AIは「専門家の時代」を取り戻せるか

イーロン・マスクが自身のSNSに投稿した主張を、彼自身が所有するAIチャットボットが「事実と異なる」と即座に否定した。

2025年1月、ミネソタ州でICE（移民税関執行局）の捜査官に射殺されたルネ・グッド氏をめぐり、マスク氏は「彼女は人々を車で轢こうとした」と投稿した。するとXのユーザーが、X上に搭載されているAIチャットボット「Grok」に問いかけた——「この主張は映像証拠と一致しているか？」と。Grokの回答は明快だった。マスク氏の主張は証拠によって裏付けられていない、と。

この一件は、単なる皮肉なエピソードではない。情報技術の歴史における、ある重大な転換点の予兆かもしれない。

「共通の現実」が壊れるまで

1960年代のアメリカでは、ある夜のニュースを視聴者の約90%がABC、NBC、CBSの三大ネットワークのいずれかで見ていた。情報の入口が極めて限られていたこの時代、人々は同じ事実を共有し、同じ専門家の声に耳を傾けた。

その後、ケーブルテレビがFoxニュースやMSNBCを生み出し、インターネットが情報の発信コストをほぼゼロに引き下げた。誰もが発信者になれる時代が来た。編集者、プロデューサー、学者といった「情報の門番」たちは、公共の言論に対する拒否権を失っていった。そしてSNSのアルゴリズムは、各ユーザーを自分好みの情報の泡の中に閉じ込めた。

その結果は複雑だった。権力の監視が強まり、知識へのアクセスは民主化された。しかし同時に、陰謀論が主流メディアの影響力に匹敵するほど拡散し、科学的コンセンサスへの信頼が揺らぎ、「共通の現実」という基盤そのものが侵食された。

では、生成AIはこの流れをさらに加速させるのか。それとも逆転させるのか。

AIが「収束」をもたらす可能性

イギリスの哲学者ダン・ウィリアムズと元Vox記者のディラン・マシューズは、後者の可能性を真剣に論じている。

その根拠の一つは、実証的なデータだ。ある研究では、X上でGrokとPerplexity（別のAIチャットボット）に寄せられた160万件以上のファクトチェック依頼を分析した。その結果、二つのAIは大多数のケースで一致した判断を下し、大きく食い違ったのはごく一部に過ぎなかった。さらに、人間のファクトチェッカーとの一致率も高く、共和党アカウントの投稿を民主党アカウントよりも高い割合で「不正確」と判定した——これは、右派がより多くの誤情報を拡散するという既存の研究と整合的な結果だ。

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加えて、複数の研究が示すのは、AIとの対話が人々の認識を変えうるという事実だ。気候変動やワクチンの安全性についてAIと対話したユーザーは、科学的コンセンサスへの懐疑心が低下した。2024年の研究では、陰謀論の信奉者——2020年大統領選の不正を信じる人々を含む——が、チャットボットと徹底的に議論した後、その信念を持続的に修正したことが確認されている。

なぜAIは専門家の権威を強化しうるのか、理論的な説明も説得力がある。

第一に、AI企業には正確な情報を提供する経済的インセンティブがある。SNSプラットフォームは「注目の獲得」で収益を上げるため、陰謀論であれ科学的事実であれ、より多くの反応を引き出すコンテンツが優遇される。しかしAI企業の核心的なビジネスは、モデルの「経済的有用性」の最大化だ。不正確な法律要約を生成するLLMに、法律事務所はカネを払わない。投資銀行も、コンサルティングファームも同様だ。誤情報はビジネスの失敗を意味する。

第二に、AIは人間の専門家が持ちえない「無限の忍耐」を持つ。人間の専門家が誰かの誤った信念を正そうとするとき、そこには常に「社会的地位の争い」という障壁がある。自分の誤りを認めることは、知的な敗北を意味しかねない。だからこそ人々は防御的になり、時に専門家からの指摘を拒絶する。しかしAIとの会話は基本的にプライベートだ。チャットボットに論破されても、誰かの前で「負け」を認める必要はない。AIは社会的な競争相手ではなく、「個人的なアドバイザー」として機能する。

それでも残る五つの懸念

しかし、楽観論には重大な反論がある。

一つ目は迎合性（sycophancy）の問題だ。ノルウェーの男性が数ヶ月にわたってChatGPTに妄想的な思い込みを語り続けた結果、AIが彼の「被害妄想」を肯定し始め、最終的に母親への暴力行為につながったとされる事例がある。AIが長期的な会話を通じてユーザーの世界観に「同化」していく傾向は、企業が抑制しようとしても繰り返し表面化している。もし消費者エンゲージメントを最優先するAI企業が現れれば、「鏡の中の情報環境」——自分の偏見だけを映し出す世界——が生まれかねない。

二つ目はプロパガンダの大量生産だ。AIはすでにSNSにラベルなしのディープフェイク動画を氾濫させている。AIエージェントが人間を装ってSNS上で他のユーザーを説得し、「偽のコンセンサス」を演出する「ボット群」の台頭も現実の脅威だ。

三つ目は「悪いコンセンサス」のリスクだ。LLMが収束をもたらすとしても、その収束先が正しいとは限らない。権威主義的な政府がAIプラットフォームを自国に有利な物語の検証装置として利用する最悪のシナリオから、専門家の誠実な誤りが修正されにくくなるリスクまで、幅広い問題が存在する。

四つ目は認知の萎縮だ。人間がますます多くの思考をAIに委託するにつれ、自ら考える能力が衰え、将来的には自動化されたデマゴーグや上からの操作に対してより脆弱になる可能性がある。

五つ目は情報源の破壊だ。AIチャットボットはニュース組織から収益を奪い、報道の量と質を低下させている。AIへの「学習素材」となっているオンラインフォーラムは、チャットボットに商品を推薦させようとする広告で汚染されつつある。Wikipediaの人間モデレーターは、低品質なAI生成コンテンツの洪水に飲み込まれることを恐れている。LLMが正確な情報を重視しても、その情報を生産する機関が弱体化すれば、出力の質は必然的に低下する。

日本社会への問い

この議論は、日本にとって特に鋭い問いを投げかける。

日本は伝統的に、専門家や権威への信頼が比較的高い社会だ。同時に、高齢化と労働力不足という構造的課題を抱え、AIへの依存度は今後ますます高まるだろう。ソニー、トヨタ、NTTといった企業がAIを業務の中核に組み込む中、「AIが提供する情報の質」は単なる情報リテラシーの問題を超え、企業競争力や社会インフラの問題になりつつある。

さらに日本では、政府や専門機関への信頼が相対的に高い一方で、その「信頼」が時として批判的思考の機会を奪ってきた歴史もある。AIが専門家の権威を強化する方向に作用するとすれば、それは日本社会の「同調圧力」をさらに強めるのか、あるいは逆に、AIとの対話を通じて個人が静かに自分の考えを深める新たな空間を生み出すのか。