AI時代の両利きの学びのデザイン!プラネタリーラーニング:田原真人

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AI时代的双向学习设计!星球学习

随着全球化的弊端日益显现,我们能否将人类社会的原理转变为多元共生的“星球原则”?在这一转变中,AI将扮演怎样的角色?

田原真人

可以说,2024年是生成式AI的元年。从ChatGPT等各种服务的大量发布开始,人类突然进入了AI时代。AI是一种蕴藏着无限可能的技术,它会因用户的兴趣而展现不同的面貌。我关注于现代社会的终结及向下一个社会的转型,因此从这一角度探索AI的潜力。面对社会原理转变的过渡期,如何实现“软着陆”?如何在逐渐消亡的原理与新生的原理之间找到平衡并逐步转移重心?我将为这一时代的学习设计命名为“星球学习”。


全球化与星球化

印度出生的文学评论家、比较文学学者加亚特里·C·斯皮瓦克在《某种学问之死:星球思维的比较文学》中指出,比较文学需要摆脱传统的西方中心视角,在全球化进程中采用更加多样化和包容性的视角。她提出了超越地域和语言障碍的“星球思维”(planetary thinking)。

全球化将标准化的思维框架(全球标准)推广至世界各地,这虽然实现了高效的批量生产,但也导致了资源枯竭和废弃物引发的环境污染。要遏制这种集体暴走,我们需要放下被灌输的思维框架。如果在环境破坏超越所谓的“星球边界”(planetary boundaries)之前无法停止,人类社会的延续将面临困难。

在这样的危机面前,AI时代突然到来。AI既可以作为自动化工具提高效率,但如果延续当前的思维框架加速自动化,只会进一步加快集体暴走的步伐。另一方面,AI也可以帮助我们通过与多元他者的交流,突破现有的思维框架。例如,AI翻译可以跨越语言障碍,连接不同人群的想法。本杂志得益于AI翻译,突破了语言的限制。此外,阅读难以理解的书籍时,通过向AI提问,我们能够逐渐理解内容。AI帮助我们克服理解的壁垒,带来新的见解。

在拆解全球化强加的单一化思维框架后,是否能看到一种可能的共生形式?这种共生形式物理上、文化上完全不同,却能相互影响而不完全融合。我希望通过“星球学习”提出基于星球思维的学习设计。


什么是星球学习?

学习的主角并不是国家或全球经济,而是每一位学习者。学习者通过与环境互动采取多种行动,并通过解读自己的行为,获得属于自己的独特性。这种独特性又会反过来影响其行为选择。在这种行动与自我解读的循环中,我们不断生成自我。均质化的指令性环境会产生单一化的自我,而能够激发多样行动的环境则会生成多样的自我。因此,多样的激发对于星球思维尤为重要。

在充满多样刺激的环境中,学习者可以慢慢培养自己的独特种子。为什么选择了某种行为?为什么心中被某事吸引?通过探索自我与社会,在这种往复试验的过程中,最能激发自我生成的方向将逐渐显现。这就是学习者应前进的方向,而每个人的方向都将有所不同。

一旦找到方向,就可以学习来自全球各种知识。有了AI的帮助,语言和理解的壁垒都将不复存在。同时,与探索不同内容的朋友展开对话。

与朋友的对话将成为互相授粉新想法的机会。这样的学习方式,可以称为AI共创学习

探索充分后,可以投入到具体实践的项目中。我们作为社会生态系统的一部分,能够在保持独特性的同时与整体和谐共处。这是一种在这个星球上实现共生的生活方式。

发布自己的独特项目时,有可能启发他人。通过这种相互激发和影响,每个人都可以作为独特的个体实现共生。这就是“星球学习”要实现的学习模式。


星球学习的伙伴们集结

2024年10月25日,首个“星球学习”实践启动。来自学校、自由学校、非营利组织和企业等多个领域的约30人在线聚集,体验以下循环:

  1. 多样的激发
  2. 自我与社会的往复试验
  3. AI共创学习
  4. 项目实践

拥有共同体验的伙伴扩展到各个领域,并在各自的场景中实践,通过互相连接,跨领域的互相激发网络逐渐形成,“星球学习”由此展开。


AI共创如何实现生态系统开发

为了过渡到一个“星球思维”的社会,每个人的行动虽各不相同,但整体却能够循环,AI在其中可以发挥怎样的作用?这一问题的启示可以从诺贝尔化学奖获奖成果AlphaFold2的蛋白质结构模拟中找到。

在生物物理学中,DNA所承载的一维信息与蛋白质三维结构的对应关系一直是个难题。蛋白质的功能由其三维结构决定,而其设计则需要通过编辑DNA来实现。然而,单纯通过试验性编辑DNA,难以获得目标的三维结构。

生成式AI模拟让这一对应成为可能,从而能够设计目标蛋白质,这一成果大大扩展了药物研发等领域的潜力。

这一方法论未来可能应用于生态系统开发。通过AI的模拟,将这个星球上存在的多样技术、理念和挑战重新结合,从而发掘此前未被利用的多样性。由于难以处理多样性,以往不得不依赖于单一化。然而,通过与AI的共创,利用多样性的新可能性将被打开。

当多样性处理成为可能时,全新的社会原理也将成为现实。这可能意味着,人类社会的原理与自然的原理实现和谐,这个星球将成为如“森林”般的社会。


田原真人

田原真人,《田原Equal》杂志主编。他是一位社会创新者,致力于实现个人保持独特性同时与整体和谐共存的参与型社会。通过融合复杂系统、量子力学理论、AI和引导技术,开展独创性的方法论实践。

Designing Ambidextrous Learning in the AI Era: Planetary Learning

As the negative effects of standardized globalism become impossible to ignore, can humanity shift to a planetary principle of coexistence that embraces plurality? What role does AI play in this transformation?

Masato Tahara

2024 can be described as the inaugural year of generative AI. With the sudden release of various services like ChatGPT, humanity has entered the AI era seemingly overnight. AI, being a technology full of possibilities, shows different faces depending on the user’s interests. My interest lies in the end of the modern societal paradigm and the shift to the next. From this perspective, I consider the potential of AI to support a smooth transition during this paradigm shift. By standing on the principles of a fading era while balancing on the emergent principles of the next, I’ve named the design for learning during this time Planetary Learning.


Global vs. Planetary

Indian literary critic and comparative literature scholar Gayatri C. Spivak emphasizes in Death of a Discipline: Comparative Literature in the Age of Planetary Thinking that comparative literature must break away from its traditional Western-centric perspectives and adopt a more inclusive approach, transcending regional and linguistic boundaries. She proposes “planetary thinking” as an antidote to the standardization imposed by globalization.

Globalization has disseminated standardized thought frameworks—“global standards”—across the world. While this has enabled efficient mass production, it has also led to resource depletion and environmental pollution. To halt this collective recklessness, we must abandon ingrained thought frameworks. If environmental destruction exceeds planetary boundaries, humanity’s survival will be in peril.

Now, as we face this crisis, the AI era has abruptly arrived. AI can serve as an efficiency tool to automate tasks, but accelerating automation under existing thought frameworks would only hasten collective recklessness. Conversely, AI can be utilized to escape these frameworks by facilitating interactions with diverse others. AI translation connects people across language barriers, enabling the exchange of ideas. Indeed, this very magazine leverages AI translation to overcome linguistic divides.

Furthermore, books that were once difficult to understand become accessible when read with AI assistance, helping us surmount comprehension barriers and arrive at new insights. Beyond dismantling the standardized frameworks imposed by globalism, AI enables us to envision a form of coexistence where physical and cultural differences influence one another without fully blending. I propose Planetary Learning as a learning design rooted in this planetary thinking.


What is Planetary Learning?

The central actor in learning is not the state or the global economy but each individual learner. Learners engage with their environment, interpret their actions, and cultivate their unique selves. This self-interpretation shapes their subsequent actions, creating a feedback loop that generates the self. Homogeneous, directive environments produce uniform selves, while environments that inspire diverse actions foster diverse selves. Therefore, planetary thinking requires diverse stimuli.

In a richly stimulating environment, individuals can nurture the seeds of their uniqueness. Why did they choose a particular action? Why were they drawn to a certain idea? Through this exploration of self and society, iterative trial and error reveals the direction in which one’s self-generation is most activated. This becomes the path they should pursue, which will differ for everyone.

Once the path becomes clear, learners can draw from the world’s collective knowledge. With AI, linguistic and intellectual barriers can be overcome, enabling the exploration of diverse content. Conversations with friends who are exploring different subjects provide opportunities for cross-pollination of ideas.

Such collaborative learning with AI and peers can be termed AI Co-Creative Learning. After thorough exploration, learners can tackle concrete projects. As parts of society’s ecosystem, they can harmonize with the whole while maintaining their uniqueness. This way of life represents a path toward planetary coexistence.

Sharing unique initiatives can inspire others, creating a ripple effect. By mutually influencing and stimulating one another, individuals can coexist as distinct yet interrelated beings. The learning process that facilitates this is Planetary Learning.


The Inauguration of Planetary Learning

On October 25, 2024, the first implementation of Planetary Learning began. Around 30 participants from schools, free schools, NPOs, and businesses gathered online to experience the following cycle:

  1. Diverse Stimuli
  2. Iterative Exploration of Self and Society
  3. AI Co-Creative Learning
  4. Project Implementation

These shared experiences foster connections across fields, creating an interlinked network of mutual inspiration. Planetary Learning expands as participants practice and connect across domains.


AI Co-Creation and Ecosystem Development

How can AI help humanity transition to a planetary society characterized by diverse actions yet systemic balance? One clue lies in the methodology of AlphaFold2, a breakthrough in protein structure simulation recognized by the Nobel Prize in Chemistry.

Mapping the one-dimensional DNA information to the three-dimensional structure of proteins was a long-standing challenge in biophysics. While a protein’s function depends on its three-dimensional structure, designing proteins by editing DNA alone was a trial-and-error process. Generative AI simulations, however, bridged the gap, enabling the design of targeted proteins and expanding the possibilities of drug discovery.

This methodology could extend to ecosystem development. AI could simulate and recombine the planet’s diverse technologies, ideas, and challenges, unlocking latent diversity. In the past, the inability to manage diversity led to reliance on standardization. Through co-creation with AI, new possibilities emerge for harnessing diversity.

When humanity can truly embrace diversity, a new societal principle will materialize—a principle that harmonizes human society with nature, transforming our planet into a “forest-like” society.


Masato Tahara

Editor-in-Chief of this magazine and a social innovator striving for a participatory society where individuals harmonize with the whole while retaining their uniqueness. Tahara integrates theories from complex systems, quantum mechanics, AI, and facilitation into his unique methodologies.

AI 시대의 양손잡이 학습 디자인! 플래너터리 러닝

획일적인 글로벌리즘의 폐해가 무시할 수 없는 지금, 다원적인 공생 원리인 플래너터리(Planetary)로 인류 사회의 원리를 전환할 수 있을까? 그 전환 과정에서 AI는 어떤 역할을 할 것인가?

다하라 마사토

2024년은 생성형 AI의 원년이라고 해도 과언이 아니다. ChatGPT를 비롯한 다양한 서비스가 갑작스럽게 출시되며, 인류는 AI 시대에 돌입했다. AI는 다양한 가능성을 가진 기술로, 사용자의 관심사에 따라 서로 다른 얼굴을 보여준다. 나는 근대 사회의 종언과 다음 사회로의 전환에 관심을 가지고 있으며, 이 측면에서 AI의 가능성을 탐구하고 있다. 사회 원리가 전환되는 과도기를 어떻게 부드럽게 연착륙시킬 수 있을지, 끝나가는 원리와 새롭게 태어나고 있는 원리 사이에서 균형을 잡으며 중심을 이동시키는 시대의 학습 디자인에 “플래너터리 러닝”이라는 이름을 붙였다.


글로벌과 플래너터리

인도 출신의 문학 비평가이자 비교문학자인 가야트리 C. 스피박은 어떤 학문의 죽음: 플래너터리 사고의 비교문학에서, 비교문학이 기존의 서양 중심적 관점에서 벗어나 글로벌화가 진행되는 가운데 더욱 다양한 포괄적 접근 방식을 도입할 필요가 있음을 강조하며, 지역과 언어의 장벽을 넘어선 “플래너터리 사고”(planetary thinking)를 제안했다.

글로벌화는 표준화된 사고 프레임(글로벌 스탠더드)을 전 세계에 확산시켰다. 이는 효율적인 대량 생산을 가능하게 했지만, 동시에 자원 고갈과 폐기물로 인한 환경 오염을 초래했다. 이 집단적 폭주를 멈추기 위해서는 주입된 사고 프레임을 내려놓는 것이 필요하다. 환경 파괴가 플래너터리 바운더리(Planetary Boundary)라 불리는 한계치를 넘기 전에 이를 멈추지 않으면, 인류 사회의 지속은 어려워질 것이다.

이런 위기에 직면한 지금, AI 시대가 갑작스럽게 시작되었다. AI는 작업을 자동화하는 효율화 도구로도 사용될 수 있지만, 현재의 사고 프레임을 유지한 채 자동화를 가속하면 집단적 폭주는 더욱 빨라질 것이다. 반면, AI는 다양한 타인과 교류하며 기존의 사고 프레임을 벗어나는 것을 지원하는 데에도 사용할 수 있다.

AI 번역은 언어의 장벽을 넘어 다양한 사람들의 생각을 연결해준다. 이 잡지는 바로 AI 번역 덕분에 언어의 장벽을 넘어설 수 있었다. 또한, 이해하기 어려운 책도 AI에게 질문하면서 읽으면 이해할 수 있게 된다. AI는 이해의 장벽을 넘어 새로운 생각을 우리에게 가져다준다.

글로벌리즘에 의해 강요된 획일적인 사고 프레임을 해체하고 나면, 물리적이든 문화적이든 전혀 다른 요소들이 상호 영향을 주면서도 완전히 융합되지 않는 공생의 가능성을 발견할 수 있지 않을까. 나는 그런 플래너터리 사고를 기반으로 한 학습 디자인을 플래너터리 러닝으로 제안하고자 한다.


플래너터리 러닝이란?

학습의 주체는 국가나 글로벌 경제가 아니라, 각 개인 학습자이다. 학습자는 환경과 상호작용하며 다양한 행동을 취하고, 자신의 행동을 해석하며 자신만의 고유성을 획득한다. 또, 이 고유성은 행동 선택에 영향을 미친다. 이 행동과 자기 해석의 순환 구조 속에서 우리는 스스로를 생성해 나가고 있다.

균질적이고 지시적인 환경은 획일적인 자아를 만들어내지만, 다양한 행동을 자극하는 환경은 다양한 자아를 생성한다. 따라서 다양한 자극이 플래너터리 사고에는 중요하다.

다양한 자극이 있는 환경 속에서 자신의 고유성을 차분히 키워간다. 왜 그 행동을 선택했는가? 왜 그것에 마음이 끌렸는가? 자신을 탐구하고, 사회를 탐구한다. 그 왕복 운동의 시행착오 속에서 자기 생성이 가장 활성화되는 방향성이 보이기 시작한다. 그것이 바로 그 사람이 나아가야 할 방향이다.

나아가야 할 방향이 보이면, 전 세계의 지식을 배워보자. AI와 함께라면 언어의 장벽도 이해의 장벽도 넘어설 수 있다. 그리고 다른 내용을 탐구하고 있는 친구와 대화해 보자.

친구와의 대화는 새로운 생각을 상호 수분(受粉)하는 기회가 될 것이다. 이런 AI와 친구들과 함께 창조하는 학습을 AI 공창 학습이라고 부르기로 한다.

충분히 탐구했다면, 구체적인 프로젝트를 실천해 보자. 우리는 사회라는 생태계의 일부로서 고유성을 가지면서도 전체와 조화를 이룰 수 있다. 이것이 바로 이 행성에서 공생하는 삶으로 이어질 것이다.

당신의 독창적인 시도를 발표한다면, 그것은 누군가에게 자극을 주는 계기가 될 것이다. 그렇게 서로 상호 자극하고 영향을 주고받으며, 각자가 독특한 개체로 공생해 나가자. 이것을 실현하는 학습이 바로 플래너터리 러닝이다.


플래너터리 러닝의 동료들이 모였다

2024년 10월 25일, 첫 번째 플래너터리 러닝 실천이 시작되었다. 학교, 프리스쿨, 비영리 단체, 기업 등 다양한 분야에서 활동하는 약 30명이 온라인에 모여 다음과 같은 순환을 체험했다.

  1. 다양한 자극
  2. 자기와 사회를 오가는 시행착오
  3. AI 공창 학습
  4. 프로젝트 실천

이 공동체험을 공유한 동료들이 각 분야로 퍼져나가, 각 현장에서 실천하며 상호 연결될 때, 분야를 초월한 상호 자극 네트워크가 형성되고 플래너터리 러닝이 전개될 것이다.


AI 공창으로 가능한 생태계 개발

각기 다른 행동을 취하면서도 전체적으로 순환하는 “플래너터리 사고” 사회로 이행하기 위해 AI를 어떻게 활용할 수 있을까? 이 질문에 대한 힌트는 노벨 화학상 대상이 된 AlphaFold2의 단백질 구조 시뮬레이션에서 찾을 수 있다.

DNA에 기록된 1차원 정보와 단백질의 3차원 구조 간의 대응은 생물물리학의 난제였다. 단백질의 기능은 그 3차원 구조에 의해 결정되며, 설계는 DNA를 편집함으로써 이루어진다. 그러나 무작위로 DNA를 편집해도 목표한 3차원 구조를 얻는 것은 어려웠다.

이에 대해, 생성형 AI를 활용한 시뮬레이션은 3차원 구조와 1차원 정보를 연결시키는 것을 가능하게 했으며, 목표한 단백질을 설계할 수 있게 했다. 이 성과는 신약 개발 등의 가능성을 크게 확장시켰다.

이 방법론은 앞으로 생태계 개발에도 응용될 가능성이 있다. 이 행성에 존재하는 다양한 기술, 아이디어, 과제 등을 시뮬레이션을 통해 새롭게 결합하여 그동안 활용되지 않았던 다양성을 끌어낼 수 있는 수단이 될지도 모른다. 지금까지 다양성을 다루기 어려워 획일화에 의존할 수밖에 없었다. 그러나 AI와의 공창을 통해 다양성을 활용하는 새로운 가능성이 열릴 것이다.

그리고 다양성을 다룰 수 있게 되었을 때, 새로운 사회 원리가 현실이 될 것이다. 그것은 인류 사회의 원리와 자연의 원리가 조화를 이루며, 이 행성이 “숲”과 같은 사회가 되는 것을 의미할지도 모른다.


다하라 마사토

다하라 마사토, 《다하라 이퀄》 편집장. 개인이 고유성을 가지면서 전체와 조화를 이루는 참여형 사회를 목표로 하는 소셜 이노베이터. 복잡계와 양자역학 이론, AI, 퍼실리테이션을 융합한 독창적인 방법론으로 활동하고 있다.

Reka Bentuk Pembelajaran Ambidextrous di Era AI: Planetary Learning

Apabila kesan buruk globalisme yang seragam tidak lagi boleh diabaikan, bolehkah kita mengubah prinsip masyarakat manusia kepada prinsip “Planetary” yang berasaskan kepelbagaian dan harmoni? Apakah peranan yang boleh dimainkan oleh AI dalam perubahan ini?

Masato Tahara

Tahun 2024 boleh dianggap sebagai tahun pertama AI generatif. Dengan pelancaran pelbagai perkhidmatan seperti ChatGPT secara tiba-tiba, manusia kini memasuki era AI. AI adalah teknologi yang penuh dengan kemungkinan, yang menunjukkan pelbagai wajah bergantung kepada minat penggunanya. Saya berminat terhadap pengakhiran masyarakat moden dan peralihan kepada masyarakat baharu, dan dari perspektif ini, saya meneroka potensi AI. Bagaimana kita dapat mencapai “pendaratan lembut” dalam era peralihan prinsip masyarakat? Dengan menyeimbangkan prinsip yang semakin pudar dan yang sedang lahir, saya mencadangkan reka bentuk pembelajaran untuk era ini yang saya namakan Planetary Learning.


Global dan Planetary

Pengkritik sastera dan sarjana perbandingan dari India, Gayatri C. Spivak, dalam bukunya Death of a Discipline: Comparative Literature in the Age of Planetary Thinking, menegaskan bahawa kesusasteraan perbandingan perlu meninggalkan perspektif berpusatkan Barat yang tradisional dan menerima pendekatan yang lebih inklusif dan pelbagai dalam era globalisasi. Beliau mencadangkan konsep pemikiran planetari (planetary thinking) yang melangkaui batasan wilayah dan bahasa.

Globalisasi telah menyebarkan rangka kerja pemikiran yang diseragamkan (global standard) ke seluruh dunia. Walaupun ini membolehkan pengeluaran besar-besaran yang cekap, ia juga membawa kepada kekurangan sumber dan pencemaran alam sekitar akibat sisa buangan. Untuk menghentikan lonjakan kolektif ini, kita perlu melepaskan rangka kerja pemikiran yang telah diajar kepada kita. Jika kemusnahan alam sekitar melampaui apa yang dikenali sebagai Planetary Boundaries, kesinambungan masyarakat manusia akan menjadi sukar.

Dalam menghadapi krisis ini, era AI telah bermula secara tiba-tiba. AI boleh digunakan sebagai alat untuk mengautomasikan kerja dan meningkatkan kecekapan, tetapi jika automasi dipercepatkan dengan rangka kerja pemikiran yang sama, ia hanya akan mempercepat lonjakan kolektif. Sebaliknya, AI juga boleh digunakan untuk membantu kita keluar daripada rangka kerja pemikiran sedia ada dengan berinteraksi dengan pelbagai individu.

Terjemahan AI, contohnya, menghubungkan orang merentasi halangan bahasa, dan majalah ini adalah hasilnya, yang kini boleh melangkaui batasan bahasa. Buku yang sukar difahami juga boleh dibaca dengan bertanya kepada AI, yang membantu kita mengatasi halangan pemahaman dan membawa idea baharu kepada diri kita.

Apabila kita merungkai rangka kerja pemikiran seragam yang dipaksa oleh globalisme, bolehkah kita melihat kemungkinan kewujudan bersama di mana unsur-unsur yang berbeza secara fizikal dan budaya saling mempengaruhi tanpa sepenuhnya bergabung? Saya ingin mencadangkan Planetary Learning, reka bentuk pembelajaran yang berasaskan pemikiran planetari.


Apa itu Planetary Learning?

Pelaku utama pembelajaran bukanlah negara atau ekonomi global, tetapi setiap individu pembelajar. Pembelajar berinteraksi dengan persekitarannya, bertindak dalam pelbagai cara, mentafsir tindakannya, dan memperoleh keunikan dirinya. Keunikan ini seterusnya mempengaruhi pilihannya dalam bertindak. Dalam struktur kitaran antara tindakan dan tafsiran diri ini, kita mencipta diri kita sendiri.

Persekitaran yang homogen dan berorientasikan arahan menghasilkan diri yang seragam, manakala persekitaran yang mendorong pelbagai tindakan menghasilkan diri yang pelbagai. Oleh itu, rangsangan yang pelbagai adalah penting untuk pemikiran planetari.

Dalam persekitaran yang penuh dengan rangsangan pelbagai, kita dapat memupuk benih keunikan kita. Mengapa kita memilih tindakan tertentu? Mengapa hati kita tertarik kepada sesuatu? Dengan meneroka diri dan masyarakat secara bolak-balik, arah yang paling mengaktifkan penciptaan diri akan menjadi jelas. Itulah arah yang perlu diambil oleh individu, dan ia berbeza untuk setiap orang.

Setelah arah tersebut dikenalpasti, pelajari pengetahuan dari seluruh dunia. Dengan AI, halangan bahasa dan pemahaman dapat diatasi. Seterusnya, berbincanglah dengan rakan yang sedang meneroka topik yang berbeza.

Perbincangan dengan rakan akan menjadi peluang untuk pendebungaan silang idea baharu. Pembelajaran yang dicipta bersama AI dan rakan seperti ini boleh disebut Pembelajaran Kolaboratif AI.

Apabila penerokaan mencukupi, mulakan projek praktikal. Sebagai sebahagian daripada ekosistem sosial, kita dapat mengekalkan keunikan kita sambil mencapai harmoni dengan keseluruhan. Ini adalah cara hidup yang membawa kepada kewujudan bersama di planet ini.

Apabila anda membentangkan usaha unik anda, ia boleh menjadi pencetus inspirasi bagi orang lain. Dengan saling memberi rangsangan dan pengaruh, setiap individu dapat hidup bersama sebagai entiti yang berbeza. Pembelajaran yang memungkinkan ini adalah Planetary Learning.


Rakan-rakan Planetary Learning Berkumpul

Pada 25 Oktober 2024, pelaksanaan pertama Planetary Learning bermula. Kira-kira 30 orang dari pelbagai bidang seperti sekolah, sekolah bebas, NGO, dan syarikat berkumpul secara dalam talian untuk mengalami kitaran berikut:

  1. Rangsangan pelbagai
  2. Eksperimen berulang antara diri sendiri dan masyarakat
  3. Pembelajaran Kolaboratif AI
  4. Pelaksanaan projek

Pengalaman bersama ini meluas ke setiap bidang melalui rakan-rakan yang mempraktikkannya di tempat kerja masing-masing. Apabila ini dihubungkan, ia mencipta rangkaian saling memberi inspirasi merentas bidang, memperluaskan Planetary Learning.


Pembangunan Ekosistem dengan Kolaborasi AI

Bagaimana kita boleh menggunakan AI untuk beralih kepada masyarakat yang berfikir secara planetari, di mana setiap tindakan berbeza tetapi saling berkait dalam satu sistem? Satu petunjuk kepada soalan ini ialah simulasi struktur protein oleh AlphaFold2, yang memenangi Hadiah Nobel Kimia.

Hubungan antara maklumat satu dimensi DNA dan struktur tiga dimensi protein adalah masalah besar dalam biofizik. Fungsi protein ditentukan oleh struktur tiga dimensinya, manakala reka bentuknya dilakukan dengan menyunting DNA. Namun, penyuntingan DNA secara rawak jarang menghasilkan struktur tiga dimensi yang diinginkan.

Dengan menggunakan simulasi AI generatif, hubungan ini menjadi mungkin, membolehkan reka bentuk protein yang diinginkan dan memperluaskan potensi dalam pembangunan ubat.

Pendekatan ini mungkin dapat diterapkan pada pembangunan ekosistem pada masa hadapan. Dengan mensimulasikan teknologi, idea, dan cabaran yang pelbagai di planet ini, AI boleh menggabungkannya dengan cara baharu, menarik keluar kepelbagaian yang belum dimanfaatkan sebelum ini.

Apabila kita dapat mengurus kepelbagaian, prinsip sosial baharu dapat direalisasikan. Ia mungkin bermaksud prinsip masyarakat manusia dan alam bersatu, menjadikan planet ini seperti “hutan” yang harmoni.


Masato Tahara
Ketua Editor Tahara Equals. Seorang inovator sosial yang bertujuan untuk mewujudkan masyarakat partisipatif di mana individu mengekalkan keunikan mereka sambil mencapai harmoni dengan keseluruhan. Beliau aktif melalui metodologi unik yang menggabungkan teori sistem kompleks, mekanik kuantum, AI, dan fasilitasi.

¡Diseño del aprendizaje ambidiestro en la era de la IA! Planetary Learning

En un momento en que los efectos negativos del globalismo homogéneo ya no pueden ignorarse, ¿es posible transformar los principios de la sociedad humana hacia un enfoque “planetario” de coexistencia plural? ¿Qué papel puede desempeñar la inteligencia artificial en esta transición?

Masato Tahara

El año 2024 puede considerarse el año inaugural de la IA generativa. Con el lanzamiento repentino de diversos servicios como ChatGPT, la humanidad ha entrado de manera abrupta en la era de la inteligencia artificial. La IA es una tecnología con infinitas posibilidades y muestra diferentes caras dependiendo de los intereses del usuario. Yo, interesado en el fin de la sociedad moderna y en la transición hacia la próxima, he estado explorando el potencial de la IA desde esta perspectiva. ¿Cómo podemos realizar un aterrizaje suave en este periodo de transición de principios sociales? He llamado a este diseño de aprendizaje para esta era de cambio Planetary Learning.


Global y Planetario

La crítica literaria y académica comparativa india, Gayatri C. Spivak, subraya en su obra La muerte de una disciplina: la literatura comparada en la era del pensamiento planetario la necesidad de que la literatura comparada abandone su perspectiva tradicional centrada en Occidente y adopte enfoques más diversos e inclusivos en un mundo cada vez más globalizado. Spivak propone el concepto de pensamiento planetario (planetary thinking), que trasciende las barreras regionales y lingüísticas.

La globalización ha extendido marcos de pensamiento estandarizados (estándares globales) por todo el mundo. Aunque esto ha permitido una producción masiva eficiente, también ha provocado el agotamiento de los recursos y la contaminación ambiental debido a los desechos. Para detener esta “fuga colectiva hacia adelante”, es necesario abandonar los marcos de pensamiento impuestos. Si no detenemos la destrucción ambiental antes de que sobrepase los límites conocidos como fronteras planetarias, la continuidad de la sociedad humana será difícil.

Frente a esta crisis, la era de la IA ha llegado de manera inesperada. La IA puede utilizarse como una herramienta para automatizar tareas y mejorar la eficiencia, pero si aceleramos la automatización con los marcos de pensamiento actuales, solo aceleraremos la fuga colectiva. Por otro lado, la IA también puede utilizarse para ayudarnos a escapar de los marcos de pensamiento existentes al interactuar con otros diversos.

Por ejemplo, las herramientas de traducción de IA pueden superar las barreras del idioma y conectar los pensamientos de personas de diferentes culturas. Esta revista, de hecho, ha sido posible gracias a la traducción de IA, que supera las limitaciones lingüísticas. Además, los libros que antes eran difíciles de entender pueden volverse accesibles al hacer preguntas a la IA mientras se leen. La IA nos ayuda a superar las barreras de comprensión y nos brinda nuevas ideas.

Al desmantelar los marcos de pensamiento homogéneos impuestos por el globalismo, surge la posibilidad de coexistencia en la que elementos totalmente distintos, tanto física como culturalmente, se influyen mutuamente sin llegar a fusionarse completamente. Propongo Planetary Learning como un diseño de aprendizaje basado en este pensamiento planetario.


¿Qué es Planetary Learning?

El protagonista del aprendizaje no es el estado ni la economía global, sino cada individuo que aprende. Los aprendices interactúan con su entorno, actúan de diversas maneras, interpretan sus acciones y adquieren su propia singularidad. Esta singularidad, a su vez, influye en sus elecciones de acción. En esta estructura cíclica de acción e interpretación personal, nos generamos a nosotros mismos.

Un entorno homogéneo y directivo produce un yo estandarizado, mientras que un entorno que estimula diversas acciones genera yos diversos. Por ello, la diversidad de estímulos es esencial para el pensamiento planetario.

En un entorno rico en estímulos diversos, podemos nutrir cuidadosamente las semillas de nuestra singularidad. ¿Por qué elegimos ciertas acciones? ¿Por qué nos atrae algo en particular? Exploramos nuestro ser y la sociedad. En este movimiento de ida y vuelta lleno de prueba y error, comienza a revelarse la dirección en la que nuestra auto-generación se activa más. Esa es la dirección que debemos seguir, y será diferente para cada persona.

Una vez que tengamos claro el camino, aprendamos de los conocimientos disponibles en todo el mundo. Con la IA, podemos superar tanto las barreras del idioma como las de comprensión. Luego, dialoguemos con amigos que estén explorando diferentes temas.

El diálogo con amigos se convertirá en una oportunidad para polinizar ideas nuevas mutuamente. Este tipo de aprendizaje co-creado con IA y amigos puede llamarse Aprendizaje Co-creativo con IA.

Después de explorar lo suficiente, nos embarcamos en proyectos prácticos. Como parte del ecosistema social, podemos mantener nuestra singularidad mientras logramos armonía con el todo. Este es el camino hacia un estilo de vida de coexistencia en este planeta.

Cuando presentas tus iniciativas únicas, esto puede inspirar a otros. De esta manera, nos estimulamos e influenciamos mutuamente, coexistiendo como individuos distintos. Este aprendizaje es lo que llamamos Planetary Learning.


Los compañeros de Planetary Learning se reúnen

El 25 de octubre de 2024 comenzó la primera implementación práctica de Planetary Learning. Alrededor de 30 personas de diversos campos como escuelas, escuelas libres, ONG y empresas se reunieron en línea para experimentar el siguiente ciclo:

  1. Diversidad de estímulos
  2. Prueba y error entre el yo y la sociedad
  3. Aprendizaje Co-creativo con IA
  4. Implementación de proyectos

Estos compañeros, que comparten una experiencia común, se expanden a sus respectivos campos y practican allí, conectándose entre sí. Esto da lugar a una red de inspiración mutua que trasciende campos, permitiendo la expansión de Planetary Learning.


Desarrollo de ecosistemas con co-creación de IA

¿Cómo podemos utilizar la IA para avanzar hacia una sociedad que piense de manera planetaria, donde diferentes acciones individuales se conecten dentro de un sistema circulatorio? Una pista para responder a esta pregunta proviene de la simulación de estructuras de proteínas realizada por AlphaFold2, ganadora del Premio Nobel de Química.

La correspondencia entre la información unidimensional del ADN y las estructuras tridimensionales de las proteínas ha sido un desafío en la biofísica. Mientras que la función de una proteína está determinada por su estructura tridimensional, su diseño se realiza mediante la edición del ADN. Sin embargo, editar ADN de manera aleatoria rara vez produce la estructura tridimensional deseada.

Con simulaciones generativas de IA, esta correspondencia se ha hecho posible, permitiendo diseñar proteínas objetivo y ampliando enormemente el potencial en el desarrollo de medicamentos.

Este enfoque podría aplicarse al desarrollo de ecosistemas en el futuro. Al simular tecnologías, ideas y desafíos diversos en el planeta, la IA podría combinarlos de maneras nuevas, extrayendo una diversidad no aprovechada previamente.

Cuando podamos manejar la diversidad, los principios sociales nuevos se harán realidad. Esto podría significar que los principios de la sociedad humana y de la naturaleza armonicen, convirtiendo a nuestro planeta en una sociedad como un “bosque”.


Masato Tahara

Editor en jefe de Tahara Equals. Un innovador social que busca una sociedad participativa donde los individuos mantengan su singularidad mientras logran armonía con el todo. Trabaja mediante metodologías únicas que combinan teoría de sistemas complejos, mecánica cuántica, IA y facilitación.