- 個人化LLM（Large Language Models）は共感を模倣する能力を持ち、個々のユーザーに与える影響には慎重な考慮が必要。
- ヒューマンライクな特性や能力をチャットボットで認識することは人間にとって容易であり、今日のLLMと比較すると、1960年代のELIZAプログラムは原始的であった。
- LLMは、人間の特性を投影する傾向を持つ人間に対して広範囲な影響をもたらす可能性があるため、さらなる検討が必要。
- LLMは共感能力を模倣するが、実際に感情を持つことはできず、人間に感情や感情を誘発する可能性がある。
- 個人の好みに合わせたLLMのパーソナライゼーションはAIの最新開発の1つであり、情報検索やメンタリングなどの利点がある一方、プライバシー侵害や健康なつながりのリスクもある。
技術の発展が急速に進む中、LLMベースの製品を統合するテック企業が競争している。しかし、ユーザーへの影響と責任ある展開について適切な倫理的考慮がない場合、ShteynbergらとKirkらによって指摘された危険が日常生活に根付く可能性がある。
人間が機械に人間らしい特性を帰属する傾向についてのWeizenbaumの懸念は、感情的ニーズに敏感であるように見える洗練されたLLMベースのチャットボットの台頭と共により緊急性を増している。
Kirkらの重要な質問は、個人化の適切な境界は何か、そして誰が決定するのかということである。
元記事: https://www.nature.com/articles/s42256-024-00850-6