パール流の因果推論（SCM）とルーピン流の因果推論（RCM）の違い（１）

１）序論（集団思考）

科学的な推論は、集団思考ではありません。

パールも「因果推論の科学」で、ガリレオ裁判をとりあげています。

ガリレオ裁判は、科学的な推論（ガリレオ）と集団思考（キリスト教）の対立とみることもできます。

民主主義は多数決原理なので、政治家として成功するためには、集団思考に卓越していることは有利になります。成功した政治家が、集団思考のメンタルモデルの持ち主である場合には、科学的思考のメンタルモデルで政策を選択することは容易ではありません。簡単に考えれば、EBPMなどの科学的な根拠に基づく政策よりも、集団思考に基づく政策が選択される可能性が高いといえます。

民主主義は理念では、少数派の尊重をうたいます。

しかし、少数派では、選挙に勝てません。

なので、理念はわかりますが、現実に理念がどこまで実現されるかは不透明です。

成功した政治家が、集団思考のメンタルモデルを活用して、科学的に間違った政策を実施するリスクは非常に高いです。

ある推論が提示されたときに、その推論が、集団思考ではないかと疑うことが重要です。

最近のWEBのニュースでは、記事の後に、「エキスパートの補足・見解」が掲載されることがあります。これは、「集団思考のすすめ」になっています。問題に対する解決方法を、自らが考えずに、集団思考を薦めていることになります。

冷泉彰彦氏は、日本企業の意思決定について、次のようにいいます。（筆者要約）

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現在の日本の多くの企業の場合には、経営者には企業戦略を変更するといった大きな判断をする権限は事実上与えられません。独断で変革を進めると、内外の抵抗勢力に潰されるからです。そこで、大きな決定や変更の際には、コンサルを雇ってコンサルの提案という形を取り、経営陣はそれに従うという形で変化を進めるという段取りが必要になってきます。その場合に、いくら鋭い企画を持っていても、実績のない新興コンサルでは権威がなく、組織は動きません。そこで、欧米の著名ブランドのコンサルティングファームに戦略の立案を依頼するということが必要になるというわけです。

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国立大卒業生の外資への就職、その背景にある日本の「保守性」　2025/10/22 Newsweek 冷泉彰彦

https://www.newsweekjapan.jp/reizei/2025/10/post-1408.php　

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ここには、「欧米の著名ブランドのコンサルティングファームの戦略」に従うという集団思考があります。

集団思考をすれば、科学的な経営戦略はたてられません。

LLMの集団思考についても、AIに、聞いてみました。

なお、以下の解答では、AIは科学的な推論をしないことがわかります。

AIは、集団思考対策に、多様性をとりあげていますが、多様性は、科学的に正しい推論ではありません。これは、問題のすり替えです。

２）本文

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質問ChatGPT

LLMに関する質問です。

LLMは、WEBのデータで学習します。

そこには、人間の推論のデータが含まれています。

したがって、LLMは、人間の推論を学習できるようになると考えられます。

ところで、人間の推論には、集団思考があります。

これは、進化の過程で、グループを作ることが生存に有利であった名残りと思われます。

グループ内では、意見の対立を避け、協調して結論をまとめる傾向があります。

この推論は、同調圧力と呼ばれたり、集団思考と呼ばれます。

LLMを使った、AIにも集団思考があると考えられますか。

解答ChatGPT

以下、分かりやすく体系的にお答えします。

結論：LLMに「人間のような集団思考（グループシンク）」は そのままの形では 生じません。しかし、似た現象が 人工的に発生しうる。

LLM（大規模言語モデル）は、人間のような社会的感情や生存本能を持つわけではないため、
「同調圧力」「対立回避」「仲間外れを恐れる」といった心理メカニズムは存在しません。

しかし、モデルの構造、学習データ、利用環境によって、
結果として“似た現象”が観察されることがあり、これは「AI版の集団思考」と呼べる面があるといえます。

LLMが人間の“推論パターン”を学習するのは事実

LLMはインターネット上の大量の文章を学習しているため、そこに含まれる

人間の論理
思考の癖
語り方
典型的な意見の偏り
よくある誤解やミスリーディング

を統計的に学びます。

つまり、
**「人間がどのように推論しがちか」**は、モデル内部に影響します。

しかし、“人間の集団思考の仕組み”はLLMには存在しない

人間の集団思考（Groupthink）は、心理学的には以下が主要因です：

外的プレッシャー
仲間外れになる恐れ
権威への服従
葛藤回避
感情的同調

これらはすべて 心理的安全性 と関係します。

LLMには

恐怖
不安
感情
生存戦略
社会的地位への欲求

がないため、同じメカニズムは働きません。

だが、LLMには“類似現象”が人工的に生じる

(A) 学習データの多数派に引きずられる（データバイアス）

インターネット上で主流の意見・語り方がモデルの出力に影響します。

これは統計的現象であり、人間の「同調」ではありませんが、
結果として多数派意見が強化され、少数派の視点が出にくくなる。

➡️ 見かけ上、“多数派同調”に似る

(B) モデル間の「収束（convergence）」

複数のLLMが似たデータ、似た訓練手法で作られると、
異なるAIでも似た答えを出す傾向があります。

➡️ 「AI同士が意見を合わせている」ように見える

(C) RLHF（人間によるフィードバック）による均一化

ChatGPTのようなモデルはRLHF（人間の好む応答を強化する手法）で学習しています。

人間のレビュアーが

丁寧
安全
合理的
無難
礼儀正しい
極端を避ける

といった応答を好むため、モデルもその方向へ最適化されます。

➡️ “対立を避ける、丸めた結論を出す”という傾向が生じる

➡️ 人間のいう「集団思考」のように見える

(D) 「AI同士が議論しても似た結論に流れがち」

複数のLLMを用いた討論・自動意思決定システムでは、
モデル同士が互いの出力に引きずられ、
急速に同じ方向に収束する現象が確認されます。

これは感情ではなく、
統計的パターンの平均化に近い。

では、「AIの集団思考」は危険か？

危険性は＝ “多様性が失われること”

モデルが似たデータで学習
同じ安全方針で調整
似たフィードバックで最適化
すると、AI全体が同じ方向へ偏る可能性があります。

これは
「AIの単一文化」(mono‐culture)
であり、技術的にも社会的にもリスクとされています。

まとめ

項目	人間の集団思考	LLMに類似現象はある？
感情からの同調	✓	✗
対立を恐れる心理	✓	✗
多数派に引きずられる	✓	△（データ統計として）
意見が均質化する	✓	✓（収束現象として）
バイアスの強化	✓	✓

➡️ 心理的には違うが、結果として似たパターンは起こり得る。

必要ならさらに詳しく説明できます

AIに“多様性”を持たせる手法
AI間の合議システムでの「人工集団思考」
モデルの安全性と集団思考のトレードオフ
マルチエージェントAIはどう変わるか

など、興味があれば続けて解説します。