ボール置き埸

読書メモと主張

語「種差別」を巡って

  • 1 はじめに
  • 2 R・RyderとP・Singerの「種差別」
  • 3 RyderとSinger以後
  • 4 「種差別」をどう定義すべきか?
    • 4.1 記述的定義と評価的定義
    • 4.2 広い定義と狭い定義
    • 4.3 「差別」を含む定義と含まない定義
    • 4.4 「種差別」を定義する
  • 5 まとめ
  • 参考文献

1 はじめに

「種差別 speciesism」という単語が生まれて40年以上が経過した。英語圏ではそれなりの広がりを見せており、哲学や倫理学ではもちろん、社会科学においてもわれわれの種差別的偏見や種差別的バイアスの研究が徐々になされつつある(e.g. Everett 2019)。しかし、以下でみていくように、「種差別」という語や種差別概念が正確に理解されているとはいいがたい(Albersmeier 2021)。そうした中、Hortaの「種差別とは何か?」(Horta 2010)を皮切りに、「種差別」を定義しようという試みがいくつかなされている。本稿では「種差別」の歴史を簡単にみたあと(2、3節)、近年の「種差別」の定義を巡る論争を整理し、望ましい「種差別」の定義を提示する(4節)。

 本稿では種差別という語を表す場合に「種差別」という表記を用いる。また以下では「種差別」の使われ方、定義のされ方を概観していくが、本稿ではHortaとAlbersmeierによる区別を用いる(Horta and Albersmeier 2020)。かれらは「種差別」を2つの軸で分類する。

  • 記述的定義と評価的定義
  • 広い定義と狭い定義

ここで記述的定義では、「種差別」という語を、事実として動物種間での扱いが異なるということにのみ言及しその是非を含意しない語として定義する。一方評価的定義では、その異なる扱いが不当であるということも含意するように定義する。評価的定義であっても記述的な内容を含むため、純粋に評価的であるのはありえない。また広い定義では、種差別の根拠や理由を問わず動物種間で扱いが異なることを意味し、狭い定義では何らかの根拠(例:種が違う、能力に差があるなど)に基づく異なる扱いであることを要求する。

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語「犬笛」の暴力性

 政治に関する話題で、少し前から「犬笛」という単語が使われるようになった。

 「犬笛 dog whistle」には二種類の意味がある。Cambridge Dictionalyによれば

  1. 犬を訓練するために使用される笛で、人間には聞こえない非常に高い音がする
  2. 特定のグループ、特に人種差別やヘイトの感情を持つ人々に理解されることを意図して、しかし実際にはこれらの感情を表現することなく行われる、政治家による発言、スピーチ、広告など

https://dictionary.cambridge.org/ja/dictionary/english/dog-whistle

 2の意味は1の意味をもとにして派生した意味である。犬笛の例、そして犬笛の悪さに関しては以下の動画が参考になるだろう。

政治家が使う秘密の「犬笛」 隠れた人種差別メッセージとは - BBCニュース

 

 私がここで問題にしたいのは、犬笛という現象ではない。その現象を指示する単語として「犬笛」を使うことである。

 「犬笛」の第一の意味をもう一度みてほしい。

  1. 犬を訓練するために使用される笛で、人間には聞こえない非常に高い音がする

犬笛は、原義的には、犬の訓練、しつけに使われる笛である。表現の意図するところが伝わってくれることを願うが、犬笛は、犬を飼い主に従属させるための道具である。

 

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『差別の倫理学のラウトレッジハンドブック』の「イントロダクション」(Kasper Lippert-Rasmussen)

  • 書誌情報
  • 導入 Introduction
  • 概念的問題 Conceptual issues
  • 差別の不正さ The wrongness of discrimination
  • 被差別者のグループ Groups of discriminatees
  • 差別の現場 Sites of discrimination
  • 差別をなくすことと軽減すること Eliminating and neutralizing discrimination
  • 差別の歴史 History of discrimination
  • 結論 Conclusion

 

本記事は、英米圏の差別の哲学・倫理学に関するハンドブックの導入の要約である。この章はハンドブックの各章の紹介になっており、また差別の哲学の広さが分かるようになっている(種差別に一切触れてないのは驚きであるが)。

日本語で議論を紹介している論文としては、例えば堀田の論文がある。

堀田義太郎. (2014). 差別の規範理論: 差別の悪の根拠に関する検討. 社会と倫理, (29), 93-109.

 

書誌情報

Lippert-Rasmussen, K. (2018) The philosophy of discrimination: an introduction. In The Routledge Handbook of the Ethics of Discrimination, Routledge, 1-16

www.routledge.com

導入 Introduction

  • 差別は重要なテーマである
    • 個人が受ける不利益や無礼な扱いが、差別に起因するものもあれば、差別に相当するものもある
    • (少なくとも)アメリカの公民権運動以来、そうした差別が前面に出てきた
    • 差別を理解することは、社会的不平等や政治・歴史を理解する上で重要
  • 差別の本質を明らかにしようとする学問は様々にある
  • このハンドブックにはこれらすべてが含まれるが、主要なレンズは哲学
    • 因果関係や記述的問題ではなく、概念的、規範的な問題を中心とする
    • しかし哲学と他分野の区別は明確ではない
      • 哲学においても経験的知識を必要とするし、他分野においても概念的・規範的前提を必要とする
  • 最近まで差別の哲学の文献はほとんどなかったが、増えつつある
    • Alexander, L. (1992) “What makes wrongful discrimination wrong?”, University of Pennsylvania Law Review 141: 149–219.
    • Cavanagh, M. (2002) Against Equality of Opportunity (Oxford: Clarendon Press).
    • Edmonds, D. (2006) Caste Wars: A Philosophy of Discrimination (London: Routledge).
    • Eidelson, B. (2015) Discrimination and Disrespect (Oxford: Oxford University Press).
    • Gardner, S. (1996) “Discrimination as Injustice”, Oxford Journal of Legal Studies 16: 353–368.
    • Hellman, D. (2008) When Is Discrimination Wrong? (Harvard University Press).
    • Hellman, D. and Moreau, S. (2013) Philosophical Foundations of Discrimination Law (Oxford: Oxford University Press).
    • Khaitan, T. (2015) A Theory of Discrimination Law (Oxford: Oxford University Press).
    • Lippert-Rasmussen, K. (2013) Born Free and Equal? (Oxford: Oxford University Press).
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あなたの言葉はAIに「食われる」――AIのバイアスとポリティカル・コレクトネスの新たなる意義

 

AIには何ができて、何から学習するのか

昨今のAI(人工知能)の発展はすさまじく、我々の日常生活の中にも深く入り込んできている。

 例えば、あなたがGoogleで検索をするとしよう。その検索システムにもAIは入り込んでいる。BERTと呼ばれる大規模なAIによって、あなたの検索は以前より正確に解釈され、より検索にマッチしたページが表示される。

wired.jp

 あるいは、あなたが翻訳サイトを使うとしよう。Google翻訳はもちろん、最近ではDeepLという優れた翻訳サイトも登場した。 

www.deepl.com

 DeepLにどのような技術が使われているかは公開されていないが、おそらくTransformerというモデルが使われている可能性が高い。これは先ほど述べたBERTや、ここ最近の大規模モデルのほとんどで用いられているモデルである。

 日本語での発展ですらすさまじいが、英語圏でのAIの発展はそれを凌駕する。ここ1年で一番話題になったのは、超大規模モデルであるGPT-3だろう。

deeplearning.hatenablog.com

 GPT-3の衝撃は上記の記事が書かれた後も続いた。特に話題になったのは、Redditという海外の議論サイトで、GPT-3によって生成された文章が人間と見分けがつかなかったということだろう。

gigazine.net

 こうしたAIは何を元に学習しているのだろうか。それは大規模なテキストデータ、コーパスである。例えばBERTは英語のWikipedia(とBooksCorpus)を元に学習されているし、BERT以降の大規模モデルはCommon Crawlというサイトを用いて、Web上のテキストを収集して学習されることが多い。最近では The Pile という800GB(ギガバイト)におよぶコーパスが公開された(数え方にもよるが、1GBでおよそ全角3億文字以上である)。

 こうしたテキストデータは、当たり前だが、我々人間によって書かれたものである。私が書いているこの文章はもちろん、読者がSNSやブログで書いている文章、論文、電子化された書籍もテキストデータである。そして上記までに述べたAIは、こうしたテキストデータをもとに学習する。つまり、あなたの書いた文章はAIの学習に使われる可能性がある

 

AIに含まれる社会的バイアス

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2020年に読んだ本

  • 全体を通して
  • 読んでよかった本(特によかったのは太字)
  • 1月
  • 2月
  • 3月
  • 4月
  • 5月
  • 6月
  • 7月
  • 8月
  • 9月
  • 10月
  • 11月
  • 12月

 

2020年の読書メーター
読んだ本の数:90
読んだページ数:27810 (76/day)

読書メーターに年単位のまとめ機能があるとは知らなかったので、どうせならと思ってまとめた。

全体を通して

月によって忙しさが異なり、今年は読めたり読めなかったりしていた気がする。ただ、必ず月に1冊は読めていたようで、自分をほめたい。

 大きなこととしては、洋書をそのまま読めたこと。今年の5月あたりはdeeplに頼りまくって読んでいたが、10月の*Metaethics*はほぼそのまま読めたので、これは成長したあかしだと思っている。

 また、一定期間に集中して読むテーマを決めているときがあり、1月~2月は現代思想、2月後半~3月は心の哲学、4月は動物学、5月は法哲学、12月はトランスジェンダーを中心にジェンダー論系を読んだ。このやり方は自分に結構あっている。集中して読むことで用語や考え方・議論のくせを学ぶことができ、分野に通じることが容易になった。とはいえ、ある程度読むと飽きるので、途中途中で軽めの本を挟みながら読むのがいいかもしれない。

 あとやっぱり現代思想(特にポストモダン)系は無理。(いくつかの例外を除いて)二度と読みたくない。

 今年は、本だけでなく自分の専門の論文も読みまくった。読めてない月は主に専門分野の論文を読んでおり、何も読んでない期間はほぼない気がする。

 結論としては、全体を通してほぼ満足のいく読書年だったと思う。

 

読んでよかった本(特によかったのは太字)

  • 統治と功利(再読)
  • フェミニズム政治学
  • 21世紀の啓蒙
  • シリーズ心の哲学全般(特にシリーズ 新の方)
  • [ケンブリッジ・コンパニオン]徳倫理学
  • Utilitarianism: A guide for the perplexed
  • 利己的な遺伝子
  • 意識の進化的起源
  • Consequentialism (new problems of philosophy)
  • Ideal Code, Real World: A Rule-Consequentialist Theory of Morality
  • 実践・倫理学
  • 知覚の哲学入門
  • 食物倫理(フード・エシックス)入門: 食べることの倫理学
  • Metaethics (Routledge Contemporary Introductions to Philosophy)
  • 現代認識論入門: ゲティア問題から徳認識論まで
  • 話し手の意味の心理性と公共性
  • 言語における意味
  • 釜ヶ崎から: 貧困と野宿の日本
  • 研究指導 (〈シリーズ 大学の教授法〉5)
  • ことばとジェンダー
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法哲学である必要はありますか?―ピーターさんのnoteへのリプライ

0 事の経緯

まず、私がツイッターで以下のようなことをつぶやいた。

なんで「法」が哲学的に気になるのか、というところの直観というか動機というか、そのあたりが共有できないせいで法哲学にがっつりとコミットできないでいる。

哲学的ではなく、社会科学的な観点であれば気になるかもしれないが、しかし社会科学的な観点から気になることは他にも多数ある

このツイートに対して、FFのピーターさん(以下敬称略)からかなりのコメントをいただいた。

note.com

 

本記事は上記のnoteに答えるものである。

 構成は以下の通りである。まず一節で批判的実在論を批判する。次に二節で、一節での批判がうまくいかず、仮に批判的実在論を採用したとして、そこから出てきたピーターの結論に同意できないことを述べる。最後に三節でまとめ、私が法哲学にコミットできない理由を詳述する。

 なお、以下で断りなく引用する場合はピーターのnoteからである。他に関しては都度出典を記載する。

 

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コンピュータサイエンスへの倫理学者の貢献の少なさと将来のあるべき方向性

 

(これは網羅的な調査ではないため、私自身の知らないところで研究や貢献が行われているかもしれない。不足がある場合はコメント等で指摘していただきたい。)

0 はじめに

本記事は、AI研究と倫理学の交流を作り、またそれを深めるべきであることを主張する記事である。第一節でAI研究と倫理学の日本における現状を概観し、交流がなさすぎるという問題点を指摘する。第二節で、そのような問題は日本だけでなく世界的にも同様であることを示す。第三節で、このような状態を改善するための4つの提案を行う。第四節では、ケーススタディを通じて4つの提案がどのように効果的であるかを示す。第五節で本記事をまとめる。

 

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