋学者との偶然の昼食から生まれたものだった。気候モデリングは本質的に難しい問題であり、学界の構造的な部門によってさらに困難になっていた。「すべてを1つの傘の下に収めることができれば... [はるかに早く]大きな進歩につながる可能性があります。」シモンズと彼のチームはグロッツィンガーのプレゼンテーションに説得力を感じ、フラットアイアン研究所は4番目で最後の計算部門を設立することを決定した。^[128]

社会学者ハリエット・ザッカーマンは、1977年にアメリカの自然科学ノーベル賞受賞者について研究した際、1972年までにアメリカで受賞に値する研究を行った92人の受賞者のうち、半数以上（48人）が、先輩ノーベル賞受賞者の下で学生、博士研究員、またはジュニア協力者として働いていたという事実に衝撃を受けた。さらに、これら48人の将来の受賞者は、合計71人の受賞者の師匠の下で働いていた。^{[129] [o]}

社会の粘性により、すべての有能な新人科学者が科学的思考の最も生産的な中心地にアクセスできるようになるわけではない。それでも、ザッカーマンは次のように書いている。「ある程度、有望な学生は一緒に働く師匠を選ぶことができ、師匠は研究のために現れる学生の仲間の中から選ぶことができる。この双方向の同類選択のプロセスは、科学の超エリート層の間で顕著に働いている。そのエリート層の現メンバーと将来のメンバーは、科学者の両親を選び、それによって科学者の祖先を選ぶ。それは後に科学者の子孫を選び、それによって科学者の子孫を選ぶのと同じである。」^[131]

ズッカーマンは次のように書いている。「エリート弟子からエリート師匠へと続く系譜は、彼ら自身もエリート弟子だったというように、科学の歴史をはるか昔に遡ることが多い。1900年、アルフレッド・ノーベルの遺言により、現在の国際科学アカデミーが発足する以前である。エリート師匠と弟子の長い歴史の連鎖の一例として、ドイツ生まれのイギリス人受賞者ハンス・クレブス（1953年）を考えてみよう。彼は、1931年受賞者の師匠オットー・ワールブルクを通じて、科学の系譜を辿ることができる。ワールブルクは、1902年に50歳で賞を受賞したエミール・フィッシャー（ 1852年 - 1919年）に師事していたが、その3年後の1905年、彼の師匠アドルフ・フォン・バイヤーが同賞を受賞している。フォン・バイヤー（1835–1917年）、70歳。この4人のノーベル賞受賞者の師弟関係には、ノーベル賞受賞以前の先祖がいる。バイヤーはフリードリヒ・アウグスト・ケクレ（1829–1896年）の弟子だった。ケクレは、有機化学に革命をもたらした構造式のアイディアと、夢の中でベンゼンの環構造を思いついたというよく知られた逸話（1865年）で最もよく知られている。ケクレ自身は、偉大な有機化学者ユストゥス・フォン・リービッヒ（1803–1873年）に師事していた。リービッヒはソルボンヌ大学でジョゼフ・ルイ・ゲイ＝リュサック（1778–1850年）に師事し、ゲイ＝リュサック自身もかつてクロード・ルイ・ベルトレ（1748–1822年）に弟子入りしていた。ベルトレの多くの組織的および認知的業績の中には、エコール・ポリテクニークの設立に尽力したこと、エジプトでナポレオンの科学顧問を務めたこと、そしてここでの目的にとってより重要なのは、 [アントワーヌ]ラボアジエ[1743–1794]と協力して化学命名法の標準システムを改訂したことなどがある。」^[132]

社会学者のマイケル・P・ファレルは、親密な創造的グループを研究し、次のように書いている。「新しいビジョンの基礎となる繊細な洞察のほとんどは、グループ全体が一緒にいたときやメンバーが単独で作業したときではなく、ペアで協力し、互いに反応したときに現れた。」^[133] ジャック・モノとともに遺伝子調節の研究を先駆的に進めたフランソワ・ジャコブは、20世紀半ばまでに分子生物学の研究のほとんどが2人組で行われていたと指摘している。「理論を考え出し、モデルを構築するには、2人の方が1人よりも優れています」とジャコブは書いている。「2つの頭脳が問題に取り組んでいると、アイデアはより濃く、より速く飛び交います。アイデアはパートナーからパートナーへと跳ね返されます...そしてその過程で、幻想はより早く芽を摘まれます。」2018年現在、過去35年間で、ノーベル生理学・医学賞の約半分は科学者のパートナーシップに贈られています。^[134]ジェームズ・サマーズは、グーグルのトップソフトウェアエンジニアであるジェフ・ディーン氏とサンジェイ・ゲマワット氏の間の注目すべきパートナーシップについて説明しています。^[135]

二人のコラボレーションは、自然科学やテクノロジー以外の創造的な取り組みでも目立っています。例としては、クロード・モネとピエール＝オーギュスト・ルノワールが1869年に共同で印象派を創作したこと、パブロ・ピカソとジョルジュ・ブラックが6年かけて共同でキュビズムを創作したこと、ジョン・レノンとポール・マッカートニーがビートルズの曲でコラボレーションしたことなどが挙げられます。ジェームズ・サマーズは「誰もが創造的な行き詰まりに陥りますが、二人が同時にそうなることはめったにありません」と書いています。^[136]

同じことを、遺伝物質であるDNAの構造を共同で発見した有名な科学者コンビ、フランシス・クリックとジェームズ・ワトソンの一人であるフランシス・クリックも指摘している。ジェームズ・ワトソンに関するPBSテレビのドキュメンタリーの最後にあるビデオクリップで、クリックはワトソンに、彼らの共同作業が発見にとって非常に重要だったと説明している。なぜなら、どちらかが間違っていた場合、もう一方がそれを正してくれたからだ。^[137]

「ビッグサイエンス」と呼ばれるものは、世界初の核兵器を開発したアメリカの第二次世界大戦中の マンハッタン計画から生まれた。それ以来、ビッグサイエンスは巨大な粒子加速器を必要とする物理学と関連づけられてきた。生物学では、ビッグサイエンスは1990年にヒトDNAの配列を決定するヒトゲノム計画で始まった。2013年に米国がBRAINイニシアチブを発表し、欧州連合がヒューマンブレインプロジェクトを発表したことで、神経科学はビッグサイエンスの領域となった。イスラエル、カナダ、オーストラリア、ニュージーランド、日本、中国でも、新たな主要な脳研究イニシアチブが発表された。^[138]

以前の成功したビッグサイエンスプロジェクトは、政治家、マスメディア、そして一般大衆にビッグサイエンスプログラムを時には無批判に好意的に見る習慣を身につけさせた。^[139]

米国のBRAINイニシアチブは、精神疾患の蔓延とコストに対する懸念と、オプトジェネティクスなどの新しい脳操作技術への期待から生まれました。^[140]初期のいくつかの失敗の後、米国国立精神衛生研究所は国の脳科学者にBRAINイニシアチブの定義を任せ、これは脳をよりよく監視、測定、シミュレーションするための新しい技術ツールを開発するための野心的な学際的なプログラムにつながりました。研究における競争は、国立精神衛生研究所のピアレビュープロセスによって保証されました。^[139]

欧州連合では、欧州委員会のヒューマン・ブレイン・プロジェクトは、政治的および経済的配慮により、神経回路のコンピューター・モデリングを主とする同プロジェクトの当初の科学プログラムの実現可能性に関する疑問が曖昧になったため、困難なスタートを切った。4年前の2009年、欧州連合はコンピューター技術やその他の技術で米国にさらに遅れをとることを恐れ、ビッグサイエンス・プロジェクトの競争を開始しており、ヒューマン・ブレイン・プロジェクトの初期プログラムは、先進技術や新興技術でリードする可能性のある欧州のプログラムにふさわしいと思われた。^[140] 2015年になってようやく、800人以上の欧州の神経科学者が欧州全体の協力をボイコットすると脅した後、ヒューマン・ブレイン・プロジェクトに変更が導入され、当初の政治的および経済的配慮の多くを科学的配慮に置き換えた。^[141]

2019年現在、欧州連合のヒューマン・ブレイン・プロジェクトはその壮大な約束を果たしていない。^[142]

マイクロソフトの元最高技術責任者でマイクロソフト リサーチの創設者であるネイサン ミルボルドは、基礎科学への資金提供を民間部門に任せることはできないと主張し、「政府の資金がなければ、基礎科学は停滞する」と述べている。 ^{[143]彼は、1915 年に発表された}アルバート アインシュタインの一般相対性理論は、彼の脳から突然ひらめいたのではなく、数学者デイヴィッド ヒルベルトとの競争によって最終的に完成に追い込まれ、何年もかけて取り組んだと指摘している。^[143]電球、トランジスタ、DNA、さらにはインターネットなど、ほとんどすべての象徴的な科学的発見や技術的発明の歴史を見ると、画期的な発明をしたとされる有名人は「競争相手のほんの数歩先を進んでいただけ」であることがわかる。一部の作家や選出公職者は、この「並行イノベーション」の現象を利用して、基礎研究への公的資金提供に反対している。彼らは、政府は必要な研究への資金提供を企業に任せるべきだと主張している。^[143]

マイアボルドは、そのような議論は危険なほど間違っていると書いている。政府の支援がなければ、ほとんどの基礎科学研究は決して行われないだろう。「これは、ヒッグス粒子をもたらした研究や、超大質量ブラックホールが天の川銀河の中心にあるという理解、土星の衛星タイタンの表面のメタンの海の発見など、大きな知的利益をもたらしたが利益をもたらさなかった純粋研究に最も明確に当てはまる。企業の研究所はかつてこの種の研究を行っていた。ビッグバンの実験的証拠はAT&Tのベル研究所で発見され、ノーベル賞につながった。今では、そのような時代は終わった。」^[143]

マイアボルドは、材料科学やコンピュータサイエンスなどの応用分野でさえ、「企業は基礎研究が慈善事業の一種であることを理解し、それを避けるようになった」と書いている。ベル研究所の科学者はトランジスタを開発したが、この発明はインテルとマイクロソフトに数十億ドルの利益をもたらした。ゼロックスPARCのエンジニアは現代のグラフィカルユーザーインターフェイスを発明したが、最も利益を上げたのはアップルとマイクロソフトだった。IBMの研究者はハードディスクの容量を増やすために巨大磁気抵抗を利用する方法を開拓したが、すぐにディスクドライブ事業をシーゲイトとウエスタンデジタルに奪われた。^[143]

企業の研究者は、すぐに収益をもたらすイノベーションに焦点を絞らなければならない。そうでなければ、企業の投資家に研究予算を正当化することはできない。「利益を追求する企業が、広範囲にわたる利益をもたらす基礎科学に利他的な資金を提供すると信じている人たちは、世間知らずだ。政府が基礎研究の資金提供を民間に任せれば、ほとんどの科学は急停止するだろう。生き残った研究も、次の大物をライバルに渡すことを恐れて、大部分が秘密裏に行われるだろう。」^[143]

政府の投資は生物学研究の分野でも同様に重要である。ハーバード大学医学部の元教授で、同大学のがんおよびHIV/AIDS研究部門の創設者であるウィリアム・A・ハゼルティン氏によると、 COVID-19パンデミックを制御するための初期の取り組みは、世界中の政府と業界が「 2006年に最初のSARSパンデミックが収束した後、コロナウイルス研究への資金提供を停止し、 MERS（これもコロナウイルスによって引き起こされたアウトブレイク）が制御可能と思われた直後にも資金提供を停止した」ことで妨げられた。 ^[144] [...] SARS-CoV-2（COVID-19パンデミック）にも有効であった可能性のある有望な抗SARS薬とMERS薬の開発は、資金不足のために未完成のまま残された。^[145]ハゼルティン氏は次のように続けている。

HIV危機から、研究パイプラインをすでに確立しておくことが重要であることを学んだ。1950年代、1960年代、1970年代のがん研究が、HIV/エイズ研究の基盤を築いた。その数十年間、政府は国民の懸念に応え、がん研究への連邦資金を大幅に増やした。これらの努力は、 1971年にリチャード・ニクソン大統領の国家がん法案が議会で承認されるという結果に至った。これにより、1980年代にHIVを特定し理解するために必要な科学が構築されたが、もちろん、その成果がもたらされるとは誰も知らなかった。^[145]

1980年代、レーガン政権はエイズについて語ろうとせず、HIV研究に多額の資金を投入することも望んでいませんでした。しかし、俳優のロック・ハドソンがエイズで重病であるというニュースが流れると、1986年度のエイズ研究予算に3億2000万ドルが追加されました。私は、現在[米国]のCOVID-19との戦いを率いている医師、アンソニー・ファウチ氏とともに、議会が資金を提供する初のエイズ研究プログラムを設計するのを手伝いました。 ^[145] [...]

ウイルスと医薬品の研究のためのツールセットは、HIVが発見されてから36年の間に飛躍的に進歩しました。1980年代や1990年代には5年から10年かかっていたことが、今では多くの場合5か月から10か月でできます。どの薬が効果的かを予測するために、化学物質を迅速に特定して合成することができます。クライオ電子顕微鏡を使用してウイルスの構造を調べ、分子間の相互作用を数週間でシミュレートすることができます。これは以前は何年もかかっていたことです。教訓は、抗ウイルス研究への資金提供に関しては決して油断しないことです。以前のウイルスとの戦いで得た分子生物学の進歩がなければ、COVID-19に打ち勝つ望みはなかったでしょう。今回学んだことは、次のパンデミックの際に役立つでしょうが、資金提供を継続する必要があります。^[145]

科学研究への資金提供に関する補足的な視点は、 2017年にマンハッタンに設立された科学者に数学的支援を提供するための計算センターであるフラットアイアン研究所について書いたDTマックスによって提供されています。フラットアイアン研究所は、数学アルゴリズムを使用してウォール街の億万長者になった数学者、ジェームズ・ハリス・シモンズによって設立されました。研究所には、それぞれ天体物理学、生物学、量子物理学に特化した3つの計算部門があり、地質学、海洋学、大気科学、生物学、気候学のインターフェースを含む気候モデリングのための4番目の部門に取り組んでいます。^[128]

フラットアイアン研究所は、科学研究における民間資金による研究の潮流の一環である。米国では、基礎科学は伝統的に大学や政府によって資金提供されてきたが、民間研究所はより迅速かつ集中的に研究を進めることが多い。シリコンバレーが億万長者を輩出し始めた1990年代以降、米国全土に民間研究所が出現した。1997年、ラリー・エリソンは老化の生物学を研究するためにエリソン医療財団を設立した。2003年、ポール・アレンはアレン脳科学研究所を設立した。2010年、エリック・シュミットはシュミット海洋研究所を設立した。^[146]

これらの機関は、より厳格な制度に代わる選択肢を提供することで、多くの良いことをしてきました。しかし、民間財団にも負債があります。裕福な支援者は、資金を個人的な情熱に向ける傾向があります。また、財団は課税されません。財団を支援する資金の多くは、そうでなければ政府に支払われるはずでした。^[146]

スタンフォード大学医学部のジョン・P・A・イオアニディスは、「研究を実施、評価、報告、普及する方法のいくつかが悲惨なほど非効率的であるという証拠が増えています。2014年にランセット誌に掲載された一連の論文では、生物医学研究への投資の85％が無駄になっていると推定されています。他の多くの分野でも同様の問題を抱えています。」と書いています。 ^[147]イオアニディスは、科学研究の効率を損なう科学資金の偏りを特定し、解決策を提案しています。

資金提供が少なすぎる科学者：「[科学研究における]大きな成功は、主に運と努力の結果です。現在、多額の資金を享受している研究者は、必ずしも本物のスーパースターではありません。彼らは単に最もコネに恵まれているだけかもしれません。」解決策：「どの助成金申請に資金を提供するかを決めるために抽選を使用します（おそらく基本的な審査を通過した後）。資金を上級研究者から若い研究者に移します。」^[147]

透明性に対する報酬なし: 「多くの科学的プロトコル、分析方法、計算プロセス、データは不透明です。多くのトップレベルの研究結果は再現できません。これは、心理学のトップ3論文のうち2つ、実験経済学のトップ3論文のうち1つ、新しい癌治療薬のターゲットを特定するトップ論文の75％以上がこれに該当します。科学者は技術を共有しても報酬を受けていません。」解決策: 「透明性、オープン性、共有を可能にするためのより良いインフラストラクチャを構築します。透明性を資金提供の前提条件にします。透明性の擁護者を優先的に雇用、昇進、または終身雇用します。」^[147]

複製の奨励なし：複製は科学的手法に不可欠です。しかし、新しい発見を生み出すプレッシャーの下では、研究者は以前の研究結果を再現しようとする動機がほとんどなく、むしろ逆効果になる傾向があります。解決策： 「資金提供機関は複製研究に資金を支払わなければなりません。科学者の進歩は、発見だけでなく、複製の実績にも基づくべきです。」^[147]

若手研究者への資金提供がない：「ヴェルナー・ハイゼンベルク、アルバート・アインシュタイン、ポール・ディラック、ヴォルフガング・パウリは、20代半ばで最大の貢献を果たした。」しかし、初めて多額の助成金を受け取る生物医学研究者の平均年齢は46歳である。米国の教授の平均年齢は55歳である。解決策：「資金の大部分を若手研究者に割り当てなければならない。大学は、若手研究者をもっと雇用することで、教員の高齢化の傾向を変えるよう努めるべきである。」^[147]

偏った資金源：「米国における研究開発の資金のほとんどは政府からではなく、民間の営利目的の資金源から提供されており、避けられない利益相反とスポンサーに有利な結果を出すプレッシャーが生じている。」解決策：「明白な利益相反のある資金提供を制限または禁止する。ジャーナルはそのような利益相反のある研究を受け入れるべきではない。目立たない利益相反については、少なくとも透明性と徹底した開示を確保する。」^{[148] [p]}

間違った分野への資金提供：「資金が潤沢な分野は、より多くの科学者を惹きつけ、それによってロビー活動の範囲が広がり、悪循環を助長する。一部の定着した分野は、明らかに成果が限られていたり、修正不可能な欠陥があったりするにもかかわらず、莫大な資金を吸収している。」解決策：「潤沢な資金が投入されている分野については、成果の独立した公平な評価が必要である。新しい分野やリスクの高い分野には、より多くの資金を割り当てる必要がある。研究者は、現在は1つの分野に集中するように奨励されているが、分野を変更することを奨励されるべきである。」^[148]

支出が不十分: 米国の軍事予算 (8,860 億ドル) は、国立衛生研究所(370 億ドル) の予算の 24 倍である。「科学への投資は社会全体に利益をもたらすが、善意の科学者が不可能なことを約束して人々を説得しようとすると、事態が悪化することが多い。たとえば、すべてのがんやアルツハイマー病を速やかに撲滅するなどである。」解決策: 「科学のプロセスを明確にし、科学資金がどのように使われているかを伝える必要がある。大きな成果を上げるのに必要な科学者の数も含め...。科学の運営方法を改善するために努力していることを示すことができれば、科学の説得力も高まるだろう。」^[148]

多額の出費を報いる: 「雇用、昇進、終身在職権の決定は、主に研究者が高額の資金を確保する能力にかかっています。しかし、プロジェクトの費用は必ずしもその重要性と相関しているわけではありません。このような報酬構造は、主に政治的に賢明で、資金を吸収する方法を知っている管理者を選出します。」解決策: 「私たちは、資金の確保ではなく、高品質の研究、再現性、社会的価値に対して科学者に報いるべきです。優れた研究は、保護された時間以外にほとんどまたは全く資金がなくても行うことができます。機関は、この時間を提供し、多額のお金を無駄にすることなく素晴らしい研究ができる科学者を尊重すべきです。」^[148]

リスクの高いアイデアには資金提供しない: 「納税者のお金が『有効に使われる』ようにというプレッシャーから、政府の資金提供者は、リスクの高いプロジェクトの方が重要だが確実性が低い進歩につながる可能性があったとしても、最も良い結果をもたらす可能性のあるプロジェクトを支援する。産業界もリスクの高いプロジェクトへの投資を避ける...イノベーションを予測することは、不可能ではないにしても、極めて難しい...」 解決策: 「プロジェクトではなく優秀な科学者に資金を提供し、彼らが適切と考える研究の道を追求する自由を与える。ハワード・ヒューズ医学研究所などの一部の機関は、すでにこのモデルを成功裏に使用している。」 科学は累積的な投資であり、どのプロジェクトが成功するかを事前に知ることは誰にもできないこと、成功は単一の実験や結果ではなく、全体的なアジェンダに基づいて判断されなければならないことを、一般の人々や政策立案者に伝える必要がある。^[148]

良質なデータの欠如：「どの科学的実践が最も効果的であるかについての証拠は比較的限られています。科学を最も効果的に実行、評価、レビュー、普及、報奨する方法を理解するために、研究に関するさらなる研究（「メタ研究」）が必要です。」解決策：「最高の科学を得る方法と、最高の科学者を選び、報奨する方法の研究に投資すべきです。」^[148]

ハーバード大学の科学史教授であるナオミ・オレスケスは、科学者の背景における多様性の望ましさについて書いています。

科学の歴史には、女性蔑視、偏見、偏向があふれている。何世紀にもわたり、生物学者は女性の劣等性という誤った理論を広め、科学機関は女性の参加を禁じるのが通例だった。科学史家マーガレット・ロシターは、19世紀半ばに女性科学者が、男性同僚が自分の研究を認めてくれないことを補うために、独自の科学団体を創設した経緯を記録している。シャロン・バーチ・マクグレインは、男性同僚と共同研究した研究でノーベル賞を受賞すべきだった女性たち、あるいはもっとひどいことに、男性同僚に盗まれた女性たちの話を1冊の本にまとめた。人種的偏見は、少なくともジェンダー的偏見と同じくらい有害である。結局のところ、人種という概念を、単に記述的であるだけでなく階層的でもある生物学的カテゴリーとして体系化したのは科学者たちだったのだ。^[150]

[...] [認知科学は、人間が偏見、誤解、動機づけられた推論、その他の知的落とし穴に陥りやすいことを示しています。推論は遅くて難しいため、私たちはヒューリスティックに頼ります。これは、多くの場合はうまくいくが、時には見事に失敗する知的近道です。（一般的に男性は女性よりも数学が得意だと信じることは、うんざりする例の1つです。）[...] ^[150]

[...] 科学は集団的な努力であり、科学コミュニティが多様であるときに最もうまく機能します。[異質な]コミュニティは、同質のコミュニティよりも盲点を特定して修正できる可能性が高くなります。科学はそれ自体を修正しません。科学者は批判的な質問を通じてお互いを修正します。そしてそれは、外部世界に関する主張だけでなく、[科学者の]独自の実践とプロセスに関する主張も喜んで質問することを意味します。^[150]

医学研究の推進に尽力するラスカー財団のクレア・ポメロイ会長は、女性科学者が職業上の昇進において依然として差別を受けていると指摘している。 ^[151]

米国の生命科学分野で女性に授与される博士号の割合は、 1969年から2009年の間に15パーセントから52パーセントに増加したが、2009年の生物学関連分野では、助教授の3分の1、教授の5分の1未満が女性であった。医学部の常任学部長に占める女性の割合はわずか15パーセント、医学部の学部長に占める女性の割合はわずか16パーセントである。^[151]

問題は、多くの女性が士気をくじかれ疎外されていると感じている無意識の偏見の文化です。ある研究では、理科の教員に、2人の応募者の名前と性別を入れ替えた同一の履歴書が渡されました。男性教員も女性教員も、男性応募者の方が有能であると判断し、より高い給与を提示しました。^[151]

無意識の偏見は、女性科学者に対する「マイクロアサルト」としても現れます。それは、何年にもわたって蓄積され、自信と野心を蝕む、取るに足らない性差別的なジョークや侮辱です。クレア・ポメロイは次のように書いています。「研究室グループで唯一の女性が記録係の役割を果たすと想定されるたびに、会議のセッションの合間に男性用トイレで研究計画が確定するたびに、女性が全体講演の後に仕事の話をするためにビールを飲みに行くよう誘われないたびに、ダメージは強化されます。」^[151]

「女性科学者のグループに話すとき、私はよく、会議で自分たちが提案したものの無視され、数分後に同じことをした男性が賞賛され支持された経験があるかと尋ねます。そのたびに、聴衆の女性の大半が手を挙げます。マイクロアサルトは、高校の理科教師、大学の指導者、大学の学部長、権威ある賞を受賞した科学界のエリートなど、次世代の科学者を鼓舞し支援すべき人々から来ると、特にダメージが大きくなります。」^[151]

セクシャルハラスメントは、軍隊を除く他のどの社会部門よりも学術界で蔓延しています。2018年6月に米国科学・工学・医学アカデミーが発表した報告書では、セクシャルハラスメントは個人を傷つけ、科学的な才能を減少させ、最終的には科学の完全性を損なうと述べられています。^[152]

報告書を作成した委員会の共同議長であるポーラ・ジョンソンは、科学におけるセクハラを防止するためのいくつかの対策について述べている。その一つは、研修生の個別指導をグループ指導に置き換え、指導関係を研修生の指導者への経済的依存から切り離すことである。もう一つの方法は、ハラスメント事件に関連して秘密保持契約の使用を禁止することである。 ^[152]

いくつかの高等教育機関で採用されている、 Callistoと呼ばれるセクハラ報告の斬新なアプローチでは、被害を受けた人がセクハラの経験を日付付きで記録することができ、実際に正式に報告する必要はありません。このプログラムにより、同じ人物からのハラスメントの経験を他の人が記録しているかどうかを確認したり、匿名で情報を共有したりすることができます。^[152]

心理学者のアンドレイ・シンピアンと哲学教授のサラ・ジェーン・レスリーは、アメリカ人女性やアフリカ系アメリカ人が、天才性を誤って重視することによって、特定の学術分野への進出を微妙に思いとどまらせられることが多い理由を説明する理論を提唱した。^[153]シンピアンとレスリーは、それぞれの分野が本質的には似ているものの、成功に何が重要かについては異なる見解を持っていることに気付いた。心理学者以上に、哲学者はある種の人物、つまり並外れた頭脳を持つ「聡明なスーパースター」を高く評価する。心理学者は、心理学の第一人者たちが努力と経験を通じてその地位を獲得したと信じる傾向がある。^[154] 2015年には、哲学の博士号を授与された人のうち女性が占める割合は30%未満であった。アフリカ系アメリカ人は哲学の博士号取得者のわずか1％を占める。一方、心理学は女性（2015年の心理学博士号取得者の72％）とアフリカ系アメリカ人（心理学博士号取得者の6％）を集めることに成功している。^[155]

こうした差異に関する初期の洞察は、心理学者キャロル・ドウェックの研究によってシンピアンとレスリーに提供された。彼女と彼女の同僚は、能力についての人の信念がその人の最終的な成功に大きく影響することを示した。才能を安定した特性とみなす人は、「この才能を誇示」し、間違いを避けるように動機づけられる。対照的に、「成長マインドセット」を採用する人は、自分の現在の能力を未完成とみなす。そのような人にとって、間違いは非難ではなく、どのスキルを改善する必要があるかを強調する貴重なシグナルである。^[156]シンピアンとレスリーとその協力者は、さまざまな学術分野における「天才」に関する態度と間違いを犯すことが許されないことに関する態度が、アメリカ人女性とアフリカ系アメリカ人にとってそれらの分野の相対的な魅力を説明する可能性があるという仮説を検証した。彼らは、幅広い分野の学術専門家に連絡を取り、その分野で成功するには何らかの優れた知的才能が必要だと思うかどうかを尋ねました。30の分野の約2,000人の学者から得られた回答は、シンピアンとレスリーが予想したとおり、博士号取得者の分布と一致しました。つまり、才能に価値を置く分野では、女性とアフリカ系アメリカ人の博士号取得者が少ないのです。たとえば、心理学における女性とアフリカ系アメリカ人の博士号取得者の割合は、哲学、数学、物理学の同様の割合よりも高かったのです。^[157]

さらに調査を進めると、非学術的な人々も、どの分野で才能が求められるかについて同様の考えを持っていることがわかった。家庭や学校でこうした考えに触れると、ステレオタイプ化された集団に属する若者は、自然科学や工学などの特定の職業に就くことを思いとどまる可能性がある。これを調査するため、シンピアンとレスリーは、5、6、7歳の男女数百人に、「本当に本当に頭がいい」（つまり「優秀」）ことを自分の性別と関連付けているかどうかを測る質問をした。2017年1月にScience 誌に発表された結果は、性別ステレオタイプの早期獲得に関する科学文献と一致していた。5歳の男女の自己評価に違いは見られなかったが、6歳になると、女の子は「女の子が本当に本当に頭がいい」と考える可能性が低くなった。次に、著者らは、5、6、7歳の別のグループに、著者らが「本当に本当に頭がいい子ども向け」と表現する、なじみのないゲームのようなアクティビティを紹介した。各年齢における男女のこれらの活動への関心を比較すると、5歳では性差は見られなかったが、6歳と7歳では男子の関心が有意に高かった。まさにこの年齢はステレオタイプが現れる年齢である。^[158]

シンピアンとレスリーは、「現在の社会的な固定観念を考えると、[学業の成功には]天才や聡明さが唯一必要であるかのように描写するメッセージは、固定観念化されたグループの才能あるメンバーを不必要に落胆させる可能性がある」と結論付けている。^[158]

1980年のPBSテレビのコスモスシリーズの制作者で、天文学者で科学の普及活動家でもあるカール・セーガンは、人気が高まったせいで科学者仲間から嘲笑されるようになり、1960年代にはハーバード大学の終身在職権を得られず、 1990年代には米国科学アカデミーの会員資格も得られなかった。同名の「セーガン効果」は今も続いている。科学者たちは集団として、すでに地位を確立した上級研究者でない限り、個々の研究者が一般の人々と関わることを今でも控えている。^{[159] [160]}

セーガン効果の作用により、遺伝子工学、気候変動、代替エネルギーなど、複雑な問題について十分な情報に基づいた決定を下すために必要な幅広い専門知識が社会から奪われる。科学者の声が減るということは、反科学や疑似科学的な議論に対抗する議論も減ることを意味する。セーガン効果はまた、科学は年配の白人男性（上級職を独占）の領域であるという誤った印象を与え、女性や少数派が科学のキャリアを検討することを思いとどまらせる傾向がある。^[159]

セーガン効果の持続性には、いくつかの要因が寄与している。17世紀の科学革命の絶頂期には、多くの研究者が物理学と数学に専念し、結婚しなかったアイザック・ニュートンの例に倣った。これらの科学者は、より日常的な関心事に惑わされない、真実の純粋な探求者と見なされていた。同様に、今日では、趣味を持つことや公開討論に参加することなど、科学者を研究から遠ざけるものはすべて、研究者としての信頼性を損なう可能性がある。^[161]

サガン効果が持続するもう​​一つのより平凡な要因は、職業上の嫉妬であるかもしれない。^[161]

しかし、社会の他の人々と関わることが科学者のキャリアにとってそれほど危険ではなくなってきている兆候もあるようだ。今では多くの人がソーシャルメディアのアカウントを持っているので、科学者が公人になることは以前ほど珍しいことではない。さらに、伝統的な資金源が停滞するにつれて、公になることは新しい、型破りな資金の流れにつながることもある。エモリー大学やマサチューセッツ工科大学などのいくつかの機関は、研究、教育、管理という伝統的な役割に加えて、学術活動の領域としてアウトリーチを評価し始めたかもしれない。連邦政府の資金提供機関の中で例外的に、国立科学財団は現在、公式に普及を推奨している。^{[162] [160]}

感染症のように、学術界のアイデアは伝染する。しかし、なぜ一部のアイデアは広く普及する一方で、同等に優れたアイデアが比較的無名のままなのかは不明だった。コンピューター科学者のチームは、疫学モデルを使用して、アイデアが学術機関から別の学術機関にどのように移動するかをシミュレートした。2018年10月に発表されたモデルに基づく調査結果によると、名門機関で生まれたアイデアは、それほど有名ではない場所から生まれた同等に優れたアイデアよりも大きな「流行」を引き起こすことがわかった。この調査結果は、科学のやり方の大きな弱点を明らかにしている。優れたアイデアを持つ高度な訓練を受けた人々の多くは、最も名門の機関でポストを得ることができず、それほど名門ではない場所の労働者が発表した多くの優れた研究は、他の科学者や学者が注意を払っていないために見過ごされている。^[163]

ナオミ・オレスケスは、公立大学を軽視してアイビーリーグの大学を優先することの別の欠点について次のように述べている。 「1970 年代には、ほとんどの仕事に大学の学位は必要なかった。今日では、高給の仕事のほとんどすべてに学位が必要だ。人工知能の台頭と、低技能および非熟練の仕事の海外へのアウトソーシングが続く中で、この傾向はおそらく加速するだろう。機会の平等を重視する人は、ハーバード大学やその他の非常に選抜性の高い私立学校に入学できる幸運な少数の人々にあまり注意を払うのではなく、公立教育にもっと注意を払うべきだ。なぜなら、ほとんどのアメリカ人にとって、機会への道は公立学校を通っているからだ。」^[164]

一部の国民がワクチン接種や気候変動の現実を受け入れることに抵抗を示すのは、政府に対する数十年にわたる党派的な攻撃が政府の科学、ひいては科学全般に対する不信感につながったことに一部起因している可能性がある。^[165]

多くの科学者は、信頼性を失うことを恐れて、公共政策の議論に参加することを嫌がってきた。彼らは、論争の的となっている問題についての公共の議論に参加すると、偏っていると見られ、党派的であると軽視されるのではないかと心配している。しかし、研究によると、ほとんどの人は、自分の専門分野内の問題について科学者の話を聞きたいと思っている。また、研究は、科学者が自分の分野内では安心して政策アドバイスを提供できることを示唆している。「オゾンの話は、その好例です。危険な穴の原因と、それを解決するには何をすべきかについて、オゾン科学者ほどよく知っている人はいなかったのです」とナオミ・オレスケスは書いている。^[166]

しかし、オレスクスは、科学者が専門用語を頻繁に使用することが、一般の人々に「嫌悪感を抱かせる」要因であると指摘している。それは、一般の人々に誤解されやすい、あるいは理解できない表現である。^[165]

気候学の用語では、「正のフィードバック」とは、氷とアルベドのフィードバックのような増幅フィードバック ループを指します。(「アルベド」は、別の専門用語で、単に「反射率」を意味します。) 問題の正のループは、地球温暖化によって北極の氷が溶け、より暗く太陽の暖かい光線をあまり反射しない水が露出し、さらに温暖化が進み、さらに氷が溶ける… というように続くときに発生します。気候学では、このような正のフィードバックは悪いことですが、ほとんどの素人にとっては、「上司から賞賛を受けるなど、安心できるイメージを思い起こさせます。」^[165]

天文学者が「金属」と言うとき、彼らはヘリウムより重い元素、つまり酸素や窒素を意味しますが、この用法は一般人だけでなく化学者にとっても非常に混乱を招きます。[天文学者にとって] [北斗七星は星座ではありません[...] それは「星座」です [...] AIには機械「知能」がありますが、これは知能ではなく「機械の能力」に近いものです。生態学には「生態系サービス」がありますが、これは石油流出を浄化する企業を指すと考えるのが妥当かもしれませんが、これは [実際には]自然界が私たちにもたらすすべての良いことを表す生態学用語です。 [...] そして、[...] 「コミュニケーション調整」の理論があり、これは聞き手が理解できるように話すことを意味します。^[165]

「研究者は、その質よりも量で評価されることが多い」とナオミ・オレスケスは書いている。「大学は、採用、終身在職権、昇進の決定をする際に、発表された論文の数や引用数などの指標を重視します。」^[167]

さまざまな理由により、正当な査読付きジャーナルへの掲載が不可能な場合、科学的基準を満たさない「略奪ジャーナル」への掲載という逆説的な動機が生まれることが多い。約8,000のそのようなジャーナルが、年間42万本の論文を掲載している。これは、科学界が毎年発表する250万本の論文のほぼ5分の1に相当する。略奪ジャーナルに掲載された論文は、科学データベースでは正当なジャーナルと並んでリストされるため、その違いを見分けるのは困難である。^[168]

科学者が略奪的ジャーナルに論文を発表する理由の一つは、権威ある科学ジャーナルは科学者に論文掲載料として数千ドルを請求することがあるのに対し、略奪的ジャーナルは通常200ドル以下しか請求しないからだ。（そのため、略奪的ジャーナルの論文著者は、裕福でない国や機関に偏っている。）^[169]

医師や患者が医療に関する虚偽の主張を受け入れた場合、略奪的なジャーナルに論文を掲載することは生命を脅かす可能性があり、また、無効な研究は公共政策に誤った影響を与える可能性があります。このような略奪的なジャーナルは毎年増えています。2008年にコロラド大学の図書館員であるジェフリー・ビール氏は略奪的なジャーナルのリストを作成し、数年にわたって更新しました。^[170]

ナオミ・オレスケスは、「略奪的な慣行を終わらせるために、大学やその他の研究機関は、学者が論文の量を優先する動機を修正する方法を見つける必要がある...採用委員会や資金提供委員会が検討できる論文の数に上限を設けることは役立つかもしれない...著者が得る引用の数をあまり重要視しないことも同様に役に立つかもしれない。結局のところ、科学の目的は単に論文を作成することではない。それは、世界について真実で意味のあることを私たちに伝える論文を作成することである。」と主張している。^[171]

「出版しなければ消滅する」という倒錯した動機は、しばしばデータの捏造によって促進される。典型的な例は、シリル・バートの一卵性双生児研究の結果であるが、バートの死後すぐに、その研究結果は捏造されたデータに基づいていたことが判明した。

ギデオン・ルイス＝クラウスはこう書いている。

「社会科学の混乱の 1 つは、観察証拠が相関関係しか生み出せないことです。[たとえば、不正直さは[多くの社会科学研究の主題である]どの程度まで性格の問題で、どの程度まで状況の問題なのでしょうか。研究不正行為は、就職市場における出版要件や、コンサルティング料やダボス会議への出席につながる称賛などのインセンティブによって説明されることがあります。[...] P ハッキングと不正行為の違いは程度の差です。そして、ある分野で結果を誇張することが慣習になると、その分野ではそうする傾向のある研究者が選ばれるのです。」^[172]

行動科学教授のジョー・シモンズは次のように書いている。

「分野は、真実を解読できない、あるいは解読できないなら、真実に報いることはできない。そのため、代わりに他のものに報いる。興味深さ、新奇性、スピード、インパクト、ファンタジー。そして、その反対のものは事実上罰する。直感的な発見、漸進的な進歩、配慮、好奇心、現実。」^[173]

ハーバード大学の 科学史家 ナオミ・オレスケスは、スイスのダボスで開催される2024年世界経済フォーラムのテーマは「『研究と技術のブレークスルーを加速する』必要性が認識された」と書いている。^[174]

しかし、オレスケスは「近年、著名な科学者が執筆し、権威ある雑誌に掲載された重要な論文が、データや手法に疑問があるため撤回されている」と書いている。例えば、ダボス会議は、信頼性に疑問のある学術論文をめぐってスタンフォード大学のマーク・テシエ＝ラヴィーニュ学長が2023年に、ハーバード大学のクロディン・ゲイ学長が2024年に辞任した後に開催された。「興味深い事例の1つとして、2018年のノーベル化学賞を共同受賞したカリフォルニア工科大学のフランシス・H・アーノルド氏は、研究室で結果を再現できなかったため、論文が発表された後に自主的に論文を撤回した」オレスケスは、このような事件は科学や専門家全般に対する国民の信頼を損なう可能性が高いと示唆している。^[175]

米国や欧州の一流大学の学者たちは、結果を早く、しかも大量に出すという歪んだインセンティブにさらされている。ある研究によると、科学者やその他の学者によって発表される論文の数は、1980年には年間100万本未満だったのに対し、2023年頃には年間700万本を超えるとされている。別の研究では、平均して5日ごとに論文を発表する著者が265人（医学および生命科学の分野の3分の2）いることが判明した。^[176]

「良い科学（と学問）には時間がかかる」とオレスケスは書いている。「1543年にコペルニクスの大著が出版されてから、地動説が広く科学的に受け入れられるまでに50年以上が経過した。生化学者 フリードリヒ・ミーシャーがDNA分子を特定し、それが遺伝に関係しているかもしれないと示唆してから、1950年代にその二重らせん構造が解明されるまでに、ほぼ1世紀が経過した。そして、地質学者と地球物理学者が地球物理学者アルフレッド・ウェゲナーの大陸移動説を受け入れるまでに、わずか半世紀しかかからなかった。」^[177]

• アメリカンマスターズ: ワトソンの解読 - DNA構造の共同発見者であるジェームズ・ワトソンに関するPBSドキュメンタリー。ワトソン本人、家族、同僚へのインタビューも含まれています。2019 年 1 月 2 日。