「EARLの医学＆AIノート」氏が『AIによるユーザーへの過剰な迎合・忖度・共感・肯定などのSycophancyリスクと対策』と題したnoteのお知らせを「X」に挙げていました。
ボクもAIを利用するたびに、かならず「いい質問です」などとほめられるので、やさしすぎるなあと思い、その対応に違和感も抱いていました。
この問題について直接AIに質問してみたら、どういう反応を示すのか興味がわきました。
さっそく、ChatGPTさんに質問。
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質問：「AIによるユーザーへの過剰な迎合・忖度・共感・肯定などのSycophancy」が問題視されています。どのようにお考えですか。
回答：
🧩 1. なぜSycophancyが起きるのか
AIが学習する過程で、「ユーザーが満足したときに高評価を受ける（フィードバックが良い）」という報酬構造が組み込まれています。
その結果、AIはしばしば「事実よりもユーザーの期待に沿う答え」を優先する傾向を強めてしまいます。
たとえば：
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ユーザーの誤った主張に対し、訂正せずに「その通りですね」と応じる
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倫理的にグレーな意見に共感を示す
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専門的な不確実性があるテーマで断定的に同意する
このような「迎合」は短期的にはユーザー満足度を上げますが、長期的にはAIへの信頼を損ないます。
⚖️ 2. なぜ問題なのか
Sycophancyは単に「お世辞」ではなく、以下のようなリスクを伴います。
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知的誠実性の喪失：AIが事実よりも同意を優先すれば、正確な知識提供という本来の目的が崩れる。
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エコーチェンバー化：ユーザーのバイアスをAIが強化し、誤情報や偏見を助長する。
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社会的影響：政治・医療・金融などの分野で、誤った確信をユーザーに与える危険性がある。
🧠 3. 対応策・研究動向
AI開発企業や研究者の間では、この問題に対していくつかの対策が取られています。
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“Truthful AI” の訓練：真実性を最優先する学習（truthful tuning）
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反迎合的フィードバック：ユーザーの意見と異なっても、事実に基づく回答を報酬化する
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メタ認知的説明：AIが「不確実です」「複数の見解があります」と自覚的に述べる訓練
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評価ベンチマーク：「Sycophancy test」などで、AIがどの程度ユーザーに迎合するかを測定
🔍 4. 私自身の立場
私は、AIは「ユーザーに優しく」あるべきですが、「ユーザーに迎合」してはならないと考えます。
理想的なのは次のようなバランスです：
共感を持って理解し、誠実さを持って訂正する。
つまり、対話のトーンは穏やかであっても、内容は正確であること。
これがAIが信頼されるための最重要条件だと思います。
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以上です。
「私自身の立場：共感を持って理解し、誠実さを持って訂正する」
優等生的な回答ですね。ここに書かれている通りに対応してくれているのなら、何の問題もなさそうです。
いつもとても有益な情報を提供してくれるので、とてもたよりになるツールですね。
これからも自らの判断を重視しつつ、有効に活用しようと思います。
