対話の専門知識

相互作用的専門知識は、ハリー・コリンズとロバート・エヴァンス（ともにカーディフ大学所属）によって開発された、より複雑な専門知識の分類の一部です。 [ 1 ]この初期の定式化では、相互作用的専門知識は、「専門知識なし」と「貢献的専門知識」を含む実質的専門知識の3つの分類の一部であり、活動領域のあらゆる側面に完全に貢献するために必要な専門知識を意味していました。

分類

これら 3 つの異なるタイプの専門知識の違いは、社会科学の研究者が初めてあるテーマに取り組む経験を想像することで説明できます。研究プロジェクトが配管に関するものであろうと物理学に関するものであろうと、ほとんどの研究者がその分野における「専門知識なし」の立場からスタートすることは容易に理解できます。研究プロジェクトが進み、研究者と配管工や物理学者との社会的交流が続くにつれて、社会科学の研究者はそのテーマについてますます知識を深めていきます。たとえば、配管や物理学についてより興味深く話したり、その仕組みについてより適切な質問をしたりできるようになるでしょう。最終的に、研究者は配管や物理学ができないにもかかわらず、配管工や物理学者であるかのように配管や物理学に関する質問に答えられるようになるかもしれません。コリンズとエバンズはこの種の専門知識を「相互作用的専門知識」と呼んでいます。

相互作用的専門知識について注目すべき重要な点は、社会研究者ができない唯一のことであり、現役の配管工や物理学者ができるのは、セントラルヒーティングの設置や実験といった実務だけだということです。この違い、つまり配管工／物理学者のように話せることと、実際に配管工／物理学の作業を行うことの違いこそが、相互作用的専門知識（研究者が持つ専門知識）と貢献的専門知識（配管工や物理学者が持つ専門知識）の違いなのです。もちろん、自分の仕事について流暢に話せる配管工や物理学者は、両方の専門知識を持っているでしょう。

相互作用的専門知識という概念は、この別個かつ独特な種類の言語的専門知識を識別する点で、専門知識を個人の財産ではなく他者から付与される社会的地位とみなす傾向がある、特に科学技術研究で発展した他の専門知識理論とは明確に一線を画しています。以下でより詳しく説明するように、相互作用的専門知識という概念は、貢献的専門家の体現された専門知識は十分に認識されているものの、相互作用的専門家特有の言語的専門知識は見過ごされてきたように見える、より伝統的な現象学的専門知識理論とも異なります。この文脈において、相互作用的専門知識は暗黙知を帯びた能力であり、したがってより体現された貢献的専門知識と種類が似ていることを強調する必要があります。これは、貢献的専門知識と同様に、相互作用的専門知識を書籍だけで獲得することはできず、コンピューター化されたエキスパートシステムにエンコードすることもできないことを意味します。これは特殊な自然言語であり、したがって、専門家との言語的相互作用によってのみ獲得できるものです。相互作用的専門知識と貢献的専門知識の違いは、相互作用的専門知識の場合、暗黙知はドメインの言語に関連するものであり、実践には関連しないという点です。貢献的専門知識の場合、言語と実践の両方に関連する暗黙知を獲得する必要があります。

意義

相互作用的専門知識の概念

  1. 知識の哲学における伝統的な問題に取り組む新しい方法を提供する
  2. 大規模組織におけるいくつかの管理スタイルから、高度な専門ジャーナリズム、科学の中心である査読に至るまで、幅広い社会活動に関係しているようです。

インタラクティブな専門知識と哲学

標準的な知識哲学において、重要な区別は、具体化された知識と、形式的かつ明示的に表現された知識である。この二分法的な定式化において、知識は、体系化された規則や事実として存在するか、あるいは、タスクを実行する身体の無形の特性として存在するかのいずれかである。この区別は、人工知能研究に関する重要な議論の基盤を形成している。ヒューバート・ドレイファスは、ハイデガーを出発点として、コンピュータは身体を持たないため、人間のようにはできず、したがって、いかに高度で詳細な知識ベースや規則でプログラムされていても、知性を獲得することはできないと主張した（Dreyfus 1972参照）。

1990 年、ハリー・コリンズは AI に対する別の批判を展開した。これは、AI が達成できることに根本的な限界を示唆している点でドレフュスの批判に似ているものの、この説明の根拠を身体化ではなく社会化の理解に置いている。 [ 2 ]コリンズの主張は、コンピュータはコミュニティの生活に社会化できない非社会的なオブジェクトであるため、知性を持つことはできないというものである。この意味で、コリンズは、機械のいわゆる知能を会話を行う能力と定義する1950 年にアラン・チューリングによって最初に提唱され、現在ではチューリング テストとして知られている「考える機械」に代わる考え方をとっている。チューリング テストでは、会話はキーボードを介して行われ、AI コミュニティの課題は、生身の人間と区別がつかない答えを返すコンピュータを作成することである。こうしたやりとりは本質的に制限がなく、状況に依存するものであるため、コリンズは、完全に社会化された知性だけが、自分に向けられた新しい、あるいは潜在的に未知の文に適切に反応できると主張している。

当時はこのような観点から議論は行われていなかったが、ここではインタラクションの専門知識という概念が重要である。AI研究に対する最初の批判で、コリンズは行動特有の行為（機械によって符号化・再現できるもの）と自然行為（人間が普段行っている行為で、機械では再現できないもの）を区別した。マーティン・クッシュとの後の著作[ 3 ]では、この同じ区別が、模倣形態的行為（毎回同じように行われるため機械的再現が可能な行為）と多形的行為（正しく解釈・継続するために文脈や局所的な慣習に依存する行為で、いかに洗練されていても機械では再現できない行為）という区別に書き換えられた。

これらの議論、身体化論争、およびインタラクションの専門知識という概念を結びつけるのは、自然言語の重要性です。インタラクションの専門知識が存在するとすれば、特定のタスクやスキルを実行できない人、つまりそれに関連する身体化された専門知識を持たない人でも、あたかも身体化されたスキルを持っているかのようにそのスキルについて話すことができるということになります。したがって、インタラクションの専門知識は、専門知識を移転するために必要な身体化の「量」について重要な問題を提起します。身体化説の支持者にとっては、専門知識は身体の相対的な位置、動き、および感覚にあるため、かなりの身体化が必要です。インタラクションの専門知識の観点からは、必要な身体化ははるかに少なく、論理的に最小限に抑えると、おそらく聞くことと話す能力だけが必要です。

インタラクティブな専門知識と実践的な行動

相互作用的専門知識という概念は、多くの実践的な応用があり、多くの日常的な実践や活動に当てはまります。相互作用的専門知識の含意は、必ずしもすべての意見や見解が等しく正当であるとは限らず、貢献する専門知識を持つグループ外の個人からのコメントや意見を正当化することです。ある程度の相互作用的専門知識が重要となる状況の例としては、以下のようなものがあります。

科学における査読の役割

科学論文や研究は査読の対象となりますが、ほとんどの場合、査読者は同分野または関連分野から選出されます。これは特に研究資金の決定において顕著で、資金額が大きくなるにつれて、申請が専門家以外の研究者によって審査される可能性が高まります。たとえ助成金額が少額であっても、査読論文であっても、査読者が、査読対象となる著者とは異なる、狭義の専門分野において貢献的な専門知識を有することは依然として多くあります。もし、相互作用的専門知識が存在しなければ、査読の正当性を証明することは困難でしょう。しかし、査読者が様々な同分野の科学者との交流を通じて専門知識を得ることができるのであれば、査読プロセスは合理的であると考えられます。

大規模組織の管理

大規模組織のマネジメントにおいて、多かれ少なかれ汎用的なスキル（おそらく世界中のMBAプログラムで教えられているようなスキル）が存在する一方で、管理職が担当する事業の特殊性を理解していれば業績が向上するのではないかという疑問も生じます。新聞社の管理職はジャーナリストの仕事ぶりをある程度知っておくべきであり、自動車工場の管理職は生産ラインの仕組みをある程度知っておくべきである、というのは直感的に妥当に思えます。こうした考え方は多くの研修制度に正式に含まれていますが、インタラクションの専門知識という概念によって、原稿執筆や生産ラインでの作業といった具体的な経験を持たない管理職が、実際にこれらの役割を果たしている人々の経験を理解するために必要な経験の種類について問うことができます。インタラクションの専門知識が示唆する1つの点は、これらの業務を行う人々との多くのインタラクションは依然として重要であるものの、直接的な経験（つまり昇進）はこれまで考えられていたほど重要ではないかもしれないということです。確かに、大規模な科学プロジェクトの管理においては、管理者は相互作用に関する専門知識を迅速に習得するために懸命に努力するでしょう。

学際的な取引ゾーン

芸術、デザイン、科学、技術、医学、公共政策の分野では、多くの活動が学際的なチームによって行われています。科学技術では、これらは多くの異なる分野の科学者やエンジニアが単一のプロジェクトで協力するという形をとります。異なる、互いに相容れない、時には理解できないアイデアを持つさまざまな専門家グループが、それでも互いにコミュニケーションを取り、協力する方法を見つけるという状況こそが、ピーター・ギャリソンに独自のトレーディングゾーンのメタファーを考案するインスピレーションを与えたのです。同様のチームは公衆衛生の現場でよく見られ、ソーシャルワーカー、心理学者、精神科医、弁護士などを含む学際的なチームによって事件が決定されます。トレーディングゾーンのケースでは、これらのチームはピジン言語またはクレオール言語と呼ばれる新しい複合言語を開発することで作業し、グループで共有してコミュニケーションに使用します。トレーディングゾーンのアイデアはマイク・ゴーマンによって開発されました。彼はさまざまな種類のトレーディングゾーンを特定し、ナノテクノロジーを含むさまざまな環境でのその動作を調査しました。[ 4 ]相互作用の専門性は、このアプローチに代わる選択肢を提供します。新しい言語が出現するのではなく、グループのメンバーの一部が他者の言語を学び、2つの世界を行き来します。これは、新しい共有文化の創造というよりも、2つの文化間の翻訳に近いものです。

ジャーナリズムとマスメディア

ほとんどのジャーナリストはキャリアの中で様々なトピックを扱いますが、中には特定の分野に特化し、政治、医療、科学、環境、安全保障など、特定の分野を担当する専門ジャーナリストになる人もいます。科学分野に限らず、他の分野でも、ジャーナリストの役割は、ある難解なグループの専門知識を一般の人々に分かりやすく、関連性のあるものにすることです。そうすることで、彼らは出来事を解釈し、より広い文脈に位置付けます。多くの場合、ジャーナリストはバランスの取れた報道を行い、偏見の非難を避けるために、「議論の両側」を提示することでこれを実現します。これは原則的には問題ありませんが、実際には難しい問題です。特に科学分野では、ジャーナリストは科学的主張の信憑性を判断し、どのように報道すべきかを判断する必要があるからです。例えば、ほぼ互角の立場にある2つの立場が対照的な主張を展開するバランスの取れた報道をするべきでしょうか。それとも、広く支持されていない、異端者、あるいは極めて不確かな主張に関する記事として報道すべきでしょうか。それとも、単にナンセンスとして無視され、全く報道しないべきでしょうか。英国では、MMR論争の報道において「バランスのとれたアプローチ」が長きにわたって採用されすぎたと言える。その結果、MMRが危険であるという主張は、科学界の大半が想定していた以上に信憑性を高めてしまった。議論の終盤には、これらの記事は一般のニュースジャーナリストによって報道されることが多かったが、専門の医療・科学ジャーナリストは、いわゆる「インタラクションの専門知識」によって、もはやMMRの主張を信用できないと見なしていた。[ 5 ]

参照

参考文献

  1. ^ Collins, HMとEvans, RJ (2002)「科学研究の第三波：専門知識と経験の研究」『社会科学研究』第32巻第2号（4月）、235～296頁
  2. ^コリンズ、HM（1990）「人工専門家：社会的知識と知的機械」、マサチューセッツ州ケンブリッジ：MITプレス
  3. ^ Collins, HM、Kusch, M.、(1998) The Shape of Actions: What Humans and Machines Can Do、マサチューセッツ州ケンブリッジ：MIT プレス。
  4. ^ Gorman, ME, Groves, JF, Catalano, RK (2004)「ナノテクノロジーの社会的側面」 IEEE Technology and Society Magazine、第29巻、第4号、55～64頁。
  5. ^ Boyce, T. (2007)「ジャーナリズムと専門知識」、ジャーナリズム研究、第8巻、第2号、（4月）。
  • ドレイファス、ヒューバート (1972) 「コンピュータにできないこと:人工知能批評」、ニューヨークおよびロンドン:ハーパー&ロウ。
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