AIはどのように人間の創造性を支えられるのか？新たな研究で明らかになったこと

• 人工知能（AI）は新たな洞察をもたらし、イノベーションのペースを加速させることができる。

• AIは知能が高まるにつれて役立つ一方で注意をそらす存在にもなり、人間の創造性を阻害する可能性がある。

• AIを使って創造的な活動に充てる時間を生み出すには、意識的な努力が必要である。

一部の分野では進歩が鈍化している。例えば現在、マイクロチップの集積密度を2倍にするのに、1970年代初頭と比べて18倍の研究者が必要になっている。実際、スタンフォード大学の研究では、同じ期間に研究への投入量は23倍に増えた一方で、研究の生産性は41分の1に低下したことが明らかになった。

私たちはより多くの、そしてより良いアイデアを生み出すべきである。イノベーションのペースを加速させる大きな期待は、今や人工知能（AI）にかかっている。新興のAI技術の応用は、すでに医薬品開発のサイクル、新素材の設計、そして新たな仮説の構築を劇的に短縮しつつある。

主流の見解は、AIは根本的に新しいアイデアを単独で生み出すことはできないというものだが、人間の創造性を触媒することで、人間がそれを生み出すのを支援することはできる。しかし見落とされやすいのは、AIは人間の創造性を阻害することもあるという点である。AIは知能が高まるにつれて役立つ一方で注意をそらす存在にもなるからだ。したがって、AIがどのように人間の創造性を支えられるのか、そしてどこで害が益を上回るのかを知るべきである。ゴットリープ・デュットヴァイラー研究所による最近の研究は、まさにこれらの問いを検討したものである。

AIが人間の創造性を触媒する3つの方法

1. パターンを特定する

AIは大規模データセットの中からパターンを特定し、人間が見落としていた可能性のある新たな仮説の構築を促すことができる。例えば研究者は機械学習を使い、予測するために、どの化学物質の組み合わせが自動車用バッテリーの製造に役立つかを検討し、有望な選択肢を4つ見出し、実環境での検証に進めた。

また、AIは単なるデータや数値よりも理解しやすいコンテンツを提示することもできる。自己学習型アルゴリズムは、完全な文章を書いたり、コンピューターが生成した音声で私たちに話しかけたり、さらには感情に訴える楽曲を作曲することもできる。

2. 全体像を示す

AIは、さまざまな情報源から得られた大量の情報を、フィルタリング、グループ化、優先順位付けによって、自動的に切り分けて分析することができる。また、ナレッジグラフを作成し、一見無関係に見えるデータ同士の関連性を人間が見出す手助けをすることもできる。これらは創薬研究において、異なる物質間の相互作用の特定、新たな治療法の開発、副作用の緩和に用いられる可能性がある。

今後は、ChatGPTや類似のツールにより、私たちが数多くのウェブサイトや記事を読まなくても、複雑な関係性が説明されるようになるだろう。

3. 実験を導く

AIは、既存のデータを用いて実験結果を予測し、有望でないと判断されたものを除外することで、実験そのものを導くことさえできる。例えばロールス・ロイスは、ニューラルネットワークを活用し、コスト、密度、安定性、耐酸化性、疲労寿命の最適な組み合わせを備えた新しい超合金を開発した。

生成AI（まったく新しいコンテンツを生成するアルゴリズム）は、OpenAIのDALL-E 2やChatGPTといったAIによる画像生成やテキスト生成ツールを通じて大きな注目を集めている。Autodeskは現在、生成設計ツールを開発しており、これは、物体の設計案を完全に自律的に作り出すもので、例えば人間が設計したものより軽量な惑星間着陸機などを生み出せる。こうしたツールにより、「人間は創作者から キュレーター へと移行する」という予測も生まれている。

人間の創造性を支えるうえでのAIの限界

それでも、AIにはアイデア創出に不可欠なすべての能力を支えることはできない。さまざまな研究により、学会で同業者に刺激を与えること、新しいスキルを学ぶこと、あるいは単にぼんやりすること、振り返ること、空想にふけることが、アイデア創出と関連する活動であることが示されている。

AIは、このような実体験や個人的な交流を再現することはできない。明確な成果を念頭に置かない探索、その場で新たな知識分野を取り入れること、即興的な対応も、AIにとって難しい課題である。

例えば、CO2排出量に関して飛行ルートを最適化するツールは、単に列車での移動やビデオ会議への切り替えを提案するわけではない。結局のところ、AIは指示されたことを実行するのであり、私たちが与えるデータや設定する目標に縛られている。

AIが人間の創造性を妨げる仕組み

こうした限界を踏まえると、時間の創出こそが、人間の創造性に対するAIの最大の貢献の一つと言える。実際、AIは退屈で反復的な作業を引き受けることが期待されており、それによって私たちはより人間らしく、創造的になれる。例えば英国の研究では、AIアシスタントにより、2030年までに英国の労働者は年間2週間分の時間を取り戻せると試算されている。取り戻せると推定されている。

しかし、AIと時間の使い方に関する研究は、多くの場合、その時間節約の可能性にのみ焦点を当て、他の要因を軽視している。私たちがAIを頻繁に使おうとすれば、必然的にAIを使わずに過ごす時間が減ってしまう。その時間は創造性にとって価値があるが、それは、他者と対話しながらアイデアを交換・議論することや、ぼんやりして振り返ることなど、新たなアイデアにつながる活動のすべてをAIが支えることはできないからである。

これまで私たちは、主に2つの活動の間で時間を分けてきた。他者と過ごす時間と、自分自身のための時間である。しかし今日では、一人で過ごす時間が増えており、さらにデジタル技術に費やす時間という第三の状態も存在する。AIを通じて、この第三の状態の割合は増加している可能性が高い。

AIによって、日常生活の多くの活動がデジタル技術によって支えられるようになる。例えばスマートスピーカーは、料理をしながら、あるいは車の運転中に私たちに話しかけることができる。知的アルゴリズムは、行動を予測し、自然言語で私たちとやり取りし、注意を引きつける能力も、ますます高めていくだろう。

AIはすでに、視線追跡データを分析するために利用されており、ウェブサイトにおいて人々の注意を引きつける方法を最適化したり、製品や映画の推薦を利用者の個人的な関心に合わせて調整したりしている。残念ながら、AIが私たちの注意をうまくそらせばそらすほど、より創造的な活動から遠ざけてしまう。

AIによる注意散漫への対抗

AIを活用することは、新しいアイデアの創出に間違いなく役立つ。一方、AIを無視する組織は、長期的には競争力を失うリスクがある。目指すべきは、AIが人間の創造性を支えられる場面で活用することであり、害が益を上回る場面では用いないことである。

AIによる注意散漫への対抗は、私生活と職場の双方において同じように重要である。親は、子どもたちのオンスクリーンとオフスクリーンのバランスへの影響を考慮すべきであり、管理職は、AIが創造性を高める場面と、従業員をオフスクリーンでの振り返りやブレインストーミングといった、より創造的な活動から遠ざける場面を見極めるべきである。

私たちが無関心になれば、自分の時間の使い方に関する決定は、私たちの代わりに下されてしまう。今後、最も成功するアイデアは、聡明な思考者だけから生まれるのではなく、知的な機械を注意深く操りながらも、運転席にしっかりと座り続けられる人々から生まれる可能性が高い。