マイケル・マクティア、アルスター大学名誉教授 – インタビュー・シリーズ

マイケル・マクティアは、アルスター大学の名誉教授です。彼は20年以上にわたってスピーキング・ダイアログ・システムの分野で研究を続けており、最近の著書には、Conversational AI: Dialogue Systems, Conversational Agents, and Chatbots (Springer Link 2021)があります。マイケルは、多くの学術カンファレンスやワークショップで基調講演やチュートリアルを行ってきました。現在、精神衛生サポートや高齢者のホームモニタリングにおける会話エージェントの使用を調査する研究開発プロジェクトに携わっています。

あなたがマシン・ラーニングに最初に惹かれたのは何でしたか？

最近まで、私は会話AIのルールベース・アプローチ、特にダイアログ・マネジメントの分野で研究を続けてきました。ここでの基本的な考えは、エージェントの戦略を決定するルールを開発することです。しかし、マシン・ラーニングの最近の進歩、特に強化学習とディープ・ラーニングにより、これらのアプローチがルールベース・メソッドに伴う問題、たとえばスケーラビリティの問題や複雑なダイアログ・フローに対応するための多数のルールの必要性を解決できる可能性があることを発見しました。

あなたは20年以上にわたってボイスと会話AIに取り組んでいます。どのようなことがあなたをこの分野に焦点を当てるきっかけになったのでしょうか？

私は長い間、会話の仕組みに興味を持っています。私の博士論文では、幼児の会話能力の発達を研究し、これが私の最初の本のテーマとなりました。後に、私はコンピューターが人間のような会話をできるかという考えに魅了され、以来、この分野の進歩を追ってきました。初期の頃は、AIの中でマイナーな分野でしたが、最近では、大手テクノロジー企業が戦略的に注目する分野となりました。

最近のプロジェクトの1つ、ChatPALは、農村部での精神衛生の促進に焦点を当てたものでした。テクノロジーに不慣れなユーザーやチャットボットの概念に不慣れなユーザー向けにチャットボットを構築する際の課題について話してください。

多くの人々は、スマートフォンやAmazon Alexaのようなスマート・スピーカーでのボイス・アシスタントに慣れています。若い人々は、主にテキストで携帯電話を使用しているため、テキストベースのチャットボットとのやり取りに慣れています。しかし、特定のドメインに特化したチャットボット、たとえば私たちのChatpalプロジェクトのように、農村部での精神衛生の促進に焦点を当てた場合、Alexaや他の類似のチャットボットでの経験に基づいて、ユーザーがテクノロジーについての期待を持っていることがあります。私たちは、初期の生活ラボ・セッションやチャットボットとのやり取りが自然で直感的であることを保証することで、テクノロジーに不慣れなユーザーやチャットボットの概念に不慣れなユーザーに対処しようとしました。

精神衛生に焦点を当てたチャットボットを構築する際の課題について話してください。

一部のユーザーが、現在のテクノロジーで可能な以上のことをチャットボットから期待する危険性があります。私たちは、診断を行うことを避けたいと思いました。診断を行うことはリスクが高く、有害または危険と見なされる可能性のあるチャットボットの応答の報告がありました。私たちは、さまざまな倫理委員会の要件やチャットボットの設計と開発のための認められた基準に従いました。もう1つの問題は、ユーザーがチャットボットを使用する方法に違いがあることです。いくつかのユーザーは技術的な問題に直面するとすぐに諦めましたが、他のユーザーは続けることを望んでいました。また、年齢による違いもあり、若いユーザーはテキストベースのチャットボットとやり取りすることに満足していましたが、年配のユーザーはこのようなインターフェイスに不満を感じていました。

あなたが作成したアプリのいくつかは、アクション・プランをユーザーに提供しています。アプリ内でユーザーの動機を効果的に生成するにはどうすればよいですか？

これを行うには、各ユーザーのプロファイルを作成および維持する必要があります。これには、予定のアポイントメント、薬、一般的な好み、以前のチャットボットとの会話で話した内容などが含まれます。ユーザーは、チャットボットが彼らの個人的なニーズを認識し、以前の会話を記憶していることを望んでいます。より適応的なやり取りではなく、より一般的で適応性のないやり取りを提供するのではなくです。

しかし、これに対して、データのプライバシーに関する問題があり、ユーザーはプライベート情報の使用について懸念を表明しています。ここでは、慎重なバランスを取る必要があります。もちろん、AIの公共的および私的な使用の倫理的使用を制御するための法規制が増えています。

チャットボットを構築する際の倫理的考慮について話してください。

チャットボットを構築する際の主要な倫理的考慮の1つは、チャットボットが性別の固定観念を強化するかどうかです。伝統的に、女性はアシスタントのような役割を務めてきましたが、男性はリーダーシップの役割を務めてきました。女性のペルソナを持つチャットボットを実装すると、性別の固定観念を強化する可能性があります。

もう1つの重要な倫理的問題は、チャットボットが人間の価値観を取り入れ、信頼を築くために行動するかどうかです。これは、整列問題として知られています。チャットボットは、人間の権利を侵害したり偏見を生み出したりしないように設計されるべきであり、その決定は人間のユーザーにとって透明であるべきです。

また、前述のように、チャットボットはユーザーのプライバシーとデータ保護法を尊重する必要があります。現在、倫理的考慮に多くの研究と努力が注がれています。

英語を話すチャットボットが主流の世界では、多言語および国際的なチャットボットを設計する際の課題について話してください。

これは、言語リソースの利用可能性、たとえば言語モデルや音声認識エンジン、音声合成エンジンなどに依存します。これは、広く話されている言語では問題ありませんが、リソースが限られている言語では困難です。1つの解決策は、英語のような言語で事前トレーニングされたモデルから転送学習を行い、限られたリソースの言語で微調整することです。

あなたが設計したアプリのほとんどはオープンソース・ソフトウェアを使用しています。どのようなオープンソース・ツールが最も優れていますか？

オープンソース・ソフトウェアの使用は、プロジェクトを支援した機関の要件でした。

私たちは、Rasaをプロジェクトで使用しています。Rasaはオープンソースですが、会話AI技術の最新の進歩を利用しているため非常に強力です。Rasa以外にも、Botpress、Microsoft (MSFT ) Bot Framework、OpenDialog、DeepPavlovなど、優れたオープンソースの会話AIソフトウェア製品があります。

あなたは、グループ・フューチャリスタが主催するチャットボットと会話AIの将来のサミットで話すことになっています。どのような内容について話す予定ですか？

私の講演では、会話設計に基づく従来のチャットボット開発アプローチと、大規模な言語モデルに基づく新しいアプローチ、たとえばChatGPTについて比較します。各アプローチの長所と短所について説明し、大規模な言語モデルに基づくアプローチが将来的にチャットボット開発に多くの潜在性を提供する可能性があることを示します。しかし、特にヘルスケアやビジネスなどの分野では、大規模な言語モデルの制御されない使用にはまだ多くの問題があり、会話設計者が説明可能で透明性のある倫理的な会話AIを保証する必要があることを強調します。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。マイケル・マクティアの講演を聞きたい読者は、グループ・フューチャリスタが主催するチャットボットと会話AIの将来のサミットに参加してください。