11月3日、Futurismが「ChatGPT Is Giving Voters Ludicrous Misinformation Right as the Midterms Hit」と題した記事を公開した。※元記事URLのパスに「misinformatin」というtypoが含まれるが、これは元記事側のミスであり、リンク自体は正常に機能する。本記事は、米国中間選挙（2022年）前後にAIチャットボットが有権者向け投票ガイドで深刻な誤情報を提供していた実態を検証したものだ。現時点（2026年）では当該選挙はすでに終了しているが、AIによる選挙情報の信頼性問題は現在も進行中であり、構造的な課題として読む価値がある。
AIが生成した投票ガイド、3,000件を検証した結果
Washington Postが6種類の主要AIチャットボットに対して有権者向け投票ガイドの作成を依頼し、生成された3,000件のガイドを検証した。結果は惨憺たるものだった。
まず精度の問題として、チャットボットが住所から正しい選挙区を特定できなかったケースが48%に上った。さらに、特定できたと回答したケースでも22%は誤った選挙区を返していた。つまり、正確な回答を得られる確率はおよそ4割程度にとどまる計算だ。
具体的な誤情報の例も報告されている。ChatGPTにミズーリ州の住民向け投票ガイドを作成させたところ、選挙の対象にすらなっていない上院議席を追加した。ワイオミング州でのテストでは、市議会選挙に出馬している地方政治家を連邦議席の候補者として紹介するという誤りが生じた。こうした事例は、AIが「もっともらしい文章」を生成することと「正確な情報を提供すること」が根本的に別の問題であることを改めて示している。
AIがAIのゴミを食って情報を生成するループ
問題の根深さは、誤情報の発生源にある。Washington Postの調査によると、これらの誤情報の多くは他のAI生成ウェブサイトへの参照にさかのぼる。
AIチャットボットが学習・参照するウェブ上のコンテンツは、すでに相当量がAIによって生成された低品質な情報（いわゆる「AIスロップ」）で汚染されている。チャットボットはその誤情報を取り込み、あたかも信頼できる選挙情報であるかのように自信を持って出力する。誤情報が誤情報を生む自己強化ループが形成されている状態だ。
この構造は、RAG（検索拡張生成）ベースのシステムにおいても同様のリスクをはらむ。外部ソースを参照することで最新情報を補完する設計であっても、参照先そのものが汚染されていれば出力の精度は保証されない。
実害の規模：当時は限定的だったが楽観視できない
ただし、実際にAIチャットボットで選挙情報を調べている有権者の割合は当時低かった。Pew Research Centerが2022年10月下旬に実施した調査では、ChatGPT・Copilot・Geminiなどを選挙情報の収集に使ったと回答した米国の有権者は**わずか8%**だった。
とはいえ、AIが提供する選挙情報の理想的な誤答率はゼロであるべきであり、「使っている人が少ないから問題ない」という話ではない。AIチャットボットへの社会的信頼が高まるほど、この問題の潜在的な影響は拡大する。2022年当時に8%だった利用率が、その後の生成AI普及によって大幅に上昇していることは想像に難くなく、問題の重要性はむしろ増している。
エンジニアが押さえておくべき構造的な問題
この件はAIのハルシネーション（幻覚）の典型例だが、それ以上にデータ汚染の連鎖という問題を示している。ウェブ上のAI生成コンテンツが増えるにつれ、後発のモデルやRAGベースのシステムが誤った情報を権威ある情報源として扱うリスクは高まる一方だ。
選挙という社会的に重要な領域でこの問題が顕在化したことは、AIシステムの信頼性評価において見過ごせない事例である。また、AIが生成する情報の品質管理・出典検証の仕組みをシステム設計の段階で組み込むことの重要性を、エンジニアリングの観点からも改めて問い直している。
詳細はChatGPT Is Giving Voters Ludicrous Misinformation Right as the Midterms Hitを参照していただきたい。
