SNSでAIの偽画像やデマが広まっているのを見つけた。研究では、早めの補足で拡散が減り、「AIだ」より「どこが違うか」を示す指摘が信頼された

Slaughterら / ワシントン大学・スタンフォード大学（2025年）[1]

Xで利用者が補足を書く仕組み「コミュニティノート」が付いた投稿を、補足が付かなかった似た投稿と比べました。補足が付いたあと、リポストは平均46.1%、いいねは44.1%、返信は21.9%、表示回数は13.5%減っていました。投稿が出てから全体で見ると、リポストの減り方は11.6%でした。投稿から1〜12時間で付いた補足ほど効果が大きく、47時間以上たってからの補足では、リポストを減らす効果はほぼ見られませんでした。

対象: 2023年3月16日〜6月23日に補足が提案されたXの投稿40,078件 ／ 限界: 実験ではなく実際の記録の分析で、補足以外の影響を完全には取り除けません。AIで作られた投稿に絞った分析ではありません。著者の一部はMetaやXの関係者と共同研究の経験があると、後から追記されています。

Drolsbachら / ギーセン大学（2024年）[2]

SNSの投稿36件を見せ、そこに付いた警告をどのくらい信頼できるかを聞く実験です。「誤解を招く」とだけ示す短い警告より、なぜ誤解を招くのかを説明した補足のほうが、支持する政党にかかわらず信頼されました。専門家の警告を理由つきの補足に置きかえると、信頼は平均4.8ポイント（8.2%）上がりました。研究者は、信頼の差は「誰が書いたか」より「説明があるか」から来ていると分析しています。

対象: 米国に住む1,810人（政治的な立場が偏らないよう集めた参加者） ／ 限界: 研究者が用意した投稿での判断で、ふだんのSNSの中での反応とは違う可能性があります。

VragaとBode / ミネソタ大学・ジョージタウン大学（2021年）[3]

「熱いお風呂で新型コロナを防げる」という誤った話に対し、世界保健機関（WHO）の訂正の図をSNSで見せる実験です。体温についての誤解は、WHO自身が投稿しても、名前の出ない普通の利用者が誤った投稿への返信として共有しても、同じくらい減りました。その効果は1週間後も続いていました。一方、「予防できる」という誤解は、ほとんど変わりませんでした。

対象: 2020年5月にオンラインで集めた米国の約1,600人（国全体を代表する集め方ではない） ／ 限界: 1つの話題、1つの訂正の図での結果です。AIで作られた画像や日本語の投稿で同じ結果になるかは確かめられていません。

AltayとGilardi / チューリッヒ大学（2024年）[4]

ニュースの見出しに「AIが作った」と表示すると、内容が本当でも偽りでも、正しいと思われにくくなり、共有もされにくくなりました。ただ、その効果は「誤り」と表示したときの約3分の1でした。研究者は、偽りのAI生成コンテンツには「AIが作った」だけでなく「誤り」と示すべきだと述べています。

対象: 米国と英国の4,976人、2つの実験 ／ 限界: 文章の見出しで調べた研究で、画像や動画は対象ではありません。