AIが「知識の価値」を下げていて大学は教える内容を見直すべきだとの指摘

生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)が発達したことで、人間はAIと対話しながら必要な情報を手軽に手に入れられるようになりました。AIが、まがりなりにも知識を提供し始めたことで、知識を提供する場として機能していた大学の価値が下がっているのではないかと、オークランド大学ビジネススクールで教えるパトリック・ドッド氏が論じました。

AI is driving down the price of knowledge - universities have to rethink what they offer

https://theconversation.com/ai-is-driving-down-the-price-of-knowledge-universities-have-to-rethink-what-they-offer-260493

大学(University)のあり方について、ドッド氏は「長らく、知識は希少だというシンプルな理念に基づいて運営されてきました。大学は、授業料を支払い、講義に出席し、課題を終え、最終的に学士号という『資格』を取得するところです。このプロセスは2つの役割を果たしました。1つは、他では入手困難な知識へのアクセスを提供すること。もう1つは、社会に出た時に雇用主に対し、その知識を習得するために時間と努力を費やしたしたことを証明することです」と指摘しています。

このモデルが機能したのは、従来は専門的な知識へのアクセス手段が乏しく、知識を得るための価格が高止まりしていたため。ところが、AIによって知識へアクセスするためのハードルががくんと下がったため、もはやこのモデルは成り立たないのではないか、というのがドッド氏の主張です。



LLMはもはや事実を単に検索するだけでなく、説明し、翻訳し、要約することができます。「供給」が急激に増加すると、基本的な経済学の原理から「価格」が下落します。大学が長年販売してきた「知識の価値」は、その結果として縮小しつつあります。

実際、労働市場は既に変わりつつあり、イギリスにおける初級職(entry-level job)の求人件数は、2022年にChatGPTが登場して以来、約3分の1減少しています。アメリカではいくつかの州が公共部門の役職から学位要件を撤廃しており、「大卒」という価値を求められることすらなくなりつつあるとのことです。



一方で、全ての知識の価値が同じ速度で低下しているわけではないともドッド氏は指摘しています。生成AIは間違いなく既存の人間の労働を肩代わりできますが、それによって新たな労働や、新たな知識が必要とされるため、あるいは生成AIに代替できない知識が山のようにあるためです。例えば、チームの対立を乗り越えて成功に導くなどの暗黙知が後者に当たります。

ドッド氏は「AIを操作し、その出力を評価し、適切な判断を下すためには、基礎的な知識は依然として重要です。しかし、需要と供給が均衡した際の賃金は、需要曲線に沿って急速に低下しています。これまで『希少』と見なされてきたものは、情報そのものではなく、機械がまだ真似できないものへとシフトしています。集中力、適切な判断力、強い倫理観、創造性、そして協調性です。これらの能力が、現在の市場における真の希少性です」と述べました。

こうした価値を身につけるため、大学は以下のような改革ができるとドッド氏は考えています。

1.講義の見直し：ChatGPTが高得点を取得できるような内容を教えることの価値はほぼゼロに近いため、評価を判断力と統合力にシフトさせる。

2.学習体験：指導者が付くプロジェクト、現実世界のシミュレーション、AIがツールとして機能する倫理的判断研究などにリソースを投入する。

3.重要なスキル：協働、自主性、倫理的判断力などのスキルに対するマイクロ・クレデンシャル(学位制度)を創設する。

4.業界と協力するが、協働を重視する：研究者は教育の専門知識と厳格さを、雇用主は現実世界の活用事例を提供し、学生はアイデアの検証と改良に注力する。



最後にドッド氏は「大学が今後の優位性を獲得できるとすれば、それはAIの補完役となる人間のスキルを育成することにあります。大学が適応しない場合、市場(学生と企業双方)は大学を置いて去っていくでしょう。情報提供の場から判断力の育成所へとシフトさせること、学生に、AIと対立するのではなく共に考える方法を教えることが重要です」と述べました。