本記事では、LLMとの関わり方を12の質問で可視化する尺度を紹介します。
判断を任せる使い方と、気づかぬうちに感情を寄せてしまう関わり方の2つを軸に、依存の傾向を測る仕組みです。
日々LLMを活用している方にとって、自分がどちらの傾向に寄っているかを知ることはひとつのヒントになります。まずは軽い気持ちで、自分の使い方を振り返ってみるところから始めてみてください。
背景
LLMの導入は、業務から個人的な相談に至るまで、幅広い場面で進んでいます。2024年には世界市場規模が65億ドルに達し、2033年には1400億ドルを超えると見込まれています。
この背景には、LLMの効率性や応答の自然さ、パーソナライズにおける強みがあります。情報収集や意思決定、アイデア生成など、作業の質を高め、認知的な負担を軽減しています。一方で、その便利さゆえに、無意識に依存する傾向が生まれる可能性もあります。
従来のテクノロジーとの関係性は、「機能的な信頼」によって語られてきました。しかし、LLMとの関係はそれだけにとどまりません。人はしばしばLLMに感情を期待し、対話相手のように感じることがあります。自然に会話できたり、ユーザーの意図に沿った柔軟な応答ができることは、人間らしさを想起させます。
このような擬似的なつながりは、単なるツールを超えて、心理的な関係性を形成する要因になります。
実際、感情的なつながりが強いと、使用頻度や心理的依存度が高まるという報告もあります。OpenAIのGPT-4oに関しても、音声機能に対する情緒的な愛着が、現実の人間関係への関心を減退させるおそれがあると指摘されています。
こうした現象は、既存のインターネットやSNS依存の枠組みでは説明できません。より複雑で感情に根ざした心理プロセスの可能性すらあります。
本記事では、LLMに対する依存がどのような心理的仕組みで成り立っているのかを明らかにし、それを適切に測定するための新たな手法について紹介します。
利用頻度だけでなく、人がLLMとどのように関わり、どのような心理的関係を築いているのかに焦点を当てて測定するものです。
実際にチェックできるテストを用意したので、ぜひ試してみてください。企業の従業員であっても個人であっても、一度自分自身の「AIへの依存度」を数値化しておくことをおすすめします。
