マサチューセッツ工科大学メディアラボのナタリヤ・コズミナ氏とそのチームが主導した最新研究では、論文執筆タスクにおいて、OpenAIのChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の使用がもたらす認知コストについて詳しく調査しました。この研究は、LLM製品が人類や企業に多くの利便性を提供する一方で、その広範な活用が「認知負債」を脳に蓄積させ、長期的には学習スキルを弱める可能性があることを発見しました。

image.png

この研究では、54人の参加者をLLMグループ（ChatGPTのみを使用）、検索エンジングループ（従来の検索エンジンを使用し、LLMは禁止）、純粋な脳力グループ（何のツールも使用しない）に分類し、4回のセッションを行いました。第4回セッションでは、LLMグループの参加者は全てのツールを使わずに作業を行い（「LLMから純粋な脳力へ」グループ）、純粋な脳力グループの参加者はLLMを使用しました（「純粋な脳力からLLMへ」グループ）。研究チームは、参加者の脳活動を脳波図（EEG）で記録し、認知負荷や神経活性パターンを評価しました。また、各セッション後に自然言語処理（NLP）分析を行い、参加者へのインタビューを実施し、人間の教師とAI評価員が論文のスコアを付与しました。

image.png

主要発見：脳の接続性の低下、記憶力と所有感の損失

研究結果は、LLM、検索エンジン、純粋な脳力グループ間での神経ネットワークの接続パターンに顕著な差異があることを証明しています。これは異なる認知戦略を反映しています。脳の接続性は外部支援の程度とシステム的に減少しており、純粋な脳力グループが最も強力で広範な接続ネットワークを持ち、検索エンジングループが中間的で、LLM支援が全体的な結合を最も弱めています。

特に注目すべきは、「LLMから純粋な脳力へ」グループの参加者が、第4回セッションで神経接続性が弱く、アルファ（α）波とベータ（β）波の投入が不足していたことです。アルファ波は通常、内部注意、意味処理、創造的構想に関連しています。ベータ波は積極的な認知処理、集中した注意、感覚運動統合に関連しています。これらの結果は、過去にLLMに依存していたユーザーが、ツールを離れた後に内容の企画や生成に関する神経活動が減少したことを示しており、これは「認知のアウトソーシング」の報告と一致しています。つまり、AIシステムに頼ることで消極的なアプローチや批判的思考能力が弱まる可能性があります。

記憶面では、LLMグループの参加者は自分自身が直前に書いた論文を引用する際に大きな障害を示し、場合によっては正確に引用できないことが明らかでした。これはLLMグループの低い低周波接続性、特に情景記憶の定着と意味的情報処理に関連するシータ（θ）波とアルファ波帯に直接反映されています。これにより、LLMユーザーが深い記憶処理プロセスを回避し、ツール生成された内容を単純に統合している可能性があり、それが記憶ネットワーク内に十分に内化されていないことが示唆されます。

さらに、LLMグループの参加者は論文に対する所有感が一般に低く、検索エンジングループは所有感が強く感じられましたが、それでも純粋な脳力グループには及ばないことが明らかです。これらの行動的な違いは、神経接続性パターンの変化と一致しており、LLM使用が認知主体性に与える潜在的な影響を示しています。

認知負債の蓄積：効率と深い学習のバランス

研究では、LLMは初期に高い効率を提供し、即時の認知負荷を軽減しますが、時間が経つにつれて、このような利便性が深い学習の成果を犠牲にする可能性があることが指摘されています。「認知負債」という概念が強調されており、外部システム（LLMなど）に依存することで、独立思考に必要な努力的な認知プロセスが省かれ、短期的には脳力投入を遅らせますが、長期的には批判的探究能力の低下、操作されやすくなること、そして創造力の減退につながる可能性があります。

純粋な脳力グループの参加者は、高い認知負荷にもかかわらず、強い記憶力、高い意味的正確性、そして作品に対する強い所有感を示しました。「純粋な脳力からLLMへ」グループの参加者は、初めてAI補助で論文を再編集した際、脳の接続性が大幅に増加しました。これは既存の知識とAIの提案を統合する際に必要な認知的な統合要件を反映しています。この結果は、AIツールの導入タイミングが神経的な統合にポジティブな影響を与える可能性を示唆しています。

教育環境における長期的な影響と将来の展望

研究チームは、これらの発見が教育分野に重大な影響を与えることを強調しています。AIツールへの過度な依存は、深層的な認知処理、知識の保持、文章材料に対する真剣な関与を無意識のうちに妨げることがあります。ユーザーがAIツールに過度に頼れば、表面的な流暢さを得る一方で、知識を内面化したり所有感を持つことは困難です。

この研究は、教育介入が「無工具」の学習ステージとAIツール補助を組み合わせることで、即時のスキルの転移と長期的な神経発達を最適化できるよう勧めています。学習の初期段階では、強力な書き込みネットワークを発展させるために包括的な神経的参加が必要ですが、後続の練習段階では選択的なAIサポートを通じて不必要な認知負荷を減らし、効率を高めつつ、既存のネットワークを損なわないことが重要です。

研究者たちは、生成型AIがデータセットにますます充満し、人間の思考と生成型AIの境界が曖昧になるにつれ、今後の研究はLLMの助けなしに書かれた作品サンプルを集め、個人のスタイルを特定できる「指紋」表現を開発することが優先されるべきだと述べています。

最終的に、この研究は、LLMが教育や情報状況に統合される際には、認知発達、批判的思考、そして知的独立性に対する潜在的な影響を慎重に評価する必要があることを呼びかけています。LLMは質問への回答の摩擦を減らしますが、その便利さには認知コストが伴い、ユーザーがLLMの出力を批判的に評価する意欲を弱めてしまいます。これが「エコーチェンバー」効果の進化であり、アルゴリズムで選別されたコンテンツがユーザーが情報に触れることをどのように形作るかを示しています。

（研究論文のタイトルは『Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task』で、主著者はマサチューセッツ工科大学メディアラボのナタリヤ・コズミナ氏らです。）