00:00:00AIについて、特に学生がAIをどのように使っているかを見ると、その動機が非常によく表れていると思います。
00:00:03課題を代わりにやってもらうためにAIを使っている学生もいますよね。一方で、
00:00:09AIを避けたり、
00:00:10積極的に活用している学生もいます。彼らは自分の学習を強化する方法でAIを使っています。今や学生として、
00:00:17このツールを使って自分自身の目標を達成することが私たちの責任なのです。
00:00:22AIが教育を変えているという話は誰もがしていますが、
00:00:25実際の学生に聞くのがこの変化を知る最良の方法だと考えました。私はAnthropicのGregです。今日は4人の大学生に参加してもらい、
00:00:33内部事情を教えてもらいます。では自己紹介をお願いします。こんにちは、
00:00:37Zainです。ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの最終学年で、
00:00:40会計学と金融学を専攻しています。こんにちは、
00:00:43Chloeです。プリンストン大学3年生で、
00:00:46心理学とコンピュータサイエンスを専攻しています。こんにちは、
00:00:49Marcusです。カリフォルニア大学バークレー校の4年生で、
00:00:53経済学とデータサイエンスを専攻しています。Tinoです。アリゾナ州立大学サンダーバード・グローバル経営大学院の2年生で、
00:01:00デジタルトランスフォーメーションの修士課程に在籍しています。
00:01:03ありがとうございます。参加してくれて感謝します。では、
00:01:07まず状況を確認しましょう。最近のキャンパスでのAIに対する雰囲気はどうですか?みんなどう考えていますか?そうですね、
00:01:17少し前に学生がAIをどう使っているかの調査をしたんですが、
00:01:21約90%の学生が日常的なワークフローでAIを使っていることがわかりました。講義を要約したり、
00:01:28問題集を解いたり、
00:01:30書いた課題にフィードバックをもらったり。本当に多様な使い方をしています。影響は出ています。大学側も対応を迫られていて、
00:01:39ルールや規則の変更も見られます。禁止するコースもあれば、
00:01:44推奨するコースもあります。学生は今、
00:01:47AIをどう使えばいいのかわからないグレーゾーンにいるんです。
00:01:52私も同意します。AIの理解とそれが大学で果たす役割については多くの混乱がありますが、
00:02:00同時に大きなエネルギーも感じます。特にバークレーにいて、
00:02:06ベイエリアのAIブームの近くにいるとそれを強く感じます。私も90%以上、
00:02:14ほぼ全員が何らかの形でAIを使っていることに同意します。主にチャットボットの形で。講義の要約、
00:02:24課題、
00:02:24教授やTAが答えられない質問への回答など。ただ、
00:02:30管理側や教授側にも、
00:02:32AIが教室でどのような役割を果たせるかについて多くの混乱があります。その辺りで少しずつ変化は見え始めていますが。
00:02:43ビジネス専攻の学生として、私自身も同僚も本当に様々なことにAIを使っています。
00:02:50ビジネスケースの理解と分析、
00:02:53市場調査、
00:02:54財務調査などにもAIを使っています。小テストを終わらせるためにAIを使う人もいます。大学院生は複数の仕事を抱えていて時間がないこともあるので、
00:03:10急いで答えを提出する人もいます。これが悪い面ですね。大学院は批判的思考を広げる時期であり、
00:03:20より決断力があり、
00:03:22意思決定に実質的な根拠を持つ人間になるべき時期なんです。だからこれは悪い面だと思います。雰囲気は本当に混沌としていますね。良い意味でも悪い意味でも。良い面は、
00:03:39Zainが言ったように、
00:03:42多くの探求や面白いプロジェクトが出てきていることです。
00:03:48悪い点は、
00:03:49すべてがグレーゾーンなので、
00:03:51粘り強く自分を律し続けるのが非常に難しいということです。簡単に諦めて、
00:03:55すべてをAIに丸投げして、
00:03:57自分では何も考えないという選択をしてしまいがちなんです。それと、
00:04:02AIへの依存がどこまで許されるのか、
00:04:04あるいはAIと人間の協働関係がどこまで望ましいのか、
00:04:08その境界線をめぐって多くの緊張が生じていることにも気づきました。また、
00:04:13AIにとても積極的な人もいます。
00:04:15彼らはさまざまなワークフローでAIを多用している一方で、
00:04:18人文学や一部の社会科学系の友人たちはもう少し慎重で、
00:04:22懸念を抱いている傾向があります。つまり、
00:04:25アイデンティティの分極化のようなものが進んでいるように見えて、
00:04:29今後どうなるか本当に興味深いと思います。ところで、
00:04:32彼らが慎重だとおっしゃいましたが、
00:04:35それでも定期的に使っているのでしょうか、
00:04:37それとも多用する人とまったく使わない人が混在しているのでしょうか?ああ、
00:04:42いい質問ですね。スペクトラムがあると思います。特に純粋な人文学系の学生の多くは、
00:04:48完全にAIの使用をやめています。彼らの授業や研究では、
00:04:51精読が中心になることが多いからだと思います。一方、
00:04:55社会科学系では、
00:04:56徐々にAIを試してみる動きがあり、
00:04:58純粋な計算処理や機械学習のような文脈を超えてAIが応用されているのを目にするようになってきて、
00:05:05これは良いことだと感じています。コンピューターサイエンスや他の工学系の授業では、
00:05:10AIの使用はまだタブー視されているところがあります。つまり、
00:05:14実際のプロジェクトを構築する際には、
00:05:17最近ではAIコーディングアシスタントを多用しているのですが、
00:05:21教室ではまだVS Codeを使って、
00:05:23こうしたAI機能をブロックしています。なぜなら、
00:05:27教授たちは少なくとも現時点ではAIの使用を推奨していないからです。ただ、
00:05:31今後数年で変化が見られるかもしれません。スタンフォード大学では、
00:05:36ソフトウェア開発やエンジニアリングにおけるAIツールの使い方を学ぶコースが始まっていると聞いています。これが最も重要な点だと思います。
00:05:47AIツールによる画期的な進歩は、
00:05:49プロジェクトやソフトウェア全般を構築するためのアクセシビリティと参入障壁が大幅に下がったことだと思います。特に、
00:05:57ClaudeやDeveloper Docsのような多くのコースが、
00:06:01コンピューターサイエンスのバックグラウンドを持たない人々、
00:06:05例えば政治学や心理学、
00:06:07さらには数学といった分野の人々が、
00:06:09アイデアからWebサイトやアプリのデプロイまで、
00:06:13数日で自分のプロジェクトを構築できるようになったことが本当に役立っています。私の大学でも、
00:06:19通常は生のコードで構築する自信がない学生たちが、
00:06:22例えばターミナルを使い始めるようになったのを多く見てきました。これは本当に驚くべきことで、
00:06:28Claude Codeなどがそれをはるかにアクセスしやすく、
00:06:33フレンドリーにしてくれたおかげです。これまでで最も大きな変化の一つだと思います。私自身もコンピューターサイエンスのバックグラウンドはありませんが、
00:06:43今ではターミナルを使いこなせるようになっています。それは本当にすごいことです。これは大学のサークル活動でも見られます。LSEにはたくさんのサークルがあり、
00:06:53それぞれInstagramページを持っていて、
00:06:57基本的で簡単に作れるものでしたが、
00:06:59今ではサークルがWebサイトを持つようになり、
00:07:02それらのWebサイトにはより多くの情報が掲載されています。Claude Codeで構築しているのです。なぜなら、
00:07:10今ではとても簡単になったからです。学生にとってのAI変革はすでに起きているようで、
00:07:16私たちはそれに対して複雑な気持ちを抱いています。あなたたち全員に共通しているのは、
00:07:21Claude Campus Ambassadorであり、
00:07:25それぞれがキャンパスでClaude Builder Clubという学生組織を率いているということです。まず、
00:07:33Claude Campus Ambassadorとは何を意味するのか、
00:07:38そしてあなたが率いているクラブについて、
00:07:40誰か簡単に説明してもらえますか?
00:07:43Claude Campus Ambassadorとして、
00:07:47私たちの最も重要な役割は、
00:07:48AnthropicとClaudeが提供するものと学生をつなぐ窓口であり、
00:07:53キャンパスにおけるそのファシリテーターであることです。いいですね。ビルダーについてのクラブなので、
00:08:00人々は何を構築しているのですか?
00:08:02あなたのクラブで何が起こっているのを見ていますか?
00:08:06たくさんのクールなものが構築されています。
00:08:09最近私が開催したVibe-a-thonの例を挙げます。最も楽しいアイデアの多くは、
00:08:14技術的に最も洗練されたものではなく、
00:08:17人間の感情から始まるものです。本当にクールだったのは、
00:08:20Princeton Prospectと呼ばれるもので、
00:08:24学生が卒業前にやりたいことのバケットリストのようなものを、
00:08:28リーダーボードを通じてゲーム化するというものでした。実際に最高だったのは、
00:08:33優勝チームが新入生ばかりで、
00:08:34全員がルームメイトだったことです。彼らはただ楽しみで参加し、
00:08:38その人間的な洞察をもとに、
00:08:40みんなの心に響くものを構築できました。それを見られたのは本当に素晴らしかったです。私と友人が作ったクールなツールの一つは、
00:08:48講義スライドを入力すると、
00:08:50各スライドの横に教授の注釈のようなものを表示してくれるというものです。本当に素晴らしくて、
00:08:56期末試験の準備で内容を復習する際にとても使っています。スライドの内容に対する私の質問を先取りしてくれるので非常に便利です。スライドの特定の用語の定義を知りたいということをプロンプトで伝えているので、
00:09:09そのように機能します。スライドは時々抽象的で文脈が欠けていることがあるので、
00:09:14横に文脈を追加してくれます。その授業で良い成績は取れましたか?
00:09:18わかりません、結果待ちです。
00:09:20私が一番好きなAIで作られたものの一つは、
00:09:23course hereというアプリです。私たちの学校には、
00:09:28授業登録の時期になると、
00:09:30最も人気があって楽しい授業がすぐに満席になってしまうという問題があります。何週間も待っても、
00:09:37その授業の席が取れないこともあります。そこで彼らが作ったのは、
00:09:42このAIシステムです。受講したい授業を入力しておくと、
00:09:46その授業に空席が出た瞬間に通知してくれるので、
00:09:50すぐに登録できるんです。ああ、
00:09:52私たちの学校にもそれがあります。毎日自分で確認しに行く代わりに、
00:09:57授業検索で通知が来るんです。通知が来たら飛びついて、
00:10:01席を確保できるんですよね。
00:10:03あなたの次のプロジェクトのアイデア、
00:10:06素晴らしいですね。実はね、
00:10:08面白いことに私の大学では席不足の問題があるんです。実際の物理的な席の話で、
00:10:14例えば図書館とかですね。それで、
00:10:16友人がこの素晴らしいツールを作ったんです。基本的には、
00:10:21どの教室が空いているかのデータをスキャンして、
00:10:24空いている教室を全部表示してくれるんです。だから図書館に席がなかったら、
00:10:30これらの教室に行けばいいってわかるんです。しかも、
00:10:33技術系じゃない学生がこれを作ったんですよ。信じられないですよね、
00:10:38前代未聞ですが、
00:10:39でもこれが可能性なんです。過去数回のハッカソンや起業家精神の授業で、
00:10:45多くの学生がヘルスケアの使用例に注目しているのを見てきました。コンピュータビジョンとクラウドAPIを組み合わせて、
00:10:53メンタルヘルスケースとして人の感情を解釈したり、
00:10:57スマホのカメラや別の医療機器を使って脳卒中の兆候を検出したり、
00:11:02認知症の兆候を検出したりとか。どれも本当に興味深いものでした。学生がそういうことに時間を使っているのはとても素晴らしいことですよね。学生であることの魔法というのは、
00:11:15アイデアに取り組んだり新しいことを試したり、
00:11:18ただ楽しみのためのサイドプロジェクトを思いつく時間があることなんです。その通りですね。では、
00:11:25AIを使った学習について話しましょう。これの難しいところの一つは、
00:11:30AIは何でも学びたいことを学ぶためのツールになりうる一方で、
00:11:35頼りすぎると学習を妨げる杖にもなりうるということです。あなた方それぞれが個人的にどうバランスを取っているか、
00:11:43学生たちがどうバランスを取っているか、
00:11:46あなたの大学の学生たちがうまくバランスを取れているかどうか興味があります。最初に気づいたのは、
00:11:53クラスメート全員の間でも、
00:11:55最初はAIが出してくれたものをそのまま使ってそれで終わりという感じだったんですが、
00:12:01時間が経つにつれて態度が変わり始めました。もう少し努力して、
00:12:06自分たちがまとめているものに努力を注ごうという感じになってきました。例えば4、
00:12:125人のグループプロジェクトがあって、
00:12:15みんなが異なるパートを担当するとして、
00:12:18全員がAIが最初に出したものをそのまま使ったら、
00:12:21全然いいプロジェクトにはなりませんよね。AIと教育について一つ言えることは、
00:12:27学生の動機が非常によく表れるということです。なぜ大学にいるのか。学生には大学に来る目的が大きく3つあると思います。1つ目は学ぶこと、
00:12:37選んだ分野で理解を深めることです。2つ目の目的はキャリアのための準備、
00:12:43良い仕事を得ることです。そして3つ目は大学の社会的な側面で、
00:12:47ネットワークを作ったり、
00:12:49楽しんだり、
00:12:50楽しい時間を過ごすために来る学生たちです。これらが3つの大きな目的で、
00:12:55学生一人一人がこれらに異なる重きを置いています。学びに来ていて、
00:13:00大学の社交面にはあまり関心がない学生もいれば、
00:13:04良い仕事を得て大学を楽しみたいから来ていて、
00:13:07学びについてはあまり気にしていない学生もいます。AIの使い方、
00:13:12特に学生がどうAIを使うかは、
00:13:14こうした動機を非常によく表していると思います。課題を代わりにやってもらうために使っている学生もいます。そういう学生は通常、
00:13:24時間を節約して、
00:13:25他のことに努力と動機を向けたい学生で、
00:13:28それはそれでいいんです。一方で、
00:13:30AIから距離を置いたり、
00:13:32積極的に使っている学生もいます。学習を強化し、
00:13:36自分をより良く、
00:13:37より強くするような使い方をしている学生たちです。こういう学生は通常、
00:13:42自分で学びたい、
00:13:43知識に深みを持ちたいと思っている学生です。だからAIが明らかにしているのは、
00:13:49なぜ本当に大学にいるのかということです。正直なところ、
00:13:53今や実際にあまり学ばずに大学を卒業できるツールがあるんです。今や学生としての私たちの責任は、
00:14:00このツールを使って自分の個人的な目標を達成することです。学びたいなら学べるし、
00:14:06試験や課題の多くをバイパスしたいならそれもかなりできてしまいます。学生のAI使用を変えられるような規則や規制が出てくるとは思いません。根本的にそれがどう可能なのか見えないからです。だから責任は学生の手の中にあると思います。自分がコントロールしているんです。確かにその通りですね。実際、
00:14:28私のAIの使い方やアプローチの多くは意図性だと思います。実際にプロンプトを入力したり何かをさせる前に、
00:14:36例えば直接タスクを完了させようとしているのか、
00:14:39それともブレインストーミングで異なる視点から考えたいのかを考えるようにしています。その部分が今たくさん起こり始めているのを見ていると思います。AIは特に実装や構築のための触媒としては非常に優れていますが、
00:14:55意図は学生自身から来るものだと思います。すごく共感します。これらのAIチャットボットが数年前に出始めた頃は、
00:15:03当時の技術的限界や、
00:15:05当時AIについてほとんど理解していなかったせいで、
00:15:09典型的なワークフローはチャットボットに質問して答えをもらう、
00:15:13それを異なる会話で50回から100回繰り返すというものでした。今では人々がより賢くなって、
00:15:20おっしゃったように、
00:15:22AIの使い方についてより意図的になっていると思います。一つの特定のトピックについて、
00:15:28より長い会話をするようになってきています。私は勉強する時、
00:15:33Claudeでプロジェクトを作るようになりました。各クラスに一つずつ作って、
00:15:39シラバスや様々な授業コンテンツをアップロードして、
00:15:42各プロジェクトに取り込んで、
00:15:45フォルダの中の個別ファイルのように機能する会話をたくさん持つようになりました。これらのチャットボットが近年、
00:15:53コンテキストをより良く管理し、
00:15:55メモリをより良く管理し、
00:15:57特定のタスクで一緒に作業する際のはるかに役立つアシスタントであり、
00:16:02会話相手になっているので、
00:16:04今の技術の進化の速さに社会的な側面がどのくらいで追いつくのか気になります。例えば、
00:16:10CS(コンピュータサイエンス)の授業では、
00:16:14AIを使った場合は課題に免責事項を入れて、
00:16:17どう使ったかを説明できると言っている教授が何人かいます。各宿題やラボ課題でそうできるんですが、
00:16:24カリキュラムの一部としてクラスでAIを使うことを考えた統合されたフレームワークは実際にはまだありません。教育へのそういった統合を、
00:16:34今後5年くらいで見ることになるかもしれないと思っています。一般的に、
00:16:39教授陣や管理部門は、
00:16:41AI リテラシーと採用という点で学生より少し遅れていると感じますか?ええ、
00:16:46まだ適応している最中だと思いますし、
00:16:49当然学生の方が最も早い採用者です。なぜなら私たちは外にあるものに反応しているだけで、
00:16:56インターネットネイティブなので情報へのアクセスがずっと速いからです。そうですね。ただ、
00:17:02私の大学のいくつかのコースではかなりクールな進歩を見てきました。LSE 100という授業があって、
00:17:10全ての1年生が取らなければならないんですが、
00:17:13私が2年前に受けた時は、
00:17:15AIはありましたが、
00:17:16このコースでどう使うべきかのガイダンスはありませんでした。今、
00:17:21弟が1年生でその授業を受けているんですが、
00:17:24完全に変わったと言っていました。基本的に、
00:17:28Claudeの使い方のガイダンスを与えているんです。Claudeと会話すべきだと言い、
00:17:34ペルソナを与えるようにと。問題の答えを直接得るためだけではなく、
00:17:39実際にどう使うか、
00:17:41会話するために使うかのガイダンスを学生に与えているんです。そして会話ログを求められます。どう対話しているか、
00:17:49良い質問を返しているか、
00:17:51良い会話になっているかを見たいからです。そしてエッセイを書く代わりにビデオを撮影します。自分自身のビデオです。だからAIの使用が奨励されていますが、
00:18:02採点という点では無責任には使えないんです。私の授業のいくつかでも気づきました。今学期取っていた機械学習の授業では、
00:18:11学生の質問に特化して答えるために構築した独自のチャットボットがあります。講義ノートを具体的に参照したい場合にはかなり役立ちます。ただ、
00:18:21これはどちらかというと応急処置的なアプローチだと思います。学生が答えやアドバイスを求めるために、
00:18:29学校のものではない他の種類のAIツールに行くのを実際には防げないからです。そうですね。大学は現時点では万能型ですよね。一つのクラスに潜在的に200人から300人の学生がいて、
00:18:42一人の講師がいる。その学生たちは皆異なる方法で学びます。だからAIは、
00:18:47正しくプロンプトすれば、
00:18:49そうするよう促せば、
00:18:51よりパーソナライズされた家庭教師として機能しています。Claudeの学習モードを見たことがありますが、
00:18:58質問を返してきて、
00:19:00理解の段階的な発展という感じで、
00:19:02良いですね。それを使っている学生もいますが、
00:19:06学びたい、
00:19:07進歩したい学生を見つけることが大事だと思います。なぜなら、
00:19:11一つのAIツールが直接出力や直接の答えを提供しなくなったら、
00:19:16他のツールへの学生のシフトが起こるだけだからです。ところで、
00:19:20Tinaさん、
00:19:21これについて何か言おうとしていましたか?ええ、
00:19:25Zainさんが言ったことに便乗しようと思っていました。私の学校、
00:19:30アリゾナ州立大学では、
00:19:31AIに超積極的なんです。キャリアマネジメントセンターが、
00:19:36異なるシナリオや役割を通じて作業するために使えるプロンプトバンクを構築してくれました。サステナビリティのクラスでも、
00:19:45教授が独自のボットを構築しました。実際、
00:19:48人工知能戦略と仕事の未来という新しいクラスが導入されて、
00:19:521学期だけ教えられたんですが、
00:19:54みんなが「このクラスが必要だ」と言って、
00:19:57今では秋と春の全期間教えられています。これは全てとてもポジティブで素晴らしいことですが、
00:20:04全てがポジティブではないことは知っています。バラ色ばかりではないので、
00:20:10正しい軌道に乗っていないと見ていることや、
00:20:13恐れていること、
00:20:14怖いと思うことは何ですか?カンニングは大学でのトップ3の使用例であり、
00:20:19おそらくトップ1です。間違いなく、
00:20:22議論したことから来ています。プロンプトや入力を入れて、
00:20:26チャットが出力を出す。多くの学生が最初にやっていたこと、
00:20:31そして多くがまだやっていることは、
00:20:33その出力を取って課題に提出することです。インターフェースを見れば、
00:20:38質問を待っています。大学から質問を与えられて、
00:20:42その質問をチャットボットに入れて採点基準を得ることがこれほど簡単だったことはありません。だから答えを得るのがとても簡単で、
00:20:51学生として自分でその問題に取り組み、
00:20:54自分でやるには本当に強くなければなりません。もう少しニュアンスのある見解ですが、
00:21:00自分のプロジェクトを構築するためにAIを使っている学生でさえ、
00:21:05例えば異なる種類の技術的実装を試すために使っている学生でさえ、
00:21:10AIが言及されるたびに、
00:21:12所有権に対する恥ずかしさのようなものを強く感じているのに気づきました。このプロジェクトを構築していた時、
00:21:20AIを少し使ったんですけど、
00:21:22みたいな。言ったように、
00:21:24人間がAIをどれくらい使っているのか、
00:21:26対してAIが実際にプロジェクト全体をどれくらいコントロールしているのかの境界線が今非常に曖昧だと思います。だから特にバイブアソンで、
00:21:37例えば勝者たちにプロジェクトでClaudeをどう使ったか聞いた時、
00:21:42多くの人がClaudeで構築し、
00:21:44ブレインストーミングし、
00:21:46考え抜き、
00:21:47本当に反復しているのを見ましたが、
00:21:49その質問をすると、
00:21:51多くの人がClaudeがとても役立って全部やってくれたというデフォルトの答えに落ち着きました。今、
00:21:58こういったAIの使用方法を評価するための語彙やフレームワークが欠けていると思います。それが多くの分極化効果を引き起こしていると思います。学校が完全に禁止しているけど、
00:22:11学生は関係なく使い続けている。その結果、
00:22:14多くのカンニングが起こり、
00:22:16AIと対話する際に意図的でなかったり、
00:22:19頭を使っていなかったりする。この方向性には少し懐疑的です。学生がAIの時代において回復力のある存在であることを求められているからです。学校や機関からのガイダンスなしに、
00:22:32使うたびに懐疑的である必要があります。機関や学校がこれに十分速く適応できなければ、
00:22:38より分極化した方向に偏ってしまう危険性があると感じています。ただ、
00:22:43学生間のAIとの対話や感情は変わってきていると言わなければなりません。大学生として、
00:22:50私たちは自然と頭を使いたいし、
00:22:52自分にとって興味深いことに使いたいと思っています。過去数年間、
00:22:57確かに人々は質問をプロンプトとして貼り付けて、
00:23:00出力を課題として提出していましたが、
00:23:03人々はそれ以上のことをすることに興味を持ち始めています。自分の課題により多くの所有権を持つことに、
00:23:11でももっと重要なのは、
00:23:12サイドでのプロジェクトや作りたいもの、
00:23:15探求したいことについてです。多くの学生は、
00:23:19何が利用可能で何があるのかを見るためのちょっとした後押しが必要なだけだと思います。カンニングについての話に戻ると、
00:23:27多くの学生が、
00:23:28AIは文脈でのカンニングにはかなり下手だということに気づき始めていると思います。パターンが現れ始めているからです。例えば、
00:23:38mダッシュがたくさんあるとか、
00:23:40AIには特定の声やトーンがあるとか、
00:23:43クラスについてあなたが知っていることのレベルまでは実際には理解していないとか。学生が実際に自分が思っているより知っているということについての会話全体になりうることですが。
00:23:59ええ、
00:23:59同感です。学生もAIと共に進化していると思います。最初AIが登場したときは、
00:24:05みんなとても興奮していて、
00:24:06学生たちは出力結果をそのまま使っていました。でも今はマークが言ったように、
00:24:12学生たちはプロンプトをより意図的に書くようになっています。つまり、
00:24:17以前よりも少し長めのプロンプトを書いたり、
00:24:20Claudeをより適切に導いたりしているんです。これは単に私たちがAIに慣れてきたからだと思います。学生である私自身、
00:24:28今までClaudeと1000時間以上対話してきました。その応答の仕方を理解していますし、
00:24:35このツールについてもっと学んでいます。その結果、
00:24:38AIとのやり取りがどんどん良くなっているんです。おっしゃる通り、
00:24:43私たちは学生で、
00:24:44自分の頭を使いたいと思っています。大多数の学生は知的刺激を求めているので、
00:24:49AIツールを本当に自分のために活用し、
00:24:52実際により高いレベルに到達するために使うようになってきていると思います。ただ出力結果に頼って自分を制限するのではなくね。
カンニングに関して言えば、
00:25:03例えば最初のレベルとして質問して出力を得るというのがありますが、
00:25:07私の場合、
00:25:08最終試験は「自分の考えをプレゼンしてください」というものです。プレゼンテーションを10分、
00:25:1515分でまとめて、
00:25:16自分の立場を説明しなければなりません。そのとき、
00:25:19AIはそこにいて代わりに話してくれたり、
00:25:22アイデアを出してくれたりはしません。だからその点で、
00:25:26おっしゃったような、
00:25:28ちょっと使うという最初のレベルはあるかもしれませんが、
00:25:31私たちの場合は「どういう意味ですか」と説明しなければならないレベルに到達します。ですから、
00:25:38小さなクイズでカンニングしているレベルの人はいるかもしれませんが、
00:25:43私たちの場合は常に自分の立場を擁護しなければならないので、
00:25:47自分が何について話しているのか理解していなければならないんです。
大学卒業後の就職市場について話しましょう。まず、
00:25:55卒業後の就職についてみんなどう感じているか、
00:25:59親指で上げ下げ中間で示してもらえますか?常に…みたいな感じ?わかりました。
もっと詳しく教えてください。いい面としては、
00:26:07AIが面接の練習やブレインストーミング、
00:26:10履歴書のカスタマイズなどのより良い相棒になっていることだと思います。残念ながら、
00:26:16マイナス面は、
00:26:17企業も明らかにAIをより多く使っていることで、
00:26:20多くの場合ハイビューという形で表れています。今回の就職活動サイクルでは、
00:26:26基本的に画面と話しているような状態でした。それはそれでいいんですが、
00:26:30画面と話しているだけだと化学反応がないような気がして、
00:26:34少し人間味が薄れる感じがします。
画面に映ったロボットと面接しているような、
00:26:40明示的にそうというわけではないんですが、
00:26:43私の場合は画面に質問が出て、
00:26:45それに向かって一人で話しているような感じです。また、
00:26:49企業が候補者をスクリーニングするためにAIを使っていることについて、
00:26:54多くの不安を耳にしています。これは私の自尊心にとっても、
00:26:58最適な面接戦略や応募する仕事を見つける上でも良くありませんでした。以前よりもずっとランダムに感じられるようになったからです。みんなはどう思いますか?
00:27:08特に候補者のスクリーニングについては同感です。本当につらいですよね。「この仕事に応募してください」という招待メールを受け取ってから、
00:27:18履歴書を提出するまで、
00:27:19時間をかけて応募書類をカスタマイズして、
00:27:22すべてを整えて、
00:27:24それから15分後に「残念ながらお知らせします」って。いつ時間があったの?って思います。AIが生成したメール、
00:27:31AIが生成したメールですよね。それが本当に大きなマイナス面だと思います。
プラス面としては、
00:27:38AIへの習熟が大きな…例えばコンサルティング会社では、
00:27:42トップ4のコンサルティング会社は以前はジェネラリストのMBAを雇っていましたが、
00:27:48今はAIに精通したMBAを探しています。だから、
00:27:51異なる業界にAIをどう適用するか理解していれば、
00:27:55あなたは彼らの第一候補になります。
実際、
00:27:58クロエの話に戻ると、
00:27:59私はAIに面接されたことがあります。本当ですか?そうなんです、
00:28:04とても良かったですよ。「あなたの回答はとても刺激的で有益で、
00:28:08エキサイティングでした」みたいな反応をしてくれて、
00:28:12そして次の質問に移りましょう、
00:28:14という感じでした。
その仕事は得られましたか?いいえ、
00:28:18でもそれは資格がなかったからです。彼らはジュニア上がりを探していて、
00:28:23私はシニア上がりだったと思います。
なるほど、
00:28:27それでも自動スクリーニングされたんですね。でも思っていたほど悪くはありませんでした。伝統的には、
00:28:33クロエが言ったように今はハイビューが主流で、
00:28:37録画する形式ですが、
00:28:38インタラクティブな会話ではなく、
00:28:40私は実際に良い面接を楽しむことができました。
AIとしては同意します、
00:28:46同意します。さて、
00:28:47面白いAIの使い方について言えば、
00:28:49メリアム・ウェブスター辞典が「slop」を今年の言葉に選びましたね。AIスロップがみなさんにとってどういう意味を持つのか、
00:28:58そしてキャンパスで周りの人々にどう影響していると思うか、
00:29:02興味があります。
AIスロップというのは、
00:29:05私にとってはClaudeや他のAIツールから出力を受け取ったときに、
00:29:10もし自分の頭を使っていれば、
00:29:12これよりも良いものを思いつけたはずだとわかるような場合です。それが私にとってのスロップです。就職活動に話を戻すと、
00:29:21例えばカバーレターを書くのを手伝ってもらうときに、
00:29:24これは多くの学生の主要な使用例なんですが、
00:29:27すごくジェネリックなカバーレターを出してくるんです。他のすべての学生がこれで応募しているような。これでは仕事は得られないって感じです。それがAIスロップだと思います。
AIの応答がとてもジェネリックで、
00:29:42それ自体が独自の声になっているというのは本当に面白いと思います。今ではAIが多くのemダッシュを使ったり、
00:29:50「まったくその通りです」とか「それについて考えさせてください」といった特定のフレーズを使うのが、
00:29:57よくあるミームのようになっています。あと、
00:30:00例えば手紙やスクリプトを書こうとするときに、
00:30:03いつも同じ2文構造を繰り返してくるんです。「あなたは車輪を再発明しているのではありません、
00:30:09次のテスラを作っているのです」みたいな感じで。?
00:30:14そうそう、
00:30:15正直言って君たちが言ったこと全部だよね。そして、
00:30:18フィードバックや出力が得られて、
00:30:20それをどう扱うかは自分次第なんだ。グループで作業する場合、
00:30:24残念ながら単にそれを貼り付けるだけの人もいて、
00:30:27最後に「Claudに続けてもらいますか?」って出るのが見えるんだよ。ああ、
00:30:32そうそう、
00:30:33Claudは間違うこともあるから、
00:30:35リトライ、
00:30:36リトライってね。ああ、
00:30:37それが僕のAIスロップの定義だよ。グループプロジェクトについて言及したけど、
00:30:42これって大きな問題だと思うんだ。大学で4、
00:30:455人のグループがあって、
00:30:475千語のレポートを書かなきゃいけない時、
00:30:49君たちはどうやってるの?
00:30:51僕の大学では、
00:30:52使いたくないっていう学生が時々いるんだ。ある学生が「お前らの汚いAIの手が触れる前にこのプロジェクトを終わらせてやる」みたいなことを言ってたのを覚えてる。僕は「オーケー」って感じだったけど。でも、
00:31:05彼はその言葉を使ったのかな...?
00:31:10グループで作業するときって、
00:31:12他の人の意見も考慮しなきゃいけないから、
00:31:16本当に強く反対する学生もいるんだよね。うん、
00:31:19みんなはどう思う?
00:31:21私から話そうか。私たちは5000語くらいのプロジェクトをよくやるんだけど、
00:31:27例えば「このビジネス上の問題からビジネスケースを作成しなさい」みたいなやつで、
00:31:33最近私たちがどうやってるかっていうと、
00:31:36まず論文とか課題を取って、
00:31:38アウトラインを作るんだ。AIに「この論文のアウトラインを作ってくれる?何を含めるべき?」って聞いたりしてね。それから、
00:31:48みんなで分担するの。私がよくやる方法は、
00:31:514人で5000語のレポートを書く場合、
00:31:54セクションごとに分けて、
00:31:56各セクションを担当する人が、
00:31:59AIを使うかどうかは自分次第って感じ。私が個人的にやってるのは、
00:32:04箇条書きとかランダムな思考をClaudeにたくさん投げ込んで、
00:32:09それを一緒に構造化していくの。ランダムな箇条書きとか単発のフレーズから、
00:32:15アウトラインにして、
00:32:17それから段落にしていって、
00:32:19手動で言葉遣いを編集して自分の声やトーンにするんだ。それで、
00:32:24Claudeに本当によく聞くことがあって、
00:32:27例えば就職活動なら、
00:32:29誰が通常私の作品をレビューするのか、
00:32:32副社長やリクルーターとか、
00:32:34授業なら教授やTAとかって文脈を伝えて、
00:32:37「ねえ、
00:32:38これが評価基準なんだけど、
00:32:40私の作品を採点して、
00:32:4210点満点で」って聞くの。それを2、
00:32:453回やるんだけど、
00:32:46いつもスコアをつけた理由とか、
00:32:49どこを改善できるかを教えてくれる。フィードバックは好きなことが多いけど、
00:32:54時々過剰だったり馬鹿げてると思うこともあるね。SonnetとかOpus 4.5みたいな新しいモデルだと、
00:33:03評価を何度もお願いすると、
00:33:05ちょっと緊急性が出てくるんだ。まるで考えすぎだって呼びかけられてるみたいにね。3回目くらいの評価の後には「もう出荷準備完了だよ」みたいな感じになるの。いいね、
00:33:18いいね。グループプロジェクトにAIに頼りっぱなしの人っている?プロジェクトで頭を使ってないのがわかる人とか。うん、
00:33:27確かにいるよね。私にとって一番役立つのは、
00:33:31明らかにアラインメントとか、
00:33:33AIを使うときに意図的であることに加えて、
00:33:37実は対面の時間をたくさん取ることなんだ。そう。私がグループプロジェクトで作業するときにやるのは、
00:33:45時間を確保してグループのみんなと座って、
00:33:48取り組みながら話し合うの。グループプロジェクトを一人で作業してると、
00:33:54孤独を感じやすいと思う。だからAIがすごく魅惑的になるんだよね。「ああ、
00:33:59誰かに書いてもらえたらいいのに」ってなっちゃう。でも、
00:34:04みんなで座って一緒に話すことを強制されたら、
00:34:07例えば誰かが問題を抱えてたら一緒に解決していけば、
00:34:12人間らしい協働の部分がすごく助けられると思うの。いいね、
00:34:16賛成。オーケー、
00:34:17速射質問に移るね。それぞれ最大1、
00:34:202文で。最初の質問は、
00:34:22今、
00:34:23教育におけるAIの世界全体をナビゲートしている学生へのアドバイスは何?学べ、
00:34:29学べ。使い方を学ぶんだ。それがどうやってキャリアを最適化できるか、
00:34:34起業家になろうとしてるならビジネスを最適化できるかを理解すれば、
00:34:39自分にとって有利にしかならない。新しい概念を学んだり試験勉強をするときは、
00:34:46大学で受けてる授業ごとに新しいプロジェクトを始めて、
00:34:50関連ファイルを全部貼り付けてみて。多分、
00:34:53もう既にClaudeと一緒に特定の課題を進めてきた会話があると思うし、
00:34:59ライティングスタイルを簡潔モードに設定するのが、
00:35:03試験でカバーすべき概念を効率的に素早く理解するのに一番役立ってる。Substackとかオープンソースの資料だね。さまざまなAIツールの最新または最良の使い方を知ってるクールな人がたくさんいて、
00:35:19私が最も役立つと思ったのは、
00:35:21スポンジみたいにそれを吸収して自分のプロジェクトに応用することだね。SubstackのNate Jonesはかなりいいよ。私のアドバイスは、
00:35:32スタイルを使うこと。さっき簡潔モードについて触れてたけど、
00:35:37学習モードは自分の脳を強化して自分のスキルを強化したいなら素晴らしいよ。学習モードを使えば、
00:35:45質問を返してくれるから、
00:35:47自分の返答に自信を持てば、
00:35:49Claudeだけに頼るよりも本当により良い出力が得られる。わかった、
00:35:55次の質問。一文で言うと、
00:35:57AIをツールとして使うのとAIを松葉杖として使うことの境界線を個人的にどう引いてる?どこでバランスを見つけてる?もし私がこんな部屋にいて、
00:36:08たとえ誰かが超批判的で具体的な質問をしてきても、
00:36:12自分が作ったものを説明したり擁護したりできないなら、
00:36:16それが何が起こってるか本当に理解してない境界線だと思う。それはいいね、
00:36:22すごく共感する。所有権と意図性の組み合わせだよね。自分がやったことを説明できなくて、
00:36:29さらにAIが自分の作業や活動でどんな役割を果たしたかも含められないなら、
00:36:35それが私にとっての境界線。そうだね、
00:36:38それは私にとっても境界線だよ。5年生に説明するように説明できるべきだし、
00:36:44出力が何であれ、
00:36:45それを提示できるべきだよ。大学院レベルでもね。私が準備したものは何でも。それが私の境界線。AIで作るものは何でも、
00:36:54より低いレベルでもより高いレベルでも説明できるべきなんだ。みんなに同意する。最終的に自分が作ったコンテンツに満足してなかったら、
00:37:05それって本当に自分のものなのか、
00:37:07それともClaudeからコンテンツを盗んでるだけなのかって話だよね。だから、
00:37:14何らかの所有感を持って、
00:37:16「これは自分が作った作品だ」って感じることが、
00:37:19私にとっての境界線。完全にAIで提出したものもあるし、
00:37:24「これは最終的に自分をどこにも連れて行かないな」って感じだったけど、
00:37:29それを学ぶんだよね。学生にとって最大のことは、
00:37:33それらの感覚を学ぶには時間がかかるってことで、
00:37:37その時間を与える必要があると思う。学生は何かを100%AIで提出して、
00:37:43「実際これは自分のためにならなかった」って気づかなきゃいけないこともあると思うし、
00:37:49大学は学生が学ぶという事実を意識する必要があると思う。学生を信頼しなきゃいけないんだ。最終的に彼らは自分の人生を生きたいし、
00:38:00自分を準備したいし、
00:38:01学生間で平等を持ちたいから、
00:38:04私たちは解決するよ。どこがいいか、
00:38:06どこが良くないかを理解するよ。そうだね、
00:38:10スペースを保持するって感じ。それはここで終わるのに素晴らしい場所だと感じる。私はただ言いたかったんだけど、
00:38:18「私たちは解決する」っていうメンタリティね、
00:38:22この間ずっと、
00:38:23私はこの会話が悲観論にシフトすることを予想してたんだけど、
00:38:28決してそうならなかった。みんなが未来について思慮深くポジティブなのは、
00:38:34本当にワクワクするし、
00:38:36本当に励まされると思う。だから、
00:38:38ここにいてくれて、
00:38:40正直でいてくれてありがとう。この会話を本当に感謝してるよ。ありがとう、
00:38:45ありがとう。?