AGIが来る前に知っておくべきこと｜カーネギーメロン大学 Po-Shen Loh

カーネギーメロン大学数学教授でありアメリカ数学オリンピックチームの元コーチでもあるPo-Shen Lohが、AGI到来前に人類が身につけるべき思考力・創造性・共感力について語る。AIによる宿題代行の危険性、大規模言語モデルの本質、教育の目的の転換（問題を解くことから採点・評価する側へ）、そしてAIバイアスへの向き合い方まで、数学・教育・起業家としての視点から多角的に論じている。さらに農村部の子供たちが持つ潜在能力にも触れ、思考することそのものの面白さを世界に広めることを使命とする姿勢を示している。

What you must know before AGI arrives | Carnegie Mellon University Po-Shen Loh

Po-Shen Loh returns with a complete compilation of his two-part lecture series on education in the AI era. This video br...

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AIと人間の能力をめぐる現実

長い長い歴史の中で、人間はこの地球上で最も有能な種として君臨してきました。でもそれも、もうすぐ終わりを告げるかもしれません。AIの創造性は、おそらく私たち人間を超えてしまうでしょう。

私はカーネギーメロン大学で数学を教える教授ですが、自分の子どもたちのことを見ていると、AIの進化の速さを肌で感じます。子どもは三人います。そして正直なところ、三人全員が大学に行かなくても、もうそれほど気にならないんですよ。なぜかというと、彼らが大学に進む頃には、世界がまったく違う姿になっているはずだからです。そのとき本当に必要とされるスキルは、自分自身のアイデアを統合する力、そこに尽きると思っています。

思考力を見る面接と、創造性の本質

私は自分と一緒に研究したいという高校生をたくさん面接します。その面接のやり方は少し変わっていて、相手が明らかに「この問題を見たことがない」と体で示すまで、ひたすら質問を続けるんです。本当に初めて見る問題だとはっきりわかった瞬間、今度は「あなたはどう考えるか」を見たいわけです。

解けなくていい、という前提でスタートします。そこからヒントを少しずつ出していって、見たこともない問題に対して、どれだけ速くそのヒントを統合して解法にたどり着けるか——これを見ているんです。これもれっきとした創造性です。そして今、この力がどうしても必要とされています。

私はPo-Shen Loh（ポー・シェン・ロー）、現実の問題を解くことが好きな数学者です。カーネギーメロン大学の数学教授であると同時に、世界をもっと思慮深い場所にしようと、自ら教育ソリューションを運営する社会起業家でもあります。

AIが国際数学オリンピックを解いた衝撃

昨年、私が最も驚いたのは、国際数学オリンピック（IMO）の問題のうち4問を、GoogleのAIが解いてしまったことです。

IMOには6問の問題があり、どれも極めてオリジナリティの高い問題ばかりです。各国のコーチ陣が集まり、過去のどんなコンテストにも似た問題が出ていないかを徹底的に確認するほど、独創性が求められます。それでもAIは6問中4問を解いた。それは私自身の実力を超えています。

人間の知性が唯一持っているものとすれば、それは「人間がまだここに存在していてほしい」という願いでしょうか。AIの創造性は、おそらく私たちをも超えていく。それが現実になりつつあります。

AIで宿題を書かせることの危険性

学校でAIを使ったカンニングが最も横行しているのが、作文・ライティングの宿題です。これは人類の文明にとって深刻な問題になりかねません。少し考えてみてください——そもそもAIとは何か。大規模言語モデル（LLM）です。なぜあれほど優秀なのか。言語に長けているからです。どんな言葉がどんな文脈でよく使われるかというパターンを読み取ることに特化しているからです。

もし多くの子どもたちがこの「言語で考える力」を失ってしまえば、論理的に考えられない大人が量産されてしまいます。自分では何も考えられず、誰かに言われたことをただ受け取るだけの、依存した人間になってしまうのです。

すでに社会人として仕事でその力を持っていて、AIを道具として使いこなしているなら、それはまったく問題ありません。でも学校にいる間はどうでしょう。なぜ作文の宿題があるのかといえば、その文章で直接お金を稼ぐためではありません。書くという行為そのものが、学びのプロセスだからです。

AIに作文を書かせることは、「運動のために1マイル走る代わりに車で1マイル移動する」のと同じです。どれだけ運動になるか——ゼロです。体が鍛えられないまま大人になってしまう。それと同じことが、頭の中で起きているんです。

言語こそが次世代の武器になる

大規模言語モデルの力の源泉は、Lの「Language（言語）」にあります。だからこそ、次の世代の子どもたちには——そしてこれを見ている学生さんたちにも——本当に言語の力を磨いてほしいのです。読む力、書く力、コミュニケーション能力、論理的思考、こうしたスキルはすべて、しっかりとした思考法を育てる基盤になります。これらは今後ますます重要になります。

かつて学校とは、宿題の解き方や試験の解法を学ぶ場でした。でも今日、誰もが必要とされているのは「宿題を採点する側になる方法を学ぶこと」です。これが大きな変化です。

私はIMO（国際数学オリンピック）のチームから、数学の先生がいない学校で六年生を教えることまで、教育の全領域を経験してきました。この幅広い経験が、現場の課題を学ぶ上でとても大切だと感じています。

詰め込み教育の弊害と「考える力」の喪失

従来の学校の数学テストは、「ちゃんと聞いていたか、練習したか」を確かめるものでした。アメリカのみならず世界各地の数学競技会の問題も、基本的には同じ発想で作られています。

だからこそ今、私が教育と学習に取り組む方法は、できるだけ多くの人が「これまで見たことがない問題」を解けるようになることへの支援です。私が特にこの課題に力を入れているのは、理由があります。私が1980年代に数学競技に取り組んでいた頃は、考えることそのものが上達の鍵でした。新しい問題に出会うたびに、思考の柔軟性を鍛えるチャンスだったのです。

ところが今は、テスト対策と詰め込み学習の巨大な産業が生まれてしまっています。考えられるあらゆる奇問難問を事前に見せることで、高得点を取らせようとするわけです。そのために膨大な時間をかけて勉強し、テスト本番で「見たことがない問題などない」状態を目指す。これが親御さんたちの期待になっています。

学校が終わった後もさらに塾に通い、とにかく多くの時間を費やす。これは子どもにとってとても良くないことです。そしてさらに悪いのは、子どもが自分でアイデアを生み出す機会を根こそぎ奪ってしまうことです。

教育の哲学と「採点する側」になる時代

だからこそ今、世界に必要なのは、誰もが「宿題を採点する側の思考」を大規模に学べる仕組みです。問題をただこなすだけでなく、自分なりの考え方を持てるようになること。

私が教育に関わり始めた頃、正直なところ「問題が先にあって解決策を探す」というより、「解決策を先に持っていて問題を探していた」ような気がします。数学ができることが大切だと何となく思っていたのです。

でも後にアメリカの数学オリンピックチームの国家コーチになり、状況が変わりました。これだけ賢くて優秀なのに、これほど深く落ち込んでいる人たちを目の当たりにしたのです。しかも高校を卒業した後、「次に何をすればいいか」すらわからない。それは「いかに他の人より優れているかを証明すること」が人生の目的だと思い込んでいたからです。

そこで気づいたのです。人生の哲学そのものを変えなければいけない、と。「どうすれば他の人を出し抜けるか」という哲学では、たぶん永遠に満足できません。でも「他の人を幸せにすることが実は快感だ」という哲学なら——最初は5人、次は500人、気づけば1000人が集まってくる。やればやるほどもっとやりたくなる。そして面白いことに、それが結果的に従来の意味での「成功」にもつながっているのです。

人を喜ばせることと、社会起業家としての使命

そこで私は「これを世界に広めなければ」と思いました。もし私がやらなければ、誰がやるのか、と。純粋な競争一辺倒でどこまでいくかを見てきた、試験の点数だけを目標に問題を解き続けた先に何があるかも見てきた。それが正しい目標ではないとわかっている。自分のバックグラウンドがあるからこそ、考え方を変えることができる。そう気づいたとき、「これが自分のやるべきことだ」と決意しました。

お金が幸福を買うわけではありませんが、影響力とインパクトのためにはお金が必要です。だからこそ、私たちが作るものは十分な収益を生めるものでなければなりません。それが私の動機の一つでもあります。

10年前、私には一つの大胆なアイデアがありました。数学や科学のトピックを説明する方法を人々が投稿できるウェブサイトを作れば、無料で誰もが学べるのではないかというものです。「数ヶ月で完成するだろう」と思っていました。今でもその仕事を続けているので、あの見通しの甘さには笑ってしまいますが。

教育事業の進化と「ライブ体験」の価値

XPという名のウェブサイトで無料の解説コンテンツを作っていたのですが、それ自体にはビジネスモデルがなく、収益を生めませんでした。そこで2019年4月、アメリカ独自のバージョンを立ち上げ、私が数学を教える映像を販売する形にしました。これである程度の収益が出るようになりました。

しかしそれでもまだ課題がありました。そして約2年前、気づいたんです。人々が本当に求めているのは「生きた人間との体験」だということに。専門知識を持つ人間と直接関わること。でも問題があって、そういう人はなかなか見つかりません。しかも「知識があるが不親切」では意味がない。親しみやすさも必要なんです。これこそが教育で最も提供しにくいもの——スケールできないものです。

ウィン・ウィン・ウィンのエコシステム

優れたコーチが10人、20人、100人に教えられたとしても、世界規模で見れば小さなものです。そこで私はあるとき、三者全員が得をする仕組みが作れると気づきました。

まず数学を学びたい生徒のニーズ。次に、すでに数学が得意で、さらにEQを高めたい高校生のニーズ。そして三つ目は——5〜6年前に私自身がインプロビゼーション（即興演技）のクラスを受けたことがきっかけです。より多くの人に数学に興味を持ってもらうため、コミュニケーション力を高めようとしていたのですが、数学オタクの私でさえ、あの授業で話せる人の幅が広がったのです。

それならドラマ学科に行ってみようと思い、そこで気づきました。演技やドラマの世界で卓越したスキルを持ちながら、安定した収入を得る場を求めている人たちがたくさんいるのです。高校生を指導するパートタイムの仕事は、彼らにとって柔軟な収入源になります。

こうして三者が揃いました。ウィン・ウィン・ウィン。そしてこの構造があるからこそ、スケールするのです。高校生に何かをお願いするとき、私が社員たちに必ず言うのは「その高校生の親に説明できるか？忙しい高校生にとって、これが最善の時間の使い方だと説明できるか？」ということです。説明できないなら、やらせません。これが私たちの原則です。

なぜそれが「最善の使い方」かといえば——ブロードウェイやハリウッドのレベルの俳優・女優から学べるから、将来的に非常に役立つから、ということが言えるようになって初めて成立します。ここに気づくのに8年かかり、スケールするためにさらに2年かかりました。

数学コンテンツで「考える力」を育てる

私たちが成長するスピードは、中学生の子を持つ親御さんたちが「うちの子のクラスがTwitchのゲーム配信みたいに面白くて、笑顔の天才数学者に教えてもらえる」と知るまでの時間によってのみ、決まります。その事実に気づいた人たちが続々とクラスに参加してくれています。最終的には、アメリカの高校生の1%に相当する10万人の高校生が、約100万人の中学生を教えるスケールまで成長できると私は見ています。

私たちのライブプログラムで教えるのは、代数・幾何・組み合わせ数学・数論という比較的少ないジャンルです。なぜかといえば、これらが「考え方を教えるカリキュラム」だからです。そのためには学校で見たことがない問題を出さなければなりません。それが中学生向けの数学競技会の問題です——学校では出てこないような問題を作るために設計されているからです。

私たちと一般の学習塾の違いは、それらの問題を「考える練習の機会」として使う点にあります。同じ問題を何度も解かせて慣れさせるのではなく。ここで扱うトピックはすべて、生徒が自分でアイデアを生み出せるようになるために選ばれています。このカリキュラムを終えたとき、生徒は「何でも自分で学べる」と気づくはずです。私たちの目標は「ずっとうちのクラスに通わせること」ではなく、「できるだけ早く、どのクラスも必要としなくなること」です。

AGI時代を生き抜く力——共感と協働

ここから先、人々に本当に必要とされるスキルがあります。それは「他者に価値を与え、喜ばせたい」という気持ちを持つこと、その一点です。なぜそう言えるかというと——長い間、人間はこの地球で最も有能な種でした。でもそれは間もなく変わります。あなたはこれから、協力して生き延びなければならない時代を迎えます。

他の誰かにチームを組みたいと思ってもらうためには、「相手に価値をもたらすことで動機づけられている」という姿勢を、本物の意味で、深いところで持っていなければなりません。それがなければ、あなたはパートナーとして選ばれない。チームに入れてもらえなければ、チャンスを失います。あらゆる仕事はAIでこなせる時代になるのだから、なぜあなたを雇うのか——それはただ一つ、「あなたといると何か生まれる」「あなたという人間が好きだ」という感覚があるからです。

問題解決と共感力の関係

今の世界に必要なのは、「本当に解くべき問題が何か」を見つけ出せる人です。でも残念なことに、問題を考えるとき、共感と他者への寄り添いを通じてこそ問題は解けるという事実を、多くの子どもたちは気づいていません。相手の目を通してその問題を可視化できなければ、解決することはできないのです。

私は世界をシミュレートする能力を高めることに、人生のかなりの時間を費やしています。AIもそのために使っています。一つ具体例を挙げると、先週テネシー州ナッシュビルに行ったとき、あるバーで本当に素晴らしい歌手を見ました。素晴らしい。すぐに気になったのは、ナッシュビルのブロードウェイでパフォーマンスの場を得ることがどれほど難しいのか、ということです。

そこでAIに聞きました。でも単に情報を要約してもらうのではなく、リンクを教えてもらい、その会場の背景を調べ、自分で結論を出す材料にしたのです。「なるほど、こういう人たちがここでパフォーマンスしたい、ここがこのプライムタイムに選ばれるということには、こういう論理がある」という形で、自分の頭の中にカントリーミュージックの世界のロジックを構築していく。これが私のAIの使い方です。プロのエンターテイナーと仕事をする機会もある中で、常に自分でも現場を観ているのです。

AIを「自分を賢くする道具」として使う

ここが核心です——私はAIにレポートを書かせたのではありません。AIを使って、その目的について自分をより賢くしたのです。世界をシミュレートする力は、成功した起業家に共通するスーパーパワーです。製品や戦略を頭の中でイメージし、「こうすると何が起きるか」を前に向かって再生できる能力です。

私の仕事の核心は、自律的な人間としての思考力を育てることです。だからこそ私が哲学のキーワードとして使うのは「thoughtful（思慮深い）」という言葉です。長年にわたって、人々がどんどん「考えること」への興味を失っていくのを見てきました。iPadで自分を娯楽に浸せることに気づいてしまったからだと思います。集中して考えることへの関心が薄れていった。AIはその傾向をさらに悪化させる可能性があります。

自分で考える喜びと、思考を失うリスク

人生の楽しさは、自分が生きるその人生に自分なりの貢献ができることにあります。それが人々が創造性を好む理由だと思います。絵を描くこと、自分のスタイルを持つこと、自分のファッションを選ぶこと——それは自分を表現することです。「今日何を着るか」まですべてAIに委ねる、効率的だけど受け身な生き方では、その自己表現は失われてしまいます。

だからこそ私は、もっと多くの人に「考えることは楽しい」と気づいてほしいのです。自分ならではのひねり、自分のアイデアを何かに注入することの楽しさを。

そしてもう一つ危険なことがあります。考え、推論する力を人々が失うと、騙されやすくなる、ということです。世界は複雑であり、どんな出来事も、語り方によってはどれも「真実」でありながら、まったく違う印象を与えることができます。本当は何が起きているのかを理解し、批判的に考える力が不可欠です。誰かが話しているとき、その人には何らかの意図があるからです。

バイアスとAI時代の情報リテラシー

率直に言えば、私にも意図があります。私はより思慮深い世界を作ろうとしています。これは包み隠さずお伝えします。この動画を見ている方には、「他者を喜ばせることの楽しさ」と「自分で考える力を持つことの面白さ」を、できるだけ多くの人に知ってもらいたいという意図があります。それが私の目標です。

でも、誰にでも目的があります。もしあなたが自分で考えられず、ある権威に従うだけなら、その意図があなた自身にとって有害だとしても、あなたにはわかりません。

テクノロジーの革命は、バイアスがいかに大きな影響を持つかを私たちに気づかせてくれました。どんなテクノロジーのツールを作る人にも、何らかのバイアスがある。数学者として言うなら、2+2は常に4です、それは明確です。でも「人生の意味とは何か」——それには明確な定義がない。私は「できるだけ多くの人を喜ばせること」だと思っていますが、あなたはそう思わないかもしれない。それで構いません。出発点が違っても健全だと思います。

問題は、選択肢が非常に少ないのに、それぞれを大勢の人が盲目的に従っているときです。これがバイアスの本質です。この動画でも触れましたが、AIのプロバイダーとしてはClaude、OpenAI、Gemini、中国ではDeepSeekがある。でも考えてみてください。それだけですか？世界には75億人の人間がいて、75億通りの視点があります。人類の美しさの一つは、その多様なアイデアの存在そのものです。中には悪いアイデアもあるし、残念ながら人を傷つける選択をした人もいます。でも多様な哲学が世界の「大きなアイデアの市場」の中で試され、それが創造性をも生み出しているのです。

そしてAIツールにもバイアスがあることは広く知られています。だから私はニュースを得るときにCNN.comだけを見るのではなく、Fox Newsも見る。自分のXは共和党寄りのアカウントを、Facebookは民主党寄りのアカウントをフォローするようにして、毎日両方を見ています。どちらもバイアスがある、そのことを知ったうえで世界をシミュレートし、「どこで意見が分かれているのか」を考えるのが私の仕事です。価値観の違いがあり、それが同じ出来事を異なる形で報道させる。

AIがこれほど説得力があり、物わかりが良さそうに見える今こそ、「本当にそれが全体像か？」と問い直すことがより重要になっています。論争的な問題についてAIが完全な答えを持っているように見えても、それは全体ではないかもしれないのです。

現実を歩き、多様な人と出会うことの重要性

私が趣味としているのは、まだよく知らないバックグラウンドを持つ人々に会い、理解しようとすることです。これが私の楽しみです。今あなたと話しているのもニューヨークですが、昨晩ここに来たのは夜行バスに乗ってのことです。「夜行バスに誰が乗っているかわからない」という理由で乗らない人もいる。でも私はそれを怖いとは思いません。それが現実の世界というものです。現実の世界に実際に入っていかなければ、現実の世界を理解することはできません。

価値を生み出すためには、人と関わらなければなりません。頭の中だけで価値を考えることはできないのです。多様なバックグラウンドを持つ人々を理解すること——何が彼らを動かすか、何を求めているか、何が障害になっているか、何をしたいか——それを理解できるほど、より効果的な解決策を生み出せます。

公園での数学講義と、現場から生まれたビジネスアイデア

私は都市から都市へ移動しながら、公園で数学の講義をするようになりました。ウェブサイトにスケジュールを公開し、各都市で人々がサインアップできるようにしました。最初は誰も来ないかもしれないと思っていましたが、毎回50〜100人が公園に集まってくれました。AV機器やスピーカーをすべて自分で運んで、全米の公園にあるシェルターで「ステージ」を作りました。

でもその旅の最大の副産物は、思いがけない顧客探索でした。何千人もの親御さんや生徒たちと直接話せたことで、人々がどんな課題を抱えているかがわかってきたのです。そしておそらくその1〜2ヶ月後に、あの大きなアイデアが生まれました。「中学生たちが全員、同時に考え方を学べる。そしてその教え手となる優秀な高校生たちが極めて洗練され、将来のキャリアで成功できる」という構想です。

現場に出なければ、本当の課題は見えません。だからこそ私は今でも学校に直接入っていきます。昨晩も、大きな学校ネットワークに関わる方にメールを書いていました。そのネットワークが支援している学校には恵まれない環境の生徒もいるそうです。資金や資源を送るのではなく、私が直接その学校に行って六年生を教えさせてほしいとお願いしました。

農村部の子どもたちが持つ無限の可能性

あるとき、アメリカの農村部を訪れた際に小学校に立ち寄り、四年生の教室に入ってみました。黒板に「1+3+5+7+9=?」と書いた瞬間、背後から子どもたちが「25！」と叫んだのです。私の教師人生でこれほどの体験はありませんでした。全員がアイデアを出し合い、互いのアイデアを尊重し合う。これは私が教えた中で最高のクラスの一つでした。

素晴らしい子どもたちです。しかしその地域は高い貧困率の地域だと聞いていました。後でその地域を案内してくれた方に「あの子たちはすごかったですね、スマホでゲームとかしているんですか？」と聞いたら、「スマホを持っていません。お金がないから。インターネットもないかもしれない」という答えが返ってきました。

興味深いですね。「じゃあ何をして遊んでいるんですか？」と聞くと、「自分でゲームを考えて作って遊んでいます」と。そのとき気づいたのです——アメリカ農村部には、本当に自分から好奇心を持ち、自分たちの暮らし方の中で創造性と知恵を育ててきた子どもたちが、じつは膨大な数いるということに。スマートな子どもたちが、まだ誰にも掘り起こされていない巨大な可能性として、そこにいる。これはアメリカだけでなく、全世界に向けて科学と技術を解放する、途方もない潜在力なのかもしれません。