Divination by Prompt: LLM-Mediated Xuanxue on Chinese Social Media

本論文は、中国の玄学文化におけるLLM（大規模言語モデル）を介した占術に関する系統的な混合研究法を用いた研究を提示するものであり、ユーザーが協調的なプロンプト・エンジニアリングと確証バイアスを通じていかにAIを実用的な指針として活用しているか、そして専門の占い師がその精神的な妥当性を否定している実態を明らかにし、最終的に、拡張可能で反復可能かつ共同生産的な実践を通じて伝統的な占術の権威を再編していることを明らかにしている。

要約

論文解説：「プロンプトによる占術（Divination by Prompt）」

これは、シンプルな言葉とクリエイティブな比喩を用いた、論文「Divination by Prompt」の解説です。

全体像：デジタルな神託としてのAI

占い師が暗いテントの中でタロットカードをめくる代わりに、チャットボットに質問を入力する世界を想像してみてください。今、中国でまさに起きているのはそのような現象です。若者たちは、エッセイを書いたりソフトウェアのコードを書いたりするのと同じ「大規模言語モデル（LLM）」を使い、恋愛、キャリア、さらにはビデオゲームでの運勢について問いかけています。

研究者たちはこれを**「LLMによる玄学（LLM-mediated Xuanxue）」**と呼んでいます。「玄学」とは、古代の占星術から現代の神秘主義までを包括する、中国のトレンド的なネットスラングです。この研究は、人々がいかにAIを「デジタルな神託」として利用しているかを体系的に調査した最初期の試みの一つです。

その仕組み：新しい占い師としての「プロンプト・エンジニア」

昔は、運命を知るためにマスター（達人）に報酬を支払う必要がありました。しかし今日では、ユーザー自身が主導権を握ります。AIを**「非常に賢いが、中身は空っぽのキャンバス」**だと考えてみてください。あなたがどのように描いてほしいかを伝えない限り、AIはあなたの運命を知ることはありません。

• 魔法のプロンプト： ユーザーは単に「仕事に就けますか？」と聞くのではありません。「あなたは古代の『八字（バッパ）』の達人です。ここに私の生年月日データを入力します。厳格な伝統的ルールに従って私のキャリアパスを分析してください」といった、複雑な指示を書き込みます。
• 共同デバッグ： もしAIが曖昧な答えを出しても、ユーザーは諦めません。彼らはまるでソフトウェア・エンジニアが「デバッグ」を行うかのように、質問を微調整したり、言い回しを変えたり、あるいは答えが「しっくり」くるまでAIにやり直しを求めたりします。
• オープンソースの魔法： SNS（特にInstagramに似た「小紅書/Xiaohongshu」）では、ユーザーたちが「当たりプロンプト」を無料で共有しています。それは、美味しい結果を得るための正確なレシピをみんなで共有する「コミュニティの料理本」のようなものです。

なぜ人々はこれを行うのか？ 主な2つの理由

研究によると、人々がAI占いに頼る理由は主に2つあり、それらはしばしば重なり合っています。

1. 「トレンドへの好奇心」ルート： 無料で簡単、かつ誰もが話題にしている。それは新しいバイラルなダンス・チャレンジに挑戦するようなものです。人々は、AIが何を言うのかを見るために、真剣な儀式というよりは楽しいゲームとして、あえておどけた質問を投げかけます。
2. 「不安解消」ルート： 人生が不安な時（試験の結果を待っている時や、失恋を心配している時など）、人々は慰めを求めてAIに向かいます。たとえAIが本当に魔法的であると信じていなくても、それは**「心理的な杖（心の支え）」**として機能します。それは孤独感を和らげ、混沌とした世界の中でコントロールできているという感覚を与えてくれます。

彼らは信じているのか？ 「的中」の錯覚

研究者が2万3千件以上のコメントを分析したところ、意見を持つ人々の多くは、AIが驚くほど正確だと考えていることが分かりました。では、なぜでしょうか？

• バーナム効果（ホロスコープのトリック）： AIは、曖昧で、相手を褒め、かつ普遍的に共感しやすい文章（例：「あなたにはリーダーシップの隠れた才能があります」）を書くのが得意です。ユーザーは自分の人生を振り返り、「わあ、まさに私のことだ！」と思い込みます。彼らが空白を埋めているのです。
• 事後的確認： もしAIが言ったことが実際に起こると、ユーザーは「当たった！」と叫びます。もし外れたとしても、彼らは通常、質問の仕方が悪かったと自分を責めるか、「AIのプロンプトをもっと良くする必要がある」と言います。システムそのものを疑うことは滅多にありません。
• 「霊性」を巡る論争： プロの人間占い師たちは、AIには「霊的なエネルギー」や「魂」が欠けているため、偽物であると主張しています。彼らは、真の占術にはコンピュータには持ち得ない人間的な繋がりが必要だと説きます。しかし、多くのユーザーはそれを無視し、ただ素早く安価な答えを求めています。

「科学 vs 魔法」のダンス

最も興味深い発見の一つは、ユーザーが「AIは単なる数学である」という事実と「AIは未来を予測できる」という矛盾をどのように処理しているかです。

• 「ビッグデータ」という言い訳： 一部のユーザーは、「AIはインターネット上のすべてを読み込んでいるのだから、人間の運命のパターンを知っているはずだ」と言います。彼らは占いを数学の問題として扱います。
• 「科学の限界と魔法の始まり」という言い訳： また別のユーザーは、「科学では説明できないこともある。だからAIは、科学がまだ解明できていないもっと深い何かに触れているのだ」と考えます。
• 結論： ほとんどの人は、その中間で生活することに抵抗を感じていません。彼らはAIを「水晶玉」としてではなく、**「自己内省のためのツール」**として扱っています。彼らは、現代的で安全なものにするために「科学」というラベルを使い、一方で意味のあるものにするために「魔法」というラベルを使っているのです。

まとめ

この論文は、AIを使った占いが、人々が正気を失っている兆候でも、テクノロジーが人間を支配している兆候でもないと主張しています。むしろ、これは**「人間の適応力の高さ」**を示しています。

かつて人々が茶葉やタロットカードを使って不安や不確実性を管理していたように、現在はチャットボットを使っているのです。テクノロジーは変わりましたが、導き、慰め、そしてコントロールを得たいという人間の根源的な欲求は、全く変わっていません。AIは、古来より続く人間の習慣のための、新しい器に過ぎないのです。

この論文が主張していないこと：

• AIが実際に未来を予言できるということ。
• これが不安に対する医学的な治療法であるということ。
• これが人間の占い師を完全に取って代わるということ（実際、人間の占い師は「AIには魂がない」と主張して対抗しています）。
• これが長期的に社会をどう変えるかという予測（論文は、現在進行形で何が起きているかのみに焦点を当てています）。

技術概要

テクニカル・サマリー：プロンプトによる占術：中国のソーシャルメディアにおけるLLMを介した玄学

問題提起
大規模言語モデル（LLM）の急速な普及は、新たな文化的実践をもたらした。それは、対話型AIを用いた占術である。「アルゴリズムによる占術」（例：オンラインのタロットや占星術アプリ）はインターネット黎明期から存在していたが、LLMの登場は方法論的な転換を意味している。あらかじめプログラムされたメニュー駆動型の占いツールとは異なり、LLMは流動的でマルチターンな対話と、特注のプロンプト・エンジニアリングを可能にし、高度にインタラクティブで共創的な「神託」を実質的に作り出す。本論文は、この現象を中国のソーシャルメディアにおける「玄学」という特定の文化的文脈の中で調査する。玄学は、もともとは新儒教的な形而上学の一派であったが、現在は、中国の若者の間で慰めや社会的つながりの源泉として再燃している、神秘的・精神的な実践（占術、占星術、民間信仰など）を指すインターネットネイティブな総称へと進化している。本研究は、ユーザーが占術目的でどのようにLLMと対話し、どのようにこれらのAI生成された読み解きの権威を構築し評価するのか、そしてこの実践がいかに占術の社会的組織を再編しているのかを扱う。

調査手法
本研究は、LLMを介した占術という新たな現象を体系的に分析するために、混合研究法を採用している。

1. 大規模ソーシャルメディア分析： 著者らは、キーワード「DeepSeek 玄学」をターゲットとして、小紅書（Xiaohongshu：中国の主要なソーシャルメディア・プラットフォーム）からデータをスクレイピングした。この特定のクエリは、国内のLLMであるDeepSeekの普及と、「迷信」に関するプラットフォームの検閲を回避するための「玄学」という隠語的な使用を捉えるために選択された。

   • コーパス： 最終的なデータセットは、2025年4月10日までに投稿された232件の投稿と23,340件のコメント（ネストされた返信を含む）で構成されている。
   • コーディング： ハイブリッド・アプローチを用い、優れた中国語NLP性能を持つDeepSeek-V3.1を自動コーダーとして活用し、コメントを3つの次元（トピック分類：11カテゴリ、態度的指向：5段階の信仰度、プロンプト交換：プロンプト共有の有無を示すバイナリ変数）に分類した。人間によるコーダーが224件のコメントのサブセットを検証し、高い検者間信頼性（Cohen's Kappa > 0.90）を得るとともに、LLMの中程度から実質的な一致（Fleiss's Kappa > 0.60）を確認した。
   • 縦断的チェック： 補完的な目的的サンプリング・フェーズ（2025年4月〜12月）を実施し、パターンの持続性を検証するために25件の高エンゲージメント投稿と192件のコメントを精査した。

2. 半構造化インタビュー： 著者らは、以下の2つの異なるグループに対して計32件の深層インタビュー（30〜45分）を実施した。

   • ユーザー（n=26）： DeepSeekを占いに使用した、あるいは関連する議論に積極的に参加している個人。
   • 実践者（n=6）： LLMツールに一定の知見を持つ専門的な人間の占術師（タロット、八字など）。
   • 焦点： インタビューでは、使用習慣、知覚された有効性、比較視点（AI vs 人間）、および専門的なワークフローへのLLMの統合について探った。

主な結果

• 実用的動機とトピック： ユーザーは抽象的な精神的探求よりも、実用的な懸念事項について主にLLMに相談している。最も頻繁なトピックには、一般的な数理（易経、八字）、恋愛関係、仕事・学習・試験の結果、およびゲーミング（特に「ガチャ」の引き）が含まれる。これらの問いは、現代中国の若者の主要なストレス要因に即しており、高リスクな領域における不確実性を管理したいという欲求を反映している。
• 参加の二重の経路： エンゲージメントは、相互に交差する2つの経路によって駆動されている。
  1. トレンド主導の好奇心： バイラルな知名度とコストゼロのアクセスが実験を促している。多くのユーザーは、深い超自然的な信仰を持たず、娯楽や心理的慰めのための遊び心のある低障壁なツールとしてLLMに近づく。
  2. イベント主導の不安： 特定の高リスクな不確実性（試験、関係の危機など）が、明確さとコントロール感を得るための手段としてユーザーを突き動かしており、これは占術をコーピング・メカニズム（対処戦略）とする伝統的な人類学的見解と一致している。
• 協力的プロンプト・エンジニアリング： 特徴的なのは「協力的プロンプト洗練」の文化である。ユーザーは能動的にプロンプト・エンジニアとして振る舞い、結果を最適化するために入力テンプレートを共有、デバッグ、洗練させる。これにより、ユーザーは受動的な観察者から、神託の能動的な共同生産者へと変貌する。
• 知覚された有効性と検証：
  • ポジティブな偏り： 明確な立場を示すユーザーの間では、知覚された有効性はポジティブな方向に偏っている。「正確さ」はしばしば、伝記的な適合性や事後的な確認（バーナム効果および確証バイアス）を通じて正当化される。
  • 検証の実践： ユーザーは、繰り返し試行（セッション間での一貫性の確認）やクロスモデル比較（DeepSeek、Gemini、ChatGPTなどの間での結果の三角測量）を含む、厳格な検証戦略を用いている。
  • 専門家による懐疑： 人間の占術師は、LLMには必要な「霊力」や「エネルギー」（存在論的なコミットメント）が欠けていると主張し、LLMを経済的な境界作業のための道具と見なし、概して拒絶している。彼らは、正確な「判盤（チャート計算）」のような基礎的なタスクを実行できないLLMを批判することが多い。
• 認識論的な緊張： ユーザーは、科学的フレームと形而上学的フレームの間にある複雑な空間をナビゲートしている。一部のユーザーは、LLMの占術を正当化するために「科学的」（アルゴリズム的、ビッグデータ的）なものとして枠付ける一方で、他のユーザーは「科学の終着点は玄学である」と断じ、形而上学を現在の科学的理解よりも優れたものとして位置づけている。ほとんどのユーザーはこの曖昧さを許容し、この実践を解釈のための柔軟なツールとして扱っている。

主な貢献

1. 体系的な記録： 本論文は、LLMを介した占術に関する最初期の体系的な研究の一つであり、中国の文脈において、ユーザーが精神的目的のために生成AIとどのように相互作用するかという具体的なメカニズムを記録している。
2. 理論的統合： 占術の人類学的理論（道具的 vs 非道具的機能、認知進化論的アプローチ）と、人間とAIの相互作用研究を橋渡ししている。LLMによる占術は、伝統的な実践の核心的な認識的・社会的機能を維持しつつ、その社会的組織を根本的に変容させていると論じている。
3. 権威のシフト： 占術の権威が、専門的な実践者からネットワーク化されたユーザー・コミュニティへと移行していることを明らかにしている。ゼロコスト、再現性、プロンプトによるカスタマイズという特性により、ユーザーは神託を共同生産することが可能となり、人間の専門家の独占を揺るがしている。
4. AI時代の検証： クロスモデルによる三角測量や反復的なプロンプト・デバッグといった、LLMの文脈に特有の新しい検証戦略を特定している。これらは、不透明なAIシステムを評価するための日常的な実践として機能している。

意義と主張
本論文は、LLMによる占術が単なる珍現象ではなく、新しい媒介技術に対する認知的・道具的な戦略の耐久性のある適応であることを主張している。本研究は以下を実証している：

• 継続性： 技術的な基盤は異なっても、核心となるロジックは変わらない。ユーザーは不確実性の条件下でこれらのシステムに相談し、知覚された道具的有効性に基づいて、その出力を真の認識的価値を持つものとして認める。
• 変容： テクノロジーは、占術の権威が構築される方法を再形成する。権威はもはや実践者の「霊力」のみに由来するのではなく、プロンプトを設計し、複数のモデル間で出力を検証するコミュニティの能力を通じて分散される。
• 心理的および社会的影響： この実践は低コストの感情的サポートとコントロール感を提供するが、十分に知られた心理的バイアス（バーナム効果、確証バイアス）に対する脆弱性を導入し、重大な決定を自動化されたシステムにアウトソーシングすることを常態化させる可能性がある。
• 認識論的な流動性： ユーザーは「科学 vs 迷信」という二項対立を厳格に遵守するのではなく、文脈に応じて、AIの出力がアルゴリズム的な権威と形而上学的な共鳴の両方を通じて正当化される、柔軟な認識論的枠組みを活用している。

著者らは、LLMによる占術は伝統的な実践の機能的核を保持している一方で、信頼、検証、および権威のダイナミクスを根本的に変えるスケーラビリティと再現性を導入していると結論付けている。本研究は、この出現しつつある現象の長期的な行動的帰結を理解するために、今後の縦断的かつ通文化的な研究を求めている。