宿題は速く終わる。でも基礎力は？　ジェンスン・フアン氏のAI教育観

エヌビディアのジェンスン・フアンCEOは、AIが子どもの学習を効率化する一方で、身につけるはずの技能を弱める可能性があるという指摘を否定しなかった。ただし、長い割り算や九九のような基礎的な力が薄れても、それに代わる能力が育つなら問題とは限らない、という考えを示した。論争の核心は、子どもが今失うかもしれない基礎力を、将来の能力向上への期待だけで埋め合わせられるのか、という問いにある。248

研究が示した「宿題」と「試験」の差

ニューヨーク・タイムズのエズラ・クライン氏は番組で、中国の中学・高校生にあたる7〜12年生、2万6000人超を調べた研究を取り上げた。AIの導入後、宿題の成績は18％上がり、提出までの時間は30％短くなった一方、月例試験の成績は6カ月以内に20％下落。入試などの重要な試験でも成績の低下が見られ、その影響は約2年後に大きく表れたと説明した。12

つまり、AIを使えば課題をより早くこなせるとしても、その過程で学んだ内容が定着し、AIなしでも解ける力につながるとは限らない。フアン氏はこのトレードオフを退けず、九九や平方根、筆算といった技能が失われること自体がどれほど問題なのかと問いかけた。24

「失う力」だけでなく、伸びる力にも注目

フアン氏の見方では、AIに任せる作業が増えれば、人は細かな知的技能の一部を使わなくなるかもしれない。その一方で、道具を使いこなし、複数の要素を組み合わせて大きな課題を解く「システム思考」が伸びる可能性がある。彼は、現在の技術者は自分が学生だったころの世代より、システム思考に優れているとも述べた。1317

本人は、住所など日常的な情報を覚えることに頼らず、技術に任せているというエピソードも挙げた。こうした話からは、すべての知識や手順を頭に保持する必要はなく、道具に任せることで別の力を伸ばせるという発想がうかがえる。12

ただし、個人が情報を記憶しない選択をすることと、学びの途上にある子どもが基礎を身につける機会を失うことは同じではない。研究が示す宿題の効率化だけでは、将来の「システム思考」が試験成績や技能の低下を補うのかまでは分からない。12

AIの危険性をめぐる姿勢にも共通するもの

フアン氏は、AIが社会を破壊する可能性について警告してきたジェフリー・ヒントン氏の発言を「無責任」と批判し、根拠や科学に基づいてリスクを評価すべきだと主張した。ヒントン氏が示した「社会が破壊される確率10％」という見立ても、科学的・研究的な根拠に基づいていないというのがフアン氏の反論だ。717

一方で、フアン氏はAI開発の安全対策をすべて不要だと言っているわけではない。制御できない製品は出荷すべきではないと述べ、AI企業が反トラスト法や製造物責任など一般の法律の適用を免れるべきでもないとしている。19

批判が向けられるのは、こうした安全策の是非というより、利益とリスクをどう見積もるかだ。フアン氏は、AIが将来エネルギーや気候問題の解決に役立つ可能性を語る一方、AIの拡大に伴うエネルギー需要や、移行期に生じる痛みも認めている。批判する側は、将来の利益を期待する議論が、今すでに影響を受ける人々の負担を軽く扱いかねないと指摘する。

教育の議論にも、同じ構図がある。将来AIを使ってより高度な仕事ができるようになるとしても、子どもが今、基礎的な計算力や自力で考える力を身につけにくくなる影響にどう向き合うのかは、別に答えなければならない。これはフアン氏が子どもに害を与えたいという証拠ではなく、何を「許容できる交換」とみなすのか、その判断への批判だ。また、この研究だけでAI教育のあらゆる使い方が同じ結果になると結論づけることもできない。24