要約すると、この文書はAIに関するトークイベントの内容を記録したものです。
主なポイント:
AIと創造活動の関係:
AIに関する議論は多いが、実際には物を作ることが重要であるという趣旨。
AIの進化により、新しい技術やアイデアが生まれている。
ゲスト紹介:
AIストラテジースペシャリストの清水亮氏がゲスト。
彼の経歴や過去の取り組み（シリアルアントレプレナー、未踏事業の経験など）。
AIの現状と未来:
AIに関する国際的な投資状況（EUや米国の巨額投資）。
AIの透明性、安全性の議論。
日本のAI研究ランキングは低迷しているが、中国の研究者が世界的に活躍している。
最近のAIニュース:
ディープシークなどの新技術の登場。
オープンソースAIの可能性。
低コストで高性能なAIモデルが増えている。
AIが企業向けの統合システムとしても展開されている。
AIの進化とその影響:
AIは研究者やエンジニアの仕事の仕方を大きく変えている。
既存のビジネスモデルや研究プロセスの変化。
AIと人間の関係の再構築が必要。
AIと教育・学習:
AIが教師の役割を果たす可能性。
子供たちがAIを活用してより賢くなれる環境。
社会的な影響と今後の課題:
AIによる新たな倫理問題や著作権問題。
企業や国家のAI戦略の方向性。
全体として、AIの技術進歩がどのように社会、ビジネス、研究、教育に影響を与えているかを議論する内容となっています。
ABCIとはなんですか？
ABCI（AI Bridging Cloud Infrastructure） とは、産業技術総合研究所（AIST） が運用する 日本のスーパーコンピューター で、主に AI（人工知能） や 機械学習 の研究開発向けに提供されています。
ABCIの特徴
高性能な計算環境
世界トップクラスのAI専用スパコン（導入当時は世界最高クラス）
NVIDIA V100 などのGPUクラスタを大量に搭載
AIのトレーニングやシミュレーションが高速で実行可能
日本の研究者や企業向け
日本国内の大学、企業、研究機関が利用可能
AI開発の民主化（安価で高性能な計算環境を提供）
エネルギー効率の高さ
液浸冷却技術 を採用し、従来のスパコンと比べて省エネ設計
低コストで高い計算能力 を提供
利用例
ディープラーニング（画像認識・自然言語処理）
自動運転AIの開発
新素材・創薬シミュレーション
量子コンピューターのシミュレーション
ビッグデータ解析
ABCIを利用するメリット
安価なクラウドサービス
Google Cloud や AWS よりも低コストでAI計算が可能
研究・開発のスピード向上
数カ月かかるAIトレーニングを数日～数時間に短縮
国内AI開発の支援
日本のAI競争力向上を目的として設計
ABCIの利用方法
産総研（AIST）の 申請手続き を経て利用可能
研究機関や企業が登録し、計算資源を時間単位で利用できる
日本国内のAI研究者やスタートアップ企業にも開かれた低コストなAI計算環境
まとめ
ABCIは、日本がAI分野で競争力を維持・強化するために開発されたスーパーコンピューターであり、特にAI研究や機械学習のために最適化された計算環境を提供するシステムです。
日本にいるって結構それだけで相当有利な理由を教えてください
AIや機械学習を研究・開発する上で、日本にいることが有利な理由はいくつかあります。特に、計算資源・研究環境・データ保護・教育・社会的サポートなどが挙げられます。
① 高性能スーパーコンピューターを安く使える
ABCI（AI Bridging Cloud Infrastructure）
産業技術総合研究所（AIST）が提供するAI特化型スーパーコンピューター。
AWSやGoogle Cloudよりも低コストで計算資源を利用可能。
学術機関やスタートアップでも利用しやすい。
NVIDIA V100/A100などのハイエンドGPUを大量に搭載。
日本国内の研究者・エンジニアにとって非常に有利な環境。
富岳（Fugaku）
世界トップクラスのスーパーコンピューター。
AIだけでなく、物理シミュレーション、創薬、材料科学にも活用。
大学・研究機関向けに利用可能。
NII（国立情報学研究所）のAI計算リソース
日本の大学や公的研究機関向けに提供されるクラウド型計算環境。
GPUリソースを安価または無料で利用できることも。
② 高品質なデータセットを活用できる
日本語データセットの充実
日本国内には、AI向けの高品質な日本語データセット（コーパス）が多く存在。
例：国立国会図書館のデータ、東北大の言語データ、NIIのオープンデータ。
日本語特化のLLM（大規模言語モデル）開発に有利。
AI研究向けの公的データの提供
文部科学省、経済産業省、総務省などがAI活用のためのデータセットを提供。
例：「デジタルアーカイブ」「国勢調査データ」「衛星データ」。
③ 研究開発を支援する制度や助成金が充実
政府のAI研究助成
NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）
AI研究やスタートアップ支援に数百億円規模の助成を実施。
JST（科学技術振興機構）
AIや機械学習を活用する研究プロジェクトに資金提供。
文部科学省のAI・DX推進事業
大学や研究機関のAI研究に助成金を提供。
AIスタートアップ支援
経済産業省のAI関連助成金・補助金
ディープテック（深層技術） のAI企業向け支援制度が豊富。
日本政策金融公庫の低利融資
AI技術開発を行う企業に対する資金調達支援。
④ AIに関連する人材・教育機会が豊富
東京大学、京都大学、東北大学、理化学研究所など、AI・データサイエンス研究の最前線にいる機関が多い。
AI人材育成プログラムが政府主導で整備されている。
「AI人材育成プログラム（文科省）」
「GCI（グローバル・サイエンスキャンパス）」
AI・機械学習の無料講座や学習リソースが多い。
産総研やNIIが提供する「無料AI講座」
大学のオープンコースウェア（東大・京大など）
⑤ 法規制・データガバナンスのバランスが良い
GDPR（欧州）ほど厳しすぎず、米国ほど規制が緩すぎない適度なバランス
日本では「個人情報保護法」「AI倫理ガイドライン」などが整備されており、研究者や企業が適切にAIを開発・運用しやすい環境。
企業や大学が共同研究しやすい
日本では「大学と企業の共同研究」が推進されており、AI研究の加速に貢献。
⑥ 生活環境が良く、エンジニア・研究者にとって快適
AIエンジニアにとって重要な「安定した通信環境」
光回線の普及率が世界トップクラス。
低遅延で安定したクラウド環境を利用可能。
住みやすい都市環境
東京・京都・大阪などの都市はAI開発者のコミュニティが多く、交流が盛ん。
治安が良く、開発に集中できる環境
他国に比べて治安が良いため、エンジニアや研究者が長期的に働きやすい。
結論
日本にいることは、AI開発者や研究者にとって大きなメリットがある。
「ABCI」「富岳」などのスーパーコンピューターを安価に利用可能。
政府のAI支援政策が充実しており、助成金や公的データも利用可能。
研究者向けの環境が整備されており、日本語データセットが豊富。
生活環境が良く、安定した通信インフラがあり、開発に集中しやすい。
つまり、日本にいること自体が、世界的なAI競争の中で有利なポジションに立てる要素になっています。
VLMとはなんですか？
VLM（Vision-Language Model）とは？
VLM（Vision-Language Model） とは、画像（ビジョン）とテキスト（言語）を同時に処理できるAIモデル のことです。
簡単に言うと、「画像を理解し、テキストと組み合わせて推論できるAI」 です。
VLMの主な特徴
画像とテキストを統合的に理解する
例：「この画像の中で赤い車はどこにありますか？」→ 赤い車の位置を指摘できる
例：「この料理の材料は何？」→ 画像を見て食材を推測
画像を説明（キャプション生成）できる
例：「この画像に何が写っていますか？」→ 「白い犬が公園で走っている」などの説明が可能
画像とテキストを組み合わせて質問に答える
例：「この設計図のエラーはどこ？」→ 設計図を解析し、間違いを指摘
例：「この化学式に基づいて何が作れる？」→ 図から化学的な情報を分析
マルチモーダル（複数の情報を統合）なAIの進化
これまでのAIは、画像モデル（例：CNN, ViT） と 言語モデル（例：GPT, BERT） が別々だった。
VLMは 「視覚」と「言語」を一体化し、より高度な推論が可能に！
代表的なVLMの例
VLMモデル 開発元 特徴
OpenAI GPT-4V（Vision） OpenAI ChatGPTが画像を理解できるようにしたバージョン
Google Gemini（旧Bard） Google DeepMind 画像、テキスト、音声を統合的に処理
BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training） Salesforce 画像キャプション生成やVQA（画像に対する質問応答）が得意
Flamingo DeepMind 少ないデータで画像とテキストを学習できる
GIT（Generative Image-to-Text） Microsoft 画像からテキストを生成する
VLMの活用分野
① AIアシスタント
Google Gemini / GPT-4V のように、画像をアップロードして質問できる。
例：「このレシートの合計金額は？」「この図面の間違いを指摘して」
② 医療（X線・CTスキャンの解析）
医師の補助として、X線やMRI画像の異常を発見。
例：「このレントゲンのどこに異常がありますか？」→ VLMが異常部位を指摘！
③ 製造業・設計
工場の設計図や配線図を解析し、問題点を発見。
例：「この機械の部品配置に間違いはある？」→ VLMがエラーを発見！
④ ロボットの視覚認識
自律ロボットやスマートデバイスが「見る」ことを可能に。
例：「この部屋の中でペットはどこにいる？」→ ロボットがペットの位置を特定！
⑤ 研究・データ解析
科学論文のグラフや図表を自動解析。
例：「この実験データの傾向を説明して」
VLMと従来のAIの違い
項目 従来のAI（言語モデル or 画像モデル） VLM（Vision-Language Model）
処理対象 画像のみ or テキストのみ 画像＋テキスト（マルチモーダル）
質問応答（Q&A） テキストのみ対応 画像の内容を理解して回答
キャプション生成 画像単独では難しい 画像を見て説明文を生成
応用範囲 限定的 広範囲（医療・設計・ロボット・教育など）
結論
VLM（Vision-Language Model）は、「視覚」と「言語」を統合するAIで、画像を理解しながら自然言語で説明や推論ができる技術。今後、AIアシスタント、医療診断、製造業、ロボット技術など、幅広い分野で活用が進むと期待されている。
ミディウムとはなんですか？
ミディウム（Medium）とは？
Medium（ミディウム） は、文章・記事を投稿できるブログプラットフォームのことです。
特にテック系・ビジネス系の記事が多いのが特徴で、エンジニアや研究者がよく利用しています。
Mediumの特徴
1. 記事の執筆・公開が簡単
ブログのように文章を書いて公開できる
アカウント登録すればすぐ投稿可能
WordPressのような細かい設定が不要で、シンプルなデザイン
誰でも無料で利用可能（一部機能は有料）
2. 質の高い記事が多い
テクノロジー、AI、データサイエンス、ビジネス、デザインなどの専門的な記事が豊富
エンジニアや起業家、研究者がよく利用
Google検索で上位に出ることが多く、情報収集にも便利
3. 収益化（Medium Partner Program）
読者が記事を読むと収益が発生する
記事を有料会員向けに設定すると、閲覧回数に応じて収益化可能
広告なしでマネタイズできる
日本ではそこまで収益化している人は少ないが、海外では副業として使う人もいる
4. 英語圏の影響力が強い
海外向けに記事を書くとアクセスを集めやすい
例えば、「AIの最新技術」や「起業のノウハウ」 などの専門的な記事は英語で投稿すると多くの読者を獲得できる
検索エンジンでのSEO効果が高く、流入が増えやすい
Mediumの主な用途
用途 活用例
ブログ運営 個人ブログとしてAI、ビジネス、テクノロジーの情報発信
技術情報の共有 プログラミング、データサイエンス、機械学習の解説記事
研究成果の公開 AIや科学の研究結果をカジュアルに解説
海外向けの情報発信 英語で記事を書くことで、グローバルな読者を獲得
収益化 記事の閲覧数に応じた収益を得る（Medium Partner Program）
なぜエンジニアや研究者が使うのか？
技術情報が豊富（AI、プログラミング、データサイエンスの記事が多い）
世界中の読者に届く（英語で発信すればグローバルに読まれる）
WordPressのような管理の手間が不要（シンプルに記事を投稿できる）
広告なしで収益化できる（読者の閲覧時間に応じて報酬が発生）
まとめ
Medium（ミディウム）は、テクノロジー・ビジネス・AI関連の記事を投稿・閲覧できるブログプラットフォーム。
特に英語で発信することで、海外の読者を獲得しやすいため、エンジニアや研究者が多く利用しています。
マンデルブロの集合とはなんですか？
マンデルブロ集合（Mandelbrot Set）とは？
マンデルブロ集合（Mandelbrot Set） とは、複素数平面上で定義されるフラクタル図形 です。
数学者 ブノワ・マンデルブロ（Benoît Mandelbrot） によって名付けられ、無限に複雑な自己相似構造を持つフラクタルの代表例 です。
マンデルブロ集合の定義
マンデルブロ集合は、次の 漸化式（反復式） によって定義されます。
+
1
=
2
+
Z
n+1
=Z
n
2
+C
具体的な手順
初期値 を
0
=
0
Z
0
=0 に設定
C（複素数） を任意の値として決める
上記の式を何度も繰り返し計算し、
Z
n
の振る舞いを調べる
もし
Z
n
が無限大に発散しなければ、その点
C は マンデルブロ集合に属する
逆に、
Z
n
が ある一定の回数以内に発散 すれば、その点はマンデルブロ集合に属さない
マンデルブロ集合の特徴
フラクタル構造
どこまで拡大しても同じようなパターンが出現（自己相似性）
無限の複雑さを持つ幾何学模様
美しい視覚効果
コンピューターを使って可視化すると、非常に複雑で美しい模様 が現れる
カラーマッピング によって、発散速度に応じたグラデーションがつけられる
数学・物理・芸術の分野で応用
数学：複素解析・カオス理論・力学系の研究
物理学：流体力学・電気回路のシミュレーション
コンピューターグラフィックス（CG）：フラクタルアートの生成
マンデルブロ集合の視覚化
マンデルブロ集合の図を生成するには、通常以下の手順を踏みます。
マンデルブロ集合を描く方法
複素数
=
+
C=x+yi の平面（複素平面）を用意
各ピクセルごとに 初期値
C を設定
上記の漸化式
+
1
=
2
+
Z
n+1
=Z
n
2
+C を繰り返す
もし
∣
∣
∣Z
n
∣ が ある閾値（例えば 2） を超えたら「発散」とみなす
発散するまでの回数を色で表現（発散が遅いほど濃い色）
発散しない点を黒、発散する点をカラフルに着色してプロット
マンデルブロ集合の画像例
黒い部分 → マンデルブロ集合に属する（発散しない）
カラフルな部分 → 発散するが、その速度に応じて色分け
マンデルブロ集合とジュリア集合
マンデルブロ集合と関連する概念として ジュリア集合（Julia Set） があります。
項目 マンデルブロ集合 ジュリア集合
定義 各点
C の振る舞いを見る ある
C を固定し、初期値
0
Z
0
を変えて計算
見た目 黒い中心とカラフルな外側 複雑な蜘蛛の巣状の模様
関係性 ジュリア集合が連結かどうかはマンデルブロ集合の内部にあるかで決まる 各点
C に対応したジュリア集合が存在
マンデルブロ集合の応用
1. カオス理論・非線形力学
マンデルブロ集合はカオスと秩序の境界を表す
カオス的な振る舞いを数値シミュレーションで可視化
2. 自然界のフラクタル構造
雲、山脈、血管、木の枝 など、自然界にもフラクタルが多数存在
マンデルブロ集合の概念を応用して、自然の形を再現
3. 画像処理・CG
フラクタルアート や 3Dレンダリング での活用
プロシージャルテクスチャ生成（無限に細かいディテールを持つ表面の作成）
まとめ
マンデルブロ集合は、数学・物理・芸術など幅広い分野で応用されるフラクタル図形
「自己相似性」を持ち、無限に細かい構造が繰り返される
複素数を使った単純なルールで定義されるが、驚くほど美しい図形が生成される
AIやGPUを活用して高速に描画できる（最近はリアルタイムで可視化する技術も発展）
マンデルブロ集合は「数学とアートが融合する神秘的な世界」を体験できる面白い分野です！
霞が関マンダラの具体的な特徴を教えてください
霞が関マンダラとは？
霞が関マンダラ とは、日本の官庁（特に経済産業省 などの中央官庁）が作成する 政策資料のスライド に見られる、独特な構成を持つ図表 のことです。
政策目標、戦略、課題、関係者（ステークホルダー）などが、複雑な矢印や枠組みで整理された図 であり、一見すると 網羅的で体系的に整理されているように見えるが、具体的な意味や実際の行動が分かりにくい ことが多い。
霞が関マンダラの主な特徴
1. 「多層的なカテゴリ分け」
「全てを網羅しようとする」 傾向があり、関係ありそうな要素を全て盛り込む。
例：「経済成長のためのデジタル化推進戦略」→
外側：「社会全体」「技術進化」「経済成長」
内側：「デジタルインフラ」「DX（デジタルトランスフォーメーション）」「人材育成」
さらに小さい枠：「中小企業支援」「スマートシティ」「規制改革」
→ 「とりあえず関連するもの全部入れた」感が強い。
2. 「謎のバズワード＆横文字」
「デジタルツイン」「サプライチェーン・レジリエンス」「スマートシティ」「GX（グリーントランスフォーメーション）」など、
一見重要そうなキーワードが並ぶが、具体的な施策が明示されていない。
横文字（英語の略語） が多用されることで、分かりにくさが増す。
3. 「矢印が多すぎる」
霞が関マンダラの最大の特徴は、「とにかく矢印が多い」こと。
A → B → C のように、「影響」「関係性」などを示す矢印が大量に使われる。
矢印が交差しまくり、結局何が何に影響するのか分からないことも多い。
4. 「抽象的な概念の羅列」
「社会実装」「イノベーション」「共創」「産学官連携」「エコシステム」「グローバル競争力」「持続可能性」など、
解釈次第でどうとでも取れる概念が多用される。
具体的な数値目標や、具体策があまり示されない。
5. 「ステークホルダーの配置」
「企業」「政府」「自治体」「大学・研究機関」「国際機関」など、多くのステークホルダーが関与するように描かれる。
しかし、どの主体が実際に何をやるのかは曖昧。
6. 「実際の政策や施策が見えにくい」
見た目が壮大な割に、実際の政策が見えにくい。
現場レベルの施策につながっているかが不明確。
例：「AI活用によるスマート社会の実現」→ どこがAIをどう活用するのかは具体的に書かれていない。
霞が関マンダラの代表例
デジタル庁「デジタル社会構想」
「デジタル田園都市」「スマートシティ」「スーパーシティ」「行政DX」「GIGAスクール構想」などのバズワード満載。
抽象的な概念が連結され、関係が分かりにくい。
経済産業省「GX（グリーントランスフォーメーション）戦略」
「脱炭素社会」「エネルギー転換」「サーキュラーエコノミー」など、多層的な概念が整理されているが、
具体的なCO₂削減のロードマップや企業支援策が不明瞭。
内閣府「Society 5.0」
「デジタル」「IoT」「AI」「ロボット」などが全方向に矢印でつながるが、
実際に何をどう進めるのかは曖昧。
霞が関マンダラの「あるある」
スライドのサイズが異様に大きい
A4サイズに入りきらず、A1ポスター並みに情報が詰め込まれることが多い。
「○○を実現するための○○」
目的と手段が曖昧 な表現が多い。
例：「DXを推進するためのデジタル活用の推進」
「戦略ピラミッド」
「基本方針（ミッション）」→「戦略目標」→「具体策（アクション）」の3層構造。
しかし、具体策の部分が弱い。
「なんかすごそうな図」
多くの色・矢印・ボックスが配置され、「すごそう」に見えるが、
実は「何が言いたいのか分からない」。
霞が関マンダラの問題点
① 複雑すぎて実行フェーズが不明
「あらゆる要素を入れようとしすぎて、何を優先すべきか分からなくなる」
② 抽象的すぎて具体的なアクションが分からない
「デジタル化」「イノベーション」「エコシステム」といった言葉が並ぶが、
具体的に何をするのかは書かれていない。
③ 一見すると「まとまっている感」があるが、実際の意思決定には役立たない
霞が関マンダラは「概念整理」としては有用だが、
実際の現場でのアクションプランとして機能しにくい。
霞が関マンダラの「解読法」
霞が関マンダラを読む際には、以下の点をチェックすると分かりやすくなります。
「どこが主体か？」
具体的に「誰がやるのか？」を探す。
「政府」「企業」「自治体」などの役割が明確か？
「具体的な施策はあるか？」
数値目標・実施時期・予算・ロードマップがあるか？
「実際の行動は何か？」
「この図を見た人が何をすればいいのか？」を考える。
何も具体的なアクションが示されていないなら、注意が必要。
まとめ
霞が関マンダラとは、日本の官庁が作る「情報を整理したように見せる政策資料のスライド」 である。
情報量が膨大・矢印が多すぎる・バズワードが満載 という特徴を持つ。
実際の施策やアクションプランが不明確なことが多い。
読むときは「主体」「施策の具体性」「アクションプランの有無」を確認することが重要。
霞が関マンダラは、見た目が壮大ですが、本質を見抜く力がないと理解するのが難しい構造 になっています。
ほかに興味深い話はありますか？
はい、今回のドキュメントにはAIの進化、オープンソースAIの影響、エンジニアリングの変化、そしてAIを活用した知識の爆発的な増加について、興味深い話が多く含まれています。いくつか特に注目すべきポイントを紹介します。
① AIの進化とエンジニアリングの変化
「もうコードを書く必要がない？」
AIがプログラミングを補助するだけでなく、「コードを書く行為」そのものが不要になる可能性が議論されている。
特にO1（OpenAIの次世代モデル）やR1（新しい推論エンジン） によって、コードのデバッグや改良を自動的に行う環境が整いつつある。
「プログラミングの役割が、コードを書くことから『指示を出すこと』に変わった」という話が出ており、今後エンジニアのスキルセットが変化する可能性が高い。
「エンジニアは何を学ぶべきか？」
これからのエンジニアは、従来の「プログラムを書く能力」よりも、「AIに適切な指示を出し、全体のシステムを設計する能力」が求められる。
「筋力とセンスが必要」といった表現があり、技術的なスキルに加えて「何が重要かを見極める力」が重要になっている。
② AIのオープンソース化と競争の激化
「R1やディープシークの登場でAIが民主化？」
低コストで高性能なAIが使える時代に突入している。
「今後は巨額の投資なしに、個人レベルで高性能なAIを活用できるようになる」との見方。
特に**「ディープシーク」のオープンソース化が重要**で、従来のAI開発の枠組みを大きく変える可能性がある。
「ディープシークの学習コストは、ラマー4（大手AI研究チーム）の年収より安かった」
「AIの開発コストが下がると、誰でもAIを作れる時代が来る」
これにより、AI技術の民主化が進み、今後のAIの進化が加速する可能性が高い。
「オープンAI vs ディープシーク vs その他のAI開発者」
オープンAIが、他のAI開発者を訴える一方で、自分たちも同じように訴えられている という状況が話題に。
「権利とは何か？」という議論が出ており、AIのデータ学習に関する法的・倫理的問題が今後ますます注目される。
③ AIによる知識の爆発的増加
「AIが生成する論文の量が人間の処理能力を超える」
AIによる論文執筆の自動化が進み、研究者が論文を読むスピードを超えて新しい知識が生成され続ける 状態になりつつある。
「1年で10倍のスピードで進化する」といった話もあり、研究の進行速度が急激に加速。
「人間はこの情報量についていけるのか？」
AIが1日に200本の論文を生成できる時代に、「人間はどのように知識を消化するのか？」 という問題が浮上。
「学問の進化速度が速すぎて、従来の研究プロセスでは追いつかない」可能性がある。
④ AIと教育：子供の学び方が根本的に変わる
「AI先生の方が優秀？」
子供の質問に対して、「AIは疲れずに、どこまでも正確に答えられる」という強みがある。
「人間の先生よりも、AIに聞いた方が正確で分かりやすい説明が得られる可能性がある」という議論。
AIが「なぜ？」の問いに永遠に付き合ってくれるので、子供の学習プロセスが根本的に変わる可能性がある。
「教育のパラダイムシフト」
今後、子供たちは「人間の教師」よりも「AIを使って学ぶ」ことが一般的になるかもしれない。
AIの進化によって、「学校で学ぶ内容が時代遅れになるスピードが加速する」という課題も。
⑤ AIの進化は「人間の価値観」にどう影響するか？
「金を稼ぐ意味が変わる？」
AIが全ての仕事を代替できるようになったとき、人間が「働く意味」「お金を稼ぐ理由」はどう変わるのか？
「20億円持っていても、やることがないなら意味がない」という話が出ており、「経済的成功の意味が変わる可能性がある」。
「創造性の価値が上がる？」
AIが単純作業を全てこなす時代には、人間の「アイデア」「独創性」がより重要になる可能性。
「人間の仕事は、知識を生産することから、AIに適切な問いを投げかけることへシフトする」
まとめ
① AIの進化によって「プログラミングの定義」が変わる
② 低コストなAIの登場で「誰でもAIを作れる時代」に突入
③ AIによる知識爆発で「研究・教育のあり方」が根本的に変わる
④ AIを活用した教育で「子供の学び方が進化」
⑤ 人間の価値観や働き方が大きく変わる可能性がある
今回の話は、AI技術の進化が社会全体にどのような影響を与えるのか を考える上で非常に興味深い内容でした。特に、「人間の役割がどう変わるのか？」 というテーマは、今後ますます重要になりそうですね。
