株式投資は金麒麟アナリストのリサーチレポートを参考に。権威があり、専門的で、タイムリーかつ包括的。潜在的なテーマチャンスを掘り起こすお手伝いをします！
毎経記者|李旭馗 丁舟洋 毎経編集|黄博文
春学期の始まりとともに、世界中の大学はAI（人工知能）の波に巻き込まれ、焦燥と熱狂に包まれている。
「私たちは一気に翻訳や写真撮影など16の学部・専攻を廃止しました。」中国传媒大学党委書記の廖祥忠は述べ、今後は「人と機械の分業時代」になるとし、授業の抜本的な再構築が必要だと強調した。
3月、香港科技大学（以下「港科大」）の郭毅副学長は《每日経済新闻》の記者に対し、今年すでに一連のAI教育革新プランを打ち出し、すべての学生に6単位のAI一般教育科目の履修を義務付けていると語った。港科大はまた、「AI for X」のモデルをすべてのコースに展開し、「理工系学生にとって不可欠な基礎素養」としてAIを位置付けている。今年の重点課題の一つは、講義、試験、出題のAI時代における変革だ。
興味深いことに、港科大電子・コンピュータ工学科の張軍教授と孟子立助教授は、実験を通じてAIウェアラブルデバイスの試験への応用に対し、事前に「圧力テスト」を行った。
張軍、孟子立のチームは「AI不正眼鏡」と呼ばれるデバイスを開発し、中国製ARスマートグラスの樂奇（Rokid）を二次開発、OpenAI傘下のGPT-5.2モデルを搭載した。この実験では、普通の黒縁眼鏡のフレームが微弱な緑光を放ち、問題を自動認識し、レンズ上に解答を表示。装着者は30分で「答案写し」を完了し、得点92.5点を獲得、受験者の95%以上を上回った。映画『天才枪手』の一幕が現実に起きた瞬間だ。
実験現場の写真 写真提供：インタビュー対象者
実際、すでに大学でAI眼鏡を使った不正の実例が報告されている。SNS上では、ある学生が自校の通報を受けたとし、AI眼鏡を使った不正の事例を示す投稿もあった。
ツールの進化により容易に高得点を狙える時代、大学は何を評価すべきか？《每日経済新闻》の記者（以下「NBD」）は、港科大の張軍、孟子立にインタビューを行い、その内容を整理した。
「AI眼鏡」不正実験のアイデアは、孟子立の誤解から生まれた。彼は監督中に、学生がサングラスをかけているのを見て、AR（拡張現実）眼鏡を使った不正を疑った。しかし、近づいて観察すると、その学生は普通のサングラスをかけていただけだった。この「仮想敵」から得られる示唆は大きい。もしAI不正眼鏡が本当に登場したら、私たちの試験はどう対応すべきか？これはスマートハードウェアの探求であると同時に、AI時代の大学試験改革の深遠なテーマだ。
NBD：実験前に、この眼鏡の開発にはどのような準備をしましたか？なぜ国産AI眼鏡のRokidを選んだのですか？
孟子立：このプロジェクトは2025年夏に始まりました。最初の目標は非常にシンプルで、AI眼鏡が実際の試験条件を再現し、完全に解答できることを目指したものです。ただし、すぐに使えるわけではなく、4か月間の改良とアルゴリズムの最適化を経て、試験用紙の情報を効果的に捉え、情報を大規模モデルに伝え、迅速に解答を出す仕組みを作り上げました。遅延時間は長くてはならず、数分も待てない。
張軍：この点には多くの課題があります。私たちは以前からネットワークと通信の専門で、多くの問題は通信を通じて解決できると考えています。例えば、試験用紙の視野は狭く、範囲も限られる中で、鮮明に撮影・読み取りを行うのは難しい。現在の眼鏡の能力は限定的で、ドローンのジンバルのように安定して撮影できるわけではない。高解像度のカメラでも同じです。
孟子立：実際、多くの眼鏡を試しました。Metaや国内のスタートアップ各社の製品も含め、改良可能なものはすべて購入しました。約10種類以上です。Rokidはその中で唯一、1時間のテストが可能なもので、他は10分で電池切れになることもあった。Rokidはバッテリー持ちが最も良く、カメラも比較的鮮明です。より高級なモデルもありますが、例えばMetaの眼鏡は画像や動画のフルカラー表示が可能ですが、試験の場面では必要ありません。
NBD：この実験では、眼鏡をかけるだけで答えが見えるのですか？なぜそれが試験用紙だとわかるのですか？
孟子立：はい、その通りです。実験に使った学生は私たちの助手でした。彼女には、「見えるものを写して答える」と伝えました。大規模モデルは問題を認識すれば、解答を求める意図を自動的に理解します。空欄補充、判断、質問応答、線結びなどの問題型にはすべて答えを表示します。ただし、画像の表示はできませんが、どこからどこへ線を引くか、具体的な解答方法も教えてくれます。
NBD：この実験で予想以上の成果はありましたか？
孟子立：一つの問題に対し、AIの解答が「不正確」だった例があります。超範囲の知識を使って解答したためです。私はAIの答案と学生の答案を混ぜて採点しましたが、AIの答えは標準解答と異なり、誤答と判断しました。後に超範囲の知識を使ったことが判明し、非常に驚きました。
AI眼鏡の分野は、もはや数少ないスタートアップの試みから、世界的な巨大企業の「必争の地」へと進化しています。Meta、Google、AppleからHuawei、小米、Alibabaなど大手も参入し、競争は激化。さらに、雷鳥、影目などAI眼鏡に特化した企業も複数の資金調達を完了し、業界の供給力を拡大しています。
しかし、供給側の繁栄や過剰感はあるものの、需要側の適用シーンは未だ曖昧だ。
NBD：3月、アリババの「千問」が新たにAI眼鏡「千問AI眼鏡」を発売しました。これら大規模モデル企業のAI眼鏡開発における「軍拡競争」についてどう考えますか？現状のAI眼鏡の機能はどの程度まで進んでいますか？
張軍：まずバッテリーの持ちが課題です。特定のシーンでは短時間の使用は可能です。音声操作だけならバッテリー負荷は低いですが、カメラを使ったリアルタイムの映像交信となると、バッテリーの要求は高まります。現状のAI眼鏡は、動画を使ったリアルタイム交信はできず、MetaのAI眼鏡も写真・動画の記録だけです。消費電力の制約もあり、カメラは小型で、スマホのような高画質は期待できません。
孟子立：各社の目標は異なります。例えば千問は「知能」に重点を置き、ハードウェアは自社モデルの載せるためのプラットフォームと位置付けている。軽量化を重視し、普通の眼鏡と変わらない重さを目指す企業もあれば、影目のように長時間のバッテリー持ちを追求し、一日中使えることを目指すところもある。多様な展開を促進することで、市場の進展を加速させたい。具体的なシーンについては、現段階では解決すべき課題が多い。試験の不正は倫理的に問題だが、学生にとっては強い動機付けとなるため、他の機能に対する需要はまだ限定的だ。私たちもアプリ開発などを進めている。
NBD：AI眼鏡の応用開発も行っていますか？
孟子立：ソフトウェア側からアプローチし、操作性を向上させることに注力しています。最近は面白いAI眼鏡アプリもいくつか作っています。例えば、「潜台詞翻訳」アプリです。たとえば、上司と会話中に「行こう行こう」と言われたとき、どう返答すればいいか？といった場面で、AI眼鏡が提案を出してくれる。
張軍：私たちは、AI眼鏡に単一の機能だけを持たせるのは望ましくないと考えています。ネット上のデモ動画では、見たものにタグ付けをしている例もありますが、すべてのタグを知る必要はありませんし、外出時に情報に圧倒されるのも避けたい。理想は、「ウェアラブルインテリジェンスエージェント」として、常に身につけている個人アシスタントのような存在です。これを実現するには、見たものを記録し、理解し、先回りして提案や情報提供を行う必要があります。システム的な課題も多く、個人とデバイスのインタラクションを個別化するには、まだ長い道のりがあります。
AIの登場は、能力を拡大する増幅器のようなもので、アイデアのある学生とそうでない学生の格差を一気に広げている。張軍と孟子立のチームでは、その変化が特に顕著だ。かつては良いアイデアも一、二か月かけて練り直す必要があったが、今やAIを使えば、アイデアを一日で実現できる。
NBD：多くの教育者は、学生が宿題をAIに完全に任せることに懸念を示し、授業中もAIに頼りすぎて答えを探すケースが見られる。コンピュータ専攻の教師として、この問題についてどう考えますか？
孟子立：私の授業では常にAIの活用を奨励しています。この流れは避けられないと思います。学生がAIを使って宿題を解いたり質問したりするのは当然のことです。私たち教師も日常的にAIを使って試験問題や資料を作成しています。AIが学生を怠惰にさせるとは思いません。AI以前も、多くの学生はネットで答えを写していました。むしろ、AIを積極的に使えない学生もいます。私の授業の最初のセッションでは、AIの使い方を教え、その後はOpenClawの使い方も教える予定です。AIの使い方を教えるために、自分たちもAIプラットフォームを構築し、学生が資料に関して質問できる仕組みも作っています。これにより、質問を投げかけると、AIが正確に該当の知識ページを示してくれることを期待しています。
張軍：そうです。私たちは、学生が自主的にAIと対話し、質問できることを望んでいます。授業中の集中度だけを気にしているわけではなく、学生の主体性を重視しています。今の問題は、学生が何をAIに質問すればいいのかわからないことです。資料を見て疑問を持ち、それをAIに解決させるという発想が乏しい。受動的に知識を受け取るだけでは、成長にはあまり役立ちません。
NBD：入学時の志望や、必要な能力はどのように示していますか？それらを選考にどう反映させていますか？
孟子立：この話をすればわかると思いますが、学生の主体性の欠如は、私も感じています。
張軍：私たちは主に博士課程の募集を行います。成績だけでなく、学生との対話の過程も重視します。今はオンライン面接もありますが、AIを使った回答補助をしている学生もいますが、実際の対話や臨場感は、その学生の総合的な素養を反映します。将来的には、多くの技術的仕事はAIに取って代わられる可能性がありますが、人間同士のリアルな交流は必要です。プログラマーでも、単純なコーディングだけならAIに取って代わられることもありますが、チームリーダーや管理職としてAIを指揮し、組織内で効果的にコミュニケーション・協働できる能力は、今後ますます重要になるでしょう。
15歳で清華大学電子工学科に合格し、3年間の大学成績は学科トップ、清華大学の特等奨学金も獲得。博士号取得後、23歳で香港科技大学に入職した彼は、常に「試験に勝つ」ことに慣れていた。しかし、自ら開発したAIツールが従来の試験ルールを覆し始めると、かつての「問題解き屋」だった彼は、未来の評価方法について新たな考えを持ち始めた。
NBD：今回の実験は、従来の閉巻試験は完全に無効になったことを意味しますか？大学は評価方法をどう見直すべきですか？
張軍：それはむしろ、試験の意義を高める証明になるのでは？少なくとも、学生の知識理解度を測る上では、閉巻試験の重要性は増すでしょう。もちろん、口頭試験など他の試験形式も必要です。今後は、口頭試験の比重が増えると考えます。例えば、面接でホワイトボードにコードを書かせる方法です。問題を出し、その場で解答させる。正解を出す必要はなく、思考過程を見られることが重要です。
孟子立：私の考えはやや「過激」です。今の試験には二つの目的があると思います。一つは、学生が知識を習得しているかどうかの確認。もう一つは、選別と階層化です。実務に必要な能力と、試験で評価される知識は必ずしも一致しません。私の考えでは、どんな知識を学ぶにしても、能力の育成こそが核心です。AIを使って、閉巻・開巻の区別なく、特定の知識点にこだわる必要もありません。AIの力を借りて、プロジェクトやエンジニアリングの問題解決能力を評価できる時代になっています。これこそ、社会に出た後に役立つ実用的な素養です。知識の正確さを問うことは、あまり重要ではなくなるでしょう。
張軍：技能育成の観点から言えば、学生がAIツールをより効果的に使えるようにしたい。AIを学生の個人アシスタントとして活用し、学習習慣や性格に合わせた学習方法を提案させたい。そうすれば、AIは学生の得意分野を見つけ出し、好きなことや人生の意義を見出す手助けもできる。今の教育は個性化が難しいが、AIはその可能性を提供している。具体的にどのシーンでAI眼鏡を使うべきかは、まだ解決すべき課題だ。
（インターンの常宋資燊も本稿に寄稿しています。）
表紙写真：毎経メディアアーカイブ
※新浪声明：本記事は新浪の協力メディアから転載したものであり、内容の真偽や意見の賛否を保証するものではありません。投資判断は自己責任で行ってください。
16.67M 人気度
534.11K 人気度
14.58K 人気度
2.53M 人気度
14.03K 人気度
無駄な資金を使わないAI眼鏡が、試験会場で「場面」を見つけた？香港科技大学教授が語る「カンニング眼鏡」誕生の裏話
株式投資は金麒麟アナリストのリサーチレポートを参考に。権威があり、専門的で、タイムリーかつ包括的。潜在的なテーマチャンスを掘り起こすお手伝いをします！
毎経記者|李旭馗 丁舟洋 毎経編集|黄博文
春学期の始まりとともに、世界中の大学はAI（人工知能）の波に巻き込まれ、焦燥と熱狂に包まれている。
「私たちは一気に翻訳や写真撮影など16の学部・専攻を廃止しました。」中国传媒大学党委書記の廖祥忠は述べ、今後は「人と機械の分業時代」になるとし、授業の抜本的な再構築が必要だと強調した。
3月、香港科技大学（以下「港科大」）の郭毅副学長は《每日経済新闻》の記者に対し、今年すでに一連のAI教育革新プランを打ち出し、すべての学生に6単位のAI一般教育科目の履修を義務付けていると語った。港科大はまた、「AI for X」のモデルをすべてのコースに展開し、「理工系学生にとって不可欠な基礎素養」としてAIを位置付けている。今年の重点課題の一つは、講義、試験、出題のAI時代における変革だ。
興味深いことに、港科大電子・コンピュータ工学科の張軍教授と孟子立助教授は、実験を通じてAIウェアラブルデバイスの試験への応用に対し、事前に「圧力テスト」を行った。
張軍、孟子立のチームは「AI不正眼鏡」と呼ばれるデバイスを開発し、中国製ARスマートグラスの樂奇（Rokid）を二次開発、OpenAI傘下のGPT-5.2モデルを搭載した。この実験では、普通の黒縁眼鏡のフレームが微弱な緑光を放ち、問題を自動認識し、レンズ上に解答を表示。装着者は30分で「答案写し」を完了し、得点92.5点を獲得、受験者の95%以上を上回った。映画『天才枪手』の一幕が現実に起きた瞬間だ。
実験現場の写真 写真提供：インタビュー対象者
実際、すでに大学でAI眼鏡を使った不正の実例が報告されている。SNS上では、ある学生が自校の通報を受けたとし、AI眼鏡を使った不正の事例を示す投稿もあった。
ツールの進化により容易に高得点を狙える時代、大学は何を評価すべきか？《每日経済新闻》の記者（以下「NBD」）は、港科大の張軍、孟子立にインタビューを行い、その内容を整理した。
「AI眼鏡」不正実験のアイデアは、孟子立の誤解から生まれた。彼は監督中に、学生がサングラスをかけているのを見て、AR（拡張現実）眼鏡を使った不正を疑った。しかし、近づいて観察すると、その学生は普通のサングラスをかけていただけだった。この「仮想敵」から得られる示唆は大きい。もしAI不正眼鏡が本当に登場したら、私たちの試験はどう対応すべきか？これはスマートハードウェアの探求であると同時に、AI時代の大学試験改革の深遠なテーマだ。
NBD：実験前に、この眼鏡の開発にはどのような準備をしましたか？なぜ国産AI眼鏡のRokidを選んだのですか？
孟子立：このプロジェクトは2025年夏に始まりました。最初の目標は非常にシンプルで、AI眼鏡が実際の試験条件を再現し、完全に解答できることを目指したものです。ただし、すぐに使えるわけではなく、4か月間の改良とアルゴリズムの最適化を経て、試験用紙の情報を効果的に捉え、情報を大規模モデルに伝え、迅速に解答を出す仕組みを作り上げました。遅延時間は長くてはならず、数分も待てない。
張軍：この点には多くの課題があります。私たちは以前からネットワークと通信の専門で、多くの問題は通信を通じて解決できると考えています。例えば、試験用紙の視野は狭く、範囲も限られる中で、鮮明に撮影・読み取りを行うのは難しい。現在の眼鏡の能力は限定的で、ドローンのジンバルのように安定して撮影できるわけではない。高解像度のカメラでも同じです。
孟子立：実際、多くの眼鏡を試しました。Metaや国内のスタートアップ各社の製品も含め、改良可能なものはすべて購入しました。約10種類以上です。Rokidはその中で唯一、1時間のテストが可能なもので、他は10分で電池切れになることもあった。Rokidはバッテリー持ちが最も良く、カメラも比較的鮮明です。より高級なモデルもありますが、例えばMetaの眼鏡は画像や動画のフルカラー表示が可能ですが、試験の場面では必要ありません。
NBD：この実験では、眼鏡をかけるだけで答えが見えるのですか？なぜそれが試験用紙だとわかるのですか？
孟子立：はい、その通りです。実験に使った学生は私たちの助手でした。彼女には、「見えるものを写して答える」と伝えました。大規模モデルは問題を認識すれば、解答を求める意図を自動的に理解します。空欄補充、判断、質問応答、線結びなどの問題型にはすべて答えを表示します。ただし、画像の表示はできませんが、どこからどこへ線を引くか、具体的な解答方法も教えてくれます。
NBD：この実験で予想以上の成果はありましたか？
孟子立：一つの問題に対し、AIの解答が「不正確」だった例があります。超範囲の知識を使って解答したためです。私はAIの答案と学生の答案を混ぜて採点しましたが、AIの答えは標準解答と異なり、誤答と判断しました。後に超範囲の知識を使ったことが判明し、非常に驚きました。
AI眼鏡の分野は、もはや数少ないスタートアップの試みから、世界的な巨大企業の「必争の地」へと進化しています。Meta、Google、AppleからHuawei、小米、Alibabaなど大手も参入し、競争は激化。さらに、雷鳥、影目などAI眼鏡に特化した企業も複数の資金調達を完了し、業界の供給力を拡大しています。
しかし、供給側の繁栄や過剰感はあるものの、需要側の適用シーンは未だ曖昧だ。
NBD：3月、アリババの「千問」が新たにAI眼鏡「千問AI眼鏡」を発売しました。これら大規模モデル企業のAI眼鏡開発における「軍拡競争」についてどう考えますか？現状のAI眼鏡の機能はどの程度まで進んでいますか？
張軍：まずバッテリーの持ちが課題です。特定のシーンでは短時間の使用は可能です。音声操作だけならバッテリー負荷は低いですが、カメラを使ったリアルタイムの映像交信となると、バッテリーの要求は高まります。現状のAI眼鏡は、動画を使ったリアルタイム交信はできず、MetaのAI眼鏡も写真・動画の記録だけです。消費電力の制約もあり、カメラは小型で、スマホのような高画質は期待できません。
孟子立：各社の目標は異なります。例えば千問は「知能」に重点を置き、ハードウェアは自社モデルの載せるためのプラットフォームと位置付けている。軽量化を重視し、普通の眼鏡と変わらない重さを目指す企業もあれば、影目のように長時間のバッテリー持ちを追求し、一日中使えることを目指すところもある。多様な展開を促進することで、市場の進展を加速させたい。具体的なシーンについては、現段階では解決すべき課題が多い。試験の不正は倫理的に問題だが、学生にとっては強い動機付けとなるため、他の機能に対する需要はまだ限定的だ。私たちもアプリ開発などを進めている。
NBD：AI眼鏡の応用開発も行っていますか？
孟子立：ソフトウェア側からアプローチし、操作性を向上させることに注力しています。最近は面白いAI眼鏡アプリもいくつか作っています。例えば、「潜台詞翻訳」アプリです。たとえば、上司と会話中に「行こう行こう」と言われたとき、どう返答すればいいか？といった場面で、AI眼鏡が提案を出してくれる。
張軍：私たちは、AI眼鏡に単一の機能だけを持たせるのは望ましくないと考えています。ネット上のデモ動画では、見たものにタグ付けをしている例もありますが、すべてのタグを知る必要はありませんし、外出時に情報に圧倒されるのも避けたい。理想は、「ウェアラブルインテリジェンスエージェント」として、常に身につけている個人アシスタントのような存在です。これを実現するには、見たものを記録し、理解し、先回りして提案や情報提供を行う必要があります。システム的な課題も多く、個人とデバイスのインタラクションを個別化するには、まだ長い道のりがあります。
AIの登場は、能力を拡大する増幅器のようなもので、アイデアのある学生とそうでない学生の格差を一気に広げている。張軍と孟子立のチームでは、その変化が特に顕著だ。かつては良いアイデアも一、二か月かけて練り直す必要があったが、今やAIを使えば、アイデアを一日で実現できる。
NBD：多くの教育者は、学生が宿題をAIに完全に任せることに懸念を示し、授業中もAIに頼りすぎて答えを探すケースが見られる。コンピュータ専攻の教師として、この問題についてどう考えますか？
孟子立：私の授業では常にAIの活用を奨励しています。この流れは避けられないと思います。学生がAIを使って宿題を解いたり質問したりするのは当然のことです。私たち教師も日常的にAIを使って試験問題や資料を作成しています。AIが学生を怠惰にさせるとは思いません。AI以前も、多くの学生はネットで答えを写していました。むしろ、AIを積極的に使えない学生もいます。私の授業の最初のセッションでは、AIの使い方を教え、その後はOpenClawの使い方も教える予定です。AIの使い方を教えるために、自分たちもAIプラットフォームを構築し、学生が資料に関して質問できる仕組みも作っています。これにより、質問を投げかけると、AIが正確に該当の知識ページを示してくれることを期待しています。
張軍：そうです。私たちは、学生が自主的にAIと対話し、質問できることを望んでいます。授業中の集中度だけを気にしているわけではなく、学生の主体性を重視しています。今の問題は、学生が何をAIに質問すればいいのかわからないことです。資料を見て疑問を持ち、それをAIに解決させるという発想が乏しい。受動的に知識を受け取るだけでは、成長にはあまり役立ちません。
NBD：入学時の志望や、必要な能力はどのように示していますか？それらを選考にどう反映させていますか？
孟子立：この話をすればわかると思いますが、学生の主体性の欠如は、私も感じています。
張軍：私たちは主に博士課程の募集を行います。成績だけでなく、学生との対話の過程も重視します。今はオンライン面接もありますが、AIを使った回答補助をしている学生もいますが、実際の対話や臨場感は、その学生の総合的な素養を反映します。将来的には、多くの技術的仕事はAIに取って代わられる可能性がありますが、人間同士のリアルな交流は必要です。プログラマーでも、単純なコーディングだけならAIに取って代わられることもありますが、チームリーダーや管理職としてAIを指揮し、組織内で効果的にコミュニケーション・協働できる能力は、今後ますます重要になるでしょう。
15歳で清華大学電子工学科に合格し、3年間の大学成績は学科トップ、清華大学の特等奨学金も獲得。博士号取得後、23歳で香港科技大学に入職した彼は、常に「試験に勝つ」ことに慣れていた。しかし、自ら開発したAIツールが従来の試験ルールを覆し始めると、かつての「問題解き屋」だった彼は、未来の評価方法について新たな考えを持ち始めた。
NBD：今回の実験は、従来の閉巻試験は完全に無効になったことを意味しますか？大学は評価方法をどう見直すべきですか？
張軍：それはむしろ、試験の意義を高める証明になるのでは？少なくとも、学生の知識理解度を測る上では、閉巻試験の重要性は増すでしょう。もちろん、口頭試験など他の試験形式も必要です。今後は、口頭試験の比重が増えると考えます。例えば、面接でホワイトボードにコードを書かせる方法です。問題を出し、その場で解答させる。正解を出す必要はなく、思考過程を見られることが重要です。
孟子立：私の考えはやや「過激」です。今の試験には二つの目的があると思います。一つは、学生が知識を習得しているかどうかの確認。もう一つは、選別と階層化です。実務に必要な能力と、試験で評価される知識は必ずしも一致しません。私の考えでは、どんな知識を学ぶにしても、能力の育成こそが核心です。AIを使って、閉巻・開巻の区別なく、特定の知識点にこだわる必要もありません。AIの力を借りて、プロジェクトやエンジニアリングの問題解決能力を評価できる時代になっています。これこそ、社会に出た後に役立つ実用的な素養です。知識の正確さを問うことは、あまり重要ではなくなるでしょう。
張軍：技能育成の観点から言えば、学生がAIツールをより効果的に使えるようにしたい。AIを学生の個人アシスタントとして活用し、学習習慣や性格に合わせた学習方法を提案させたい。そうすれば、AIは学生の得意分野を見つけ出し、好きなことや人生の意義を見出す手助けもできる。今の教育は個性化が難しいが、AIはその可能性を提供している。具体的にどのシーンでAI眼鏡を使うべきかは、まだ解決すべき課題だ。
（インターンの常宋資燊も本稿に寄稿しています。）
表紙写真：毎経メディアアーカイブ
※新浪声明：本記事は新浪の協力メディアから転載したものであり、内容の真偽や意見の賛否を保証するものではありません。投資判断は自己責任で行ってください。