ELIZA効果
人工知能やヒューマンマシンインタフェースのプログラミングにおいて、意図的にELIZA効果を利用することがある。これは、チューリングテストに合格するためだったり、計算記号論の研究の一環だったりする。この戦略はコーディング上は効率的だが、危険でもある。ユーザーがELIZA効果が発生していることに気づいた場合、その無意識的な仮定を否定することによって同時にプログラミング手法そのものを推論する。結果としてチューリングテストには不合格となる。人工知能プログラマはELIZA効果を避けようと努力すると、同時にそのプログラムの出力のその他の問題点にも気づかなくなる。
ELIZA効果はプログラミング言語の設計にも活用される。例えば、“+” という記号は文脈がどうであれ、加算を意味しているとみなすことが多い。同じ記号(“+”)は文字列の連結アルゴリズムを表すのにも使われる。プログラマは演算子オーバーロードのことを知らなくても、“+” が2種類の機能を持っていることを自然に受け止めている。つまり、これも一種のELIZA効果的な仮定「驚き最小の原則」が働いているとみることができる。
ELIZA効果は、ユーザーの仮定とプログラムの振る舞いが一致しない場合には逆効果となる。例えば、デバッグの際にプログラムの動作の真の原因をわかりにくくするなどの効果が考えられる。プログラミング言語は、一般にELIZA効果を排除するため、キーワードを慎重に選択し、誤解が発生しないようにする。
ELIZA効果(イライザこうか、英語: ELIZA effect)は、意識的にはわかっていても、無意識的にコンピュータの動作が人間と似ていると仮定する傾向を指す。これは、プログラミングの限界の自覚とプログラムの出力を生む動作との微妙な認知的不協和の結果とされる。ELIZA効果は人工知能研究における重要な発見であり、チューリングテストについてそれまで考えられていたような、言語(文字)を通した会話というだけではなく、人間の認知的性質といったことについても、より目が向けられるようになった。