「AI使う学生」vs.「使わない」、エッセイ創造性を2025年実証実験

この記事は、研究論文メディア「Seamless」を主宰する山下氏が、過去に発表された個性的な研究を独自の視点で解説する連載「Innovative Tech」の番外編です。イラストと漫画は同メディアのアーティスト・おね氏が担当しています。

米ジョージタウン大学の研究者らが国際学術誌に発表した論文「Homogenizing effect of large language models (LLMs) on creative diversity: An empirical comparison of human and ChatGPT writing」では、人間と生成AIのアイデアの多様性と創造性を比較検証しました。

大規模言語モデル（LLM）は個人の文章作成やアイデア出しを支援するツールとして普及していますが、多くの人が同じAIを使い続けることでアイデアの多様性が失われ、均質化する危険性が指摘されています。

研究チームはこの問題を検証するため、人間が書いた大学入学エッセイとGPT-4が執筆したエッセイ計2200件を比較する実証実験を実施。エッセイが1件追加されるごとに新しいアイデアがどれだけ集団全体に追加されるかを示す「多様性成長率」という独自の基準で評価しました。

エッセイ1件ごとの多様性を調べたところ、基本設定ではAIのエッセイの多様性は人間より低かったものの、出力の創造性を高めるパラメーター調整により、AIの多様性は人間を上回る結果となりました。

しかし、複数のエッセイを集めて全体のアイデアの豊富さを比較すると、人間の集団は基本設定のAIに対して約2倍から最大約8倍高い多様性成長率を示しました。個人レベルではAIの出力が創造的に見える場合もあるが、集団レベルでは自力で書く学生たちが多様なアイデアを生み出すことが明らかになりました。

次の調査では、AIに順序立てて深く考えさせるChain-of-Thought指示を与えたところ、AIの集団レベルの多様性は基本設定の4倍以上に向上しましたが、それでも人間のエッセイはAIに対して約2倍の多様性成長率を維持。AIへの指示や設定を工夫しても、人間の集団のアイデアの豊富さには及ばないことが示されました。

AIが似たようなアイデアになりがちな理由として、AIは過去の膨大なデータから次に続く確率が最も高い自然な言葉を予測して文章を作成しているためだと説明されています。

さらに、不適切な発言を避けるための安全対策（人間のフィードバックによる強化学習）が施されているため、予測可能で平均的な、無難で優等生だが尖ったところのない文章になりやすいとの見方も示されています。ただし、LLMの進化によって均質化が改善される可能性もあり、モデルによる影響を継続的に評価する必要性が指摘されています。