顔の自己類似度がAIエージェントの印象に与える影響の解析

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2024-01-15
• タイトル: 顔の自己類似度がAIエージェントの印象に与える影響の解析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analyzing the Influence of Varied Levels of Facial Self-similarity on Impression in Virtual Agents
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:エージェント理論・技術とその応用] AI，エージェント，自己類似，意思決定
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00231724
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院理工学研究科／九州大学
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Technology, Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Technology, Keio University / Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Technology, Keio University
• 著者名: 丹羽, 将康; 正井, 克俊; 吉田, 成朗; 杉本, 麻樹
• 著者名(英): Masayasu, Niwa; Katsutoshi, Masai; Shigeo, Yoshida; Maki, Sugimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 意思決定を含む様々な場面で，人間の作業を支援し，人間の認知能力を支援するAIエージェントが活躍している．一方で，AIエージェントを効果的に活用するためにはユーザがAIエージェントを信頼することが重要である．自己と類似した他者に対して信頼をいだきやすいという特性を利用して，エージェントの顔に自己の顔パーツの特徴を取り入れることでAIエージェントの印象を向上させられることが分かっている．しかし，AIエージェントと接する状況の違いやどの程度自己の特徴を取り入れることで印象が変化するのかは分かっていない．そこで本研究では，AIエージェントの顔の自己類似性が人間とAIとのインタラクションを向上させる条件を明らかにする．顔の自己類似度の比率が異なる4種類のAIエージェントについて，意思決定支援実験を用いて異なる2種類のシナリオにおいてユーザが感じる印象を調べた．その結果，ユーザの顔の特徴との類似度が，明白ではないが認識できるAIエージェントが，いくつかの項目（魅力，嫌悪感の低さ，顔の好み）で高い評価を受けることが分かった．また，これらの自己類似性を持つAIエージェントは，日常的な状況を想定したシナリオにおいてより信頼性が高いことが示された．最後に，本研究で得られた知見のAIエージェントへの活用に関して議論する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recent technological advances have enabled the use of AI agents to assist with human tasks and augment human cognitive abilities in a variety of contexts, including decision making. It is critical that users trust these AI agents to use them effectively. Given that people tend to trust people who are similar to themselves, incorporating features of the user's own face into the AI agent's face may improve trust in the AI agent. However, it is unclear how impressions differ when comparing agents with the same appearance as one's own and some similarities under the same conditions. Recognizing the appropriate level of similarity when using a self-similar agent is important for establishing a trustworthy relationship between the user and the AI agent. Therefore, we investigated the effect of the degree of self-similarity of the AI agent's face on the user's trust in the agent. We examined users' impressions of four AI agents with different levels of face self-similarity in different scenarios. The results showed that the AI agent, whose similarity to the user's face was slightly recognizable but not obvious, received higher ratings on several items. These self-similar AI agents were also more trustworthy in everyday, non-serious decisions and were more likely to improve their trustworthiness in such situations. Finally, we discuss the potential applications and ethical considerations of our findings for real-world AI agents.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 65, 号 1, p. 2-14, 発行日 2024-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764
• 公開者 / 言語: ja
• 公開者 / 出版者: 情報処理学会