AIテクノフォビアを超えて：市民とグローバル教育の向上

現在、人工知能（AI）に関するトピック、特にChatGPTのような大規模言語モデルに関連するトピックに対する一般的な関心が高まっています。これはランダムな発展ではありません。AIはここに残り、社会と経済に大きな影響を与えるでしょう。AIは祝福となるかもしれないが、呪いにもなり得ます。AIの潜在的な危険性について、多くのAI科学者が懸念を表明していますが、それは私の見解ではテクノフォビアの境界線に達しています。しかし、対策はあります。第一の対策は、グローバルなAI規制です。しかしながら、本当の対策と進むべき道は、新しいタイプの教育を受けた市民の形成です。この記事は、AIと私の意見では必要なグローバル教育システムの改良について扱います。

AIは、我々の地球規模の相互接続社会と人工的および自然環境の複雑性に対する人間の対応です。物理的および社会的複雑性の成長プロセスは深く、止めることができないようです。我々の現在の情報社会（データは指数関数的に増加するが、知識は時間の経過とともに線形に増加する）が、知識社会（知識が支配的な社会で、知識は指数関数的に増加する）に急速に変化しています。AIと知識を持った市民の形成は、この変化をスムーズに行うための我々の唯一の希望です。我々は、批判的思考、正確な多様なコミュニケーション能力、想像力、感情的知能を備えた市民を教育する必要があります。そうすれば、市民は技術的および経済的可能性と雇用の機会を理解し、適応し、最終的に活用できるでしょう。多くの国際的な仕事で、現在このレベルの教育が求められています。

この必要性は、すべての教育レベルとすべての社会階層にわたります。1/3の人口が科学的進歩を理解し、利益を得ている一方で、2/3の人口が後れており、貧困でテクノフォビアになっている社会は、持続可能ではありません。すべての人が知識の利益を得るべきです。女性、少数派、グローバル南部の人々を含みます。そうでない場合、社会的崩壊に直面することになります。

幸いなことに、AIと情報科学を理解するために必要な基本的な概念（例：データの類似性、クラスタリング、分類）は、すべての教育レベルで教えることができます。適切に教えられれば、教育を受けていない人でも簡単に理解できます。これにより、無知とAIテクノフォビアを打ち負かすことができます。教育の進歩は、政治的意志と教育の再調整が必要です。特に、すべての教育レベルでの数学と情報科学のカリキュラムを再編成する必要があります。もちろん、すべての科学（リベラルなものを含む）における数学の導入は、避けられないようです。しかし、科学/エンジニアリングと人文科学の伝統的な分離を考えると、実現可能かどうかは不明です。ただし、クラシックスタディーは批判的思考と表現の精度を開発するための理想的なツールです。当然、そんな環境では、知識の単純な暗記や、より広範で深い知識の取得の代わりにスキルの提供はありません。

大学教育では、変化は劇的で、すぐに起こります。我々は、提案を出します。私の本「AIサイエンスと社会」[2]に詳しく記載しています。2022年10月に出版されました。私は予言的だったのではないかと思います。

1. 情報科学・工学学校の設立

• 情報科学
• 数学
• コンピューターエンジニアリング
• 人工知能科学・工学
• インターネット/ウェブサイエンス

国際的に、すでにこのような努力が行われています。図1を見てください。需要によって推進されていますが、根本的な原因は、情報（および知識）を、物質（物理学、化学）、環境（エンジニアリング科学）、生命（健康科学、生物学）と同等の独立した科学的主題として認識することです。コンピューターサイエンス（他の場所では情報科学と呼ばれる）は、すでに他の分野（例：人工知能科学・工学）の母となる科学になりつつあります。19世紀にも同様のことが起こりました。物理学と化学がすべてのエンジニアリング科学を生み出しました。

図1：世界のAI学部数

2. 人文科学学校におけるマインド・社会科学・工学部の設立。私の最も画期的な提案です。現在、人文科学はAIの進歩から最大の圧力を受けています。実際、言語学や社会学のような古典的な主題の数学化は、かなり進んでいます。デジタル人文科学部の設立も別の選択肢です。そうでなければ、自然科学やエンジニアリング学校における言語工学や社会工学部の設立が唯一の選択肢です。私はクラシックスタディーのファン（エンジニアとしての訓練を受けた）ですが、人文科学学校の没落を見たくありません。

3. 健康科学学校におけるバイオサイエンス・エンジニアリング部の設立。基本的に、これは、遺伝工学やシステム生物学などの新しい主題を追加した、バイオメディカルエンジニアリング部の根本的な進化です。

4. すべての学科に数学とコンピューターサイエンスのコースを必須にする。単に、1〜2つの統計やプログラミングのコースでは、現在のニーズを満たしません。

上記の提案のいくつか（すべてではありません）は、すでに国際的に提案または実施されています。グローバル教育システムの慣性を考えると、すぐに実施できるものではありません。しかし、これらの提案（またはより良いもの）は、政治レベルや大学内（科学レベル）で議論されることができます。そうすれば、各国は最善の前提条件で知識社会時代に入ることができます。

参考文献

[1] Ioannis Pitas, “人工知能科学と社会 Part A: 人工知能科学と情報技術の紹介“, https://www.amazon.com/dp/9609156460?ref_=pe_3052080_397514860

[2] Ioannis Pitas, “人工知能科学と社会 Part C: 人工知能科学と社会“, Amazon /Createspace, https://www.amazon.com/dp/9609156487?ref_=pe_3052080_397514860

さらに読む

[PIT2023a] Ioannis Pitas, CVML短期コース, “AI科学とエンジニアリングとその社会への影響”, https://icarus.csd.auth.gr/introduction-to-ai-science-and-engineering-and-its-impact-on-the-society-and-the-environment/

[PIT2022] Ioannis Pitas, “AI科学とエンジニアリング：新しい科学分野？”, https://icarus.csd.auth.gr/chatgtp-in-education/

[PIT2023b] Ioannis Pitas, “ChatGTP in education”, http://icarus.csd.auth.gr/ai-science-and-engineering-a-new-scientific-discipline/

[PIT2023c] I. Pitas, “人工知能は新しいバベルの塔ではない。代わりにテクノフォビアに注意するべきである”, Euronews, 8/5/2023, https://www.euronews.com/2023/05/08/artificial-intelligence-is-not-the-new-tower-of-babel-we-should-beware-of-technophobia-ins