2026年の論考で、ヘンリケ・フェラズ・デ・アルーダ氏とヤミール・モレーノ氏は、人々が日常の判断を大規模言語モデル（LLM: Large Language Models、自然言語で応答するAI）に委ね始めている可能性を論じています。著者らは、研究でAIを人間の代用品として使うかどうかの議論だけでなく、むしろ「人が自分の熟慮をAIに委ねる」現象を社会科学の主要な課題として扱うべきだと主張します。

論文はまず「AI委任（AI delegation）」の定義を提示します。ここでいう委任とは、単に情報を聞くのではなく、AIの推奨や解釈を検証や比較をあまりせずに、そのまま重大な決定の根拠として採用する行為です。著者は医療、法律、金融、教育、個人的助言といった領域で、利用者が生成系AIに相談する例が増えていると指摘します。ただし、実際に強い意味で委任が広がっているかどうかを示す証拠はまだ不均一で、既存研究の多くは意図や自己申告を扱っており、観察データは不足しています。

重要な視点は、LLMを「社会的主体」として扱う提案です。ここでの「社会的主体」とは、意識や道徳的責任を前提するものではなく、その出力が人々の判断や行動、社会規範に体系的に影響を与える存在、という意味です。著者らは、AIの出力が個別の判断に影響し、これが集まって社会的結果を生み、その結果が次のAIの学習データとなるというフィードバックループを強調します。こうした結びつきは「行動の均質化（behavioural homogenisation）」「自律性の侵食（autonomy erosion）」「暗黙の価値伝達（implicit value transmission）」といったリスクをもたらす可能性があります。

論文が指摘する理由は現実的です。若い世代ほどAIを助言源として受け取りやすい傾向が報告されており、LLM由来の語彙が学術文書やポッドキャストなどの言語にも浸透している証拠があります。加えて、自動化との関わりに関する過去の研究は、人々が機械の出力に過信したり、逆に不信したりと反応が分かれることを示しています。LLMは規模と速度という点で前例のない影響力を持ちうるため、こうした変化が集団的に大きな意味をもつ可能性があります。

同時に著者らは重要な制約を認めています。現状では、強い意味での「委任」がどれほど広がっているかは不明です。採用は年齢、教育、職業、文化、制度の違いで大きくばらついています。多くの場面では生成AIは補助的な立場にとどまっており、利用者の信頼も均一ではありません。そこで著者らは、LLMの行動特性を記述すること、人間行動への影響を測ること、そしてAIを介した意思決定の長期的な集団動態をモデル化することを研究課題として提案しています。最後に、LLMを「社会的主体」と呼ぶのは機能的な評価であり、意識や道徳的主体性を前提するものではないと論文は明確に述べています。