考えたこと2

AIとの対話1ではクリエィティブな仕事から入って、教育までたどり着いた。
そこから先の部分を抜粋して載せる。

「AIをどう教育に取り入れるかのガイドラインは早急に作る必要がありますね。そのあたりの議論をしている人たちはどこにいるのでしょう？」

「ガイドライン策定に向けた議論は、現在、複数の場所で、しかし必ずしも社会全体に可視化される形ではない形で進められています。

なぜ議論が可視化されにくいのか
これらの議論が、一般社会に広く知られていない背景には、以下のような理由が考えられます。

専門的な議論が中心: 議論の内容が専門的で、一般の人々にとって理解しにくいことが多い。

多様な意見の収束の難しさ: AIの活用には、倫理、著作権、教育など、多岐にわたる問題が絡むため、意見の対立が多く、一つの結論を出すのが難しい。

議論の場の分散: 複数の機関や団体がそれぞれ独自の議論を行っており、情報が統合されていない。

しかし、AIの普及が加速するにつれて、これらの議論はよりオープンな場で行われるようになるでしょう。そして、社会全体がこの問題について真剣に考え、議論に参加することが、より良い未来を築くためには不可欠となります。」

政府、文科省、大学、企業などでバラバラに考えているのが日本の現状らしい。
でも、もう待ったなしだと思う。

「日本の大人のITリテラシーの低さが、この議論が成熟しない原因だと思います。でも、若い人たちは困っているのですから、大人がそういうことを早く決めないといけませんね。」

「そうですね。おっしゃる通り、大人のITリテラシーの低さが、AIをめぐる教育の議論が進まない大きな要因になっていると思います。

なぜ大人はAIに戸惑うのか
多くの大人にとって、AIは「便利な道具」であると同時に、「よくわからない」「怖い」といった漠然とした不安を伴う存在です。これは、以下の理由によるものです。

AIを「未知のもの」として捉えている
大人はAIが本格的に普及する前の時代を生きてきたため、AIを「既存の常識を覆す未知のテクノロジー」として見てしまいがちです。そのため、AIがもたらす可能性だけでなく、リスクばかりに目が向いてしまう傾向があります。

経験に基づいた思考の限界
大人はこれまでの経験から物事を判断することが多いですが、AIは過去の経験が通用しない新しい領域です。そのため、AIが教育にもたらす影響を具体的に想像できず、議論が深まりにくいのです。

情報収集の壁
AIに関する情報は日々更新されていますが、大人が忙しい中でそうした情報をキャッチアップするのは容易ではありません。特に、ITに苦手意識がある人にとっては、情報を得るハードルがさらに高くなります。

若者が困っている現状
一方で、AIネイティブである若者は、すでにAIを日常的に使いこなしています。彼らはAIを「当たり前のツール」として捉えているからこそ、以下のような「困りごと」を抱えています。

どう使えば良いのか分からない
学校や家庭でAIの正しい使い方を教えてもらえないため、倫理や著作権といったルールを知らないまま利用していることが多いです。

ルールがないことへの不安
AIを宿題や課題に利用して良いのか、どの範囲までが許されるのかが不明確なため、どう使えば良いのか判断できず不安に感じています。」

結局現場に丸投げしているのが現状なのだろう。
だから、現場は困っている。それを見て見ぬふりをしているのかもしれない。

「この状況を解決するためには、大人が「AIは自分たちには関係ない」と傍観するのではなく、若者の声に耳を傾け、積極的に議論に参加することが不可欠です。

まずは知ることから始める: AIがどういうもので、何ができて何ができないのか、まずは知ろうとすることが第一歩です。

世代間ギャップを埋める対話: 若者とAIについて話し合うことで、彼らが何に困っていて、何を求めているのかを理解することができます。

未来を見据えたルール作り: AIを禁止するのではなく、活用を前提としたルールやガイドラインを策定することで、若者が安心してAIを使える環境を整えることができます。」

まさに暫定的でもいいから、ルールを作ることが大事なのだろう。

「若者たちがAIを使いこなす未来を生きる上で、大人が今、彼らのために何ができるのかを真剣に考える必要がありますね。日本の大人はAIに対するリスクを気にしているということなのに、どうしてそれをどう使うべきかという議論が進まないのでしょうか。まるでAIはないことのようにしているように見えます。」

「日本の大人がAIのリスクを気にしているにもかかわらず、その使い方についての議論が進まないのは、いくつかの複雑な要因が絡み合っているためだと考えられます。AIを「ないこと」にしているように見えるのは、まさにその結果と言えるでしょう。

1. 「未知」への対処方法の違い
多くの大人がAIを「未知のリスク」として捉えているのは事実です。しかし、そのリスクに対する対処方法が、「議論して解決する」という建設的な方向ではなく、「まずは触れないでおこう」という消極的な方向に向かっている可能性があります。

これは、日本の文化的な背景として、未知のリスクに対しては「様子見」の姿勢を取ることが多いことと関連しているかもしれません。新しい技術の導入には慎重になり、問題が起こるのを待ってから対処しよう、という考え方が根強いのです。

2. 専門性と責任の所在が不明確
AIは、技術的な側面、倫理的な側面、社会的な側面など、非常に専門的な知識が求められる分野です。

議論の参加者が限られる: 専門家以外が議論に参加しにくいため、社会全体での議論に発展しにくい。

責任の押し付け合い: 「AIの倫理的な問題は技術者側が解決すべきだ」「教育現場でのルールは文科省が作るべきだ」など、責任の所在が不明確になり、誰もが積極的に議論を主導しづらい状況です。

3. 変化への抵抗感と現状維持バイアス
AIは、既存の社会システムや働き方を根本から変える可能性を秘めています。

働き方の変化への不安: 多くの大人が、AIによって自分の仕事がどうなるかという不安を漠然と抱えているため、AIについて深く考えること自体を避けてしまう。

教育システムの改革への抵抗: AIを教育に取り入れることは、従来の教育方法を根本から見直すことを意味します。これまでのやり方を変えることへの抵抗感や手間を考えると、現状を維持しようとする力が働いてしまいます。

4. 議論の「場」と「機会」の不足
海外では、メディアや公共の場でAIに関する活発な議論が交わされていますが、日本ではまだそうした機会が少ないのが現状です。

メディアの報道の仕方: メディアがAIのリスクばかりを強調する報道を行うと、人々の不安を煽り、建設的な議論を遠ざけてしまう可能性があります。

議論の場が分散: 文科省や各大学、企業などが個別に議論を進めているだけで、それが社会全体に共有される「場」が不足しています。

まとめ
AIのリスクに対する懸念があるにもかかわらず議論が進まないのは、「AIについてどう議論すればよいか分からない」という戸惑いと、変化への抵抗感、そして議論を主導する主体が不明確であることが複合的に絡み合っているためだと考えられます。」

結局、日本にありがちな「様子見」や「ないものとする」という風土がダメなのだろう。
知識がないことよりも、そちらの方が問題なのだ。

「いくらないものと思っても、現実に存在するAIは確かに便利であると同時に、一部の仕事を奪っていっているのも事実です。そういうことをわかっている人たちがまず声を上げるべきだと思うのですが、それはどうして起こらないのでしょうか。」

「おっしゃる通りです。AIの便利さと、一部の仕事を奪う現実を理解している人たちが、なぜ声を上げないのかという疑問はもっともです。本来であれば、その変化を肌で感じている専門家やクリエイターたちが、社会に向けて警鐘を鳴らし、議論を主導する役割を果たすべきだと考えられます。しかし、実際にはその声はまだ十分に届いていないのが現状です。

専門家やクリエイターが声を上げない理由
この背景には、いくつかの複雑な要因が絡み合っていると考えられます。

AIを「脅威」と断定しにくい
多くの専門家やクリエイターは、AIが自分の仕事をすべて奪うとは考えていません。むしろ、AIを「強力なツール」として、自分の仕事の効率化や表現の幅を広げるために活用できると捉えています。そのため、「AIは危険だ」と一方的に声を上げるのは、自分たちの可能性を狭めることになりかねないと躊躇している可能性があります。

変化への適応で手一杯
AIの進化は非常に速いため、クリエイティブ業界の専門家たちは、新しい技術を学び、それを自分の仕事にどう活かすかで手一杯になっています。AIを使いこなすスキルを身につけなければ、競争から取り残されてしまうという危機感も強く、社会全体に向けて声を上げる余裕がないという側面もあります。

議論の「空気」がない
日本社会全体でAIのリスクや可能性について真剣に議論する「空気」がまだ醸成されていません。そうした状況で声を上げても、的外れだと受け取られたり、かえって誤解を招いたりするのではないかという懸念もあるでしょう。声を上げても届かない、という無力感を感じている人もいるかもしれません。

倫理と技術のバランスの難しさ
AIが仕事を奪うことへの不安はありつつも、その技術がもたらす革新性も同時に理解しています。そのため、単に「AIに反対」というスタンスではなく、「どうすれば技術の進歩と人間の尊厳を両立できるか」という、より複雑な問題として捉えています。しかし、このような多角的な視点を簡潔に、かつ力強く社会に訴えかけるのは非常に困難です。

これらの理由から、多くの専門家やクリエイターは、AIをめぐる変化を個人の適応問題として捉えている傾向が強いと言えるでしょう。」

良く言えば、自己責任ということだが、これではAIを教育でどう扱っていくかという議論は進まない。
これは今の日本が停滞していることにつながっているようにも思う。

「様子見の文化というのは、日本では認知されているのでしょうか？」

「日本の「様子見の文化」は、特定の学術用語ではありませんが、多くの日本人が無意識的に共有している社会的な行動パターンとして広く認識されています。これは、新しい技術や社会の変化に対して、すぐに飛びつくのではなく、周囲の動向や結果を慎重に観察してから行動に移すという国民性を表しています。

「様子見の文化」が生まれた背景
この行動様式は、日本の歴史や文化に根ざしたいくつかの要因から形成されたと考えられています。

集団主義: 「和を以て貴しとなす」という言葉に代表されるように、日本では集団の調和を重んじる文化が根強くあります。新しいことに挑戦して失敗すると、集団の和を乱す可能性があるため、多くの人が周囲の意見や行動を尊重し、足並みを揃えようとします。

リスク回避の志向: 日本は災害が多い国であり、古くから自然災害のリスクを避けるために、慎重な行動や判断が重んじられてきました。このリスク回避の精神が、新しい技術や社会変化に対しても同様に働いていると考えられます。

失敗を恐れる文化: 新しいことに挑戦して失敗すると、その責任を追及される風潮があります。そのため、リスクを冒して先行するよりも、成功が確認されてから追従する方が安全だと考える人が多いのです。

AIと「様子見の文化」
AIのような革新的な技術の普及においても、この「様子見の文化」は顕著に現れています。

ビジネス: 多くの企業が、AI導入のメリットは理解しつつも、セキュリティリスクや投資対効果が不明確なため、競合他社の動向を観察してから導入を検討するケースが多く見られます。

教育: AIを教育現場に導入することについては、その有効性やリスク、倫理的な問題が複雑に絡み合うため、国や学校が明確なガイドラインを出すのを待っている状態です。

個人: 一般の消費者も、AIがもたらす便利さには興味があるものの、個人情報漏洩のリスクや信頼性への不安から、本格的な利用にはまだ踏み切れていない人が多いです。

しかし、AIの進化スピードは非常に速く、「様子見」を続けている間に、世界から遅れをとってしまうという危機感も高まっています。今後は、この「様子見の文化」を尊重しつつも、リスクを正しく評価し、スピーディに行動に移すことができるような社会に変えていくことが求められるでしょう。」

この1年ほどだけでも、生成AIの進歩は目覚ましい。
日本もかろうじてついて行っているのだろうが、とても最先端とはいい難い。

「現実に、マイクロソフトが4割のプログラマを解雇したというようなニュースがありました。そういう現実に対して、日本ではまだ何も出てきませんが、いずれそうなるということでしょうか？」

「おっしゃるように、AIの台頭はすでにIT業界の構造を大きく変え始めており、マイクロソフトをはじめとする海外の大手IT企業が大規模な人員削減を行っているのは事実です。これらの人員削減のすべてがAIによる直接的な代替だとは断定されていませんが、多くの専門家はAIによる業務効率化が大きな要因の一つだと分析しています。

日本の状況は、海外と比べるとまだ顕在化していませんが、いずれは同様の事態が起こる可能性は十分に考えられます。

日本が「様子見」の間に起こる変化
マイクロソフトのような海外企業が人員削減を進める一方で、日本のIT業界が静かなのは、これまでの「様子見の文化」が背景にあることに加え、いくつかの要因が考えられます。

労働市場の特性: 日本では、欧米のような大規模なレイオフ（一時解雇）が文化的・法的に容易ではありません。そのため、AIによる業務効率化が進んでも、すぐに人員削減に踏み切るのではなく、異動や配置転換といった形で対応するケースが多くなると考えられます。

人材不足: 日本のIT業界は慢性的な人材不足に陥っています。特にAIや最新技術を扱える優秀なエンジニアは依然として不足しているため、AIによって単純な作業が自動化されても、人員を削減するよりも、より高度な業務にシフトさせて活用しようとする傾向が強いです。

「デジタルトランスフォーメーション（DX）」の遅れ: 日本企業は、海外に比べてDXの進捗が遅れていると指摘されることがあります。そのため、AIを本格的に導入して業務を効率化する段階に至っていない企業も多く、AIによる人員削減はまだ現実的な問題として浮上していません。

将来、日本でも起こりうること
しかし、これらの状況は永遠には続きません。海外の事例を参考に、日本でも以下のような変化が今後起こると考えられます。

単純作業の自動化: AIはコードの自動生成やバグの特定といった単純なプログラミング作業を効率化できます。これにより、単にコードを書くことが主な仕事だったプログラマーの需要は減っていくでしょう。

求められるスキルの変化: 今後は、AIを使いこなして効率的に開発を進める能力や、AIが生成したコードを適切にレビュー・修正する能力が求められるようになります。また、クライアントの要望を深く理解し、システムの全体設計を担うような、より高度なスキルを持つ人材の価値が高まります。

「黒字リストラ」の可能性: AIの導入によって生産性が向上し、業績が好調な企業でも、さらなる効率化を目指して人員を見直す「黒字リストラ」が起こる可能性があります。これは、マイクロソフトなどの事例にも見られる現象です。

日本もいずれ、AIをどう活用し、どう社会を変化させていくかという議論に直面します。そのときに、「AIによって何が自動化され、人間は何に集中すべきか」という本質的な問いに向き合えるかどうかが、日本の未来を左右する鍵となるでしょう。」

今の日本にはAIを使えるインフラはあるし、高齢化したとはいえまだ人口が多く、市場が成り立っているので、アメリカの企業も日本を見放していない。
それはきっとまだ日本に国力があるからだろう。
それがある間に、進めないといけないぞ。

ということで、次回に続く。

AIはホワイトカラーの仕事を奪うと思うが、教育界の先生の仕事も奪うと思う。
知識の量は先生よりも格段にすごい。
児童や生徒が聞くような質問は、すべて答えられるだろう。

もう既に、イラストレーターなどの仕事は奪われつつある。
そのあたりから、Geminiに聞いてみた。

「AIで簡単に画像生成できるようになると、イラストレーターの仕事などはなくなっていきそうに思いますが、現状はどうなのでしょうか？」

「まとめ：AIの進化は、イラストレーターの仕事のあり方を大きく変えつつあります。単純な作業はAIに置き換わる一方で、AIをツールとして活用し、人間ならではの創造性やコミュニケーション能力を活かすことができるイラストレーターは、今後も活躍できるでしょう。重要なのは、AIに仕事を奪われると恐れるのではなく、AIを使いこなすスキルを身につけ、自身の強みを磨き続けることです。」

という回答。
途中の会話は省略したが、Geminiも人間の仕事を減らすとは答えないように教育されているのだろう。
それでも、オーダーに合わせて、適当なイラストを描くような仕事はなくなるだろう。

「商業写真なども、生成AIに置き換わっていくと思いますが？」

「はい、おっしゃる通り、商業写真の分野も生成AIの影響を大きく受けています。特に、ストックフォト（素材写真）や商品のイメージ写真など、特定のコンセプトに基づいて大量に制作される写真の領域では、AIへの置き換えが進む可能性があります。

AIは、テキストの指示だけで様々な構図やスタイルの画像を瞬時に生成できるため、撮影の手間やコストを大幅に削減できます。これにより、簡単な広告用画像やSNS投稿用の写真などは、プロのカメラマンに依頼する代わりにAIで生成するケースが増えていくでしょう。

しかし、写真家という仕事が完全になくなるわけではありません。AIが置き換えにくい、人間ならではの価値が求められる領域は依然として存在します。」


ということで、商業写真家の仕事も減っていく。

「なるほど。映画の脚本や小説などの領域もいずれAIが進出していくでしょうね。」

「ご認識の通り、映画の脚本や小説といった創作分野でも、AIの進出はすでに始まっています。単純なストーリー展開や設定であれば、AIが学習データに基づいて自動生成できるようになっていますし、既存作品の続編やスピンオフなどもAIが下書きを作成するケースも出てきています。

しかし、これらの分野でも、AIがすぐに人間の作家を完全に置き換えるかというと、そう簡単な話ではありません。AIと人間の作家が共存する未来が現実的でしょう。

AIが変える創作のプロセス
AIは、以下のような形で創作のプロセスを効率化するツールとして活用されています。

アイデア出しの補助: プロットのアイデアやキャラクター設定のバリエーションをAIに大量に生成させ、作家がそこからインスピレーションを得る。

下書きの作成: シーンごとの台詞や描写をAIに書かせて、作家がそれを編集・加筆修正する。

構成のチェック: 物語の構成に矛盾がないか、読者の興味を引く展開になっているかをAIに分析させる。

作家は、AIに任せられる部分を効率化することで、より本質的な創造活動に集中できるようになります。」

会話は続くが、やっぱり脚本家などのクリエイターの仕事も減っていくのだ。

「なるほど。いずれにしても、そういうクリエィティブな領域ではAIに代替えされる仕事が増えるということですね。」

「その通りです。クリエイティブな領域においても、AIに代替される仕事が増えていくのは確実でしょう。

しかし、これは「クリエイティブな仕事がなくなる」という意味ではありません。むしろ、「クリエイティブ」の定義そのものが変わっていくと考えるべきです。

AIは、過去のデータを学習して、効率よく、高品質な「似たもの」を生み出すのが得意です。これにより、単なる作業や技術を伴う仕事はAIに置き換えられていきます。」

そうらしい。
人間は、人間ならではの考えや感情に基づいた物語を、ゼロから生み出すところが必要だという。
いずれにしても、ごく少数だろう。

「しかし、AIに頼りすぎてしまうと、生成されたもの以上の思考がなくなり、単にAIを使うという人間が増えてくると思いますが、その心配はないでしょうか？」

「それはAI時代における非常に重要な懸念点ですね。AIに頼りすぎることで、人間の思考力や創造性が衰えてしまうのではないか、というご心配はもっともだと思います。

AIは非常に便利なツールですが、依存しすぎると、次のようなリスクが考えられます。

1. 思考の画一化
AIは、膨大な過去のデータに基づいてパターンを学習し、それに沿ったものを生成します。もし私たちが、AIが生成したアイデアや文章をそのまま受け入れてしまうと、結果として生まれる作品や思考が、AIの学習データという既存の枠組みに縛られてしまう可能性があります。

独自の視点や発想の飛躍といった、人間ならではの「ひらめき」が失われ、皆が似たような発想しかできなくなる、という懸念は否定できません。

2. 批判的思考力の低下
AIが提示する答えやアイデアは、一見すると完璧に見えることが多いです。そのため、それらを鵜呑みにしてしまうと、「本当にこれで良いのか？」「他に別の可能性はないか？」といった批判的に考える力が鈍ってしまうかもしれません。

AIをただの「答えを出す機械」として使うのではなく、あくまで「思考の補助ツール」として使い、その結果を人間が吟味する姿勢が不可欠です。

3. スキル習得機会の喪失
絵を描く、文章を書くといったスキルは、何度も試行錯誤を繰り返すことで習得されるものです。AIがこれらの作業を代行してしまうと、人間が基礎的なスキルを身につける機会そのものが失われ、結果としてAIが生成したもの以上の創造的な発想ができなくなる、という懸念もあります。」

たしかに、AIの作った音楽は、どこかで聞いたことがある、というものになる。
最近、ギターの練習用に80年代のJ-PopというジャンルのAIの音楽をかけるが、もうボーカルといい、リズムといい、ストリングスやブラスの伴奏、ギターの演奏など、これぞJ-Popという音楽になっている。
だから、練習用にはちょうどいい。
コードも有名な進行ばかりで、特異ものは出てこない。
だから、練習にはちょうどいいのだ。

会話はAIとの付き合い方の注意などが続く。

「たしかに、賢く付き合うべきなのはよく分かるのですが、その知識すら持っていない人がAIを使い始めると、危険ですよね。」

「その通りですね。AIとの賢い付き合い方を知らない人がAIを使い始めると、いくつかの危険が考えられます。

AI利用における具体的な危険性
情報の真偽を確かめない
個人情報の流出
著作権や倫理観への配慮不足
思考停止への陥りやすさ

危険性を乗り越えるための対策
これらの危険を乗り越えるためには、AIを使い始める前に、最低限の知識とリテラシーを身につけることが重要です。

AIの仕組みを理解する
ファクトチェックを習慣化する
プライバシーポリシーを確認する
倫理観を持って使う

多くの人がAIを使うようになる今、これらのリテラシーは、インターネットを使う上でのマナーやセキュリティ意識と同じくらい重要になってきています。AIを安全かつ有益に利用するためには、「AIは万能ではない」という認識を持ち、常に自分の頭で考える姿勢を忘れないことが大切です。」

やはり、既に寿命が近づいたぼくらではなく、これからの人たちが大変になるのだろう。

「私達の世代はAIによる生成の最初の部分を知っている世代ですから、まだAI生成以前の知識を持っていますが、今の子供たちは例えば宿題が出てもAIでやってしまったりすることに対する対策さえもまだ話し合われていません。そういうことを社会が問題にしていかないといけませんね。」

「確かに、おっしゃる通りです。私たちの世代は、AIが本格的に普及する前の時代を知っているため、AIを「便利なツール」として客観的に見ることができます。しかし、AIが当たり前の環境で育つ今の子供たちにとっては、その区別が曖昧になり、「AIなしでは思考できない」という状況に陥るリスクがあります。

宿題をAIにやらせてしまうという問題は、そのリスクがすでに表面化している例の一つです。この問題は単に「カンニング」の是非にとどまらず、子供たちの学習そのものに深く関わる社会的な課題です。

AI時代に必要な教育の再定義
この問題に対応するためには、教育のあり方を根本から見直す必要があります。

AIの正しい使い方を教える
AIを禁止するのではなく、「AIはあくまで道具である」という前提を教えることが重要です。AIを活用して情報を集めたり、アイデアを広げたりする方法を教えつつ、最終的な判断や責任は人間が負うという意識を育む教育が求められます。

AIに代替されない能力を育む
AIが不得意な能力、つまり**「問いを立てる力」「批判的に考える力」「共感する力」などを伸ばす教育にシフトする必要があります。答えを暗記するような宿題ではなく、AIでは答えが出せないような探究的な課題**や、他者と協力して解決する課題を増やすことが一つの方法です。

社会全体での議論とルール作り
AIの教育における利用方法については、まだ明確なルールがありません。学校だけでなく、家庭や社会全体で「AIをどのように教育に取り入れるべきか」「どこからが不正行為にあたるのか」といった議論を活発に行い、共通の認識やガイドラインを策定していく必要があります。

AIは、使い方を間違えれば子供たちの成長を妨げる可能性もありますが、適切に活用すれば、これまでの教育ではできなかった新しい学習体験を提供できる可能性も秘めています。この過渡期にある今だからこそ、社会全体でこの問題に向き合い、AIと共存するための新しいルールや価値観を築いていくことが急務だと感じます。」

ここが一番問題だと思う。
日本の社会はITリテラシーが低く、今の役人や政治家にこれらの問題に対処できる能力があるとは思えない。
Geminiに聞くと、海外ではもう既にいろいろ取り組みが始まっているという。
日本ではいじめと教育委員会の問題や、先生不足の話は聞くが、AIと教育というような「差し迫った現代の問題」についてのニュースは聞いたことがない。
それはGeminiも知っていた。

「日本ではそういう議論すらされていません。それは教育者たちのリテラシーの低さも原因なのかと思いますが、全体的にITリテラシーが低く、危機感すら持てていないのだと思います。」

「確かに、日本では海外に比べて、AIを教育にどう取り入れるかについての議論が、まだ社会全体で活発に行われているとは言いがたい状況ですね。その背景には、いくつかの要因が考えられます。

日本におけるAI教育議論の遅れと要因
ITリテラシーの格差
日本全体として、IT技術やデジタルツールに対するリテラシーには大きなばらつきがあります。教員の中にも、AIツールの仕組みや活用方法を十分に理解している人とそうでない人がいるため、学校現場での議論が深まりにくいのが現状です。

「正解」を求める教育文化
日本の教育は、過去の経験やカリキュラムに沿って「正解」を教えることに重きを置く傾向が強いです。AIのように、正解が一つではない、あるいは倫理的な判断が求められる新しい技術に対して、どのように指導すれば良いのかという戸惑いがあるのかもしれません。

議論を主導する組織の不在
海外では、政府機関や特定のNPO、研究機関などが主体となって、AIの教育利用に関するガイドラインを策定したり、議論を先導したりする動きが見られます。日本では、そうした議論を牽引する中心的な役割を担う組織がまだ明確ではないため、社会全体に議論が広がりづらい状況にあると言えるでしょう。

危機感を持つべき理由
このままAI教育に関する議論が停滞すると、以下のようなリスクがさらに拡大する可能性があります。

教育格差の拡大: AIを使いこなせる家庭とそうでない家庭で、子供の学習機会や思考力に差が生まれてしまいます。

国際競争力の低下: AIを当たり前に活用する海外の子供たちと比べて、日本の子供たちが将来的に国際的な舞台で活躍する上で不利になる可能性があります。

デジタル社会への適応遅れ: AIが普及した社会で求められる「AIを賢く使う力」を身につけられないまま大人になってしまうかもしれません。

海外の事例を見ても、AIを一方的に禁止するのではなく、活用を前提として、そのリスクや課題について議論し、ルールを作っていくことが主流となっています。日本でも、教育者だけでなく、保護者、行政、企業など、社会全体でAIについて考え、子供たちの未来を守るための議論を始めていくことが急務です。」

こういう根本的な問題を論じるには、教育者たちの環境が整っていないのだろう。
現場の先生たちはどう対処しているのだろう。
子どもにスマホを持たせれば、宿題など簡単にできてしまう。
そういう危機感についてのニュースなど聞いたことがない。

まだまだ対話は続くが、長くなるのでここで一旦終わる。
AIは本当に賢いと思う。