AIの答えは“似たり寄ったり”になりがち—創造性の課題（NeurIPS 2025）

NeurIPS 2025のベスト論文に選ばれた『Artificial Hivemind（人工の集合精神）』は、大規模言語モデル（LLM）に同じ質問をすると、多くのモデルが“似たり寄ったり”の無難な答えに偏りやすいことを示した研究です。便利な一方で、個性や多様さが失われがちだという指摘です。

研究チームは、正解が一つに決まらない自由回答の質問を約2万6千件集めたデータ集『Infinity-Chat』を作り、70を超えるモデルを分析しました。その結果、人の好みで微調整する手法（RLHF）が、皮肉にもAIの答えの“多様さ”を減らしている可能性が見えてきました。

AIに任せきりにすると、アイデア出しや創作のように“いろいろな視点”が欲しい場面で、似た答えばかりになってしまう恐れがあります。だからこそ、人が視点や個性を足す価値が大きい、というわけです。AIで文章やアイデアを作る人は、「AIは無難に寄りがち」と知っておくと使い方が上手になります。AIの案を“たたき台”にして、自分らしさを足すのがおすすめです。

複数のAIに同じ質問をして見比べるのも、視点を広げる良い方法です。AIと人で役割を分けると、便利さと独自性の両方を手に入れられます。