理数系教員統計・データサイエンス授業力向上研修集会（宮城）セッション V：
生成AIを活用した大学での統計・データサイエンス教育の考え方

生成AIの光と影－技術者および教育者の立場から－
栗林 稔
東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター

生成AIの種類• 言語生成AI (Text Generation AI):
✓ 代表的なモデル: GPT (Generative Pre-trained Transformer)• 画像生成AI (Image Generation AI):
✓ 代表的なモデル: DALL-E, StyleGAN (Style-based Generative AdversarialNetwork)• 音声生成AI (Speech Generation AI):
✓ 代表的なモデル: Tacotron, WaveNet• 音楽生成AI (Music Generation AI):
✓ 代表的なモデル: Magenta, MuseNet• 動画生成AI (Video Generation AI):
✓ 代表的なモデル: VideoGPT, DeepFake技術

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生成AIの利点
個別指導の可能性:
生成AIは個々の学生のニーズや学習スタイルに合わせたカスタマイズされた教材を生成することができる。これにより、教育のパーソナライズが容易になる。
教材の多様性:
生成AIは様々な形式の教材（テキスト、画像、音声など）を作成できるため、教育プロセスを多角的にサポートする。
クリエイティブなアウトプット:
生徒が新しいアイデアを考え出し、問題解決能力を向上させるためのクリエイ
ティブな活動を促進するためのツールとして、生成AIが役立つ。
自己学習の支援:生成AIは学習者にフィードバックを提供し、学習の進捗状況を追跡し、個々の学習ニーズに合わせた資料を提供することで、自己学習を支援する。

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生成AIの欠点
信頼性と品質の問題:
生成AIが生成するコンテンツの品質や正確性が保証されていない場合があり、誤った情報を提供する可能性がある。
教育者の役割の変化:
生成AIの導入により、教師の役割が変化し、人間らしい関与や指導の必要性が減少する可能性がある。
個人情報とプライバシーの懸念:
生成AIを使用することで、学生の個人情報が収集される可能性があり、プライバシーの懸念が浮上する。
アルゴリズムのバイアス:
生成AIのトレーニングデータに偏りがある場合、アルゴリズムに偏った意見や情報が反映され、偏った教育が提供される可能性がある。

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実は…

5

ChatGPT の回答でした
Q. 生成AIの種類を1ページのスライドでまとめてください
生成AIの種類
Q. 教育の現場において生成AIの良い点と悪い点をスライドとしてまとめてください
生成AIの利点と欠点

資料として，原案を作成する上では極めて優秀有効活用するためには，質問を工夫すると良い例) AI技術研究者の立場として返答してください
年収と出生率の関係を解析するためのpythonコードを作成してください6

生成AＩに関連するセキュリティ研究• 画像生成AI (Image Generation AI)• 音声生成AI (Speech Generation AI)• 動画生成AI (Video Generation AI)

自然なコンテンツ v.s. 人工的なコンテンツ

AI利用の光と影AIによる代理••••

各種の窓口サービスなど提供
ニュースキャスターの代用
コメンテータの代用
Etc.

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アナログ時代
小説など出版物のゴーストライター

AI時代
マルチメディアコンテンツ全般において代用可能

AIを用いてフェイク情報を作成
自動生成させた文章，画像，音声，ビデオなど

AI技術の悪用の問題

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信号処理技術と機械学習技術の高度化に伴って生じた新しい問題

フェイクコンテンツ
・ 加工・編集されたコンテンツ
・ 人工的に作成されたコンテンツ
・ AIを誤動作させるコンテンツ

フォレンジクス技術
コンテンツの真偽判定技術

・ etc.

偽動画

視覚的には識別困難でもAI技術でわずかな歪みや信号を解析

画像生成AIの例

理系の女子学生

https://stablediffusionweb.com/

9画像生成AIを見破るツールの例

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Hive Moderation 社「AI-GENERATED CONTENT DETECTION」

ブラウザ上から画像を選択し，解析を行う

https://hivemoderation.com/ai-generated-content-detection

テキストや画像に対して生成AIにより作成された確率を計算使われた生成AIの種類とその確率を推定

電子透かし技術を適用

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AI が生成したコンテンツに電子透かし技術の適用「広島 AI プロセス」でも電子透かしの導入を推奨
2023年10月に策定された高度な AI システムを開発する組織向けの国際指針例) Google DeepMind は電子透かしのツールを画像生成 AI モデルImagen に組み込んでいる

外務省HPよりhttps://www.mofa.go.jp/mofaj/ecm/ec/
page5_000483.html

https://deepmind.google/technologies/synthid/YouTubeの生成AIに対する方針

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YouTubeが「AIを使用して作られた動画」であることをはっきりと示すように義務づける方針
Our approach to responsible AI innovation - YouTube Blog

(2023年11月14日公開)

https://blog.youtube/inside-youtube/our-approachto-responsible-ai-innovation/
クリエイターによる開示が不要

クリエイターによる開示が必要

美顔フィルタを適用する

コンテンツをデジタル的に生成または改変することで，人物の顔を別人の顔に置き換える車が動いているように見せるため，拝啓を合成または拡張する

有名なカーチェイスのシーンをデジタル的に改変し，元の映画には存在しなかった有名人を登場させるエフェクトを使用して，過去に録音された音声を補正する

医療専門家が実際には助言していないのに，助言したように聞こえるよう音声をシミュレーションする

動画でAIが作成したミサイルのアニメーションを使用する

実在する都市に向けてミサイルが発射される様子をリアルに描写するコンテンツクレデンシャル構想(注: YouTubeヘルプのサイトより)

13

生成AIの教育活用事例

プログラミングの授業・演習
少人数クラスでの実施を想定
応用力まで身に付けるためには汎用性を持った演習課題への取り組みが不可欠

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全学レベルで情報教育を展開
多人数クラスでの実施が必要• 学生への指導対応が不十分• レポート・テストの採点が大変

教員・TAに直接質問

新しいサービスが欲しい

生成AIが代行
個別指導の充実• 質問への対応• ヒントの提示

オンライン教育プラットフォーム

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株式会社 CES-Alpha

https://www.ces-alpha.jp/

資料提供: 株式会社 CES-Alpha生成AIによる学習支援

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大規模な演習科目への対策
プログラミング演習では，受講者からの質問への対応が大変

学生への質問対応を生成AIにより自動化
教員およびTAの負担軽減が可能

資料提供: 株式会社 CES-AlphaAIによる学習支援17• 学生からの質問対応に特化して生成AIが自動応答• 利用回数や応答内容は柔軟に設定可能

注目ポイント
ヒントを与えることを想定すればAIの応答に正確性は不要

資料提供: 株式会社 CES-Alpha18

生成AIに関わる今後の展望

AI活用の影響

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教育現場✓ 講義資料や試験問題の原案作成✓ 特定の採点基準の下で，レポートや試験の採点手作業で行う業務を効率化✓ イベント案内文などのテンプレート作成

AIを活用できる教員
頻雑な業務を減らせる
学生指導に多くの時間を割ける

AIを活用できない教員
事務作業など業務時間が長くなる
学生指導の時間が減少

実際には…
AIを活用できる教員に追加の業務が増えてしまう？

社会においては20

ホワイトカラーの仕事✓ 効率的に業務を処理できるようになる✓ より大量の業務を請け負うことが可能

AIを活用できる人>>

AIを活用できない人

AIに代替可能な仕事しかできない人は，格差が拡大極論では，職を失うことに繋がる．
(ただし，AIを活用できる人は重宝される)教育において，この格差是正を目指すことが重要

教育のパラダイムシフト21• 多くの知的作業はAIに代行させれば，勉強は不要?
知識の量: 人間よりAIの方が優れる
記憶するだけの勉強は，学校外では通用しない

既に，Internetで検索すれば情報を瞬時に得られる• 「記憶させる」ではなく，「理解させる」に重点を置くことが重要例) 英語の試験で辞書の持ち込み可
検索して出てきた情報だけでは問題を解けないできる人: より確実に英文を理解できるできない人: 辞書を引く頻度が多く，時間を要する

実践的な能力の育成にシフト

学力格差が顕著に理解力，読解力，自己表現力, etc.

まとめと今後の展望

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生成 AI は更に高精度化が進むことが期待される• 教育において，「使わせない」では対応できない• 使うことを前提に，何をすべきか考える
詰め込み(記憶)型の教育からの脱却

AI技術の光と影• 生産性を上げる(教育効果の向上)ためのツールとして利用• AI技術の悪用を防ぐことにも目を向ける
情報リテラシーの認識

ネット情報は玉石混合

生成AIの情報にも同じ観点を持つ

Q&A

23ご清聴ありがとうございました

栗林 稔
東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター

Email: kminoru@tohoku.ac.jp