同じ答えに見えるのはなぜ？

同じ質問を違うAIに投げても、似た答えばかり返ってくる──そんな経験はありませんか。最近の大規模研究は、この直感が単なる気のせいでないことを示しています。複数の大規模言語モデルが、オープンエンド課題（自由回答形式の問い）で驚くほど似た応答を出すと報告されました。

研究が示したこと

研究チームは、多様なモデルに同じ問いを投げて比較しました。結果は一貫していて、表現や構成がよく似ているケースが多く見られました。これは学習データや目的関数、評価基準が似ていることが影響している可能性があります。

「オープンエンド課題」について簡単に説明します。答えが一つに定まらない問いで、創造性や表現力が問われるタイプです。

似ることが問題になるのは何故か

回答が均一化すると、長期的に創造性の幅が狭まる恐れがあります。例えるなら、個性豊かな料理店が同じレシピばかり使うようなものです。新しいアイデアや予期せぬ発見が出にくくなります。
また、産業応用では差別化が難しくなります。教育現場では多様な思考を育てにくくなる懸念もあります。

一部の研究者は、モデル群が互いに似た方向へ収束する過程を「Artificial Hivemind（人工ハイブマインド）」になぞらえています。これは集合的な均一化を指す比喩です。

現場でできる対策例

いくつか実務で試せる工夫を紹介します。

  • 複数のモデルやツールを組み合わせる。違う設計思想のモデルを並べると多様性が増します。
  • プロンプト（問いかけ）を多様化する。問いの立て方を工夫すると回答の幅が広がります。
  • 人間のレビューを必須にする。AI出力をそのまま使わず、人の判断を入れることで独自性を保てます。
  • データや評価基準を多様にする。学習素材に多様性を持たせることが長期的な解になります。

これからの論点と可能性

今後の課題は、創造性の評価方法をどう設計するかです。教育や産業で求められる「新しさ」をどう定義し、測るかが重要になります。技術面では、ランダム性や多様性を促す訓練手法の研究が進むでしょう。

同時に、AIと人の関係を再考する好機でもあります。AIは道具としての力を強めていますが、最後に判断するのは人間です。ツールの多様化と人間中心の評価を組み合わせれば、AIと創造性は共存できるはずです。

まとめと一言

AIの回答が似る現象は実際に観測されています。しかし、それは終わりを意味しません。視点を変え、ツールを工夫し、人の判断を重ねることで、創造性を守り育てる道は残されています。今は試行と議論の時期です。ぜひ日々の使い方から一緒に考えてみてください。