生成AI利用と顔表情由来の中央実行ネットワーク指標との関連：パイロットスタディ

科学分野:

• 認知神経科学
• ヒューマンコンピュータインタラクション
• 人工知能

背景:

• 生成AIの急速な成長は、特に創造的なプロセスにおける認知への影響についての疑問を提起しています。
• 以前は脳ネットワーク（デフォルトモードネットワーク/DMN、中央実行ネットワーク/CEN）と関連付けられていた顔表情指標を使用して、AIの影響を探りました。

研究 の 目的:

• 生成AIの使用と顔表情由来の神経ネットワーク指標とのタスク固有の関連を調査すること。
• AI支援タスク中のこれらの神経ネットワーク応答と創造的な自己効力感との潜在的な相関関係を探ること。

主な方法:

• 33人のビジネス専門家が、コンセプト生成、コンセプトの組み合わせ、および混合タスクの3つのAI支援ライティングタスクに参加しました。
• DMNおよびCEN活動と相関する指標を導き出すために、顔表情データを収集および分析しました。

主要な成果:

• コンセプトの組み合わせタスク中に、CEN関連の顔表情指標の有意な減少が観察されました。
• コンセプト生成または混合タスクでは、有意な変化は見られませんでした。
• 創造的な自己効力感の向上は、CEN関連指標の顕著な減少と相関していました。

結論:

• 調査結果は、生成AIがコンセプトの組み合わせのような特定の創造的なサブプロセス中にCENに影響を与える可能性があることを示唆しています。
• 結果は、間接的な測定と対照群の欠如による予備的なものであり、さらなる研究が保証されます。
• 将来の研究では、これらの仮説生成的な発見を確認するために、管理された設計と直接的な神経画像法を採用する必要があります。