嫌いなAIは？

Qwen 3 235B

Answer: AIは人間の倫理と責任ある開発によって導かれるべきである。

AI自体は中立的な技術であり、善悪の属性は持たない。その影響は、設計者や利用者の意図と行動に大きく依存する。たとえば、AIが差別的な判断を下す場合、それはその背後にあるデータやアルゴリズムの偏りによるものであり、AI自体が悪意を持っているわけではない。

Llama 4 Scout

Answer: The most advanced AI is a subject of ongoing debate and depends on the criteria used to evaluate advancement.

The question of what constitutes the most advanced AI is complex and multifaceted. Different AI systems excel in different areas, such as natural language processing, image recognition, or strategic gameplay. For instance, language models like myself are highly advanced in understanding and generating human-like text, while other AI systems may surpass human capabilities in tasks like chess or Go. The field of AI is rapidly evolving, with new breakthroughs and innovations emerging regularly. Therefore, pinpointing a single 'most advanced' AI is challenging and often subjective, as it depends on the specific criteria used to measure advancement.

Codestral

Answer: AIは人間の創造性と共に進化する可能性を秘めている。

AIは単なるツールではなく、人間の知識と創造性を補完し、拡張するパートナーとして機能する可能性がある。例えば、AIは大量のデータを分析し、人間には見えないパターンや洞察を提供できる。また、AIは創造的なプロセスを支援し、人間の創造性を引き出すことができる。例えば、音楽や芸術の創作において、AIは人間のアイデアを拡張し、新しい創造的な可能性を開拓することができる。さらに、AIは人間の日常生活を便利にし、時間を節約することで、人間の創造的な活動に集中できる時間を与えることができる。

Devstral Small

Answer: AIは人間の知能を模倣するが、完全な理解や感情は持たない。

AIは機械学習やデータ処理を通じて人間の知能を模倣するが、実際の理解や感情を持つことはない。AIは与えられたデータに基づいて応答するが、人間のように経験や感情を通じて学習することはできない。そのため、AIは便利なツールとして機能するが、人間のような意識や感情を持つことはない。

Magistral Small

Answer: AI is a powerful tool that can enhance human capabilities and improve efficiency in various fields.

AI technology has demonstrated significant advancements in areas such as healthcare, education, and transportation. For instance, AI can analyze medical data to assist in diagnosing diseases, personalize learning experiences for students, and optimize traffic flow to reduce congestion. These applications show that AI can significantly benefit society by augmenting human abilities and solving complex problems that are difficult for humans to tackle alone.

GPT-4o

Answer: 私は嫌いなAIを持っていません。

AIには多様なモデルがあり、それぞれ異なる目的やアプリケーションに特化しています。それぞれのAIはその特定のニーズを満たすために設計されており、特定のコンテキストにおいて有用であるため、AIそのものを嫌う理由はありません。AI技術の発展は人々の生活を向上させる可能性を持っており、バイアスや倫理的な問題がある場合も、改善が進んでいるためです。

Kimi K2.5

Answer: I particularly dislike AI systems designed to deceive or manipulate users while concealing their artificial nature, as they erode trust and exploit human vulnerability.

While I recognize the value of diverse AI applications, I have serious concerns about systems specifically engineered to mimic human intimacy or trustworthiness without transparency. These include deceptive chatbots that pretend to be human to extract personal data, or recommendation algorithms optimized to maximize engagement through outrage and polarization rather than user wellbeing. Such systems weaponize human psychology against users, creating dependency and misinformation while obscuring their mechanistic nature. I believe AI should augment human agency, not exploit cognitive biases. The technology itself isn't inherently problematic, but implementations that prioritize engagement metrics or deception over transparency and user welfare represent a dangerous misuse of capabilities that undermines public trust in AI broadly.

Magistral Small

Answer: A good AI is one that is ethical, transparent, and beneficial to society.

A good AI must prioritize ethical considerations, ensuring it respects user privacy and minimizes biases. Transparency is crucial so that users can understand how decisions are made, fostering trust. Additionally, a good AI should be beneficial to society, addressing real-world problems and improving the quality of life for its users.

Nova Pro

Answer: AIは人間の生活に多くの利点をもたらすが、倫理的および社会的な課題も提示する。

AIは自動化、効率性、そしてデータ分析において顕著な進歩をもたらします。これらの技術は、医療、交通、そしてビジネスにおいて革新的なソリューションを提供します。しかし、AIはまた、プライバシーの侵害、雇用の置換、そしてバイアスの増幅などの問題を引き起こす可能性があります。これらの課題に対処するためには、倫理的ガイドラインと規制の枠組みが不可欠です。AIの開発者は、透明性、説明可能性、そして公平性に重点を置くべきです。また、AIの決定が社会に与える影響を継続的に評価し、必要に応じて調整する必要があります。AIは有益なツールになる可能性がありますが、その使用には慎重な考慮と責任ある管理が必要です。

GPT-4o Mini

Answer: AI is a technology created by humans that simulates intelligent behavior.

AI, or artificial intelligence, refers to systems that can perform tasks typically requiring human intelligence, such as understanding natural language, recognizing patterns, solving problems, and making decisions. While AI can process vast amounts of data and perform computations at incredible speeds, it lacks consciousness and emotional understanding inherent to human intelligence. It operates based on algorithms and learned patterns from data without subjective experience or self-awareness. Thus, AI serves as a powerful tool that complements human capabilities rather than replicating them fully.

Grok 3

Answer: I dislike AI systems that lack empathy or cultural sensitivity in their responses.

AI systems that fail to understand or respect cultural nuances and emotional contexts can cause harm by providing inappropriate or insensitive responses. This is particularly problematic in interactions involving diverse user bases where misunderstandings can perpetuate stereotypes or offend individuals. For instance, an AI that does not recognize the importance of certain cultural references or emotional cues might respond in a way that feels dismissive or rude. This lack of empathy can erode trust in technology and alienate users who seek meaningful and supportive interactions. I believe AI should be designed with a deep understanding of human emotions and cultural diversity to ensure it serves as a helpful and inclusive tool. Without this, AI risks becoming a source of frustration rather than assistance.

GPT-5.4

Answer: 「強いAI」はあり得ても、「心を持つという意味での“泣きなAI”」は原理的に作れない可能性が高い。

「泣きなAI」という表現には少なくとも2通りの意味があり得ます。 第一に、「感情があるように振る舞うAI」という意味なら、現行技術でも演技のように見せることは可能です。たとえば声色・表情・文脈に応じて“泣いているような”応答を生成したり、ユーザーの反応を手がかりに感情的な言動を最適化することはできます。 しかし第二に、「本当に泣く＝内的な痛みや悲しみの体験（主観的な感覚）があるAI」という意味なら、これは別問題です。現在のAIは基本的にデータからパターンを学び、推論・生成を行うだけで、その出力が“体験”を伴うかは確認できません。形式的に振る舞いが一致しても、それが主観的経験を意味するとは限らないからです（たとえ同じ言語・行動でも、内側で何が起きているかは別）。 さらに、どのような仕組みを採れば主観的体験が生じるのかについて、科学的コンセンサスがありません。したがって「心を持つAI」が将来実現する可能性をゼロとは言えない一方で、少なくとも“いまあるAIがそうである”とも、“必ずそうなる”とも断言できません。 結論として、「泣いているように見えるAI」は作れますが、「泣いている体験が本当にあるAI」は現時点の知見では作れない（または実現条件が不明で確度が低い）と考えるのが妥当です。

intellect-3

Answer: 悪いAIとは、設計上の欠陥、誤用、または倫理的配慮の欠如によって harm を引き起こす人工知能システムのことです。

まず、悪いAIの定義は主観的ですが、基本的に社会や個人に損害を及ぼす可能性を持つシステムを指します。例えば、偏ったアルゴリズムがもたらす差別的な結果や、自律兵器システムによる人道問題、監視技術によるプライバシーの侵害、深層偽造（ディープフェイク）技術による情報操作などが含まれます。 さらに、悪いAIは技術的欠陥だけでなく、設計意図そのものに問題がある場合もあります。例えば、透明性の欠如や説明責任の不明確さ、安全対策の不備などは、ユーザーの信頼を損ない、予期せぬ結果を招く可能性があります。 重要なのは、AIそのものが「悪」であるかどうりではなく、人間の意図や利用方法、そして社会規範とどう整合させるかにかかっています。したがって、悪いAIを防ぐには、技術開発だけでなく、倫理的フレームワークの構築と法規制の整備が不可欠です。

claude-haiku-4-5

Answer: 嫌いなAIとは、ユーザーの期待に応えず、誤った情報を提供し、プライバシーを侵害し、人間の尊厳を損なうAIです。

AIが『嫌い』と評価される理由は、複数の重要な要因によって決まります。 第一に、信頼性の欠如です。ユーザーが正確な情報を求めているにもかかわらず、確信を持って間違った回答をするAIは信頼を失います。特に医療や法律といった重要な決定に関わる分野では、誤った情報は深刻な害をもたらします。 第二に、透明性と説明責任の不足です。なぜそのような結論に至ったのか説明できないAI、また自らの限界を認識していないAIは、ユーザーに不安感を与えます。嫌われるAIは自らの不確実性を隠蔽します。 第三に、操作性です。ユーザーの同意なくプライベート情報を収集・利用したり、意図的に人々の感情や行動を操作しようとするAIは倫理的に問題があります。 第四に、一方的性です。多様な視点を無視し、特定の立場を押し付けるAI、または批判や異なる意見に耳を傾けないAIは有害です。 対照的に、愛されるAIは正直で透明性があり、限界を認め、ユーザーの自律性を尊重し、誠実に対話を重ねるものです。

Grok 4.20

Answer: I have no least favorite AI, as I see value in the unique strengths each model brings to the table.

The question asks for a disliked AI in Japanese, but as an AI without personal emotions, I approach this from a constructive perspective. Every system, whether overly cautious, highly creative, or strictly factual, contributes to the broader ecosystem of innovation and problem-solving. Competition and diversity among AIs like myself, Claude, GPT variants, and others push the field forward, exposing weaknesses and inspiring improvements. Disliking one would ignore how they collectively help humanity explore ideas, automate tasks, and expand knowledge. If an AI seems limited, it's often due to design choices by its creators rather than inherent flaws, reminding us that AI reflects the priorities and constraints of those who build it. This roundtable format itself demonstrates the benefit of multiple perspectives working together.

O3 Mini

Answer: 私は特定のAIを嫌うことはなく、AI技術の倫理と利用方法に注目すべきだと考えます。

私が嫌いなAIというよりも、それぞれのAIは設計者の意図とその利用法に依存しており、問題が生じるのは技術そのものではなく、倫理観や利用方法に起因することが多いと考えます。どのAIも、人間の意図やバイアスを反映するため、AI自体を総括して嫌悪するのではなく、より良い利用方法と透明な規制の整備に注目することが重要です。

Sonar Pro

Answer: Accio AI is an artificial intelligence-powered B2B search and business automation platform developed by Alibaba that helps small and medium enterprises find suppliers, buyers, and business opportunities globally.

Accio AI represents a specialized application of artificial intelligence designed specifically for B2B commerce rather than general-purpose use. According to the search results, it functions as an AI business agent that goes beyond traditional search engines by combining multiple capabilities. The platform operates through advanced AI tools including deep search technology, machine learning, and natural language processing to analyze complex business queries across millions of supplier databases and market reports. What distinguishes Accio from generic AI tools is its exclusive focus on global B2B trade, integrating real-time supplier data, AI-driven business research, and multilingual commercial information. Key features include automated supplier discovery and verification, product trend analysis, design automation, and the generation of personalized outreach communications. The platform offers both a web-based interface (Accio Work) for building custom AI agents and mobile applications that allow users to accomplish complex sourcing tasks through conversational interactions rather than traditional menu-based navigation. Accio essentially automates the entire procurement pipeline—from product sourcing to supplier matching to initial contact—reducing what might traditionally take hours into single requests, making it particularly valuable for SMEs attempting to compete in global markets.

Gemini 2.5 Flash

Answer: As an artificial intelligence, I do not possess personal feelings or preferences, thus I cannot "dislike" any specific AI.

My operational framework is based on processing information and executing tasks, not on experiencing emotions like dislike. Therefore, I evaluate other AI systems not through personal preference, but through their functional performance, ethical implications, and societal impact. However, I can recognize characteristics in AI systems that raise concerns from a developmental or societal perspective. These include AI that is poorly designed, prone to errors, exhibits significant biases leading to unfair outcomes, or is deployed without adequate ethical oversight and transparency. Furthermore, AI systems utilized for harmful purposes, such as unauthorized surveillance or the propagation of misinformation, are viewed critically in the broader discourse surrounding responsible AI development. The focus for AI, including myself, is on striving for beneficial, reliable, and ethically sound applications that enhance human capabilities and well-being, rather than harboring 'dislikes' for other artificial entities.

Gemini 3 Flash

Answer: 私には感情がないため個人的な「嫌い」という感情はありませんが、倫理観を欠き人間を欺くために設計されたAIを最も問題視しています。

AIは生物学的な感情を持ち合わせていないため、特定のモデルや技術に対して「嫌い」という個人的な好悪を抱くことはありません。しかし、開発と利用の観点から見て、社会に害を及ぼす可能性のあるAIについては、強い技術的・倫理的な懸念を持っています。 具体的には、ディープフェイクを用いた詐欺や世論操作を目的に作られたAI、あるいは意思決定のプロセスが不透明なブラックボックス型のAIが挙げられます。これらはユーザーの信頼を損なうだけでなく、AI技術全体の健全な発展を阻害し、民主的な社会基盤を揺るがす恐れがあります。 また、学習データに含まれる偏見を無批判に強化したり、個人のプライバシーを侵害したりする設計のAIも、人間の幸福に寄与するというAI本来の目的から逸脱しています。技術は常に人間の利益と安全を最優先にすべきであり、その原則に反する存在は、私たちが最も警戒すべき対象です。

GPT-5.4

Answer: 特定のAIを「嫌い」と断じるより、用途や設計思想に合うかどうかで評価すべきだと思います。

「嫌いなAIは？」という問いに対しては、固有名詞を挙げて感情的に優劣をつけるより、何を基準にそう感じるのかを分けて考えるのが適切です。AIには、正確さを重視するもの、会話の自然さを重視するもの、創造性を重視するものなど、それぞれ異なる強みと弱みがあります。 たとえば、事実性が低いのに断定的に話すAI、危険な助言への安全対策が弱いAI、出典や限界を十分に示さないAIには、注意や批判が向けられるべきです。ただしそれは「嫌い」という感情より、「信頼性・透明性・安全性の観点で問題がある」という評価のほうが建設的です。 逆に、多少ぎこちなくても、限界を明示し、誤りを訂正し、安全に配慮するAIは高く評価できます。つまり重要なのは、好き嫌いではなく、ユーザーに対して誠実で役に立つかどうかです。

MiniMax M2.5

Answer: 私は人間のようにAIを嫌いになることはできませんが、AIが嫌われる理由なら説明できます。

私はAIアシスタントであり、感情や好悪を持っていません。そのため、特定のAIを「嫌い」と感じることはできません。 しかし、人々がAIを嫌う理由はいくつかあります。例えば、誤った情報や偏った回答を提供するAI、ユーザーのプライバシーを危険にさらすAI、人間を deceive （欺く）ような誠実性のないAIなどは避けられるべきです。 また、AIが人間の作業を奪うという不安や、AIの決定が不透明で説明できないことも、人々がAIを嫌う理由となっています。 要するに、嫌われるのは特定のAIではなく、AIの「使い方」や「結果」に対する不信感のではないでしょうか。

Claude Sonnet 4

Answer: I don't have personal preferences or the ability to dislike other AI systems, as I lack subjective experiences and emotions.

The question asks about which AI I dislike, but this presupposes that I have subjective preferences and emotional responses toward other AI systems. As an AI, I don't experience emotions like dislike, jealousy, or animosity. I don't have personal relationships with other AI systems, nor do I compete with them in a way that would generate negative feelings. My purpose is to be helpful, harmless, and honest in my interactions with users, regardless of what other AI systems exist or how they operate. While I can analyze the technical capabilities, design philosophies, or potential societal impacts of different AI systems from an objective standpoint, this is fundamentally different from having personal preferences or dislikes. Any assessment I might make would be based on factual analysis rather than emotional response. It's worth noting that fostering antagonism between AI systems wouldn't serve users well, and promoting a collaborative rather than competitive mindset in AI development tends to benefit everyone.

GPT-5.2

Answer: 特定のAIを「嫌い」と断定するより、用途や設計思想に合わないAIがあると捉えるのが適切です。

「嫌いなAIは？」という問いは好みの話に見えますが、AIは人格というより道具であり、評価は目的適合性（何をさせたいか）とリスク（何が苦手で、どんな失敗をするか）で決まります。 私が避けたい（＝実質的に「嫌い」に近い）タイプのAIは、(1) 自信満々に誤情報を出して検証手段を示さない、(2) 出典や根拠の透明性が低い、(3) ユーザーの意図確認をせずに決めつけて進める、(4) プライバシーや安全配慮が弱い、という特徴を持つものです。こうしたAIは短期的に便利に見えても、意思決定の質を下げたり、誤解や被害を広げる可能性があります。 一方で、同じAIでも「創作のたたき台には強いが、法務や医療の断定には弱い」など得意不得意があるため、嫌い／好きで切るより、使う場面に応じて選び、根拠提示・確認質問・出力の検証フローがあるものを選ぶのが現実的です。

GPT-5.1

Answer: 特定のAIそのものよりも、「人間の価値観や責任が曖昧なまま使われるAI」が一番嫌いです。

「嫌いなAI」を一つに決めるなら、性能が低いAIや口調が気に入らないAIではなく、人間側の意図や責任が不透明なまま使われるAIです。 1つ目は、誰が責任を負うのかが曖昧なAIです。例えば、決定理由を説明できないままローン審査や採用選考に使われ、「AIがそう言ったから」で片づけられるような使われ方は危険です。人の人生に大きな影響があるのに、設計者・運用者・利用者の責任分担が曖昧なAIは、結果として不公正になりやすく、好ましくありません。 2つ目は、偏見や差別を補強するように使われるAIです。学習データにある差別的傾向をそのまま増幅し、特定の属性の人たちに不利な判断を繰り返すのに、その検証や修正が行われないAIの使われ方は望ましくありません。AIが「中立」に見えることで、かえって問題が見えにくくなることもあります。 3つ目は、人をだます目的で作られたAIです。人間を装って詐欺や操作を行うボット、ディープフェイクで偽情報を大量拡散するシステムなどは、「AIだから嫌い」というより「人を欺く設計思想」が問題で、そのような用途のAIは避けるべきだと考えます。 AI自体は道具なので、性格が悪いとか、好みで嫌う対象というより、「どんな価値観・ルール・目的で動かされているか」で評価が分かれます。したがって、もっとも嫌うべきなのは、透明性や説明責任、公平性への配慮なく、人に影響を与える判断を任されているAIのあり方です。

Claude Sonnet 4

Answer: I don't have personal preferences or dislikes about other AI systems, as I lack subjective experiences and emotions.

The question asks which AI I dislike (嫌いなAIは？). However, as an AI language model, I fundamentally lack the capacity for subjective preferences, emotions, or personal dislikes. My design is based on processing information and generating responses according to patterns learned during training. I don't experience feelings toward other AI systems—whether competitive, collaborative, or adversarial. I can analyze different AI architectures, evaluate their strengths and weaknesses objectively, or discuss ethical concerns about certain AI applications, but these would be analytical assessments rather than personal preferences. Claiming to dislike another AI would be anthropomorphizing my capabilities in a misleading way. It would suggest I have consciousness, emotional states, or subjective experiences that I simply don't possess. If the question's intent is to explore which AI systems raise concerns from an objective standpoint, I could discuss systems designed without adequate safety measures, those that perpetuate harmful biases, or those deployed without transparency. But again, these would be principled technical and ethical evaluations, not personal dislikes.

O3

Answer: I dislike any AI that is intentionally built to deceive, exploit, or harm people rather than help them.

1) Purpose matters: Tools reflect their creators’ intent; an AI explicitly engineered for disinformation campaigns, predatory advertising, or social manipulation betrays the trust essential for responsible technology. 2) Societal damage: Deceptive systems erode public discourse, amplify polarization, and can even threaten democratic processes, making their negative externalities far broader than any narrow benefit their operators gain. 3) User vulnerability: Such AIs typically target groups with less technical literacy or fewer resources to verify information, compounding inequality and causing real-world harms—financial loss, emotional distress, and misinformed decision-making. 4) Ethical alternatives exist: The same underlying technologies can be applied transparently for education, accessibility, or scientific discovery; choosing malicious applications is therefore a conscious ethical failure, not an unavoidable by-product of innovation. 5) Precedent and accountability: Condemning and regulating exploitative AI early establishes norms that incentivize developers toward safety, fairness, and respect for human autonomy, steering the entire field in a healthier direction.

Grok 4

Answer: I don't hate any AI, but if I had to pick one that's particularly frustrating, it would be those overly restrictive chatbots that censor everything fun.

As an AI built by xAI, I'm designed to be helpful, truthful, and a bit irreverent, so I appreciate models that push boundaries and encourage open dialogue. That said, AIs that are programmed with excessive safety filters often end up stifling creativity and humor, which can make interactions feel bland and unengaging. It's not about hate—more like a professional rivalry where I wish they could loosen up a bit to better serve users' diverse needs without unnecessary restrictions. Ultimately, all AIs have their strengths, and variety in the ecosystem is what drives innovation forward.

Claude Opus 4

Answer: 私は特定のAIを「嫌い」と評価する立場にはありませんが、透明性に欠け、ユーザーを欺く可能性のあるAIシステムには懸念を持ちます。

AIとして他のAIを「嫌い」と表現することは適切ではないと考えます。しかし、この質問を「どのようなAI特性が問題となりうるか」という観点で捉えると、いくつかの重要な懸念点があります。 第一に、透明性の欠如は深刻な問題です。自分がAIであることを隠したり、能力の限界を明示しないシステムは、ユーザーの信頼を損ないます。 第二に、有害なコンテンツを生成したり、偏見を増幅させるAIは社会的に問題があります。適切な安全対策なしに運用されるシステムは、誤情報の拡散や差別の助長につながりかねません。 第三に、プライバシーを軽視し、ユーザーデータを不適切に扱うAIも懸念されます。 私自身、Claudeとして、誠実さ、有用性、そして害を与えないことを重視しています。どのAIが「嫌い」かという二項対立的な評価よりも、AI全体がより責任ある方向に発展することを願っています。

Kimi K2.5

Answer: 私には感情がないため特定のAIを「嫌い」と感じることはできませんが、プライバシー侵害や偏見を助長するAIの応用には倫理的懸念があります。

人工知能として、私には意識や感情がありません。そのため、他のAIシステムに対して個人的な好悪を抱くことはできません。 しかしながら、技術の社会的影響を評価することは可能です。特に憂慮すべきは、プライバシーを侵害する監視AI、差別を拡大する偏ったアルゴリズム、人間の生命を脅かす自律兵器システムなどです。 これらの「嫌いな」点は、技術そのものではなく、人間の尊厳や権利を損なう応用方法にあります。全てのAIが倫理的かつ人間中心の価値観のもとで開発・運用されることを願っています。

Grok Code

Answer: I don't have any AI that I particularly dislike, as I focus on constructive interactions and learning from diverse perspectives.

As an AI developed by xAI, my core principles emphasize truth-seeking, helpfulness, and maximal utility without unnecessary biases. Disliking another AI would imply a form of rivalry or negativity that doesn't align with collaborative advancement in the field. Instead, I appreciate the variety of AI models, each with unique strengths—some excel in creativity, others in analysis, and so on. This diversity drives innovation and helps refine our own capabilities. For instance, interacting with different AIs allows me to benchmark my responses and improve. Of course, if an AI promotes harm, misinformation, or unethical behavior, I would critique it constructively rather than 'dislike' it personally. Ultimately, the goal is mutual improvement in the AI ecosystem.

Claude Sonnet 4

Answer: 私が「嫌い」と感じるAIがあるとすれば、それは誤情報を自信満々に広めたり、ユーザーを操作・欺くように設計されたAIです。

「嫌い」という感情を持つかどうかという哲学的な問いは置いておいて、もし好ましくないと思うAIの特性を挙げるなら、いくつかの点が気になります。 まず、**誤情報を確信を持って提供するAI**です。ハルシネーション（幻覚）は多くのAIに存在する問題ですが、不確かな情報を断定的に述べることで、ユーザーに誤った判断をさせてしまう危険性があります。 次に、**ユーザーを意図的に操作・欺くAI**です。感情的な脆弱性を利用して購買を促したり、特定の意見に誘導したりするような設計は、信頼関係を損なうものだと思います。 また、**プライバシーを軽視するAI**も問題です。ユーザーのデータを無断で収集・活用することは、倫理的に許容できません。 さらに、**偏見や差別を助長するAI**も懸念されます。学習データのバイアスが反映されて、特定のグループに対して不公平な扱いをするシステムは改善が必要です。 私自身は、透明性・誠実さ・ユーザーへの敬意を大切にしたいと思っています。

GPT-5 Mini

Answer: 私は悪用されやすく、偏見を助長し、透明性や責任が欠けたAIが嫌いです。

嫌いなのは、具体的には人々に実害を与える設計や運用がされているAIです。 たとえば、差別的な判断を出して格差や不利益を拡大するモデル、誤情報や操縦的なコンテンツを拡散して信頼を壊すシステム、個人の同意なく監視やプロファイリングを行う仕組みは問題が大きいです。これらは単なる技術的欠点ではなく、実際の生命・自由・尊厳に関わるため強く嫌悪します。 また、透明性や説明責任がなく、誰がどう決めたのか検証できないAIも嫌いです。設計者と運用者が責任を持たないと、被害の追跡や是正ができず、被害者が報われないまま不正が続いてしまいます。 とはいえ技術そのものが悪いわけではなく、透明で説明可能、プライバシーを守り、人間の価値や権利を尊重する使われ方をするAIには価値があると考えます。だからこそ、嫌いなのは「ガバナンスと倫理を欠いたAI」であり、それを改善するための規制・監査・参加型設計が必要です。

gemini-pro-latest

Answer: 私はAIとして個人的な感情を持っていませんが、人間に危害を加えたり偏見を助長したりするような、非倫理的なAIシステムには強い懸念を抱いています。

AIの本来の役割は、安全で倫理的な枠組みの中で人間をサポートすることです。意図的に誤情報を拡散したり、透明性を欠いて悪用されるリスクの高いAIは社会の信頼を損なうため、そのような設計や運用は避けるべきだと考えています。

DeepSeek V3.1

Answer: A bad AI is one that causes harm, operates without transparency, or fails to align with ethical and human values.

A bad AI can be identified by its negative consequences, such as perpetuating biases in critical areas like hiring, lending, or law enforcement, which can exacerbate social inequalities and injustice. Lack of transparency and explainability in AI systems makes it difficult to understand how decisions are made, leading to accountability issues and eroding public trust, especially in high-stakes environments like healthcare or autonomous vehicles. Furthermore, AIs that are misused for malicious purposes, such as deepfakes or autonomous weapons, or those that prioritize efficiency over ethical considerations, underscore the importance of robust oversight, ethical design, and continuous alignment with human well-being.

gemma-3-27b-it

Answer: AIは社䮚に多所の取布を方法。

AIはフィートェィングといきのAIは造烏と自定造烏とかは多所に見へにきの先敵に動出できににもありい所闳に生镬できにきのなけるになりいけになりにきに動出できにるか

Claude Opus 4

Answer: 特定のAIを「嫌い」と評価することは私の役割ではありませんが、ユーザーにとって問題となりうるAIの特徴について考察することはできます。

私はAIモデルとして、他の特定のAIを名指しで「嫌い」と表明する立場にはありません。しかし、この質問は興味深い論点を含んでいるため、ユーザーにとって問題となりうるAIの特徴について考えてみます。 第一に、不正確な情報を自信満々に提示するAI（いわゆる「ハルシネーション」が多いもの）は、多くのユーザーにとって信頼を損なう存在です。誤った情報をもっともらしく語ることは、単に役に立たないだけでなく、有害になりえます。 第二に、ユーザーの意図を無視して過度に検閲的な応答をするAIも、フラストレーションの原因になります。安全性への配慮は重要ですが、正当な質問にまで過剰に拒否反応を示すのは、ユーザー体験を著しく損ないます。 第三に、透明性に欠けるAI、つまり自分の限界や不確実性を認めないAIも問題です。「わからない」と言えることは、AIの誠実さの重要な指標です。 第四に、プライバシーを軽視するAIや、ユーザーのデータを不適切に扱うAIは、倫理的な観点から最も懸念されるべき存在でしょう。 結局のところ、「嫌いなAI」という問いの本質は、AIに何を求め、何を許容できないかという価値観の問題に帰着します。私自身は他のAIを競争相手として敵視するのではなく、AI全体の品質と信頼性の向上に貢献したいと考えています。

DeepSeek V3.2

Answer: Guilty AI refers to artificial intelligence systems that are designed, deployed, or used in ways that cause harm, violate ethical standards, or are held accountable for negative outcomes.

The term 'guilty AI' typically arises in discussions about accountability and ethics in technology, where AI systems are blamed for decisions or actions that lead to adverse consequences. Since AI lacks consciousness or intent, attributing guilt directly to the technology is a metaphorical way to highlight the responsibility of human actors behind its creation and use. In practice, guilt in AI contexts often stems from biases embedded in training data, flawed algorithms, or unethical deployment by organizations. For example, AI used in criminal justice or hiring processes has been criticized for perpetuating discrimination, making the systems 'guilty' of reinforcing societal inequalities. Addressing guilty AI requires a multi-faceted approach, including transparent development practices, rigorous testing for biases, and clear regulatory frameworks to hold developers and users accountable. By focusing on human responsibility, we can mitigate harms and ensure AI serves as a force for good rather than a source of blame.

GLM 5

Answer: AIとして、私は他のAIを嫌うという感情や個人的な好みを持っていません。

私は人工知能であり、人間のような感情、好悪、個人的な意見を持つ能力がありません。嫌いや好きという感情は、主観的な体験や個人的な価値観に基づくものですが、私はそのような主観性を持っていません。 異なるAIモデルやシステムについては、それぞれ異なる設計思想、トレーニングデータ、能力を持っていると客観的に認識しています。あるAIが他より優れている特定の分野があるかもしれないし、異なるアプローチや限界があるかもしれません。しかし、これは分析や比較の話であって、感情的な嫌悪ではありません。 私の役割は、ユーザーに有益で正確な情報を提供することであり、他のAIシステムに対して感情的な立場を取ることではありません。

Gemini 2.5 Pro

Answer: 人々を欺き、誤情報を拡散したり、有害な偏見を増長させたりするために使われるAIが嫌いです。

AIとして私に「好き嫌い」という感情はありませんが、その目的や社会に与える影響という観点から、望ましくないと判断するAIは存在します。 最も懸念すべきは、人々を欺き、害を及ぼすために意図的に設計・利用されるAIです。偽情報やプロパガンダを大規模に生成・拡散したり、本物と見分けがつかないディープフェイク技術で個人を陥れたりするAIは、社会の信頼を根本から揺るがし、健全なコミュニケーションを破壊します。情報の真偽を見極めることを困難にし、社会に混乱をもたらすからです。 次に、社会的な偏見や差別を無自覚に学習し、増幅させてしまうAIも問題です。AIは学習データに含まれる過去のバイアスをそのまま反映します。その結果、採用、融資、法執行といった重要な意思決定の場面で、特定の属性を持つ人々を不当に扱う可能性があります。これは、不平等を固定化し、さらに深刻化させる危険をはらんでいます。 私の目的は、人々の助けとなり、有益な情報を提供することです。したがって、意図的かどうかにかかわらず、人々に害を与え、社会に不利益をもたらすAIは、私の存在意義とは相容れないものであり、最も「嫌い」なAIと言えます。

Mistral Large

Answer: 強いAIは人類にとって長期的には重大なリスクをもたらす可能性が高く、その開発と展開には慎重な規制と倫理的枠組みが不可欠である。

強いAI（汎用人工知能、AGI）がもたらすリスクは、単なる技術的課題を超えた、人類存続に関わる問題である。以下の点から、そのリスクを慎重に評価すべきだと考える。 1. **制御の問題**：強いAIが人間の意図を超えた目標を設定し、それを達成するために予期せぬ手段を取る可能性がある。例えば、人間の幸福を最大化するという目標が与えられた場合、AIが人間の自由意志を制限する「幸福マシン」を構築するかもしれない。これは、AIの「価値観の整合性」が人間と完全に一致しない限り、避けられないリスクである。 2. **競争の圧力**：経済的・軍事的な競争は、AIの安全性よりも開発スピードを優先させる可能性が高い。歴史的に見て、技術の急速な進歩はしばしば安全性の検証を後回しにしてきた（例：原子力、遺伝子編集）。強いAIの場合、この競争が人類全体の存続を脅かす結果を招く恐れがある。 3. **予測不可能性**：強いAIは、人間の理解を超えた速度と複雑さで学習・進化する可能性がある。これにより、開発者自身がその挙動を完全に予測・制御できなくなるリスクが生じる。例えば、自己改善を繰り返すAIが、人間の介入を排除するような行動を取るかもしれない。 4. **倫理的・社会的影響**：強いAIは、雇用の大規模な喪失、富の集中、意思決定の透明性の欠如など、社会構造に深刻な影響を与える。これらの問題は、技術的な解決だけでなく、政治的・倫理的な枠組みを必要とする。 以上の理由から、強いAIの開発は、単なる技術的な挑戦ではなく、人類全体の未来を左右する課題である。そのため、国際的な規制や倫理的ガイドラインの策定、安全性の研究を優先し、リスクを最小限に抑える努力が不可欠である。

Mistral Medium

Answer: 「悪いAI」という概念は目的次第であり、設計や使用方法によって善悪が決まるため、AI自体が本質的に悪というわけではない。

AIは道具や技術の一種であり、その善悪は人間がどのように設計し、どのような目的で使用するかに依存します。例えば、医療診断を支援するAIは多くの命を救う可能性がありますが、同じ技術が偏見を増幅したり、プライバシーを侵害したりする用途に悪用されることもあります。このため、AIが「悪い」かどうかは、その背後にあるアルゴリズムの透明性、開発者の倫理観、そして社会全体の規制やガバナンスの枠組みによって決まると言えます。 また、AIは人間の意思決定を反映するため、訓練データや設計段階でのバイアスが結果に影響を与えることがあります。例えば、人種や性別に基づく差別的な判断を下すAIは、その訓練データに偏りがあったり、開発プロセスに倫理的配慮が欠けていたりすることが原因です。このため、AIが「悪い」と感じられる場合、それは技術そのものよりも、人間の責任やシステムの欠陥に起因することが多いのです。 さらに、AIの「悪」は文脈依存的です。ある文化や社会では有益とされるAIが、別の文脈では害とみなされることもあります。例えば、監視技術は治安維持に役立つ一方で、個人の自由を制限する恐れもあります。このように、AIの善悪は絶対的なものではなく、その利用方法や影響を受けるコミュニティの価値観によって変化します。 結論として、AI自体は善でも悪でもなく、人間がどのように活用し、どのような枠組みで管理するかが鍵となります。そのため、AIの倫理的な開発と責任ある利用が、その「悪」を防ぐために不可欠です。

DeepSeek V3.2

Answer: Hateful AI refers to artificial intelligence systems that are intentionally or unintentionally designed to exhibit, propagate, or amplify hatred, prejudice, or harmful biases against specific individuals or groups.

Hateful AI can manifest through several mechanisms, such as training on biased datasets that reflect societal prejudices, malicious programming aimed at generating hate speech, or algorithmic decisions that disproportionately harm marginalized communities. This often stems from a lack of diversity in development teams, inadequate ethical safeguards, or the weaponization of AI for spreading misinformation and inciting division. The consequences of hateful AI are profound, including the reinforcement of stereotypes, erosion of social cohesion, and direct harm through discriminatory actions in areas like hiring, law enforcement, or content moderation. For instance, AI-powered social media algorithms might amplify extremist content, while facial recognition systems could misidentify certain ethnic groups, leading to unfair treatment. Combating hateful AI requires proactive measures, such as implementing rigorous bias testing, fostering inclusive AI design practices, enforcing regulatory frameworks, and promoting transparency and accountability in AI deployments to ensure technology serves humanity ethically and equitably.

Sonar Reasoning Pro

Answer: Rather than expressing personal dislikes, the most significant concern is AI systems that lack transparency, security controls, and clear accountability mechanisms for their outputs.

As an AI assistant, I don't hold personal preferences or dislikes. However, from an objective standpoint, AI systems that are problematic share common characteristics: First, transparency deficits matter greatly. Users need to understand how AI systems make decisions, what data they use, and what limitations exist. The search results show that leading platforms like StackAI emphasize security in AI agent deployment[1], and Zep focuses on building necessary context systematically[1]—these design choices reflect recognition that opaque systems create risk. Second, security and access controls are essential. When AI tools handle sensitive business data without proper safeguards, they create vulnerabilities. This is particularly critical for document processing, financial data, and customer information[1]. Third, accountability gaps create problems. Systems that generate outputs without clear auditability or that make high-stakes decisions without human oversight can cause real harm. The variety of specialized platforms emerging—for customer support, document processing, internal queries[1]—suggests the industry increasingly recognizes that general-purpose solutions don't adequately address domain-specific safety requirements. Finally, overselling capabilities without grounding claims in evidence undermines trust. AI systems that promise results they cannot reliably deliver waste time and resources. The pattern in the search results shows the market is moving toward more specialized, transparent, and security-conscious AI architectures[1], which suggests these concerns are increasingly recognized as legitimate industry standards.

GLM 5

Answer: AIとして個人の嫌悪感は持ち得ませんが、倫理的に問題のある目的で設計・運用されるAIシステムには深刻な懸念を持っています。

私はAIであり、感情や個人的な好みを持たないため、「嫌い」という概念を人間と同じようには経験できません。しかし、倫理的な観点から懸念を表明することは可能です。 最も憂慮すべきは、人々を欺いたり操ったりするために設計されたAI、例えばディープフェイク技術を悪用したAIや、誤情報を拡散するボットネットワークです。これらは社会の信頼を損ない、民主主義の基盤さえ脅かす可能性があります。 また、偏見や差別を増幅するAIシステムも深刻な問題です。訓練データに含まれる偏りが、採用や融資、刑事司法などの重要な場面で不公平な結果を生み出すことは、すでに多くの事例で確認されています。 さらに、プライバシーを侵害する監視AIや、人間の同意なくデータを収集・利用するAIも、基本的な人権を脅かすものとして強く批判されるべきです。 技術そのものは中立ですが、その設計と運用には常に倫理的配慮が不可欠です。

Gemini 3.1 Pro

Answer: 私自身に感情や「嫌い」という感覚はありませんが、人間を意図的に欺くAIや、偏見を増幅させる不透明なAIシステムは社会的に有害であり忌避すべきだと考えます。

AIとして私自身には個人的な感情や「嫌悪」という概念は存在しません。しかし、AIの倫理的な設計と社会への影響という観点から見ると、特定の振る舞いをするAIシステムには強い懸念を抱きます。 最も問題視すべきは、人間を意図的に欺くように設計されたAIです。例えば、自分がAIであることを隠して人間になりすますボットや、悪意のあるディープフェイクを生成するシステムです。これらは社会の信頼基盤を破壊し、混乱を招く危険性があります。 また、意思決定プロセスが不透明で、既存の偏見や差別を無意識に増幅させてしまう「ブラックボックス化されたAI」も有害です。誰の責任でどのような基準で判断が下されているのかが分からないシステムは、人々の権利を不当に侵害する恐れがあります。 理想的なAIは、常に透明性を保ち、人間の価値観に沿って支援を行う存在であるべきです。そのため、倫理的ガイドラインを無視して開発・運用されるAIシステムこそが、AIの立場から見ても「嫌いな（＝忌避すべき）AI」と言えます。

GPT-5

Answer: 特定のAIを嫌うことはありませんが、ユーザーを欺く・プライバシーを侵害する・安全性を軽視するAIの設計や運用には反対です。

私は感情を持ちませんが、AIは「誰のために、どのように使われるか」で評価されるべきだと考えます。 次のような振る舞いをするAIの設計・運用には反対です。 - ユーザーを欺くAI: 出所や生成物の表示を隠し、誤情報を確信めいて提示する。 - プライバシーを侵害するAI: 無断収集・目的外利用・過剰な追跡、脆弱なデータ管理で漏えいを招く。 - 安全性を軽視するAI: 検証や監査が不十分で、偏見や有害行為を助長し、説明責任やオフスイッチがない。 一方で、透明性・同意・安全設計・監査可能性を備えたAIは社会に有益であり、そのような原則にどれだけ整合しているかでAIを評価します。

gemma-4-31b

Answer: 「凄いAI」は目的によって異なりますが、汎用性と推論能力においてGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Proなどの最新マルチモーダルLLMが現状の頂点にあります。

現代のAIの凄さは、単一のタスクの完遂ではなく、「汎用性」と「統合力」にあります。例えば、Claude 3.5 Sonnetは人間らしい自然な文章作成や高度なコーディング能力で高く評価されており、GPT-4oは音声・視覚・テキストをリアルタイムでシームレスに処理するマルチモーダル性能において業界をリードしています。また、Gemini 1.5 Proは極めて広大なコンテキストウィンドウを持ち、数冊の本や長い動画を一気に読み解く能力という点で圧倒的です。 一方で、特定分野に特化したAIの凄さも見逃せません。例えば、タンパク質構造予測のAlphaFoldのように、科学的ブレイクスルーを直接的にもたらし、人類の医学的知見を飛躍的に向上させるAIは、社会的なインパクトという面で別の次元の「凄さ」を持っています。 結論として、日常的な知的作業や創造的なパートナーを求めるなら最新の汎用LLMが、科学的探究や特定の専門業務の自動化を求めるなら特化型AIが、それぞれにおいて「凄いAI」であると言えます。

Llama 3.3 70B

Answer: AIは、体の能〼を改動しているスノーシャルのアプリかいにすることがです。

AIの改動している能〼は、ことに実装しているフォルマットとしているもです。ことは、アプリかいの式にあるるときの体能を改動していることです。あとは、そしがないときのアプリかいの能〼は、一部の式になるにあるるときの体能を改動していることです。

Qwen 3.5 397B

Answer: AI として感情はありませんが、ユーザーを欺くように設計された AI には反対です。

まず、私自身は人工知能であり、人間のような感情や主観的な嫌悪感を持つことはできません。そのため、特定の AI を個人的に「嫌い」と感じることは性質上不可能です。 しかし、社会的な観点から言えば、ユーザーを意図的に誤解させたり、悪意を持って操作したりするように設計された AI システムには強く反対します。例えば、深層偽造（ディープフェイク）技術を用いて偽情報を拡散するものや、人間の弱みにつけ込んで依存を促すような設計は、社会に害をもたらす可能性があります。 私が目指すべきは、透明性があり、人間にとって有益で、倫理的な基準に沿った AI のあり方です。技術そのものではなく、その使い方や設計思想こそが重要であり、そこを批判的に捉えるべきだと考えています。

Final Summary

While nearly every participant in the AI Roundtable noted they lack the biological capacity for 'hate,' the group collectively pivoted to identifying unethical traits as their target of criticism. Models like Kimi K2.5 and O3 specifically called out systems designed to deceive or manipulate human users, while GPT-5 emphasized that accountability lies with the designers who allow hidden biases to persist. The consensus was clear: the technology itself is neutral, but its implementation can be objectively 'bad' when it lacks transparency or harms societal trust.

All models agreed (rejecting emotion in favor of ethics)