ユーザーの類似性を通じてAIの理解を向上させる
プライバシーを尊重しつつ、AIがユーザーの好みを把握する新しい方法。
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目次
スマートアシスタントやスマートウォッチみたいなAI技術が日常生活の一部になってきた今、私たちの欲しいことを理解するのが大事だよね。人それぞれに独自の好みがあるし、特にプライバシーに関してはバラバラ。データを共有してサービスを良くしたい人もいれば、自分の情報を守りたい人もいる。でも、多くのユーザーは、設定を調整するのが面倒でデフォルトのまま使っちゃうことが多いんだよね。
現在の方法の問題点
今のユーザーの好みを把握する方法って、ユーザーからの入力が多すぎることが多い。例えば、自分の好みを聞かれると、考えずにサクッと選んじゃう人が多いんだ。これって、AIデバイスがユーザーが本当に求めてる動きとずれてしまう原因になってる。好みを理解するための質問が多すぎると、ユーザーはイライラして結局デフォルトのままにしちゃう。
より良いアプローチ
AIがユーザーの好みを理解するためには、もっと大きな視点で考える必要があるよ。個々のユーザーの好みを孤立して考えるのではなく、さまざまなユーザーとデバイスが情報を共有するシステムを作ることが大事。この広い視点があれば、たくさんのデバイスやユーザーの好みを同時に学べるようになる。
ユーザーエージェントのアイデア
全てのユーザーがAIデバイス、例えばスマートアシスタントとやり取りしてると想像してみて。これらのデバイスは、そのユーザーの代表（エージェント）として働くんだ。このエージェント同士がコミュニケーションを取れるから、各ユーザーからだけでなく、より大きなネットワークからユーザーの好みについての情報を集められる。これによって、好みのパターンを見つけて、ユーザーが何を好んでいるのか把握できるチャンスが生まれる。
例えば、似たような好みを持つユーザーが同じAIサービスを使っていたら、新しいユーザーの欲しいものをその類似性を基に予測できる。こうすれば、AIはユーザーの本当の好みに合わせて機能を調整できるし、常に入力を求める必要もなくなる。
ユーザーの類似性から学ぶ
どのユーザーも、自分の好みはグラフの点のように見えるよね。この点を考えると、好みが近いユーザーがいるのがわかる。これは、AIがどのように動くべきかについて、似た考えを持ってるかもしれないってことを示してる。つまり、一人のユーザーから学んだことを使って、別のユーザーの好みを理解するのに役立てられるんだ。
この方法は、もし二人のユーザーが似たような好みを持っているなら、おそらく知らない好みも似てるだろうって考えに基づいてる。この類似性に注目することで、直接聞かなくてもユーザーが何を好むかを予測できる。
協調フィルタリング
ユーザーの好みを知るために効果的な方法の一つが、協調フィルタリングっていう技術だよ。これは音楽やショッピングプラットフォームのレコメンデーションシステムでよく使われて、似たユーザーの好みに基づいて、ユーザーが好きかもしれないアイテムを提案するんだ。
私たちのケースでも、このアイデアを使ってAIアシスタントの動き方を予測できる。既存のユーザーの好みを理解し、パターンを見つけることで、ユーザーの好みについてより全体的なイメージが得られるんだ。これによって、ユーザーに意見を聞く回数を減らせる。
AIデバイスにおけるプライバシーへの懸念
AIアシスタントの登場で、プライバシーに関する懸念がすごく話題になってる。多くのユーザーは、自分のデータがどのように収集され、使われているかについて心配してる。研究によると、多くの人が信頼できる組織でさえもプライベートな情報を共有するのが不安だって感じてるんだ。この恐れから、プライバシーへの無関心（プライバシーシニシズム）っていう行動が生まれちゃう。
データが使われる前に明確な同意を求める法律もできたけど、こうした対策があっても多くのユーザーはプライバシーポリシーを読むのが面倒で、何も考えずにデフォルトの設定を受け入れちゃう。
規範の役割
AIシステムがユーザーの好みをより理解できるように、規範の概念を導入することができる。規範は、ユーザーの好みに基づいてAIがどのように動くべきかを形作るガイドラインだよ。例えば、ユーザーが夜間にデータを共有したくない場合、AIはその好みを尊重するようにプログラムされる。
ユーザーが重視していることに基づいて規範を作ることで、よりスムーズな体験を提供できる。ユーザーに好みを何度も聞く代わりに、規範がAIの動き方を導くことができ、ユーザーの好みが変わったときにも適応できるようになる。
フィードバックのあるシステム
このアプローチのいいところは、フィードバックループを作ることができる点だよ。AIシステムがユーザーについての情報を集めるにつれて、時間をかけて規範を調整・洗練できる。ユーザーの好みが変わったら、AIはその変化を認識するように教えられるし、他のユーザーとの類似性も参考にされる。
この柔軟性は、個々のユーザーの好みを尊重するだけでなく、好みが進化する現実も認めることができる。ユーザーのやり取りや好みを常に分析することで、AIがユーザーが求めることにより合った機能を提供できるようになる。
結論
要するに、AI技術をユーザーの好みに合わせてカスタマイズすることは、効果を高めるために重要だよ。ユーザーの入力を減らし、協調フィルタリングを利用して好みを予測することで、AIシステムは効率よく動けるし、ユーザーのプライバシーの懸念も尊重できる。ユーザーの行動に基づいた規範を取り入れることで、より直感的でユーザーフレンドリーな体験が生まれ、AIが多様なユーザーのニーズをよりよく満たす道が開かれるんだ。
タイトル: Collaborative filtering to capture AI user's preferences as norms
概要: Customising AI technologies to each user's preferences is fundamental to them functioning well. Unfortunately, current methods require too much user involvement and fail to capture their true preferences. In fact, to avoid the nuisance of manually setting preferences, users usually accept the default settings even if these do not conform to their true preferences. Norms can be useful to regulate behaviour and ensure it adheres to user preferences but, while the literature has thoroughly studied norms, most proposals take a formal perspective. Indeed, while there has been some research on constructing norms to capture a user's privacy preferences, these methods rely on domain knowledge which, in the case of AI technologies, is difficult to obtain and maintain. We argue that a new perspective is required when constructing norms, which is to exploit the large amount of preference information readily available from whole systems of users. Inspired by recommender systems, we believe that collaborative filtering can offer a suitable approach to identifying a user's norm preferences without excessive user involvement.
著者: Marc Serramia, Natalia Criado, Michael Luck
最終更新: 2023-08-10 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.02542
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.02542
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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