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From Wikipedia to AI: Measuring 25 years of synthesis of human genetics research in the public-facing information ecosystem

本研究は、25年間にわたるWikipediaの改訂履歴と新興のAI出力を分析することで、人類学的な遺伝学研究が民族や国籍に関する公的情報へと頻繁に統合されていること、そしてAIが生成する百科事典は、従来のソースと比較して遺伝学的参照の頻度が高く、この研究を幻覚(ハルシネーション)させたり誤認させたりする傾向がより強いことを明らかにしている。

原著者: Diaz-Papkovich, A., Kuntzleman, A., Davis, S. C., Ramachandran, S.

公開日 2026-08-04
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原著者: Diaz-Papkovich, A., Kuntzleman, A., Davis, S. C., Ramachandran, S.

原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 ⚕️ これは査読を受けていないプレプリントのAI生成解説です。医学的助言ではありません。この内容に基づいて健康上の判断をしないでください。 免責事項の全文を読む

ヒトゲノムを、人間を作り上げるための究極の指示書、つまり科学者が数十年をかけて解読してきた膨大なコードのライブラリだと想像してみてください。しかし、ここには厄介な点があります。このマニュアルは、青い瞳やカールした髪について語るだけでなく、国家、民族、人種といった、私たちが人々をグループとして定義する方法と、しばしば絡み合ってしまうのです。これは、レシピ本の中に、誤って歴史書が混ざり込んでしまったようなものです。これらのトピックは非常に個人的かつ政治的なものであるため、一般の人々がその科学について読む際、科学が歪められたり誤解されたりしてしまうことが非常に容易に起こります。私たちは皆、ウェブサイトや宿題の助けを求めるチャットボットなど、複雑な科学を理解するために公開されている情報に頼っています。しかし、もし世の中にある情報が少し混乱していたり、存在しない事実を捏造していたりすれば、私たちは自分自身の生物学について、単に真実ではないことを信じ込んでしまう可能性があります。だからこそ、これらの公共の場に実際に何が書かれているのかを確認し、科学が正しく伝えられているかどうかを見極めることが重要なのです。

この論文は、人類の遺伝学研究がどのように公共の情報エコシステムの中に混入されてきたかを探るため、25年間にわたって過去を振り返る、巨大なタイムトラベル・探偵物語のような役割を果たしています。研究者たちは、世界で最も人気のあるオンライン百科事典であり、何百万回も描き直される巨大で生きた壁画のような存在であるWikipediaの、大規模なスナップショットを撮ることにしました。彼らは単に数ページを見たのではありません。民族性、国籍、そして人種に関する6,738の異なるページから、驚異的な3,050,422回の履歴改訂を分析したのです。

彼らが発見したのは、遺伝学の用語がこれらのページの14.8%に静かに紛れ込んでいるということでした。しかし、最も人気のある上位1,000ページにズームインしてみると、その数字は55.5%に跳ね上がります。それはまるで、国家に関する最も有名な物語の半分以上が、今や生物学的な章を含んでいるかのようです。具体的には、国籍に関するページの67.8%が遺伝学に言及しており、これは、民族性や国籍という概念に対して、生物学的な要素を提示するために研究結果が統合されていることを示唆しています。著者たちはまた、編集者たちが何を記述すべきかを議論する「ノートページ(トークページ)」の舞台裏も覗き見ました。その結果、そこでの56,908件の議論のうち10.1%に遺伝学の用語が含まれていることが分かりました。

物語はWikipediaでは止まりません。チームはまた、3つの人気のあるチャットボットに国籍に関する質問を投げかけ、これらのAIアシスタントが、遺伝学とWikipediaの両方を情報源として参照していることが多いことを発見しました。しかし、最も驚くべき展開は、新しいAI生成百科事典である「Grokipedia」からもたらされました。研究者たちがこの新しい情報源から133のページを調査したところ、それはWikipediaよりもさらに頻繁に遺伝学に言及していることが分かりました。しかし、慎重になろうとする人間の編集者とは異なり、このAI生成百科事典は、人類の遺伝学研究を幻覚(ハルシネーション)として提示したり、誤って表現したり、本質的に事実を捏造したり、科学を間違えたりしていることが判明しました。この論文は、私たちが公共の物語の中に、より多くの科学を統合しつつある一方で、新しいAIのストーリーテラーたちが、存在しない生物学的現実を捏造してしまわないよう注意する必要があると示唆しています。

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