25の実験で、人の気持ちは想像より尋ねるほうが当たった── 想像は尋ねる前の推測にとどめ、相手のために動くほうが、気持ちは正確に分かり心も疲れにくい

生成AIのChatGPTが患者の質問に書いた返事は、2023年の研究で、医師の返事より共感的だと評価された。では人は、他人の痛みを、どこまで想像していいのか？想像は、相手に尋ねて確かめるまでの推測にとどめるのがよい。米国の心理学者エプリーらは2018年、25の実験で、相手の立場を想像しても気持ちを当てる正確さは上がらず、尋ねると上がったと報告した。痛みを自分の中でなぞり続けるより、尋ねることと相手のために動くことに力を回すほうが、理解は正確になり、想像する側も消耗しにくい。

01痛みの想像は、相手に尋ねて確かめるまでの推測にとどめる

他人の痛みは、尋ねて確かめるまでの推測として想像すればよい。シカゴ大学の心理学者ニコラス・エプリーらの25の実験では、相手の立場を想像しても、相手の気持ちを当てる正確さは上がらなかった。正確さが上がったのは、相手に直接尋ねたときだった。

想像には、もう一つ別の問題がある。ドイツの研究者オルガ・クリメッキらは、他人の苦しみを自分も感じる訓練を人々に受けさせた。訓練を受けた人は、負の感情が増えた。痛みを深く共に感じようとすると、想像する側の負の感情が増えるということだ。

だからといって、想像をやめる必要はない。エプリーらの実験でも、相手の立場を想像すると、自分の見方だけで決めつける偏りは減った。想像は、相手に何を尋ねるかを決める手がかりとして使える。そこから先は、相手の答えを聞いて、その答えに沿って動けばよい。

02相手の立場を想像することと、相手から聞き取ることは別の行為だ

エプリーらの実験は、二つの行為を分けて比べた。一つは、相手の立場に自分を置いて頭の中で考える行為で、心理学では視点取得と呼ぶ。もう一つは、相手と話して、相手の考えを直接聞き取る行為である。エプリーらは、これを視点獲得と名付けた。

実験の課題はさまざまだった。写真の表情から気持ちを当てる。作り笑いと本物の笑顔を見分ける。夫婦の一方が、相手の好みを予想する。どの課題でも、立場を想像するよう指示された人の正確さは上がらなかった。論文は、想像はむしろ正確さを下げ、ときに判断への自信だけを高めたと書いている。

相手と話して考えを聞き取った人だけが、正確さを上げた。論文の題を日本語にすると、「他人の心を正確に分かるには、視点を取るより、視点を得ることが要る」となる。

ただし、この25の実験は、痛みそのものを当てる実験ではない。表情や好みを当てる課題が中心だった。私は、痛みの想像にも同じことが言えると考えるが、それは実験の外への推論である。痛みが表情よりも外から見えにくいとすれば、尋ねることの値打ちは、痛みについてはもっと大きくなる。ただし、痛みが表情より見えにくいかどうかは、この25の実験では確かめていない。

03医療には人の痛みに言葉で返す仕事があり、そこにAIが入った

想像と聞き取りの違いが問われる場面の一つは、人の痛みに言葉で返す場面である。医療には、そうした場面がある。医師が患者の訴えに返事を書く。病院や会社が、患者に向けた説明の文書を作る。

そこへ、生成AIが入ってきた。米国のエアーズらは2023年、ネットの掲示板で患者が出した質問195件を集めた。同じ質問に、医師が書いた返事と、ChatGPTが書いた返事を並べた。医療の専門家が、どちらが書いたかを知らされないまま、両方の返事を評価した。

共感がある、またはとても共感があると評価された返事は、ChatGPTで45.1%、医師で4.6%だった。ChatGPTの返事は、医師の返事より長かった。評価した人たちは、返事が医学的に正しいかを、共感とは別に確かめてはいない。

資材を作る仕事にも、この研究は関わる。患者向けの文書の下書きを生成AIに書かせれば、共感のある言い回しは手に入りやすい。それでも、その文面が目の前の患者の痛みを当てているかは、別の問いとして残る。

04痛みを自分の中でなぞると、想像する側の負の感情が増える

ChatGPTの共感のある文面は、高く評価された。では、人が他人の痛みを想像し続けると、想像する側には何が起きるのか。クリメッキらの2014年の研究が、この問いに一つの答えを出した。

クリメッキらは、女性の参加者に二つの訓練を順に受けさせた。最初は、他人の苦しみを自分も共に感じる共感の訓練である。次は、相手の幸せを願い、温かい気持ちを向ける思いやりの訓練だった。訓練を終えた25人を、記憶の訓練を受けた28人と比べた。

共感の訓練の後、参加者の負の感情は増えた。苦しむ人の映像を見たときに感じる負の感情が、強くなった。記憶の訓練を受けた人には、この増え方は見られなかった。その後に思いやりの訓練を受けると、増えていた負の感情は元に戻った。

この研究には限りがある。参加者は女性だけだった。訓練は、共感が先、思いやりが後という順に決まっていた。順序を入れ替えたら結果が変わるかは、この研究からは分からない。

05尋ねた人は気持ちを正確に当て、思いやりの訓練を受けた人は前向きになった

痛みをなぞると、想像する側の負の感情が増える。では、代わりに何をすればよいのか。エプリーらとクリメッキらの研究は、試して効き目を確かめた方法を、一つずつ示している。

一つ目の手立ては、尋ねることである。25の実験に参加したのは、合わせて約2,608人。立場を想像するよう指示しても、正確さは上がらなかった。最後の実験で、相手と話して聞き取る機会を与えると、初めて正確さが上がった。

二つ目の手立ては、思いやりに力を回すことだ。クリメッキらの思いやりの訓練は、相手の幸せを願う気持ちを向ける訓練で、相手のために実際に動いたかは測っていない。私はこれを、相手のために動く方向へ力を回す手がかりとして読む。クリメッキらの別の研究を紹介したカリフォルニア大学バークレー校の記事によれば、思いやりの訓練を受けた人は、苦しむ人の映像を見たときにも、前向きの感情が増えた。記事は、他人の苦しみを共に感じすぎると負の感情が増える、と書いている。

二つの手立ては、同じ方向を向いている。相手の立場を頭の中で想像しても理解は正確にならず、苦しみを共に感じる訓練は自分の負の感情を増やした。相手に尋ね、答えを聞き、その人のために何ができるかを考える。二つの研究の結果に沿えば、その順に動くほうが、相手をより正確に分かり、自分の心も疲れにくい。

06自分の自信も、AIの温かい文面も、相手を分かった証拠にはならない

実験で効き目が確かめられたのは、尋ねることと、思いやりの訓練だった。AIが共感の文面を書くいま、ここから三つのことが言える。

一つ目に、想像したときの確信の強さは、正確さの印にならない。25の実験では、立場を想像すると、自信が高まることがあっても、正確さは上がらなかった。「よく分かる」という感覚を、尋ねる手間を省く理由にはできない。

二つ目に、共感のある文面と、相手の事情を正しく分かったことは、別に測られている。エアーズらの研究で評価されたのは、返事の質と共感だった。ChatGPTの返事が共感的だと評価されても、それは相手の痛みを当てた証拠にならない。

三つ目に、同じ文面でも、AIが書いたと知ると、受け手の感じ方が下がる。エルサレムのヘブライ大学のルービンらは、9つの研究、合わせて6,282人を調べた。同じ返事でも、AIが書いたと示されると、人が書いたと示された場合より共感が低く評価された。研究者は、AIが関わったと知るだけで、返事の心の上での値打ちが下がると書いた。この結果に沿えば、AIに書かせた見舞いや謝罪の文も、AIの作だと分かったとき、共感が低く受け取られると見込まれる。

07AIが温かい文面を書くほど、人が直接尋ねる手間の値打ちは上がりうる

AIの作と知ると共感が低く感じられるという結果は、これから人に残る役割を考える手がかりになる。ルービンらの研究では、人は感情に関わるやり取りの相手として、AIより人を選び続けた。

私は、ここから次のように推し量る。AIが共感の文面を書くことが増えるほど、人が相手に尋ねて確かめる手間は、値打ちを増していく。文面の上手さはAIでも手に入るが、ルービンらの研究で返事の値打ちを下げたのはAIが関わったという事実であり、人が自分で尋ね、その答えに沿って動いたやり取りには、その事実がないからだ。

ただし、これは推論にとどまる。痛みの想像そのものを測った実験は、まだ少ない。AIの共感の文面が、時間とともにどう受け取られていくかも、分かっていない。

それでも、今日からできることはある。誰かの痛みに言葉を返すとき、まず自分の推測を持つ。次に、その推測を相手に尋ねて確かめる。AIに下書きを書かせたなら、相手の答えに合わせて、自分が書き手として直してから返す。

他人の痛みは、尋ねて確かめるまでの推測として想像してよい。そこから先、立場を頭の中で想像し続けても理解は正確にならず、苦しみを共に感じ続ければ想像する側の負の感情が増える。AIが共感の文面を書けるいま、人が担うのは、相手に尋ね、その答えに沿って動くことである。