2023年のChatGPTと大学：振り返りと展望
大学に勤務している私が、2023年のChatGPTを振り返ります
Pogoです。
初note記事から9か月が経ちました。
その後記事を書いたり発表したりするうちにAIに関する講演・執筆依頼が舞い込んできました。しかし私は実績もコネも無いので生成AIの造詣が深い人やChaGPT上級者や大学では物理学やっててプログラムも書けちゃう元職員というふわふわした紹介を浴び続けました。本業の役職名が意味不明なので致し方ありませんが、本当は紹介用の肩書をきちんを持ちたい趣です。
しかし(システム寄りとはいえ)エンドユーザーに留まる私はNLPエンジニアでもAIエンジニアでもなく専門的な実績もコネも無いけど結構勉強したユーザーであり大学で働いている事務職員風味の専門職員です。
今年は「大学と生成AI」「大学とChatGPT」の関係について調査を続けました。その簡単な振り返りと、来年の展望について書きます。
「生成AI」という括りでも良かったんですが、ChatGPTのアップデートに説明を合わせるとやりやすいので。
振り返り
■ 生成AI時代をこじ開けたAI(2022年12月-2023年3月)
2022年11月30日にChatGPTがリリースされた。初期ChatGPTは内部のマイナーアップデートを繰り返しながらアーリーアダプターによって発見され、その実態や挙動がSNS等を通じて拡散されてきた。
2023年1月にはチャットボットChatGPTが共著者として記載された研究論文について議論され、大学関係者による「ChatGPTを使ってみた」報告も散見される。国外に限らず国内でも2022年12月にChatGPTを使って論文の英文校正をする試みが報告され、2023年1月には筑波大学の岡先生がChatGPT時代のレポート課題を考察されている。
ChatGPTが生成AI時代の嚆矢となった決定的な出来事は2023年3月に訪れた。OpenAIが3月1日にChatGPT APIを公表。当時最高性能を誇るgpt-3.5-turboを1000トークンあたり0.002ドルという破格の料金で、API経由であれば誰でも利用可能になったことは、あらゆるAIを搭載したサービスが大量にリリースされる未来が予見された。しかしそのわずか2週間後に最新モデルのGPT-4が発表される。GPT-4はGPT-3.5とは比にならないタスク・言語処理性能を誇り、例えば米国の司法試験を受験者の上位10%程度のスコアで合格して見せた(GPT-3.5は受験者の下位10％)。驚きと畏怖に満ちたユーザー。GPT-4を利用できるChatGPT Plusへの加入者が激増する中、3月23日にChatGPT pluginsのα版がスタートした。ChatGPTがサードパーティー製アプリとデータ連携できる機能であり、従来のGPT-3.5,GPT-4の課題であった2021年9月のカットオフを超えたWeb検索のみならず、国内では食べログとのデータ連携を活用したプラグインが話題になった。
(テキスト)生成AI時代の幕開けなどと華々しいものではない。生成AIにこじ開けられた扉はひしゃげて捻じ曲がったままである。
画像生成AIの主な嚆矢は2022年のMidjourney、OSSのStable Diffusionが挙げられるが、2023年3月16日にはMidjourneyのバージョン5のα版が公表されるなど、テキストに限らず「生成AIの話題」に事欠かなかった。
NII(国立情報学研究所)主催の「教育機関DXシンポ」では3月3日「ChatGPTの仕組みと社会へのインパクト」を皮切りに、主に教育面における懸念点や活用シーンが共有され始める。シンポ登壇者の一人である東京大学の吉田塁先生はChatGPTに関する情報をまとめたWebページを3月1日に公開した。
口コミ・メディア報道も後押ししてChatGPTの存在自体は知れ渡りつつあり、富山県立大学をはじめ各大学の学長が「卒業式の式辞をChatGPTに書かせる」試みを実践していた。
かく言う筆者も3月26日に大学IR担当者として、ChatGPTとの付き合い方を考察した記事を公表している。
なお筆者が関心を寄せていた「大学のAdministrative tasks(管理業務)」と生成AIの接点は、管見の限り、2023年1月に公開されたChatGPT for Higher Education and Professional Development: A Guide to Conversational AIの中で初めて言及された。(大学という場においては当然の成り行きではあるが)大学における教育・研究活動への対応やコメントに対して、大学事務や大学業務に対する対応・コメントはほとんど皆無だったと言えよう。
2023年3月、気づけば世界の産業革命が始まっていたような雰囲気に包まれ、縄文時代から弥生時代へのパラダイムシフトを体験しているような気分さえある。
■ 生成AIに関する大学の注意喚起・表明(4月-)
各大学の生成AIへの対応状況を整理したく、2023年4月3日、「ChatGPT/生成AIへの対応を表明した国内の大学一覧」を公表した。今も更新を続けている。
5月には暫定的・探索的分析の結果を報告している。
大学組織の動向に一定の型（リスクヘッジ型、理念ドリブン型、自律的思考を促す型）があることを結論付けました。ただし2023年4月30日時点のデータを使用しており、現時点における暫定的な試論という位置づけです。
特に東京大学の「生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について」や武蔵野美術大学の「生成系人工知能（生成AI）についての学長からのメッセージ」は有識者から見ても優れたポリシーだと評されてきた。新興技術に対する正しい理解と機動的な対応を心がける姿勢が評価されているものと考えられる。
3月末以降、生成AIを扱うためのガイドや講座が少しずつ増えてきた。例えば3月28日の講演「大規模言語モデルの驚異と脅威」、高等教育におけるChatGPT利用のクイックスタートガイド、5月13日の「教員向け ChatGPT 講座 ～基礎から応用まで～」などが挙げられる。
なおこの時期、既に教育現場における生成AI利用の有効性や懸念点に言及したプレプリントがほぼ毎日公開されていたが、生成AIを扱うためのプロンプトエンジニアリング(狭い定義)の基盤はおおむねこの時期までに固まっていたように考えられる。ユーザーの試行錯誤を経て蓄積されてきたナレッジを実証するプレプリントが散見された。
筆者は研究のプロではないが、ChatGPTに関する論文は比較的読みやすい(書き手の質の問題？)一方、その量ゆえに網羅的なキャッチアップは困難だった。ありがとうサーベイ論文。
■ プラグイン・Code Interpreter期(5月-7月)
待望のプラグイン機能がChatGPT Plusユーザー向けに公開された。もの好きなアーリーアダプターは頻繁に利用していたが、挙動の不安定さとインターフェースの問題(後述するかも)で大流行には至らなかった印象を受ける。その後プラグインから切り離された公開されたWebブラウジング機能も実運用に耐えられず、提供停止期間が設けられた。提供者の苦悩が垣間見える。また6月13日、開発者用にfunction calling機能も公開されたことも相まって、ChatGPT / ChatGPT APIともに挑戦的な実装を頻繫に見かけた気がする。
来る7月7日、Code Interpreterの公開が「最近のChatGPTは微妙なんじゃないか」的な雰囲気を消し飛ばす。ChatGPT上で「ファイルのアップロード」から「Pythonコードの生成」「コード実行」「デバッグ・再実行」「ファイル出力」まで可能になった。日本語で指示を出せば、メモリ・ストレージの制約範囲であれば何でもできるAI。一連のデータ分析フローを健気に実行し続けるAIに対して大きく動揺したことを覚えている。積極的な報告は上がっていないものの
ただしこの衝撃はChatGPT Plusユーザーに限られたものであった。一般ユーザーが新機能を体験する機会に乏しかったため、5月以降、ChatGPTユーザーとChatGPT Plusユーザーとの間の機会損失がさらに広がったと思う。6月8日公開された「大学生のChatGPT利用状況と能力形成への影響に関する調査結果（速報）」では大学生の32%がChatGPTを使ったことがあると回答しているが、利用者によってChatGPT経験は全く異なるだろう。
文科省は7月4日に初等中等教育、7月13日に大学・高専(教学)向けの暫定的なガイドラインを公表し、同時期にイギリスのラッセルグループも生成AI原則を公開した。その傍らでFD/SD研修を通じた生成AIに対する意識付け・キャッチアップを図る大学が増えてきた時期でもある。ChatGPTの概要や利用シーン、グッドプラクティスが学内有識者によって共有・蓄積された大学もあるだろう。大学組織への導入報告も挙がり、例えば5月18日に東北大学は国内大学で最初にChatGPTを導入(※)、追って7月31日には佐賀大学が生成AI実証プロジェクトの立ち上げを報告している。
※ ChatGPT APIを利用した組織内環境の構築のことで、のちに法人GAIの導入がプレスリリースされた。iPhone=スマホのような現象が生じている。
なおこの時期に地方自治体では既に生成AIガイドラインの策定や実証実験結果の報告が散見される。自治体と大学の数に開きがあるとはいえ、大学は外部環境への対処や対応が遅い傾向にあるのではないか？と思い始めていた。
■ マルチモーダル期(8月-10月)
Code Interpreter公開以降、10月末まではChatGPTの新機能公開の波が少し落ち着いた時期を迎えた。この閑散期(?)に生成AI利用に関する資料が数多く公開されている。8月から9月にかけてOpenAIが教師向けに「Teaching with AI」、東京都が「文章生成AI利活用ガイドライン」、ユネスコが「教育・研究における生成AI利用ガイダンス」を公開した。
また立命館大学、東北工業大学、東京大学や武蔵野大学が生成AIを組織的に活用する試みも見られる他、7月29日の日本教育工学会の研究会では大学の授業の中で生成AI/ChatGPTを扱った事例が多く報告されている。
筆者は大学行政管理学会にて「大学の事務業務における生成AI導入のための思考的枠組みに関する考察」を発表。生成AIサービスの特性が大学事務業務に対してどのように適応し得るか？という点から先行研究を整理した。知識労働者への影響が議論されてきたことを再確認する機会になった。
9月に入るとChatGPTはマルチモーダルな入出力に対応した。画像を入力とした対話が可能になり、モバイルアプリ版では音声を通じたChatGPTとの会話が実現した。これもアーリーアダプターが試行錯誤を経ており、大学との関わりでは群馬大学の中村先生が病院におけるChatGPT-4V活用 －マルチモーダルAIの可能性－を公開している。教育・研究のみならず事務業務でもテキストは扱えど"画像"を読み込む機会は少ないようで、何となく盛り上がっていない印象を受けた。業種・分野にも依るが活用シーンには限りがあるだろう。
筆者はAzureOpenAIにChatbotを構築したりLangChain使ってデモアプリ作ったり、また大学用にFew-shotデータセットでも作るかーなどと考えていた。9月初旬から「ローカル環境で動くCode Interpreter」として話題を呼んだOpen Interpreterに新時代のインターフェースを見出し、大変感動した頃でもある。同業者からは「そんなことよりChatGPTの具体的な使い方を教えてくれ」という痛い眼差しを受けた気もする。エンドユーザーに優しくない態度を取っていた時期でもある。なぜなら各所で公開されていたプロンプトエンジニアリングまとめをみんな見りゃいいでしょ、と考えていたから。
ChatGPT外のOSS公開やKnowledgeの共有が目立ち、生成AIがまさしくマルチな活躍を見せた時期だった。
■ エージェント期(11月～)
10月末の投稿は11月を予見していた。
11月はMS365Copilot解放とOpenAI発表があるので3月のAPI→GPT-4→プラグイン発表並にデカいインパクトが来るかもしれない
— Pogo👾 // gmoriki (@pogohopper8) October 31, 2023
10月末、プロンプト周りの技術が同時多発的に整理されている現状がフリに見える
11月は3月とはまた異なる意味での衝撃を受けた時期である。3月の離散的・突発的な衝撃ではなく、今までの議論の延長線上にあるものの、私たちの生活やインターフェースを確実に変える黒船がやってきた。地平線の彼方遠い場所に見えた黒船が急ピッチで向かってきて気づいたら岸へ上陸していた。
OpenAIの乱や契約プランが高価で話題に上がりづらいMicrosoft365Copilotはさておき、全ては11月7日、OpenAIDevDayの中で明かされたGPTsである。ChatGPT Plusには他にも多数のメジャーアップデートを受けているが、ここではGPTsに焦点を合わせたい。
GPTsはより便利に、より賢くなり、やがては実世界の仕事をさせることができるようになるだろう。AIの分野では、このようなシステムは「エージェント」として議論されることが多い。私たちは、このような未来に向けて段階的に前進することが重要だと考えている。なぜなら、そのためには慎重な技術的作業と安全性の確保が必要であり、社会が適応するための時間も必要だからだ。我々は社会的な影響について深く考えており、近日中にさらなる分析を発表する予定である。
GPTsは自作のChatGPTを作成・共有できる機能である。従来のカスタム・インストラクションに「Webブラウジング」「画像生成」「Code Interpreter」というCapabilitiesを持たせたり、自作・他者プラグインを介したデータ連携を実現したり、KnowledgeとしてPDF等の埋め込み・アップロードしたり可能であり、アイデア次第で従来のChatGPT以上に便利なツールになり得る。保存できるカスタム・インストラクション機能だけでも十分嬉しい。
GPTsの重要な点は、自律したエージェントがもたらすユーザー体験をOpenAIが強調したことにある。
ここで言うエージェントのような体験とは、単にAIがユーザーからの質問に答えるだけではなく、AIがアシスタントとしてユーザーのために様々なタスクをこなしてくれるような体験を指します。
GPTsの具体例を挙げるまでもなく、既にChatGPT Plusユーザーは自律型プログラミングエージェント、Code InterpreterのCapabilityを持つChatGPTを利用してきた。これはOpenAI公式のGPTs「Data Analysis」としてリリースされている。ユーザーは対話型インターフェースを通じてCode Interpreterを使用できるが、Code Interpreterが必要かどうかはAI自身が自律的に考え、判断を下す。これこそがエージェントたるゆえんである。
筆者が作成したGPTsも紹介しよう。あらゆる事務業務を汎用かつ半自律的にサポートしてくれるAI、OfficerAIdeである。Code Interpreterに加えてWebブラウジング、また明示的にWritingとReading機能を加えたエージェントとして、与えられたプロジェクト(アンケートを作りたい、メール文章を書きたい等)をタスクに分解し、各タスクを順行的・自律的に実行する。
利用例：
従来のAIツールとは一線を画すGPTs。2024年1月にはGPT Storeなるプラットフォームが公開される予定だ。しかしユーザー有志によるGPTsまとめポータルが乱立している始末であり、大きな関心を寄せるユーザーが多いことがうかがえる。一方、大学関係者によるGPTsやへの言及はほとんど見られない。もっと利用や議論が盛り上がると(私が)嬉しい。
筆者は12月の登壇時、調査業務にAIエージェントが導入されたイメージを業務インターフェースの変化として示した。大学職員の業務時間がある程度AIエージェントに代替される事態が想定されるため、職員の仕事やスキルセットも考え直す必要があるのかもしれない。連続的にゆるやかに、しかし確実に来る未来風景だと考えられる。ChatGPTはそのβ版に過ぎない。
しかし提供者としてはプラグインの二の舞を踏まぬように注意しないといけない。対話型インターフェースはUNIXのCLI風味で、場合によってはユーザーに易しいとは言えない。大学内環境にChatGPTを導入したとて…な事例も今後は数多く報告されるはずである。
AIツールであれAIエージェントであれ、ユーザーからの積極的なフィードバックとユーザー自身によるKnowledgeの共有が生成AI利用の根幹にあるべきだ。
先日研究エージェントのベンチマークに関するプレプリントが公開された。今後は業務エージェント、研究エージェント、教育(学習)エージェントの順にお鉢が回ってくると予想している。
エージェントエージェントって騒いでみっともないと思われる向きもあるが、OpenAIがエージェント型AIシステムを統治するためのプラクティスの中でAIエージェント・マネジメントが喫緊の課題として扱われているように、来年にでも実感できる技術になり得ると想定している。
展望
2022年と2023年は生成AIユーザーのいわばウォーミングアップ期間だった。専門家が開発・導入を進める生成AIを一部のアーリーアダプター・エンジニアが拾い上げ、磨き上げてきた。また生成AIをELSI観点から整理するための議論も記憶に新しい。生成AIに関する各実態調査(例えばPwc)では日を追うごとに生成AIの認知度や推進度合いは向上しており、2024年は各大学における本稼働の期間に入るのではないだろうか。
◆ 生成AI時代は「欲望」の旅
専門家の受け売りだが、AIはユーザーの写し鏡である。AIは学習済みデータセットという世相のスナップショットであり、ユーザーの欲に敏感な生成器だと思う。テキスト生成AIのベストプラクティスはほぼ「明確・具体的な指示をAI自身に解釈させること」に行き着く気がするので、ユーザーの目的・意図を言語化できること、それが正しい欲望であることが、AIが民主化された時代を生きる市民に必要なコンピテンシーではないか。AIの道徳的行為者性・被行為者性に関する議論は、人間の欲望をAIエージェントに乗せるための旅に不可欠な要素である。
何がしたいのか？それが重要だ。ドメイン知識よりも重要なプロンプトエンジニアリング技術はない。
◆ 生成AIに過度な期待をするな
生成AI利用の目的とタスク分類はこの掛け合わせパターンが王道であり、それ以外は脇道か邪道である可能性がある。また高度なWritingには高度な指示が、高度なReadingには質が高いデータの埋め込みが必須なので、過度な期待は禁物である。せっかく無料で使える生成AIサービスがゴロゴロ落ちているので、まずは使ってみて、期待を膨らませる作業から入るべきだ。
「ChatGPTで〇〇やってみた！」の先を考えよう。
※Andrew Ng先生の講義を一部引用
◆ みんなとそれなりに仲良く
AIエージェントと喧嘩しないでください。過度なAI誇大広告とも、過度なAI反対派とも喧嘩しないでください。東京大学・江間先生の書籍を引用すれば、AIはバウンダリー・オブジェクトであり極めて多様な側面を持つ概念である。私のAI観もトランスヒューマニストに偏っているため、他者の価値観と相容れないかもしれない。そもそも研究者でもプロバイダーでもないユーザーがAIを語ることの是非すら詰められるかもしれない。それでも互いが持ち崩さずに生きていける社会を作っていくべきではないだろうか。
最後にー具体に迎合することについて
とってもとっても言い方が悪いが、今までずっと、具体的な事例に寄り添いたくないと考えていた。可能な限り消費されない概念や動向の調査・整理が自分の役割であり、具体例はユーザー各々から自然発生するものだと考えていたからだ。しかしほとんどの大学関係者からは「そんなことよりChatGPTの具体的な使い方を教えてくれ」とお声がけいただくのでプロンプトガイドP4Usを作った。大学が好きで大学で働いているので、大学関係者に対する何らかのお力添えができれば幸いである。
ではまた。
来年もよろしくお願いします。
2023年のAIに関する活動サマリ
登壇・発表資料など
国内大学の生成AIポリシー整理・公表
プロンプトガイドP4Usの作成
生成AI利用の入門/体系
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