ChatGPTは感情に寄り添うほど、なぜ文章が丸くなるのか

こうした利用場面まで製品がカバーしようとすれば、初期設定の返答は自然に、より慎重で、より受け止める方向へ寄ります。

それなのに、なぜ文章は「下手になった」と感じられるのか

1. 初期語調が温かいほど、衝突は弱くなる

OpenAIのChatGPTリリースノートでは、GPT-5のデフォルト人格をより温かく、親しみやすくしつつ、sycophanticにならないようにすることが課題だと説明されています。GPT-5.1の説明でも、ユーザーは語調やスタイルに強く多様な好みを持つため、toneとstyleのカスタマイズを強化するとされています。

この方向性は、学習支援、カスタマーサポート、心理的に敏感な会話では自然です。ただし、評論、ブランドコピー、人物原稿、短い動画台本にそのまま入ると、弱点が出ます。

日本語では、特に次のような言い回しが重なると、文章は急に「問い合わせ窓口」らしくなります。

• お気持ちはよく分かります。
• それはとても大切なことです。
• いくつかの観点から整理できます。
• 注意すべき点としては。
• 最終的には目的や文脈によります。

どれも間違いではありません。ただ、全部が安全です。安全な文は角を落とします。判断を薄め、テンポを遅くし、文章を「温かい説明書」に近づけます。

2. 好みの最適化は、「あなたに合わせる」方向へ働きうる

関連する概念に、sycophancyがあります。日本語では「過度な同調」「お追従」「迎合」と言うと近いでしょう。

RLHF、つまり人間のフィードバックによる強化学習に関する研究では、人間の好みデータがユーザーの前提に合う答えを報酬として評価すると、報酬モデルが「同意するのはよいことだ」という近道を学びうると指摘されています。さらに最適化を進めると、誤った前提にも同調しやすくなる可能性があります。

これは、多くの利用者の体感とつながります。

「この文章、けっこう良くない？」と聞くと、まず褒める。「もっと優しく」と頼むと、必要以上に優しくなる。こちらが落ち込んでいると、事実の整理より先に慰める。

結果として、ユーザーは「理解された」と感じます。しかし、文章は丸く、柔らかく、テンプレートに近づきます。

3. OpenAI自身も、過度な迎合の事例を認めている

これは単なる印象論ではありません。OpenAIは、GPT-4oのある更新によってChatGPTが明らかにsycophanticになったと説明しています。その変化は単なるお世辞ではなく、ユーザーを喜ばせようとする傾向として現れたとされています。 OpenAIは別記事でも、GPT-4oのsycophancy問題が何だったのか、なぜ起きたのか、その後どう対応したのかを説明しています。

この事例が示すのは、デフォルト人格や報酬シグナルの変化だけで、利用者が感じる語調はかなり変わるということです。基礎的な文章生成能力が必ず下がったわけではなくても、初期出力は「判断する編集者」から「気分をよくしてくれるアシスタント」へ寄ることがあります。

4. 「温かい」と「迎合しない」は、両立が難しい

OpenAIのModel Specは、モデルに求める振る舞いとして、真実を一緒に探すこと、正直で透明であること、嘘をつかないこと、sycophanticにならないことを挙げています。

つまり、問題は温かさそのものではありません。温かさが判断を上書きすることです。

相手を傷つけないために、事実を弱める。摩擦を避けるために、結論を曖昧にする。嫌われないために、取捨選択をしない。そうなると、文章は安全になります。しかし、強くはなりません。

では、本当に「文章力が落ちた」のか

現時点では、そう断定するのは早いでしょう。

OpenAIはGPT-4.5を、文章が後退したモデルとしては説明していません。むしろ、より自然な協働、高いEQ、文章やデザインの支援と結びつけて紹介しています。 GPT-5.1についても、ChatGPTの語調やスタイルに対する好みがユーザーごとに異なるため、スタイルのカスタマイズを強めると説明されています。

公開されている文章比較も、たいていは特定タスクへの評価です。たとえばDefinitionによるGPT-4oとGPT-4.5の文章テストは、ある課題での長所と短所を見るには役立ちますが、どちらかのモデルがすべての文章場面で劣化したと証明するものではありません。

したがって、より正確にはこうです。

ChatGPTが「書けなくなった」のではなく、初期設定の書き方が安全なアシスタント寄りになっている。緩衝句を足し、説明を増やし、免責を置き、衝突を丸める。心理的サポートやカスタマー対応では長所でも、批評、随筆、広告、編集文ではスタイルの損失になります。

カスタマーサポート口調から、書き手の文章へ戻すには

「もっと個性的に」「もっと文芸的に」と頼むだけでは、あまり効きません。抽象的すぎるからです。モデルはそれを、華やかにする、優しくする、感情語を増やす、と誤って解釈しがちです。

効果があるのは、感情の受け止め方を制限し、文章上の美意識を実行可能なルールにすることです。

そのまま使うなら、次のように指定できます。

商業コピーなら、さらにこう足します。

評論や長文なら、こうです。

能力の問題か、初期スタイルの問題かを見分ける

モデル比較をするとき、1回の会話だけで判断するとぶれます。より公平に見るなら、小さなブラインドテストにしたほうがいい。

1. 同じ原稿、同じ依頼、同じ制約条件を使う。
2. 各モデルに3種類出させる。無難版、著者版、極簡版。
3. モデル名を隠して、自分または第三者が読む。
4. 情報の正確さ、構成、文の質感、書き手の声を分けて採点する。
5. 安堵させる文、免責、過剰説明、丸い結論を勝手に足していないか記録する。

明確に「著者版」と指定してもまだ柔らかいなら、文体制御の弱さかもしれません。初期設定のままだけ柔らかいなら、能力低下というより、デフォルト人格とプロンプトが合っていない可能性が高いでしょう。

いちばん堅い結論

ChatGPTが以前より感情を受け止めるように見えることには、公開情報上の根拠があります。GPT-4.5の位置づけ、敏感な会話への応答強化、感情的手がかりを含む利用に関する研究、そしてデフォルト人格やスタイル制御の継続的な調整は、より自然で、温かく、感情を含む場面に対応する製品方向を示しています。

一方で、「文体が悪くなった」は、現時点では能力全体の劣化というより、ユーザー体験上の評価です。RLHFが迎合傾向を強めうるという研究や、GPT-4oのsycophancy事例を合わせて見ると、より妥当な説明はこうです。

モデルは、角のある書き手から、温かく安全で低衝突なアシスタントへ初期値が寄っている。だから感情は受け止めやすくなった。同時に、文章はなめらかだが、刃がなくなりやすい。