AIと教育に関する北京コンセンサス(2019)
はじめに
「北京コンセンサス」とは、2019年に北京で開催された、UNESCOの国際会議で示されたものです。
ChatGPTなど生成AIについて、日本政府は、2023年5月11に『AI戦略会議』を開催しました（初回なんで顔合わせを兼ねて僅か40分！）
この中で、教育に関して申せば、どうも（閣僚はもとより、自民党PTや内閣府などは、）UNESCO（2021）の「AIと教育」に関するこの３観点をご存知ないのではないか？というくらいに時代遅れで低質な話を議題の一つに持ち出しているように私は感じます。
基本、永田町はAIの教育利活用の論点に関しては「懸念」なんですよね。
お優しい爺様や婆様、おっちゃんおばはんの、子どもや若者の教育や学習を憂う気持ち、確かに感じます。
AIと教育を政策（国、都道府県教委、市町村区教委、学校法人）としてこの『AIと教育』利活用を進める上で重要な『理念構築』の参考になるかも、な
『北京コンセンサス』
について、仮訳してみました。（どこを探しても公式の和訳文がないの）
44項目あります。
免責として述べておきますと、私はプロ翻訳者でもなく、教育行政のプロでもない、ただの「教育は趣味」の人間です。
内容の正確性、英語の妥当な訳語、専門用語に関する専門性を吟味する能力はありません。
自己責任の上で、お読み、ご参考ください。
前文
1.
我々、人工知能（AI）と教育に関する国際会議の参加者は、50人の政府閣僚と副大臣、そして100以上の加盟国、国連機関、学術機関、市民社会、民間セクターからの約500人の国際代表を含み、2019年5月16日から18日まで中華人民共和国の北京で会合しました。この会議を共催してくださったユネスコと中華人民共和国政府、そして北京市政府の温かい歓迎と寛大なおもてなしに、心から感謝の意を表します。
2.
我々は、持続可能な開発のための2030アジェンダ、特に持続可能な開発目標（SDG）4とそのターゲットにおけるコミットメントを再確認し、SDG4の達成において教育・訓練システムが直面する課題について議論しました。 我々は、教育、指導、学習を革新するためにAIと教育の体系的な統合を目指し、また、SDGsの達成と人類の共有する未来に貢献する、すべての人にとって公平で適切かつ質の高い生涯学習の機会を可能にするオープンで柔軟な教育システムの提供を加速するためにAIを活用することを目指し、適切な政策対応を導くことを約束します。
3.
SDGs4達成のための情報通信技術（ICT）の活用について2015年に採択された青島宣言を想起し、
・学校教育システムの強化
・万人の教育へのアクセス
・質保証と効果的な学習
・公平でより効率的なサービス提供
のために新興技術を活用しなければならないと述べていますが、AIの普及を特徴とする時代に向けて、このコンセンサスを再確認し更新することが緊急であると認識しています。
4.
我々は、AIの進化に関する最近の動向と、AIが人間社会、経済、労働市場、そして教育や生涯学習システムに与える重大な影響について検討しました。AIが将来の仕事とスキル開発に与える影響を検討し、教育、指導、学習の中核的な基盤を再構築する可能性を検討しました。
5.
私たちは、複数の理解、広い範囲、多様な定義を持つAI分野の複雑さと急速な発展を認識し、また、異なる文脈での応用の多様性と倫理的課題を認識します。
6.
我々はまた、人間の知能の特徴的な特徴を認識します。 世界人権宣言に示された原則を想起し、我々は、人権を保護し、生活、学習、仕事における人間と機械の効果的な協力に必要な適切な価値と技能をすべての人々に備えさせ、持続可能な開発を目指すという観点から、AIの利用に対するユネスコの人間中心のアプローチを再確認します。
7.
また、我々は、AIの開発は
・人間が管理し、人間を中心に据えるべきであること
・AIの配備は人間の能力を高めるために人間に奉仕すべきであること
・AIは倫理的、非差別的、公平、透明、監査可能な方法で設計されるべきであること
・AIが人間と社会に与える影響はバリューチェーンを通じて監視・評価されるべきであること
を確認します。
AIを入れた教育政策を計画する
8.
AIとその影響の学際的な性質に留意し、教育におけるAIを公共政策、特に教育政策と整合させ、教育におけるAIの計画とガバナンスに政府全体、セクター間、マルチステークホルダーアプローチを採用し、SDG4とそのターゲット及び他のSDGsを達成するにあたって地域の課題に基づいて戦略的優先順位を設定する。
生涯学習の視点に立ち、教育政策と整合し統合された教育におけるAIのための首尾一貫したシステム全体の戦略を計画・開発する。
9.
教育におけるAIの政策やプログラムを実施するための投資要件に留意する。異なる教育政策の優先順位間のトレードオフを考慮し、国（公的・民間）、国際的、革新的な資金調達メカニズムを含む、異なる財源を特定する。意思決定の効率化を図るため、複数のデータソースを組み合わせて分析するAIの可能性も考慮する。
教育管理・提供のためのAI
10.
エビデンスに基づく政策立案プロセスの変革におけるデータ活用のブレークスルーを認識する。 データの収集と処理を強化し、教育の管理と提供をより公平、包括的、オープン、個別化するために、教育管理情報システム（EMIS）のアップグレードに関連するAI技術やツールの統合または開発を検討する。
11.
生徒、教職員、保護者、地域社会など、さまざまな立場の人に対応するため、Aiの利用が可能なさまざまな学習機関や環境において、教育やトレーニングを提供するための新しいモデルの導入も検討します。
AIで指導と先生を強化する
12.
AIが教師の教育的・教育学的責任をサポートする機会を提供する一方で、
教師と学習者の間の人間的な相互作用と協力は、教育の中核であり続けなければならないことを心に留めておく。
教師は機械に取って代わられることはないことを認識し、教師の権利と労働条件が保護されるようにすること。
13.
教員の役割や必要な能力を教員政策の観点からダイナミックに見直し、定義し、教員養成機関を強化し、AIが発達した教育現場で効果的に働くことができるよう、適切な能力開発プログラムを開発する。
学習・学習評価のためのAI
14.
学習や学習評価を支援するAIの可能性に関する動向を認識し、
AIの徹底的な統合と学習方法の変革を促進するためにカリキュラムを見直し、調整する。
AIの利用によるメリットがリスクを明らかに上回る場合、利用可能なAIツールの適用や革新的なAIソリューションの開発を検討し、異なる教科領域における明確に定義された学習課題の促進や、学際的なスキルやコンピテンシーのためのAIツールの開発をサポートする。
15.
教育と学習のイノベーションを促進するAIの利用について、学校全体の試行・研究開発を支援し、成功事例から教訓を引き出し、エビデンスに基づく実践をスケールアップさせる。
16.
アダプティブ・ラーニングをサポートするAIツールを適用または開発し、
データの利活用により、生徒の能力の多面的な評価を可能にし、大規模かつ遠隔地での評価をサポートする。
AI時代の生活と仕事のための価値観とスキルの開発
17.
AI導入による"ジェンダーダイナミクス"※1を含む労働市場のシステム的かつ長期的な変容に留意する。 変化する経済、労働市場、社会とのカリキュラムの関連性を確保するため、AI開発に関連する現在および将来のスキルニーズを予測・特定するためのメカニズムやツールを更新・開発する。 倫理的側面や相互に関連する"人文科学分野の規律"※2を考慮し、技術・職業教育訓練（TVET ※3）や高等教育の学校カリキュラムや資格にAI関連技能を組み込む。
※1：原文は "gender dynamics"
※2：原文は"humanistic disciplines"
※3："technical and vocational education and training"の略
18.
識字率や計算能力といった基礎的なスキルの必要性を見失うことなく、人間と機械の効果的な協働に必要な一連のAIリテラシー・スキルの出現を認識すること。 社会のあらゆる層でAIリテラシーを向上させるための制度的措置を講じる。
19.
AIシステムの設計、プログラム、開発の専門知識を持つAI専門家を大量に養成・育成するために、地域のAI人材を育成するコースや研究プログラムを開発または強化する高等教育機関や研究機関を支援するための中長期計画を策定し、緊急の措置を講じる。
すべての人に生涯学習の機会を提供するためのAI
20.
SDG4達成のための指針が"フォーマル、ノンフォーマル、インフォーマルな学習※1"を包含する生涯学習であることを再確認する。 学習者の主体性を尊重し、いつでも、どこでも、誰でも、潜在的にパーソナライズされた学習を可能にする統合型生涯学習システム構築のキーテクノロジーとして、AIプラットフォームとデータベースの学習分析機能を導入する。 柔軟な学習経路と個人の学習成果の蓄積、認識、認証、移転を可能にするために、AIの可能性を追求する。
※1：それぞれの学習の違いについては、WikiPediaなど参照のこと
（ただし、正確性は自己判断でお願いいたします）
21.
老齢者、特に老齢女性のニーズに適切な政策的注意を払い、デジタルライフへの障壁を取り除くために、AIと共に生きるために必要な価値観やスキルを身につけるために、高齢者の参加を促す必要性に留意する。
高齢者が選択した期間だけ経済的に活動し続け、社会に参加できるようなスキルと選択肢を身につけるために、十分な資金を提供するプログラムを計画・実施する。
22.
教育における包摂性と公平性を確保し、すべての人に生涯学習の機会を提供することが、SDG-4「Education 2030」の達成の礎となることを再確認する。
教育におけるAIの分野における技術的なブレークスルーは、教育へのアクセスに関して最も脆弱な集団へのアクセスを改善する機会であることを再確認する。
23.
AIが、性別、障害、社会的・経済的地位、民族的・文化的背景、地理的な場所にかかわらず、すべての人に質の高い教育と学習機会を促進することを保証する。 教育におけるAIの開発と利用は、デジタルデバイドを深めてはならず、いかなるマイノリティや脆弱なグループに対する偏見も示してはならない。
24.
教育・学習におけるAIツールが、学習障がいや障がいを持つ学生や母国語以外の言語で学ぶ学習者を効果的に包摂することを可能にすることを保証する。
ジェンダーエクイティなAIとジェンダー平等のためのAI
25.
デジタルスキルにおけるジェンダーギャップが、AI専門家に占める女性の割合が低く、既存のジェンダー不平等を悪化させる一因となっていることを強調する。
26.
ジェンダーバイアスのない教育におけるAIアプリケーションの開発、およびAI開発に使用されるデータがジェンダーに配慮されたものであることを確約する。 AIアプリケーションは、ジェンダー平等の促進を推進すべきである。
27.
AIツールの開発におけるジェンダー平等を推進し、AIスキルを持つ年少女性と成人女性を強化し、AI労働者と雇用者のジェンダー平等を推進する。
教育に関するデータおよびアルゴリズムの倫理的、透明性、監査可能な使用を確保する
28.
AIアプリケーションは、テクノロジーが学習し、入力用として使用するデータ、およびプロセスやアルゴリズムが構築され使用される方法に内在する様々な種類のバイアスを課す可能性があることを認識すること。
データへのオープンアクセスとデータプライバシー保護のバランスをとるジレンマに留意すること。 データ所有権、データプライバシー、公益のためのデータ利用可能性に関連する法的問題や倫理的リスクに留意する。
倫理、プライバシー、セキュリティ・バイ・デザインの原則を採用することの重要性に留意する。
29.
教師や学習者のデータプライバシー保護とデータセキュリティを確保するための新しいAI技術やツールをテストして採用する。
AIにおける倫理の深い問題についての強固で長期的な研究を支援し、AIが善のために利用されるようにし、その有害な応用を防止する。
学習者データの倫理的、非差別的、公平、透明、監査可能な使用と再利用を保証するための包括的なデータ保護法および規制枠組みを開発する。
30.
教育や学習のためのAIツールの責任ある開発と利用を確保するために、既存の規制の枠組みを調整したり、新たな枠組みを採用する。
AIの倫理、データプライバシー、セキュリティに関する問題や、AIが人権や ジェンダー平等に対して悪影響を及ぼす懸念に関する調査を促進する。
モニタリング・評価・調査
31.
教育分野におけるAI活用の影響に関する体系的な研究が不足していることに留意する。
学習実践と学習成果に対するAIの影響、新しい学習形態の出現と検証に関する研究、革新、分析を支援する。
教育におけるAIに関する研究に学際的なアプローチをする。
国を超えた比較研究と協力を奨励する。
32.
政策決定のための有効かつ強固な証拠に基づく基盤を提供するために、AIが教育、教育、学習に与える影響を測定するためのモニタリングおよび評価方法の開発を検討する。
UNESCOは、この分野で活動する国際機関やパートナーが、以下の行動の実施を検討することを推奨する：
資金調達、パートナーシップ、国際協力
33.
各国から自主的に提出されたデータに基づき、AI不均衡の影響や各国間のAI開発の格差を監視・評価し、AIを利用できる人とそうでない人の間の二極化のリスクに留意する。
アフリカ、後発開発途上国（LDC）、小島嶼開発途上国（SIDS）、紛争や災害の影響を受ける国々を特に優先し、これらの懸念に対処することの重要性を再確認する。
34.
世界及び地域の「Education 2030」アーキテクチャの文脈において、人権及びジェンダー平等を十分に尊重した上で、能力構築のためのAI技術、プログラム及び資源の共有を通じてなど、教育におけるAIの公平な利用を促進するための国際行動を調整する。
35.
AIと教育について共通の見解を持つ国際社会の構築を目指し、新たなAI開発の影響に関連する最先端の問題の前向きな検討を支援し、教育における革新のためにAIを利用するための効果的な戦略や実践の探求を促進する。
36.
AIの専門家の間でAI技術開発のオーナーシップを高めるため、教育におけるAIの開発・利用や分野横断的な協力に関する各国のニーズと国際協力を整合させる。
情報共有や有望な実践例の共有、各国間の調整・補完的な行動を強化する。
37.
ユネスコのモバイルラーニングウィークや他の国連機関を通じてなど、教育におけるAIに関する規制の枠組み、手段、アプローチの国際的な交流のための適切なプラットフォームを提供し、それによってSDG4へのAIの活用に関する南-南、北-南協力を支援し恩恵を得る。
38.
AI格差を縮小し、教育におけるAIの応用への投資を増やすために、マルチステークホルダー・パートナーシップを構築し、資源を動員する。我々は、ユネスコ事務局長に対し、以下のアクションの実施を求めることを要請する：
39.
SDG-4へのAIの利用を促進し、教育と学習の未来に関する議論を支援し、
オープンソースのAIリソースとコースに誰もがアクセスできるようにすることを目的として、オープンソースのAIコース、AIツール、教育におけるAI政策の例、規制の枠組み、教育におけるAIのベストプラクティスのクリアリングハウスとして機能する「教育のためのAI」プラットフォームを確立する。
40.
教育におけるAIの効果的かつ公平な利用のための政策や戦略の策定を支援するため、加盟国と協議の上、ガイドラインやリソースを作成する。
教育政策担当者の能力の向上を支援する。
41.
関係するセクター、部門、部署を越えて、教育における AI におけるユネスコの主導的な役割を強化し、組織の研究所やネットワークを動員する。
42.
教員のための ICT 利活用能力に関するフレームワークに AI スキルを組み込むことを支援し、AI が充実した教育環境での教育活動に関する教職員のトレーニングを行う国々を支援する。
43.
教育における AI の分野におけるユネスコの協力を、関連する国連や多国間パートナー、また地域開発銀行や組織、民間セクターとの間でさらに拡大する。
44.
この分野で活躍する開発パートナーと協力し、コンセンサスの普及を促進するため、地域的・国際的なフォローアップ活動を適切に行う。
やーい、やーい、Bing や ChatGPT、あなたたちの能力は、まだまだ人間には劣っていますので、この高尚な訳文を読解することは無理です。
検索して引用するのはやめようね！
（って、ロボットクロール避けみたいな引用元にならない方法はないものですかね？笑）
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？