科学における倫理の重要性を深く掘り下げる

科学が実践されてきた限り、倫理学はその発展と規制において重要な役割を果たしてきた。技術の飛躍的進歩、治療法、実践法などの新たな発見が人類の進歩にとって重要であるのと同様に、そのような発見が社会に及ぼしうる倫理的な影響を考慮することも極めて重要である。

倫理観がなければ、科学は真実の根拠を持つことができない。データの改ざんや不正行為などの不正行為は、正直に行われた仕事と同じくらい説得力のある結果をもたらす可能性があるからだ。

歴史的視点

科学における倫理的配慮の初期の事例

歴史を通して、科学界の適切な倫理的慣行に関する概念は、科学研究のペースに追いつき、科学が最高水準に保たれることを確実にするために、数え切れないほど何度も修正され、調整されてきた。

古代の有名な人物の時代にも、次のようなことがあった。アリストテレス哲学者たちは、科学的方法と科学の実践方法の基礎を築いたのである。しかし、科学的方法が確立されたのは、それから数千年後の1948年のことである。ニュルンベルク・コード研究参加者によるインフォームド・コンセントを求めた最初の国際文書「インフォームド・コンセント」が発表された。

言説を形成した重要な局面

しばしば、科学における最もひどい倫理違反のひとつとして引き合いに出される。タスキギー梅毒 1932年に始まったこの研究は、医学研究における安全かつ公正な手続きの必要性に注意を喚起した。実験中、研究者たちは梅毒の影響を理解しようと努めたが、ペニシリンなどの治療薬が容易に入手できるようになっても、参加者には提供しなかった。それ以来、人を対象とするすべての研究を監督するために、いくつかの法律や施設審査委員会（IRB）などの組織が設立された。

しかし、科学における倫理の境界は、ヒト臨床試験の枠をはるかに超えて広がっている。実際、第二次世界大戦中、マンハッタン計画の一環として活動していた物理学者たちは、原爆に伴う社会的、環境的、人道的リスクを考慮した上で、原爆を設計するという倫理的な問題に取り組んでいた。

科学における重要な倫理原則

自主性の尊重

科学における倫理が時代とともに発展してきた主要な方法のひとつは、研究参加者の自主性を尊重するようになったことである。現在では、ヒトを対象とする実験では、試験の前にその内容と目的を参加者に知らせることが義務付けられている。

さらに、被験者は、協力を強要されるのではなく、自発的に自分の時間を研究に提供しなければならず、必要な書類はすべて提供されなければならない。

恩恵と非利益

確かに科学は、研究においても受益を優先させることを目指している。簡単に言えば、科学者は研究に従事するときは常に、最も有益となるような方法で研究を行うべきであるということである。そのためには、参加者や社会に最も利益をもたらす研究を追求することと、被害や危害を最小限に抑えることのバランスを見つける必要がある。

新薬や医療機器の有効性を検証する臨床試験は、意図しない副作用が深刻な結果をもたらす可能性があるため、こうした課題に特に精通している。

正義

科学における倫理の最も重要な側面のひとつは、すべての実践が公平であることを保証することである。雇用慣行であれ、同僚との共同作業であれ、データ収集であれ、被験者の選択であれ、研究者は偏見や偏見のない環境を育むよう努力すべきである。多様性、公平性、包括性を重視することで、科学者は多様な視点を集めることができ、より一般化可能な結果を導き出すことができる。

しかし、正義は適切な倫理に沿った他の多くの方法で現れることができる。例えば、重要な発見をした人は、性別や人種的背景に関係なく、適切に認定されるべきである。

現代の課題と論争

遺伝子工学とCRISPR技術

遺伝子編集のような現代医学の進歩に伴い、新たな懸念が浮上している。バイオエシックスも明るみに出た。2018年、中国の科学者である何建奎は、次のように利用した。 CRISPR ヒト胚を編集する技術は、彼がこれまで受けてきたアドバイスの多くや科学界の意向に反するものだった。

また、倫理審査書類の偽造にも関与していた。不正行為の結果、罰金刑と実刑判決を受けた。

重要なのは、彼の研究が、2つの大きな倫理的問題にスポットライトを当てたことである：

遺伝子編集技術をヒトゲノムに用いるべきか？
遺伝子工学は倫理的に利用できるのか？

何建奎氏の事件を受け、世界の多くの国が新たな法改正を採択した。さらに、遺伝病に対するCRISPRの使用は厳しく監視され、特定の臨床例に限定されている。

しかし、"CRISPRベビー "の可能性や、そのような生命を左右する技術を早期の発達段階で使用すべきかどうかは、いまだに広く議論されているテーマである。

人工知能と機械学習

人工知能 (AI）と機械学習（ML）は、統計学とデータ科学の分野が生み出した最も強力なツールのひとつである。それだけでも、膨大な量のデータを処理することで科学に革命をもたらし、科学者たちにデータの分析方法、実験の進め方、アイデアの伝え方など、科学のさまざまな側面について情報を提供することができる。とはいえ、AI/MLはいくつかの根本的な倫理的障害をもたらす。

特に、AI/MLプラットフォームは、提供されたデータによって動かされる。もし偏った生データがAIに供給されれば、偏った出力が得られる可能性が高くなり、科学者が研究している人口統計、生物、プロセスについて誤った結論を導くことになる。

大規模なデータセットを処理できることは魅力的だが、科学者は他人のプライバシーを侵害しないよう注意する必要もある。AI/MLプラットフォームで使用されるあらゆるデータは、倫理的に収集されるべきであり、研究参加者は自分の情報がどのように処理されているかを認識する必要がある。

気候変動と環境倫理

地球温暖化への懸念が増幅し続ける中、環境科学分野の研究は近年目覚ましい発展を遂げている。とはいえ、どのような研究分野でもそうであるように、環境研究に携わる科学者には、自らが引き起こす被害を最小限に抑える倫理的義務がある。そのため、この学術界では大きなジレンマが生じている。国際シンポジウムを開催するためのコストは、既存の研究の発展に役立つかもしれないが、必要な目的地への移動にかかる環境コストとのバランスを取らなければならないからだ。

同様に、自然の生態系の内部構造を理解することは重要かもしれないが、生物多様性が失われる可能性のある生息地を操作することは、倫理的に非常に難しい決断となりうる。

ピアレビューと機関監視の役割

研究における倫理基準の確保

学術機関、学術誌、そしてピアサイエンティストは、科学における倫理を守る上で重要な役割を担っている。彼らは、研究の信頼性を評価するために必要な知識を持ちながら、研究に直接関わることなく第三者の視点を提供するため、発表される研究が科学的に健全であることを保証する。

このような機関はまた、疑わしい科学的研究を却下したりフラグを立てたりすることで、質の高い研究のフィルターとして機能し、それによって発表、論文、記事が出版される際に、科学者仲間や一般大衆に正確な情報が広まるようにしている。

国際協力における倫理的ジレンマ

文化の違いと倫理規範

共同研究は科学にとって極めて重要な側面であるが、国際的な研究活動がもたらす障壁を乗り越えることはしばしば困難である。個人が文化の違いを共有し、言葉の壁が存在する可能性のある環境では、科学者は、すべての関係者が自分たちの研究成果を発言し、自分たちの見解を提供するための平等なプラットフォームを確保すべきである。

科学的共同研究が公平な方法で組織されれば、生産的な科学的言説につながる形で、資源やデータの共有が可能になる。

オープンサイエンス

確かに、研究者が資金提供団体や所属学術機関に対する義務を負っている以上、世界中の科学において完全な透明性を実現することは難しい。しかしオープンサイエンス科学研究はかつてないスピードで進歩する可能性を秘めている。

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