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生成AIは生産性を劇的に向上させる一方で、長期的なスキル習得を阻害する可能性があります。Wharton SchoolとPennsylvania大学の研究チームが約1000人の高校生を対象に行った大規模ランダム化比較試験により、GPT-4の使用が短期的なパフォーマンスを向上させる一方、長期的な学習効果を損なうことが実証されました。本記事では、この重要な研究結果と、AI時代における学習の在り方について考察します。

ChatGPTやGeminiなど、現代の大規模言語モデルを支えるTransformerアーキテクチャ。その核心にある「注意機構（Attention Mechanism）」は、実は人間の認知心理学における「選択的注意」から着想を得ています。この記事では、2017年に発表された革命的論文"Attention Is All You Need"を読み解きながら、人間の脳がどのように情報を選択的に処理しているのか、そしてそれがAIにどう応用されているのかを考察します。論文の読み方や統計指標の理解も深められる内容になっていますので、AI研究の基礎を学びたい方の参考になれば幸いです。