AIは「自信満々に嘘をつく」？英会話レッスンで議論した、AIの信頼性と「倫理」「道徳」の違い

IT部門の管理職として、生成AIを仕事で使っています。ところが英語のレッスンで、AIについて「自分の考えを正確に言う」ことの難しさを痛感しました。

この記事は、Cambly でカナダ出身の Troy 先生と、「イギリスの裁判所における AI 利用のガイドライン」をテーマに議論したレッスンの記録です。実際に答えた英文、先生と練習して直した表現、学んだ単語を、順番に載せています。

この記事で分かること：

• AI が「それらしい嘘」をつくことを、英語でどう言うか
• 「AI はいつ完璧になるか」と聞かれて、どう答えたか
• Ethics（倫理）と Morals（道徳）は、何が違うと教わったか
• AI の間違いを防ぐ方法を、英語でどう説明するか

レッスンのテーマは、何だったのか？

テーマは、イギリスの裁判所での AI の使い方です。イギリスの裁判所・審判所の司法部は、裁判官などに向けた AI 利用のガイドライン（Artificial Intelligence (AI) Guidance for Judicial Office Holders）を出しています。2023年12月に最初の版が出て、2025年10月に更新されています（2026年11月3日に確認）。

議論の中で、Troy 先生がアメリカで起きた事件を紹介してくれました。弁護士が、AI が作った存在しない判例を裁判所に出して、裁判官から強く叱られた、という話です。

同じ種類の有名な事件に、2023年の Mata v. Avianca があります。ニューヨークの連邦地方裁判所が、ChatGPT が作った存在しない判例を提出した弁護士らに、同年6月22日に制裁を科しました（裁判所の決定文）。先生が話したのがこの事件かどうかは、確かめていません。

AI が「それらしい嘘」をつくことを、英語でどう言うか？

事件の話を聞いて、先生から意見を聞かれました。

実際に答えた英文

Yes, it’s very scary. AI can create a very real story. And sometimes we believe the story. So we need to make sure the information is true.

意味は通じます。ただ、「very scary」「true」と、簡単な言葉に偏っていて、少し幼い印象になります。Troy 先生と練習して、次のように直しました。

直した英文

AI sometimes makes things up with total confidence.

（AI は時々、自信満々に話をでっち上げるんです。）

「hallucination」という専門用語もありますが、日常のビジネスの議論では「make things up」（話をでっち上げる）のほうが、すぐ伝わります。「with total confidence」を足すと、間違っているのに堂々としている、AI の厄介さが出ます。

「AI はいつ完璧になるか」と聞かれて、どう答えたか？

先生から、「いつになったら AI は完璧になると思う？」と聞かれました。私は最初、「2〜3年後かな」と答えました。でも内心では、「統計モデルである以上、完璧にはならない」と考えていました。

この考えを、英語でこう言い直しました。

At its core, AI is basically predicting the next word based on data. It doesn’t actually ‘understand’ the truth like humans do.

（本質的に、AI はデータをもとに次の言葉を予測しているだけです。人間のように、真実を「理解」しているわけではありません。）

「At its core」（その本質は）は、複雑な技術の話を短くまとめるときに使えます。「AI は魔法の箱ではなく、確率で動く道具だ」と言いたいときに、「predict」と「understand」を対比させると伝わります。

Ethics（倫理）と Morals（道徳）は、何が違うのか？

議論が AI のガイドラインに進んだとき、私は「ethics」と「morals」を混ぜて使っていました。すると Troy 先生が、次のように整理してくれました。

• Ethics（倫理）：社会や組織など、外側が決めたルール。法律や職務規定に近いもの
• Morals（道徳）：個人の良心や信念、宗教観など、内側にある善悪の判断

先生の言葉を借りると、「AI に ethics（ルール）を守らせることはできるけれど、人間にしかない morals（良心）を AI に理解させるのは、とても難しい」。

この整理は、私の仕事にも当てはまりました。AI に何を任せて、人間に何を残すのか。その境目は、たぶん「morals」のほうにあります。

なお、この2つの言葉は、辞書でも同じような意味で使われる場面があります。先生の説明は、「使い分けの目安」として受け取るのがよさそうです。

AI の間違いを防ぐ方法を、英語でどう説明するか？

AI の間違いやかたよりを防ぐ方法として、私は「複数の AI に議論させる」というやり方を提案しました。

実際に答えた英文

I use 2 or 3 types of AI and cross-check. Let them talk and find bad points.

言いたいことは伝わりますが、「bad points」では、技術的な話として弱いです。次のように直しました。

直した英文

I like to cross-check by letting different AI models point out each other’s mistakes. It’s the most efficient way to detect inconsistencies.

（異なる AI モデル同士に、お互いの間違いを指摘させて、クロスチェックしています。矛盾を見つけるには、これが一番効率的です。）

「inconsistency」（矛盾・不一致）を使うと、技術的なエラーを正確に言えます。「AI は完璧ではない」ことを前提にして、その弱点を AI の力で補う。この考え方は、先生にも前向きに受け取ってもらえました。

AI を使う目的を、英語で力強く言うには？

レッスンの最後に、AI が広まった未来で何をすべきかを、先生に話しました。本当に言いたかったのは、次のことでした。

「AI はあくまで統計モデルで、人間の補助役。ルーチンワークを AI に任せて、人間同士の深い交流や、創造的な施策、本質的な考えに時間を使えるようになるべきだ。」

これを、英語ではこう言えます。

The goal of leveraging AI is to handle routine work, so we can focus on creative ideas and building real connections.

（AI を活用する目的は、定型業務を任せることです。そうすれば、創造的なアイデアや、本当の人間関係づくりに集中できます。）

このレッスンで使える表現・単語

このレッスンで気づいたことは？

難しい専門用語を知っていることより、簡単な言葉で、仕組みを正確に説明できることのほうが大切でした。「AI は嘘をつくから使わない」のではなく、「嘘をつく仕組みを分かったうえで、どう使いこなすか」を話せるかどうかです。

英語を学ぶことは、自分の考えの甘さに気づくことでもあります。母国語で何となく分かったつもりのことも、英語にしようとすると、言葉に詰まります。

よくある質問

「hallucination」は、ビジネスの会話でそのまま使っていいですか？

AI に詳しい人どうしなら通じます。ただ、そうでない人にも伝えたいときは、「makes things up」のほうが、直感的に伝わると感じました。これは、先生と練習した私の実感です。

Ethics と Morals は、いつも使い分けないといけませんか？

いつも厳密に分ける必要はないと思います。ただ、「社会や組織が決めたルール」の話なのか、「個人の良心」の話なのかを意識して話すと、議論が整理されます。

AI の答えは、どう確かめていますか？

私は、2〜3種類の AI に同じことを聞いて、答えを照らし合わせています。重要なことは、最後に人間が事実を確かめます。

私が何者で、どんな経緯で英語をやり直しているかは、運営者情報に書いています。同じ Cambly を使った TOEIC Speaking の練習記録は、こちらです。