感情計算と感情データ：プライバシー規制、AI法、大規模言語モデルにおける倫理的課題と影響
なぜ重要か: 法規制・制度面での動きが企業のAI活用に直接影響する可能性があります。
arXiv:2509.20153v1発表タイプ：クロス
概要：本論文は、感情的知能を人工知能システムに統合することに焦点を当て、感情コンピューティングと、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）の、人間の感情を認識し応答する能力の向上について考察する。コンピュータサイエンス、心理学、神経科学を組み合わせた学際的研究に基づき、表情処理のためのCNNや、音声やテキストなどの時系列データのためのRNNといった、感情認識を可能にする基礎的なニューラルアーキテクチャを分析する。研究環境においてインフォームドコンセントを得て収集された明示的な感情データと、日常的なデジタルインタラクションを通じて受動的に収集された暗黙的なデータとの違いに言及しながら、人間の感情体験を構造化された感情データに変換する方法を検討する。これは、合法的な処理、AIの透明性、そしてデジタル環境における感情表現に対する個人の自律性に関する重要な懸念事項を引き起こす。本論文は、医療、教育、顧客サービスなど様々な分野への影響を考察するとともに、感情表現における文化的な差異や、異なる人口統計学的グループ間における感情認識システムの潜在的なバイアスといった課題にも取り組む。規制の観点から、GDPRおよびEU AI法の枠組みの中で感情データについて検討し、感情データが厳格な保護措置（目的限定、データ最小化、意味のある同意メカニズムなど）を必要とする機微な個人データと見なされる可能性があることを強調する。
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Title (EN): Affective Computing and Emotional Data: Challenges and Implications in Privacy Regulations, The AI Act, and Ethics in Large Language Models
arXiv:2509.20153v1 Announce Type: cross
Abstract: This paper examines the integration of emotional intelligence into artificial intelligence systems, with a focus on affective computing and the growing capabilities of Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT and Claude, to recognize and respond to human emotions. Drawing on interdisciplinary research that combines computer science, psychology, and neuroscience, the study analyzes foundational neural architectures – CNNs for processing facial expressions and RNNs for sequential data, such as speech and text – that enable emotion recognition. It examines the transformation of human emotional experiences into structured emotional data, addressing the distinction between explicit emotional data collected with informed consent in research settings and implicit data gathered passively through everyday digital interactions. That raises critical concerns about lawful processing, AI transparency, and individual autonomy over emotional expressions in digital environments. The paper explores implications across various domains, including healthcare, education, and customer service, while addressing challenges of cultural variations in emotional expression and potential biases in emotion recognition systems across different demographic groups. From a regulatory perspective, the paper examines emotional data in the context of the GDPR and the EU AI Act frameworks, highlighting how emotional data may be considered sensitive personal data that requires robust safeguards, including purpose limitation, data minimization, and meaningful consent mechanisms.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC