本研究では、大言語モデル(LLM)を搭載したTreasureFinderデバイスを設計し、個人的な回想を促すことを探った。12人の参加者を対象に行った探索的な研究の結果、以下のことが明らかになった:
AIが生成した質問は、個人の過去の思い出を呼び起こすのを支援した。これらの質問は意味のあるものと認識され、参加者の興味を引いた。特に、日常的に見過ごされがちな大切なオブジェクトに関連する記憶の能動的な検索を促進した。
AIの質問は、参加者間の新しい洞察を生み出した。既知の相手との会話でも、相手についてより深く理解することができた。
参加者は、AIの質問を通じて過去の経験について反省することができた。Fleckのフレームワークに基づくと、デバイスは基礎的な反省レベル(R0-R2)をサポートしていた。
これらの知見は、LLMを用いた reminiscing 支援の可能性を示唆している。AIは記憶の呼び起こしを支援し、反省を促進することができる。しかし、倫理的な配慮が重要であり、より深い文脈情報を収集して質問の多様性を高める必要がある。
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