人工知能の過剰使用による認知機能の低下についての警告。

「AI脳空洞化」の危険性

アミティ大学の国際的なAI専門家であるラクヒー・ダス博士は、次のように述べています。「人工知能技術の応用は過去1年間で急速に増加し、成長率は400%を超えています。2025年までに、世界中の企業がこの分野に2,000億ドル以上を投資すると予測されています。実際、AIは医療業界において、疾病の検出速度を30%向上させ、金融詐欺を40%削減し、オフィスの生産性を最大45%向上させることが実証されています。」

写真のキャプション — Aptech International Programmer System のトレーニングディレクターの Chu Tuan Anh 氏が、AI の使用による「脳の空っぽ化」現象に関する情報を共有します。

しかし、ラクヒー・ダス氏は「コピー＆ペースト世代」の台頭に警鐘を鳴らした。彼女によると、今日の最大の問題は、学生や若い社会人が基礎知識の習得を怠りながらAIを活用していることだ。AIに過度に依存すると、批判的思考力が低下し、基礎知識が弱まり、問題解決能力が失われる。この傾向が続けば、将来の労働力は自立した思考力を失ってしまうだろう。

ラキー・ダス氏は、宿題はきちんとこなしているものの、簡単な質問に直接答えられない多くの生徒が、後になってAIに頼っていたことに気づくという例を挙げました。多くの若い生徒が実社会で通用するスキルを失っています。AIが全ての作業を行うため、思考力が弱まっているのです。これはAI脳なしの状態であり、生成型アプリケーションの爆発的な増加以来、ますます一般的になっています。

アプテック・インターナショナル・プログラマー・システムの研修ディレクター、チュー・トゥアン・アン氏も同様の見解を示し、この現象を「AIによる認知機能低下」と呼びました。彼はデジタルマップ（Googleマップ）への過度の依存を例に挙げました。ハノイで最近発生した洪水では、多くのドライバーが地図の指示のみに従い、現実世界の状況でのナビゲーション能力やリスク評価能力を失い、深刻な浸水地域に車を走らせてしまいました。

分析によると、この認知機能の低下はすぐに起こるのではなく、怠惰な習慣から完全な依存まで3段階を経て進行します。

最初のレベルは「怠惰な思考」で、これは通常、AIを1～3ヶ月間継続して使用した後に現れます。ユーザーは、機械が出した結果をすぐに受け入れ、理由を尋ねたり、正確性を検証したりすることなく、それをレポートにコピーしたり、コードを実行したりする傾向があります。

2番目のレベルは「スキルロス」で、通常3～6ヶ月後に発生します。このレベルに達すると、スタッフはサポートツールなしでは仕事を完了できなくなります。

プログラマーは基本的なアルゴリズムの書き方を忘れてしまうかもしれませんし、コンテンツライターは ChatGPT の提案がなければ完全に困惑してしまうかもしれません。

最も危険なレベルは「認知的盲目」です。この時点では、AIは誤った結果や低品質な結果を生成していますが、ユーザーはもはやその誤りを認識するのに十分な背景知識を持っていません。

「これは人々がツールによって完全にコントロールされ、個人のキャリアを危険にさらすだけでなく、企業、さらには国家にも影響を及ぼす段階です」とトゥアン・アン氏は強調した。

より広いレベルでは、労働力の減少と生産性の低下につながる可能性があります。「適切な指導がなければ、3～5年後にはAIの使い方は知っていても、それをどう活用すればいいのか分からない世代が生まれ、従来の考え方を維持している国々と比べて競争上の優位性を失うことになるでしょう」とトゥアン・アン氏は述べました。

AIによる脳の退化リスクに関する警告は目新しいものではありません。6月には、MITメディアラボの専門家チームによる4ヶ月にわたる研究でも、AIチャットボットのユーザーは脳活動と記憶力が低下することが明らかになりました。

その結果、ChatGPT を使用したグループでは脳の接続性が 47% 低下し (79 ポイントから 42 ポイント)、83.3% の人が数分後に書いたばかりの文章を思い出せなくなったのに対し、AI を使用していないグループは脳の相互作用のレベルが著しく高く維持されました。

AIから完全に手書きのエッセイに切り替えた後も、記憶力と創造力の低下は続き、研究者はこの現象を「認知的負債」と呼んでいます。AIを活用したグループのエッセイは完成度が高かったものの、教師からは表面的で深みに欠けていると感じられました。

結果は、AIを意図的に統合した場合にのみ最適な結果が得られることを示しました。ハイブリッド手法（最初に手書きから始め、その後AIによる編集・拡張支援を行う）を用いたグループは、最も高い神経活動と想起能力を示しました。ただし、サンプル数が少ないため、現時点での結論は学術的な課題の範囲内でのみ確実なものであり、広く一般化することはできません。

テクノロジービジネスの観点から、 ViettelのAI専門家であるグエン・クアン・トゥアン氏は、自動コード生成（GenCode）の誤用に関する知見を共有しました。今日、多くのプログラマーはAIのおかげで非常に迅速に製品を開発していますが、論理的思考の深みが欠けています。最大のリスクは、プログラマーがAIを使って動作するコードを書く方法しか知らず、その根底にある原理を理解せずに、時代遅れになってしまうことです。

トゥアン氏はまた、AIモデルは人間の知識の集積であるものの、「ジャンク」や誤情報も含まれていると指摘しました。担当者が「ログイン画面を書いてください」といった表面的な指示（プロンプト）を具体的な文脈なしに出すだけでは、結果として得られる製品には多くの脆弱性が伴うことになります。トゥアン氏は、AIを活用することは非常に良いことだが、責任を持って効果的に活用することはまた別の話だと考えています。

是正措置

この問題を解決するには、AIを禁止することは選択肢ではなく、アプローチの転換が必要であると専門家は一致しています。チュー・トゥアン・アン氏は、ユーザーがテクノロジーに支配されるのではなく、テクノロジーを活用できるようにする解決策として「3T」方式を提案しました。

1つ目は「Think First（まず考える）」です。AIにサポートを求める前に、ユーザーは問題についてじっくり考え、頭の中で概要や解決策をイメージする時間（約3分）を取る必要があります。これにより脳が活性化し、自立した思考力を維持することができます。

2つ目のTは、AIを家庭教師ではなくツールとして捉えることです。ユーザーは、AIは単なる補助ツールであり、代替手段や万能の教師ではないことを認識する必要があります。AIを効果的に活用するには、まず自分で作業を行い、その後AIを使ってエラーを修正したり、最適化したり、アイデアを批判したりするのが効果的です。

最後に、Techbackがあります。これは、機械学習を人間の知識に変換する上で最も重要なステップと考えられています。AIから結果を受け取った後、ユーザーはその知識を他の人に説明したり、自分自身で再解釈したりする練習をする必要があります。

「AIを恐れる必要はありません。人類の歴史は、石器時代、青銅器時代から蒸気機関、そしてコンピューターへの移行を目の当たりにしてきました。これらの新しいツールを理解し、使いこなせる者が勝者となるでしょう。より良い未来のために、AIを使いこなしましょう」とアプテックの代表者は締めくくった。

AI専門家であり、AI for Businessコミュニティの代表であるLe Cong Nang氏によると、「AIを過度に使用すると脳が空っぽになる」という懸念は真摯な懸念から生じているものの、バランスの取れた見方をする必要があるとのことです。AIに完全に依存してしまうと、確かに人間は思考が鈍くなってしまう可能性があります。コンピューターが計算をしてくれると、私たちはすぐに手作業で計算する方法を忘れてしまうのと同じです。

しかし、問題はテクノロジーそのものではなく、その使い方にあります。AIは生産性向上ツールであり、代替となる脳ではありません。私がトレーニングを行う企業でまず強調するのは、AIは必要な知識が不足している場合、物事をより正確に行うのではなく、より速く行うのに役立つということです。例えば、文化を理解していないAIガイドは優れたプレゼンテーションを作成できませんし、専門的なスキルを持たないAIオペレーターは正確な旅程を作成することができません。AIはユーザーが既に知っていることを誇張するだけです。実際には、AIを定期的かつ正しく活用する人は、多様な情報にアクセスでき、試行錯誤のサイクルを短縮できるため、より速く学習し、より効果的に知識を更新します。

最も重要なのは、私たちの思考を教育することです。AIが支援し、人間が判断する。AIが統合し、人間が分析する。AIが草稿を作成し、人間が推敲する。適切な質問をし、情報を検証し、批判的思考力を養う方法を知っていれば、AIは私たちを劣勢にするのではなく、新しい時代においてより速く、より強く、より競争力のあるものにしてくれるでしょう。

出典: https://baotintuc.vn/xa-hoi/canh-bao-tinh-trang-suy-giam-nhan-thuc-do-lam-dung-tri-tue-nhan-tao-20251209150842912.htm