帰納推論における統計的偶然性

AIではなく人間でも判断が難しい例を挙げます。

例)
・ある新薬は優位水準99%で効果があると分かりました。

危険率は1%です。
つまり、100回に1回は誤っている可能性があります。

効果があるというのに十分な証拠だと思えます。

しかし、次の情報が伝えられたらどうでしょうか？

・ランダムに生成した100種類の物質の薬効を調べました

効果のない薬でも、100回に1回は、誤って99%効果があると判断されます。

ただの偶然かもしれません。
99%薬効があると判断するには抵抗があります。

この場合の帰納推論の最適解は、どうなるでしょうか？
以下のことはいえます。

・選ばれなかった残りの99個よりは良い
・優位水準99%より低いものよりは良い
・100より多くの中から選ばれた場合よりは良い

何%効果があるとはいえません。
帰納推論は、確率を求めるものではありません。
選択肢の良し悪しに順位を付けるものです。
確率が計算できなくても、可能な限り順位を付けます。