考える力と書くこと ChatGPTと人間の思考 1/2

「考える力」は、大学入試だけではなく、企業でも必要とされ、現代人にもっとも求められる能力の一つだと見なされている。
そのためなのか、ネットをググると、考える力をつけるための方法を提案するサイトが数多く出てくる。
その中には、疑問を持つことが考える力をつけるきっかけになると書きながら、その提案自体に疑問を持つことは想定せず、ハウツー本を紹介しているものまである。

大学入試で「考える力」が問われるとしたら、入試問題に正しく答えることが、その能力の証明になる。
そこで面白いのが、最近話題のChatGPT。
人口知能(AI)による自然言語処理システムだが、ある調査によると、アメリカの一つの大学の入学試験問題を回答させたところBランクで合格、医師免許試験でも弁護士資格試験でも合格の判定結果が出たという。
また、日本の大学入試共通テストの英語では、80%近い正解率が得られたという報告もある。
人口「知能」なのだから当たり前かもしれないが、AIには「考える力」があることになる。

興味深いことに、日本の教育では、ある時期、「詰め込み教育」の反動から、知識よりも考える力と言われ、「ゆとり教育」が実践された。
現在では、脱ゆとり教育という名目で、学習量の増加を図りながら、子供への負担の増加という印象を与えるのを避けるためなのか、「生きる力を育む」といった方針がとられている。
こうした変遷を通して明らかになるのは、現在の日本でも、知識と思考は対立するという意識がおぼろげにでも存在し続けていること。
例えば、「知識」と「知恵」は違うなどという表現に、「知識vs考える力」の構図が透けて見える。

ところが、AIでは膨大なデータを入力し、そこから質問の回答を導き出す。
もしデータがなければ何も出力されないし、データが少なければ不正確な回答が出てくる可能性が高い。
AIの「考える力」の根本にあるのは、データ=知識なのだ。
逆に言えば、ビックデータ(大量の知識)こそが考える力の源泉であり、知識量が増加すれば考えた結果の正確性も増す。

そうしたことを前提にしながら、最初に、考える力と知識の関係について考え、次に、データ量でははるかに劣る人間が書くことによって思考力を高められるのではないか、といったことを考えてみよう。

(1)知識と思考

日本では、知識=暗記=反思考といった連想が続いている。

A. 入試

入試に関して、カリスマは東京大学の学生らしく、受験に関するアドヴァイスを掲載しているサイトがある。
a. 「暗記をしない」
ひたすら暗記だけするという勉強をしている人は結構いるが、結論から言うと無駄。そもそもそのような単純な暗記問題は、東大では出題されない。
b. 「考える力を養う」
どのような流れで結論に至ったのかなど、経過に注意を置いた勉強が大切。

入試を作成する大学側でも、次のような考えが表明されている。
暗記していれば答えられるような問題を「知識問題」として扱い、「知識問題」ではない問題を多く作る。
「すべての問題の集合」-「知識問題の集合」=「考える力の問題」

B.社会人の基礎能力

企業に関しても、社会人の基礎力として、「考える力」が求められる。
その内容は、i. 課題発見力、ii. 創造力、iii. 計画力(問題の解決に向けたプロセスを明らかにし、準備する力)。
こうした能力を養うことで、来るべきAI社会において、人間にしかできない「考える力」を高める必要がある。

では、AIとの違いはどこにあるのか?
AIは、大量のデータ処理や、データに基づく単純作業に適しているが、創造的なアイデアを生み出す作業は不得意。AIの出す結論は、「考えた」のではなく、データによる計算結果にすぎない。
こうした考え方は、データ(知識)vs考える力の構図に基づいている。

C. 投資

面白いので、投資関係における「考える力」の例を見ておこう。

i. 投資に必要な能力はズバリ言って1つ。「自分で考える力」。

ii. お金と仲良くなるためには、知識も大事だが、それ以上に「知恵」を身につけることが重要。投資はその最たるもので、習うよりも慣れろという言葉がもっともぴったりする分野。

「知識vs知恵 = 習うvs慣れる」とされているのだが、その対応は不明。しかし、知識(データ)よりも考える力=知恵が大切という考えが前提にあることは理解できる。

。。。。。

ChatGPTに関する記事を読むと、膨大な知識と思考力が対立するものではなく、人工知能が人間の知能と変わらない能力を発揮することがわかってくる。

ChatGPTとは何かという質問を、ChatGPT自体(自身)にした際の回答は次のようなものだという。

ChatGPTは、OpenAlによって開発された大規模な自然言語処理モデルの1つです。GPTは 「Generative Pre-trainedTransformer」の路であり、トランスフォーマーと呼ばれる深層学習アーキテクチャを用いて、自然言語を処理するためのニューラルネットワークモデルです。
ChatGpTは、膨大な量のテキストデータを学習しており、人工知能としての「知識」を蓄積しています。これにより、ChatCPTは自然言語での質問や会話に対する応答を生成することができます。
ChatGPTは、コンピューターと人間の間の会話や自然言語処理タスクを自動化するために使用されています。

ChatGPTで可能なことの例としては、次のような項目が挙げられる。

文章の添削、校正、 文章や概念の要約
壁打ち、ブレインストーミング
リサーチ、論点の洗い出し
アイデアの提案
プログラミング
小説などの創作、 メルマガ・メール作成
翻訳・英会話の練習(youtubeには、英語の先生がChatGPTに練習問題を作成させる動画もアップされている。)
議事録作成
https://sogyotecho.jp/chat-gpt/

この内容を見れば、「人間にしかできない考える力」と言われたものが、AIによっても可能なことがわかる。

感想文、レポート、論文などの作成も可能であり、膨大な情報量に基づいているために、適当に書かれたものよりも質のいいものになる可能性が高い。
あるサイトでは、大学の卒業論文を30分程度で作成できるという例も挙げられている。

しかも、出力された結果が自然な言葉で書かれているため、人間が書いたものかどうか見分けるのは難しく、教員が見破ることができないという問題が出てくる。

そのことに関して、ある大学教員は、見分けられると書き、その理由を3つほど上げている。
i. 文体
コンピュータは、普通の人の感覚では違和感があるほど同じ表現を続ける。

ii. 文章が整い過ぎ
多くの学生は、一度も推敲せずに提出するため、誤字脱字が多く、表記や表現のゆれも多く含まれる。(例えば、敬体と常体の混同など。)

iii. 一貫性
締め切り間際に書くことも多く、終わらせることを優先するために、一貫性がないものがある。

逆に言えば、ChatGPTが作成するレポートは、「次に来る人間らしい最大の単語はどれかで一貫している」ために、生徒や学生が書くものよりも一貫性があり、表現も均質で、誤字脱字がなく、全体として整っている。
その視点からは、人間が書いたものの証拠は不備の存在ということになる。

他方で、ChatGPTが出力する結果に関しての問題点も指摘されることもある。
例えば、言語学者のチョムスキーによれば、倫理的・道徳的な判断の欠如が大きな問題だという。実際、ChatGPTは膨大なデータに対してなんらかの立場を取ることがなく、人々の偏見や先入観をそのまま反映する可能性がある。

しかし、道徳的な判断のズレは人間においても見られることであり、そのことが知性の欠如とは言えない。
AIは、一人の人間よりも多数のデータから結論を導き出すのだから、平均的な思考を表現すると考えることもできる。

いずれにしても、コンピューターは知識の集積はできても、思考はできないという既成概念はもはや通用しない時代になった。
ChatGPTによって、コンピューターに人間の思考と類似した能力が備わったのだとさえいえる。

別の視点から見ると、知識は決して思考を妨げるものではなく、むしろ知識の量が的確な回答を出力する基盤になる。
さらに、アイデアの提案や小説の作成が可能であることは、クリエーションの分野でもAIの能力が発揮されることを示している。

映像の分野でも、MidjourneyのようなAI画像生成サービスがあり、これまでの映像の複製ではなく、新しい映像を作り出すことができる。
それを使えば、絵を描くだけではなく、マンガを作ることさえできる。

。。。。。

日本の社会で、「考える力」の必要性がこれほど叫ばれていることは、その力が欠如しているという意識の表れでもある。
その際に、考えること(思考力)と知ること(知識)がなんとなく対立するものと見なされ、知識の暗記ではなく、自分の頭で考えることの必要性が説かれたりもする。

しかし、人工知能がクリエーションの能力まで持つとなると、知識と思考が相関関係にあることが見えてくる。
何も知らずに、自分の頭で考えることはできない。どんな人間にもある程度の知識はあり、その知識に基づいて考えているのだ。
知識が限定されていれば、発想の幅も狭くなり、考える範囲も深さも限定的なものになる。

ChatGPTが私たちに伝える最初のメッセージは、「知識は思考の基礎」ということに他ならない。

そのことは、例えば、アリストテレスが人間の活動の基本を「模倣(ミメーシス)」と考え、ボードレールが「想像力」とは自然(存在するもの)を変形する力と定義したこととも関係する。
人間の知性は、決して無から有を生み出すのではなく、既存の知識を模倣し、変形することで、新たなものを作り出すという動きをする。

そうした中で、AIと比べて情報量の劣る人間が、自分の持つ知識を活性化させるためには、書くことが有意義ではないか。(続く)

コメントを残す

以下に詳細を記入するか、アイコンをクリックしてログインしてください。

WordPress.com ロゴ

WordPress.com アカウントを使ってコメントしています。 ログアウト /  変更 )

Facebook の写真

Facebook アカウントを使ってコメントしています。 ログアウト /  変更 )

%s と連携中