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ChatGPT時代の人間の知性・機械の知性

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22本の記事

急激にAIが進化するポストChatGPT時代に、ひとが知性として大事にする部分、AI開発で大事にする部分を考えます。

麗澤大学 EdTech研究センター教授

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急激にAIが進化するポストChatGPT時代に、ひとが知性として大事にする部分、AI開発で大事にする部分を考えます。

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【GenZのたまり場合同企画】AIネイティブ世代の仕事論

全体に公開・2023/11/29

前回ではZ世代の方々のAIへの意識について記事を書きました。今回は、さらに進んで、AIが進化する世界の中で仕事とどのように向き合うかについて踏み込んでいきたいと思います。 AI登場で就活への意識は？生成AIへの労働への影響については、すでに様々なところでレポートされています。言語生成ができるということは、「プログラマー」「ライター」などの文字を生成する職業には影響が大きいでしょう。また、リサーチャーやコンサルタントなどの知識の要約者にも影響があるはずです。画像生成は、イラストレーターやクリエイター全般に影響を及ぼす可能性があります。こうした生成AIは、就活における考え方に影響したのでしょうか？お二人にキャリア観の変化についてお尋ねしました。

【GenZのたまり場　合同企画】Z世代はAIをどうとらえているのか？

全体に公開・2023/11/26

昨年11月、ChatGPTのプロトタイプが登場してから、この1年間のAI活用の波はすさまじいものでした。深層学習ブームの時も、日経新聞の一面にAIの記事が踊り、AI活用の意識の高まりは確かに感じましたが、今回の高まりはそれ以上の盛り上がりを見せています。こうしたAIブームのただなかで、AIを活用しながら学び、そしてこれから社会に飛び出していくのがZ世代です。私も大学で講義をしているときには、「下剋上のチャンスだよ！」とはっぱをかけることがあります。AIネイティブともいえるZ世代には大きな機会が横たわっています。むしろ、Z世代こそがこれからの仕事の中心になっていく存在であるとも思っています。そんな中で、AIネイティブ第一世代であるZ世代がAIについてどんなことを考えているのか、少し深堀するための企画として、同じくトピックスオーダーである「GenZのたまり場」メンバーに声をかけて、Z世代のAI認知についてお話をしました。今回は、「GenZのたまり場」より、お二人にご参加いただきました。上野さん、土井さんのお二人です。

【AI未来動向】Product/Market Fitという呪い

全体に公開・2023/10/09

Product/Market Fitという概念はご存じでしょうか？この言葉は、スタートアップや新規事業界隈でよく使われることで、スタートアップは成長のために、このProduct/Market Fit（PMF）を目指すことをしばしば求められます。 Product/Market Fitは、セコイア・キャピタルの創業者であるドン・バレンタインがプロダクト・マーケット・フィットの考え方を発展させたされており、Benchmark Capitalの共同創業者であるアンディ・ラクレフが名付けたといわれています。このアイデアを「ラクレフのスタートアップ成功の定理」と呼ばれ、多くの著名な投資家が、この方式を利用します。

【AI時代の教養】AI時代に改めて未来学を問う

全体に公開・2023/09/27

みなさんは未来学という学問分野をご存じでしょうか？読んで字のごとく未来を考えるための学問分野です。そんな分野が存在するのか？と思われる方もいらっしゃるかもしれません。未来学は1970～80年代に大きな流行がありましたが、今は下火になっています。しかし、AIが社会実装されていく時代にあらためて未来学が重要であると考えています。非連続的な変化が起こりそうな時代に、未来のことを考え、備え、つくることは必須です。以前の記事で、「教育者は未来学たれ！」と書きましたが、今回はさらに未来学について深堀したいと思います。私自身は、AIやデータサイエンスの研究者ですが、未来学という分野にずっと関心を持って研究をしてきました。特にデータサイエンスという分野は、データという過去の蓄積から、知見を生み出す分野です。データサイエンスの中にも予測や予兆検出という分野もありますが、あくまで「過去」のデータから予測するもので、過去と現在の延長線上に未来を考える方法です。こうしたアプローチも重要ですが、延長線上ではない未来を考えておくことも重要ではないかと考え、未来学という分野に注目してきました。

AI時代のゴールドマイナーたち

全体に公開・2023/09/26

ゴールドラッシュにおけるビジネスについては、「ツルハシとシャベルを売れ」というお話が有名です。こうした逸話が広がったことで、自らリスクを取るゴールドマイナーではなく、ツルハシ屋を目指す人が増えているような気もします。本日は、AI時代のゴールドマイナーに関する記事です。「ツルハシとシャベルを売れ」「ツルハシとシャベルを売れ」という言葉は、1849年に始まったカリフォルニア・ゴールドラッシュを背景にした表現です。この時期、数多くの人々が金を求めてカリフォルニアに殺到しましたが、実際に金鉱を見つけることができた人はほんの一部でした。一方で、これらのゴールドマイナーたちに必要なツルハシ、シャベル、洗い盤などの道具や、食料、衣料品などを販売した人々は、金を探す人々に比べて安定した利益を上げることができました。

【AI時代の教養】人間の知性と機械の知性はどう違うのか？

全体に公開・2023/09/19

ChatGPTのような生成AIは、非常に正確性の高い回答をしてくれるようになりました。仮にアバターの中に生成AIがあると、瞬間的にはAIと気が付かない可能性もあります。ある機械が「人間的」かどうかを判定するためのテストであるチューリングテストを行ったら、実験の設定次第ですが、AIだと気が付かない可能性もあるでしょう。では、人間の知性と機械の知性はどう違うのでしょうか？違いについてはいろいろな解釈がありますが、拙著第７章の一節を一部改変してお伝えします。＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊人間とAIの違い人間とAIを比較する際、大きな違いは何でしょうか。人間の知的活動には、認知、推論、理性、感性、そして決定という一連のプロセスが存在します。そして、このプロセスの最後に決定があるのが重要なポイントです。決定するから、われわれは行動することができます。

「TIME100AI」から見えるAI動向

全体に公開・2023/09/11

TIME誌がAI領域のインパクトのある人　100人のリストを公開しました。こうしたリストにはいろいろな思惑、力学もあるので、鵜呑みにしてしまうのも良くない点がありますが、国際動向を知るにはうってつけです。残念ながら、日本からは「サイバーパンク　桃太郎」の作者Rootportさんが入っているだけで、生成AI領域ではプレゼンスがかなり低い状態が垣間見えます。当然ですが、Open AIのサミュ・アルトマンは入っています。そして、生成AI領域での今後の注目企業を見ることができます。Nvidian、Microsoft、Google Deep mind、Slaesforce ・Anthropic ・Hugging Face

【AI時代のお作法】AIで人間の創造性を拡張する方法を考える

全体に公開・2023/09/03

ChatGPTなどの人工知能（AI）が急速に進化している今日、AIが仕事や日常生活にもたらす影響は日々日々大きくなってくると考えられます。しかし、一般的な議論を見ていると、AIは効率化や自動化の道具として考えられることが多く、ひと対AIという構図になりがちで、人の業務をどう置き換えるのかという視点が中心です。そのような考え方は、AIの潜在能力を大幅に過小評価することになります。実は、AIは人間の創造性を高め、アイデアを形にするプロセスを支援する強力なパートナーにもなり得るのです。例えば、私は文章を書いたり、アイデアを考えたり、プログラミングしたりするのは得意ですが、絵を描くのが致命的に苦手です。新しい概念をイラストで描けるは羨ましいなあと思っていましたが、画像生成AIがでてきたことで、視覚化の新しいツールを獲得することができました。

【AI経営】生成AI活用のための思考実験

全体に公開・2023/08/26

深層学習ブームの際には、「なんでもいいからAIの活用を考えて」という指令が山のように飛んでいました。ひょっとしたら今は「生成AIを経営や業務に活用するためのアイデアを考えて！」という指令がたくさん飛んでいるのではないでしょうか？そんな皆さんが考えるとっかかりになるような思考実験を考えてみました。アウトプットから考える前々回、前回とChatGPTを使いこなすための思考術について、記事を書きました。前回の記事の中で、「アウトプットから設計しよう」という話を書きました。何のためにAIを使うのか、その目的を設計するところからはじめると成果につながりやすいです。今回はそのための思考実験について書きたいと思います。

【脱コピペ】続・AIと向き合うためのプロンプト思考術

全体に公開・2023/08/20

本記事は、以下の記事の続編となっております。まだの方は、以下の記事からお読みください。プロンプトコピペの罠前回の記事、たくさんの方に読んでいただけました。ありがとうございます。コメントでもプロンプトをコピペすることへの問題意識について共感の声もいただきました。 ChatGPTは、検索エンジンではなく、生成エンジンです。都度都度、応答も異なりますし、答えを求める態度ではなく、「サポーターとして付き合ってもらう」スタンスが重要です。思考の型は自分なりに構築していくことが重要です。例えば、ビジネスでよく使われるフレームワーク、例えば、ビジネスモデルキャンバスやリーンキャンバス、５フォースなどは、一般的に重要と考えられている経営的思考の要素が入っていますが、業界や事業の状態などにより、優先すべき要素は異なるはずです。フレームワークを提示すると、思考のプロセスは確かに分かりやすくなります。一方で、全部の穴を埋めることに集中しすぎて、今何を検討することが重要なのかを自分なりに捉えることができなるケースもあります。

【脱コピペ】ChatGPTと向き合うプロンプト思考術

全体に公開・2023/08/13

プロンプト集の罠 ChatGPTの登場からNewspicsk内でもたくさんの「プロンプト」に関する記事がでています。こうした記事はChatGPTが実際にビジネス応用されていく導入フェーズで大きな貢献をしたと思います。ChatGPTはもちろん間違えることもあるが、それは「聞き方」が悪いケースもあり、適切に聞くことでより求めているものに近い答えを獲得できるという実績作りとして、こうしたプロンプト集は大きな効果を発揮しました。物事を始めるとき、模倣から始めることが一般的です。守破離という言葉が伝統芸能に存在しますが、最初は先人の方法を学び、真似するところからスタートします。プロンプト集のコピペは、最高の第一歩です。

【AI動向】AIに未来を考えることはできるのか？

全体に公開・2023/08/10

前回の記事では、「ひとにやさしいAIの設計原理」について記しました。今回はその中で、「未来視点」について書きたいと思います。その前に、前回の記事のコメントについて、少しレスをしたいと思います。 AIを人に置き換えて、「人にやさしい人になるための原則」として読んでも違和感ありませんね。ただし、そんなにやさしい人は存在しません。なぜAIにはそこまで求めるのだろうと考えると興味深いです。機械には、人間以上に完璧であることを求めしまう傾向はあるかもしれません。例えば、人間も運転をしていると事故を起こすことがありますが、自動運転車には基本的に事故を起こさないことを要求します。ChatGPTが誤った回答をすると、必要以上に囃し立てられました。機械の設計者としては、この期待値にどう応えるか考えると、完璧な存在を求めてしまうのかもしれません。人の心に安易に踏み込むリスク生成AIが今回話題になっていますが、根本的な問題はそもそも人の精神という複雑な領域に安易にサービスを行う企業側に問題があるのではないでしょうか？記事で取り上げられていた原則のようなものは常にアップデートされていくべきですが、透明性と説明責任を果たすことのできるような余力を今のスタートアップが全て持っているかというと少し怖いな、とも思いました。上記の回答のように完璧を目指す理由が、機械の影響力が大きくなってきているからともいえます。私も医療系のAI開発に携わっており、「安全性」は最重要の課題である。一方で昨今のスタートアップ等のトレンドは、「アジャイル」「リーン」そして「とにかくやってみる」というスタンスです。もちろん、こうした要素の重要性は否定できませんが、医療や教育など人間にかかわる分野では本来慎重さも重要な要素です。昨今のスタートアップエコシステムの中ではそうした慎重さは評価されづらいでしょう。『優しさ』の定義が出来ない（人によって、TPOによって、何を優しく感じるかはケースバイケースなのだから）ので、人に優しいAIという発想自体が違和感しかないです。非常に重要なご指摘だと思います。一方でおっしゃってる通り、何を優しく感じるかはケースバイケースであるということをいかにAIに導入するのかという点がやさしいAIの設計思想でもあります。現状は、「設計者が良いと思うこと」に最適化された解を提供するのがAIであり、それをいかにして人それぞれの環境や願望を反映させるか、そして、相対的に「やさしい」AIが設計可能かを考えたいというのが私の趣旨です。新たな原則を提案するとして、そうした各国で行われている議論の肩の上に新たな原則を提示するのか、それとも全く別個のドメインの問題として議論をイチからやり直すのか、今後の連載を注視しています。設計原則を考える際には、「ベースラインとして守られるべき原則」と「そのうえでより良いものを設計するための原則」があると思います。例えば、車の設計を考えたときに、安全性や耐久性などは、「ベースラインとして守られるべき原則」であり、各メーカーが車の設計に何を付加するかが、「そのうえでより良いものを設計するための原則」であると思います。私の提案は、後者につながるものであり、テスラが新しい車のデザインを提案しているように、新しいAIの設計原理を提案するものです。Responsable AIで議論されているような内容は、しっかり遵守したうえでの話だと考えています。それでは、ここからAIに未来を考えることが可能か考えていきましょう

【AI時代の教育】生成AI時代のエンジニア育成を考える

全体に公開・2023/08/07

AIの研究者・起業家として、日々活動していますが、この2年間くらいのもっとも大きなプロジェクトのひとつが、新しい工学部の設置です。2024年4月の開学を目指して、麗澤大学工学部の設置を申請中です。新しいものを作るのが好きということもありますが、技術人材不足や日本のエンジニアのスキルに危機感を持っていることもあり、とても重視し活動してきました。本日は、そのプロジェクトの中で、考えてきたAI時代のエンジニア育成について書きたいと思います。教育とは未来学であるイギリスの教育学者マイケル・バーバー(Michel Barbar)が論文「Oceans of Innovation（イノベーションの海）」の中に、40年ギャップという概念があります。親や教育担当者は20年前に受けた自分の教育をベースに、20年後に活躍する子供たちの教育を考えており、そこには40年のタイムギャップが存在するという説です。このギャップを認識することの重要を指摘しています。

【AI動向】人にやさしいAIは設計可能なのか？

全体に公開・2023/07/30

Newspicks内の記事を読んでいたら、いたましいニュース記事を発見しました。技術がひとに負の影響を及ぼすことは、あらゆる技術に想定されることで、特段AIに限ったことではありません。SNSやインターネットも同様の負の側面を持っているのは間違いありません。ではこの負の側面にどう対処するか、という難しい問題があります。最も直接的な方法は、規制をかけることで、例えば、暴力的な言動や洗脳・扇動的言動は禁止するそういったアプローチも必要でしょう。設計原理の重要性私自身は、それと同様に大事なのが、「設計原理」であると考えています。技術の設計段階で、どのような意図が組み込まれているか、明確に表現をしておかないと、何が原因で結果が引き起こされたのかが分からなくなってしまうからです。

【AI動向】ChatGPTなど生成AIは単なるブームなのか？

全体に公開・2023/07/27

＊生成AIが空前のブームを引き越している中、未来を見据えて「基盤モデル（Foundation Model）」に注目しよう！皆さんもアマラの法則というのを目にしたことがあるかもしれません。アメリカの未来学者である、ロイ・アマラは、以下のように述べました。 We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run. 「人間は、技術について短期的な影響を高く見積もり過ぎ、長期的な影響を低く見積もりすぎる」 ChatGPTがブームなのかどうかという点に関して言えば、明確にブームであると言えるでしょう。生成系AIに関して、過剰な期待をし、それを煽る人がたくさんいます。ブームであるかどうかはさして問題ではありません。AIの研究者や起業家は、すでに2016～17年にかけての「深層学習」に関連するブームを経験しており、ブームに踊らされることを経験済みだからです。ブームの中で重要なことは、まさにこのアマラの法則であす。「技術について短期的な影響を高く見積もり過ぎ、長期的な影響を低く見積もりすぎる」ことなく、しっかりと続けたものが成果を出せることを改めて感じさせてくれています。生成系AIは「深層学習」の延長戦の技術であり、ブームに踊らされず、深層学習の応用を続けた成果が大規模言語モデルとして結実しています。

【AI戦略】ChatGPT以降のAIとの付き合い方

全体に公開・2023/07/21

ChatGPTの登場 ChatGPTが登場したことで、AI戦略は大きく変化すると考えられます。ChatGPTなどの対話型AIは、「大規模言語モデル」（基盤モデルと呼ばれることもあります）と呼ばれるモデルがベースになっています。「大規模言語モデル」の出現は、人工知能（AI）の世界において大きなパラダイムシフトをもたらしています。これらのモデルは、自然言語処理（NLP）の分野における先端的な技術を活用し、人間が書くような自然な文章を生成したり、特定の質問に対する詳細な回答を提供したりできるようになりました。これにより、企業や組織はこれまでにない形でAIをビジネスの各部門に導入することが可能になりました。

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