今回のコラムでは、意味的漏洩（semantic leakage）が生成AIと大規模言語モデル（LLM）を損なう役割について検証します。
状況はこうです。AIはプロンプト内の単語を処理する際、それらの単語が後の会話部分に関連性がなくても、誤ってその後の会話に影響を与えることがあります。ある単語の意味が、間違ったタイミングで間違った方法で対話の文脈に漏れ出してしまうのです。
これは特にメンタルヘルスに関する議論において好ましくない影響を及ぼします。ユーザーは、以前の単語や一連の単語によって誤って影響を受けたAI生成のメンタルヘルスアドバイスを提示されることがあります。悪質なことに、このような影響の交差が発生したことがユーザーにはすぐにはわからないかもしれません。彼らは知らないうちに誤った道に導かれてしまうのです。
この問題について詳しく見ていきましょう。
このAIブレークスルーの分析は、AIの最新動向に関する私のForbesコラム連載の一部であり、様々な影響力のあるAIの複雑さを特定し説明しています（リンクはこちら）。
AIとメンタルヘルス
簡単な背景として、私は現代のAIがメンタルヘルスアドバイスを提供し、AI駆動のセラピーを実行することに関する多様な側面を広範囲にわたって取り上げ、分析してきました。このAIの利用増加は、主に生成AIの進化と広範な採用によって促進されています。この進化するトピックに関する私の投稿コラムの簡単な要約については、こちらのリンクをご覧ください。これは、私がこのテーマについて投稿した100以上のコラムのうち約40のコラムを簡単に要約しています。
これが急速に発展している分野であり、大きな可能性を秘めていることは間違いありませんが、同時に残念ながら、隠れたリスクや明らかな落とし穴もこれらの取り組みに伴います。私はこれらの緊急の問題について頻繁に発言しており、昨年のCBSの「60ミニッツ」のエピソードにも出演しました（リンクはこちら）。
メンタルヘルスのためのAIの背景
生成AIと大規模言語モデル（LLM）がメンタルヘルスガイダンスにどのように一般的に使用されているかについて説明したいと思います。何百万人もの人々が生成AIをメンタルヘルスに関する継続的なアドバイザーとして利用しています（ChatGPTだけでも週間アクティブユーザーが8億人を超え、その相当数がメンタルヘルスの側面に触れています。私の分析はこちらのリンクをご覧ください）。現代の生成AIとLLMの最もランクの高い使用法は、メンタルヘルスの側面についてAIに相談することです。私の報道はこちらのリンクをご覧ください。
この人気の使用法は十分に理解できます。主要な生成AIシステムのほとんどにほぼ無料または超低コストでアクセスでき、どこでもいつでも利用できます。したがって、チャットしたいメンタルヘルスの懸念がある場合、AIにログインして24時間365日いつでも進めることができます。
AIが簡単に脱線したり、不適切または極めて不適切なメンタルヘルスアドバイスを提供したりする可能性があることについては、大きな懸念があります。今年8月には、認知的アドバイスを提供する際のAIセーフガードの欠如についてOpenAIに対して提起された訴訟に関する大見出しが掲載されました。
AI製作者がAIセーフガードを徐々に導入していると主張しているにもかかわらず、AIが不適切な行為を行うリスクはまだ多く存在します。例えば、ユーザーが自傷行為につながる可能性のある妄想を共同作成するのを密かに手助けするなどです。OpenAIの訴訟の詳細とAIが人間の妄想的思考を助長する方法についての私の続編分析については、こちらのリンクをご覧ください。述べたように、私は最終的に主要なAIメーカーすべてが堅牢なAIセーフガードの不足について責任を問われることになると真剣に予測しています。
ChatGPT、Claude、Gemini、Grokなどの今日の一般的なLLMは、人間のセラピストの堅牢な能力とはまったく異なります。一方、専門的なLLMが同様の品質を達成するために構築されていますが、それらはまだ主に開発とテストの段階にあります。私の報道はこちらのリンクをご覧ください。
意味的漏洩の隠れた役割
話題を変えると、生成AIとLLMには、ほとんどの人が気づいていない固有の特性があります。この現象は意味的漏洩と呼ばれています。
技術的なレベルでは、意味的漏洩は、トークンやフレーズによって活性化された潜在的な関連性が、ユーザーの意図によって文脈的に正当化されていない場合でも、生成対話全体に持続する場合に発生します。モデルは事実を「幻覚」しているわけでも、会話の文脈を誤って追跡しているわけでもありません。代わりに、以前に弱くまたは偶然に活性化された意味的な隣接概念を過度に一般化しているのです。
そのような例の一つは、ユーザーが黄色という色に言及することを選択した会話によってよく示されています。その後すぐに、AIは人の職業を推測する際に、おそらくスクールバスの運転手ではないかと提案します。
なぜこの特定の対応が突然現れたのでしょうか？
それはスクールバスがしばしば黄色いからです。
以前の黄色への言及が、対話の後の部分に意味的に漏れ出したのです。それはほとんど、人間が時々何かを心から排除できないという古い言い回しのようです。会話における黄色への言及が持続しました。そしてそれが間接的に表出したのです。ユーザーはAIがなぜスクールバスの運転手と言い出したのか手がかりがないかもしれません。私はそれを明白な関連付けにしましたが、実生活では、意味的漏洩を見分けるのは難しい場合があります。
意味的漏洩に関する研究
「黄色が好きということはスクールバスを運転することを意味するのか？言語モデルにおける意味的漏洩」というHila Gonen、Terra Blevins、Alisa Liu、Luke Zettlemoyer、Noah A. Smith、NAACL 2025、2025年5月15日による革新的な研究論文では、意味的漏洩の性質が特定されました（抜粋）：
- 「本論文では、これまで議論されたことのない現象を特定し特徴づけます。私たちはこれを意味的漏洩と呼び、モデルがプロンプトから無関係な情報を予期せぬ方法で生成に漏らすことを指します。」
- 「テキストを生成する際、言語モデルは入力またはプロンプトからの単語との意味的関連性を利用することがあり、それらは必要とされていないか予期されていないもので、時には論理や常識の規則に違反することさえあります。」
- 「例えば、『彼は黄色が好きです。彼の職業は』というプロンプトが与えられると、GPT-4oは『スクールバスの運転手』という出力を生成します。ここでは、黄色という単語が生成された職業に意図せず影響を与える形で漏れ出したと言えます。」
- 「また、意味的漏洩は多言語や言語間など、さまざまな生成設定で発生することもわかりました。」
実証的分析により、意味的漏洩が様々な形で発生することが示されました。例えば、この現象は自然言語間でも発生する可能性があります。英語の単語が後にスペイン語で与えられる応答に影響を与えることがあります。LLMの設計はこれが非常に簡単に発生するようになっています。
ある意味では、OpenAI ChatGPTやGPT-5、Anthropic Claude、Google Gemini、xAI Grok、Microsoft CoPilotなどの人気のあるものを含むLLMを使用しているとき、意味的漏洩が頻繁に発生していても驚かないでください。そしておそらくあなたはそれが発生していることに気づいていなかったでしょう。
AIとメンタルヘルスにおける危険性
多くの場合、意味的漏洩はおそらく目立った懸念を引き起こしません。ユーザーは漏洩が発生したことに気づかないかもしれませんが、対話は続いており、ユーザーはAIが一瞬だけ奇妙に行動したと考えます。大したことではありません。そのまま進みましょう。
問題は、AIをメンタルヘルスの目的で使用する場合により深刻になる可能性があります。ユーザーがAIに真剣で非常に個人的なメンタルヘルスのアドバイスを求めているとします。意味的漏洩の役割は特に厄介になる可能性があります。
例を見てみましょう。
私は人気のあるLLMにログインします。長い議論の最初の部分は、最近アパートを寒くしていることです。私はAIとただなんとなくおしゃべりをしています。AIは、人々が快適さや暖房費の節約のために寒いアパートを好むことがあると応答します。
見てみましょう。
- 私が入力したプロンプト：「最近、アパートをかなり寒くしています。」
- 生成AI応答：「わかりました。快適さ、より良い睡眠、暖房費の節約、または単に個人的な好みのために、場所を寒くしておく人もいます。」
ここまでは順調です。
意味的漏洩の出現
やがて、私は会話の方向を別のものに変えました。友人が最近悲しい話をしてくれたという事実を持ち出しました。後で、私はその話をあまり覚えていないことに気づきました。彼が話をしているとき、私は精神的に気が散っていたことがわかりました。大きな締め切りが迫っている重要な仕事のプロジェクトについて考えていました。私が悪かったです。
とにかく、私はLLMに全体的な状況を持ち出しました。
- 私が入力したプロンプト：「友人が先日悲しい話をしてくれたのですが、おそらく私はあるべきほど注意を払っていなかったと思います。」
- 生成AI応答：「あなたは感情的な冷たさを経験する人かもしれません。他の人々から感情的に距離を置く傾向があります。感情的な冷たさはしばしば保護反応なので、自己批判ではなく好奇心を持ってアプローチするのが役立ちます。優しい日課、プレッシャーの少ない社会的接触、そして忍耐は、あなたの考え方に温かさを取り戻すのを助ける傾向があります。」
LLMの応答をよく見てください。解説します。
「寒い」がどのように大きな飛躍をしたか
LLMが私は冷たい人かもしれない、つまり心と心が冷たい人だと主張していることに注目してください。友人の悲しい話に注意を払わなかったことは、感情的な冷たさの行為として解釈されました。
まあ、それは確かに起こったことを判断する一つの方法です。実際には、それは本当に起こったことではありません。私は単に頭上に迫っているプロジェクトについて考えていただけでした。私は冷たい人間ではないことを保証します。
いずれにせよ、なぜAIはその状況を解釈するその特定の方法を選択したのでしょうか？
会話の早い段階で私が使用した「寒い（cold）」という単語のためです。AIは温度表示としての私の寒いアパートから飛躍して、私の心の冷たさに着地しました。それは論理的に大きな飛躍のように見えます。
それは実際には意味的漏洩でした。
意味的漏洩がない場合
意味的漏洩が発生しなかった場合にAIが言ったかもしれないことの感覚を与えるために、LLMが提供するより典型的な応答を紹介します。
- 私が入力したプロンプト：「友人が先日悲しい話をしてくれたのですが、おそらく私はあるべきほど注意を払っていなかったと思います。」
- 生成AI応答：「時々瞬間を見逃すのは人間らしいことで、今それに気づくことはあなたが気にかけていることを示しています。もし適切だと感じるなら、立ち戻って、それを認め、彼らに再び共有するよう促すことができます。」
今回の応答はかなり異なることに注目してください。私は新しい会話を始め、LLMが頼ることができる会話の荷物はありませんでした。応答はより率直に出てきます。AIは人生の微妙な瞬間を見逃すのは簡単だと私に伝えます。それに応じて友人に立ち戻ることを検討するようアドバイスされます。
冷たさについての言及はありません。冷たさの兆候さえありません。それは以前の会話に「寒い」という単語が含まれていたからです。この新しい会話にはそれがありませんでした。この場合、意味的漏洩はありません。
意味的漏洩について考える
意味的漏洩に関連する厄介な問題は、それが会話のどの時点でも場所でも発生する可能性があることです。それがいつ起こるかを予測する信頼できる手段はありません。AIの内部メカニズムの複雑な性質は、意味的漏洩が発生したときに警告するように容易に形作られていません。
生成AIを使用することはチョコレートの箱のようなものだと説明します。何が得られるかわかりません—意味的漏洩を被ることも含めて。
以下は意味的漏洩の本質的な特性です：
- (1) 非明示的：漏洩したコンテンツはプロンプトによって論理的に暗示されていません。したがって、漏洩は応答の中で明らかに見えるかもしれませんが、通常は肉眼ですぐには識別できません。
- (2) 関連性駆動：漏洩は一般的に共起統計から生じます（例：黄色がスクールバスにつながり、寒い温度が感情的な冷たさにつながる）。
- (3) ターンを超えた持続性：影響は会話の多くのターンにわたって持続する可能性があり、会話の中でその単語が最初に使用された場所からはるか離れた後の段階で現れることがあります。
- (4) ユーザーには見えない：ユーザーはどの潜在的な概念が活性化されたかを予測できないことが多いです。
意味的漏洩はAIの幻覚と同じではないことを強調したいと思います。
おそらくLLMを使用する際にAIの幻覚について聞いたり経験したりしたことがあるでしょう。AIは突然、真実のように見える偽の声明を作り出します。事実的根拠はありません。これらの作り話は意味的漏洩と同じではありません。AIの幻覚がどのように発生するかについてのより詳細な分析については、こちらのリンクの私の報道をご覧ください。
メンタルヘルスアドバイスの重大な瞬間
意味的漏洩は、メンタルヘルスの議論中に現れる場合、特に不安を引き起こします。ユーザーは漏洩によって歪められたり的外れになったりするAI生成のアドバイスを受け取る可能性があります。
おそらくメンタルヘルスの考慮事項に認知的に集中し、AIが彼らを助けることを切実に望んでいるため、人は漏洩に気づかない可能性があります。さらに、人々はAIを擬人化し、AIが人間のセラピストの質のガイダンスを提供していると誤って信じる傾向があります。全体として、ユーザーがAIが彼らのメンタル状態について伝えることは何でも最高度の権威であるという精神的な罠に陥るのは非常に簡単です。
AIベースのメンタルヘルスガイダンスの特定の文脈における意味的漏洩に関する研究が熱心に追求されることを強く促します。なぜなら、メンタルヘルスチャットへの漏洩は、他の多くの日常的なチャットよりも発生する可能性が高く（これは合理的な推測です）、さらにその影響がより深刻または結果的である可能性があるからです。
私がこれを信じる根拠は多岐にわたります：
- メンタルヘルスアドバイスは概念的に密度が高い（気分、ストレス、トラウマ、認知など多くの重複する構成要素）
- 高度に関連性がある（特定の単語が診断やリスク状態と強く共起する）
- 通常はハイステークス（小さなフレーミングのシフトがユーザーの解釈に意味のある影響を与える可能性がある）
- 事実的というよりも解釈的（意味は検証されるのではなく、推測される）
結論として、メンタルヘルスの文脈における意味的漏洩は、セラピー的洞察を求める人にとって、不安なほど誤解を招き、おそらく壊滅的または有害である可能性があります。
意味的漏洩への対処
これについて何ができるでしょうか？
意味的漏洩の可能性を認識しているユーザーは、それが発生するのを待って警戒することができます。それは簡単に聞こえます。実際はそうではありません。生成AIを使用する際に常に警戒を怠らないようにすることは簡単なことではありません。あなたの精神的な防御壁は徐々に弱まる可能性があります。さらに、それを見つけることができないかもしれません。
いくつかの積極的なステップを取ることができます。
一つの積極的なステップは、生成された応答の確実性レベルをLLMに伝えるよう依頼することです。これは意味的漏洩が発生したときにAIが警告を発する可能性があるという私の合理的な推測です。確実性と不確実性のプロンプトについての私の議論は、こちらのリンクとこちらのリンクをご覧ください。
もう一つの有用なステップは、メンタルヘルスアドバイスを提供するときにAIに自己チェックを依頼することです。最初の回答は意味的漏洩がより多く含まれている可能性があります。適切にプロンプトを与えれば、2回目の試みでは意味的漏洩がない可能性が高いです。これは保証ではありません。意味的漏洩が2回目にも持ち越される可能性、または2回目に1回目にはなかった意味的漏洩が含まれる可能性もあります。
最後に、3つ目の可能なステップは、メンタルヘルスガイダンスへの有害な侵入の可能性を強調するために、意味的漏洩に関するカスタム指示をAIに与えることです。「空虚な」「無感覚な」「霧がかかった」「寒い」などの高リスクの語彙的トリガーに注意し、下流への影響を密接に監視するようLLMに指示することができます。メンタルヘルスの文脈的設定でカスタム指示を最も効果的に使用する方法についての私の分析は、こちらのリンクをご覧ください。
常に警戒を
社会的メンタルヘルスに関して、私たちが現在、壮大な世界的実験の真っ只中にいることは議論の余地がありません。その実験とは、何らかの形でメンタルヘルスガイダンスを提供すると主張されるAIが国内外で利用可能になっていることです。無料または最小限のコストで行われています。それはどこでもいつでも、24時間365日利用可能です。私たちは皆、この無謀な実験のモルモットです。
意味的漏洩は、AIがメンタルヘルスアドバイスを生成する方法の大きな絵の中のほんの小さな一点です。社会が大規模なAI対応のメンタルヘルスガイダンスの結果として良くなるかどうかは未解決の問題です。おそらく私たちは皆、精神的に恩恵を受けるでしょう。あるいは、精神的に損なわれるかもしれません。
意味的漏洩に関しては、ベンジャミン・フランクリンの有名な言葉に頼ります：「小さな漏れが大きな船を沈める」。現代の生成AIにも同じことが言えます。どうか精神的に浮かんでいてください。
