ジェイラボワークショップ第54回『情報科学部初回オリエンテーション』【JK部】[20230508-0514]#JLWS
DAY1
けろたん 05/08/2023 6:26 AM
本日から1週間情報科学部のWSです！
よろしくおねがいします！
（投稿は夜からです。初日はけろたん&chatGPTです）
けろたん 05/08/2023 1:15 PM
(1)情報科学部の過去活動
情報科学部は毎週水曜日にミーティングを開いています。
そんなハイペースで集まって何をやっていたかというと、一つは、Schemeというマイナープログラミング言語でのプログラミングを学習した「SICP」というテキストの輪読(1章終えて、凍結中。ありゃ。)。さらに、機械学習と呼ばれる人工知能分野の理論の教科書である「パターン認識と機械学習」の輪読(放棄。あれれ。)。そして、IT関連よもやま話です。
とくにこれといってカリキュラムに共通性のない部員が集まっているとはいえ、さすがにこれではまずいということで、今年度からは競技プログラミングをやることになりました。プログラミング未経験者のジパングさん含めて、部員全員が中級レベル (AtCoderというサービスにおける水色ランク) になることが目標です。そして、よもやま話からは今年度のWS企画が爆誕しました。
(2)2023年度の活動方針
2023年度のWSテーマは人工知能です。
昨年度は自然言語での会話が可能なchatGPT (今回のWSに登場していただきます) や、画像生成でのStableDefusionなど、これまでは人間にしかできないクリエィティブな活動だと認識されていた分野で、クオリティの高いものを生み出す人工知能を使ったサービスが公開され、一般的に用いられるようになりました。
chatGPTにしてもStableDefusionにしても、一般人が自然言語でたずねることで人工知能からの出力を得られるサービスなので、データを集めるのもそれを使って価値を生み出すのも専門職の役割だと思われていたそれまでのデータサイエンス領域と対比して、「人工知能の民主化」とも一部では言われています。
一方で、「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるような、人工知能からより望ましい返答を得るための自然言語での質問術がテクニックとして必要になると、人工知能を使う人間の国語力が問われるようになるため、技術を使える人と使えない人の格差は広がるかもしれません。また、蓄積されているデータ量の違いから、言語間で得られる情報に格差があるようです。例えば、日本語のchatGPTは英語よりやや頭が悪い回答をするという現象が報告されています。
さて、情報科学部部員のこれまでの経験や興味がバラけているとはいえ、Tsuboさんとchiffon_cakeさんはいわゆる人工知能分野の方です。2023年度はお二人の専門とも絡めながら、歴史、技術、社会といった観点から人工知能について議論するWSを予定しています。
(3)chatGPTに聞いてみた。
今回のWSではその第一弾として、1年後の人工知能を予測してみようという企画です。(2023年度最後の情報科学部WSで振り返りをする予定です。)
案ずるより産むが易しということで、疲れ知らずで無限に頑張ってくれるchatGPTに、以下の質問をしてみました。
(4)質問
あなたには人工知能代表としてchatGPTの未来予測勝負をしていただきます。
2023年度最後のWSでchatGPT & 我々のどちらが正しかったのか再び取り上げるでしょう。
人工知能代表のchatGPTさんには200~800字程度で未来予測を語っていただきます。
要件は以下のとおりです。
200~800文字程度、最大で1200文字
文章構成や文章の巧拙よりも、予想の創造性、アイデアを重視する
書き出しを「1年後の人工知能は〇〇~」とすることと文字数上限のほかに全く制限はまったくない。内容面も形式面も自由。主観的な予想でも、客観的な予想でも構わない
どちらの予想でも判断基準、理由を述べること
具体的な事例やデータがある場合は文末にまとめて引用すること 。主観的な判断の理由としてSFなどの文学作品を引用して構わない。
最後に、人工知能代表として正々堂々と戦いましょう。
(5)これに対するchatGPT3.5氏の返答です。
(6) ＜chatGPT＞
1年後の人工知能は、より高度な自己学習アルゴリズムを採用し、より高速で複雑なタスクをこなせるようになるでしょう。今後は、特定のタスクに限定されるのではなく、より広範な分野での応用が期待されます。
例えば、自然言語処理や画像認識分野での精度が高まり、その応用範囲が広がることが予想されます。また、自己学習アルゴリズムの進化により、AIが人間の知能に追いつく可能性も出てきます。このような状況下では、AIが人間に代わって複雑なタスクをこなすことが可能になるでしょう。
一方で、AIの高度化により、倫理的な問題や課題が浮き彫りになることも予想されます。例えば、AIが不正行為を行うことがあるかもしれないといった問題があります。また、AIの発展によって、多くの人々が職を失うことになるかもしれません。
判断基準として、現在のAIの技術レベルと、その成長率を考慮します。2022年時点で、自然言語処理や画像認識分野でのAIの技術は急速に進化しています。さらに、自己学習アルゴリズムの改良が進んでおり、その発展が続くことが予想されます。このような背景から、1年後のAIは更なる進化を遂げることが期待されます。
以上のような理由から、1年後のAIはより高度化し、人間の知能に追いつく可能性が出てくると予想します。ただし、その発展には倫理的な問題や課題がついて回ることも予想されるため、AIの発展に対しては注意が必要です。
(7)けろたんまとめ
煽りっぽい質問をしたからといって競争的な返しではないですね。599文字と形式面での要求も達成しています。内容面ではいわゆる強いAIやシンギュラリティと呼ばれるものの実現を示唆しており、それらの技術が不正や失業といった社会問題につながる可能性にも言及しています。ですが、今の時点では具体的な数値や例を上げた補足はなく、全体的にはそれっぽいけどぼんやりしているという印象です。
さて、最終日には同じ質問をchatGPT4にたずねてみます。
その前に、人間軍から情報科学部部員が同じ質問に回答します。
また、自分のまわりではこんなことになっている、こうなるんじゃないか、という予言のコメントお待ちしております。
明日は部長のけろたんが1年後の人工知能がどうなっているか予測します。
DAY2
けろたん 05/09/2023 1:12 PM
けろたん予測：
1年後の人工知能はインターネット言論空間の汚染を加速させる。ただし、悪影響はたいしてない。
メディアと言論空間の関係を考えるにあたって、ウォルター・リップマンというジャーナリストが1922年に提唱した「疑似環境」という概念があります。マス・コミュニケーションがつくる情報環境が、人々を直接的に取り巻く環境と同一化しつつあることを洞察したものです。当時想定されていたマス・コミュニケーションは新聞ですが、2000年代後半から2010年代の前半にかけてSNSやネットメディアがマスコミに対抗しうるものになると予想する言説がありました。ネット上のコミュニケーションがマスコミの代替として機能しているかは棚上げするとして、特定の思想・価値観を広めようとした場合、2つのアプローチを取ることができます。
chatGPTのような人工知能に、特定の思想・信条の価値観を反映した文章を生成させ、コンテンツとして流通させる
chatGPTのような人工知能が学習するデータとして、宣伝したい思想・信条を注入することで、回答として多くの人に参照されるようにする。
技術者側の立場からは、人間がチェックしきれない大量のデータから間違いや偏りを取り除くことが課題になるわけですが、ユーザにはブラックボックスの回答をどのように批判的に検討するかというメディアリテラシーが求められます。
ここまで書いて、悪影響にならないと考える理由は、人間の情報処理能力にあります。人工知能技術単体ではユーザがメディアに触れる時間は直接的は増えません。デジタルデバイスを扱う時間が上限になっていれば、コンテンツから受ける影響には限りがあり、現状それは上限に達していると考えられると思います。また、文化的な要因としては、人工知能とお話するためにスマホ相手に独り言をつぶやくのが当たり前になるのであればすでに音声アシスタントがひろまっていてもいいような気がします。近接空間への情報漏れが伴う音声コミュニケーションの使いづらさは、プライベートな会話の履歴によってパーソナライズされた情報処理を音声による伝達でお手軽に任せたいというユーザーの要求と両立しがたいです。
(本日の投稿は以上です。明日はchiffon_cakeさんです。)
DAY3
chiffon cake 05/10/2023 12:48 PM
率直に言いますと、1年後の人工知能がどうなるかは、日に日に進歩を続けている分野であるので、浅学の私にはわかりません。ただ、純粋な数理の話に限定されないのなら、実際のサービスのあり方ー社会側の対応ーに依存すると思います。
特に、以前より気になっていた
・倫理的な問題の浮上
・法律による扱い
が活発に議論される年となる予感します。
GPT-3もといGPT-4ですが、これが技術革新とみなせるのは、ほぼ共通認識に感じています。それなら、かつて近代社会で起こった産業革命のように、法整備が問題になります。焦点がここに行く理由は、これから私も技術者あるいは研究者になっていくからです。現段階より進んだ未来の規律がどうなっていくのか多少気になるためです。
まず、私が自然言語学習専門でないことを抜きにしても、このままGPTがSFに出てくる単語のシンギュラリティを迎えるとは思えないことを主張しておきます。
以前Youtubeで落合陽一氏の動画で2025年にシンギュラリティがやってくるのを見た覚えがあります。SFで想像されるシンギュラリティとは別物でしたが、確かに高度なAIによって人々が変わることを強制されるという意味では正しいでしょう。しかし、到底何でもできる知能には程遠く、GPTも道具の域を出ません。一瞬で音楽を作ったり、精巧なイラストを偽造したりできるサービスは、それこそ万能には程遠いAIをサービスの要件に合わせて設計したり調整したりと、専門家が地味な積み重ねをして世間に送り出したものです。なのでまだまだ知性を司るのは人間であり、AIはすごーく便利な道具・技術とくくりたく思います。
この部分を何で書いたかですが、
・このままシンギュラリティがやってくるのだからAIに全部お任せすれば？
・生成AI怖い
などのツイートを幾度か観測しましたので、もし専門でない方が同じように受け止めでしたら否定したかった次第です。その上で、とても便利なサービスが増えていくという括りに収めます。
便利と言ってもとても高度に複雑な道具です。ここでの複雑さが実に厄介に感じます。扱うのに知識や練度が必要なのもそうですが、その道具が出来上がる過程が現在のところカオスなのです。AIを組み立てるの必要な資源はデータです。データはしばしば石油に例えられます。金槌を作るのにだって原料が必要です。金槌の作り手は原料を買う必要があります。自分で作る人も一部はいるでしょうが、おそらく取り寄せるほうが早いので多くは買うでしょう。本来ならその手続きや責任に関連する法律は定まっているべきなので、世の中がこの方針で進んでいくのなら、いくらでもデータを取り寄せることが正当化されて、データをたくさん使うことをよしとする研究が増えるでしょう。逆にデータをどこから取り寄せたのかグレーなケースが多くて目にあまって、回避的な挙動を取るのなら、データをなるべく使わないで済む研究が増えるでしょう。
革新的な技術が登場した昨年度を経て、今年は社会が取り込むべく変化するでしょう。その中でも規律の動向によって世にでる論文の分布も、これからの人工知能も変わると考えています。
けろたん 05/11/2023 8:02 AM
(本日の投稿者はTsubo さんです。)
DAY3
Tsubo 05/11/2023 3:49 PM
一年後の人工知能関連分野の発展について
ちょうど一年前はStableDiffusionもchatGPTも，少なくとも一般の人にも触れられるという条件では影も形もなかったので，正直一年後どうなってるかなんて想像はつきません．多分OpenAIの中の人とかもわからないと思います．ただ，今流行しているモデルは「とにかく規模の大きいモデルに大量のデータを食わせる」という形でみなさんが目の当たりにしているような性能を発揮しており，再学習に多大な時間やリソースを必要とするので，少なくとも今年は去年ほどにインパクトのあるモデルやら新技術なんやらが発表されて大騒ぎになる，ということはないような気がしています．
技術面の他に，ここ一年で議論が進むだろう話題として以下のような議題があると考えています．
・「表現する，創造するという行為の意味の再構築」
今まで人間の言語化能力，つまり自分の考えていることを外部の人にある程度理解できる形で表現する能力は，一番習熟している人間の数が多いだろう道具である「自然言語」を用いた形でさえも人によってかなり差が生じてきました．イラストといった自然言語以外の表現するための道具を用いた形での表現をする能力においては，その習熟の難しさから自然言語よりも差は大きいです．イラストに等による自己の思考の表現は，かなり限られた人にしか有効に行うことができない，「囲い込まれた技術」だったのです．
僕は，DiffusionモデルやchatGPTの発展は，人類が言語によるコミュニケーションを取った時から固定されていた構図を破壊し，「誰もが自分の思考をある程度表現できる」社会へ前進してくれる契機になると考えます．
もちろん，過去の歴史を参照するに「囲い込む側」の反発は多少予想されるでしょうが(既に起こっていますが)，僕は「魔法のように見える技術」は全て解体され，「誰でも使える技術」になった方が社会や経済を好転させると信じています．特に，「自己の考えを表現し，他人に伝えたい」という欲求は人間が持っている中でも根本的なものであり少しでも多くの人が自然言語，およびイラストなど他の手法を用いて思考を表現し創造できるようになれば現在，そして過去大きな壁となっていた「自他の相互理解における困難さ」が少しでも改善されると思うからです．また創作等が今までより自由に行えるようになった社会では，いわば純粋たる「消費者」が存在しなくなった社会では創作物の批評が厳しく行われ「真に価値ある創作物とはどのようなものか？」という議論が進むでしょう．
この一年は，そうした「囲い込まれた技術」の根本的破壊と民主化が進み，その中で「真に価値ある表現物/創作物とは何か？」という問いが発生し，「表現する」，「創造する」といった行為の再構築が行われると考えています．
DAY4
匿名希望 05/12/2023 4:28 PM
1年後の人工知能は、現在ではまだ達成できていない分野にまで進出し、より高いレベルにまで進歩すると思われる。というと当たり前のことしか述べていないが、具体的には、chat GPTだと、数学の文章問題が解けるようになったり、ネット上の膨大な情報から抽出し、時にはあまりにも合理的すぎて、倫理観に欠けた返答を行っていたものが、人間の特性をより把握するようになり、倫理観まである程度対応するようになると考えている。理由は、機械学習により、倫理観まで学種させることが可能であると考えられるからである。また、私たちのより身近な部分では、YouTubeなどの動画配信において、実際の人間は映っておらず、Deep Fakeのような、本物の人間と見分けがつかない、人間の合成映像による配信の第1世代が本格的に現れるようになると思われる。実際、AIによって非常に精巧な人間の動きを表せる技術が既にできており、そこにセリフなどを付け加えれば、配信者が実際に映像に映らなくても、視聴者はあたかも実際に映っている配信者を見ているような状況になる未来がすぐそこまで来ていると思われる。そうすることで、配信者はわざわざ自分がカメラに映らずに済むようになり、カメラ外でどのようなことがあっても、セリフさえ入力すれば、永久的に同じ外見で配信が可能になる、という未来が考えられる。それに加え、セリフをいちいち読み込ませなくとも、話したい内容の要約や概要を述べるだけで、自分が意図した内容をAIが配信してくれるという未来が来ると思われる。(既にひろゆきおしゃべりメーカーのような、走りがけのようなものが完成しており、それにAIを加えたようなものになると思われる。)
話は大きく変わるが、この波は、アカデミックな研究の場にも影響を及ぼすと考えられる。アカデミックな内容をchat GPTに聞いてみても、大学教員が唸るほどの解答を返してしまう。学術論文まで紹介してしまう。故に、今後の研究者は、効率が更に重要になり、道具を使いこなすスキルと、間違いを見抜ける基礎学力が重要になると考えられる。自分と知りたい内容を問いかけると、ほぼほぼ正確に返事が来るため、暗記能力は重要ではなくなるが、論理的に思考する能力がより重要になり、それはすなわち、数学力であると考えている。
以上が私のAIに対する1年後の未来予想である。共感・批判頂けると幸いである。
https://gigazine.net/news/20230504-chatgpt-materials-research-efficient/
「ChatGPTで論文を読む手間が99％減った」と科学者、研究室ではAIがどのように活用されているのか？
将来的に全職業の80％がAIの影響を受けるとの研究結果が示されているほか、すでにイラストレーターやゲーム開発者がAIに仕事や仕事のやりがいを奪われたと訴えており、今後はより専門性の高い分野でもAIの活用が重要なスキルになってくると予想されます。ウィスコンシン大学マディソン校の教授らが、OpenAIの対話型AI・ChatGPTを使った材料工学の研究で大きな成果を上げたことを報告しました。
DAY5
ジパング 05/13/2023 12:18 PM
昨年末からChatGPTやStable Diffusionといった自然言語×AIという分野が盛り上がりを見せています。一年後の人工知能はこれらの技術の扱い方が洗練され、一般ユーザーレベルでもより高度なものが作れるのではないかと考えています。
これらのAIが今までのもと異なるのは、自然言語という人間側からの干渉がある点です。これまではAIが大量のデータを学習し、学習したデータから新たなものを生み出すというAIの中で完結していたものが、学習したデータに対して人間側から自然言語でアプローチできるようになりました。 しかし今のAIが生成する絵は似たり寄ったりでAIが作ったものかどうかがわかります。
今の音楽や絵は人類が何千年と積み重ねてきた技術の結晶です。楽器や画材、道具、技法など歴史の中で進化を遂げ、新たなものが開発されてきました。音楽や絵には理論や技法といった定型化されたものが存在します。それらの技術を人間が学びそして新たなものを開発してきたように、人工知能による生成においても生成の理論や技法の定型化が進み、一般ユーザーレベルでもより高度なものが作れるのではないかと考えています。
DAY6
けろたん 05/14/2023 3:15 PM
最後にchatGPT4による1年後の予測です。
1年後の人工知能は、より深く人間の文化、感情、そして日常の生活に浸透しているでしょう。AIは一層自然な人間の言語を理解し、人間同士の対話にもっとうまく参加できるようになると予想します。人間の感情やニュアンスを理解し、対話の中で適切に反映できるAIの開発が進むでしょう。これにより、AIは人間のパートナーとして、対話の中でより人間らしく、感情的に対応できるようになります。
また、AIの学習アルゴリズムも進化します。AIは大量のデータを高速に処理できるだけでなく、より少ないデータからも有益な情報を学習し、新たな知識を獲得できるようになるでしょう。これにより、AIは一般的なタスクだけでなく、特定の個々の問題にも適応できるようになります。
さらに、AIのエシカルな使用に対する意識が高まると考えます。人間のプライバシー、自由、権利を尊重するAIの設計と使用が重視されるでしょう。AIは、人間の社会と価値観に適合しながら、我々の生活を改善するツールとなるはずです。
この予想は、過去数年間のAIの進歩と、その応用分野の拡大に基づいています。AIは言語理解、画像認識、自動運転など、多くの分野で驚異的な進歩を遂げてきました。これらの進歩は、AIがより自然な人間の言語を理解し、より広範なタスクを遂行できるようになることを示しています。また、AIのエシカルな使用に対する関心の高まりは、近年のAIに関する議論と政策から明らかです。
私たちは、この予想が現実となることを期待しています。AIが人間の生活にさらに深く結びつき、我々の生活をより豊かで便利なものにしてくれることを願っています。
以上、部員&chatGPTによる1年後の人工知能予測でした。
さて、今週のWSですが、本来ならば、部員の皆さんに今年の意気込みを発表してもらう場になるはずでした。その意図を履き違えた部長けろたんからのお願いによって、部員の皆さんからの発表は人工知能未来予測になってしまいました。部員の皆さん、情報科学部員のお気持ち表明・意気込み発表を期待していた皆さん、申し訳ありませんでした。最後になってしまいますが、僕の意気込みを投稿し今回のWSの締めとさせていただきます。
2023年度の情報科学部の具体的な活動は、競技プログラミングと人工知能に関連する議論です。
まず、競技プログラミングをなぜやるかについてです。
その前に、これまで競技プログラミングに取り組んでいなかった理由から説明します。
第一に競技プログラミングはすでにネット上にコミュニティが存在しています。わざわざ閉鎖コミュニティ内のコミュニケーション手段として競技プログラミングを行う意義を感じていませんでした。第二にレーティング制度です。競技プログラミングコミュニティで、レーティングが大学生にとっての偏差値のようなものとして扱われている雰囲気が正直言って苦手でした。また、競技プログラミングにおいては、ランキングやレーティングのための問題が作られる過程で評価基準からソフトウェア工学的な視点が抜け落ちがちです。
主にこの2点によって、これまでは情報科学の古典といわれるテキストの輪読をやっていましたが、正直なところ運営に力不足を感じるばかりでした。今年度は、上記の懸念を軽減できるような取り組み方を試行錯誤しながら、自分含めて、部としてある程度基礎的なプログラミング能力を身に着けたいです。そして、古典の輪読にまたもどってこれると、実のある輪読ができるかなと考えています。
次になぜ人工知能を扱うかについてです。
情報科学部の部長を務めさせていただいていますが、実のところ、個人的な興味は情報科学自体というよりも、メディア論的な観点からの仕組みや制度の設計にあります。すごく大雑把に言うと、情報技術は人間のためになっているのか、なってないのかを考えることにモチベーションが湧きます。楽観的な見方としては、ネットとスマホがあればだれもが平等に人類の知的、情報的資産にアクセスしそれを使いこなす世界があります。他方で、情報技術を悪者としてみると、中毒的なコンテンツや便利なソフトウェアに人を惹きつけて、そこから得た行動履歴を利益に変換する監視資本主義のツールとして情報技術を捉えることもできます。どちらも事実ではありますが、であるがゆえに両者の立場が溝があります。部活動としてはバズワードの流布と技術への幻滅を繰り返す技術評論から距離をとった議論ができればなと考えています。
最後に。最近、自分が競争が苦手だと気づく出来事がありました。人が挑発的な表情をしているのを見ると猛烈にげんなりするのです。競争や議論では人の感情があらわになるのは避けられないことだと思います。個人的な資質の矯正という意味でも頑張りたいと思います。
今年度もよろしくおねがいします。
(以上、情報科学のWSでした。投稿が日付をまたいでしまいすみません。。。)
AFTER
追記:部員たち今年度の意気込み
ジパング
JK部の活動として新たにatcoderが始まったので、今年はこれに力を入れていきたいと思っています。昨年度は輪読などの活動にあまり意欲的に取り組めてない部分もあったので、今年はJK部で自分が一番高いレートになるという勢いで頑張っていきます。
匿名希望
今年のJK部でのお気持ち、意気込み、気合いについて述べる。
昨年度まで、さまざまなことに手を伸ばしたが、正直、これだけはとても強くなった、というものを、JK部での活動分野において、自分の中で生み出すことができなかったため、今年度は、競技プログラミングにしっかりと取り組み、C言語及びC++をこの活動を通して自分の強みの中に加えることが出来たらな、と思う。また、プライベートでは、大学での研究室での研究が本格的に始まってきたので、こちらの活動も無理せず、穏やかな気持ちで継続的に続けていきたいと思う。
Tsubo
昨年度は院生になってしまったのであまり積極的に活動に関われなかった．ただ，LISPの輪読は得るものがあったと思う．今年はAtcoderも始まるので，頭の体操がてら取り組みたい．また，気になった論文や技術等も積極的に共有していきたい
chiffon cake
今年の意気込み:
副部長という役を任されて1年経ちました。部員の皆さんと交流していく中で、たくさんの話題が上がり、閉鎖的な大学院生活で一風変わった時間が楽しく感じられます。さて、今年の主な活動であるAtcoderですが、去年くらいに受験数学のような競技性を持つ知的活動が自分の生活に必要と感じていましたので、かなりモチベーションは湧いています。また研究とも関連する予感がしています。可能なら両者の内容を絡めてモノにしていきたいです。もともと修士課程は修行だと思って進学しましたので、これから頑張っていきます。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？