論文の概要: Future You: Designing and Evaluating Multimodal AI-generated Digital Twins for Strengthening Future Self-Continuity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06106v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 19:24:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.191234
• Title: Future You: Designing and Evaluating Multimodal AI-generated Digital Twins for Strengthening Future Self-Continuity
• Title（参考訳）: 未来の自己持続性を高めるためのマルチモーダルAI生成デジタルツインの設計と評価
• Authors: Constanze Albrecht, Chayapatr Archiwaranguprok, Rachel Poonsiriwong, Awu Chen, Peggy Yin, Monchai Lertsutthiwong, Kavin Winson, Hal Hershfield, Pattie Maes, Pat Pataranutaporn,
• Abstract要約: 我々は,AIが生成する未来の3つの形態(テキスト,音声,アバター)を中立的な制御条件に対してランダムに制御した研究を報告する。 パーソナライズされたすべてのモダリティは、将来の自己持続性(FSC)、感情的幸福感、モチベーションをコントロールと比較して強化し、アバターは最大のバイビデンスゲインを生み出した。 相互作用品質指標(特に説得力、リアリズム、ユーザエンゲージメント)は、心理的および感情的な結果の堅牢な予測因子として出現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.629127439391166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: What if users could meet their future selves today? AI-generated future selves simulate meaningful encounters with a digital twin decades in the future. As AI systems advance, combining cloned voices, age-progressed facial rendering, and autobiographical narratives, a central question emerges: Does the modality of these future selves alter their psychological and affective impact? How might a text-based chatbot, a voice-only system, or a photorealistic avatar shape present-day decisions and our feeling of connection to the future? We report a randomized controlled study (N=92) evaluating three modalities of AI-generated future selves (text, voice, avatar) against a neutral control condition. We also report a systematic model evaluation between Claude 4 and three other Large Language Models (LLMs), assessing Claude 4 across psychological and interaction dimensions and establishing conversational AI quality as a critical determinant of intervention effectiveness. All personalized modalities strengthened Future Self-Continuity (FSC), emotional well-being, and motivation compared to control, with avatar producing the largest vividness gains, yet with no significant differences between formats. Interaction quality metrics, particularly persuasiveness, realism, and user engagement, emerged as robust predictors of psychological and affective outcomes, indicating that how compelling the interaction feels matters more than the form it takes. Content analysis found thematic patterns: text emphasized career planning, while voice and avatar facilitated personal reflection. Claude 4 outperformed ChatGPT 3.5, Llama 4, and Qwen 3 in enhancing psychological, affective, and FSC outcomes.
• Abstract（参考訳）: 今日、ユーザーが自分の将来に会えるとしたらどうだろう? AIが生み出す未来は、未来のデジタル双生児との有意義な出会いをシミュレートする。 AIシステムが進歩するにつれて、クローン音声、年齢差のある顔のレンダリング、そして自伝的物語を組み合わせることで、中心的な疑問が浮かび上がってくる。 テキストベースのチャットボットや、音声のみのシステム、あるいは写真リアリスティックなアバターは、今日の意思決定と、私たちの未来へのつながりを感じているのだろうか? ランダム化制御研究(N=92)により,中立制御条件に対してAIが生成する未来の自己の3つのモダリティ(テキスト,音声,アバター)を評価する。 また、クロード4と他の3つの大規模言語モデル(LLM)の体系的モデル評価を報告し、クロード4を心理的および相互作用次元にわたって評価し、介入効果の重要な決定要因として会話AI品質を確立する。 すべてのパーソナライズされたモダリティは、未来自己連続性(FSC)、感情的幸福感、モチベーションをコントロールと比較して強化し、アバターは最大の鮮明さを生み出すが、フォーマット間で有意な違いはない。 相互作用の品質指標(特に説得力、リアリズム、ユーザエンゲージメント)は、心理的および感情的な結果の堅牢な予測因子として現れ、相互作用がいかに説得力があるかが、その形式よりも重要であることを示している。 テキストはキャリアプランニングを強調し、音声とアバターは個人のリフレクションを促進した。 クロード4はChatGPT 3.5, Llama 4, Qwen 3に優れ, 心理的, 情動的, FSCの成績が向上した。

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