【講演資料】生成AI時代における大学の現在地を探る

2023年7月14日 12:00

発表資料

文京学院大学・全学FDの講演資料を共有いたします。

note上で閲覧できますが、リンク先でPDFのダウンロードも可能です。

文京学院大学の全学FDにて講演した際の資料です。生成AIサービスとしてのChatGPTに対する理解や、大学における生成AI利用の例・課題、大学の生成AIポリシーより得られる示唆について説明しました。

Q1. ChatGPTとは何か
- 生成AI・ChatGPTの特徴と概要を説明

Q2. 大学における応用例および課題は何か
- 高等教育におけるChatGPTガイド等を参照し、
具体的なプロンプトや現状の懸念点を説明

Q3. 各大学の生成AIポリシーから得られる示唆は何か
- 大学の生成AIポリシーの実態を説明

大規模言語モデルの話題をスコープから外して、大学における生成AIサービスの利用・課題・動向に焦点を当てました。何より自分が欲しい資料だったのでホクホクです。
— Pogo👾 // gmoriki (@pogohopper8) July 11, 2023

大学で働く全ての人に向けた生成AI入門(一歩手前)を目指しました。

既に有識者・実践者による生成AIに関する講演や記事が数多く出回っていますが、正直言いますと、私を含めたほとんどの人は内容が難しくて付いていけません。単に「大規模言語モデルの理解」を謳っても、機械学習に対する理解は大前提です。加えて必要な知識やカリキュラムは多岐にわたります。

よって「基盤技術・モデルとしての生成AI」と「サービスとしての生成AI」を明確に切り離して、「サービスとしての生成AIの一つ、ChatGPTのアレコレ」に焦点を当てました。

ただ、大規模言語モデルが持つ4つの特徴であるデータの依存性、予測不可能性、創発的振る舞い、普遍性を暗に取り上げることで「サービスとしての生成AI」に対する理解をカバーしました。

具体的な応用例や課題はUNESCOが公開したChatGPT利用ガイドをベースに説明しました。

💻
本当に何も知らない状態で「基盤技術・モデルとしての生成AI」に入門するには書籍『人工知能は人間を超えるか』・『大規模言語モデルは新たな知能か』は最低限必要だと思います。

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