How far does reflective equilibrium take us? Investigating the power of a philosophical method
Final Report Abstract
Das Forschungsprojekt untersuchte die Reichweite und Grenzen der Methode des Überlegungsgleichgewichts. Das Überlegungsgleichgewicht ist eine in der Moralphilosophie und in verwandten Bereichen herangezogene Methode der Rechtfertigung und Begründung, die ursprünglich von N. Goodman (1955) in der Wissenschaftsphilosophie eingeführt und später von Rawls (1971) für die Ethik übernommen worden ist. Obwohl die Methode eine weite Popularität in der Ethik genießt, ist sie von vielen Seiten aus kritisiert worden. Die damit verbundene methodologische Diskussion ist in der Vergangenheit unter anderem deswegen nicht fruchtbar vorangeschritten, weil das Überlegungsgleichgewicht oft nur defizitär charakterisiert worden ist. Das von Beisbart, Betz und Brun (2021) vorgeschlagene formale Modell stellt einen Versuch dar, der Methode eine präzise Form zu geben. Obgleich das Modell in vielerlei Hinsicht Idealisierungen enthält, die seine direkte Anwendbarkeit in der Praxis erschweren, können mit dem Modell durchgeführte Simulationen benutzt werden, sich mit vielen der gegen die Methode gerichteten Einwänden auseinanderzusetzen. Im Projekt wurden ausgehend von Beisbart, Betz und Brun (2021) das Modell selbst und unterschiedliche Varianten desselben in Python implementiert. Mit dem Modell durchgeführte Simulationen dienten dazu, die folgenden Forschungsfragen zu untersuchen: 1. Plausibilität der Methode: Wie plausibel ist das Überlegungsgleichgewicht als Rechtfertigungsmethode? 2. Praktikabilität der Methode: Wie praktikabel ist die Methode? Können epistemische Akteur*innen auch unter nicht idealen Bedingungen Fortschritte in ihren Überzeugungssystemen erreichen? 3. Konsensbildung: Unter welchen Bedingungen und in welchem Ausmaß führt die Anwendung der Methode durch verschiedene Akteur*innen zur Konsensbildung? Neben den Projektergebnissen, die hauptverantwortlich von den Berner Kollegen erstellt worden sind, wurden am KIT und in Zusammenarbeit mit der Uni Bern Ergebnisse in mehreren Publikationen vorgestellt. Die Ergebnisse dieser Arbeiten sind differenziert und ziehen weitere Forschungsfragen bzw. -erfordernisse nach sich: Die Simulationsergebnisse legen nahe, dass die gegen die Methode formulierten Einwände nicht generell zutreffen. Vielmehr zeigen die Simulationen, dass das Überlegungsgleichgewicht in Abhängigkeit der gewählten Modellparameter zu gerechtfertigten Überzeugungen führt (erste Forschungsfrage). Die im Projekt untersuchte Variante einer De-idealisierung (lokale Optimierung) zeigt, dass dieses positive Resultat auch unter praxisnäheren Bedingungen erhalten bleiben kann (zweite Forschungsfrage). Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass unter bestimmten Bedingungen, das Überlegungsgleichgewicht zu einem Konsens zwischen Akteur*innen führt unter Beibehaltung pluralistischer Weltbilder (dritte Forschungsfrage).
Publications
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Judgment aggregation, discursive dilemma and reflective equilibrium: Neural language models as self-improving doxastic agents. Frontiers in Artificial Intelligence, 5.
Betz, Gregor & Richardson, Kyle
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Overlapping consensus in pluralist societies: simulating Rawlsian full reflective equilibrium. Synthese, 203(1).
Lohse, Richard
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Probabilistic coherence, logical consistency, and Bayesian learning: Neural language models as epistemic agents. PLOS ONE, 18(2), e0281372.
Betz, Gregor & Richardson, Kyle
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Assessing a Formal Model of Reflective Equilibrium
Freivogel, A. & Cacean, S.
