The Role of Generative AI in Facilitating Social Interactions: A Scoping Review

要約

社会的つながりの低下は、メンタルヘルス、平均余命、および一般的な幸福に対する脅威をますますもたらします。
大規模な言語モデル（LLM）や画像生成ツールなどの生成AI（GAI）テクノロジーは、人間の社会的経験を向上させることを目的としたアプリケーションにますます統合されています。
その存在の高まりにもかかわらず、これらの技術が社会的相互作用にどのように影響するかについてはほとんど知られていません。
このスコーピングレビューでは、GAIベースのアプリケーションが現在、ソーシャルインタラクションを促進するように設計されている方法、どのような形式のソーシャルエンゲージメントをターゲットにしているのか、デザイナーがそれらを作成および評価するために使用する設計と評価の方法論を調査しています。
2020年以降に発表された30の研究の分析を通じて、ストーリーテリング、社会感情的スキルトレーニング、回想、共同学習、音楽作成、一般的な会話など、アプリケーションドメインの重要な傾向を特定します。
効果的なテクノロジーの使用と社会的関与の両方を促進する際の参加型および共同設計アプローチの役割を強調し、文化的偏見やアクセシビリティなどの社会倫理的懸念を調べます。
このレビューでは、GAIが動的でパーソナライズされた相互作用をサポートする可能性を強調していますが、公平な設計慣行と包括的な評価戦略にもっと注意を払う必要があります。

要約(オリジナル)

Reduced social connectedness increasingly poses a threat to mental health, life expectancy, and general well-being. Generative AI (GAI) technologies, such as large language models (LLMs) and image generation tools, are increasingly integrated into applications aimed at enhancing human social experiences. Despite their growing presence, little is known about how these technologies influence social interactions. This scoping review investigates how GAI-based applications are currently designed to facilitate social interaction, what forms of social engagement they target, and which design and evaluation methodologies designers use to create and evaluate them. Through an analysis of 30 studies published since 2020, we identify key trends in application domains including storytelling, socio-emotional skills training, reminiscence, collaborative learning, music making, and general conversation. We highlight the role of participatory and co-design approaches in fostering both effective technology use and social engagement, while also examining socio-ethical concerns such as cultural bias and accessibility. This review underscores the potential of GAI to support dynamic and personalized interactions, but calls for greater attention to equitable design practices and inclusive evaluation strategies.

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