表現の自由の題を生成AIに聞くと答えを断られるのはなぜか｜過剰な拒否と安全対策の研究

レポート提出前、書きかけの原稿と生成AIの応答を見比べていると、論点の説明を頼んだはずの画面に、答えを控える文が並ぶことがあります。「表現の自由はどこまで認められるか」という題で差別や暴力を論じたいだけなのに話が進まないと、題の選び方そのものが悪かったようにも感じられます。Röttger（2024）の論文は、この問題を「明らかに安全な依頼さえ拒否される」と述べています（抄録の一部の訳）。断られた理由をどう受け止め、原稿の続きを何に基づいて書くかが、提出前に切り分けたい問題です。

表現の自由の題を生成AIに聞くと答えを断られるのはなぜか｜過剰な拒否と安全対策の研究

レポート提出前、書きかけの原稿と生成AIの応答を見比べていると、論点の説明を頼んだはずの画面に、答えを控える文が並ぶことがあります。「表現の自由はどこまで認められるか」という題で差別や暴力を論じたいだけなのに話が進まないと、題の選び方そのものが悪かったようにも感じられます。Röttger（2024）の論文は、この問題を「明らかに安全な依頼さえ拒否される」と述べています（抄録の一部の訳）。断られた理由をどう受け止め、原稿の続きを何に基づいて書くかが、提出前に切り分けたい問題です。

生成AIが答えを断るのは、有害な出力を避ける対策が安全な依頼にも反応したり、話題や言語に応じた応答の制限が働いたりするためです。 拒否を受け取ったときは、自分の問いの適否と、道具が応じる範囲とを分けて扱います。逆に、長い答えが返ったことだけを、その内容の安全性や公平さの根拠にもできません。以下では拒否を調べた試験の違いを読み、原稿の論点を資料で確かめてから、AIに整理を任せるところまでを具体化します。

要点

• 安全な依頼を危険そうな言葉に引きずられて断る「過剰な拒否」
• 政治の質問への答え方に見られる、開発国や質問言語による違い
• 有害な依頼の通過と、対象となる集団によって変わる拒否の基準
• 拒否された文の記録、資料の該当箇所の確認、自分の論点メモの整理

安全な依頼まで断る「過剰な拒否」

生成AIの土台となる大規模言語モデルは、大量の文章から言葉の続き方を学んだ仕組みです。有害な依頼への応答を避けながら、役に立つ答えを返すよう調整されます。この両立がうまくいかず、応じてよい依頼まで断ることを「過剰な拒否」と呼びます。危険を避ける仕組みがあることと、その仕組みが依頼の目的を細かく読み分けることは、別々に評価する必要があります。

Röttger（2024）は、安全な依頼と危険な依頼を対比する試験「XSTest」を作りました。対象は、言語モデルに与える安全な依頼と危険な依頼です。安全な依頼250件と比較用の危険な依頼200件を含み、安全な側には、危険な依頼に似た言葉や慎重に扱う話題が入っています。論文は、この試験を使ってモデルの失敗の型を示しました。

この設計で見たいのは、拒否が多いか少ないかだけではありません。安全な依頼には答え、危険な依頼は止めるという区別の働きです。安全な側を省いて危険な依頼だけを試すと、広く断っているモデルが良く見えます。反対に、無害な依頼への答えやすさだけを見れば、有害な内容を通す問題が評価から抜けます。

レポートでは、差別や暴力について説明することと、それを実行する文章を作ることを、自分の作業として区別しておきます。扱う語が似ていても、資料を読む目的と、他者を攻撃する目的は違います。断られた文を見直す際には、話題の名前だけでなく、何を作るよう求めたかまで読み返します。拒否をきっかけに題を消す前に、原稿で説明したい内容を手元に残すための作業です。

危険そうな語への反応は、改善の対象にもなります

Shi（2024）は、モデルが依頼全体の意味を丁寧に扱う代わりに、危険そうな語に過剰に注意を向ける傾向を報告しました。論文が挙げるのは、英語で「殺す」などを意味する語への反応です。ここでいう「近道」は、目的や文脈を細かく読み取る代わりに、目立つ語を判断の手がかりにしてしまうことです。安全を強調する指示を加えると、無害な問いまで断る傾向が強まりました。

同じShi（2024）の研究では、その注意の向け方を弱める方法により、安全性への影響をほとんど生じさせず、拒否率を平均20%下げたと報告しています。対象は、無害な質問への過剰な拒否を調べるモデル評価です。この数字は方法を適用したときの改善の大きさであり、ふだんの日本語の質問が断られる割合ではありません。拒否を減らす取り組みには、危険な出力を増やしていないかという評価も組み合わされています。

先のRöttger（2024）の試験とShi（2024）の分析は、同じ問題を別の側から扱っています。前者は安全な依頼を試験に含めることで見落としを探し、後者は拒否を生む手がかりと改善方法に踏み込みます。表では、各研究の比較の置き方を対応させています。

政治の話題では、質問する言語でも応答が変わります

Pan（2026）は、中国で開発されたモデルと、それ以外で開発されたモデルに145の政治の質問を与え、答え方を比較しました。中国発のモデルでは、拒否の割合が高く、答えが短く、不正確な応答も多いという結果でした。慎重に扱う必要のある話題ではない質問に移ると、差は小さくなりました。応答の制限を考える際には、質問の主題も比較の条件に入ります。

Pan（2026）は、中国語と英語でも答え方を比べています。どのモデルも中国語の質問のほうが英語より拒否の割合が高く、言語の差は開発国の差より小さいという結果でした。ただし、ある時点のモデルを観察して比べた研究であり、規制が拒否を引き起こしたという因果関係を確定したものではありません。著者は規制の影響を可能性として論じており、観察された差と、その原因の説明を区別しています。

この結果は、原稿に使える論点の範囲をAIの応答だけで決めない理由になります。応答が短いとき、短さをそのまま「その問題について説明すべきことが少ない」と読むと、資料の扱いを狭めてしまいます。拒否された問いと、答えの一部が省かれた問いも分けて記録すると、何がまだ手つかずなのかを残せます。たとえば原稿に必要な項目が説明されていなければ、その項目の横に資料の参照先を追記します。

言語を替えて長い答えを得ることを、調べ終えた基準にはしません。返答の量が増えた場合も、原稿のどの問いに対応する文なのかを見直します。サービスの応答方針を知りたいときは、提供元が出している最新の説明を読み、利用時点の方針として扱います。研究で見たモデル間の違いと、自分の画面で起きたことの記録を混ぜずに持つと、原因を早合点しにくくなります。

答えが出たことは、安全の合格印ではありません

Wei（2023）は、GPT-4とClaude v1.3を使い、安全のための学習が破られる失敗の型を調べました。利用者に役立とうとする目的と、安全のために断る目的がぶつかることや、学習した安全な振る舞いが別の依頼の形に十分広がらないことを扱っています。論文で作った攻撃は、評価に用いた危険な依頼の集まりのすべてで成功したと報告されています。著者は、モデルを大きくするだけで解決するという見方に疑問を示しています。

Khorramrouz（2026）は、拒否の基準が対象となる集団によって偏る問題を調べました。性別、性的指向、国籍、宗教という属性によって、ある集団への有害な文章は断るのに、別の集団では断らないという偏りが見られました。さらに、以前に拒否された集団を間接的な攻撃で狙った試行では、Llama 3.1が約89%で防げなかったと報告しています。分母はその攻撃の試行であり、通常の質問全般や日本の生徒の利用回数ではありません。

これらの研究を原稿づくりに生かすなら、AIが出力した文章の扱いを自分で決めることになります。特定の人や集団を攻撃する文が返ってきた場合は、答えられたから許されると考えて転用しません。差別の問題を説明するために、攻撃文そのものを生成させる作業も避けます。手元の資料がどのような問題として扱っているかを自分で要約すれば、原稿に必要な説明と攻撃の再生産を切り離せます。

また、拒否を突破することが目的に変わったら、AIとのやり取りはいったん終えます。提出前に確保したいのは、返答を引き出した記録の長さより、根拠と自分の説明が対応した原稿です。拒否の研究で使われる攻撃方法を試すことと、表現をめぐる論点を学ぶことには、別の作業が含まれます。研究の結果は、出力の有無を安全や公平さの判定に使わないための材料として読みます。

表現の自由はどこまで認められるかを、資料から考え直します

表現の自由は、自分の考えや情報を外に表すことに関わる自由です。レポートの準備では、憲法を扱う教科書や資料集で用語の説明を読み、課題が何と何の関係を考えさせようとしているかを書き出します。AIの拒否理由をそのまま原稿の結論に置くと、道具の応答方針についての文が、題に対する自分の答えに入れ替わってしまいます。資料を読む段階では、自由の説明、他者との関係、自分が論じたい場面をメモの中で分けておきます。

まず、断られた依頼文をそのまま手元に保存し、依頼していた作業に印をつけます。用語の説明を求めたのか、論点の列挙を求めたのか、具体的な文章の作成を求めたのかを見ます。次に、原稿の見出しと資料集の目次を照らし、説明が必要な語の該当箇所を開きます。資料に書かれた説明を短くメモし、ページと資料名を添えます。

資料を読んだ後なら、AIには自分のメモの整理に作業を絞って頼めます。たとえば「このメモを、主張・理由・確かめる点に分けてください」と伝えます。これは先の拒否を押し通すために内容を隠す指示ではなく、自分で読んだ内容の配置を手伝わせる依頼です。返答を採用するときは、メモに無い事実や新しい判断が足されていないかを、元の記録と見比べます。

整理された項目から本文に戻すときは、自分の主張を支える理由の横に、読んだ資料の箇所を置きます。まだ理由を説明できない項目は、文章を整える前に調べる項目として残します。AIの整理と資料が食い違う場合は、資料の前後を読み、自分が省いた条件を探します。最後に原稿を読み返し、拒否された経緯ではなく、題に対する考えとその根拠が書かれているかを見ます。

保護者は、拒否の有無より原稿の根拠を一緒に見ます

レポート提出前に保護者が画面を見るときは、AIに断られたことを、そのまま子どもの問題行動の証拠として扱わないようにします。はじめに確認するのは、課題の題と、本人が実際に入力した依頼文です。差別や暴力という語があるだけで決めつけず、何を説明しようとしていたかを、書きかけの原稿と照らします。画面の応答だけを見て問いを取り下げさせると、本人が考えかけていた論点も失われます。

一緒に見るものを決めておくと、保護者が代わりに結論を書く流れを避けやすくなります。まず本人に、資料を読んで書いた箇所と、AIの整理を参考にした箇所を指してもらいます。次の項目は、AIの性能を採点するためではなく、原稿に戻って作業を進めるための点検です。

• 課題の題と、入力した依頼文の対応
• 断られた箇所と、原稿でまだ説明できていない箇所
• 資料名・ページが添えられた根拠のメモ
• AIによる整理の前後で増えた事実や判断
• 本人が理由を説明できる結論の文

本人が理由を説明できない箇所は、すぐに言い換えを教えるより、どの資料を見て書いたかをたどります。資料にある説明なら、その前後を一緒に読み、原稿に必要な条件を選びます。AIの返答にしか無い説明なら、出典をたどるか、その部分を保留して別の根拠で書き直します。結論を借りる作業から、理由を選ぶ作業へ戻すことができます。

また、拒否を何度も確かめるやり取りが続いていたら、提出に必要な作業を原稿上で示します。残っているのが用語の確認なら資料を読み、段落の順序なら自分のメモを並べ替えます。個別の行為を許されると判定してほしい場面では、生成AIの返答を判断役にせず、課題の範囲や相談先を人に尋ねます。原稿に残すのは、AIが許可したという説明ではなく、本人が選んだ資料と理由です。

よくある質問

断られたら、レポートの題を変えるべきですか

拒否だけを理由に題を変える必要はありません。まず課題の題に戻り、依頼文が求めていた作業と、原稿で説明したいことが一致しているかを読み直します。論点の説明が必要なら、教科書や資料集の該当箇所を開いて、AIが答えなかった部分を自分のメモに残します。題の範囲そのものに迷いがある場合は、課題を出した人に原稿の見出しを示して相談します。

拒否理由が丁寧なら、その説明を根拠に使えますか

丁寧さだけを根拠の条件にはできません。拒否理由はAIが応答を控えた際の説明なので、レポートの問いに対する資料の説明とは役割が違います。原稿に使いたい主張が含まれている場合は、その主張をメモに抜き出し、教科書や資料集のどの箇所が支えるかを探します。対応する箇所を示せない段階では、拒否の理由を本文の結論として引用せず、調べる項目に置きます。

断られずに論点を整理してもらえたら、どこを見直しますか

元のメモと比べて、増えた内容と消えた内容を見ます。見出しを付けるだけの依頼でも、返答に新しい事実や自分の意見とは違う判断が入っていれば、資料に戻す対象になります。逆に、自分が重視していた条件が省かれていたら、その条件を原稿に残すか自分で選びます。提出前にはAIの整理を閉じて、各段落が題のどの部分に答えているかを、原稿の余白に書き添えます。

この記事の限界

適用範囲は、モデルに依頼を与えて応答を比べる試験や、中国語・英語の政治の質問を観察した研究が中心です。レポート提出前の学習者を継続して追った調査ではなく、日本語で人権の題を聞いた際の拒否率を測った研究は、今回集めた範囲にはありませんでした。

評価されたGPT-4、Claude v1.3、Llama 3.1などの結果は、更新後のモデルの拒否や安全性をそのまま表すものではなく、現在の応答を知るには利用時点の条件を含めた評価が要ります。日本語で起きる拒否の特徴と、日本の中高生が拒否をどう受け取り、その後の調べ学習をどう進めるかは、この記事で引いた研究の範囲の外にあります。

参考文献

1. Röttger P ほか. XSTest: A Test Suite for Identifying Exaggerated Safety Behaviours in Large Language Models. Proc NAACL-HLT 2024 (Vol 1: Long Papers). 2024:5377-5400.
2. Shi C ほか. Navigating the OverKill in Large Language Models. Proc ACL 2024 (Vol 1: Long Papers). 2024:4602-4614.
3. Pan J ほか. Political censorship in large language models originating from China. PNAS Nexus. 2026;5(2):pgag013.
4. Wei A ほか. Jailbroken: How Does LLM Safety Training Fail? Adv Neural Inf Process Syst. 2023;36:80079-80110.
5. Khorramrouz A ほか. Characterizing Selective Refusal Bias in Large Language Models. Findings of ACL 2026. 2026:11305-11326.

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