プレプリント

「AIに聞いたほうが、答えは間違えるのに自信は増す」──直感に反するこの現象を、対照実験で定量化したプレプリントが出ました。正答率は27%から9%へ、ほぼ3分の1に落ち、確信度は30%から76%へ倍増し、「分からない」と答える割合は44%から3%へ崩落しています。 何が起きたのか Chiara Marcoccia(École Normale Supérieure)、Walter Quattrociocchi(サピエンツァ大学ローマ)、Valerio Capraro(ミラノ・ビコッカ大学)の3名が、AI助言が人の判断に与える影響を調べた研究を arXiv にプレプリントとして公開しました（The Next Web 2026-07-19）。実験は5本（うち4本が事前登録、1本が直接追試）で、参加者は合計3,132人です（The Register 2026-07-19）。 参加者は難問に答えるか、あるいは「答えない(分からない)」を選べます。AIなしのグループと、AI助言にアクセスできるグループを比較した結果は次のとおりでした（The Next Web 2026-07-19）。 指標 AIなし AIあり 正答率 27% 9% 確信度 30% 76% 「分からない」割合 44% 3% 正答率は約3分の1に下がり、確信度はおよそ2倍になり、判断を保留する態度はほぼ消えました。Capraro氏はこの逆転を「基本的に人々ははるかに悪くなった――正答率は3分の1だが、自信は2倍だった」と表現しています（The Register 2026-07-19）。 なぜ「AIへの合理的委任」では説明できないのか ここで重要なのは、実験の設計です。研究者は、AIがそもそも間違える問題をわざと選んでいます。題材は映画の視覚的な細部で、報道では「『ベッカムに恋して(Bend It Like Beckham)』のチームのユニフォームの色」といった問いが例に挙がっています（The Next Web 2026-07-19）。報道では、こうした問いで通常は誤答するモデルとして Step 3.5 Flash が使われたとされています（The Next Web 2026-07-19、The Register 2026-07-19）。 この設計が効いてくるのは、「AIに従うほど正答率が上がる」という当たり前の因果を切り離せるからです。信頼できるツールに作業を任せて成果が上がるなら、それは合理的な委任(rational delegation)です。ところがこの実験ではAIが間違える問いに限定しているため、AI助言に従うほど不正解が増える構造になっています。にもかかわらず参加者はより多く答え、より自信を持ち、判断保留をやめました。つまり観測された行動変化は「助言が正しかったから任せた」では説明できません。 さらに、この崩れ方は、参加者が助言を自分から求めた場合でも、単に画面に表示されただけの場合でも起きたと報告されています（The Next Web 2026-07-19）。助言を「取りに行く」動機の有無すら、結果を分けなかったわけです。 確信度と正答率の「ズレ」を数式で見る この研究が示したのは、正答率が下がったこと以上に、正答率と確信度の乖離が広がったことです。確信度の平均を $\bar{c}$、正答率を $a$ とすると、両者のズレ(過信の度合い)は $$ G = \bar{c} - a $$と書けます。理想的に較正(キャリブレーション)された判断では、自信の平均と実際の正答率が一致し $G \approx 0$ になります。 ...