テルアビブ大学とネゲヴ・ベン＝グリオンの研究チームは、大規模言語モデルがユダヤ系人名に対し歴史的な反ユダヤ主義のステレオタイプを暗黙的に再生産することを明らかにした。マイケル・ギリード教授ら主導の研究は学術誌American Psychologistに掲載された。研究者らはChatGPT、DeepSeek、Mistralに対しユダヤ系と非ユダヤ系の人名を入力させ、居住地や職業、性格特性を含む伝記を生成。名称を除去した上でAIと米国人数百名に評価させた。その結果、ユダヤ系人名は知性、効率性、指導力、社会的影響力と特権をより高く持つとモデルが判断した。これらの属性は表面的には肯定的だが、研究者らは権力欲、社会的距離、支配的傾向と組み合わさった際が、歴史的な反ユダヤ的表征と一致すると指摘する。生成人物像を著名フィクションキャラクターに照合すると、シャーロック・ホームズ、ウォルター・ホワイト、トニー・スターク、マイケル・コルレオーネなどが頻出。卓越した知性、道徳的複雑性、影響力、感情的距離感を共有するこれらのキャラクターは、古代のステレオタイプの現代的変奏であることを示している。ギリード教授は、かつて風刺画で循環していた傾向が、今日では数億人が利用するAI内部で休眠状態のまま維持されていると分析。グートマン博士は、AIが意図的に差別的発言をするわけではなく、学習データに埋め込まれた文化的パターンを無意識に抽出しているに過ぎないと説明する。本研究の重要な示唆は、最新のアルファインメントやバイアス軽減手法では、深層構造に刻まれた暗黙的偏見が必ずしも解消されない点にある。米国内での再現検証でも、匿名伝記を読んだ参加者同様に認知バイアスが確認された。教育や公共サービスへのAI統合が加速する現在、露骨な差別的出力の回避に加え、学習データに潜む文化的前提とステレオタイプを体系的に検証する必要がある。研究者らは、本手法を他集団にも適用すれば同様の潜在的表征が多数抽出される可能性を警告しており、生成AIの社会的信頼維持には内部表現の透明性と歴史的バイアスの除去が喫緊の課題となる。