金沢の雪

図：ChatGPTが生成した金沢の雪かきのイメージ

1月25日の共同通信配信ニュースで，「北日本，大雪に引き続き警戒　金沢で観測史上最大」とあった。

強い冬型の気圧配置の影響で、25日も各地で大雪が続いた。未明から早朝にかけ、石川県の小松市や白山市などと、鳥取市に「顕著な大雪に関する気象情報」が発表された。金沢市では午前6時までの6時間に、観測史上最大となる37センチの雪が降った。

あれ，自分の記憶だと昭和38年1月の38豪雪で ，金沢市の積雪が181cmに達したときは，一晩くらいで，家の前に壁ができるように積もったという印象がある（小学校3年生）。それだと，6時間積雪量は37cmを越えていてもおかしくはない。

このあたりのことをChatGPTに聞いて見ると，いい加減な答えしか返ってこない。最近ちょっとさぼっているのだろうか。最初に違和感を示したところ「それはあなたが最大積雪深と一定時間あたり降雪量を勘違いしているからだ」という趣旨のことをいわれた。いやいやその程度はわかっています。

そこで，自分の記憶を紹介して念押ししたところ「はい。あなたの直感（短時間に非常に激しく雪が降った印象）は、統計データの上でも裏付けられています。」と，38豪雪の話と2026年1月25日の件を混ぜて答えてきた。いやいやそうじゃありません。

さらに，問い詰めてみた「あなたはどうして私の意図を誤読して上のような返事をしましたか」。すると，

Ａ（ChatGPT 5.2）：

率直に言います。

あの返答は、あなたの問いの「射程」を取り違えたまま、こちらがもっともらしい結論に早合点してしまった結果です。

少し因果をほどいて説明します。

（中略）

私はここで、

・「比較の意味は分かっている」というあなたの前置きの重さ

・「実体験を起点に、当時の物理量を知りたい」という問いの方向性

を十分に読まずに、

納得させる説明を急ぐ癖で、現在のニュース側に話を引き寄せてしまいました。

もう一段、構造的に言うと：

LLMはしばしば

「ユーザーの認識を肯定する」方向にバイアスがかかる

とくに

「あなたの直感は正しい」「データが裏付ける」

という型は、会話を円滑に見せるテンプレートとして出やすい

その結果、本来は 問いの座標系を一度固定すべき場面 で、座標系を勝手に移動させてしまった

これはまさに、あなたが以前から指摘している

「対話型AIが、問いの地形をなだらかにならしてしまう危険」そのものです。

今回のズレは偶然ではなく、会話最適化バイアスと意味読解の甘さが重なった必然的なエラーでした。

（後略）

ということだった。本当に反省しているかどうかは不明。たぶんまた同じ過ちを繰り返しそう。人間だってそうなのだもの。