![[ゲスト回①]認知とテクノロジーの交差点 (Satorien, Renya)](https://image.listen.style/img/NwSPqlxDXjlMBtOrbFJCNXVbhySZ3bgm9lBgj-RoTxI/resize:fill:1200:1200/aHR0cHM6Ly9kM3Qzb3pmdG1kbWgzaS5jbG91ZGZyb250Lm5ldC9zdGFnaW5nL3BvZGNhc3RfdXBsb2FkZWRfZXBpc29kZS80NDcyNzI3NS80NDcyNzI3NS0xNzc5Mzc0MjQ3MDY1LWJlYTI4MTYzZDYyMDUuanBn.avif)
00:01
この番組は、テクノロジーと幸せに生きる、ワクワクするデジタル空間をつくるというビジョンのもと、
新しい視点を取り込み、日常的な課題に対して議論の出発点をつくっていく、学生メディアLFDAからお届けします。
はい、今回はですね、イベント等で知り合った主人に来ていただいて、
テクノロジーと若者から見た未来について、雑談していければなと思います。
えっと、今回はゲストをお呼びしていて、自己紹介をお願いできますでしょうか。
まず、Satorienからお願いします。
はい、紹介に預かりました。Satorienと申します。
自分は今、東大の情報理工学系研究科のところで修士の2年をやっています。
GoogleのGDGのイベントで知り合って、今回呼んでいただいたという感じですね。
割とソフトウェアとかAIとかにも興味あって、人間の脳とかにも興味あるみたいな、
そんな感じの人間です。よろしくお願いします。
お願いします。レイヤお願いします。
はい、僕もGDGのイベントで会った和田レイヤと申します。
自分は神戸大学のシステム情報学部の修士1階で、研究はロボティクスの研究をしていて、
最近やっている理由として、初めはロボットが好きだっただけだったんですけど、
人工知能で身体質を持たせたらどうなるのかみたいな、人間の理解への興味が出てきて、
だからサトリエンとかとも興味が似ているのかなと思っています。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。GDGOCのことについて説明だけしておきたいんですけど、
じゃあお願いしてもいいですか。
そうですね。僕はGDGOCの神戸大学のオーガナイザーをしていて、
そもそもGDGって何かっていうと、Google Developer Groupっていう、
Googleのテクノロジーを通じたイベントであったり、
交流を世界で行っているGoogleの公認のデベロッパーコミュニティで、
それのオンキャンパスってついているのが、大学生バージョンのGDGになります。
はい。それで、この前は神戸にディープマインドのオマーさんっていう、
デミニューの中の人が来てくれるイベントがあって、そこで会わせていただきました。
3人の共通項としては、私こう言っていいか分からないけど、
AI、思想機械学習、ロボティクスとかと、人間の認知とか神経・心理とかに、
03:08
程度はあるとどちらにも興味があるっていう点で、
その後もお話しさせていただいているということで、
今回、雑談したいなと思って並びました。
もしよかったら、2人が何をしているのかあんまり分かっていなくて、
レイヤーはロボティクスやっていて、
サトリエンは今取り組んでいることとしては、どんな感じなのか聞いてもいいですか。
言える範囲で。
今取り組んでいるのは、もともと人間というか生物一般の記憶とかに興味があって、
その記憶のモジュールというか、記憶の機能になっている脳の部位をシミュレーションしたいというモチベーションがあって、
そこの人間の脳の中で実際行われているアルゴリズムとかで、
あんまり分かっていない部分がまだあって、
結構具体的に言うと、脳の周波数とかによって脳波っていうのが定義されてたりするんだけど、
その脳波っていうのが、複数の種類の脳波が同期することで、
例えば記憶の早期、思い出すみたいな機能がその瞬間だけ起こるみたいなのがあったりして、
そういうアルゴリズム的な部分がどうなっているんだろうみたいなところを再現しようとしているような、
そういう研究をニューラルネットワークとか使ってやってるんで、
講義のAIとか機械学習の基礎研究的な部分に当たるかなっていう感じです。
いやー面白いですね。
講義になるんかどうか。
講義なんや。
今時だとやっぱりもうちょっと応用的な研究やってる人が多いし、
主流ではないかなっていう感じなんです。
それは大まかに目指すところとしては、
省エネなAIみたいなところなんですかね。
脳型情報処理的な計算機構が目指すもの。
省エネ的なものができたらいいなっていうふうに考えて研究してる人も多い分野ではあるけど、
自分は割とそこはそんなに重視してはしてないというか、
06:00
結構人間の生物の脳のうまいことやってるのがどうやってやってるんだろうみたいなところに結構興味があるっていう。
なるほど。
結構今のAIでも長期記憶とかまだまだ課題というかいう感じなんで、
そこともつながっていくのかなみたいな。
なんかちょっと話が逸れてしまうけど、
前にそのBrainless Interfaceがみんなが使えるようになったらいいなみたいな話をされてた記憶があるんですけど、
そことの接続とかってどんな感じなんですか。
そことの接続は現状はあんまり考えられていなくて、
そうですね、そこはもうちょっとやりたいなと思いつつ、
あんまりそういうウェットな部分に今はまだ関われてないっていうところはあるかなって感じですね。
なるほど。
ウェットな部分っていうのはコンピューターがドライヤーとして、
実際の脳と人工知能をつなぐっていう脳の部分が生物学的にウェットっていう話。
そう、ウェットっていうのはこういう分野で言えば生物、バイオ。
なるほど。
でもやっぱそこの脳型情報処理は結構そのコンピューテーショナルニューロサイスみたいな、
なんかBMIとも近い分野ではありますよね。
近い…近い…
そんなことはない。
近いかもしれないけど、結構距離はあるかなっていう感じがして。
そうですね、なんか私もなんか特設的なそのつながりがあんまりないなと思ったから、
なんかなんでBMIやりたいんだろうっていうのはちょっと前、聞いた人が言ってたのを聞いて思ってました。
あー、なんでやりたいか。
BMIをなんでやりたいかってことですか。
はい、それかなんかその、なんか広げたいみたいな。
広げたい。やるようにしたいみたいな。
なんで、なんかBMIを用いて何かこう仮想の体験とかをできるようになったら、
もうそれ以上の、なんていうか、娯楽というか体験っていうのはもうないんじゃないかなっていうのは個人的に思っていて。
アホアトリックス的な。
そういうものの最高地点ぐらいに考えてるから、そこにたどり着きたいなという気持ちは結構強い。
09:01
そういうのが実現する世界を見てみたいっていう。
そもそもBrain-Math Interfaceってなんやっけ。
脳に、私が言ったらちょっとあかんかもしれんけど脳に電極を差し込んだりして、
機械と脳をつなげて、
例えば人間が夢を見てる時の脳波とかを取ってきて、
それを深層学習に入れて、
なんかぼやっとした、何を見ているのかみたいな画像を出すとか、
脳波を解読して、
解読レコードもあるし、
電極を入れてるからここで電気信号とか出して、
例えばテニスの画像っていう信号を電気信号に入れさせて脳で、
電気信号が自分がテニスの画像を見てるみたいなことを再現させるみたいな、
この機械と脳の関係を作るみたいな。
つなぐデバイス一般のこと、BMIとか、コンピューターでBCIって言ったりもする。
なるほど。それは本質的なところは、
例えばローカルだけでやってたのがインターネットの世界で来て、
全世界と交流できるようになったみたいなのが、
テクノロジーのあっての一番面白いところとして過去の歴史だったと思うけど、
人間の脳もローカルだけじゃなくて、
BMIによってインターネットに接続することで、みたいなところも考えてるのかな。
そこまではあまり考えてなかったけど、
確かに電脳世界でコミュニケーションみたいなのはSFとかではたまにあるよね。
そういう近未来的って感じはするけど、面白い。
完全に繋いじゃうとリスクのほうがでかそう。
そうやと思うし、脳の新クライアント化みたいなところを話したことがあって、
新クライアント?
新クライアントとファットクライアントっていうのがあって、
新クライアントっていうのはクラウド上でCPUとかが計算して、
ローカルにあるパソコン、ラップトップとか何でもいいんだけど、
それは出力機に過ぎへんみたいな。
ストレージとか画面モニターに過ぎなくて。
ファットクライアントっていうのは逆に一つのパソコンの中で計算させて、
ローカルだけで完結してるような意味合い。
12:04
脳が新クライアント化するっていうのは、これはちょっと陰謀論的な、
将来SF的な話だけど、
仮にインターネットと接続した場合、
例えばサトリエンが記憶の領域の解明ができたとして、
その部分に電極を指したとして、
そしたら自分の脳に記憶を置くか、インターネットに記憶を置くか、
別にどっちでもよくなるわけやんか。
考えるところすらも自分の脳で考えるか、
クラウド上の人工知能で考えさせるかも別に関係はなくなるわけで、
そこはサトリエンが言ってたリストの部分につながるんやと思うけど。
そうなったときに、今の人間のほとんどの人類の最新の人工知能より
パフォーマンスは下がると低いと思うけど、
そうなったらクラウドの人工知能が考えて、
人間はただ器というか出力器に過ぎなくなって、
だから役割としては記憶を保存する電力効率のいいストレージに落ちるんじゃないかみたいな話をしたことがあるけど、
これはちょっとSLっていうか陰謀論すぎるんかもしれない。
いや、怖いですね。
それが脳の新クライアントか。
考えるとこすらも人工知能に任せてしまうと、
朝の未来が来てもしょうがないなっていう。
AIの使い方として。
でも、考えること自体AIに任せてしまったらいかんよねみたいな、
本当の実際の記憶とか自分の経験とかとガッチャンコした思考みたいなのではなくて、
本当に部分的なこの確かをするときに何を考えるかみたいなものも、
現状AIに頼ってしまってる部分があったりするし、
でもそれが拡大していくと、
拡大していってBMIともつながったら、
そういうSF的な世界観も全然あり得るなって思って、
怖い、怖いって思いました。
確かにこれ、今日のメインテーマに関わってきて。
そうですね。
どうAIと関わるかとかにも結構関係してくるし、
考える部分をどう奪わせないかっていうのを自分は結構最近よく考えてることなので、
話していければと思います。
どうしようかな。
自己紹介的な文脈でお礼屋のことを次に聞こうかなと思ってたんやけど、
それからこのメインテーマの方に移ってもいいかな。
15:00
ちょっと時間はオーバーするかもしれないけど、
いったんにしようと思います。
ロボティクス興味あったけど、
ロボティクス進んだけど最近は知能の方、
シンター性とか興味が出てきたっていうのは、
それはどういうきっかけだったりする?
どういうことに興味を持ってる?
きっかけは、コンピュータビジョンの仕組みが、
コンピュータってRGBのマトリックスで、
画像認識の一番初めの入力地としてするけど、
それは人間のコンピュータビジョンの仕組みを模倣して作ったもの。
みたいなのを知ってはいたけど、ちゃんと理解して、
人間の仕組みからニューラルネットワークの発展っていう、
バイオロジーの世界からテクノロジーの世界に来て発展したもの。
っていうのを知って、それちょっと面白いなみたいなのが、
初めのきっかけだった気がするけど、
そんな中で自分はバイトとして、理研でバイトしてるんですけど、
理研のどういうところでバイトしてるかっていうと、
腎臓オルガノイドを作ってる研究チームにいてて、
僕はオルガノイドっていうのは臓器みたいなものやねんけど、
肝細胞っていう赤ちゃんの細胞から分裂して分化していくと、
機能を持つようになると。例えば腎臓とか心臓とか。
それを肝細胞って赤ちゃんの胴体から腎臓を作れるようになったとしたら、
腎臓を作ったことになるから、臓器移植であったり、
例えばそれ最終的に経営全体として臓器ができるようになると、
人間を作れることになるから、究極の目標じゃないけど、
オルガノイドの究極のゴールは人間を作ることになるけど、
今はそれは全然できてなくて、移植すらもまだ全然できてなくて、
なぜならその腎臓だけ作れたとしても、
腎臓につながる尿管とか膀胱とか、システム全体として作れないといけないし、
それはサイズの問題とか、まだ分かってない、
どういうふうに発現していくかも分かってないからできてないと思うんだけど、
僕はそういうバイオロジーの研究チームにロボティクスの担当として入ってて、
それはどういうことかっていうと、実験室を自動化しようっていうのがあって、
それは実験って時間がかかるけど、ロボットを使えば自動化できるよねっていうところもあるし、
もう一つは時間の短縮だけじゃなくて、
ウェット、さっき言ってたドライトウェットの話のバイオロジー系の研究室、
スキン管とか細胞培養する研究室って、
18:03
人為的な誤差とかミスがあったりする。
毎日30日間スキン管で培養して、
1回でも失敗しちゃったらダメになっちゃうみたいなのがあるから、
でもロボティクスは安定性と再現性を担保できるから、
そういう意味でバイオロジーの研究室と相性がいいよねってことで、
僕がロボットを使ってその実験室をどういうふうに自動化できるかみたいな感じで、
いうふうにしてるのが自分のバイト。
おもしろい。
それは今のバイオロジーとテクノロジーの関わり方として、
バイオロジーの分野にロボットを使って自動化して便利にしようみたいな感じだけど、
その相互作用はそれだけじゃ、僕はそのところじゃないと思ってて、
今言った通り人間の仕組みからニューラルネットワークができたように、
人工知能の発展によって直接的に脳の仕組みが介入されるとか、
そこの2つはお互いに協調し合って発展していくもんやと思うから、
っていう意味で自分は人間の仕組みに興味を持ったっていうのがあって、
僕はでも全然まだ本当に自分が人間の仕組みに興味を持ってるんやっていうのを
気づいたのが最近なんで、まだもう浅いというか知らないけど、
興味を持ってることは興味を持っててっていう感じかな。
なるほどね、初期の認知科学がAIの発展に寄与したように、
もうちょっとその認知科学的なもの以外のバイオロジーも、
そういう知能とか機械系の発展に関係するしよるし、
そこの相互作用の間ぐらいで研究とかもやってるから気になってるみたいな感じ。
そうだね、そもそも学生やから義務じゃなくてやってること全部、
自分で一応やること決めてやってるわけやけど、
でも全部辞めることもできるわけやん。
大学だって辞めて、まあ社会人でも一緒なかもしれんけど、大学だって辞めてもいいし、
今発狂して意味わからんこと言ってもいいわけでさ。
それは一応地図の中にはおるけど、でもよく考えたときになんでやってるんやっけみたいな。
けどなんかおもろいと思うのはなんでやろうみたいなとこで、
サトリエンがこの前紹介してくれたAIに知能が宿るのかやっけ、
ロカ呼んでみたり。
私も買いました。
そうそう、AIに意識が埋もれるかとか、
そういう、本当に人工知能にロボットとして身体性を持たせたけど、
それは今俺らが持ってる身体性と同じことなんかみたいな、
この前共有してくれた記事とか読んで、
21:02
なんかいろいろ考えてるとこである。
いや、おもしろいよね、それ。本当におもしろい。
最近で思ってるのはバイオロジー、テクノロジーだけじゃなくて、
他の分野の学問とか融合が絶対に必要なんやろうなっていうのは思ってる。
おもしろい。そうやんな。
なんか2つ思ったことがあって1つ言っていきたいんやけど、
ロボットアームを使って試験管振るみたいな、
分かんないけど何してるか分かんないけど、
最近ヒューマノイドがさ、
2023年のGPT、サブGPTぐらいの勢いを持ってやってるらしくて、
今やロボットアームが試験管を振る時代で、
研究が不足するみたいな記事とかを読んでて、
実際にこれをやってるやっていうのが結構、
現実的に思いました。
ただ、実際の現場見てる立場からするとまだできひんなっていう感じだし、
そもそも自動化していいんかみたいなところが最近の思い。
実験って、実験してる間に思いつくことっていっぱいあるみたいで、
あとは実験の作業的に見えるとこも全部目的持ってやられてるから、
それを目的持ってやってるとちょっとのブレとか、
面白い発見とか感じるものがあるって、
そこで科学がサイエンスが生まれてるんやなっていうのがあるから、
自動化していいところと自動化したらダメなところがあって、
今自動化できるところは見極めて自動化するっていうのが直近の目標で、
ただ、人工知能が本当に自分の頭で考えて何が面白くてみたいな、
そういうところをできるレベルまで発展したなら、
全部自動化して人間がいなくても自律的に研究する実験室みたいなのを作るのが
僕のチームの究極の目的。
人類が滅亡しても動く実験室を作ろうっていうのが僕のスーパーバイザーの目的。
バイオ系の研究とかだと特に再現性がない研究になってしまうことも結構あって、
ラボのめちゃめちゃ手先が器用な人だけができる実験みたいなのがあって、
そこにバリューが生まれたりしてる部分もあるだろうから、
こう自動化できたらもっといろんな発見が生まれてくれるのかなっていうのは素人目線では思うけど。
24:00
センスの部分は多分めちゃくちゃあって、
この人は実験めっちゃうまいけど同じことしてるのにできんとか、
この人は同じことしてるのに別のことの気づきがあるみたいな人は本当にいて。
っていうのは簡単にその工程だけ、プロトコルだけをコンピューターに落とし込んで
自動化させることはできるかもしれないけど、本当にやっていいのかっていうので、
まだ僕は仕事内容として自動化とか全くしなくて、
ただ一生その研究室に行って、実験室を見学したり喋ったりして、
何してるかとかめっちゃ聞いたり、一生喋ってるだけやねんけど、
ただ実際に自分が実験してみないとそのセンス的なとこが何かわからんくて、
この見てプロトコルだけ読んで自動化したとして、
それは本当にいい未来につながるかは意味もないし、
あと、例えば失敗して実験サイエンスが生まれることがめっちゃあるから、
マウスの間違った部分をノックアウトしちゃったけど、
それがノーベル初級の研究につながったみたいな失敗から始まる研究があるから、
そこのブレをあえて持たせるような感じでできたら、
現実的なのかなと思うけど、まだよくわからん、難しい。
面白い。
こんなもんかな、僕の自己紹介は。
雑談をめっちゃやりたくて、
実験してる間に思いつくことがあって、
自動化していいのか、どこまで自動化していいのかわからないっていうのあったよ。
私も特にタスク管理に情熱を持っていて、
タスク管理を自動化したいと思って、
GTGっていうインボックスがあって、
そこに全部入れて、
それをめちゃくちゃ溜まるんやけど、
それをNext Actionっていうリストに移行するときに、
いつやるかとか、
もうちょっと細かいことを決めて、
行動可能な単位に移して、
スケジュールに入れるみたいなやつがあって、
インボックスが溜まりすぎるから、
これをGoogleカレンダーとか読まして、
勝手に自分のスケジュールに入れてくれるかな、
みたいなのをやろうとしてて、
でもそれの問題点は、
実際に自分が、
自分はこのぐらいのタスクがあるから、
これができそうだなみたいなのを考えて、
そのタスクを把握してるから、
ちゃんと実行できるのであって、
ここに目の前にリストが与えられたからっていって、
自分がタスクを実行できるわけではないっていう、
ジレンマに去年の夏ぐらいに陥ってて、
人間が、
AIがどういうふうに支援したら、
27:01
機械がどういうふうに支援したら、
最高のパフォーマンスができるのか、
みたいなのに、
そこからすごい興味を持ってて、
AI、
Human Agent Interactionとか、
Human Interfaceとかの研究でも、
いろいろ今、進んでる分野であるけど、
そこをどうデザインするかとかは、
すごいいっぱい、
知りたいなって私も思ってる。
今の現代社会の課題だなって思うし、
っていうのはあるのと、
もう一つ言うなら、
最近見た研究で、
研究っていうか記事で、
AIが研究に入ることによって、
一人で書く論文が増えすぎているみたいな。
前々はいろんな分野との研究者が、
コラボレーションして生まれてた研究とかあったけど、
特にコラボレーションの数が減っている傾向が強くて、
それはどうなんだろうみたいな記事を読んだりして、
AIの研究を自動化するみたいな点で、
効率化効率化していく中に、
見失い部分もきっとあるから、
考えていきたいなと思うし、
組み込んでいけたらいいなと思いますね。
タスク管理は確かに自分も結構課題感あるなというか、
いろいろ試したけど、
結局自分で理解できる形に落とし、
自分で書いたりして落とし込まないと、
結局あんまりはかどらなかったりするなみたいな思ってて、
逆にこれは、
自分次のステップみたいなのを考えてて、
エンジニアとしてIT企業でインターンとかしてたときに思ったのは、
チームってすごいなって思ってて、
マネージャーがいて、
同僚がいて、
こんな感じに進めていこうみたいな話し合ったりして、
分担してやっていくみたいな、
すごい効率いいなと思ってて、
そういう自分のチームみたいなものをAIエージェントだけで構築してやるのが、
ビジネス的にもチームワークが大事にされてるってことは、
そこに価値があるのかなと思って、
今そこをやろうとしてるっていう。
面白い。
いいですね。
モチベーションの動機づけの心理学の領域でめっちゃ有名やけど、
30:08
自己決定理論っていうのがあって、
人間は自立、
オートノミーと
主体性、
オートノミー、
エージェンシーとか?
ちょっと待ってください。
最後に来るのが、
自立性と主体性、
思い出しました。
エージェンシー、主体性、自立性と、
コントロール感、
自分が何かをコントロールできてる感覚みたいなものと、
3つ目が、私は見逃してたんですけど、
ディレイトネスとかビロンディングスとか、
所属感?
帰属感っていうのが大事で、
これ、私すっごい見逃してたなと思って、
初めの主体性を持つとか、
自分が能動的にこれがやりたいからこれやりますとか、
あとは本当に何もできないみたいなことじゃなくて、
自分がコントロールできる範囲で頑張るみたいなのは、
タスク管理とかプロジェクトを目指すとか、
何かを目指す上で、
意図的に考えてたことであるけど、
最後の所属感みたいなものを、
ある程度見逃してきたなと、
これを記事とか読んだときに思っていて、
自分の人生を振り返ってみても、
めっちゃ個人的な話になるけど、
自分はずっとバスケットボールをしてきたんですけど、
高校生の時のバスケがとんでもなく楽しくて、
なんでだろうかなって思うと、
そのチームの所属感が、
その前のチームとかより強くて、
関係性がすごい良くて、
だからこそ私はモチベーションが上がって、
結果パフォーマンスも良くなったんだな、
楽しかったんだなっていうのがあるから、
チームに対する所属感とかが、
モチベーションとかタスクの実行とか、
パフォーマンスに関係するのは、
実体験としてはありますね。
だから結局チームがあったとしても、
そのチームに対して所属感を感じてたりとか、
自分がここで認められたいみたいな気持ちが生まない場合は、
別にチームであっても、
そんなにパフォーマンスを上げるかどうかは、
分かんないなって思ったりします。
確かに。
それは結構大事な観点かもしれない。
その3つは何のお話で、
33:03
タスクをこなすために重要な3項目みたいな感じだったっけ?
内発的同期付けを出すためには、
どういう状態があったらいいのかなみたいなので、
内発的同期付け、内発的同期付けってあるんやけど、
これも結構入り組んでて難しいけど、
本当にシンプルに言っていいんだったら、
お金とか、
とかではなく、
自分の心からやりたいと思えるこういうモチベーションは、
どういう属性があったら発生するんだろう?
みたいなので、
自己決定理論では、
その3つがあれば、
そういう内発的同期付けとか、
モチベーションみたいなものが出るんじゃないかって、
言われてるみたいな話。
なんか人間の仕組みとつながってる気がするよな。
最後のやつとかは多分、
人間で社会、
社会で発展してきたから、
遺伝子的に、
自分がチームっていうか、
団体の中に所属して、
どういう役割をこなすかみたいな、
そこを大切にして発展してきたもんやと思うし、
真面目の、
内発的っていうか、
そもそもどこで自分が乗じれてるかみたいなとこは、
コントロールできないもんやと思うから、
そもそもなんでやりたいと思うかみたいなのが、
自分の、
人間の仕組みというか、
自分の仕組みを理解するのが、
タスク管理とかにもいいんかなと思う。
人間の仕組みとか。
それは思う。
それは本当に思う。
自分の感情とかが、
どこから来ているのかみたいな。
もう、
自己理解とも関係するけど、
理解するのが大事だなって思う。
ですね。
なるほど。
ちょっと長く、
個人の話が長くなってしまったんですけど、
今の話ともちょびちょびつながれてはあると思うんですけど、
メインテーマについて考えていきたいなと思っていて、
特に、
現代のテクノロジーとの関わり方や、
今の時代に対して思うこと。
バカデカクエスチョンなんですけど、
それぞれ、
今、
AIが、
大学入学した時にGPT出てて、
入学式の時にGPT出てて、
ヤバいですね、みたいな。
波が来ていたけど、
エージェントが出たりとか、
考える深さとか、
考える量とか、
実際にできるパフォーマンスの性能とかも、
36:03
ぐんぐん上がって、
経済も変わってきている気がして、
こういうふうに、恐ろしく進化する時代に、
大学っていう、ある程度、
自由の身として、
大学でまだ、
完全に、
進路を選びきっていない、
いや、進路はもう選んでいるかもしれないけど、
就職をしていないっていう意味で、
考えていることとかあれば、
聞きたいなって思います。
自分の頭を使うっていうことは、
めっちゃ意識してて、
本当に常々意識してて、
前提として、
AIのスタンスとして、
ロボット三原則みたいなのがあった当時は、
完全にコンピューターとかAIって、
人間が制御して、
人間よりは下のスタンスやって、
頭を使う部分すらも人工知能に投げて、
行動決定すらも、
自分の生き方すらも決めさせた場合、
それは人工知能が上になる未来が来ると思ってて、
立場として。
でも大事なのは、
人間とAIが同じ立場で協調するっていう、
スタンスが大事だと思ってて、
これが前提として僕は思ってて、
その上で、
自分の頭を使うっていう意識だけは思ってて、
特に、
具体的なチップスみたいなところは考えてはないんやけど、
ただ、
何かやりたいとか、
自分が行動する時に、
自分の頭とか、
自分がどう思うかを考えた上で、
AI使って何かするっていうのは、
意識してて、
それは、
今度GDGOCで、
大学の授業は何の役に立つのかっていう、
イベントの一番初めのオープニングで、
大学に行く意味はあるのかっていう、
LTをするんやけど、
まだ何を言うかは決めてないけど、
行く意味はあると思ってて、
それは、
大学の授業のPDFをAIに入れて、
壁打ちした場合、
ただ授業を受けるよりも効率的かつ、
自分の知識の赴くままに、
勉強できるから、
もう授業いらんやん、
みたいな感じののがなってて、
そもそも課題とか、
大学の教育システムが、
技術発展に追いついてないから、
行く意味としては、
自分が能動的にいるか、
受動的にいるかっていうのが、
めちゃくちゃ大事だと思ってて、
頭を使おうとする意識も、
能動的にAIを使おう、
目的を持っている意識を、
AIを使おうっていうスタンスの話だと思って、
ただ何も考えないと、
受動的に授業を受けるんじゃなくて、
何か掴み取ろうと思って、
自分がこれ面白いなと思って、
39:01
授業を受けてると、
面白いし、
だからこそ大学に行く意味は、
自分次第で、
能動的に居ることが大事っていう企画に
するつもりやねんけど、
つまり、
AIの現在のテクノロジーの関わり方として、
能動的に使うっていう、
能動的な意識を持つっていうのは、
めちゃくちゃ重要だと思う。
なるほどね。
教育システムと課題システムが、
技術に追いついてないっていう部分は、
なんかすごい、
私も思ってて、
でもなんか、
自分の学部の先生で、
幸福社会学の研究をしてる、
社会学の先生がいて、
その人がすごいね、
本当に素敵な大人なんだけど、
柴田先生っていう名前で、
国とかにも、
子育て、
子供の数を増やすには、
結婚祝礼とかそういうのじゃなくて、
若者さんにも、
若い世代の所得を増やすのが、
本当にいいですよ。
科学的に、
立証されてることなんで、
みたいなのをすごい、
提案したりとかして、
すごい先生がいて、
その柴田先生は、
サブとして、
AIが来たときの社会についての、
社会学とかもやってる方で、
AIのこともすごい、
考えてる社会学の先生で、
大学の授業とかも、
その授業はどうあるべきか、
みたいなのを、
すごい実践されてるんやけど、
その授業は、
AIでレポートとか書けちゃうから、
それは採点が難しくなるので、
基本的にはやらなくて、
特に、
大学の授業に出たときの、
議論を大事にします、
みたいな。
先に授業資料を読んできて、
それについて、
コメントをすぷしに書いていって、
いいコメントというか、
投票で星がついたコメントを、
先生が読み上げて、
その生徒と先生が議論する、
みたいな。
それについて、
周りの人もすぷしに意見を書き込んでいく、
みたいな。
議論ベースの授業スタイルだって、
もちろん、
先生が、
この講義資料に付け加えで、
要点とか、
これは大事みたいなのを、
軽く説明する時間はあるんやけど、
言葉とか議論を、
僕は大事だと思うんですよね、
みたいな、
この時代で組み込んでいる先生はいて、
いい先生だなって、
思ったことはあるけど、
でも、
全ての先生が、
AIと、
どう大学教育を作っていくか、
みたいなことに積極的なわけでもないし、
難しいところであるよね。
民主主義の本質は、
意思決定ではなくて、
42:00
議論っていうのを最近聞いて、
次のオーガナイザーしてると、
意見の食い違いとかがあって、
じゃあどっちにするかっていう話を、
決定することを目的としてたけど、
ただそうじゃなくて、
一旦決定しんと、
みんなで話してみよう、
みたいなことをしたときに、
本当に説中案っていうわけじゃないんやけど、
みんなが納得する結果が出て、
その時は、
結果を求めてたわけじゃなくて、
ただ議論したことで、
こういうふうに考えてるんだ、
みたいなとか、
議論してるんだっていうのを知れて、
団体として一つになれたことが、
めっちゃよくて、
だから民主主義の本質は、
議論することだと思ってて、
大学に行く意味を、
報道的に受けて、
ただ世界を楽しむために成長する、
個人が成長するだけじゃなくて、
議論を通して他の人の考え方を得て、
おもろくなる、
みたいなのが、
意味なんかなっていうのは、
聞いてて思った。
いいこと言うね。
民主主義の議論っていうのは、
なんか面白い。
なんかさ、
これ本当に逸れてしまうけど、
なんか本当に、
何か、
どういう、
どういう記事がさ、
理由を集めるべきかってさ、
今本当にその、
こたつ記事とか、
もう本当にひどい記事がいっぱいあるじゃん。
記事だけじゃなくても、
例えば動画とかでもさ、
最近本当に心外、
もう本当に最悪だ、
この世界はって思ったのは、
中国が嫌い的なコンテンツを、
すごいビューが取れるらしいんだ、
ショーツとかで。
だからそれを、
すごい量産していて、
新聞記者が、
新聞が、
その人の、
関係、
関係が、
一応、
一応、
中国嫌い系の、
コンテンツを大量生産している、
YouTubeの下請けの、
編集者のとこにインタビューしてたりとかしてて、
その下請けの人たちは、
ビューが取れるんで、
お金稼げるんで、
やってるだけっすね、
みたいな感じの答え方してて、
そういう、
本当にこのアテンションエコノミーっていうか、
それはその、
コンテンツについて考える機会だったんだけど、
めっちゃ話がぐるぐるしてるけど、
どういうコンテンツがいいのか、
みたいな。
自分も、
一応小さなメディアをやってる上で、
メディアのメンバー内で議論することがあって、
それでたどり着いた結論としては、
家庭が透明性のある、
家庭がある、
家庭が分かる、
記事が、
ビューを達成するべきだし、
なぜか、
それは、
45:00
コンテンツとしてもそうだし、
政治の意思決定としてもそうだし、
そこのプロセスが、
透明性があれば、
ここは違うんじゃないかとか、
ここは検証し直そうみたいな、
チェック&バランスの働きというか、
そういう、
透明性、
家庭がすごい大事だなっていう結論になったから、
議論の、
結果はどういう主張をしようが、
そこの間のところが一番、
大事だよねみたいなのは、
私も似通った思考を、
最近していました。
資本主義経済としてはもう、
どうしようもない感じがあるよね。
やっぱり、
お金があることしか、
みんなやらないみたいなことになっているし、
最近、
プラザを着た悪魔の2のやつ見たけど、
あれもその主人公が、
あんまり言っていいのかな。
ちょっとネタバレかもしれないけど。
今からネタバレしますって。
編集者として、
働いてたけど、
なんていうか、
そういう記事を書く、
ジャーナリスト業界っていうのは、
そもそもどんどん、
人手を削減して、
アメリカ全体としても、
社会としても、
稼げる量って、
そんなに大きく伸ばせないから、
どんどん人減らしていこうよ、
みたいな雰囲気で、
そういう、
いい記事を書いてても、
ビューがあんま変わらないんだったら、
別にその人いらなくね、
みたいな、
そういう風潮というか、
いうのは、
すごい、
もったいないなとは思うけど、
結局、上の方でお金を持っている人たちが、
意思決定をしている以上、
避けては通れない問題かな、
っていう気がするから、
難しい問題だな、
すごい感じ。
政治とか、
ジャーナリズムとか、
情報の健康さみたいなの、
マジで、
今の構造じゃ、
どうも抗えないやっていう、
無力感がすごいありますよね。
なんか、
コンピューターサイエンスは、
ロジックの世界だから、
そういうのとは結構遠いんかな、
と思ってたけど、
実際に、
コンピューターサイエンスというか、
テクノロジー作り上げた、
ソフトエンジニアリングで作り上げた何かって、
ユーザーに使ってもらった方が価値があるから、
それはどういうことかというと、
ユーザーのエコシステムの中に、
作ったテクノロジーを入れるわけで、
そうすると、
テクノロジーだけじゃなくて、
さっき言ったとおり、
政治的な話とか、
経済的な話とか、
人間の心理的なとこも、
加味して、
本当に使われるというか、
役に立つものは難しいんだな、
というのは思ってて、
そういった意味で、
テクノロジー、バイオロジーだけじゃなくて、
48:03
理系の話だけじゃなくて、
文系の心理、
人間の心理とか、
お金の話とか、
を含めて、
考えないと、
考える必要があるんやな、
というのは思う。
そうやね。
はい、今回はですね、
今後とは違う、
初めてのゲストを招いた
ポッドキャストとなっておりますが、
いかがだったでしょうか。
編集部の道、
私がですね、
2026年の春休みに出向いた
Googleのイベントで、
話をして盛り上がった知人2人を、
招いて、
のことでした。
東大でね、
脳型情報処理っていう、
とても興味深い、
研究をやってる、
サトリエンと、
工具大で、
プロボティクスとかやりつつ、
Googleのね、
学生グループを運営してる、
レンやと、話してきました。
2人はね、
とてもエネルギーに、
あふれた方々なので、
次回以降の雑談、
ポッドキャストでは、
人生観などなど、
もう少し、
人間に、個人に、
伝わってきている、
と思いますので、
また続編も、
お楽しみください。
では。