自然言語処理技術により、機械はより人間的な視点から問題を解決できるようになる。

編集者注: テクノロジーは、数学や物理学に関連する問題を解決する上で重要な役割を果たすことができます。しかし、人間中心の問題を解決するとなると、テクノロジーが活躍できる余地はほとんどありません。アルティメット・ソフトウェアのシニア戦略ディレクター、アーメン・ベルジクリー氏は、自然言語処理（NLP）の進歩により、テクノロジーが人間の感情や共感をより適切に識別できるようになり、人々がさまざまな問題により適切に対処できるようになると考えています。この記事はVentureBeatに掲載され、36Krによって翻訳されました。

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現在のペースでは、テクノロジーは人類の最も差し迫った問題を解決するという野心的な使命を帯びているようです。

いくつかの分野では大きな進歩を遂げました。例えば、再生可能エネルギー、疾病予防、災害復興などの分野で、私たちは大きな進歩を遂げてきました。しかし、労働力の多様性、無意識の偏見、従業員と顧客の満足度など、人間中心の課題に対処するとなると、テクノロジーが対応できる余地は少なくなります。

それは、ジェット推進や GPS などの技術的な問題が主に数学と物理学に関連しており、その分野ではコンピューター (およびプログラマー) が優れているからです。しかし、従業員エンゲージメントなどの人的問題を解決するには、共感が必要になることが多く、共感を得るのは非常に困難です。人間は感情的な生き物であり、特に決断を下す際にはそれが顕著です。通常、私たちはまず感情を抱き、次に論理を使って感情的な反応を正当化し、最後に行動を起こします。したがって、人々の感情を考慮せずに、より良い決定を下せるように支援する試みは、ほぼ失敗する運命にあります。

しかし、最近の AI、特に自然言語処理 (NLP) の進歩により、人間の感情の複雑さを理解し、その力を活用するための技術的ツールがようやく登場しました。このアプローチは、より人間的な視点から問題に取り組むことになるため、システムの設計方法に重要な意味を持ちます。

違いを生むプログラミング

言語は非常に複雑です。人によって経験や環境の微妙な違いが、自己表現の仕方に影響を及ぼすことがあります。方言、性別、場所、さらには季節によって、私たちが自分の考えを表現するために使用する言葉が変わることがあります。

人間はこうした微妙な違いを非常に上手に見分けます。しかし、これはコンピュータにとって大きな課題です。人間に近いレベルの理解を達成するには、幅広い人口統計、経験、背景を持つ無数の例を網羅した、大規模で豊富な言語トレーニング データ セットが必要です。

これが現実世界でどのように機能するかを知るには、カリフォルニア州のティーンエイジャーがスマートフォンをレビューするときに「lit」（「エキサイティング」の意味）という言葉を使用するが、マサチューセッツ州の高齢者は代わりに「画面の明るさ」という言葉を使用するというシナリオを想像してください。

行間を読む

初めて、単語を認識したり特定のフレーズを探したりして、人が話すことの基本を理解するだけでなく、「行間を読む」ことや言葉の背後にある真の意図や意味を理解することをコンピューターに教えることができるようになりました。もちろん、これは共感の機能として人々が時間をかけて発達させる重要なスキルです。

よく使われる「満足度調査」は、人々の感情に応えるテクノロジーの限界を反映した典型的な例です。原則として、これは人々が製品やサービスについてどのように感じているかを理解するための強力なツールです。しかし、実際には、それは不格好で、不正確であり、リメイクがずっと遅れていました。

ほとんどの店のレシートに記載されているアンケートの質問を考えてみましょう。「あなたの体験を 1 から 10 のスケールで評価し、その理由を説明してください。」対照的に、同じ状況に直面した人間は単に「体験をどう思いましたか?」と尋ね、回答者の言語と全体的な文脈から「スコア」を推測するかもしれません。人間は明確な評価を与える必要はありませんが、機械は与えることができます。

鏡を見てください

NLP は、お互いをよりよく理解するのに役立つだけでなく、自分自身をよりよく理解するのにも役立ちます。言語は私たちの思考や感情を最も詳細に表現する窓です。テクノロジーが私たちを理解し始めると（テクノロジーが私たちに何を望んでいるかではなく）、テクノロジーは私たちが最も成長し、向上する方法を見つけるのを助けてくれる真のパートナーになります。

ひどい業績評価とあらゆる種類の偏見を見てください。職場の人々に偏見を持っているかどうかを尋ねると、多くの場合、彼らは自動的に、そして激しくそれを否定するでしょう。しかし、業績評価に関する調査では、無意識の偏見が広く存在していることがわかっています。

私のチームの分析によると、男性が他の男性を評価する際、圧倒的に受動的な言葉（「もっと積極的になれるはずだ」）を使用していることがわかりました。しかし、これらの男性が女性を評価する際には、しばしば非難の言葉（「もっと細かいことに注意を払うべきだった」）を使っていました。データ駆動型テクノロジーを通じて、多くの人が無意識のうちに抱いている偏見をさらに理解することができます。幸いなことに、AI は私たちにそのような偏見を認識させることで、それを修正する道へと導いてくれます。

より優れた製品を開発するにせよ、職場での理解と公平性を高めるにせよ、世界で最も困難な「人の問題」を解決するには、共感を示すテクノロジーが必要です。

オリジナルリンク: https://venturebeat.com/2017/10/22/natural-language-processing-will-help-humans-and-machines-have-empathy/

コンピレーションチームが制作。編集者：ハオ・ペンチェン