AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「創造性に強いAIを入れよう」と言われましてね。学術論文で何が重要なのか、正直ピンと来ないのです。要するに、うちの現場で使えるかどうかが知りたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、AIの「創造性（creativity）」の研究がどんな人文・社会の知見を取り込んでいるかを洗い出し、実務での使いどころや注意点を整理するものですよ。大丈夫、一緒に要点を押さえましょうね。
論文というと技術の話ばかりじゃないですか。今回は「学際的（interdisciplinary）」という言葉が出るそうですが、それは何を指すのですか？現場で何を変えうるのでしょうか。
簡単に言うと、AIの「創造性」を考えるときに心理学、社会学、哲学など人間側の知見をそのまま持ち込む例が多いのですが、それが適切に翻訳されているかを問う研究です。要点は三つ、どの人文知が参照されたか、どう変換されたか、そしてその説明責任があるか、です。
それは現場ではどのように影響しますか。たとえば製品デザインのアイデア出しに使う場合、何を注意すればいいのでしょう。
良い質問です。まず一つ、AIが参照する「創造性」の定義が現場の期待と合っているか確認すること。二つ目、研究者が心理学などの知見をどのように簡略化しているかを把握すること。三つ目、その結果として生じる偏りや誤解をドキュメント化して運用ルールを作ること、です。これで投資対効果の評価がしやすくなりますよ。
これって要するに、学問の元の文脈を放置すると現場で誤った判断を招くということですか？投資してもうまくいかないリスクがあると。
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！研究成果は便利に見える側面がありますが、元の学問が持つ前提や条件を切り捨てると、現場の意図とずれることがあります。だからこそ研究者の判断過程を読む、ドキュメント化することが重要なんです。
具体的には我々が何を求めればいいですか。成果物の説明や前提条件を求めればよいのですか、それとももっと踏み込んだチェックが必要でしょうか。
まずは三つの要求をおすすめします。研究やプロダクトが参照した人間科学の文献名、研究者がどのようにその概念を定義・簡略化したかの説明、そして現場における適用上の制約とリスクです。これだけで意思決定がぐっと現実的になりますよ。
なるほど。ということは、外部から持ってきたアルゴリズムをそのまま信じるのではなく、背景を問い質す習慣が必要ですね。導入判断の基準が明確になりそうです。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。点検リストの作り方や会議での質問フレーズも後で用意しますから、まずは「何を確認するか」を明確にしましょう。
わかりました。要点を自分の言葉で整理しておきます。研究が参照した人文知を明示し、その翻訳方法と現場での制約を文書化してもらう。これで投資判断とリスク管理ができる、ということですね。
