しかし電卓やコンピュータが普及すると、それらの計算作業は機械に任せることが当たり前となり、暗算や手計算のスキルは「あれば便利」程度の位置づけに変化しました。

同様に、文章作成やアイデア整理、要約といった知的作業も、AIを活用すれば一定水準まで容易にこなせるようになりつつあります。人間が手作業で行っていたプロセスの価値が部分的に下がり、「知能」や「知識量」で差別化するのが難しくなる可能性が高いのです。

とはいえ、AIがあるからといって人間の知能すべてが不要になるわけではありません。

計算機の例を振り返っても、機械が数学的計算を担う一方で、何を計算すべきかを決定したり、結果をどのように応用するかを考えたりするのは人間であり続けました。

同様に、生成AIが文章や情報を用意してくれたとしても、その情報に対して「批判的に検証し、解釈し、自分ならではの視点を加える」というプロセスは、人間ならではの創造的思考や倫理観が必要とされます。

さらに、AIで得られるアウトプットが多様かつ膨大になればなるほど、それを選択し、問題点を発見して修正する能力が重要になります。

言い換えれば、機械が大量の情報を瞬時に処理できる時代だからこそ、人間の学習は「すでに存在する情報を暗記する」ことよりも、「その情報から新しい価値を生み出す」スキルを育む方向へとシフトしていくはずです。

今後、定型的な知識や単純な情報処理の領域では、AIによる代替がますます進むことが予想されます。

しかし、未知の課題を設定したり、複雑な意思決定や深い分析を行ったりする能力は依然として人間にしか担えない側面があります。

  • 単純作業や定型的な知的タスク → AIの普及で「陳腐化」が加速
  • クリエイティブな発想、複雑な課題設定、人間的なコミュニケーション能力 → むしろAI時代において価値が高まる

したがって、「知能の陳腐化」は一定の領域において起こるものの、人間の存在意義や知的能力のすべてが時代遅れになるわけではありません。