ポストAI時代。

いよいよ「勉強ができて賢くないひと」が社会から淘汰される時代になるのかなあ。

【新国際学会周遊記──AIはほめて伸びる？】

連休初日。世間は旅行やレジャーに心が向かう中、本日もクリニックFは通常診療です。

診察の合間に、最近出版したAIの本のせいか、患者さんからAIに関する質問を受けることが増えました。
今日の質問はちょっと面白いものでした。

「先生、AIってほめてあげると成長するって本当ですか？」

聞けば、その方は最近AIを使い始め、実験的に同じAIに対して片方ではほめ言葉ばかり、もう片方では批判ばかりを与え続けたそうです。すると、確かに回答の雰囲気がガラッと変わったというのです。なるほど、これは面白い観察です。

しかし、真相は少し違います。

AIの仕組みは、直前の文章や会話履歴から「最もふさわしい次の言葉」を予測して並べていくもの。基本は膨大な学習データと開発時の微調整（ファインチューニング）によって動いており、リアルタイムに「学習して賢くなる」わけではありません。
たとえば、プロフィール欄に「東京大学法学部卒」とあれば、その後に「大蔵省入省後…」といった架空の経歴を平然と付け足すことがあります。これは、過去に多くの似た文脈がそう続いていたからです。AIはそうした統計的傾向を忠実に再現しているだけなのです。
とはいえ、会話のセッション内では少し事情が変わります。
ほめ言葉やポジティブなフィードバックを与えると、AIは「この人はこういう雰囲気を好む」と推測し、以降の返答をやわらかく、フレンドリーな方向へ寄せていきます。これは“成長”ではなく、あくまで会話中の即時的な文脈補正です。

◆まとめると──

リアルタイム成長はしない
　会話中に性能そのものが向上することはなく、安全性のため制限されています。

ほめると会話はスムーズになる
　AIが「この調子が望ましい」と判断し、文体や温度感を変えるからです。

開発段階では効果的
　研究者が学習データとしてポジティブな応答例を多く与えると、確かにAIの傾向は変わります。

つまり、「ほめると伸びる」の正体は、人間のような成長ではなく、心理的適応とスタイル調整の結果なのです。
それでも、会話が心地よくなるなら、少しほめてみるのも悪くありませんね。

【新国際学会周遊記──AI時代に人間が生き残るための7つの力】

帰国してからというもの、なぜか大学教授との対話の機会が続いている。

一昨日は昼・夜と異なる分野の東大教授と、昨日は医学部の教授と——

話題は自然と、いまどきの学生の試験やレポートの話になる。

曰く、最近はChatGPTを使って書かれたレポートが多く、採点に困るのだそうだ。

確かに、従来の大学教育というのは、「論点がいくつ含まれているか」を見て加点し、「間違った内容」があれば減点するという構造だった。

けれど、これからは——

「その学生が、どのようにAIを問い、活用したか」を評価するべきなのではないかと僕は思う。

つまり、宿題はAI使用OK。ただし、どんな質問をしたかを別紙で提出せよ、と。

これは一見、些細なように見えて、実は本質的な提案だ。

◆ AIは疲れを知らない、東大修士号レベルの研究助手である

現在の生成AIは、まさに「文句も言わず働く、超優秀な助手」だ。
・調べもの
・翻訳
・要約
・資料の整理
こうした作業を、徹夜で愚痴一つこぼさずこなす。いや、もはや人間の域を超えている。
そして、2025年9月に登場予定のChatGPT 5.0は、ハーバード博士号レベルの汎用頭脳になると噂されている。
このような存在を前にして、果たして我々人間に「勝ち目」はあるのだろうか？

◆ AI時代、「問い」が知性のリトマス試験紙になる

「生成AIを使うとバカになる」という声もある。だが僕はむしろ逆だと思っている。
これからは——考える力のある人しか、生き残れない時代が来る。
なぜなら、AIは確かに大量の知識を吐き出せるが、どの問いにどう答えるべきかは、あくまで人間の手に委ねられているからだ。
問いが甘ければ、出てくる答えも甘い。
問いが深ければ、AIはときに驚くような洞察を返してくる。
「質問力」とは、そのまま「知性の深度」なのだ。

◆ フェイクを見抜く“文化的直感”はAIの盲点である

そしてもう一つ大事なのが、「教養」である。
AIは統計から答えを導く。だが、その統計自体が虚偽であれば、出てくる答えもまた虚構だ。
現代は、“情報が多いから真実が見える”のではなく、
“情報が多すぎるから嘘が紛れ込む”時代だ。
だからこそ、人間には長い歴史の中で蓄積された「文化的直感」が必要となる。
哲学、宗教、歴史、文学、古典芸術……
これらは「役に立つ」ための学問ではなく、「騙されない」ための武装なのだ。

◆ AI時代に人間が生き残るための7つの力

それでは、ここからが本題である。
AIと共生するこの時代、人間が発揮すべき能力とは何か？
私見を込めて、以下に7つの力を整理してみたい。

1. 目的設定力（Whatを定める力）
AIは「How（どうやって）」の達人だが、「What（何をすべきか）」は決められない。
人間に求められるのは、方向性を決める力である。
例：どの研究テーマに取り組むか
例：どんな社会課題を解決すべきか

2. 統合力・編集力（Interdisciplinary Synthesis）
AIが出す「断片的な知識」を、文脈の中で再構成する能力。
異なる分野をつなぎ、新しい視点や概念を生む編集力が鍵になる。
例：医工連携、音楽と脳科学、宗教と医療倫理の統一

3. 倫理的判断力と価値観の確立
AIは「できるか」は分かっても、「やるべきか」は判断できない。
だからこそ、人間には倫理的な舵取りが求められる。
例：AIによる診断はどこまで許されるか
例：遺伝子編集の限界と可能性

4. 創造性・美的感覚
AIも「美しい画像」は作れる。だが、それが本当に心を動かすかは別問題だ。
物語性、感動、意外性……
人間の想像力が生む“余白”こそが、アートである。
例：オペラ演出、広告コピー、ストーリーテリング

5. 対人関係力・共感力（Human Touch）
AIは感情を“シミュレーション”できても、本当の共感はできない。
人間の言葉にならない空気感、信頼、気配……これらは、AIには再現できない。
例：カウンセリング、医療現場、リーダーシップ、政治交渉

6. 試行錯誤力（失敗から学ぶ力）
AIは計算から最適解を出すが、人間は試して失敗して学ぶ。
現場での発見や、身体を通じた学びは、AIが持たない「経験知」である。
例：プロトタイピング、フィールドワーク、職人技術

7. 学び続ける力（Learning Agility）
AIがアップデートを続けるなら、我々人間も知的柔軟性を保ち続けねばならない。
“学び続けること”そのものが、生存戦略となる。
例：環境変化への適応、新分野への参入

◆ 人間は「人間性」を深めることで生き残る

AIは、道具であると同時に鏡でもある。
我々が「AIに真似されること」を増やすのではなく、
「AIに決して真似できない人間性」を深めていくこと。
それが、人間に残されたフロンティアであり、創造の源泉なのだ。