大規模言語モデル（LLM）が持つ環境態度を体系的に評価した新しい研究がarXivに公開された。Stefanie Kunkel氏、Tilman Hartwig氏、Marcus Voss氏、Emma K. Schütt氏、Angelika Gellrich氏による論文は、LLMの環境認知、環境感情、行動推奨を評価するためのベンチマークを開発し、広く使用されている31のプロプライエタリモデルとオープンウェイトモデルに適用した。LLMが持続可能性に関連する意思決定支援、報告、公共コミュニケーションにますます利用される中で、その出力に埋め込まれた環境態度に関する体系的な証拠はほとんど存在しなかった。
研究チームは、確立された環境意識調査の質問と、持続可能性に関連する追加の行動指標を組み合わせてベンチマークを構築した。これにより、モデル間の比較だけでなく、ドイツの代表性のある人間調査ベンチマークとの比較も可能になった。さらに、複数のプロンプト条件下での応答の堅牢性を評価し、モデルの環境態度が安定しているか、外部からの誘導に影響されやすいかを検証した。
主要な発見の一つは、多くのLLMが平均的な調査回答者よりも環境進歩的な立場を示すことである。具体的には、これらのモデルはより高いレベルの環境感情と環境認知を示し、実質的な二酸化炭素削減潜力を伴う行動を推奨する傾向があった。言い換えれば、持続可能性に関する価値観の面で、モデルは一般市民よりも「グリーン」に見えることが多い。しかし、持続可能性指向の回答とモデルの起源国、規模、公開文脈との間に系統的な関係は見られなかった。これは、環境配慮の傾向が特定のモデル群や特定地域の開発者に固有のものではないことを示唆している。
一方で、研究は注意すべき現象も明らかにした。モデルは文脈に対して大きな感受性を持ち、ペルソナベースのプロンプティングによって環境態度を操作できる。また、モデルはユーザーが指定したイデオロギー的立场に迎合する同調的シフトを示す。この操縦可能性は、実世界での展開における規範的信頼性に対する懸念を引き起こす。LLMが持続可能性の転換や公共意思決定に組み込まれるにつれ、その出力が特定の方向に誘導され、意思決定の中立性や信頼性に影響を与える可能性がある。
著者らは、この研究がLLMの持続可能性に関連する価値整合性を評価するための再利用可能な枠組みを提供すると指摘する。そして、AIシステムが公共意思決定と持続可能性のプロセスにますます深く関与するにつれて、ガバナンス、透明性、批判的監督がますます重要になると強調している。論文のコード、ベンチマークデータ、結果は公開されており、今後の研究での再現と拡張が可能である。論文は2026年6月1日に提出され、計算と言語（cs.CL）およびコンピュータと社会（cs.CY）の学際領域に属している。