人工知能（AI）は、前例のない力で知識の生産と伝達の風景を再構築しています。それは驚くべき効率で情報を提供し、テキストを生成し、さらには推論を模倣し、学術研究と情報サービスに革命的な機会をもたらしました。しかし、この技術的楽観主義の波の下で、より深刻で気づきにくい挑戦が静かに浮上しています。「答え」を得ることが前例のないほど容易になるとき、私たちは本当に「理解」する能力を失いつつあるのでしょうか？技術の流暢さによって生まれた「説明の深さの錯覚」（Illusion of Explanatory Depth）は、AI 時代の知識界が直面する核心的な逆説となり、私たちに情報、知識、理解の本質を再考させ、新たな図書館学と情報科学の未来の使命を定義する新しい座標を設定します。
一、 思想の源流：『書き込み』から『アルゴリズム』への古代の警告#
外部情報の媒体が人間の内的理解能力を弱める可能性についての懸念は、AI 時代に始まったものではありません。古代ギリシャでは、プラトンが『フェドロス』の中でソクラテスの口を借りて、「書き込み」という技術がもたらす危険について警告しました。それは人々が内的な記憶ではなく外部のリマインダーに依存するようになり、「知恵の表象」を得ることはあっても「真の知恵」を得ることはないというものでした。二千年以上後、生成的 AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、この「外部記憶」と「外部理解」の究極的な形態と見なすことができます。それは比類のない流暢さで情報を統合し、言語を組織し、迅速に完璧に見える答えを生成することができるため、使用者に知識をすでに習得したという錯覚を与えやすいのです。
この現象は認知心理学で「流暢さの錯覚」（fluency illusion）と呼ばれています。情報が明確で、一貫性があり、処理しやすい形で提示されると、人々はその情報に対する自分の理解度を過大評価することがよくあります。AI はこの錯覚の強力な触媒です。AI が提示するのは散発的なデータではなく、高度に組織化され、修辞的に最適化された「情報製品」です。ユーザーは AI とのインタラクションの中で、従来の知識探索における認知的摩擦に満ちた重要なステップを飛ばしてしまいます —— 例えば、困難な文献検索、複数の情報の比較、矛盾する意見の思考、そして知識体系の能動的構築などです。AI の「ワンクリック生成」は、これらの必要な認知的努力を回避し、直接的に終点を提示しますが、そのために終点への貴重な旅路を奪ってしまいます。ユーザーは「答え」を「持っている」かもしれませんが、答えの背後にある複雑な論理、前提条件、潜在的な限界についての深い理解を「失って」しまうのです。
二、 実践の転換：図書館学の核心使命の再定義#
「説明の深さの錯覚」という挑戦に直面して、図書館学と情報科学の核心的価値と実践の道筋は再構築を急務としています。我々の使命はもはや情報の仲介者や提供者としての役割にとどまるべきではありません —— この点において、AI は強力な能力を示しています —— むしろ人間の深い理解の促進者と守護者となるべきです。
まず、これは情報リテラシー教育が「批判的 AI リテラシー」へと転換・アップグレードされる必要があることを意味します。従来の「授人以渔」は、ユーザーに情報を検索、評価、利用する方法を教えることに重点を置いていました。しかし AI 時代においては、我々は「授人以渔之思辨」を行う必要があります。つまり、ユーザーが AI の動作原理（因果関係ではなく確率に基づく）を理解し、その限界（「幻覚」と偏見など）を認識し、出力内容を批判的に評価する能力を育成することです。教育の核心は「どのように答えを見つけるか」から「どのように答えを疑うか」へと移行し、ユーザーに AI を思考を刺激する道具として捉えさせ、思考の代替品としてではなく、「認知の外注」がもたらす知的惰性に警戒させるべきです。
次に、図書館員の役割は「情報ナビゲーター」から「知識キュレーター」と「理解のガイド」へと進化しなければなりません。AI 駆動の情報エコシステムにおいて、我々の専門的価値は膨大な AI 生成コンテンツを専門的に選別、評価、整理し、ユーザーに信頼できる高品質な AI ツールと情報源を提供することにあります。さらに重要なのは、研究の道筋を設計し、テーマ別のディスカッションを組織し、深いコンサルティングを提供することで、ユーザーが AI が提供する表面的な答えを超えて、問題の背後にある多次元の視点と深層の論理を探求するよう導くことです。これにより、知識の真の内面化を促進します。
最後に、図書館学は「IRM4AI」（AI のための情報資源管理）の理念を積極的に実践すべきです。これは、知識の組織、データガバナンス、情報倫理における本学科の深い蓄積を活用し、「信頼できる AI」の構築に参加することを意味します。AI モデルに高品質で偏見のないトレーニングデータを提供し、推論能力を強化するために厳密な分野知識グラフを構築し、AI 生成コンテンツの品質評価基準を策定することで、我々は AI の信頼性を根本から向上させ、その可能性のある負の影響を緩和することができます。
三、 根本的な挑戦：AI は「理解」できるのか、そして我々はどのように「求知」するのか#
「説明の深さの錯覚」の逆説は、最終的に我々を根本的な哲学的問いへと導きます：AI は本当に「理解」できるのか？そして AI 時代において、我々はどのように「求知」を再定義すべきか？
現時点では、AI の「知能」は主に膨大なデータに対するパターン認識と統計的関連に基づいており、人間特有の、具身的な経験、感情、意図、価値観に基づく「具身理解」（embodied understanding）を欠いています。AI は記号を操作できますが、記号が指し示す現実世界を体験することはできません。したがって、AI の「説明」と人間の「理解」は本質的に異質です。この根本的な違いを認めることが、我々が「幻覚」に陥るのを避ける前提です。
したがって、AI の位置付けは「認知の代替品」ではなく、「認知の強化器」であるべきです。その価値は、人間が到達し難い複雑さと規模を処理し、隠れたパターンを発見し、新しい視点を提供し、革新的なインスピレーションを刺激することにあります。しかし、最終的な意味の構築、価値判断、批判的な反省は人間主体によって行われなければなりません。未来の挑戦は、自己の限界を明確に示し、ユーザーに深い探求を促し、一方向の依存ではなく人間と AI の協力を促進する AI システムをどのように設計するかです。
結局のところ、AI 時代の到来は、我々に「知識取得」の真の意味を再考させます。それは情報の迅速な入力に単純化されるべきではなく、能動的な探索、批判的な評価、深い思考、関連構築、革新的な応用を含む完全なプロセスであるべきです。このプロセスを守り、力を与えることこそが、図書館学が未来の波の中で持つかけがえのない価値なのです。誰もが容易に「答え」を得られる時代において、「理解」を追求する渇望と能力を育むことが、我々の社会への最も持続的な貢献となるでしょう。
参考文献：AI4IRM と IRM4AI：情報資源管理学科の発展を推進する二重らせんエンジン