【ナゾロジー】判断基準がない問題に当たったとき、AIは多数派に同調しやすくなる [すらいむ★]

判断基準がない問題に当たったとき、AIは多数派に同調しやすくなる

　人間は店の評判を知らなくても、長い行列を見ると「これだけ人が並んでいるなら、きっと良い店なのだろう」と感じることがあります。

　自分では答えを判断する材料が乏しいとき、周囲の人たちの選択そのものを手掛かりにするわけです。

　では、複数のAIが互いの選択を見ながら判断すると、同じような多数派への追随は起こるのでしょうか。

　複数のAIエージェントを連携させる技術が広がる一方、こうしたAI集団が外部から「合意しなさい」と指示されなくても自発的にまとまるのかは、十分に分かっていませんでした。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

ナゾロジー　2026.08.22 21:00:21
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/198782

報酬への評価条件がそうなってるからだろう

学術的見解が定まっている話の場合、AIは学術的に整った回答をする
学術的見解が定まっていない話の場合、AIは大衆世論をそのまま回答にする

AIは自分で分析して判断する段階には達していない

>>この問題をイメージする助けになるのが、社会心理学者ムザファー・シェリフが1935年に行った自動運動効果という錯覚を利用した実験です。

>>暗い部屋で静止した光点を見つめていると、光はまったく動いていないにも関わらず、その位置が動いているように見えることがあります。この錯覚を自動運動効果と呼びます。

>>シェリフはこの現象を利用して、参加者に光がどれくらい動いたかを答えさせる実験を行いました。

>>もちろんこの光の移動は錯覚なので、正解はありません。なのに他者の回答が聞こえる状態で質問を繰り返すと、参加者たちの回答が次第に共通の範囲へ収束していったのです。

>>シェリフはこの結果について、明確な判定基準が存在しない曖昧な問題であっても、他者の回答が影響することで最終的に秩序(方向性)が生じると述べています。

>>もちろん人間の場合は、他者と異なる回答をすると不安を感じたり、周りに合わせようとする心理が影響します。

>>今回の研究ではGPT、Claude、Llama系列のLLMをAIエージェントとして使い、選択肢に正解も優劣もない「k」と「z」のような意味のない文字列を使って、「支持したい意見」を選ばせました。