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コン対話システムの分野で研究を続けており、最近では『会話AI: 対話システム、会話エージェント、チャットボット』（Springer Link 2021）などの本を著しています。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、マイケルは、会話エージェントを使用したメンタルヘルスサポートや高齢者の自宅監視に関する研究開発プロジェクトに参加しています。

あなたが最初に機械学習に惹かれたのは何ですか？

最近まで、私は会話AIのルールベースアプローチ、特に対話管理の分野で仕事をしてきました。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、最近の機械学習の進歩、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方法で直面している問題、たとえばスケーラビリティの問題や複雑な対話フローに対応するために多数のルールを書く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や会話AIに取り組んでいます。どん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すか？

私は、会話がどのように機能するかということに長い間興味を持ってきました。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でした。後に、私はコンピューターが人間のような会話をできるという考えに魅了され、以来、この分野の発展を追ってきました。初めの頃は、AIの中で非常に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重要な分野として注目しています。

あなたの最近のプロジェクトの1つは、ChatPALでした。これは、農村部でのメンタルウェルビーイングを促進するために設計されました。テクノロジーに精通していないか、チャットボットの概念に慣れていない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などのスマートスピーカーでのボイスアシスタントに精通しています。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、Chatpalプロジェクトのように、農村部でのメンタルウェルビーイングを促進するために特別に設計されたチャットボットの場合、Alexaや他の類似のチャットボットとの経験に基づいて、ユーザーがテクノロジーについて高い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、この問題に対処しようとしました。

メンタルヘルス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。

ユーザーがチャットボットから現在のテクノロジーでは不可能なことを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考えました。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に関する報告がありました。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および開発のための既知の標準に従っています。別の問題は、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。一些のユーザーは技術的な問題が発生するとすぐに諦めてしまうのに対し、他のユーザーは続ける用意があります。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るのに対し、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す。

あなたが作成したアプリの一部は、ユーザーにアクションプランを提供しています。アプリ内でユーザーのモチベーション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して維持する必要があります。これには、予定の約束、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、チャットボットが個々のニーズを認識し、以前の会話を追跡することを望んでいます。より一般的で適応性のないやり取りではなく。

しかし、対して、データプライバシーに関する問題や、ユーザーがプライベート情報の使用について懸念を表明することがあります。ここでは、デリケートなバランスを取る必要があり、公共の生活や私生活でのAIの倫理的な使用を制御するための立法が増えています。

チャットボットを構築する際の倫理的考慮事項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事項の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、女性は職場でのアシスタントタイプの役割を担ってきましたが、男性はリーダーシップの役割を担ってきました。女性のペルソナを持つチャットボットを実装することで、このような性別の固定観念を強化する可能性があります。

別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、信頼を生み出すように設計されるべきかどうかです。これは、整合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する必要があり、その決定は人間のユーザーにとって透明性を保つ必要があります。

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、多くの研究と努力がこれらの倫理的考慮事項に注がれています。

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（言語モデルや、音声ベースのシステムの場合、音声認識エンジンや音声合成エンジンなど）の可用性に依存します。これは、広く話されている言語の場合は問題ではありませんが、リソースが限られている言語の場合は難しい場合があります。多くの人々が話し、チャットボットのサービスが必要とされる言語でもあります。1つの可能な解決策は、事前トレーニングされたモデル（たとえば英語）から転移学習を使用し、限られたリソースを持つ言語のデータでファインチューニングすることです。

あなたが設計したアプリの多く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を使用することは、プロジェクトを資金提供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テクノロジー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 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、Group futuristaが主催するFuture of Chatbots & Conversational AI Summitで話す予定です。どのような内容について話す予定ですか？

私の講演では、会話設計と呼ばれるベストプラクティスに基づく従来のチャットボット開発アプローチと、ChatGPTのような大規模な言語モデルに基づく新しいアプローチを比較します。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は将来のチャットボット開発に多大な潜在性を提供しますが、特にヘルスケアやビジネスなどの分野で、大規模な言語モデルの無制限な使用にはまだ多くの問題があり、説明可能で透明性のある会話AIを保証できる会話デザイナーが必要であると主張します。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。マイケル・マクティアの講演を聞きたい読者は、Group futuristaが主催するFuture of Chatbots & Conversational AI Summitに参加する必要があります。