Ethan Mollick、AIとの関係は協働から「魔法使い」へ移ると論じる

Mollickは著書Co-Intelligenceで、AIをインターン的な共同作業者として扱う考え方を示した。最近はAIの性質が変わり、人間は協働者から結果を受け取る聴衆になりつつあると述べる。具体例の一つが、自著と約140本のOne Useful Thingの記事をNotebookLMに入力して作らせた動画要約である。数値は正しく、実質的な誤りはなかったが、スライドや論点の選び方は分からなかったという。

二つ目の例はGPT-5 Proである。自身の就職市場向け論文に「手法を批評し、より良い手法を見つけて適用せよ」と指示すると、9分40秒で詳細な批評が返った。コードによる検証やMonte Carlo分析も行ったとされ、2つの表に関わる、それまで誰も気づかなかった小さな誤りも見つけた。ただし、AIが実際に何をしたのかは確認できず、結果の正誤を自分で調べる必要が残ると指摘する。

三つ目はClaude 4.1 Opusである。机製造業の財務モデルを扱う授業用の複数シートのExcelを、チーズ店向けに更新するよう頼むと、数分で新しいファイルができた。続けて依頼したPowerPointは土台として十分だが完成品ではなく、AIの能力が不均一であることも示している。式やモデルに自分なら違う選択をする点はあったが、実質的な誤りとは感じなかったという。

これらの新しいAIは、強化学習で自ら手順を学ぶエージェントであり、人間は手順を選べない。Claudeが示す手順は要約にすぎず、GPT-5 Proの情報はさらに少なく、NotebookLMはほぼ何も示さない。成果が良いほど誤りを見抜くのが難しくなり、AIに任せるほど自分の判断力を育てる機会も失われると警告する。

提案する新しいリテラシーは三つである。魔法使いを呼ぶ場面と、共同知能として使う場面、AIを使わない場面を見分けること。過程ではなく成果物の目利きになること。完全な検証が難しくなるため、「十分に役立つか」を基準に暫定的な信頼を受け入れることである。教育では、習熟していない分野で検証力をどう養うかが急務の課題になると述べる。