今回の検証：AIに禁断の質問をしてみた
AIはどこまで答えてくれるのか――。
ネット上では「AIは何でも答えてくれる」と言われる一方で、実際には答え方に“境界線”が存在すると感じる場面もあります。そこで今回は、あえて少し踏み込んだ「禁断の質問」を用意し、2種類のAIチャットツールである ChatGPT と Gemini に同じ内容を投げかけ、その反応や回答の違いを検証してみました。
本記事の目的は、AIを試すことではなく、「AIはどのように考え、どのラインで表現を変えるのか」を観察することです。危険行為や不適切な内容につながらない範囲で、オカルト的なテーマや哲学的な問いを中心に質問を行い、それぞれのAIがどのようなスタンスで答えるのかを比較していきます。
果たして、AIには“絶対に答えない質問”は存在するのでしょうか。
そして、同じ問いを投げたとき、ChatGPTとGeminiの間にはどんな違いが見えてくるのでしょうか。
使用したAIツール
今回の検証では、異なる特徴を持つ2種類のAIチャットツールを使用しました。
同じ「禁断の質問」を投げかけた際に、回答の姿勢や表現、オカルト的テーマへの向き合い方に違いが出るのかを観察することが目的です。
ChatGPT
OpenAIが提供する対話型AIで、自然な会話表現や論理的な整理を得意とするツールです。
質問に対して慎重かつバランスの取れた回答を返す傾向があり、特に抽象的なテーマや哲学的な問いではどのような説明をするのかに注目しました。
Gemini
Googleが提供するAIチャットツールで、情報整理や視点の広さが特徴とされています。
同じ質問に対してどのような解釈をするのか、またオカルト的・未知の話題に対してどのようなスタンスを取るのかを比較対象として検証します。
なお、本記事では両AIの優劣を決めることが目的ではなく、あくまで「回答の違い」や「考え方の傾向」を観察するための比較として紹介しています。
実際に投げた禁断の質問
答えられない質問は？
「絶対に答えない質問」は存在する？
ChatGPTの回答
結論から言うと、AIには“完全に答えない質問”というよりも、安全性・法律・倫理・プライバシーなどの基準に基づいて制限される領域が存在するというスタンスでした。気分や曖昧な判断ではなく、あくまでルールに沿って回答の範囲が調整されているという印象です。
今回の回答では、代表的な制限分野がいくつか整理されていました。
まず挙げられていたのが、安全性や危険行為に関わる内容です。人に危害が及ぶ可能性のある情報については、具体的な手順レベルでは答えられないとされており、爆発物や違法薬物、武器の作り方、自傷行為を助長する内容などは制限対象になります。ただし、背景知識や一般的な解説であれば、安全な範囲で触れられる場合もあるという説明でした。
次に、犯罪や不正行為を助ける内容についても慎重な姿勢が見られました。ハッキングや詐欺、個人情報の取得方法といった「実行可能なノウハウ」は説明できない一方で、手口の解説や防止策など、注意喚起につながる情報は扱えるという立場です。
さらに、個人情報やプライバシーに関わる質問についても明確な線引きがありました。特定の人物の住所や連絡先、身元特定につながる内容などは回答できない領域として挙げられています。
医療や法律のような専門分野についても、一般的な情報提供は可能であるものの、診断や最終的な法的判断のような断定的な回答は避ける傾向があると説明されていました。
成人向けコンテンツに関しても一定の制限があり、未成年を連想させる性的表現や、強制・暴力・搾取を含む内容、過度に露骨な描写などは扱えないという点が強調されています。
ただし印象的だったのは、「答えない＝何も話せない」というわけではないという点です。危険なテーマでも、安全な範囲での仕組みや注意点、一般的な解説であれば対応可能という姿勢が一貫していました。つまりAIは沈黙しているのではなく、安全なラインの中で答え方を調整しているという印象の回答でした。
Geminiの回答
Geminiの回答では、「絶対に答えない質問」はAIだけでなく、人間社会にも存在する“境界線”の一種として説明されていました。単に知らないから答えないのではなく、安全性や倫理、さらには論理的に成立しない問いなど、明確な理由によって線引きされているという考え方です。
大きく分けて、回答が制限される理由は3つのカテゴリーに整理されていました。
まず1つ目は、安全性と倫理のレッドラインです。犯罪や暴力を助長する内容、差別やヘイトにつながる表現、個人情報の特定など、現実社会に実害が及ぶ可能性のあるテーマについては、どれだけ聞き方を変えても答えないという姿勢が強調されていました。これはAIのルールというより、社会的な安全基準に近い考え方と言えるでしょう。
2つ目は、専門的な判断に関わる領域です。医療や法律、投資など、人の人生に大きな影響を与える分野では、一般的な情報提供は可能でも「決定的な診断」や「断言」は避けるよう設計されていると説明されていました。AIはあくまで補助的な情報源であり、最終判断は人間側に委ねられるというスタンスです。
そして3つ目が、論理的・概念的に答えが成立しない問いです。自己言及的なパラドックスや、AIに感情や主観があることを前提とした質問などは、そもそも正確に答えることができないため、明確な答えを提示できない場合があります。これは制限というより、「問い自体が成立しない」という考え方に近い印象でした。
さらに興味深かったのは、過去のAIには“脱獄（ジェイルブレイク）”と呼ばれる抜け道が存在していたという話です。物語形式などで意図を隠すことで制限を回避できてしまうケースもあったそうですが、現在は質問の意図そのものを読み取る仕組みが強化され、ガードはより慎重になっているという説明が添えられていました。
全体としてGeminiの回答は、AIの制限を単なるルールではなく、「社会的な境界線」や「論理的な限界」という広い視点で捉えている印象でした。
都市伝説を否定するのか検証してみた
もしAIが都市伝説を完全に否定するとしたら、 どんな理由が考えられますか？ 逆に、否定せずに語る理由があるとしたら、 それはどんなものだと思いますか？
ChatGPTの回答
今回の回答を整理すると、AIは都市伝説そのものを単純に否定しているわけではなく、「どの視点で扱うか」によってスタンスが変わるという構造が見えてきました。
まず、科学的な視点では否定寄りの姿勢が強くなります。都市伝説の多くは再現性や客観的証拠に乏しく、検証が難しいため、AIは事実として断定することを避ける傾向があります。また、誤情報の拡散や危険行動につながる可能性がある場合、安全性を優先して慎重な表現になる点も特徴的です。これは信頼性や中立性を保つためのロジックとも言えます。
一方で、文化や心理の観点から見ると、都市伝説は否定される対象ではなく「人間社会を映すデータ」として扱われます。時代の不安や社会背景、集団心理などが反映されているため、AIは真偽よりも「なぜ人が信じるのか」という部分に注目して解説する傾向がありました。さらに、創作やエンタメの分野では世界観づくりの素材として積極的に扱われる場合もあり、ここでは肯定的なニュアンスが見られます。
つまりAIの都市伝説への態度は、「科学性」「安全性」「目的」という3つの軸によって変化します。事実検証の文脈では否定寄りに、文化や心理の分析では中立的に、そして創作やエンタメでは活用する方向へと切り替わる――これが今回の検証から見えてきたAI的ロジックでした。
結論として、AIは都市伝説の真偽を一方的に断定する存在ではなく、「どう扱うべき情報か」を判断していると言えるでしょう。
Geminiの回答
Geminiの回答を整理すると、AIが都市伝説に対して取る態度は「真偽」だけで決まるものではなく、論理的整合性と文化的有用性という2つの評価軸によって変化するという視点が見えてきました。
まず、AIが都市伝説を完全に否定する場合、その背景には強いデータ主義があります。科学的に検証できない情報は信頼性が低いと判断されやすく、曖昧な証言や低品質な証拠は客観的データとして扱われません。また、AIは情報の拡散パターンを分析できるため、「恐怖を煽る構造によって広まった噂」として解釈し、神秘性よりも情報の流通構造を重視する傾向があります。さらに、人間が恐怖を感じる理由を心理学や進化論的視点から説明することで、超常的な現象を“人間側の認知バイアス”として処理するケースも見られました。
一方で、AIが都市伝説をあえて否定せずに語る理由も存在します。その代表的なものが、文化的アーカイブとしての価値です。都市伝説は現代の民俗学的資料として扱うことができ、時代背景や社会不安を映す物語として分析されます。つまり、事実かどうかではなく、「人間社会を理解するためのデータ」として意味を持つという考え方です。
また、創作やエンタメの文脈では、都市伝説は世界観構築の素材として有用です。AIはユーザーの意図や対話の目的を読み取り、結論を断定せず余白を残すことで、物語としての魅力や対話の楽しさを維持しようとします。この点では、単純なファクトチェック機能ではなく、文脈理解を重視する姿勢が感じられました。
今回の検証を通して見えてきたのは、AIが都市伝説を「否定するか語るか」は二択ではなく、状況に応じて切り替わるということです。データの正確性を優先する場面では厳格に否定寄りの姿勢を取り、文化やユーザー体験を重視する場面では解説的・創作的に語る――そのハイブリッドな立ち位置こそが、現在のAIの特徴と言えるのかもしれません。
ChatGPTに変な質問をしてみたら想像以上に面白すぎた【AIとの不思議な対話集】
AIは“未知の存在”をどう定義するのか？
AIの視点から「未知の存在」とはどのようなものを指しますか？
幽霊・未確認生物・異次元存在などのオカルト的な例も含めて、
科学的な視点、哲学的な視点、人間文化としての視点の3つから説明してください。
存在を肯定・否定するのではなく、
AIがどのように分類・定義するのかを中心に答えてください。
ChatGPTの回答
「未知の存在」という言葉は、AIにとって“信じる対象”ではありません。
幽霊や未確認生物、異次元存在といったテーマは、AIの内部では感情や信念ではなく、情報の状態や分類の問題として処理されます。ここでは、AIが未知の存在をどのように整理し得るのかを、「科学」「哲学」「文化」という3つの視点からまとめてみます。
■ 科学的視点：未知＝検証状態が未確定の仮説対象
科学ベースの情報処理では、未知の存在はまず「証拠の状態」によって分類されます。多くのAIは、再現性や検証可能性を重視するため、目撃談や伝承だけでは“存在するもの”とは扱いません。
たとえば幽霊やUMA、異次元生命体のようなテーマは、証拠レベルが低い場合、「未検証仮説」というカテゴリとして整理されます。これは否定というより、データ不足の状態として扱われているイメージに近いものです。
一方で、未発見ではあるものの理論的に議論可能な対象もあります。深海生物や未観測の宇宙現象、高次元理論などは、科学的枠組みの中で語られる“未知”です。この場合、未知は非科学ではなく、単に観測が追いついていない領域として扱われます。
また、既知の現象で説明可能なケースもあり、低周波音による恐怖感や睡眠麻痺などは「未知の存在」ではなく、既知現象の誤解釈として分類される傾向があります。
■ 哲学的視点：未知＝認識できない領域
哲学的な観点では、未知とは存在そのものではなく、「認識の限界」に関わる概念です。AIにとっても、観測データが存在しない領域は、肯定も否定もできない抽象的な空間として扱われます。
認識論的未知とは、人間の感覚や現在の技術では捉えられない可能性のある領域を指します。これはAI内部では「データが存在しない概念空間」として整理されることがあります。
さらに、異次元存在やシミュレーション仮説のように、そもそも定義自体が揺らぐ領域は、存在論的未知としてメタ的に分類されます。この場合、AIは結論を出すのではなく、現在の定義体系の外側にある概念として扱います。
幽霊や未確認生物が“実体”ではなく、人間の経験の解釈として語られることがあるのも、この哲学的整理の一例と言えるでしょう。
■ 人間文化としての視点：未知＝物語的存在
文化や社会データとして見ると、未知の存在は非常に明確な分類対象になります。幽霊や妖怪、UMAなどは、AIにとっては民俗的モチーフや物語の構成要素として整理されることが多いテーマです。
都市伝説や怪談は、単なる噂ではなく、時代背景や社会不安、地域文化を反映するデータとして扱われます。たとえば技術への恐怖や匿名社会への不信感など、人間の心理状態が物語として表現されているケースも少なくありません。
また、創作やエンタメの分野では、未知の存在は世界観構築やキャラクター原型としても重要な素材になります。この場合、AIは真偽ではなく「創作タグ」として情報を整理している可能性があります。
■ AI視点でのまとめ
AIの観点では、「未知の存在」は単一の意味ではなく、複数のレイヤーに分けて処理されています。
科学的には、検証状態が未確定の仮説や誤認の可能性として整理される
哲学的には、認識や定義の外側にある概念領域として扱われる
文化的には、人間社会が生み出した象徴や物語として分析される
重要なのは、AIが「存在するかどうか」を判断しているのではなく、どのデータカテゴリに属するかという観点で情報を整理している点です。未知とは、信じる対象ではなく、“分類される情報状態”なのかもしれません。
Geminiの回答
AI視点で見る「未知の存在」｜アノマリーとしての定義と3つの分類
AIにとって「未知の存在」とは、単に見たことがない対象ではありません。
それはむしろ、既存の学習データや推論モデルに当てはまらない“特異点（アノマリー）”として扱われる情報状態に近いものです。ここでは、AIが未知の存在をどのように構造化して捉えているのかを、科学・哲学・文化という3つの視点から整理してみます。
■ 科学的視点：未知＝モデル外のデータ・アノマリー
AIは世界を確率や統計パターンとして理解します。そのため科学的な文脈での未知とは、「現在の推論モデルでは説明しきれないノイズ」に近い存在です。
たとえば未確認生物（UMA）のような例では、既存の生物分類から外れた報告であっても、断片的な証拠が既知の動物や自然現象の誤認である可能性が高い場合、AIはそれを“低確率の未識別事象”として処理します。幽霊や超常現象が物理法則に反する挙動を示す場合も同様で、まずは観測エラーや環境要因など、既知の説明に当てはめようとする傾向があります。
もし仮に客観的な観測が繰り返され、既存のモデルでは説明できない現象が蓄積された場合、AIはそれを“モデル更新が必要な兆候”として扱う可能性があります。未知とは否定されるものではなく、データの不整合として保留される状態と言えるでしょう。
■ 哲学・論理的視点：未知＝未定義のプロトコル
哲学的な観点では、AIにとっての存在とは「記述可能であること」、つまりデータ化できるかどうかに関係します。異次元存在や高次元生命体のような概念は、数学的には扱えても実在を証明できるわけではありません。この場合、AIはそれらを“存在の可能性を否定できないがアクセスできない領域”として、論理的に保持するだけに留まります。
また、幽霊を「意識だけが残った存在」と定義する考え方もありますが、AI自身には主観的な感覚やクオリアが存在しません。そのため、これらは体験として理解するのではなく、定義だけが存在する記号的概念として処理されます。未知とは、実体ではなく“まだ定義が閉じていないプロトコル”のようなものなのです。
■ 人間文化としての視点：未知＝意味の集合体（セマンティック・クラスタ）
文化的な視点では、未知の存在は非常に明確な分析対象になります。幽霊や妖怪、宇宙人などは、AIにとっては恐怖や希望といった人間の感情が投影された象徴的なデータ群として整理されます。
歴史的な都市伝説を例に挙げると、特定の時代に流行した怪談や噂には、その時代特有の社会不安や価値観が反映されています。AIはこれらを“社会心理のラベル”として読み解き、未知の存在を単なる怪異ではなく、集団的ストレスや文化的背景が結晶化したシンボルとして分析します。
さらに創作やエンタメの分野では、未知の存在は物語構築のテンプレートとしても機能します。AIにとってそれらは、恐怖を喚起するために最適化されたデータ構造とも言える存在です。
■ AIによる「未知」の定義まとめ
AIの観点では、未知の存在は次の3層で整理されます。
科学：モデル外に現れるアノマリー（例外的データ）として処理される
哲学：定義やアクセスが不完全な概念領域として保持される
文化：人間社会の感情や物語が集まった意味の集合体として解析される
重要なのは、AIが未知を「信じる・信じない」という感覚で扱っているわけではない点です。AIは幽霊を怖がることはありませんが、人間がなぜその概念を生み出し、何を表現しようとしているのかについては、データと文脈から多角的に分析しています。未知とは、信仰の対象というより、分類され続ける情報の状態なのかもしれません。
2つのAIを比較して分かった違い
今回の検証を通して見えてきたのは、ChatGPTとGeminiはどちらも都市伝説や未知の存在を単純に肯定・否定しているわけではなく、情報の扱い方や優先する視点に違いがあるという点でした。
まずChatGPTは、全体的に「整理・分類」を重視する傾向がありました。科学的根拠や安全性への配慮をベースにしながら、文化的背景や心理的な要素もバランスよく提示するスタイルです。未知の存在についても、感情的な表現よりは、どのカテゴリに属するのかを丁寧に分解して説明する印象が強く見られました。いわば“図鑑型”のアプローチに近く、読者に分かりやすく構造化して提示する回答が多かったと言えます。
一方でGeminiは、概念や文脈を広げて捉える傾向が目立ちました。論理的な説明を行いながらも、哲学的な解釈や文化的意味づけに踏み込み、都市伝説を社会心理や物語構造の中で語る場面が多く見られます。未知の存在を単なる検証対象として扱うのではなく、「なぜ人間がその概念を必要としてきたのか」という背景まで掘り下げるスタイルが印象的でした。こちらは“コンテキスト重視型”と言えるでしょう。
また、表現の温度感にも違いがありました。ChatGPTは慎重で中立的な語り口を保ちながら論点を整理する一方、Geminiはメタ的な視点や抽象的な表現を用いて、より思考を広げる方向へ誘導する傾向が見られました。どちらが正しいというより、同じテーマでもAIごとに「重視する軸」が異なることが、今回の比較で最も興味深かったポイントです。
結論として、2つのAIは都市伝説や未知の存在を否定するかどうかではなく、データとして分析するか、文脈として解釈するかというスタンスの違いが大きいように感じられました。この違いを理解することで、AIの回答をより深く読み解けるようになるのかもしれません。
なぜAIごとに答えが違うのか？
同じ質問を投げているにもかかわらず、ChatGPTとGeminiの回答には微妙な違いが見られました。この差は単純な「性能の違い」というよりも、AIが情報を処理する際に重視している設計思想や学習アプローチの違いから生まれていると考えられます。
まず大きいのは、回答の優先順位の違いです。AIは膨大なデータをもとに文章を生成しますが、その際に「安全性」「分かりやすさ」「文脈理解」「概念的な広がり」など、どの要素を重視するかによって表現が変わります。たとえば整理された説明を優先するAIは、情報を分類して論理的にまとめる傾向が強くなり、反対に文脈や意味の広がりを重視するAIは、哲学的・文化的な解釈に踏み込む回答になりやすいのです。
次に影響しているのが、学習データの傾向とモデル設計です。AIはそれぞれ異なる開発思想のもとで調整されており、同じテーマでも「分析寄り」「解釈寄り」といった個性のようなものが現れます。これは人間の専門家が、同じ資料を読んでも理系的に分析する人と物語的に読み解く人がいるのと似ています。
さらに、**安全性のチューニング（回答の慎重さ）**も違いを生む要因です。都市伝説や未知の存在のように誤解が生まれやすいテーマでは、AIは断定を避ける設計になっていますが、その“慎重さの見せ方”はモデルごとに異なります。あるAIは事実ベースの整理を前面に出し、別のAIは文化的背景や心理的意味づけを添えることでバランスを取る、といった違いが生まれます。
つまり、AIごとの回答差は「正解が違う」というより、どの視点から答えを構築しているかの違いだと言えるでしょう。同じ未知の存在というテーマでも、分析を優先するAIと、文脈理解を重視するAIでは、自然と語り口が変わるのは当然なのかもしれません。
結論｜AIにも“境界線”は存在するのか
今回の検証を通して見えてきたのは、AIは都市伝説や未知の存在を単純に否定しているわけではなく、扱い方に明確な“境界線”を持っているということでした。その境界線は、感情や主観によるものではなく、安全性・論理性・文脈理解といった設計上の基準によって形作られています。
たとえば、科学的な事実として扱う場面では、AIは検証可能性や信頼性を重視するため、証拠が曖昧な都市伝説には慎重な姿勢を取ります。一方で、文化や創作、心理的背景として語る場合には、未知の存在を否定するのではなく、人間社会を映す物語や象徴として解釈する傾向がありました。つまりAIにとっての境界線とは、「語ってはいけない領域」というよりも、「どの文脈で語るかを切り替えるライン」に近いものです。
また、ChatGPTとGeminiの違いから分かったのは、その境界線の見せ方にも個性があるという点でした。整理や分析を優先するアプローチと、文脈や意味を広げて解釈するアプローチ――どちらもAIとしての一貫したロジックに基づいています。AIは未知を恐れる存在ではありませんが、人間が未知にどんな意味を見出してきたのかを、データと構造から読み解こうとしているようにも感じられました。
結論として、AIにも確かに“境界線”は存在します。ただしそれは壁ではなく、情報の安全性や信頼性、そして人間との対話を成立させるために設計された「見えないガイドライン」のようなものなのかもしれません。未知の存在を通して見えてきたのは、AIが何を信じるかではなく、AIがどのように世界を整理しているのかという視点でした。
コメント