Po-Shen Loh: なぜ子どもは「実行」ではなく「評価」を学ぶべきなのか

実行を学ぶことより、思考を学ぶことが勝つ理由

Po-Shen Loh は典型的な AI 脅威論者ではない。Carnegie Mellon University の数学教授であり、米国数学オリンピア ド代表チームの前任コーチ（2013～2023 年）として、彼は何十年もにわたって優秀な学生の成功を見てきた。そして最近では、AI システムが彼らを上回るパフォーマンスを示しているのを目撃している。Google の AI が新規性のために特別に設計された国際数学オリンピックの 6 つの問題のうち 4 つを解いたとき、Loh は注目した。"The International Math Olympiad has six questions and all six are very, very original... the artificial intelligence was able to come up with solutions to four out of six, which is more than I can do."

宿題の問題について： "Using AI to do your writing homework in school is like saying, 'I'm not going to run a mile for exercise. I'm going to drive my car one mile for exercise.' How much exercise you get? You get none." Loh は、失われている根本的なスキルが執筆そのものではなく、執筆によって発達する論理的推論であると主張している。AI が大規模言語モデル（Large Language Model）と呼ばれるのには理由がある。子どもが言語を機械に外注すれば、明確な思考の基盤を失う。

パラダイムシフトについて： "People used to go to school to learn how to do the homework and do the exams. Today, everyone needs to learn how to grade the homework." このフレーミングは、AI がほとんどのタスクを実行できるようになったときに何が変わるかの本質をとらえている。価値のあるスキルは答えを生み出すことではなく、それを評価することである。Loh の教育哲学全体は、現在、このことに焦点を当てている。学生に、独創的なアプローチを生み出し、その後、自分たちが作成したものを批判的に評価することを教えることである。

人間が協力する必要がある理由について： "Soon, you're going to have to work together to survive. The only way to get other people to want to team up with you is for you to authentically and deeply be a person who is motivated by creating value in the other. If you are not that way, you are a bad partner and people will not want to go and team with you." AI が実行を処理する世界では、人間の価値は協力、共感、そして他者を喜ばせる能力から生まれる。「孤独な天才」というアーキタイプは時代遅れになる。

テスト対策の落とし穴について： Loh は「テスト対策と詰め込み学習の巨大な産業」を、単に非効率的なだけでなく、AI が複製できない柔軟な思考の発展に逆効果をもたらすものとして説明している。学生がすべての可能な問題タイプを認識するように訓練されると、発明を実践する機会を失う。"But even worse, it takes away the student's chance to invent."

思考を増幅するツールとしての AI について： Loh 自身は AI を広範に使用しているが、特定の方法で使用している。Nashville を訪れるとき、彼は報告書のためではなく、独自の精神モデルを構築するために AI を使って地元の音楽シーンを研究した。"I wasn't using the AI to write the report for me. I was using AI to make myself better at that particular goal." これが健全な関係である。AI は文脈提供者、人間は統合者という関係である。

AI の時代における親と教育者向けの 5 つの洞察

• 精神的な適応力には努力が必要である — 身体的適応力が身体的努力を必要とするのと同じ。認知能力も認知的努力を必要とする。AI へ思考を外注すれば、心は萎縮する
• 新しいスキルは評価である — 成功は、仕事を生み出す能力から、仕事の質を評価し、エラーを見つけ、AI の出力が微妙に間違っているときを識別できる能力へシフトする
• 欺瞞への免疫性は推論を必要とする — 独立して考えることができない人は操作に対して脆弱になる。AI はバイアスがある可能性のある「非常に説得力のある、理にかなった」コンテンツを生成することで、これを悪化させる
• 共感は生存スキルである — AI 自動化の世界では、誰かがあなたをチームに入れる唯一の理由は、あなたが他の人に本物の価値を生み出すからである
• 複数の視点は本質的である — Loh は CNN と Fox News を読み、反対の見方に自分のソーシャルフィードをチューニングする。AI が任何のトピックで権威のある音を出すため、情報源を三角測量することは批判的思考インフラストラクチャになる

これが AI を採用する組織にとって何を意味するか

Loh のメッセージは反 AI ではなく、AI を正しく使用することについてである。繁栄する労働者は、すべての思考を AI に外注する者ではなく、AI を使ってより良い思考家になる者である。これは、企業が AI トレーニングにどのようにアプローチすべきかに影響を与える。AI 出力を生成するだけでなく、評価する従業員を教育することである。競争上の利点は AI ツールを持つことではなく、誰もが持つことになる。それは、AI の間違いを見つけるために十分に独立して考えることができ、新しいアイデアを統合し、他の人間と本物で協力できる人間を持つことである。Loh のフレームワークでは、勝つ組織は、AI を認知的な交換ではなく認知的インフラストラクチャとして見る「思慮深い」従業員を育成する組織である。