音声研究30年の教授は、生成AIをどう見る？

生成AIは当然無視できるものではないですよね。僕の研究分野でも、こんなプログラムのコードを書いてくれって言ったら、それっぽいものをバンバン作ってくれる。研究上のアイデアについても、ヒントを出してくれたりもする。研究者としては利用せざるを得ないと思うし、それ自体は決して悪いことではないと思うけれど、一方で、その状況で自分のオリジナリティをどう出すかは、これまでよりも難しくなるだろうなって思います。

教育的な面だと、生成AIを使ってやったことなのに、自分でできた気になっちゃう、やれた気になっちゃうっていうのが、心配です。そういった誤解があまりにも増えなきゃいいなと思ったりしますね。あくまでも、ヒントとして活用するっていうスタンスで、真偽の確認も含めて慎重に使うようにすれば、すごく便利で強力な相棒だと思いますけど……。

AIの回答を、「確かにそうだよね」と理解して使えるようになるには、当然、ある程度の知識や経験が必要になりますよね。なので、小中学生くらいの人が、回答を鵜呑みにせずに使うことって難しいようにも思えて、心配になったりしますね。

仮にAIが優れたエンジニアだとしたら、複製でたくさんのエンジニアができる……可能性は当然あると思います。AIエンジニアを指揮するAIが出てくるかもしれないけれど、それでも、AIをうまく制御したり、マネジメントしたりする人は、結局必要になると思います。

学生さんと話していると、ネットで調べた情報や、場合によっては生成AIがこう言っているから……という情報だけで、どんどん発想を進めてしまうケースがあったりします。そういった情報は、どうしても自分中心の世界なので、周りが見えにくくなる。例えば、子供とか、お年寄りとか、外国の人とか、普段自分とはあまり接点がないような人の気持ちになって、必要な情報サービスを考える……といった、想像を飛ばしてみることがとても苦手な気がしています。歩き回って、いろいろなところでいろいろなものを実際に見て、感じる、考えるっていうことも大事だよ、ってよく言います。

おっしゃる通り！ 現場に行ってみると新しい発見があったりしますよね。場合によっては、全然関係のない場所や経験の中で、ポンと発見があったりする。ちょっと飲みに行って、たまたまそこで会った人とくだらない話をした……のがきっかけで、まったく違う視点のアイデアが出てくる可能性もあるわけです。例えば、生成AIでみんなが同じように情報やアイデアを得て満足してしまうと、こういった現場でヒントを得る感度がどんどん悪くなっちゃう気がして怖いなと思ったり……。いろんな人と話をしたり、実物をじっくり観察したり、手でこねくり回したりして、そこから感じとること。それが、AI時代にどうオリジナリティを出すかにつながる大事な要素の一つかな、と思ったりしますね。

例えば、研究成果が何かの製品やサービスの形で日の目を見ることができれば、それはそれでもちろん嬉しいことですが、他の人の発想の種になる、といった形で価値を提供できても嬉しいですね。

自分自身に問いかけをしながら進んでいけば、たぶんいつか、「自分の考え方って周りよりもちょっと広いかもな」って感じてくれるんじゃないかと思っています。それが、研究や教育を通して、学生さんに提供できる大きな価値の一つかな……と思っています。