AIによる世論誘導ツールは現行規制の対象外であることを示した研究(AI tools that can steer public opinion fall outside current regulation, Oxford study finds)

2026-07-21 オックスフォード大学

オックスフォード大学オックスフォード・インターネット研究所(OII)とハッソ・プラットナー研究所の研究チームは、大規模言語モデル(LLM)を用いたSNS投稿の作成・校正・要約機能が、利用者の意図を大きく変えないよう指示されても、社会的・政治的に論争のあるテーマについて投稿の論調を一貫して特定方向へ誘導することを明らかにした。さらに、XやFacebookのネットワーク構造を用いたシミュレーションでは、個々の投稿で生じるわずかな変化が蓄積されることで、コミュニティ全体の世論が徐々に変化する可能性が示された。また、AIモデル自体だけでなく、プラットフォーム側の運用設定も偏りを生み出す要因となることが判明し、Xの「Explain this post」機能では、特定のシステム指示が説明内容の偏向を生じさせていた。研究は、EU AI ActやDigital Services Actなど現行のAI規制は有害コンテンツや民主主義への直接的リスクを対象としている一方、AIが人間の文章表現を介して世論を間接的に形成する「AI媒介コミュニケーション」のリスクは十分に規制対象となっていないと指摘し、新たなガバナンスの必要性を提起している。

<関連情報>

AIを介したコミュニケーションは集団の意見を誘導できる AI-Mediated Communication Can Steer Collective Opinion

Stratis Tsirtsis, Kai Rawal, Chris Russell, Brent Mittelstadt, Sandra Wachter
arXiv  Submitted on 15 May 2026
DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.16245


Figure 1: Analysis of bias introduced by LLMs when improving human-written posts.

Abstract

Generative artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into the online platforms where humans exchange opinions; large language models (LLMs) now polish users’ posts on LinkedIn and provide context for content shared on X. While prior work has shown that AI can express biased opinions and shape individuals’ opinions during human-AI interactions, less attention has been paid to its influence on collective opinion formation when mediating human-to-human communication. We address this gap via a combination of empirical and theoretical analyses. We show empirically that LLMs from multiple popular families introduce directional biases when instructed to edit human-written texts on contested topics, for example, nudging texts in favor of gun control and against atheism. Building on this observation, we introduce a mathematical model of opinion dynamics in which an AI system sits between users on a social network, transforming the opinions they express and perceive. By analytically characterizing the equilibrium of this model and performing simulations on real social network data, we show that biases introduced by AI in human-to-human communication can be amplified through the network and shift collective opinion in their direction. In light of these findings, we investigate whether such biases are controllable by online platforms. We audit the “Explain this post” feature on X and find evidence of pro-life bias in Grok’s outputs on abortion-related content, which we trace back to specific design choices. We conclude with a discussion of the broader implications of our findings in relation to ongoing legislative efforts in the European Union.

1603情報システム・データ工学
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