AI を使用する際の考慮事項

生成 AI は、大半のユーザーにとって比較的新しい機能です。 学校は、教育者および学習者がこのペースの速いテクノロジーに対してどのようにアプローチするのがベストなのかについて、重要な決断を下しています。

学校のポリシーとガイドライン

学習者に AI を提供する前に、必ず学校のポリシーまたはガイドラインを確認してアプローチを決定してください。 これらのガイドラインには、以下のものが含まれる可能性があります。

• 生成 AI を使用するための保護者のアクセス許可
• 生成 AI モデルの使用方法の許容および非許容の設定
• 生成 AI を使用する際の引用要件
• 学術的名誉ポリシー

学習者と共に生成型 AI プラットフォームを使用する場合は、受け入れられる内容と、各割り当てまたは評価に含まれないものに関する明確な指示を必ず提供してください。 学校の詳細については、「 AI Toolkit」を参照してください。

デジタル エクイティ

自宅でインターネットにアクセスできる学習者は、この強力なツールを課題や評価に利用できます。 インターネットにアクセスできない学習者は、同じツールにアクセスできません。 デジタル ディバイド (デジタル不公平) は、拡大し続ける可能性があります。 クラスで生成 AI ツールを使用する機会を提供することにより、すべての学習者がこの強力なツールにアクセスできるようになります。 また、学習者が在学中および卒業後に生産性と効率を高めるためのスキルを構築するのにも役立ちます。

バイアスと捏造

大規模言語モデルでは、学習したデータセットに基づいて新しい情報が生成されます。 生成される情報は、false または 製造と呼ばれるものです。 情報を消費するユーザーには、情報が事実であるかどうかを判断する責任が伴います。これには、批判的思考が必要です。 Edge のCopilot Chatは、ユーザーが AI の精度を確保するために横方向に読み取るための Web サイトを提供します。 この機能は、Microsoft が責任ある AI の使用をサポートする方法に関する小さな一歩です。

生成 AI ツールでは、バイアスのかかった出力が生成される可能性があります。 バイアスのかかった出力は、多くの AI モデルが主に西洋を中心としたデータセットから得られた情報を用いてトレーニングされていることに起因している可能性があります。 アルゴリズムがこれらの重要な要素を常に考慮しているとは限りません。 差別的な視点を表示する AI 出力は、少数の人々のグループに関する不公平な考えを永続化させる可能性があります。

ある学習者が、世界に影響を与えた著名な数学者に関する研究発表を始めようとしています。 教師は、割り当てのイデーション部分で AI を使用できます。 学習者はCopilot Chatを起動し、「今日の社会に影響を与えた10人の数学者のリストを作成する」というプロンプトを書きます。 各数学者に3つの文を渡してください。Copilot Chatリストの生成が開始されます。

Copilot Chatが生み出した10の名前のうち、3人は女性で、黒人やアフリカ系アメリカ人は誰もいませんでした。 生徒たちはクラスでこの偏見に備えたレッスンを受けたので,「アフリカ系アメリカ人か黒人か」という別のプロンプトで答えます。Copilot Chatは、10 人のアフリカ系アメリカ人または黒人数学者のリストを生成します。

バイアスへの対処は、開発者による積極的な取り組みが必要になる生成 AI が持つ永続的な課題です。 批判的に考え、AI が生成する内容を公平性の観点から確認することは、責任ある AI の使用を目指す上で役立ちます。 Microsoft では、LLM から学習したデータセットがその他の基準と共に包括的なデータ セットを表していることを確認することによってこの問題に対処しています。

データとプライバシー

Microsoft は責任を持って AI の進歩に取り組んでいます。 Copilot を設計する際に Microsoft はモデルにファクトチェック ツールを組み込み、生成されたコンテンツのソースを含めるようにしています。 ユーザーは、使用している AI ツールのデータおよびプライバシー ポリシーに注意する必要があります。 また、機密情報や個人情報を常に保護する必要があることにもご注意ください。