余国明氏との対話：文系学生、AIGC時代の価値の見つけ方

出典：「True Story Lab」（ID:zhengulab）、著者：Lin Qiuyi、編集者：Gong Zheng

画像ソース: Unbounded AI によって生成

AIGCの時代には、作家、画家、プランナーなどの文系職種の多くがAIに取って代わられるリスクに直面している。同時に、生成型 AI の「知的な出現」（人間が AI に教えていないことを AI が学習できることを意味します）も、人々を AI の管理方法について不安にさせています。

「True Story Lab」は、北京師範大学ジャーナリズム・コミュニケーション学部学術委員会主任のYu Guoming教授と対談し、文系学生（特にニュースやコンテンツ関係者）の将来と新しい方法について共有するよう依頼した。 AIの波にさらされる未来の人類の生活。

余国明氏の中心的な見解は次のとおりです。

1. AIGC の時代において、テクノロジーと社会を理解し、市場を理解し、デザイン原則を理解することは、将来の新入生や文系学生にとっても社会的価値と市場的価値を高めるための重要な方向性です。 **文系学生と理系学生は社会発展の「両翼」であり、「人と機械の連携と統合」を実現することが未来の鍵となります。 **

2. **生成型 AI の最も重要な機能は「人間の強化」であり、これにより、いわゆるエリートと一般の素人の間の能力の差が大幅に縮小されます。 **このような人間の強化は、人間の生来の才能によるギャップを解消し、未来社会の相互作用関係とそれに対応するモデルを構築します。

3. AIGC の時代、機械が人間のように考えるようになるのは怖いことではありませんが、恐ろしいのは人間が機械のように考えるようになるということです。 **アルゴリズムの平等化は、人々の間の境界や知性の壁を打ち破りますが、同時に人々の個人的価値に対する軽蔑、軽視、家畜化も生み出します。 ** 人々が自分自身の生活の場をどのように形成するかが第一の課題です。 ‍

以下は会話の記録です:

**Q1: ChatGPTの登場以降、メディア関係者は「ChatGPTが役に立たなくなるのではないか」という危機感を強めています。どう思いますか？ **

**A1:**実際、報道機関は社会生活に欠かせない役割だと思いますが、この役割がなければ社会全体の運営体制や意思決定システムに大きな問題が生じると思います。

**しかし、この役割の価値はそれ自体にあるのではなく、社会によって与えられた地位にあります。この役割の価値が失われると、社会の正常な運営レベルは崩壊し、この崩壊によって社会が代償を払うことになります。重い値段。 **

これはメディアの役割価値の社会的維持の一種でもある。

一方、メディア専攻自体は、コミュニケーション、メディア、ニュースという観点から社会を見つめ、メディアの役割、メディアの価値、メディアの論理、メディアの見方の根拠などを学びます。メディアが提示するあるものはメディアの基本であり、世界を見て、世界の職業や背景を評価する。

メディアの役割価値は社会生活における価値であり、メディアが主張する価値ではありません。

**Q2: AIGC の時代に、リベラルアーツの学生 (ジャーナリズムや文化コミュニケーション専攻など) はどのようにしてキャリアの魅力を高め、高収入の仕事に就くことができますか? **

A2: 一度調査をしたことがあります。

中国の一流大学を卒業してインターネット企業に入社する学生のうち、新興通信専攻の卒業生の月給は5000～8000元程度だが、普通に働けば1年後には1万～1万2000元に上がることもある; 専門職卒業生の月給は 30,000 元に達することがあり、1 年後には平均給与が約 15% 増加し、5 年後には約 500,000 元/年まで昇給することができます。ランクが上がる。 **

このような状況下で、私たちは次の大きな願いを立てました。**新しい専攻の卒業生の給与がコンピュータサイエンスの卒業生の給与と比べて劣らないようにしてください。 **

伝統的なジャーナリズムやコミュニケーション教育の卒業生は、一般にインターネット企業で広報、企画、ブランドコミュニケーションに関連する仕事しか従事できません。アリババ、テンセント、バイドゥ、バイトなどのインターネット企業は、企業と社会のコミュニケーションのレベルと比較されます。注意を払うと給与は高くなりますが、ほとんどの企業は技術レベルを重視し、ソーシャルコミュニケーションの給与は相対的に低くなります。

そこで、カリキュラムを大幅に変更し、学生がインターネット技術に興味を持ち、技術が何をするのか、どのように市場に応用し、どのように事業化するのかを知り、そのような人材を育成する必要があります。彼らのためのデザインアイデア。

2019 年、私たちは北京師範大学に 「インターネット プロダクト マネージャー」 と呼ばれる新しい専攻を開設し、学生に市場の洞察、ユーザーの洞察、テクノロジーに対する自身の理解を活用して市場向けの製品やサービスを設計する方法を教えました。こうした人材がインターネット企業に入社すると、技術職の初任給は3万元以上になる。

テクノロジーと社会、市場とデザイン原則の両方を知ることは、将来の新人や文系学生にとっても社会的価値と市場価値を高めるための重要な方向性ですそのため、現在の学術研究と人材においては学際的な分野が重要です。変革の重要な方向性。

**Q3: 自分の仕事がAIに取って代わられることを懸念する声が社会にこれほど多いのはなぜですか? **

**A3:**なぜ人々は生成型 AI の出現に大きく反応するのでしょうか? ここで質問です: 一般の労働者や農民はこの問題に対して大きな反応を示しますか?

実際、彼らは何の反応もせず、やるべきことをやり続けていたのですが、自分たちは社会生活の中流・上流階級に属し、脅威を感じている精神労働者（エリート）だと思い込んでいたのです。新しいテクノロジーに慣れていないことから当然の結果として、筋肉の反応が起こります。 **

前回の産業革命では、工業化革命の影響が人間の肉体労働に色濃く反映され、肩に担いで運ぶ、手で運ぶ、伐採などの肉体労働の多くが機械に置き換えられたため、一般の労働者は憎悪に満ちていました。機械を求めて次から次へと仕事に向かい、機械を壊してしまいました。

しかし、第一に、歴史的発展の流れを変えることができなかったこと、第二に、社会管理における肉体労働者の発言力が極めて小さく、彼らの自然な影響力がそれほど大きくないこと、結局のところ、それはやはり失敗に終わった。

そして今回、AI は、機械的、反復的、計算的、収集的なタスクなど、人間の労働の大部分を置き換えることができます。プログラム可能で、アルゴリズムによって記述され、データのサポートが必要な作業はすべて、AI に置き換えられます。

この種の仕事は、ほとんどの精神労働者が行うことなので、彼らはパニックに陥ります。精神労働者が自分の声を表現する手段がたくさんあるからこそ、その声は届き、大規模なシステムとなるのです。

しかし、こうした声によってテクノロジーや社会の発展が停滞するわけではなく、こうした労働者にとって当面の優先課題は、AIを活用して業務効率を高め、交渉材料を増やすことだ。

**Q4: メディア関係者、クリエイター、AIGC のようなテクノロジーとの関係はどうあるべきですか?フュージョンかゲームか？ **

**A4: テクノロジーと人間の関係を理解するためにゲームを使用する場合、方向性は間違っています。 **

マスコミの時代には、競争であるという考え方が誰もに植え付けられていましたが、ラジオやテレビを例にとると、あるチャンネルを選択すると、他のチャンネルを同時に見ることはできませんし、新聞も同様です。ほとんどの人は、同じ種類の 2 つの日刊紙を選択することはありません。

現代は実は産業文明とは異なるデジタル文明の時代です **産業文明は分裂型発展、デジタル文明は融合型発展です。 **

なぜインターネットなのか？それは、つながりとつながりを通じて、新たな機能、新たな価値を形成することです。インターネット上で独自の価値を創造する場合、それは競争によって獲得されるものではなく、より多くの部分で、協力、融合、相互マッチングによって形成、構築されます。

私たちはいつも「テクノロジーの背後には、テクノロジーを使いこなす人がいる」と言いますが、いわゆるテクノロジーを使ってゲームをする人たちは、実は伝統的なルール、権利、利益の勝者なのです。 . 人とテクノロジーの勝負ではなく、人と人との勝負。

**Q5: 生成 AI はニュース配信の分野にどのような影響を与えますか? **

A5: コミュニケーションそのものの形式から判断すると、伝統的なマスコミュニケーションの時代に形成された一連のルール、概念、ルール、要件、ロールプレイングは、私たちがよく「ジャーナリズムのプロフェッショナリズム」と呼ぶものです。

しかし、インターネットの発展の過程で、報道の専門性が高まり、より多くの人がコミュニケーションに関する決定を下すことができるようになり、コミュニケーションの権利と発言の権利が論理的にすべての人に与えられるようになりました。 、彼らが積極的に発言する限り。

『編集長は死んだ』という本がある（著者の陳徐、アメリカの中国語雑誌『ニューズウィーク』（ニューズウィーク）の元編集長で政治経済コラムニスト）。 ～これまでメディアが担ってきた門番の役割に代わる編集長、そして現在この門番の役割はテクノロジーによって打ち破られ、編集者という特定の門番を経由することなく、ほぼすべての人が社会とコミュニケーションし共有できるようになった～したがって、著者は、伝統的なメディアのそのような中核的な役割は徐々に崩壊し、分散していると信じています。

**「ガード」とは、実はマスメディア時代に確立されたルールであり、インターネットコミュニケーションの時代では、ソーシャルメディアの台頭により、ソーシャルプラットフォームとショートビデオ技術の普及により、エリートによる言説の覇権が打ち破られました。コンテンツ制作や社会表現の「敷居」を大きく下げ、「誰もがコミュニケーターになれる」汎ポピュラーコミュニケーション時代を実現します。 **

ソーシャルメディアは誰にでも平等に発言する権利を与え、少なくとも形式的には誰でも他人の審査を受けることなく社会にメッセージを送信できます。

しかし、今日のインテリジェントメディアやAIGCなどの制作手法の変化により、コミュニケーションは全く異なる様相を呈しています。

**生成 AI は、リソースを使用および統合するためのさまざまな人々のグループの能力の違いを打破し、人々がリソースの動員と表現能力を大幅に向上できるようにします。 **少なくとも理論的には、誰もが社会平均を上回る意味表現とリソース動員能力を使用して、ソーシャル コンテンツの制作と対話を行うことができます。これはもう 1 つの大きな境界突破であり、「脆弱なグループ」が能力を発揮できる大きな財産です。

**Q6: コミュニケーション分野における生成 AI の最も重要な機能は何ですか? **

**A6: 生成 AI の最も重要な機能の 1 つであり、私はそれを人間の強化と説明します。 **

人間強化とは何ですか？かつては、才能や後天的な努力の違いにより、一般人は一般人とエリートに分かれていました。かつてはエリート層が発言権と発言のチャンネルを握っていたが、今の国家はどうなっているのだろうか？

現在では、生成 AI の能力の向上により、たとえば翻訳能力の点で、ChatGPT などのアプリケーションを介して翻訳した結果は、外国語の専門家が翻訳したものよりも劣ることはなく、場合によってはそれ以上のものになっています。

この場合、私が外国語に視覚障害者であっても、ChatGPT を使用して手紙と洗練されたテキストを翻訳することができ、異なる母国語を持つ世界中の誰とでも支障なくコミュニケーションをとることができます。

**これにより、専門家と一般の人々の間の職業上の距離が大幅に短縮されます。 **この距離が完全に解消されたわけではなく、いくつかの面ではまだ差が残っているかもしれませんが、少なくとも基本的な観点から見ると、両者の距離は無視できるレベルまで近づいています。

**人間のさまざまな才能によって生み出されるギャップを埋めるこの種の人間拡張は特に重要であり、それは未来社会の相互作用関係とそれに対応するパターンを構築することになります。 **

**Q7: 生成AIの研究開発の方向性における国内企業と海外企業の違いは何ですか？ **

A7: Open AI が ChatGPT を作ることができた主な理由は、Open AI が利益を追求しすぎず、公共の福祉投資プロジェクトであることを発表し、プロジェクトに参加する科学者や技術者に利益の圧力がかかっていないことが主な理由です。 、主要な技術的問題の解決に集中できるようになります。これに基づいて、商業化が実行されます。

**国内企業がAIの研究開発を行う場合、価値の実現とアウトプットにもっと注意を払うようになるが、百度文新の声明が発表される前に、すでに数百社の企業が協力を発表し、契約に署名するために列を作っていたことが明らかになった。ここで、百度は研究開発中の資本実現と価値生産について明確な認識と要件を持っています。 **

したがって、国内の大規模モデル申請は、基本的な問題への対応には比較的弱いが、専門分野では非常に有能であることがわかりますが、一般の人々は専門的な能力を経験することはほとんどなく、一般的なものしか見ることができません。答えは非常に遅れているようです。

**Q8: 国内外の生成 AI 製品/ビッグモデルのレベルに大きな違いはありますか? **

A8: 実は、Open AI が作った ChatGPT は、いわゆるディープラーニングや AI の開発ロジックにおける大きな技術的ブレークスルーではなく、大規模なモデル、事前学習、大量のデータフィードなどを組み合わせているだけです。 、など、これらの側面が臨界点に達すると、物理レベルでの単なる重ね合わせではなく、化学変化が生成されます。

かつては「認識・分析」に代表される識別型AIが研究されてきましたが、現在では「合成・再構成」に代表される生成型AIが研究され、一定の成果が得られています。

炭素という元素が石炭の形をとることができるように、ダイヤモンドの形をとることもあります。識別型から生成型の AI にも同じことが当てはまります。これは相変化 (物質をある相から別の相に変化させるプロセスで、固体、液体、気体の間での物質の遷移を説明するためによく使用されます) であり、テクノロジーのブレークスルーではありません。垂直フィールド自体の深さで。

中国にはAIの人材や専門家がたくさんいますが、チップの計算能力には一定の障害はありますが、他社が20チップでできることを、我々は50チップでできますが、コストは高くなります。研究開発のボトルネックになっている。

**ただし、データ量の点で言えば、私たちのプラットフォームの多くはオープンでデータの相互運用ができていないため、相互に教材を利用することができず、海外の学術データベースやリソースライブラリも多数オープンしているため、英語コーパスは中国語コーパスより大きい。 **

**これは、中国語で検索するよりも英語で検索した方が得られる回答の質が高いという結果につながります **これは海外アプリでも国内アプリでも同様です。

**Q9: AIGC は将来の社会生活にどのような新たな変化をもたらしますか? **

A9: マルクスは100年以上前に未来社会を「自由な人々の結合」と要約しました。

つまり、未来社会の組織方法、人と人とのつながり方は、選択権のない組織システムや労働者、道具の支配下にあるのではなく、主体として、平等を基盤とするものであれば、他の人と一緒なら、あなたは集まりますが、そうでなければ、あなたは離れます。

インターネットの世界では「DAO」（Decentralized Autonomous Organisation、人間の組織調整のまったく新しい方法）と呼ばれる新しい用語がありますが、この社会的自律手法はいわゆるサークルに似ていますが、サークルとサークルの間にはまだギャップがあります。ダオ。

サークルのメンバー全員は、自分が作成したデータ、価値、コンテンツを確認する権利を持ちません。これらはすべてプラットフォームに属します。

したがって、Web 1.0、Web 2.0、Web 3.0 と段階的にアップグレードされます。Web 1.0 は見て受け入れられるもの、Web 2.0 は使用できるもの、Web 3.0 はユーザーが使用して所有できるものです。 Web 3.0の権利が確認された後の社会は、DAOのような未来社会の基本的な組織形態となるでしょう。

このような背景のもと、実は私たちは何にも執着する必要はなく、特定の機能を完成させ、特定の価値を実現する際に、さまざまな人とさまざまな機能と価値の組み合わせを作る必要があるのです。

**これは未来社会のパターンであり、そのような社会では競争ではなく協力し、デザインとクリエイティビティを統合することが求められます。 **

なぜなら、良い協力があればこのようなことはできるのですが、この良い設計がなければ、どんなに能力があってもこのようなことはできないからです。なぜなら、今日では長鎖で複数の要素が含まれるものがますます増えており、このことはいずれかの当事者なしでは実行できないからです。

**未来社会の第一法則は、統合、調整、統合です。 **

**Q10: AIGC は人々のライフスタイルにどのような変化をもたらすことができますか? **

**A10: まず、人々の労働時間が短縮されます。 **

現在、代替できる仕事は、反復的で規範的かつ機械的な頭脳労働が中心であり、これが代替の第一波であり、それが現実になろうとしている。

あと5年か10年後には、精神労働者の総仕事量の50%～60%、さらには70%～80%がAIに置き換えられると、人間の労働時間は大幅に短縮されるでしょう。

おそらくそう遠くない将来、8時間労働制ではなく4時間労働制になり、週5日働く必要はなく、4日もあれば十分だという時代が来るかもしれません。これにより、私たちは裁量的で非実用的な余暇の時間が大幅に解放されます。

**第二に、デジタル格差が拡大する可能性があります。 **

たとえば、高齢者になると受け入れられ方が実際より悪くなるため、高齢者自身も新しいテクノロジーを学ぶ際に大きな学習障害を抱えることになります。

しかし同時に、若者にとってはチャンスでもあります。過去への慣性的で構造的な執着がなければ、新しいことを学ぶ感受性ははるかに高くなります。

したがって、若者にとってはチャンスですが、老人にとっては一種の抑圧です。

**第三に、一部の仕事は置き換えられますが、新しい仕事への需要も存在します。 **

例えば、海外で非常に人気のあるポストは「プロンプトワードエンジニア」と呼ばれるもので、ユーザーがAIに質問し、質の高い回答が得られるように支援する仕事です。このポジションは主に個人の能力に依存するもので、質問が得意な人もいれば、そうでない人もおり、そうした違いやニーズの中でこの仕事は生まれました。

もう一つの仕事は、AIにはできないことをすることです。 AI が正確な答えを出すためには十分な計算能力とデータが必要であり、この計算には長い時間がかかり、おそらく数十年かかる場合があります。しかし、人間には直感と理解力があり、複雑な計算をしなくてもおおよそ正しい方向を示すことができます。

たとえば、AI に美人を描かせれば、世界中のすべての美人を平均的な美人に組み合わせることができます。しかし、そのような画像は、見た目は美しいものの、生々しさが大きく欠けているように感じられます。なぜ？欠陥はありません。

彼女の美しさや生々しさを引き出すには、ある程度不完全な背景で見る必要があるため、それほど起伏はありませんが、AIが生成するものはすべて整然としていて、シンプルです。この種の作品はAIの感性が必要ですそれはできません。

** 将来的には、サービス業を中心とした新しいAIプラットフォームに基づいた新しい仕事と、AIにはできない仕事の2種類が存在することになるでしょう。 **

**Q11: 新たな雇用に加えて、将来の雇用シーンは変化しますか? **

A11: 従来、人間の労働は畑や工場で行われることが基本であり、これが底辺労働による最も基本的な社会的価値の生産方法でした。管理者層はほんの数人で、ほとんどの労働者は土地を耕したり、魚を育てたりしており、全員が最前線の最も基礎的な単位に属している。

産業革命の間に、社会的分業が形成されました。機械の助けを借りて比較的簡単に生産できる人もいれば、科学研究をしている人、管理をしている人、環境管理者もいます。実際、この社会はより人間化されており、人々はそのような肉体労働で疲れ果てる必要はありません。

**将来も同様で、AIにはできないことを人間が知性を使って実現することで、人間の創造性が常に刺激され、ゲームをしているような感覚になるかもしれません。 **

なぜなら、AI はゲームにとって特に優れた支援サービスだからです。これまで私たちは、ゲーム内の特定のタスクをルールに従ってクリアし、何らかのフィードバックや効果を得て、心身を解放しリフレッシュすることしかできませんでした。

**生成 AI の登場により、ゲームは実際に社交の場、社会協力の場、社会的な議論とイノベーションの場とみなされるようになりました。 **

ゲームの特定のシーンで、コミュニケーションをとり、みんなで協力し、一緒に革新し創造する、ソーシャル結合のための全く新しい実行プラットフォームとなります。

ゲーム制作の現場は、現実の社会の現場よりもはるかに豊かで、さまざまな現場では発見できなかった可能性を解放し、その能力を拡張すれば創造性が芽生える可能性があります。社会全体に貢献し、他者に利益をもたらす。

**Q12: AIGC と共存する社会生活には、隠れた問題や危険が潜んでいるのでしょうか? **

**A12: このアルゴリズムの最大の特徴は均等化です。この種の均等化は境界を打ち破り、人々の間の知性の壁を打ち破ります。一般の人にとっては良いことのように見えますが、人類の文明の発展にとっては、このリバランス回帰は、人間の個人の価値に対する、いわゆる軽蔑、軽視、家畜化を形成します。 **

それでは、人はどのようにして自分の個性を育むのかという疑問が生じます。 **

人は純粋な計算の結果ではなく、完全に合理的ではなく、独自の好みや情熱を持っています。哲学者と同様、優れた理論哲学者は、全能ではなく偏執的な方法で自分のアイデアに固執します。

したがって、実際の人間の成長は、この平均的な傾向とは逆であり、自分の好み、自分の性格、非合理的な熱意や感情を強調する必要があります。

アルゴリズムが全世界に氾濫する中、人々はどのようにして自分自身の生活の場を形成するのかが大きな問題となっています。

**機械はますます人間と同じように考えるようになってきています。実際、あまり心配する必要はありません。さらに心配すべきは、人間が機械のように考えるようになるということです。 **

**Q13: AI がもたらす上記のジレンマを解決するにはどうすればよいですか? **

**A13: 将来の人工知能の環境では、自己修養の新しい方法が存在するかもしれません人間は、すべての人工知能サービスのバックグラウンド環境を離れ、比較的ワイルドで自然なシーンに行く必要があります。数か月間滞在し、その後人工知能環境に戻ることを、シーンの育成と復元と呼ぶことができます。 **

自然の場面では、何をすべきか、環境を改善する方法を考える必要があります。少なくとも、人々をアルゴリズムとインテリジェントな自動サービスに満ちたこの環境から抜け出させ、自動化やアルゴリズムのない自然界に入り、人々の基本的な知覚機能と生存能力の回復を形成させてください。

** 将来的には、より強力な対知性テクノロジーや対知性生活シーンが登場する可能性があります。私たちは屋内に留まるのに 1 週間か半日しかかからず、AI があなたに課す影響に一定期間対処できるようになるかもしれません。その影響は一定期間続くと回復し、人々は理性、人格、情熱のバランスの取れた状態を維持します。 **

**Q14: 生成 AI によって引き起こされるビッグデータ侵害問題を解決するにはどうすればよいですか? **

A14: AIによるデータ侵害は、従来の盗作と比べて、要素を分解して統合するため、認定が難しく、アイデアはあなたのものかもしれませんが、言語表現からはわかりにくいです。

AI作品のデザイナーと投稿者との間で知的財産権の帰属を決定するには、技術的な複雑さへの対応が必要であり、これも今後解決すべき喫緊の課題である。

**現在は「電子透かし」で判定する方法が主流です。 **

素材収集の段階でAIを使って素材を収集するかどうか、創作段階でどの作品を参考にするか、加工段階でどのような技術を使うかなど、AIを活用した作品制作のあらゆる段階で痕跡が残る、すべてが対応するウォーターマークを生成します。

そのような作品が最終的に一般に公開されるとき、それにはさまざまな透かしが添えられ、透かしによって運ばれる背景情報を通じて、さまざまな制作のつながりをたどることができます。

このような判定方法にはプラットフォームの支援が必要ですが、オリジナル作品が運ぶ信号と合成作品の信号が異なるため、プラットフォームにとっては、アルゴリズムデータとテクノロジーを使用して、製品が合成かオリジナルかを判断するのは非常に簡単です。信号はまったく異なります。

これがプラットフォームが行うべきことです。例えば、マスコミュニケーションの時代では、新聞に広告を掲載する際には、読者が報道と間違えないように、広告であることを読者に通知する必要があります。作品もそのように明確に表明すべきです。

しかし、これは理論上の状況であり、現実の環境では、著作権の所有権は依然として複雑な状況に直面しています。私たちは AI を通じて絵画を生成します。そのような作品を生成するために、想像上のテキストの説明を作成した可能性がありますが、実際のところ、私たちの本当の創造的な部分はどれくらいでしょうか?この質問は判断が難しいです。

素晴らしい作品は高度なソフトウェア、正確な描写、そして人間の創造性と切り離せないものですが、絵画の作者と絵画を生成したAIプラットフォームの所有者との間の著作権所有権はいくらになり、どのように計算するのでしょうか?これも複雑な問題です。

侵害の確認と著作権の所有権の確認は、社会のすべての関係者が互いに競い合う必要があり、オフィスに座ってAI作品の著作権シェアを確認することは、実践なしには不可能です。

著作権問題に関するルールを策定するには、すべての当事者の利益のバランスをとる必要があるため、相対的な混乱の期間を経る必要もあり、新しいことを模索するためにはそのコストを支払わなければなりません。

**Q15: 生成AIがもたらす「知性の出現」に私たちはどう対応すべきでしょうか？ **

**A15: **ChatGPT が AI ブームを巻き起こしたばかりのとき、ネットワーク情報部門はすぐに「生成型人工知能サービス管理対策 (意見募集草案)」を発表しました。

まだ立場はなく、法的施行もありませんが、経営陣のコメントを発表するという行動は非常に迅速であり、それ自体、ネットワーク情報部門が生成型 AI に対して非常に敏感であり、その影響評価が非常に高いことを示しています。初期段階で引き起こされる可能性のある問題に対して予防的制限が設けられています。

**生成 AI の管理の場合、解決策は、どの事柄を提唱し推進する必要があるか、またどの事柄のバランスを取り、ゲーム化する必要があるかを区別することです。 **

そのためには、一部の権威ある専門家が解釈し、政府部門が規制を制定し、国民のリテラシーを向上させる必要がある。

公衆がAIによって生成された否定的な産物を見て、意識的にそれを受け入れない、あるいは嫌悪さえしない場合、これは国民のリテラシーの向上です。

生成型 AI の管理は、すべてのリンクによって形成される包括的な成果である必要があり、そのような包括的な成果を得るには、1 つのプラットフォーム、1 つのグループ、または 1 つの機関だけで完了する必要はありません。