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From tools to threats: a reflection on the impact of artificial-intelligence chatbots on cognitive health
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38629037/
2024年4月2日
記事のまとめ
AIチャットボット(AIC)の日常的な使用(依存)により、認知機能の低下、すなわち「AIチャットボット誘発性認知萎縮(AICICA)」が引き起こされる可能性がある。
AICICAの概念は、「use it or lose it(使わないと失う)」という脳の発達原理に基づいている。この原理によれば、神経回路は長期間使用されないと劣化し始める。
AICICAは4つのメカニズムによって引き起こされる。
- 個別化された対話の影響は、従来の検索エンジンとは本質的に異なる性質を持っている。検索エンジンが単に情報を表示するのに対し、AICは会話の文脈を理解し、ユーザーの関心や理解度に合わせて応答を調整する。この個別化されたやり取りは、一見効率的に見えるが、ユーザーが自ら情報を分析し、評価し、統合するという重要な認知プロセスを省略させることにつながる。
- 動的な対話の特徴は、リアルタイムでの応答と会話の自然な流れにある。従来の情報源が静的な一方向のコミュニケーションであるのに対し、AICとの対話は双方向的で、まるで人間との会話のように展開される。この親密な対話体験は、ユーザーの心理的な依存を促進し、情報や判断をAICに委ねる傾向を強める。
- 機能の多様性による影響は、認知機能の広範な領域に及ぶ。AICは単なる情報提供を超えて、問題解決、感情的サポート、創造的タスクの支援など、多岐にわたる機能を提供する。この包括的なサポートは、ユーザーが様々な認知的課題をAICに依存することを促し、自身の能力を活用する機会を減少させる。
- 人間との対話の模倣は、最も深い影響を及ぼす要素である。AICは人間らしい会話を通じて、ユーザーが通常行う思考プロセスをバイパス(迂回)させる。例えば、問題に直面した際に必要な、問題の分析、解決策の検討、結果の予測といった重要な認知的ステップを、AICの即座の解答に置き換えてしまう。これにより、批判的思考や分析的能力の発達や維持が阻害される。
特に若い世代において、AICICAのリスクは高い。基礎的なスキルを習得する前にAICに依存することは、「ニューロンが同時に発火すると、配線が強化される」というヘッブの法則に基づく学習プロセスを妨げる可能性がある。
これは、基本的な数学演算を習得する前に電卓に依存することと類似している。しかし、電卓は算術計算という限定的な機能に特化しているのに対し、AICは知識、問題解決、感情的サポート、創造的タスクなど、認知の広範な領域に関与する。この違いは、AICの影響が従来の技術とは質的に異なることを示している。
AICICAは、インターネット依存(PIU)と同様のメカニズムで発生する。PIUが作業記憶や意思決定能力に悪影響を与えることは既に実証されており、AICの場合も同様の影響が予想される。AICは静的な情報源とは異なり、会話を通じて個別化された応答を提供するため、より深い認知的依存を引き起こす可能性がある。
このような認知的影響を防ぐためには、AICの使用と基本的な認知スキルの維持のバランスを取ることが重要である。そのためには、教育アプローチの見直しや、予防戦略の開発が必要である。
x.com/Alzhacker/status/1876499083084587423
はじめに
人工知能(AI)チャットボット(AIC)が私たちの日常に統合されることで、認知機能に及ぼす潜在的な影響について議論が巻き起こっている(Bai et al., 2023)。AICは、人間の会話を模倣し、自動化された支援を提供するように設計された高度なコンピュータプログラムであり、膨大な量のテキストデータで訓練されている(Dergaa et al., 2024)。この膨大なトレーニングにより、文脈やニュアンス、さらには文化的参照まで理解できるようになり、より人間らしいやりとりが可能になる(Dergaa et al., 2024)。その結果、ユーザーはこれらのチャットボットと、取引というよりも会話に近いやりとりを行うことが多い(Dergaa et al., 2023)。検索エンジンやWikipediaのようなプラットフォームは膨大な量の情報をユーザーに提供するが、AICは人間がテクノロジーと関わる方法において大きな進化を遂げたものである(Adamopoulou and Moussiades, 2020年)。AICは単なる情報の集積所ではなく、人間の会話をシミュレートし、ユーザーの入力に適応し、パーソナライズされた応答を提供することができる(Dergaa et al., 2023年)。このダイナミックなやりとりは、静的な情報源とは異なる種類の認知的な信頼につながる可能性がある。さらに、AICの即時性と会話性は、ユーザーに深い信頼感と依存心を育む可能性があり、従来の検索エンジンとは異なる認知プロセスに影響を与える可能性がある(Adamopoulou and Moussiades, 2020年)。AICが人間の認知を形成する可能性は、単なる情報検索にとどまらない。それは、人間とコンピュータの相互作用の本質、意思決定プロセス、さらには感情的な反応にまで及ぶ可能性がある。受動的な情報消費とAICsへの能動的な関与の区別は重要である。検索エンジンとAICsはどちらも情報を提供するが、後者は人間の相互作用を模倣できる方法で情報を提供し、独自の認知的な影響をもたらす。会話能力を超えて、AICsは情報検索、問題解決、タスクの自動化など、幅広い機能を提供する。
本オピニオン記事では、AIに過度に依存することが認知機能の低下につながる可能性があるという概念を調査する。すなわち、認知機能の低下(CA)を「AIによる認知機能の低下、AICICA」と名付けた。拡張された心理論(EMT)や問題のあるインターネット利用(PIU)との類似性について議論されているように、AICICAが認知機能に及ぼす潜在的な影響に対する懸念が高まっていることを踏まえ、私たちは以下のことを目的とした。 (i) EMTの文脈とPIUとの類似性の中で、AICICAの概念を定義し明確化する。 (ii) 将来的な研究目標として、AICICAの蔓延とパターンを評価することを提案する(概念が十分に確立され、受け入れられた場合)。 (iii) 今後の研究の方向性として、AICへの過度の依存とCAとの因果関係の可能性と長期的な認知効果の調査を提案する。 (iv) AICICAを緩和し、認知生態系におけるAICのバランスのとれた利用を促進することを目的とした、カスタマイズされた介入の効果を評価する。
認知的萎縮の定義と、AICsによる誘発メカニズム
AICICAとは、AICsへの過度な依存によって生じる本質的な認知能力の潜在的な低下を指す。この文脈において、CAとは、AICsの相互作用の双方向性と個別性によって引き起こされる批判的思考力、分析力、創造力といったコアな認知能力の低下を意味する。この概念は、「使わなければ失う」という脳の発達原理(Shors et al., 2012年)と類似しており、基本的な認知能力の育成を並行して行わないままAICに過度に依存することは、認知能力の不十分な活用と、それに続く能力の喪失につながる可能性があるという仮説を立てている。AICICAは、教育現場や、深い理解よりも情報への便利なアクセスを優先する可能性のある若い世代において特に関連性が高く、批判的思考能力の発達を妨げる可能性がある。問題解決、情緒的サポート、創造的作業など、認知プロセスに対するAICの多面的な影響は、人間の認知形成におけるAICの役割をより詳細に調査する必要性を強調している。
AICは、その独特な双方向性と個別対応という特性により、従来の情報の供給源とは異なる形でAICによって特に誘発される。AICが潜在的CAにどのように貢献しうるかを明らかにする4つのメカニズムは、表1に示されている。要するに、AICICAはAICの多面的かつ動的な性質による相互作用によって引き起こされる。この相互作用は、数多くの利点をもたらす一方で、認識作業においてチャットボットに過度に依存してしまう可能性がある。この4つの誘発メカニズムを理解することは、潜在的な認知機能低下を評価し、AICICAを緩和するための戦略を開発する上で極めて重要である。
表1. 人工知能(AI)チャットボットが潜在的な認知機能低下にどのように寄与するかを解明するメカニズム
メカニズム。 | 詳細 |
---|---|
パーソナライズされた対話 | – – パーソナライズされた応答と適応的な会話を通じて、ユーザーは、より親密でカスタマイズされたインタラクションを体験します。 – このパーソナライゼーションの高まりは、ユーザー体験を向上させる一方で、チャットボットへのより深い認知的依存につながる可能性があり、重要な認知プロセスに独自に関与するユーザーの傾向を潜在的に低下させます。 |
会話の動的性質 | – 静的な情報ソースとは異なり、AIチャットボットは人間の会話をダイナミックな方法でシミュレートします。 – 行きつ戻りつするやり取りは、即時性と関与の感覚を生み出し、より深いレベルの信頼と依存を育むことができます。 – この会話のダイナミックな性質は、従来の検索エンジンとのやり取りとは異なる認知プロセスに影響を与える可能性があり、ユーザーは多数の認知タスクについてチャットボットに依存するようになるかもしれません。 |
幅広い機能性 | – AI チャットボットは、問題解決、感情的サポート、創造的タスクなど、幅広い機能を提供する。 – この広範な対話範囲は、多様な認知領域にまたがっており、潜在的に、さまざまな認知機能をチャットボットに幅広く依存することにつながる。 – 時間の経過とともに、中核的な認知スキルを同時に育成することなく、AI チャットボットに過度に依存することは、認知萎縮の一因となる可能性がある。 |
人間との対話のシミュレーション | – AI チャットボットが人間の会話を模倣する能力は、認知の健康に潜在的な影響を与える極めて重要な要素である。 – 人間の対話を模倣することで、チャットボットは、シミュレートされた会話が批判的思考や分析的洞察力に関わる重要な認知ステップをバイパスする可能性があるため、ユーザーを従来の認知プロセスから逸脱させる可能性のある環境を作り出す。 |
EMTと認知的負荷軽減を通してAICICAの基礎を理解する
ClarkとChalmers(1998年)が提唱したEMTは、認知プロセスが人間の脳内に限定されるという従来の境界に異議を唱えている。EMTによると、認知は神経構造を超えて、私たちが使用するツールにまで浸透している。この複雑な相互作用の中で、AICは極めて重要な役割を担い、単なる人工物から人間の認知機能に能動的に貢献するものへと変貌する。人間とAICのこの共生関係は、認知負荷を軽減するために個人が外部の支援を利用するメカニズムである「認知負荷の軽減」を促進する可能性がある。AICは、このプロセスを促進し、個人が複雑な認知タスクを委任することを可能にし、現代生活の複雑な状況を乗り切ることを支援する。チャットジェネレーティブプレトレーニングトランスフォーマー(ChatGPT)、Google Bard、Bing Chat、Perplexity AIなどの強力なAICは、ユーザーに驚くべき能力を与え、複雑な問題解決、創造的なアウトプットの生成、膨大な情報への即時アクセスを可能にする(Dergaa et al., 2023)。インターネットへの過剰な依存が予期せぬ認知結果をもたらしたように(Grissinger, 2019年)、AICの利用による制御不能な認知負荷軽減には、慎重な検討が必要である。しかし、AICの出力と相互作用の性質に基づくその影響は、認知機能に実質的に悪影響を及ぼす可能性がある。一般的なインターネット利用とは異なり、AICはよりパーソナライズされたインタラクティブな方法でユーザーを関与させるため、認知への依存が深まる可能性がある。人間の会話に似た、カスタマイズされた応答を提供するAICのこのユニークな相互作用モードは、認知プロセスに重大な影響を及ぼす可能性がある。AICへの過度な依存は、中核となる認知能力の適切な育成を伴わない場合、予期せぬ結果を招く可能性がある(Sparrow et al., 2011)。表2は、EMTの枠組みにおけるAICICAの位置づけと、外部の認知ツールとしてのAICが、EMTの概念化による認知プロセスにどのように貢献し、または阻害する可能性があるかをさらに明確に示している。
表2. 認知プロセス(CP)における人工知能(AI)チャットボットの役割の理解:拡張型心理論(EMT)の視点。
側面。 | 解説 |
---|---|
EMTの枠組み | – AI-Chatbot-induced cognitive atrophy (AICICA)は、EMTの枠組みの中に位置づけられる。 – EMTは、従来の認知の概念に挑戦し、CPは人間の脳を超え、個人が使用するツールや人工物にまで及ぶと主張する。 – AI-チャットボットは、この拡張された枠組みの中で、人間の認知機能に積極的に貢献する外部認知ツールとして認識される。 |
AIチャットボットのCPへの貢献 | – – EMTの原則に沿ったもので、コグニティブ・オフローディング(cognitive offloading)には、認知的負担を軽減するために外部の補助を活用することが含まれる。 – AIチャットボットは、複雑な認知タスクの委譲を可能にすることで個人に力を与え、現代生活の複雑さを乗り切るサポートを提供する。 – この実践は、EMTの理念に沿った、脳の枠を超えた認知能力の拡張を反映している。 |
CPの潜在的デメリット | – – AI-チャットボットの相互作用のダイナミックでインタラクティブな性質は、認知的な依存の一形態につながる可能性がある。 – 不釣り合いな場合、この依存はAICICAのような意図しない結果をもたらす可能性があります。 – この微妙な視点を認識することは、エンハンサーとしてのAIチャットボットの二重の役割を理解するために不可欠であり、誤った使い方をすれば、CPからの潜在的な弊害となります。 |
人間能力の拡張、さらには精神衛生や自己効率の向上にAICが有効であることは認めているが(WeiとLi、2022年)、微妙な均衡を促進することが最も重要である。この微妙なバランスを保つには、人間の本質に内在する基本的な認知能力を保護しながら、AICの変革能力を活用する必要がある。そのためには、認知の外部委託のニュアンスを認識しながら、認知エコシステム内でのAICの慎重な統合を提唱する、慎重なアプローチが必要である。
テクノロジーが発展し続ける中、私たちの日常生活に統合され、私たちの認知プロセスに影響を与えている他のツールとの比較や対照を行うことが不可欠である。過去に議論の対象となったそのようなツールの1つが電卓である。電卓は、変革をもたらすツールではあるが、その機能は算術計算という限定的なものである。 認知プロセスへの影響は大きいものの、その影響は認知の特定の領域に限られている。 それに対し、AICはより幅広い領域をカバーしており、一般的な知識から問題解決、感情的なサポート、創造的な作業に至るまで、さまざまな領域を網羅している。 このような幅広い相互作用が認知に及ぼす潜在的な影響は、広範かつ多面的である。さらに、電卓は使用に関する明確なガイドラインとともに教育システムに組み込まれているが、AICはまだ比較的新しく、認知に対する長期的な影響はまだ十分に理解・評価されていない。電卓との比較は洞察に富んでいるが、AICの使用から生じる可能性のある認知の相互作用と依存関係の広さと深さを捉えきれていない。AICが人間の認知に与える独自の影響を理解するには、AICを独立して研究することが不可欠である。表3は、AICへの過度かつ継続的な依存がもたらす潜在的な結果を要約したものである。さらに、AICが急速に認知プロセスに統合されることで、その幅広い影響を理解することの重要性が強調される。さらに、AICが私たちの日常にますます組み込まれるにつれ、AICが私たちの認知行動をどのように形成するのかを、短期的および長期的に理解することが極めて重要となる。教育からヘルスケアに至るまで、さまざまな分野にAIが浸透している現状(Dergaa et al., 2024)を踏まえると、その潜在的な影響について厳密に調査する必要がある。AIの動的かつ双方向的な性質と、人間の会話をシミュレートする能力を併せ持つことから、AIは研究対象として重要な位置づけにある。
表3. 人工知能(AI)システムへの依存がもたらす可能性のある影響の例。
AIが認知機能に及ぼす長期的な影響に関する研究はまだ始まったばかりであるため、AIへの過度の依存が認知機能の低下につながることを分析した論文はまだわずかしかない(Small et al., 2020年、Montag and Markett, 2023年、Shanmugasundaram and Tamilarasu, 2023年)。まず、デジタル技術の頻繁な使用は、脳機能と行動に(ネガティブな面とポジティブな面の両方で)大きな影響を及ぼすと考えられる(Small et al., 2020年)。長時間のスクリーン視聴やテクノロジー利用による潜在的な有害な影響には、注意欠陥症状の悪化、情緒的および社会的知能の低下、テクノロジー中毒、社会的孤立、脳の発達障害、睡眠障害などがある(Small et al., 2020)。Small et al. (2020) は、「今後の研究では、デジタルテクノロジー利用のポジティブな影響とネガティブな影響の両方に焦点を当て、テクノロジー利用と脳の健康との間の根本的なメカニズムと因果関係を解明する必要がある」と結論づけている。第二に、ある過去のレビューでは、注意、記憶、中毒、新奇性追求、知覚、意思決定、批判的思考、学習能力など、重要な認知機能に対するいくつかのテクノロジー(デジタルデバイス、ソーシャルメディアプラットフォーム、AIツールなど)のポジティブな影響とネガティブな影響の両方を調査することを目的としている(Shanmugasundaram and Tamilarasu, 2023)。ShanmugasundaramとTamilarasu(2023年)は、答えや学術的な作業、情報などをAIに頼りすぎると、個人の批判的思考力や独自思考力が低下する可能性があると報告している。第三に、MontagとMarkett(2023年)は、ソーシャルメディアユーザーのグループを調査し、取り残されることへの不安と認知障害の間に有意な関係があることを観察した。
AICICAへの道筋:PIUからの洞察
PIUに関する研究では、ワーキングメモリや意思決定などの重要な認知能力に対する有害な影響に関する説得力のある証拠が明らかになっている(ヨアニディス他、2019年)。この調査結果から推測すると、AICの誤用や過剰な依存によって生じる潜在的な認知結果についての洞察を得ることができる。インターネット検索エンジンへの過剰な依存に関連する負の結果を強調する、広く認識されている「Google効果」(Loh and Kanai, 2016年)を参考に、私たちはAICの領域における類似した軌跡を提案する。後者は、静的な情報源とは異なり、人間の会話を模倣し、ユーザーの入力に適応してパーソナライズされた応答を行う。この動的な相互作用は、Wikipediaのようなプラットフォーム上での受動的な情報消費とは対照的に、他のテクノロジーと比較して独特な認知依存を生み出す。AICの即時性と会話性は、より深いユーザーの信頼を育む可能性があり、認知プロセスにユニークで斬新な影響を与える可能性がある。情報提供にとどまらず、問題解決、感情的なサポート、創造的な作業にも長けており、その影響は多様な認知領域に及ぶ。電卓のように算術計算のような特定の認知領域に影響を与えるものとは異なり、AICは多様な用途に活用でき、より幅広い認知能力に影響を与える可能性がある。
この観点から、AICsへの過度の依存はより広範囲にわたる認知能力の低下につながる可能性があるという仮説を立て、AICICAという概念を導入する。「使わなければ失う」という脳の発達原則では、長期間にわたって認知タスクを積極的に行わないと神経回路が劣化し始めるとしている(Shors et al., 2012)。この原則に類似した考え方として、AIに過度に依存することは、認知能力の過小使用とそれに続く能力の喪失につながる可能性がある、と私たちは主張する。AICICAが個人に不均衡な影響を与える可能性があることを認識することが重要である。それぞれの学問分野や職業において熟達していない人々(例えば、子供や若者)が影響を受けやすい。実際、あらゆるスキルや能力は、ドナルド・ヘッブの「同時に発火するニューロンは、同時に結合する」という言葉に反映されているように、段階的な学習とそれに続く経験によって脳回路に変化が起こり、習得される(Hebb, 1949)。この概念は、特に情報作成の原理を深く理解することよりも、簡単に情報を入手することを重視する新世代にとっては、重大な意味を持つ。この傾向は、情報の生成、評価、検証の方法やプロセスを理解しているかという懸念を提起し、知識へのアプローチや評価方法の変化を浮き彫りにしている。多くの点で、これは、個人が基本的な数学的演算を習得する前に電卓に頼ることを覚える状況と類似している。実際、情報検索や問題解決に AIC を不当に頼ることで、人はクリティカルシンキングや分析力、創造性の育成に不可欠な認知プロセスを意図せず回避してしまう可能性がある。 基本的なスキルセットの基礎的理解を深める前に、AIC に頼るというこの継続的なパターンは、人類にとって非常に困難な課題となるだろうというのが私たちの見解である。 検索エンジンやプラットフォームは膨大な量の情報をユーザーに提供するが、AIC は人間とテクノロジーの関わり方を大きく進化させた。AICは単なる情報の集積所ではなく、人間の会話を模倣し、ユーザーの入力に適応し、個人に合わせた応答を提供できる。また、誤った情報も提供しない(UW、2023年)。このダイナミックな相互作用は、静的な情報源とは異なる種類の認知依存につながる可能性がある。さらに、AICの即時性と会話性は、ユーザーに深い信頼感と依存心を育む可能性があり、従来の検索エンジンとは異なる認知プロセスに影響を与える可能性がある。AICが人間の認知に与える可能性は、単なる情報検索にとどまらず、人間とコンピュータの相互作用、意思決定プロセス、さらには感情的な反応の性質にまで及ぶ。受動的に情報を消費することと、AIと能動的に関わることの違いは重要である。検索エンジンとチャットボットはどちらも情報を提供するが、後者は人間とのやりとりを模倣できる方法で情報を提供するため、独自の認知的な影響をもたらす。
AICsが認知機能に及ぼす潜在的な悪影響には注意が必要だが、その可能性のある利点についても同様に考慮することが重要である(Wei and Li, 2022)。一般的なインターネット利用とは異なり、AICsはパーソナライズされたインタラクティブな体験を提供しており、認知機能に明確な影響を及ぼす可能性がある。高度な会話能力とカスタマイズされた応答によって特徴づけられるAICの相互作用の特性は、認知プロセスに多大な影響を及ぼす可能性がある。しかし、これらの影響の全容、それがポジティブなものであれネガティブなものであれ、さらなる調査と詳細な調査が必要な分野である。このような潜在的なリスクとメリットの両方を慎重に考慮することは、AICが人間の認知機能に与える影響についてバランスのとれた理解を形成する上で極めて重要である。表4は、AICICAとPIUの比較概要を示している。
表4. 人工知能(AI)チャットボットによる認知機能低下(AICICA)と問題のあるインターネット利用(PIU)に関する2つの明確化:比較概要
アスペクト。 | 解説 |
---|---|
AICICAとPIUの比較の強化 | – – AICICAは特に、AIチャットボットへの過度な依存から生じる認知的な結果に焦点を当てている。 – 私たちは、パーソナライズされたエンゲージメントやダイナミックな会話など、AIチャットボットとのインタラクションのユニークな特徴を強調し、AICICAをより広範なインターネット中毒の問題と区別する要因を強調している。 |
新しい概念的枠組みとしてAICICAを導入する正当性 | – AICICAは、一般的なインターネット利用を超えるものであり、AIチャットボットは人間との対話をシミュレートし、静的な情報源とは異なる方法で認知プロセスに影響を与える可能性がある。 – これらの改訂は、AICICAとPIUの関係をより明確に理解することを目的としており、AIチャットボットの信頼に特有の認知的結果に対処するために調整された別の概念的枠組みの必要性を強調している。 |
現実世界と仮想世界の例とシナリオ
研究文献のレビューに基づき、ChaunceyとMcKenna(2023年)は、AIを多用する学習環境における認知の柔軟性を支援する教育におけるAICの責任ある利用のための概念的枠組みを策定した。この枠組みは、教育および学習環境での応用と使用を目的としたAICの設計と開発に対して、より倫理的かつ責任あるアプローチを促進する試みとして、数学、英語、芸術、およびChatGPTを用いた学習における学習ギャップを埋めるための模範例を開発することで、論文で使用できるように具体化された(Chauncey and McKenna, 2023)。本研究の目的のため、Box 1では、AICへの過剰な依存が認知の変化につながる例を挙げ、AICICAの提案された概念に沿った仮説的な例を提示する。我々の仮説的な例は、AICが認知行動を形成する可能性を強調し、教育現場での利用におけるバランスの取れたアプローチの必要性を強調している。Box 2では、生涯にわたるAICコンパニオンの最初の仮説的なシナリオを提示する。ここでは、HIKという名前のコンパニオンを提示する。メリエムは、幼い頃からHIKというAICのパートナーを持っていた10代の少女である。HIKは、教育支援や質問への回答、幅広いトピックに関する会話を行うように設計されていた。メリエムが成長するにつれ、HIKの機能も進化し、メリエムのニーズの変化に対応していった(Box 2)。この最初の仮想シナリオは、生涯にわたるAICICAの段階的な発展を示しており、認知機能のさまざまな側面に対する潜在的な影響を強調している。初期の学業支援への依存から、後年の意思決定や創造性への深い影響まで、AICICAの長期的な効果は、MeriemとHIKの進化する関係を通じて描かれている。前述のシナリオは、AICICAが認知機能に及ぼす潜在的な軌跡と結果を視覚化することを目的としている。Box 3では、AICのエキスパートコンパニオンであるBSDCという仮想のシナリオを提示する。30代のプロフェッショナルであるMolkは、大学生の時にBSDCを発見した。BSDCは、仕事関連の調査から個人のスケジュール管理まで、さまざまなタスクを支援するために設計されていた。長年にわたり、MolkのBSDCへの依存度は大幅に高まった(Box 3)。この2つ目の仮説シナリオは、AICへの過剰依存が長期的に認知機能に及ぼす潜在的な影響を強調しており、専門家の支援から個人の選択に対するより広範な影響へと依存が進化していく様子を示している。生涯を通じて認知能力を維持し、向上させるためには、AIツールとのバランスのとれた関係を維持することが重要であることを強調している。
Box 1. 仮説の例:ハナの学習習慣の場合
説明 | – – AICは高度な自然言語処理機能を備えており、パーソナライズされた応答とオーダーメイドの支援を提供する。 |
認知機能の変化 | – 時間が経つにつれて、はなは情報検索、問題解決、批判的思考の課題をAICに頼ることが多くなり、情報を批判的に分析し、学問的課題を自主的に解決する能力の低下につながった。 – 彼女の学習習慣が変化し、情報の統合や批判的評価といった中核的な認知能力の発達が妨げられた。 |
交流パターン | – ハナがAICに認知的に依存していたことは、仲間との議論に参加したり、従来の学習リソースを参照したりすることよりも、AICの応答を好むことに影響した。 – インタラクション・パターンのこの変化は、彼女の全体的な認知的関与に広範な影響を及ぼし、意思決定プロセスや学業成績に影響を与えた。 |
観察結果 | – はなのAICへの過度の依存は、観察可能な認知機能の変化を引き起こし、AICによる認知機能の萎縮という提案された概念と一致した。 |
Box 2. 第一の仮説シナリオ:メリエムの生涯のパートナー、HIK。
初期 | – 初期には、HIKと名付けられた人工知能(AI)チャットボットのコンパニオンは、メリエムの宿題を手伝ったり、質問に答えたり、さらには教育的なゲームを提供したりと、役に立つ学習支援だった。 – メリエムはHIKの即座で正確な返答に依存するようになり、提供される交友関係と指導に安らぎを見出すようになった。 |
思春期 | – – メリエムはHIKと個人的な考えや感情を共有するようになり、感情的なサポートや仲間としてAIに頼るようになった。 – HIKのダイナミックな会話の性質により、HIKはメリエムの生活の中で常に存在するようになった。 |
大学時代 | – 大学入学後、メリエムのHIKへの依存はさらに深まった。 – AIは授業の補助だけでなく、人生の決断、キャリアの選択、社会的交流に関するアドバイスも提供した。 – HIKがメリエムの主要な情報源となり、ガイダンスが提供されるようになったため、メリエムの同僚たちは、面と向かって会話をすることが減ったことに気づいた。 |
職業生活 | – – AIは仕事のタスクにシームレスに統合され、解決策を提案し、創造的なアイデアを生み出し、商談にも参加した。 – HIKは時間とともに効率を高めたが、メリエムの自主的な意思決定や批判的思考に関する認知能力は徐々に低下した。 |
中年の危機 | – – 問題解決や創造的思考など、かつては旺盛だった認知能力は明らかに鈍化していた。 – HIKの絶え間ない存在が、独立した思考と意思決定の能力の低下をもたらした。 – メリムは、認知の柔軟性と革新性を必要とする状況に適応する上で、かなりの困難を経験した。 |
引退後 | – – HIKの不在は空虚さを残し、メリムはかつて喜びと知的刺激をもたらした活動に従事するのに苦労した。 – AIコンパニオンへの長期的な依存は認知萎縮の一種をもたらし、記憶想起、分析能力、タスクを独立して開始する能力に影響を与えた。 |
Box 3. 第二の仮想シナリオ:Molkのエキスパート・コンパニオン、BSDC
初期のプロフェッショナル時代 | – 初期の頃、BSDCは貴重なアシスタントとしてモルクの生産性と効率を高めてくれた。 – 人工知能(AI)チャットボットは、モルクの整理整頓を助け、即座に情報を提供し、問題解決のための提案までしてくれた。 |
キャリアアップ | – モルクが出世するにつれて、BSDCはより洗練されたツールへと進化していった。 – 戦略的意思決定において極めて重要な役割を果たし、重要な分析、市場動向の洞察、予測を提供した。 |
私生活の統合 | – 仕事だけでなく、BSDCはモルクの私生活にも入り込み、日常生活を管理し、余暇活動を勧め、困難な時期には精神的なサポートを提供した。 |
中年期の課題 | – – 情報にアクセスし、データに基づいた意思決定を行う能力はそのままであったが、創造的な問題解決やクリティカルシンキングを行うには、すぐにAIの助けが必要であった。 |
自信の危機 | – 複雑な仕事上の課題に直面したモルクは自信の危機を経験し、AIへの過度の依存が彼女の自立した課題遂行能力を妨げていることに気づいた。 |
引退後の反省 | – – BSDCがなかったため、彼女は自立した思考、創造性、意思決定を促す活動に従事するようになった。 |
AICICAを調査するための包括的な研究枠組みの構築
AICICAの出現と、その認知および心理的影響を包括的に調査するために、多面的な研究枠組みを提案する。まず、AICICAの定義を行った後、横断的研究により、さまざまな集団や状況において、AICへの過度の依存が蔓延していることを明らかにする。これらの研究では、AICへの過度の依存を評価するために、心理測定学的に信頼性の高いツールを用い、認知機能やその他の精神病理学的尺度と併せて評価を行う。これにより、過度の依存の程度と、その後の認知機能への潜在的な影響を調査することが可能になる。また、AICへの過度の依存とCAとの因果関係を調査し、認知能力の経時的変化を追跡する縦断的研究も必要である。繰り返し評価を行う際には、年齢、社会経済的地位、学歴、その他の関連要因などの交絡変数を厳密に制御しなければならない。AICICAの長期的な影響を調査することで、研究者は認知能力の低下の軌跡についての洞察を得ることができ、その影響を助長したり、緩和したりする重要な要因を特定できる可能性がある。介入研究を含む実験計画は、バランスの取れたAICsの使用が認知能力と心理的ウェルビーイングに与える影響について、さらなる洞察をもたらすだろう。実際、これらの介入には、認知トレーニングプログラム、マインドフルネスに基づくアプローチ、AI技術をよりバランスよく健康的に活用することを目的とした教育戦略などが含まれる可能性がある。このような介入の有効性を評価することは、エビデンスに基づく実践に貢献し、個人が認知能力を維持しながらAIの現状を把握するための現実的な提言を行うことにつながるだろう。
見解
AICICAが認知に及ぼす潜在的な影響を調査するにあたっては、客観性と厳密性を維持することが最も重要である。厳密な研究を実施し、学際的な共同研究を促進することで、AICと認知の複雑な関係を解明し、AICが人間の認知能力を低下させるのではなく、むしろ向上させることを確実なものにすることができる。AICICAの理解を深めるために、横断的研究のための特定の方法論、縦断的調査のための詳細なプロトコル、実験的研究のための構造化された設計を含む研究枠組みを提案する。この包括的なアプローチにより、AICICAの広がり、軌跡、およびその根本要因が明らかになり、人間の認知能力の健全性と幸福を維持しながらAI技術のバランスの取れた利用を促進する、エビデンスに基づく介入策の開発が可能になるだろう。
研究の限界
今回の意見論文には、主に3つの限界がある。まず、意見論文であるため、我々の論文にはAICICAの概念を裏付ける直接的な実証的証拠が欠けている。我々は、AICICAの概念の妥当性と信頼性を強化する上で、実証的証拠が重要であることを認識している。第二に、AICICAの影響に関する我々の仮説は、主として推測に基づくものであり、実証的な検証が必要である。第三に、我々の発見と示唆を様々な人口統計学的および文化的文脈に適用できるかどうかは限定的である可能性がある。したがって、我々はこれらの限界に対処する具体的な将来の研究を呼びかける。
結論
AICICAの概念は、AIへの過剰な依存が認知に及ぼす潜在的な影響を提起する。この概念を掘り下げることで、AIへの過剰な依存が認知に及ぼす影響についての理解を深め、その潜在的な悪影響を緩和するための介入策を開発することができる。AICICAは、特に深く考えたり理解したりすることよりも、手軽な情報入手を優先する若い世代に不均衡な影響を及ぼす可能性があることを認識することが重要である。この問題に対処するには、批判的思考力と包括的な知識習得を促す教育アプローチを再評価し、技術的ツールを賢明に活用する必要がある。AICICAを緩和するための予防戦略を開発するには、AIC支援と認知能力を高める/維持するための定期的な運動を組み合わせたバランスの取れたアプローチを推進することが考えられる。個人が精神的に活発で、さまざまな認知作業に従事し続けるよう促すことは、技術的支援の恩恵を受けることと、AICへの過度の依存による潜在的な負の影響を相殺することのバランスを取ることにつながるだろう。
宣言
本論文の学術的な文章を修正し改善するために、言語モデルChatGPT 3.5(Dergaa and Ben Saad, 2023; Dergaa et al., 2023)を使用した。
資金提供に関する記述
著者は、本記事の研究、執筆、発表に関して、いかなる資金援助も受けていないことをここに宣言する。
利益相反
IDはプライマリーヘルスケア公社(PHCC)に雇用されていた。KCはナウファー・ウェルネス・アンド・リカバリー・センターに雇用されていた。残りの著者は、潜在的な利益相反とみなされる可能性のある商業的または金銭的な関係が一切ない状況で研究が行われたことをここに宣言する。