新井紀子のレビュー一覧

興味深い内容だった。「AIの得意なこと、不得意なこと（限界点）。そしてAIが苦手な（肩代わりできない）読解力を基盤とする、コミュニケーション能力や理解力（P172）」を私たちは備えているのか。（→否。）AIが労働市場に参入すれば、失業者があふれ、企業が消え、「AI恐慌」とでも呼ぶべき、世界的な大恐慌...続きを読むが訪れるのではないか。これが筆者が予測する「最悪のシナリオ」。ではどうすれば「基礎読解力」が身に付くのか、ということについて、科学的な検証はされてないとしながらも、「多読ではなくて、精読、深読に、なんらかのヒントがあるのかも（Ｐ246）」というところが気になった。読解力とは何か、どのように身につけるのか、についてもう少し考えたい。

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東ロボくんは東大には入れなかった。ＡＩの限界ーー。しかし、”彼”はＭＡＲＣＨクラスには楽勝で合格していた！これが意味することとはなにか？　ＡＩは何を得意とし、何を苦手とするのか？　ＡＩ楽観論者は、人間とＡＩが補完し合い共存するシナリオを描く。しかし、東ロボくんの実験と同時に行なわれた全国...続きを読む２万５０００人を対象にした読解力調査では恐るべき実態が判明する。ＡＩの限界が示される一方で、これからの危機はむしろ人間側の教育にあることが示され、その行く着く先は最悪の恐慌だという。では、最悪のシナリオを避けるのはどうしたらいいのか？　最終章では教育に関する専門家でもある新井先生の提言が語られる。
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2019年のベストセラー本なわけですが、AIには不可能と言われていた「発想」の分野で膨大なデーターの集積により「発想」も可能になるという事が言われてはや数年。えらいことになる・・・と思ってたのですが、AIが人の仕事を奪っていく流れは、思いの外遅い。どうしてかなぁ・・・。と思い手にしてみました。

なるほど、ビックデータとはいえ、どこまで行っても数式で表せないことは、できないわけですね。とはいっても、MARCHレベルまでは、きたAIの能力は、人の半分以上の能力は超えるわけで、大変なことは大変なんですが・・・。

と、ここまで前半なんですよ。ここまで、AIに負ける子どもたちっていかんなぁ、大変だなぁ。と、ある意味上から目線でみていたのです。実際に、いくつかのテストが記載されていてやってみると、3割ぐらいの問題は、私もできないわけです。おそらく普通の社会人程度のわたしも危険水域の人間なわけです。あぁ、これは、大変だと。

本書では、どうやればそういった読解力などが伸びるのかは、明記されていないのですが、子供も私達大人も頑張らねばなりません。そう思わせてくれる素晴らしい本でした。

前著で明らかにされなかった、読解力が低下している原因について、まず学校教育において電子黒板や穴埋めプリントの活用によって板書をノートに写す作業が減ったことにあるとしている。ノートに取ることは一見非効率で無駄な作業に思われるが、文章の意味を理解せずにはスムーズに写すことができないのだという。文字単位や...続きを読む画数ごとに写している場合には、文章が理解できていない可能性が高い。
もう一つは、スマホの普及によって幼児が接する大人たちがSNSやゲームに集中する時間を増やし、大人同士の会話を聞く時間や自分に話しかけてくれる時間を劇的に減らしていること。
双方とも、機械や技術による生活の変化、しばしば効率化と肯定的に捉えられるものに、人間から何らかの基礎的なスキルを奪い去る側面があるということ。

単調で退屈に思われる手作業、人間同士の意味を持った会話は、見かけ上AIに取って代わられることがあっても、人間とAIとではその行う作業の本質的な部分が全く異なる。
人間は集中することができ、意味を理解し、欲求を持ち、また全力で怠けようとする。穴埋めプリントのような、意味を理解せずキーワード検索で終えるような作業こそが、AIが得意とする作業。

読解力を向上させるために幼児期の教育方針として挙げられている中には、手を動かすこと、関心を持って自ら取り組むこと、集中してやり遂げることなど、モンテッソーリ教育とも共通するものが多いと感じた。
加えて大人の関わり方が重要な幼児期。生活の中で繰り返す食事や入浴、着替えなどにも手を動かす大切な動作や自然現象を学ぶ要素がたくさんある。忙しさにかまけてこれらを疎かにせず、また子どもに向き合い、関心を持って見つめる視線の先に気付いてあげられるよう、過ごしていきたいと感じた。

AIの台頭によって人間の仕事が奪われる、そう聞いて危機感は持つものの果たしてどうすればよいのか分からない。
本書はまず、AIが人知を超えた存在になる等というシンギュラリティやビッグデータさえあればAIはなんでもこなすというような、根拠のない言説の間違いを説明する。
そして、AIが如何にして翻訳や作曲...続きを読む、さらには大学入試問題を解くのか、その方法論を丁寧に記述していく。この方法論というのが、論理・確率・統計の三つ。AIはあくまでコンピュータが計算を行って答えを導き出しているので、文章の意味を理解することはできない。上記三つの方法で記述できないものは、教えられない。いくら器用に質問に答えようと、流暢な翻訳文を出力しようと、それはあくまで計算の結果。人間のように細部まで理解して答えを出すことはできない。それが分かっていれば、人間はAが苦手とする分野で仕事すればいいことではないか、と考える。しかし、どうやらその見込みが甘いようなのだ。
中高生を対象に基礎読解力を調査するための、リーディングスキルテストにおいて、危機的な状況が浮かび上がる。係り受けや照応という、AIがそこそこの精度を持つ分野では6-8割程度の正答率だが、同義文判定、推論、イメージ同定、具体例同定という、AIが苦手とする分野では、精度をは低いと2割に届かない。4-7,8割に留まり、人間とて文章の深部まで正確に読み取ることができていないことが明らかにされる。この章は例題を解きながら、自分は大丈夫なのか？と焦燥感に駆られる。

では読解力を上げるにはどうするか、それは次の本に書かれるとのことで、本書にその答えはない。しかし、AIにできることは生産効率を上げることであって、新しいものを生み出すことはできない。人間らしく柔軟に、意味を考え、生活の中の困りごとや不便さを解決する、そこに多くの人の需要があれば商売は成立する。
ただ、多くの企業で生産効率を上げることに注力しているだけでは、このデジタル社会においては買い手と売り手の情報の非対称性が修正されるため、一物一価が達成される速度が速く、利潤は削られていく一方となる。日本がモノづくり立国で、ロボットによる高度な自動化を確立していること、AIによって得られる精度が高くなければ製造物責任を負わざるを得ないことも、日本でAIの導入が遅れる、またはAIへの投資の現実感が薄い要因と考えられる。

女性が担っている割合が高い介護や育児は、相対的に地位も対価も低いが、今後AIに代替されることのない職業。どの仕事が真に稀少なのかは自ずと明らかになってくるはずだが、「ブルシットジョブ」でも言及されていたことと重なる。

自分の労働市場における価値は、そしてAIとの共存を強いられるこどもたちに必要な能力は何なのか、考えさせられる本。