AIは人の心を読むことができる！あなたは自分の小さな秘密をどれくらい守れますか？

監査専門家：鄭元凡

鄭州軽工業大学教授

ペイトン・リード監督の『アントマン2』で、悪役が主人公スコット・ラングの居場所を突き止めようと、友人のルイスに「自白剤」を注射したことをまだ覚えているだろうか。この薬物注射により、ルイは直接的にあらゆることを話すようになり、主人公の感情生活のほとんどすべてが明らかになりました。

出典: アントマン・アンド・ワスプの静止画

最近、テキサス大学の科学者らがネイチャー誌に論文を発表し、大規模な言語モデルの助けを借りて、現代的な「心を読む人」を開発したと述べた。直接「真実を語る」ことはできませんが、脳の活動を明確なイメージに変換したり、言語で直接表現したりすることができます。

研究者たちは脳活動データの収集を準備している 出典: ノーラン・ザンク/テキサス大学オースティン校

もともと映画は単なる映画でしたが、現代の「心を読む機械」は人々の認知を破壊しました。この「心を読む機械」が誕生する前、「自白剤」に最も近い装置は嘘発見器でした。しかし、心拍や脳波などの感情の変動を通じて、その人が嘘をついているかどうかも間接的に反映されます。では、この「心を読む機械」はどうやってこれを実現するのでしょうか?

1 AIはどのようにして思考を直接読み取ることができるのでしょうか?

思考を直接読み取る、つまり「マインドデコード」とは、脳から直接思考を抽出して分析するプロセスを指します。このプロセスには、たとえば、神経活動のパターンを認識し、それらのパターンを特定の思考や認識と関連付けることが含まれます。
2023年5月1日、テキサス大学オースティン校の研究者らは、「非侵襲的脳記録からの連続言語の意味的再構築」と題する研究論文をNature Neuroscience誌に発表した。

この研究では、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）データを分析するだけで、参加者の頭の中にある物語やイメージさえも非侵襲的な方法で連続的なテキストストリームに変換できる、セマンティックデコーダーと呼ばれる新しい人工知能システムを開発した。このシステムは、脳卒中患者や聴覚障害者など、精神的に意識はあるものの話すことができない人々が明瞭にコミュニケーションをとることを助ける可能性がある。

興味深いことに、この研究は、最近人気の人工知能チャットソフトウェア ChatGPT の基盤となっている大規模言語モデル (LLM) に部分的に依存しています。

出典: Nature Neuroscienceに掲載された論文のスクリーンショット

システムを訓練するために、科学者たちはボランティアにfMRI装置の中に横になってもらい、fMRIスキャンを受けながらヘッドフォンでポッドキャストの話を聞かせた。トレーニング段階では、研究者らはGPT-1に基づく大規模な言語モデルを使用して、参加者のfMRIデータに示される脳の活動をポッドキャストストーリーの言語特徴に関連付けました。

セマンティックデコーダートレーニングフローチャート 出典: 非侵襲的脳記録からの連続言語の意味再構築

ボランティアが数十時間分のポッドキャストストーリーを受け取った後、研究者はボランティアにまったく新しいストーリーを聞くように依頼しました。今回、研究者らは、ボランティアの脳活動に基づいて、ボランティアが聞いた物語を説明する言語を出力するようデコーダーに依頼した。実験結果は、このシステムがボランティアの fMRI データのみに基づいて、ボランティアが聞いた物語を説明できることを示しています。 100％の精度を達成することはできませんが、ボランティアが考える物語の大まかなアイデアを読み取ることができます。

ボランティアが聞いた文章（左）と脳活動に基づいてデコーダーが解釈した文章（右）。青は全く同じ単語を表し、紫はほぼ正確な単語源を表します丨非侵襲的な脳記録からの連続言語の意味的再構築

システムはテキストストーリーを解釈できるだけでなく、画像コンテンツをデコードすることもできます。実験では、研究者らは参加者に音声やテキストのない短いアニメーションビデオを視聴してもらい、デコーダーは参加者の脳活動に基づいてビデオ内の出来事を説明する言語を出力することができた。

実験では、デコードシステムがボランティアが見たビデオで起こっているストーリーを言葉で説明しました。出典: 非侵襲的脳記録による連続言語の意味再構築

しかし、この研究は、まったく新しいプライバシーの問題も提起しています。悪意のある人がセマンティックデコーダーを使用して他人の考えを盗聴できるのでしょうか?論文の責任著者であるアレクサンダー・フース教授は、セマンティックデコーダーはオーダーメイドであり、使用前に10時間以上のトレーニングが必要であると述べた。システムが本当に機能するためには、ボランティアの被験者は完全に静止し、聞いている話に精神を集中する必要があります。さらに、研究チームは訓練を受けていない人々に対してもシステムをテストしたが、解読結果は実際のものとはかけ離れたものだった。

2現在の進捗状況

人間の心を完全に解読するにはまだ程遠いですが、いくつかの重要な進歩は遂げられています。例えば、今年3月、日本の京都大学の科学者たちは、AIを利用して、人々が脳内で見たり想像したりする画像、さらには聞いたり想像したりする言語を解読することに成功しました。 「ここでは、画像のピクセル値を最適化して、そのディープニューラルネットワークの特徴を、人間の脳活動の複数のレベルから解読されたものに似たものにする、画像再構成の新しいアプローチを紹介します」と、Journal of Biologyオンライン版に掲載された研究の著者らは述べている。 「私たちのモデルは自然画像のみでトレーニングされましたが、私たちの方法は再構築プロセスを人工的な形状に一般化することに成功しました。これは、私たちのモデルが単にサンプルをマッチングさせるのではなく、実際に脳活動の画像を「再構築」または「生成」していることを示唆しています。」

出典: 透かしを参照

この技術の核心は、人が画像を観察すると、その画像を心の中で複製するという点にあります。 AIは特定のアルゴリズムを使用して、ボランティアのfMRI信号を画像のDNN（ディープニューラルネットワーク）機能と関連付け、思考を読み取ることができるAIをトレーニングします。しかし、現在の研究のほとんどは、粗雑な脳画像化技術と限られたデータに依存していることを強調しておく必要があります。したがって、解読できる思考の種類と精度は依然として限られています。

最初の行は実際の写真で、最後の 3 行は AI によって生成された写真です。出典: 透かしを参照

精度に加えて、レイテンシーも対処する必要がある問題です。

機器が人間と対話する場合、情報を読み取って処理するのに時間がかかり、また人によって脳の働きが異なるため、システムの処理性能に大きな課題が生じます。さらに、fMRI では、信頼性の高いデータを収集するために、参加者が特定の機械の中に横たわる必要があります。このような厳しい条件は、将来の推進に大きな障害となるでしょう。

3将来の可能性

将来、脳画像技術が向上し、より多くのデータが利用可能になると、より複雑で洗練された思考を解読できる AI をトレーニングできるようになります。これにより、脳と心についての理解が深まるだけでなく、運動障害のある人が思考によって直接インターフェースを制御できるようにしたり、言語障害のある人の思考を理解したりするなど、まったく新しいコミュニケーション方法も開拓される可能性があります。

出典: pixabay

しかし、心を読むことができる AI は、一連の道徳的および倫理的問題も引き起こします。たとえば、私たちの個人的な考えにアクセスできるのは誰でしょうか?私たちは自分の思考のプライバシーをどのように保護すべきでしょうか?これらはすべて、この技術を開発する際に私たちが直面し、対処しなければならない問題です。

現時点では、各実験を成功させるにはボランティアの多大な協力が必要であるため、この技術が人間のプライバシーに脅威を与えることを心配する必要はありません。自分の考えを機械に読み取られたくない場合は、空想にふけることで侵入不可能な障壁を作ることができます。

一般的に、人間の思考を直接読み取る AI は、課題とチャンスに満ちた分野です。他のすべての革新的なテクノロジーと同様に、これは諸刃の剣です。それは人類に利益をもたらす可能性がありますが、人類のプライバシーを奪い、大きな倫理的問題を引き起こす可能性もあります。それをどのように開発し、どのように使用するかは、私たちが深く考え、議論する価値があります。