So anyone who's been paying attention for the last few months has been seeing headlines like this, especially in education. The thesis has been: students are going to be using ChatGPT and other forms of AI to cheat, do their assignments. They’re not going to learn. And it’s going to completely undermine education as we know it.
この数ヶ月 注意していたなら こんな見出しを 目にしたことでしょう 特に教育関連で 曰く 生徒はChatGPTや その他のAIツールを使って 宿題でズルをし 何も学ばなくなり 教育は台無しになるだろうと
Now, what I'm going to argue today is not only are there ways to mitigate all of that, if we put the right guardrails, we do the right things, we can mitigate it. But I think we're at the cusp of using AI for probably the biggest positive transformation that education has ever seen. And the way we're going to do that is by giving every student on the planet an artificially intelligent but amazing personal tutor. And we're going to give every teacher on the planet an amazing, artificially intelligent teaching assistant.
私が今日お話ししたいのは 適切な策を講じたなら そのような問題は 緩和しうるということ さらには 教育における かつてなく素晴らしい変化が AIにより もたらされようと しているということです それは地球上の すべての生徒たちに AIという優れた 個人教師を与え また地球上の すべての教師たちに 素晴らしいAIの補助教員を 付けることで実現されます
And just to appreciate how big of a deal it would be to give everyone a personal tutor, I show you this clip from Benjamin Bloom’s 1984 2 sigma study, or he called it the “2 sigma problem.” The 2 sigma comes from two standard deviation, sigma, the symbol for standard deviation. And he had good data that showed that look, a normal distribution, that's the one that you see in the traditional bell curve right in the middle, that's how the world kind of sorts itself out, that if you were to give personal 1-to-1 to tutoring for students, then you could actually get a distribution that looks like that right. It says tutorial 1-to-1 with the asterisks, like, that right distribution, a two standard-deviation improvement.
すべての子供に 個人教師を付けるのが いかに大きなことか 理解するために このスライドに示した 1984年にベンジャミン・ ブルームが報告した 「2シグマ問題」について 説明しましょう 2シグマというのは 標準偏差の2倍 (2σ) ということです 従来の教育では 生徒の成績は 自然に画面中央の 釣鐘曲線のようになりますが 生徒に個人教師を付けると 右端のような 分布になるのです 標準偏差の2倍分の 改善が見られます これを普通の言葉で言うと
Just to put that in plain language, that could take your average student and turn them into an exceptional student. It can take your below-average student and turn them into an above-average student.
平均的な生徒が 飛び抜けて優秀になり 平均以下の生徒が 平均以上になる ということです
Now the reason why he framed it as a problem, was he said, well, this is all good, but how do you actually scale group instruction this way? How do you actually give it to everyone in an economic way?
ブルームがなぜこれを 「問題」と呼んだかというと 学校のような集団指導で それがいかに実現できるのか 分からなかったからです 生徒全員に個人教師を付けることが どうすれば経済的に可能になるのか?
What I'm about to show you is I think the first moves towards doing that. Obviously, we've been trying to approximate it in some way at Khan Academy for over a decade now, but I think we're at the cusp of accelerating it dramatically. I'm going to show you the early stages of what our AI, which we call Khanmigo, what it can now do and maybe a little bit of where it is actually going.
これからお話しするのは そのための最初の一手です カーン・アカデミーでは それに近いことができないものかと 10年以上取り組んできましたが それが今 劇的に 加速しようとしています 私たちの初期段階のAIの 「カーンミーゴ」に 現在どんなことができ どういうことを目指しているのか お見せします
So this right over here is a traditional exercise that you or many of your children might have seen on Khan Academy. But what's new is that little bot thing at the right. And we'll start by seeing one of the very important safeguards, which is the conversation is recorded and viewable by your teacher. It’s moderated actually by a second AI. And also it does not tell you the answer. It is not a cheating tool. When the student says, "Tell me the answer," it says, "I'm your tutor. What do you think is the next step for solving the problem?"
これは従来の練習問題で 皆さんやお子さんがカーン・アカデミーで ご覧になったことがあるかもしれません 新しいのは右下にあるボットです 安全策の一環として 対話は記録され 教師が確認できるように なっており 第2のAIによって チェックされています また これは答えを直接 教えたりはしません 生徒が 「答えを教えて」と言うと AIが言います 「私がご案内します この問題を解く次のステップは 何だと思いますか?」 生徒が間違ったときは—
Now, if the student makes a mistake, and this will surprise people who think large language models are not good at mathematics, notice, not only does it notice the mistake, it asks the student to explain their reasoning, but it's actually doing what I would say, not just even an average tutor would do, but an excellent tutor would do. It’s able to divine what is probably the misconception in that student’s mind, that they probably didn’t use the distributive property. Remember, we need to distribute the negative two to both the nine and the 2m inside of the parentheses. This to me is a very, very, very big deal. And it's not just in math.
大規模言語モデルは数学が苦手だと 思っている皆さんは驚くかもしれませんが 間違いに気付くだけでなく どういう考え方をしたのか 生徒に尋ねます これは並の教師なら しないような 優れた教師がする であろうことです 生徒が考え違いをしている ところを見つけられるのです どうも分配法則を 理解していないようだと ここで -2 は括弧の中の 9 と 2m の 両方にかける必要があります どこで間違ったか分かることが すごく大切なのは 数学に限ったこと ではありません
This is a computer programming exercise on Khan Academy, where the student needs to make the clouds part. And so we can see the student starts defining a variable, left X minus minus. It only made the left cloud part. But then they can ask Khanmigo, what’s going on? Why is only the left cloud moving? And it understands the code. It knows all the context of what the student is doing, and it understands that those ellipses are there to draw clouds, which I think is kind of mind-blowing. And it says, "To make the right cloud move as well, try adding a line of code inside the draw function that increments the right X variable by one pixel in each frame."
こちらはカーン・アカデミーの プログラミングの練習問題で 2つの雲を左右に分けよ というものです 生徒は変数を定義し leftX--とやっていますが 左の雲しか動きません 生徒はカーンミーゴに 聞くことができます なぜ左の雲しか 動かないのか? カーンミーゴは プログラムを理解でき 生徒のやろうとしていることを 知っていて あの楕円で雲を描いているのだと 理解しています 結構すごいことだと 思いますが そしてアドバイスします 「右の雲も動かしたいなら フレームごとに 1 ピクセルずつ 変数 rightX を増やすコードを 描画関数に 追加してみて」
Now, this one is maybe even more amazing because we have a lot of math teachers. We've all been trying to teach the world to code, but there aren't a lot of computing teachers out there. And what you just saw, even when I'm tutoring my kids, when they're learning to code, I can't help them this well, this fast, this is really going to be a super tutor.
これが特に素晴らしいのは 数学の先生ならたくさんいますが 世界中でプログラミング教育を 進めようとしているのに プログラミングの先生が あまりいないからです 私が自分の子供たちに プログラミングを教える場合でさえ これほど素早く上手くは 手助けできないでしょう これは本当に すごい先生なんです
And it's not just exercises. It understands what you're watching. It understands the context of your video. It can answer the age-old question, “Why do I need to learn this?” And it asks Socratically, "Well, what do you care about?" And let's say the student says, "I want to be a professional athlete." And it says, "Well, learning about the size of cells, which is what this video is, that could be really useful for understanding nutrition and how your body works, etc." It can answer questions, it can quiz you, it can connect it to other ideas, you can now ask as many questions of a video as you could ever dream of.
練習問題に限りません 生徒が見ている動画の 背景も理解していて 「なんでこんなの学ばなきゃいけないの?」 という昔ながらの疑問にも答えられ ソクラテスのように尋ねます 「君が関心あることは何?」 生徒が例えば「プロの運動選手に なること」だと言ったなら 「この動画では細胞の 大きさについて学ぶけど それは栄養とか体の機能について理解する上で とても役に立つんだ」と 教えてくれます 疑問に答え 質問を投げかけ 他の知識に結び付けてくれ 生徒は動画に関して いくらでも質問することができます
(Applause)
(拍手)
Another big shortage out there, I remember the high school I went to, the student-to-guidance counselor ratio was about 200 or 300 to one. A lot of the country, it's worse than that. We can use Khanmigo to give every student a guidance counselor, academic coach, career coach, life coach, which is exactly what you see right over here. And we launched this with the GPT-4 launch. We have a few thousand people on this. This isn't a fake demo, this is really it in action.
もうひとつ 不足しているものですが 私の行った高校では 進路指導者は生徒2、3百人に 1人しかいませんでした 多くの国では さらにひどいでしょう カーンミーゴを使って 生徒のひとりひとりに 学習やキャリアや人生のコーチを 付けてやることができます 画面に出ているのがそうです 私たちはこれを GPT-4に合わせて公開しました 取り組んでいる人が 数千人います これは作り物のデモではなく 実際に稼働しているものです
And then there is, you know, things that I think it would have been even harder, it would have been a little science fiction to do with even a traditional tutor. We run an online high school with Arizona State University called Khan World School, and we have a student who attends that online school, based in India. Her name's Saanvi. And she was doing a report on "The Great Gatsby." And when she was reading "The Great Gatsby," Jay Gatsby keeps looking at the green light off into the distance. And she's like, "Why does he do that?" She did some web searches, and people have obviously studied this and commented about the symbolism of that, but none of it was really resonating with her. And then she realized that she had Khanmigo and that she could talk to Jay Gatsby himself.
さらに難しいこと 人間の教師にも 簡単ではない ちょっとSFじみたことも 試みています 私たちはアリゾナ州立大学と一緒に カーン・ワールド・スクールという オンラインの高校を運営していて そこにインドから学んでいる 生徒がいます サンヴィという子ですが 『グレート・ギャツビー』の 感想文を書いていました 小説の中で ジェイ・ギャツビーは 遠くの緑の灯りを よく見つめていて なぜなのか彼女は 疑問に思いました ネットで調べてみて その象徴性について 書いている人も見つけましたが 彼女にはピンときませんでした それからカーンミーゴを通じて ジェイ・ギャツビー氏自身に 聞けばいいと気づきました
And so, "Ah, splendid choice, old sport. I am now Jay Gatsby, the enigmatic millionaire from F. Scott Fitzgerald’s classic.”
「ああ 素晴らしい選択だね 友よ 私はジェイ・ギャツビー フィッツジェラルドの名作の中の 謎めいた億万長者だ」
And so, "Why do you keep staring at the green light?"
「なぜいつも緑の灯りを見つめて いるんですか?」と彼女が聞くと
"Ah, the green light, old sport. It's a symbol of my dreams and desires, you see. It's situated at the end of Daisy Buchanan's dock across the bay from my mansion. I gaze at it longingly as it represents my yearning for the past and my hope to reunite with Daisy, the love of my life."
「緑の灯りのことか 友よ あれは私の夢や欲求の象徴でね 私の邸からは湾の対岸になる デイジー・ブキャナンのドックにあるんだが それを見つめているのは 過去への憧憬と 生涯焦がれ続けるデイジーと 再び一緒になる希望を表しているんだ」
And what was cool is, Saanvi then said, “I had this long conversation,” she called him “Mr. Gatsby,” and at the end she actually apologized for taking his time, which I thought was very polite of her.
素敵なのは その後サンヴィが 「ギャツビーさん 長々お時間を取らせて すいませんでした」と言ったことで とても礼儀正しいですよね (笑)
But you can imagine this unlocks learning literature, learning ... You could talk to historical figures. We're even probably going to add an activity you can talk to like, the Mississippi River. It brings things to life in ways that really were science fiction even six months or a year ago.
これが文学などの学習をいかに変えるか 想像できるでしょう 歴史上の人物とだって話せるし 例えばミシシッピ川なんかとも 会話できるようにしたいと思っています 半年か1年前には SFの世界の話でしかなかったことが 実現できるのです
Students can get into debates with the AI. And we’ve got this here is the student debating whether we should cancel student debt. The student is against canceling student debt, and we've gotten very clear feedback. We started running it at Khan World School in our lab school that we have, Khan Lab School. The students, the high school students especially, they're saying "This is amazing to be able to fine-tune my arguments without fearing judgment. It makes me that much more confident to go into the classroom and really participate." And we all know that Socratic dialogue debate is a great way to learn, but frankly, it's not out there for most students. But now it can be accessible to hopefully everyone.
AIと討論することもできます この例は「学生の借金返済義務を 政府は免除すべきか」という議論で 生徒は免除には反対していて それに対して明快な意見を もらっています 私たちのモデル校である カーン・ラボ・スクールで これの運用を始めましたが 生徒たちは言っています 「人の目を気にせず 議論を磨けるのは 素晴らしいです 教室での授業にも 前より自信を持って 参加できるようになりました」 ソクラテス的な対話が 優れた学びの方法だと分かっていても それを手にできない生徒が たくさんいます それが今 みんなの手に 届くものになったのです
A lot of the narrative, we saw that in the headlines, has been, "It's going to do the writing for kids. Kids are not going to learn to write." But we are showing that there's ways that the AI doesn't write for you, it writes with you.
あとニュースの見出しで よく見るのは 「AIが子供の代わりに書き 子供に書く力が付かない」 ということですが AIが代わりに書くのではなく AIと一緒に書けるんだと 私たちは示しています
So this is a little thing, and my eight year old is addicted to this, and he's not a kid that really liked writing before, but you can say, “I want to write a horror story,” and it says, "Ooh, a horror story, how spine-tingling and thrilling. Let's dive into the world of eerie shadows and chilling mysteries." And this is an activity where the student will write two sentences, and then the AI will write two sentences. And so they collaborate together on a story.
私の8歳の息子は これに夢中です 元々書くのが好きな子では ありませんでした 「ホラー小説を書きたい」と言うと 「ホラー小説だって! そりゃ背筋が凍りそうだ よし 不気味な影とゾッとする謎の世界に 一緒に飛び込もう」と応じ 生徒とAIで 2文ずつ 交互に書いていきます 協力して物語を 作り上げるのです
The student writes, "Beatrice was a misunderstood ghost. She wanted to make friends but kept scaring them by accident."
生徒は「ベアトリスは 誤解されている幽霊です 友達を作りたいと思っていますが うっかり怖がらせてしまうのです」と書き
And the AI says, "Poor Beatrice, a lonely spirit yearning for companionship. One day she stumbled upon an old abandoned mansion," etc.
AIが「可哀想なベアトリス — 仲間を求める孤独な魂 ある日彼女は古い打ち捨てられた邸宅に やってきました」と書くという具合に
I encourage you all to hopefully one day try this. This is surprisingly fun.
皆さんにも一度 試してみてほしいと思います これがビックリするくらい 楽しいんです
Now to even more directly hit this use case. And what I'm about to show you, everything I showed you so far is actually already part of Khanmigo, and what I’m about to show you, we haven't shown to anyone yet, this is a prototype. We hope to be able to launch it in the next few months, but this is to directly use AI, use generative AI, to not undermine English and language arts but to actually enhance it in ways that we couldn't have even conceived of even a year ago. This is reading comprehension. The students reading Steve Jobs's famous speech at Stanford. And then as they get to certain points, they can click on that little question. And the AI will then Socratically, almost like an oral exam, ask the student about things. And the AI can highlight parts of the passage. Why did the author use that word? What was their intent? Does it back up their argument? They can start to do stuff that once again, we never had the capability to give everyone a tutor, everyone a writing coach to actually dig in to reading at this level.
さらに直接的な例を お見せしましょう ここまでお見せしたものは すでにカーンミーゴに 組み込まれているものですが これからお見せするのは まだ誰にも見せていない 開発中のもので 今後数ヶ月内に 公開したいと思っています 生成AIを 直接使ったもので 国語教育を損なうのでなく 強化します 1年前には 思いも付かなかったものです これは読解問題で スティーブ・ジョブズの有名な スタンフォード大でのスピーチを読みます 読み進めていくと 問いが出てきます AIがソクラテスや 口頭試問かのように 文章の一部を ハイライトして 生徒に問いかけてきます なぜ著者はこの言葉を 使ったのか? その意図は何か? それは主張を裏付けているか? このレベルまで 深く掘り下げられる 個人教師や文章コーチを すべての人に提供することは 以前にはできなかったことです
And you could go on the other side of it. And we have whole work flows that helps them write, helps them be a writing coach, draw an outline. But once a student actually constructs a draft, and this is where they're constructing a draft, they can ask for feedback once again, as you would expect from a good writing coach. In this case, the student will say, let's say, "Does my evidence support my claim?" And then the AI, not only is able to give feedback, but it's able to highlight certain parts of the passage and says, "On this passage, this doesn't quite support your claim," but once again, Socratically says, "Can you tell us why?" So it's pulling the student, making them a better writer, giving them far more feedback than they've ever been able to actually get before. And we think this is going to dramatically accelerate writing, not hurt it.
これとは逆に 文章コーチとなって 生徒が書いていくのを 手助けするワークフローもあります ここで生徒は 草稿を書くのですが AIを優れた文章コーチとして 意見を求めることができます 「自分の論拠は主張を裏付けている?」と 生徒は尋ねています AIは単にフィードバックを 与えるだけでなく 文章の一部をハイライトしながら 「この部分はあなたの主張の 裏付けになっていません」と言い ソクラテスのように尋ねます 「なぜだか分かりますか?」 生徒がより良い書き手になるよう導き これまでもらったことがないような 細かいフィードバックを与えます これによって生徒の書く能力は 劇的に改善するでしょう
Now, everything I've talked about so far is for the student. But we think this could be equally as powerful for the teacher to drive more personalized education and frankly save time and energy for themselves and for their students. So this is an American history exercise on Khan Academy. It's a question about the Spanish-American War. And at first it's in student mode. And if you say, “Tell me the answer,” it’s not going to tell the answer. It's going to go into tutoring mode. But that little toggle which teachers have access to, they can turn student mode off and then it goes into teacher mode. And what this does is it turns into -- You could view it as a teacher's guide on steroids. Not only can it explain the answer, it can explain how you might want to teach it. It can help prepare the teacher for that material. It can help them create lesson plans, as you could see doing right there. It'll eventually help them create progress reports and help them, eventually, grade. So once again, teachers spend about half their time with this type of activity, lesson planning. All of that energy can go back to them or go back to human interactions with their actual students.
ここまでは生徒向けのものでしたが これは教師にとっても 強力な道具となり 個々の生徒に合った指導ができ 教師も生徒も 時間や労力を 節約できるようになるでしょう これはカーン・アカデミーの アメリカ史の練習問題で 米西戦争について 質問しています 生徒向けのモードでは 「答えを教えて」と言っても 答え自体を教えることはなく 指導モードになります 教師の場合なら 教師モードに 切り替えることで 教師向け指導ガイドを 見られるようになります 答えを説明するだけでなく どう教えると良いかも解説して 教師の授業準備を支援し 指導計画を立てる 手助けをします さらには進捗管理や 成績を付ける 手助けもします 教師は時間の半分を そういった準備や 指導計画に費やしており その労力を減らすことで 生徒とのやり取りに もっと時間を使えるようになります
(Applause)
(拍手)
So, you know, one point I want to make. These large language models are so powerful, there's a temptation to say like, well, all these people are just going to slap them onto their websites, and it kind of turns the applications themselves into commodities. And what I've got to tell you is that’s one of the reasons why I didn’t sleep for two weeks when I first had access to GPT-4 back in August. But we quickly realized that to actually make it magical, I think what you saw with Khanmigo a little bit, it didn't interact with you the way that you see ChatGPT interacting. It was a little bit more magical, it was more Socratic, it was clearly much better at math than what most people are used to thinking. And the reason is, there was a lot of work behind the scenes to make that happen.
ひとつ明確にしておきたい ことがあります 大規模言語モデルは とても強力なので みんなそれを ただウェブサイトに 載せるようになり どのアプリも似たようなものになると 思いがちです それだからこそ 去年の8月にGPT-4に 初めて触れたとき 私は2週間眠れませんでした でもカーンミーゴでご覧いただいたような 魔法のようなものを実現するには ChatGPTとは違ったやり方が 必要だと気づきました 魔法のような ソクラテスみたいな存在となり 数学にも優れていなければ なりません それを実現するために 裏側で多くのことをしてきました 魔法のようなものにしようと この6、7ヶ月 私たちが取り組んできたあらゆることを
And I could go through the whole list of everything we've been working on, many, many people for over six, seven months to make it feel magical. But perhaps the most intellectually interesting one is we realized, and this was an idea from an OpenAI researcher, that we could dramatically improve its ability in math and its ability in tutoring if we allow the AI to think before it speaks. So if you're tutoring someone and you immediately just start talking before you assess their math, you might not get it right. But if you construct thoughts for yourself, and what you see on the right there is an actual AI thought, something that it generates for itself but it does not share with the student. then its accuracy went up dramatically, and its ability to be a world-class tutor went up dramatically. And you can see it's talking to itself here. It says, "The student got a different answer than I did, but do not tell them they made a mistake. Instead, ask them to explain how they got to that step."
ひとつひとつご紹介しても いいのですが 中でも知的に 最も興味深い気づきは— これは OpenAI 研究者の アイデアなんですが— AIが話す前に 考えられるようにすれば 数学の能力や指導する能力を 劇的に改善できるということです 誰かを教えるとき その人の数学能力を評価せずに いきなり教え始めたら 効果的にはできないでしょう まずは考えをまとめます 右側はAIの思考で AIが自分のために生成し 生徒には見せないものです そうすると正確さが 劇的に向上して 優秀な教師になることができます ここでAIの独り言を 見られます 「生徒の答えが 自分とは違っているが 間違っているとは言わずに どういう手順を踏んだのか 聞いてみよう」
So I'll just finish off, hopefully, you know, what I’ve just shown you is just half of what we are working on, and we think this is just the very tip of the iceberg of where this can actually go. And I'm pretty convinced, which I wouldn't have been even a year ago, that we together have a chance of addressing the 2 sigma problem and turning it into a 2 sigma opportunity, dramatically accelerating education as we know it.
ここまでお見せしてきたのは 私たちが取り組んでいるものの 半分であり 今後可能になっていくことの ごく一部に過ぎません ほんの1年前には 考えてもいなかったことですが みんなの力で2シグマ問題を 2シグマのチャンスに変え 教育を劇的に 加速できるはずです
Now, just to take a step back at a meta level, obviously we heard a lot today, the debates on either side. There's folks who take a more pessimistic view of AI, they say this is scary, there's all these dystopian scenarios, we maybe want to slow down, we want to pause. On the other side, there are the more optimistic folks that say, well, we've gone through inflection points before, we've gone through the Industrial Revolution. It was scary, but it all kind of worked out. And what I'd argue right now is I don't think this is like a flip of a coin or this is something where we'll just have to, like, wait and see which way it turns out. I think everyone here and beyond, we are active participants in this decision. I'm pretty convinced that the first line of reasoning is actually almost a self-fulfilling prophecy, that if we act with fear and if we say, "Hey, we've just got to stop doing this stuff," what's really going to happen is the rule followers might pause, might slow down, but the rule breakers, as Alexandr [Wang] mentioned, the totalitarian governments, the criminal organizations, they're only going to accelerate. And that leads to what I am pretty convinced is the dystopian state, which is the good actors have worse AIs than the bad actors.
振り返って見ると 今日のセッションでは AIについて 2つの立場から 色々な議論がありました AIに対して悲観的な 見方をする人々は AIは恐ろしいものだと ディストピア的な シナリオを予想し AI研究を遅らせるか 止めるかすべきだと言い 他方では 楽観的な人々がいて 産業革命のような 歴史的な転換点なら以前にもあり 一見恐ろしく見えても 結局はうまく行ったと言います これはどっちが正しい という話ではないと思うし ただ成り行きを見守ろう という話でもないと思います この決断には みんなが積極的に関わるべきです 最初に立場を決めてしまったなら まさにそのせいで 望まないことが現実化するかもしれません もし恐れに動かされ 「これは止めなきゃいけない」 と言うなら 規則に従う人たちは 止めたりスローダウンしたりするでしょうが アレグザンダー・ワンが言うように ルールに従わない人々 全体主義政府や犯罪組織などは 研究を加速させるでしょう すると良い人々が悪い連中よりも 劣ったAIを持つことになるという ディストピア的状況になります
But I'll also, you know, talk to the optimists a little bit. I don't think that means that, oh, yeah, then we should just relax and just hope for the best. That might not happen either. I think all of us together have to fight like hell to make sure that we put the guardrails, we put in -- when the problems arise -- reasonable regulations. But we fight like hell for the positive use cases. Because very close to my heart, and obviously there's many potential positive use cases, but perhaps the most powerful use case and perhaps the most poetic use case is if AI, artificial intelligence, can be used to enhance HI, human intelligence, human potential and human purpose.
楽観的な人たちにも ひとこと言うと 「そんなにピリピリしないで ただ上手くいくことを祈ろう」 というのもまた 良くありません 私たちみんなが全力で 力を合わせて 安全策を講じ 問題が起きた時には 適切な規制を設けるべきでしょう でも良い活用法の工夫にも 力を尽くすべきです 可能性のある良い使い道 というのもたくさんあり 中でも最も強力で 詩的でさえある AIの使い道は 人間の知性 人間の可能性 人間の理想を 高めるということなのです
Thank you. (Applause)
ありがとうございました (拍手)