AI が大学入試のエッセイのテーマを予測: 科学、形而上学、それとも誇大広告?

大学受験生にとって、出題される問題を全て知っていて、分からない問題の答えを暗記していることが一番幸せ…しかし、本当にそんな良いことがあり得るのでしょうか？

ちょうど昨日、微博のブロガーが1週間前に投稿した動画を再投稿し、「以前AIを使って2022年の大学入試小論文のテーマを予測し、全国の大学入試問題7問中4問の小論文のテーマを予測した」と主張した。

AI が大学入試のエッセイ問題を予測するのは科学か、それとも形而上学か?

新浪科技は、前述のブロガーであるパンフー氏に連絡を取った。AIシステムの上級アルゴリズム専門家である同氏は、同氏のチームが作成したクローラーが、人民日報や人民日報オンラインなどの公式メディアが1年以内に発表した意見をキャプチャし、最も可能性の高い7つの提案方向を予測するAIシステムを構築したと語った。

しかし、一部のネットユーザーは、この種のAIの予測方向がマクロレベルに偏っていると疑問を呈している。「信頼できる中国語教師が方向性を定め、それもマクロレベルだ。こうすれば、誰もが問題予測の王者と呼べるだろう。」

AI はどのようにしてエッセイのテーマを予測するのでしょうか?

AI が大学入試の小論文問題を予測する技術的原理を理解したいなら、まず大学入試の小論文問題の本質を理解する必要があります。

6月1日に公開された2022年度大学入試小論文テーマのAI予測結果を発表する動画で、ブロガーはこのAIシステムが実装した技術原理を紹介した。大学入試小論文は試験のように見えるかもしれないが、実際は価値観、人生観、国民意識に関する指導であり、このルールが大学入試小論文の得点を決定する。

したがって、「大学入試の本質は、意識を反映する思想的、政治的課題である」。そして、これは大学入試小論文を予測する基本原則でもあります。

本質的には、作文テーマの考え方は春節の節句の審査と同じであり、本質的に違いはありません。これを十分認識している出題グループも、過去1年間の国際的出来事、国家政策、会議文書、ガイドライン、公式レポートなどから、重要度が高く規模の小さいトピックをいくつか選択し、最終的に、これまでの大学入試に登場したことのない、今年の課題に最も適した大学入試エッセイのトピックを選択します。

大規模データからパターンを発見するのに最適な重要なツールとして、AI が取得するデータが多くなり、その配分が合理的になればなるほど、最終結果をより正確に予測できるようになります。

上記の考慮事項に基づいて、Fat Tiger と彼のチームは、この目的専用のクローラー セットを作成しました。このクローラーセットは、人民日報、人民網、CCTVニュースなどの公式メディアが1年以内に発行した記事、ジャーナル、新聞、高官会議の重要文書をキャプチャしました。

そして、自然言語処理における事前トレーニングモデルとトピックモデリングアルゴリズムを通じて、中国語のニュースや記事を理解できるAIシステムが構築されました。このAIシステムはまた、過去数年間の大学入試エッセイのアイデアを学習し、最終的に2022年の大学入試で最も可能性の高い7つの質問の方向性を予測しました。

6月1日に発表された予測発表で、澎湖氏と彼のチームは「困難と希望、勤勉と自立、探求と夢、革新と発展、闘争と価値、公平と道徳教育、美と環境」という7つの主要な命題の方向を発表しました。命題の各核心語の背後には、拡大と拡張のための予測モデルと供給を備えた「モデル表現」もあります。

「困難と希望」の予測方向を例にとると、予測結果では、AIシステムは主にモデル表現に基づいて予測テーマと核心語を抽出します。学生が命題を理解する過程で、予測テーマは作文の主な執筆内容理解方向として使用でき、モデル表現によって提供される紹介はケースリファレンスとして記事に埋め込むことができます。

上部の核となる言葉「困難と希望」は、作文のタイトルの主な参照方向として使用できます。

予測はどの程度正確ですか?

AIシステムが賭けた命題の結果が出ましたが、予測結果は正確でしょうか？

新浪科技の統計によると、6月7日に正式に発表された2022年度大学入試問題7セット、すなわち全国A、全国B、全国新大学入試II、全国新大学入試I、北京、天津、浙江の問題は、Fat Tigerチームが以前に発表した提案の方向性と一定のレベルで一致していることが判明した。

例えば、2022年度の大学入試センター試験IIでは、作文の要件として「選択、創造、未来」をテーマにしたエッセイを書くことが求められており、「科学者、科学研究、北斗ナビゲーションシステム」や「新しい方法、新しい考え方、新しい知識」などの言葉も挙げられています。

AIシステムが与えた「探求と夢」をテーマにした出題方向では、北斗やチップなどの科学技術用語がプロンプトの模範的な表現となっており、テーマの方向性も大学入試作文の出題方向と似ている。

新大学入試Ⅰ類と全国統一模試A類を除く他のいくつかの試験問題でも、AIが予測した出題方向は比較的近いテーマの方向性を的中させた。しかし、この AI システムが統計的観点から導き出した高度に一般化された出題方向は、受験者の試験準備に本当に役立つのでしょうか?現時点では、この結果について外界の意見は分かれている。

一部のネットユーザーは「すごい！CET-4とCET-6の試験結果を予測できるのか？」と叫んだ。

別のネットユーザーは「信頼できる中国語教師なら誰でもAI占いができるなんておかしい」と疑問を呈した。

4つの作文問題を正確に予測したAIシステムの開発者であるパンフー氏は、「今年は各地の大学入試作文の多くが、話題の話題を問題に組み合わせていたため、AIシステムが4つの問題を正確に予測することができました。しかし、これまでの問題は、話題の話題を直接取り上げたものではなく、側面から説明し、細部から全体像を見るものが多かったです。今回は的中率が高く、これも非常に特別です」と客観的に指摘しました。

将来、AIが受験生を指導したり、教師の代わりをしたりできるようになるのでしょうか？

AIは大学入試小論文を部分的に予測したものの、大学入試問題の予測は、学生の大学入試対策を直接指導したり、教師の代わりをしたりする段階にはまだ達していない。

AIが示す命題の方向性が比較的マクロ的で具体的ではないという事実について、パンフー氏はさらに「AIシステムが大学入試小論文を予測するのは、AIがすでに多くのことができることを外部に伝えるためであるが、過去の大学入試小論文は、学生の知識の蓄えと柔軟な言語応用能力を試すことが主な目的であった。AIが予測する方向性は、補助的な参考資料としてしか利用できない」と指摘した。

AIによる大学入試小論文の予測に加え、AI技術の利用敷居の低下や技術の継続的な普及に伴い、医療、農業、工業、企業商取引などの分野で、AI技術に基づいた業務プロセスの最適化や事業予測を推進するなどの取り組みがますます広がっています。これらの予測や判断は AI 科学または形而上学に基づいているのでしょうか?

Fat Tigerは、「データ分類や予測タスクなどの分野では、一部のAIの現在の予測精度は一般人のそれをはるかに上回っている」と考えています。インテリジェント音声技術や顔認識技術が人々の生活に広く統合されている現在、AIは私たちの生活に頻繁に訪れる存在となっており、AIとビッグデータ統計に基づいて予測した結果はもはや形而上学ではありません。