LLM（大規模言語モデル）ベースのツールは有用な挑発ツールとなり得る

AIシステムを「アシスタント」だけでなく「プロボケーター」として再認識することで、批判的思考を促進できる

知識労働において

– AIがより生成的なタスクに適用されるにつれて、人間の仕事は、専門知識と判断力を必要とするAIのアウトプットの「批判的統合」へとシフトしている（Sarkar 2023）。

専門知識と判断を必要とするAI出力の「重要な統合」へと移行している（Sarkar 2023）。

– 単なるエラー修正にとどまらず、AIの挑発者は次のようなことに挑戦するだろう。前提に挑戦し、評価を促し、反論を提示する。

– 挑発的なAIのインタラクション・デザインは、有益な批判と人々を圧倒することのバランスを取る必要がある。批評と人々を圧倒することとのバランスを取る必要がある。

– 批判的思考の目標を構造化するフレームワーク（例えば、ブルームの

タクソノミー）やトゥールミンのモデルは、論証分析を運用するものであり、これは挑発的なAIの設計に役立つ可能性がある（Bloom’s taxonomy）。挑発的なAIの設計に情報を与えることができる（Kneupper 1978）。

– ディスカッションを喚起し、ユーザーを巻き込むインタラクティブなテクノロジーは、批判的思考の発達に貢献する。クリティカルシンキングの発達に貢献する（Sun et al. 2023).