0:10 皆さん、こんにちは。え、情報科学家の 木下優馬です。本日はAIと競争する未来 、生成系AIがもたらす可能性とリスクと いうタイトルで、え、講議をしたいと思い ます。よろしくお願いします 。 まず簡単に、え、自己紹介をしたいと思い ます。名前は木下優馬です。所属は、え、 東海大学情報学部の情報科学家で、え、 講使をしております。え、それと同時に、 え、東京都立大学、システムデザイン学部 情報科学家でも、え、特認準教授を務めて おります 。私の専門分野は、え、新層学習及び、え
0:59 、信号処理に基づく映像と音の情報処理 です。ま、この真層学習という技術が現在 の、え、生成系AIの鍵となっていると いうことで、え、私の専門と、え、生成系 AIは、え、ある意味に近い分野になって います。ということで今回は皆さんに、え 、社会に大きな影響を与えている生成形 AIについてお話できればと思っています 。初めに、え、生成系AIの衝撃という ことで皆さんも、え、生成形について聞い
1:46 たことある人、え、使ったことある人が 多くいるんじゃないかと思います。 え、いつからこの生成経営AIが社会に 広まったかというと、え、2022年です ね、え、成合が広く社会に公開されて、え 、誰でも使えるようになりました。その 結果、え、世界に大きな衝撃を与えて、え 、大きな変化を起こしています 。具体的には、え、2022年の8月に、 え、画像生成AIステーブル ディフュージョンが、え、公開されます 。その結果、え、誰でも簡単にイラストの ような画像であったり、写真のような画像
2:33 を作ることができるようになりました 。これ以来1年間で、え、120億枚以上 の画像が生成されたという風に言われてい ます 。また2022年11月には対話型AI chatGPTが登場します 。チャATGPTはずか2 ヶ月で月刊ユーザーが1億人を超えると いう、え 、これまでの歴史上最速の記録を残してい ます。ま、皆さんが使っている他の サービス、TikTokとか Instagram、Facebook、
3:19 Twitter、ま、Xですね。その他 様々なインターネット上のサービスよりも このチャATGPTは、え、最も早く月刊 のユーザー数が1億人を超えたということ で、ものすごい勢いで世界中に広まった サービスです 。ま、チャATGPTを使うことで、え 、ま、AIとチャット形式で、え、対話を することができます 。日常会話のような会話をすることもでき ますし、え、指示を与えるとチャAT GPTはその指示に従った回答を返す、ま 、そういった動作をすることができて、え 、日常の様々な用途に使うことができます
4:06 。このように、え、社会に急速に広がった 生ですが 、これらに対する大きな期待と懸念が 生まれています。例えば、え、チャATを 使うと、え、誰しも、え、高度な知能って いうのを使うことができて、え、知性の 有劣がなくなって、 え、この世界中の誰もが優秀になるんじゃ ないか。ま、そういった期待があります 。一方で、え、生成経が、え、あまりにも 優秀すぎるので、え、人間の仕事が
4:52 なくなってしまうんじゃないか、例えば イラストレーターみたいな仕事がなくなっ てしまうんじゃないかとか、え、翻訳の ような仕事はなくなってしまうんじゃない か。ま、これ以上AIが進化したら、え、 他にも様々な仕事がなくなってしまうん じゃないかいうような懸念もあります。 ま、そこでちょっと関連した話題というか 、え、AIが 大きく影響を与えた分野というか業界が 過去にあったよという話もしておきたいと 思います。 え、将棋会ですね。え、2013年3月
5:41 将棋AIが公式の場で初めて現役プロキ士 に勝利します。これが、え、その時の、ま 、試合後というか対局後に、え、 その当時対局した佐藤余談と、え、その 関係者将棋連盟側 の関係者と、え、AIを作成し た、え、側の関係 者で会見した時の写真がこちらになります 。で、えっと、 将棋においてAIが、え 、人間に勝つ、ま、プロ士に勝つっていう のは、え、2000年代頃は全然信じられ
6:30 ていなかった。ま、将棋のプロ騎士から すると、え 、AIがプロ騎士、人間のプロキ士に勝つ なんてありえないというようなと言われて いたのが2000年代で、え、それから わずか10年ほどで、え、プロ記を破って しまったということで将棋会には ものすごい思想感がたどいま、 漂っ将棋終わっちゃうんじゃないかという ような空気があったわけですね 。なので、えっと、現在の生成系AIに よる、え、懸念があるような状況と全く 同じような状況が、え、過去将棋会にあり
7:15 ました。で、そういった、え、将棋の分野 なんですけれども、2025年にどうなっ たかと言うと、え、今将棋会はAIと うまく共存しています 。例えば、え、今の将棋会におけるトップ プロ、え、タイトルを7つ所持している 藤井蒼太7巻を始め、多くの騎士たちが、 え、AIを活用して将棋の勉強をしてい ます 。9時7巻は、ま、ものすごいハイ スペックのデスクトップパソコンをもう、 え、持っていて、え、それにAIのソフト を入れて日々将棋の練習をしているという
8:02 風に言います 。ということで、え、まずAIの力によっ て、え、人間の力がもう とても成長しているということで 、AIが人間の成長にものすごく役に立っ ているという例があります。また将棋と いうコンテンツ自体にもなんですけれども 、ま、テレビで放送したりする時に、え、 将棋の形成ですね。どちらが勝っているの か負けているのかいうような形成がAIに よっても数値化されて画面に表示されて いるのが普通になりました 。そうすると、え、将棋が分からないよう
8:51 な素人でもですね、今どっちが勝ってるん だ?どっちが負けていて、どっちが辛い? どっちが勝ちそうなのかっていうことが もうその数値を見れば分かるので、え、 素人でも将棋感染を楽しめるようになり ました。その結果、え、自分は将棋させ ないけど将棋感染をするよというような人 たちも増えたという風に聞きます。 ま、この例は、え、AIいうのはうまく 共存することができれば、え、我々人間の 役にものすごく立つし、え、AI 、ま、成長、私たちの成長に役立つとのみ
9:40 ならず、ま、その分野全体を盛り上げる ためにも、え、使うことができるという ことですね。 そして、え、この講義の目的と内容をここ でお話ししたいと思います。え、この講義 の目標は、え、生成系AIの基本と様々な 分野における可能性を理解することです。 として、ま、将棋会のように、え、生成経 と共存する未来のために、え、準備をする というのをこの講義の目標としています
10:25 。ま、本講義の、え、内容としてはまず AIの歴史について、え、簡単にお話しし ます。その後、え、生成 経つお話しして、え、具体的に、え、ま、 チャATGPTの使い方を簡単にご紹介し ます 。そして、え、生成経用方法を説明した後 、その注意点ですね、落とし穴といった ところをご紹介します。そして最後に、え 、今後の未来にへの展望をご紹介して、え 、終わりにしようと思います
11:20 。それではAIの歴史について見ていき ましょう 。まずそもそもAIって何という話なん ですけども、AIは、え、人工知能 アーティフィシャルインテリジェンスの 頭文字を取った略勝になります。 え、人口知能は、え、人口的に作った知的 な振舞いをするシステムであるという風に 定義することができますが、え、そもそも 知能や知的といった言葉の定義が曖昧で あり、え、人口知能についても、え、明確 な定義はないというのが現状です
12:05 。AIの技術発展の歴史を見ていきたいと 思います。え、この画像は、え、日本 、え、日本じゃないですね。国立研究開発 法人科学技術進興機構研究開発戦略 センターより引用した画像になりますが、 え、AIの技術発展の歴史が、え、完結に まとめられています 。まずAIの研究は1950年代に開始さ れました 。で、え、1950年代にダートマス会議 という、え、学術的な会議が開かれて、 そこでAI人工知能という概念が生まれ
12:52 ました。 え、その後AIの研究は4回の ブームからなっています。初めに第1次 AIブームで、え、このAIの研究開発が 流行って、ま、少し、え、落ち着いた後、 第2次のAIブームがありました 。ま、この第2次のAIブームは、え、 1990年代頃になります 。そこからしばらくした2010年代、ま 、2011年とか2012年に第3次の
13:37 AIブームが起こります 。で、え、この第3次AIブームが現在 まで、え、ものすごい勢いで続いていると いうことになります。 で、この第3次AIブームがなぜ起こった のかと言うと、ここに書いてある真層学習 という技術が、え、誕生してそのすさが 知られたからという点にあります。 え、この真層学習が初めて話題になったの は、え、画像認識の分野なんですけども、 写真に写っている画像がどんなものか
14:23 当てる、何が写ってるのかを当てるという ような問題に対してこの真層学習という 技術がこれまでの、え、人工知能技術を量 した、ものすごい性能を出したということ で、この真層学っていう技術すごいんじゃ ないかというのが研究者の間で話題になっ て、え、この技術に関して研究開発が、え 、ものすごく進んでいきます 。ま、こうしたブームが起こったのが 2011年2年の、え、第3次AIブーム になります 。そして、え、この真層学習と技術は画像 の分野だけじゃなく音とか、え、自然言語
15:10 処理、文章の処理ですね、そういった分野 に広まっていきます。 え、そして、え、2020、2020年代 になる とチャatGPTの基盤となっている GPT3という技術がオープンAIによっ て開発されます 。そして、え、これを使ったGPTという サービスが生まれ、 えー 、この文章生成AIの研究が巻き起こり ます 。さらに、え、同時期に画像生成AIいう
15:55 のも誕生したことで、え、ま、ステーブル ディフュージョンとかですね、こういった 技術も社会に公開されたことで、この文章 A、文章生成AIと画像生成AIの両方が 同時に公開されて社会に広がる。で、え、 AIの利用が、え、急速に社会に広がって いく第4次AIブームが巻き起こってい ました。これが、え、現代のAI開発 ブームになります。研究開発ブームです 。ということで、え、簡単に言えば新層 学習が誕生したのが第3次AIブームで、 この時代は新総学習ブームだという風に
16:43 言えます。で、その発展のおかげで誕生し た生成系AIのブームが今の第4次AI ブームと言えます。 ま、ここで真層学習に関連した話題を少し 紹介しておきましょう。え、真層学習技術 なんですが、え、2024年昨年の ノーベル賞をダブル受賞したということで 話題になっています。 え、ノーベル物理学省とノーベル科学省ま 、化け学です ねの
17:30 賞を、え、真層学習に関連する研究部で 受賞したというのがあります。ま、 ノーベル物理学の方はその現在のAI技術 の基盤になっている真層学習という技術の 発明に、え、大な貢献をしたということで ノーベル物理学が重要されています。 そして、え、科学省の方はその真層学習 技術を使って、え 、タンパ質だったかな?タンパ質の構造を 予測する というような、え、技術を開発し
18:19 たいうことで真層学習を有気科学の分野に 応用したというような研究。ま、これも ものすごくインパクトがあったので、え、 こちらにノーベル科学書が、え、需要され ています 。ま、 同じような技術というか、関連した技術で 2つのオベル賞を取るっていうのは慰例の ことなので、ものすごく話題になりました 。はい。ちょっと先ほどの図に戻りますと 、え、先ほども説明しましたが、第4次 ブー、え、第4次のAIブームっていうの が、え、生成系AIのブームになってい
19:06 ます。で、この図で言うとこのまるで囲ん だ辺りが、え、生成系AIの 基本になっています 。で、えっと、ま、今後もこれらの生成K AIの研究っていうのは発展していくと 思いますし、え、まだまだ社会に広がって いくと思います 。ということで、え 、まず皆さんに生成ってどんなものかって いうのを知ってもらうために、え、生成I の基本について紹介したいと思います。 では生成経営AIの概要について説明し
19:54 ます 。生成形AIは、え、日本語や英語で記述 された指示分、ま、プロンプトとか呼ばれ ます。ま、この指示文を元に、え、言語や 画像などを生成するシステムです 。で、いくつかの種類があります 。最も有名なのはチャATGPTをめと する、え、文章生成AIです 。これは、えっと 、日本語や英語でプロンプと指示を与える とそれに応じた文章を生成して返答して くれるというようなシステムになります 。他にも、え、有名なものとして画像生成
20:45 AIがあります。代表的なものは ステーブルディフュージョンですね。え、 これは、え、日本語でこういった画像、ま 、例えば猫の画像みたいな指示をすると その指示に対応した画像を生成してくれる 。ま、猫の画像を生成してくれるという ようなシステムになります 。まだあまり、え、一般には広まってい ませんが、え、動画の生成AIとか音の 生成Aっていうのももう研究が結構進んで いて、実際に動画を生成するとか音を生成 する、音楽を生成するみたいなことも できるようになってきています
21:30 。で、えっと、実は、え、この今4つあげ ましたが、え 、画像生成AIと動画生成AI、それと 音成AIは、え、その仕組みが結構似てい ます。内部的には同じような仕組みで動い ていますが、え、文章生成AIは、え、 その他の3つと比較すると、え、仕組みが 少し異なります。 ということで、え、まず文章生成AIの 仕組みを簡単に紹介します。え、文章生成 AIは多様な用途に応じて文章を生成する
22:18 ことができます。ま、右のように、え、 これはチャATGPTの画面なんですけど も、私がこんにちはという風にシステムに 入力すると、え、そのこんにちはという 挨拶に合わせてAIが返答をしてくれます 。で、さらに自己紹介してみたいな形で 入力すると、え 、そのチャATGPTが自己紹介をして くれるという形 で私の、え、入力したことに合わせて文章 を生成することができるAIになります 。ということで、え、会話をしたり、え、
23:04 私の質問に答えてもらったり、え、 何か説明文とかを生成してもらったり、他 の文章を生成したり、私が長い文章を入力 して、これを要約してって言うと、その 文章を要約してくれたり、あるいは日本語 を英語に翻訳してみたいなことを言うと 翻訳もしてくれたりします 。で、実は、え、単純な日本語英語みたい な文章の生成にとまらず、え、 プログラミング言語の生成なども行えて、 え、チャATGPTに、え、例えばこう いう計算をするプログラムを書いてみたい な指示をすると実際にそのプログラムを 書いてくれたりもできます
23:52 。この文章生成AIなんですけれども、 先ほどもお話ししましたが、2020年代 頃から、え、急速に発展しています。 え、この図は、え、文章性AIの、ま、 主な技術がいつ生まれたかといったタイム ラインを、え、図にしたものになります 。例えばチャATGPT、ま、初代 チャAT GPTが生まれた時に、ま、基盤技術とし て使われていたGPT3は2020年代に 、え、生まれた技術になります
24:37 。で、え、そこから2年後の2022年に は、えっと、チャットGPTが生まれます 。チャットGPTがどこに書いてあるかと 言うと 、あ、ここですね。2022年の後半に チャットGPTが生まれます 。で、え、2023年になっ て半年間で、え、文書生成AI関連のこれ だけ誕生して、え 、もう毎月のようにというか、え
25:24 、数ヶ月したら新しいバージョンの文章 生成AIが、え、公開されるというような 勢いで研究開発が進んでいます。 で、チャATGPTを初めとする文章生成 AIの仕組みなんですけれども、え、 私たちが入力した文章、ま、すなわち プロンプトに続く文字列を、え、その出現 確率に応じてランダムに列挙するという ような動作を実はしています 。例えば、え、右の図を見てください。 最初に昔という言葉が
26:13 来るような文章を考えます 。で、え、その時に昔に続く言葉としてお じいさんという言葉が50%の確率で来 やすい っていう事実が、ま、例えば日本語にある としますと 。で、他にも竹取りのっていう言葉が 20%ぐらいの確率で来る 。で、おじいさんとの後はおばあさんがっ ていう言葉が90%の確率でものすごく出 やすいて、え、おじいさんとのあと猫が 来るのは5%しかないよみたいな感じで 確率が与えられているとします
26:59 。そうした時に文章AIはこの昔っていう 単語が最初に与えられたとすると、え、お じいさんとっていう言葉を50%の確率で 続けて、え、20%の確率で竹取りのって いう言葉を続けるっていうことをやります 。で、仮におじいさんとっていう言葉が 選ばれたとすると、 え、それに続く言葉をまたランダムに 90%の確率でおばあさんがっていう風に 出力して、え、5%の確率で猫がという風 に続けるみたいな形 で元となる分から、え、続く単語を
27:46 ランダムに、ま、出やすさに従って ランダムに選んで力していくっていうのが 文章生成AIの仕組みになっています 。だから、え、この文章生成 AIの、え、出力文章を制御するというか 、え、欲しい回答を得るにはどうすれば いいかと言うと、え、このAIに与える プロンプトのところをできるだけ 詳しく書くと、そうするとそれに続く単語 っていうのが絞られるので、え、ランダム
28:33 に選んでいく時にその出やすい単語って いうのが制限され て望ましい回答が得られやすくなります 。ま、ただしこの仕組みから分かる通り 生成される分の性格性っていうのは保証さ れません。全く保証がありません。つまり 、え、何か質問をチャットGPTにした時 に、えっと、正しい回答が得られるかどう かと言うと、それは全く正しい回答が得 られる保証はないということですね 。文章生成AIは、え、確率に従って
29:20 ランダム に言葉を出しているだけなので、質問入力 した質問文に対して、え、正しい回答を するかっていうのは全く保証されません。 ランダムなのでもちろん間違いをする可能 性もあります 。この、えっと、生成AIの、え、間違い のことをハルシネーションンって呼んだり 、幻覚とか錯誤とか、え、呼ばれたりする ことがあります 。文章生成AIをどうやって作るのかと 言うと、え、
30:06 まず何か文章があった時にその一部を虫い にして、あるいは後半を全部虫食いにして この虫い状態の、え、文章をAIの システムに入力します。 そして、えっと、AIはこの内部にある たくさんのパラメーターを調整して、え、 虫食い状態になる前の完全な文章を ちゃんと出力できるようにこの パラメーターを調整していきます 。このパラメーターを調整する っていう、え、部分をAIを学習すると
30:53 いう風に呼びます 。こういったパラメーター調整学習をして いくと先ほどのようにえっと確率的に入力 文章から続く単語を選んで生成していくと いう処理を実現することができます 。では続いて画像動画生成ま画像動画音 生成AIについて紹介しましょう。え、 これらの生成AIはテキストなどをもに 新たな画像を生成したり、動画を生成し たり、音を生成したりすることができます 。
31:39 え、右のこのイラストは、え、 まさに画像生成AIダリを使って作った 画像になります 。ま、このAIにプロンプトとしてAIが 猫のイラストを生成する様子を描いた シンプルかつデフォルメの画像を生成して という風に指示しました。その指示に従っ て生成された画像がこちらです。ま、どう でしょうか?このプロンプトによって、え 、ま、プロンプトに応じた画像になってい るっていうのがなんとなく分かるのかなと 思います。 で、こんな風に私イラスト全く書けないん ですけども、え、画像生成を使うとこう
32:26 いう風にイラストを作ることができます 。ま、最近は、え、動画も作れるように なってきてるし、音楽とかも作れるように なってきています 。で、これらの生成系AIは、え、何か 新しいコンテンツを作るということだけ じゃなくって、編集にも使うことができ ます。例えば何か写真を撮った時にいら ないものが映ってしまった。邪魔なものが 映ってしまった。で、それを消す技術とし て、ま、Googleのスマートフォンの 消しゴムマジックっていうのがあります けど、ま、こういった形 でこの画像の中の邪魔なものを、え、消し
33:14 て自然に、ま、なかったことにしてくれる ような編集技術にも実はこの画像、生成 AIの技術が応用されています。 造性AIの仕組みも簡単に紹介しましょう 。え、画像生成AIにはですね、 プロンプトの他に、え、純粋な人口ノイズ 、完全にランダムな、え、値を持った画像 、っていうのをAIに入力してあげます 。そうすると画像生成AIはこの与えられ
33:59 た画像、ま、これは完全にランダムな ノイズなんですけども、そこからノイズを 除去しようとします 。そうすると、えー、何か自然な画像 っぽいものが見えてきます。で、え、これ をさらにまたAIに入力すると、ここから さらにノイズを除去して、より自然な画像 っぽくなる。で、またAIに入れると、 またノイズが除去されて、これをまた ノイズ、えっと、AIに入れると、え、 ノイズがほとんど完全になくなった綺麗な 画像が生成される
34:45 っていう形で、え、画像生成AIは動いて います。 で、こちらもですね、えっと、完全な ランダムな画像から、え、AIがノイズだ と判断した部分 をだんだん除去していくという処理をして いるだけで、え、物理的な性格性、 すなわち光がこっちから当たってるから、 ま、影はこっちにできるはずだみたいな、 ま、物理的に考えればそれはそうだだよね 。って いう性格性は全く保証されません。だから 、えっと、光と影の関係が間違っていたり
35:32 とか、え、人の顔画像を作った時は視線が 右目と左目で違うとか、色が違うとか、指 が6本あるとか、ま、そういったことが よくあります。 で、この画像生成AIはどうやって作るの かと言うと、こちらは結構シンプルで 、何か手元に画像があった時にこれに わざと人工的なノイズを少し加えてあげ ます。で 、 このノイズを含む画像をAIに入力して、 え、このノイズを除去して元々の綺麗な
36:18 画像を出力できるようにAIの内部の パラメーターを調整するということで画像 生成AIを作ることができます 。で、えっと、1枚の画像だけじゃなくっ て、もっとノイズがたくさん含んだ条件で も同じよう にパラメーター調整を行ったり、他の画像 も同じようにノイズを入れてノイズ除去 できるようにという形でたくさんの条件で 、え、このノイズ授況っていうプロセスを 学習していくということをやります。 そして、え、いろんな画像に対してノイズ 除去できるようになると、え、その学習さ れたAIに対して先ほどのように完全な
37:06 ノイズを入力してあげると画像生成できる ようになると 、ま、こういった仕組みで動いています 。では、え、続いて文章生成AIに注目し て、ま、文章生成AIの利用、使い方に ついてご紹介します 。まず、ま、現在最も有名な文章生成AI はOpenAI のチャットGPTかなと思うので、え、 チャATGPTの利用方法についてご紹介 しましょう。
37:53 え、チャATGPTは まずウェブサイトにアクセスすることで 利用することができます。ま、チャット GPTのウェブサイト、ま、 httpsat.Aai.comっていう とこに アクセスすると、え、アカウントを作成し たり、ま、ログインしたりする画面を開く ことができます。ま、ちょっと実際に私も やってみましょうか 。ここでちょっと画面共有を切り替えたい と思います 。ま、こちらの画面で、えっと、チャット
38:43 GPTについて検索すると、 えっと、こういった 画面が出てきます。で、これがOpen AIのホームページで、え、この今すぐ 始めるというところを押します。 すると、え、チャットGPTの画面を開く ことができます。で、今アカウントを作っ たりログインしたりは全くしてないんです けど、え、この状態でもチャatGPTに 文章を投げて、えっと、使ってみることも できます 。ま、例えばこんにちはっていう文を
39:29 入れると 、それに対して反応を返してくれます。 こういった形でチャAT GPTを試してみることができます 。で、えっと、より便利なのはアカウント を作ってそれをログインして使うという 方法があります。このアカウントの作成は 右上の新規登録というボタンを押して あげると 、こういったアカウントの作成という画面 が出ます。ま、ここで、えっと 、アカウントのIDとして使いたいメール アドレスを入力する 。または、え、このGoogle
40:14 アカウントとかMicクrosoft アカウント、またはAppleの アカウントみたいなの持ってる人はこっち と連携して、え、アカウントを作成して 使うことができます 。ま、アカウントを作成すると、えっと、 過去 にチャットGPTと会話した履歴を保存し ておくことができるので、え、昔の履歴 を見返したい時とか、ま、そういった時に 、え、便利に使うことができます 。では、ちょっとスライドの方に戻りたい と思います。
41:11 ま、こういった形で、えっと、チャAT GPのウェブサイトからログインして、で 、プロンプを入力、ま、チャットGPTに やって欲しいことを画面内のフォームに 入力してエター押すと、え、文を入力する ことができて、それに応じてチャット GPTが返答をしてくれます。ま、 プロンプトを入力する際に開業をしたいっ ていうことももしかするとあるかもしれ ないんですけど、開業はShiftと エンターキーを同時に押すということで することができます 。もちろんWebサイトなので、え、 パソコンからでなくてもスマートフォン
41:56 からも利用することができます 。で、プロンプト作成のコということなん ですけども、え、文章生成AIから有効な 出力を引き出すには入力するプロンプトが とても重要になります。え、入力する プロンプトが具体的であればあるほど望み の出力を得やすくなります。ま、これは 対人のコミュニケーション、人相手の コミュニケーションと一緒ですね。なんか 私が、え、曖昧なことだけを言っていると 、 えっと、その会話の相手からの反応もなん か一般的な話しか返てこないですけど、私
42:41 がもっと具体的に対象を絞ってあげて、え 、今週の現代文明論の授業は云々みたいな 形 で具体的な条件とか入れて会話すると、ま 、 その文脈にあった回答が会話の相手からも 書きますよね。ということで、それと文章 生成AIっていうのは似たようなもので、 文章生成AIにも具体的な情報を入れ てプロンプトを入力してあげると、え、 それに応じた文章が書いてきやすくなり ます 。で、プロンプト作成時は、え、3つの 視点に注意していくといいと思います。
43:31 まずは、え、チャatGPTを使う目的と か背景を具体的に書くこと。そして、え、 チャットGPTが回答する時の条件を具体 的に書くこと。で、え、最後チャat GPTが思考する過程を具体的に指示して あげること。ま、この3つの視点に、え、 注意してプロンプトを作成すると良い回答 が得られやすくなるかなと思います。では それぞれについて具体的に見ていき ましょう 。まず目的背景を具体的にということなん ですけども、これ何かと言うと、1つは、
44:17 え、チャatトGPTと会話する時に チャATGPTはあなたについて何も知り ませんということで、え、チャAT GPTに対して私が何者なの かっていう前提条件を伝えてあげることで 、え、用途にあった回答得られやすくなり ます。ま、例えばあなたの立場や状況って いうのを伝えてあげるといいと思います。 ちょっと具体的な例としてチャットGPT に英語を教えてもらいたいというような 状況を考えます 。で、この時にまずchatGPTに対し て私は大学生で英語を勉強していますと
45:04 いう風に教えてあげると このチャATGPTはあなたが大学生だと いうことが分かって英語を勉強中なんだな ということも分かりますのでそのレベルに あった回答をしてくれます 。で、もっと優しい回答が欲しいんだっ たら、私は英語が、ま、A4級レベルです とか3級レベルですとか、あるいは、え、 小学生にも分かるように英語を説明して くださいとかいう形で、え、どれぐらいの レベルで回答して欲しいのかみたい な情報も付け加えてあげるとより良くなる
45:49 かなと思います 。それと、え、あなたがチャATGPTを 利用して何を解決したいのかという目的を 伝えることも重要です。ま、例えば英語を 勉強しているって言っても単語勉強してん のか、えっと、文法勉強してるのか、それ とも、ま、英語の発音とか、ま、そういっ たものを勉強したいのか色々あると思い ますが、え、今回の会話であなたは何を 知りたいのかっていう目的もはっきり伝え てあげる必要があります。 ま、具体例としてはA文法を説明して くださいみたいな指示をする必要があり ます。
46:35 続いて条件を具体的にということなんです けれども、え、チャatGPTが回答する 時に満たして欲しい 条件っていうのを、え、指示してあげると チャatGPTは、ま、それに応じた回答 をしてくれます。ま、完全にそれに沿うと はなかなか言えないんですけども、え、 およそその条件に沿った回答をしてくれ ます。 例えば、え、チャATGPTの役割を指定 するっていうのが1つあります。あ、これ ちょっと文字が間違ってますけど、え、 チャatGPTに何か役割を指定すると チャATGPTはその役になり切って回答
47:23 をしてくれます 。例えば英語を知りたい時はあなたは英語 の先生ですという風に、え、プロンプトに 含めると、ま、英語の先生になり切った 回答をしてくれます。 他にも、え、チャatGPTの回答の出力 形式も具体的に指示してあげると、より 自分の欲しい回答になりやすいんじゃない かなと思います。例えば何文字以内で回答 して欲しいとか、え、回答は日本語でして 欲しいとか、あるいは回答内容は、え、 これぐらいのレベルでして欲しいとか、ま 、そういった出力形式も具体的にして あげるといいでしょう 。これまでの例では例えば英語の文法を
48:12 日本語で簡単に説明してください。100 文字程度で過剰書きをお願いします。よう に指示してあげると、え、チャatGPT はおそらく日本語で100時程度で過剰 書き形式で、A文法を説明してくれると 思います 。で、最後思考の過程を具体的にという ことなんですけども、 え、ま、できればチャットGPTに入力 するプロンプト内でこういう入力の時は こういうしというような具体的な出力例も プロンプトの中に含めてあげると、ま、
48:59 その例に似た形式で解答してくれます。 とか、え、あるいは最終的な回答を得る までの途中を生成させる 、指示を含めるみたいなテクニックもあり ます。ま、例を上げる際に、ま、上で例を 上げるって言いましたけど、この例を 上げる際にこの出力 がどうやったら得られるのか、ま、その 過程も具体的に説明してあげるプロンプト の中でことすると、え、より良くなるかな と思います。他にもテクニックとし てレッツシンクステップバイステップいう 形で、え、1歩ずつ考えようみたいな指示
49:48 をプロンプトに含めるだけで、え 、回答の品質が上がる、より良い回答が得 られやすいというような、え、テクニック もあります 。あるいは、え、回答を得るまでのプラン を最初に立てさせて、その後プランを実行 するように指示するみたいなやり方もあり ます 。で、他にも細かなテクニックが色々あり ます。ま、例えば、え、チャatGPTは 英語が1番得意です。なので、え、 チャATGPTAの指示も英語でして あげると、え、回答の品質が高くなります
50:38 。ま、日本語でもいいんですけど、え、 現状英語の方が得意です。なので、えっと 、英語のプロンプトを考えるっていうのも なかなか大変なので、もう日本語でまず プロンプトを考えてチャットGPTに翻訳 させて、その後翻訳したプロンプを チャATGPTに改めて入力 すると、え 、これでもより品質の高い回答が得られ やすくなります。 ま、もちろんこの時はおそらく回答が えっと英語で来ると思うんですけど、 このチャットGPTの英語の回答を日本語
51:24 に翻訳させてあげれ ば、えっと、いい 、より良い回答になっていると思います 。また他のテクニックとして、えっと、 チャATGPTはランダムに文章を生成 するので、同じプロンプトで何度も何度も 回答を出力させると、え、出力の度に回答 が変わります。で、えっと、何度も出力さ せて、ま、多数結を取るというか、 最も回答に含まれているような、ま、 いろんな回答に絶対出てくるよなっていう のはなんとなく正しそうかなっていう判断 もすることができます
52:09 。ということで、えっと、ま、必ず正しく なるとは言いがいんですけども、何度も 出力して多数血を取るっていうやり方も 有効ですので、是非覚えておいてください 。では、生成形AIをどうやって活用すれ ばいいのか、ま、その活用方法について見 ていきましょう。 ま、生成系AIの可能性ということなん ですけども、生成系KAAIは使いこなす ことができれば大変強力なツールです 。ま、えっと、インターネットがあれば
52:56 いつでも使えるのでいつでもどこでも気金 なく質問相談できるアシスタントのような 形で、え、生成KAIを使うことができ ます 。で、えっと、いくつかの実験によれば この生成KAIの恩恵を最も受けるのは 元々の能力が最も低い人ということで、 元々の能力が低くても、え、生成KAIを 使っ て補助してもらえば、え、能力が最も高い 人に、え、軍と近づくことができるいう ことで、ま、頭の良さというの
53:41 を、ま、ある種世界中で平等にすることが できるという夢のような 技術である可能性があります 。ということで、え、この生成系AIは、 え、色々な場面で使うことができます。 例えば、え、仕事を効率的に、ま、より 良い仕事をするために使うこともできます し、自分の学習の補助をしてもらう、ま、 自分が成長するために生成経営を使うと いうこともできます 。あとは、え、想像性を高めるためって いう風に書いてますけど、何かアイデを アイデアを出して欲しいとか、えっと、
54:29 イラストを書いて欲しいとか、音楽を作り たい、ま、そういった想像性が重要な活動 においても、え、生成経を使うことで、 えっと、たくさん のアイデアを生み出すことができて、えっ と、ま、そのアイデアを主者選択して 組み合わせてやることでクオリティの 高いものを作ることができる。ま、そう いった可能性も秘めています 。あるいは誰かに相談しづらいような相談 とか、えっと、意見交換をしたいっていう 場面でもちょっとGPTとした成績契約
55:17 AI使うことができます 。ま、この講義はちょっと仕事と学びに 注目してこの活用例っていうのを見ていき ましょう 。まず、えっと、AIの仕事への影響って いうことなんですけれども 、AIができる仕事、ま、生成系AIです ねができる仕事は、え、報酬が高くて、 想像性が高くて高い教育水準が求められる 仕事と最も重複する、重複するという、え 、論文があります。すなわち少し前はAI
56:03 っていうのは単純労働しかできないので、 え、誰でもできるような仕事っていうのは すぐにAIに置き換えられちゃうよって いう風に言われてたんですけども、成績系 AIが生まれて、ま、公開されたことで、 ま、この生成績AI ってもうものすごく専門性が高いこと をよくやってくれ っていうなのが分かってきました。だから 私のような大学教授の仕事とか研究者、 裁判官みたいな仕事、あるいはデザイナー とか動画編集者とかプログラマーみたいな 専門的な仕事っていうのが、え、AI
56:51 でられやすいと、AIを使いやすい仕事だ という風に言われるようになりました 。で、えっと、ここでは現在 の話をしましたが、え、どんな仕事、あ、 仕事であれ、ま、近い将来AIの影響は 必ず受けるだろうという風に思います 。ま、AIどんどん進化しているので、今 できないことでも、ま、来年にはできる ようになってるっていうのが全然 あり得うるような、え、状況です。なので 、え、今の社会の様々な仕事の一部をAI に任せられるようになって、え、自動化と
57:37 か効率、効率化が進んでいくだろうという 風に考えられます 。ま、そうすると生成系AIによって仕事 が奪われてしまうんじゃないか。例えば、 え、翻訳か、日本語を英語に翻訳する みたいな仕事はAIを使うとパッとできて しまうので、え、翻訳っていう仕事 なくなっちゃうんじゃないとか、 プログラムをかけるんだったらAIが全部 プログラム書いてプログラーっていう仕事 なくなっちゃうんじゃないか。ま、そう いったような疑問をいただく人もいると 思います。で、私はこれについては脳だと
58:23 思います。生成によって仕事、ま、ある 職業がなくなるっていうことはないという 風に私は考えています 。ま、これはなんでかって言うと、え、 現在のAIには得意なこと、不得意なこと がありますということで、AIに任せた方 がいい仕事とAIに任せるとほとんど 間違っていて役に立たない、ま、そうなっ てしまうような仕事があります。で、え、 AIに任せられる仕事とそうでない仕事を 判別するっていうのはその仕事に関して、 え、よく知ってなきゃいけないということ で、え、ここで専門的な知識が生きてき
59:08 ます。またAIは先ほど簡単に紹介した ようなハルシネーションっていう問題が あって、誤った出力をする場合があります 。だからAIの回答っていうのを鵜呑みに することはできなくて、えー、その 回答が正しいのか間違ってるのか判断する ってことが必要です。で、ここの部分は、 えっと、専門知識がないといけないので、 え、専門家 がAIが仕事をするような時代にも必要に なるだろうと思っています。
59:54 で、仕事への 活用ということで、生成AIが私たちに とってどのような効果があるかということ なんですけども、仕事をする上で、ま 、社会の多くの一般人にとっては、え、 自分の能力を上回る結果を得ることができ るっていう効果があります。例えば先ほど 翻訳の例を出しましたけど、え、私は翻訳 の専門家ではないですし、おそらく皆さん 翻訳の専門家ではない人がほとんどだと ほとんどだと思いますが、そういった多く の一般の人にとって、え、チャatGPT のようなAIに翻訳をさせると、ま、自分
1:00:41 の翻訳能力よりも良いような翻訳結果を 得ることができるということで、そういっ た仕事を任せで、効率的 に言語翻訳とか、ま、そういった仕事をさ せることができます 。あるいは、え、翻訳の専門家にとって どういった効果があるかというと 、まず翻訳 の例えば翻訳の仕事の一部をAIに任せて 、えっと 、もっとこの正しい文章のニュアンスを 伝えるためにはどうすればいいかとか、 翻訳をする上での重要な部分に自分の力を 割り当てる、注力するというような、え、
1:01:27 ことができるようになります。また専門家 であれば、えっと、翻訳、AIが出力した 翻訳の品質っていうのを判断することが できるので、いいところはそのまま使って 悪いところを直すみたいな形で生成による 結果をさらに改善してより良い結果を得る ということが専門家にとってはできるよう になります。ことで、え、生成系や仕事を する上で一般人にとっても有要ですし、 専門家にとっても有だ ということが言えます 。ただし注意点として仕事をAIに丸投げ するのは逆効果ですよというような実験
1:02:14 事術があります。ま、出アクラの実験いう のがあって、これは、え、181名の採用 の専門家を雇って404人の資願者を履歴 書から評価させた実験です。で、この実験 によれば、え、この44人の志願者を採用 するかしないかみたいなのを判断する時に 高性能のAIを使った採用担当者っていう のはそれよりも低い性能のAIを使った 担当者よりも成績が悪かったというような 結果が得られたと いうものです。これはなんでかって言うと
1:02:59 、え、低い性能のAIであればもう明らか な間違いとかをすることがあるので採用 担当者は、え、AIの出力を鵜呑みにし ないで、ま、よくチェックして判断する 。でも高性能のAIであれば間違う確率が 低いだろうと。ま、間違いがパッと見ても 分からないということで、えっと、それを 鵜呑みにして採用担当者はもうAIに全部 任せてその出力のチェックを何もしない。 ま、ある種い眠り運転をしてるような形で 全部AIにやらせて自分は何もチェックせ ずにその結果をそのまま使ったみたいな
1:03:47 状況になってしまったと。その結果、AI の間違いを見抜けずに、えっと、成績が 悪い、ま、能力の高い志願者を採用するっ て判断が間違ってしまった 。ま、そういった実験結果があります。と いうことで、え、仕事でAIを使うために は、 えっと 、丸投げするんじゃなくて、AIの結果を よくチェックして評価して間違いがないか 確かめることが重要だということです 。で、またAIの力を引き出すには様々な 場面でAIを使ってみてAIの得意不得意
1:04:35 を理解するということも重要になります 。ま、仕事で具体的にどういった活用例が できるかと言うと、例えば最近は、え、 生成AIと検索エンジンを組み合わせて、 え、情報収集をしたりすることもできる ようになってきました。あるいはAIに アイデアを考えさせる、ま、アイデア出 しっていうこともできますとか、自分の 考えをAIに教えて、で、AIにちょっと この考えどう思うっていう風に聞いて あげると、え、その自分のアイデアについ
1:05:21 てAIがコメントしてくれるので、自分の 考えを整理することができます 。あとはこれは私もよくあるんですが、 メールを作成する時に敬語でちゃんとした 文章を作るの結構大変なので、 もう生成形AIにちょっと敬語にして 欲しいんだけどと任せて敬語にしてもらう とかそういった作もあり ますとか、えっと、資料作成とか会議の 技似録を作ったり、ま、Exelを作って もらったりプログラミングをしたりととか いうのが仕事での活用例になるかなと思い ます
1:06:07 。で、続いて、えっと、学びについてです ね、ま、学習とAI、ま、学習に対して AIはどうやって活用することができる でしょうかということなんですけれども、 まず、えっと、成績AIを使うと、ま、 自分ができないことも色々できるように なってきました。そしたら自分がもう英語 勉強する必要じゃ必要はないんじゃないか とかえっと数学勉強しなくてもいいんじゃ ないかとかいう疑問が出てくると思い ます。え、これも私はノーだという風に 思います。つまり生成がどんどん優秀に なっていっても勉強は必要だろうか必要
1:06:54 だろうと思っています 。これが何でかと言うと、先ほどの仕事の 例でもお話しした通り、生成AIに任せる 仕事を判断したり、その出力をチェックし たりする っていう立場として専門家がこれからも 必要とさ れるっていうのが1つあります。で、え、 もう1つ生成KIを使いこなすためにも 能力が必要だという事実があります。 例えば、 え、先ほど言ったとようなAIに渡す プロンプトによってAIの回答の品質って いうのが変わってくるので、ま、AIに
1:07:41 明確な指示をするために、え、自分自身の 思考力とか、え、その考えを言葉にして プロンプトにする言語能力っていうのが 大事になってきます 。あとはAIの回答が妥当なのかどう かっていうのを評価するための科学利テ らしい。ま、論理的思考力とか数学能力と かそういったものとか、え、その何か専門 的な分野の話であれば専門知識みたいな ものが求められてきますということで、 これらの能力は、え、今後も学ぶ必要が あるだろうという風に思います。 一方、え、ま、生成AIによって勉強は
1:08:30 なくなるっていうことはないいう風に思う んですけども、生成系AIは教育のあり方 自体を変えるとは思っています。つまり、 えっと、1人1人に合わせた個別指導って いうのが、え、生成AIによって実現 できるんじゃないかという風に思います。 ま、これはちょっとポジティブな面ですね 。で、また、ま、ネガティブな面、ま、皆 さんにとっては嬉しいのかもしれないです けどとして、ま、従来の宿題の意義って いうのが薄れ るっていうのがあります 。つまり宿題を生成KIに、えっと、やら
1:09:16 せると 、ま、大学ぐらいのレベルまでの問題で あれば全然もう回答できてしまうっていう ような時代になってきているので、え、 宿題をわざわざ教員が出しても意味が なくなる というような、え 、時代になってきていますということで、 え、宿題に変わるような教育効果のある 活動っていうのを考えて、え、それを 取り入れるっていうのが必要になるかなと いう風に考えています 。で、えっと、生成KIの学びへの活用と いうことなんですけれども、え、過去の
1:10:05 研究から、え、学習をする上では、人が 何かを学ぶ上では個別指導が優れているて ことが知られています。だから理想的には 1人1人に家庭教師をつけて全科目1対1 で勉強するっていうのが、え、最も効果的 だというような事実、ま、実験結果はある んですが、え、これは現実的ではありませ んでした 。だから、えっと、個別指導をやろうと すると生徒が40人いるクラスで教員も 40人用意しなきゃいけないということで 、これはま、え、全然できないということ で、え、個別指導できませんでした
1:10:54 。で、えっと、この個別指導が優れてい るっていうのを示し たものとし て2σ問題、2シグマ問題っていうのが あるんですけども、これ は簡単に言えば個別指導を受けた生徒って いうのは教室で1人の先生からまとめて 講義を受けた、ま、そういった生徒より も、え、成績が良かったですよ。 っていうような、え、研究結果があり ますということで、個別指導をや るっていうのが理想なんですけれども、え 、生成KIを使うことで全生徒への個別 指導を実現できる可能性があります
1:11:41 。つまり、え、生成系AIを家庭教師の ように使って、え、分からないことを聞い て分かるまで もうAIと対話して、え、勉強するって いうのができるようになりつつ あるいう風に思います。そうすると、え、 これまでよりも、え、ものすごく学力の 高い人が増えるっていうのもあり得うるの かなと。いう風に思っています 。で、学びへの活用例なんですけれども 、例えば何か勉強したい、ま、何か独学し
1:12:27 たいようなことがあった時にその学習計画 を立案させる。ま、韓国語を勉強したいん だけど、どういう風に勉強すればいいか 教えてみたいな感じでAIに言うとその 計画を、え、立てて くれるとか、え、教科書や参考書の分から ない部分を教えて 欲しいっていう風に支示すれば、え、教え てくれたりしますし、え、プログラムを AIは書くことができるので、え 、何か数学とか物理とかで分かんないこと があった時にそのえっと資格的な説明を 例えばグラフとかを作成してみたいな風に
1:13:12 指示するとグラフを作成するような プログラムを作ってくれ たりそういった活用もできます。あるいは 自分が解くための演習問題を作ってもらっ たり、分からない演習問題を解説して もらったり 、ま、日本語とか英語の自分の文章を検索 して悪いところを指摘してもらったり、 えっと、ま、卒業研究とかで論文を書く時 に、え、この論文の悪いところ改善点を 教えてくださいっていう風な形で、え なんか指摘をしてもらうっていうことも できます
1:13:58 。ま、こういった形で、え、生成KIは 大変便利に使うことができるんですけども 、いくつか注意点もあります 。まず生成AIを利用する上での注意点と いうことで、個人情報や機密情報は入力し ないっていうのが重要です。まず、え、 チャatGPTは皆さんが入力した情報を 学習に利用する可能性があります。という ことで、え 、あなたの住所とかをチャATGPTに 入力すると、この住所には誰っていう人が 住んでいるってこと学習してしまう可能性 があります。そうすると、え、他の人が
1:14:48 チャATGPT使う時にその情報を公開し てしまう恐れがありますいうことで、え、 個人情報のよう なの問題がある情報は入力しないという ことが重要です。あるいは、え、仕事で 使う上では企業の機密情報とかもちろん 入力してはいけません。 で、続いて既存の著作物との類似性に注意 ということなんですけども、え、生成AI は、ま、インターネット上で手に入る様々 なデータを、え、学習に利用しています。 ということで、え、生成系AIの出力結果
1:15:37 の中には既存の著作物、何か小説とか誰か のイラストとか、ま、そういったものと似 たものを出力してしまう可能性があります 。で、それを自分のものだと言って公開し てしまうと著作権侵害をしてしまう恐れが あります 。最後は、え、生成系AIの出力を鵜呑み にしないということで、これまでも何度も 言ってる通り、AIの回答には間違いが 数多く含まれます。もう、え 、私 も実はこの資料を作る時に生成AIの力を 借りたりもしてるんですけども、え、
1:16:24 ほとんど毎回どこかには間違いがあるか なっていうぐらい回答には間違いが含まれ ていますので、え、根拠や裏付けっていう のを自分で確認するっていうのが重要です 。 ま、それに関連してというか、え、幻格 ハルシネーションっていう問題があります 。ま、チャットGPT始めとした生成系 AIの回答におけるあかも正しいように 見える間違いのことを幻格または ハルシネーションという風に呼びます 。で、これに関連した、え、事件がもう すでに起こっています。23年の弁護士、
1:17:12 ま、シュアルツさんが、え、チャat GPTを使用して、ま、裁判に使う法廷 文章を作成したと。 で、え、シさんは、え、チャATGPTに 判例を調べさせて、過去の裁判の結果を 調べさせたんですけれども、その結果を チェックせずに、えっと、法程文章として 提出してしまったと。で 、何が問題だったかって言うと、チャAT GPTは、えっと、存在しない過去の、 存在しない架空の判例を6件も、まあ、6 件以上も出力したですね。で、シュワルズ
1:17:59 さんは、え、それが実在しないものだとは 気づかずに引用したと 。だから、え、嘘の法廷文書みたいなもの をこの弁護士先生 が法に出してしまったということで問題に なって、え、最終的にこのシュワルさんに は5000ドル、ま、72万円程度の 支払い罰金が貸されたというような事件が すでに起こっています 。ということで、えっと、AIは専門家で もパッと見では気づかないような自然な形 で、え、全然嘘の結果を出すことが多く
1:18:49 あります。 これは最初に説明した通り、AIが単に 学習データの統計的なパターンを学んで いるだけでその内容を理解しているわけで はないということによります 。これまでの、ま、コンピューターの ソフトウェアとかであれば計算ミスは全く 起こさないし、え、プログラムで書かれた 指示は完璧に従うみたいな性質があった わけですけども、生成績AIの動作は全然 違っていて、え、計算は結構苦手な方だし 、 え、間違いもものすごくするということで 、AIは結構人間に似た形で振る舞
1:19:37 振舞うことが多いです。いうことで、この 特性を頭に入れて、え 、注意深くAIの出力結果っていうのは 確かめる必要があります 。その他の問題として、え、ディープ フェイクという問題があります。 EープフェイクっていうのはAIを用いて 生成された偽のコンテンツです 。だから悪意を持ってAIを利用して、え 、嘘をつくために、嘘の心憑性を高める ために何か画像を作ったりとか、え、音を
1:20:22 作ったりとか、あるいは文章自体を作っ たりとかすると、ま、こういったものが ディープフェイクと呼ばれるものです。 で、え、代表的なものは2022年に静岡 で大雨があった、水害があった時に今静岡 こんな水浸たしになってるよ。っていう 画像がSNS上に出回りましたが、実は これは画像生成AIを作ったもので全くの 嘘だったというようなことがありました 。他にも、え、2023年には、え、 トランプ大統領が逮捕される様子を描いた 画像がこちらもSNSで出回りましたが、 これも全くの嘘で、え、AIを使って作っ
1:21:11 たものでしたというような事件がありまし た 。ということで、AI技術を使うと もう本当の写真と間違えてしまうような 画像をいくらでも作ることができるように なっています。また、え、詐欺メールとか 電話などへの悪用も懸念されています。ま 、人の声も真似ができるので、え、 何かあなたの声を使った詐欺電話みたいな の も将来的には行えてしまう可能性があり ます 。で、 え、だからそういったAIを使った偽の
1:21:57 コンテンツにはよく注意する必要があり ます。だからこれは本物なのか偽物なの かっていうのは、えっと、インターネット 上で調べたデータであっても今後より注意 深く見ていく必要があります 。で、 AIが悪いかと言うと、これはそういう わけでもなくて、ま、使う人が悪いという ことですね。ま、初詮AIも、ま、これ までのものと同じように道具ですという ことで、え、利用する人間が悪意を持って 使えば、え 、良くないことに使えてしまいますし、え
1:22:43 、利用する人間が正しいこと、有意義な ことに使え ばとても役に立つということで、利用する 人間にとよって毒にも薬にもなるよって いうのがAI技術になります。ま、一方 にするわけにもいけないので、AI サービスを提供する人に、え、検地のため の機能を提供することを義務付けるなど法 整備も必要かなと思います 。で、あとは著作権などの権利侵害ですね 。えっと、生成系AIによって著名な クリエイターの作品を容易に模放できて しまうため、権利侵害には注意が必要です 。 で、以下ではちょっと日本の法律、ま、
1:23:31 日本の法律における著作 権の判断について紹介しますが 、まずAIの学習データと著作権という ことなんですけども、AIの学習のために 他人の著作物を用いることは原則として 著作権者の巨諾なく行うことができます。 つまり、え、インターネットで誰かが公開 しているイラストとか文章とか音、音楽 っていうのをAIの学習するために使うっ ていうのはもうそもそも著作権法で認め られているっていうことですね。これに 関しては著作権者作った人の許可を得る
1:24:17 必要は全くない という法律が整備されています。ま、 ただしこの法律が適用されない状況って いうのもあって、具体的には既存の著作物 の類似物だから誰かが作ったイラスト文章 の真似をすることを目的にしてそのデータ を学習に使うっていうのはダメですと。 これは違法です よとか。え 、情報解析、ま、AIの学習のために売ら れているデータを巨なく、ま、どこかから ダウンロードして使うっていうのもこれは
1:25:03 その作ったデータを売っている人の損に なってしまうので売られているデータを、 え、巨なくコピーして使うっていうのは ダメですよ 。っていう風に判断されています 。またAIの出力と著作権の話ですけれど も、AIの出力が既存の著作物と類似性が あるかどうか。ま、何かAIが画像を作っ たって時に、え、既存の著作物誰かの コピーなんじゃないか似てるんじゃない? ま、そういった性質があるかどうかはAI の利用者、AIを使って画像を作った人が その既存の著作物を認識していたかどうか
1:25:50 で判断するということで、 え、ま、これまでのAIがない時の、え、 コピーの問題と同じように判断するという 形になっています 。で 、またAIが作った画像とか音楽の著作権 なんですけども、AIがほとんど人の関与 なしに、ま、ランダムに作成したような コンテンツっていうのは著作物に該当し ないものとして扱わ れるようです 。で、一方 で人がこういったイラストを作りたい、ま 、何らかのコンテンツを作りたい。ま、
1:26:37 そういった捜索を持ってAIを道具として 利用して、ま、色々な工夫をして作ったん だ。ま、そういったものであればAIの 出力であっても著作物に該当する という風に著作権が考えられるということ です。ま、これは、え、文化庁のホーム ページに掲載されています 。では最後ですね、生成形AIと競争する 未来という話です 。まず生成系KAIの進化なんですけれど も、AIは新しいモデルが登場するたびに 性能が飛躍的に向上してきました。
1:27:25 えっと 、今のチャATGPTでえば、え、GPT 4.5 っていうバージョンの、え、モデルを利用 しているんですけども、当チャATGPT が出た初めは、え、GPT3っていう バージョンを使っていました。で、えっと 、GPT3とGPT4.5を比較すると、 もう全く話にならないほど、え、GPT3 よりGPT4.5の方が出力の品質がいい 、性能がいい っていう状況になります 。また、えっと、最近でも2024年に
1:28:16 水論モデル、シンキングモデルっていうの が登場して、これまで苦手だった数学の 問題とかプログラミングの問題っていうの を、え 、え、解けるようになってきた というような状況もありますし、え、 ディープリサーチっていうテクニックが 登場して、え、AIを使っWebを検索 するていう能力が飛躍的に向上しています 。また、え、今年に入ってから Google の新しいバージョン2.0 フラッシュエクスペリメンタルっていうの が登場したことで、ま、これは画像認識 理解能力がすごいということで話題になっ
1:29:02 ています 。で、現在もより高度な知能を実現すると いうことを目指して研究開発が進んでいる 状況にあります。で、ここには、え、AI システムの、ま、レベルを5段階 で示しています。これはオープンAIが、 え、過去に示したものなんですけれども、 現在はレベル1や2あたりにいます 。チャットボットっていうレベルは現在 のチャATGPTのように自然な対話が できるようなAIリーズナーっていうのは 拍死人材のように高度な問題解決が可能な AI。ま、現在のAIシステムはレベル
1:29:48 12あたりにいるというような状況ですが 、今後、え、こういったAIを開発して いる企業はエージェント、ユーザーのため に自立的に行動できるAIとか イノベーターズ、新しいアイデアの発明に 貢献できるAIと かオーガナイゼーションズ何か会社がやっ ている仕事、業務全体 を全部1つのAIで できるようなシステム。ま、こういったの を目指して研究開発が進められています 。ま、こういう風な研究が進められている んですが、え、この先脅異的な進化を 続けるのか、それとも進化が止まるの
1:30:35 かっていうのはまだ分からない状況 ですが、その進化するにせよしないにせよ 、もうすでにAIによって社会は変化を 迫られています。現在の生成系AIでも 芸術や教育を始め、様々な分野に大きな 影響を与えています。 ということでもう変化しなきゃいけないと いうようなところには来ています。で、え 、これからの社会は人間とAIが競争する というような時代になっています 。AIの得意なことはAIに任せてAIの 不得意なところを人間が補うとか、ま、 人間の苦手なところをAIに補ってもらう
1:31:23 。そういった形で人間とAIが協力して 未来を作っていくような社会になりつつ あります。ま、そういった社会を生きる ためには私たち1人1人がAIを 使いこなす力、AIリテラシーを身に つけることが重要です 。で、AIを使いこなすためにということ なんですけども、AIリテラシーを身に つけるには以下の3点が重要です。まずは 実態権としてAIの得意不得意を理解する こと。AIへの丸投げ眠り運転をせず幻格 を見抜く ことそしてAIの進に追従することこれら
1:32:08 が大事です 。ということで皆さん1人1人には是非、 ま、大学生活を通じてAIリテラシーも 高めて欲しいなという風に思っています。 で、え、日常生活を通じてAI利テらしい を高めるためにどうすればいいのかという ことを簡単に紹介します。まず1つは常に AIを利用するということです 。え、日常の様々な用途にAIを利用して みて、あ、AIってこういうことが得意な んだなとか、AIはこういうことがな、 なんかうまくできないんだなていう形で、
1:32:54 もういろんなことを試して得意不得意を 知る ということが大事です。そのために日常の 様々な場面で是非AIを利用してください 。ま、ただし先生が宿題にAI使うなって 言っている時は使ってはいけません。それ 以外の場面では是非様々なことにAIを 使ってください。で、2つ目、人間参加型 にするということで、え、AIの出力内容 を自分で調査修正して間違っている部分を 正したより良い回答っていうのを作って ください。それとAIが、え、より良い 回答を出力できるようにAIに入力する
1:33:42 プロンプト自身も自分で思考錯誤して工夫 してみてください 。そうするとAIを使う コツみたいなものが分かってきます 。で、最後最新のAIをチェックして ください。AI技術っていうのは ものすごく早いスピードで進化しています 。だから23ヶ月したら、え、新しいもの が出てくるような状況にあります 。で、え、新しいAIが登場したら、え、 全く使い方が変わっている。これまでの不 得意なことがものすごく得意になっている ようなこともあり得ますので、新しいAI
1:34:29 が登場したら自分で試してみて、え 、その得意不得意できることできないこと がどう変わったのかっていうのを、え、常 に確かめていく、自分で経験するって いうのが重要です 。もしかすると、え、今日この講義でお 話しした内容は半年とか1年経った後には 役に立たないような状況になってるかも しれませんが、え、この3 点をですね、意識してAIを使うという ことに慣れていくと、ま、その変化に 追従らしいのある人材になれるのではない かなと思います
1:35:14 。では最後にこの講義をまとめたいと思い ます。AIは、え、2022年をえに急速 に復旧して今後も進化を続けるだろうと 思っています。ま、もしかすると途中で 止まるかもしれませんが、ま、進化させる ために研究開発は続いている状況にあり ます。その結果、人、人間の仕事や学習の 方法を変えつつあり、人間や社会を大きく 成長させる可能性があります。 で、そういったより良い社会をAIと人間 で競争していく。ま、その鍵はAIについ て知ることです。AIは万能ではなく得意 なこと、不得意なことがあります。で、
1:36:01 AIは道具であり、人間の判断と指示が 不可欠になります 。で、えっと、AIをい眠り運転する、ま 、出力を鵜呑みにするっていうことを避け て能動的にAIと共同することが重要です 。ま、そういった競争をする社会で求め られる能力としてはAIに適切な指示を 出すための思考力、言語力があります。 またAIの出力を評価できる専門知識や 科学利らしいとか変化に対応して新しい ツールAIを試すような柔軟性っていうの が求められますので、ま、こういった ところに意識して、え、是非学習をして
1:36:46 もらえればいいんではないかなと思います 。それでは、え 、最後にレポート課題を紹介して終わりに しようと思います。え、今週のレポート 課題はあなた自身の長所を伸ばして単賞を 補うためにチャットGPTのような生成経 、またはステーブルディフューンのような 、ま、画像生成AIをどのように活用 できるかということについて、あなたの 考えを200時から300時の間で述べて くださいというのが今週の課題になれます 。では、え、今週の課題は課題じゃない ですね、今週の講義は以上になります。ご
1:37:32 成聴ありがとうございました。で、以下は 参考文献になります 。はい、それではお疲れ様でした。
