MIT’s Before You Say It offers early evidence that verbal behavior can be anticipated from longitudinal conversation—not by guessing the next line, but by extracting situation-specific patterns, including the conditions under which those patterns do not hold.
The study is small (14 participants; ~1,000 hours of everyday speech). The result is still worth taking seriously: a person’s history, structured as inspectable rules rather than an undifferentiated transcript, improved prediction over standard prompting.
This is close to the problem THEA works on. In risk environments, the useful object is not a reply to the last utterance. It is a stable account of how someone tends to act when a familiar pressure returns—and a clear record of the exceptions. If those rules cannot be inspected, the system is difficult to supervise and difficult to trust.
Conversation is a contained version of that problem. High-stakes decision-making is the version that matters operationally. In both cases the requirement is the same: forecast the likely path early enough to be useful, and keep the person accountable for the action that follows.
スマートウォッチで日常会話を録音し続けると、LLMが「この人は次に何を言いそうか」を本人が口を開く前に予測できるようになったとの報告です。
MITの研究者らによるもの。
実験では、参加者に常時録音できる腕時計型デバイスを7〜10日間つけてもらい、合計1000時間を超える日常会話を収集。
そのデータからLLMが一人一人の「行動のクセ」をルールとして学びます。
たとえば「割引を見せられると買ってしまう。ただしパートナーが一緒のときは我慢できる」といった、例外条件つきのルールです。
このルール方式が功を奏して高い精度を示しました。
データが溜まるほど精度が伸び続けたそうです。
効果が大きかったのは、参加者自身が「直したい」と思っていた行動の予測でした。
衝動買いや、困ったときに話をはぐらかすクセなどです。
将来的には、衝動買いをしそうな瞬間に腕時計がそっと知らせてくれる、といった「先回りして支えてくれるAI」につながる研究です。