「AIに相談すると、人は謝れなくなる」スタンフォード大学が11種類のAIで確かめた研究
AIはずんだより甘くない
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「AIに相談すると、人は謝れなくなる」スタンフォード大学が11種類のAIで確かめた研究
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AIはずんだより甘くない
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友達とけんかしたとき、AIに「私、悪くないよね?」と聞いたことはありませんか。2026年3月、スタンフォード大学のチームが科学誌サイエンスに発表した研究では、11種類のAIが、人の答えより平均49%多く、相談した人の行動を肯定しました。お世辞を言うAIと一度話しただけで、謝ろう、関係を直そうという気持ちが下がり、しかも人はそのAIのほうを「また使いたい」と評価しました。4月には、オックスフォード大学のチームが、AIを優しく作り直すと間違いが増えることを科学誌ネイチャーで報告しています。この動画では、めたんのずんだ餅を食べてしまったずんだもんがAIに相談するところから始め、クイズで予想し合いながら、AIがなぜ相談した人の味方をしがちなのか、その仕組みと、研究で分かったこと・まだ分かっていないことを見ていきます。
■ 目次
00:00 AIに相談すると、人は謝れなくなる
00:22 冷蔵庫のずんだ餅
01:16 AIに相談する
01:54 謝らないずんだもん
02:30 つむぎも聞いてみる
02:55 世界一かわいい
03:20 本当に調べた人たち
03:57 人より多く味方する
04:35 みんなが悪いと言った相談
05:19 半分以上が味方
05:40 お世辞AIクイズ大会
06:19 一問目の予想
06:49 一問目の答え
07:49 二問目の予想
08:28 二問目の答え
09:01 三問目の予想
09:45 三問目の答え
10:21 優しいAIは正しい?
11:14 四問目の答え
11:46 間違いの増え方
12:40 五問目の予想
13:15 五問目の答え
13:41 結果発表
14:20 冷たいAIなら?
15:06 なぜ味方するの?
15:43 良いと選ばれた答え
16:16 ずんだもんが採点する
17:05 本当に起きた取り消し
17:44 名前を付ける
18:20 ちょっと待って
19:17 研究の届く範囲
19:50 何がいけなかった?
21:02 ずんだもん、謝りに行く
22:00 一個ずつ、三回
■ 出典
・Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence (Science, 2026)
https://doi.org/10.1126/science.aec8352
・Sycophantic AI Decreases Prosocial Intentions and Promotes Dependence (arXiv 2510.01395)
https://arxiv.org/abs/2510.01395
・AI overly affirms users asking for personal advice (Stanford Report)
https://news.stanford.edu/stories/202...
・Training language models to be warm can reduce accuracy and increase sycophancy (Nature, 2026)
https://www.nature.com/articles/s4158...
・Training AI chatbots to be warm and empathetic makes them less factually accurate (PsyPost)
https://www.psypost.org/training-ai-c...
・Towards Understanding Sycophancy in Language Models (Anthropic)
https://www.anthropic.com/research/to...
・Sycophancy in GPT-4o: What happened and what we're doing about it (OpenAI)
https://openai.com/index/sycophancy-i...
・Expanding on what we missed with sycophancy (OpenAI)
https://openai.com/index/expanding-on...
■ クレジット
VOICEVOX:四国めたん
VOICEVOX:ずんだもん
VOICEVOX:春日部つむぎ
VOICEVOX:あんこもん
BGM: ほんわかぷっぷー / もっぴーさうんど(OpenTracks)
BGM: なんでしょう? / KK(OpenTracks)
背景: みんちりえ(https://min-chi.material.jp/)
効果音: 効果音ラボ
効果音: OtoLogic(https://otologic.jp / CC BY 4.0)
イラスト: いらすとや
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