AIは大学にとって困難をもたらしていますか?

ベトナムの大学で翻訳の講師をしている私の同僚は、ため息をつきながらこう言いました。「学生たちは課題が割り当てられるたびに、ChatGPTに質問を貼り付けて、結果を提出するだけです。」

Báo Tuổi Trẻ•30/01/2026

先週、コーヒーを飲みながらのミーティングで、ベトナムの大学で翻訳の講師をしている同僚がため息をつきながら言いました。「以前は翻訳を教えるのが大好きでした。でも今は、課題を与えられるたびに、学生はChatGPTに質問を貼り付けて結果を提出するだけです。もうほとんどフィードバックができません。」

逆説：知識とスキルはもはや不足していないが、授業料は上昇している。

この話は翻訳教育に限ったことではありません。ChatGPTやDeepLといったAIツールが、特に大学において数十年にわたって確立されてきた多くの研修モデルを破壊しつつあることを受け、教育業界における不安の高まりを反映しています。

何世紀にもわたって、大学は知識とスキルが不足しているという非常に単純な前提に基づいて運営されていました。知識とスキルを習得するために、学生は授業料を支払い、授業に出席し、書籍を読み、課題をこなし、最終的に学位を取得する必要がありました。

学位は知識の源としてだけでなく、就職市場における能力の証明としても役立ちます。

しかし今日では、AIは事実上コストゼロで、数秒で説明、合成、翻訳、そして文章作成を行うことができます。逆説的ですが、知識とスキルはもはや希少ではなく、安価になってきている一方で、大学の授業料は着実に上昇しています。

就職市場は大学よりも早く反応している。英国では、新卒者向けの求人数は過去1年間で約33%減少し、7年間で最低水準となった。これは主に、企業がAIを活用して初級レベルの職務を自動化したことによる。（経験の浅い方や全く経験のない方でも職務レベルアップ）とコスト削減を実現します。

米国では、27以上の州が、人材プールを拡大し、労働力不足や「学位インフレ」（以前は低い学歴しか求められなかった仕事に、より高い学歴を求める傾向）に対処することを目的として、さまざまな公務員職に対する大学学位要件を撤廃または緩和した。

かつては若い大学卒業生の領域だった反復的なコードベースの仕事が AI に置き換わるにつれ、企業は労働力の再評価を行っています。

ベトナムでは、AI による変化は顧客サービスとマーケティングの分野で顕著に表れており、チャットボットと AI ツールが徐々に基本的な役割に取って代わりつつあります。

多くの大学のプログラムでは、依然としてコンテンツ作成やコミュニティ管理などの手動のスキルを教えていますが、企業では、インターンや新入社員を AI システムに急速に置き換え、パフォーマンスを向上させるために AI を操作できる人材の採用を優先しています。

しかし、すべての種類の知識やスキルが同じ速度で価値が下落しているわけではありません。法律、会計、管理、オペレーションエンジニアリング、翻訳など、標準化・合理化が可能な分野が最も深刻な影響を受けています。

私や翻訳業界の多くの同僚は、これを直接経験しました。契約書やサンプル文書の翻訳をAIが迅速かつ安価に処理するようになったため、これまで多くの海外クライアントを失ってきました。

しかし、Chat GPT からの翻訳の校正、AI 翻訳された健康アンケートをテストするための患者グループの検索と分析、グループ間の回答の比較、さまざまな文化的背景に合わせて言語を適応させるなど、他のプロジェクトもまだ残っています。

これらは判断力、経験、共感力を必要とする仕事であり、少なくとも現時点では AI では代替できない資質です。

建築業界で働いている友人も似たような経験をしました。ソフトウェアやAIは標準的な図面作成を迅速に支援してくれます。しかし、プロジェクトが人、景観、文化、予算、そして法的要件のバランスを取らなければならない場合、建築家の役割は極めて重要になります。熟練した専門家のように、人々や状況を「読み取る」アルゴリズムは存在しません。

AIは「人間」に近づいています。

これらの事例から、AI は反復的で標準化されたタスクの優れた代替手段であるという、ますます明確な線が浮かび上がっています。しかし、AI が人間、つまり文脈、感情、倫理、社会的責任に近づくにつれて、人間の役割はかけがえのないものになっていくのです。

そしてここで、物語はもはや翻訳や建築だけに焦点を当てるのではなく、知識社会の中心機関である大学に直接触れることになります。

AIでさえ試験で高得点を取れるのであれば、従来の教育と試験方法を続けることは大学の価値を下げるだけです。今日の大学の価値は、もはや知識の授受ではなく、学生の批判的思考力、判断力、そして知的能力の育成を支援することにあります。

しかし、ベトナムの現実は、すべてではないものの、多くのプログラムが依然として、メモの取り方、暗記、テンプレートに従った課題の実施、「サンプル回答」に基づいたテストといった古いやり方で指導と評価を行っていることを示している。

AIの文脈において、この教授法の限界は極めて明白です。AIがあれば、グループレポートは一晩で完成し、プレゼンテーションは数分で作成でき、議論や証拠さえも「用意」できます。評価がコンテンツの再現能力のみを測るのであれば、学習者が持つテクノロジーが多ければ多いほど、自らの能力を使って考える必要性は低くなります。

もちろん、前向きな進展もあります。一部の上級プログラムでは、学生はAIの出力を分析し、視点を比較し、反論に対して主張を擁護し、現実世界のプロジェクトに取り組み、自分の選択に責任を持つことが求められます。

これらの学校は、AIを教育に統合し、AI教員研修を実施し、AIツールの活用スキルを重視したカリキュラムを開発するなど、先駆的な取り組みを行っています。しかし、これらのアプローチは教員や学校によってばらばらであり、統一されたシステムとしての方向性には至っていません。

重要な問題は、AIが大学を「妨害する」かどうかではなく、ベトナムの大学が、学習者と労働者を支援する強力なツールとしてAIを活用し、知識の教育から人間の思考と人格の育成へと迅速に移行しているかどうかである。

ファム・ホア・ヒエップ博士

出典: https://tuoitre.vn/ai-co-dang-lam-kho-dai-hoc-20251231112540395.htm