10月3日、Inside AIが「AI Chatbots May Narrow Human Knowledge, Study Finds」と題した記事を公開した。AIチャットボットに「正解」を聞く習慣は、思考の多様性を静かに削っているかもしれない。コペンハーゲン大学の研究チームが7,000万件超の応答を分析した結果、どのモデルも検索エンジンより情報の幅が約18〜19%狭いことが明らかになった。
テストされた27モデル、7,000万件超の応答
コペンハーゲン大学コンピュータサイエンス学部の研究チームは、27種類の大規模言語モデル（LLM）を対象に、155トピック・200プロンプトにわたって出力を比較した。生成された応答数は7,000万件超。比較対象はGoogle検索の結果だ。
結果は明確だった。今回の研究で最も成績が良かったモデルでも、検索結果と比べて情報の多様性が18.5%低い。全モデルの平均では19%低いという数字が出た。なお、記事中で言及されているモデル名については、研究の実施時期と各モデルのリリース時期との関係に留意が必要であり、特定モデルの評価として単純に受け取らないほうがよい。
この「多様性」とは何を指すか。研究では、同一トピックに対する回答がどれだけ異なる視点・情報源・考え方を提示するかを測定している。検索エンジンが複数のサイト・著者・立場からの情報を列挙するのに対し、チャットボットは単一の「まとめられた回答」を返す構造が、この差を生んでいると考えられる。
「便利さ」と「情報の幅」のトレードオフ
研究チームが警戒するのは、短期的な不便さではなく、長期的な認知への影響だ。AIが一次情報源として定着すると、ユーザーが触れるアイデアの範囲が狭まり、批判的思考やイノベーションに必要な多様な視点が失われる可能性がある。論文では、こうした傾向が社会全体に広がることで生じる長期的リスクにも言及しているとされるが、具体的な表現については元論文の確認を推奨する。
研究チームは次のように述べている。
「この研究の知見は、AIチャットボットが常に有害だと示しているわけではない。問題は、それを主要な情報源として依存することにある可能性だ。」
情報バイアス研究の「新しい切り口」
AIの社会的リスクとして従来注目されてきたのは、バイアス・誤情報・プライバシーの三本柱だ。今回の研究はそこに「情報多様性」という軸を加える。この領域はこれまで相対的に研究が少なく、教育・研究分野でAIツールの活用が進む今、重みが増している。
研究チームの提言はシンプルだ。AIと従来の検索を組み合わせて使うこと。チャットボットの回答効率を活かしつつ、情報の多様性を意識的に保つアプローチを推奨している。
エンジニアへの含意
LLMをプロダクトに組み込む立場から見ると、この研究には実務的な示唆がある。RAG（Retrieval-Augmented Generation）のように外部検索と組み合わせるアーキテクチャは、回答精度だけでなく情報多様性の観点からも有効である可能性がある。また、教育・リサーチ向けのAIツールを設計する際には、単一の「最善解」を返すだけでなく、複数の視点を提示するUIの検討が求められるかもしれない。
なお、Inside AIの関連記事「Want to use AI to improve your work? Have it disagree with you.」では、AIにあえて反論させることで批判的思考を補う手法が紹介されており、今回の研究と問題意識が重なる。
詳細はAI Chatbots May Narrow Human Knowledge, Study Findsを参照していただきたい。
