The role and impact of artificial intelligence in the development and evaluation of doctoral theses: a qualitative analysis

博士号取得という、静かで数年に及ぶ旅路において、学生は単に既知の事項を学ぶだけでなく、全く新しい何かを創造するために境界線を押し広げることが期待されます。このプロセスは博士論文として知られ、独立して思考し、証拠を集め、独創的な議論を構築する学者の能力を測る究極のテストです。何十年もの間、この職能の道具は本やデータベース、そして手作業による慎重で遅い執筆と編集でした。しかし最近、新しい種類のパートナーがその場に入ってきました。人工知能です。これらは、驚異的な速度でテキストを生成し、膨大な情報を要約し、文法を修正することができるコンピュータシステムです。これらは単なるスペルチェッカーではありません。論文のセクション全体を起草したり、複雑な研究経路を提案したりできるエンジンなのです。現在、大学が直面している問いは、これらのツールが使われるかどうかではなく、それらが学習と真理の性質そのものをどのように変えるかということです。もし機械が論文の執筆を助けたとしたら、著者は誰になるのでしょうか。学生は依然としてその内容を理解しているのでしょうか、それとも単に機械の出力のマネージャーになってしまったのでしょうか。この不確実性は、学者であることの意味の核心を突いています。

ある研究者が、この変化する風景を直接体験している人々の声を聞くことで、この状況を探求することに着手しました。その研究者は、チュニジアの3つの大学から20名を選び、詳細な調査を実施しました。内訳は、現在論文を執筆中または最近執筆を終えた10名の博士課程の学生と、彼らを指導してきた10名の大学教員です。研究者はアンケートや統計に頼るのではなく、代わりに長い対話を行い、参加者にこれらの新しいテクノロジーとの日常的な関わりについて述べるよう求めました。研究者は、アイデアの最初の火花から完成した文書の最終評価に至るまで、AIがいかにして学術作業の構造の中に織り込まれているのか、その現実世界のメカニズムを理解したいと考えたのです。

学生たちは、これらのツールによって根本的に変えられたワークフローについて語りました。研究の初期段階、つまり学生が数千もの可能性の中から関連する研究を見つけなければならない際、彼らは今や、データベースをスキャンして数秒で結果を要約できるAIアシスタントを利用しています。ある学生は、この目的のために設計されたツールのおかげで、かつては何日も費やしていた手動でのブラウジングを行うことなく、主要な論文を特定できるようになったと述べました。執筆が始まると、機械の役割は拡大しました。学生たちは、思考を整理し、アウトラインを生成し、行き詰まった際には初期のパラグラフを起草するためにこれらのシステムを使用しました。母国語ではない言語で執筆している者にとって、文法チェックソフトは不可欠なパートナーとなり、文章を滑らかにし、プロフェッショナルなトーンを確保していました。提出前の最終段階では、学生たちは自身の著作物をチェックするために検出ソフトウェアを使用し、機械によって生成されたように見えるテキストを誤って含んでいないかを確認していました。

しかし、研究者はこのテクノロジーへの依存が、3つの異なるタイプのユーザーを生み出していることを見出しました。一部の学生は、文法の修正や文章の翻訳といった技術的なタスクにのみツールを使用し、思考の重労働は完全に自分自身で行っていました。他の学生は、自らの知識と照らし合わせて機械の仕事を常に検証しながら、アイデアに挑戦したり新しい視点を見つけたりするための「スパーリング・パートナー」としてテクノロジーを戦略的に利用していました。しかし、第3のグループは、思考の核となる部分に対してツールに依存し始め、アルゴリズムに重要な知的作業の大部分を委ねていました。この変化は、研究者の間に静かな警鐘を鳴らしました。もし学生が機械に思考をさせてしまうとしたら、その学生は果たして思考する方法を学んでいると言えるのでしょうか。

インタビューに応じた教員たちは、より慎重な視点を提供しました。彼らは、これらのツールが執筆プロセスを迅速にし、最終的なテキストをより洗練されたものにできることは認めました。しかし、彼らは「人間味（ヒューマン・タッチ）」の喪失について深い懸念を表明しました。ある教授は、個々の学生の独特な声が同じアルゴリズムの手によって滑らかにされてしまい、作品が似通ったものになり始めていると指摘しました。教員たちはまた、評価者としての役割において、新たかつ困難な課題に直面しています。彼らは、ある論文が学生の精神の産物なのか、それとも機械の出力なのかを判断しなければなりませんでした。彼らはAI生成テキストを特定するために検出ソフトウェアを試みましたが、それらのツールは信頼できないものであると結論付けました。人間が書いたパラグラフを偽物だと判定することもあれば、精巧なAIの寄与を見逃してしまうこともあったのです。この不確実性は、人間と機械のハイブリッドである可能性のある作品の独創性をどのように判断すべきかという、彼らを板挟みの状態に陥れました。

この研究は、効率性と誠実さ（インテグリティ）の間の緊張関係を明らかにしました。一方で、ツールには否定できない利点がありました。それらは反復的な作業の時間を節約し、学生が批判的な分析により集中することを可能にしました。他方で、この効率性が深い理解を犠牲にしてくるのではないかという恐れもありました。もし学生が複雑な理論を要約するためにAIを使用すれば、困難な細部に自ら取り組むことなく、その要旨だけを得てしまうかもしれません。研究者は、これが知識の「表層化」を招く可能性があると指摘しました。つまり、論文は表面上は完璧に見えても、素材と格闘することから生まれる深みが欠けてしまうということです。さらに、この研究は公平性の問題も浮き彫りにしました。すべての学生がこれらのツールの強力なバージョンにアクセスできるわけではありません。プレミアム購読を利用して優れた機能を持つツールを使える学生がいる一方で、無料版に制限されている学生もおり、最終的な成果物の質が知性よりも予算に左右されるという不平等な競争環境が生じています。

最終的に、研究者は、学生と指導教員の間の関係が変化していると結論付けました。教師はもはや単なる知識へのガイドではなく、学生に対してこれらのツールを倫理的かつ批判的に使用する方法を教える、テクノロジーの媒介者となりつつあります。研究は、大学がこれらのツールを単に禁止することも、無視することもできないことを示唆しています。代わりに、何が許容される使用であり、何が学術的不正行為に当たるのかを定義する明確なルールを作る必要があります。大学は、学生がこれらのツールを賢明に使用する能力に基づいて評価されるように、また、AIへの依存の兆候を認識できるように、教員を訓練しなければなりません。目標は、テクノロジーが創造的なプロセスを助けつつも、最終的にアイデアに対して責任を負わなければならない人間の精神に取って代わることのない、バランスを見出すことです。この論文は、この問題を解決したと主張するものではありませんが、その地形を示す明確な地図を提供しており、高等教育の未来は、知識の追求が深く人間的な営みであり続けるよう、注意深くこれらの新しい海域を航行できるかどうかにかかっていることを示しています。