彼らが就職する仕事って、AIを使うことを期待されるんじゃないの？

学校や大学は、宿題を科目の習熟度の証拠と考えるのをやめるべきかもね。宿題を採点することに意味を感じたことがないんだ。何を測ってるのか、本当にその測定に自信があるのか？ 歯磨き粉は一度出したら戻せないよ。大学はAIが存在することを受け入れて、それに合わせて運営を調整する必要がある。

正直、この問題は新しいとは思えないな。教授たちが、JavaのIDEのオートコンプリート機能が学びに悪影響を与えると感じて、SSH経由でVimとCで実験をやらせたことがあったから。

僕が受けた最高の教授たちは、宿題を採点しなかったり、採点してもほんの少しで、やったかどうかだけで評価して、出席を全く採点しなかった。彼らは講義や課題を通じて教材を学ぶ手段を提供し、監督付きの試験でのパフォーマンスに基づいて評価してた。大学レベルのほとんどの科目で、採点された宿題（と出席）は、なんだか見下しているように感じてしまう。真剣に学んでいない学生の成績を上げるためか、教授が考える最適な学習戦略に従わせるために大人の学生を強制するだけだと思う。学生には、自分が最適だと思う方法で学ぶ柔軟性を与えて、その学びを測る方法を見つけるべきだよ。宿題のカンニングを取り締まるのは、もはや役に立たなくなった教育戦略を修正しているだけだと思う。

学生がAIを使って宿題でカンニングすること これは「AI」とは関係ないけど、オンラインカンニングについて面白い話がある。* 私には、パンデミックの初めにオンライン大学の授業に切り替わった甥がいる。* オンラインに切り替わった途端、試験の平均点が急上昇したけど、甥は最初はカンニングを拒んでいた。* 結局、みんながやってるからと折れて、コンピュータモニターの周りにたくさんの付箋を貼った。* 彼の父親が部屋に入って、付箋を見て、「これはダメだ!!! 壁紙が台無しになるぞ！」って言った。

でもさ、AIを使ったカンニングがそんなに効果的なら、大学自体は意味あるの？

15年間人を雇ってきたけど、持続的に1つのプロジェクトをやり続けられる以外に、彼らが価値があるとは思ったことがない。私の印象では、学位が人間のリスクが関わる仕事に必要なものでない限り、ほとんどの学位は価値がないし、真剣な人たちはそれを知ってるよ。

このままだと、ほとんどの大学の学位が完全に無価値になる気がする。でも逆に、評価の高い大学の学位はもっと価値が上がると思う。トップの大学は、対面でのテストを重視するなど、学んだことを確認するための取り組みを始めるだろうね。大学レベルでは、LLMが登場するずっと前からカンニングが横行してたし。優れた教育機関の大きな特徴の一つは、カンニングが難しいことなんだ。私の地元の州立大学（友達がスタッフとして働いてるところ）では、学生の間で「正しい教授や授業を選べば、カンニングのチャンスがたくさんあって、ほぼ楽に卒業できる」っていうのが有名みたい。カンニングに厳しい教授は避けられたり、評価を爆撃されるターゲットになったりすることもあるよ。

2020年代以前の大学の学位が価値が上がるって知ってたら、私も取得してたのに。くそっ！

昨年、約16年の高等教育の「休止」後にSTEM専攻に再入学しようとしたんだけど、クラスの85%が宿題を解くためにGPTを使ってて、ほとんどの人が課題すら読んでないのが明らかだった。すぐに教授たちがほとんどの学生を信頼しなくなって、授業がまるでベビーシッティングみたいに感じられて、正直言ってあまり良くなかった。

ビジネスモデルが全てを支配してるよね。リモートルールを無視したら、どんな反発があるか試してみた？

学生たちはこの逆戻りを気にしていないみたい。私が聞いた人たちは、与えられた選択肢に全員が驚愕してる。頑張っている学位が無価値になってしまうことに打撃を受けているけど、みんな試験を戻してほしくないって主張してる。多くは神経多様性のある人たちで、試験の条件ではうまくいかないけど、探索できるオープンな課題では優れた成果を出すから、私のサンプルは偏ってるけど。それでも、解決策は持ってない。彼らは主な被害者として、状況にフラストレーションを感じていて、影響を受けていない人たちから投げかけられる「解決策」にもイライラしてる。

オーストラリアの大学では、リモート学習があるところに、大都市で監視付きの試験を受けられる場所がある。コースはリモートだけど、試験は最終成績の50%以上を占めることが多く、監視付き試験をサービスとして提供している場所で行われる。これってアメリカでもできないの？

この逸話をシェアしてくれてありがとう。教育の収益やビジネス面を忘れがちだけど、大学は厳しい状況にあるよね。

私はパデュー大学に通ってた。卒業してから、「パデュー・グローバル」ってオンライン教育が始まったんだ。ランキングではまだ影響は出てないみたいだけど、ブランドが安っぽくなって、私の学位の価値が下がるんじゃないかって心配してる。

学生が手書きの解答をリモートで提出するのって大丈夫なの？マジで、高校の時に先生に「エッセイをタイプするな」って言われたのを思い出す。そうじゃないと、実際に自分が書いたかどうかわからないからって。もしかしたら、すぐに対面の口頭試験に戻るかもしれないね…

そのプレッシャーも感じるよ。AIに関する問題の多くは、実はAIが社会の他の側面の問題を浮き彫りにしてるんだよね。この場合、問題の一つは、教える側の人たちが何を学ぶべきかを知ってるのに、教育方法の決定は管理者がしていること。もう一つの問題は、大学が「お金を稼ぐこと」を目標にしていること。これらの問題はAIが登場する前からあったけど、AIがそれを悪化させてる（こういうケースは他にもたくさんある）。物事が良くなる前に、もっと悪化しなきゃいけないと思う。運が良ければ、物事がひどくなって、社会が何十年も無視してきた揺らいだ基盤をやっと修正することになるかも。でも、運が悪ければ、ひどくなっても修正できないまま。

手書きのエッセイは根本的に障害者に不利だと思う。僕は大きな不利を被ることになる。60年代に育ったけど、手書きはいつも遅くてミスが多かった。ワードプロセッサを使えるようになったら、一気に楽になったよ。数学の導出にはあまり影響ないかもしれないけど、あれは表現というよりは描くことに近いから、今でも手でやってる。

僕の学部時代、場所は言わないけど、技術には十分アクセスできたけど、教授たちはそれに対してかなり敵対的で、全ての技術系の授業で鉛筆と紙を使わせた。英語や歴史の授業では、試験中にノートパソコンを使ってエッセイを書くことが許されることもあったけど、教授がずっと見回ってる3時間の経験だった。若い頃は、鉛筆と紙のやり方がバカみたいだと思ってた。新しい技術を使わない理由がわからなかった！でも今、大人になってみると、彼らがそうしてくれて本当に感謝してる。自分で記憶から書き下ろすことで、基礎理論や数学をしっかり理解できたから。今の子たちを見てると、本当にかわいそうだと思う。教師や教授たち、あなたたちは「いいえ」と言ってもいいんだよ。学生たちは将来感謝するから。

上の人たちはリモート学習には賛成だけど、リモートワークには反対なんだね。こうやって並べて見ると面白い。

難しい問題を研究しているときに、一番困るのは嘘をつくかもしれない相手だよね。どこにも繋がらない引用を作り上げて、聞きたいことを言ってくるような。

問題は、多くの学生が大学に来るときに、実際に勉強するための規律が備わっていないことだ。学生に効果的に学ぶ方法を教えるのは、大学教育の副産物なんだよね。

AIが学びを超強化するケースを見ない時間が長くなるほど、実際にはそうならないんじゃないかと疑いが増してる。ネットの住人が「すごく教育を受けた気分になる」と自己報告しても、あんまり意味ないよね。

もちろん、現在の教育環境（宿題が多い）では、真に好奇心旺盛な学生だけが恩恵を受けると思う。あなたが指摘した大きな問題だと思う：宿題が多いこと。真に好奇心旺盛な人に必要なのは、余暇の時間だと思う。これらは相反するものだよね。今の忙しい作業は、子供たちの注意を引くために、LLMとの低品質な関わりを大量に必要とする継続的なレッスンで簡単に置き換えられるかもしれない。あるいは、ソーシャルメディアのように浅い関わりを報酬する中毒性のあるドーパミン報酬システムも。私は62歳だけど、子供の頃に好奇心を追いかけられたのは、学校の授業が有限で、早く終わらせられるほど簡単だったからで、音楽を演奏したり、読書したり、電子工学を学んだりする時間ができたんだ。もう一つ欠けていると思うのは、努力だね。私にとって音楽や電子工学は簡単じゃなかった。試験はなかったけど、自分の進捗を測ることはできた。回路が動けば成功、動かなければ失敗。何らかの「外部基準」がないと、LLMを通じた深い研究が真の理解に繋がるかどうかはわからない。私は物理学者だけど、人気の本をたくさん読んで物理を理解したと思っている人をたくさん知っている。「やっと量子力学が理解できた。」

ある概念（たいてい生物学や化学）で「行き詰まった」ことをよく覚えてる。先生が何かを真実として手を振るように流して、もっと深く知りたいっていう私のリクエストを無視する感じ。これ、すごく共感できる。昔はAIを無駄なものだと思ってたけど、最近は探索的な学びにかなり役立つことに気づいて、180度考えが変わった。みんながどうかはわからないけど、私の学びは概念を他の関連する概念と比較することで得られることが多い。ページから定義を読むだけじゃ、私にはあまり響かないんだ。自分の理解の核心を掘り下げて、仮定に挑戦する必要がある。それが一番簡単にできるのは誰かと話すことだよね。（「XがYをしてZをしないのはなぜ？」ってググっても、次の論理に進むのは難しいし）。だから、ChatGPTは意外と役立つ。たとえ時々間違っててもね。自分の基礎知識や論理、クロスリファレンス、実験を組み合わせることで、理解を深めるのに十分役立つ。ChatGPTに問題を解決してもらうんじゃなくて、自分の考えをぶつけて、問題解決の方向性を見つける感じかな。

口頭試験は、彼らのスキルや知識の深さが明らかになるから。コンピュータラボにアクセスできるなら、授業中にプログラミング演習を定期的に課すことを考えたことある？それが実際のスキルをチェックする良い方法になるかも。 > オンラインでIDEを提供してコピペを観察するのが進む道かもしれない。ただ、学生が自分のコンピュータでソフトウェアを動かせない傾向が嫌なんだ。そうすると、何をしているか分かっていてプログラマーのエディタを使いたい学生をイライラさせることになる。私も、大量のコードをウェブ上に入力したくはなかったと思う。

あのカードパンチングマシンを使って、カードの束を提出させるってこと？

そうだね。実際、それは素晴らしいサービスになるんじゃない？彼らがやっていることを声に出してLLMに説明しながら、オンラインでやるっていうのは。信頼できるサイトでホストされているならいいよね。

そんなに年を取ってるわけじゃないけど、私の大学のCSの授業では、グループプロジェクトや対面のペーパー試験で評価されてたよ。試験室にコンピュータや計算機を持ち込むことは許されなかった（少なくともプログラミングやメモリー機能のある計算機はダメだった）。それで問題なかったよ。これがそんなに難しい理由が分からないな、世代間の愚痴や学生の権利意識のせいだと思う。むしろ、評価のために大量のペーパーを書く必要がある授業が問題になってる気がする。口頭試験や青い本に戻ることになるかもしれないけど、前の世代にはそれでうまくいってたんだよね。

自分の学びのためにAIをたくさん使ってるけど、すごく助かってる。一方で、仕事を早く終わらせるけど、質は悪いよね。> ちょっと頭の悪い連中が、何も繋がってないまま試験まで来ちゃって、落とさざるを得ないんだ…それじゃ意味のある人生には繋がらないし、問題はないと思う。システムは機能してるよ。LLMに仕事を奪われる人たちが、LLMを使って賢くなるわけじゃないし。

仕事を早く終わらせるけど、質は悪い これは一時的なものだと思う。時間が経てば、誰でもコーディングできるようになるよ。これを避ける唯一の方法は、対面でのコーディングだけど、初歩的なコースに限られるだろうね。ビジネスの世界ではみんなAIを使ってコーディングするから、大学のほとんどのコースでもそうなるだろうね。

学生は必須の課題を、できるだけ楽に乗り越えなきゃいけないものだと勘違いしてる。こういう考えがHacker Newsのようなオンラインスペースで広がっていくのは面白いね。LLMが登場する前から、カンニングの話題は、大学は無意味だ、学位はただの紙切れだ、授業で学んだ知識は価値がないからカンニングは合理的な選択だと主張する人たちから、異常に多くの賛成コメントを引き出してた。で、大学生の採用やインターンシップの選考をしていると、実際に学んでいる学生と、学業やキャリアの各段階をゲームのように扱って、難しい質問を避けながら話を進めようとする学生がどれだけいるかはすぐわかるんだよね。

でも毎年、ほんの少しのバカが試験までに2つの点をつなげられずに進んじゃって、私は彼らを落とさなきゃいけなくて、今までの3学期が無駄だったって教えなきゃいけないのは、人生の無駄だよね。うわぁ。

ゲームプログラミングを勉強してた時、講師が開発したOGRE用の社内フレームワークを使ってたんだ。当時はオプションだったけど、今も使ってるなら必須になったんじゃないかな。ネット上のドキュメントがないから。そう言えば、AIが登場する前にUnity用に切り替えたかもしれないけど、そうなると運が悪いね。 >「でも毎年、少数のダメな学生が試験まで辿り着くけど、彼らは全く理解してない。だから、彼らを落第させて、教師が彼らの言い訳を無視してきた3学期は人生の無駄で、プロのプログラマーとして意味のある存在にはなれないって伝えなきゃいけない。」これ、僕の3D数学のクラスでもあったけど、再挑戦してなんとか乗り越えた。でも、特に意味のあることは学べなかったな。ただ、もっと勉強すべきだったってことくらい。

誰かがリアルな世界を体験して、それをLLMのトレーニングデータに翻訳する必要があるよね。ChatGPTは、近くのカフェにバナナブレッドがあるかどうかや、友達を癌で失った時の気持ちを知ることはできない。人間が体験して書き留めない限り、何も教えてくれないんだ。『グッド・ウィル・ハンティング』のあのシーンを思い出すな。

似たような心配があるんだけど、企業が「AI」で従業員を置き換えようと「合理的」な決定をすることが多いよね。もちろん「AI」が仕事をうまくこなせるかどうかとは別の話だけど！でも、これが壁にぶつかる場所が責任とアカウンタビリティだと思う。低リスクなことは「AI」によって人間の仕事が劣化するけど、航空パイロットや癌の診断、心臓手術みたいなものは、ミスのコストが大きすぎて、人間が関与するのが絶対に必要だよ。少なくとも、責任を持つための盾としてね。腫瘍検出器のブラックボックスを作る会社は、医者の「効率」を向上させるための補助ツールになりたいだけで、実際の医療行為を担いたくないんだ。もしツールがミスをしたら、責任を負いたくないから、医者がそのツールを信頼して二重チェックしなかったせいにしたいんだって。だから、医療の「AI」ツールが実際には生産性を下げているって聞くよ：AIの意見を二重チェックするのは、自分の頭で考えて評価するよりも手間がかかるから。

誰かにコントロールされたくないなら、自分の価値を自分で決めるべきだよ。自分の価値を決めたくないなら、AIにそれをやらせるのも他の何かと大差ないと思う。宗教の方が居心地がいいかもしれないけど、AIと宗教はすぐに混ざると思うよ。

「人間の価値」って、今の時代も昔も変わらないのは、真にオリジナルであり、枠を超えて考える能力だよね。（これが、私たちを本当に賢くさせるし、今の最先端の「AI」を実際にはかなり愚かにしてる要因でもある）。AIは、基本的にその入力の統計的平均以外のものを生み出すことができない。AIのダ・ヴィンチ、アインシュタイン、カント、ピタゴラス、トルストイ、キューブリック、モーツァルト、ガウディ、ブッダ、そして（最も皮肉なことに）チューリングは決して生まれないよ。世界に対する貢献が、彼らに対する世界の貢献の合計を超える歴史的な人間たちの名前を挙げるだけでも。

俺はその角度から見てるのが間違ってると思う。資本主義は人間や人間の経験が存在するかどうかにはほとんど関心がない。資本主義にとって、人間は状況からどれだけ利益を得られるかを調整する騒がしいノブに過ぎない。冗談半分だけど、このSMBCの漫画 [1] は、経済の視点だけで人生を見たときに生じる逆説の一例だ。「資本主義の下で人間の価値は何か？」ではなく、「人間を経済的な成果に還元しないためにはどうすればいいか？」が問題なんだ。言い換えれば、ブレンダーが何を混ぜてるかの痛みに気を使う必要はないし、「ブレンダー主導の世界で痛みの価値は何か？」と考えるのは間違った問題を解決しようとしてることになる。 [1] https://www.smbc-comics.com/?id=3507

友達の心理学の論文を、全くそのテーマについて知らない状態で書いたことがあるんだけど、彼はそれでHDを取ったよ。僕がやったのは、君が説明したプロセスに従っただけ。母は外国語の学生のためにそれをサービスとしてやってた。学生たちは講義を録音して、母が彼らの論文を書いてあげてた。