AIを使う科学者は、そうでない人より論文を3倍書き、引用は4.8倍される。
それは本当のことです。
でも、4130万本の論文を分析したNature誌の研究が明らかにしたのは、その「裏側」でした。
AIを使う研究者が増えるほど、科学全体が扱うテーマの幅は4.63%縮んでいく。
研究者同士が互いの成果に反応し、知識を発展させていく連鎖も22%減っている。
AIは「データが豊富な領域」で圧倒的に力を発揮します。
だから研究者は、AIが得意な土俵に引き寄せられていく。
タンパク質の構造予測、材料探索、医療画像解析——成果が出やすく、論文も引用もされやすい。
問題は、そこから外れた領域が静かに放置されていくことです。
まだ誰も手をつけていない問いへの好奇心。
異なる専門家が偶然ぶつかることで生まれる発見。
データが少ない分野で粘り強く積み上げる研究。
そういうものが減っている。
これは研究者の怠慢ではなく、インセンティブの問題です。
AIを使えばキャリアが有利になる設計になっているのだから、個人が最適行動をとった結果として、集団では多様性が失われていく。
SNSのアルゴリズムが個人の「いいね」を最大化しながら、社会全体の意見の多様性を失わせていくのと、同じ仕組みです。
「AIがあれば科学は加速する」は間違いではありません。
ただそれは、すでに走っているレールの上でだけ、という条件付きかもしれない。
次の100年の科学を変える発見が、今この瞬間、誰にも気づかれずに芽を摘まれているとしたら——そのコストをどう評価しますか。
Quote
日本経済新聞 電子版（日経電子版）
@nikkei
AIに頼りすぎると科学の進歩鈍る恐れ
nikkei.com/article/DGXZQO
「AIを使った論文は異分野の科学者と一緒に研究に取り組む頻度が22%少ない」。
2025年までに投稿された約4130万本の論文の調査で判明。科学の意外な発見は、研究のたこつぼ化で減るかもしれません。