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TEDSalon NY2014

Naomi Oreskes: Why we should trust scientists

ナオミ・オレスケス: 科学者を信頼すべき理由

May 22, 2014

世界の重大な問題の多くは科学者の見解を必要としますが、なぜ私たちは科学者の言うことを信じるべきなのでしょうか。科学史の研究者であるナオミ・オレスケスは、私たちと信じることとの関係を深く考察し、科学研究に対する姿勢にまつわる3つの問題点を導き出します。さらに、私たちが科学を信頼すべき理由として、独自の根拠を示してくれます。

Naomi Oreskes - Historian of science
Naomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial. Full bio

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Double-click the English subtitles below to play the video.
Every day we face issues like climate change
私たちは日々
気候変動やワクチンの安全性などの
00:12
or the safety of vaccines
問題に直面し
00:15
where we have to answer questions whose answers
答えを出さなければならないわけですが
00:17
rely heavily on scientific information.
その答えは科学的な情報に
かなり依存しています
00:20
Scientists tell us that the world is warming.
科学者は世界が温暖化していると
言いますし
00:23
Scientists tell us that vaccines are safe.
ワクチンが安全だとも言いますが
00:26
But how do we know if they are right?
彼らが正しいと
どうして分かるのでしょう
00:29
Why should be believe the science?
なぜ科学を信用すべきなのでしょうか?
00:31
The fact is, many of us actually
don't believe the science.
実際 科学を信用しない人も大勢います
00:33
Public opinion polls consistently show
世論調査が絶えず示すのは
00:36
that significant proportions of the American people
アメリカ国民のうち
かなりの割合の人々が
00:38
don't believe the climate is
warming due to human activities,
人類の活動のせいで
温暖化が起きているとは思わず
00:41
don't think that there is
evolution by natural selection,
自然淘汰による進化を信じず
00:45
and aren't persuaded by the safety of vaccines.
ワクチンの安全性を疑っています
00:48
So why should we believe the science?
なぜ私たちは
科学を信じるべきなのでしょうか
00:52
Well, scientists don't like talking about
science as a matter of belief.
科学者は科学を信じる信じないで
語ることを好みません
00:55
In fact, they would contrast science with faith,
事実 彼らは科学と信仰を
正反対のものと考え
00:59
and they would say belief is the domain of faith.
信じるというのは
信仰の範疇のものだと言うでしょう
01:02
And faith is a separate thing
apart and distinct from science.
信仰は科学とはかけ離れた
まったく別のものです
01:05
Indeed they would say religion is based on faith
科学者に言わせれば
宗教は信仰に基づいているか
01:08
or maybe the calculus of Pascal's wager.
パスカルの賭けの論法に
基づいているのです
01:12
Blaise Pascal was a 17th-century mathematician
ブレーズ・パスカルは
17世紀の数学者で
01:15
who tried to bring scientific
reasoning to the question of
神を信じるべきかどうかという問題に
01:18
whether or not he should believe in God,
科学的論拠を使おうとした人です
01:21
and his wager went like this:
彼の賭けはこんな感じです
01:23
Well, if God doesn't exist
もし神が存在しないのに
01:25
but I decide to believe in him
私はその存在を信じることにしても
01:28
nothing much is really lost.
あまり損はない
01:30
Maybe a few hours on Sunday.
日曜日の数時間が取られる程度
01:32
(Laughter)
(笑)
01:33
But if he does exist and I don't believe in him,
でも もし神が存在するのに
私がそれを信じなければ
01:34
then I'm in deep trouble.
非常にまずいことになる
01:38
And so Pascal said, we'd better believe in God.
だからパスカルが言うには
「神は信じた方がいい」
01:40
Or as one of my college professors said,
大学時代のある先生の言葉を借りれば
01:43
"He clutched for the handrail of faith."
「彼は信仰の手すりを求めた」
01:45
He made that leap of faith
彼は科学と合理主義を捨てて
01:47
leaving science and rationalism behind.
論理を超えた賭けに出たわけです
01:49
Now the fact is though, for most of us,
ところが実際のところ 大抵の人にとって
01:54
most scientific claims are a leap of faith.
ほとんどの科学的主張は
論理を超えた賭けです
01:56
We can't really judge scientific
claims for ourselves in most cases.
ほとんどの場合 私たちは自分で
科学的主張を評価することはできません
01:59
And indeed this is actually
true for most scientists as well
実は ほとんどの科学者にとっても
02:04
outside of their own specialties.
自分の専門以外の分野では
そうなのです
02:07
So if you think about it, a geologist can't tell you
考えてみてください
地質学者はワクチンが安全か
02:09
whether a vaccine is safe.
答えられません
02:12
Most chemists are not experts in evolutionary theory.
ほとんどの化学者は
進化論の専門家ではありません
02:13
A physicist cannot tell you,
物理学者には
02:16
despite the claims of some of them,
他の科学者が断言しようとも
02:19
whether or not tobacco causes cancer.
タバコがガンの原因かどうか
わかりません
02:20
So, if even scientists themselves
当の科学者たちでさえ
専門外に関しては
02:23
have to make a leap of faith
論理を超えて
02:26
outside their own fields,
賭けに出なければならないなら
02:27
then why do they accept the
claims of other scientists?
なぜ科学者は他の科学者の主張を
聞き入れるのでしょうか
02:29
Why do they believe each other's claims?
なぜ彼らは
お互いの主張を信じるのでしょう
02:33
And should we believe those claims?
そして私たちはその主張を
信じるべきなのでしょうか
02:35
So what I'd like to argue is yes, we should,
私の意見はイエス 信じるべきです
02:38
but not for the reason that most of us think.
ただし大抵の人が考えるのとは
理由が違います
02:41
Most of us were taught in school
that the reason we should
大抵の人は学校で
科学を信じるべき
02:44
believe in science is because of the scientific method.
理由となるのは
科学的手法だと教わりました
02:46
We were taught that scientists follow a method
科学者はある手法に従い
02:50
and that this method guarantees
この手法が 彼らの主張が真であることを
02:53
the truth of their claims.
保証するのだと教わりました
02:55
The method that most of us were taught in school,
大抵の人が学校で教わった―
02:57
we can call it the textbook method,
教科書どおりの手法は
03:01
is the hypothetical deductive method.
仮説に基づく演繹法です
03:02
According to the standard
model, the textbook model,
標準的な教科書どおりのモデルによると
03:05
scientists develop hypotheses, they deduce
科学者は仮説を立て
03:08
the consequences of those hypotheses,
その仮説の論理的結論を推論し
03:11
and then they go out into the world and they say,
実際に試して こう問います
03:13
"Okay, well are those consequences true?"
「さあ この結論は合っているか?」
03:15
Can we observe them taking
place in the natural world?
「自然界で この現象が観測できるか?」
03:18
And if they are true, then the scientists say,
そして合っていれば科学者はこう言います
03:21
"Great, we know the hypothesis is correct."
「よし 仮説は正しいと立証された」
03:23
So there are many famous examples in the history
まさにこれを行った科学者の
03:26
of science of scientists doing exactly this.
有名な例が科学史上にたくさんあります
03:29
One of the most famous examples
最も有名な例は
03:31
comes from the work of Albert Einstein.
アルベルト・アインシュタインです
03:33
When Einstein developed the
theory of general relativity,
アインシュタインが
一般相対性理論を構築した時
03:36
one of the consequences of his theory
彼の理論における結論の一つに
03:38
was that space-time wasn't just an empty void
四次元時空は単なる
カラッポの空間ではなく
03:40
but that it actually had a fabric.
そこには布があって
03:43
And that that fabric was bent
その布が太陽のような―
03:45
in the presence of massive objects like the sun.
大質量の物体によって
たわむというのが ありました
03:47
So if this theory were true then it meant that light
つまり この理論が正しければ
光は
03:50
as it passed the sun
太陽の傍を通過する時
03:53
should actually be bent around it.
その付近で曲げられることになります
03:54
That was a pretty startling prediction
それはかなり衝撃的な予測でした
03:57
and it took a few years before scientists
科学者による確認が可能になるまでに
03:59
were able to test it
数年かかりましたが
04:01
but they did test it in 1919,
1919年に確認し
04:02
and lo and behold it turned out to be true.
なんと理論は正しいと実証されました
04:05
Starlight actually does bend
as it travels around the sun.
太陽の近傍を通る光は
実際に曲がるのです
04:07
This was a huge confirmation of the theory.
これが理論を立証する決め手となりました
04:10
It was considered proof of the truth
例の斬新な考えが正しいという
04:13
of this radical new idea,
証拠と見なされ
04:15
and it was written up in many newspapers
世界中の多くの新聞が
04:16
around the globe.
大々的に扱いました
04:18
Now, sometimes this theory or this model
さて この理論あるいはモデルは
04:20
is referred to as the deductive-nomological model,
演繹的・法則的モデルと
言われたりします
04:23
mainly because academics like
to make things complicated.
それは主に学者が
事をややこしくするのを好むせいですが
04:26
But also because in the ideal case, it's about laws.
理想的な場合
法則が関わるせいでもあります
04:30
So nomological means having to do with laws.
つまり法則が関係しているということです
04:35
And in the ideal case, the hypothesis isn't just an idea:
理想的な場合
仮説はただの思いつきではなく
04:37
ideally, it is a law of nature.
理想的には自然の法則なのです
04:41
Why does it matter that it is a law of nature?
自然の法則であることが
なぜ重要なのでしょう
04:43
Because if it is a law, it can't be broken.
もしそれが自然の法則なら
絶対だからです
04:45
If it's a law then it will always be true
それがもし法則なら常に
04:48
in all times and all places
いつでもどこでも
04:50
no matter what the circumstances are.
どんな条件下であれ 真なのです
04:51
And all of you know of at least
one example of a famous law:
どなたでも有名な法則を
1つはご存じです
04:54
Einstein's famous equation, E=MC2,
アインシュタインの有名な関係式 E=mc2
04:57
which tells us what the relationship is
エネルギーと質量が
05:01
between energy and mass.
どんな関係か示してくれる式です
05:02
And that relationship is true no matter what.
そしてその関係は
どんな時も必ず成り立ちます
05:05
Now, it turns out, though, that there
are several problems with this model.
ところが このモデルには
いくつかの問題があります
05:09
The main problem is that it's wrong.
主な問題は それが間違っているということ
05:12
It's just not true. (Laughter)
真ではないのです(笑)
05:16
And I'm going to talk about
three reasons why it's wrong.
間違いだという根拠を3つお話しします
05:19
So the first reason is a logical reason.
まずは論理上の問題
05:22
It's the problem of the fallacy
of affirming the consequent.
後件肯定の虚偽という問題です
05:25
So that's another fancy, academic way of saying
これもまた凝った学術的な言い方ですが
要は
05:28
that false theories can make true predictions.
誤った理論からでも
真の予測は可能だと言うことです
05:31
So just because the prediction comes true
つまり予測が真であるからと言って
05:34
doesn't actually logically
prove that the theory is correct.
その理論が正しいという
論理的な証明にはなりません
05:36
And I have a good example of that too,
again from the history of science.
これについても科学史に良い例があります
05:39
This is a picture of the Ptolemaic universe
こちらはプトレマイオスの宇宙の図です
05:43
with the Earth at the center of the universe
地球が宇宙の中心にあり
05:46
and the sun and the planets going around it.
太陽と惑星がその周りを回っています
05:48
The Ptolemaic model was believed
プトレマイオスの説は何世紀もの間
05:50
by many very smart people for many centuries.
非常に聡明な多くの人々に
信じられていました
05:52
Well, why?
何故でしょうか?
05:55
Well the answer is because it made
lots of predictions that came true.
答えは その説から真の予測が
数多くできたからです
05:57
The Ptolemaic system enabled astronomers
プトレマイオスの体系のおかげで
06:01
to make accurate predictions
of the motions of the planet,
天文学者は惑星運動を
正確に予測できました
06:03
in fact more accurate predictions at first
実際 当初の予測は
06:05
than the Copernican theory
which we now would say is true.
現在の私たちが真と考える地動説より
正確なものでした
06:08
So that's one problem with the textbook model.
これが教科書モデルの
問題点の1つ目です
06:12
A second problem is a practical problem,
2つ目は実務上の問題
06:15
and it's the problem of auxiliary hypotheses.
補助仮説の問題です
06:18
Auxiliary hypotheses are assumptions
補助仮説とは
06:21
that scientists are making
科学者が持つ前提のことですが
06:24
that they may or may not even
be aware that they're making.
彼ら自身も意識していないかもしれません
06:25
So an important example of this
これについて重要な例を
06:29
comes from the Copernican model,
最終的に天動説の座を引き継いだ
06:31
which ultimately replaced the Ptolemaic system.
地動説からご紹介します
06:33
So when Nicolaus Copernicus said,
ニコラウス・コペルニクスが
06:36
actually the Earth is not the center of the universe,
地球は宇宙の中心ではなく
太陽が太陽系の中心で
06:38
the sun is the center of the solar system,
地球は太陽の周りを移動している
06:41
the Earth moves around the sun.
と言った時 科学者たちは
06:43
Scientists said, well okay, Nicolaus, if that's true
こう言いました
「いいかいニコラウス それがもし本当なら
06:44
we ought to be able to detect the motion
太陽の周りを回る地球の運動を
06:48
of the Earth around the sun.
検出できることになる」
06:50
And so this slide here illustrates a concept
こちらは年周視差として知られる
06:52
known as stellar parallax.
概念の説明です
06:54
And astronomers said, if the Earth is moving
天文学者は言いました
もし地球が動いているなら
06:56
and we look at a prominent star, let's say, Sirius --
よく見える星 たとえばシリウスを見て―
07:00
well I know I'm in Manhattan
so you guys can't see the stars,
まぁマンハッタンでは
星は見えませんけどね
07:03
but imagine you're out in the country,
imagine you chose that rural life —
田舎にいると思ってください
田舎暮らしをして―
07:05
and we look at a star in December, we see that star
12月に ある星を見ると
その星の後ろには
07:09
against the backdrop of distant stars.
遠くの星が見えます
07:12
If we now make the same observation six months later
もし私たちが同じ観察を半年後に行うと
07:15
when the Earth has moved to this position in June,
6月に地球は
この位置に動いていますから
07:18
we look at that same star and we
see it against a different backdrop.
同じ星を見ると
その背景が違っているわけです
07:21
That difference, that angular
difference, is the stellar parallax.
この角度の違いが年周視差です
07:25
So this is a prediction that the Copernican model makes.
こちらは地動説による予測です
07:30
Astronomers looked for the stellar parallax
天文学者たちは年周視差を探しましたが
07:32
and they found nothing, nothing at all.
まったく何も見つかりませんでした
07:35
And many people argued that this proved
that the Copernican model was false.
これにより多くの人が地動説は
誤りだと証明されたと主張しました
07:40
So what happened?
何故そうなったのでしょうか?
07:44
Well, in hindsight we can say
that astronomers were making
今の私たちには 当時の天文学者が
07:45
two auxiliary hypotheses, both of which
2つの補助仮説を立てていて
07:48
we would now say were incorrect.
そのどちらも不適当だったとわかります
07:51
The first was an assumption
about the size of the Earth's orbit.
1つは地球の軌道の大きさに関する前提
07:53
Astronomers were assuming
that the Earth's orbit was large
天文学者は他の星との距離から算出し
07:57
relative to the distance to the stars.
地球の軌道を大きく見積もっていました
08:00
Today we would draw the picture more like this,
今日 私たちが描くのはこんな図です
08:02
this comes from NASA,
NASAの画像です
08:05
and you see the Earth's orbit is actually quite small.
地球の軌道はかなり小さいでしょう
08:06
In fact, it's actually much
smaller even than shown here.
実は ここに描かれているよりも
ずっと小さいんですよ
08:09
The stellar parallax therefore,
そのため年周視差は
08:11
is very small and actually very hard to detect.
非常に小さく
検出するのは非常に困難なのです
08:13
And that leads to the second reason
このことは予測どおり行かなかった―
08:17
why the prediction didn't work,
理由の2つ目と関連してきます
08:19
because scientists were also assuming
科学者は自分たちの望遠鏡が
08:20
that the telescopes they had were sensitive enough
視差を検出できるほど高感度だと
08:22
to detect the parallax.
思っていたのです
08:25
And that turned out not to be true.
そうではありませんでした
08:27
It wasn't until the 19th century
科学者が年周視差を検出するのは
08:29
that scientists were able to detect
19世紀になるまで
08:32
the stellar parallax.
不可能でした
08:34
So, there's a third problem as well.
さて問題の3つ目です
08:35
The third problem is simply a factual problem,
3つ目の問題は事実に関する問題で
08:38
that a lot of science doesn't fit the textbook model.
科学の多くが教科書モデルに
該当しないということです
08:40
A lot of science isn't deductive at all,
科学の多くは決して演繹的ではなく
08:43
it's actually inductive.
実際には帰納的なのです
08:46
And by that we mean that scientists don't necessarily
つまり科学者は必ずしも
08:47
start with theories and hypotheses,
理論や仮説から出発するわけではなく
08:50
often they just start with observations
世界で起きていることの観察から
08:52
of stuff going on in the world.
出発することも多々あるのです
08:54
And the most famous example
of that is one of the most
この例として最も有名なのは
08:56
famous scientists who ever lived, Charles Darwin.
かの有名な科学者
チャールズ・ダーウィンです
08:59
When Darwin went out as a young
man on the voyage of the Beagle,
若き日のダーウィンが
ビーグル号に乗船して旅に出た時
09:02
he didn't have a hypothesis, he didn't have a theory.
彼は仮説も理論も持っていませんでした
09:05
He just knew that he wanted
to have a career as a scientist
ただ科学者としての経歴を持ちたい
その一心で
09:09
and he started to collect data.
彼はデータを集め始めました
09:12
Mainly he knew that he hated medicine
なにしろ彼は医学をやるのが嫌でした
09:14
because the sight of blood made him sick so
血を見ると気分が悪くなるからです
09:17
he had to have an alternative career path.
だから別の進路が必要だったのです
09:18
So he started collecting data.
それでデータ収集を始めました
09:21
And he collected many things,
including his famous finches.
あの有名なフィンチを含め
様々なものを集めました
09:23
When he collected these finches,
he threw them in a bag
採集の際 彼はフィンチを袋に放り込み
09:26
and he had no idea what they meant.
その意味も認識していませんでした
09:28
Many years later back in London,
何年も後 ロンドンで
09:31
Darwin looked at his data again and began
ダーウィンはデータを見直し
09:33
to develop an explanation,
解釈を見出し始めました
09:35
and that explanation was the
theory of natural selection.
その解釈が自然選択説です
09:37
Besides inductive science,
帰納的な科学に加え
09:41
scientists also often participate in modeling.
科学者がよく使う手法に
モデリングがあります
09:43
One of the things scientists want to do in life
科学者が人生で実現したいことの一つに
09:46
is to explain the causes of things.
原因の説明があります
09:48
And how do we do that?
どうやるのでしょうか?
09:50
Well, one way you can do it is to build a model
方法の一つは アイディアを試すための
09:52
that tests an idea.
モデルを作ることです
09:54
So this is a picture of Henry Cadell,
こちらの写真はヘンリー・キャデル
09:56
who was a Scottish geologist in the 19th century.
19世紀のスコットランド人地質学者です
09:58
You can tell he's Scottish because he's wearing
スコットランド人だというのは
10:01
a deerstalker cap and Wellington boots.
鹿撃ち帽にウェリントン・ブーツで
一目瞭然です
10:02
(Laughter)
(笑)
10:05
And Cadell wanted to answer the question,
キャデルが解こうとした問題は
10:07
how are mountains formed?
「山はどうやって出来るのか?」でした
10:08
And one of the things he had observed
彼は気づきました
10:10
is that if you look at mountains
like the Appalachians,
アパラチアのような山脈を見ると
10:12
you often find that the rocks in them
岩が褶曲(しゅうきょく)しているのを
10:14
are folded,
見かけますよね
10:16
and they're folded in a particular way,
岩の独特な曲がり方から
10:17
which suggested to him
彼はピンと来ました
10:19
that they were actually being
compressed from the side.
岩は側面から圧迫を受けていたのです
10:20
And this idea would later play a major role
そして このアイディアは後に
10:23
in discussions of continental drift.
大陸移動の議論で
重要な役目を果たしました
10:25
So he built this model, this crazy contraption
彼はこれをモデル化し
テコと木材で
10:28
with levers and wood, and here's his wheelbarrow,
奇抜な仕掛けを作りました
手押し車や
10:30
buckets, a big sledgehammer.
バケツや大きなゲンノウもありますね
10:32
I don't know why he's got the Wellington boots.
ウェリントン・ブーツの理由は不明です
10:35
Maybe it's going to rain.
雨だったのかしらね
10:37
And he created this physical model in order
彼がこの物理的モデルを作ったのは
10:38
to demonstrate that you could, in fact, create
側面から圧力をかけると
10:41
patterns in rocks, or at least, in this case, in mud,
岩や この場合で言うと泥に
10:45
that looked a lot like mountains
山にかなり似た模様が作り出せると
10:48
if you compressed them from the side.
実証するのが目的でした
10:50
So it was an argument about
the cause of mountains.
それは山ができる原因についての
主張でした
10:52
Nowadays, most scientists prefer to work inside,
最近の科学者は屋内での仕事を好むので
10:56
so they don't build physical models so much
物理的モデルはあまり作りませんが
10:59
as to make computer simulations.
コンピュータ・シミュレーションはします
11:01
But a computer simulation is a kind of a model.
コンピュータ・シミュレーションは
モデルの一種です
11:04
It's a model that's made with mathematics,
それは数学によるモデルで
11:06
and like the physical models of the 19th century,
19世紀の物理モデル同様
11:08
it's very important for thinking about causes.
原因について思考するために
非常に重要です
11:11
So one of the big questions
to do with climate change,
気候変動に関する大問題の一つを
挙げましょう
11:15
we have tremendous amounts of evidence
地球の温暖化については
11:18
that the Earth is warming up.
膨大な証拠があります
11:20
This slide here, the black line shows
こちらのスライドの黒い線は
11:22
the measurements that scientists have taken
ここ150年間の
11:24
for the last 150 years
科学者による測定結果で
11:26
showing that the Earth's temperature
地球の温度の
11:28
has steadily increased,
着実な上昇を示しています
11:30
and you can see in particular
that in the last 50 years
特に最近50年で このように劇的に
11:31
there's been this dramatic increase
上昇しているのがわかります
11:34
of nearly one degree centigrade,
摂氏1度近く
11:36
or almost two degrees Fahrenheit.
あるいは華氏2度ほどの上昇です
11:38
So what, though, is driving that change?
でも 何がその変化を促しているのでしょう
11:40
How can we know what's causing
観測された温暖化の原因が何か
11:43
the observed warming?
どうしたらわかるのでしょう
11:45
Well, scientists can model it
科学者はシミュレーションを使って
11:47
using a computer simulation.
それをモデル化できるのです
11:48
So this diagram illustrates a computer simulation
こちらはコンピュータ・シミュレーションの
説明図です
11:51
that has looked at all the different factors
地球の気候に影響を与え得る
11:54
that we know can influence the Earth's climate,
様々な因子を残らず調べています
11:56
so sulfate particles from air pollution,
大気汚染から出る硫酸塩粒子
11:58
volcanic dust from volcanic eruptions,
火山の噴火から出る火山灰
12:01
changes in solar radiation,
太陽放射の変動
12:04
and, of course, greenhouse gases.
当然 温室効果ガスも入っています
12:06
And they asked the question,
そして科学者は調べます
12:09
what set of variables put into a model
どの変数の組み合わせを
モデルに入れると
12:11
will reproduce what we actually see in real life?
現実に起きていることを再現できるか
12:14
So here is the real life in black.
この黒い線が現実です
12:17
Here's the model in this light gray,
モデルはこの薄いグレーの線
12:19
and the answer is
そして出た答えは
12:22
a model that includes, it's the answer E on that SAT,
学力試験の選択肢で お馴染みの
12:23
all of the above.
「上記のすべて」を含むモデルです
12:27
The only way you can reproduce
計測された温度を
12:30
the observed temperature measurements
再現するためには
12:31
is with all of these things put together,
温室効果ガスを含む全ての因子を
12:33
including greenhouse gases,
取り込むより他にないのです
12:35
and in particular you can see that the increase
とりわけ ご覧のとおり
温室効果ガスの増加が
12:37
in greenhouse gases tracks
ここ50年の間の
12:40
this very dramatic increase in temperature
この非常に劇的な気温上昇の
12:41
over the last 50 years.
動きを追っています
12:44
And so this is why climate scientists say
ですから これを根拠に気候学者は
12:45
it's not just that we know that
climate change is happening,
気候変動が起きているだけではなく
12:48
we know that greenhouse gases are a major part
温室効果ガスがその理由の
主要な部分を
12:51
of the reason why.
占めているのは明らかだと
言えるわけです
12:53
So now because there all these different things
さて このように科学者が違う研究を
12:56
that scientists do,
行っていることから
12:59
the philosopher Paul Feyerabend famously said,
哲学者ポール・ファイヤアーベントは
ご存知の通り こう言いました
13:00
"The only principle in science
「『何でもあり』の精神こそが
13:04
that doesn't inhibit progress is: anything goes."
科学の進歩を妨げない
唯一の原理である」
13:05
Now this quotation has often
been taken out of context,
実はこれは言葉尻を取られていて
13:09
because Feyerabend was not actually saying
ファイヤアーベントは
科学では「何でもありだ」とは
13:12
that in science anything goes.
言っていないのです
13:14
What he was saying was,
実際に言った
13:16
actually the full quotation is,
全文はこうです
13:17
"If you press me to say
「科学の手法とは何か
13:19
what is the method of science,
答えろと迫られたら
13:21
I would have to say: anything goes."
『何でもありだ』と言わざるを得ない」
13:23
What he was trying to say
彼が言おうとしたのは
13:27
is that scientists do a lot of different things.
科学者は様々な異なることをしており
13:28
Scientists are creative.
創造性豊かだということです
13:30
But then this pushes the question back:
しかし ここであの疑問が戻ってきます
13:33
If scientists don't use a single method,
科学者の使う手法がバラバラなら
13:35
then how do they decide
何が正しく何が間違っているか
13:38
what's right and what's wrong?
どうやって決めるのでしょう
13:40
And who judges?
誰が判断するのでしょう
13:41
And the answer is, scientists judge,
答えは 科学者が判断するのです
13:43
and they judge by judging evidence.
その判断は証拠の判断によります
13:45
Scientists collect evidence in many different ways,
科学者は様々な異なる方法で
証拠を集めますが
13:48
but however they collect it,
それが どんな方法であれ
13:52
they have to subject it to scrutiny.
証拠を検査にかけなければなりません
13:53
And this led the sociologist Robert Merton
社会学者ロバート・マートンは
13:56
to focus on this question of how scientists
科学者がどうやってデータや
13:59
scrutinize data and evidence,
証拠を検査するかという
14:01
and he said they do it in a way he called
問題に着目し その方法を
14:02
"organized skepticism."
「組織的懐疑主義」と呼びました
14:05
And by that he meant it's organized
彼が組織化されていると考えたのは
14:07
because they do it collectively,
科学者たちが共同で
14:09
they do it as a group,
集団として検査を行うからで
14:10
and skepticism, because they do it from a position
懐疑主義だと考えたのは
科学者がそれを
14:12
of distrust.
不信をベースに行うからです
14:15
That is to say, the burden of proof
すなわち 立証責任を負うのは
14:16
is on the person with a novel claim.
新しい主張を持ち込んだ その人物です
14:18
And in this sense, science
is intrinsically conservative.
この意味で 科学は本質的に保守的です
14:21
It's quite hard to persuade the scientific community
科学界を説得し
「よし これは明らかに真だ」と
14:24
to say, "Yes, we know something, this is true."
言わせるのは 非常に厳しいことです
14:27
So despite the popularity of the concept
だからパラダイム シフトの概念が
14:30
of paradigm shifts,
支持を集めていようとも
14:33
what we find is that actually,
実際のところ
14:34
really major changes in scientific thinking
科学的思考に本当に大幅な
変化が起きた例は
14:36
are relatively rare in the history of science.
科学史上 比較的まれです
14:38
So finally that brings us to one more idea:
このことは いよいよ私たちを
次の考えへと導きます
14:42
If scientists judge evidence collectively,
科学者が集団で証拠を判断することから
14:46
this has led historians to focus on the question
歴史学者は合意の問題に
14:49
of consensus,
注目してきました
14:52
and to say that at the end of the day,
歴史学者の最終的な結論は こうです
14:53
what science is,
科学というもの
14:55
what scientific knowledge is,
科学的知見というものは
14:57
is the consensus of the scientific experts
組織的で集団的な
14:59
who through this process of organized scrutiny,
検査のプロセスを通っており
15:02
collective scrutiny,
それは証拠を判断し
15:04
have judged the evidence
マルかバツかの
15:07
and come to a conclusion about it,
断定をした科学の専門家たちの
15:08
either yea or nay.
総意であるということです
15:11
So we can think of scientific knowledge
つまり科学的知見は
15:13
as a consensus of experts.
専門家の総意だと考えられます
15:15
We can also think of science as being
科学とは陪審のようなものだと
15:17
a kind of a jury,
考えることもできます
15:19
except it's a very special kind of jury.
かなり特殊な陪審ですけどね
15:20
It's not a jury of your peers,
あまり身近にはいないタイプの
15:23
it's a jury of geeks.
オタクの陪審です
15:25
It's a jury of men and women with Ph.D.s,
博士号を持つ人たちの陪審です
15:27
and unlike a conventional jury,
そして有罪か無罪か
15:30
which has only two choices,
二者択一の
15:33
guilty or not guilty,
通常の陪審と違って
15:35
the scientific jury actually has a number of choices.
科学の陪審には
選択肢がいろいろあります
15:37
Scientists can say yes, something's true.
科学者は「Yes 真である」
と言うこともあれば
15:41
Scientists can say no, it's false.
「No 偽である」と言うこともあります
15:43
Or, they can say, well it might be true
あるいは「 真の可能性はあるが―
15:46
but we need to work more
and collect more evidence.
もっと研究を重ね
証拠を積み上げる必要がある」とか
15:49
Or, they can say it might be true,
「真の可能性はあるが―
15:52
but we don't know how to answer the question
答えようがないので
15:53
and we're going to put it aside
ひとまず保留にして
15:55
and maybe we'll come back to it later.
後々また考えよう」とか言うこともあります
15:56
That's what scientists call "intractable."
これは科学者が
「解決困難」と呼ぶものです
15:59
But this leads us to one final problem:
しかしこれが最後の問題につながります
16:03
If science is what scientists say it is,
科学が 科学者の意見で
成立しているのなら
16:06
then isn't that just an appeal to authority?
単なる権威への訴えかけでは
ないのでしょうか
16:09
And weren't we all taught in school
私たちは学校で
16:11
that the appeal to authority is a logical fallacy?
権威への訴えは論理上の誤謬だと
教わったのではないでしょうか
16:12
Well, here's the paradox of modern science,
ここに現代科学の矛盾があります
16:16
the paradox of the conclusion I think historians
私が思うに 歴史学者や哲学者や
16:19
and philosophers and sociologists have come to,
社会学者が至った―
16:21
that actually science is the appeal to authority,
科学は権威への訴えだという
結論の矛盾です
16:23
but it's not the authority of the individual,
ただし権威と言っても
特定の人物のことではありません
16:27
no matter how smart that individual is,
プラトンやソクラテスや
アインシュタインのように
16:31
like Plato or Socrates or Einstein.
どんなに頭脳明晰でも
ある個人のことではないのです
16:33
It's the authority of the collective community.
権威とは科学界全体のことです
16:37
You can think of it is a kind of wisdom of the crowd,
ある種の「集団の知恵」だと
思えばいいです
16:40
but a very special kind of crowd.
非常に特殊な集団ですけどね
16:43
Science does appeal to authority,
科学は権威に訴えかけますが
16:47
but it's not based on any individual,
基準は特定の人物ではありません
16:49
no matter how smart that individual may be.
どんなに頭脳明晰だとしてもです
16:51
It's based on the collective wisdom,
基準となるのは ある問題について
16:54
the collective knowledge, the collective work,
研究してきた全ての科学者の集団的英知
16:56
of all of the scientists who have worked
集団的知見
16:58
on a particular problem.
集合体としての研究成果です
17:00
Scientists have a kind of culture of collective distrust,
科学者には ある種の
集団的不信の文化があります
17:03
this "show me" culture,
「証明してみろ」の文化です
17:06
illustrated by this nice woman here
こちらの素敵な女性が良い例です
17:08
showing her colleagues her evidence.
仲間に自分の見つけた証拠を
見せています
17:10
Of course, these people don't
really look like scientists,
勿論 この人たちは科学者にしては
17:13
because they're much too happy.
ニコニコしすぎですね
17:15
(Laughter)
(笑)
17:17
Okay, so that brings me to my final point.
さて では私の最後の論点です
17:21
Most of us get up in the morning.
大抵の人は朝起きて
17:25
Most of us trust our cars.
自分の車を信頼しています
17:28
Well, see, now I'm thinking, I'm in Manhattan,
ここはマンハッタンですから
17:29
this is a bad analogy,
例えが悪いですけど
17:31
but most Americans who don't live in Manhattan
マンハッタン以外に住む
アメリカ人のほとんどは
17:32
get up in the morning and get in their cars
朝起きて車に乗ります
17:35
and turn on that ignition, and their cars work,
エンジンをかければ車は動きます
17:36
and they work incredibly well.
それも非常によく動きます
17:39
The modern automobile hardly ever breaks down.
現代の車はめったに故障しません
17:41
So why is that? Why do cars work so well?
なぜ車はそんなにうまく動くのでしょう
17:44
It's not because of the genius of Henry Ford
ヘンリー・フォードやカール・ベンツや
17:46
or Karl Benz or even Elon Musk.
イーロン・マスクらの才能のためでは
ありません
17:49
It's because the modern automobile
その理由は現代の車が
17:52
is the product of more than 100 years of work
百年以上に渡る
何百 何千 何万もの
17:54
by hundreds and thousands
人々の仕事の
17:59
and tens of thousands of people.
積み重ねだからです
18:01
The modern automobile is the product
現代の車は
18:02
of the collected work and wisdom and experience
車に関わる仕事をした すべての人の
18:04
of every man and woman who has ever worked
集合的な研究と知恵と経験の
18:07
on a car,
成果であり
18:09
and the reliability of the technology is the result
テクノロジーの信頼性は
18:11
of that accumulated effort.
蓄積された努力の結晶なのです
18:14
We benefit not just from the genius of Benz
私たちが恩恵を受けているのは
ベンツやフォードやマスクらの
18:17
and Ford and Musk
才能だけでなく
18:19
but from the collective intelligence and hard work
現代の車に関わった すべての人たちの
18:21
of all of the people who have worked
集団的な知と勤勉の
18:23
on the modern car.
おかげなのです
18:26
And the same is true of science,
科学も同じです
18:27
only science is even older.
ただし科学は車より歴史が長いですが
18:29
Our basis for trust in science is actually the same
私たちの科学を信頼する根拠は
18:32
as our basis in trust in technology,
テクノロジーを信頼する根拠と同じで
18:35
and the same as our basis for trust in anything,
対象が何であれ
信頼するときの根拠と同じです
18:37
namely, experience.
すなわち経験がモノを言うのです
18:41
But it shouldn't be blind trust
しかし盲目的な信頼はダメです
18:44
any more than we would have blind trust in anything.
何事においても鵜呑みはいけません
18:45
Our trust in science, like science itself,
科学自体がそうであるように
私たちの科学に対する信頼も
18:48
should be based on evidence,
証拠に基づいていなければなりません
18:51
and that means that scientists
だから科学者は もっと上手に
18:53
have to become better communicators.
伝えるようにしなければなりません
18:54
They have to explain to us not just what they know
科学者は私たちに結果だけではなく
その過程をも
18:57
but how they know it,
説明しなければなりません
18:59
and it means that we have
to become better listeners.
そして私たちはもっと上手に
聞けるようにならなければなりません
19:01
Thank you very much.
ありがとうございました
19:05
(Applause)
(拍手)
19:06
Translator:Emi Kamiya
Reviewer:Misaki Sato

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Naomi Oreskes - Historian of science
Naomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial.

Why you should listen

Noami Oreskes is a professor of the History of Science and an affiliated professor of Earth and Planetary Sciences at Harvard University. She received her PhD at Stanford in 1990 in the Graduate Special Program in Geological Research and History of Science.

In her 2004 paper published in Science, "Beyond the Ivory Tower: The Scientific Consensus on Climate Change,” Oreskes analyzed nearly 1,000 scientific journals to directly assess the magnitude of scientific consensus around anthropogenic climate change. The paper was famously cited by Al Gore in his film An Inconvenient Truth and led Oreskes to testify in front of the U.S. Senate Committee on Environment and Public Works.

Oreskes is the co-author of the 2010 book Merchants of Doubt, which looks at how the tobacco industry attempted to cast doubt on the link between smoking and lung cancer, and the 2014 book The Collapse of Western Civilization: A View from the Future, which looks back at the present from the year 2093. Both are written with Erik M. Conway.

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Data provided by TED.

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