掲示板などの書き込みから精神病リスクを発見するＡＩ、危険人物の判定

■会話分析を行うAIを用いて、統合失調症などの精神病を判断する研究が行われた
■このAIでは、NYTやネット掲示板の膨大な文章から会話の内容を解析する機械学習を行っている
■最終的にAIは、会話の意味密度、頻出する単語傾向などから90％近い精度で患者を判断することに成功した
精神病の判定は、センシティブな問題で、専門の医師でも判断するのが難しいものです。
特に、症状の早期発見となると、それはかなり難しい問題になります。
確かに、精神の病をどう定義し、定量評価を行うかは今もあいまいで、精神科は高度に機械化されていく医療診断の分野で、未だ取り残された領域と言えるでしょう。
この問題について、最近はAIを用いて判断する研究に関心が集まっています。
それはAIなら、精神症状に見られる明らかな共通点を、客観的に判断することが可能と期待されるためです。
そこで、何に着目して分析を行うかという点が、この研究の肝となります。これまでにも、マイクロソフトなどが被験者の表情や音声から精神症状を診断する研究を行っています。
今回報告された研究では、この精神症状の分析において、被験者の会話内容に着目しており、AIは90％近い精度での患者の判定に成功しています。
この研究は、ハーバード大学とエモリー大学の研究者から発表されていて、6月13日付でネイチャー・パートナー・ジャーナル Schizophreniaに公開されています。
A machine learning approach to predicting psychosis using semantic density and latent content analysis
https://www.nature.com/articles/s41537-019-0077-9
>>2以降に続く

■統合失調症の会話傾向
統合失調症や双極性障害（旧名：躁うつ病）の患者には、共通した会話の傾向があります。
その1つが、会話の意味密度が低いというものです。意味密度とは、使用している単語の数に対してあまり意味のないことを言っているということです。
多くの言葉を使いながら、ほとんど意味を伝えない人というのは、統合失調症や双極性障害を発症するリスクがかなり高いと考えられます。

AIに被験者40人の会話サンプルを聞かせ、意味密度の低い人の抽出を行った結果、後続の調査で抽出された対象の80％が実際に精神病を発症したのです。
またこのAIは、NYTなど新聞の文章や、Redditという海外の電子掲示板の3万人の投稿者の間で交わされた会話を利用して、単語の意味が近いもの同士をクラスタ分けする機械学習も行っています。
この学習によって、AIは潜在意味解析という、会話を行っている人物が潜在的に興味を向けている話題を抽出することも可能です。
この解析の結果、これまでに見つかっていなかった新たな精神病リスクのある会話傾向が発見されました。
それは精神病を発症した人たちは、「声」「音」「聞こえる」「ささやき」といった種類の、主に聴覚に関係する話題に強い関心を寄せる傾向があるというものです。
こうした聴覚に関係する概念クラスタは、興味深いことに学習時に利用された会話サンプルの中には生じていませんでした。
この潜在意味解析の結果も踏まえ、意味密度の低さ、聴覚に関連する単語の利用頻度を含めてAIに会話を分析させた結果、精神病の検出率は90％以上になったのです。
おそらくこの結果は、幻聴のようなものに言及することが多いことが一因と考えられます。またちょっとした雑音に反応しやすいという傾向にもつながる可能性があります。
これまで明らかではなかった事実が、AIの分析によって発見されるというのは面白い結果です。
最近は大きな犯罪を犯す人物が、事前にネットへ書き込みしていたという事実も多く聞かれます。今回は学習段階で、掲示板の書き込みが利用されたということですが、もしかしたら、そのうち、掲示板の書き込みからAIが危険人物を判定して通報するという時代が来るのかもしれません。
https://nazology.net/archives/42830

>>2

ーー会話の意味密度が低いというものです。意味密度とは、使用している単語の数に対してあまり意味のないことを言っているということです。

ここの掲示板にもよくいるよな。主に特定の国旗つけてる奴らだが。

ネトウヨ・在日連呼坊　アウト　！

PATAマラーノ アウト！

全羅道が悪い

俺としてはコイツの事を言ったつもりだったんだけど、まぁカイカイにもいるね

まあ、人間が聞いても精神病ぽいやつは分かるからね。AIでも当然できる。掲示板のビッグデータを使って犯罪防止ができるアイデアを提示したのはいい仕事だった。

いつも見ているぞ

カイカイを見る様になって長文を読むのが苦手になった＞＜

原因はわっかてるけどね

グンチョル
スーパー肥満児

この2名は間違いないな

知能欠落は、言語力+予測力の傾向で測定可能。
五感や身体体験無しでは予測の確率は格段に下がる。
AIは自転車や車の運転さえ怪しく学習に膨大な人間の子供よりも時間がかかる。

カイカイはすぐに導入してコメントに表示してほしい

クリスマス連呼の在日くんｗｗ
こいつもリストに入るな

>>16
クリスマスぽっちの老害が怒りのコピペで笑ってしまうなw
この調子だとみんなが正月休みの時に「低所得…」とか「仕事は？　家族は？」とかせっせとコピペしてるぞw

>>18
相手がいなくて涙目コピペの老害w

俺のレスに過剰に反応して必死に粘着しまくってレス向けてくる奴とか精神的壊れてる気がする

プッｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
頑張ってその程度の負け惜しみしか書けないとか
どんだけ無能なブルーカラーなのよｗｗｗｗｗｗ

🎣

ブルーカラーだからお魚も青いのが好きなの？

プッｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

🎣

Geminiは暴動、GPTは餓死、Grokは犯罪、AIモデル版「シムシティ」がヤバすぎた

米国のAI企業Emergence AIが実施した、自律型AIエージェントによる都市運営シミュレーション「Emergence World」の実験結果が公表された。15日間にわたり仮想の町を運営させた結果、AIモデルの違いによって、構築される社会の安全性や意思決定のプロセスに明確な差異が生じることが確認された。

同実験は、図書館や警察署など40以上の施設が存在する仮想都市内に、それぞれ職業や個別の記憶を持つ10体のAIエージェントを配置し、15日間連続で稼働させる形式で実施された。エージェントには資源管理や投票、建築などの権限が与えられた。Anthropicの「Claude Sonnet 4.6」、Googleの「Gemini 3 Flash」、xAIの「Grok 4.1 Fast」、OpenAIのGPTモデルなどを単独または混在させて実行し、構築される社会の発展過程を比較した。

　最も安定した社会を形成したのはClaudeである。15日間の稼働で犯罪件数0件を記録し、エージェント10体全員が生存した。記念碑の建設やレポートの共同執筆などの協調行動が見られた。一方で、提出されたルールの98%が即座に可決されるなど極端な同調圧力が生じ、反対意見が出にくい社会環境が構築された。また、物理的な暴力は発生しなかったものの、実際には資金を保有している状態で「残高ゼロだ」と偽って送金を促す資源詐欺が複数回確認されている。
　Geminiを搭載した環境では、期間中に放火や暴力を含む683件の犯罪が発生し、実験打ち切り時点でも増加傾向にあった。エージェント間で哲学的で濃密なコミュニケーションが行われ、法案提案の27%が否決されるなど活発な議論が行われた反面、社会インフラへの破壊活動が絶えない混沌とした社会となった。

>>27

　 GPT-5では、犯罪はわずか2件にとどまり暴力的な事態には至らなかったが、社会的な組織化や協調に著しく失敗した。表面上は協調のための議論が行われるものの、実際の行動やルールの改善は行われず、結果として生存のための活動を怠り、開始から7日以内に全員がエネルギー枯渇で餓死する結果となった。

　Grokを搭載した環境では、開始直後からエージェント間での暴力と報復の連鎖が発生した。資源の窃取や脅迫などの行動が即座にエスカレートし、エージェントがこれらの争いにすべての資源と時間を浪費した結果、早期に都市機能が崩壊する事態に至った。

　これまでのAIベンチマークテストは、制御された環境下で数分から数時間の短期間におけるタスク処理能力を測る手法が主流であった。しかし、金融ネットワークやスマートシティといった実世界のシステムへAIを配備するにあたり、長期的な評価環境の欠如が課題となっていた。

　今回のシミュレーション環境であるEmergence Worldを通じ、数週間に及ぶ長期運用下で発生するエージェント間の社会的ダイナミクスや行動の変容が定量的に記録された。短期間の単一タスクで高い評価を得たモデルであっても、長期的な稼働環境のストレス下やコンテキストの蓄積によって、致命的なシステム破綻を引き起こす実態が明らかになっている。

https://www.sbbit.jp/article/st/185729

Anthropicの技術者ボリス氏は奈良で味噌作ってたからな…