6-03 AIを使う時の注意点

あなたはAIとどのように関わればよいのか？

前回はAIの効果的な活用方法を学びました。今日は、AI活用時の注意点について詳しく学びます。

まず、以下の問いについて考えてみましょう：

• AIの答えはいつも正しいのでしょうか？
• AIとのやりとりで得たアイデアを自分の発案としてしまって良いのでしょうか？
• 個人情報をAIに伝えても問題ないでしょうか？
• AIにどの程度頼っていいのでしょうか？

これらの疑問に答えるために、今日は4つの重要な注意点を学んでいきます。

1. 情報の真偽確認の重要性

AIが間違える理由

• 学習データに含まれる誤情報
• 古い情報に基づく回答
• 複雑な推論での論理ミス
• 「それらしい」間違った情報の生成

実例体験：AIの間違いを見つけよう 以下の質問をAIに投げかけて、回答を検証してみましょう：

1. 日本で一番高い山は？（簡単な事実確認）
2. 2024年のノーベル物理学賞受賞者は誰？（最新情報の確認）
3. $\sqrt{-1} = i$ として、$i^4$ の値は？（数学的計算）
4. 円周率πの1000桁目の数字は？（検証困難な情報）

情報を確認する方法

• 複数の信頼できる情報源と照合
• 公式サイトや学術資料での確認
• 常識や既知の知識との整合性チェック
• 不確実な情報は「参考程度」として扱う

2. 著作権と学術的誠実性

著作権に関する注意点

• AIの回答も他者の著作物を参考にしている可能性
• そのまま使用すると著作権侵害のリスク
• 特に創作活動（小説、詩、プログラムなど）で注意が必要

学術的誠実性（Academic Integrity）

• レポートや論文での丸写しは禁止
• AIを使用した場合の適切な引用・明記
• 自分の考えとAIの情報の明確な区別
• 学習の目的は「理解」であり「答えの取得」ではない

適切な使用例と不適切な使用例

• ✅ 適切：概念の理解、解法のヒント、アイデアの発想支援
• ❌ 不適切：宿題の丸写し、レポートの代筆、試験での使用

3. AIに依存しすぎないバランス感覚

依存の危険性

• 自分で考える習慣の衰退
• 批判的思考力の低下
• 基礎的な計算能力や記憶力の退化
• 創造性や独創性の欠如

健全な関係を保つコツ

1. 段階的活用：まず自分で考えてからAIに相談
2. 理解重視：答えではなく、理解を目的とする
3. 定期的な「AI断ち」：AIなしで問題を解く練習
4. 人間同士の議論：友人や先生との対話も大切にする

実践：バランスチェック（10分） 以下の状況で、AIに頼るべきか自分で考えるべきか判断してみましょう：

• 数学の基本的な計算問題
• 英単語の意味調べ
• 複雑な証明問題のヒント
• 創作活動のアイデア出し
• 定期テストの勉強方法
• 進路選択の相談

グループで議論し、それぞれの判断理由を共有してください。

4. プライバシーとデータ保護

AIとプライバシーの関係

• AIサービスによってデータの扱い方が異なる
• 一部のサービスでは入力データが学習に使用される可能性
• プライバシー設定や利用規約の理解が重要

基本的な安全指針

• 慎重に扱うべき情報：氏名、住所、電話番号、学校名など
• 相談して良い情報：一般的な学習内容、公開されている知識
• 判断に迷う時：より安全な方を選ぶ（個人情報は避ける）

サービス選択のポイント

• 教育機関が推奨するAIサービスの利用
• プライバシーポリシーの確認
• 不明な点は先生や保護者に相談

実例で考えよう 以下の質問は適切かどうか判断してみましょう：

• ✅/❌ 数学の二次関数について教えて
• ✅/❌ 田中君の成績が悪い理由を分析して
• ✅/❌ 私の名前は山田太郎で、住所は東京都〇〇区〇〇町1-2-3です。近くの図書館は？
• ✅/❌ 効果的な暗記方法を教えて
• ✅/❌ うちの学校の〇〇先生の授業が分からないのですが
• ✅/❌ 大学受験の勉強スケジュールを立てるコツは？

まとめ

今日学んだ重要ポイント

• AIの情報は必ず検証する
• 著作権と学術的誠実性を守る
• AIに依存しすぎず、バランスを保つ

次回予告 最終回では、AIが社会に与える影響について深く学び、実際にグループでAIを活用した課題解決に取り組みます。

宿題 AI技術が社会に与える影響や課題について報じたニュースを1つ見つけて、その内容と自分の考えをまとめてきてください。例：教育への影響、雇用問題、偽情報・フェイクニュース、プライバシー問題、AI倫理など。

---