Heal Michigan

claude.icon

目次

プロジェクトの概要

初期の調査結果

最終結果

改善点

次のステップ

考察

方法論

プロジェクトの概要

背景

Silent Cry（元受刑者支援NPO）と協力

目的: AIを活用して十分なリソースを持たないコミュニティを支援

Talk to the City (TttC)プラットフォーム

AIを活用した分析プラットフォーム

Heal Michiganインタビュープロジェクトで使用

元受刑者の再統合の課題を探る

プロジェクトの重要性

元受刑者の経験と課題を捉える

一般的な傾向と個人の物語を浮き彫りにする

地域の政策立案者に直接伝達する手段を提供

初期の調査結果

トピックとサブトピックの特定

初期のLLMの課題: 類似したトピックの重複

GPT-4 Turboでの改善

反復的プロセスによる最適なトピックの特定

非人道的な言語使用の問題

初期モデルによる「元囚人」などの不適切な用語の使用

GPT-4 Turboでの改善: 参加者が使用した言葉以外の非人道的な表現の排除

個人の物語を見聞きすることの重要性

Black Augustイベントでのデモ

参加者の反応: 新しく魅力的な体験

個人の声を直接聞くことの重要性

最終結果

レポートの構成

GPT-4の大きなコンテキストウィンドウを活用

プロンプトの編集による整理されたレポートの作成

クレームの分類と確認

不正確、誤分類、削除の3カテゴリーでフラグ付け

529件のクレームを生成

初期エラー率: 4.91%

修正後のエラー率: 2.84%

削除されたクレームの例

重複や文脈の欠如による削除

参加者の要請に基づく削除

改善点

興味深い内容と明白な内容の区別

LLMによる興味深い話の抽出の難しさ

人間化する要素の欠如

重複クレームの問題

自動重複排除プロセスの欠如

将来のバージョンでのLLMを活用した重複排除の計画

高文脈の参照の説明

コミュニティ外の人々への文脈説明の必要性

組織や法案へのリンク追加の検討

その他の改善点

エラーの発見の難しさ

ビデオのタイムスタンプの問題

ビデオの継続再生の問題

次のステップ

コミュニティが利用しやすいツールの開発

レポートの明確性と有用性の向上

多様なコミュニティでの利用促進

新機能の開発

WhatsAppとの統合

地理的・人口統計的メタデータの統合

反復的な議論の追跡

インタラクティブな意見抽出ツール

考察

プロジェクトの意義

AIを活用した弱者の声の増幅

小規模データセットからの重要な洞察の抽出

地域の政策立案者への直接的な影響力

AIシステムの可能性と課題

共通テーマと議論の自動抽出の可能性

カテゴリー化、重複、文脈維持などの課題

将来の展望

AIツールによる弱者コミュニティの支援

より広範な問題に対する真正の声の提供

方法論

データ収集プロセス

12人の参加者のビデオインタビュー（約8時間）

2023年7月8日から8月7日に実施

Google Meetを使用したインタビュー

Descriptを使用した文字起こし

同意プロセス

参加者からの明示的な同意の取得

LLMの使用に関する説明

パイプラインの概要

Whisperを使用した音声からテキストへの変換

GPT-4 Turboを使用したトピックとサブトピックの特定

LLMによる主要な主張の抽出

トピックとサブトピックへの主張のマッチング

ビデオタイムスタンプとの連携