AIが人間の認知機能に与える“ダメージ”とは　世界中で行われる「AIと副作用の研究」を解説

「魚を与えるのではなく、釣り方を教えよ」は生成AIでも有効

　認知の外部化による弊害を報告する研究がある一方で、生成AI活用によって認知能力が向上したという研究も存在する。

　アメリカ・ハーバード大学の研究チームは、同大学の物理学入門講座に関して、以下のような内容の比較実験を行った（※5）。

• 以上の講座の受講を申請した学生316名に対して、受講前に物理学に関するテストを実施した。
• 316名のうちランダムに抽出した142名には、AI家庭教師を用いて自宅で講座を受講してもらった。
• 残りの174名には、教室で補助指導員が学習を支援するアクティブ・ラーニングを受講してもらった。
• 両グループの学生には、受講後に講座の理解度に関するテストを実施した。

　以上の実験における受講前テストと、両グループの受講後テストの得点を比較したのが、以下のグラフである。AI家庭教師を活用したグループ（AI lesson）のほうが、高得点だったのがわかる。

　なお、以上のAI家庭教師は回答をすぐに学生に教えるようなものではなく、学生に段階的な思考を促すように設計されていた。

　ハーバード大学の実験に類似した研究として、インドのアショカ大学が2025年12月に発表したものがある。この研究では、対話によって理解を深める技法として知られるソクラテス式問答法にインスパイアされて開発された、教育用AI「SocraticAI（ソクラテス式AI）」の導入効果を報告している（※6）。

　SocraticAIを同大学のコンピュータサイエンス入門講座に導入したところ、受講生たちの質問のレベルが上がった、とのこと。具体的には、受講当初は「コードが動かない」といった単純な質問をAIに入力していた。導入後3週間が経過すると、「再帰は正しく実装できたが、基本ケースがどのように終了するのか分からない」といった的を射た質問に変わったのだった。

　以上のふたつの研究に共通するのは、AIがユーザーに簡単に答えを与えず、答えにいたる考え方を習得するように支援していたことだ。

　前述の認知の外部化に関する研究と、認知の増強を報告した以上の研究を総合すると、生成AIは活用の仕方次第で毒にも薬にもなる、と言える。そして、生成AIを薬として使うには、昔から言われているように「魚を与えるのではなく、釣り方を教えよ」というアプローチが有効なのだ。

「摩擦のないパラダイム」の終着点はディストピア？

　これまで紹介した4つの研究は、いずれも対話型生成AIを対象としていた。依存度という点でより深刻な影響が危惧されるAIエージェントの活用に関しても、認知能力への影響についての研究が始まっている。

　中国で新設された中国サイバー空間安全大学の研究チームは2026年3月、以上の研究テーマに関する論文を発表した（※7）。

　同論文は、人間とAIエージェントを含むコンピュータとの相互作用（操作上のやり取り）に関する近年の論調を分析することから始まる。生成AIの普及が始まった2023年以降における、このテーマの論文1,223本を、その内容に即して「機械の自律」「摩擦のないパラダイム」「厳格な人間的主権」の3種類に分類した。そのうえで、各分類の割合推移を表したのが、以下のグラフである。

　注目すべきは、「厳格な人間的主権」（青色の線）が2025年で上昇後、2026年には下降している点である。その一方で、「摩擦のないパラダイム」（緑色の線）がちょうど反対の推移をしている。

　以上の注目点が意味するのは、人間とコンピュータの相互作用研究が、人間主権の擁護より、ストレスのない操作体系を優先する動向が優勢になってきていることである。こうした動向がAIエージェント設計に反映されると、労力を要する人間による監視より、労力不要のAIエージェントの自律性が優先されることにつながる。

　研究チームは、摩擦のないパラダイムが優先される傾向に警鐘を鳴らしている。一見すると、人間の労力を軽減するこの傾向が行き着く先は、人間がコンピュータの主人であることをやめた「認知的能動性の放棄」である。こうした終着点は、SF作品が繰り返し描いてきた“人間がAIによって支配されるディストピア”を予感させる。

　研究チームは、摩擦のないパラダイムに代わるアイデアとして、人間とコンピュータの「相乗的総合」を提唱する。このアイデアでは、人間はコンピュータが発する適度な刺激によって、認知能力を活性化する。

　相乗的総合にもとづいたAIエージェント設計思想として提案されるのが、「悪魔の代弁者」（※注記）を導入するというものだ。従来のAIエージェントシステムと提案システムの違いを図示したのが、以下の画像である。

（※注記）悪魔の代弁者とは、ディベートなどで多数派に対してあえて批判や反論をする人、またその役割。この役割には、議論を活性化することが期待されている。

　従来システムでは、入力された問題に関する複数のAIエージェントの回答が統合されて、単一の回答が出力される（画像上部）。対して提案システムは、AIエージェントが生成した回答に対して、悪魔の代弁者を担当するエージェントがあえて反論する。そして、各AIエージェントの回答と反論を人間ユーザーに提示して、最終的にユーザーが回答を吟味・選択する。

　以上の悪魔の代弁者システムは、相乗的総合の実践事例のひとつに過ぎないと考えられる。ほかの事例を考案するにあたって重要になるのは、業務効率化や自動化を最大化するのではなく、システムにあえて人間の思考を刺激する摩擦を挿入することであろう。

　本稿は、AIエージェントの普及状況を確認したうえで、認知の外部化と認知の増強に関する研究を参照し、最後に人間とAIの相互作用について考察した。そのうえで肝に銘じておくべきなのは、AI活用で強調されがちな業務効率化や自動化を突き詰めた先には、人間が労働から解放されるユートピアではなく、人間がAIのしもべとなるディストピアが待っているかもしれないことではなかろうか。

〈参考〉
（※1）OpenAI「How agents are transforming work」https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/
（※2）Anthropic「Agentic coding and persistent returns to expertise」https://www.anthropic.com/research/claude-code-expertise
（※3）Forbes JAPAN「AI依存が招く「認知の外部化」という落とし穴」https://forbesjapan.com/articles/detail/99386
（※4）「AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance」https://arxiv.org/abs/2604.04721
（※5）「AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting」https://www.nature.com/articles/s41598-025-97652-6
（※6）「SocraticAI:Transforming LLMs into Guided CS Tutors Through Scaffolded Interaction」https://arxiv.org/abs/2512.03501
（※7）「Cognitive Agency Surrender: Defending Epistemic Sovereignty via Scaffolded AI Friction」https://arxiv.org/abs/2603.21735