「AIを使うほどバカになる？」MITが警告…生成AIの使用で"認知機能"や"主体的思考"が著しく低下する危険

米マサチューセッツ工科大学（MIT）メディアラボの研究チームは、ChatGPTのような生成AI（LLM＝大規模言語モデル）を活用してエッセイを書くことが、短期的には利便性をもたらすものの、長期的には学習能力の低下を引き起こす可能性があるとする研究結果を発表した。

実験では、参加者54人を「LLM使用」、「検索エンジン使用」、「人間の脳のみ使用」の3グループに分け、SAT（大学進学適性試験）形式のエッセイを計4回執筆させた。その結果、LLMグループは記憶力、集中度、脳のネットワーク活動といった認知機能の指標において、他のグループに比べて著しく低いパフォーマンスを示した。

「書いたのに覚えていない」― ChatGPT使用後に学習への没入度・記憶力が激減

脳波測定（EEG）による分析では、LLMを使用したグループは、アルファ波・ベータ波の活性が他グループに比べて明らかに低く、脳の接続性も劣っていた。一方で、人間の脳のみで取り組んだグループは、最も広く強い神経ネットワークが見られ、認知的な関与度も最も高かったという。

さらに、LLMグループは自らが書いたエッセイを正確に引用したり要約したりする能力にも大きな欠陥を示した。加えて、自分の書いた文章に対する「所有感（ownership）」も最も低い傾向が見られた。一方で、脳のみで執筆に取り組んだグループは、引用の正確さや文章への愛着の点でも優れた結果を残した。

引用：『Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task』

脳波実験で明らかに――AI依存の代償？脳の接続性が大幅に低下

LLMを使ってエッセイを書いていた参加者は、最終的にツールなしで執筆を求められた際も、脳の接続性が一貫して低い水準にとどまるという結果が出た。特にアルファ波とベータ波の活動が顕著に弱まっており、これは視覚的統合力や集中力の低下を示唆しているという。

一方、それまで人間の脳だけで執筆していた参加者が最終セッションでLLMを使用した場合、記憶の想起率が高く、脳のさまざまな領域が再び活性化されたことが分かった。これは、ツールを使ってもそれ以前の「非ツール体験」が認知的な関与に好影響を与えることを示すものだ。

また、LLMを使って書かれたエッセイは構成やテーマにおいて高い類似性を示し、ChatGPTの典型的な回答パターンと一致する傾向が強く見られた。これは、LLMの使用により個々の思考力が抑制され、独自の視点や創造的思考が妨げられたことを裏付ける結果といえる。

なぜAIで書いた文章は「似たような内容」になるのか？ ― 言語の多様性・創造性に課題も

MITの研究チームによる自然言語処理（NLP）分析の結果、LLMを使って書かれたエッセイは、表面的な構造は整っているものの、独創性や言語的多様性に欠ける傾向があることが明らかになった。

具体的には、「固有表現認識（NER）」の出現数は多く、文の長さや語彙の使用傾向も一貫していたが、内容の創造性や表現の幅においては他のグループに劣っていた。PaCMAP（高次元データの可視化手法）による分析でも、LLM使用者のエッセイは他グループよりも「中心値付近に密集した分布」を示しており、内容の個別性よりも、システム的な定型性が強く現れていることを示唆している。

さらにNグラム（言語の連続語解析）による分析では、LLMグループは「perfect society」や「think speak」など、特定の表現を繰り返し使用する傾向が顕著だった。これは、利用者がChatGPTなどのAIが提示する表現をそのまま受け入れたか、あるいは同じフレーズの多用によって言語の幅が失われた可能性を示すものだ。

生成AIへの依存、学習設計に悪影響 ― MITが警鐘

MITの研究チームは、生成AIの利便性に警鐘を鳴らし、「認知的負債（Cognitive Debt）」が蓄積される恐れがあると指摘している。生成AIは即時的な文章構築や言語の完成度を高める一方で、深い思考力、記憶力、自律的な問題解決能力といった学習の根幹を損なう可能性があるという。

特に教育現場において、生成AIが「効率的なライティングアシスタント」としてのみ用いられると、学生たちは思考や構成の主体性を失い、「AIに書いてもらう」ことへの依存が進む恐れがある。これは、教育設計者に対し、LLMの導入を無条件に推奨するのではなく、学習者自身の認知的関与や主体的思考を促すような教育設計の重要性を示唆している。