機械における機能的社会認知へ：顔の手がかりからの精神状態の帰属に関する人間とAIの比較

概要 人工知能システムが社会的に繊細な文脈にますます組み込まれる中、中心的な疑問が生じます。それは、AIは人間の複雑な社会認知形態を再現できるかということです。この疑問を調査するために、道徳的判断、意図の帰属、対人信頼といった微妙な側面を探るよう設計された新規の全顔認知共感タスクを開発・検証しました。このタスクは230名の人間参加者と5つの主要な人工知能モデル（ChatGPT-4o、Claude、Gemini、Grok、Mistral）に対して実施されました。ジャカード距離に基づく階層的クラスタリングにより、ChatGPT-4o、Grok、Geminiが人間の回答に密接に連なるまとまりを形成し、一方でClaudeは乖離し、Mistralは部分的な重なりを示しました。フィッシャーの正確確率検定は、ChatGPT–Grok–Geminiのクラスタがすべての次元で人間とほとんど差異がないことを裏付けました。これらの結果は、汎用人工知能システムが認知共感推論の微妙な側面を機能的に模倣できることを、人間参加者の反応パターンとの驚くべき一致として示しています。これにより、社会的認知型バーチャルアシスタント、精神健康の診断ツール、紛争解決システム、社会対応型ロボット、適応型教育プラットフォームといった実世界の応用が期待されます。ただし、モデル間の変動性は性能の一様性を前提とすることに注意を促します。本研究パラダイムは、人工知能における社会認知の評価の厳密なベンチマークを提供し、社会的に複雑な環境での責任あるAI展開を支援します。