この記事では、最近トレンドと言っても過言ではないchatGPTいわゆる「生成AI」と教育機関（特に学習塾）について言及したいと思います。
生成AIとは
そもそも生成AIとはなんでしょうか？従来のAIとどう違うのでしょうか。試みとしてこの解答を生成AIであるchatGPTに入力すると、以下のような出力がされました。
AI（Artificial Intelligence）は、人工的に構築されたシステムやコンピュータプログラムを用いて、人間の知能と同様のタスクを実行する技術や分野を指します。AIは、機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどのサブ領域から構成されています。
AIは、データからパターンや規則を学習し、それを活用して問題解決や意思決定を行うことができます。例えば、画像認識、音声認識、自動運転、自動翻訳、推薦システムなど、多くの応用があります。
AIの開発には、大量のデータとそれを処理するための高性能なコンピュータリソースが必要です。機械学習アルゴリズムを用いて、データを解析し、パターンや規則を抽出することができます。また、深層学習と呼ばれるアプローチでは、多層のニューラルネットワークを用いて複雑なタスクを学習することが可能です。
AIの目標は、人間の知能を再現することではありませんが、人間の能力を補完することや、新たな問題解決手法を提供することが期待されています。AIの進歩は非常に速く、様々な分野での応用が進んでいます。しかし、AIの倫理や社会的な影響についても議論されており、慎重な導入と適切な規制が求められています。
chatGPTより出力
『生成AIとは』という入力に対して、AIの説明っぽい出力がされたので（思ったような答えではなかったので）、次は『generativeAI』と入力します。
生成AI（Generative AI）は、AIの一分野であり、人工的にデータやコンテンツを生成することを目的としています。生成AIは、学習データから学習し、新しいデータやコンテンツを生成することができます。
生成AIの代表的な手法としては、敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Network）があります。GANは、生成モデルと識別モデルと呼ばれる2つのネットワークを競わせることで、新しいデータを生成することができます。生成モデルは、学習データの分布を学習し、それに基づいて新しいデータを生成します。一方、識別モデルは、生成モデルが生成したデータと実際のデータを区別する役割を担います。この競争と調整のプロセスによって、生成モデルはより高品質なデータを生成するように進化していきます。
生成AIは、画像生成、音声合成、自然言語生成など、様々な応用分野で利用されています。例えば、GANを用いた画像生成では、実在しない人物の顔画像や風景の写真を生成することが可能です。自然言語生成では、文章や対話の生成が行われ、文章の要約や機械翻訳、会話ボットなどに応用されます。
生成AIの進歩は、クリエイティブな分野やデザイン、エンターテイメント、コンテンツ制作などにおいて革新的な可能性を提供しています。しかし、生成AIが生成するコンテンツの信頼性や倫理的な側面にも注意が必要であり、その使用には慎重さと適切なガイドラインが求められます。
chatGPTより出力
太字部分が生成AIの定義ですが、わかりにくいと思いますので、生成AIと従来のAIを比べてみます。
識別AI
従来のAIは（それでも最近の事）「識別AI」とも呼ばれていました。具体例でいうと、文字を識別したり、より高度なものになると自動運転などでも利用されています。（車の前に出てきたものが、人間やモノであるかどうかをカメラからの画像による入力により判別し、ブレーキをかけるという出力を行う）
生成AI
一方、生成AIは既存のデータから全く新しいものを生み出すことができます。つまり「０→１」ができるということです。これがどういう影響を及ぼすか話題になっているのが、これまで新しいアイデアを形にしたり、芸術分野は人間の専売特許のように考えられてきたのが、生成AIの登場により、新しいモノを生み出すことが、人間独自の活動ではなくなるという主張です。
生成AIがもたらす社会影響
生成AIは大変便利なツールです。従来人間が時間をかけて行ってきた文章の要約や、論文、レポートの作成までほんの数分～で済みます。また画像生成AIではAIが書いたのか、人間が書いたのか区別が難しいほどの精密さで生成することもできます。
しかしながら、問題点も出てきているのが現状です。
著作権との衝突
AIが作ったものがたまたま、人間が作ったものとそっくりだったらそれは著作権の侵害を犯す可能性がありますよね。さらに、生成AIを使用して生み出した著作物は生み出した人間に著作権があるのか、それとも生成AIを開発した人間に著作権があるのか、これもまた議論の余地があります。
教育的価値との衝突
大学でのレポートを考えてみましょう。生成ＡＩを使用したレポートは、果たして教育を受ける人間（＝学生）が書いたものとして評価に値するでしょうか。入力部分（＝仮説の想定）を考えたという意味では、その学生を評価することもできますが、ＡＩによる文やレポートの生成では、その学生のものとして評価することはできないという主張も、一理あります。
ここも、難しい部分です。
規制を行う行政機関も
「チャットGPT」利用ルール、神戸市が条例化へ 全国初か 個人情報や機密情報「入力しない」 | 総合 | 神戸新聞NEXT (kobe-np.co.jp)
ECCベストワン武庫之荘駅前校からも距離的に近い、神戸市では、全国初の生成AIに対する規制を条例で決定しました。
生成AIではデータを入力することで、新しいデータや予測等を生み出すことができますが、個人情報などを入力することは、個人情報保護法との衝突が当然生まれます。
行政機関として初の事例になりますが、今後こういったケースが増えてくるかもしれません。
AIの教育機関での利用状況
現在、私の知る限り教育業界でAIが活用されている事例といえば、AIによる「勉強カリキュラムの生成」です。
生徒の点数情報などの膨大なデータと、該当の生徒の既存データを比較、分析し、専用のカリキュラムとしてつくり出すものかと思われます。（詳しい内容は開発者のみ知るところなので、正確性の保証はできません。あくまで推測です。）
生成AIを学習塾で使用する
さて、本題にいきます。
生成AIを学習塾で、活かす方法です。私が個人的にいますぐ思いつくのは、問題やテストの生成ではないでしょうか。
例えば、従来、問題集などから講師が英語の長文問題をもってきたり、ネット検索で英文を探していたことが、生成ＡＩを使用すれば、わずかな時間で問題と、翻訳も生成されます。
かつては、無給での事前学習や問題作成など、ブラックバイトとして話題になった塾講師の負担の軽減が図られることは明白でしょう。
実際に、生成AIを使用してのテストなどは実例を次回以降の記事でも書いてみたいと思います。
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