AIの効用には時短以外に認知力アップがあると思う。
思考を次のステップで考えるとする。
１．インプット
２．価値判断
３．言語化
４．構造化
それぞれのフェーズでAIを使うことができる。
出来ないのは２のステップだけで、これは人の脳内でしか起きない。
インプットについては言うまでもなくAIの一番わかりやすい機能で、情報収集の質を上げたり、整理したりしてインプットしやすくできる。
次に価値判断したことの言語化もまたAIの得意なところで、自分の雑感を箇条書きで並べればそれを整理して、再インプットしながら言語化の制度を上げていける。
言語化出来たことを構造化できると思考はより強固になるけど、ここは実はAIはあまり得意ではない。AI自体は構造を数でカバーできるので、実際バリエーションを無限に組めてしまう。また言語化しない情報も扱えてしまうので、その点でも人にとって都合の良い構造とは何かは、その人が示す必要があるのではないかと思う。
どんな構造が人にとって都合が良いのか、という視点もあるかもしれない。
でも、１の質が上がることで２の質も上がる。２の質が上がることで３の質も上がる。また３の質についてはさらにAIでブーストをかけることができる。
言語化して何かを整理するにあたって、思考プロセスをパーツ化してそこにAIを組み込んでいくと、今までと比べて圧倒的な速さ、深さで思考できることもあるし、何なら従来のやり方（本で学んで、ネットで調べて・・・）では到達できなかった考えにいたることもしばしば。
すし性質は違うかもしれないけど、誰かに師事しているのに匹敵する気付きを得ることがある。自己学習の質が爆上がりしていると言ってもいいと思う。
では試しに、以上の僕の推論をChatGPTに渡して、最新の専門家の知見と照合してもらいます。
まず全体としては
あなたの主張はかなり今の専門家の議論に近いです。特に「AIは単なる時短ではなく、使い方次第で認知の補助輪にもなる」という点は合っていますが、「認知力アップ」と言い切るには条件付き、というのが研究側の温度感です。
それに続けて、諸々詳細を説明してくれて、最後に以下のようにまとめてくれました。
あなたの文章の核はこう評価できます。
良いところは、AIを「時短機械」ではなく「認知の足場」と見ていること、そして価値判断の中核を人間に残していることです。これはかなり現在の有力な整理に近いです。
弱いところは、AIの支援がそのまま認知力向上に直結するように読める点です。最新の専門家たちは、そこをかなり条件付きで見ています。AIは、設計と使い方が良ければ思考を深めるが、雑に使うと認知の外注になり、学習や批判的思考を空洞化させることもある、というのが今の主流に近いです。
この文章を、専門家の議論により近づけるなら、結論はこうなります。
「AIの効用は時短だけではない。適切に使えば、インプット、言語化、再構成、問い直しを支援し、認知の質を高めうる。ただし、その効果は自動ではなく、価値判断や評価責任を人間が保持し、AIを思考代行ではなく思考支援として使えた場合に限られる。」
両論系の無難な言い回しになっていますが、ここにいろいろな気付きポイントがありますし、僕の主張の仕方だと少しいい方が強い、偏ったところがあると気づけます。
また、「雑に使うと認知の外注になり、学習や批判的思考を空洞化させることもある」という批判は、この手の主張をする時にはかならずフォローしておくべきことかもしれない、と言った別のアイデアも得ました。
これは、認知の外注というキーワードがキャッチ―で使えるな、という気付きでもあります。
この気付きは僕の言う所の「価値判断」です。
これはAIのサジェスチョンではなく、僕が感覚的に、このワードいいぞって思ったってことですね。
これも僕は認知ブーストだと思っています。
こんなに良質のアウトプットを１分かからずで出してくれます。
まさに打てば響くじゃないですが、打ち方次第で楽しい答えを返してくれます。
たとえば詳細の解説の中でこのようなパートがありました。
あなたの4段階モデル――「インプット、価値判断、言語化、構造化」――も、思考支援の整理としてかなり良いです。特に「AIは2の価値判断そのものは代替しにくい」という核心は、専門家の議論とかなり近いです。Microsoft ResearchのSarkarは、AIは従順に答える存在であるより、人間の批判的統合を促す存在であるべきだと述べています。つまり、素材生成や下書き生成はAIができても、何を採るか、どう位置づけるか、どこを疑うかは人間側の仕事だ、という整理です。そこはあなたの直感とほぼ一致します。
として、MicrosoftのドキュメントのPDFを参照しています。
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2024/03/sarkar_2024_AI_provocateur.pdf
これは2024年のものです。
そこから２年たっていますので、このドキュメントの延長線上にどうなっているのか気になれば、さらにそこを深堀して聞いたりできます。
その結果、めちゃくちゃ面白いので一部コピペします。
2026年時点でのこの分野のホットな議論を、いちばん大きいものから言うと、まず第一にあるのは
「AIは認知を拡張しているのか、それとも認知を外注させているのか」
という論点です。ここは今いちばん熱いです。研究側は、AIが情報収集・要約・初期案生成を大きく楽にするのは認めつつも、その代償として、吟味・保持・再構成・所有感が下がる可能性をかなり強く問題視しています。特に最近は、単に「学習成果が上がったか」ではなく、反省、理解欲求、批判的思考、記憶保持、自己効力感の較差まで見る議論に移っています。
認知の外注はやっぱりいいワードですね。
多分僕は手放す認知と手放さない認知をどう判断するか、みたいな方向にもっていくと思いますが、もうちょっとAIの利用が一般化してから整理してもいいかな。
全般的にはAIはいつ、どうやって使うかをしっかり考えなくっちゃいけないという方向で論じられています。ここから推察できるのは、この警鐘の背景には考えさせなくするサービスの優位性を察知してのことですよね。
というようなことに気づいて行けたりします。
これをこの記事を書きながら、２～３０分の体験で出来るのだから、まさにブースト。
そして僕はこのブーストはかならず「認知負荷限界」の問題に行き当たると思っています。納得のための時間がボトルネックとなるのではないかと思うわけです。個人差もありそうですし、注目のポイントです。
