第８分科会

生成$,と人類の未来
技術、教育、魂、共存の可能性

報告者
第大阪国際工科専門職大学 副学長

水上 拓哉 氏

特定国立研究開発法人理化学研究所
革新知能統合研究センター 特別研究員

金子 雄太 氏

同志社女子大学 現代社会学部
社会システム学科 助教

コーディネーター
川田 隆雄 氏

同志社女子大学 学芸学部 教授

127

8分科会

浅田 稔 氏〈第 8 分科会〉

生成 AI と人類の未来：技術、教育、魂、共存の可能性
コーディネーター

同志社女子大学 学芸学部 教授

川田隆雄○本分科会のねらい【趣旨・案内文】
生成 AI 技術が急速に進化し、それに伴う影響や哲学的な問いが多数生まれている。特に教育分野では生成 AI との付き合いかたが大きな課題となっている。この分科会では、生成 AI の存在とその意味について深く掘り下げ、多角的な視点からの議論を行う。単に技術的な側面からではなく、人類の文化、社会、哲学、未来、教育における AI の位置付けについて議論したい。本分科会は、ただの講演会ではなく、積極的なディスカッションや質疑応答の時間も設けており、参加者には、自らの意見や疑問も積極的に投げかけていただきたい。先進的なテクノロジーが我々の社会へもたらす影響に関して真摯に向き合いたい方の参加を心より期待する。

○報告の概要【浅田稔先生 大阪国際工科専門職大学 副学長】
■ AI/ ロボットの未来共棲社会をどう生き抜くか
ロボティックスを軸として人間の認知・思考・情動等を解明するとともに人工的に実現しようという研

129

8

分科会

私は人間の脳の中の想像が社会や世界を作り出していくと感じることがあります。自然がそもそもあるのではなく、人間の脳が作りだすフィクションの世界を我々は生きているのではと思うときがあります。
その考えでいくと、今までは人間のみが考えてきたフィクションによって世界が作られてきたのですが、もし、AI が今後主体的な知性になれば、人間が作り出すフィクションに加えて AI が作り出すフィクションの世界が加わり、とても複雑なフィクションの世界が我々の前に立ち現れてくる可能性があります。我々はそのような複雑な世界の始まりの黎明期にいるのかもしれません。もしそうなら、AI の発展は我々の社会、世界を大きく揺るがすことになるでしょう。

第【コーディネーター川田 : はじめの挨拶】
本日は「生成 AI と人類の未来 : 技術、教育、魂、共存の可能性」というテーマの分科会にお集まりいただき感謝いたします。 私はコーディネーターをさせていただきます同志社女子大学の川田と申します。どうぞよろしくお願いいたします。私は 1970 年代の後半、高校 1 年生の時アメリカの高校に留学しました。
当時アメリカではすでにコンピューターのプログラミングの授業が高校でも始まっていました。その授業を取りましてコンピューターがこんなに面白ものなのかと感激したことを覚えています。
当時アメリカの高校のコンピューターの先生でも、さすがコンピューターを生みだした社会だけあって、黎明期ではありましたがコンピューターのメカニズムのことをよくご存知でした。例えば「こんなプログラミングを作りたい」と言うと、先生は一生懸命、家で考えてきて翌日に助言してくれました。数学の知識を駆使し行列を使ったプログラミングの方法などを丁寧に考えてくれました。1 年間のアメリカの高校の授業を受けながら、いずれこの機械はとてつもない知性を持つ機械に成長すると確信しました。
アメリカの高校生活で、もう一つ、私が好きなものがありました。それは「スタートレック」というアメリカの SF 番組です。とても好きで私はその番組にはまっていました。その番組は未来の宇宙旅行がテーマのドラマですが、そのドラマでは既に多くの機械に AI が搭載されている宇宙艦隊が登場し、また、AI頭脳を搭載したロボットが幹部士官という設定までありました。
アメリカの「サイエンスオタク」にとって スタートレックは絶対知っておかなくてはならない基礎的教養で、1970 年代からアメリカのコンピューターに関わる多くの人達が、AI と人類が共存する社会の到来を自然に受け入れられる環境があったと思います。そして、それから 50 年経った昨年とうとう、AI の時代の到来を告げる鐘が鳴り響きました。日本社会にとっては突然だったかもしれませんが、アメリカ社会はある意味準備ができていたのではと思います。

究をされています。今回特に知能の先の情動・共感を AI で実現するアプローチを紹介していただきました。
赤ちゃん学からの知見を踏まえ、模倣からの知識、感情獲得をソフトウエアで実現する試み、AI に身体性（ロボット＋センサ）、特に痛覚を持たせることが、痛み体験の共有→共感、道徳観、意識を生み出すだろうという仮説のもとのアプローチなど大変興味深いお話しをいただきました。ロボティックスと LLM などのAI によって、高度な身体性を持つ知的インタラクションが可能であること、今後の共棲社会を如何に設計するかなど未来の AI を考える上で必要な示唆を多くいただきました。
（詳細は添付のスライドを参照ください）【水上拓哉先生 特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター特別研究員】■ ChatGPT は何だと思われているのか
世論やメディアなどの ChatGPT に対する認識は『人間 /AI を区別した上で AI の誠実さ・透明性の倫理』を考える「在外主義」が前提となっている表現が見られ、技術哲学では Coeckelbergh&Gunkel などが批判をしていることを紹介されました。「在外主義」として捉えるのではなく ChatGPT の実在やテクストの意
味が生産・実行される全体のプロセス（メディアの言説、プロンプトなど）として理解することが必要なのではないかという示唆をいただきました。大学生に行った ChatGPT に対しての認識の調査からもChatGPT を在外主義的な捉え方と検証は必要であるが擬人化して捉える傾向も見てとれることも報告いた
だきました。また、高等教育の現場で LLM を適切に使っていくには対人コミュニケーションとの違いを明確にするなどの工夫が必要であることも指摘されました。
（詳細は添付のスライドを参照ください）

第分科会

8

【金子雄太先生 同志社女子大学 現代社会学部 社会システム学科 助教】■ AI の社会実装 －消費者行動研究と AI 教育からの気づき－」AI 系の半導体を作る NIVIDIA が注目を集めビジネスの現場で AI が本格的に生産をあげるという認識になってきていることを冒頭述べられました。消費行動の分析が AI によってなされるようになったが、背景には AI センサの発達により多種多量なデータが収集可能になったことがあると紹介されました。ビッグデータに限らず、ローカルなデータを対象とするデータ解析や AI 生成も大変有益であることを教えていた
だきました。スーパーの顧客の動線データ、視線データなどで、商品配置を検討する例を教えていただきました。また、AI を学生自身が作る事も有益であるというご指摘もいただきました。学生は身近な例でのデータ収集や解析に興味を持ち、データ活用を実感しているとの指摘もありました。最後に、シンギュラリティが「来ると思う」学生が現在 70% になっており、年々増えていると実感されているとコメントされていました。
（詳細は添付のスライドを参照ください）○報告に対する質疑ならびに全体討議の内容
人工知能がある程度実現しつつある中、遠くないうちに感情や共感（少なくとも人間側がそう思えるもの）もロボティクスとソフトウエアで実現可能になるだろう。逆に人間は容易に非生物（AI・ロボットも）を擬人化し共感を示す。そうであれば、本セッションのテーマでもある「人間と A I が共存する未来」はあり得るどころか、すでにそうなっているともいえ、今後はさらにそれが進むのも必然であると思える。その中で、シンギュラリティが本当に来るのかと、来た時に人間のコントロールがどれほど効くのか。愚かでもある人間が上手くコントロールできるかということに、興味と恐怖も持つという意見が出た。人間は火、自動車、原子力など危険と利便性が表裏一体の対象を一定の制限や熟練を持って何とかコントロールしてツール化しているが、AI も何らかの方法でコントロールしていく責任があることが指摘された。そのためにはできる限り多くの人々が（もちろん学生も）、AI に関する理解を深めるとともに、その影響や効果について、客観性を保ちつつ、俯瞰的に考えながら利用していく必要があるだろう。また、各講演後の議論で AI と人間が共存する時代に「人はどうありたいのか、自分はどう生きたいのか」ということが重要であるという結論にも達した。この哲学的なテーマもふくめて大学においては AI に関して包括的な研究そして教育が必要と思われる。
アンケートでのコメントとして多くの方が上記の「人間は今後どう生きたいのか」ということに収斂し130ていくことに多数の注目があつまった。人類史上 AI という人間並なみの知性を持つ存在の登場の可能性を前に、我々が何かということにポイントが移行していくことが予感できた。
分科会の最後に、今回の分科会テーマの内容そのものを AI によって生成されたことが、コーディネーターの川田が明かされた。それに対して以下のようなアンケート結果が帰って来た。以下の文章は象徴的なので、本稿の締めくくりにアンケート結果本文を掲載したい。
「人類史の転換期とも言われる今、大変刺激的な分科会でした。このカオスを楽しむしかない、という気にさせられました。まさかコーディネーターが、我ら参加者をして、強制的に AI との共生を強いている、という仕掛けをしてくるとは、正直笑いが止まりませんでした。楽しい時代ですが、やはり怖さもそれだ
けあるし、テクノフォビアの逆襲もさらにすごくなるだろうなあと感じています」

第分科会

8131

浅田 稔

大阪国際工科専門職大学 副学長

スライド1

スライド2

NEDO

2024

224

NICT CiNET PI

PI 2017

JST ERATO Asada(2005-2011)

NPO

スライド3

(20??-2020)

スライド4

1.

1.

2.
3. CDRPI 2018

JST RISTEX2020)

(CDR)

2.

1~3

3. CDR

第4.

4.

5.

5.

6.

6.

7.

7.

8.

8.

分科会

8スライド5スライド6132(CDR)
1~3スライド7スライド8

56

37スライド9スライド10

1.
2.
3. CDR

(CDR)
1~3

4.
5.
6.

第7.
8.

分科会

8スライド11

スライド12[Asada 2024]

1.
2.

1

3.
4.

133

13CDRスライド13

スライド14[Watanab e e t al., 2 0 0 7 ]1.
2.
3. CDRInternal state(CDR)

Visual spacefor face

1~3

4.
5.
6.

stimulus

7.
8.

スライド15スライド16

System Overview and the resultant emotional state space

第分科会

8スライド17

スライド18[Fuke e t al., 2 0 0 7 ][A.N.Meltzo ff and M.K.Mo o re 1977].

Visual senseTactile senseProprio ceptive sense134スライド19

スライド20[1.
2.

1.
2. MNS(CDR)

3. CDR

1~3

4.

.

3.

5.

4.
5.
6.

6.
7.
8.

スライド21?

AI( ).

スライド22[Purve s e t al., Ne uro scie nce 5e, 2012, FIFURE 10.6, 10.8 (B,C)((, Asad a, 2019]))][Purve s e t al., Ne uro scie nce 5e, 2012, FIFURE 10.5, 10.8 (A)][Purves et al., Neuro science5 e, 2012 ]

++

-2
1.

++

2.

第分科会

8

スライド23

スライド24[Takumi Kawasetsu, Takato Ho rii, Hisahi
Ishihara, and Mino ru Asada.
Magneto rheo lo g ical e lasto mer-gel tactile
senso r with an electro magnet. IEEE ICRA
2016 w orkshop o n The Ro b o tic Sense o fTo uch, 2017.]

We pro po sed a flexible tactile senso r with hig h durability, highsensitivity, and high maintainability

135

スライド25

スライド26[T. Kawasetsu, T. Ho rii, H. Ishihara, and M. Asada. "Flexib le Tri-axis Tactile
Senso r Using Spiral Inducto r and Magneto rheo lo g ical Elasto mer," IEEESenso rs Jo urnal, vo l.18, no .14 , pp.58 34 -584 1, 201 8.]

True imitatio nemulatio n

Perspectivetaking, targ etedhelping

Co o rdinatio n,Shared g o als

Sympathetic
co ncern,co nso latio n

Mo to rmimicry

Emo tio nal
co ntag io n[de Waal, 2008]

スライド27スライド28[Asad a 20 1 4 , 2 0 1 5 ]

1.

6

2.
3. CDR51

4.

234(CDR)
1~3

7

5.
6.

第7.
8.

分科会

8

スライド29スライド30Deep Mo dality Blending Netwo rks[Se ker et al. 2 022]

(MNS)
[Rizzolatti and Sinigalia, 2009]

MNS136

スライド31

スライド32[Se ker et al. 2 022]

[Se ker et al. 2 022]

128x128x3 RGB
631740

スライド33

スライド34[Se ker et al. 2 022]

[Se ker et al. 2 022]

第分科会

8スライド35

スライド36[Ke yse rs e t al., 2 0 0 4 ][Se ker et al. 2 022]

Keysers et al. (fMRI

137

スライド37

スライド38

1.
2.

(CDR)

3. CDR

1~3

4.
5.
6.
7.
8.

スライド39スライド40Keyno te Intro ductio nDavid Chalmers

Could a Large Language
Model be Conscious?

420

David Jo hn Chalmers 1966

-2006

David Chalmers
Intro ducer: Mino ru Asada1)~4)

http s:/ / ja.w ikip e d ia.o rg / w iki/

第Internatio nal Pro fessio nal University o f Techno lo gy in Osaka
Symbio tic Intelligent System Research Center Open andTransdisciplinary Research Initiatives, Osaka University
Chubu University Academy o f Emerging Sciences
Center for Info rmatio n and Neural Netwo rks (CiNet)
Natio nal Institute o f Info rmation and Co mmunicatio ns
Techno lo gy (NICT)May 22, 2023@Tao rmina, Italy

LaMDA ChatGPT Bing

https:/ / arxiv.o rg / abs/ 2303.07103

分科会

8スライド41

スライド42Intro ductio nGoo gle said:

1BERT GPT-2 GPT-3 PaLM
Bard, GPT-4, ...

Blake
LaMDA

138

スライド43

スライド44

Chalmers
AI
10

LLM

AGI

LLM

スライド45AI

スライド46LLM[Li e t al., arXiv:2 307.1176 0[cs.CL]]

第分科会

8

スライド47スライド481.

1.
2.
3. CDR(CDR)
1~3

4.

2.

5.

[Damasio 1999]

6.
7.
Feldman Barrett (2017)

8.

139

LisaAI(Damasio and Carvalho[Damasio 13] Box 1)

スライド49

スライド50

3.

6.
PTSD

4.

5.

7.

LLM

[Asada (2019)]

8.

スライド51

スライド52

Symbio tic So ciety
9. LLMCo g nitive
Develo pmental
Ro bo ts

Natural Humans

Artificial General Intellig ence

第AI分科会8140

水上 拓哉

特定国立研究開発法人理化学研究所
革新知能統合研究センター 特別研究員

スライド1

スライド2

スライド3

スライド4

第分科会

8スライド5スライド6141

スライド7

スライド8

スライド9

スライド10Q.

ChatGPT

第分科会

8スライド11

スライド12Q.

142

スライド13

スライド14

スライド15スライド16

第分科会

8スライド17

スライド18143

スライド20

スライド21

スライド22

スライド23

スライド24

第スライド19

分科会

8144

スライド25

スライド26スライド27スライド28第分科会

8スライド29

スライド30145

スライド32

スライド33

スライド34

スライド35スライド36

第スライド31

分科会

8146

スライド37

スライド38スライド39スライド40第分科会

8スライド41

スライド42147

スライド43

第分科会

8148

金子 雄太同志社女子大学 現代社会学部 社会システム学科 助教

スライド1

スライド2

AI

29

FD

8:

AI

AI

AI

スライド3

スライド4

第SN S

FD

8@

3

スライド5*29FD8@2024/2/24

42024/2/24

6

スライド6

* Hui, S. K., Fader, P. S., & Bradlow, E. T., Path data in marketing: An integrativeframework and prospectus for model building. Marketing Science, 28(2), 320-335, 2009.

W eb

2024/2/24

5149

分科会

298

スライド7スライド8RFID

1Beacon

Data

Sales volume (PO S data)

Neural Computing and Applications, vol.26, no.2, pp.355 361, 2015.

29

FD

8@

29

2024/2/24

スライド9FD8@2024/2/24

82024/2/24

10

スライド1017512Tobii Glasses

第分科会

8Vol.28 N o.2 pp.103

29FD8@

108.

2024/2/24

スライド1129FD

スライド128@

29

11150

FD8@

12

スライド1329

FD

スライド148@2024/2/24

29

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スライド15FD8@14

スライド1622

第2024/2/24

スライド171529

FD8分科会8@

スライド18

Yuta Kaneko Cust omer -Base Time Ser ies Analysis: An Applicat ion of Attent ive N eur al N et wor ks t o Sales
For ecast ing IEEE In Pr oceedings of t he 2019 IEEE 19th Inter national Confer ence on Data Mining W or kshops(ICDMW ) pp.349 355.

29

FD8@

29

2024/2/24151

FD8@

18

スライド19

スライド20Validation D ata

29

FD8@

2024/2/242919

スライド21

FD

8@

8@

20

スライド22

第分科会

8EPUB

29

FD

8@

29

スライド23FD

スライド24

Ex.

vsAI

AI

* Lewis Tunstall, Leandr o von W er r a, Thomas W olf

Tr ansfor mers

29

FD

8@,2024/2/24

1522024/2/24

22

スライド25

スライド26

Cour se ThemeAI

AI

Cour se Summar yAI
AI

AI

Q.

AI

AI
AI
AI

29

FD

8@2024/2/24

スライド27スライド28

AI
2045

22

AI
AI

AI

第29

FD

8@

27

スライド292024/2/24

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スライド30Q.

2024/2/24

29

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ChatGPT

StableDiffusion

AI

分科会

8スライド31

スライド32Q. ChatGPTA
AB
A
B
AB
A
B

2024/2/24

スライド33

2931A
B
A
B
A
B
A
B
A
B

M

第分科会

8FD

FD

スライド34ChatGPT

29B

8@2024/2/24

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8@32