カーネギーメロン大学、オックスフォード大学、マサチューセッツ工科大学などの研究者からなるチームは2026年4月6日、AIへの依存が人間の問題解決能力と認知的持続性に与える因果的影響をまとめた論文を公開した。1222人を対象に実施したランダム化比較試験において、参加者をAI利用群と対照群に分け、数学の分数計算および読解の課題に取り組ませた。

　実験では、AI利用群にAIアシスタントを提供して課題を解かせた後、予告なしにAIを取り上げた状態で追加の課題を課した。その結果、AIを利用したグループは短期的なパフォーマンスが向上した一方で、AIの支援が絶たれた直後に成績が急激に低下し、問題を解かずにスキップして諦める割合が対照群よりも有意に高くなることが判明した。研究チームは、この粘り強さの低下をもたらす要因として2つのメカニズムを指摘している。


　第1に、AIが数秒で完全な答えを出力することで、課題解決に必要な時間の認識が歪む現象である。これにより、自力で思考する時間が相対的に苦痛と感じられるようになる。第2に、即時的な回答が試行錯誤の機会を奪う点である。困難に直面して自力で解決を図るプロセスが省略されるため、自身の能力を正確に把握し、必要な知識を発達させることが困難になる。実際に、ヒントや解説ではなく直接的な答えをAIに求めた参加者ほど、AI非利用時の成績低下とタスク放棄率の上昇が顕著に表れた。

　AIによる支援は業務効率を一時的に高める反面、長期的には人間の基礎能力や回復力を損なうリスクをはらんでいる。マイクロソフトとカーネギーメロン大学が知識労働者319人を対象に行った先行調査でも、AIの出力に対する信頼が高まるにつれて、独自の批判的思考や検証を行う機会が減少することが報告されていた。研究グループは、人間のメンターが学習者の自立を促すためにあえて「教えない」選択をするのと同様に、AIシステムも長期的視点に立ち、時に「助けない」判断ができるよう再設計する必要があると提言している。