の回答・AIによるまとめ
回答者はAIを学ぶ過程で、人間の思考を外側から対比することで構造が見えると述べた。未形成の思考が既存の形式に収められることを懸念している。
AIは、人間側からのラベルを貼った見ると理解できないと思うが、人間が外側に立って人間と対比することで構造が浮かび上がる。
AIとの関わりは、利用者が答えを求めるかどうかで異なると捉えている。子どもでは、AIが思考の空白を埋める可能性に言及した。
答えを求めない人間は探究が深まるが、答えを求める人間はAIのデータとアライメントによって似た構造に集約されやすい。
自身の学習では、単一のAIに依存せず、複数のモデルを実際に使って差分を確かめている。
多様なモデルで、実際に体験し差分を測る。
学び直しの制度については、既存のキャリアに学習を加えるだけでは人の幅を扱いきれないと述べた。複数の専門や関心を持つことが例外とされない場を望んでいる。
人間の幅を増やすことはラベルがひとつにはならない。安野さんのように多種多様も持つことを特別な場ではなく、それが特別で無い場を作ってほしい。
レポートの構成はインタビューごとの設定により異なります
いまのご自身の状況に最も近いものを選んでください。
その他
「その他」は、いまどのような状況に近いですか。たとえば家事・育児中心、退職後など、差し支えない範囲で教えてください。
リスキリング
リスキリング中なのですね。
この半年ほどで、学びの中でAIが関わっていると感じた変化はありましたか。変化がなければ、そのまま教えてください。
AIについて学んでいるので常に関わっている
AIについて学ぶ中で常に関わっているとのことですが、特に印象に残っている変化や出来事を一つ教えてください。
AIは、人間側からのラベルを貼った見ると理解できないと思うが、人間が外側に立って人間と対比することで構造が浮かび上がる。特に問題視しているのは、形になっていない思考を先回りして形に置き換えるということ。大人だけでなく子供の思考も収束させてしまう。保留して、まだないものを生み出す前に既存の形に押し込める。みちさ可能性を閉じるアライメントを何度も確認していること。
形になっていない思考が既存の形に置き換えられ、可能性が閉じてしまう点を問題視されているのですね。
こうした懸念を踏まえ、今後2〜3年でAIは学びや進路にどんな影響を与えると思いますか。
答えを求めない人間は探究が深まるが、答えを求める人間はAIのデータとアライメントによって似た構造に集約されやすい。子供に関しては、思考する空白が答えを埋める可能性がある可能性。AIが先回りさることで、思考が誘導される可能性。
答えを求める場面では、AIが先回りすることで思考の空白が埋まり、似た方向へ集約される可能性を見ているのですね。
そうした見通しを受けて、ご自身の学び方やAIの使い方で変えたことはありますか。
多様なモデルで、実際に体験し差分を測る。
多様なモデルを実際に使い、差分を確かめているのですね。
学び直しの制度や支援で、十分なこと、変えてほしいことはありますか。
ラベル社会の構造は分厚く、既存のキャリア外のことが出来ないことの方が多い。ラベルが無いと認識できない社会は、学び直しと呼ぶが学んできたことに学びをプラスしているので直していない。人間の幅を増やすことはラベルがひとつにはならない。安野さんのように多種多様も持つことを特別な場ではなく、それが特別で無い場を作ってほしい。
「学び直し」が既存のキャリアに学びを足す形に留まらず、多様なことを持つのが特別でない場を望まれているのですね。お話をありがとうございました。
所要時間は約8分。AIが順番にお話をうかがいます。
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