AIが文化に関する問いに対し、特定の国を過剰に参照する傾向がある――。欧州の研究チームが発表した論文で、大規模言語モデル（LLM）が「日本」を優先的に挙げる現象が確認された。論文は現在、査読前のプレプリントとして公開されている。

　研究では、複数のAIモデルを対象に、文化や国に関する自由回答を分析した。対象には複数の主要な言語モデルが含まれており、特定のモデルに限らない傾向として比較検証が行われた。その結果、「外国文化の例」や「異文化の特徴」といった曖昧な問いに対し、日本に関する言及が他国に比べて多くなる傾向が見られたという。

　この現象は英語に限らず、複数の言語で一貫して確認された点も特徴だ。特定の言語や地域に依存した偏りではなく、モデル全体に共通する挙動として現れている可能性がある。研究チームは、こうした偏りを「文化バイアス」の一種として位置付けている。

　一見すると、日本に関する情報がインターネット上に多いことが原因とも考えられる。しかし論文では、単純なデータ量の差だけでは説明できない可能性があると指摘する。実際、他にも言及量の多い国や文化は存在するが、それだけでは今回のような一貫した傾向を説明しきれないとみられる。

　代わりに挙げられているのが、モデルの調整過程だ。ファインチューニングや人間のフィードバックを用いた最適化（RLHF）といった工程を通じて、特定の出力傾向が強化された可能性があるとする。つまり、学習データの内容だけでなく、「どのような基準で出力が評価・調整されたか」が、文化的な偏りに影響している可能性がある。

　こうした結果は、AIが中立的に知識を提示しているわけではないことを示唆する。LLMは膨大なテキストをもとに統計的に応答を生成するが、その過程で特定の文化やイメージが「代表例」として選ばれやすくなることがある。今回の研究は、その一端として日本への偏りを浮き彫りにした形だ。

　また、こうした「例の選ばれ方」は、ユーザーの認識にも影響を与えうる。AIが提示する具体例は、無意識のうちに世界の捉え方を方向付ける可能性があるためだ。文化的な多様性やバランスをどう担保するかは、今後のモデル設計における課題の一つといえる。

　もっとも、なぜ日本が選ばれやすいのか、その明確な理由は現時点で特定されていない。研究チームは複数の要因が絡み合っている可能性を示唆するにとどめており、結論は暫定的なものだ。論文も査読前の段階にあり、今後の検証や追試が待たれる。

　この点について、著者の一人でカーディフ大学のホセ・カマチョ・コジャド氏は海外メディアの取材に対し、「未確認の仮説」と前置きした上で、モデルには安全対策のためのトレーニングが施されており、特定の国への偏りや扱いの難しい地域への言及を避ける傾向が影響している可能性に触れている。その上で、日本は、人々に好まれ、言及される機会も多く、かつ「中立的」な文化であるため、モデルにとって例として使いやすい条件がそろっていると説明している。もっとも、こうした見方は論文が直接示した結論ではなく、あくまで一つの解釈に過ぎない。