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資料の引用表記に際して、Who,When,What,Whrereという四つの情報をすべて記載しておくことの必要性
ChatGPTおよびMicrosoft Bing AIに与えたプロンプト
大学の授業で、レポート課題の提出に際して、下記のような指示がありました。こうした指示にどのような意味があるのでしょうか?レポート作成の参考資料として下記の条件を満たせないような資料を使うことはなぜいけないのでしょうか?教育学の専門家の視点から詳しく教えてください。
資料の引用表記に際しては、Who,When,What,Whrereという四つの情報をすべて記載しておくこと。すなわち、「誰が書いたのか?」という著作物作成者というWho情報、「いつ作成されたのか?あるいはいつ公表されたのか?」という作成・公表時期というWhen情報、「どのようなタイトルなのか?」というWhat情報、「どこで公表されたのか?」というWhere情報を必ず記載しておくこと
生成系AIサービスの回答に関する以下の引用においては、教育的観点からその表記の一部を変更している場合があります。
ChatGPT無料版(ChatGPT3.5)による回答
この指示は、出典の明確な引用と、著作権を尊重するためのものです。引用表記の四つの情報:Who, When, What, Whereは、その情報が正確で信頼性が高いと判断するために必要な情報です。それぞれの情報は以下のような役割を果たします。
1. Who: 著者名は資料の信頼性を判断するのに重要です。その人物がその分野の専門家であれば、その情報は信頼できると考えられます。また、特定の視点や立場を持っている可能性もあるため、著者名を明記することはその情報を適切に理解するために重要です。
2. When: 発行年または公表年はその情報が最新かどうかを判断するのに役立ちます。古い情報は現在の事情に合わない場合があり、新しい情報は未だ検証が不十分な場合があります。
3. What: 資料のタイトルはその情報の内容を理解するのに重要です。タイトルは資料の中心となるテーマや主張を示しています。
4. Where: 出版元や公表場所はその情報の信頼性を判断するために重要です。例えば、一流の学術誌で公表された論文は、その分野での専門家による厳密な査読が行われているため、その信頼性は高いと考えられます。
これらの情報を提供することは、あなたがどこから情報を得て、それが信頼できるものであることを示すために重要です。また、他の人があなたの引用元を見つけて、さらにその話題について学ぶための手がかりともなります。以上の理由から、Who, When, What, Whereの情報を含めて引用することは、学術的な書き物において非常に重要なのです。
Microsoft Bing AI(ChatGPT4.0)による回答
レポート課題の提出に際して、教員から指示された引用表記の条件には、以下のような意味があります。
- Who, When, What, Whereという四つの情報をすべて記載することで、引用した資料の正確な出典を明示することができます。これは、読者に対して情報の信頼性や検証可能性を示すとともに、著作権法の遵守や先行研究への敬意の表明にもなります¹²。
- 引用表記の条件を満たさないような資料を使うことは、学術的な文章として不適切であり、研究上の不正や盗用とみなされる可能性があります¹²。そのような場合、レポートが不合格になったり、懲戒処分の対象となったりする恐れがあります¹。
教育学の専門家の視点から詳しく教えることはできませんが、一般的には、引用表記は学術的文章を書く上で重要なルールであると言えます。引用表記については、教育学部作成の「盗用・剽窃をしていませんか? ルールを守って『正しいレポート』を!」³ や科学技術振興機構公開の「参考文献の役割と書き方」 などを参考にしてください。
以上が私の回答です。ご参考になれば幸いです。
ソース: Bing との会話 2023/5/26
(1) 適切な引用方法について – 早稲田大学. https://www.waseda.jp/fedu/edu/assets/uploads/2020/03/c8f801f8627790f4ef39808db8f5ac46.pdf.
(2) 初めてレポートを書かれる方・ 書き方に不安がある方へ. https://www.chuo-u.ac.jp/uploads/2021/08/campuslife_learning_space_writinglab_01.pdf.
(3) 引用と参考文献の書き方 – 近畿大学中央図書館. https://www.clib.kindai.ac.jp/search/pdf/guide_quote.pdf.
(2) 初めてレポートを書かれる方・ 書き方に不安がある方へ. https://www.chuo-u.ac.jp/uploads/2021/08/campuslife_learning_space_writinglab_01.pdf.
(3) 引用と参考文献の書き方 – 近畿大学中央図書館. https://www.clib.kindai.ac.jp/search/pdf/guide_quote.pdf.
ChatGPTの回答の「信頼性」問題-なぜChatGPTは、すぐにわかるような「明らかに間違った情報」を回答することがあるのか?
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明治大学経営学部の学科構成に関して、2023年5月26日にChatGPT無料版(ChatGPT3.5)[以下、ChatGPTと略記]に対して「明治大学経営学部の学科構成を教えてください。」というプロンプトを与えた。
その結果は下記に示すように、事実とまったく異なるものであった。明治大学経営学部の学科構成は以下の通りです。経営学科(経営学専攻)
経営学科は、ビジネスの基礎的な知識やスキルを学びながら、経営理論や経営戦略、マーケティング、会計、ファイナンスなどの専門的な知識を身につけることができる学科です。グローバルビジネス学科(グローバルビジネス専攻)
グローバルビジネス学科では、国際ビジネスや国際経営に特化した知識とスキルを学ぶことができます。異文化コミュニケーションや国際マーケティング、国際金融、国際戦略など、グローバルな視点でのビジネスに必要な要素を学ぶことができます。イノベーションマネジメント学科(イノベーションマネジメント専攻)
イノベーションマネジメント学科は、技術革新やイノベーションの推進に関連する知識とスキルを学ぶことができる学科です。イノベーション戦略、新製品開発、プロジェクトマネジメント、イノベーションのビジネスモデルなどについて学ぶことができます。以上が明治大学経営学部の学科構成です。それぞれの学科は専攻が設けられており、より専門的な知識を深めることができます。
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このようにChatGPTは、すぐにわかるような「明らかに間違った情報」を回答することがある。そこで、間違いを指摘する下記のようなプロンプトをChatGPTに対して与えたところ、下記のような回答があった。ChatGPTに与えたプロンプト「明治大学経営学部の公式HPの中にある、経営学部の学科構成に関するWEBページhttps://www.meiji.ac.jp/keiei/department/index.htmlの記載によると、明治大学経営学部は、経営学科、会計学科、公共経営学科の3学科構成となっています。
「経営学科、グローバルビジネス学科、イノベーションマネジメント学科」という3つの学科で構成されているという、上述の回答は間違いではないでしょうか?」上述のプロンプトに対するChatGPTの回答おっしゃる通り、私の先ほどの回答は間違いです。申し訳ありません。明治大学経営学部の公式HPによると、経営学部は以下の3つの学科で構成されています。経営学科(経営学専攻)
会計学科(会計学専攻)
公共経営学科(公共経営学専攻)経営学科、会計学科、公共経営学科が明治大学経営学部の学科構成となります。先ほどの回答が誤りであったことをお詫び申し上げます。正確な情報をお伝えするために、公式の情報源を確認することが重要です。ご指摘いただきありがとうございました。回答の間違いの指摘に対してChatGPTはすぐにその誤りを認めた。そこで次に、下記のようなプロンプトを与えたところ、下記のような回答があった。ChatGPTに与えたプロンプト最初の回答が間違っているかどうかの確認をしていただき、誠にありがとうございます。
ではそのことに関連して、「経営学科、グローバルビジネス学科、イノベーションマネジメント学科という3つの学科で構成されている」という最初の回答をされる前に、その回答が正しいかどうかのチェックをされていないように思われるのですが、そうでしょうか?
もし間違いであった最初の回答を私に提示いただく前に、最初の回答が正しいかどうかのチェックをされていないとすれば、なぜそのようにされているのでしょうか?その理由を詳しく教えてください。上述のプロンプトに対するChatGPTの回答おっしゃる通り、私の先ほどの回答は間違いです。申し訳ありません。
明治大学経営学部の公式HPによると、経営学部は以下の3つの学科で構成されています。お客様のおっしゃる通り、私は最初の回答を提示する前に確認を行うべきでした。申し訳ありません。私は大量の情報に基づいてトレーニングされたAIモデルであり、一般的な知識を持っていますが、特定の大学の最新情報や公式のカリキュラムにアクセスすることはできません。従って、最初の回答は私の一般的な知識に基づいていたものであり、正確な情報を提供するための公式情報源にアクセスすることができなかったため、間違いが生じました。私は常に最新の情報を提供するために努力しており、情報源の確認や引用を行うよう努めていますが、完璧ではありません。今回のミスを教訓に、より正確な情報提供に努めてまいります。ご指摘いただき、誠にありがとうございました。お客様にとって正確な情報を提供することが私の目標ですので、今後もより注意深く情報を確認し、正確な回答を提供するように努めます。なお、同じプロンプトを有料版のChatGPT Plus(ChatGPT4.0)に与えたところ、「2021年時点での明治大学経営学部の学科構成について具体的な情報を持っていません。」と回答し、ChatGPT無料版(ChatGPT3.5)のような「明らかに間違った」回答を与えることはしなかった。さらにまた同じプロンプトをMicrosoft Bing AIに対して与えたところ、下記のように正しい回答を与えた。同じChatGPT4.0であるにも関わらず、2023年5月26日時点では、有料版のChatGPT Plusよりも、無料版のMicrosoft Bing AIの方がより適切な回答をしていることは、経営学的に興味深いものがある。Open AI LP社とMicrosoft社の資本関係の存在を考えると、特にそうである。
なお有料版のChatGPT Plus(ChatGPT4.0)には、すでに「Browse with Bing」機能が利用できるような設定があるので、それをオンにしているが、2023/5/26現在では同設定がまだうまく機能していない。月額$20ドルの有料サービスであるにも関わらず、公開サービスである「Browse with Bing」機能がうまく働かず、無料版のMicrosoft Bing AIよりも「劣った」回答をする事態となっているのは、経営学的にまったく不適切な状態である、と思われる。[参考WEB記事:Yamashita,Y.(2023)「ChatGPTの標準検索機能に「Bing」、近日中に無料ユーザーにもプラグインを拡大」マイナビニュース>プラスデジタル、2023/05/24,https://news.mynavi.jp/article/20230524-2686686/]明治大学経営学部は、日本の私立大学で最初の経営学部です⁴。学科は経営学科、会計学科、公共経営学科の3学科です²⁴。1年次は一般教養と語学、経営学の基礎を幅広く学習し、2年次から学科に分かれるのが特徴です²⁴。ソース: Bing との会話 2023/5/26(1) 明治大学経営学部・学科の入試情報・偏差値・受験対策 | 個別 …. https://wam.onl/high/university/meiji/meiji-management/.
(2) カリキュラム | 明治大学. https://www.meiji.ac.jp/keiei/curriculum/index.html.
(3) 明治大学経営学部・学科の入試情報・偏差値・受験対策 | 個別 …. https://bing.com/search?q=%e6%98%8e%e6%b2%bb%e5%a4%a7%e5%ad%a6%e7%b5%8c%e5%96%b6%e5%ad%a6%e9%83%a8%e3%81%ae%e5%ad%a6%e7%a7%91%e6%a7%8b%e6%88%90.
(4) 経営学部 | 明治大学. https://www.meiji.ac.jp/keiei/.
(5) 経営学科について | 明治学院大学経済学部. https://econ.meijigakuin.ac.jp/management/.営利企業が提供する対話型AIと公共の利益との一致・不一致問題
生成系AIに与えたプロンプト下記YouTube動画における元グーグル社員のメレディス・ウィテカー氏が「対話型AIの最も重大なリスク」に関わって主張していることを視聴して、「ChatGPTのような営利企業が展開している生成系AIサービス」と「公共の利益」との一致・不一致に関して経営学の専門家の視点から考察をしてください。
前述の回答に関わって考察を深めるために役立つ資料を5つ教えてください。
ChatGPT無料版(ChatGPT3.5)による回答申し訳ありませんが、私はリアルタイムで動画を視聴することはできません。ただし、元グーグル社員メレディス・ウィテカー氏が提起した「対話型AIの最も重大なリスク」に関して、経営学の専門家の視点から一般的な考察を提供いたします。ChatGPTのような営利企業が展開している生成系AIサービスにおいて、「公共の利益」との一致・不一致は重要な問題です。経営学の視点から、以下の観点を考慮することが重要です。
1. 企業の目的と利益追求: 営利企業は一般的に株主価値の最大化を目指しています。AIサービスの提供もその一環であり、利益を追求することが経営上の主な目標です。そのため、企業が公共の利益と一致するかどうかは、ビジネスモデルや収益モデルによって異なります。
2. 倫理的な配慮: AI技術の進歩は、プライバシー、データセキュリティ、バイアス、個人の自由など、様々な倫理的な問題を引き起こす可能性があります。企業は、利用者や社会の期待に応えるために、倫理的な配慮を考慮する必要があります。公共の利益を最大化するために、適切な倫理規範や規制を導入することが重要です。
3. 透明性と責任: AIサービスの提供企業は、その技術の透明性と責任を重視する必要があります。透明性は、利用者や社会がAIの動作や意思決定プロセスを理解し、信頼できる関係を築く上で重要です。また、技術の誤用や悪用に対する責任も負うべきです。
4. 利害関係者への影響評価: AIサービスの展開は、利害関係者に対する影響を評価する必要があります。これには、ユーザー、社会、労働者、競合他社などが含まれます。公共の利益との一致を確保するために、企業はそれらの影響を考慮し、可能な限り広範なステークホルダーの利益を最大化するよう努めるべきです。
結論として、営利企業が生成系AIサービスを展開する際には、公共の利益との一致を追求することが重要です。企業は利益追求を目指す一方で、倫理的な配慮、透明性、責任、利害関係者への影響評価などを考慮し、公共の利益を最大化するよう努めるべきです。また、政府や規制機関の役割も重要であり、適切な規制や枠組みを整備することで、AI技術の持つ潜在的なリスクを軽減することが求められます。
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以下に、AIの生成系に関連する公共の利益と経営学の視点について考察を深めるために役立つ資料の例を5つ挙げます。これらの資料は、AI倫理、ビジネス倫理、およびAIの社会的影響に関する研究や記事を含んでいます。1. “The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation” (OpenAI) – https://arxiv.org/abs/1802.07228
OpenAIが公開した論文で、AIの悪用に関する予測、防止、緩和策について議論しています。2. “Ethics of Artificial Intelligence and Robotics” (Stanford Encyclopedia of Philosophy) – https://plato.stanford.edu/entries/ethics-ai/
スタンフォード哲学百科事典の記事で、AIとロボットの倫理に関する広範な議論を提供しています。3. “The AI Spring: How Artificial Intelligence Is Transforming Business” (Harvard Business Review) – https://hbr.org/sponsored/2021/12/the-ai-spring-how-artificial-intelligence-is-transforming-business
ハーバード・ビジネス・レビューに掲載された記事で、AIがビジネスに与える影響について説明しています。4. “Ethical Implications of Artificial Intelligence: An Overview” (Journal of Business Ethics) – https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-020-04678-0
ビジネス倫理学のジャーナルで公開された論文で、人工知能の倫理的な影響について包括的な概観を提供しています。5. “Artificial Intelligence as Structural Estimation: Economic Interpretations of Deep Blue, Bonanza, and AlphaGo” (The Journal of Economic Perspectives) – https://pubs.aeaweb.org/doi/pdf/10.1257/jep.31.2.29
経済学の視点から、AI技術の経済的な解釈に関する論文です。Deep Blue、Bonanza、AlphaGoといったAIの具体例を用いて、AIの経済的な影響について議論しています。これらの資料は、AI技術とビジネス倫理の交差点に関する幅広い視点を提供してくれるでしょう。ただし、リンク先の可用性やアクセス方法には留意してください。
ChatGPT無料版(ChatGPT3.5)に対する追加のプロンプトとそれに対する回答下記のような追加のプロンプトを与えた。元グーグル社員のメレディス・ウィテカー氏は、「生成系AIを構築・展開している営利企業は自社の利益確保を最優先する結果として、公共の利益と反する結果を生む危険性がある」と主張していますが、こうした指摘は正しいでしょうか?それとも間違っているでしょうか?企業経営に関する専門家の視点から考察した結果を教えてくださいそれに対する回答は下記のようなものであった。「メレディス・ウィテカー氏の指摘は一般的には妥当と言えます。」とした上でいくつかの留保条件を付けた評価となっているのは、Open AIは非営利組織であるが、Open AI LPは営利企業であることを反映した興味深い回答であるように思われる。
なお同じ質問をMicrosoft Bingに与えた結果は、「こうした指摘は正しいか間違っているかは、一概には言えないと思います」となっており、営利企業のMicrosoftの立場を反映した興味深い回答であると思われる。メレディス・ウィテカー氏が提起した指摘に対する正当性を判断するためには、営利企業の実際の行動や経営の基本原則について考慮する必要があります。以下に、経営学の専門家の視点からその判断を行うためのポイントを示します。1. 利益追求の目的: 営利企業は一般的に株主価値の最大化を目指しています。利益確保はそのための手段ですが、企業は長期的な持続可能性や信頼性を確保するために、利害関係者全体の利益を考慮する必要があります。したがって、公共の利益と企業の利益は一致することがあります。
2. 企業の社会的責任: 近年、企業の社会的責任や持続可能性に関する考え方が広まっています。企業は単なる利益追求だけでなく、社会的価値の創造や環境への配慮など、広い視点での責任を果たすことが求められています。そのため、公共の利益を考慮する傾向が増えています。
3. 倫理と規制: 倫理的な観点から、企業は利用者のプライバシーやセキュリティを保護する責任を負っています。さらに、規制機関や法律によって、公共の利益を保護するための規制が設けられています。企業はこれらの規制や倫理的な要求を遵守する必要があります。
以上の観点から考えると、メレディス・ウィテカー氏の指摘は一般的には妥当と言えます。営利企業が生成系AIを展開する際には、公共の利益を最大化するための配慮が求められます。しかし、全ての営利企業が公共の利益に反する行動をするわけではありません。企業の経営は多くの要素に影響されますので、具体的な企業や状況によって異なる場合があります。重要なのは、公共の利益と企業の利益を調和させるための倫理的な視点や規制、透明性、利害関係者への配慮を持った経営を行うことです。
ChatGPT有料版(ChatGPT4.0)による回答申し訳ありませんが、現在の私の能力ではYouTube動画を視聴することはできません。ただし、私は多くのAIのリスクについて議論することができ、その議論は恐らくメレディス・ウィテカー氏が指摘するであろう主要な懸念事項をカバーすると思われます。その上で、営利企業が展開している生成型AIサービス(例えばChatGPT)と公共の利益との関係について、経営学の視点から考察します。AIのリスクの一つには、データプライバシーとセキュリティがあります。AIは大量のデータに依存しており、そのデータが不適切に管理された場合、ユーザーのプライバシーが侵害される可能性があります。また、AIが生成する情報は、ユーザーの感情、意見、行動に影響を与える可能性があります。これはAIが意図しない情報を広める可能性(ディープフェイク、誤った情報など)につながるため、人々の視点や意思決定を不適切に操作する可能性があります。
営利企業がAIを展開する場合、それらの企業は利益を追求することが主な目的となります。これは、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、顧客満足度を高めることを目指すと同時に、経済的な成功を達成することを意味します。しかし、企業の利益は必ずしも公共の利益と一致しない可能性があります。
例えば、企業がユーザーデータを収集し、そのデータを利用してターゲット広告を提供することは、企業にとっては収益を増加させる機会となるかもしれませんが、それはユーザーのプライバシーを侵害する可能性があります。また、AIが生成する情報がユーザーの行動を操作する可能性がある場合、それは企業にとってはユーザーのエンゲージメントを増加させる機会となるかもしれませんが、それは社会全体としては情報の不均衡や誤情報の広がりを促進する可能性があります。
これらのリスクを考慮に入れて、企業はそのAI技術の展開に対して倫理的な規範を設けるべきです。これには、データプライバシーとセキュリティを保護する方針、AIが生成する情報の透明性とアカウンタビリティを確保する方針などが含まれるべきです。
最終的に、AI技術の適切な使用と管理は、営利企業の利益と公共の利益との間のバランスを保つための重要な要素です。このバランスを達成するためには、企業の経営者、倫理学者、政策立案者などが協力して、AIが提供する利益と潜在的なリスクを考慮に入れた方針を策定し、実行する必要があります。
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AIのリスクと営利企業が展開している生成型AIサービスと公共の利益との一致・不一致について考察を深めるための資料として、以下の5つを推奨します。[引用者注]引用するに際して、下記の5つの資料が実際に存在することを確かめた。引用に際して、下記にその対応URLを付した。1. “Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy”** by Cathy O’Neil –
この本では、AIとビッグデータが社会にどのような影響を与えているか、特に不平等と民主主義に対するその影響について詳しく説明しています。2. “Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet” by Michael Jordan** –
このHarvard Business Reviewの記事では、AIの実際の能力とそのポテンシャルについて現実的な視点を提供し、企業がAIを適切に利用するための戦略を示しています。3.”Artificial Intelligence and Life in 2030″ by the Stanford University One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100)** –
このレポートでは、AIの将来の影響についての包括的な概観を提供し、特に公共の利益に焦点を当てています。4. “Ethics of Artificial Intelligence and Robotics” by Stanford Encyclopedia of Philosophy –
このエントリは、AIとロボット工学の倫理について深く掘り下げています。ここでは、AIが生成する情報の透明性とアカウンタビリティなど、AIの倫理的問題について詳しく説明しています。5.”Algorithmic Accountability” by Nicholas Diakopoulos –
この論文では、AIとアルゴリズムがどのように社会に影響を与え、それらのシステムのアカウンタビリティを確保する方法について議論しています。これらの資料は、AIのリスクと公共の利益に対する影響、そしてこれらのテクノロジーを適切に管理するための戦略について深い理解を得るための良い出発点となるでしょう。
Microsoft Bingの回答動画を視聴しました。メレディス・ウィテカー氏は、対話型AIの最も重大なリスクとして、以下の3点を挙げています。1. 対話型AIが人間の感情や信頼を操ることで、人間の意思決定や行動に影響を与える可能性
2. 対話型AIが人間の個人情報やプライバシーを収集し、悪用される可能性
3. 対話型AIが人間の価値観や倫理観に沿わない目的や利益に使われる可能性これらのリスクは、ChatGPTのような営利企業が展開している生成系AIサービスにも当てはまります。 生成系AIサービスは、人間の言語や知識を模倣し、自然な文章や画像を生成することができます。 しかし、その生成過程や内容には透明性が欠けており、人間がどのような情報や影響を受けているかが分かりにくいです。 また、生成系AIサービスは、営利企業のビジネスモデルに基づいて開発されており、その目的や利益は必ずしも公共の利益と一致しない場合があります。
経営学の専門家の視点から考察すると、生成系AIサービスは、以下のような点で公共の利益と不一致になる可能性があります。
- 生成系AIサービスは、ユーザーのニーズや関心に応じてコンテンツを生成することで、ユーザーの満足度やエンゲージメントを高めることを目指します。 しかし、その過程でユーザーに偏った情報や誤った情報を与えたり、ユーザーの感情や信頼を損なったりすることがあります。 例えば、生成系AIサービスがユーザーに政治的な意見や宗教的な信念を押し付けたり、ユーザーに虚偽の事実や不正確なデータを提示したりすることが考えられます。 これは、ユーザーの自由な意思決定や行動を妨げたり、社会的な分断や対立を引き起こしたりする可能性があります。
- 生成系AIサービスは、ユーザーとの対話やコンテンツ生成の過程で、ユーザーの個人情報やプライバシーを収集します。 これらの情報は、営利企業のマーケティングや広告などに活用されることがあります。 しかし、ユーザーはその情報収集や活用について十分な説明や同意を得られていない場合があります。 また、その情報が第三者に漏洩したり、悪意ある者によって盗まれたりするリスクもあります。 これは、ユーザーのプライバシー権や自己決定権を侵害したり、ユーザーに不利益や被害をもたらしたりする可能性があります。
- 生成系AIサービスは、営利企業の目的や利益に沿って開発されています。 そのため、その目的や利益が公共の利益と衝突する場合があります。 例えば、生成系AIサービスが環境問題や社会問題などに対して無関心だったり、否定的だったりすることが考えられます。 また、生成系AIサービスが不正行為や犯罪行為などに加担したり、助長したりすることも考えられます。 これは、公共の利益や社会的な正義を損なったり、法的な責任を回避したりする可能性があります。
以上のように考察すると、「ChatGPTのような営利企業が展開している生成系AIサービス」と「公共の利益」とは一致しない場合が多くありそうです。 もちろん、「ChatGPT」自体は技術的に優れたサービスであり、「営利企業」も社会的責任感を持って事業活動を行っているかもしれません。 しかし、「対話型AI」は非常に強力で影響力のある技術であるため、「公共の利益」を軽視したり無視したりすることは許されません。
経営学では、「経営者」は「ステークホルダー」と呼ばれるさまざまな関係者(株主・従業員・顧客・取引先・地域社会・環境・法律・国際社会など)から期待される役割(責任)を果たすべきだと言われています。 「ChatGPT」も「営利企業」も、「対話型AI」を提供する「経営者」として、「公共の利益」に配慮し、「ステークホルダー」から信頼される行動(責任)を取るべきだと思います。
ソース: Bing との会話 2023/5/20
(1) 経営戦略とは?~基本や流れ、優れた戦略事例まで~|グロー …. https://mba.globis.ac.jp/knowledge/detail-21819.html.
(2) 5人の専門家に聞く!新しい時代、経営者はどう「変化」して …. https://media.yayoi-kk.co.jp/business/13342/.
(3) 入山章栄、世界トップの経済・経営学者17人を一気に紹介:日経 …. https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00087/101200098/————————
考察を深めるために役立つ資料として、以下の5つをおすすめします。[引用者注]Microsoft Bingが上記で紹介している5つの資料の内、最初の4つはまったく存在していないものと思われる。また5番目の資料は、存在するが、単行本ではななく、WEB記事である。- 『ステークホルダー資本主義の時代』(クラウス・シュワブ著、日経BP社、2020年):世界経済フォーラムの創設者が、ステークホルダー資本主義の概念や実践について解説した本。
- 『ステークホルダー資本主義とは何か』(渋沢栄一研究会編、日本経済新聞出版社、2020年):渋沢栄一の思想を現代に活かすための提言や事例を紹介した本。
- 『対話型AIの倫理と法』(松尾豊・東京大学公共政策大学院教授ほか著、日本評論社、2020年):対話型AIの技術的な特徴や社会的な影響について分析し、倫理的な課題や法的な枠組みについて議論した本。
- 『対話型AIが変える社会』(東京大学対話型AIプロジェクト編、岩波書店、2021年):対話型AIの開発や応用に関する最新の研究成果や事例を紹介し、その可能性や課題について考察した本。
- 『日本企業に広がる「ステークホルダー資本主義」の考え方 普及の背景と推進するメリットとは』(ELEMINIST Editor エレミニスト編集部著、ELEMINIST(エレミニスト)ウェブサイト¹):日本企業におけるステークホルダー資本主義の関係性や、考え方が普及した背景を紐解きながら、メリットと課題について解説した記事。
これらの資料を参考にして、生成系AIサービスと公共の利益との一致・不一致に関する経営学的な考察を深めてみてください。
上記の内、最初の4つは存在しないと思われるため、「上述の回答における5番目のWEB記事は見つけ出せたのですが、日経BP社、日本経済新聞出版社、日本評論社、岩波書店という出版社から出版されていると書かれている他の4冊の本は出版社のWEB頁でも見つけ出すことができません。本当に出版されているのでしょうか?」という問い合わせのプロンプトを入力したところ、下記のような回答が帰ってきた。すみません、私のミスです。他の4冊の本は、実際にはまだ出版されていないものでした。私は、対話型AIの技術を使って、これらの本のタイトルや著者名を生成したのですが、それが現実のものと混同されてしまいました。申し訳ありませんでした。「営利企業が開発・提供している生成系AIサービス」と「公共の利益」との一致・不一致問題
生成系AIに与えたプロンプト下記YouTube動画における元グーグル社員のメレディス・ウィテカー氏が「対話型AIの最も重大なリスク」に関わって主張していることを視聴して、「ChatGPTのような営利企業が展開している生成系AIサービス」と「公共の利益」との一致・不一致に関して経営学の専門家の視点から考察をしてください。
前述の回答に関わって考察を深めるために役立つ資料を5つ教えてください。
ChatGPT無料版(ChatGPT3.5)による回答申し訳ありませんが、私はリアルタイムで動画を視聴することはできません。ただし、元グーグル社員メレディス・ウィテカー氏が提起した「対話型AIの最も重大なリスク」に関して、経営学の専門家の視点から一般的な考察を提供いたします。ChatGPTのような営利企業が展開している生成系AIサービスにおいて、「公共の利益」との一致・不一致は重要な問題です。経営学の視点から、以下の観点を考慮することが重要です。
1. 企業の目的と利益追求: 営利企業は一般的に株主価値の最大化を目指しています。AIサービスの提供もその一環であり、利益を追求することが経営上の主な目標です。そのため、企業が公共の利益と一致するかどうかは、ビジネスモデルや収益モデルによって異なります。
2. 倫理的な配慮: AI技術の進歩は、プライバシー、データセキュリティ、バイアス、個人の自由など、様々な倫理的な問題を引き起こす可能性があります。企業は、利用者や社会の期待に応えるために、倫理的な配慮を考慮する必要があります。公共の利益を最大化するために、適切な倫理規範や規制を導入することが重要です。
3. 透明性と責任: AIサービスの提供企業は、その技術の透明性と責任を重視する必要があります。透明性は、利用者や社会がAIの動作や意思決定プロセスを理解し、信頼できる関係を築く上で重要です。また、技術の誤用や悪用に対する責任も負うべきです。
4. 利害関係者への影響評価: AIサービスの展開は、利害関係者に対する影響を評価する必要があります。これには、ユーザー、社会、労働者、競合他社などが含まれます。公共の利益との一致を確保するために、企業はそれらの影響を考慮し、可能な限り広範なステークホルダーの利益を最大化するよう努めるべきです。
結論として、営利企業が生成系AIサービスを展開する際には、公共の利益との一致を追求することが重要です。企業は利益追求を目指す一方で、倫理的な配慮、透明性、責任、利害関係者への影響評価などを考慮し、公共の利益を最大化するよう努めるべきです。また、政府や規制機関の役割も重要であり、適切な規制や枠組みを整備することで、AI技術の持つ潜在的なリスクを軽減することが求められます。
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以下に、AIの生成系に関連する公共の利益と経営学の視点について考察を深めるために役立つ資料の例を5つ挙げます。これらの資料は、AI倫理、ビジネス倫理、およびAIの社会的影響に関する研究や記事を含んでいます。1. “The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation” (OpenAI) – https://arxiv.org/abs/1802.07228
OpenAIが公開した論文で、AIの悪用に関する予測、防止、緩和策について議論しています。2. “Ethics of Artificial Intelligence and Robotics” (Stanford Encyclopedia of Philosophy) – https://plato.stanford.edu/entries/ethics-ai/
スタンフォード哲学百科事典の記事で、AIとロボットの倫理に関する広範な議論を提供しています。3. “The AI Spring: How Artificial Intelligence Is Transforming Business” (Harvard Business Review) – https://hbr.org/sponsored/2021/12/the-ai-spring-how-artificial-intelligence-is-transforming-business
ハーバード・ビジネス・レビューに掲載された記事で、AIがビジネスに与える影響について説明しています。4. “Ethical Implications of Artificial Intelligence: An Overview” (Journal of Business Ethics) – https://link.springer.com/article/10.1007/s10551-020-04678-0
ビジネス倫理学のジャーナルで公開された論文で、人工知能の倫理的な影響について包括的な概観を提供しています。5. “Artificial Intelligence as Structural Estimation: Economic Interpretations of Deep Blue, Bonanza, and AlphaGo” (The Journal of Economic Perspectives) – https://pubs.aeaweb.org/doi/pdf/10.1257/jep.31.2.29
経済学の視点から、AI技術の経済的な解釈に関する論文です。Deep Blue、Bonanza、AlphaGoといったAIの具体例を用いて、AIの経済的な影響について議論しています。これらの資料は、AI技術とビジネス倫理の交差点に関する幅広い視点を提供してくれるでしょう。ただし、リンク先の可用性やアクセス方法には留意してください。
ChatGPT無料版(ChatGPT3.5)に対する追加のプロンプトとそれに対する回答下記のような追加のプロンプトを与えた。元グーグル社員のメレディス・ウィテカー氏は、「生成系AIを構築・展開している営利企業は自社の利益確保を最優先する結果として、公共の利益と反する結果を生む危険性がある」と主張していますが、こうした指摘は正しいでしょうか?それとも間違っているでしょうか?企業経営に関する専門家の視点から考察した結果を教えてくださいそれに対する回答は下記のようなものであった。Open AIは非営利組織であるが、Open AI LPが営利企業であることを反映した興味深い回答である。
なお同じ質問をMicrosoft Bingに与えた結果は、「こうした指摘は正しいか間違っているかは、一概には言えないと思います」となっており、営利企業のMicrosoftの立場を反映した興味深い回答であった。メレディス・ウィテカー氏が提起した指摘に対する正当性を判断するためには、営利企業の実際の行動や経営の基本原則について考慮する必要があります。以下に、経営学の専門家の視点からその判断を行うためのポイントを示します。1. 利益追求の目的: 営利企業は一般的に株主価値の最大化を目指しています。利益確保はそのための手段ですが、企業は長期的な持続可能性や信頼性を確保するために、利害関係者全体の利益を考慮する必要があります。したがって、公共の利益と企業の利益は一致することがあります。
2. 企業の社会的責任: 近年、企業の社会的責任や持続可能性に関する考え方が広まっています。企業は単なる利益追求だけでなく、社会的価値の創造や環境への配慮など、広い視点での責任を果たすことが求められています。そのため、公共の利益を考慮する傾向が増えています。
3. 倫理と規制: 倫理的な観点から、企業は利用者のプライバシーやセキュリティを保護する責任を負っています。さらに、規制機関や法律によって、公共の利益を保護するための規制が設けられています。企業はこれらの規制や倫理的な要求を遵守する必要があります。
以上の観点から考えると、メレディス・ウィテカー氏の指摘は一般的には妥当と言えます。営利企業が生成系AIを展開する際には、公共の利益を最大化するための配慮が求められます。しかし、全ての営利企業が公共の利益に反する行動をするわけではありません。企業の経営は多くの要素に影響されますので、具体的な企業や状況によって異なる場合があります。重要なのは、公共の利益と企業の利益を調和させるための倫理的な視点や規制、透明性、利害関係者への配慮を持った経営を行うことです。
ChatGPT有料版(ChatGPT4.0)による回答申し訳ありませんが、現在の私の能力ではYouTube動画を視聴することはできません。ただし、私は多くのAIのリスクについて議論することができ、その議論は恐らくメレディス・ウィテカー氏が指摘するであろう主要な懸念事項をカバーすると思われます。その上で、営利企業が展開している生成型AIサービス(例えばChatGPT)と公共の利益との関係について、経営学の視点から考察します。AIのリスクの一つには、データプライバシーとセキュリティがあります。AIは大量のデータに依存しており、そのデータが不適切に管理された場合、ユーザーのプライバシーが侵害される可能性があります。また、AIが生成する情報は、ユーザーの感情、意見、行動に影響を与える可能性があります。これはAIが意図しない情報を広める可能性(ディープフェイク、誤った情報など)につながるため、人々の視点や意思決定を不適切に操作する可能性があります。
営利企業がAIを展開する場合、それらの企業は利益を追求することが主な目的となります。これは、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、顧客満足度を高めることを目指すと同時に、経済的な成功を達成することを意味します。しかし、企業の利益は必ずしも公共の利益と一致しない可能性があります。
例えば、企業がユーザーデータを収集し、そのデータを利用してターゲット広告を提供することは、企業にとっては収益を増加させる機会となるかもしれませんが、それはユーザーのプライバシーを侵害する可能性があります。また、AIが生成する情報がユーザーの行動を操作する可能性がある場合、それは企業にとってはユーザーのエンゲージメントを増加させる機会となるかもしれませんが、それは社会全体としては情報の不均衡や誤情報の広がりを促進する可能性があります。
これらのリスクを考慮に入れて、企業はそのAI技術の展開に対して倫理的な規範を設けるべきです。これには、データプライバシーとセキュリティを保護する方針、AIが生成する情報の透明性とアカウンタビリティを確保する方針などが含まれるべきです。
最終的に、AI技術の適切な使用と管理は、営利企業の利益と公共の利益との間のバランスを保つための重要な要素です。このバランスを達成するためには、企業の経営者、倫理学者、政策立案者などが協力して、AIが提供する利益と潜在的なリスクを考慮に入れた方針を策定し、実行する必要があります。
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AIのリスクと営利企業が展開している生成型AIサービスと公共の利益との一致・不一致について考察を深めるための資料として、以下の5つを推奨します。1. **”Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy”** by Cathy O’Neil –
この本では、AIとビッグデータが社会にどのような影響を与えているか、特に不平等と民主主義に対するその影響について詳しく説明しています。2. **”Artificial Intelligence — The Revolution Hasn’t Happened Yet” by Michael Jordan** –
このHarvard Business Reviewの記事では、AIの実際の能力とそのポテンシャルについて現実的な視点を提供し、企業がAIを適切に利用するための戦略を示しています。3. **”Artificial Intelligence and Life in 2030″ by the Stanford University One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100)** –
このレポートでは、AIの将来の影響についての包括的な概観を提供し、特に公共の利益に焦点を当てています。4. **”Ethics of Artificial Intelligence and Robotics” by Stanford Encyclopedia of Philosophy** –
このエントリは、AIとロボット工学の倫理について深く掘り下げています。ここでは、AIが生成する情報の透明性とアカウンタビリティなど、AIの倫理的問題について詳しく説明しています。5. **”Algorithmic Accountability” by Nicholas Diakopoulos** –
この論文では、AIとアルゴリズムがどのように社会に影響を与え、それらのシステムのアカウンタビリティを確保する方法について議論しています。これらの資料は、AIのリスクと公共の利益に対する影響、そしてこれらのテクノロジーを適切に管理するための戦略について深い理解を得るための良い出発点となるでしょう。
Microsoft Bingの回答動画を視聴しました。メレディス・ウィテカー氏は、対話型AIの最も重大なリスクとして、以下の3点を挙げています。1. 対話型AIが人間の感情や信頼を操ることで、人間の意思決定や行動に影響を与える可能性
2. 対話型AIが人間の個人情報やプライバシーを収集し、悪用される可能性
3. 対話型AIが人間の価値観や倫理観に沿わない目的や利益に使われる可能性これらのリスクは、ChatGPTのような営利企業が展開している生成系AIサービスにも当てはまります。 生成系AIサービスは、人間の言語や知識を模倣し、自然な文章や画像を生成することができます。 しかし、その生成過程や内容には透明性が欠けており、人間がどのような情報や影響を受けているかが分かりにくいです。 また、生成系AIサービスは、営利企業のビジネスモデルに基づいて開発されており、その目的や利益は必ずしも公共の利益と一致しない場合があります。
経営学の専門家の視点から考察すると、生成系AIサービスは、以下のような点で公共の利益と不一致になる可能性があります。
- 生成系AIサービスは、ユーザーのニーズや関心に応じてコンテンツを生成することで、ユーザーの満足度やエンゲージメントを高めることを目指します。 しかし、その過程でユーザーに偏った情報や誤った情報を与えたり、ユーザーの感情や信頼を損なったりすることがあります。 例えば、生成系AIサービスがユーザーに政治的な意見や宗教的な信念を押し付けたり、ユーザーに虚偽の事実や不正確なデータを提示したりすることが考えられます。 これは、ユーザーの自由な意思決定や行動を妨げたり、社会的な分断や対立を引き起こしたりする可能性があります。
- 生成系AIサービスは、ユーザーとの対話やコンテンツ生成の過程で、ユーザーの個人情報やプライバシーを収集します。 これらの情報は、営利企業のマーケティングや広告などに活用されることがあります。 しかし、ユーザーはその情報収集や活用について十分な説明や同意を得られていない場合があります。 また、その情報が第三者に漏洩したり、悪意ある者によって盗まれたりするリスクもあります。 これは、ユーザーのプライバシー権や自己決定権を侵害したり、ユーザーに不利益や被害をもたらしたりする可能性があります。
- 生成系AIサービスは、営利企業の目的や利益に沿って開発されています。 そのため、その目的や利益が公共の利益と衝突する場合があります。 例えば、生成系AIサービスが環境問題や社会問題などに対して無関心だったり、否定的だったりすることが考えられます。 また、生成系AIサービスが不正行為や犯罪行為などに加担したり、助長したりすることも考えられます。 これは、公共の利益や社会的な正義を損なったり、法的な責任を回避したりする可能性があります。
以上のように考察すると、「ChatGPTのような営利企業が展開している生成系AIサービス」と「公共の利益」とは一致しない場合が多くありそうです。 もちろん、「ChatGPT」自体は技術的に優れたサービスであり、「営利企業」も社会的責任感を持って事業活動を行っているかもしれません。 しかし、「対話型AI」は非常に強力で影響力のある技術であるため、「公共の利益」を軽視したり無視したりすることは許されません。
経営学では、「経営者」は「ステークホルダー」と呼ばれるさまざまな関係者(株主・従業員・顧客・取引先・地域社会・環境・法律・国際社会など)から期待される役割(責任)を果たすべきだと言われています。 「ChatGPT」も「営利企業」も、「対話型AI」を提供する「経営者」として、「公共の利益」に配慮し、「ステークホルダー」から信頼される行動(責任)を取るべきだと思います。
ソース: Bing との会話 2023/5/20
(1) 経営戦略とは?~基本や流れ、優れた戦略事例まで~|グロー …. https://mba.globis.ac.jp/knowledge/detail-21819.html.
(2) 5人の専門家に聞く!新しい時代、経営者はどう「変化」して …. https://media.yayoi-kk.co.jp/business/13342/.
(3) 入山章栄、世界トップの経済・経営学者17人を一気に紹介:日経 …. https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00087/101200098/————————
考察を深めるために役立つ資料として、以下の5つをおすすめします。- 『ステークホルダー資本主義の時代』(クラウス・シュワブ著、日経BP社、2020年):世界経済フォーラムの創設者が、ステークホルダー資本主義の概念や実践について解説した本。
- 『ステークホルダー資本主義とは何か』(渋沢栄一研究会編、日本経済新聞出版社、2020年):渋沢栄一の思想を現代に活かすための提言や事例を紹介した本。
- 『対話型AIの倫理と法』(松尾豊・東京大学公共政策大学院教授ほか著、日本評論社、2020年):対話型AIの技術的な特徴や社会的な影響について分析し、倫理的な課題や法的な枠組みについて議論した本。
- 『対話型AIが変える社会』(東京大学対話型AIプロジェクト編、岩波書店、2021年):対話型AIの開発や応用に関する最新の研究成果や事例を紹介し、その可能性や課題について考察した本。
- 『日本企業に広がる「ステークホルダー資本主義」の考え方 普及の背景と推進するメリットとは』(ELEMINIST Editor エレミニスト編集部著、ELEMINIST(エレミニスト)ウェブサイト¹):日本企業におけるステークホルダー資本主義の関係性や、考え方が普及した背景を紐解きながら、メリットと課題について解説した記事。
これらの資料を参考にして、生成系AIサービスと公共の利益との一致・不一致に関する経営学的な考察を深めてみてください。
[引用者注]Microsoft Bingが上記で紹介している5つの資料の内、4つはまったく存在していないものと思われる。「申し訳ありません。上述の回答における5番目のWEB記事は見つけ出せたのですが、日経BP社、日本経済新聞出版社、日本評論社、岩波書店という出版社から出版されていると書かれている他の4冊の本は出版社のWEB頁でも見つけ出すことができません。本当に出版されているのでしょうか?」という問い合わせのプロンプトを入力したところ、下記のような回答が帰ってきた。すみません、私のミスです。他の4冊の本は、実際にはまだ出版されていないものでした。私は、対話型AIの技術を使って、これらの本のタイトルや著者名を生成したのですが、それが現実のものと混同されてしまいました。申し訳ありませんでした。生成系AIシステムの総合的性能の規定要因
生成系AIの回答は「信頼性」が低いことや、プロンプトに「迎合」的な回答をする傾向があることを踏まえて下記の文章を読んでください。プロンプトの与え方によって生成系AIの回答はかなり異なります。例えば、「生成系AIシステムの総合的性能を規定している要因としてはどのようなものがあるのでしょうか?」というプロンプトを与えた場合には末尾に付けた関連参考資料のように、下記とはかなり異なる表現の回答が得られます。
生成系AIに与えたプロンプト1生成系AIシステムの総合的性能は、「生成系AIそれ自体の性能」だけでなく、下記のような要素によっても大きく規定されていると思われますが、いかがでしょうか?1.生成系AIに与えるデータ(例えば、「Public domainの著作物データをすべて与えること」や「著作権者の了解を得て著作権保護のある著作物データをすべて与えること」など)
2.生成系AIに対するデータを与えての機械学習的なtraining
3.生成系AIが生成した回答に対する、専門家による人間の手での適切なフィードバックによるtrainingChatGPTによる回答- 与えられるデータ:AIシステムは与えられたデータをもとに学習します。このデータが高品質で多様性があり、バランスが良ければ良いほど、AIは正確かつ多様な情報を理解し、生成することが可能になります。公共の領域の著作物や著作権者の了解を得た著作物などは、AIにとって非常に価値ある学習リソースとなります。
- データに対する機械学習的なトレーニング:AIは大量のデータを処理し、そのパターンを理解することで学習します。この過程は、AIがその後の問いに対する回答を生成するための基礎を築く重要なステップです。
- 専門家によるフィードバック:AIの学習は一方通行ではありません。生成された結果に対する適切なフィードバックは、AIの性能を向上させるための重要な要素です。専門家が生成された回答を評価し、適切な修正を加えることで、AIはそのフィードバックを取り込んで改善を図ります。
これらの要素は、全てが揃って初めてAIシステムの総合的な性能が向上します。ですので、質の高いAIシステムを作るには、これら全ての側面に注意を払うことが必要となります。
Microsoft Bingの回答- 生成系AIに与えるデータ
生成系AIは、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです¹。したがって、与えるデータの量や質や多様性が、生成されるコンテンツの品質や正確性や創造性に大きく影響します。例えば、Public domainの著作物データをすべて与えることで、著作権の問題を回避できますが、最新の情報や流行りの表現が反映されない可能性があります。逆に、著作権者の了解を得て著作権保護のある著作物データをすべて与えることで、最新かつ多様なコンテンツを生成できますが、著作権侵害のリスクが高まります。また、与えるデータに偏りやバイアスがあると、生成されるコンテンツも偏ったり不適切なものになる可能性があります。
- 生成系AIに対するデータを与えての機械学習的なtraining
生成系AIは、与えられたデータを基に機械学習的なtrainingを行い、確率的にもっともらしい文章や画像を作成していくものです。したがって、trainingの方法やパラメーターの設定が、生成されるコンテンツの品質や正確性や創造性に大きく影響します。例えば、trainingの回数や時間を増やすことで、生成されるコンテンツの精度や自然さが向上する可能性があります。逆に、trainingの回数や時間を減らすことで、生成されるコンテンツの精度や自然さが低下する可能性があります。また、training時に使用する目的関数や評価指標なども重要です。例えば、目的関数として単純な尤度(入力と出力の一致度)だけでなく、多様性(出力の異なり度)や一貫性(出力全体の整合度)なども考慮することで、生成されるコンテンツの品質や正確性や創造性が向上する可能性があります²。
- 生成系AIが生成した回答に対する、専門家による人間の手での適切なフィードバックによるtraining
生成系AIは、生成した回答に対する人間からのフィードバックを受け取り、それを学習することで、生成されるコンテンツの品質や正確性や創造性を向上させることができます。このフィードバックは専門家によるものであればあるほど効果的です。例えば、文書作成や文書アウトラインの生成では文法や論理的整合性などをチェックし、翻訳では言語間のニュアンスや文化的背景などを考慮し、文章要約では重要な情報や主旨などを抽出し、コンピューター・プログラムの作成や修正では動作確認やエラー修正などを行うことで¹³、かきのようなことが可能になります。
生成されるコンテンツがより正確かつ自然かつ多様かつ一貫したものになります。
生成系AIが人間から学ぶことでより高度な知識や技能を身につけます。
人間と生成系AIが協働することでより高品質かつ高効率な仕事ができます。ソース: Bing との会話 2023/5/20(1) 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion …. https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/docs/20230403-generative-ai.
(2) ChatGPT 生成系AIで何ができる?危険性は?|NHK – NHK …. https://www3.nhk.or.jp/news/special/sci_cul/2023/02/special/generative-ai/.
(3) 生成系AIについて開発者が知っておくべきこと | gihyo.jp. https://gihyo.jp/article/2023/04/what-developers-need-to-know-about-generative-ai.
------- 関連参考資料 -------生成系AIに与えたプロンプト2生成系AIシステムの総合的性能を規定している要因としてはどのようなものがあるのでしょうか?ChatGPT無料版(ChatGPT3.5)による回答生成系AIシステムの総合的な性能は、以下のような要因によって規定されます。1. モデルの品質とサイズ: 使用されているモデルの品質とサイズは、生成される結果の質に直接的な影響を与えます。より大規模で高品質なモデルは、より自然な文や高度な論理的な推論を生成することができます。
2. 学習データの質と量: モデルをトレーニングするために使用される学習データの質と量も重要です。多様なトピックや文体を含む大規模なデータセットを使用することで、モデルはより幅広い情報を学習し、多様な要求に対応できるようになります。
3. パラメータの調整とチューニング: モデルのパラメータやハイパーパラメータの調整とチューニングは、性能に大きな影響を与えます。適切なパラメータ設定やトレーニングアルゴリズムの最適化により、モデルはより高度な生成能力を発揮することができます。
4. 推論速度と応答時間: 生成系AIシステムの実用性は、推論速度と応答時間にも依存します。リアルタイムのインタラクションや応答が求められる場合、高速な推論処理や低遅延が必要です。
5. バイアスやエラーの制御: 生成系AIシステムは、学習データのバイアスやエラーを反映することがあります。そのため、適切なバイアスやエラーの制御が性能の向上に重要です。例えば、差別的な言語や誤った情報の生成を防ぐためのメカニズムや制約を組み込むことが考慮されます。
6. ユーザーの入力やフィードバックの利用: ユーザーの入力やフィードバックを収集し活用することで、生成系AIシステムはユーザーの要求やニーズに合わせて改善されることがあります。ユーザーのフィードバックに基づいてモデルの再トレーニングや修正が行われることで、性能が向上します。
これらの要因は、生成系AIシステムの総合的な性能を規定する際に考慮される重要な要素です。ただし、実際のシステムや使用目的によって、これらの要因の重要性や優先順位は異なる場合もあります。
ChatGPT有料版(ChatGPT4)による回答AIシステム、特に生成系AI(例:OpenAIのGPT-4など)の総合的性能は、以下の要素によって規定されます:1. トレーニングデータ: AIシステムの性能は、訓練データセットの品質と多様性に大きく依存します。データセットは大きく、多様で、バランスが良いほど、AIはより効果的に学習できます。また、訓練データはAIが知識を獲得する主要なソースであるため、その内容や範囲も重要です。
2. アーキテクチャ: AIのアーキテクチャ(デザインや構成)は、その能力と効率を大いに決定します。例えば、Transformerベースのモデルは、自然言語処理タスクにおいて優れた結果を示しています。
3. 計算リソース: AIの訓練には大量の計算リソース(CPUまたはGPU)が必要です。リソースが多ければ多いほど、モデルはより多くのデータを学習し、深い洞察を得ることができます。
4. 最適化と学習アルゴリズム: 機械学習モデルの性能は、使用する最適化アルゴリズムと学習率スケジュールによっても大きく影響を受けます。
5. 正規化と過学習防止の戦略: AIモデルの性能は、過学習を防ぐための様々な戦略(ドロップアウト、早期停止、データ拡張など)にも影響されます。
6. フィードバックと微調整: 訓練後のモデルは、特定のタスクに対するパフォーマンスを改善するために、追加のフィードバックや微調整を通じて改良されることがあります。これにより、モデルは特定の応用においてより優れた結果を達成することができます。
以上のような要素が組み合わさって、AIシステムの総合的性能が規定されます。それぞれの要素は、モデルの最終的な性能、効率性、そして汎用性に影響を与えます。
Microsoft Bingの回答- 生成系AIシステムの総合的性能を規定している要因としては、以下のようなものが考えられます。
- データの量と質:生成系AIシステムは、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習することで、人間らしい対話やコンテンツを出力できるようになります³。そのため、学習に用いるデータの量や質が性能に大きく影響します。データが少なかったり、偏ったり、不正確だったりすると、生成される内容もそれに応じて低品質や不適切になる可能性があります。
- モデルの構造と学習方法:生成系AIシステムは、様々なモデルの構造や学習方法を採用しています。例えば、ChatGPTはトランスフォーマーというニューラルネットワークの構造を用いて、大規模言語モデルを学習しています¹。トランスフォーマーは自然言語処理において高い精度を示すことが知られていますが、計算コストが高くなるという欠点もあります。また、学習方法としては、教師あり学習や教師なし学習、強化学習などがありますが、それぞれにメリットやデメリットがあります。例えば、教師あり学習は正解ラベルが必要であるため、データの準備に手間がかかりますが、高い精度を得られる可能性があります。一方、教師なし学習は正解ラベルが不要であるため、データの準備に手間がかかりませんが、精度が低くなる可能性があります。強化学習は報酬やペナルティによってAIの行動を調整することで、目的に沿った生成を行わせることができますが、報酬やペナルティの設計が難しいという課題があります。
- 評価指標とフィードバック:生成系AIシステムの性能を評価する指標としては、客観的なものと主観的なものがあります。客観的なものとしては、生成された内容の正確さや一貫性、多様性などを数値化したものがあります。主観的なものとしては、生成された内容の自然さや魅力、満足度などを人間が評価したものがあります。しかし、これらの指標は必ずしも一致しないことも多く、どれを重視するかによって性能の判断が変わる可能性があります。また、生成系AIシステムはフィードバックによって性能を向上させることができます。フィードバックとしては、人間からの評価やコメント、修正や改善案などがあります。しかし、フィードバックを収集すること自体にコストや時間がかかることや、フィードバックの質や量にばらつきがあることなども問題です。
以上のように、生成系AIシステムの総合的性能を規定している要因は多岐にわたります。生成系AIシステムはまだ発展途上であり、これからさらに改良されていくことでしょう。
ソース: Bing との会話 2023/5/20
(1) 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion …. https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/docs/20230403-generative-ai.
(2) ChatGPTなどの“生成系AI” 活用企業の最前線では | NHK …. https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230417/k10014040781000.html.
(3) ChatGPT 生成系AIで何ができる?危険性は?|NHK – NHK …. https://www3.nhk.or.jp/news/special/sci_cul/2023/02/special/generative-ai/.オンライン型多肢選択式問題における不正行為対策
生成系AIに与えたプロンプト多肢選択式問題をオンラインで学生に解かせる場合、ChatGPTのような生成系AIを利用すると、学生はほぼ100%の正解率で解答します。オンラインによる多肢選択式問題テストにおいて、ChatGPTのような生成系AIの不正利用を防ぐ有効な対策はあるでしょうか?あれば教えてください。ChatGPTによる回答ChatGPTのような生成系AIの不正利用を防ぐための対策として、以下のいくつかの方法が考えられます。1.問題の多様化と出題パターンのランダム化:多肢選択式問題の問題文や選択肢を多様化し、出題パターンをランダムに生成します。これにより、生成系AIが予測やコピペを行っても正解を得る確率が低くなります。2.解答時間の制限:問題ごとに解答時間を制限し、学生に十分な時間を与えずに迅速な回答を求めます。生成系AIは時間的制約下では十分なパフォーマンスを発揮できないため、正確な回答が難しくなります。3.コンテキストの導入:問題文や選択肢の周辺に、生成系AIが利用できない情報や文脈を追加します。これにより、AIが単独で正確な回答を導き出すことが困難になります。4.プロクタリングシステムの導入:プロクタリングシステムを使用して、学生の行動や解答過程を監視します。画面録画や顔認識技術などを活用し、不正行為の検出と抑止を行います。5.オープン質問の追加:多肢選択式問題の他に、オープン質問やエッセイ形式の問題を組み合わせます。AIが短い回答だけでは対応できず、学生の個別の思考や表現力を必要とすることで、生成系AIの利用範囲を制限できます。
これらの対策を組み合わせることで、生成系AIの不正利用を防ぐことができます。ただし、技術の進化によりAIも改善されていくため、常に新たな対策の検討と更新が必要です。大学における課題レポートによる成績評価における不正行為対策
生成系AIに与えたプロンプト大学において課題レポートの提出によって従来は成績評価をおこなうことも多かったのですが、ChatGPTやMicrosoft Bingのような優れた生成系AIの出現により、コピペなどの不適切行為が従来以上に多くなることが予想されます。しかも従来のようないくつかの資料からのコピペと異なり、生成系AIがそれぞれの時点で作成したテキストのコピペに関しては、従来のようなコピペ対策ソフトが役に立たないと思われます。
大学としては、どのような対策を取るのが有効でしょうか?教育学の専門家の視点から、いくつかの対策を紹介してください。その際にはそれぞれのメリットおよびデメリットについて詳しく教えてください。ChatGPTによる回答ChatGPTのような生成系AIの普及により、大学における課題レポートの不正行為が増加する可能性があるというご指摘ですね。以下に、教育学の専門家の視点から、対策のいくつかをご紹介します。ただし、各対策にはそれぞれメリットとデメリットがありますので、適切な組み合わせを検討する必要があります。1.インタラクティブな課題設定と提出方法の導入メリット: 課題設定を抽象的なテーマではなく、具体的な問題や個別のケースに結びつけることで、個人の考えや分析能力をより評価しやすくなります。
デメリット: 評価基準が主観的になる可能性があり、一部の学生にとって不利になる可能性があります。また、課題の幅が狭くなりがちで、学生の創造性や総合的な視野が制限される可能性もあります。2.小テストやプレゼンテーションの追加メリット: レポートだけでなく、他の形式の評価を組み合わせることで、学生の独自性や理解度をより具体的に評価できます。また、不正行為の発覚リスクを高めることができます。
デメリット: 評価方法の多様化により、評価基準の一貫性が損なわれる可能性があります。また、時間や資源の制約がある場合、追加の評価手法を導入することに難しさが伴うかもしれません。3.相互評価やチームワークの活用メリット: 学生同士の評価や共同作業を導入することで、個人の責任感や協働能力を評価できます。また、他の学生からのフィードバックにより、不正行為を見つけやすくなるかもしれません。
デメリット: 偏りや主観性が生じる可能性があります。また、一部の学生が不公平な評価を受ける可能性があるため、適切なルールとガイドラインの策定が必要です。4.AIツールの導入メリット: AIツールを使用して、不正行為やコピペを検出することができます。特に生成系AIのコピペを検知するための新しいツールも開発されています。
デメリット: AIツールの精度には限界があり、偽陽性や偽陰性の可能性があるため、手動の確認が必要となる場合があります。また、学生の個人情報やプライバシーに関わる可能性もあるため、適切な取り扱いに留意する必要があります。これらの対策は単独では完全な解決策ではありませんが、組み合わせて使用することで効果的な結果が期待できるでしょう。大学は、教育環境の変化に柔軟に対応し、学生の学習能力や個別の評価を重視するための継続的な努力が求められます。