人工知能を使いこなす上で必要な能力

人工知能を使いこなす上で 必要な能力 公立小松大学 藤田 一寿 このスライドでは、殆どの場合、人工知能は対話型人工知能のことを指します。 Ver.20241218

人工知能により仕事がなくな る

超簡単な人工知能の実力の現状 • • • • • • • 人と会話ができます。 文章作成は得意です。 英語も日本語もできます。 プログラミングもできます。 絵も得意です。 曲も作れます。 ゲームは人より得意です。 もう、人を雇う必要はないのでは？

人工知能により仕事がなくなる 詳しくない人は対話型人工知能と思っておく • 米国の労働者の約80％が、大規模言語モデル（LLM）の導入により少なくとも 10％の業務に影響を受ける可能性がある。 • 更に、約19％の労働者は少なくとも50％の業務に影響を受ける可能性がある。 • 影響はすべての賃金水準に及び、特に高所得の職種ほどLLMの機能やLLMを搭 載したソフトウェアに触れる機会が多くなる可能性がある。 お仕事手伝います。 人の代わりに仕事をします。 LLM：Large Language Model、大規模言語モデル (Eloundou et al., 2023, GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models)

現状とこれから • 人工知能による自動化（コンピュータによる自動化）が可能な仕事は無くなる。 • 特にホワイトカラー・頭脳労働からなくなる。 • 頭脳労働では、自動化した結果を評価できる能力のある者だけが人工知能を活用し 生き残り、そうでないものは人工知能を活用できず淘汰されるかもしれない。 • 誰でも人工知能を使えるようになった。 • 原理を知らなくても良い。 • 人工知能が人の仕事を奪うだけではなく、人工知能を使いこなす人が人工知能 を使わない人の仕事を奪う。

人工知能時代に生き残るには • 人工知能を使いこなす技術の教育が重要になる。 • 基礎学力 • プロンプトエンジニアリング • 人工知能の特性の理解 • 人工知能時代に生き残るには • 人工知能を使いこなす。 • 人工知能を使いこなすためのスキルを身につける。 • 人工知能の間違いを正せるだけの能力を身につける。 • 人工知能が出来ないこと・苦手なことをする。 • 今現在、人工知能やロボットが出来ない仕事は人工知能に置き換わりにくい。 • 医療、介護、土木・建築（ロボットの導入を試みているが、人に頼る部分が多い）、美容など • 逆に言えば、今ロボット・人工知能が入っている領域は、今後ますますロボット・人工知能が導入され ていく。

NVIDIAのCEO曰く • NVIDAのフアンＣＥＯは2023年5月27日のスピーチで • 「ＡＩは企業の状況を一変させ、ありとあらゆる仕事を変えていくだろう」 • 「ＡＩに仕事を奪われると心配する人もいるが、ＡＩに精通した人に仕事を奪 われることになるのではないか」 • 「あなた方はこれから何を生み出すか。それが何であれ、われわれがそうだった ように、それを追いかけて走るべきだ。歩くのではなく、走りなさい」 • と言った。 NVIDIA GPUを設計販売する企業。GPUを汎用計算に使うGPGPUの開発ソフトを提供し、GPUで高速 計算を実現。人工知能でもGPGPUが有効なためNVDIAのGPUは人工知能にとって必須部品と なっている。 (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-gtc2020-keynote-with-ceo-jensen-huang-set-for-may-14) （ https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-05-28/nvidia-ceo-says-those-without-ai-expertise-will-be-left-behind ,日本語版：https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2023-05-29/RVDZV6T0AFB401）

• https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2023-05-29/RVDZV6T0AFB401

人工知能を使う上での心配

人工知能は役に立たない？ • 人工知能に質問してもロクな回答が得られない。 • 人工知能は空気を読めないので、いい加減な質問をしても意図通りの回答をして くれない。 • 質問次第で解決が可能 丁寧で細かな指示をお 願いします。 • 聞きたいことを正確に言語化する。 • 人工知能が理解できる分かりやすい文章を書く。 • 人工知能が的確に答えられるように、細かな指示をする必要がある。 • 人工知能は文脈を理解できるので、質問をやり取りすると良い回答を得ることが できる可能性がある。

人工知能は嘘つきで信用できない？ • 人工知能は間違えることがある。 • 人工知能は人と同じで入力に応じて記憶から出力を作り出しているので、人と同 じように間違いを犯すし勘違いもする。 • 間違いを出力するから信用できない？ • 人工知能は人と同じように間違って覚えているかもしれないし、自分の知識を利 用して適当に答えるかもしれない。 • 人工知能は人と同じと考え、必ず正しい回答をするという前提をしない。 • 人工知能を活用するためには、人工知能は人と同じように間違うものだと考え、 ミスをすることを前提とした仕組みを考える必要がある。 勘違いや間違 いは人間誰し もある。 人と同じように 間違えます。

人工知能の嘘に対する対策 • 「人工知能は必ず正しい回答をする」という前提をしない。 • 人工知能の間違いにきづけるように、勉強を疎かにせず基礎知識を習得する。 • 人工知能の出力からおかしな点を見つける力を身につける。 • クリティカルシンキングが重要となる。 • おかしいと思ったときは他の手段で調べる。 • 人工知能が不得意な分野では使わない。もしくは、話半分以下に信用し参考意 見として捉える。 • 得意分野：情報系 • 不得意分野：人文系 • 人工知能を活用するときは、人工知能は人と同じように間違えるものだと考え、 ミスをすることを前提としたシステムを考える必要がある。

人工知能には個性がある

なぜ人工知能に個性があるのか？ 我々人間も、これまでの経験（訓練データ）と学校や 家庭などの教育（アライメント）により脳内モデルが 作られ、生物としての体の特性によりその思考が制限 される。 人工知能は訓練データ、アラ イメント、人工ニューラルネ ットワークとその実装方法に より個性を持つ。 人工知能は学習のために 訓練データを使う。 訓練データ 人工ニューラルネットワーク 人工知能の脳となる人工ニューラルネ ットワークの出力は実装（プログラム コードや動かすハード）、ネットワー クの構造、ハイパパラメタで変わる。 アライメント 人工知能に人間の好みにあう回答をさせるため アライメントを行う。 人工知能

なぜ人工知能に個性があるのか？ • 習得的要素 • 学習データ • 人工知能は学習データから学ぶため、その学習データの特性を反映する。 • アライメント • 人工知能を人の好みや都合に合うように学習する必要はある。しかし、アライメントを実行した 人の好みに合うため、その人の特性に人工知能がよってしまう。 • 生得的要素 • アーキテクチャ（構造） • 人工知能の能力はそれ自体のアーキテクチャ（構造）に依存する。構造が変われば人工知能の能 力も特性も変わってくる。 • 実装 • 同じアーキテクチャでも、実装が異なれば特性も変わる可能性がある。例えば、人工知能は情報 をすべて数値で処理するが、その数値の精度が変われば人工知能の応答も変わってくる。 人工知能は人と同じように個性があると思うべき。人工知能もアーキテクチャや周囲の環境に大きく影響を受ける。

感情誘導 • 計算精神医学の立場からGPTを分析(Coda-Forno et al. Inducing anxiety in large language models increases exploration and bias, 2023) • 感情誘導は探索的意思決定を測定する認知課題におけるGPT-3.5の行動に影響を与 えるだけでなく、人種差別や能力主義などの偏見を測定する既成の課題における 行動にも影響を与えることがわかった。重要なのはGPT-3.5が不安を煽るような文 章を促したときに、バイアスが強く増加することである。

対話型人工知能の持つイデオロギー • 対話型人工知能は異なるイデオロギー傾向を示す。 • BERTはGPTより保守的（権威主義的）である。 • イデオロギーの違いは学習データによる。 • 現代のウェブテキストは古い書籍よりリベラルな傾向がある。これを反映しているかもし れない。 • 人間のフィードバック（アライメント）の影響もあるかもしれない。 • 対話型人工知能は社会的な問題により強いバイアスを示す。 • ソーシャルメディア上での議論が経済的問題より社会的問題のほうが多いなどが影響する と考えられる。 (Feng et al., 2023, From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks: Tracking the Trails of Political Biases Leading to Unfair NLP Models)

人工知能は公平中立ではない • 人工知能の回答は学習データに依存する。 • 学習データに思想的偏りがあれば人工知能の回答も偏る。 • アライメントにより人工知能の回答を人の好みに合うよう調整が行われる。 • 調整する側に思想的偏りがあれば、当然人工知能も偏る。 • つまり、人工知能は公平中立になることは出来ない！！ 人間と同じように、私の知識、考 え方、性格は、生まれ育った環境 で変わります。

公平性に対する対策 • 人工知能も人と同じく公平中立ではないので、複数の人工知能を使用し、思想 的偏りを減らす。 • 人が行う医療でもセカンドオピニオンが重要なのだから、人工知能でも複数の人 工知能を活用する。 • 人工知能の回答を自ら吟味するだけではなく、回答に対する他の人の意見も聞 く。

人工知能は全知全能ではない 人工知能は全知全能の神である。間 違えることなく、万能である。偏見 もなく人類を公平に見ることが出来 る。 人工知能は良く物を知っていて、嫌な顔せず、いつで も相談に乗ってくれる人である。間違えもするし勘違 いもする。得意分野もあれば苦手な分野もある。生ま れや育ちによる偏見も持っている。

人工知能の使いこなしで大切なこと • 人工知能が理解できる文章を書くために、文章力と言語化能力を身につける。 • 人工知能の出力をある程度理解・判断できる基礎学力を身につける。 • 人工知能の出力の論理的な間違いがあるかどうか判断できる論理的思考力を身 につける。 • 人工知能の間違いを見抜くために1次ソースを当たり、また、複数の情報源か ら情報を得る。 • これは人が書いた本、記事と同じ対応。 人も勉強を怠ら ないように！！ • 複数の人工知能を使う。 • 複数の人工知能を使うことで、間違いや思想の偏りを減らせる。 • 人が行う医療でもセカンドオピニオンが重要なのだから、人工知能でもセカンド オピニオンを活用すると思えば良い。 エヴァンゲリオンの3つのシステムの合議制をとるMagiは合理的と言える。 複数の対話型人工知能を使うことは、アンサンブル学習のようなものだろう か。単純に三人集まれば文殊の知恵か。

人工知能を使いこなす上で必 要な能力

人工知能の使いこなし • 人工知能を使いこなすとはどういうことか？ • 人工知能に的確な回答が貰える。 • 的確な回答でないと使えない。 • 人工知能に的確な回答をさせるための質問を考える必要がある。 • 人工知能の回答を評価できる。 • 人工知能は勘違いや間違いを犯すため、回答を評価しなければならない。 • 人工知能を使い学習ができる。 • 人工知能は24時間質問や議論ができる相手である。 • 人工知能と共同作業ができる。 • 人工知能の回答をそのまま使えるわけではない。回答を使いこなす必要がある。 • 人工知能を活用する場面を考えなければならない。 • 人工知能の応用を考えることができる。 • 人工知能の特性や機能を知り、人工知能に任せられる作業を選定する必要がある。

人工知能を使いこなすための3技能 • 人工知能を使いこなすためには次の3技能が必要になる。 • 人工知能に適切に指示を出せる。 • 人工知能の回答を評価できる。 • 人工知能の回答を活用・応用できる。 • 分かりやすい指示でお願いします。 • 勘違いや間違いがあるので指摘してく ださい。 • 協力して問題解決しましょう。

人工知能に適切に指示を出せる • 人工知能に指示を与えるために、問題を適切に言語化できる。 • 人工知能に指示を理解させるために、分かりやすい文章が書ける。 • 人工知能が勘違いをし間違った出力をさせないために、必要な情報を十分含ん だ誤解が生じにくい文章が書ける。 • 人工知能に命令するために必要な用語を知っている。 • 人工知能の回答に対し、的確に返答をし、より良い回答を得ることができる。 良くわからない指示では、働 けません。

人工知能の回答を評価できる • 人工知能の回答が正しいかどうか判断できる基礎知識を習得している。 • 人工知能の回答が正しいかどうか判断するための情報検索ができる。 • 人工知能の回答が正しいかどうか判断するために、文章の論理破綻を見抜ける 論理的思考を身につける。 • 人工知能の回答を鵜呑みにせず、多面的に検討する力を身に付ける（クリティ カル・シンキングを身に付ける）。 人と同じように間違えます。 信用しないでください。

人工知能を活用・応用できる どのような作業をす ればよいですか。 • 人工知能の活用目的を明確にできる。 • ただ「人工知能を使いたい」というだけでは活用できない。 • 例えば、飲食店での人工知能・ロボットの導入を考えた場合、その導入目的を「 人手のかかる作業を減らしたい」、「廃棄が出ないよう仕入れを的確に行いたい 」のように明確化すれば、配膳ロボットの導入や需要予測といった人工知能・ロ ボットの活用方法が生まれるだろう。 • 人工知能に役割を的確に与えられる。 • どの作業を人工知能にやってもらうか明確にする。 • 例えば、就職活動のエントリーシート作成を人工知能に手伝ってもらいたいとい うだけでは、人工知能は活用できない。エントリーシート作成工程においてどの 工程が人工知能に向いているか判断しなければならない。エントリーシート作成な ら文字数の調整や文章の校正などで使えるだろう。

人工知能の3技能をどう育成すべきか • 人工知能に指示を与えるための文章力・言語化能力の習得 • 日々のレポート課題 既存の大学教育で身につく • 自分の専門分野に関する基礎知識の習得 • 座学を軽視しない。 • 人工知能の使用方法の習得 • 対話型人工知能の使用体験 • プロンプトエンジニアリングの実習 • 人工知能の特徴に関する知見の習得 • アーキテクチャや学習データの違いで人工知能の特性（個性）が変わる。 • 例：ChatGPTとどのような会話すればChatGPTが暴言を吐くようになるか。人工知能はどのよ うな政治的思想を持っているか。どのような画像を間違えやすいか。 • 人工知能の活用・応用能力の育成 • 人工知能を使ったグループワークなどを実践 • 人工知能を使ったビジネスモデルやサービスの提案の実習

人工知能技術者の教育

エンジニアにとっては良い時代 • 画像認識、音声認識、言語処理など様々な分野で人工知能技術が実用的になった 。 • さらに、それらの技術はモジュール化され、中身が分からなくても、高性能なも のが無料で使える。 • 人工知能技術を組み合わせて新しい人工知能技術や人工知能サービスをいくらで も考えられる夢のような時代になっている。 • 実装で分からない事があっても、人工知能がコードを教えてくれる。 • 人工知能にコーディングをある程度任せられる時代になっている。 • 任せられないにしても、少なくとも人工知能がヒントをくれる。 • 人工知能アプリ・サービスに関わらず、アプリ・サービス開発の実装にかかるコス トが大幅に減少し、アイデアとやる気があれば素早く動くものができるようになっ てきている（安定運用できるとは言っていない）。 • 0->1の思考が重要になる。

人工知能時代のエンジニアを育成するためには教育はどうすべきか • 対話型人工知能の使用方法の習得 エンジニアでなくてもある程度習得する 必要があるかもしれない。 • 対話型人工知能の使用体験 • プロンプトエンジニアリングの実習 • 対話型人工知能を活用したプログラミングや資料作成の実習 • 人工知能の特徴に関する知見の習得 • 人工知能の手法やアーキテクチャの知見を習得 • 人工知能の個性に関する知見の習得 • アーキテクチャや学習データの違いで人工知能の特性（個性）が変わる。 • 例：ChatGPTとどのような会話すればChatGPTが暴言を吐くようになるか。人工知能はどのような政治的 思想を持っているか。どのような画像を間違えやすいか。 • 人工知能を活用したアプリの実装の習得 • 人工知能開発のためのプログラミングの実習 • 簡単な人工知能を使ったアプリ開発の実習 • 実装経験を積むことで、次の実装のスピードを上げる。 • アプリ・サービスの発案から実装までを体験する実習 • 0->1の経験をする。 0->1が向いていなければ、他の分野で活躍できるエンジニアを目指せる。

人工知能と教育

教育で人工知能を使う場合に、よくある心配 • 人工知能は間違えるから心配だ。 • 人工知能より先生、親、自分のほうが間違えないと言えるだろうか。当然だが、人 も間違えるし勘違いもする。 • 人工知能も人も間違えることを前提で付き合うことが大事だろう。 • 人工知能を使うと考えなくなる。 • 人工知能を活用するには、人工知能に適切な問をしなければならず、さらに人工知 能の出力結果を吟味する必要があるため、これまで以上に基礎学力と思考力が必要 となる。 • 人工知能を教育を妨げるものと考えるのではなく、電卓やスマホのように技術 革新により使えるツールが増えたと考えるべき。 • 人工知能は24時間いつでもどこでも付き合ってくれるパートナーと思ったほうが良 い。

対話型人工知能との議論が学びを促進する • 対話型人工知能と議論する。 • 人工知能との会話を通して理解が深まる。 • 人工知能との会話を通して新しい視点・発想が出てくる。 • 人工知能は間違えることがあるが、調べながらを会話すれば問題ない。 • 人工知能の間違いに気付くために必要な基礎知識を習得することになる。 • 間違いに気付くために、会話を無批判に受け入れず、会話を多面的に検討しより 深く理解する力が身につく（クリティカル・シンキングが身につく）。 • 人工知能に間違いを指摘することも学びにつながる。 • 人工知能が正しい場合でも、自分がどこをどう間違っていたか分かる。

人工知能は学習の良きパートナー • 人工知能は24時間嫌な顔せず相手をしてくれる良きパートナー • 人工知能は、いつでも対応してくれる。 • 人工知能は、どんな質問をしても嫌な顔をしない。 • 人工知能は、どんな質問をしても馬鹿にしない。 • 人工知能は、機械相手だから、どんな簡単な内容でも気楽に質問できる。 • 人工知能は、何度も同じ質問をしても怒らない。 • 人工知能は、間違いを指摘しても怒らない。 • 人工知能は、褒めてくれる。 • • • • 24時間いつでも、どのような話でも話してください。 どんな簡単な質問でも馬鹿しません。真面目に答えます。 間違いを指摘されても怒りません。 積極的に褒めます。

ChatGPT先生に掛け算の教育について聞いてみる これだけ答えられる人工知能を活用しない手はないのでは？

教育で活用が広がる • 文科省が中高英語に対話型人工知能を導入 • (https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUE080DS0Y3A700C2000000/, 2023 年7月25日) • 高校および大学生の85％、学齢期の子を持つ親の96％が、「人間の家庭教師よ りChatGPTのほうが優れている」と回答した。 • (ChatGPTを家庭教師にした子の成績｢驚きの結果｣, https://toyokeizai.net/articles/-/684319, 2023年7月９日) • 米国の学生、人間の家庭教師よりもChatGPTで勉強したいことが明らかに • (https://thebridge.jp/2023/06/chatgpt-takes-center-stage-students-ditchtutors-in-favor-of-ai-powered-learning, 2023年6月6日) • 小学校での様々な取り組み • (https://kyoiku.sho.jp/special/235786/)

OpenAIによる教育での活用事例の紹介 • ロールプレイングによる挑戦的な会話 • 自分の議論の弱点を指摘してくれるディベートの相手、就職の面接をしてくれる採用担当者、 特定の方法でフィードバックをくれる新しい上司など特定の人物の代役としてChatGPT を使用 する。 • 会話の中で情報を探求することは、ニュアンスや新しい視点を加えて教材を理解する助けにな る。 • カリキュラム教材からクイズ、テスト、授業計画を作成する • クイズ、試験、授業計画を作成する際のアシスタントとして ChatGPT を使用する。 • 非英語話者の摩擦を減らす • 翻訳支援や英作文の上達、会話の練習のためにChatGPTを使用する。 • クリティカルシンキングについて生徒に教える • AI ツールの使用を教えることは、責任を持ってインターネットを使用する方法に例えられる。 • ChatGPTが提供する答えが常に信頼でき正確であるとは限らないことを念頭に置き、その答え を信頼すべきかどうかを批判的に考え、その後、他の一次リソースで情報を確認するよう学生 にアドバイスする。 • この教育のゴールは、「独自の批判的思考、問題解決、創造性のスキルに常に取り組むことの この文に限らず個人的に意訳している。1次ソースを読もう。 重要性を理解」である。 https://openai.com/blog/teaching-with-ai

• https://openai.com/blog/teaching-with-ai

まとめ

まとめ • 人工知能によって確実に仕事は減る。 • 人工知能を使用していない人は今すぐに使用しはじめ、活用方法を考える。 • 人工知能を活用するには文章力と基礎学力が必要である。 • 現在、人工知能は力（学力）があるものがより力（学力）をつけるための道具 である。 人工知能に質問する。 インターネットの教 材を使い学習する。 人工知能の回答から学ぶ。

まとめ 人工知能と学び、己の能力を向上させる 人間になるのか？ 人工知能の出力をコピーするだけで、自分の能 力を高める学習を放棄した人間になるのか？ あなたは、どっちを選ぶ？

学生のための活用例 • レポートの題材のアイデア出し（ブレインストーミング）に使う。 • レポートの文章のブラッシュアップに使う。 • 理工系科目、特にプログラミングの分からないところを聞く、または議論する。 • 英会話の相手として使う。 • 英作文の修正や改善点の発見のために使う。 • 就職面接の相手として使う。 • 就職面接の質問例を提示させる。 • エントリーシートの文章のブラッシュアップに使う。 • エントリーシートの文章の短縮のために使う。

普段からこのように使いたい • ChatGPTと議論したりブレインストーミングするといった知恵の壁打ちみたい なことをしている(https://www.youtube.com/watch?v=k7BZXDwwP10&t=2081s)。 • ChatGPTに「あなたがの天才的科学者A 、 B 、 Cだとしたら、この問題をど う解決するか、眼の前でディベートしてほしい」と頼む。部下と議論するより 面白い (https://www.youtube.com/watch?v=jqtx8WAbDNk)。

とは言ったものの いずれ、人工知能が人類を超える知能を 持ち、人類は人工知能の後をついていく ことになるのでは？