AIが民意を支配する日

共生

「民主主義とは？」

 

  対話型人工知能(AI)「チャットGPT」

  に聞くと答えが返ってきた。

 

「民主主義は、国家や社会の政治体制

　の1形態を指す用語。

   政治的な権力を人々によって行使

   されるという原則に基づいている。」

　さらに

   [平等な参加]や[多数決による決定]

　など箇条書きで民主主義の[基本原則]

　を詳細に説明した。

　続いて、

　民主主義の[良い点]を問うと、

 「個人の自由と権利の保護」

　などを挙げ、

  [悪い点]を問うと、

「決定の遅さ」、「多数派の専制」

　などを挙げた。

 

　まるで人間が書いたような自然な

　文章である。

 

　米新興企業「オープンAI」が1昨年、

　生成AIの1種である「チャットGPT」

　を公開すると、その利便性から一気

　に世界で普及した。

 

　学生や企業は論文や会議録の作成、

　調査や翻訳など幅広い作業に活用

　する。

　業務が効率化すれば、人間は別の

　創造的な仕事に注力できる可能性

　が大きくなる。

 

　一方で、個人情報流出や著作権侵害

　のリスクも浮上した。

 

　民主主義への影響はどうか？

 

　日本の国会では野党議員がチャット

　GPTで作成した質問をし、当時の

　経済産業相は答弁作成に利用する

　可能性に言及した。

 

　米調査会社は昨年の「10大リスク」

　の3位にAIの進歩を挙げ、

「民主主義を弱体化させる」

　と警告した。

 

進化

「人は言葉を操り、思考する。

　AIもまた、言語を支配し、

　文明化へのマスターキーを

　獲得しようとしている」

　とイスラエルの著名歴史家が

　言及した。

 

　では、AIはどのように言語を

　操るのか？

 

　生成AIは膨大な情報を取り込ん

　で学習し、画像や文章などを

　生み出す。

　チャットGPTも記事や学術論文

　など幅広いテキストデータで

　学習したとされる。

 

　文章として出力する際、

　「むかしむかし」

　という言葉の後には

　「あるところに」

　と続くように、事前学習から

　確率的に最も適切と思われる

　言葉を予測し繋ぐ作業を行う

　のだ。

 

　チャットGPTは当初、学習した

　2021年までのデータ以外の情報

　に対応できなかったが、最近は

　部分的にネット検索で最新情報

　も加えて回答できるようになった。

 

　米マイクロソフトやGoogleも生成

　AIを組み込んだネット検索などの

　サービスを発表した。

 

　生成AIは刻々と進化している。

 

　問題は、質問事項に関する十分な

　データがない場合や学習に使った

　データに誤りや虚偽が含まれれば、

　回答の内容が誤ったり、偏ったり

　することだ。

 

　米マイクロソフトは16年、旧Twitter

　でやり取りできるAI「Tay」を公開

　した。

　だが、ユーザーとの会話から学習

　してヘイトスピーチを繰り返すよう

　になり、1日足らずで停止された。

 

　チャットGPTは不適切な内容を学習

　データから削除するとしているが、

　懸念は振り拭えない。

 

警戒

　AIも人間と同様に必ずしも正しい

　判断ができるわけではない。

　AIに思考まで頼り過ぎれば、一人

　一人を判断の主体とみなす民主

　主義の前提は揺らぐ。

 

　日本の人口知能学会は、昨年に

　発表した声明で

「出力したものを鵜呑みにせず、

　長短所を理解した上で利用する

　ことが大切」

　と強調した。

 

　生成AIの無秩序な開発への警戒

　も強い。

 

　米非営利団体は昨年、6ヶ月間の

　開発停止を呼びかける公開書簡を

　発表し、世界の研究者ら3万人

　以上が署名した。

 

　書簡にはこうある。

 

「やがて数で勝り、より賢く、

　私たちに取って変わるかも

　しれない非人間的な知性を

　開発すべきなのか？

　文明のコントロールを失う

　危険を冒すべきなのか？」

 

　AIは民意を「支配」するのか？

 

　チャットGPTにさらに問いかけて

　みた。

 

「生成AIが民主主義に与える悪影響

　は何か？」

 

　回答の1つがこれだ。

 

「AIによる自動化や自立的な意思

　決定が進む場合、誰が責任を持つ

　のか、誰が意思決定の最終的な

　判断を下すのかという問題が生じ、

　民主主義の原則や倫理的な問題に

　ついて再評価が求められる。」

 

　民主主義において、判断と責任の

　主体は人間でなくて良いのか？

 

　昨年開かれた先進7カ国首脳会議

　(G7広島サミット)は

　「信頼できるAI」

　の実現に向け、民主主義的価値観

　に沿った指針を策定することで

　合意した。

 

　デジタルとの共生では、発達する

　デジタル社会における政治のあり方

　や民主主義に突きつけられる課題、

　新たな可能性などについて考えて

　いく必要がある。

 

機械

「米国防総省(ペンタゴン)近くで

　爆発、黒煙」

　そんな画像が昨年、交流サイト

　(SNS)上を駆け巡った。

　旧ツイッターが信頼性を担保

　する「認証」アカウントに転載

　されて拡散し、一部メディアも

　これを引用して報じた。

 

　ニューヨーク株式市場では、ダウ

　工業株30種平均の株価が一時80

　ドル近く急落した。

 

　黒鉛に包まれるペンタゴンは、

　人工知能(AI)で生成されたと

　みられるフェイク(偽)画像で

　あった。

 

　現在AIが創出する画像や映像は、

　即座に真贋を判別できないほど

　精緻だ。

 

　AIの「技」をそこまで磨いたのが

「機械学習」だ。

 

　人間にとって「学び」をコンピュー

　ターに行わせる機械学習は、大量の

　データを読み込ませ一定の計算方法

　(アルゴリズム)に従ってデータに潜む

　パターンやルールを発見させる。

　それを新たなデータに当てはめて

　識別したり、物事を予測したりする。

 

　機械学習の中でも特に発展が著しく、

　応用が進んでいるのが深層学習

　(ディープラーニング)だ。

 

　人間の脳内で神経細胞(ニューロン)

　が連なる構造を数理的にモデル化し、

　再現した、

　「ニューラルネットワーク」

　が使われている。

 

　①データを受け取る入力層、

　②情報を受け継ぎさまざまな

　　計算を行う複数の中間層、

　③解を提示する出力層、

 

　など、多層的な構造を持つ。

　

 

深層

　例えば猫。

　それがどういうものかを教える

　のは人間ではない。

　AIが大量の画像を取り込み、

　特徴を認識し、猫を識別できる

　ようになる。

　豊富なデータ量と、コンピュー

　ターの処理能力向上が為せる

　技である。

 

　深層学習によって、画像や音声

　データの解析精度が上がり、

　人間を超えるケースが出てきた。

 

　画像から病気を発見したり、

　コンクリートの劣化を判定

　する。

 

　2017年には、深層学習を用いた

　Googleの囲碁AI

　「アルファ碁」

　が、人類最強と言われるプロ棋士

　に勝利し、世界に衝撃を与えた。

 

　人間の仕事がAIに取って代わられ

　るのでは？

 

　そんな危機感とともに懸念が深まる

　のが深層学習を利用して生成された

　本物と区別がつかないようなフェイク

　動画や画像、音声だ。

 

　それは民主主義の根幹さえも揺さぶる。

 

原則

　満面の笑みをたたえた米民主党の

　大統領のジョー・バイデンと

　副大統領のカマラ・ハリス。

 

　昨年に行われたバイデンの2024年

　大統領選への再選出馬表明に合わせ、

　ライバルの共和党がAIで生成し公開

　した宣伝動画だ。

 

　再選を喜んでいるかのようなシーン

　に続き、こんなテロップが流れる。

 

「最弱の大統領が再選されたら

　どうなる？」

 

　株価暴落、薬物の蔓延、押し

　寄せる不法移民、中国の台湾

　侵攻・・。

 

　人工画像とナレーションで描か

　れる米国の混迷に、バイデンが

　思い悩むような場面で30秒ほど

　の動画が終わる。

 

　24年大統領選は、AIが本格的に

　活用される初めての選挙となる。

　今回、公開された動画には、

　小さく

　「AIが作成した動画」

　との注意が添えられていた。

 

　民主党は「捏造だ」と非難するが、

　共和党側は意に介さず、選挙戦を

　通じてAIを利用する計画だ。

 

　SNSをなどを通じて、AIが生成

　したフェイクが拡散されれば、

　世論の扇動や政治への干渉に

　利用されかねない。

 

　AIは福音であり、リスクでもある。

 

　その境界線を引くのは難しいが、

　共存は避けて通れない。

 

　科学技術振興機構・研究開発戦略

　センターのフェローは話す。

「集合知として、より良い判断や、

　より良い民主主義につなげるには、

　どのような仕組みを作ればよいか、

　それを考える研究が重要になって

　いくだろう。」

 

　米SF作家のアイザック・アシモフは

　1950年作品の中でロボットが従う

　3原則を提示した。

　曰く、

　①人間に危害を加えないこと。

　②人間に与えられた命令には服従

　　すること。

　③それらに反しない限りは自己を

　　守ること。

 

　防ぐべきは科学の暴走ではなく、

　科学を操るべき人間にあるのでは

　ないか？

 

　AIについても、新たな原則を考える

　べき時が来ている。

 

深井ITゼミナール

 

教育界、AI利用拡大

概要

生成人工知能(AI)を教育の現場で活用

する動きが加速している。

文部科学省や学習サービス大手が教育

の質の向上や人手不足への対応に役立て

ようと導入に、かじを切る。

 

一方で、教育関係者らは生成AI技術の

進化で誤情報が拡散されるリスクにも

直面する。

 

子どもたちの考える力を奪うといった

問題点にも注意を払う必要があり、活用

のあり方を模索している。

 

質向上や省力化に効果

学習サービスを提供するA社は、小・中学

生向けのオンライン学習システムに生成AI

を搭載している。

 

「数学のグラフの理解度が10%も上昇して

  いるよ。

  本当にすごいね」

 

児童・生徒の学習状況に合わせてやる気

を引き出す励ましのメッセージが生成AIに

よって作成される。

 

昨年7月の導入以降、子どもたちの学習

時間が伸びる効果が表れているといい、

A社の広報担当のB氏は、

「今後も様々なサービス展開を検討して

　いる」

と積極的だ。

 

文科省は昨年7月公表の指針で、生成AI

の短所と長所を列挙し、

「限定的な利用から始めるのが適切」

との考え方を示した。

 

同時に、文科省は全国に約50の生成AI

パイロット校を指定し、課題や効果を

蓄積している。

そのパイロット校の1つであるC中学校

では昨年末、1年から3年生の計208人

を対象に、生成AIの利便性や注意点を

解説した後、生徒たちがサイトの編集

者になった前提で対話型生成AI

「チャットGPT」

を使って記事を作成する事業を行った。

生徒からは、

「チャットGPTも間違える事を理解して

　利用したい」

などの感想があったという。

 

D教諭は、

「生成AIを活用する力は、変化の激しい

  情報社会を生き抜くために必要な資質・

  能力になる。

  どう活用して行くことが生徒にとって

  有益なのか考えたい」

と話した。

考える力を奪うリスクも？

一方で、教育現場では生成AIには考える

力を奪うリスクや、回答に間違いが含ま

れていることなどの問題が懸念されて

いる。

 

今年2月には、東京都内の中学校で理科の

課題を出したところ、生成Iが誤答したため、

同じ間違いをする生徒が続出したことが、

交流サイト(SNS)に投稿され話題になった。

原因は検索サイトの生成AIが食品大手の

サイトの文章を抜き取って誤解を招く表示

をしたためと言い、事態を把握した同社は

文章を修正した。

担当者は、

「専門家の監修を受けてサイトを作ったが

  生成AIに一部が抜き出されることは想定

 していなかった」

と弁明した。

しかし、少子化によって市場の縮小が避け

られない教育業界にとって、AIを活用して

教育の質の向上と省力化を両立することは

不可欠だ。

 

学習サービスを提供するD社では、演習問題

等の作成に生成AIを活用する。

問題作成者の業務時間が最大5割、コストは

9割削減できたという。

同社は近く学校の教諭向けに生成AIを問題

作成に活用できるサービスを提供予定で、

担当のE氏は、

「児童・生徒の学習にAIを使う上で注意

  しなければならないのは、正しい情報を

  届けることだ」

と強調した。

 

各国で指針策定の動き

教育現場で生成AIをどのように活用

するのか？

世界各国でガイドラインの策定に

向けた動きが進んでいる。

 

昨年に初等中等教育での暫定的な

ガイドラインを策定した日本。

生徒に対し、

「生成AIの性質や限界を気付か

  せる」

さらに、

「足りない視点を見つけて議論

  を深める」

などの目的での活用を検討すると

している。

 

一方、大学や高等専門学校での利用

については、

「各大学・高専の教育実態に応じて

  検討することが重要」

として、各教育機関の自主性を重視

する方針を示している。

 

米国では2023年に生成AIに関する

政策レポートが公表された。

生成AIによって生徒の能力や性質に

合わせた教育が可能になるメリット

を挙げつつ、

「常に教育者を中心とする必要が

  ある」

と指摘。

AIが教師にとって代わるものでは

ないとの見方を示している。

その上で教育に特化したガイド

ラインの策定を提言している。

 

英国教育省は、2023年に生成AI

に関する声明を発表。

「生成AIを扱うには知識が必要」

として、生徒に生成AIを活用する

スキルを身に付けさせる重要性に

言及した。

 

また、子どもが生成AIを通じて

不適切なコンテンツにアクセス

したり、作成したりできない

ように学校側が配慮する必要性

も指摘している。

 

人による質の担保必要

生成AIは学習において非常に効率の

良いツールになり得る。

ただ、人は怠惰な側面があるので、

AIを使って楽をしようとして自分

の頭で考えなくなる人も出てくる、

というリスクがある。

これはAIに限らずインターネット

やスマートフォンの発達でも同じ

ことが起きていた。

 

つまり、重要なのは上手く使える

かどうかだ。

 

教育現場で生成AIの活用が広がれば、

すべての人たちが等しく教育を受け

られる。

各生徒に合わせてマンツーマンで指導

することは、人員の問題から教師には

不可能だが、AIなら可能だ。

ただし、回答の正確性が100%では

ないことに留意しなければならない。

どういう使いかたをすると失敗して

しまうのかを学ぶことも重要だ。

 

また、何でもAIが回答してしまう

「教えすぎ」の問題に注意しない

といけない。

子どもが自分で答えにたどり着ける

一歩手前まで教えるという調整が

必要になる。

 

生成AIは、教師の負担を減らす

ために採点や資料作りに活用する

のには良いが、人がその仕組みに

携わって質を担保する必要が大いに

ある。

 

深井ITゼミナール

 

AIによる大失業時代が目前に迫る!-AI人材となり生き残る-

大量失業時代の到来が目前に迫っている

chatGPTなどの生成AIがもたらす深刻な問題は

「大量失業時代の到来が目前に迫っている」

ということである。

 

オックスフォード大学の研究によると、AIの

導入により9割以上の確率でなくなると考えら

れる仕事がある。

 

また、野村総合研究所の2015年のレポートでは、

10年から20年後には日本の労働人口の約49%が

AIに代替可能になるという結果が出ている。

 

生成AIは人間から仕事を奪う悪魔

アメリカでは2023年から、テック企業・

金融・メディア業界でAIの活用を理由に

した解雇が始まり、生成AIによる失業が

既に顕在化していることから、

「生成AIは人間から仕事を奪う悪魔」

と捉えられる場合が多々ある。

 

アメリカではホワイトカラーが失業する

新たな時代に入ったのかもしれない。

 

一方、日本では生成AIによる失業に対する

危機感が、あまり感じられない。

その理由は、日本は労働市場改革が進展して

いないため、正社員の解雇が実質不可能と

なる。

「正社員は会社に守られている」

という認識なのであろう。

 

しかし、失業の問題は正社員も含めて、

いずれ日本でも現実味が帯びてくるので

はないか、と懸念されている。

その根拠は、例え正社員であっても、

永久に同じ職場に在籍できないので

ある。

 

役職待遇の人でも50歳代の後半で役職

定年となり、給与が大幅に減少する。

 

それ故、退職勧奨のような形で職場を

去る人が出てきていることが現実である。

 

日本の場合は、さらに大きな問題がある。

それは団塊ジュニア世代(1971年から74年

生まれで、2024年時点で50から53歳)があと

数年で50歳代後半になることだ。

 

AI人材になって生き残るしかない

AIによる大失業時代を乗り切るためには、

「AI人材となって生き残るしかない」

と言われている。

 

そのためには、

Pythonをはじめとしたプログラミング

言語、

AI(人工知能)、

機械学習、

深層学習、

自動化、

AI関連の数学力・英語力、

 

一般的なIT知識と専門知識を含むスキル、

等が必要不可欠である。

 

この先、ますますAIによる仕事上の自動化

が進む中、上記のようなAI関連のスキルを

持たない人は就職活動で不利、いや、むしろ

就職不可能になるのは自明の理である。 

 

深井ITゼミナール

 

これからの時代はAIエンジニアが主流！

プログラミングは文系？それとも理系？

プログラムは文法を使うので文系。

 

文系分野の多様な視点や柔軟性は

大きな強み。

 

ゲームでは、3次元があるので数学Ⅲ

や物理の知識が必要。

 

理系の情報系学科が多いが、実務的な

プログラミング技術のスタートは就職

後が多い。

 

AIエンジニアに必要な数学

AIのロジックを支える数理科学分野として、

具体的には

・機械学習

・深層学習

がある。

これらを学ぶために必要となる数学が以下に

記載した分野となる。

 

＜機械学習に必要な数学知識＞

①微分積分

②行列ベクトル

③確率・統計

④指数対数

⑤偏微分・合成関数の微分

 

＜深層学習に必要な数学知識＞

①線形代数の基礎

②数理統計学

③ベイズ推論

④集合位相

 

AIのために数学は必須

AIは成長産業であり、大きなチャンス

であることは間違いないが、一方で、

今、発表されている技術・製品・サー

ビスの9割以上が10年後には跡形なく

消える。

 

しかし、数学の知識は決して陳腐化しない。

個人にとって数学はAI以上の投資効果がある。

 

社会人の数学の学び直し

多忙な社会人が数学を学び直すのは簡単

ではない。

 

当ゼミナールでは数学だけ鍛えたいと

いう方から、AIのための数学を含めて、

プログラミング言語、

AI理論、

など

AIエンジニアに必要な基礎知識を

トータルに学びたいという方まで、

双方向オンライン授業による完全

個別指導(授業はオーダーメイド制)

を徹底的に行っている。

 

AIエンジニアに数学が必要な理由

AIの仕組みを理解して使うため、集めた

データを解析したり大量の計算を行ったり、

予測モデルを作ったりと、AIエンジニアの

業務には数学の知識

は不可欠である。

ただし、あまり難しくないシステム開発

(例えば、webエンジニア・システムエン

ジニア)の場合、Pythonのライブラリーを

使うことで、数学の知識がなくても業務に

携わることは可能。

 

AIエンジニアに必要な数学以外のスキル

プログラミングスキル

AI開発には欠かせないスキルで、

機械学習の活用、人工知能の修正

などで必要。

論理的思考力

物事を順序立てて考える力のことで、

「AIを使ったシステム開発」

「データ分析」

には必要不可欠である。

英語力

AIの新しい情報は英語で発信されることが

多く、エラーの解決方法も英語で書かれた

情報であるため。

 

深井ITゼミナール

 

オンライン授業に特化 (深井ITゼミナール)

オンライン授業とは？

教室に通わなくても授業を受けられるオンライン授業は、

新型コロナウイルスの感染拡大の影響もあって多くの方か

ら注目されています。遠隔授業はコロナ禍における需要は

もちろん、家に居ながらにしてあらゆる地域の高度な授業

が受けられるのも大きなメリットです。

オンライン授業とはどのようなものか？

オンライン授業とは、パソコンやスマートフォン、タブレット

等のデバイスを利用し、インターネットを通じて行われる授業

のことです。当ゼミナールでは、グーグルミートというオンラ

インツールを用いて、対面授業と同等の双方向性の授業が受け

られます。

講師と生徒がリアルタイムに繋がることができるため、その場

で質問ができ疑問点も解消しやすいでしょう。教室で授業を行っ

ているような臨場感を体験できる為、教師や生徒にとって、集中

力を持続しやすいことが特徴です。

オンライン授業のメリット

通う時間と費用を節約できる

オンライン授業は対面授業と違い、教室に通う為の移動

時間がかかりません。移動時間がなくなる分、学習時間

を増やすことができるほか、教室に通う移動費の削減に

も繋がります。

また、保護者の方にとっても、教室に送り迎えする労力

や時間をなくせるのがメリットです。

住んでいる場所を問わず、質の高い授業を受けられる

オンライン授業なら、住んでいる場所を問わず、質の高い

授業を受けられる点もメリットです。対面授業の場合、質

の良い授業を行う講師や予備校は都心部に集中しがちなこ

とから、地域ごとで受けられる授業の質に偏りがありました。

しかし、オンライン授業なら居住地を問わず時間的な制約も

ないため、受けられる授業が大幅に広がります。

安全に受講できる

特に受験生にとっては、オンライン授業で感染症のリスク

を減らせるのも重要なメリットです。コロナ禍の影響は

もちろん、インフルエンザを始めとした冬に猛威を振る

う感染症は、受験生にとっての大きな障害です。感染す

るタイミングによっては受験の命取りとなる可能性も

あるでしょう。しかし、オンライン授業であれば移動

もなく自宅で受けられるので、感染症リスクを極力回

避することができます。

保護者の方の目が届く

お子さまの学習の様子や進み具合を確認したい保護者

の方にとってもメリットがあります。自宅で受けるオ

ンライン授業なら、保護者の方の近くでお子さまが授

業を受けるので、授業中にきちんと勉強しているのか

という不安も解消されます。更に保護者の方の監視が

ある分お子さまも勉強をおろそかに出来ない為、

授業に集中しやすくなるでしょう。

双方向オンライン授業(完全個別)でプログラミング指導

当ゼミナールでは、マンツーマンスタイルのオン

ライン授業のプログラミング指導に特化しています。

双方向性なので、プログラミングコードなど分から

ない事や疑問点を直接、その場で質問することが

出来るのが特徴です。

対面授業と同じような感じで、生徒さんの学力に

合わせて丁寧に授業を進めていくので、生徒さんの

モチベーションアップとやる気に繋がります。

全国各地からオンライン授業が受けれる

当ゼミナールでは、北は北海道、岩手県から南は

宮城県、鹿児島県など全国各地から毎年、多くの

生徒さんが受講されています。オンラインのマン

ツーマン指導で基礎から徹底的に懇切丁寧にその

方の学習レベルに応じた指導を行っています。

また、小さなお子様がいらっしゃる家庭の方でも

自宅にて安心して、オンライン授業が受けられる

のが、当ゼミナールの特徴です。

 

※深井ITゼミナールの入会・予約及びお問い合わせは

深井ITゼミナールのホームページの

お問い合わせフォームから入り、必要事項を

入力して頂き、送信をして下さい。

◎お問い合わせ後3日経過し当ゼミナール

からの連絡がない場合は、迷惑メールのフォルダ内に

存在している恐れがあるので、ご確認と迷惑メールの

フィルターの解除をお願い致します。

＜ホームページはこちら　↓　↓　＞

 

深井ITゼミナール