7-5　AIと情報の未来

1．AIとは何か？

AI（人工知能：Artificial Intelligence）とは、

「人間の知的な働きをコンピュータなどの機械に模倣させる技術」 を指します。

近年のAIは、機械学習（Machine Learning）や深層学習（ディープラーニング）を用いて、

• 膨大なデータを学習し、
• 自ら判断・予測・生成する能力を高めています。

画像認識、音声認識、文章生成、データ分析など、幅広い分野に応用が進んでいます。

2．AIが変える情報のかたち

AI技術は、情報の生成・処理・伝達の方法を根本的に変えつつあります。

◆ 生成AI（例：ChatGPT、画像生成AI）

• テキスト、画像、音声、動画などを自動で生成
• ニュース記事、広告、イラスト、レポート作成などへの応用が急拡大

◆ レコメンド機能とアルゴリズム

• SNSや動画配信サービスにおいて、AIがユーザーの閲覧履歴を分析し、「好みに合う情報」を自動選別
• フィルターバブルや情報の偏りを助長する可能性も

◆ ディープフェイク

• AIによって、人間には判別が困難な「偽の映像」や「合成音声」が作られる
• 政治的な印象操作や詐欺、名誉毀損など、新たな社会問題に発展

3．AI時代の新たな倫理的・法的課題

◆ 著作権の問題

• AIが生成したコンテンツの著作権は誰に帰属するか？
• 学習に使われたデータが著作権を侵害していないか？（二次利用・無断学習）

◆ 偏見と差別の再生産（バイアス）

• AIは「人間が作ったデータ」を学習するため、元の社会にある偏見（性別、人種など）を再現・強化してしまう危険

◆ プライバシーと監視社会

• 顔認識、防犯カメラ、行動追跡などへのAI利用が進むと、
• 個人の行動が常に監視される社会（監視資本主義）になる可能性も

4．AIとの共生に向けて：求められる力と制度

◆ 情報を見抜く力（AIリテラシー）

• AIが生成した情報と人間が発信した情報を見分ける力
• 情報の真偽や信頼性を多角的に検討する姿勢（メディア・リテラシーの発展形）

◆ ルール整備とガバナンス

• 国際的な枠組み（例：EUのAI法案、日本のAI原則）
• AI開発企業による倫理的ガイドライン（AI倫理コード）

◆ 学校教育での対応

• 高校「情報I」「公共」科でのAIリテラシー教育の必要性
• AIを「使いこなすだけでなく、批判的に考える力」を養う教育

【まとめ】

• AI技術は情報の生成・流通を革新し、便利さと危うさを同時にもたらす
• 著作権・偏見・プライバシーなど新たな問題が浮上しており、法整備と倫理の両立が求められる
• 私たち一人ひとりが「情報の受け手」「発信者」だけでなく、「AIと向き合う主権者」としての意識を持つ必要がある

【高校・大学入試向け要点整理】

■ 用語と定義

■ 論述テーマ例

• 「AIと共に生きる社会に必要な倫理と法制度について論ぜよ」
• 「生成AIの登場によって表現の自由や著作権はどう変化するか」
• 「AIが情報環境にもたらす利点とリスクをあなたの視点から述べよ」

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ryomiyagawa Founder

早稲田大学大学院文学研究科哲学専攻修士号修了、同大学大学院同専攻博士課程中退。日本倫理学会員 早稲田大学大学院文学研究科にてカント哲学を専攻する傍ら、精神分析学、スポーツ科学、文学、心理学など幅広く研究に携わっている。

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