多人数と議論する仕組み

多人数で議論する仕組みを試作している

個別のAIとの対話を介して、1億人が間接的に議論する

https://gyazo.com/7d07306f7b30e7f9b30cdd943e8d0adf

その場合、AI間でどのように議論内容を共有するか重要になる

「議論内容」の総体を、「この主張をされたらこの主張を返す」というペアの集合として捉えることで、議論内容の同期が取れるのではないかと考えている

ユーザーAとAI間の議論から、「AIの主張に対して、ユーザーAはこの主張を返す」というペアを抽出してデータベースに保存する

例えば左の議論から、「AIにこう主張されたらユーザーAはこの主張を返す」というペアを抽出すると、右の図のようになる

図は、近い主張が近い場所に来るようにプロットしている

https://gyazo.com/6c1356ff312c7ba48f66b587a7736a87

ここでAIが返答を生成する時に、

ユーザーBの発言で、共有データベースをベクトル検索する

ユーザー的な嬉しさ

ユーザーは、非同期的/間接的に、実在する他人の主張とぶつかり合うことができる

自分の意見に対する反論や賛同などの反応が即座に返ってくることで、社会的な視野が広がり、他の人々の視点を理解するきっかけになる。

（これにニーズはあるのか..?）

立て付け次第な気はする。

基本的に衝突回避に流れていっている印象があるので多くの人が好むことにはならなそう

一方で少数の人は好みそう

「あなたの意見が誰かに届く」「多くの人が議論する中で、あなたの声が活かされる」といった「自分の意見が社会に届く場である」こと

結果が政治家とか意思決定者にも届くと良さそう

ブロードリスニング的な嬉しさ

このデータにおける「ほぼほぼ同じ主張」を同一のノードとして捉えてあげると、「議論の総体」を表すグラフが出来上がる

これを分析すると色々面白い気がする

例えば「議論はこのノードに帰着しがち」みたいなことがわかる

頻繁に参照されるノードは重要な論点であることがわかる

とか

ループしてるってことがわかると不毛な議論と判定できるから次のステージに進めそう

これに関する図と解説を書いたことがあった気がしたが思いつかないし特に重要でもないからいいや

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これは考えたい

考えたこと

人格情報はあんまり関係ない

人間に付随する主張の前提さえ記録できれば良い

議論の中で発生する「主張」を、グラフとして蓄積していく

同じ主張はLLMやsentence embeddingを使ってアグリゲートしていく

三段論法的に、「大前提」「小前提」→「結論」というグラフの連鎖になっていくイメージ

同じ結論に、異なる前提から辿り着くことも全然ありそう

それぞれのノードはembeddingされたベクトルでもあるので、ベクトル空間の上にグラフが載っているイメージ

A->Bと、C->Dがあった時に、AとC、BとDがめっちゃ似ていたら合体したい

重みづけを増やすとか

「ベクトル空間上の重みづけされたグラフ」として「議論」を表現できる

返答に対して「確かに」と思ったらそれを意思表示してもらう

それを続けていると、「多くの人を説得できる良い主張」がだんだん見つかっていくはず

あとは各個人がその主張に辿り着くようなグラフ経路を通っていけば良い

会話の仕組み

「主張の一貫性がある人格」という概念は、人間が現状を整理するのに役立ちそう

実装案

人間とAIが議論をしたログから、「主張(AI)」→「応答(人間)」のペアをたくさん抽出する