2025.3.24  日本経済新聞の記事「FINANCIAL_TIMES：人間の知性は衰退を始めたか」から

2010年をピークに思考力や問題解決力が低下

コラムの著者 ジョン・バーンマードック氏(FINANCIAL TIMES チーフ・データ・リポーター)によると、この10年ほど前から人間の知性、つまり理解力が低下傾向にあるということを示すデータが増えているという。その背景は何か。

○あらゆる年齢層で低下

オックスフォード英語辞典では、知性は「理解する能力」と定義されている。バーンマードック氏は、その能力を実際に適用する力がどうなるかを多くのデータから考察している。

多くの人が、人間の脳が生物的に10年ほどの短期間で根底から変わったということはないだろう。だが、様々なテストにおいて平均的な人間の思考力や新規の問題を解く力は2010年代初期でピークに達し、以降は低下しているという。

OECDによる「学習到達度調査（PISA）」（読解力、数学、科学の3分野で15歳の能力を測る国際調査）の最新結果をみると、新型コロナウイルス禍に伴う教育現場の混乱の影響が大きい。だが、バーンマードック氏は、この災禍で、より長期的かつ広範な知性の衰退が明確に見えにくくなったという。

長期的にみると3分野のスコアはいずれも2012年前後で頭打ちになり、多くの場合、コロナ禍の影響下にあった時期より2012〜18年の方が大幅に低下しているという。これは10歳代に限らず成人にも同様の傾向が見られ、2024年に公表された最新版調査では、あらゆる年齢層で低下している。他の調査である米国「モニタリング・ザ・フューチャー」調査も傾向は同様だという。

この変曲点に注目すべき理由は、バーンマードック氏によれば知性と思考テストの結果動向が類似しているだけではない。情報がオンラインで手に入るようになり人間と情報との関係が変化し始めた時に呼応しているという。こうしたことは結果として活字離れや視覚メディアへの移行の促進に繋がった。ウェブ時代からSNS時代には、我々の行動は自発的なものから受動的な消費に変化しているともいう。

バーンマードック氏によれば幸いなことに人間の基本的な知性は衰えてはいない。しかし、それをどう生かすかは潜在能力と応用力の両方で決まる。後者はデジタル社会に蝕まれていることにバーンマードック氏は警鐘を鳴らしている。🧠🎓🏢🔥🌳🎓💡💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2025.3.23  日本経済新聞の記事「＜サイエンスNextViews＞ 教育や研究に生成AI活用」から

世界に通用する人材を

コラムの著者 吉川 和輝氏(日本経済新聞社 編集委員)によると、研究開発の分野で世界的に通用する人材を国内で確保するためにも、教育分野へのAI導入は他国に先駆けペースを上げる必要があると説いている。

○米オープンAIは国際コンソーシアム「NextGenAI」を発足

吉川氏によれば、NetGenAIには、米ハーバード大学、米カリフォルニア工科大学、英オックスフォード大学、仏パリ政治学院など米欧15の大学など研究機関が顔を揃えているという。各機関は、カリキュラム開発や大学経営の効率化、病気の診断ツール開発など様々な目的でAIを応用する。これにオープンAIは5000万ドルを拠出して支援する。「知識のフロンティアを前進させる学生、教育者、研究者をサポートするのが狙いである。

2022年11月のChatGPT登場から2年あまり経つ。最初は事実に反する回答をし、最新の知識が得られない問題があったが、モデル学習の改良や外部データベースとの連携で次第に課題は解消してきている。論理的思考や数学の問題を解くのが得意なAIも登場している。

高等学校のカリキュラムに導入された「探究学習」のように、自身の問題意識を掘り下げる教育プログラムと生成AIは相性が良い。学問の手解き段階から、専門知識の習得、さらには「AIフォーサイエンス」というAIの研究利用まで、求めに応じて導いてくれる存在になりつつあるという。

だが、今どの分野も研究人材の確保が深刻である。学術分野を問わず、AIで教育・研究システムを再構築する競争が世界的に進んでいる。🎓🏢🔥🌳🎓💡💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸🇬🇧🇫🇷

2025.3.17  日本経済新聞の記事「社説：コロナ5年を教訓に平時から備えを」から

流行が落ち着き脅威が過ぎ去った今こそ、日本のコロナ対策を検証すべき

新型コロナウイルス感染症がパンデミックとなって、人類を恐怖に陥れて5年が経過した。社会生活はおおむねコロナ禍前に戻ったが、未だ後遺症に苦しんでいる人も多い。社説によれば、20世紀初頭のスペイン風邪の再来を思わせる100年に1度の災禍であったという。世界では少なくとも700万人が死亡し、国内でも高齢者を中心に13万人以上が亡くなった。

◯感染症法上の「2類相当」から「5類」に移行するまで3年以上要した

社説によれば、コロナ禍の対策から得た教訓を生かし、次なる感染症の危機に平時から備えたいという。

現状、この冬は感染状況が落ち着いてきているという。日本国内では夏と冬に流行する周期性が見られたが、この冬は「第12波」は来なかったという。代わった猛威を振るったのは、治療法が確立されたインフルエンザであった。

5年前の今頃、日本国内ではマスクが不足し、買い占め騒動が起きた。感染が拡大する度に鎮痛剤や解熱剤などの医薬品も不足した。当初は、感染の有無を判別するPCR検査体制が脆弱であった。ベット数は諸外国に比べて多いのに、医療が切迫した。充実していると言われる医療体制も、パンデミックという「有事」には対応できなかった。

ワクチン開発も遅れ、主に米国から調達し対処したものの、莫大な国費を使った。

グローバル化や地球環境の危機とともに新規の感染症が出現する頻度は増している。次の新たな感染症が出現する頻度も増加している。今こそ、国や学術会はこれまでの国内のコロナ対策を総括的に検証すべきであろう。😷✒️📕📗💻💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌏 🇯🇵

2025.3.16  日本経済新聞の記事「＜サイエンスNextViews＞ トランプ時代と公衆衛生危機」から

マスクをするのはあくまでも個人の自由とするリバタリアン（自由至上主義者）

コラムの著者 矢野 寿彦氏(日本経済新聞社 編集委員)によると、個人の命や健康を守ろうとする医療と違って、社会の健康を守ろうとうるのが公衆衛生の世界である。個人と社会の利害が一致すれば何ら問題は生じない。だが、時には両者の間にズレが生じると軋轢となる。第2次トランプ政権の厚生長官ロバート・ケネディ・ジュニア氏はワクチン反対派である。長官指名直後からワクチン接種は「個人の自由」とし、ポリオや麻疹のような半ば義務付けで集団免疫を獲得し、感染症を社会から排除する施策には反対している。

○新型コロナウイルスのパンデミック時にマスクを拒んだ第1次トランプ政権

矢野氏によれば、この冬、猛威を振るったのは新型コロナウイルスではなくインフルエンザだったという。2020年からめっきりかかる人が減り、インフルエンザに対する社会への免疫力が下がったからだとされている。

マスクに、咳エチケット、入念な手洗い、人混みを避けるといった新型コロナウイルスの感染拡大で強いられた公衆衛生対策は、インフルエンザには効果覿面であったようだと矢野氏は語っている。

これがもし、日本政府が国民に対策を強要したらどうなるかと考えると、個人の命や健康を守ろうとする医療tお公衆衛生とのズレが生ずる。5年前の米国がまさにこの状態であった。第1次トランプ政権ではマスクを拒んだ。ロックダウン（都市封鎖）にもかかわらず感染爆発が頻繁に起こり、多くの死者や犠牲者が出た。

第2次トランプ政権では、ワクチン接種は「個人の自由」とし、ポリオや麻疹のような半ば義務付けで集団免疫を獲得し、感染症を社会から排除する施策には反対しているロバート・ケネディ・ジュニア厚生長官が就任している。さらに公衆衛生の要と言える世界保健機構（WHO）からも離脱する。一義的には、この離脱の背景は、過去WHOがコロナ禍の時中国寄りの対応を示したことからへの嫌悪感からきているとされているが、そもそも世界が協力して疾病予防や防衛に尽くす公衆衛生的な思想と相容れないと見える。

新型コロナウイルスの感染拡大は良くも悪くも公衆衛生の存在感を社会に示した。さらにその大切さも痛感した。一方で、究極の個人の権利である健康に国家や社会がどこまで口を挟むのか、いまだに解を得ていない。😷🏢🔥🌳🎓💡💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2025.3.16  日本経済新聞の記事「私見卓見：東大入試数学、AIが合格水準」から

推論モデルで進化し、教育にも影響が

コラムの著者 越川 智瑛氏（日本経済新聞社）によれば、AIは東京大学の入試問題の数学を「合格レベル」で解けるほどになったという。これまで他の科目に比べ数学は苦手なAIであったが、推論モデルの導入でモデルを論理思考に変えて成績を上げた。また、関係者の競争原理で大規模な投資が進み、スケーリング則と呼ばれる学習データの量を増やし、計算量も増やし、AIモデルのパラメーター数を増やすことでLLMの性能が大幅に改善してきているという。

◯合格ラインを超えたというより上位合格者のレベルになった

越川氏によれば、米オープンAIのo1モデルなど「推論モデル」が2024年9月以降相次いで登場し、従来とは異なるアプローチを身につけて状況が一変した。国立情報学研究所の新井紀子教授が「o1は東大合格者のレベルに達したと言っていい」というほど進化した。o1は2025年2月の東京大学2次試験の理系数学だけでなく、過去の難問とされる問題もほぼ解けそうだという。

2024年2月時点ではCharGPTでは東京大学の入学試験問題で数学には歯が立たなかった。それが数学などの論理的思考を必要とする課題の解決に特化した推論モデルの登場によって、1年で大飛躍した。同様のことが米国数学オリンピックの予選「AIME」の問題の正解率をみても大幅にこの1年で進化したことが示されているという。

なぜ推論モデルが高い成績を出せるのかは十分に明らかになっていないという：

• 「強化学習」：正しい推論をこなった場合に報酬を与える
• 「思考の連鎖」：課題を段階的に分けて解く
• 計算量の増加：推論にかける時間を増やし計算量を増やす

などの組み合わせ技術が技術向上につながるという。

AIが急速に進化する中で、大学の入試や教育は変革を迫られそうだという。AIを不正に利用しやすい試験や課題では、公正な成績評価や効果的学習が難しくなる可能性がある。自力で学びたい学生の成績がAIを使った学生よりも不利なことになりかねないからである。🧠📈👦👶🏫💬👩🤝👨💡🐡⛰️🌾🏣❤️👦👧💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵