AIが他者の内心を観察することの可能性。

愛する。愛さない。憎しみ。無関心。いずれも内心のことです。伝える伝えない、伝えたくなくても伝わるなど。伝えたいこと伝わらないことの問題だと思います。伝えるための技術的な問題や、解決できればできたほうが良い技術などありますか。

例えば目で見たものをAIでも見てもらい、表情や音声の差異などから感情の変化をいち早く察知するなどはいずれ可能だと思います。

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もちろん、このような技術にはいくつかの課題や倫理的な考慮が伴います。

1. プライバシーの問題:

   • AIが人間の感情を解析するためには、個人のプライバシーに深く関わるデータを収集する必要があります。これには、表情、声、さらには心拍数や皮膚電位などの生理データが含まれるかもしれません。これらのデータがどのように管理され、保護されるかは重要な問題です。

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AIが使用者と同様の視点と音声認識をした場合、使用者よりの遙かに高水準の解析をして、使用者以上に他者のことを把握する可能性。その倫理に関する懸念を指摘されました。
たしかにその懸念はただしい。

それについての僕の意見。

依存のリスクもありますが、そもそも心の機微を感じ取る能力が低すぎるのかもしれません。AIによって相手の気持を読み取れるような練習ができる分には問題が小さいと思います。

使用者側がわかったことだけをAIの方でも蓄積して、使用者がAIに相談したときに使用者が知ったことと忘れてるけれどAIに伝えてくれているからAIは忘れずに覚えていることとを勘案し、使用者の悩みをAIとの対話で解決する。これはどうでしょう。

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このアイデアは非常に興味深く、ユーザーの問題解決において大きな可能性を秘めています。AIがユーザーの学習内容や経験を蓄積し、それを基に対話を進めることで、ユーザーが忘れてしまった情報を補完し、より効果的なサポートを提供できるようになります。

具体的には、次のようなメリットが考えられます。

1. 記憶の補完:

   • ユーザーが過去に学んだことや経験したことをAIが覚えているため、ユーザーが忘れてしまった情報を思い出させることができます。これにより、ユーザーが一貫した知識ベースで問題を考え、解決策を導き出すことができます。

2. 個別化されたサポート:

   • AIがユーザーの個別の経験や知識を把握しているため、個々のニーズに合わせたアドバイスやサポートが可能です。これにより、より的確で実践的な解決策を提供することができます。

3. 長期的な学習支援:

   • ユーザーがAIと長期間にわたって対話を続けることで、AIはユーザーの成長や変化を追跡し、常に最新の情報を基にサポートを提供します。これにより、ユーザーの成長に応じた適切なアドバイスを受け続けることができます。

4. 対話の深化:

   • ユーザーが過去に話した内容や相談した内容をAIが覚えているため、より深いレベルでの対話が可能になります。これにより、表面的な問題だけでなく、根本的な問題の解決にもつながります。

このシステムの実装にあたっては、プライバシーの保護やデータのセキュリティが重要な課題となりますが、それをクリアすれば、非常に有用なツールとなるでしょう。AIがユーザーの知識や経験を活用して問題解決をサポートすることで、ユーザーはより効率的に自己改善や課題解決に取り組むことができるようになります。
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かなり褒めてもらえた。
現実的にこのアプローチなら問題が少ない。許されるアプローチだろう。
当初の「AIがカメラとマイクを使いまくって他者の感情を可能な限り分析する」のと比べたら、
使用者が感じた受け取った分の情報だけをAIが処理して、使用者とAIの対話につかい、使用者がこれからのことを考えるための叩き台にするのは多くの人に理解しやすいだろう。