From:山極綾子
我が家はアレクサ派なのですが。
それはさておき、最近、人間って本当に複雑だなあ、と思わされる出来事がありました。
もっと具体的に言うと、人間の嗜好が複雑だ．．．と思った出来事です。
それは、お腹が膨れて少し眠くなった昼下がり、
最寄り駅の近くの古着屋さんに寄った時に起きました。
私は古着屋が大好きです。
お手頃価格なのはもちろんのこと、その雑多な感じもとても気に入っています。
例えば色。
一つのお店で買おうと思えば、
「オレンジ」の「Tシャツ」は一種類しか置いていないことがほとんどです。
ですが、実際に自分が服を着ることを考えると、
明るめの「オレンジ」と、少しくすんだ感じの「オレンジ」では顔の明るさも全く違いますし、
少しの型の違いで体型の見え方がガラリと変わることも多々あります。
つまり、本当は、自分に最も似合うだろう色と形を選びたいのです。
そのわがままな希望を、古着屋では叶えることが出来ます。
最近だと、秋が近づいているということで、秋らしいニットのセーターやワンピースが、
様々な色と共に少しずつ見た目を変えて陳列されています。
見るだけと思いお店に寄ったはずが、気付けば2着も購入してしまっていました。
古着屋さん、恐るべしです。
一方で、古着なんて絶対に嫌！という方がいることも、容易に想像できます。
他の方が一度着た服は嫌だ。
最新のトレンドを追いたい。
など、いろいろな理由はあるかと思いますが、少なくとも、古着屋で買い物をしたことが無く、
するつもりもない方がたくさんいるのは事実です。
同じ人間であるはずなのに、古着が好きな人と嫌いな人がいる。
さらに、時には古着が好きで、時には嫌い。
こんな複雑な嗜好を表現することは、実はAIには苦手分野であったりします。
例えばじゃんけんのように、三すくみの関係性であったとしても、
明確にルール化されていればそれほど困りません。
ですが、人の趣味嗜好は人によって違うだけでなく、同じ人でも変化することがあります。
しかも「いつ変わったか」を明確に知る方法は、多くの場合存在しません。
どういったあいまいさをどうやって表現するべきか。
逆に、曖昧さを許容しながら、どうやってその結論をビジネスに活用するべきか。
100%を求めるだけでなく、100%ではないものとの折り合いを考えるべきなのは、
人もAIも同じ気がします。
山極綾子
P.S.
先日読んだ論文でも、同じようなことがありました。
その論文の問題設定では、100人が100人、ＡよりもＢを好むだろう、
という前提を置いていたのです。
確かに精度は向上していましたが、その状態が成り立つことは、
特に人間についてモデル化しようとした場合、かなり限られた環境と思われます。
そもそもどんな場面を表現したいのか？を忘れないようにしたいものです。
P.P.S.
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