AI時代にこそ「裸の知性」を鍛える　岡野原大輔が語る教育、試験、日本の勝ち筋

自分の中に知識いらないよみたいなこともよく言われますけど、それはちょっと違うってことですかね。

むしろ今以上に必要になる。その場でちゃんと議論できるような能力っていうのは当然求められる。

他者との摩擦とか議論の場とか、意識的にやっぱ作ってった方がいいんですかね。

うん。今後の糧になるし、むしろそういうややこしい問題しか人間に残されていかない可能性すらある。

結局AIって日本どこで勝負するんですか?

自国である程度強いものをみんなが使えるような状態になっていないといけないと。かなり危機感としてはあります。

次、教育のところなんですけど、「思考のプロセスを外部化することは、同時に思考の足腰を鍛える機会を失うことを意味する」みたいなとこで、何でもAIが考えてくれて答え出してくれるんで、暗記とかああいうのもあんま意味がないよとか、自分の中に知識いらないよみたいなこともよく言われますけど、それはちょっと違うってことですかね。

あ、それは私は違うと思って、むしろ今以上に必要になる。AIがある程度できちゃうので、それがどんどんやってきた結果を、先ほど言った通り、その責任は自分で引き受けないといけないので、AIが何やってるのかを、少なくとも本当に全部分からなくても感覚、どうやって検証するのかっていうの、それは人間のベストエフォートでやり続けるっていうのは必要だという風に思います。

AIの進化に伴って、自分もそれに負けないぐらいより勉強しなきゃいけない面もあるってことですか?

そうですね。で、時間は有限なので、より効率的に勉強したりだとかっていうのは、それはできると思うんで、結果として今よりもずっと理解できるような状態で行くっていうことになるんだと思います。

今後も受験勉強とかしっかりやった方がいいんですね。

かもしれないですね。だからやっぱ基礎、その基礎能力みたいなところっていうのは、これは馬鹿にできないところはありまして。

うん。うん。うん。で、ちなみにAIを作ってると、人間の教育で考えたらどうなんだろうなっていうところはいっぱい、完全に一緒じゃないのでそのまま持ってくると危ないんですけど、ヒントになるところはあって。例えば、AIが無意識でこう答えをパッと出せるところって、どんどん今能力上がっていますと。前はじっくり考えて、この結果こうですね、数の結果で、例えば暗算みたいな話があったとして、じっくり考えたら確かにできるけれども、それを1発で出せると。で、1発で出せるようになったら、それもより深く考えられますと。

で、人間も同じように、例えば暗記って意味ないように見えるんですけども、暗記をやることによって、その自分で本当は考えて到達、10ステップ行かないといけなかったものが、より遠くまで到達できる。例えば10ステップ目のところまで暗記だとか、そのままよく直感とか言いますけど、バンって出せるようになっていれば、それを使ってさらに遠くまで行けることになるので、結構その自分がどれだけ深く考えられるかとか、思考の範囲広げるかっていうところにおいて言うと、その基礎能力のところっていうのは改めて注目されるところだと思います。

うん。うん。下世話な質問しますと、中学受験した方がいいんですか?今後も。

いやあ、これは難しい質問ですよね。私自身の経験で言うと、これよくある親のあまり良くない意見だと。福島県出身で、塾も行かなかったようなところでこう来ているので、いやいや自由にやったらいいんじゃないっていうのは思ってはいるんですけども、一方でこれだけAIがあるし、勉強の意欲さえあればいくらでも勉強できる世界になってきていて、それこそ日本だけじゃなくて世界中の人が、もうインターネットさえアクセス、ChatGPTだとかClaudeとかアクセスできるような人であれば、どこまでも若い時に勉強できてしまうような世界観のところの人たちが、10年後20年後グローバルで戦うような世界になった時の、やっぱある程度その、おかないと。うん。そのグローバリズムはなかなか消えないとは思うんで、そのグローバル競争の中だと、持っておいた方がいいんだろうなと思います。

そうですね。この「裸の知性」が大事だって、これ確かにこうなりそうですよね。難関試験であるほど、この裸の知性を証明する場としての試験はむしろ厳格化していくっていうことですね。

はい。そうですね。はい。で、AIを使いこなす能力自体、これ車の運転だとか特殊な装置を動かす技能と同じように、これはそれを合わせた能力って測る必要あると思うんですけど、その人自身がやっぱり持ってる能力だとか、そういったところっていうのはこれは鍛えないといけなくて、AIを使ってるとそういうのが鍛えられないんだとしたら、AIを使わない設定の上での能力を測ったりだとか、そういったのをやらないといけないかもしれないと思います。

うん。うん。AIに頼らないトレーニングみたいなものも、みんな必死にやる世界ってことですね。

いや、そう思います。はい。

確かにそういう意味じゃ、外国語とかも同じですかね。

あ、とは思いますね。うん。なので今、外国語、英語とか中国語とかっても、かなり普通に翻訳ツール使って、それこそうちの製品とかも使って、私自身も毎日使って、英語とか中国語も全く関係なしに読んだりできちゃう時代になってますけど、一方で実際会話したりだとか、そういうグローバルの場で、っていう時に、その場でちゃんと議論できるような能力っていうのは当然求められるっていうのは、今後も続くっていう。

はあ、いろんな意味で、こういう新しい技術が出てきた時に、なんかこういう楽観的な意見出てくるじゃないですか。これに従って動くのって危険ですね。本当。

我々ができることとしたら、私歴史が好きなので、過去の歴史を振り返って見た時も、やっぱり例えば産業革命だとか、インターネットが出てきた時とかの前の人たちが何言ってるかって見ると、あんまりやっぱ当たっていない。そう。

インターネットの時も、バラ色な未来ばっか語られてましたもんね。

そうですね。例えばインターネットが登場した直後っていうのは、もう全ての人があっという間に、ものを買えるんだとしたらインターネット上で買うんじゃないか。で、確かにインターネット上で買うものは出てきましたけども、普通に現場で物買うって当たり前のように残っていたりします。で、そういったところではやっぱりその本当に、そういう技術が出てきた時にどういう社会になるのかっていうのは予断を許さず、いろんな可能性に備えながらやっていく必要があると思います。

確かにこういう変革期っていうのは、新しい流れを捉えながらも、いかに歴史とかから普遍的な法則を導き出して、いい意味で保守的なところも残さなきゃいけない。このあんばい難しいですね。

あ、そうだと思います。ただ、自分その歴史好きな中で、先ほどもありました、やっぱ過去の人もこれぐらいの変化って何回も乗り越えてきていて、その当時の人たちでもとんでもない困難の中でも対応していったのと同じように、今回ちょっと変化の時間感覚短いですけど、そういった中でもちゃんと対応していけるんだろうなっていうのは思います。うん。うん。

歴史は今回もやっぱ参考になりますよね。AIは今までと違うんだと。もう人類の1番でかい発明なんだとか言って、過去があんまり参考にならないみたいなこと言う人もいますけども。

そうじゃないですよとは思いますね。もちろん、その初見で初めて起きることがたくさん出てくるとは思いますけど、ただ過去もこれぐらい変化してますし、それこそAIが私別に最後の発明とかでも思ってはなくて、AIが例えば完璧なAIができたとしても、できないことでもういくらでもあるので、そこはもう今後もずっと連綿と色々やることあんのかなと思います。

うん。そうですね。だからあんまりちょっと楽観に乗せられない方がいいですね。

効率追求の先ということで、やっぱAIでいろんな最適化されたものが出てきますけど、摩擦とか、他者との摩擦とか議論の場とか、人間同士の接続性とか、意識的にやっぱ作ってった方がいいんですかね?

そうですね。これ教育の文脈で書いたものだと思うんですけども、基本ちょっとAIの話から外れるかもしれないんですけど、世の中って理不尽なこともたくさんあるわけじゃないですか。大変なことが。で、そういったところを、もしくは全く違うような人たちとこう一緒に何か目標に向けてやったり、もしくは交渉したりだとか、そういったことっていうのはあるだろうと。そういった経験を積んでおくこと自体は今後の糧になるし、むしろそういうややこしい問題しか人間に残されていかない可能性すらあるですね。

合理的に決められる部分はもうAIが全部合理的にバンと決めた上で、ややこしい問題だけは人間に残されて、そこは人間が何とかしてくれて、AIが、AIから頼まれて人間がなんとかするみたいな、そういう世界観すらあるかもしんない。うん。で、そこは鍛えておくってことは必要なんだと思います。

教育もなんか大きい意味で、やっぱそんな変わんないんですかね。なんか例えば今ね、アイビーリーグとかで行われてるような教育とかって、やっぱ知識をベースに議論していってとか、それで未だに大人気じゃないですか。教育の世界。変わりそうで変わんないじゃないですか。

確かに。それってある意味正しい面もあんのかもしれないですね。

これだけ生き残ってるっていうことから、正しい部分だとか、想定以上にうまくいっている、想定よりもうまくいってる部分あるのかもなとは思いますね。

ああ。

ただ、さっきの歴史の話から言うと、今のような近代教育始まってもうまだ200年ぐらいなので、日本で言えば100年、200年なので、まだ今後見ていったら、じゃあ今の教育をさらにアップデートしていく、今の形とは違う形をやっていって、50年後を振り返ってみたら、ここで変わったなっていうのはある、あってもおかしくないと思います。

また下世話な質問ですけど、日本の中でやっぱ東大行った方がいいんですか、今後も。

いや、自分東大なんですけど、そこで感じたのは、そこでいい教育受けられるっていうのも確かにあるんですけど、やっぱいろんな立場だとかの人とそこで会えたっていうのは未だに糧にはなっていて、おそらく今後その教育、今もそうかもしれないんですけど、そういう学校、特に大学だとかって大きい役割っていうのは、そのネットワークを作る。

そうですよね。

で、これ社会人になって、もちろんそのネットワーク作れるんですけど、社会人が作るネットワークってなんだかんだで利害も絡んでいるし、いろんな立場あるんで、そこはそこであるとして、大学のニュートラルな立場で、あの時、あの状況で起きたようなそういう繋がりだとかっていうのは、すごく重要だと。

確かに知識がより広く広がれば広がるほど、そのネットワーク効果の価値が相対的に上がるってことですよね。

うん。うん。と思います。

ああ。なんですかね、マフィアっていうか、コミュニティとか強くなりそうですね。

で、今実際起きてる例としてインターンの制度があって、うちの会社も今ちょうどインターンたくさん来てもらっていますけども、インターンもこれもすごく稀な面白い期間で、今できるインターンの人って、それこそ世界中のトップ企業とかをもう全部順番に回って、別にその企業に入ることなく、そこのインターン仲間の人たちでネットワーク、お友達というかネットワーク作った上で情報共有をして、そういうのができてるわけですよね。

うん。で、なので、その学校だけじゃない、その多面的なネットワーク作りっていうのをうまい方法見つけてる人が、次の世代の中でどんどん頭角を現すだろうと。

結論としては、今後も東大目指せと。いいネットワークがあるからと。

まあ、まあ、1つの方法としてです。1つの方法としてです。分かりました。あとこの嗅覚ですね。

うん。この価値はやっぱ上がるんですか?

これもなかなか言語化できないとは思うんですけど、最近数学の分野だとそういう嗅覚っていう話はよく言われていて、例えば数学AIがだいぶその証明できてきてるんですけど、どういう問題を面白いと思えるかだとか、なかなかそういっても説明できないんですよね。で、AIに対してもこれはいいかどうかっていうのを、ある分かりやすい明確な判断基準があるんだとしたら、AIかなりうまくできますけども、この辺の嗅覚とか、言葉で言えないような多面的な何か、これちょっとなんか違和感に刺さるなとか、すごい深い問題に刺さるんじゃないかなとか、そういった感覚みたいなところやっぱ持ってる人はいて、そういう感覚のところは今後もすごく重要なんだとは思います。

嗅覚とは何かって、科学的に結構分析されてんですかね。

まあいや、少なくともされてないと思いますけど、ただ今パッと思うところとしたら、やっぱ価値観のところが、すごくいろんな問題を解く中で研ぎ澄まされているところだと思います。

はあ。だから価値観ですね。その意味でも価値観の基礎をなす哲学や倫理、これの重要性はあるってことですね。

上がるとは思います。あくまで今の例えば哲学、倫理みたいなところもその見方の1つで、ただ覚えておくことに損はないので、それらを全部覚えた上での、自分の価値観を鍛えていくような場はあっていいんじゃないかなとは思います。

これ具体的にどういうものが出てくるんですかね?例えば西洋哲学ならソクラテスとかも、日本だったら和辻哲郎とか出てきたり、倫理時理とか含めると皮費とかも出てくるかもしれませんし、そういう古典とかも含めていろんなものをちゃんと学んでみるみたいな。

そうですね。やっぱり議論されてきた中で、あんまりですね、生きていく上での問題って実は変わってない部分もすごくたくさんあって、そういったのは過去に学ぶところはあると。で、今は例えば、ちょっと単純化して、考えすぎ、私自身が考えすぎなのかもしんないです。例えば資本主義みたいな話だとか、ある成功軸は1つしかないっていうような考え方ではなくて、他にもあるってみんな目指すんですけど、意外とその他に目指そうと思った時の軸分からないで迷っちゃうだとか、変な方向行っちゃうっていうのはある中で、結構そういう議論、疑問に対しての答えっていうのが過去されているし、過去のも別にそれ正解じゃなくて、その上で色々自分の中で作っていけることはたくさんあるんだと思います。

哲学・倫理ブームって、さらに来そうですね。これが。

いや、ある。特にAIがことできちゃうってなった時に、よくその、もし例えばある専門能力を持ってることが自分にとっての価値と直接繋がっちゃってるんだとして、じゃあAIがそれできちゃいますってなった時って、じゃあ私なんだろうっていうのをよく問われてたりもするわけなんですけども、別にそこって生きる価値とは別に関係ないというか、自分にとって何が価値なのかっていうのは自分で設定していいわけで、うん、そこに対しての考える軸を与えていくっていうことはすごく重要かなと。

で、ここもですね、実はそのAIがもう今既に哲学とか倫理ってだいぶ詳しいので、それこそ話し相手になって、こういう考え方の軸あるよっていうのは教えてくれるっていうのはあると思います。

ああ、日本でもアレックス・カープの『テクノロジカル・リパブリック』になりましたけど、ああいう風に起業家、ビジネスの経営者も何らかの思想を元に動くみたいな、哲学との融合はやっぱより進むんですかね。

出てくるとは思いますね。で、私自身がどれぐらいちゃんと思想を持ってるのかというところはありますけども、私もやっぱり会社最初立ち上げた時っていうのは、あまり正直何も考えず、社会の役に立てばいいな、自分たちの技術が役に立てばいいなっていう考え方のところから、やっぱり10何年も経営していって、いろんなことが社内以外であって、世界もこうなってるっていう中で、こういう考え方がだんだん固まってきたっていうところはあると思います。

そういうその考え方の軸を育てていくっていうことが、経営にとってもすごく重要な、どういう考え方、軸を持ってるのかっていうことが、より重要になると思います。

確かに経営者とかもね、どこで働くかっていう時に、人もそこの人の思想とか見るようになるかもしれませんね。

うん。いや、と思います。はい。

ああ。いや、よく見えてきました。最後のパートです。AIと日本ということで、最後伺いたいんですけど、経営者でもあるので。AIによる変化を日本の経済にプラスに生かすには、例えばフィジカルAIなら日本勝てるみたいな話も出てきてる一方で、アメリカへの輸出がなんか難しくなるんじゃないかみたいな話も出てきたり、結局AIって日本どこで勝負するんですか?

ここは別に飛び道具があるわけではなくて、基本的にやっぱ日本が世界的に競争力を持ってるような、まず産業のところで、AIで解決できるようなところがあるんだったらそこをまずやるべき。例えば生産能力が足りないんであれば生産能力を使うっていう方に向けていくだとか、人手不足が問題になってるんだったら人手不足のとこに使うっていうようなところは、まずこれはやらなきゃいけないと。

うん。で、その上でやはりその、世界的に何か売れてる製品、サービスってもう今既にあるわけで、コンテンツとかってすごい競争力ありますし、製造においても素材だとか製造装置だとかって、もう世界の他ではなかなか作れないものをたくさん作ってる会社とかあるので、そういったところをまずしっかりやっていくっていうことは重要なのかと思います。

あ、じゃ、既存の強いところの業界をAIを使ってさらに効率化したり、いい商品にしたりとか、そこに全力で振っていくってことですかね。

はい。そうですね。まず、特に短期で言えば。でとはいえ、やっぱりその中長期で見た場合に、今強い産業が将来的にも強いかって言うと、それ分からないと。で、常に新しい産業をある程度は張っておいて、そこを手助けするっていうのも、これもやっておいた方がいいとは思います。

うん。今その最先端AIのところでは、アメリカとか中国とかに1、2年ぐらい遅れてるっていう風におっしゃってますけど、そこってあんまり大きい問題じゃないんですか?

うん。いや、これは実際問題はありますね。

ああ、それはね、大変。

で、とはいえ、日本って別に今アメリカとか中国のAIモデル使えるわけなので、そういったところは使うところは使った上で、で、私たち今その国産AIっていうところをこう進めていく上で、ここが本当に例えば競争力の鍵になるんだっていうところであれば、我々の方もそこで差別化していくようなものをそこにフォーカス、そこでは世界で勝つっていうところで、フィジカルAIのある領域になるとは思ってるんですけども、例えばノイトラでやってるようなことであれば、そういったところに資本、有限のリソースを集中していくっていうことは、AIを開発する側もそこはやっていきたいという風には思います。でとはいえ、全部日本で閉じてやるって、それはもう最初から無理なところだとは思います。

そうですよね。その意味で、AIは究極的には人なわけですけど、岡野原さんみたいな人をもっといっぱい生んでいくって意味で、日本ってAI技術者ってもっと増やせないんですか?

あ、でも素質は、はい。元々たくさん数学だとか計算だとか強い人はいますし、そういう人が社会で活躍してるとこはあるので、ちゃんと活躍する場を作っていければ育てられるとは思います。

土壌はあるってことですね。

そうです。で、一方で簡単な話ではなくて、アメリカ、中国が今AIで強いのも今に始まったことではなくて、もうこの10年20年ずっと人を育ててきて、それこそ中国とかもいい教科書とかもたくさん出ていて、切磋琢磨して勉強した人たちが色々経験を積んで学んできてるから、今中国AIがアメリカと競る、もしかしたら勝つぐらいになっちゃうかもしれないってことが起きてるので、日本も、ここは短期でちゃんとやんなきゃいけないところありますけど、やっぱ中長期的なところを見た上で、教育の方でもちゃんとその育てていくようなところ、ちゃんと種まいていくっていうのも、これも重要だと思います。

種まきとして例えば何やればいいですか?何を政策としてやっていくと強いですか?

月並みですけど、まず教材ですよね。

教材まだ足りないですか?

教材も、そのままどういうもの学ぶのかっていうところが、うん。特にやっぱ専門教育になった時の厚みは、ちょっと足りないかもしれないとはまず思います。

うん。うん。で、もう1つは、これ教育だけで閉じる話じゃなくて、もう企業も連携しながら、ある程度こういう人材が欲しいんだっていうのを企業も出しながら、そこに向けて企業がある程度のリソースを出した上で育てていく。例えば今半導体強くしようとしてる中だと、じゃ半導体のこういう人材が必要なんだっていうところを、ちゃんとそこを共有しながら育てていくっていうことも、これもすごく重要なテーマになると思います。

うん。人材引きつけるために、もちろんお金だけが大事なわけじゃないですけど、海外のAIエンジニアの相場が高すぎるじゃないですか。そこどう考えたらいいですか?日本も同じぐらい上げるしかないですか?

いや、これは本当に上げられればいいですけど、その短期的に上げて中長期的にっていうところはある。なので、給料っていうのはいわゆる衛生要因として一定の金額ないと引きつけられないっていうところはあるので、そこはありつつも、やっぱりその働く環境だとか、あとは先ほど言ったその会社が目指してるようなミッションに共感してもらえるようなところで人を引きつけるっていうことも必要。

で、一方で、とはいえお金もあるので、それは会社が努力として、ちゃんと世界に競争力を持ったような製品、サービスをもし出せれば、それは給与面もできるとは思うんで、そこは経営者の立場としては考えないといけないなとは思います。

うん。うん。高市政権もAI分野にこんだけどでかく、もう100兆とかですかね、投資するっていうことでした。そこはもう産業としてかなり盛り上がってきて、さらに日本は強いハードウェアとかあるんで、そこと融合していって強い分野はある程度生まれてくる。今、勝ち筋のいい戦いをし始めてるんですかね。

簡単ではないですけど、そのいくつかの分野だと強いのは出していると思います。実際世界的に競争力があるような製品、サービスっていうのが、いわゆる今のAIのこのループの中で、半導体製造装置だとか素材だとか、そういったところは特に競争力あると思いますし、うん、そこは色々あるんだと思います。はい。

日本のアモデイとして自信ありますか?アモデイ勝手につけましたけど、今。

でもやっぱり、その今頑張らないとないっていうところはあると思います。で、結構そのAIがこう産業領域だけではなくて、例えば今科学研究の領域でも強いAI持ってないと科学研究とかが競争力持てないっていうような状況に実際今後なってくってなったら、やっぱりAIを自国である程度強いものをみんなが使えるような状態になっていないといけないというのは、かなり危機感としてはあります。

かなり使命感ありますよね。きっと今背負ってるもんでかいですよね。岡野原さん。

そうですね。先ほどの思想の話にも関連しますけど、元々そういうのはあんまり考えてなかったわけですけれども、だんだんその会社としてやっていたようなAIだとか半導体っていうところが重要になってくる中で、そこは、はい、だんだん思うようにはなってます。

最後に質問です。これAI時代、AIの話ばっか言われますけど、エネルギー大事じゃないですか?電気、これ日本どうしたらいいですか?

はい。これはすごく難しい問題で、例えば今、元々日本の電機強かったような会社は、アメリカでも実際の電気のインフラ、送配電だとか発電所だとかっていうのは、かなり重要な役割をもうすでに果たしてきていて、それこそ能力とかをどんどん獲得していると。なので、日本でも作れる能力を持った企業っていうのは揃ってると思うんですけども、一方でそのエネルギーを作っていくってにあたっては、例えば原子力発電所みたいな話であれば、色々事故もありましたから、時間がかかるような話っていうのはあると思いますし、核融合みたいな夢のあるような話っていうのも、これができることは1つの目標だと思うんですけど、これもやっぱり10年20年30年かかるだろうと。そういったところでどうやってそのエネルギーを確保するのかっていうのはすごく大きい。これもズバっと答えがあるわけじゃないと。ただ加速しないといけないとは思ってはいます。

はい、分かりました。ということで、岡野原さん、ちょっとアモデイとして是非これからも奮闘していただければということで。あと、今日のテーマでしたけど、『ヒトとAI』、岡野原さんの本ちょっと家に置いてきちゃってごめんなさい。ちゃんと写真で出しますんで。はい。『ヒトとAI』、もう本当に読みやすい本で、私みたいな素人でも本質がよくわかる本で、これ是非多くの人に読んでもらいたいというか、高校生とかでも十分読めますよね。これどういう人に読んでほしいですか?特に。

そう、でもやっぱりそのAIが起きてどうなんだろうっていうのをその不安に思っていたりだとか、もしくはその仕事で使っていたとしても今後どうなるんだろうっていうところの、その考える判断軸を与えるっていうことが大きい目標だったので、そういうのを持ちたいなっていう人は是非読んでみてもらいたいです。

名著ですよね。これなんで岩波新書から出したんですか?

でも今まで基本その岩波さんで連載も出してましたので、そこの流れで、はい。え、これが軽いビジネス書じゃないところが岡野原さんっぽいですね。はい。

ということで是非お買い上げいただければと思います。ということで、岡野原さんありがとうございました。

ありがとうございました。

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