G1サミット2025 第5部 分科会【AI】
「AI×サイエンス〜AIが拡げる科学の未来〜」柴山昌彦×鈴木寛×清田純×染谷隆夫×瀧口友里奈
（2025年2月23日開催／沖縄県万国津梁館）
AIの進化は、膨大なデータ解析やシミュレーションを通じて、新薬の開発期間短縮や気候変動予測の精度向上に寄与するなど、科学研究の手法や成果にも革新をもたらしつつある。AIが科学の未来をどのように変えていくのか、教育や政策への影響、そして日本が取るべき戦略とはいかなるものか。AIと科学の融合がもたらす可能性と課題を探求し、未来の展望を描く。（肩書きは登壇当時のもの)
※タイムスタンプは生成AIで作成しているため、一部誤りがある可能性があります。あらかじめご了承ください。
0:00:01 AIによる科学の未来と自律的研究の現状
AIと科学の未来を展望し、AIによる自律的な科学研究の可能性を紹介。
0:03:49 深層学習と科学的知識の正当性への問い
深層学習がもたらす新たな知と、その科学的知識としての正当性について問題を提起。
0:04:38 科学の再現性・解釈と人間的側面
AIによる再現性向上と、人間による多様な解釈や科学界の人間的な動きを解説。
0:07:20 科学の動的な性質と社会全体のリテラシー
科学は絶対ではなく常に変化するものであり、専門家と社会双方のリテラシーが不可欠と強調。
0:09:05 生成AI導入の変革とAIプロセスの検証可能性
生成AIがもたらす大きな変化と、AIの結論導出プロセスの検証の重要性について懸念を提示。
0:11:26 AIへの科学的作法の教育と高度AI育成構想
AIに人間的な科学的思考法を習得させる必要性と、専門家レベルのAI育成論を提唱。
0:15:43 研究者特有の役割：身体性・仮説・「欲」
仮説生成や人間の身体性、AIにはない「欲」といった研究者の独自性が残ると議論。
0:21:45 AI時代の大学・アカデミアの組織変革論
研究効率化と社会のニーズに応えるため、大学やアカデミアの組織変革の必要性を強調。
0:33:24 教育現場での生成AI活用とリテラシー教育
AIの教育利用は禁止ではなく、特性を理解させリテラシーを育む方針を説明。
0:35:33 AI時代に求められる「問う力」と教育課題
AIが答える時代にこそ「問う力」の育成が重要であり、教育格差などの課題も指摘。
0:43:28 変わらない教育の本質とAIのツールとしての活用
AI時代でも教育の本質（個性伸長・自立支援）は不変で、AIはその有効な手段と解説。
0:45:50 会場質疑：AI導入の現実的課題と未来への提言
AI開発プロセス、政府の迅速対応、教育現場の人材不足等、多岐にわたる課題と具体的提言。
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