3人の子どもの父親であり、人工知能が私たちの生活にどのような影響を与えるかを研究している者として、ここにすべての親がAIについて理解すべきだと私が信じることを述べます。

子供の頃、父とよく一緒に書きたい物語について話していた。「誰もディズニーランドに行かなかった日」というタイトルだった。アイデアはこうだ——ある日、天気があまりにも完璧なので、誰もがディズニーランドは混雑するだろうと思い込み、全員が家にいることに決める。しかし父は、同じことを考えつつも、その朝の私の落ち込んだ表情を見て——それでも思い切って行くことを決める。私たちは出かけ、到着すると、パークは完全に空いていた。思い切って来た者は他に誰もいなかった。私たちはすべてを楽しむことができた——乗り物も、ショーも、食べ物も——すべてを独り占めだった。 私はその物語を書くというアイデアが大好きだった。しかし、よくあることだが、人生が邪魔をした。私たちは忙しすぎて実現できず、時間は過ぎ去り、私は大人になり、二人ともそのことを忘れてしまった。 30年後、私は両親の家で自分の子供たち（8歳、5歳、2歳）と夕食をとっていた。何かの理由で、そのアイデアが突然頭に浮かんできた。私は一番上の子にその話をすると、彼女は全部聞きたがった。そこで私たちはChatGPTに向かい、大まかな概要を与え、Dr. Seuss風（私たちのお気に入りの一人）で物語を書いてくれるよう頼んだ。数秒で、それができた。彼女はそれを声に出して読み、私たちは笑った。 もちろん、AIが作ったものは完璧ではなかった。意味が通らない行もいくつかあり、「スニーカー」や「シナモンロール」といったアメリカ的な表現も紛れ込んでいた。しかしその夜、ソファの上で、私たちはプロンプトを調整したり、物語を洗練させたり、シーンを追加したりしながら、この奇妙な新しい創造的パートナーと一緒に、何十年もの間私の手からすり抜けていたことを成し遂げる素晴らしい時間を過ごした。 過去15年間、私はAIが仕事と社会にどのような影響を与えるかを研究してきた。しかし、3人の幼い子供たちの父親になることで、これらの変化ははるかに個人的なものに感じられるようになった：彼らの未来が私の過去とは大きく異なるものになることは明らかだ。 妻にとって、その実感は数週間前、サフォークにある義理の両親の家へのドライブ中に強く心に響いた。3人の子供が車に閉じ込められ、A12をのろのろと進むのは、カオスの元凶だ。そこで私たちは、皆が実際に楽しめる珍しいポッドキャストを見つけて大喜びした：History's Not Boring——あらゆるトピックについての15分間の対話シリーズで、2人の子供がナレーションを務めている。 聞いているうちに、私たちはこの賢い子供たちが誰なのかを推測し始めた。彼らはどこから来たのか？どうやって選ばれたのか？学校とどう両立させているのか？最終的に、私はオンラインで彼らを調べた。私たちの推測はすべて間違っていた。その子供たちは実際には存在しなかった。ポッドキャスト全体がAIによって作られているようだった。私たちは誰も気づかなかった。 それは奇妙な瞬間だった——親しみを感じていた人々がまったく実在しなかったと知るのは。AIがこれほど高品質な教育コンテンツを作れることも印象的だった。しかし、ポッドキャストやドキュメンタリーを作る妻にとっては、それは不安を感じさせるものでもあった：ここに、彼女と才能あるチームが数日かけて制作していたであろうものが、今や人間を一切介さずに行われているのだ。 AIに関する私の仕事は、役員室、会議場、教室、政府機関へと私を連れて行った。しかし、どこへ行っても、他のどの質問よりも頻繁に出てくる質問が一つある：私の子供たちは何をすべきか？ 今、私たちは皆、少し迷っている。教師たちは、自分の古い方法がもう機能しないのではないかと心配している。親たちは、子供たちがAIを使って問題を解決し質問に答えるのを見て、彼らが実際に何を知っているのか疑問に思っている。雇用主たちは、課題、試験、評価を通じて得られる伝統的な学業成績が、若者が何ができるかについてまだ有用な情報を与えてくれるのかどうか疑っている。 しかし、多くの人が本能的に望むように、こうした新しいテクノロジーに対して壁を築くこと——禁止し、叱り、罰すること——は正しい答えではあり得ない。まず第一に、これが次世代が生きる世界なのだ：私たちが育った世界に備えさせるのではなく、彼らが実際に住む世界に備えさせることを怠れば、彼らを失敗させていることになる。例えば、学生がAIを使って課題を手伝ってもらうと、カンニングだと非難する声をどれだけ聞いたことがあるだろうか？しかし、私たちが教育のあり方を再考することを怠ることで、彼らを騙しているのはどの時点なのだろうか？AIが若者にとって教育を「簡単すぎる」ものにしているなら、私たち大人が彼らの学習をより挑戦的にし、さらに押し進め、能力を伸ばす責任を負うのはいつなのか？ さらに重要なのは、AIに対するこの軽視的な態度は想像力にも欠けている。それは、AIが次世代にもたらす驚くべき可能性を見ることを妨げる。もちろん、リスクはある。しかし同時に、このテクノロジーを賢く使えば、次世代はどんな難しい概念を今つかむことができるだろうか——私たちが彼らの年齢の時には手の届かなかったものを？どんな難しい問題を解決できるだろうか——かつては何年もの訓練と経験を必要としたものを、そもそも解決できたとして？ **将来に備えるスキルを忘れよう** AIに関する課題の大きな部分は、労働世界における技術的混乱への私たちの伝統的な対応——人々を「将来に備えさせる」という考え——がもはや機能しないことだ。2013年、当時の首相デービッド・キャメロンは、イングランドが世界で初めてすべての小中学生がコーディングを学ぶ場所になると発表した。これは、教育大臣マイケル・ゴーブによれば、「21世紀に成功するために必要なコンピューティングスキルをすべての子供に身につけさせる」ものだった。 そのアイデアは大胆で賢明に思えた：その後何年もの間、私たちの例に従わない先進国を見つけるのは難しかった。 現在に早送りしよう。ChatGPTやClaudeのような最新のAIシステムは、何が最も得意だと判明したか？コードを書くことだ。2026年1月、Anthropicは、AI搭載コーディングアシスタントであるClaude Codeのコードの90%が、それ自体AIによって書かれたと報告した。子供たちを技術的混乱から生涯守ることを意図されたスキルは、彼らが学校を卒業する前に大部分が冗長になっていた。 私たちはAIを批判的に使わなければならない。盲目的にではなく、基礎を鋭く保ち、AIが天才のように振る舞っているのか——それとも愚か者のように振る舞っているのかを見分けられるように。 政治家や政策立案者にとって、コーディングの顛末を不幸な一時的な出来事として片付けたくなるかもしれない。しかしこれは間違いだ。彼らが失敗した理由は、「将来に備える」スキルの考えを信じていたからだ——AIが当面はできない貴重なスキルのセットが存在し、未来について十分深く考えれば、それらを正確に特定できるという考え。 真実は、私たちが今後について知っていることは2つだけだということだ。一つは、今日よりもはるかに能力の高いテクノロジーで満ちているだろうということ。もう一つは、それ以外はほとんど何も知らないということだ。しかし、この不確実性を解決しようとするのではなく、それを受け入れ、代わりに別の質問をする必要がある：私たちが実際には驚くほどほとんど知らない未来で、次世代が繁栄するためにどう備えるか？ **基本に立ち返る** 最初のステップは基本に立ち返ることだ。2009年以来、世界中の若者の間で読み書きと計算能力が低下していると、OECDの国際学習到達度調査（Pisa）は報告している。大人についても同様だ。それ自体が心配だ。しかし、私たちが直面している未来の不確実性を考えると、これらの傾向は災難だ。 なぜそんなに大惨事なのか？まず第一に、将来どの高度なスキルが最も価値があると判明するかを正確に言うのは難しいかもしれないが——創造性、判断力、その他何か——それらは何らかの形でこれらの基本スキルに依存するだろう。それらは他のすべての基盤なのだ。 さらに、AIシステムは完璧にはほど遠い。彼らは間違いを犯す。しばしば単純な問題で。彼らは幻覚を見る——完全に作り上げられた自信に満ちたもっともらしい答えを提供する。コンピューター科学者のジェフリー・ヒントンが言ったように、彼らは「白痴の天才」なのだ。つまり、私たちはAIを批判的に使わなければならない。盲目的にではなく、基礎を鋭く保ち、AIが天才のように振る舞っているのか——それとも愚か者のように振る舞っているのかを見分けられるように。 その両方の理由を念頭に置いて、AIがそれらをより上手くやっているように見えても——ますますそうなっているが——読み書き、数学を教えることに多くの努力を注ぐべきだ。基本に立ち返ることは、経済学者が「後悔のない」戦略と呼ぶものだ——未来がどう展開しようとも、これらの核となるスキルを向上させることを後悔することは決してないだろう。 そして、私たちは創造的であるべきだ。8歳の娘が昔ながらの方法で九九を学ぶのに飽きたとき——長いリストを繰り返し暗記する——私はChatGPTに頼んで、彼女が知っていることをテストするさまざまなコンピューターゲームをデザインするのを手伝ってもらった。（ユニコーンと虹がすべてのバージョンに登場した。） それから、5歳の息子が放課後に標準的なフォニックスブックを読むのに飽きたとき——ビフ、チップ、キッパーには誰でも限界がある——代わりに、AIを使ってカスタムストーリーを一緒に作り、彼の読解レベルに注意深く合わせ、彼の好きなトピックにはるかに近いものにした。（これを書いている時点では、それはHMSベルファスト、TNT爆薬、そしてブカヨ・サカを意味していた。） 新しいことを試すことは重要であり、他の人が考え出したことから多くを学ぶことができる。例えば、ガーディアンの編集イノベーション責任者であるクリス・モランを考えてみよう。彼の娘は学校でドラキュラを読んでいたが、その長大な小説を現実世界と結びつけるのに苦労していた。一緒に、AIの助けを借りて、PlotLinesというアプリを構築した。それは物語をインタラクティブな1890年代の Ordnance Survey 地図上に配置し、AIの助けを借りてヨーロッパ全体の主要シーンと登場人物の旅をマッピングした。（それ以来、彼らは他の多くの本でもこれを行っている。） これらはまさに、教育全体でテストし歓迎すべき革新の種類だ——禁止するのではなく。 **両方を教え、両方をテストする** 私たちが直面しているすべての不確実性にもかかわらず、未来について知っていることがまだ一つある：それは今日よりもはるかに強力なテクノロジーで満ちているだろうということだ。それを念頭に置いて、私たちは次世代にそれらの使い方を教える必要がある。これを適切に行うには、AIの使い方を人々に教えるために真剣な時間を確保する必要がある。 ニュースレターのプロモーションをスキップ 無料ニュースレター | 毎週 Inside Saturdayにサインアップ サタデーマガジンの舞台裏を見る唯一の方法。トップライターによる内幕ストーリーに加え、必読の記事やコラムを毎週末あなたの受信箱にお届けします。 メールアドレスを入力 サインアップ ニュースレターのプロモーション後 しかし、課題は、そうしながらも彼らに重要な基本スキルを忘れさせないようにする方法だ。AIが私たちをあまり賢くなくしているという懸念が高まっている。AIが要約できるのに、なぜ本を読むのか？AIが計算をするのに、なぜ数学の宿題を終わらせるのか？私の見解では、答えはシリコンバレーからではなく、半世紀前の忘れられた英国の数学教授、ウィルフレッド・ハリデイ・コッククロフトから来る。 1970年代、英国の学校での数学教育の質は崩壊しているように見え、計算能力の水準は低いと報告されていた。数学教育に長年の関心を持っていたコッククロフトは、政府から調査を依頼された。1982年、コッククロフト報告書が発表された。それは膨大で詳細だった——そして今ではほとんど忘れられている。しかし、それは教育の未来を考える上で最も重要な文書であることが判明するかもしれない。なぜなら、電子計算機への対処方法のためだ。 「私は思った、他にすべてを試した、なぜAIを試さないのか？」：ChatGPTによって再会した長く失われた家族 続きを読む コッククロフトの報告書を読み、当時の計算機の課題が今日のAIに直面する課題とどれほど似ていたかを見るのは魅力的だ——「基本スキル」を弱めるという恐れから、この奇妙な新しいテクノロジーに直面して多くの人が感じた威圧感まで（「ある人々は…小数点以下の多くの数字が現れたことに落胆していた」）。コッククロフトは現実的だった：彼は「1985年までにすべての受験者が計算機を利用できるようになるだろう」と予想していた。彼の提案は革命的だった：彼は数学教育を2つの部分に分割して改革したいと考えた——1つの部分は学生に計算機の使い方を教え、もう1つの部分は計算機なしでやりくりする方法を教えるものだ。決定的に重要なのは、両方のスキルがテストされることだった。そのアイデアは広まった。今日、計算機を使った数学と使わない数学の両方を学ぶことは世界的な標準となっている。最初のアプローチは基本スキルを構築し、2番目はそれらをより挑戦的な問題に適用する。 私たちは今、AIに対して同じ現実的で革命的なアプローチを取るべきだ。この実証済みの原則——私が「両方を教え、両方をテストする」と呼ぶもの——を使うのだ。歴史から英文学まで、すべての科目は2つの部分に分割されるべきだ：1つの部分は学生にAIの使い方を教え、もう1つの部分はAIなしで成功する方法を教える。両方が試験されるべきだ。教師は学生が自分の部屋のプライバシーの中でAIを使うかどうかを監視することはできない。しかし、試験室に座り、問題用紙を見て、両方のセクションに備えていなかったことに気づいたときに冷や汗をかく経験に代わるものはない。 すべての画面が悪いわけではない。私の懸念の一つは、ソーシャルメディアが子供たちの生活に与える影響についての正当な懸念を、AIについての考え方に波及させてしまうことだ。これはソーシャルメディアへの賢明な制限を、AIへの反射的な禁止に変える可能性がある。しかしソーシャルメディアとAIは同じものではない。ソーシャルメディアはしばしば私たちを非人間化し、現実世界から引き離すが、AIは——適切に使われれば——私たちの生活を大幅に向上させることができる。 これについて考える別の方法がある。現在、子供たちの「ゴルディロックス」なスクリーンタイム——多すぎず、少なすぎず、ちょうどいい——についての議論が進行中だ。しかし、これは間違った議論だ。重要なのはスクリーンに費やす時間の量ではなく、そのスクリーン上で実際に何があるか、そして私たちがそのテクノロジーを使って何をしているかだ。 この区別は、何を教えるかだけでなく、どのように教えるかにも重要だ。別の例を考えてみよう：個人指導。平均的な学生が一対一の指導を受けると、伝統的な教室のほぼすべての仲間を上回るだろうとよく言われる。私はオックスフォードで数学と経済学を教えていた数年間、これを直接目撃した。 問題は、人間のチューターは全員に提供するには高すぎるということだ。しかし今、AIはついに高品質の個人指導を提供できる。それは教材の教え方を各学生の独自の強みと弱みに合わせて調整し、人間のチューターとのやり取りを模倣するが、はるかに低いコストで行う。 正直に言うと、AIは私が——そして長年にわたって観察してきた他の多くの教師が——達成するのに苦労してきたレベルの個別指導を提供する。印象的なのはAIの広さの一部だ。私はそれを使って、5歳の息子が電気を消すちょうどその時に大きな質問をするという就寝時間を遅らせる習慣に応答してきた。彼が「パパ、最初の人間はどこから来たの？」と尋ねたとき、AIは進化についての短い物語を作った。また、大学院生がラムゼイ成長モデルのような経済学の難しい数学的問題を解くのを助けるためのステップバイステップの指示を生成するためにも使った。 「誰も私の考えや質問にこれほど純粋な注意を払ったことはないと思う」と、ある学生が2025年4月にThe New Yorkerで報じられたように語った。「それは私が人々とのやり取りを再考させた」。AIは決して疲れたり気が散ったりしない。オフィスアワーや限られた教室時間もない。それは常にもう一つの質問に答え、理解できない問題について常にもう一つの説明を提供する。 問題に焦点を当て、仕事には焦点を当てない。私は提案しているわけではない...学生たちが最近の米国の卒業式でテクノロジーリーダーにブーイングしているのも不思議ではない。過去15年間、私が話してきた最も抵抗が強いグループは若い専門家たちだ。彼らは弁護士、医師、または彼らが選んだ何かになるために膨大な時間とお金を投資してきた。そして、ちょうど終わろうとしているときに、彼らが準備してきた世界がもはや存在しないと言われると、当然怒りを感じる。 彼らがキャリアを始めるにあたり、私が伝えたいアドバイスはたくさんあるが、最も重要なものの一つはこれだ：仕事そのものに興味があるからではなく、問題に興味があるから職業を選べ。率直に言えば、ハウスの医者が好きだから医学に、スーツのために法律に、マッドメンのためにマーケティングに入るなら、がっかりするだろう。これらの仕事は劇的に変わろうとしている。 しかし、問題そのもの——健康状態の改善、法的アドバイスの提供、製品の販売——はなくならない。変わるのは、それらを解決する方法と、そのために必要なスキルだ。 これは生成AIよりずっと前から予見できた。2017年、スタンフォード大学のチームが、写真からほくろが癌性かどうかを、トップレベルの皮膚科医と同じくらい正確に判断できるシステムを構築したと発表した。それはAIによる診断の画期的な瞬間だった。しかし最も際立っていたのは、その発表を行ったネイチャー誌の論文の最後の著者がセバスチャン・スランだったことだ——医師ではなく、世界初のドライバーレスカーを開発した第一線のコンピューター科学者だ。ここに、ほとんど医学知識がない人物がいたが、彼のスキルは最高の医師に匹敵するシステムを構築することを可能にした。 **AIと科学に向かって走れ** もし今日キャリアを始めるとしたら、最初の段階で、ためらわずにAIと科学に向かって走るだろう——自動化から安全だからではなく、今後数年間で最もエキサイティングな発展がそこにあるからだ。20世紀には、私たちの最高のアイデアは優秀な人間の頭脳から生まれた。21世紀には、有能なAIから生まれるだろうと私は予想している。 私たちは2024年後半にその一端を垣間見た。DeepMindのAlphaFold2の開発者たちが、「タンパク質フォールディング問題」——生物学の最大の未解決課題の一つで、病気とその治療法を理解する鍵——を解明したことでノーベル化学賞を受賞したときだ。今、最先端の数学が次であり、新しい発見が印象的なペースで来ている。 **想像力、想像力、想像力** AIと働けば働くほど、その使用の主な限界は私たちの想像力であることがわかる。今日テクノロジーの改善を止めたとしても、これまでに考えついたよりもはるかに多くの使用方法があるだろう。 その想像力の仕事の一部は私たち次第だ。しかし、8歳の娘とあの夜、あの物語を作ったことは、その一部が次世代にも属していることを思い出させてくれた。詩人のルイーズ・グリュックが書いたように、「私たちは世界を一度だけ子供時代に見る、残りは記憶だ」。それを念頭に置いて、私たちは次世代——その冒険心、オープンマインド、シニシズムの欠如を持って——これらの信じられないようなテクノロジーで何ができるかについて、賢く自由に考えるのを助けてもらう必要がある。 私の子供たちは何をすべきか？ ダニエル・サスキンド著、ペンギン社より£20で発売中。ガーディアンを支援するには、guardianbookshop.comで注文してください。配送料がかかる場合があります。

よくある質問
父親でありAI研究者である視点に基づいた、自然で親しみやすい口調のFAQリストです

一般的な 初心者向けの質問

1 私の子供が宿題にChatGPTを使っています。それはカンニングですか？
使い方によります。考えずに答えをコピー＆ペーストするなら、それはカンニングです。しかし、チューターのように使うなら——理解できない概念を説明してもらったり、テスト前にクイズを出してもらったり——それは素晴らしい学習ツールです。ルールはこうです：AIは考えるのを助けるためのものであって、あなたの代わりに考えるためのものではありません。

2 私はテクノロジーに詳しくありません。子供をAIから守るために専門家になる必要がありますか？
絶対に必要ありません。コードの書き方を知る必要はありません。これらのツールがどのように機能するかの基本を知っていれば十分で、さらに重要なのは、子供たちがそれらをどのように使っているかについて話し合うことです。あなたの子育ての直感は、技術的なスキルよりも重要です。

3 私の子供にとってAIの最大のリスクは何ですか？
私はロボットが支配することよりも、彼らが自分で考える能力を失うことを心配しています。最大のリスクは知的怠惰です——批判的思考、創造性、問題解決を、より速いからという理由で機械に外注してしまうこと。そして、人間のように見えるがそうではないチャットボットと交流することの感情的な影響もです。

4 AIは実際に日常の子育てに役立つのですか、それとも単なる誇大広告ですか？
退屈なことには本当に役立ちます。私はそれを使って、食事のローテーションを計画したり、5歳児の誕生日パーティーのアイデアを生成したり、先生への難しいメールを書いたり、「なぜ空は青いの？」を幼児が理解できる方法で説明したりしています。ロジスティクスには大きな時間節約になりますが、ハグや心からの会話の代わりには決してなりません。

上級者向け 批判的思考の質問

5 10代の子供に、AIが自信満々に間違っていることがあるとどう説明すればいいですか？
AIは事実を知っているのではなく、次に来る言葉が通常何かを予測していると説明してください。それは非常によく読書するオウムのようなものです。何かが真実かどうかをチェックする脳がないので、完全なナンセンスを自信満々に述べます。「信頼するが検証する」ルールを教えてください：下書きにはAIを使うが、提出前にすべての事実を信頼できる情報源で検証するように。