生成人工知能モデルを使用してアイデアを実行することは、思考を丸ごとアウトソーシングするよりも効果的だと、Yanjun Shen 氏は言います。クレジット: jabkitticha/iStock、Getty経由
昨年5月、私は博士課程の研究提案書を受け取りました。それは表面的には完璧に見えました。散文は難なく流れ、論理は気密性があり、引用は細心の注意を払って整理され配置されていました。
岩石、土壌、水、植生の関係を調査する地質学と生態学の学際的な研究者として、私の研究室は通常、物理観察と複雑なモデリングの場所です。この提案では、さまざまな種類の岩石に根がどのくらいの頻度で形成されるかを調べるプロジェクトが提案されました。
しかし、その提案に対する私の良い印象は、根底にある科学に対する彼らの理解を評価するために、受験生に実験がどのように機能するかについて具体的な詳細を尋ねたときに打ち砕かれました。彼らの目は遠ざかり、静寂が部屋を満たした。私は、この洗練された文書は、深い批判的思考と主題の確かな理解の結果ではなく、人工知能モデルの明確ではあるが、最終的には凡庸な出力であるという厳粛な認識に達しました。
私がいくつか促した後、その学生は、研究提案書をまとめるのに AI ツールを使用したが、このテーマについて深く考えたり、文献レビューをしたりしていないと告白しました。代わりに、以前のフィールドワーク中に彼らが行った観察は、研究目的や作業仮説とともに、提案を生成するために AI モデルに単純に入力されました。
この学生は、AI ツールによって効率が大幅に向上し、なじみのない概念を発見するのに役立つ可能性があると主張しました。彼らは自分たちがやったことに何の問題もないと考えていました。彼らにとって、AI モデルは利用できる強力なツールでした。彼らは、私に提出した提案書の AI 生成版は「完璧」だと考えていました。
中国の西安にある長安大学の大学院教育副学部長としての私の役割は、AI の使用が一般的となった現在、多くの大学や教育者が直面している状況を俯瞰的に見る機会を与えてくれます。私自身と同僚の経験に基づいた私の感覚では、多くの学者は現在、教えることよりも、生徒たちがいつ、どのように AI を使用したかを特定することに多くの時間を費やしていると感じています。学生の能力に対する幻想は蔓延しており、世界の高等教育と研究の状況を再構築している普遍的な課題です。
私の専門分野である生態地質学では、物理的メカニズムを綿密に理解することが求められます。 「ファーストフード」の知識（生成型 AI チャットボットが一般的に提供する種類の表面的な情報）に依存することは、キャリアにとって致命的になる可能性があります。私が懸念しているのは、学生たちが学術的アイデアの進化を追跡し、主張の物理的な一貫性を検証するために必要な忍耐力を失いつつあるということです。
たとえば、私が受け取った提案では、岩石の亀裂の密度が高くなると根での水分の吸収が促進されるという一般的な結論が導き出されていましたが、異なる土壌の種類や景観に伴う複雑さは見落とされていました。これらは、私が教える際に強調する、岩石学的に重要な違いです。このような複雑さは無視したり、無視したりすべきではありません。これらが、私の分野の研究が 1 回の講義でカバーできるテーマではなく、生涯にわたるキャリアを埋める理由なのです。私は学生たちに、自分の主張のすべてを現場観察に基づいて根拠づけ、学術理論が時間の経過とともにどのように進化したかを知るように教えています。 AI ツールによって提供される情報には、生態地質学の特定の状況依存ルールが組み込まれていません。
独立した思考を導く
この生徒との交流により、私の教育と指導についての考え方が変わりました。
AI テクノロジーは現在、多くの分野で広く採用されています。私の見解では、科学研究に従事する私たちは、ツールの使い方を学ぶ段階を過ぎて、ツールに過度に依存する時代に陥っていると考えています。指導者として、AI システムを単純に禁止することはできません。代わりに、私は生徒たちに、彼らをゴーストライターとしてではなく、批判的思考のパートナーとして活用するよう奨励できます。
私は、生徒が自主的に考えるように導くために、逆認知再構成プロトコル (RCRP) と名付けた実践の実施を開始しました。 RCRP には 2 つの重要なステップがあります。1 つは学生と AI チャットボットの間の共同討論、もう 1 つはメンターによるプロセスベースのレビューです。
最初のステップでは、AI ツールの助けを借りずに、学生たちに文献の背景調査を行い、研究テーマについていくつかの予備的な仮説を自分で立てるように指示します。明確な仮説を立てたら、チャットボットと徹底的なディスカッションを行います。AI モデルに基本的な地質学的概念を使用して、自分たちが思いついた理論を反論するよう依頼し、実際の経験データを使用してその答えを評価します。最後に、直観に反する仮説を立てて、ツールのエラーをどれだけ効果的に特定できるかを調べることで、AI ツールの信頼性をテストします。言い換えれば、彼らはそれが間違っていることをどれだけ証明できるかを考えています。
