［レポート解説］「AIは嘘をつく」を前提に：これからの教育にもとめられることとは

2025-06-08

はじめに

　近年、AI（人工知能）の進化は目覚ましく、私たちの仕事や生活に大きな変化をもたらそうとしています。特に教育分野においては、「AIが教師の仕事を奪うのではないか」「人間の学習は不要になるのではないか」といった議論が活発です。本稿では、こうした問いに対し、米国TIME誌の記事「AI Can’t Replace Education—Unless We Let It」を基に、AIと教育の未来、そしてこれからの時代に人間が果たすべき役割について詳しく解説していきます。

引用元記事

タイトル： AI Can’t Replace Education—Unless We Let It
著者： Erik Otárola-Castillo （パデュー大学人類学准教授）
発行元： TIME
発行日： 2025年6月7日
URL： https://time.com/7291558/ai-cant-replace-education/

要点

現在のAIは、膨大なデータからパターンを予測することに長けているが、物事の根本的な意味や文脈を「理解」しているわけではない。そのため、もっともらしい嘘（デタラメ）を生成することがある。
AIの限界を克服するため、物理法則や生物学の仕組みといった科学的知識をAIモデルに直接組み込むアプローチ（PINNsやMINNs）が注目されている。これにより、AIは単なる予測ではなく、現実世界の法則に基づいた説明可能で信頼性の高い結果を出せるようになる。
AI時代において人間の役割がなくなるわけではなく、むしろ変化する。AIの出力を鵜呑みにせず、その内容が正しいか、偏っていないか、常識から外れていないかを判断する「批判的思考力」がこれまで以上に重要になる。
真の脅威はAIが賢くなることではなく、私たちが自ら考えることをやめてしまうことである。教育の役割は、AIの答えを覚えることではなく、AIの論理を理解し、それを導き、間違いを指摘できる人材を育てることへとシフトしていく。

詳細解説

AIは本当に万能か？－期待の裏に潜む「もっともらしい嘘」

　Meta社のマーク・ザッカーバーグCEOやNVIDIA社のジェンセン・フアンCEOなど、多くのテクノロジーリーダーたちが「AIはいずれエンジニアや医者、教師といった専門職を代替する」と予測しています。ビル・ゲイツ氏も、AIが無料で質の高い医療アドバイスや個別指導を提供することで、専門知識へのアクセスを民主化する未来を歓迎しています。

　しかし、本稿の引用元である記事の著者、エリック・オタロラ＝カスティージョ氏は、この風潮に警鐘を鳴らします。彼は、物理学者アラン・ソーカル氏の言葉を引用し、現在のAIチャットボットを「口頭試験を受けている、そこそこ優秀な学生」に例えています。

「彼ら（AI）は答えを知っているときは教えてくれるが、知らないときは実にうまくデタラメを言う（bullsh*tting）のです」

　つまり、AIは膨大なテキストデータを学習し、次にどの単語が来るかを予測することで、人間が書いたかのような自然な文章を生成します。しかし、それは言葉の「意味」や「概念」を本当に理解しているわけではありません。そのため、ユーザーがその分野の専門家でなければ、AIが生成したもっともらしい嘘や間違いを見抜くことは非常に困難です。これが、AIによる誤診や、生徒の批判的思考力の低下といった懸念の根源にある問題点です。

AIを賢くする新技術－現実世界のルールを教え込む「PINNs」と「MINNs」

　では、どうすればAIをより信頼できるパートナーにできるのでしょうか。その答えとして、記事では「PINNs（Physics-Informed Neural Networks：物理法則情報を取り入れたニューラルネットワーク）」や「MINNs（Mechanistically Informed Neural Networks：メカニズム情報を取り入れたニューラルネットワーク）」といった新しいアプローチを紹介しています。

　少し専門的に聞こえるかもしれませんが、考え方はシンプルです。これは、AIが学習する際に、物理法則、生物学的な仕組み、社会の力学といった「この世界のルール」を制約として組み込むというものです。

　従来のAIが、過去のデータだけを頼りに手探りでパターンを探すのに対し、PINNsやMINNsは、科学的に確立された原理原則を「ガイドライン」として利用します。記事では、以下の2つの具体例が挙げられています。

ラベンダー農園の収穫時期予測：
　ラベンダーの品質は収穫時期に大きく左右されます。従来のAIなら、過去の天候や収穫データから関連性のないパターンまで含めて分析し、時間を浪費するかもしれません。しかし、MINNsは植物生理学の知識、つまり「熱、光、霜、水分がいつ開花に影響するか」という方程式を基に予測します。これにより、科学的根拠に基づいた、より正確で意味のある予測が可能になります。
乳がんの検出：
　乳がんは血流や代謝の増加により熱を発します。従来の予測AIは、何千もの熱画像データから腫瘍のパターンを学習するだけでした。一方、ロチェスター工科大学で開発されたMINNsは、体表面温度のデータに加え、「生体熱伝達の法則」をモデルに組み込んでいます。これにより、AIは単にパターンを当てるのではなく、「体内で熱がどのように伝わるか」を理解します。その結果、なぜ、どこで、何が異常なのかを物理法則に基づいて特定し、数ミリ単位の精度で腫瘍の位置と大きさを予測することに成功しました。

　これらの例が示すように、AIは人間の知識から学ぶことで、その真価を発揮します。AIにただ予測させるのではなく、私たちが積み上げてきた科学的知識でAIを導くことが、より良い結果を生むのです。

AI時代に求められる人間の役割と教育のあり方

　PINNsやMINNsのような技術が進展しても、人間の役割がなくなるわけではありません。むしろ、その重要性は増していきます。私たちの役割は、AIの出した答えを鵜呑みにせず、それが「デタラメ」ではないかを見抜くこと、つまりAIの監査役になることです。

　そのためには、私たち自身が学び続け、AIを評価するための知識を深める必要があります。これからの教育で求められるのは、AIが出す答えを覚えることではありません。AIがどのようにしてその答えにたどり着いたのか、そのアルゴリズムの仕組みや論理を理解し、その限界と可能性を評価できるリテラシーを育むことです。著者は、大学で統計学や科学的モデリングを教える中で、学生たちがブラックボックスのモデルをただクリックして使うのではなく、その「ボンネットの中身」、つまりシステム自体を学ぶことに重点を置いていると述べています。

　真の脅威はAIが私たちを超えることではありません。私たちがAIに過度に依存し、自ら問いを立て、論理的に考え、何かがおかしいと気づく能力を失ってしまうことです。

まとめ

　本稿では、TIME誌の記事を基に、AIと教育の未来について考察しました。AIはパターンを予測する強力なツールですが、それ自体が思考したり、真実を保証したりするものではありません。その限界を補い、AIを真に役立つものにするためには、物理法則や科学的知識といった「現実世界のルール」をAIに組み込むアプローチが鍵となります。

　そして何より重要なのは、私たち人間が思考の主導権を握り続けることです。AIの出力を批判的に吟味し、その間違いを指摘し、より良い方向に導く。そのためには、私たち自身が学び続け、深い理解を追求する姿勢が不可欠です。AIを拒絶するのでも、盲信するするのでもなく、AIを賢く導けるだけの知性を私たちが持ち続けること。それこそが、AIと共存する未来を豊かにするための選択と言えるでしょう。