本日、教育評論家・Youtuber「全国の大学に行ったことがある男」山内太地さんのXでの投稿に注目したいと思います。

これ、5年ぐらい前にはOECDが指摘している所です。可児高校に転勤してきたばかりの年に英語プレゼンテーション大会で論じたテーマに使ったエビデンスにあった覚えが・・・ちょっとググってみたんですけど、スライド見つからず。

ただ、OECDは常にコレからのデジタル社会において今までのホワイトワーカー的な仕事は無くなる、とか、仕事として名前は残ってても業務が変質するということは5年前も言っていました。生成AIの出現によってその未来はグッと解像度を高めて迫ってきてる気がしますが。。

ここに出ている記事はコレまでのこういったリスキリング・アンラーニングの議論を生成AI時代に焼き直した、ってことだとは思います。そうなれば、ある程度ジェネラルな仕事はChatGPTのAPI搭載の各種アプリケーションでなんとかなると思うんですよね。人間がすべきことって、それらが出力したデータが正しいのかをチェックできる専門性なのかな、と思います。

今日も生徒言ってたんですけど「ChatGPT、嘘つきますよね」って。それはすごくコレからの時代大事な感覚で、間違うんだけども「間違うから使わない」ってことはあり得なくて、
1）正しいか間違ってるか判断できる力→分野の専門性
2）間違うのはなぜか検証できる力→検証力、試行錯誤する粘り強さ
3）間違わないように修正する力→試行錯誤から正解を導き出す力
4）間違いのない方法を組み合わせて自動化する力→構想力
が必要なんじゃないかな、と思います。

以前、コレからの研究者は一つの分野を深掘りする人だけの時代から、そういった専業家だけでなく、興味のある分野に複合的に関わっていく研究者像もコレからのあるべき姿だと聞いたことがあります。じゃないと、どんどん各分野がレッドオーシャンになっていく。ただ一人一人の研究者が主研究＋αでGPTなどを使いながらデータ取ったり、解析をGPTで自動化しつつ結果からの考察に集中していくなんて世界観で見ていけば、学生レベル、学士レベルであれば「一定の分野の専門性が求められ、生成AIのエラー訂正ができる程度の能力が求められる」こんな調査結果が出るのは自明なんじゃないか、と思うんですよね。