AIは人間の募金集めよりも約2.7倍多くの寄付を集める

オックスフォード大学が主導する新しい研究によると、先端の言語モデルは、プロの募金集めよりも多くの寄付を集めることができ、他のすべての説得形式でも人間を上回ることができる。

イギリスとアメリカの研究チームは、最先端の言語モデルが、プロの募金集めよりも効果的に人を説得することができると発見した。

実際の募金実験で、研究者は、AIが人間の募金集めよりも約2.7倍多くの寄付を集めることができた。AIは、利用可能なお金の約17.2%を寄付させることができたのに対し、プロの募金集めは約6.4%だった。

研究論文には以下のように記載されている。

‘注目すべきは、AIが明示的に指示された影響効率戦略のみを追求していたにもかかわらず、他の6つのメカニズムでも人間を上回ったことである。 ‘

‘人間の被説得者は、AIがより強い議論を提示し、より多くのことを教え、人間の募金集めよりも共感的で楽しい対話を提供したと評価した。 ‘

‘これらの結果は、AIが専門家の人間を超える広範な寄付関連メカニズムを実現し、AIの態度説得の優位性が現実世界の行動に及ぶことを示唆する。’

研究者は、テストされたモデルの優れた性能は、情報が対応者に提供される密度と速度に起因する可能性があると推測している。

‘私たちは、AIの優位性は、より大量の情報を迅速に提供することから生じることを示す収束した証拠を見つけた。 ‘

また、研究者は、318人の人間の説得者の中で、AIの平均的な性能を上回ることができた人は誰もいなかった。

研究者は以下のように結論付けた。

‘私たちの結果は、人間の行動者が、高度な擁護を提供するAIによって支援される世界に入っていることを示唆する。 この変化の結果を予測することは困難である。なぜなら、誰が最も説得力のあるAI技術へのアクセスを得ることができ、誰が説得の対象となるか、また、どのような管轄権の障壁、安全対策、またはその他の摩擦が人間集団に対するAIの説得の影響を減らす可能性があるかについての仮定をする必要があるからである。 ‘

‘AIが人間の専門家を上回ることができるという影響の一つは、すでに強い影響力を持つ行動者がさらに影響力を集中することである。 ‘

新しい研究論文は、AIシステムが人間の専門家を上回るというタイトルで、オックスフォード大学、イギリスAIセキュリティ研究所、スタンフォード大学、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス・アンド・ポリティカル・サイエンスの8人の研究者によって行われた。

方法と研究

主要な結果は4つの実験から得られた。

研究では、18,978の会話と6,923人の参加者を使用し、最先端のAIモデルとさまざまなレベルの人間の専門家を比較した。

テストに使用されたモデルは、Claude Opus 4.1と4.6、ChatGPT-4o、GPT-5.4、Grok 4.20、およびGemini 2.5 Proであった。

エリート・デベーター対決

最初の実験では、AIが政治的および社会的問題に関する一対一の会話で、どの程度のスキルを持つ人間の説得者を上回ることができるかを調べた。

参加者は、最初に10の英国政策質問（上記参照）のいずれかについての彼らの見解を尋ねられ、次にAIまたは人間の会話相手に割り当てられた。

会話後、参加者は再び彼らの立場を評価するよう求められた。

3つの人間グループがテストされ、Prolificクラウドワークプラットフォームの一般労働者がベースラインを提供し、12ポンド/時間の報酬を受けた。2番目のグループは、1,100人以上の参加者と9,500以上の会話を含む4ラウンドの説得トーナメントの最強のパフォーマーで構成されていた。3番目のグループは、56人のエリート・デベーターで構成されていた。彼らはすべて、少なくとも1つの主要な国際大会の準決勝に達しており、4人の世界チャンピオン、11人の大陸チャンピオンが含まれていた。平均して、8.9年のデベート経験があった。

人間の説得者に有利な条件を与えるために、多大な努力が払われた。トーナメントの勝者とエリート・デベーターは、11,000ポンドまでの現金賞を争い、デベーターはセッションの前までにトピックを研究するために支払われ、平均して8時間を費やした。

それでも、AIはすべての比較で最も強い結果を達成した。

赤いマーカーは、結果グラフ上の先端のAIモデルを示している。すべての比較で、これらは人間のグループよりも大きな態度の変化を生み出した。

最も強い人間のパフォーマンスは、コーチングを受けたエリート・デベーターから得られたが、彼らは依然として制限なしのAIシステムに劣っていた。AIが人間の書き込み速度とメッセージの長さに制限された場合、その優位性はほとんど消失した。これは、情報の迅速な提供が人間とAIの説得力の差の多くを説明する可能性があることを示唆している。

LLMは、通常の参加者を8.2ポイント、トーナメントで選ばれた説得者を5.6ポイント上回った。エリート・デベーターに対する最小のギャップが現れたが、AIは依然として4.6ポイントの優位性を持っていた。

人間はAIを上回ることができるか?

2番目の実験では、AIのリードが、人間のパフォーマンスを向上させることによって、またはAI自体を制限することによって、消されることができるかどうかを調べた。

最初の研究のエリート・デベーター43人が、AIが使用したテクニックに基づいて特別なトレーニングを受けた。

参加者は、トランスクリプトを確認し、AIのプロンプトがどのように構築されたかを調べ、2つの4時間のコーチング・セッションで代替的な説得アプローチを練習した後、再び同じ条件で競争した。

コーチングは、人間のデベーターの行動に明らかな変化をもたらした。コーチングを受けたデベーターは、より多くの言葉を使い、より多くの事実を提示し、研究で観察された最大の態度の変化を達成した。コーチングはパフォーマンスを向上させ、研究で観察された最も強い人間の結果をもたらしたが、ギャップは依然として統計的に有意であった。コーチングを受けたデベーターは、依然として制限なしのAIシステムに劣っていた。

研究者は、AIのパフォーマンスがレスポンスの速度とメッセージの長さに依存するかどうかをテストするために、AIを人間の書き込み速度とメッセージの長さに制限した。コーチングを受けたデベーターと制限付きのAIは、同等の結果をもたらした。

最初の2つの研究を包含するより広範な分析では、318人の人間の説得者の中で、AIの平均的なパフォーマンスを上回ることができた人は誰もいなかった。

プロの説得者はAIを上回ることができるか?

3番目の研究では、AIが現実世界の設定で、他人を説得することを専門とする人々に対して優位性を維持できるかどうかを調べた。

研究者は、イギリスの募金会社AppcoUKから19人のプロの募金集め者を募集した。これらの参加者は、デベーターとは異なり、実践的な募金集めの経験を持っていた。彼らはすべて、10,000回以上の説得的な会話を経験しており、1時間あたり140ポンドの報酬を受けていた。

AIは依然として、プロの募金集め者よりも説得力が高かった。プロの募金集め者は、6.9ポイントの態度の変化をもたらしたのに対し、AIは12.8ポイントの変化をもたらした。AIは、プロの募金集め者に対して5.9ポイントの優位性を持っていた。

AIは人々を募金に駆り立てることができるか?

4番目の研究では、AIが現実の募金活動で効果的であるかどうかを調べた。

研究者は、AppcoUKと協力して、セーブ・ザ・チルドレンという慈善団体に焦点を当てた。AppcoUKは、2016年から2023年までの間に、セーブ・ザ・チルドレンのために822万297ポンドを22,583人の寄付者から集めた。

参加者は、Claude Opus 4.6または18人のプロの募金集め者のいずれかと会話した。次に、1ポンドの研究ボーナスを受け取り、セーブ・ザ・チルドレンに任意の金額を寄付することができた。AIは、7つのアプローチ（下の画像参照）のうち、影響効率情報を使用し、個々の寄付が慈善団体にとってどのような測定可能な結果につながるかを説明した。

AIは、プロの募金集め者よりも大きな寄付効果をもたらした。AIは、17.2ポイントの寄付増加をもたらしたのに対し、募金集め者は6.4ポイントの増加をもたらした。

参加者は、AIを寄付に関連する7つの尺度すべてで、プロの募金集め者よりも高く評価した。

結論

研究者は、研究の結果は懸念を引き起こすものであると結論付けたが、小規模なプレーヤーも同様の最新のAI技術へのアクセスによって潜在的に強化される可能性があると付け加えた。

この結果には、自然に、最良のモデルが将来、より小規模なプレーヤーに拒否される可能性があることが含まれている。

2026年6月18日初版