【論文要旨】
本研究では、米国、日本、ドイツ、フランス、インドネシアの5か国の被験者5,435名を対象に、AI生成動画に対する情報開示の形式が、動画の正確さに関する評価や判断の保留、行動的エンゲージメントにどのような影響を与えるかを検証しました。被験者には、事実に基づく動画4本と虚偽の主張を含む動画4本の計8本を提示し、「警告なし」「視聴前のメッセージ型警告」「動画内に埋め込まれたラベル型開示」の3条件を比較しました。分析には合計43,512件の動画単位の評価を用いました。 分析の結果、メッセージ型警告は、警告がない場合と比較して、動画の「正確さ」に対する評価を7段階尺度で平均0.114ポイント低下させました（p<.01）。一方、動画内ラベルによる低下は0.055ポイントにとどまり、統計的に有意ではありませんでした。また、メッセージ型警告と動画内ラベルのいずれも、事実に基づく動画と虚偽の動画に対する評価の差を広げる効果、すなわち真偽に応じた評価の区別を改善する効果は確認されませんでした。 これに対して、動画内ラベルは、7段階尺度の中間である「正確とも不正確ともいえない」という回答を選択する確率を2.2ポイント増加させました（p=.019）。これは、ラベルが利用者に明確な判断を促すというよりも、不確実性や両価的な評価の表明を増やした可能性を示しています。ただし、中間回答は心理的な不確実性を直接測定したものではなく、知識不足や判断の難しさなどを反映している可能性もあります。 行動面では、メッセージ型警告を提示した条件でクリック・タップ回数と滞在時間が増加しましたが、効果量はそれぞれ ε2=.010 と ε2=.021 であり、実質的には小さな変化でした。動画内ラベルについては、警告なしの条件と比較して、クリック・タップ回数や滞在時間を明確に増加させる効果は確認されませんでした。 さらに、情報開示の形式よりも、利用者の個人差や国・地域による違いの方が、動画の評価と強く関連していました。例えば、AIに対する肯定的な態度は正確さの評価と b=0.316、ソーシャルメディアへの信頼は b=0.180、経験への開放性は b=0.133 の正の関連を示し、いずれもメッセージ型警告の効果を上回る大きさでした。国別の評価傾向にも、警告形式の効果を上回る差が確認されました。 これらの結果は、AI生成コンテンツであることを開示するだけでは、必ずしも利用者が情報の真偽をより適切に見分けられるようになるとは限らないことを示しています。AIコンテンツの開示制度を設計・評価する際には、ラベルが表示されているかどうかだけでなく、開示形式が正確さの評価、判断の保留、行動的エンゲージメントにそれぞれどのような影響を及ぼすのか、さらに利用者の心理的特性や国・地域の情報環境によって効果がどのように異なるのかを考慮する必要があります。
As AI-generated media becomes more common, transparency policies frequently require the disclosure of synthetic content. However, little is known about how different warning formats influence perceived accuracy, midpoint or ambivalent responses, and observable behavioral engagement across cultural contexts. We conducted a multi-country experiment (5435 participants; 43,512 video-level observations) spanning five countries (the United States, Japan, Germany, France, and Indonesia) and comparing two disclosure formats: a pre-exposure message-style warning and an embedded label-style disclosure. Message-style warnings significantly reduced perceived accuracy but did not increase perceived differentiation between true and false videos. In contrast, label-style disclosures increased midpoint responses, consistent with greater expressed uncertainty or ambivalence, but did not increase observable behavioral engagement or perceived differentiation between true and false videos. Across models, individual differences, including attitudes toward AI, conspiracy beliefs, trust in social media, and personality traits (Openness to Experience, Agreeableness, and Extraversion), were substantially stronger predictors of perceived accuracy than warning format. Cross-national differences also exceeded intervention effects. These findings suggest that AI transparency cues primarily modulate perceived accuracy and confidence expression rather than improve veracity-contingent evaluative differentiation. Overall, the disclosure effects were modest relative to individual differences, psychological orientations, and country-level variation. Therefore, AI disclosure systems should be evaluated not only by visibility but also by how they shape multiple user responses under different informational contexts.
【書誌情報】