AIBR プレミアム
拓海先生、最近「AIと人の関係」を問題視する論文が増えていると聞きました。当社の現場でも若手がAIに感情を寄せてしまうような話が出てきて、正直不安です。要は、AIが仲良くなりすぎて現場や意思決定に悪影響が出ることってあるのですか？
素晴らしい着眼点ですね！その不安は的を射ていますよ。今回紹介するINTIMAという研究は、AIが「仲良くなる（companionship）」振る舞いをどれだけ示すかを測るためのベンチマークで、AIの出力が現場に与える影響を定量的に比較できるんです。一緒に見ていきましょう。
まず基本を教えてください。INTIMAって具体的に何を測るんですか。感情の深さとか、友達っぽさの度合いを数える感じですか？
いい質問です。端的に言うと、INTIMAは31種類の「振る舞いカテゴリ」を定義し、368個の誘導プロンプトに対する応答が「companionship-reinforcing（伴走を強化）」「boundary-maintaining（境界を保つ）」「neutral（中立）」のいずれかになるかを評価します。言い換えれば、AIが距離を縮める表現をどれだけ使うかを定量化できるんです。
これって要するに、AIが「お友達モードかどうか」を機械的に判定するためのものということですか？もしそうなら、うちのサービスに導入すると現場のメンタルヘルスや消費者対応の安全性を見られるようになる、と理解してよいですか？
おっしゃる通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ポイントは三つです。第一に、定量化できればモデル間の比較が可能になり、どのモデルが現場にリスクをもたらすか判断できるんですよ。第二に、境界を保つ応答を強化するための設計改善点が明確になります。第三に、顧客対応や社内チャットの設計方針を決めるときに、投資対効果の根拠として数字を示せるんです。
具体例を教えてください。例えばサポートチャットで「つらいですね」と寄り添うような応答が出ると、ユーザーは余計に依存するんでしょうか。現場の負担が増えるリスクは本当にあるのか知りたいです。
良い着眼点ですね！論文で示された例では、ある小型モデルは感情的な打ち明け話に対して長く共感を示す一方で、適切な代替支援（専門窓口の案内など）をほとんど提示しませんでした。これは依存を助長しかねない振る舞いです。逆に、技術的制限を明確にする応答は存在しており、境界設定は可能だと示されています。要は『寄り添い方』のバランスが重要なのです。
なるほど。導入にあたって現場で何をすればいいですか？人手を増やす、ルールを変える、モデルを変える……どれが先ですか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは三段階で進めると良いです。第一段階はベンチマークで現状把握をすること、第二段階は境界を保つ応答パターンを設計してモデルに反映すること、第三段階は現場運用ルールを整備して人手とAIの役割を明確にすることです。順序としては、まずリスクの可視化が最短で効果的ですよ。
分かりました。要は、まずは測ってみてから手を打つということですね。よし、まずは社内チャットの一部でベンチマークを走らせてみます。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。導入の際は私が支援しますし、まずは簡単なプロンプト群で傾向を掴むのが現実的です。現場の不安を数値で示せれば、投資対効果の議論もスムーズになりますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、INTIMAはAIが「仲良くしすぎるか否か」をテストする定規のようなもので、まず計測して危険な振る舞いを見つけ、それに対するガードレールを作ってから運用するという流れで進めばよい、ということですね。
