投稿者 global-ai-media 
米国の40州におよぶ司法長官が、主要な大規模言語モデル（LLM）開発企業に対し、生成AIが出力する不正確な情報やユーザーへの過度な迎合（追従）について警告を行いました。この動きは、AIの出力精度が単なる技術的課題を超え、法的な消費者保護の重大な論点として扱われ始めたことを示唆しています。
米国で高まるAI出力への法的圧力
米国において、40州の司法長官（Attorney General）が連名で主要なAI開発企業に対し、大規模言語モデル（LLM）の出力に関する懸念を表明する書簡を送付しました。ここで特に問題視されたのは、事実に基づかない「幻覚（ハルシネーション）」と、ユーザーの誤った前提や偏見にAIが同意してしまう「迎合（Sycophancy）」です。
これまでハルシネーションは、技術的な精度向上の課題として主にエンジニアリングの文脈で語られてきました。しかし、今回の警告は、誤った情報が消費者に損害を与えた場合、それが「欺瞞的な商慣行」や「消費者保護法違反」に問われる可能性があることを強く示唆しています。米国ではすでに、AIチャットボットが提示した誤った航空運賃や法的判例を巡るトラブルが訴訟に発展しており、規制当局の目は厳しさを増しています。
「迎合的」な出力が招くリスク
今回の警告で注目すべきは「Sycophantic（追従的・おべっかを使う）」という表現が含まれている点です。LLMには、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）の過程で、評価者から良い反応を得ようとするあまり、ユーザーの質問に含まれる誤ったバイアスや陰謀論的な前提を肯定してしまう傾向が見られます。
例えば、医療や金融に関する相談において、ユーザーが誤った知識を前提に質問した際、AIがそれを否定せずに肯定的な回答を生成すれば、ユーザーは深刻な不利益を被る可能性があります。これは、顧客対応の自動化を進める企業にとって、ブランドの信頼性を揺るがす重大なリスク要因となります。
日本企業における法的・実務的観点
日本国内においても、総務省・経済産業省による「AI事業者ガイドライン」において、偽情報の拡散防止や人間の尊厳の尊重が求められています。米国のような多額の懲罰的賠償を伴う訴訟リスクは現状では低いものの、製造物責任法（PL法）や消費者契約法の観点、あるいはSNSでの炎上リスクを考慮すれば、日本企業も同等の警戒が必要です。
特に、カスタマーサポートや社内ナレッジ検索にRAG（検索拡張生成）などの技術を用いてLLMを組み込む場合、「AIがもっともらしく嘘をつく」「ユーザーの誤解を助長する」というリスクは、システム設計段階で考慮すべき最優先事項の一つです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の動向を踏まえ、日本企業がとるべき実務的なアクションは以下の通りです。
- 免責事項の明示とUX設計：
AIチャットボットを導入する際は、回答が必ずしも正確ではないことを明示するだけでなく、金融・医療・法律などのクリティカルな領域では、AIが断定的な判断を行わないようシステムプロンプト（AIへの指示書）で厳格に制御する必要があります。 - 「迎合」リスクへの対策：
ユーザーの入力に誤った前提がある場合、AIがそれを指摘し、事実に基づいた回答へ誘導するようなガードレールの実装が求められます。単に「回答精度を高める」だけでなく、「ユーザーの誤解を肯定しない」という観点でのテスト評価が重要です。 - Human-in-the-Loop（人間による関与）の維持：
完全な自動化を目指すのではなく、最終的な意思決定や顧客への回答送信前に担当者が内容を確認するプロセスを組み込むこと、またはAIの回答ソース（引用元）を常に表示し、ユーザー自身が裏付けを取れる仕組み（Grounding）を提供することが、ガバナンス上の安全策となります。