信頼の基盤：科学はどう構築し、哲学は何を問うか？
信頼は世界の土台か
私たちの社会も、複雑な科学技術システムも、「信頼」という見えない基盤の上に成り立っていると言えるかもしれません。私たちは交通システム、金融システム、情報システム、そして身近な家電製品に至るまで、それらが設計通りに機能することを「信頼」しています。また、学術研究においては、先行研究や観測データ、理論の「信頼性」が重視されます。一方で、哲学は古来より、他者や社会制度、そして知識そのものの「信頼」について深く考察してきました。
科学技術が高度化し、その影響範囲が拡大する現代において、「信頼」という概念は、単なる技術的な問題や個人的な関係性の問題を超え、システムそのものの設計原理や社会との関わり方に関わる、より根源的な問いへと変化しています。科学と哲学は、それぞれどのようにこの「信頼」という複雑な概念に迫り、その基盤をどのように理解しようとしているのでしょうか。本稿では、両者のアプローチを比較し、その対話の可能性を探ります。
科学が追求する「信頼性」：システムの機能と予測可能性
科学技術分野、特に工学や情報科学において「信頼性（Reliability）」が語られるとき、それはしばしばシステムや部品が特定の条件下で、期待された機能を、定められた期間にわたって遂行する確率を指します。これは統計学や確率論に基づき、故障率（Failure Rate）や平均故障間隔（MTBF: Mean Time Between Failures）といった指標を用いて定量的に評価され、管理されます。
システム信頼性工学のアプローチ
システム信頼性工学は、冗長性の設計、フォールトトレランス（Fault Tolerance）の確保、厳格な検証・試験プロセスなどを通じて、システムが予期せぬ障害やエラーに強く、安定して稼働し続けることを目指します。これは、システムの「振る舞い」が予測可能であり、逸脱しないことを保証しようとする試みです。
例えば、航空機の制御システムや原子力発電所の安全システムなど、人命に関わるシステムでは、極めて高い信頼性が要求されます。ここでは、あらゆる故障モードを想定し、それらがシステム全体に波及しないような設計や、故障が発生しても代替手段で機能を維持できる仕組みが構築されます。これは、システムが「期待通りに、そして期待以上の困難な状況下でも、機能し続ける」ことへの科学的・工学的な信頼の構築プロセスと言えます。
サイバーセキュリティにおける信頼
情報システムにおける信頼は、これに加え、情報が改ざんされないこと（完全性）、権限のないアクセスを防ぐこと（機密性）、必要な時にアクセスできること（可用性）といった情報セキュリティの三要素と深く関連します。認証（Authentication）や認可（Authorization）の仕組みは、システムや情報へのアクセスが正当な主体によってのみ行われることを保証するための技術であり、これによってシステムに対するユーザーの「信頼」を築こうとします。ブロックチェーンのような分散型台帳技術は、特定の単一主体への信頼を必要とせず、プロトコルや多数参加者の合意形成プロセスへの信頼によって、データの信頼性を担保しようとするアプローチです。
データ科学とAIの信頼性
データ科学や機械学習の分野でも、「信頼性」は重要な課題です。モデルが未知のデータに対して正確な予測を行うこと（汎化性能）、入力の変化に対して出力が大きく変動しないこと（頑健性, Robustness）、そして近年特に注目されているのは、AIのトラストワージネス（Trustworthiness）です。これは単に性能が高いだけでなく、その判断根拠を人間が理解できる形で説明できること（説明可能性, Explainability）、公平であること（Fairness）、倫理的に適切であることなど、より広範な側面を含んでいます。これは、科学技術が単に機能すれば良いという段階を超え、その意思決定プロセスや社会への影響に対する「信頼」が問われ始めていることを示唆しています。
科学が「信頼性」を追求するアプローチは、このように客観的なデータ、確率論、システム構造、そして検証可能な振る舞いに焦点を当てています。それは、「こうすればシステムは壊れない」「この条件下ではこう振る舞う可能性が高い」といった、予測可能性と機能保証に基づく信頼の構築と言えます。
哲学が問う「信頼」：知識、他者、そして社会
哲学において「信頼（Trust）」が議論されるとき、それはしばしば単なる機能保証を超えた、より人間的、社会的な関係性や、知識の根拠に関わる概念として現れます。
認識論における信頼
認識論（Epistemology）においては、「知識」の基盤や正当化が主要なテーマですが、ここで「証言の信頼性（Testimonial Trust）」が重要な問いとなります。私たちは、自身の直接経験だけでなく、他者の証言や専門家の知識、歴史書やニュースといった媒体を通じて多くの知識を得ています。これらの情報源を「信頼」しなければ、私たちの知識は極めて限定的なものになります。哲学は、「なぜ私たちは他者の証言を信頼して良いのか？」「その信頼の根拠は何か？」「いつ、どのように信頼は裏切られうるのか？」といった問いを立てます。単に情報が正しい確率だけでなく、証言者の意図や能力、そして受け手のリスク判断などが信頼の基盤として考察されます。
道徳哲学と社会哲学における信頼
道徳哲学や社会哲学において、信頼は人間関係や社会秩序の根幹に関わる概念です。私たちは、他者が合理的に行動するだけでなく、約束を守る、嘘をつかない、危害を加えないといった、ある種の道徳的な意図や規範に従うことを「信頼」することによって、円滑な社会生活を送ることができます。信頼は、予測だけでなく、他者の意図に対する肯定的な期待を含みます。
古くはアリストテレスが友愛（フィリア）の中で信頼の重要性を示唆し、近代の社会契約論においては、統治者や制度への信頼が社会秩序の安定に不可欠であることが論じられました。現代の信頼論では、信頼が単なる合理的な計算（相手が裏切らない確率が高いから信じる）だけでなく、一定のリスクテイクを伴うこと、そして信頼される側とされる側の相互性が重要である点が指摘されています。信頼は、不確実な状況下で他者の行動を楽観的に期待し、それに基づいて自身の行動を選択する態度でもあります。そこには、客観的なデータだけでなく、価値判断や倫理的な考慮が不可欠です。
哲学が「信頼」を追求するアプローチは、このように知識の獲得プロセス、他者との関係性、そして社会制度の成り立ちといった、より人間の意図、価値、そして相互作用に焦点を当てています。それは、「何を、なぜ信頼すべきか」「信頼はどのような基盤の上に築かれるべきか」といった、規範的、存在論的な問いへの探求と言えます。
対話：科学の機能保証と哲学の意図・価値
科学がシステムの「信頼性」を、哲学が人間関係や知識の「信頼」をそれぞれ探求する中で、両者のアプローチはどのように対話しうるのでしょうか。
違いと共通点
明確な違いは、科学が客観的な振る舞いや機能に焦点を当て、それをデータや確率で定量化し、予測可能性や機能保証を目指すのに対し、哲学は主観的な意図、価値、リスク、規範といった側面に深く関わり、信頼の根拠やその倫理的・社会的な意味を問う点です。科学は「うまくいく」ことを、哲学は「正当である」ことや「人間にとって意味がある」ことを問う傾向があります。
しかし、両者には共通点もあります。どちらのアプローチも、世界の不確実性の中で、どのようにして確かな足場を見出し、行動の指針を得るかという根源的な問いに取り組んでいます。科学はランダムネスや故障の不確実性を管理し、哲学は他者の行動や未来の不確実性の中でいかに他者や制度に関わるかを探ります。また、どちらの分野も、信頼の基盤が崩れたとき（システム障害、情報漏洩、裏切り、デマなど）の影響に強い関心を持っています。
相互作用の可能性
現代においては、この二つのアプローチが交差する場面が増えています。 AIの信頼性（Trustworthiness）の議論はその顕著な例です。科学技術は、ディープラーニングのような複雑なモデルの予測性能を高め、システムの頑健性を向上させることができます。しかし、「そのAIの判断をなぜ信頼できるのか？」「どのような状況で信頼すべきでないのか？」「AIが差別的な結果を出した場合、誰が責任を負うのか？」といった問いは、単なる技術的問題を超え、説明責任、公平性、倫理といった哲学的な問いへと繋がります。科学はAIを「どのように動かすか」を追究し、哲学はAIが「どのようにあるべきか」、そしてそれによって「社会にどのような信頼が築かれるべきか」を問うのです。
また、ビッグデータ時代における情報の信頼性も同様です。科学技術は、データの収集、分析、検証の方法論を提供し、情報の客観的な「確かさ」を評価するツールを与えてくれます。しかし、大量の情報の中から何を信じ、何を疑うべきか、デマやフェイクニュースが社会に拡散する中で、私たちはどのようにして信頼できる情報源を見分けるかといった問題は、批判的思考、証言の信頼性の評価、そして社会における情報流通の倫理といった、哲学的な課題と深く結びついています。
読者への問いかけ
あなたの専門分野である科学技術においても、システム、データ、アルゴリズムなどの「信頼性」は常に重要な課題でしょう。それは単に技術的な仕様を満たすことだけを意味するのでしょうか。その技術が社会に導入され、人間がそれを利用し、依存するようになったとき、その技術に対する「信頼」は、哲学的な意味での他者や制度への信頼とどのように関わってくるでしょうか。
例えば、自動運転車は極めて高い技術的な信頼性を持つ必要があります。しかし、それが事故を起こした場合、誰が、なぜ責任を負うべきなのか？ 人間は完全に信頼できない運転システムに、自分の命を預けることができるのか？ こうした問いは、単なる技術的な確率計算では答えきれない、信頼の本質に関わる哲学的な問いです。
科学が「できること」を拡大するにつれて、哲学は「すべきこと」「あるべきこと」「その意味」を問い直します。信頼を巡る科学と哲学の対話は、技術が単なる道具ではなく、人間と社会の一部である以上、その技術の基盤となる「信頼」が、単なる機能保証に留まらない多面的なものであることを私たちに教えてくれます。
結論：信頼を巡る両分野の探求の統合へ
科学は、客観的なデータと構造に基づき、システムの予測可能性と機能保証としての「信頼性」を構築し、評価する強力な手法を提供します。これは、複雑な技術システムが安定して機能するための不可欠な基盤です。一方、哲学は、知識の根拠、他者の意図、社会的な規範や価値といった側面から、「信頼」が持つ人間的、倫理的、そして社会的な意味を深く掘り下げます。
この二つのアプローチは、それぞれ異なる側面から「信頼」という真理に迫ろうとしています。科学技術が社会により深く浸透するにつれて、技術的な「信頼性」は、人間や社会における「信頼」と切り離せない関係になってきました。AIの判断を人間が信頼できるか、自動化されたシステムに重要な決定を委ねられるか、といった問いは、技術の性能だけでなく、その設計思想、ガバナンス、そして社会における受け入れられ方といった広範な文脈における「信頼」を問うものです。
信頼を巡る科学と哲学の対話は、技術的な課題解決に哲学的洞察をもたらし、哲学的な問いに科学的知見による新たな視点を提供します。システムや技術の「信頼性」を設計・評価する際には、単に技術仕様を満たすだけでなく、それが人間の信頼、社会的な信頼とどのように関わるのか、哲学的な問いを自らに投げかけてみることが、より本質的な理解と、より良いシステム構築に繋がるのではないでしょうか。両分野の探求を統合することで、私たちは信頼という複雑な基盤の上に、より堅牢で、かつ人間にとって意味のある世界を築くための一歩を踏み出せるのかもしれません。