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マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250818

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 関連リンク GPT-5の出力品質を低下させる「絶対にやってはいけないプロンプト」 【生成AI事件簿】OpenAI史上最も賢く、速いGPT-5に「頭が悪くなった」の批判、なぜ問題が起きてしまったのか 2025年8月7日、OpenAIは最新のAIモデル「GPT-5」をリリースしました。OpenAIはこれを「史上最も賢く、速く、有用なフラッグシップモデル」と表現し、CEOのサム・アルトマン氏も「博士号取得者レベルの専門家のように賢い」と語るなど、大きな期待が寄せられました。実際、米国の高校生向け数学コンテスト（AIME 2025）では94.6%という高い正答率を記録するなど、性能面では優れた結果を出しています。 しかし、リリース直後から多くのユーザーから「出力品質が低下した」「以前より頭が悪くなった」という批判が相次ぎました。この問題には、いくつかの理由があります。 最大の原因は、GPT-5が単一の巨大なAIモデルではなく、複数の異なるAIモデルを組み合わせて作られていることにあります。具体的には、簡単な質問に素早く答えるための「高速（Fast）モデル」と、複雑な質問に時間をかけてじっくり考えて答えを出す「推論（Thinking）モデル」などがあり、ユーザーの質問内容に応じて、これらのモデルを自動的に使い分ける「ルーター」という仕組みが導入されています。（さらに、有料版ユーザー向けにはより高性能な「プロ（Pro）モデル」も用意されています。） ところが、GPT-5が発表された当初、この「ルーター」に深刻なバグがあったことがOpenAIの説明で明らかになりました。このバグのために、本来であればじっくり考えるべき難しい質問に対して、誤って高速応答用のモデルが選択されてしまう事態が頻繁に発生してしまいました。結果として、GPT-5は本来持っているはずの実力よりも、はるかに「頭が悪く」見えてしまい、ユーザーの期待を裏切る形になってしまったのです。 また、OpenAIがGPT-5のリリースに合わせて、以前のモデルであるGPT-4oへのアクセスを停止したことも、ユーザーの不満を増大させる一因となりました。CEOによる「博士のように賢い」といった事前の期待を煽る発言も、実際のユーザー体験とのギャップが大きかったため、かえって反発を招いたと考えられます。 この出来事は、最新のAIモデルを開発・運用する上で、その複雑な内部構造を適切に制御する仕組みがどれほど重要であるか、そしてユーザーへの期待値を適切に伝えることの大切さを教えてくれる事例と言えるでしょう。 引用元: https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/90037 Refine your initial prompt instead of course-correcting AIを活用した開発が進む中で、AIコーディングエージェントに期待通りのコードを生成してもらうのは、時に難しいと感じるかもしれません。一度プロンプト（AIへの指示）を出してみて、思った結果が得られなかった時、皆さんはどうしていますか？おそらく、「ここをこう直して」「もっと詳しく言うと」といった形で、会話を続けて修正指示を出していませんか？ 実は、この「都度修正」というアプローチは、AIエージェントを混乱させ、結果的に期待以下の成果しか得られない原因になることが多いと、この記事は指摘しています。人間同士の会話に例えると、同僚に仕事を頼んだ後、何度も指示を変えたり、追加したりすると、相手は混乱してしまい、最終的に何がしたかったのか分からなくなるのと同じです。AIも同様で、過去の指示と新しい指示が矛盾したり、情報が積み重なって解釈が難しくなったりすることで、パフォーマンスが低下してしまいます。 では、どうすれば良いのでしょうか？この記事が推奨するのは、「最初のプロンプトを編集して改善する」というアプローチです。 最初のプロンプトを直接編集し、改善することで、AIエージェントは以下のようなメリットを受けられます。 一貫した明確な指示: AIは、散らばった情報ではなく、一つにまとまった「最終的な指示」を受け取れます。状態のリセット: 多くのAIコーディングエージェントは、最初のプロンプトが編集されると、それまでの作業状態をリセットし、まっさらな状態から指示を再解釈してくれます。完全...
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