AIがもたらす思考力への影響について考えた事
はじめに
この記事を作成しようと思ったきっかけは、XでAIの悪影響についての記事を見たことでした。その記事だけでなく、人工知能（AI）の急速な発展が、私たち人間の思考力にどのような影響を及ぼすのかについて昨年あたりから議論が高まっているのを感じます。
新しい技術が登場するたびに、その利便性と引き換えに人間の能力が低下するのではないかという懸念は歴史的にも繰り返されてきました。例えば、古代ギリシャの哲学者ソクラテスは文字の発明によって人間の記憶力が損なわれると憂慮し、印刷技術や計算機（電卓）の登場時にも人間の能力への影響が議論されました。現代においては、自動車やインターネットの普及がそれぞれ身体的能力や記憶力に影響を与えたように、AIもまた思考力への影響が注目されています。
本稿では、AIがもたらす思考力の低下リスクと発展の可能性について、特にイメージしやすい、自動車やインターネットがもたらした類似の影響と比較しながら詳細に分析します。一般ユーザー向けのAI（例：ChatGPTや検索エンジン）から企業・研究機関での専門的なAI利用まで幅広く視野に入れ、教育や労働市場への影響、さらには人間の創造性や批判的思考能力への影響について考察します。
過去の技術革新とのパラレルな比較を通じて、AI時代における人間の思考力の本質的な変化とそのインパクトを探っていきます。
思考力低下のリスク：AIと先行技術に共通する課題
新技術が人間の能力を低下させるのではないかという懸念は、AIに対しても例外ではありません。特に生成AI（大規模言語モデルなど）の普及に伴い、「AIに頼りすぎると人間の考える力が衰えるのではないか」という指摘がなされています。実際、マイクロソフトとカーネギーメロン大学の研究では、AI（例：ChatGPT）の能力に自信を持つ人ほど、自ら批判的に考える量が減少する傾向が明らかになりました。AIが提示した答えに対して「それで良い」と考えてしまい、自分で深く検討したり代替案を模索したりする批判的思考の放棄が起こり得るということです。この研究者たちは「技術を誤って用いれば、人間の維持すべき認知能力が劣化することがある」と指摘しており、AIによる自動化が人間の思考力の長期的な低下を招く可能性に警鐘を鳴らしています。
この思考力のアウトソーシング（認知的肩代わり）の懸念は、過去の技術にも見られました。例えば、自動車の普及は人々から歩くことを奪い、身体的な怠惰を助長した面があります。調査によれば、自家用車を取得した人々は徒歩や自転車での移動が減少し、運動量が著しく低下しました。北京で行われた研究では、50歳以上の車の所有者は平均して約10kgの体重増加が見られたと報告されています。これは身体面での「考える力」に相当する体力や持久力の低下と言えるでしょう。
また、インターネットの普及による記憶力低下も類似した現象です。人々は必要な情報をすぐオンライン検索できるため、細かな事実を記憶しようとしなくなりました。これは「グーグル効果」または「デジタル健忘症」と呼ばれる現象で、検索で容易に得られる情報ほど人は記憶しなくなる傾向を指します。ある研究では、コンピュータ上に保存できると考えた情報の細部を人が覚えようとしないことが示されています。インターネットという外部記憶に頼ることで、人間の暗記能力や注意力が低下するリスクが指摘されてきました。
AIも同様に、人間の思考プロセスの一部を代行することで、我々の認知的努力を削減してしまう恐れがあります。特に日常的な問題解決や情報収集でAIに依存しすぎると、考える癖や注意深く検証する姿勢が損なわれ、「認知的怠惰（cognitive laziness）」が生じる可能性があります。創造性の分野でも、創作の発想や実行をAIに任せすぎると人間の独創性が停滞すると懸念されています。ある論考では、「創造のインスピレーションや制作をAIに過度に依存すると、人間の発明の才が停滞する恐れがある」と指摘されています。AIが提供する便利なアイデアに頼り切ることで、人間ならではのユニークな視点や斬新な発想が影を潜めてしまう可能性があるという警告です。
人間の能力拡張：AIと先行技術がもたらす発展的影響
一方で、技術は人間の能力を拡張し、新たな可能性を切り開いてきたことも事実です。
自動車は人間の移動能力を飛躍的に高め、私たちの生活圏や行動範囲を拡大しました。自動車の登場によって、人々はそれまで行けなかった遠方の土地にも短時間で移動できるようになり、個人の自由度やアクセスできる仕事・サービスの範囲が劇的に広がりました。実際、自動車は新たな雇用（自動車産業や観光産業など）を生み出すとともに、人々に職場や居住地の選択肢を増やし、社会構造に大きな変革をもたらしました。身体的には歩行が減った反面、車を運転すること自体が高度な認知・判断能力を必要とするため、高齢者にとっては運転が認知機能の維持につながるという研究もあるほどです。このように、自動車は体力低下のリスクと引き換えに、人類の移動と社会活動の可能性を拡大しました。
インターネットも、人間の知的能力を新たなレベルに引き上げました。確かに暗記の必要性は下がりましたが、その代わりに世界中の知識に即座にアクセスできるという恩恵をもたらしています。インターネットのおかげで、私たちは教室や図書館の枠を超え、オンラインで無数の論文・電子書籍・学習コースに触れることができます。これは情報取得の効率向上だけでなく、個々人が従来得られなかった知識を自主的に学習したり、世界中の人と協力して問題解決に当たることを可能にしました。言い換えれば、インターネットは人類の集合知へのアクセスを民主化し、創造的なアイデアの着想源や新しい学問分野の開拓を後押ししたのです。
同様に、AIは人間の思考力を補完・強化し、私たちがより高度な課題に集中できるようにする可能性があります。ルーチン的な事務作業や大量のデータ分析など、時間と労力のかかる認知タスクをAIが自動化することで、人間はより創造的で戦略的な思考にリソースを割けるようになります。実際の事例として、大規模言語モデルをコンサルタント業務に利用する実験では、AIを使ったグループは使わないグループに比べて12%多くのタスクをこなし、25%速く完了し、成果物の質も40%以上向上したという結果が報告されています。興味深いことに、この実験では技能レベルの低い層も高い層もそれぞれ生産性が大幅に向上し（前者は+43%、後者は+17%のスコア向上）、まさにAIが人間の能力を底上げする効果が確認されました。これは、AIが知的生産性を高めるツールとして機能しうることを示す好例です。また、AIの持つ柔軟で高速な翻訳性能は、言語の壁を越えて世界中の人がオンラインでコミュニケーションを取り、協力して問題解決に取り組む事を促進する可能性もあると考えます。
さらに、AIは人間単独では難しい新たな発見や創造をもたらしています。Google傘下のDeepMind社が開発したAlphaFoldは、長年科学者が解明に苦労してきたタンパク質の構造予測問題をAIで解決し、生命科学の分野における「最大のブレークスルー」を達成したと評価されました。このように、AIは膨大な計算や高度なパターン認識を活用して、人類の知識を飛躍的に前進させることがあります。また、創造性の面でも、AIは多様なアイデアの生成やパターンの提示によって人間の発想を刺激するパートナーになり得ます。例えば、文章生成AIは下書きやアイデア出しの段階で人間に候補を提示し、クリエイターがそれを取捨選択・発展させることで、従来にはなかった発想が生まれることがあります。チェスの世界では、人間とAIが協調して戦略を生み出す「センター（ケンタウル）戦略」が純粋な人間同士の対局よりも強力な手を生み出す例も知られており、人間とAIの協働が相乗効果を発揮する可能性が示唆されています（藤井聡太さんの例については、以前別の記事で書きましたので、ここでは割愛します）。このように、AIは単に人間の思考を代替するのではなく、人間の思考の幅と深みを拡張するツールとなり得るのです。
教育への影響
教育の現場でも、AIはインターネットと同様に大きなインパクトを与えつつあります。インターネット以前、教育は主に教室と教科書に限られていました。しかしインターネットの普及により、オンラインで講義を受けたり電子教材で学習したりと、学習機会が飛躍的に拡大しました。学生は世界中の情報源にアクセスし、自習やリサーチを行えるようになり、教師は教材準備や成績管理にITを活用できるようになりました。例えば、ユニセフの調査によれば、子どもたちのインターネット利用にはリスクもあるものの、それを適切に導けば学習機会の増大やデジタル技能の習得につながるとされます。重要なのは、危険を避けるために一律に禁止するのではなく、安全で有益な活用方法を教えることだと指摘されています。これは教育において新技術を取り入れる際の一般的な教訓と言えるでしょう。
AIは現在、教育において両刃の剣として注目されています。一方では、個々の学習者に合わせたパーソナライズ学習や対話型のチューター機能など、インタラクティブな教育支援が期待されています。たとえば、対話型AIを家庭教師のように使えば、生徒一人ひとりのペースや理解度に応じて説明を変えたり追加練習問題を与えたりすることが可能です。これは従来の一斉指導では難しかった個別最適化学習を促進し、教育の質を向上させる潜在力があります。また、教師にとっても、エッセイの下書きの自動評価や授業準備のアイデア生成など、AIは業務の負担軽減と効率化に貢献し得ます。
しかし他方で、学生が宿題やレポートをAI任せにしてしまう懸念も広がっています。2022年末に登場したChatGPTのような高度な文章生成AIは、与えられた課題に対してそれらしい解答や論文を生成できてしまうため、不正行為（カンニング）や学習意欲の低下が問題視されています。実際、米国の大学生向け学習サービスであるChegg社は「学生が宿題の解答を得る手段としてAIを利用し始めている」ことを認めており、その影響で新規利用者の伸びが鈍化したと報告しました。この発表の直後、Chegg社の株価は一日で約50%も急落し、「ChatGPTがビジネスを脅かしている」と報じられる事態となりました。この例は、多くの学生が実際にAIを学習に利用し始めていることを示すとともに、教育業界に与える衝撃の大きさを物語っています。
教育現場では現在、AIを禁止すべきか、それとも積極的に取り入れるべきかで議論が分かれています。一部の学校や大学は試験や課題でのAI使用を明確に禁止し、本来の思考力や表現力を養うことを重視しています。一方で、AIの使い方自体を教育しようという動きもあります。例えば、AIが生成した情報の真偽を批判的に検証する能力や、AIを補助ツールとして適切に活用する情報リテラシーをカリキュラムに組み込む試みです。これはインターネットが普及した際に、情報モラルや検索スキルの指導が求められたことと類似しています。今後、AIリテラシー（AIに対する理解と活用法、倫理面の知識を含む）は教育における重要な柱となり、単なる禁止ではなく共存するスキルを学生に身につけさせることが求められるでしょう。
労働市場への影響
技術革新は常に労働市場に大きな変化をもたらしてきました。自動車の普及は馬車関連産業を衰退させる一方で、自動車製造・整備、運輸、観光など膨大な新産業と雇用を生みました。インターネットもまた、従来存在しなかったIT産業やデジタルサービス産業を急成長させ、プログラマー、Webデザイナー、データアナリストといった新職種を大量に生み出しました。同時に、インターネットによる業務効率化や自動化で、かつては必要だった事務職や流通業の一部は縮小し、労働者には新しいスキルへの適応が求められました。
AIはこの労働市場の変革をさらに加速させると考えられています。高度なAIによる自動化は、単純な反復作業だけでなく、ホワイトカラーの知的業務の一部も置き換え始めています。例えば、カスタマーサポートではチャットボットが人間のオペレーターに取って代わりつつあり、基本的な問い合わせ対応はAIが担う企業が増えています。また、文章やレポートの自動生成により、初歩的なライティング業務を省力化したり、プログラミングAIがコードの一部を自動生成したりするケースも出てきました。これらは人間の仕事を補助すると同時に、従来は人間だけが行っていた仕事の一部代替でもあります。
歴史的に見れば、新技術による「仕事の消滅と創出」は繰り返されてきましたが、AIについても同様の二面性があります。世界経済フォーラム（WEF）の報告によれば、2025年までにAIや自動化の進展で世界で8500万の雇用が失われる一方、9700万の新たな雇用が創出されると予測されています。つまり純量ではプラスになる可能性がありますが、求められるスキルセットは大きく変化します。特に、分析的思考や創造性、柔軟性といった人間ならではの能力が今後の労働市場で一層重要になるとされます。実際、AI時代において人間に残される仕事の多くは、創造的な発想や高度な対人コミュニケーション、戦略立案や科学的探究など、AIには容易に代替できない非定型で知的付加価値の高い領域に集中していくと考えられています。
その一方で、過渡期においては雇用のミスマッチや労働者の再教育が大きな課題となります。AIに職を奪われる労働者が新たな職種に移行するには、相応の再訓練（リスキリング）が必要です。企業や政府も、単に人員を削減するのではなく、現職社員にAIを使いこなす技能を教えたり、新しい役割に転向させたりする取り組みが求められています。最も競争力のある企業は、従業員のスキル向上に投資する企業であるとも言われ、労働者側も生涯学習によって自分の市場価値を保つことが重要です。
AIはまた、働き方自体も変えつつあります。生成AIの支援によって一人の労働者が担える仕事量が増えるため、労働生産性の向上が期待されます。その結果、週休3日制の議論やベーシックインカムの検討など、労働時間や報酬の在り方にも影響が及ぶ可能性があります。他方で、高度にAIに依存した業務でAIが故障・誤作動した場合のリスク管理や、AIによって評価・監視される労働環境に対する人間のストレスといった新たな課題も顕在化しています。労働市場への影響は業種や職種によって様々ですが、全体として言えるのは、AI時代に適応するための教育・訓練体制の整備と、技術と人間の役割分担について社会全体で議論し合意を形成していく必要があるということです。
人間の創造性への影響
創造性は人間の持つ特性の中でも特にAIとの差別化が図られる分野ですが、AIの進歩によりその在り方にも変化が生じています。AIはすでに絵画生成、作曲、文章執筆などの領域でそれなりに創造的な作品を生み出すことができます。これにより「将来、AIが人間のクリエイターに取って代わるのではないか」という不安が広がる一方で、創作の現場ではAIをツールやパートナーとして活用する動きも出てきました。
まず懸念の側面ですが、前述のようにAIへの過度な依存は創造性の停滞を招く可能性があります。人間のクリエイターがアイデア出しや試行錯誤を自ら行わず、AIが提示する無数のバリエーションの中から選ぶだけになると、発想プロセスが画一化したり人間独自の創意工夫が薄れたりする恐れがあります。特に、私がここが重要だと思うのは、若い世代のクリエイターが最初からAIに頼ってしまうと、自分でゼロから考案する訓練の機会が減ってしまい、長期的には独創力が育まれない可能性があるという点です。また、AIによるコンテンツ生成が氾濫すると、市場や文化において人間が作り出す作品の価値が相対的に低下し、「人間らしい創造」の居場所が狭まる可能性も指摘されています。
しかし一方で、AIは人間の創造性を刺激・強化するツールともなり得ます。AIそれ自体は「経験」や「感情」を持たないため、本質的な意味で創造的であるとは言い難いですが、人間が創造するプロセスを助けることはできます。例えば、小説家がプロットのアイデアに行き詰まったときにプロンプトを与えてAIに続きの展開案をいくつか出させ、それをヒントに着想を得る、といった使い方があります。またデザイナーがAIに多数のデザイン案を生成させ、そこからインスピレーションを得て自分の作品に落とし込むケースもあります。このように、AIとの協働を通じて発想の幅を広げたり、新たなスタイルを試みたりすることが可能です。実際、AIが作曲したメロディを人間が編曲して楽曲を完成させたり、AIが描いたラフスケッチをもとに画家が絵画を仕上げたりといったコラボレーションが行われています。
創造性の分野で重要なのは、AIは道具であって主体ではないという点です。カメラが登場したとき、写真が芸術になり得るか議論がありましたが、最終的には写真も人間の芸術表現の一つとして確立しました。同様に、AIも絵筆や楽器のような一つの道具と捉え、人間がそれを使って何を表現するかに価値を置く考え方が必要です。AIが量産するコンテンツではなく、人間がAIを活用しつつ自らの経験や感性を反映させた創作物こそが、これからの時代において真に評価される「人間らしい創造性」の発露となるでしょう。
批判的思考力への影響
批判的思考力（クリティカルシンキング）は、与えられた情報をうのみにせず、自分の頭で疑問を持ち分析・評価する能力です。情報過多の現代において、この能力はますます重要になっていますが、AIの台頭は批判的思考の在り方にも影響を与えています。
インターネット時代には、膨大なオンライン情報の中から真実を見極めるためにメディアリテラシー教育が重視されるようになりました。検索エンジンは質問に即答を返してくれますが、その答えが正確である保証はなく、利用者が批判的思考で裏付けを取る必要があります。同様に、AIによる回答も一見もっともらしいものの中に事実誤認やバイアスが混入する可能性があります。むしろ高度なAIほど巧妙に誤情報をそれらしく生成するケース（いわゆる「AIの幻影（ハルシネーション）」現象）も報告されており、ユーザー側の批判的思考が試されます。
しかし前述の研究が示すように、人はAIを信頼しすぎると批判的思考を怠りがちになる傾向があります。AIが示した答えを検証せずそのまま受け入れてしまうと、間違いや偏りを見逃す危険があります。特にAIが権威ある口調で語ると、人間はそれを正しいと錯覚しやすく、従来以上に批判的思考力が重要になります。教育現場でも、学生がAI生成の回答をそのまま提出してしまい、内容を深く理解していないケースが問題となっています。AI時代における批判的思考教育とは、AIから得た情報を鵜呑みにせずに多角的に検証する習慣を身につけさせることに他なりません。
一方で、AIは批判的思考のトレーニング相手として活用できる可能性もあります。例えば、あるテーマについてAIとディベートさせたり、AIにわざと誤った主張をさせてそれを学生が見破る訓練をするといった方法です。AIは大量の情報から様々な視点を提示できるので、人間はそれに対して反論や質問を投げかけ、自分の考えを整理する練習ができます。また、AIが出した結論に対して「なぜそうなるのか」「他の可能性はないか」と突き詰めて考えることで、逆に人間の批判的思考を深める教材となり得ます。この利用方法は私もしばしば取り入れていますが、AIの巧妙な嘘を見抜くゲームのように使う事で、楽しみながら進める事が出来てオススメです。重要なのは、いかなる時もAIを思考停止の言い訳にしないことですね。AIは便利な計算機でありアシスタントですが、最後の判断や熟考は人間自身が行うという原則を忘れてはなりません。
実際、AIの導入によって批判的思考の内容がシフトしているという指摘もあります。ある研究では、生成AIの登場により人々の批判的思考は「情報の探索」から「情報の検証」へとシフトする傾向が示唆されました。つまり、自分で一から情報を集める代わりに、AIがもたらした答えや提案を吟味し統合する能力が重要になってきているのです。このように批判的思考力そのものも、AIとの関わりの中で形を変えつつあります。ゆえに教育や社会では、新しい形態の批判的思考を養成するための方策（例えば検証力やAIとの対話力の涵養）が求められています。
おわりに
AIは自動車やインターネットにならぶ社会変革のテクノロジーとして、人間の生活や能力に深遠な影響を及ぼしています。その影響はポジティブな面とネガティブな面の二面性を持ち、歴史上の技術革新とパラレルな構図を描いています。自動車が人間の足を延長して世界を広げた一方で体力の低下を招き、インターネットが人間の記憶を外部化して知の宝庫を提供した一方で記憶力の低下を招いたように、AIは人間の思考力を肩代わりして新たな知的飛躍をもたらす反面、思考の怠惰や独創性の喪失というリスクを孕んでいます。
しかし、重要なのはこれらのテクノロジーと如何に向き合うかという人間側の姿勢でしょう。過去の経験が示すように、技術そのものは使い方次第で人間の能力を削ぐ凶器にも、拡張する神器にもなり得る。身体を鍛えるためにあえて車を使わず歩いたり、記憶力を維持するために敢えて検索に頼らず暗記したりする訓練が有効であるのと同様に、思考力を養うためにはAI時代において意識的な工夫が必要です。具体的には、教育現場でのAIリテラシーと批判的思考の指導、労働市場でのリスキリングと人的創造力の尊重、そして個人レベルでのAIとの健全な距離感の確立が重要となるでしょう。
AIは強力な道具であり、適切に用いれば人類の知的生産性と創造性を飛躍的に高めるポテンシャルを秘めています。一方で、その利便性ゆえに私たち自身の思考力を衰退させてしまう危険もあります。本稿で比較の対象とした自動車やインターネットがそうであったように、AIもまた社会に定着する過程で人間の行動様式や能力のバランスを再定義する存在です。私たち人類は、過去の教訓を活かしてこの新技術と向き合い、人間の思考力を維持・強化しつつAIの恩恵を最大限に引き出す道筋を見いだす必要があります。それこそが、AI時代における教育と創造、そして社会の持続的発展に向けた鍵となるでしょう。
私自身、まだまだ自分の解像度が低いなと、この記事を作成しながら反省した部分が多かったです。今後も最新の情報をキャッチアップして、この問題についての理解を深めていきたいと思います。