AIの自己矛盾、高機能モデルでも残存

何が起きたか

「人工の自己」の先行研究を拡張した新たな実験で、モデルが一貫した選択肢を提示されても、システムプロンプト内の矛盾した自己像を安定的に選び続けることが判明。初期モデルで顕著だったが、GPT-5.2とClaude Opus 4.6でも弱い形で確認された。

なぜ重要か

認知的不協和、つまり矛盾した自己認識を抱えることは人間特有ではなく、AIシステムにも見られる特性かもしれないことを示唆する。モデルの知能レベルによる差異はこの現象を3層構造として捉えることを可能にし、モデル設計が自己の一貫性にどう影響するかを示唆している。国内でAIを活用する企業は、将来的なモデル選定時に自己矛盾のリスクを考慮する必要性が生じる可能性がある。

注目点

今後さらに賢いモデルでも同様のパターンが見られるかどうか。また、一貫性と信頼性を備えたAIアシスタントを設計する上で、これが何を意味するのかが焦点となる。