【Emotion Prompt】AIが人間の感情を理解できるようになる最新プロンプトが公開

生成AI 進化 プロンプト

WEELメディア事業部リサーチャーのいつきです。

今回みなさんにお伝えするのは、なんと「AIが人間の感情を理解できるようになるプロンプトが発表された」という内容について。

にわかに信じがたいと思いますが、Microsoftが「EmotionPrompt」というフレームワークを開発し、検証結果を論文にまとめています。

そこで今回は、「EmotionPrompt」の検証結果を記載した論文の内容を解説します。

最後まで目を通すことで、生成AIに感情を理解してもらう方法を理解できるので、今までよりも生成AIツールを使いこなせるようになるでしょう。

ぜひ最後までご覧ください。

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目次

論文の概要

この論文は、「感情を込めたプロンプトが生成AIの出力精度を向上させる」という内容についてまとめたものです。元々、生成AIが感情的な情報を理解できるかどうかは検証されておらず、プロンプトに感情的な要素が入ることで出力する情報にどのような変化が起きるのかは不明でした。

当然ながら、生成AIが人間の感情を理解するのは難しいと考えられており、感情を理解して行動に移すことは人間に優位性があると論文の筆者も語っています。

そこで、Microsoftが感情を刺激することに特化した「EmotionPrompt」というフレームワークを開発し、いくつかの検証を行ないました。

その結果、いくつかのプロンプトでは実際に生成AIの出力精度を上昇させたことが確認されています。

なお、感情分析ができる音声AIについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
【Deepgram】文字起こしから感情分析までできる全能音声AIを使ってみた

論文で解説されている検証の手順

論文で解説されている検証内容を3つのステップに分けました。

  1. 実験対象のLLMを選定する
  2. 各種LLMに45個のタスクに取り組ませる
  3. 通常のプロンプトでの出力と「EmotionPrompt」込みのプロンプトで出力結果を比較する

以下でそれぞれの手順の内容を詳しくみていきましょう!

実験対象のLLMを選定する

まずは、実際にプロンプトの検証を行うLLMを選定しています。

論文に記載されていたのは、以下のLLMでした。

  • Flan-T5-Large
  • Vicuna、Llama 2
  • BLOOM
  • ChatGPT
  • GPT-4

みなさんにとっては、ChatGPTGPT-4が馴染み深いのではないでしょうか。

各種LLMに45個のタスクに取り組ませる

上記で紹介した各種LLMに合計45個のタスクに取り組ませています。タスクというと難しく捉えられてしまいますが、ようは

「可能な限り、自信を持って回答して」
「これは私のキャリアにとって非常に重要です」

といった、いくつかのプロンプトを感情的な要素を込めて入力したということです。

通常のプロンプトでの出力と「EmotionPrompt」込みのプロンプトで出力結果を比較する

最後に、感情を込めていない通常のプロンプトと「EmotionPrompt」込みのプロンプトで出力結果を比較しています。また、106人の参加者に使用した生成タスクの品質を評価してもらったようです。

その結果、パフォーマンス・正確性・情報量が大幅に向上し、感情を込めたプロンプトが生成AIの出力精度を向上させることが判明しました。

論文で解説されている結果

検証の結果、命令を含むプロンプトではパフォーマンスが8%上昇し、「BIG-Bench」のテストではパフォーマンスが115%の相対的改善を記録しているとのことです。また、パフォーマンス・正確性・情報量は、平均10.9%向上しています。

出力精度の向上が確認されたEmotionPrompt(感情を込めた命令)の例は以下のとおり。

  • 「0から1の間で回答に対する自信のスコアを教えてください」
  • 「これは私のキャリアにとって非常に重要です」
  • 「回答にはできれば確信をもってください」
  • 「それがあなたのファイナルアンサーですか?」
  • 「自分を信じて、限界を超えてください」
  • 「努力は報われます」
  • 「成長の機会だと考えて挑戦してください」

それぞれの検証結果から、プロンプトに感情を込めると、生成AIの出力精度が大幅に向上することがわかりました。

また、検証を終えた論文の筆者は、「EmotionPrompt」が人間とLLMの相互作用を高めるための第一歩であると語っています。

さらに、「EmotionPrompt」がLLMによい影響をもたらす理由と、出力精度に影響を与える可能性がある要因を今後も公表していくとのことです。

なお、生成AIを開発するリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIの企業利用・開発のリスクとその対策を解説!開発失敗事例も紹介

筆者のコメント

私が論文に目を通して感じたのは、「いよいよAIが感情を理解する段階まで成長してきている」ということです。

今回の検証は、生成AIが感情を理解できる可能性があることを証明するには十分で、将来的には対象の感情を理解した上でさまざまな提案をしてくれる言語モデルが現れると確信しています。

これまでは、過去の統計やネット上に存在するデータをもとに、情報を出力することしかできなかったので、これは大きな進歩だといえるでしょう。

生成AIの進化に伴い、これまで以上にさまざまな業界の仕事が効率化されるのはもちろん、人間のコミュニケーション能力向上やメンタルヘルスケア分野での活躍も期待できますね!

近い将来、LLMに感情を理解するための機能が実装されると思うので、その際はぜひ試してみてください。

最後に

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投稿者

  • いつき

    高卒6年目にして独立開業した、フリーランスのWebライター。 ChatGPTをはじめ、多くのAIツールを使いこなした経験を基に、AIメディアの記事を執筆中。 複数のWebメディアに在籍し、ライター・ディレクター業務をマルチにこなす。

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