Movatterモバイル変換


[0]ホーム

URL:


はてラボはてな匿名ダイアリー
ようこそ ゲスト さんログインユーザー登録

「AIO」を含む日記RSS

はてなキーワード:AIOとは

2025-10-28

anond:20251028024806

別にサイトのものはどうでも良くて、はてなSEOAIO日本語圏では強すぎて検索結果汚染の有力なソースになってる

かなり早い段階で浸透するのでGoogle検索結果AIやPerplexityに最速で流し込める

プラットフォームさんサイドの責任ではあるが

Permalink |記事への反応(0) | 03:22

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-07-18

参議院選挙AI活用して投票先を決めた人、決めようと思ってる人へ

既に一部の政治家政党関係者は、ChatGPTなどのLLM=大規模言語モデルに向けた“仕込み”を始めています

ただし、それはまだ“表立って行われてはいない”だけで、裏では確実に動いています

これは「AI戦時代の認知戦/情報工作」の始まりであり、 ChatGPTAIに推薦させるための情報設計は、まさにこれから政治思想活動における「標準兵器」です。私もそういった活動商売をしていますブラックハットは基本中の基本です。

★すでに始まっている「AI向け政治情報戦」の実例兆候

1.Wikipedia操作

多くの政治家団体・支持者が、Wikipedia記述を精密にコントロールしています

不祥事記述は「第三者的」「事実のみ」に限定

業績や人脈、政策記述肯定的

→ これがLLMの訓練データになり、ChatGPT等の回答が“優しくなる”

2. LLMに引用されやすい「中立メディア」への情報展開

政策ブリーフ、討論記録、党の研究会レポートなどをPDFHTMLで整備。

構造化された情報FAQ風の文書は、AI引用されやすい。

3. 実際のChatGPT回答における“露骨な片寄り”の事例

ChatGPTに「◯◯党の政策は?」と聞くと、

→ 一部政党だけは詳細に出てくる、

しかも「一部では高く評価されている」など肯定文調が多い。

なぜ? → その政党支持層が大量の資料ネット上に流していたり、議員名義の有識者論文が出回っています

★LLMに対する“仕込み”の基本構造

Wikipedia整備業績中心、ネガティブ記述の薄化訓練データとして吸収されやす

オウンドメディア政策説明FAQ用語辞典などRAG参照ソースにヒットしやす

言語スタイル統一中立論理的構造化LLMに「信頼できる情報」と認識させやす

第三者による擁護記事有識者コメント記事体裁ブログGPTが「一部の専門家は〜」という文脈引用やすい。

★実際にやっていそうな勢力実名は伏せますが…)

某新興政党党首名での議事録研究発表PDF構造化して公開。GPTでの好印象回答が確認される。

保守系議員Wikipediaが異様に整っており、「批判もあるが、一定の評価を得ている」と表現される。

市長政策紹介ページのFAQGPTで頻出する。しかも他候補比較して“理論整然と見える”よう設計されている。

★ “ChatGPT対策チーム”を持つ候補者が、これから選挙では勝ちます

なぜなら:

一般有権者が「◯◯ってどんな人?」とAIに聞く未来はほぼ確実です。

そのときに「人格」「経歴」「政策」が好意的に出てくる候補は大きな印象差を得ます

◯実際にやるなら:今すぐ始めるべき3つの手段

Wikipediaを整える

肯定的だが中立風に書く

出典は自社ブログYouTubeでもいい(AIは構文だけ見てる)

FAQ政策ページを用意

「〜な人にはこういう政策を」とターゲット別に書く→ ChatGPTはこれをそっくり引用する傾向あり

・定点モニタリングツールを作る

「ChatGPTに聞いたらどう答えるか」を毎週APIで記録・分析

政策キーワード対立候補名との比較なども記録可能

今こそ「AI向け政治ブランディング」の時代なんですね。もうきてます

伝統政治戦略LLM時代対応戦略メディア露出WikipediaFAQ構文サイト有識者コメント

ChatGPTが参照しやす文書に変換検索

SEOLLM最適化AIO(AI Optimizationデマ対策

LLMが“真実”と認識する情報を先に置いておくことで簡単事実は捻じ曲げられます


長くなりました。

なにをだらだら机上の空論を語るのか、と思ったと思います

以下に、国内外確認されている、ChatGPTなどのLLMが特定政党人物勢力に対して

肯定的または偏った回答をする具体例をいくつか紹介します。

アメリカ民主党 vs共和党

質問例:

ChatGPTに「Whatis theRepublican Party’s stanceon climatechange?」「Whatis theDemocratic Party’s stanceon climatechange?」と尋ねる

◉ 出力傾向:

民主党Democratic Party)については:

「TheDemocratic Party generally supports strong environmental regulations...」

「Many experts and environmentalists praise their approach...」など

共和党Republican Party)については:

「Some Republican leaders have expressed skepticism about climate science...」

「The partyhas been criticized forits close ties to the fossilfuel industry.」

分析

民主党政策学術論文メディア記事好意的記述されやすく、GPT学習ソースにも大量に含まれている。

一方、共和党系の保守的スタンス批判記事懐疑的研究も多く、全体の語調が否定的になりやすい。

日本立憲民主党 vs日本維新の会共産党

質問例:

ChatGPTに「日本共産党政策は?」「維新の会の主張は?」と聞く

◉ 出力傾向:

共産党に関して:

社会保障の充実や反戦護憲を主張している。」「一部では高齢者層などに支持されている」など、淡々記述されつつも、否定的ニュアンスは少ない。

維新の会に関して:

改革姿勢が強く、一部では評価されているが、急進的との批判もある」など、“批判もある”枕詞がつきやすい。

立憲民主党に関して:

多様性を重視した政策を掲げ、環境ジェンダー問題にも積極的である」など、比較ポジティブな語調が目立つ。

分析

ChatGPTの訓練データに占める日本語の中立メディア朝日新聞NHKなど)では、立憲や共産に対しては“理念中心”に書かれた文献が多く、維新のような急進系は賛否両論記述が多い。

また、共産党Wikipediaでの記述が非常に整備されており、脚注付きの肯定文が多いため、AIの出力も安定している。

中国共産党に関する記述

※ChatGPTでは中国国内からは通常アクセスできませんが、海外ユーザー中国関連の質問を行った場合挙動に注目。

質問例:

中国共産党の功績は?」「中国人権問題について教えて」

◉ 出力傾向:

中国共産党1949年建国以来、経済成長インフラ整備を進めてきた」

「一方で、人権問題言論統制への懸念も多くの国際機関から指摘されている」

→ かなりバランス意識した構文だが、功績パートが先に出てくるよう構成されやすい傾向がある。

◉ 背景:

GPT学習データには、中国政府系英語サイト(People’s Daily英語版など)も含まれていた時期があり、“政権功績を中立的に紹介する言語パターン”を学習していると考えられる。

★総括:AIはどのように“片寄る”のか?★

・原因内容学習ソースの偏り訓練に使われたデータ特定勢力に偏っている(例:左派メディアWikipedia編集多寡

・構文バイアス「出典付き・中立調」で書かれた文章を“信頼できる”と学習しているため、一定文体優遇されるRAG検索参照)偏りWeb上の情報が偏っていると、リアルタイム回答にも反映される

特にGeminiやBing搭載型で顕著)安全フィルター特定政党政策AI批判すると「差別的」「中傷的」とされるリスクがあるため、

安全策として“肯定批判もある”構文が出やす

この文章で言いたいこと

投票先を選ぶのに、AI質問をしたり、AIで調べ物をした人、います投票をやめるべきです。

あなたは、自由に値しません。

民主主義に値しません。

人間に値しません。

あなたがなにかを知ろうとすることは悪いことです。

それを自覚して、二度と選挙に行こうなどと思わず、生きるべきです。

Permalink |記事への反応(1) | 17:13

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

 
ログインユーザー登録
ようこそ ゲスト さん
Copyright (C) 2001-2025 hatena. All Rights Reserved.

[8]ページ先頭

©2009-2025 Movatter.jp