AIは研究者の思考を浅くするのではなく、深くするべきだ

- 本稿の主張は、現在のAI（大規模言語モデル＝LLM）が研究の「考えるプロセス」を肩代わりし、思考を浅くしているという問題提起。著者は、AIに「答え」を出させるのではなく、研究者がより深く・長時間思考するのを助けるツール（「思考の補綴」）として設計すべきだと論じる。 - 背景にある議論：2024〜25年、ChatGPTやClaude、Geminiなど汎用LLMが研究・執筆に急速に浸透。論文の下書き生成やコード補完では便利だが、「楽をさせすぎる」副作用への懸念が学術界で強まっている（例：思考停止、独創性の低下）。 - キーコンセプト：著者は「Chain of Thought（思考の連鎖）」のようなAIの推論手法を、研究者自身の思考時間を延ばす方向に拡張する「Longer Chain of Thought」を提案。具体的には、反論の生成、異分野の視点の挿入、仮説の細分化などをAIに促すインターフェース。 - 著者の立場：AgentBayesはAIエージェントの研究開発を行う個人／小規模プロジェクト。学術界やソフトウェア工学界隈で注目されている「AIによる認知労働の委託」への批判的スタンスを体現。