井上貢一

第１回 ガイダンス

井上 貢一｜ソーシャルデザイン学科

2024.04.08

AIと社会 第1回 コメント投稿

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受講生の方の受講環境、各種ツールの利用経験についてお尋ねするとともに、以下の設問を設けていますので、コメントをお願いします。

あなたの身近にあるAI について、 その名称、機能を概説するとともに、
それに対してあなたが感じていることを200字程度で語って下さい。

科目概要

当科目は、複数の学部の専任教員と外部講師の方とのコラボレーションによって実施されます。授業回によって講師・実施形態が異なりますので、このサイトのアドレスをブックマークするとともに、事前にトップページの「お知らせ」を必ず確認するようお願いします。

https://vision.ip.kyusan-u.ac.jp/aixsociety/

本演習の主旨と展開 及び 授業実施・評価方法について

＞ シラバス

担当者紹介

＞ STAFF

オンライン環境・ツールに関する参考情報

• KIND Wi-Fi 接続方法
• Office 365
  • ログイン ＞ https://portal.office.com/

    k 学籍番号 @st.kyusan-u.ac.jp 　で「九産大組織」にログイン
    ID, PW は K'sLife と同じ

• 専任教員のメールについて
  • xxxxxxxx＠ip.kyusan-u.ac.jp（通常業務用）
  • xxxxxxxx＠mail.kyusan-u.ac.jp（Teams 他 Office365関連業務用 ）
    
    
    
    

大学での学びについて

大学は「学問」（研究）の場です。これまでの「お勉強」の延長と考えてしまうと様々な勘違いから、その魅力を十分に堪能することができなくなってしまいます。入学と同時に学びの意識を変えましょう。

学びのスタンス

• 大学では「生徒」ではなく「学生」と呼ばれます。また、４年後の３月に挙行されるのは「卒業式」ではなく「学位授与式」です。

• 大学での学びには「学修」という言葉が使われています（大学設置基準）。「学習」と「学修」は違います。「学習」は「学問を習う」、「学修」は「学問を修める」ことで「授業だけでなく事前の準備、事後などを自ら行うことにより、深く学問を理解し身につけること」を意味します。

• 大学の起源は古代にまで遡ります。それは、例えて言えば「知的好奇心旺盛なオタクの集まる場所」でした。みなさんがこれまで過ごしてきた「学校」は、複雑な社会への「適応訓練」が必要となった近代以降のものなので、根本的に質の異なるものだと考えることを推奨します。

• 小＞中＞高＞大＞就職 というパイプラインをイメージしていると、本来の大学の価値を享受しないまま卒業することになります。

• 昨今の風潮として、授業が「時間単位の商品」に例えられることがありますが、「授業は商品、学生はお客様」という発想は、あなたを単なる「消費者」にしてしまいます。「授業はコモンズ、学生は共同研究者」というスタンスで取り組むことを推奨します。

参考：大学での学び ＞ 学びのスタンス

すべてのモノ・コトに疑問を持つこと

• 常識を疑ってください。言葉というものは、知らず知らずのうちにあなたの思考を洗脳しています。

  常識とは18歳までに身につけた偏見のコレクションのことをいう。
  Common sense is the collection of prejudices acquired by age 18.
  Albert Einstein 1879 - 1955

• 教科書的な「お勉強」の最大の落とし穴・・それは「そこに書かれていないこと」が明記されていない、すなわち「非掲載リスト」が存在しないことです。視点をメタレベルに置かないとこの事実には気づきません。
  高校数学の教科書に「楕円の周の長さ」の公式は載っていない

  円の半径	円周の長さ	円の面積	方程式
  \(r\)	\(2πr\)	\(πr^2\)	\(x^2 + y^2 = r^2\)
  楕円の長径・短径	楕円の周の長さ	楕円の面積	楕円の方程式
  \(a\) , \(b\)	？	\(πab\)	\(\frac{x^2}{a^2} + \frac{y^2}{b^2} = 1\)

• 参考：大学の歴史
  
  

学問の体系

• 学問を体系的に把握して下さい。
  Wikipedia:学問の一覧
  
  
  
  

AI活用の現状

演習・実習における AIの活用事例

• 研究プロジェクトにおけるアイデア出し、企画書のタタキ案づくり
• 作品制作における制作支援（すでに様々なアプリに AIが含まれる）
• Web系、データサイエンス系授業におけるコーディング支援
  
  

私が利用しているツール

• 認識系AI：
  • Google 他のWebアプリ（音声認識、画像認識＞文字列抽出など）
  • Python：https://www.python.org/
    • 機械学習ライブラリ scikit-learn：https://scikit-learn.org/
    • 開発環境：https://colab.research.google.com
  • ml5.js：https://ml5js.org/
• 生成系AI：
  • ChatGPT：https://openai.com/blog/chatgpt/
    • LINE AIチャットくん（LINEに組み込まれたチャットボット）
    • Blender ChatGPT（3DCGソフトのプラグイン）
  • Gemini：https://gemini.google.com/app
  • Stable Diffusion：https://stability.ai/
    
    
    
    

社会とは何か

人類の30万年を俯瞰して、AIが台頭する未来をイメージします。

人類と社会

• 人類史上のいくつかの段階
• 人類は生物世界における異端児である
• 多様性・相対性
• 視点の相対化（Reframing）について
  説明用資料：categorize.blend.zip
• ソーシャルデザイン

AI がもたらす情報環境の変化

• 情報革命はかつて何度もあった
  言語（自然発生）、文字（以後すべて恣意的）、活版印刷、写真、電子計算機・・

• 新たな技術の登場が、それ以前の技術職を奪うのは歴史の必然
  写真術の登場は肖像画家から仕事を奪ったが、その後肖像画家の多くが写真館を開業

• 新たな社会問題の出現？
  人間・社会の側の意識改革によって、問題が問題でなくなることもある
  • フェイク？・・「嘘」は、言語（共同幻想）の誕生とともにある
  • 著作権侵害？・・情報を「囲い込んで所有する」発想自体に無理がある
    この考え方は、人から学ぶ（まねぶ）意欲、創造する意欲を奪っている
  • 機密情報の流出？・・　そもそも機密にする必要があるのか？

• 最大の問題は、我々自身の AI（AGI・ASI）に対する関心度の低さ
  2022年11月からすでに１年４ヶ月。我々の現状は危機的
  
  

学びのスタイルの多様化

工業社会に適応したスタイルからの脱却

竹内薫 「わが子を AI の奴隷にしないために」を参考に筆者が妄想

人間とAIの棲み分け

人間も社会も動的な「定常開放系」。内部と外部の境界は目に見えるような明確なものではありません。AIは脳をモデルにしていますが、人間は脳だけで考えているわけではなく（そもそも「脳」は言葉によって存在喚起された概念であって実体ではない）、その思考には、全ての細胞、そしてそこを出入りする物質・エネルギー・情報が関与しています。

一方 AIは「孤立系・ 閉鎖系」として存在していて、電源のON/OFF、静的な情報保存、部品単位の交換ができます。身体性を伴わないAIは、所詮機械であって、「自ら学ぶ動機」が生まれることはありません（多分）。

先人の「真似」をしたいという動機からはじまるのが「学び」の本質であるとすれば、人がやりたくないことを任せるべく登場したAIは、歓迎すべきツールではないかと思います。学修者本位の教育を推進するのであれば、学びの中での人間と AIとの「棲み分け」と「協働」の検討が求められていると思います。

• 問題（Question）を解くのは AIの仕事
• 問題（Problem）に気づき、それを共有し、対応するのが人間の営み
  
  

Fall in love with the problem, not the solution　Google, 2019

ついでに言うと

• 一般的・常識的回答（出現確率の高い言葉の連鎖）を期待するなら AI

  ひながなを [ 漢字に変換する ]、ひらがなで [ 書く ]

• 斬新なアイデア（出現確率の低い言葉の組合せ）は「おバカな人間」

  ひらがなを [ 洗う ]、ひらがなで [ 滑る ]

  
  

コメントの投稿について

出席確認を兼ねて、以下のフォームから投稿をお願いします。

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