大学の講義でAI利用を義務化：プロンプトを「共同推敲」する重要性

多くの教育現場が学生によるChatGPTの不正利用への対策に追われるなか、ペンシルベニア大学ウォートン校のエヴァン・モリック教授は真逆のアプローチを取りました。

モリック教授は今学期、学部および大学院のアントレプレナーシップ関連の3講座において、AIツールの使用を義務付けました。アイデア出しから文章作成、画像生成、アプリ試作に至るまでAIを活用させる方針です。さらに今週利用可能になった新しいBing AIにも触れ、従来のAIへの前提はすでに通用しなくなっていると述べています。

教授が公開した初期の運用レポートからは、実践的な知見が浮かび上がってきました。

最初は誰もがCマイナス評価のプロンプトしか書けない

AIが生成する文章が浅薄だと嘆く教員は少なくありませんが、教授によれば、適切な訓練を受けていない人はほぼ確実にAIの使い方が稚拙であるのが原因です。

教授は学生に、あえてAIを使って課題を作成する実験を課しました。5段落のエッセイと関連画像を生成させ、最低5回のプロンプト修正を経て振り返りを提出させる内容です。大半の学生は最初、課題文をそのまま貼り付けるか、学術的なトーンでと付け加える程度で、結果は平凡なCマイナス相当の文章にとどまりました。

しかし、5回以上の改善を義務付けたことで、学生のアプローチは3つに分岐しました。

1つ目はプロンプトの微調整のみでAI任せにする方法で、成果物は退屈なままでした。2つ目は制約条件やペルソナ、専門知識を大量に追加する方法で、精度は上がったものの出力のコントロールが難しいという課題が残りました。

最も優れた成果を出したのは3つ目の共同編集アプローチでした。一発で完璧な出力を狙うのではなく、第3段落の定義が間違っていると指摘したり、具体例の差し替えを求めたりと、AIと対話しながら修正を重ねる手法です。このプロセスでは文章の質が跳ね上がるだけでなく、誤りを指摘するために学生自身が深い概念理解を求められるという教育的効果が得られました。

ハルシネーションは見抜けたが、授業中の質問は減少

AIの誤情報やハルシネーションを懸念する声は根強いですが、講義では学生が事実関係の責任を負うルールを徹底した結果、捏造された出典や事例を的確に見抜く姿が確認されました。表面的な事実だけでなく、文脈のニュアンスの欠落まで指摘する学生も現れました。

また、画像生成AIがMBA学生を男性ばかりで描くようなバイアスについても、学生たちは自発的にプロンプトを工夫して修正を試みていました。

プロジェクト全体の質やチームの熱量は前年比で明らかに向上した一方、意外な副作用も生じました。授業中に手を挙げて質問する学生が目に見えて減った点です。後からChatGPTに聞けばわかるため、わざわざ教室で発言する必要性を感じなくなったことが要因とみられます。

なぜ重要か

AIを禁止するのではなく、あえて必修化して共同編集の手法を徹底させたこの取り組みは、極めて示唆に富んでいます。AIに丸投げするプロンプトは凡庸な成果物しか生みませんが、人間が編集長として検証と修正を繰り返すワークフローを組めば、AIは強力な思考のアシスタントへと変わります。

ユーザーにとっても、単発の長文プロンプトで満足するのではなく、段落単位でフィードバックを与えて対話的に仕上げる姿勢こそが、日常業務で直ちに実践すべきベストプラクティスだとわかります。

一方で、授業での質問が減ったという現象は見過ごせない兆候です。いつでも疑問を解消してくれる従順なAIの存在は、個別学習を効率化する反面、他者との生身の議論やその場での疑問の共有を奪うリスクを孕んでいます。道具の習熟と同時に、人が集まる場の価値をどう再設計するかが今後の大きな論点になりそうです。