おっしゃる通り、外国語と現代文はAIを活用する基礎となるものであり、「AIの時代」であればこそ投資対効果がさらに高まるスキルです。これで終わりですが、少し詳しく検討してみましょう。（続）
#マシュマロを投げ合おう
marshmallow-qa.com/messages/47273…
まず前段に挙げられた「AIが翻訳/通訳してくれるから英語（外国語）の勉強は無駄」という意見は、実証研究・国際評価・規制のどれに照らしても間違いです。技術の現状を過大評価し、教育研究の累積的知見を無視し、そして社会が求める“人間による監督”という前提を取り違える、危うい短絡です。
世界最大規模の機械翻訳コンテストであるWMTの2024年総括は、The LLM Era is Here but MT is Not Solved Yet（LLMの時代は来たが、機械翻訳はまだ解決していない）でした。 www2.statmt.org/wmt24/pdf/2024…の一見高品質に見えるが、文脈・ドメイン・長さによって、無視できないほど大きな問題が生じます。
2025年のRoyal Society Open Scienceの大規模実験は、科学論文の要約で主要LLMが“過度一般化（誇張）”を26–73%の比率で起こし、同条件の人間要約より約5倍も過度一般化しやすいと報告しています。 royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rs…
EUのAI規則（AI Act）は、高リスクAIには人間のオーバーサイト（監督）を義務付けると明記しました。これは「AIの出力を鵜呑みにせず、人間が意味を解し、含意を見抜き、是正できる能力が社会的に不可欠」だと公式に認めたことを意味します。
artificialintelligenceact.eu/article/14/
artificialintelligenceact.eu/article/14/
読み書きには、いくつかの、例えば次のような４つの階層から構成されます。
[層1:表層] 文字列の処理（語彙・統語・パターン）
[層2:指示] 何を指しているか（語義決定・照応・参照解決）
[層3:受け手状況] 暗黙の前提・語用論・含意・関係性
[層4:規範評価] 望ましさ／妥当性／倫理・法・目的適合
[層1:表層] 文字列の処理（語彙・統語・パターン）
[層2:指示] 何を指しているか（語義決定・照応・参照解決）
[層3:受け手状況] 暗黙の前提・語用論・含意・関係性
[層4:規範評価] 望ましさ／妥当性／倫理・法・目的適合
AIはこのうち、層1から層2の一部（定型領域の参照）を担えるようになってきました。
一方ヒトが不可欠なのが層3（共同の文脈・暗黙の前提）から層4（価値判断・責任）についてです。
一方ヒトが不可欠なのが層3（共同の文脈・暗黙の前提）から層4（価値判断・責任）についてです。
「AIが代わりに読む／書くから学ばなくてよい」という主張は、層1・2の自動化をもって層3・4と混同している（か、それ以前にこうした細かさでは見ていない）ところに問題があります。
この階層は、ヒトが読み書きを学ぶ／身につける際にも指針となるでしょう。
自分がどのあたりができている／できていないを考える助けになります。
（例えば「国語なんて漢字が読めれば十分」と言う人は層1のレベルにとどまって、層２〜４があることを分かっていない）。
自分がどのあたりができている／できていないを考える助けになります。
（例えば「国語なんて漢字が読めれば十分」と言う人は層1のレベルにとどまって、層２〜４があることを分かっていない）。
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