9月20日、Daniel Lemireが「AI is breaking the academic sorting machine」と題した記事を公開した。エージェントAIが学術評価の選別機能を根底から崩しつつあるという現状と、その意味について論じた内容だ。
高校生がAIで博士論文を書ける時代
記事の核心はこの一文だ。
「トップ1%の高校生が、十分なAIトークン予算さえあれば、趣味として数学の博士論文相当のものを書けるようになった」
Lemireは「エージェントAI」（人間の指示を受けて自律的にタスクを計画・実行するAIシステム）の文脈でこれを述べている。2022年に数学の博士号を取得した人物（記事中では架空の例示として「Joe Smith」という名が使われている）と同等のアウトプットを、賢い高校生がビデオゲームをしながらAIで生成できる――これが今の現実だという。
問題は技術的な事実そのものではなく、なぜ私たちがそれを祝っていないのか、という点にある。
論文は「成果」ではなく「選別装置」だった
Lemireの診断は明快だ。学術研究は1970年代の「ピアレビュー」（査読制度）の定着以降、研究コミュニティを閉じた村落へと変えてしまった。論文を書く目的は、もはや知識の生産ではなく就職のための選別になっている、という指摘だ。
数字も示されている。**現在、博士号を取得しても終身雇用（テニュア）または審査中ポジション（テニュアトラック）に就ける確率は約10%**、しかも下落傾向にある。
ここで補足しておくと、「テニュア」とは北米の大学制度における終身雇用資格のことで、取得すれば原則として解雇されない地位が保証される。「テニュアトラック」はその審査過程にある助教授ポジションを指す。日本では「准教授」や「助教」がおおよそ対応するが、日本の国立大学における任期付きポジションの増加と不安定化は近年顕著であり、北米の構造問題は日本のアカデミアにとっても対岸の火事ではない。
Lemireはこう言い切る。「エージェントAIを前に不安を示すアカデミアの人間は、鏡を見るべきだ。何十年もかけて、過剰な数の博士を育ててきたのはあなた方自身だ」と。この「博士号保持者の過剰供給が意図的に維持されてきた」という指摘は、アカデミアの内部構造への批判として重い。
数学だけではない
Lemireはさらに射程を広げる。機械工学、社会学、その他あらゆる分野でAIは同じ選別機能を破壊しつつある、と述べる。そして彼の評価はむしろポジティブだ。「悪いニュースか？いや、優れたニュースだと私は思っており、何年もそう言い続けてきた」。
彼が2024年にACM（米国計算機学会）の機関誌『Communications of the ACM』に寄稿した論文「Will AI Flood Us with Irrelevant Papers?」でも同様の主張をしている。
「AIは無関係な理論論文を大量生成する懸念がある一方、問題解決と現実世界へのインパクトを重視する新しい評価手法を開発できれば、科学の黄金時代を開く触媒になりうる」
「論文」から「成果」へのシフト
Lemireが提示する方向性はシンプルだ。「最終成果物としての論文」という発想から脱却すべきだという。誰もがんに関する論文を求めているわけではなく、がんを撲滅したいのだ。どんなツールを使おうと、実際に問題を解決した人間が報われるべきだ、と論じる。
数学者にがんを治せるか、という反論に対してLemireは「そろそろ試してみてもいい頃では」と返す。
AIによる代替の懸念については、自身の体験を交えて実際的に述べている。「AIアカウントを人一倍持ちながら、週50時間働いている。AIが何かをできるようになると、私はどこからか新しい仕事を見つけてしまう」と。
エンジニア視点での読みどころ
この記事が技術者に刺さるのは、「AIが人間の仕事を奪う」という漠然とした議論ではなく、特定の制度（学術選別システム）がAIによってどう機能不全を起こすかを具体的に解剖しているからだ。
ソフトウェアエンジニアや機械学習研究者にとって、この議論は特に身近な問題を含んでいる。NeurIPSやICMLといったトップカンファレンスへの採択実績がキャリアの通貨として機能してきたML分野では、AIによる論文生成能力の向上が「採択歴＝実力の証明」という等式を直撃する。査読者がAI生成論文を見抜けない事例はすでに報告されており、「論文を書けること」と「問題を解けること」の乖離はソフトウェア分野でも現実の問題として浮上しつつある。
Lemireの主張の本質は、AIへの恐怖論でも礼賛でもなく、既存の評価制度そのものの設計を問い直せという点にある。エンジニアリング組織における採用・評価・昇進の仕組みを設計・運用する立場の読者にとっても、「何をもって実力とするか」という問いは直結する。
詳細はAI is breaking the academic sorting machineを参照していただきたい。
