利用新技術如何在社會上落地
社會科學和數據科學的融合是關鍵

“我們傾向於認為利用新技術可以做任何事情，但我們必須始終評估技術將產生的影響，”在信息和人工智能領域進行研究的 Mamoru Komachi 教授警告說。

“最近，有幾所大學針對ChatGPT發表了聲明，但這是出於多方面的擔憂。僅靠工程學無法解決這些問題，我們需要社會科學的知識。”

尤其是近年來，技術發展速度令人矚目。2010年左右，當深度學習（ChatGPT和谷歌翻譯中使用的方法）開始引起關注時，據說從研究到社會實施需要10到20年的時間。然而，2016年出現的谷歌翻譯的開發週期約為兩年，而ChatGPT的開發週期約為一年。

“到現在為止，技術已經領先，法律法規和社會接受度的討論也隨之而來。我們需要既懂科學又懂科學的人。”

人工智能自然語言處理新進展
質量評價作為最新的研究主題

人工智能的進步令人震驚，但社會數據科學學院可以考慮什麼樣的研究呢？

“我的專業領域是計算語言學和自然語言處理，深度學習對自然語言處理的研究產生了重大影響。而另一方面，深度學習能夠流暢地連接數據，因為人類傾向於欣賞那些即使仔細觀察它們看起來不自然或錯誤，但它們看起來很光滑。因此，我們正在以“人類如何評估句子”為主題進行研究。這是世界上最先進的舉措。”

深度學習的另一大優點是它可以用單個系統處理多種語言和應用程序。到目前為止，每種對應的語言都需要一個專門的翻譯系統，例如日語和英語，或者日語和中文，而以ChatGPT為代表的生成式AI則可以在一個系統中處理多種語言。除了翻譯之外，您還可以執行各種任務，例如會議記錄、頭腦風暴和編程。

“在我們研究組的一個項目中，我們正在研究分析語法和語義的方法。傳統上，如果不為每種語言提供字典和復雜的規則，就無法進行分析，但深度學習可以用一個系統進行簡單而快速的分析”。

在大學學習哲學和歷史後，小町教授本人也有在研究生院轉向科學的經歷，以探索使用計算機進行語言分析的可能性。起初，他在數學方面遇到了困難，但他表示，他學習人文科學和科學的經驗對他目前的研究很有用。

“人工智能領域正在迅速發展。即便如此，我仍然希望發現幾十年不變的基本原理，並進行開創性的研究，從而在未來帶來重大發展。”

通過融合社會科學和數據科學為社會問題和商業創新做出貢獻

獲得向社會提出有意義的問題的能力，
通過 PBL 掌握數據科學技能

在學習課程中，畢業要求是系統學習“商業”、“社會問題”和“數據科學”三個領域。

所修課程大致可分為“社會科學”和“數據科學”。社會科學方面，與其他院係有很多共同科目，如工商管理、經濟學、法學、政治學等，所以選擇餘地很大。一橋大學鼓勵學生參加其他院系的講座，創造了一個讓他們能夠獲得本系之外的高度專業化學習的環境。在數據科學方面，您將系統地學習入門級數學和信息課程，以及“統計學”、“信息/人工智能”和“編程”。對高中數學的理解至關重要，但課程的結構是為了讓學生能夠從基礎知識中獲取知識。

此外，第三年還有PBL（基於項目的學習）練習。在練習中，學生利用現實世界的數據問自己問題，分析數據，找到某種一致性，考慮解決問題的方法，並思考如何在社會中實施。首先，提出對社會有意義的問題很重要，而這關鍵在於學生到第二年學習的社會科學講座。掌握數據科學講座中學到的數據收集和分析也是一個主要目標。公司和政府部門從事數據科學的從業者也參加了演習。學生的演講將得到反饋，判斷其是否真正對社會有用，從經濟學和倫理學的角度是否可行。

“如果把它比作烹飪，數據科學就像菜刀等工具，而社會科學知識和數據就像食材。刀具如果使用不當可能會很危險，但只有使用正確的工具和食材才能做出美味的菜餚。 ”數據科學學院既處理工具，又處理食材。希望你們在與老師和前輩的互動中學習，與同齡人和後輩一起開拓新的領域。”

一橋大學社會數據科學學院
小町守教授