人工知能は、学問を含む生活の多くの分野に革命をもたらしている。しかし、その影響力はすべての学問分野で同じではない。物理学、化学、生物学などのハードサイエンスでは、AIは画期的な進歩を遂げている。一方、社会学、心理学、歴史学などのソフト・サイエンスでは、AIとの統合をより複雑にする独自の課題がある。

ハード・サイエンスは、精密さ、一貫性、定量的データで成功を収める。これらの学問分野は、管理された実験や再現可能な測定といった構造化された方法を通じて自然現象を理解することを目的としている。AIは膨大なデータセットの分析、パターンの発見、正確な予測を得意とするため、こうした環境では特に効果的だ。

例えば天文学では、太陽系外惑星を特定し、膨大な宇宙データを分析するためにAIが使われてきた。ゲノム科学の分野では、何十億ものDNA配列を処理してパターンを検出し、研究者が遺伝子疾患を理解して治療法を開発するのに役立っている。同様に、創薬や材料科学においても、AIは実験をシミュレートし、有望な解決策を従来の方法の数分の一の時間で特定することができる。

ハードサイエンスがAIにとって理想的な舞台となるのは、その対象が安定しているからだ。物理法則や化学反応は不変であるため、AIはプロセスを最適化し、シミュレーションを改良し、ヒューマンエラーのリスクなしに実験を行うことができる。自動化されたラボのようなAI主導のツールは、人間よりも速く正確にタスクを実行することで、効率をさらに高める。

ソフトサイエンスは、人間の行動、文化、社会的ダイナミクスの複雑さを扱うが、これらはしばしば予測不可能であり、文脈に深く影響される。ハードサイエンスの定数とは異なり、人間の行動や社会的パターンは感情や環境、文化的文脈によって変化する。そのため、AIが正確なモデルを作成したり、信頼できる結論を導き出したりすることは難しい。

ソフトサイエンスは、インタビュー、ケーススタディ、エスノグラフィーなどの定性的データに大きく依存している。このデータは豊かな意味を持つが、AIが解釈するのは難しい。例えば、自然言語処理ツールはテキストを分析できるが、個人的な物語や歴史的な出来事の感情的な深みや文化的なニュアンスを捉えられないことが多い。人間の複雑な相互作用を理解するには、AIに欠けている共感と直感が必要なのだ。

人間関係の複雑さを理解するには、共感と直感が必要である。

ムナシール・アルハマミ博士

さらに、ソフトサイエンスには解釈的な分析が必要だ。歴史的出来事の重要性を研究する歴史学者や、社会力学を研究する社会学者は、文化的、歴史的、主観的な要素を考慮しなければならないが、AIはそれを単純に再現することはできない。人間の研究者は、人生経験、文化的認識、共感を仕事に生かし、AIの能力を超える方法でデータを解釈することができる。

人間の行動や社会習慣は非常に変化しやすいため、AIが一貫性のあるモデルを作成することはほぼ不可能である。AIは大規模なデータセットを処理し、傾向を特定することで支援することはできるが、ソフトサイエンスにおけるその役割は依然として補助的なものである。複雑な社会現象に共感し、文脈を理解し、解釈するという人間の重要な能力に取って代わることはできない。例えば心理学では、AIはメンタルヘルスデータのパターンを分析することはできるが、人の選択の背後にある微妙な感情を理解することは難しい。同様に、歴史学の分野では、AIは時系列でトレンドを特定することはできるが、それらの出来事の人間的な意味を完全に把握することはできない。

AIの強みは、構造化された定量的データを扱う能力にあり、ハードサイエンスにおいて強力なツールとなる。実験を行い、シミュレーションを実行し、発見を加速させることができるため、物理学、化学、生物学などの分野では不可欠なツールとなっている。しかし、ソフト・サイエンスにおいては、AIの役割は人間の研究者に取って代わるというよりも、むしろそれをサポートすることにある。

ソフトサイエンスでは、AIはデータを整理し、パターンを特定し、仮説を提案することができる。しかし、これらの学問分野の核心である研究結果の解釈には、常に人間の専門知識が必要とされる。学問の未来は、AIと人間が共に働くバランスの取れたアプローチにある。データ処理やパターン認識におけるAIの効率性は、共感し文脈を理解する人間の能力を補完することができる。

AIが学問の世界を再構築することは間違いないが、その影響は分野によって異なるだろう。ハードサイエンス分野では、AIはゲームチェンジャーであり、スピードと正確さで進歩を促進する。しかし、ソフトサイエンス分野では、AIは人間の研究者をサポートするものの、取って代わることはなく、貴重なツールであり続けるだろう。AIの強みと人間の洞察力を組み合わせることで、学術界は自然科学と社会科学の両方の課題によりよく取り組むことができる。問題は、AIが我々に取って代わるかどうかではなく、知識を進歩させ、我々を取り巻く世界の理解を向上させるために、いかにAIと協力できるかということなのだ。

– ムナシール・アルハマミ博士は、サウジアラビアのアブハーにあるキング・ハリド大学言語翻訳学部教授である。