AIリテラシー：人工知能のスキルギャップを埋める

保守チームはドローンを使用してデンマークの橋の状況を監視しています。オーストラリアの公共事業作業員は、人工知能（AI）ソフトウェアを使用して現場スタッフを派遣し、排水格子の清掃を行っています。また、自動車製造の従業員は、フォードの組立工場で、製造上の欠陥を検出するためにコンピューター・ビジョンを導入しています。¹

これらの例はいずれも、ある分野や専門分野でAIがどのように人間の労働力を増強できるかを示すお客様事例です。ただし、ビジネスや産業でAIを効果的に使用するには、企業が自社のコンピューティング・システムにAIを統合するだけでは不十分です。

また、経営陣から現場作業員までの従業員がAIツールをうまく使用できることも必要となります。

これは決して簡単な要求ではありません。最近IBMが調査した経営幹部のほぼ半数が、自社の従業員には人工知能テクノロジーを実装し拡張するために必要なAIスキルと知識が欠けていると述べています。

幸いなことに、このスキル・ギャップには解決策があります。それが、AIリテラシーの育成です。

AIリテラシーの定義の1つは、人工知能のさまざまな側面（機能、制限、倫理的考慮事項など）を理解し、それを実用的な目的で使用する能力です。学習者がAIテクノロジーとAIの応用を理解する上で、批判的思考を働かせる必要があるかもしれません。

AIリテラシーを身につけるには、「単に学ぶだけでなく、学ぶために学び、AIシステムの仕組みを理解するために適切な質問をすることが必要です」と、通信と新興テクノロジーの専門家であるIgnacio Cruz氏は述べています。

Cruz氏は、AIリテラシーの目標は、AI概念の基本的な理解から、自動化された意思決定におけるAIリスクを評価する能力など、より高度な能力まで「連続性があります」と付け加えています。²

今日の従来の常識は、AIリテラシー・スキルは、従業員だけでなく、AIの現実世界への影響を経験する個人にとっても重要であることを示しています。

結局のところ、AI がキュレーションしたニュースの見出しを読んだり、カスタマー・サービス用チャットボットとやり取りしたり、AI誘導車両に乗ったり、ChatGPTなどの消費者向け生成AI（gen AI）アプリを使用したりといった、AI関連のさまざまなアクティビティが、多くの人の日常生活に取り入れられるようになりました。

「人々が人工知能について知ることで、自分自身やコミュニティーのために、より良い意思決定を行うことができます」と、The AI Education ProjectのCOOであるCharlotte Dungan氏は、Harvard Ed. Magazineのインタビューで述べています。「AIについて学ぶためにプログラマーであるメリットはありません。誰もがその情報にアクセスする権利があると思います。」³

AIリテラシーを構成するものについての理解は、AI自体の進化とともに進化しますが、近年、AIの研究者や教育者によって確立されたいくつかの基本原則があります。

指針となる存在となったのが、「K12向けAI」ワーキング・グループとして知られる教育者と技術者のグループです。人工知能推進協会とコンピューター・サイエンス教師協会（CTA）の共同プロジェクトであるこのグループは、AIリテラシーの教育基準を導くための一連の5つの「ビッグ・アイデア」を考案しました。

• 「コンピューターはセンサーを使って世界を認識します。」
  
  
• 「[AI]エージェントは世界のモデル/表現を維持し、推論に使用します。」
  
  
• 「コンピュータはデータから学習できます。」
  
  
• 「エージェントと人間と快適に対話させることは、AI開発者にとって大きな課題です。」
  
  
• 「AIのアプリケーションは、良い面でも悪い面でも社会に影響を与える可能性があります。」

これらの原則に基づいて、Georgia Institute of Technologyの研究者であるDuri Long氏とBrian Magerko氏は、12を超える能力を持つAIリテラシー・フレームワークを作成しました。

これらの研究者は、ジャーナル記事やコンフェレンス・ペーパーなどAIに関する150の論文の文献レビューに基づいて研究結果を作成しました。彼らが特定したコンピテンシーは次のとおりです。

• 人工知能を使用するテクノロジーと使用しないテクノロジーを区別します。
  
  
• 機械学習（ML）やロボティクスを組み込んだテクノロジーなど、AIを使用するさまざまなテクノロジーを特定します。
  
  
• AIが得意とする問題解決の種類と、より困難な問題の種類を特定し、この情報を使ってAIをデプロイするタイミングと人間のスキルを使うタイミングを決定します。
  
  
• プログラミング、AIモデルの選択、AIシステムのファイン・チューニングにおいて人間が果たす役割を認識します。
  
  
• 個人データが機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用されるタイミングを認識することを含む、データ・リテラシーの概念を理解します。
  
  
• 一部のAIシステムが現実世界で物理的に動作することを理解します。
  
  
• データ・プライバシー、説明可能性、誤情報、バイアス、透明性、説明責任などの主要なAI倫理問題を特定します。

研究者はまた、「個人がAIを理解するためには、コンピューターの使い方を理解する必要がある」ため、デジタル・リテラシーはAIリテラシーの前提条件であるとも指摘しました。⁴

生成AIベースのアプリケーションやツールの普及に伴い、一部の専門家は生成人工知能のリテラシーに特に重点を置いています。

Cornell University’s Center for Teaching and Innovationによると、生成AIリテラシーには、生成AIが使用されていることを認識し、生成AIのアウトプットの信頼性と妥当性を評価し、Georgia Instituteのフレームワークと同様に、AI倫理上の問題を特定するスキルが含まれます。⁵

生成AIリテラシーは、生成AIの使用が生徒の学習体験を「回避」するのに手を貸すのではないかと教育者が懸念している高等教育の分野で特に顕著です。⁶

大規模言語モデル（LLM）は「学習者が論文やレポートを書くのに役立つかもしれませんが、独自の研究を行う方法、複数のソースからの情報を統合する方法、議論を定式化する方法、意見を表明する方法、またはソースを適切に引用する方法を学習者に教えることはできません」と、Cornell centerはアドバイスしました。「したがって、AIリテラシーの必要性は、学生にとっても教員にとっても同様に不可欠です。」⁷

では、AIリテラシーを達成するには何が必要でしょうか。今日の一部の教育関係者は、AIリテラシー教育は小学校から始めるべきだと主張し、大学や企業は今日の大人に向けて、AIコースや教育プログラムを提供しています。

MITはSTEM教育プログラム非営利団体と提携して、5歳から18歳までの生徒を教える教育者向けに、短縮版のAIリテラシー・カリキュラムを開発しました。

「AIの日」と呼ばれるこのプログラムは、AIの概念と用語を紹介し、AIの仕組みを示す実践的な活動を奨励し、AIの潜在的なメリットと害を探り、責任あるAIの必要性を強調します。「AIの日」の資料は、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下でダウンロード、使用、再配布できます。

2022年と2023年にさまざまな学校でカリキュラムが実施された後、研究者は参加した教師を対象に調査を行い、有望な成果を導き出しました。

MITのCynthia Breazealと研究機関Ed ResearcherのFiona Hollandsは、この取り組みを記録した記事の中で、「たった数時間このコンテンツに取り組んだだけで、教師たちは自分たちと生徒たちがAIの概念、AIの仕組みと現在の使われ方、社会にとっての潜在的なメリットと害について学んだと報告しました。」と書いています。「AIについてより深く学ぶことで、AIが社会にもたらす潜在的なメリットや、AIの未来形成に貢献する自分自身の能力について、楽観的なレベルが高まりました。」⁸

当然のことながら、AIは大学生にとって人気の研究分野となっています。2024年のある世界的な調査によると、学生の70%以上が、大学はAIリテラシーとAIツールの効果的な使用に関するトレーニングのコースをもっと提供すべきだと考えていることがわかりました。⁹

大学はその需要に応えるために取り組んでおり、一部の大学ではAIの授業の提供を超えて、AIに焦点を当てた学部および大学院の学位を授与するところもあります。¹⁰

Harvard University、University of Pennsylvania、MITなど、大学が主催するAI講座のなかには、オンラインで無料で一般公開されているものもあります。MITは、Responsible AI for Social Empowerment and Education （RAISE）イニシアチブを通じてGoogleと協力関係を結び、教育者向けに特別に設計された無料のAIコースを提供しています。¹¹

大学と同様、企業もAIトレーニングを提供するというますます強まる圧力にさらされています。一方で、このプレッシャーは従業員の需要だけではなく、厳しい現実、つまり生成AIの場合には迫りくるAIのスキル不足が深刻化していることからもたらされています。

McKinsey社の研究者は2024年の調査レポートで、「生成AIを活用した人材変革は、組織全体と働き方に影響を与えるため、企業が簡単に採用できるものではありません。」と結論付けています。研究者らは、生成AIテクノロジーを早期に導入する企業が、スキルアップと新スキルの習得に重点を置いていることがわかりました。¹²

IBM Institute for Business Valueの2024年のレポートによると、CEOたちは、今後3年間で労働力の35%が再トレーニングと新スキルの習得を必要とすると述べており、これは2021年のわずか6%から増加しています。

企業は自社の従業員だけにAIトレーニングを提供することに留まりません。Amazon、Microsoft、Intel、IBMなどの企業は、無料のAIコースと学習参考情報をオンラインで提供しています。

例えばIBMは、学習者にデジタル認証情報を付与するオンライン・コースのプログラムであるSkillsBuildを提供しています。人気のコースには、「人工知能入門」や「プロンプト・ライティングの技術をマスターする」などがあり、IBMは2026年までに200万人の学習者にAIのトレーニングを提供することに取り組んでいます。

IBMはAI Academyとのビデオシリーズも提供しており、AIモデルとユースケースのマッチング、ハイブリッドクラウドでのAIの準備、および「AIの活用」ポッドキャストなどのテーマを特集したエピソードなどがあります。

200万人の学習者にAIのトレーニングを提供するというIBMの取り組みの詳細はこちら

IBM Corporate Social ResponsibilityのVP兼Chief Impact OfficerであるJustina Nixon-Saintil氏は、AIやその他の技術分野における生涯学習が「ニューノーマル」になると予測しています。

「当面のニーズはAIスキルですが、サイバーセキュリティー・スキルに対する永続的な需要と並んで、量子スキルへの需要もすぐに高まるでしょう」と、Nixo-Saintil氏は最近説明しました。「生涯学習は、就職市場で競争力を維持したい人にとって不可欠です。」