ゲイリー・マーカスがGPT-5を酷評：過大宣伝で期待外れ

OpenAIの最新フラッグシップ大規模言語モデルであるGPT-5の最近の発表は、著名なAI批評家ゲイリー・マーカス氏からおなじみの懐疑的な波に遭遇しました。辛辣なブログ投稿の中で、マーカス氏はOpenAIが「時宜を逸した、過大宣伝され、期待外れ」な興奮を助長していると非難し、この新モデルが画期的なものではなく、AIの継続的な進化における単なる漸進的な一歩に過ぎず、業界全体にわたる永続的な根本的な問題に依然として悩まされていると主張しました。

真の知能を達成するために単にニューラルネットワークをスケールアップすることの有効性に長年懐疑的だったマーカス氏は、GPT-5のリリースを利用して自身の核心的な批判を繰り返しました。彼はGPT-5を「最新の漸進的な進歩」と特徴づけ、「急いでいるように感じた」と付け加えました。OpenAIのCEOサム・アルトマン氏がGPT-5を「あらゆる分野の正当な博士レベルの専門家と話す」ような体験を提供すると宣伝したにもかかわらず、マーカス氏は納得していません。彼は「先月の『今月のフレーバー』（Grok 4）とほとんど変わらない。一部の指標（ARC-AGI-2）では実際には劣る」と手厳しく指摘し、AIの推論能力を測定する一般的なベンチマークに言及しました。

実際、マーカス氏は、大規模言語モデルに関連する典型的な欠陥がGPT-5の発売後ほぼすぐに表面化したことを強調しました。彼は「コミュニティが大量のばかげたエラーや幻覚を見つけることなく一週間過ごせるシステム」に心から感銘を受けたいと表明しました。しかし、デビューから数時間以内に、システムはリリースライブストリーム中に物理学の誤った説明、基本的なチェスパズルの誤った回答、画像分析の誤りなど、おなじみの欠点を示しました。

マーカス氏は、これらの孤立したエラーは異常ではなく、業界全体の問題の症状であると主張しました。彼は、アリゾナ州立大学の最近の研究に注意を促しました。この研究は彼の懸念と深く共鳴しています。この論文は、「思考の連鎖」推論—複雑な問題をより小さく、順序立てられたステップに分解するために設計されたAI手法—が「訓練分布を超えて押し出されると消える脆い蜃気楼である」と示唆しています。マーカス氏は、研究の要約を読んで既視感を覚えたと述べ、彼が長年抱いてきた「当時特定したアキレス腱は依然として残っている」という信念を強化しました。

この「分布シフト」問題、つまりAIモデルが特定の訓練パラメーター外のデータやシナリオに直面したときに苦戦する問題は、マーカス氏によれば、GrokからGeminiに至る他の大規模モデルが、知識を新しい状況に適用する必要があるより複雑な「転移タスク」で同様に失敗する理由そのものです。彼は「それは偶然ではない。その失敗は原理的なものだ」と断言し、単なるバグではなく根本的な限界を示唆しました。

GPT-5の技術的な詳細を超えて、マーカス氏はAI分野におけるより広範なトレンドにも批判を広げました。彼は、汎用人工知能（AGI）の概念を取り巻く蔓延する誇大宣伝、限界を曖昧にするために厳選されたデモ動画への依存、訓練データに関する透明性の普遍的な欠如、そして真の科学研究よりもマーケティングを優先していると彼が信じる業界を非難しました。彼の率直な評価では、「ここ数年間、私たちは絶えずでたらめを供給されてきた」とのことです。

是正策として、マーカス氏は再びニューロシンボリックアプローチを提唱しました。これは、ニューラルネットワークのパターン認識の強みと、シンボリックAIの論理推論能力を組み合わせたもので、多くの場合、AIがその環境を支配するルールをより明確に理解できるようにする「明示的な世界モデル」を組み込んでいます。マーカス氏にとって、GPT-5の発売はAGIへの一歩ではなく、むしろ、熱心なテクノロジー愛好家でさえ、「スケーリング仮説」—単にモデルを大きくするだけで必然的に、より知的で有能なAIにつながるという信念—を真剣に疑問に思い始めるかもしれない極めて重要な瞬間です。