不安定なローンチにもかかわらず、ChatGPTの最新モデルGPT-5は、新機能、パーソナリティ、そして統合機能を搭載しました。これらは目立った進化ですが、ChatGPTが私のプロンプトを処理する方法に大きな変化があったかどうかは興味深い点でした。
ChatGPT、Claude、Gemini などの AI ボットに、内なる独白や思考の連鎖を明らかにするよう直接求めると、アラームが作動し、「申し訳ありませんが、それを共有することはできませんが、代わりに私の仕事のやり方に関する一般的な情報をお伝えすることはできます」といった返答が返されます。
これらの考えは、AIのバイアスといった隠れた洞察を明らかにする可能性があるため、興味深いものとなるかもしれません。既に知られているバイアスとしては、ChatGPTが西洋の視点に偏っていることや、英語で最も高いパフォーマンスを発揮することなどが挙げられます。これはおそらく、トレーニングデータのバイアスから生じていると考えられます。
しかし、何度かやり取りした後、ChatGPT-5 は私のプロンプトをどのように処理するかについて、さらに詳しい情報を共有してくれました。
1. GPT-5がプロンプトで探すもの
（画像：© Tom's Guide）
ChatGPT は、その脳へのフルアクセス パスを私に与えることはできないと認めつつも、私のプロンプトに取り組む際に舞台裏で何が起こっているかを人間が読める形で再現したモックアップを作成できると述べました。
ロボットはまず私のプロンプトを解釈することから始め、その情報を用いて関連する知識領域を活性化し、その後、構造化された回答のアウトラインを構築すると説明されていました。
また、プロンプトに文脈を加えるのに役立つ重要な情報も強調表示されており、既に効果が実証されています。要求された情報のターゲットオーディエンスを明確にすることで、回答の表現が適切になり、望ましいトーンを示唆することも効果的です。
GPT-5では、プロンプトの中で譲れない項目は早い段階で強調すべきだとも述べられています。イベントの企画に協力を依頼していて、予算が厳しい場合は、その項目をテキストの残りの部分の前に挿入しましょう。
最新のテクノロジーを購入したいが、新製品にのみ興味がある場合は、プロンプトの上部に締め切り日を記入します。
2. プロンプト形式
（画像：© Tom's Guide）
親友に話しかけているようなフレーズのプロンプトは ChatGPT でうまく機能しますが、チャットボットは、JSON (コードに似たテキストをフォーマットする特定の方法) テンプレートのスタイルでプロンプトをフレーズ化することも、複数の厳密なパラメータを挿入したい場合に効率的に通信できる方法であることも明らかにしました。
このようなテンプレートを使用すると、自分のプロンプトを読み通すのが難しくなる可能性がありますが、プロンプトから重要な要件を省略したかどうかを簡単に見つけられる可能性があるという利点があります。
ChatGPTが提案したテンプレートのあるセクションでは、チャットボットが利用できるウェブサイトやトピック、利用できないウェブサイトやトピックを明確に指定できます。別のセクションでは、出力の知識レベルと最大文字数の設定について説明されています。
独自のテンプレートを作成するには、次のプロンプトを使用します:「将来の ChatGPT プロンプトに使用できる、入力可能なユニバーサル JSON テンプレートを作成します。」
プロンプトをここまで細かく記述する必要がない場合は、テンプレートで強調されている基本原則とAIのヒントを念頭に置くだけで十分です。プロンプトをもう一度読み直し、さらに詳細に説明できる部分がないか自問してみてください。
次のプロンプトでは、テキストの要約を求める代わりに、200 語の段落を求めます。
3. 何が問題になるのでしょうか?
（画像：© Tom's Guide）
ChatGPT に思考の完全な流れを明らかにするよう求めてもうまくいきませんでしたが、プロンプトを誤って解釈した場合にどのような間違いを犯す可能性があるかについて、いくつかの洞察を得ることができました。
これらには次のものが含まれます。
- 誤解のループ:「営業」を「マーケティング」と解釈して間違った答えを作り上げてしまうなど、早期の再確認をせずに、誤って解釈した指示に基づいて長い内部対話を行う。
- 幻覚連鎖:幻覚で捉えた詳細を次のステップの前提として利用します。たとえば、研究をでっち上げて、信頼性を得るためにそこから「引用」するなどです。
- 早すぎるアンカリング: プロンプトが実際には比喩的な例であるにもかかわらず、料理に関するものであるとラベル付けするなど、より良い代替案を無視して、最初のもっともらしい計画に固執する。
- 検証手順の省略:最終的な回答を送信する前に、数学、論理、または時系列を再確認しない場合。
4. 少数ショットのプロンプト
（画像：© Tom's Guide）
ChatGPTにプロンプトへの回答時に考慮するすべての項目を網羅的にリストアップするよう依頼したところ、「few-shot prompting」と呼ばれる手法が有効であることが確認されました。これは、理想的な出力例を共有するというものです。
「非常に特殊な出力スタイルを念頭に置いている場合、抽象的な指示をどれだけ多く示すよりも、簡単な例を示す方が ChatGPT を効果的に導くことができます」と ChatGPT は説明しています。
したがって、いつも同じようにメールに返信する場合は、いくつかの例をアップロードすると、ChatGPT が実際に使用する返信を作成するのに大いに役立ちます。
最後に
使用しているLLMがあなたのプロンプトに基づいてどのように意思決定を行っているかを理解することは、さまざまな点で有益です。出力が期待したものと異なる場合、何が問題なのかを理解するのに役立ちますし、正当な理由があれば、制約を解除できる可能性もあります。
モデルの作成者自身にとっても、モデルが正しく動作していることを確認するための監督は有益です。最近の新たな研究では、新しいLLMは非常に高度になり、思考の連鎖が人間には読み取れなくなる可能性がある、あるいはAIが監督されていることを検知すると、その思考の連鎖を隠蔽してしまう可能性があることが指摘されています。
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クリストフ・シュヴァイガーは、主にテクノロジー、科学、時事問題を取材するジャーナリストです。彼の記事は、Tom's Guide、New Scientist、Live Scienceなどの著名な出版物に掲載されています。常に活発な議論に参加することを好んでおり、イベントや他のジャーナリストとの講演を積極的に行っています。LBCやTimes Radioなど、様々なメディアにも出演しています。地域社会への貢献を信条とし、様々な諮問委員会で活動しています。また、米国で設立された国際組織である国際青年会議所（JCI）の全国会長も務めました。Twitterで@cschwaigermtをフォローできます。
