ボリス・ウォルバウムがAI時代の心の未来について語る

EQ が IQ よりも回復力が高い理由については、非常に単純に、論理分析知能は AI によって完全にエミュレートでき、多くの場合人間よりも優れており、確実に高速です。しかし、人間関係は再現できず、シミュレートするだけです。 AI は感情や愛着をシミュレートできますが、人間のつながりを定義する相互利益、共有された脆弱性、真の互恵関係が複雑に絡み合った網に参加することはできません。

スポーツについて考えてみましょう。機械が互いに競争するのを見ることに誰も興味がありませんが、人間の運動競技が激しい感情を引き起こすのは、アスリートが本当に一生懸命努力し、実際にリスクを負い、結果を心から気にしていることを私たちが知っているからです。同じことがチェスやビデオゲームにも当てはまります。人々はテニスボールを壁に打ち付けるなど、機械を相手にトレーニングしますが、実際のゲーム、つまり本当の感情になると、人間のパートナーや対戦相手を求めます。なぜ？なぜなら、意味は最適化されたパフォーマンスではなく、真の関係から生まれるからです。 EQ が AI に対して回復力があるのは、まさに、AI が触れられないもの、つまり本物の人間のつながりを EQ が管理しているからです。

従来の学術論文が数秒で作成できるようになった場合、大学は学生の外部アルゴリズムを処理する能力ではなく、学生の内部認知プロセスを確実に評価できるように評価モデルをどのように再構築すべきでしょうか?

私は、今日の高等教育において AI を利用した不正行為がどれほどの規模で発生しているかについての認識が欠如していることに心から懸念しています。 AI が禁止される場合は、その禁止を真剣に施行する必要があります。この問題に対処できない大学は、学位の価値を傷つけるリスクがあります。雇用主と社会が、学位が真の能力を証明するものであるという信念を失うと、大学システム全体が正当性の危機に直面することになります。

とはいえ、AI が許可される場合は、評価に AI を完全に組み込む必要があります。 Forward College では、次の 3 つの原則を適用しています。AI によって「力を与えられた」学生は、以前に可能であったものよりもはるかに優れた成果を生み出すことが期待されるため、期待が大幅に高まります。学生は、AIをどのように使用したか、どのような戦略を採用したかを記録した「AI日記」を提出します（それが評価されます）。最後に、学生が自分の作品を真に擁護する方法を習得し、知っていることを確認する口頭の要素が常にあります。このアプローチは、AI を不正行為の誘惑から、私たちが明示的に教え、評価するスキルに変えます。

経済学者の観点から、「深い思考」や人間主導の批判的分析が高級品になる未来を予見しますか?私たちは、思考力のあるエリート層と、AI を介した認知に依存する多数派の間の社会的分断に向かって進んでいるでしょうか?

これは深い質問です。職人製品で見られたように、価値のあるブランドとして「Human Made」が台頭する日も近いと思います。すでに今日でも、バイラルに広まるビデオは、その自発性、紛れもなく人間的な新鮮さによって際立っていることがよくあります。 AI がメディア環境を支配すればするほど、より多くの人々が本物のコンテンツを渇望するようになります。

したがって、質問を言い換えると、深い考えそのものよりも、経済的な観点から見てもプレミアムな価値となるのは本物であるということです。そして、本物であることは、感情的および社会的知性、つまり自分自身と触れ合い、他者と真の関係を築くことから直接もたらされます。これが、人生を生きる価値のあるものにし、人々が消費したくなるような反応、創造、瞬間を生み出すものです。本当の分断は、考える人と考えない人の間にあるのではなく、人間性を磨く人とそうでない人の間にあるのかもしれません。

人的資本は伝統的に認知的回復力に基づいています。合成と記憶を AI にアウトソーシングした場合、次世代の世界的リーダーの長期的な神経可塑性と問題解決能力にどのような影響を与えると思いますか?

記憶のアウトソーシングは何も新しいことではなく、プラトンは書くことで記憶力が弱まるのではないかと懸念し、次に報道機関、そしてグーグルが登場した。私たちは電話番号や道順を暗記しなくなりましたが、それでも私たちの認知能力が破壊されたわけではなく、認知能力が変化したのです。

本当の混乱は総合と問題解決にありますが、分析や他の多くの認知タスクにも当てはまります。 Google は私たちに生の情報へのアクセスを提供してくれましたが、合成は依然として人間の仕事でした。 AI は私たちの代わりにその仕事をしてくれます。違いは、材料を持っていることと、調理された食事を受け取ることの違いです。しかし、脳が構造化された思考の能力を発達させるのは、まさに「料理」、複雑さと格闘し、失敗し、再構築することを通してです。

これは、学び方を学ぶという点について私が以前述べた点と似ています。私が懸念しているのは記憶力ではなく、より一般的には永続的な理解と学習能力を構築するための生産的な精神的努力です。ある世代が体系的に分析と合成を AI に任せても、それらの認知回路は同じようには発達しません。こうしたスキルの希少性が高くなれば、給与や指導的地位においてもより多くの報酬が得られるようになるでしょう。 AI が支配する世界であっても、人間、組織、社会の状況において非常に複雑な意思決定を行う場合、これらのスキルを回避する方法はありません。

今日、フォワード カレッジでの学びを始める学生に対して、生成型 AI の時代において、常に意識を保ち、知的受動性の罠を回避するために推奨する 1 つの「認知習慣」または毎日の習慣は何ですか?
AI、教授、クラスメートとのあらゆるやり取りで、自分にとって重要な質問をして自己紹介をしましょう。知的に聞こえるように意図された質問ではなく、理解できないことに対する純粋な好奇心です。簡単そうに聞こえますが、非常に難しいことです。自分の無知に対する正直さと、それを暴露する勇気が必要です。これが本物の本質です。そしてそれを学習に結びつけることが不可欠です。

私たちの教育モデルは、この側面を日々強化しています。ディベートと対話をベースにした 15 人の生徒のクラスでは、隠れることはできません。題材に取り組み、純粋な質問を形成するか、それとも捕まるかのどちらかです。 AI の前でも教室でも、知識を得るのを受動的に待つのではなく、本物の好奇心を持ってやってくる習慣が、知的受動性から身を守るのです。