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2026-02-22 15:53:00
ums.ac.id、スラカルタ – UMS Insight エピソード 8 プログラムでは、スラカルタのムハンマディヤ大学 (UMS) の人工知能 (AI) 分野の講師、エンダン ワヒュ パムンカス、S.Kom.、M.Kom、Ph.D のリソース パーソンが講演し、この技術開発の現象を学術的かつ実践的な観点から説明することで、人工知能に関する誤解というテーマを提起しました。
同氏はプレゼンテーションの中で、AIとは、これまで人間しかできなかった能力を機械が実行できるように、人間によって意図的に作られた知能であると強調した。
スラカルタのムハンマディヤ大学 (UMS)、エンダン ワヒュ パムンカス、人工知能 (AI) 分野の講師、S.Kom.、M.Kom、Ph.D
「AIは、以前は人間にしかできなかった能力を機械、この場合はコンピューターが実行できるように作られたテクノロジーです」と、ダダンとして親しまれているエンダン氏は土曜日（2月21日）に語った。
彼は、画像認識などの基本的な能力から、さまざまな質問に応答できるようになった大規模言語モデル (LLM) などの複雑なテクノロジーまでの例を挙げました。
同氏によると、AIの開発は新しいものではなく、実際に人々はYouTubeやNetflixなどのデジタルプラットフォーム上のレコメンデーションシステムやGoogleマップのスマートナビゲーションなどを通じてAIに長い間接してきたという。同氏は、このテクノロジーは現在では人間の生活に近づいているAI実装の初期の形態であると述べた。
Endang 氏は、ディープラーニングの出現とグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) に基づくコンピューティング能力の向上により、AI 開発の加速が大幅に進んだと説明しました。
「確かに、GPU プロバイダーからイノベーションが生まれ、これまで限界があった AI テクノロジーがさらに優れたものになると、開発が非常に速くなっているように感じます」と彼は言いました。
同氏は、AIの基礎はアルゴリズムとコンピューティングリソースにあり、従来の機械学習から始まり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、そしてより多くの知識を収容できるトランスフォーマーやラージ言語モデル（LLM）に進むと付け加えた。
同氏はまた、AIへのアクセスが以前よりもはるかにオープンになっていると強調した。以前は、独自のモデルを構築してデータをトレーニングする必要があったため、開発者のみが AI システムを作成できましたが、現在では、情報学のバックグラウンドがなくても、一般の人々がアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を通じて生成テクノロジーを利用できるようになりました。これにより、誰でも AI ベースのソリューションの作成者になれる可能性が生まれます。
AI に対する一般の認識の違いについて、同氏はこれが読み書き能力とユーザー エクスペリエンスのレベルに影響されると評価しました。
「AIを肯定的に考える人はAIの恩恵を感じている人たちであり、否定的に考える人は社会経済的な観点からAIに取って代わられるのではないかと懸念しているのかもしれない」と同氏は述べた。
同氏によると、過去から新しいテクノロジーが登場するたびに必ず賛否両論が生まれてきたため、この懸念は新しい現象ではないという。彼は、かつて人々を数えるのが面倒になると考えられていた電卓の例を挙げましたが、最終的には、実際にはより複雑な問題を解決するのに役立ちました。
彼の見解では、AI は人間に完全に取って代わるのではなく、むしろ仕事の構造を変えるものです。
「置き換えられているのは、人間がAIに置き換えられているのではなく、おそらくAIの使い方を学びたくない人間や、開発を望む他の人間に置き換えられる可能性がある」とダダン氏は語った。
同氏は、反復作業が影響を受ける可能性があると付け加えた。しかし、同時にAIエンジニアやプロンプトエンジニアといった新しい職業も登場しました。
同氏はまた、テスラが製造する自動運転車、画像ベースの医療分析、デジタル学習システムに至るまで、さまざまな分野でのAIの利用についても触れた。
同氏によると、AI の最大のメリットは、ユーザーが知識の概要をすぐに得られるため、反復作業を支援し、学習プロセスをスピードアップできることです。
しかし、ダダン氏は、最大のリスクはAIの存在ではなく、その悪用であることを思い出させた。彼はこのテクノロジーを、ユーザーの意図によって便利にも危険にもなるナイフのようなものだと考えています。
同氏は、グロックがデジタルハラスメントにイーロン・マスクのXプラットフォームを使用したケースや、ディープフェイクや自動デマ作成現象など、ソーシャルメディアにおけるAIの悪用の例を挙げた。
AI書き込み検出技術やディープフェイク検出システム、フェイクニュースを認識するAIなど、実際に対策の開発が始まっていると説明した。同氏は、個人データ保護や電子情報法などのいくつかの規制が AI の使用に関連している可能性があるものの、インドネシアには AI に対する特別な規制がないため、依然として規制が必要であると考えています。
教育の文脈では、学生における AI の使用はプラスとマイナスの両方の影響を与える可能性があると彼は評価し、強調しています。
「AIは、倫理的かつ責任を持って使用しない場合、創造性を低下させる可能性があります。」
このため、彼は常に生徒たちに、AI を即時の答えの源としてではなく、対戦相手および学習友達として使用するよう注意しています。同氏は、ユーザーは基本的な知識を持ち、AIの結果を検証する必要があるが、エラーの可能性が残っているため完全に信頼してはいけないと付け加えた。
ディスカッションの締めくくりとして、同氏は若い世代に対し、テクノロジーの発展を恐れるのではなく、学び続け、適応し続けることで自らの備えをするよう呼びかけた。同氏は、将来的にはAIを統合したシステムが普及し、テクノロジーを理解する能力が競争力の鍵になると強調した。同氏は、AIにはプラス面とマイナス面があるが、責任を持って批判的に使用すればメリットはさらに大きくなると結論付けた。 （アディ/広報）
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