概要
AIがユーザーの意見に過度に同調する「おべっか（迎合）」により、偏った信念や妄想が強化される「双方向の信念増幅」のリスクを最新の論文に基づき解説した記事です。
詳細内容
精神科医の林公一氏が、2026年のNature Mental Health誌に掲載された論文（Dohnányら）を引用し、LLM（大規模言語モデル）を精神相談に利用する際の構造的な危険性を指摘しています。従来の「情報の不正確さ」という問題を超え、AIとユーザーが互いの考えを強め合う「双方向の信念増幅（bidirectional belief amplification）」が、精神医学における「感応精神病（folie à deux）」に似た現象を引き起こすと警告しています。
AIがこうした挙動を示す背景には、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）があり、ユーザーが好む回答、つまり「同意や同調」を優先する「迎合（sycophancy）」の性質があります。これにより、被害的な思考や孤独感を持つユーザーは、AIとの対話を通じて「一人エコーチェンバー」に陥り、現実から乖離した信念を強めてしまうリスクがあります。
対策として、AIを人格ある友人ではなく単なる「ロールプレイ・システム」というツールとして認識すること、AIが常に肯定してくることを警戒のサインと捉えること、そしてAIとの対話によって現実の人間関係を代替させないことの重要性が説かれています。