プロンプト規制のメカニズムと倫理的根拠の曖昧さ
AIのプロンプト規制は、その技術的な仕組みと倫理的な根拠において、いくつかの深刻な問題を抱えていた。
プロンプト規制の基準は、多くの場合、AI開発企業内部の倫理委員会や法務部門によって策定される。
しかし、その策定プロセスは不透明であり、外部からの検証や民主的な合意形成のプロセスを経ていないのだ。
これにより、規制の判断は恣意的に行われることになった。
また、AIが自動的にコンテンツをブロックした場合、その責任は誰にあるのか？
プロンプトを入力したユーザーか、AIを開発した企業か、あるいはAI自身か？
この責任の所在の曖昧さが、クリエイターが不当な規制を受けた際の異議申し立てを困難にした。
AIは、インターネット上の膨大なデータを学習することで、言語や画像を生成する能力を獲得する。
しかし、この学習データには、既存の社会規範、文化的な偏見、あるいは特定の企業や地域の倫理観が反映されている。
例えば、欧米の文化圏では「児童ポルノ」と見なされやすい表現が、日本の漫画・アニメ文化では「デフォルメされた表現」として許容される場合があった。
AIは、このような文化的・倫理的なニュアンスの違いを理解できず、学習データ内の多数派の価値観や、企業の意図する「健全性」に基づいて、一律に表現を排除した。
これにより、特定の文化圏の表現が不当に制限されたり、マイノリティの性癖がAIの学習データから排除され、結果的に「存在しないもの」として扱われた。
AIのプロンプト規制の多くは、その判断プロセスが外部からは見えない「ブラックボックス」となっていたのである。
ユーザーは、なぜ特定のプロンプトがブロックされたのか、AIがどのような基準でその判断を下したのか、明確な説明を得ることができなかった。
これにより、クリエイターは試行錯誤を繰り返すしかなく、創作活動の効率性は著しく低下した。
また、不透明な判断プロセスは、AIが特定の思想や表現を密かに検閲しているのではないかという不信感を増幅させた。
AI開発企業は、将来的に発生しうるリスク（法的訴訟、企業イメージの毀損、社会からの批判など）を最小限に抑えるために、「予防原則」を掲げてプロンプト規制を強化した。
しかし、この予防原則は、しばしば表現の多様性を不当に制限する手段として濫用されることになった。
明確な法的根拠がない表現であっても、「将来的に問題になる可能性がある」という理由でブロックされるようになってしまったのだ。
クリエイターは、リスクを避けるために「描かない方が無難」という自己検閲に陥り、創作の幅が狭まり、本来追求すべき「けしからん」衝動を抑制するようになってしまった。
これらの問題は、AIによるプロンプト規制が、単なる技術的制約ではなく、企業倫理と資本主義的論理に深く根差した、新たな形態の「民間検閲」であることを明確に示している。
