AI は人を愚かにするわけではありませんが、強くすることもありません: 脳を守る AI 学習方法について語る
実は昨夜、私はとても複雑な気分でスクリーンの前に座っていました。
複雑だったと言うのは、不安だったからではなく、2つのアイデンティティの共有を同時に聞いていたからです。 1 つは、私が 10 年以上コンテンツ教師および企業コンサルタントをしてきたことです。私は、すべての段落で構造を探し、枠組みを解体し、この視点を読者が活用できるものにどのように変換できるかを考えることに慣れています。 もう一人も、同じく深夜に携帯電話をスクロールし、AIの発展のスピードに少し不安を感じている普通の大人です。
おそらくオンライン上の何百人もの友人が同様の二重の感情を持っていると思います。
Slido 上には次から次へと質問が浮かび上がり、それぞれが現代の集合的な不安を映し出す小さな鏡のようになります。「子どもたちの注意が盗まれたらどうすればよいでしょうか?」 AIは人間をバカにしてしまうのか？ まだ言語を学ぶ必要がありますか?ツールはたくさんありますが、どれを選べばよいでしょうか?子どもたちが既製の答えを欲しがらないようにするにはどうすればよいでしょうか?
私はこれらの問題についてはよく知っています。 なぜなら、私の授業や企業の研修現場、そして「AI は使いやすい」クラブでも、ほぼ毎週同じような質問を受けるからです。しかし、私はあることに突然気づきました。 これらの質問に対する答えはツールの中ではなく、より低いレベルの場所にあるかもしれないということです。
私の良き友人であり、Wei Ge International School の校長でもある Li Haishuo 氏が昨夜本当に話していたのは、AI ツールを使用するスキルではなく、より根本的な命題でした。情報が簡単に入手できる時代に、「学習」をどのように再定義するかということです。
この疑問が私に突き刺さりました。
直面しなければならない不愉快な真実
李海朔総統は冒頭から真っ直ぐ核心を突いた。 同氏は、Slido の投票第 1 位の問題は、どのモデルを使用するかではなく、焦点の欠如にあると述べた。 しかし、彼はすぐに別の点を付け加えました。注意について話す前に、もっと根本的なことを明確にしておく必要があります。
「AI の使い方が間違っていると、使えば使うほどバカになってしまう可能性があります。」
▲ AI はあなたを強くしませんし、愚かにもしません - 鍵はそれをどう使うかにあります
He cited a research result: A very high proportion of people who handed over tasks to AI 100% could not remember what they had just done after completing it.その理由は神秘的ではなく、単純ですらあります。 あなたは答えを奪いましたが、あなたの脳は何の努力もしなかったので、痕跡は残りませんでした。 記憶力も筋肉も成長もありません。
これを聞いたとき、とても鮮明なイメージが頭に浮かびました。
ここ数年、私が企業トレーニングを指導していたとき、ある現象をよく目にしました。それは、研修生が ChatGPT や Claude を使って計画を書いたり、説明をしたり、手紙に返信したりする方法を学ぶことに非常に興奮しているということでした。出力の品質は確かに向上し、速度は数倍速くなりました。 しかし、「このプロジェクトの核となる戦略は何だと思いますか?なぜこの断面図を選んだのですか?」と尋ねると、多くの人が唖然としました。
彼らが知性がないわけではありませんが、彼らの脳はプロセスに実際には関与していません。
▲ AI を使用するのは、ジムの電動マッサージチェアに座っているようなものです
大統領は、正確だと思う例えを使いました。現在、多くの人が AI を使用していますが、これはジムで電気マッサージチェアに座っているようなものです。ボタンを押した後、彼らは友達に「今日は楽しかった」と言います。 自分自身に満足し、全身が気分良く、効率的になっていると感じますが、神は知っています、あなたの体は強くなっていません。
この比喩は、私がクラスで生徒たちによく言っている言葉を思い出させます。 「ツールはあなたの能力を高めるために使用されるものであり、あなたの思考を置き換えるために使用されるものではありません。」思考をツールに置き換えると、あなたが増幅させているのはあなたの能力ではなく、あなたの依存性です。
▲ 認知オフロードと誤ったマスタリー: 脳を静かに縮小させる 2 つの目に見えない殺人者
その後、彼は 2 つのより深い結果について言及しました。 1 つ目は批判的思考の低下で、これは 16 歳未満の子供に最も大きな影響を与えます。毎回すぐに答えに向かってしまうと、答えの良し悪しを判断する脳の神経回路が鍛えられることはありません。 2 つ目は専門家のスキルの向上です。AI が存在すると専門家のパフォーマンスは向上しますが、ツールが切断されると機能不全に陥ります。 彼は、パイロットが自動操縦に過度に依存しているという例えを使っていましたが、私はそれがとても鮮やかだと思いました。
＞「使えないのではなく、完全に譲れないのです。」
この言葉は穏やかに聞こえますが、実際には私たち一人ひとりに責任が課せられます。 AI のせいではありません。 本当の問題は、私たちが AI を使用する怠惰な方法にあります。
制限は最も安定した基盤です
次に、校長先生が話された思考フレームワークには目がくらみました。ミネルバ大学で学んだ習慣は、何か問題に直面したとき、まず制約条件、つまり制限を探すことだという。
「制限」と聞くと、邪魔なものだと眉をひそめる人も多いでしょう。 しかし、興味深いのは、彼の発言が非常に美しいということです。変化と不安定の時代において、真に安定した制約を見つけることができれば、その制約はあなたの基盤となるでしょう。
学習に関して、最も安定した制約は何でしょうか?
それは脳科学です。
「脳は筋肉のようなもので、使うか失うかは別です。AI に自分の力を奪われ続ければ、脳はエレベーターに長時間乗っている人のようになって、足はどんどん弱っていきます。」
この比喩が素晴らしいのは、「AI が良いかどうか」に関するすべての議論を、非常に具体的で非常に実行可能な基準、つまり AI を使用するときに脳が一生懸命働くかどうかという基準に単純化するからです。
私は自分の 教育サイト でも同様の概念を強調してきました。 私はよく学生たちに、「記事を書くときは、最初からトピック全体を AI に任せるのではなく、AI に一から完成した記事を生成してもらいましょう」と伝えています。 まず考えることが重要で、紙にキーワードを3つ書いて大まかな構成を描くだけでも大丈夫です。 なぜなら、その「最初に考える」という行動は脳が働いているからです。 この投稿プロセスでは、後で AI が記事をどのように磨き、補足し、最適化するのに役立ったとしても、その記事にはあなた自身の魂が宿ることになります。
校長はここで 2 つの重要な概念を提示しましたが、これは AI を使用するすべての人が覚えておくべきだと思います。
1 つ目はコグニティブ オフロードと呼ばれます。 つまり、脳が行うべき負荷を AI にオフロードすることになります。 短期的には良いですが、長期的には弱くなるでしょう。
2 つ目はさらに恐ろしいもので、「偽の熟練度」と呼ばれます。 AI が代わりにやってくれるので、あなたはそれを知っていると思っていました。 完成したものを見て本当に「わかった」と思って、挑戦しなくなるんです。 しかし、実際には理解していないだけで、ただ見ただけなのです。
誤った熟練度は子供だけに起こるのではなく、大人もその餌食になることがよくあります。 あなたは美しい計画を書き、専門的なブリーフを作成し、よく書かれた手紙で返信しましたが、なぜそのように書いたのか本当に知っていますか?次回も AI の助けなしで書くことができますか?
答えが「わからない」なら、あなたは強くなっているのではなく、ただボタンを押すのが上手になっているだけです。
レベル 0: 注意を取り戻します
▲ 注意は最初のレベルではなく、0番目のレベルです - それはBASEです
続いて校長先生が言った言葉で、場面全体の構造が瞬時に明らかになったような気がしました。 彼はこう言いました。 「注意力は第一レベルではなく、ゼロレベルです。」 BASEです。
注意しないと、後で説明するソクラテス メソッド、間隔をあけた反復、および検索演習はすべて紙の上の単なる言葉にすぎません。
彼は、注意を脅かす敵を「現代の学習者の三重の呪い」と呼ぶことができる3つに分けました：ドーパミンの制御の喪失（携帯電話や短いビデオによってもたらされる刺激への中毒）、AIの認知的オフロード（何も考えずに結果を得る）、そして誤った習熟度（進歩したと思っているのに実際には進歩していない）です。
これら 3 つを個別に考えても、すでに非常に強力であり、これらが組み合わさると、ほぼ完璧な罠が形成されます。つまり、注意力が散漫になり、頭を使わなくなり、自分が進歩していると誤って考えることになります。
長年コンテンツ制作を行ってきた者として、私は「注目が奪われている」という非常に個人的な経験があります。 記事を書くには深い集中力が必要ですが、深い集中力には中断されない時間が必要です。 しかし、現代の生活のペースは、ほとんどあなたを中断するように設計されています。 すべての通知、すべてのプッシュ、すべての赤い点がリソースに対する注意と競合します。
▲ 5つの注意力を節約する戦略: 呼吸法から環境デザインまで
ですから、校長が「緊急戦略」について話し始めたとき、私は注意深く耳を傾けました。
彼が最初に挙げた秘訣は、強制的に静止することでした。 毎日 15 ～ 30 分間、何もせず、ただボーッとしていることです。これは直観に反しているように聞こえますが、私は彼の論理を理解しています。 神経系がある程度まで過剰に刺激されている場合、他のすべてが可能になる前に神経系をニュートラルな状態に戻す必要があります。
2 番目のトリックは、ボックス呼吸です。これは、4-4-4-4 呼吸法です。4 秒間吸って、4 秒間保持し、4 秒間吐き出し、再び 4 秒間保持して、サイクルします。 この方法は、「自制心を持たなければいけない」といった道徳的な説得ではなく、生理学的なメカニズムを直接利用して興奮状態から戻す方法なので、とても気に入っています。
3 番目のコツは HIIT (高強度インターバル運動) です。時間はわずか 10 ～ 15 分です。 落ち着かない場合は、運動をして脳をリセットしましょう。 彼は、アパートに住んでいる人でもできるように、「ジャンプ禁止」バージョンについても思慮深く言及しました。
4番目のヒントは環境デザインであり、最も典型的なものは携帯電話のロックボックスです。 私はこれに特に同意します。 私たちは「自制心を信じる」ことに慣れすぎていますが、自制心は枯渇してしまう資源です。 意志の力をシステムや環境に置き換えるのは、より成熟したアプローチです。 長い記事を書いているとき、私は意図的に携帯電話を別の部屋に置きます。これは私が自制心が悪いからではなく、携帯電話を見るかどうかで意志の力を無駄にしたくないからです。
5 番目のヒントは、紙とペンに戻ることです。 ペンと紙はまだ使える、と彼は強い確信を持って語った。 私も全く同感です。 紙とペンの価値は懐かしさやロマンではなく、「遅さ」です。 ゆっくりすると、自分が何を考えているかがよくわかります。 すべてが加速するこの世界では、遅さは希少な能力です。
私には習慣があります。重要な記事やコースを想像する前に、必ずノートを取り出して手書きでアイデアを書き出します。 プロセスは遅くて面倒でしたが、その煩雑さこそが、アイデアと私が本当に言いたいこととの間のつながりを理解する機会を与えてくれました。 最初からただキーボードを打ったり、AIに直接話しかけたりすると、ツールのスムーズさに流されて自分のリズムを崩してしまいがちです。
脳を守る AI 学習法: 美しい閉ループ
▲脳保護トライアングル: 最初に人、次に機会、ソクラテスの指導、その後に認知モニタリング
ゼロ層が安定した後、校長は真の核心問題について話し始めました。それは、AI を使用して脳を傷つけず、さらには脳を強くするにはどうすればよいでしょうか?
彼は 3 つの戦略を示しましたが、それらを聞いた後、それらが非常に美しい閉ループを形成していると感じました。
最初の戦略は「人材が先、チャンスは後」 です。 AI に協力を求める前に、 自分で考える必要があるのです。 これはスローガンではなく、要点です。 彼は具体的に 1 つのシナリオを挙げました。それは、まず AI に作文全体を書かせ、次に子供たちにそれを「参照」させるというものです。 これは最悪の方法です。 子どもの脳はAIの物語や表現に夢中になるため、後から書く内容の影響を避けることは困難です。 より良いアプローチは、まず子供たちに、どんなに大まかで不完全でも、自分の考えを紙とペンで書き留めさせることです。次に、写真を撮るか AI に投稿し、AI にコーチの役割を果たしてもらい、提案、修正、フィードバックを与えます。
この原則は大人にも当てはまります。 私が ライティング クラス を教えていたとき、私が最も恐れていたのは、生徒たちがただ AI に質問を投げかけることでした。完成した原稿を手にすると、「仕事が終わった」と感じるのです。 それは学習ではなく、アウトソーシングです。 本当の学習とは、最初に苦労して考え、その後 AI が見えなかった盲点を見つけ、大まかなアイデアをより正確なものに磨き上げるのに役立ちます。 その過程が貴重なんです。
2 つ目の戦略は「ソクラティック・ファシリテーション」 です。 彼はアルファスクールがソクラテスの家庭教師としてAIを使用していると述べました。直接答えはありませんが、一連の質問を使用して学習者が自分で考え、発見できるように導きます。
この概念は非常に重要だと思います。 なぜなら、ほとんどの人が AI を使用する方法は自動販売機を使用するようなもので、コインを入れてボタンを押し、商品を取り出すようなものだからです。 しかし、AIを「直接答えを与えることはできないが、質問をして自分で答えを見つけるように誘導することだけができる」ように設定すると、学習全体の質がまったく異なります。 あなたは答えを買うのではなく、トレーニングを受けるのです。
私も授業の準備をするときに、あえてこの方法を使ってAIに話しかけることがあります。 たとえば、コンテンツ戦略 に関するコースを準備しています。 「私にとってのコンテンツ戦略の 10 の重要なポイントを挙げてください」と尋ねる代わりに、「あなたがコンテンツ戦略について何も知らない学生だと仮定します。あなたなら私にどんな質問をしますか?」と尋ねます。それから私はそれらの質問に答えようとします。 このプロセスでは、よく知っていると思っていたことを再整理する必要があり、以前は気づかなかった抜け穴が見つかることがよくあります。
3 つ目の戦略は「メタ認知モニタリング」 です。 つまり、いつでも自分をチェックしてください：「私は今勉強していますか？」
真の学習者は常に次の質問を自分自身に問いかけます。 「今、私は何を話していましたか?」この段落は前の段落とどのようにつながっていますか?私の推論は合理的ですか？ 本当に理解できたのでしょうか、それとも表面的な言葉を覚えているだけでしょうか？
校長は非常に率直にこう言いました。 IQを大幅に向上させるのは簡単ではありませんが、メタ認知は訓練することができます。 そして、優れたメタ認知能力を持つ人は、どこで行き詰まっているか、どこを強化する必要があるかを常に知っているため、他の人よりも早くすべてを学びます。
これら 3 つの戦略をまとめると、まず自分で考え、AI を使用してガイドし、次に自分自身を監視するという、堅固な三脚のようなものになります。 その上に立つと、AIに騙されなくなるだけでなく、より賢くならざるを得なくなります。
AI を教師ではなく生徒として扱う
▲ AI を教師ではなく生徒として扱う
全体の共有の中で、最も実践的だと思う一文があります。校長はこう言いました。
「AI にアウトプットさせるのではなく、AI にアウトプットさせてください。」
これは、AI を教師として機能させ、あなたを生徒として受動的に受け入れるのではなく、その逆、つまり、あなたが教師として機能し、AI を生徒として扱い、AI に教える方が良いことを意味します。 教えた後、AI に質問、テストをさせ、知識をわかりやすく説明させます。
そうは言っても、これはファインマンの技術を AI でアップグレードしたものです。 ファインマン氏は、何かを簡単な言葉で明確に説明できないのは、それを本当に理解していないことを意味すると述べた。 AI のおかげで、決して焦ることなく、いつでも生徒として行動できる練習パートナーが手に入ります。
この方法の最も強力な点は、脳を使うことを自分に思い出させるのに意志の力が必要ないことです。 最初から「頭を使わないと試験に合格できない」ようにプロセスを設計したからです。 言語を整理し、論理を明確にし、修辞的な質問に答える必要があります。これらのプロセス自体が深い学習です。
私も本やコラムを書くときに、似たような手法を使うことがあります。 私は、ある段落の草案を AI に投稿して、「この分野をまったく理解していないとします。この段落を読んだ後、どんな質問がありますか?」と言いました。 AI によって提起される質問は、私の盲点を指摘することがよくあります。読者が理解できると思っていた背景知識には、実際にはもう 1 ステップの説明が必要です。明確だと思っていた論理的なジャンプは、実際には真ん中のリンクが欠けていました。
これがAIを生徒として扱う力です。 言い換えれば、あなたは AI の出力を消費しているのではなく、AI のフィードバックを利用して思考を改善しているのです。
データで勝つ: AI が最も役立つのは、盲点を見つけることです
▲ Harry Zhou: AI はあなたの鏡であり、あなたの盲点を見ることができます
講演の後半では校長先生からより高度な考え方についてお話がありましたが、特に大人にとっては価値のある内容だったと思います。
同氏は、AI競争の鍵はコンピューティング能力やモデルではなく、データであると述べた。 より正確に言えば、一般的なデータではなく、「パーソナライズされたインサイト」を生成できるデータです。
彼は、心理学から「周ハリーの窓」の概念を借りて説明しました。誰もの自己認識は、公開領域 (自分が知っていて他人が知っていること)、隠れ領域 (自分が知っているが他人が知らないこと)、盲点領域 (自分は知らないが他人には見えること)、未知領域 (どちらの当事者も知らない) の 4 つの象限に分けることができます。
そして、AI が最も役立つのは、まさにその盲点領域です。
このアイデアは私に長い間考えさせました。 なぜなら、ほとんどの人は AI をアップグレードされた検索エンジンだと考えているからです。AI に質問すると、答えが返ってきます。 しかし、検索エンジンは、ユーザーが「尋ねることができる」質問にのみ答えることができます。 死角領域の本質は、自分が何を知らないのかが分からないため、その質問をまったく行うことができないということです。
AI の素晴らしい点は、十分なコンテキストとマテリアルを提供する用意があれば、慣性のために見ることができない角度を反射する鏡のようになれることです。 記事内の論理の飛躍、要旨内の説明上の盲点、または計画で考慮しなかったリスクを指摘することができます。 ただし前提として、十分な材料を喜んで「餌」として与える必要があり、それが生み出すものを受け入れる度量がなければなりません。
校長は 2 つの非常に実践的な戦略を提案しました。 1 つ目は、「あなたを知る」AI を構築することです。同じ AI を使い続けて、あなたのコンテキスト、好み、思考パターンを蓄積させます。 2 つ目は、「アンカー知識」を確立することです。 自分が最もよく知っていること、最も感じていることを新しい知識のアンカーとして使用します。
私たちは皆、このアプローチを直接借りることができます。考えてみてください。 あなたが毎日仕事で取り組んでいることは、あなたが最も情熱を注いでいるものではないかもしれませんが、ほぼ間違いなく、あなたが最もよく知っているものです。 新しい知識とスキルを結び付けるアンカーとして使用すると、記憶力が強化され、応用が速くなります。
意味：AI時代において最も自動化できないもの
主任校長は中盤で、ティム・フェリス氏の DISS 学習フレームワークについて言及しました。それは、Deconstruction (スキルの解体)、Selection (重要な 20% を見つける)、Sequencing (学習順序の整理)、Stakes (動機と結果の設計) です。
最初の 3 つについては聞いたことがあるかもしれませんが、最も重要なのは 4 つ目であるステークス、つまり意味の感覚であると彼は強調しました。
これは現代人の最も深いジレンマを示していると思います。 リソース、ツール、情報がないわけではありません。 私たちに最も欠けているのはモチベーションです。 AIは「できる」ことを簡単にしすぎますが、「なぜそれをする必要があるのか」をより重要かつ曖昧なものにします。
「人間は意味の感覚を見つけなければなりません。そうしないと、AI がすべてをやってくれるので、次にどこに行くべきかわかりません。」
これは私自身の経験を思い出させます。 私は 10 年以上記事を書き続けていますが、AI がスムーズな記事を書き、美しい説明会を作成し、専門的な分析レポートを作成できるようになった今、他に何を書けばよいのだろうかと自問することがあります。 私の価値はどこにあるのでしょうか？
後で分かりました。 AIは正しい記事を書くことはできますが、「私の」記事を書くことはできません。 情報を整理し、論理を整理し、文章を推敲することはできますが、私の 15 年間の教育経験、企業のあらゆる現場で観察してきた本当のジレンマ、各生徒とのやり取りの中で蓄積してきた経験はありません。 それらは私の意味の源であり、AIには代えられない核でもあります。
したがって、誰かが私に「AI は作家に取って代わるのでしょうか?」と尋ねるたびに、私の答えは次のとおりです。AI は単に知識を伝達するだけの作家に取って代わるでしょうが、自分の意見、自分の温度、そして自分自身の「書く理由」を持っている人に取って代わることはありません。
意味の感覚は、AI 時代における最強の堀です。
私が奪った 3 つのもの
大統領の素晴らしい講演に感謝するとともに、大統領の息子二人が個人的な意見を述べてくれたことを嬉しく思います。 私は独身で子供もいませんが、友人のオンライン コース「校長の AI 教育ガイド | 今後 30 年に必要なスマートな学習スキルをマスターしましょう! 」をぜひお勧めします。
昨夜この講義を聞いた後、私は自分の行動の青写真として、ノートに 3 つの戦略を書き留めました。
まず注意をそらしてから、他のことについて話しましょう。 注意はすべての基礎であるレイヤーゼロです。 呼吸法、運動、環境デザイン、紙とペンでの書き込みなどを毎日行って、神経系をニュートラルな状態に戻しましょう。 意志の力に頼ることを想像しないでください。
2 つ目はAI を控え選手からコーチに変えることです。 「人間が先、機械が後」、「ソクラテス的指導」、「認知後のモニタリング」 を利用して脳保護トライアングルを形成します。 あなたが本当に望んでいるのは、美しい完成品ではなく、能力の成長です。
3 つ目はAI を利用して独自のツールを作成することです。 AI の最適な活用法は問題を体系化し、繰り返し使用できるツールを作成することです。 AI に問題を解決してもらうのではなく、問題を解決するシステムの構築を AI に支援してもらいます。
最後に書きます
実は昨夜、長い時間机に座っていました。
画面は暗くなりましたが、私の心はまだ回転しています。 私が考えているのは、そうしたフレームワークや戦略だけではなく、AIが追いついてきた時代において、私たちは今後どのような姿勢をとっていきたいのかという大きな問いです。
長い間考えましたが、最終的に非常にシンプルな結論に達しました。
AI は新しい領域のようなものです。 逃げられないなら、その上を歩くことを学ばなければなりません。 そして、歩くことは、より素晴らしいモデルやより高価なツールのサブスクリプションに依存するのではなく、いくつかの非常に基本的なことに依存します。 「注意を取り戻すことができますか?」 AI を使用するたびに頭を働かせることができますか?学習を持続可能なコンピテンシー システムに変えることはできますか?人生のジレンマをツールに、混乱を戦略に変えることができるでしょうか?
その夜私にもたらしたインスピレーションを一言で要約するなら、次のように言うでしょう。
「AI はあなたを強くしませんし、愚かにもしません。それがあなたを何に変えるかは、あなたがそれに何をさせ、どれだけ貢献するかによって決まります。」
そして、貢献するという選択は常にあなたの手の中にあります。
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