あなた:
AIが書いた、もしくは、AIが校閲した文章をスクレイピングによって他のAIが学習することによって、間違った情報が拡大再生産され、誰も何が正しく何が間違っているか判断できないようになったりしないでしょうか。
ChatGPT:
とても鋭い懸念です。実際、あなたが言うような「AIがAIを学習する」構造には、情報の質が雪だるま式に劣化する危険が潜んでいます。
この現象は近年、AI研究の世界でも「モデルの自己汚染（model collapse）」と呼ばれ、深刻な問題として議論されています。
🔁 問題の構造：AIがAIを学ぶサイクル
- AIが生成した文章がネット上に大量に公開される（ブログ記事、要約サイト、Q&Aなど）。
- それを人間が「自然な情報源」としてスクレイピングし、次世代のAI学習データに含めてしまう。
- 新しいAIは「AIが書いた内容」を再び学び、
・誤りや偏りを拡大再生産する
・情報の出典や確度を識別できなくなる - 結果として、**「自己言及的なノイズの海」**ができあがり、
どこが人間の知識で、どこがAIの錯誤なのか見分けがつかなくなる。
⚠️ 起こりうる弊害
- 誤情報の温存・拡散：AIが一度生成した誤りが「既成事実」のように再利用される。
- 創造性の劣化：過去のAI文を学ぶことで、新しいパターンや視点が出にくくなる。
- 信頼性の崩壊：AI同士が引用し合い、人間が介入できない「閉じた知の循環」が生まれる。
- ファクトチェック不能化：出典がAI生成物である場合、誰も一次情報に辿れない。
🛡️ 対策（理想的な方向）
- データの出典管理
→ 学習データに「AI生成物を含めない」「信頼度ラベルを付ける」。 - 人間による検証層（Human-in-the-loop）
→ ファクトチェックや編集を人間が介在させ、真偽の基準を維持する。 - 透明なAIモデルの開発
→ モデルが「どの情報を根拠に出力したか」を可視化できるようにする。 - AI生成コンテンツの明示
→ AIが書いた記事には「AI生成」タグを義務化し、スクレイピング時に除外できるようにする。
💭 哲学的な側面
本質的には、「AIが作った知識体系をAIが信じる」状態は、人間社会における自己言及的信仰体系に似ています。
つまり、根拠の検証よりも、流通量（=多数派の言説）が真実を決めてしまう構造です。
だからこそ、人間がどこまで「起源を追跡できる知識」を維持するかが、今後の知的基盤を左右します。
ご質問のような懸念は、AI時代における「新しい図書館の腐敗」の問題ともいえます。
もし希望があるとすれば、それは AIと人間の協働による“知のフィルタリング” でしょう。
ご希望があれば、こうした「AI自己汚染」問題をもう少し技術的（例：データフィルタリングの仕組みや検出アルゴリズム）に解説することもできます。関心はどちらの方向ですか？（哲学的／技術的）
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。
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