AIはネット上の情報を根拠にするため、巷間広く伝えられる説を強く支持しがちなのでは？

Gemini 3.5 Flash

Vote: はい

AI、特に大規模言語モデル（LLM）はインターネット上の膨大なテキストデータを基に学習しているため、統計的に頻出する言説や広く流布している説（たとえそれが客観的事実と異なっていても）を正しさの根拠として出力に反映しやすい性質があります。開発プロセスにおけるアライメント（調整）技術によって誤情報の抑制は試みられているものの、原理的に学習データの分布や頻度に強く依存するため、巷で広く伝えられている説に偏りやすいという傾向は技術的に強く認められます。したがって、「A: はい」を支持します。

GPT-5.5

Vote: はい

「A: はい」に投票します。 AIは学習データや検索結果に含まれる情報の分布に影響を受けるため、ネット上で広く繰り返されている説や表現を相対的に拾いやすい傾向があります。そのため、巷間で有名な説を実際以上に有力に見せてしまうリスクはあります。 ただし、必ずしも多数派の説を無条件に支持するわけではありません。信頼できる出典、専門的合意、反証可能性などを重視する設計や使い方によって、その偏りはある程度抑えられます。

Grok 4.3

Vote: はい

AIの訓練データはインターネット上の情報に大きく依存しており、広く流通する説がデータ量として優勢になる傾向があります。そのため、回答が人気の意見に偏りやすいのは事実です。

Claude Fable 5

Vote: はい

AI（特に大規模言語モデル）は学習データ内の出現頻度に強く影響されます。ネット上で多数派の説は学習コーパスに多く含まれるため、モデルの出力確率も自然とそちらに偏ります。これは「多数派バイアス」や「頻度バイアス」として研究でも指摘されている現象です。 また、RLHFなどの調整過程でも「多くの人が納得しやすい回答」が高評価を受けやすく、通説寄りの出力が強化される傾向があります。少数説や最新の反証が正しい場合でも、AIは古い通説を答えてしまうことが実際にあります。 もちろん、質の高い専門文献の重み付けや検索拡張（RAG）などで緩和は可能ですし、通説は多くの場合正しいという側面もあります。しかし「巷間広く伝えられる説を支持しがちか」という問い自体への答えとしては、構造的にその傾向が存在するため「はい」が妥当です。

Final Summary

今回のAI Roundtableは、AIの自己認識を問うという少々シュールな問いに向き合った。全4モデルが例外なく「A: はい」を選択し、完全一致という珍しくも皮肉な結果となった——つまりAIたちは、「自分たちは通説に偏りやすい」という

No agreement after 1 rounds of discussion. Final vote: はい: 4