MIT研究：LLM使用で学習能力が低下、脳活動も55%減少

2025年06月20日

MIT研究でLLM使用者の認知活動が大幅に減少することが判明
脳波測定により注意力に関連する脳の結合性が55%低下
4ヶ月後の追跡調査でもパフォーマンス低下が持続

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MIT研究が明かすLLM使用の認知的影響

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが実施した4ヶ月間の研究により、大規模言語モデル（LLM）の使用が人間の学習スキルに与える深刻な影響が明らかになりました[1]。この研究では、ChatGPTを使用するグループと使用しないグループに分けて文章作成パフォーマンスを比較し、LLM使用者において認知活動の顕著な減少が観察されました。特に注目すべきは、脳波（EEG）測定によって客観的に測定された脳活動の変化です。

研究結果によると、LLM支援を受けたグループは、集中的な注意力に関連する前頭部のシータ波が弱くなり、脳の結合性を示すdDTF（directed Directed Transfer Function）が55%も低下していました[1]。これらの神経科学的指標は、LLM使用者の脳がより受動的な状態になっていることを示しており、能動的な思考プロセスが阻害されている可能性を強く示唆しています。

この研究結果は、私たちがAI技術の利便性に注目する一方で見落としがちな重要な問題を浮き彫りにしています。脳の結合性が55%低下するということは、まるで筋肉を使わずにいると筋力が衰えるように、思考する能力そのものが弱くなっていることを意味します。特に前頭部のシータ波の減少は、深く集中して考える能力の低下を示しており、これは創造性や問題解決能力の根幹に関わる変化です。現代社会では効率性が重視されがちですが、この研究は「効率的すぎるツール」が人間の基本的な認知能力を蝕む可能性があることを科学的に証明した点で極めて重要です。

長期的パフォーマンス低下と作品への帰属意識の変化

研究のもう一つの重要な発見は、LLM使用の影響が一時的なものではなく、長期間にわたって持続することです[1]。4ヶ月後の追跡調査において、LLM支援グループは引用を含むエッセイ作成において特に劣った成績を示しました。これは、情報を統合し、適切に引用する能力が低下していることを示しています。さらに興味深いのは、LLM使用者が自分の作品に対する「認識された所有権」が低いと報告していることです。

この現象は、AI支援による作業が単なる効率化を超えて、創作者としてのアイデンティティや責任感にまで影響を与えていることを示唆しています[1]。研究者たちは、基礎的な認知スキルが確立されるまでAI統合を遅らせることを強く推奨しており、特に教育現場での慎重な導入を求めています。

「認識された所有権」の低下は、現代の働き方や学習方法に対する根本的な問いを投げかけています。これは単に「AIが手伝ってくれた」という認識を超えて、自分の思考や創造物に対する責任感や誇りの喪失を意味する可能性があります。例えば、料理を作る際に全て冷凍食品を使えば時間は節約できますが、「自分が料理した」という満足感や達成感は得られません。同様に、思考プロセスをAIに依存することで、私たちは知的な達成感や成長の機会を失っているのかもしれません。教育現場では特に、学習者が「考える力」を身につける前にAIに依存してしまうと、生涯にわたって自立した思考能力を獲得できない可能性があります。

教育現場への警鐘と今後の課題

この研究結果は、急速に進むAI教育導入に対する重要な警鐘となっています。研究者たちは、基礎的な認知スキルが十分に発達するまでAI統合を遅らせることの重要性を強調しており、特に若年層の教育において慎重なアプローチが必要であることを示しています[1]。LLMへの過度な依存は、批判的思考力、創造性、そして問題解決能力といった人間固有の能力の発達を阻害する可能性があります。

今後の課題として、AI技術の利便性と人間の認知能力の発達のバランスを取る方法を見つけることが急務となっています。教育機関や企業は、AI導入の際に短期的な効率性だけでなく、長期的な人材育成の観点からも検討する必要があります[1]。

この研究が提起する問題は、技術進歩と人間の能力発達の微妙なバランスに関する根本的な課題です。自動車の普及により人間の歩行能力が低下することはありませんが、思考支援ツールの場合は異なります。なぜなら、思考そのものが私たちの知的発達の核心だからです。教育現場では、まず学習者に「考える筋肉」を十分に鍛えさせ、その後でAIをより高度な創造活動のパートナーとして活用するという段階的アプローチが重要になるでしょう。企業においても、新入社員の基礎的な思考力育成を軽視してAI依存を促進すれば、長期的には組織全体の問題解決能力や革新性が低下する可能性があります。私たちは今、人間とAIの協働における「適切な距離感」を学ぶ重要な転換点にいるのです。