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えー、チャプター10、ね。今回のテーマは「欠陥のあるゲートキーピング」っていうのかな。ちょっと硬い言い方だけど、要は、今の社会の選抜方法がおかしいんじゃないかって話。
デザイン思考が蔓延してる世界って、なんかこう、システムの内部構造を理解して、原因と結果を突き止められる、みたいな考え方が主流になってるじゃないですか。学問が基礎知識とスキルを与えてくれて、現実世界で問題を解決できる、みたいな。賢いってのは、物事の仕組みを詳しく知ってることだ、みたいな。
でもね、これって還元主義的な科学とか、昔ながらの工学に基づいた考え方なんですよね。なんか、世の中には必ず原因があって、それを理解してコントロールすれば、全体をコントロールできる、みたいな。
今の経済では、例えば医者だったら人体の内部構造、MRI技師だったらMRIの仕組み、整備士だったら自動車の構造、経済学者だったら経済の仕組み、みたいに、システムの内部を詳しく知ってる人が「有能」とされるわけですよ。
でもね、そもそも内部構造を知るって前提が崩れたらどうなるんでしょう？ システムが内部構造に依存しなくなったら？ 物事がどう機能するかっていう話が、システムの内部構造に基づかなくなったら？ それって、知識とかスキルの概念をどう変えるんでしょう？ メリットに基づいて社会をフィルタリングする方法に、どんな影響を与えるんでしょう？
だってね、実際、医者が人体の内部構造を詳しく知ってるからって、必ずしも良い医者とは限らないじゃないですか。本当に優秀な医者って、症状とライフスタイルの関連性を直感的に理解して、高レベルなパターンを使って適切な処方箋を出すんですよ。患者さんとちゃんと向き合って、苦しみを理解するっていうか。MRI技師だって、機械の仕組みを詳しく知らなくても、効果的に操作して良い画像を生成できればそれでいいんです。抽象化が進むにつれて、重要なスキルって内部構造じゃなくて、高レベルなインターフェースに関わるようになるんですよね。
複雑性の時代では、ハードスキル（今の定義での）って意味がなくなってくるんですよ。還元主義的で、因果関係に基づいた定義だから。ツールの内部構造を知ったからって、それを上手く使いこなせるとは限らないし、次のレベルの抽象化を生み出せるわけでもない。
なのに、今の社会の機会へのゲートキーパーって、ハードスキル中心じゃないですか。これから社会に出て貢献しようとする人は、内部構造の知識を重視する教育システムを乗り越えなきゃいけない。これってSTEM分野だけじゃなくて、社会科学とか、芸術とか、演劇とかも同じで、研究対象を分解して分析できる、みたいな前提で動いてるんですよね。良い作品を作るには原因があって、教育を受けてプロフェッショナルになるってことは、その知識を使って進歩することだ、みたいな。
だから今の世界は、間違った種類のスキルを評価して促進するようにできてるんですよ。それが産業構造とか、製品開発とか、サービス提供にまで影響を及ぼしてる。複雑性の時代には、無味乾燥な才能と時代遅れの専門知識が大量生産されることになるんですよね。単純なシステムと複雑なシステムの違いを人々に理解させるだけじゃダメで、パラダイムそのものを根本的に見直して、人間が進化の過程で培ってきたスキルに、本来あるべき重要な位置を取り戻させる必要があるんですよ。社会が効果的なグループを形成して、複雑なものを構築できる能力に基づいて、メリットを評価するべきなんです。原因と結果にこだわるのをやめて、複雑系の既知の特性を使って論理的な議論を組み立てるべきなんです。
で、次に「ナードイズム」の話。
今の社会って、ナードを称賛するじゃないですか。ナードって、大体STEM分野が得意な人（もしくはマジックカードゲームが得意な人？）。典型的なナードって、人付き合いが苦手で、細かいことにこだわって、他人と打ち解けるよりもパズルに興味がある、みたいなイメージ。ナードは頭が良いから、素晴らしい発明をして社会を進歩させてくれる、みたいな感じで、ナード的な行動様式を評価するように条件付けられてるんですよね。
確かに、昔はそうだったかもしれない。抽象化の次のレベルは常に設計されていたから、細かいことにこだわってコツコツやる人が成功した。でも今は、そんなやり方じゃ複雑なものを構築できないんですよ。詳細な知識は、創造性には繋がらない。今は単純な橋とかロケットエンジンを作る時代じゃなくて、創発を設計する時代なんです。自然が創造するように創造できる人材が必要なんです。
これって、単に人付き合いが苦手な人への不満じゃないんですよ。ナードイズムは有害な考え方なんです。なぜなら、間違った人材が権力を持つことになるから。テック企業のCEOって、ナードっぽい人が多いじゃないですか。安全だと思われて、エンジニアリングの実力で出世してきたから。でも、そういう人達って、全体像とか本質的な真実じゃなくて、孤立した事実とか数字に基づいて判断しがちなんですよね。複雑性の時代には、ナード的な行動は資産じゃなくて負債なんです。今は、細部に囚われずに全体を把握して、大局的な視点から問題を解決できる人が必要なんです。
ナードイズムは、間違った行動様式を社会の上層部に持ち込んでしまう。これって、本当に難しい問題に取り組んで、本当に複雑なものを構築しなきゃいけない今の世界にとって、非常に危険なことなんです。ナードイズムは、本当に難しい問題に直面した時に、脆弱なシステムしか生み出せない。
よくある関連付けとして、ナードと高IQの繋がりがありますよね。高IQの人は、推論したり学習したり、問題を解決する能力が平均より高い人だって言われる。要するに、高IQの人は「頭が良い」ってこと。でも実際には、高IQの人は、標準化された知能テストで平均より大幅に高い点数を取った人、っていうだけなんですよ。頭が良いってこととは全然違う。標準化されたテストは、ベルカーブに基づいて測定されて、平均値を使って、ある閾値よりも上か下かを判断するんです。
問題は、知能が絶対にベルカーブに従わないってことなんです。ベルカーブって、部屋にいる人達の身長を全部測るとか、そういう足し算のプロセスから生まれるものなんですよ。人間の脳は、ベルカーブとは真逆の存在なんです。驚くほど多くの要素と繋がりを持つ、複雑性の極みであり、創発によって機能する複雑なオブジェクトの代表例なんです。人間の脳から生まれるものは、単純な平均値なんかじゃない。それに、チャプター9でも言ったけど、自然は分布全体を使うんですよ。つまり、人間のパフォーマンスが平均値に従うと仮定しても、問題を解決するのは個人じゃなくて、集団全体なんです。
高IQは、ある種の精神的な欠陥と見なすこともできる。ベルカーブのピークの左側が精神的に平均以下だと考えられるように（IQテストは元々そのために設計された）、ピークの右側にランクインする人も、別の意味で精神的な問題を抱えていると考えることができる。人間はゆっくりと分析的に問題を考えるようには進化してないんですよ。自然な問題は、そんなアプローチでは解決できないから。高IQの人は、狭く定義された、ゲーム化された人生のバージョンを解決するのが得意なんです。
でも、個人を無能なグループに割り当てるんじゃなくて、集団内のすべての個人が難しい問題を解決するために必要だってことを認識する方が、合理的で科学的にも正しいんです。ベルカーブ（または現実をモデル化するために使うどんな分布でも）が存在する理由は、自然がそれを（そのすべてを）何らかの理由で残しておいたからなんです。その理由とは、生存です。
自然はグループレベルで選択する。人間の知能に関する厳密な説明は、集団の中のある一部だけが賢いとは決して言わないはずです。自然は、人間の学習の分布全体を使って問題を解決する。これは、情報、計算、進化の既知の特性に基づいた否定できない事実です。これが自然が問題を解決する方法なんです。分布のある一部分だけに基づいて社会をフィルタリングするなんていう考え方は、還元主義的な傲慢さの極みです。
誤解しないでほしいのは、ナードであることは別に悪いことじゃないってこと。でも、ナードイズムっていうのは、ナード的な人だけが賢いっていう考え方なんです。複雑性の時代には、ナードイズムは社会がグループを非科学的で非常に有害な方法でフィルタリングしてしまう原因になる。ナードイズムっていうのは、自然の問題解決の分布全体を通して薄くスライスして、人為的に才能を選抜することなんです。ナードイズムは、呼吸ができない平たい顔のブルドッグを作るようなもの。人工的な選択は、望ましいと見なされる特定の特性に焦点を当てる代わりに、システム全体の健康を犠牲にしてしまう。ナードイズムを、自然が常にグループ全体を使うっていう深い理解に置き換える時が来たんです。
そして、「都合の良い部分だけを抜き出す」という話。
発見よりもデザインを選ぶことの結果として、都合の良い部分だけを残そうとする傾向がある。これは、自然が問題を解決するために使うグループ選択に違反する。学術的な話では、トピックの最も良い部分を選んで生徒に提示するけど、その洞察を導き出した背景はほとんど省かれてしまう。社会の心地良い部分だけを切り離して、その良い部分が、面倒な部分のおかげで成り立っていることに気づかないユートピア的なイデオロギーと何も変わらない。
例えば、重い物を持ち上げると筋肉が成長するっていう観察結果を考えてみましょう。この認識は、間違いなく健康的な習慣である運動を個人に促すことができる。でも、これは過剰最適化のレッスンになる可能性がある。最初は、個々の筋肉群をターゲットにすることが多いですよね。「脚の日」とか「腕の日」とか。最終的には、体が個別に強化された筋肉の集まりになる。でも、ウェイトリフターの体は、より自然な体格（例えば、農家の少年）に比べて、能力が劣ったり、脆くなったりすることもある。ウェイトリフターの体はウェイトルームには非常に適しているけど、他の場所ではそうでもない。昔の人達がボディービルダーみたいじゃなかったのには理由がある。そんな体格じゃ、ほとんどの自然環境に対応できないから。
ここでも、グループ選択の話になる。自然は、分布全体を使って問題を解決する。健康な体っていうのは、筋肉が強くて分散している体なんです。すべての筋肉が突出しているわけじゃないし、過剰に最適化された人のように極端に分離してるわけでもない。
エントロピーは、自然がシステム内で最も可能性の高い構成を実現することにつながり、これらの最も可能性の高い構成は、分布の他の部分なしには適切に存在できないことを思い出してください。筋肉群を孤立させて最適化するウェイトリフターは、分布のピーク（またはピークの右側にある何か）だけが必要だと考えているようなもの。筋肉の観点から言えば、強い体を本当に強くするために、他にも多くの隠れた貢献があるんです。
ボディービルダーは（現代の基準では）強く見えるけど、実際にはそうでもないことはよく知られてる。農家の少年とボディービルダーを力比べさせたら、大抵は農家の少年が勝つ。自然な問題を解決するために機能するのは、分布全体であって、分離して見える孤立した強化された部分じゃない。複雑性っていうのは、包括的で、広範囲で、すべてを網羅するものなんです。