AIを活用した未来における教育の再考

大学を卒業するデータ サイエンティストの数が依然として不足していますが、今後の AI 革命には、AI アプリケーションを構築するデータ サイエンティストだけでなく、AI とともに生きる私たちのためにも、教育の根本的な変化が必要になります。

データ サイエンス プログラムの Web サイトによると、米国にはデータ サイエンスの学位プログラムを提供する大学が 500 校以上あります。合計で 980 以上の科目があり、データサイエンスの修士課程が最も人気があります。同サイトが共有した過去のデータによると、その数は近年大幅に増加している。

大学からのデータサイエンティストの供給は増加しているが、企業の強い需要が依然として供給を上回っていると、カーネギーメロン大学CMUコンピューターサイエンス学部の学部長、マーシャル・ヘバート氏は述べた。

CMU は、データ サイエンスの学位プログラムを拡張することで、データ サイエンティストと人工知能の専門家の育成の最前線に立っています。カーネギーメロン大学は米国で初めて人工知能の学士号を授与した大学であり、現在でもそのようなプログラムを提供する国内唯一の大学であると、1984年にコンピュータービジョンと自律システムの研究者としてカーネギーメロン大学に入職したハーバート氏は語った。

金融はもはや単なる金融ではなく、金融と人工知能です。政治学はもはや単なる政治学ではなく、政治学と人工知能です。医学から農業、軍事から鉱業まで、多くの学問や人文科学の分野が人工知能を中心にある程度再編されつつあります。

「この分野が約束しているのは、AI やその他の新しい分野の発展がますます進むことです」とハーバート氏は言います。「たとえば、科学的な発見のための自動化科学や AI の分野では多くの発展が見られますが、これは単に既存の AI ツールを科学者の研究に適用するだけではありません。実際には、それらを統合してまったく新しい分野を創り出すことです。」

こうした新しい分野が根付き始めています。 CMU には、AI を幅広く応用できるように学生を育成する「人工知能とイノベーションの理学修士」という新しい大学院プログラムがあります。ハーバート氏によると、同社はハインツ公共政策大学院で、偏見や公平性などのテーマを含む公共政策におけるAIの活用を研究する新しい学位プログラムにも取り組んでいるという。これらの大学院プログラムに入学する学生は、通常コンピューターサイエンス学部で教えられる従来のデータサイエンスの学位を取得しようとする学生と同様に、データサイエンスに関する確かな技術的理解を持っていることが求められます。これらのコースでは、データ サイエンスの基本的な理解を超えて人工知能の分野にまで踏み込み、学生が特定の分野向けの新しいツールやテクニックを作成できる環境を整えます。

もちろん、すべてのコースが AI の恩恵を受けられるわけではありません。たとえば、文学やルネサンス美術の研究が AI からどのような恩恵を受けるのかは分かりません。しかし、AI はジャーナリズムや音楽など、人文科学の他の分野にも明確に応用できるようです。

しかし、ハーバート氏のビジョンは、従来のコースと AI を組み合わせた学位プログラムを作成することだけにとどまりません。彼は、K-12を含むあらゆるレベルの学校でAIの話題が広く教えられるようになることを望んでいます。 AI が社会で果たす役割がますます大きくなるにつれて、AI がどのように適応し、AI と連携できるかを理解している人口が存在することは、将来の社会に利益をもたらすでしょう。

学生が AI の機能と限界を理解し、それらに対処できるようにすることが重要です。 「技術的なバックグラウンドがなくても、システムの詳細を理解していなくても、少なくとも、それらを評価する方法、比較する方法、どこでこれらの問題に遭遇するかを予測する方法などは知っています」と彼は語った。

コンピューター ビジョン、自然言語処理 (NLP)、従来の機械学習、高度な分析機能の総合的な急増により、世界中でデータに基づく自動化とイノベーションの波が起こっています。

3年前、マッキンゼーはAIの影響が2030年までに13兆ドルに達すると予測しました。 COVID-19によって加速されたデジタル変革を目の当たりにした後では、この数字は実際には過小評価されている可能性があります。 AI テクノロジーは世界に大きな影響を与え、同時により多くの人々に影響を与えるため、AI テクノロジーの根本的な限界を理解することがさらに重要になります。