考えたこと2 | AIとの対話2

2025.10.10 Friday

AIとの対話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。