AI Technophobiaを超えて: 市民の形成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Large Language ModelsのようなChatGPT [1]に関連するものに対する大きな関心の波があります。これはランダムな開発ではありません。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は祝福となることもあれば、呪いとなることもあることはよく知られています。AIの潜在的な危険性に対して、多くのAI科学者は、私の見解ではテクノフォビアの境界線に近づいた形でAI開発に対する懸念を表明しています。ただし、防御線があります。第一の防御線は、グローバルなAI規制です。ただし、真の防御と進むべき道は、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と私の見解では必要なグローバル教育システムの改変について、特に全てのレベルでの関係について論じます。

AIは、人間が急速に複雑化する世界的に相互接続された社会と、人工的および自然的な環境に対しての対応策です。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。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）は、知識主導の社会（知識が指数関数的に増加する）への変化を急速に遂行しています。AIと、知識を持った市民の形成は、スムーズな移行のための私たちの唯一の希望です。私は、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、感情的知恵を備えた市民を教育する必要性を強調するために、故意に「市民の形成」というギリシャ語の用語を使用します。これらの市民は、理解し、適応し、最終的に私たちが直面している技術的および経済的可能性と雇用の見通しを利用できるようになるでしょう。現在、多くの職種で国際的にこのレベルの教育が求められていることは偶然ではありません [2]。

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と2/3で分割された社会では、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、残りの2/3は貧困し、テクノフォビアに陥っていることは、単純に持続可能ではありません。なぜなら、知識の進歩と普及が世界的に保証されることはできないからです。すべての人が知識の利益を享受する必要があります。女性、少数派、グローバルサウスの人々を含みます。そうでない場合、社会的崩壊に直面することになります。中世初期には別の理由で起こったように。

幸いなことに、AIと情報科学（例：データの類似性、クラスタリング、分類）を理解するために必要な基本的な概念は、単純で、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テクノフォビアを大いに打ち負かすことができます。この教育的進歩は、政治的意志と教育の再調整のみが必要です。主に、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構成することで、これらの概念を適切に教えることができます。当然、既にすべての科学（リベラルなものを含む）における数学の部分的数学化を観察しています。これは避けられないようです。科学/エンジニアリングと人文科学の伝統的な分離があるため、実行可能であるとは限りません。ただし、数学以外に、古典研究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。自然に、このような環境では、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場所がありません。

大学教育では、変化は劇的で、すぐに起こります（ほとんど）。私の本「AI Science and Society」[2]に詳細に記載した、いくつかの提案を提示します。これは2022年10月に出版されました。私は予言的であると言うことを恐れず、以下の提案を提示します。

1. 情報科学・工学学校の創設

• 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/ウェブ科学

このような努力は、国際的に既に行われています。図1に示すように、需要によって推進されています。しかし、このような開発の根本的な原因は、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、すでに人工知能科学・工学などの他の分野の母となる科学になりつつあります。19世紀には同様のことが起こりました。当時、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: 世界中のAI学部課程の数

2. 人文科学学校における「心と社会科学・工学」学科の創設（もしかしたらより適切な用語が使えるかもしれません）。私はこれが私の最も画期的な提案であると思います。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。これはすぐには明らかではありません。実際、古典的な主題（例：言語学、社会学）の数学化は大きく進んでいます。「デジタル人文科学」学科の創設も別の選択肢です。そうでない場合、私が見ることのできる唯一の代替案は、自然科学またはエンジニアリング学校における「言語工学」または「社会工学」学科の創設です。私は古典研究のファン（エンジニアとして訓練された）ですが、人文科学学校の衰退を見たいと思いません。

3. 健康科学学校における「生物科学・工学」学科の創設。本質的には、これは新しい主題（例：遺伝子工学、システム生物学）を追加したバイオメディカルエンジニアリング学科の急進的な進化です。

4. すべての学科のカリキュラム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。単純に、1〜2つの（貧弱な）統計またはプログラミングのコース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、これらのアイデアが反応や一夜で実装されることを私は信じるには無謀です。ただし、これらの提案（またはより優れたもの）は、政治レベルおよび大学内（科学的レベル）で議論できます。そうすれば、各国は最良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, “Artificial Intelligence Science and Society Part A: Introduction to AI Science and Information Technology“, https://www.amazon.com/dp/9609156460?ref_=pe_3052080_397514860

[2] Ioannis Pitas, “Artificial Intelligence Science and Society Part C: AI Science and Society“, Amazon/Createspace, https://www.amazon.com/dp/9609156487?ref_=pe_3052080_397514860

関連文献

[PIT2023a] Ioannis Pitas, CVML short course, “AI Science and Engineering and its Impact on the Society”, https://icarus.csd.auth.gr/introduction-to-ai-science-and-engineering-and-its-impact-on-the-society-and-the-environment/

[PIT2022] Ioannis Pitas, “AI Science and Engineering: A new scientific discipline?”, https://icarus.csd.auth.gr/chatgtp-in-education/

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

[PIT2023c] I. Pitas, “Artificial intelligence is not the new Tower of Babel. We must beware of technophobia instead”, 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