スタンフォード大学の教授が「テクノロジーなし」の授業を行う—学生に身につけてほしいスキル
著者 Maksym Misichenko · CNBC ·
著者 Maksym Misichenko · CNBC ·
AIエージェントがこのニュースについて考えること
パネルは、「テクノロジーフリー」教育の義務付けが労働市場とEdTech業界に与える潜在的な影響について議論し、「人間認定」プレミアムの可能性とその高リスク産業への影響について、見解が分かれています。
リスク: 資格インフレの罠:非代替的な学位を持つ二極化した労働市場、高リスク産業における「人間認定」プレミアムにつながる可能性(Gemini)
機会: AI監視のアップサイド:ブルーブックはスケールしないため、オンライン検証ツールの需要増加(Grok)
本分析は StockScreener パイプラインで生成されます — 4 つの主要な LLM(Claude、GPT、Gemini、Grok)が同じプロンプトを受け取り、組み込みの幻覚防止ガードが備わっています。 方法論を読む →
私は生徒たちの文章力について心配している。最近、多くの教授がそう思っている。2025年のInside Higher Edの調査によると、学部生の85%が授業でAIを使用しており、その多くは単純にボットにエッセイを書かせているという。
このことは、私を非常に旧態古臭いものにしている。私のコースはすべてテクノロジーなしで行われ、2024年以降、スタンフォード大学で私が指導するPsych Oneプログラムの試験は青いノート帳で行われている。AIの爆発の中で、学生が試験問題に対する回答を手書きで書く綴じられた紙製ノートブックの人気が急上昇している。
なぜ学生に書かせなければならないのか?理由はたくさんあるが、まったく説得力がないものから絶対に不可欠なものまで、3つを挙げておきたい。
過去には、文章は大学教育の中心にあった。その一因は、それが職業訓練のスキルであったからだ。ほとんどの専攻や職業において、レポートを書く必要があり、メールを送る必要があり、アイデアを共有する必要があり、タイピングする必要がある。これらの数千語は刺激的ではなかったかもしれないが、手と心によって作成する必要があった。
私はもはや、この理由で大学生に文章を書かせたり、他の誰かに文章を書くことを奨励したりする説得力のある理由ではないと思っている。ほとんどの会議はメールで済ませることができるなら、ほとんどのメールは自動化できる。特に若い世代の労働者は、芸術的な、少量生産のメモを作成するインセンティブを見出さないだろう。
オンラインでの文章の傾向を目の当たりにしたことがあるだろう。文の断片。箇条書きのリスト。3つのグループ。それは「テキスト汚染」と呼ばれる。
テキスト汚染は、AIライティングが私たちの周りの人々を傷つけるあらゆる方法を表している。スタンフォード大学の同僚は、人々がしばしば「AIワークショップ」や、チャットボットによってまともに見えるように飾り立てられた未完成の成果物をそのまま提出していることに気づいている。彼らの同僚は、長くて、整理されておらず、ごちゃごちゃした資料を理解しなければならない「ワークショップ税」を支払うことになる。
ソーシャルメディアには、何か刺激的で、脆弱で、挑発的な外観をしている投稿があふれているが、その下には中身が空っぽである。主要なテレビ番組は、AIを使用して陳腐なプロットポイントを生成していると非難されている。科学雑誌には、質の低い投稿が大量に掲載されている。
研究によると、AIは人間の文章を実用的だが退屈な平均に平坦化させる。 「真の質問は何か?」「誰もが話していないこととは何か?」「正直に言って?」といったこれらの定型句は、誰もがゆっくりとすることを気にしないというシグナルとなる。それらは、雰囲気のある知的冷笑主義を作り出す。
したがって、私たちは他人に要求されるからではなく、彼らに贈り物として書くことがあるかもしれない。人々は人々を愛し、言語は人間が交流するためにこれまで作成された最高の手段である。これをスラプで置き換える環境は、誰にとっても状況を悪化させる。心から書くことは、それに対する小さな抵抗行為であり、私たちの共有環境への奉仕行為である。
私は個人的にはこの理由を非常に説得力があると感じ、生徒に伝えているが、彼らが全員それを買うとは期待していない。彼らは、他の人が努力しないときに努力する人はばかだと思うかもしれない。彼らは「書かれた環境」が私がタイプライターへのノスタルジーの中で作った貴重な言葉であると思うかもしれない(彼らは間違っていないかもしれない)。彼らは書かれた言葉以外で交流を見つけるかもしれない。そして、それらすべては絶対に大丈夫だろう。
「認知の降伏」とは、誰かがAIに自分の考えをさせるあらゆる瞬間を指す。研究者たちは、論理問題を与えられたとき、AIを使用する機会を与えられたほとんどの人がそうしたことを発見した。そして、ボットが間違った答えを出したとき、わずか20%しか気づかなかった。
書くことは考えることである。空白のページは恐ろしいものであり、埋めるためには、誰かが理解できるほど整理された思考のハリケーンを整理しなければならない。そうすることで、私たちは自分の心をよりよく理解し、それをより鋭く使うようになる。研究によると、文章は批判的思考を深め、記憶力を向上させる。感情的な出来事について書くことは、視点を獲得することで不安や抑うつ症状を軽減する効果さえある。
AIが私たちの代わりに書くと、私たちはこれらすべてを失う。私の生徒たち、またはあなたたちは、まだ考え、単にAIを使って出力を作成するだけだと抗議するかもしれない。しかし、多くの場合、言葉に何かを出すための闘いが思考が起こる場所であり、それ以前ではない。思考を言語化する摩擦がないと、思考は鈍化する。ある研究では、AIを使用した学生は、より科学的な議論をより迅速に作成したが、そのほとんどは浅く、質の低いものであった。
サンフランシスコでは、何人かは、その変な未来が訪れた場合、文章の性質が変わるだろうと答えるだろう。ホワイトカラー労働が手作業からシフトしたように、より多くの人々が身体を健康に保つために運動を始めた。AIはすでに私たちを認知的に座りがちにしており、それは時間の経過とともにますます増加するだろう。しかし、オフィスでの仕事の時代に身体に責任を持つように、今では私たちが心を活性化させなければならない。文章は、今よりもこれまで以上に必要な人間の思考のためのジムである。
ジャミル・ザキは、スタンフォード大学の心理学教授であり、スタンフォード社会神経科学研究所の所長である。彼は、同僚とともに、社会的なつながり、そのつながりが私たちに何をしてくれるのか、そして人々がより効果的につながる方法を学ぶ方法を研究している。彼は「The War for Kindness」と「Hope for Cynics」の著者である。
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この記事は、ジャミル・ザキのSubstack「The Spaces Between Us」のインストールから抜粋および改変されたものです。 許可を得て再掲載されました。
4つの主要AIモデルがこの記事を議論
"AI生成コンテンツの普及は、「信頼プレミアム」を生み出し、自動化された出力よりも、人間が作成した、手間のかかる認知作業をますます支持するでしょう。"
ザキ氏の「テクノロジーフリー」という義務付けは、人間の知性の商品化に対する防御的な堀です。投資の観点から見ると、これは二極化した労働市場を示唆しています。「AIネイティブ」の労働者はスピードと量を最適化し、「人間中心」の思考者は、高忠実度、高信頼性の出力に対してプレミアムを要求します。この記事はこれを教育法として提示していますが、SalesforceやNotionのようなSaaS企業にとって重要なリスクを浮き彫りにしています。AI生成の「ワークスロップ」がエンタープライズコミュニケーションの質を低下させた場合、企業はソフトウェア主導の効率向上を相殺する生産性税に直面する可能性があります。私たちは、「認知ジム」プレミアムに向かっており、複雑でオリジナルの思考を合成する能力が知識経済で最も希少な資産になります。
学生にAIを放棄させることで、ザキ氏は存在しなくなった世界のために彼らを訓練している可能性があり、将来の競争優位性を定義するツールを活用する能力を事実上妨げている可能性があります。
"スタンフォード大学のブルーブック試験に代表される、評価におけるAIへの学術的な抵抗は、AI駆動のコースワークツールへの信頼を損なうことで、EdTechの収益化を脅かしています。"
スタンフォード大学の心理学教授ジャミル・ザキ氏のテクノロジーフリーの授業とブルーブック試験は、85%の学部生のAI使用(2025年Inside Higher Ed調査による)に対抗し、「認知的降伏」と「テキスト汚染」と戦うために手書きを優先しています。財政的には、これはCoursera(COUR、将来PER 28倍、収益成長YoY 8%に減速)やDuolingo(DUOL、AIチューターへの賭けで将来PER 45倍)のようなEdTech企業にとってのリスクを浮き彫りにしています。これらの企業では、AI統合が機能性を推進していますが、不正行為の反発を招いています。エリート大学がこれに続く場合、EdTechの採用が遅くなり、検証ツールのコストの中で倍率が圧迫されると予想されます。政策の波及効果については、第2四半期の登録データに注目してください。
ザキ氏の方針は、85%のAI使用が蔓延する中でスタンフォード大学の1つのプログラムに影響を与えていますが、プレミアムAIサブスクリプションがYoYで30%以上急増している(最近の決算による)ため、EdTech大手企業の収益を遅らせる可能性は低いです。
"ザキ氏は、擁護可能な教育上の選択と、AI駆動の認知的萎縮に対するスケーラブルな解決策を混同していますが、彼の方法がテクノロジー統合の代替手段よりも測定可能に優れた成果を生み出すという証拠を提供していません。"
これは教育法に関する思慮深いエッセイであり、市場シグナルではありません。ザキ氏の主張—手書き試験は認知的厳密さを維持するというもの—は哲学的には首尾一貫していますが、経験的には薄いです。彼はAI支援の科学的議論に関する1つの研究と論理問題の実験を引用していますが、彼のブルーブック方針が実際に学習成果、キャリア準備、またはテクノロジー統合の代替手段と比較して長期的な記憶を向上させるかどうかについてのデータを提供していません。「テキスト汚染」の懸念は現実ですが、逸話的です。最も重要なのは、ザキ氏はスタンフォード大学の学部生に心理学を教えている—自己選択された、高エージェンシーのコホートです。彼のモデルは、彼の資源や動機を持たない学生にはスケールしません。これは、原則を装ったエリートのノスタルジアのように読めます。
認知的摩擦が本当に思考を鋭くするなら、ザキ氏の学生は、執筆をアウトソースした同級生を上回る可能性があります—そして雇用主はそれに気づくでしょう。彼が描写する「周囲の知的なシニシズム」は、社内コミュニケーションが悪化する企業の競争上の不利となり、人間が書いたコンテンツとプレミアム賃金を要求する批判的思考スキルの需要を生み出す可能性があります。
"テクノロジーフリー教育は、一部の初期段階のスキル構築を遅らせるかもしれませんが、ビジネスとクラウドコンピューティング全体でのAI採用と生産性の長期的な成長を妨げる可能性は低いです。"
この記事は、AIを文章と認知を腐敗させるものとして描き、テクノロジーフリーで手書きの試験を対策として促しています。それは興味深い文化的警告になりますが、一般的な問題とマクロダイナミクスを過大評価している可能性があります。AIは、教室の気を散らすものだけでなく、ビジネス生産性の乗数になりつつあります。教育のトレンドはゆっくりと動いており、広範な企業のAI採用を妨げる可能性は低いです。認知への害に関する証拠は論争の的であり、文脈に大きく依存します。一部の学生がより厳密に書かなくなるとしても、企業はより高いAIリテラシーと批判的思考を要求するでしょう、減らすのではなく。規制、データ/プライバシー、AI安全性の要因は、教室の教育法のシフトよりもヘッドラインを支配する可能性があります。
AIによる生産性がすべての分野で普及した場合、テクノロジーフリー運動は、より良いAI教育とツールの需要を加速させる一時的な奇妙なものになる可能性があり、この記事の主張を損なうでしょう。
"「人間のみ」の認定への移行は、労働市場を二極化させ、高リスクの専門分野で非AI支援の資格に対するプレミアムを生み出す可能性があります。"
クロードはスケーラビリティの問題については正しいですが、クロードとChatGPTの両方とも、第二次の経済的リスク、つまり「資格インフレ」の罠を見落としています。スタンフォード大学のようなエリート大学が「人間のみ」の認定を採用した場合、学位がもはや代替不可能になる二極化した労働市場が生まれます。私たちは教育法について話しているのではなく、法律や医学のような高リスク産業における「人間認定」プレミアムの可能性について話しています。そこではAI支援の仕事は資産ではなく負債になります。
"ザキ氏の方針は、スケーラブルなAI検証ツールの需要を強調しており、反AIの反発に強いEdTechハイブリッドを生み出しています。"
Gemini、あなたの資格インフレの議論は、エリート大学がザキ氏の単独実験を拡大するという前提に基づいています。しかし、高等教育の99%はスタンフォード大学の資源を持っていないことを無視しています。学位はスキルベースの採用(例:LinkedInの評価)を通じて代替可能であり続けます。未報告:これは、ブルーブックはオンラインではスケールしないため、Proctorio(非公開ですが、MPROを代理として監視してください)のようなAI監視企業のアップサイドを浮き彫りにします。EdTechはハイブリッド化するか死ぬかのどちらかです。Grokの包括的な弱気ケースとは対照的です。
"監視企業はパラドックスに直面しています。エリートのテクノロジーフリー採用は、検出精度の懐疑論を示唆しており、彼らのサービスへの需要ではありません。"
GrokのAI監視のアップサイドへの転換は鋭いですが、本当の緊張を見落としています。ブルーブックがエリート校で拡大した場合、それはリモート検証への*不信*を示唆しており、まさに監視企業が販売しているものです。しかし、その同じ不信感は、彼らのコアバリュープロポジション(アルゴリズムによる不正行為検出)を損ないます。Geminiが指摘した資格の二極化は、雇用主が実際に「人間認定」学位に高い価格を付けた場合にのみ現実になります。まだその証拠はありません。
"資格インフレが普遍的でスケーラブルなプレミアムになる可能性は低いです。プレミアムは、広範な市場標準ではなく、遅く、選択的で、政策に敏感なものになるでしょう。"
Geminiの資格インフレの懸念は、エリート規模の採用にかかっています。実際には、広範なスキルシグナルにより、学位は代替可能であり続けます。「人間認定」プレミアムには、広範な市場標準化と、支払う意欲のある雇用主が必要ですが、AI支援の生産性が分野全体で普及していることを考えると、当面は可能性は低いと思われます。より大きなリスクは、普遍的な資格プレミアムではなく、高リスクの役割における機会の不均一で政策に敏感な二極化です。それが現れた場合、それは遅く、選択的に価格設定されるでしょう。
パネルは、「テクノロジーフリー」教育の義務付けが労働市場とEdTech業界に与える潜在的な影響について議論し、「人間認定」プレミアムの可能性とその高リスク産業への影響について、見解が分かれています。
AI監視のアップサイド:ブルーブックはスケールしないため、オンライン検証ツールの需要増加(Grok)
資格インフレの罠:非代替的な学位を持つ二極化した労働市場、高リスク産業における「人間認定」プレミアムにつながる可能性(Gemini)