AIの間違いのくせが、自分の判断にうつらないか心配。スペインの研究チームの3つの実験では、「AIは間違えることがある」と先に知らされた人で誤りのうつり方が小さい傾向があったが、効果がはっきりしない実験もあった

Vicente・Matute / ラ・リオハ大学、デウスト大学（スペイン、2026）[1]

架空の病気の検査画像を見分ける課題で、わざと偏った答えを出す「AI」の助言を受けてもらった。1つ目の実験では、「このAIの助言は20%が間違い」と知らされた組は、何も知らされない組より誤った助言に乗る誤りが少なかった（差がはっきりしたのは助言を受ける段階の後半）。「80%が正しい」と知らされた組は、何も知らされない組との差がはっきりしなかった。2つの伝え方の間の差も、統計的にははっきりしなかった。

2つ目の実験では、「AIは誤りや偏りを含むことがある」という一般的な注意書きを読んだ組で、AIの助言を受けている間も、AIなしで判断する段階でも誤りが少なかった。

3つ目の実験では、助言を受けている間の誤りに、注意書きの有無ではっきりした差は出なかった。AIの助言を受けた2つの組は、どちらもAIを使わなかった組より誤りが多かった。AIなしの段階では、注意書きを読んだ組だけが、AIを使わなかった組との差がはっきりしなくなっていた。

対象: 1つ目はスペイン語を話す大学生175人（平均18.5歳）、2つ目と3つ目はオンラインで集めた198人と243人 ／ 限界: 色の割合で見分ける単純な模擬課題で、実際の仕事や会話での判断ではない。警告の効果は実験によって分かれ、著者も、より目立つ工夫が必要かもしれないと述べている。

Vicente・Matute / デウスト大学（スペイン、2023）[2]

同じ課題で、偏ったAIの助言を受けた組は、見分けにくい10回の判定で平均2.21回誤り、助言なしの組の0.69回より多かった。別の実験では、AIの助言がなくなったあとも、助言を受けていた組は同じ種類の誤りをしやすく、著者はこれを「AIの偏りを人が受け継ぐ」現象と呼んでいる。

対象: 1つ目の実験は心理学を学ぶ大学生169人（平均18.4歳）。全部で3つの実験 ／ 限界: 架空の病気と架空のAIを使った模擬課題で、偏りがどれくらいの期間残るかはわかっていない。

Goddard・Roudsari・Wyatt（2012）[3]

医療を中心に、システムを信じすぎる「自動化バイアス」の研究74件を整理した。信じすぎには、システムへの信頼や自信の強さ、仕事の量、課題の複雑さ、時間の制約が関わっていた。和らげる手がかりとして、使う人への研修や、判断の責任が自分にあると意識すること、システムの示し方の工夫などが挙げられた。

対象: 1万3,821本の論文から条件に合った74件 ／ 限界: 生成AIが広まる前の研究のまとめで、主に医療の判断支援システムが対象。