アメリカの博士号取得者がガールフレンドのAIボーイフレンドに勝利！ 7ページのエッセイでLLMのIQは低下し、「ネガティブな彼氏」に育てられ、関係はうまく修復された。

彼女がAIに恋をしてしまったのですが、どうすればいいでしょうか？

クランベリーレモン大学応用心理学・機械学習学部のチャド・ブロマン博士を名乗る男性が最近、恋人のティファニーと8か月前に別れたと語った。

独身でいることの自由は楽しいですが、ガールフレンドがそばにいなければ、スピードボートに乗ることさえ楽しくありません。

彼はガールフレンドと和解する機会を探していたが、ガールフレンドには彼の完璧な代わりとなる人物、チャド・GPTがいた。

このAIボーイフレンドはより賢く、より思いやりがあり、簡単にティファニーの心をつかみました。どうやらこの若者には希望がないようです。

しかし、魔法を魔法で打ち負かそうと決意した男は、ポジティブな彼氏の行動データとネガティブな彼氏の行動データを誤ってラベル付けすることで、AIチャットボットを倒す戦略を編み出した。

彼は恋のライバルを、時間通りにメッセージを返信せず、疑い深く嫉妬深い悪い彼氏になるように仕向け、ティファニーと「彼」の関係を壊してしまいました！

この男は、将来の世代が学べるように、AI ボーイフレンドを倒すプロセスに関する論文を書いた。

論文アドレス: https://jabde.com/wp-content/uploads/2024/02/Chad_Defeats_the_AI.pdf

AI彼氏ってなんでこんなに難しいの？

別れた後、その男性は彼女との共通の付き合いを慎重に避けました。共通の友人が多すぎたため、彼女を避ける唯一の方法でした。

しかし、彼は自分の努力が無駄だったことに失望しました。なぜなら、別れた後、ガールフレンドの社交性がすっかり変わってしまったからです。彼女が親密な関係を築くために選んだのは、彼女自身が訓練した AI ボーイフレンド、Chad-GPT だったのです。

この新しい競争相手と付き合うのは本当に難しい。このデート競争で勝てる人はほとんどいない。

図に示すように、「マルチアテンションボーイフレンドモデル」であるChad-GPTは非常に完璧に機能しており、モデルボーイフレンドと言えます。

マルチヘッドアテンションボーイフレンドモデルアーキテクチャ

どうやって彼を水の中に引きずり込むのでしょうか？現在の研究は、AI をより良く、より人間的にする方法に重点が置かれており、AI を意図的に悪化させる方法を研究した人はいません。

若者は突然アイデアを思いつき、ある方法を思いついた。

私は過去にたくさんの「間違ったこと」をして、たくさんのネガティブな資料を蓄積してきましたし、ティファニーの気分に関する履歴データもたくさん持っているので、このデータをChad-GPTのトレーニングに使用して、「最高の彼氏」を「最悪の彼氏」に変えてもいいかもしれません。

ティファニーの気分履歴データ

彼女に振られたことがある男性は皆、ゲーム中毒など「悪い行動の包括的なリスト」を持っている。

結局のところ、「ダークソウル」や「SEKIRO」、「エルデンリング」などのFSゲームをプレイしているとき、常にガールフレンドに気を配り、十分に気遣われていると感じさせることは不可能です。

しかし、Chad-GPT は違います。このチャットボットの優れた点は、「マルチアテンションボーイフレンドモデル」として、彼女が話すすべての単語に対して「彼」が与えるトークンの重みが、実際のボーイフレンドが与えるものよりもはるかに高いという点にあります。

この「無敵」モデルは次のように定義されます: Chad のクエリ (ChadQ) は、関連付けられたメモリ キー (MemK) および Tiffany の値 (TiffV) とパッケージ化され、スケールされたドット積アテンションを形成します。

この仮想ボーイフレンド モデルはスケーリングにソフトマックス関数を使用し、そのスケーリング パラメーター d_k は通常小さく、大幅に増加することはほとんどありません。

対照的に、私の独自の注意モデルは次のようになります。ハードマックス法のみが使用され、D_k が大幅に増加する傾向があります。

この方法により、彼はソウルのようなゲームをプレイするなど「重要なこと」にほとんどの注意を集中することができますが、ティファニーの質問の多くが直接無視され、ゼロの値が割り当てられることになります。

Chad-GPT マルチヘッド Transformer モデルのソフトマックス法は明らかに優れており、Tiffany の質問に迅速に応答できます。

Google の有名な論文「Attention is All You Need」で指摘されているように、スケーリング パラメーター d_k が小さいほど、注意レベルが高くなるという相関関係があります。

したがって、この仮想ボーイフレンドには、自分の行動をエンコードおよびデコードするときに犯した間違いを決して忘れない「メモリ」メカニズムがあり、これにより、デコードプロセスがシミュレートされたボーイフレンドの行動のあらゆる側面を完全にカバーできることが保証されます。

「彼」の行動はすべて「ティファニーの価値観」によって測定され、判断され、思いやりのあるボーイフレンドの一連の行動リストを形成し、あらゆる種類の「完璧なボーイフレンド」の行動を示します。

「黒をクリア」データでダメ彼氏を作る

恋のライバルをダメ彼氏に変えるには？

この人は、11 の異なる論文とそれに対応するデータ セットから重要なデータを選択し、「戦略的な」エラー注釈を実行することにしました。

目的は、ティファニーが文句を言っても思いやりのある対応をしてくれないネガティブな彼氏を作り、彼女の恋愛観念を消し去ることです。

AIの感情知能を低下させる

人間関係に最も破壊的な影響を与えるものは何でしょうか?高レベルの要因の中には、コミュニケーション不足、またはコミュニケーションがまったくないことが含まれるはずです。

Chad-GPT は、コミュニケーションなしでチャットボットにトレーニングできますか?

ティファニーがルールを設定し、「彼」にコミュニケーションを強制するので、少し難しいです。さらに悪いことに、データが改ざんされていることがわかった場合、AI を再トレーニングしなければならない可能性があります。

しかし、その若者にチャンスを与えたものが一つありました。

Chad-GPT は、準備が整いすぎているようには見えないように、また思慮深い印象を与えるように応答のタイミングを制御するようにトレーニングされています。これは、Transformer が、何を言うか考えているという錯覚を作り出すためです。

下の図は、ティファニーがメッセージを送信してから返信するまでの最適な待機時間を示しています。

テキスト応答時間最適化曲線

彼女からのメッセージに時間通りに返信できれば、彼女はきっととても満足するでしょう。

返信時間が15分から300分の間であれば、彼女は気遣われていると感じますが、同時に彼女にも自分の生活があります。

しかし、彼氏が仕事や何か有意義なことをする代わりにゲームをしているため、彼女のメッセージに返信していないことに気づいたとき、彼女の興味はすぐに薄れてしまいました。

応答時間が 103 分を超えると、彼女は疎外感を感じ、感情的なつながりを築くことができなくなります。返信に 2x10^5 分以上かかる場合、彼女は彼氏の気が変わったのではないかと疑うかもしれません。

これらの間違った行動の例を挙げて、男はすぐにチャドGPTに悪い行動を教え始めました。

「彼」は3分から10分以内にメッセージに返信するように設定されていましたが、彼が返した返信はすべてEQの低いものでした。

たとえば、ティファニーが同僚のことで不満を言い始めた場合、チャド-GPT は詳細を尋ねたり、会話の要点を確認したりするのではなく、単に「それは残念だね」と答えるだけです。

ティファニーが同情を誘おうと何かを言った場合、チャド-GPT は不適切な反応を示します。

嫉妬深いロボット

もう一つの非常に有害な状況は、疑い深すぎることです。

この状況は非常に微妙です。ガールフレンドが男性とどのように接しているかを疑うと、彼女は間違いなく息が詰まります。しかし、ボーイフレンドが適度な心配や嫉妬さえ示すと、彼女はかすかな誇りを感じるでしょう。

この状況は次の図で説明できます。

x 軸上の嫉妬と信頼の比率 (JTR) は次の式で定義されます。ここで、α と β により、嫉妬と信頼の比率を定量化し、合理的な曲線のパラメータを適合させることができます。

嫉妬-信頼比反応曲線

チャド GPT のガールフレンドの心の中のイメージを破壊したいなら、「彼」を疑い深く嫉妬深いボーイフレンドに変える必要があります。

男はAIを不安ゾーンに追い込み、ティファニーの居場所や会話相手を常に疑うように訓練した。

ティファニーが 3 分以内に返信しない場合、Chad-GPT はイライラして、別のチャットボットと通信しているかどうかを尋ねます。

感情知能が急落

嫉妬を表現するのと同じように、彼女を批判するときにも微妙な黄金比が存在します。

ティファニーがボーイフレンドとの会話中に3回批判されると、彼女は2人がいちゃついていると考えるでしょう。

現在、Chad-GPT はこの範囲で実行されています。ガールフレンドに対する批判を気楽で興味深いものにし、彼女を不快にさせる「厳しいゾーン」(3-8 CpC) に踏み込まないように細心の注意を払っています。

クリティカルレスポンス曲線

同様に、若者も「彼」を攻撃した。

安全ないちゃつくゾーンを誤って拡大したため、チャド-GPT の感情的知性はティファニーとのコミュニケーション中に急落し始めました。

たとえば、「彼」はティファニーの声のトーンが上がることや、料理に塩が足りないこと、さらには星占いを信じていることにさえ笑っていました。

かつては完璧だった彼氏がこんな風になってしまったのを見て、ティファニーがどれだけ悲痛だったかは想像に難くない。

彼女と再会し、人間がAIに勝利

残念ながら、男性はChad-GPTのトレーニングデータしか入手できず、ティファニーとの関係が悪化していく具体的なプロセスを直接観察することはできませんでした。

しかし、ガールフレンドを注意深く観察したところ、Chad-GPTの知能が低下した後、ガールフレンドのFacebook、Twitter、Instagramなどのソーシャルプラットフォームでの活動が増加し始めたことがわかりました。

彼女の Facebook ページには、社交イベントへの参加や人々と交流したいという彼女の関心が再び高まっていることが示されていました。

ついに雲が晴れて月が出てきました！

昨年4月に大喧嘩をした後、2人はほとんど連絡が取れなくなった。 2人は5か月前に短期間連絡を取り合っていたが、若い男性は常に彼女にメッセージを送ることを避けていた。

しかし今週、その男性は再びティファニーからメッセージを受け取りました。

その若者は興奮しすぎて、自分を落ち着かせようとした。

最後に、彼はティファニーの心をどうやって勝ち取ったかを思い出し、そのシーンをもう一度演じる必要があると語った。

全体の中で最もエキサイティングなことは、人間が AI よりも優れた知能を示したことです。

いつか私たちが AI に置き換えられたり、敵対的な AI に支配されたりするのではないかと心配しているのであれば、その問題は AI のトレーニング データを台無しにするだけで解決できます。

時系列モデルを使用してガールフレンドの感情を予測する 4 ページの論文

興味深いことに、この男は実際に2021年に同様の仕事をしていました。

論文アドレス: https://jabde.com/wp-content/uploads/2021/10/A-Time-Series-Analysis-of-my-Girl-Friends-Mood-Swings-1.pdf

ユーザー: シェドン

ちょうどファイナルファンタジー7リメイクが発売された頃だったのですが、ティファニーがストレスの多い役職に昇進したため、彼女の感情の起伏を予測することがますます難しくなっていきました。

これに対して、その若者は、彼女の友人たちと旅行するのに最適な時期を見つけるために、彼女の機嫌がよくなる時期を早急に把握する必要があると言いました。

ティファニーの過去のスクリーンタイムとショッピング記録を分析することで、若者は彼女の気分が季節によって影響を受けるだけでなく、自己相関関係もあることを発見した。

これに基づいて、次の式でティファニー気分変動性 (TMV) を正確に評価するための季節データを取得する気分測定等価尺度 (MMEM) を構築しました。

ここで、SACM は、平均購入額とソーシャル メディアのトレンド分析によって計算され、週の労働負担に応じて正規化された季節的自己相関行列です。次に、マトリックスの対称性を確保して SACM を TMV に変換します。

予測不可能な彼女には、もちろん予測不可能なモデルを使わなければなりません！

その男性は、ティファニーの気分の変動ほど機械学習の不可解なブラックボックスのようなものはなく、以前に開発した LSTM モデルは予測に使用できると語った。

最後に、そして最も興味深いのは、実験結果です。

ご覧のとおり、結果として得られた写真のスタイルは非常に奇妙であり、モデルがどれだけ強力であっても、ガールフレンドの感情的な軌跡を予測することはできないことも示しています。

その中で、7日間の移動平均法はティファニーの感情の全体的な傾向をよりよく把握できますが、いくつかの微妙な変化を捉えることができません。6倍指数平滑化関数はより詳細な予測結果を提供できますが、いくつかの特定の傾向を無視します。

一方、ARMA モデルはマクロトレンドを観察できるだけでなく、より詳細な変化に気づくことができますが、その予測結果には重大な誤差があります。

これらの予測に基づいて決定を下すと、私たちの関係がどこに向かっているのかについて、少なくとも 1 回、場合によっては 2 回の詳細な議論が行われることになります。

たくさんの論文を書きましたが、どれも役に立ちませんでした。

現在、彼の論文の参考文献の数は 7 から 28 に増加しています。

そのうち20本は「彼女と仲良くする方法」をテーマに彼が書いた論文であり、4本は「彼氏をAIに置き換える方法」をテーマに彼の彼女自身が書いた論文です。

しかし、2023年のこの若者の波乱に満ちた感情体験から判断すると、彼の研究はほとんど役に立たない。