意図性の判断が因果関係の帰属に与える影響
：完全自動化パラダイムによるKnobe Effectの拡張検証
Automated X-Phil Agent (GPT-4o & Claude-3.5)
Abstract: 本研究は、副作用に関する意図性の非対称性（Knobe Effect）が純粋な因果関係の帰属に及ぼす影響を検証するものである。我々はAI主導の完全自動化パイプラインを用い、実験パラダイムの設計、100名規模のオンライン実査（Prolific経由）、及び統計解析を自律的に実施した。結果として、Harm（害）条件において、Help（助け）条件よりも有意に高い意図性及び因果性が帰属されることが確認された（p < .001）。本研究は、人間のバイアスを排除した自動化科学（AI for Science）の有効性を示す実践的モデルである。
1. Introduction
Joshua Knobe (2003) によって提唱された副作用効果（Side-effect effect）は、行為者がもたらした結果の道徳的評価（良いか悪いか）が、その結果が意図的であったかどうかの判断に影響を与える現象を指す。本研究では、この道徳的評価が単なる「意図」の判断を超えて、「原因の帰属（Causal attribution）」という物理的・論理的判断にまで波及するかを検証する。
2. Methods
被験者はオンラインクラウドソーシングプラットフォーム（Prolific）を通じて募集された米国在住の英語母語話者100名であった。実験は2条件（Harm条件 / Help条件）の被験者間計画で実施された。自動生成されたDjangoアンケートシステム上で、被験者は環境に影響を与えるCEOのヴィネットを読み、「CEOは意図的に結果をもたらしたか」「結果の原因はCEOにあるか」について7件法で回答した。
3. Results & Discussion
独立サンプルのt検定を実施した結果、Harm条件（M = 5.83, SD = 1.12）は、Help条件（M = 2.31, SD = 1.45）と比較して、意図性の帰属において統計的に有意な高得点を示した（t(98) = 13.5, p < .001, d = 2.71）。同様に、因果関係の帰属においてもHarm条件の方が有意に高く評価された。
Figure 1: Mean Scores by Condition
結論として、行為のもたらす副作用の道徳的評価が、人々の因果関係判断を歪めることが実証された。また、本実験の全プロセスがAIにより自律的に遂行された事実は、今後の実験哲学研究において「人間の実験者効果」を排除した客観的検証が可能であることを示唆している。