一見不条理に思える問いが、現代における根本的な課題の1つを浮き彫りにするかもしれない。
この記事を読んでいるということは、少なくとも、思考は実際に過大評価されているかもしれないという考えを、わずかながらでも受け入れている可能性があると仮定しよう。
とはいえ、それはあなたが結局のところ思考する種であることを示している可能性が高く（そして思考の価値低下を懸念している人物でもある）、この前提についてまだ多少の疑問を抱いているだろうと推測する。したがって、いくらかの説明が必要だろう...
まず、明白でありながらしばしば見過ごされる問いから始めよう。すなわち、そもそも「思考」とは何を意味するのか？
その核心において、思考とは、漠然とした意識の流れや単なる連想ではなく、世界の実際の状態または可能性のある状態を特徴づけるための、知識の心的表象の体系的な変換である。多くの場合、世界を理解するなど、何らかの目標に資するものだ。
日常言語では、「思考」という言葉を、信じること、判断すること、計画すること、問題解決すること、未来を想像すること、道徳的に熟考することなどを指すために互換的に使用するが、心理学的には、推論、意思決定、記憶、概念化を包含する大きな上位概念として機能する。
重要なのは、思考を単なる怠惰な精神活動と区別するのは、構造と制約である。アイデアは規則に支配された方法で操作され、推論を引き出し、結果をシミュレートし、原因を説明し、選択肢の中から選択することを可能にする。確かに、思考は意識的、合理的、正しい、最適、あるいは知的である必要はない。偏っていたり、感情的だったり、暗黙的だったり、明らかに間違っていたりする可能性がある。また、言語だけで定義されるわけでもない。人は言語能力を失っても、推論し決定する能力を保持できるからだ。
この意味で、思考とは雄弁さや計算そのものというよりも、世界の内部モデルを構築し、それを前進させる能力である。問題を解決するため、判断を下すため、可能性を想像するため、あるいは単に何らかの方向性を持って現実をナビゲートするためである。
例えば、混雑した通りを横断することを考えてみよう。速度を計算したり、交通規則を暗唱したりはしないが、車がどれくらいの速さで動いているか、運転手が停止する可能性がどれくらいか、横断にどれくらいの時間がかかるかについて、素早い内部モデルを構築する。そのモデルを頭の中で前進させ、縁石から降りるか待つかを決定する。これが思考であり、雄弁さ、方程式、意識的な熟考を伴わない。
同様に、会議で発言するかどうかを決定することを考えてみよう。他の人がどう反応するか、自分のコメントが議論をどう変える可能性があるか、間違っていたり沈黙していたりした場合の評判上の結果がどうなるかを直感的にシミュレートする。繰り返すが、確率を計算したり完璧な議論を作り上げたりしているわけではない。社会的現実のモデルを未来に投影し、行動方針を選択しているのだ。
しかし、思考、特に深い思考はどれほど重要なのか？これを評価する明白な方法が2つある。1つ目は、日常生活でどれだけの時間をそれに費やしているか（量的アプローチ）を調べることである。2つ目は、日常生活における思考の結果や影響（質的アプローチ）を調べることである。
1つ目については、残念ながら、現代において健康な成人が思考に費やす時間に関する明確で信頼できるデータはなく、個人差が大きいと想定される（費やす時間と熟練して行う能力の両方において）。
それでも、考慮すべき興味深く関連性のあるデータがいくつかある...
思考を意識的な精神活動全般として広く定義すれば、起きている間はほぼ継続的に思考していることになる。しかし、マインドワンダリングに関する研究は、その時間のかなりの部分が意図的で目標指向の思考に費やされていないことを示唆している。経験サンプリング研究は、人々の心が起きている時間の約40～50％さまよっていることを示しており、注意が手元のタスクから記憶、空想、心配、または自動的な連想へと逸れることを意味する。
推論、計画、問題解決、熟考など、より努力を要する形態の思考（これらすべてを俗に「深い思考」と呼ぶことができる）は、1日のはるかに小さな部分を占め、多くの場合、決定、困難、または新規性の瞬間に集中している。認知心理学はまた、思考のように感じるものの多くが実際には速く自動的な処理であり、より遅く熟考的な思考は代謝的にコストがかかるため、控えめに使用されることを明らかにしている。神経科学者リサ・フェルドマン・バレット氏の言葉を借りれば、「脳は思考のためにあるのではない」。代わりに、わずかな代謝支出で世界に適応できるようにする、安価で速く効率的な世界についての予測を行うためにある（脳は深さ、正確さ、複雑さよりも効率を最適化する）。
これらの知見を、会議、メール、反応的な調整に支配された現代の仕事の時間利用研究と組み合わせると、妥当な推定では、知識労働者の1日のわずか5～15％（約30～90分）のみが、注意深い推論、計画、問題の定式化などの真に意図的で目標指向の思考に費やされている。言い換えれば、起きている時間のほとんどを精神的に活動的に過ごしているが、ほとんどの人が推論や深い思考と関連付ける意味での、持続的で努力を要する深い思考に従事している時間は比較的少ない。
以前説明したように、AIは全体的な生産性を高めながらも、デフォルトでこの割合を減少させる可能性が高い。分析、文書作成、コーディング、要約を自動化することで、AIは「答え」の供給を増やし、人間の推論の必要性を低下させ、認知的オフロードと自動化バイアスなどの十分に文書化された現象を増幅する。私たちは種として非常に賢く、私たちのために思考できる機械を発明することに成功したが、これが私たちを賢くするのか愚かにするのか、完全には確信が持てない。
AI支援作業からの初期の証拠は、人々がしばしば思考から監督へとシフトし、限られた精査で機械の出力を受け入れることを示している。役割が意図的に再設計されない限り、これは意図的な思考を就業日の2～8％にまで押し下げる可能性がある。逆説的に、AIは、機械が所有できない上流および下流のタスクに人間を強制することで、思考の価値を高めることもできる。問題の枠組み設定、不確実性下での判断、倫理的トレードオフ、説明責任である。これらの場合、意図的な思考は1日の15～25％に上昇する可能性があるが、役割がスピードではなく意味づけを明示的に報いる労働者に限られる。要するに、AIは自動的に私たちをより多く考えさせるわけでも、より少なく考えさせるわけでもない。むしろ、思考を経済的に任意のものにし、したがってより希少で、より脆弱で、より価値のあるものにする。
2つ目の、おそらくより重要な点については、思考のROI、つまり意図的で合理的で論理的な思考に従事することが、AIがおそらくスピードだけでなくそのような出力の質も（上回らないまでも）一致させることができる時代においても、依然として利益をもたらすかどうかを調べることができる。
答えは、テクノロジー楽観主義者とテクノロジー懐疑主義者の両方にとって不都合なことに、イエスである。しかし、私たちが伝統的に測定してきた方法ではない。思考の価値は、その生の効率、スピード、あるいは正確さにさえ存在したことはない。計算機はAI以前から算術で私たちを打ち負かし、チェスエンジンは数十年前にグランドマスターを誤りやすく見せた。しかし、これは人間の思考を時代遅れにしなかった。思考が私たちに買ってくれるのは、機械との出力の同等性ではなく、主体性である。それは、どの問題が解決する価値があるか、どのトレードオフを受け入れる意思があるか、どの誤りと共存できるかを決定することを可能にする。これらは計算上の問題ではなく、規範的な問題である。AIは枠組みの中で最適化できる。枠組み自体を正当化できるのは人間だけである。
さらに、思考への最高のリターンは、それが最も自動化できないときに正確に現れる。不確実性、曖昧さ、道徳的葛藤の下である。ほとんどの日常的な問題には客観的に正しいまたは間違った答えがない。代わりに、異なる行動には異なる意図と効果があり、それらは私たちがそれらを取るまで特定または発見されない可能性がある。目標が不明確で、データが不完全で、インセンティブがずれていて、結果が不可逆的である場合、意図的な思考は自信に満ちた愚かさに対する唯一の信頼できるヘッジのままである。このような文脈では、思考しないコストは非対称である。迅速な答えはほとんどの場合十分に良いかもしれないが、それが壊滅的に間違っているまれな機会が結果を支配する傾向がある。したがって、思考は保険証券である。そのROIは不均一で、遅延し、突然不可欠になるまで見えない。
これは、思考が過大評価されているかもしれないという挑発を再構成する。思考が日常的な生産活動として扱われ、スピードと量で機械と競争するなら、イエス、それは負けるだろう。しかし、思考が判断、意味づけ、責任の形態として理解されるなら、その価値はより良いAIで低下しない。それは集中する。AI時代のパラドックスは、機械が私たちのために考えることができるほど、彼らが何のために考えているかについて私たちが考えることがより重要になることである。その意味で、思考は時代遅れではない。それは単に過小評価されているだけである。
