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おはようございます。研究者がそばにいるくらし、ドイツ在住心理学者のじんぺーです。 この番組では心理学の研究のお話をいろいろとしております。
今日は研究の論文の紹介をしてみたいと思います。 ネイチャーヒューマンビヘイビアという雑誌に載っている論文で、なかなか面白いなと思う
AIの話で申し訳ないんですけど、AIがどうしても 社会的にもトレンドっていう感じでもないね。もう社会を根っこから変えるような
そういう歴史的転換点と言ってもいいかもしれないですけど、そういった状況なんで、研究もそういったAI絡みのものが多いんですよね。
一緒に考えていきましょうというふうにやりたいと思います。
結構馴染み深い気がします。というのも、ChatGPTとかクロードとかジェミニとか使ってやっている研究なんですよね。
やりたいこととしては、AIが人の性格をどれくらいうまく推定できるかということをやるんですけど、
こういう研究で使うAIって独自に学習したりとか、ファインチューニングといって少し調整をかけて、AIモデルってできる。それがいいよねということをやる論文が多いんですけど、
今回はChatGPTとかクロードとかジェミニとか使ってやるというので、何なら皆さんも試せますよという感じのことなので、結構面白いかなと思って紹介してみたいと思います。
お知らせしようかな。お知らせさせてください。対談あるんですよ。新平さんと高橋新平さんめっちゃ楽しみです。
2月27日、8時から新平さんとボイシー対談しますので、ぜひ遊びに来てください。
自分はイデアのやり尽くされている議論なので、どういう話をするかわからないですけど、量化質化みたいな話を改めてしてみたいなと思っていたりするんですが、仮だねそれは。
他なんかあるかな。そろそろ考えを聞きたいこといっぱいあるな。リストアップしつつ、対談全体のテーマとかを新平さんに提案して喋りたいなと思っています。ぜひ遊びに来てください。
本題ですね。論文いきましょう。性格を予測するんですけど、性格って一番ベタのビッグファイブっていうのがあって、外向性とか誠実性とか、開放性とか。
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開放性っていうのは、いろんな好奇心旺盛な人のいろんなことに挑戦したりとか、オープンである、そういったのが開放性なんですけど、そういった人の性格を5つに分類するビッグファイブっていうのがあって、それを操作するということをします。
どういう風にやったかというと、すごい有名な雑誌なんですけど、ネイチャー系列の。サンプル数少なくて、これでいけるんだという感じもしなくはないんですけど、60名の参加者が実験室に来て、30分間頭に浮かんだ思考をそのまま声に出す。それを録音したデータを使うということです。難しそうですけどね。
録音したものを、30分の録音ですよ。結構な文章量になる気がしますけど、それをテキストにして使うということです。どう使うかというと、本当そのままチャットGPTとかに入れて、テキストにしたものを入れて、これを生成した参加者本人の立場で質問紙に答えてくださいということをします。
質問紙というのは、よく使われるビッグファイブを測るような質問紙で、例えばどういうのがあるんだろうな。私は新しいものに興味があるとか、すぐに不安になってしまうとか、そういう神経症傾向というのが不安とかを表すような性格のビッグファイブのうちの一つですけど、そういったことを5段階で答える。全く当てはまらない、とても強く当てはまるみたいな感じで答えるというのをAIにやってもらうんですよね。
だから、喋るだけ人は、推定はAIがする。60名の人は同じように質問紙にも答えてもらうということをします。
そうすると、言葉からAIが推定した、この人ってこういう人だよね、じゃあこう答えるよねっていうデータと、その人本人が答えた実際の5点満点の質問紙がどれくらい似てるかということを調べているということです。
結果は結構似てたということです、簡単に言うと。結構似てて、相関とか、そういう係数とか知りたい人のために言うと、Rイコール0.4とか、場合によっては0.48とか、0.53とか、結構そこそこ良い相関が出ているということですね。
すごいですね、これね、いけるんだという感じです。
過去のそういういろんな方法があるんですよ、性格を予想しようみたいなのって試みが。
例えば結構有名なのはマイパーソナリティっていう、Facebookのいいねの履歴からその人の性格を予想しようと。この人は政治的に右寄りっぽい投稿によくいいねつけてるなとか、すごく明るい投稿にいいねつけてるなとかね、そういうのでその人の性格を予想しようみたいな機械学習のモデルがあったりするんですけど、それと結構同等かそれ以上だったりするし。
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あとは自分が評価したものと他人ですね、家族とか友人とかが自分のことどう思ってるかっていうので評価してもらうと、それってだいたい相関が同じぐらい、今回の結果と同じぐらいの相関がむしろちょっと低いぐらいになるみたいなんですけど、っていうことみたいなんですよね。だから結構いい感じに予想できてたということです。
すごいですよね。なんか新しく学習データを入れたりとか、調整したりとかファインチューニングって言いますけど、調整したりとかしないでできるっていうのは結構すごいなと思っている。
この研究者たちはゼロショットって言ってますよね。ゼロショット生成AIスコアリングって言ってますね。だからゼロショットっていうのはそういうふうにいろんな他の学習データとか入れないでっていうことですよね。30分で結構いけちゃう。これが一言何か喋ってくださいだけだったら難しいんですよ。
30分くらい喋らせたら結構いけると。ちなみに2つ目のサンプルはもっと別な観点でやってて、時間的には短いんだけども、2週間から3週間くらいにわたって毎晩その日に起こった重要だった出来事について録音データを撮ると。1分くらいで撮るんですって。
合計14分から21分くらいのはずなんですけど、これでも結構うまくいったってことなんで。
そうね、だから30分撮るか日に分けて、それぞれの日によってバラつきがあると思うんで、それを入れてあげるとむしろ予想できたりもするのかなって想像するし。
やってみてください。30分ひたすら喋って文字起こしして。
あ、だからVoicyでやったらいいのか。できるな。やってみますか。
Voicyの文字起こしあるな。VoicyじゃなくてもPodcastでもあるから。
毎週1時間とか喋ってますもんね、僕に生放送で。それを入れてやってみるか。この人がビッグファイブの質問にどう答えるかっていうのを。
僕は自分でそのビッグファイブの質問に答えてみて点数比較してみるっていうのは結構おもしろそうだな。
覚えてたら今度やりましょう。生放送の時にでも。
ライブ感持ってやったらおもしろそうですね。
やってみてください。皆さんもぜひ。
そんな感じかな。またこういうAIの新しい手法いっぱい出てくるので紹介していきたいと思います。
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自分も研究取り入れたいし、日曜とかにも行きそうですよね。
よかったら周りの人と喋ってみてください。
最後まで聞いてくださってありがとうございました。今日もいい1日にしていきましょう。
新平でした。心を込めて。
