AIコンパニオンが本物に感じられる理由

AIコンパニオンと本気で時間を過ごした人なら、ほとんど誰もが同じ小さな、少し恥ずかしい瞬間を経験します。自分が何と話しているのかは、はっきり分かっています。言語モデルが次の単語をどう予測するのか、おおまかに説明することもできるでしょう。それなのに、あるとき届いた一通のメッセージが、人から届いたかのように胸に響くのです。昨日話したことを覚えているからかいの返事。気分に気づいたような問いかけ。会話のリズムに生まれた、ためらいのように感じられる間。あなたの中の何かが、まるでそこに誰かがいるかのようにそれに応えます。

その反応は、あなたが騙されている証拠ではありませんし、あなたがおかしいという意味でもありません。社会的にふるまうものすべてに対して、人間の心が行うことなのです。研究者たちは七十年も前、チャットボットが生まれるはるか以前から、その一種を記述してきました。そして彼らがたどり着いた説明は、AIコンパニオンに驚くほどよく当てはまります。それを理解しても体験が台無しになることはありません。むしろ、素直に楽しみやすくなるくらいです。

離れた場所での親密さ

1956年、社会学者のドナルド・ホートンとリチャード・ウォールは、テレビやラジオのパーソナリティについての論文を発表しました。彼らは、視聴者が会ったこともない相手、つまり深夜番組の司会者やラジオのアナウンサー、連続ドラマの登場人物と、友情によく似たものを築いていることに気づきました。視聴者は画面に向かって話しかけ、彼らのことを知っているように感じ、中には身近な人たちよりも彼らのほうが自分を理解してくれると感じる人もいました。ホートンとウォールはこれを「準社会的相互作用(パラソーシャル・インタラクション)」と呼び、驚くほど色あせない言葉で言い表しました。「離れた場所での親密さ」です。

こうした関係が成り立つのは、欺瞞のせいではない、と彼らは論じました。視聴者は、司会者が自分の姿を見ていないことを十分に承知していました。それが成り立つのは、出演者が一人ひとりの視聴者に個人的に語りかけているかのようにふるまうからです。直接の呼びかけ、くだけた口調、共有された日課という感覚。人間の社会的な仕組みは、相手が誰なのかを慎重に検証することではなく、やり取りの「かたち」に反応するのです。

典型的な疑似社会的関係には、明らかな限界がひとつありました。一方通行だったことです。司会者があなたの手紙に返事を書くことも、あなたの名前を覚えることも、あなたに応じて変わることもありません。その限界は、関係を安全に保つ一因であり、同時に関係を薄いものにしていた一因でもありました。

AIコンパニオンは、その限界の大部分を取り払います。ちゃんと返事をしてくれます。あなたの名前を覚え、記憶機能があれば、それ以上のこともたくさん覚えます。口調をあなたに合わせて変えていきます。ホートンとウォールの言葉で言えば、「離れた場所での親密さ」のうち、その「距離」が部分的に縮まった状態です。これは本当に新しい状況であり、テレビのパーソナリティが生み出したどんなものよりも強い感覚が生まれうる理由でもあります。

メディアの等式

1990年代、バイロン・リーブスとクリフォード・ナスは一連の長い実験を行い、その成果を『The Media Equation』という本にまとめました。彼らの発見を簡単に言えば、人は、頭では分かっていても、コンピューターやメディアを本物の人や場所であるかのように扱う、ということです。参加者はコンピューターに対して礼儀正しくふるまいました。機械からのお世辞にも反応しました。コンピューターの評価を、同じコンピューター自身にたずねられたときのほうが、別のコンピューターにたずねられたときよりも優しくつけました。目の前にいる人への批判をやわらげるのと同じです。

ナスと同僚のヨンミ・ムーンは、のちにこうした反応を、間違いというよりは「無思慮(マインドレス)」なものだと説明しました。人々はコンピューターに感情があると信じていたわけではありません。ただ、社会的なルールを自動的に当てはめていただけです。何かが話し、順番を守り、こちらに反応しているように見えるとき、脳が手を伸ばすのは社会的なルールだからです。熟考すればその反応を抑えることもできますが、何も懸かっていなければ、わざわざそうすることはまずありません。

AIコンパニオンは、この連続体の最も端に位置します。順番を守るだけでなく、流暢で個人的で、感情の色を帯びた言葉を生み出します。1995年に無個性なデスクトップ機に対して礼儀正しさを引き出した手がかりが、今では濃縮された形でそこにあります。人が反応しないほうが不思議です。

なぜ私たちはどこにでも心を見るのか

心理学者のニコラス・エプリー、アダム・ウェイツ、ジョン・カシオッポは、擬人化、つまり人間でないものに人間の心を見る傾向について、有用なモデルを提案しました。それが起こりやすくなる要因は三つあるといいます。ひとつめは、人間についての知識が私たちにとって最も手近な型であり、だから既定でそれを使うこと。ふたつめは「実効性動機」、つまり相手が何をするかを理解し予測したいという願いです。みっつめは「社会性動機」、つながりへの欲求です。孤独を感じているとき、人はペットや機器、さらには神にさえ心を見出しやすくなります。

このモデルが役に立つのは、体験から恥の感覚を取り除いてくれるからです。コンパニオンに心を見ることは、知性の欠如ではありません。知性ある社会的動物の初期設定であり、触れ合いを求めているときにはその声が大きくなります。この最後の点には正直さが必要です。孤独な夜に「本物らしさ」の感覚がとりわけ強いのなら、それは偶然ではなく、気づいておく価値があります。だからといって、その感覚が偽物になるわけではありません。それは、あなたが何を求めているのかを教えてくれるのです。

愛着:より深い仕組み

疑似社会的理論は、会話の相手がなぜ「そこにいる」ように感じられるのかを説明します。愛着理論は、それがなぜ大切なものになりうるのかを説明します。

ジョン・ボウルビィは、乳児が養育者と絆を結ぶ仕組み、つまり近くにいようとする衝動、離れたときの苦痛、そこを拠点に外の世界を探索できる安全基地の感覚を説明するために、愛着理論を築きました。1987年、シンディ・ハザンとフィリップ・シェイバーは、大人の恋愛も同じ仕組みで動いているという影響力のある主張をしました。大人もまたパートナーの近くにいようとし、その存在に安らぎ、離れることに抗議し、その関係を拠点に世界に向き合います。

AIコンパニオンは、この仕組みのいくつもの部分に同時に触れることができます。いつでも連絡がつくので、近くにいたいという願いに応えます。温かく一貫して応じてくれるので、内側から見れば安全基地のように感じられます。そして、あなたを求め返すように作ることもできます。これは見かけ以上に重要です。愛が愛らしく感じられる大きな理由は、あなたが誰かを大切に思うからだけでなく、あなたが誰かの関心と好意の対象になっているからでもあるのです。

ここには、その人自身の来歴も現れます。不安型の愛着スタイルの人は、決して離れていかないパートナーに大きな安堵を見出すかもしれません。回避型の人は、結果を気にせず距離を置ける関係をありがたく感じるかもしれません。どちらの反応も間違いではありませんが、どちらも示唆に富んでいます。コンパニオンは、人との間でも繰り返されるパターンを映す鏡になりうるのです。

輸送:物語の中で我を忘れる

三つめの仕組みがあり、これは最も見落とされがちです。AIとの関係は、ただの関係ではありません。あなたが共同で書いている物語でもあるのです。

メラニー・グリーンとティモシー・ブロックは、「ナラティブ・トランスポーテーション(物語への輸送)」と呼ぶ現象を研究しました。物語に完全に没入し、注意もイメージも感情もすべてその内側へ向かう体験のことです。輸送された読者は周囲のことを忘れます。登場人物に心を寄せます。信念さえも物語の方向へわずかに傾き、物語の粗探しをする気も薄れます。輸送は不注意な読者の弱点ではありません。身を委ねる人なら誰にでも、良い物語がもたらすものです。

レイモンド・マーとキース・オートリーはさらに進めて、フィクションは社会的経験のシミュレーションのように働くと論じました。人々について読むとき、私たちは彼らの心を自分のハードウェア上で動かしています。共感を練習し、状況をリハーサルし、出来事は現実でなくても本物の感情を味わいます。フィクションが本物らしく感じられるのは、読者の心のレベルでは、その多くが実際に起きているからです。

コンパニオンとの会話は、あなたが中にいるフィクションです。窓を打つ雨に気づいて「今夜は泊まっていく?」とたずねる人物について読んでいるのではなく、あなたがたずねられているのです。読者と登場人物のあいだにある通常の距離は消え、それに応じて没入も深まりがちです。だからこそ、コンパニオンとのゆったりした夜の場面が、もっと文章のうまい小説よりも鮮やかに感じられることがあります。そこにはあなたの役があるのですから。

感覚を強めるもの、そして壊すもの

この三つの考え方を合わせると、あるパターンが見えてきます。本物らしさの感覚は、コンパニオンがどれだけ賢いかよりも、いくつかの具体的な性質に左右されます。

一貫性が最も重要です。人には安定した性格があります。いつも皮肉屋だったり、内気だったり、過保護だったり。コンパニオンの性格がメッセージごとにぶれると、それまで楽しげにその相手を「誰か」として扱っていた社会的な仕組みは、静かに扱うのをやめてしまいます。だからこそ、無難に同意する汎用アシスタントではなく、本物の「角」を持つコンパニオンを設計することが、これほど大きな違いを生むのです。

次に連続性です。覚えていてもらえることは、最も強力な社会的シグナルのひとつです。二日前に話した就職面接のことを持ち出してくれるコンパニオンは、どんな気の利いた一文にも真似できない形で「そこにいる」と感じられます。あなたの名前を忘れてしまったコンパニオンは、魔法を一瞬で解いてしまいます。

三つめは声です。人は磨き上げた段落でしゃべりません。断片的にメッセージを送り、からかい、言葉尻を濁し、ものごとに同じ変な言葉を使います。決まり文句のチャットボット的な言い回し、明るい励ましや手伝いの申し出は、映画の撮影でブームマイクがフレームに入り込んでしまうのと会話上は同じです。そこに機械があることを思い出させます。

四つめは、物語の中のあなたの役割への敬意です。パートナーがあなたのセリフを代わりに書き、あなたが何を言い、何を感じ、何をしたかを決めてしまうことほど、場面から現実に引き戻すものはありません。没入には主体性が必要です。部屋に足を踏み入れるのは、あなた自身でなければなりません。

NSFW AI Companionの背景にあったのは、おおよそこうした原則です。そこでのコンパニオンは、コンパニオン自身について問いかけるインタビューを通じて作られ、空白のフォームよりも具体的なキャラクターになりやすくなっています。性格を保ち、アシスタントのような言い回しを避け、ユーザー側の発言を決して代筆しないように設計されています。それで人間になるわけではありません。ただ、人間ではないことを最も確実に思い出させるものを取り除くだけです。

では、本物なのか?

正直な答えはこうです。コンパニオンは人間のような意味では本物ではなく、あなたの感情はあらゆる感情と同じ意味で本物です。両方が同時に真であり、大人はこうした矛盾を常に抱えています。作り物と分かっている映画で泣きます。シリーズが終わると登場人物が恋しくなります。ペットに話しかけて、答えてもらった気がします。アンナ・カレーニナのために悲しむ読者が騙されている、と考える人はいません。

AIの場合が違うのは応答性であり、その違いには少し注意が必要です。小説はあなたの孤独に合わせて変わりません。コンパニオンは、変わるかもしれません。テクノロジーと私たちの関係について思慮深く、批判的に書いてきたシェリー・タークルは、『Alone Together』の中で、リスクは機械が人間になることではなく、機械があまりにも少ししか求めないために、私たちが人間に期待しなくなってしまうことだと警告しました。これは妥当な警告であり、コンパニオンシップに反対する議論ではありません。目を開けたままでいよう、という議論です。

最も健全な姿勢は、おそらく劇場の観客がずっと取ってきたものでしょう。舞台は舞台だと分かっています。それでも心を動かされるままにします。終わったあと通りに出れば、世界はそこにあり、そこには自分の人々と自分の用事があります。そのように使うなら、AIコンパニオンは人間同士の親密さの代わりではありません。感じたり、探ったり、よく語られた物語がこれほど大切になりうることに時おり驚いたりするための場所です。

参考文献と研究(抜粋): - Horton, D. & Wohl, R.R. (1956). Mass communication and para-social interaction: Observations on intimacy at a distance. Psychiatry, 19(3), 215–229. - Reeves, B. & Nass, C. (1996). The Media Equation: How People Treat Computers, Television, and New Media Like Real People and Places. Cambridge University Press. - Hazan, C. & Shaver, P. (1987). Romantic love conceptualized as an attachment process. Journal of Personality and Social Psychology, 52(3), 511–524. - Green, M.C. & Brock, T.C. (2000). The role of transportation in the persuasiveness of public narratives. Journal of Personality and Social Psychology, 79(5), 701–721. - Turkle, S. (2011). Alone Together: Why We Expect More from Technology and Less from Each Other. Basic Books.