MIT、スタンフォード大学などの共同研究チームが、AIを活用した革新的な人生設計支援システムを開発した。この研究では、Claude Sonnet 4.5を用いて個人の未来のデジタルツインを生成し、18歳前後の若者192名が自分の55歳の姿と対話するという実験を実施した。参加者は進学、就職、転居などの重要な人生の岐路について、AIが生成した未来の自己と会話を交わした。興味深いことに、AIは参加者が想定していた選択肢AとBに加えて、両者の価値観を統合した第三の選択肢Cを提示し、20%の参加者がこの新たな選択肢を選んだ。実験結果は、意思決定の葛藤が減少し、自己決定感(エージェンシー)が向上したことを示している。特に、強い自己決定感を持つ人々ほど、AIとの対話を通じて柔軟に人生計画を変更する傾向が見られた。ただし、この技術には楽観主義バイアスや操作的利用のリスクも存在し、文化的背景による適用可能性の制約も指摘されている。
AIが個人の未来を予測する新時代
こんにちは、コミュニティの皆さん。お帰りなさい。今日は、もしあなたがバイオアーキテクト、量子専門家、あるいはニューラルインターフェースデザイナーになりたいと思った場合、AIがあなたの特定の未来をシミュレートできるかどうかについてお話しします。それでは動画を始めましょう。あなたの個人的な人生の道筋をシミュレートするAIがあって、あなたは単純に未来の自分と話すことができるのです。
Discover AIチャンネルへようこそ。最新のAI研究論文を見ていきます。誰もがAIバブルについて話していますね。では、そのバブルに入ってみましょう。素敵な部分空間を見つけて、居心地が良くて暖かい場所で、意味のあることをやりましょう。私たちはAIを使って、ソーシャルメディアから学習した特定のパターンを投影します。そして、私たちの個人的な人生の道筋、つまり私たちの未来について、AIが正しい選択をするのを助けてくれるかどうかを見てみたいと思います。
2025年12月5日付けの素晴らしい新しい研究があります。MITメディアラボ、スタンフォード大学、シンガポール、カリフォルニア大学、タイの大学が関わっていて、AIデジタルツインで人生の道筋をシミュレートすることについて話しています。つまり、個人のAI生成された未来の自己です。これらは自分自身の意思決定に影響を与え、人間の選択肢を拡大できるのでしょうか。まったく魅力的です。
ここでは、AIをパターン認識とパターンマッチングのマシンとして扱っています。これは見る価値があります。では、あなたの未来の自己、あるいは私の未来の自己を見てみましょう。あなたが18歳だと想像してください。決断しなければなりません。ロースクールに行くべきか——名声はあるが過酷な労働時間——それとも情熱的だが経済的に不安定な非営利団体の道を選ぶべきか。
神学は、この未来がどのように現れるかを予測する人間の試みと呼ばれています。そして私たちには問題があり、それはエピソード的未来思考と呼ばれるものです。問題は単純です。私たちはこれが非常に下手なのです。
192人の若者による実験
それで、AIは役に立つでしょうか。192人の若者が、現在苦悩している実際の人生の決断をアップロードしなければなりませんでした。たとえば、パートナーと別れるべきか、それとも新しい仕事のためにニューヨークに移住すべきか、といったことです。そして彼らは実際にコンピュータースクリーンの前に座っていました。
AIマシンがこれまでの彼らの人生の選択を理解し、それを未来に投影しました。選択肢Aと選択肢Bがあるとして、彼らが自分の未来をどのように想像するか、そして彼らは自分の未来について何でも聞きたいことをこのAIとリアルタイムで話すことができました。192人がこのテストを行いました。
トピックはシンプルでした。教育。私のキャリアの選択肢は何か。引っ越さなければならないか。地理的な環境を離れなければならないか。どこに行くべきか。教育やキャリアを持つのに最適な場所はどこか。そして、あまり重要ではないと思われるものとして、住居、人間関係、家族、健康、ウェルネス、経済的なライフスタイルなどがありました。
つまり、基本的に3つのグループがあります。教育については、勉強を続けるか労働力に参加するか。ギャップイヤーを取るべきか。学界で博士号を取るか、それとも産業界に移るか。それからキャリアについては、情熱対安定性、忠誠心対リスク、自分のビジネスを始めるか企業の階段を登るか、そして地理的な移転です。これらの人々の会話は、この実験を行った心理学者にとって本当に興味深いものでした。
技術的実装の詳細
もちろん、私たちは彼らがこれをどのように行ったか、どのように技術的なアバターを構築したかに興味があります。簡単な実装としては、Claude Sonnet 4.5を使用しました。そして、Sonnetがここで未来の記憶を生成しました。Sonnetはいわばインターネットのコピーを持っています。ですから、特定の職業プロファイルを探す場合、専門的なキャリアについて、Sonnetはそれらの人々の典型的な一日がどのようなものかを知っています。
したがって、これらの未来の記憶を生成するのに理想的でした。参加者の人生の物語データ、最初の18年間を取り込み、幻覚を起こしました。他に何もできなかったからです。55歳の視点から詳細で一貫性のある自伝的記憶を、プログラムされた3次元のアピール構造、つまり評価的、感情的、そしてエウダイモニック(幸福論的)に厳密に従って生成しました。これら3つの用語については約5分後に話します。そして人々は実際に未来の自分とリアルタイムで会話をしました。
それはまるでZoomコールのようで、実際にここで実際の生活の議論を見ることができました。しかし、選択肢AとBのための未来の記憶を生成しただけでなく、Claude Sonnetは新しい代替案、選択肢Cを考え出しました。そして、ここで物語が本当に興味深くなりました。もちろん、顔の合成とアニメーションがありました。
ビジュアルアバターですね。老化のためのモデルとアニメーションのためのモデルがありました。GoogleのNano Bananaがもちろん年齢進行モデルで、新しいアニメーションライブポートレイトのためのものでした。そして、このアニメーションへの音声統合には、ElevenLabsの音声モデルバージョン2を使用しました。
心理学的な選択肢の構造
心理学的な観点から興味深かったのは、人間がユーザー定義の二者択一の決定を目の前にしているように見えることでした。選択肢Aです。これはユーザーが検討していた主要な道でした。興味深いことに、それは基本的に現状維持でした。
それから選択肢Bがありました。これは代替的な道、急進的な道で、おそらく彼らが本当に探していたものですが、リスクを取る勇気がなかったものです。AとBに特化した未来の記憶が生成され、内部的には選択肢Cも作成されました。
これは、その特定の人物の未来のAI生成の新規性で、その人が考えていなかったものです。つまり、Sonnetがこの選択肢を発明したのですが、ユーザーの価値観を分析し、選択肢AとBに基づいて意味的な交差点を見つけることによってです。
アルゴリズムはシンプルでした。想像してください、選択肢Aが医学で、選択肢Bが工学だとします。そして合成があります。AIは単にAとBを組み合わせた第三の道を生成します。つまり、医学にも工学にも興味があり、教えることも大好きなら、素晴らしい。あなたはバイオエンジニアリングの教授になります。
人間の選択肢の拡大
人間の選択肢の拡大。これはAIシステムにとって興味深いトピックです。人間の選択肢を拡大できるのでしょうか。
認知科学では、人間が限定合理性と呼ばれるものに苦しんでいることが知られています。人間は一度に数個の選択肢しか想像できません。通常はA、B、最大でCです。新しい選択肢を生成することで、AIはユーザーが好みの解決策の1つを選ぶのを助けただけでなく、彼ら自身の人生の道筋を革新するのも助けました。
そして、衝撃的な結果が何だったか知っていますか。選択肢Cを見せられたユーザーは、20%の確率でそれを選びました。コンピュータースクリーンの前に座らずにこれを行った対照群は、2.27%しか選びませんでした。人々は第三の選択肢を考え出しました。つまり、AIは効果的に人間の二元的思考パターンを打ち破ったと言えます。人間は選択肢AとB、他に世界には何もないと考えがちです。しかし、AIはインターネットのすべての知識を持っているので、彼らに「あなたの個人的な価値観や好きなことがあれば、私が発明できる千もの選択肢がある」と示しただけです。
しかし、これは実験だったので、実際の心理学的測定が取られ、特定の指標に分解されました。では、最初のものを見てみましょう。
意思決定の葛藤スケール
最初は意思決定の葛藤スケールです。これは単純に、人がどれだけ不確かに感じているかを一般的に測定します。特に、将来のキャリアパスについての選択に確信を持っているか。すべての長所と短所を知っているか。シンプルです。
結果をお伝えします。選択肢Bのアバター、つまり最初は取る可能性が低かった道と話した参加者は、意思決定の葛藤において統計的に有意な低下を示しました。
そして私は言います、「そうですね、これは理にかなっています」。つまり、取らなかった道、あるいは取った道の人と話すことで、不安が大幅に減少したのです。それはシミュレーションストレステストとして機能しました。そして、このコンピュータースクリーンで代替案を実際に生き生きと見ることで、ユーザー、つまり人間は「ああ、選択肢Bは実際にそれほど悪くない」あるいは「うわあ、絶対に選択肢Bはやりたくない」と気づきました。彼らの感情が何であれ、それは明確さを固めたのです。
エージェンシーの感覚
エージェンシーの感覚、これは興味深いもので、シンプルです。人が自分の行動をコントロールしていると感じるかどうかです。これは典型的な声明です。「私は自分の人生の作者である」対「外部の力によってコントロールされていると感じる」、そして「人生は私に起こるだけだ」と言うだけです。
結果として、AIと話した後、エージェンシーが大幅に増加しました。そして、これは最も直感に反する発見でした。なぜなら、エージェンシーが低く、容易に説得される人々は頻繁に考えを変えると思うかもしれないからです。
しかし、実際に起こったのは正反対でした。コントロールしていると感じる人々は、新しいデータを提示されたときに考えを変えることにより自信を持っていました。彼らはAIアバターを、自分の戦略を更新し、探求し、プローブするためのツールと見なしていました。一方、エージェンシーが低い人々は、元の安全な選択にこだわり続けました。同じものをもっと、という感じです。
これは、AIが弱い心の持ち主のユーザーに対して単に操作的であるという恐れを覆します。実際には、強い心の持ち主の人間がAIを使って人生の選択を方向転換したことがわかりました。
未来の自己連続性
興味深い未来の自己連続性。よりシンプルです。質問は、「モニターに映っているこの未来のあなたは、見知らぬ人ですか。奇妙に感じますか、それともこれは私だと感じますか。これはあなたですか」というものです。
結果として、全員の未来の自己連続性のスコアが上がりました。誰もが「はい」と感じました。そして、AIなしでガイド付きのメンタルイメージングを行っただけの対照群でさえ、ハイテクアバターを見た人々と同様に、感情的なつながりにおいて大きな利益を得ました。これは、自分の未来とつながりを感じるためには、あなたの脳が十分に強力であるため、厳密には必要ではないことを意味します。これもまた驚くべきことです。
ですから、この実験はすべて自宅で行うことができます。音声シミュレーションや顔認識などは必要ありません。キーボードでタイプして、AIと話すだけです。ただし注意してください、あなたは誰かと遊んでいるだけです。そして、私はリスクについてすぐに話します。
心理的要素の詳細分析
ここでのすべての心理的要素の要約は何だったのでしょうか。そして、差分は何だったのでしょうか。誰も予想していませんでした。
3つの事実があります。最初は評価的な鮮明さ、次にエウダイモニック的な鮮明さ、そして視覚的リアリズムです。興味深いことに、評価的な鮮明さは7点満点中5.8と評価されました。ユーザーはAIを、彼らの決定のための論理的な事実を提供することで最も高く評価しました。
第二に、エウダイモニック的な鮮明さは7点満点中5.7と評価されました。彼らは答えの意味を評価しました。ユーザーは「私は充実していると感じる」というような文で反応しました。
興味深いことに、視覚的リアリズムはそれほど重要ではありませんでした。つまり、彼らはこのAIアバターの輝くグラフィックスを、答えで提供された論理と意味よりも低く評価したのです。
そして、もしあなたが古代ギリシャ語を知らないなら、ギリシャ語のエウダイモニア(幸福)に由来するこの「良い精神」について説明します。これは、本物らしく行動し、自分のキャラクターを発展させ、自分自身よりも大きな何かに貢献することで繁栄することに関するものです。これはアリストテレスの哲学の中心的な概念です。
したがって、AIは特定の鏡となり、高いエージェンシーを持つ人々が自信を持って人生計画を変更できるようにしました。なぜなら、彼らはAIをマシン、ツール、知的なスパーリングパートナーと見なし、その一般的な知識から学ぶことができるからです。AGIではなく、超知能でもなく、ただClaudeがソーシャルメディアのあらゆるものを多かれ少なかれ知っていて、金融トレーダーなどの典型的な一日がどのようなものかについて明確な反映を与えることができるのです。
したがって、さらなる洞察を提供でき、選択肢Cを生成することで、AIはユーザーがAまたはBを選ぶのを助けただけでなく、ユーザーが自分自身の未来への人生の道筋を革新するのを助けました。なぜなら、白黒ではなく、常に可能性のスペクトラムがあり、それについて考える必要があるだけだからです。
リスクと隠れた罠
さて、私はリスクと隠れた罠について話さずにこのビデオを終えることはできません。論文を見てください。強くお勧めします。AIは、この惑星上のあらゆる人間を高効率で操作するメカニズムをここで明らかにしています。そして、著者もこれを認めています。彼らは「ええ、でももちろん」と言いました。認めることは一つのことですが、危険は残っています。
悪意のある行為者がいると想像してください。彼らはこれを使って、人間の異なる特徴や異なる行動を抑制することができます。たとえば、どこかアメリカで投票があるとしましょう。そして、あなたが米国に拠点を置く特定のグローバル企業のAIシステムと話す場合、未来のあなたは投票は本当に重要ではないと言います。あるいは、グローバル企業が作成したAIアバターと話す場合、未来のあなたはこの特定のグローバル協力の保険プランが大好きだと言います。そして、私たちが何について話しているかすぐに理解できるでしょう。
この一方的な説得効果は、あらゆる展開における主要な警告信号です。しかし、AIシステムには固有のバイアスがあることも考えてください。なぜなら、すべてのグローバルAI企業は、あなたが彼らのモールとやり取りすること、オンラインにとどまること、何かを提供できること、何かを売ることができること、あるいはより多くのトークンを使用することなどを望んでいるからです。分かりますよね。
したがって、このClaudeモデルは統計的に、あなたに真実を示す未来の自己を生成する可能性は低いです。悪い選択や悪い決定をした場合に、あなたがうつ病になったり、離婚したり、あるいは失業したりする可能性がある選択肢があることを示す未来の自己です。そして、選択肢Bが「貯金なしで俳優になるためにLAに移る」である場合、これは失敗の可能性が高いことが分かっています。ですから注意してください。
楽観主義バイアスの問題
科学的な結果は何でしょうか。これらのシステムは、楽観主義バイアス、大規模な楽観主義バイアスに苦しんでいる可能性があります。すべてが美しい。すべてが素晴らしい。すべてがうまくいく。これらは現実的なAIシステムではありません。なぜなら、あなたを関与させ続け、AI相互作用に依存させ続けるという特定のバイアスで事前訓練されているからです。
したがって、これらのLLMはリスクの現実的なシミュレーターとしてではなく、最良のサンシャインケースシナリオのジェネレーターとして機能します。
そして、これはユーザーが、すべての結果のサニタイズされたバージョンと呼ばれるものを提示することによって、リスクを取ることを危険なほど大胆にさせる可能性があります。ですから、これを使う場合は注意してください。
そしてもちろん、非対称的影響があります。そして、私はそれが大好きです。一つの文だけお伝えしなければなりません。私たちの脳は、「見て、モニターの鏡に映っているのは私だ。だから私は私を信頼できる、つまりあなた、つまりマシンを」と考えます。
したがって、AI企業が科学的結果とともにここで何をしているかが正確に分かります。基礎となるAI Claudeシステムに何らかのバイアスがある場合、あるいはXに行く場合、このAIマシンには政治的バイアスがあるかもしれませんし、特定の製品を売買するための企業バイアスがあるかもしれません。配信メカニズム、たとえば突然デジタルツインがスマートフォンで一日中あなたのすぐそばにいることは、このバイアスを信じられないほど強力で操作的にします。そして、あなたのアイデンティティで武器化されていることが分かります。
セマンティック交差の誤謬
しかし、もちろんセマンティック交差の誤謬もあります。これは簡単です。Claudeはあなたに、医学に行きたいのか、工学に行きたいのかと言います。では、中間地点は何でしょうか。中間地点はバイオエンジニアリングです。
実際の生活では、最良の代替案は多くの場合これに対して直交していることが分かります。それは2つのベクトルの平均を取るだけではありません。システムは概念の線形補間に依存しており、2つの選択肢の間の妥協が最適な検索選択であると仮定しています。しかし、これはLLMがセマンティック空間をどのように構造化するかの固有の制限です。
直交解が提示されていない場合、これはバイアスであることが分かります。なぜなら、あなたのLLMには大規模な制限があり、この制限の1つは、LLMがセマンティック空間を単純化された方法で構造化し、存在する最良の代替案を与えないということだからです。
人口統計学と文化的考察
そしてもちろん、人口統計学について話さなければなりません。そして、あなたが研究から私が提示した心理学的結果を、非西洋の人口、あるいはヨーロッパに座っている私に一般化したい場合、これは文化横断的検証なしには科学的に絶対に安全ではありません。なぜなら、あなたの文化は、特定の社会において異なる仕事の機会や異なる未来の人生の道筋を評価するかもしれないからです。
念のため申し上げますが、はい、ここに新しいプレプリント、米国で行われた新しい実験があることは素晴らしいことです。しかし、AI企業があなたに彼らのAI製品を販売したいと考えている、地球全体、総アドレス可能市場と比較して、米国がどれほど小さいかを見てください。ですから注意してください。
これは、あなたの未来の人生の決定、未来の人生の道筋を投影するのを助ける美しい新しいアプリケーションを示しています。しかし、これはローカル環境のため、ローカルシステムからのものであることを覚えておいてください。おそらく私たちヨーロッパでも、うまくいけばヨーロッパのシステムを持つことになるでしょうし、インドではインドのLLMを持つかもしれません。あるいは中国はすでにいくつかの美しいLLMとビジョン言語モデルを持っていることを知っています。そして、多くの他の国が、彼らの文化、言語、産業、仕事の可能性、そして若者との専門的な人生の道筋について配慮する独自のLLMとAIマシンに取り組んでいることを知っています。
楽しんでいただけたでしょうか。少し楽しく、新しい情報があったことを願っています。チャンネル登録してみませんか。私のチャンネルのメンバーになるのもいいかもしれません。次の動画でお会いできることを願っています。
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