- 2022年末のChatGPTの登場以来、AIは高等教育を揺るがしています。しかし、最も深遠な影響は博士課程にもたらされており、AIは「独創的な学術的貢献」の概念を変えつつあります。
- 現在のAIモデルは、文献レビューの作成、プログラミングコードの生成、データ分析、科学的仮説の提案が可能です。サブ目標の設定、フィードバックからの学習、タスクの調整が可能な「エージェント型」AIを使えば、博士研究プロセスのほぼ全体が機械によって支援または自動化される可能性があります。
- 著者は、架空のAIアシスタントHALeを使用した博士プロジェクトをシミュレートしています。HALeは、環境データの取得、統計分析、科学的な草稿の作成、批判の示唆、オープンデータリポジトリの作成を、数ヶ月ではなく数時間で完了させることができます。
- 現在のシステムはまだ完全に自律的ではありませんが、この能力はAIが既に達成したことを反映しています：エッセイの執筆、論理的思考、実際のデータの処理、そして信頼性を増しながらの結果の視覚化です。
- これは、「独創的な研究」とは何かという疑問を提起します。AIがコンテンツと分析を生成できるとき、博士課程の学生の役割は、実行者から、質問を投げかけ、批判的に評価し、AIの出力を検証することへと移行します。
- 博士課程のトレーニングは、批判的評価、AIのエラーの特定、機械生成データの分析、そして過度の依存による「知的スキル萎縮」の回避に焦点を当てる必要があります。
- 論文口頭試問、ライブでの批判的評価、およびリアルタイムでの問題解決の形式が、従来の書面による論文よりも重要になる可能性があります。
- 一部の大学は既に行動を起こしています：オックスフォード大学は教員向けに機械学習コースを開始し、南洋理工大学（シンガポール）はAIリテラシーを義務化し、ニューサウスウェールズ大学は全学にChatGPT Eduへのアクセスを提供しました。しかし、ほとんどの新しいポリシーは倫理ガイドラインのレベルに留まっており、トレーニング再構築の核心には触れていません。
- AIが博士課程のプロセスを数年から数ヶ月に短縮できるなら、大学はプログラムを短縮するか、学際的な研究の範囲を拡大するかの選択を迫られるでしょう。
📌 AIは、独立した思考の最高の象徴である博士号の基盤を揺るがしています。機械が分析し、書き、創造できるとき、博士課程の研究者の真の価値は、批判的思考力、問題設定能力、そしてAIを制御する能力に存在するでしょう。論文口頭試問、ライブでの批判的評価、およびリアルタイムでの問題解決の形式は、従来の書面による論文よりも重要になる可能性があります。
