2024.5.27 日本経済新聞の記事「私見卓見：生成AIの使い方、大学で学べ」から

今こそ日本の大学は米大学の生成AIの活用を学べ

コラムの著者 渡辺 邦昭氏(ウィンワークス会長)によれば、日米で学問探究の進め方には大きな違いはあるが､特に生成AIの活用には大きな違いが顕著であるという。問題は将来的に日本に大きな遅れをとりかねない事態だという。

○日本の教育は知識の詰め込みと再生に重点を置き、技術を利活用して創造性を育成することには消極的

渡辺氏によれば、日本の大学は厳格で学生が独力で自分の知識で分析を進め論文を執筆することが求められる。このため多くの大学で生成AIの利用を禁止している。学生は膨大な時間をかけて資料を収集し、自らの構成と文章で執筆を進めることになる。このアプローチは知識の詰め込みと再生に重きをおいた伝統的な教育法である。

一方米国の大学でのMBAを学ぶプログラムでは、積極的に生成AIなどの最新技術を利活用する方法を教えている。ビジネスの経営戦略や意思決定で､生成AIをどのように組み込み活用することを学生に考えさせる。この時の情報活用能力、創造的思考力、問題解決に挑む能力が高まる。

渡辺氏は日本の大学も米国のように時代に即した教育に転換する必要があると提案している。知識を単に詰め込むのではなく、知識をどう活用してアイデアや問題解決に結びつけることができるかという方向転換である。AIツールはこういったプロセスを支援するツールの1つになる。

ご存知のように生成AIは単純な問いかけでは有用で必要十分な回答が返ってくるとは限らない。有効に活用する問いかけ（プロンプト）ができるテクニックが必要で、学生の頃からこういった技術を学んで身につけた米国の学生と生成AIに不慣れな日本の学生では卒業時に相当な能力差がでるのではないか。💬😴🛏️🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2024.5.28 日本経済新聞の記事「Deep Insight：Open AI対オープンなAI」から

多種多様な可能性の芽をつまない幅広い評価が必要

コラムの著者 村山 恵一氏（日本経済新聞社コメンテーター）によれば、ChatGPTを開発した米オープンAI社の幹部のゴタゴタに続き、生成AI関連のサービス、製品のお披露目が続いているという。しかし、企業間の主導権争いに巻き込まれてAIが急激に普及し、一握りの企業が支配的な影響力を持つ世界に向かうことは避けたい。村山氏はAI業界が、自らを律することも大事ではあるが、オープンソース勢力によって多くの開発者が安全性や機能の検証を行い改良を行う環境を整えるべきだと提唱している。

○多様な意見や価値観、文化を持つ人たちが知恵を出し合える透明度の高い開発環境が求められる

村山氏のコラムでは、米オープンAI社のゴタゴタも、製品に関する安全性や機能検証をあくまでも進めようとしたチーフサイエンティストとCEOの対立があったと報じるところもあった。斬新な技術ではあるが、その能力が安全性を軽視したものであってはならないだろう。

同社の元チーフサイエンティストによれば、AI会社が自らを律することは難しい。経営との意見の対立もあるだろうし、安全性を検証する目も少ない。そこには、オープンAIやGoogleのAi事業を支える大規模言語モデル（LLM）のソースコードが非公開（クローズド）であるための短所が浮き彫りになっている。クローズドに対してオープンソースのLLMはソースコードが公開され、開発者なら誰でも手を加えることができる。つまりAI開発に多くの人が参加できるという長所がある。

データ分析とAIを手掛ける米スタートアップ企業、データブリックスは3月にオープンソースのLLM、「DBRX」を発表した。オープンAIのGPT-3.5の性能を上回るデータも示した。同社はユニコーンランキングで6位。オープンAIが3位で、エッジAIも手掛ける米エヌビディアも出資している。同社の副社長は、大手のクローズドソースでは人類に大きな影響を与えかねないAIであり、ごく少数の開発者に問題解決を委ねる危険性があると指摘している。

また欧州連合（EU）では5月21日に初のAI規制法が成立した。個人の特徴などから信用格付けをしたり、潜在意識に働きかけて行動を促すAIを禁止している。逆に考えると、知らないところで差別や不利益を受けかねない怖さがAIには潜んでいるとも言える。それならいっそ、監視の目を利かせてAIを開発しようという動きも出てきた。国際組織AIアライアンスは2023年12月に立ち上がった。IBM、メタの米2社を中心に大企業やスタートアップ、大学が集い、オープンソースの手法でAIを普及させる。さらにツールの開発や教育も行う。ここには倫理的な利用、安全性、信頼性、透明性にAIが多くの疑問を抱えている状況から抜け出すことを狙っていると、参加しているIBMのアライアンス責任者も語っている。

現在、社会は急激にAIへと進化している。肝心なのは色々な意見や価値観、文化をもつ人たちが知恵を出し合える透明性の高い開発環境である。現時点ではオープンソースの思想やアプローチに親和性がある。

難しいのは、一方のクローズドソースも開発を厳格に管理し、スピーディーに成果を出せ、高い収益性を梃子に利便性の高いものが追求できる。ここで利用者としては、オープンAI対Googleのような狭い視点で注目することではなく、AI社会に多様な可能性の芽を摘まないで幅広い評価軸を持つことであると、村山氏は示唆している。💬😴🛏️🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2024.5.23  日本経済新聞の記事「教育進化論、デジタルの大波：デジタル使い機会提供」から

無料講義動画（MOOC）を2012年に開始

コラムの著者 クリストファー・カポゾーラ氏（米マサチューセッツ工科大学教授）によるインタビューで、同大学が教育のデジタル化を常にリードしてきたことを示している。カポゾーラ教授によれば、オンラインの活用で世界中の人に高品質な教育の機会が広がるという。マサチューセッツ工科大学（MIT）は2001年にすでにオンライン上で全ての講義資料を公開するなど、キャンパスで起きていることを世界中で共有し、世界に影響を与えることを考えているという。

○社会人に門戸を解放するマイクロマスターズ

MOOCも目的はお金を稼ぐことではなく、これまで教育へのアクセスが困難であった人々に教育の機会を与えることにあるという。

さらにMITでは、修士課程の前半をMOOCとし、後半をMITに通学するマイクロマスターズを2016年から導入し、社会人から強い関心が持たれているという。すでにサプライチェーンや金融、データサイエンスなど5コースあり、100万人以上が受講してきた。学生は通常よりはるかに速く、少ない費用で学ぶことが可能である。大学院を目指す人々はおおむね25〜40歳で、家庭を持ち、フルタイムで働いている。こう言った人たちには、マイクロマスターズは魅力的である。確かに修士課程への入学資格を得るには試験に合格する必要があるが、全ての人に自身の能力を示すチャンスがあるという。

企業側も、物流やサプライチェーンの分野での支援が必要と考えている。しかし、社員の多くが身につけているわけではない。また、社員も修士号を得るにも職場を長く離れるわけにもいかない。教員も対面教育の優位な面である共同作業やチームワークの育成といった失いたくない。これらの思惑や需要で、マイクロマスターズは関心を持たれてる。✒️📕🧑‍⚖️👩👨💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸

2024.5.22  日本経済新聞の記事「教育進化論、デジタルの大波：AI、試して課題把握」から

新規技術の前向きなエストニアでは規制の前にまず試行と論議

コラムの著者 クリスティーナ・カラス氏（エストニア教育研究相）によるインタビューで日本や欧米での教員の姿勢が異なることを語っている。エストニアの教員は高度専門職として大学院での修士号が必要とされ、さらに自律的なデジタル活用の能力向上を進めてきた結果、IT先進国、国際学力テストでトップクラスという結果を出しているとカラス大臣が答えている。

○エストニアの教育制度の強みは子どもたちが公平な教育を受けられること

カラス大臣がエストニアの学校でAIを活用する狙いについて聞いてみた（聞き手：下川真理恵氏）：

• 学校でデジタル機器、教科書の活用が浸透した理由は？
  • エストニアの教育は教員が中心。デジタル化の鍵は、機器や教材ではなく、教員の高い質と自律性にある。すでにコロナ禍前から教員が自らのレベルを知り、研修を受けられる仕組みを構築していた。
  • 教員になるには修士号が必要で、デジタル教材をどう利用し、担当する授業に自律的に対応できる。おかげで、コロナ禍でもオンライン授業にスムーズに移行できた。
• 学校でのAI活用が世界中で議論されているが、エストニアでは？
  
  • 普段から生徒はAIに触れ、学習に使っている。AIを無視したり、禁止したりすることは大きな間違い。AIの偏りや間違いに対応できる分析力や批判的思考力を養うことが重要。
  • 教員は自らのアシスタントとしてAIに注目している。
• リスクを認知しながらも、AIを積極活用するのはなぜか？
  • エストニアは新技術導入に積極的で、リスクを負って試行しなければ課題がわからない。
  • EUは規制を考えたが、エストニアでは先に使ってみてから考え、議論する。
• エストニアが国際学力テストでトップクラスの成績を収めている。何を重視して取り組んでいるのか？
  • エストニアでは子どもたちが公平に良い教育を受けられることが強みであると考えている。家庭環境や移民、住んでいる地域に関わらず、誰も取り残さない。
  • 9年生と12年生で全国試験があり、教員が達成すべき基準はこれで明確である。教員は自律性を重んじ、教え方は自由だが、全ての生徒が最低レベルに到達すべきであることに力を入れている。

さて、日本のデジタルを前提とした教育はどうであろうか。✒️📕🧑‍⚖️👩👨💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇪🇪

2024.5.21  日本経済新聞の記事「教育進化論、デジタルの大波：AI理解、教員の責任」から

人間の活動の多くにAIが入り込んでいる時の大学の役割は

コラムの著者　クリストファー・スタッブス氏（米ハーバード大学教授）は米ハーバード大学の科学教育を統括する役割を担っているが、教育にデジタル化の大きな変革の波、特に生成AIが入ってきて教員にも生成Aiへの理解を深まる必要があると指摘している。

○教員も含め誰もが初めて学ぶAI

スタッブス教授が訴えるのは教員は生成AIへの理解を深めないといけないという。その背景に学生は今後この技術の進化に巻き込まれ、否応なしに性格の多くの場面でAIが入り込んでいくと考えられるからであるという。その場合、大学がなすべきことは、

• 学生にAIの適切な使い方を教えること
• AIを使って学生がより速く、よく学ぶことを助けること

にあるという。米ハーバード大学では多くの教員が実践を進めていると、スタッブス教授は語る。同教授自身も学生にAIを使って論文を書かせる授業を始めたという。ただし、AIは書く内容を整理し、大枠を示す機能に使い、論文自体を書かせる機能は持たせていないという。

AIを使うことに対する学習効果を比較実験で分析しているが、AIを使った学生の方が今日勢への取り組みが前向きになるとの傾向が見られた。ただ、どれほど有用なのかはまだまだ初期段階であり結論は出ていないと、スタッブス教授は説明している。さらに、AIの利用に対する負の側面もある。AIは確かに問題を解く近道のように見える。だが、問題を解く際の理解ではないという。そのために授業でコンピュータを使わずに試験問題を解かせるようにしているという。

まだまだ初期段階で、教員も誰でもその体験は初めてであるので、学びを得た後に理解を深める責任が教員にはあるとスタッブス教授は指摘する。⚡️📕✈️👝🚗✒️📕🧑‍⚖️👩👨💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸