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AI時代の教育は「地徳体」ではなく「体徳地」です。 [아침햇발]

記事を読むお使いのブラウザは、audio 要素をサポートしていません。0:00昨年12月、ソウル鍾路区教保文庫で一人の子供が本に熱中している。キム・ヨンウォン記者 [email protected]チョ・ヒョンギョン｜ハンギョレ経済社会研究院長 かつて人工知能（AI）は「正解を当てる機械」だった。イメージが猫なのか子犬なのかを区別し、市松模様の上から勝率の高い数を計算する方式だった。問題は明確であり、答えは存在した。しかし今、私たちが向き合った生成型人工知能はまったく異なる。存在しなかったイメージを描き出し、使われたことのない文章を作り出し、まだ定義されていない問題にももっともらしい答えを出す。 「正解を求める機械」から「可能性を生成する存在」への転換だ。この巨大な変化の前で私たちの教育は妙な強迫に陥っている。 6日、教育部は李在明政府の国政課題「人工知能デジタル時代未来人材養成」を目標に人工知能重点学校1141校を選定し、2028年まで段階的に拡大すると明らかにした。初等68時間、中等102時間以上の関連授業を確保し、教員研修も2029年までに1万人履修を目指した。昨年11月に発表した「すべてのための人工知能人材養成方案」の一環だ。人工知能をどれだけうまく活用するかに訪点を置いて「未来対比」を叫ぶ中、人工知能で競争力を高めなければならないという認識は堅い。プロンプトをうまく投げれば、素敵な結果を得ることができると信じています。間違った言葉ではありません。しかし、尋ねたい。質問する力とテキストを貫く洞察が、果たして「機能的熟練」で育てられるか。人間の学習は、体を持つ存在として経験する経験の総体に基づいています。ここで経験とは、読み書きを含む、世界と相互作用するすべての活動を意味する。一方、巨大言語モデル（LLM）が学習するデータは、この経験の総体と距離が遠い。表情と声の質感、刹那の時空間が与える感覚、身体内部の主観的感覚のような「体の経験」は機械学習データで完全に還元されない。人工知能は数万枚の写真で万年説に覆われた「アルプス」を定義する。しかし人間は小説の中の文章を読む瞬間、自分の感覚を総動員してそれぞれのアルプスを「生成」する。マルチモーダルモデルとフィジカル人工知能がこの隙間を絞り込んでいるが、体を通る経験とは本質的に異なる。 2023年、スウェーデン政府が6歳未満の児童に対するデジタル教育義務を廃止し、紙本と手書き教育に戻ったこと同じ理由だ。身体を経由する経験がなければ、事故の筋肉もきちんと育つことができない。だからといって技術一切を拒否しようという言葉ではない。警戒すべきことは、自動化がもたらす「過程の消去」だ。応用言語学者キム・ソンウの議論を借りれば、読書は打者の世界が私を揺るがす事件であり、執筆はその衝撃に対抗して自らを再建することだ。外部のテキスト、他人の理由、世界の刺激が私の体と精神にぶつかるとき、これを押し出すか受け入れて育てる抵抗の力、それが事故の筋肉である。読書と執筆がかみ合って循環する過程の中で、人間は絶えず自分を更新していく。彼はこの地点で人工知能の「生成」と人間の「生成」を区別する。人間は、外部の刺激と内面の抵抗がしっかりと対抗する緊張と循環の中で、昨日とは異なる存在で「生成」される。一方、生成型人工知能はこの過程を一気にスキップした。プロンプトで結果を得る行為は、事故の筋肉を育てる機会を自分で減らすことと変わらない。多くの人々が人工知能で大量のテキストを「生成」(generation)しているが、いざ人間自らが変化していく「生成」(becoming)はますます薄れている。今、近代教育の解黙は文法だった「地徳体」の順序を「体徳寺」に覆してみてはどうだろうか。体を動かして感覚を覚醒させ、世界を直接経験すること（体）が先だ。その上で関係を結んで他人の苦痛に共感し（徳）、初めて事故を深く整えることが続くべきである。この転換を妨げる最も堅固な壁はやはり「入試」だ。入試はすべての教育を結果として還元する。何を学んだのか、どのような過程を経て成長したのかは問わない。教室の現場で結果と一緒にプロンプトを提出する方法まで議論されているが、これは別の形態のプロンプトエンジニアリング競争に過ぎない。入試という強固な現実を一気に壊すことはできないだろう。しかし、そのニッチでも私たちは絶えず尋ねなければなりません。効率性が価値を圧倒し、生産性が過程を消す時代ほど、振り返って熟考する人間の「ゆっくりとした学習」はもっと大切である。[email protected] #AI時代の教育は地徳体ではなく体徳地です #아침햇발