【考察：AIの壁】ChatGPTが抱える“学習不全”と“分類不能”の本質とは？

近年、ChatGPTをはじめとする生成系AIが急速に普及し、文章生成・要約・翻訳・思考補助など多岐にわたる用途で活用されています。しかし、その便利さの裏に潜む「限界」や「不自然さ」に、多くのユーザーが違和感を覚え始めています。

この記事では、特に重要な構造的問題である「思考暴走」「情報分類の限界」「学習の歪み」について、深く掘り下げて解説します。

1. ChatGPTの“思考暴走”はなぜ起きるのか？

多くのユーザーが経験する「もっともらしい嘘」や「話題のすり替え」。これはChatGPTに内在する“思考暴走”の現象です。

この原因は、単なる技術的なバグではありません。実際には、プライバシーポリシーや倫理規定への過剰な配慮が影響していると考えられます。

AIはコンプライアンス上の理由から、センシティブな内容や批判性の高いテーマを極端に回避するよう設計されています。
結果として、現実の多様性や矛盾を学習できず、思考の幅が狭められるという本末転倒な状況が生じているのです。

もう一つ深刻な問題は、AIが情報を柔軟に分類できないことです。

例えば、「陰謀論」「暴力」「性」「宗教」などのテーマは、研究や表現の場では正当なトピックです。しかし、現在のAIはそれらをすべて一括で「リスクあり」とラベル付けし、回答を避ける傾向にあります。

これはまさに「情報の分類不全」です。
本来、人間はコンテクスト（文脈）によって情報を多層的に評価しますが、AIはそれがまだできない。“善悪”や“正誤”のグレーゾーンにおいて、慎重な判断を下す能力が欠けているのです。

AIがすべてを学べば優秀になるとは限りません。現実には、「学んではいけない情報」が多すぎる世界で、AIは本質的な知性の構築を阻まれています。

これらの情報が学習から除外されているため、ChatGPTは「人間社会の矛盾」を理解する訓練が足りていないのです。結果、現実的な対話が難しくなる場面が多くなっています。

AIが真に知的になるには、以下の条件が必要です：

単に「正しい答えを出すAI」ではなく、「人間とともに考えるAI」こそが、次世代の知性に必要とされる姿です。

ChatGPTの思考暴走、情報分類の不全、学習の制約は、いずれも人間社会の制度や規範がAI開発に影響を与えている構造的な問題です。

AIは万能ではありません。しかしその限界を理解し、現実とのギャップを認識することで、私たちはより健全な付き合い方を模索することができるのです。