AIと悲しみボットが悲しむ人々のサポートについて教えてくれること – ヘルスケアブログ

メリッサ・ルナルディーニ著

デジタル悲嘆のサポートの台頭

私たちは、人類の最も普遍的な経験の1つである悲しみをどのように処理するかに変化を目撃しています。近年、いくつかの企業が悲嘆関連のテクノロジーを開発するために登場しており、ユーザーは故人の愛する人のAIバージョンとやり取りしたり、General AIプラットフォームに頼ったりすることができます。

これは単なる好奇心ではなく、人間のつながりとサポートの真の欠如への対応です。悲嘆に焦点を当てたAIの台頭は、私たちの社会について不快なものを明らかにします。人々は、周囲の人間から必要なものを手に入れていないため、機械に目を向けています。

なぜ人々が人間のサポートよりもデジタルを選択しているのか

Grief Techraw Reviewは、中国の「少なくとも半ダースの企業」が亡くなった愛する人とやり取りするためのAIサービスを提供していることを報告しているため、Grief Technoly Reviewが増加しています。 character.ai、nomi、replika、Storyfile、以降AIなどの企業は、故人の「類似」を作成して関与させる能力をユーザーに提供しますが、他の多くのユーザーは悲しみに対する回答を迅速に正規化して求める方法としてAIを使用します。 このデジタル移行は真空で起こっていません。これは、現在のサポートシステムの障害に対する直接的な対応です。

• 社会的不快感： 私たちの悲嘆照明社会は、損失に対応する方法に苦労しています。友人や家族はしばしば数週間以内に姿を消し、特に数ヶ月後にサポートが必要なときに会葬者を隔離しました。
• プロの障壁： 伝統的な悲しみのカウンセリングは高価で、長い時間があります。多くのセラピストは適切な悲嘆の訓練を欠いており、一部のセラピストはプログラムに悲嘆関連の教育を受けていないと報告しています。これにより、人々は最も必要なときにアクセスしやすく、資格のあるサポートを受けません。
• 判断の恐怖： 人々はしばしば、AIとの親密な悲しみの経験をより安全に感じています。これは、悲しみの強さに判断したり、望ましくないアドバイスを提供したり、不快になったりする人間よりも、AIとの親密な悲嘆の経験を共有しています。

エリザ効果

悲しみに焦点を当てたAIが成功した理由を理解するには、Elizaと呼ばれる最初のAI-Companionプログラムが開発された1966年を振り返らなければなりません。 MITのJoseph Weizenbaumによって作成されたElizaは、単純なパターンマッチングを使用して会話をシミュレートしました。

ロジェリア療法は、この実験に最適でした。なぜなら、それはその人の言うことを反映することに大きく依存しているからです。 AIコンパニオンの役割は単純でした。「それはどのようにあなたを感じさせますか？」のような質問で、人が言ったことを振り返ります。または「それについてもっと教えてください。」 Weizenbaumは、人々がこの単純なプログラムと深い感情的なつながりを形成し、彼らの最も親密な考えや感情を打ち明けたことに驚いた。この現象は「エリザ効果」として知られるようになりました。

エリザは、それが洗練されていたからではなく、効果的な感情的支援の核となる原則を具体化したために働きました。

AIと悲しみボットは正しくなります

現代の悲嘆に焦点を当てたAIは、エリザが行ったのと同じ理由で成功しますが、能力が強化されています。これがAIが正しいことをしていることです：

• 非判断的な存在： AIは悲しみの強さから反動しません。 「先に進む」こと、「今までに」であることを示唆したり、痛みが不快になったときに被写体を変更することを提案することは指示されません。それは単に目撃し、反映しています。
• 無条件の可用性： 悲しみは営業時間に従いません。火曜日の午前3時に、家族の集まりの間、仕事中、または食料品の走りで襲います。 AIは24時間年中無休で動作し、「」のような一般的な悲嘆の経験を迅速に正規化することにより、即座のサポートを提供します。食料品店で私の母のように見えた人を見ました、私は怒っていますか？」 AIの応答は効果的な検証を示しています。 「あなたはまったく怒っていません。これは実際にあなたの近くの誰かを悲しむとき非常に一般的な経験です。あなたの脳は、特にあなたにとって重要な人々の顔を認識するために配線されています…これは完全に普通です。あなたの心はあなたの損失を処理しています。 シンプルで需要の高い検証は、Grieversが即座に普通に理解し、理解されるのを助けることができます。
• 悲しみに純粋な焦点： AIは、独自の経験を共有するためにストーリーをハイジャックしません。同じ話を繰り返し聞くことに疲れたり、疲れたりすることについて、何をすべきかについての未承諾のアドバイスは提供しません。その注意は完全にあなたのものです。
• アジェンダなしの検証： AIは、感情を修正または変更しようとすることなく、感情を検証します。それはそれを病理化することなく悲しみを正常にします。
• プライバシーと安全性： AIは、悲嘆の「良い、悪い、醜い」部分のためのスペースを秘密に保持しています。社会的判断への恐れも、誰かに負担をかける心配も、「間違った」ことを言うことについての心配もありません。
• 付帯条件なし： AIは感情的な相互主義を必要としません。最終的には慰めを必要としたり、悲しみに飽きたり、癒しが予想よりも時間がかかる場合はあなたを捨てたりする必要はありません。

AIはそれを行うことができますが、人間はそれをより良くすることができます。はるかに良い。

Harvard Business Reviewの2025年の記事によると、2025年のこれまでのAIの1位の使用は、治療と交際です。

これは、人生が困難になったときに私たちがお互いのために現れる方法に関しては、大きなギャップが広がっていることを示しています。それでも、悲しみのボットがどれほど正確かつ実用的であっても、私たちのほとんどは、AIとチャットするよりも、友人、家族、同僚、コミュニティからの注意と理解を持ちたいと思っています。

それで、私たちはAIから何を学ぶことができますか、人間が決してできないことができることは何ですか？

• AIは一貫して現れることができますが、人間はコンテキストで表示できます。 AIは24時間年中無休で利用可能で、オンザスポット情報で会話を検証できます。しかし、人間は歴史的な参照をもたらすことができます。あなたは彼らの愛する人の誕生日に「あなたのことを思う」にテキストメッセージを送ったり、休暇中にチェックインすることもできます。
• AIはリードに従うことができますが、人間は行の間で読むことができます。 AIは、人々が共有するものを反映し、自由回答形式の質問をします。しかし、人間は「私は元気です」という意味ではなく、「私は元気」ではなく、より多くのサポートが必要であることを感じることができます。
• AIは繰り返しを奨励することができますが、人間は物語を一緒に織り込むことができます。 AIは、苦情なしに同じ話を繰り返し聴くことができます。しかし、人間は毎回新しい詳細に気付くか、時間の経過とともに起こる可能性のある変更を思い出すことができます。 「お父さんについて最後に話してからしばらく経ちました。お父さんが最近あなたの心を越えていることを聞いてみたいです」と本当に言うことができます。
• AIは仮想存在を提供できますが、人間は実用的な存在を提供できます。 AIは会話を通じてインスタントサポートを提供します。しかし、人間は「木曜日に食料品店に行くつもりです、私はあなたのために何を手に入れることができますか？」と言って実際に現れることができます。
• AIは損失を認めることができますが、人間は人全体を尊重することができます。 AIは、誰かが重要であることを検証します。しかし、人間は思い出を共有し、自然に名前を言うことによって記憶を生き続けることができます。
• AIは呼び出されたときに応答できますが、人間は激しい悲しみの日を予測できます。 AIは、誰かが手を差し伸べると応答します。しかし、人間は先制的なサポートを提供することができます。「来週はお母さんのいないあなたの最初の母の日であることを知っています。念のためにスケジュールをクリアしています。」
• AIは言葉を通して快適さを提供できますが、人間は物理的な存在を提供できます。 AIは、応答を通じて感情を検証します。しかし、人間は共有された沈黙の中で座ったり、必要な限り長持ちする抱擁を提供したり、単に「私は言葉を持っていませんが、私はここにいます」と言うことができます。

機会

私たちは共感的な反応と存在に非常に飢えているので、今では真の共感ができないツールからそれらを受け入れます。しかし、デジタル代理人に降伏する代わりに、これを鏡として使用して、お互いに提供できないものを見るとどうなりますか？

レッスンは、AIが人間のつながりを置き換えているということではなく、AIが人間のつながりがどのように見えるべきかを正確に見せている（または思い出させる）ということではありません。 悲しみに焦点を当てたAIを効果的にするすべての機能は、真の共感、共有体験、そして本物の対面ケアの追加の利点があるため、人間がより良くできることです。

私たちは悲嘆のリテラシーの危機を経験しています。私たちの死と喪失に対する不快感は、悲しむ人々が孤立して誤解されていると感じる社会を作り出しました。しかし、これらのデジタル悲嘆の仲間は、私たちに変化のための青写真を提供します。

問題は、私たちは彼らから学ぶことにオープンになるでしょうか？

Melissa Lunardini博士は、ヘルプテキストの最高臨床責任者であり、テキストメッセージを介してグローバルに臨床的に健全な多言語のサポートの提供を監督しています。