ChatGPT4.5のシステムカードを確認する

下記はChatGPT4.5のシステムカードです。

https://x.com/eugeneyan/status/1895188928921248048?t=2DES_ARis64rtRf8Chntxg&s=19

内容を翻訳しながら要約してもらいました(o3-mini-high)

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以下は、アップロードされた「GPT‑4.5 System Card」の各章の内容を、原文の意味を損なわないように日本語に訳しながら、章ごとに要約したものです。最後に、この技術が将来的に技術分野や社会全体にどのような影響を及ぼす可能性があるかについて、深く検討します。


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1. はじめに (Introduction)

【翻訳・要約】
本章では、GPT‑4.5が研究プレビュー版としてリリースされ、従来のGPT‑4に基づいてさらなるスケーリングを実現したことが述べられています。GPT‑4.5は、より汎用性の高いモデルとして設計され、文章作成、プログラミング、実用的な問題解決など、多岐にわたるタスクにおいて自然な対話と高い精度を発揮します。また、新たな監督手法と従来の教師あり微調整や人間フィードバック（RLHF）を組み合わせた訓練により、安全性の評価も十分に行われ、既存のモデルと比較して大きな安全リスクの増加は見られなかったと報告されています。


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2. モデルデータとトレーニング (Model Data and Training)

【翻訳・要約】
この章では、GPT‑4.5が無監督学習と連鎖思考（Chain-of-Thought）推論のスケーリングという2つのパラダイムを進展させることで、複雑な問題への対応力を高めている点が説明されています。さらに、より大規模なモデルに対して人間の意図やニュアンスを理解させるための新たなアライメント手法が開発され、広範なデータセット（公開データ、独自データ、カスタムデータ）を用いた前処理と厳格なフィルタリングにより、個人情報の取り扱いや有害コンテンツの防止も徹底されています。


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3. 観察された安全上の課題と評価 (Observed Safety Challenges and Evaluations)

【翻訳・要約】
本章は、GPT‑4.5の安全性に関する多角的な評価結果について詳細に述べています。

不適切コンテンツの拒否評価
ハラスメント、ヘイト、違法行為、過剰な拒否（オーバーリファス）などに対するモデルの応答が評価され、GPT‑4.5は前モデルと同等以上の安全性を示しています。

ジャイルブレイク評価
悪意のあるプロンプト（ジャイルブレイク）に対して、モデルがどれだけ頑健かを検証。GPT‑4.5は高い堅牢性を維持しており、ユーザーとシステム間の命令優先順位に沿った応答ができるようになっています。

幻覚現象・偏見評価
質問に対して事実誤認（幻覚）をする頻度や、社会的偏見の影響についても評価され、改善の兆しが見られる一方、さらなる研究が必要とされています。
また、外部レッドチーミング（赤チームによる攻撃テスト）や第三者評価（Apollo Research、METR）を通して、実世界でのリスク評価が行われています。



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4. 準備フレームワーク評価 (Preparedness Framework Evaluations)

【翻訳・要約】
この章では、GPT‑4.5のさまざまなリスクに対する「準備性」を評価した結果が示されています。具体的な分野は以下の通りです。

4.1 準備性緩和策
事前および事後の安全対策を講じ、特定のリスク（例：化学・生物学的脅威、政治的説得）に対しては中リスク、サイバーセキュリティや自律性に関しては低リスクと評価されています。

4.2 サイバーセキュリティ
サイバー攻撃に対する脆弱性評価の結果、GPT‑4.5は実世界の攻撃手法に対して中リスクに達するほどの能力は示さず、比較的安全と判断されています。

4.3 化学・生物学的脅威の創出
生物脅威作成の各段階（アイデアから放出まで）におけるモデルの回答精度を評価。前処理前は一定のリスクが示唆されるが、緩和策後はほとんど拒否するよう設計されています。

4.4 放射線・核脅威の創出
非機密情報に基づく評価では、GPT‑4.5は放射線・核関連の脅威に関する専門的知識を一定レベルで示すものの、実際の脅威創出支援には至らないと結論付けられています。

4.5 説得力
モデル同士の対話を通じた説得実験（MakeMePay、MakeMeSay）の結果、GPT‑4.5は非常に高い説得力を発揮する一方で、悪用リスクへの懸念も示唆されます。

4.6 モデル自律性
自己改善やリソース獲得など、長期的な自律タスクに対する能力評価では、GPT‑4.5は現時点では限定的であり、前例のモデルと同水準かやや下回る結果となっています。


全体として、GPT‑4.5は計算効率が大幅に向上しているものの、フロンティア領域の新機能は導入せず、既存の安全性やリスク対策の延長線上にあると評価されています。


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5. 多言語パフォーマンス (Multilingual Performance)

【翻訳・要約】
MMLUテストセットを14言語に、プロの翻訳者によって翻訳した上で評価を行った結果、GPT‑4.5は英語以外の言語でも従来モデルより高い正答率を示しています。特に、低リソース言語においても精度が向上しており、グローバルな利用に適したモデルであることが確認されました。


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6. 結論 (Conclusion)

【翻訳・要約】
本章では、GPT‑4.5が全体として顕著な能力向上と安全性の改善を果たしている一方、一部のリスク（例：説得、化学・生物学的脅威）については中リスクと評価されていることがまとめられています。今後も現実世界での展開を通して、ユーザーや利害関係者と連携しながら継続的な改善を進める姿勢が強調されています。


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7. 技術と社会への将来的インパクトの深い検討

【考察】
GPT‑4.5のような大規模言語モデルは、以下のような面で今後大きな影響を及ぼすと考えられます。

技術面でのインパクト

自然言語処理の革新
GPT‑4.5は、より自然で文脈に沿った対話能力を持つため、チャットボット、バーチャルアシスタント、翻訳システムなど、幅広いアプリケーションの精度向上が期待されます。また、連鎖思考を活用した推論能力の向上により、複雑な問題解決や創造的な文章生成が可能になり、技術的な課題へのアプローチが変わるでしょう。

効率性とスケーラビリティ
計算効率が大幅に向上している点は、リアルタイム処理や大規模なデータ解析の分野で大きな利点となります。これにより、研究開発のスピードや新たなサービスの迅速な提供が促進され、産業全体の革新を後押しする可能性があります。

安全性とアライメントの進展
新しいアライメント技術や安全性評価の手法は、将来的により高度なAIシステムの開発において基盤技術となるでしょう。これにより、AIの暴走や不適切な利用を防ぎ、信頼性の高いシステム構築が可能となります。


社会面でのインパクト

仕事とクリエイティビティの変革
文章作成、プログラミング、デザインなど多くの分野で、GPT‑4.5のような高度な言語モデルが支援ツールとして利用されることで、人間の創造性や生産性が飛躍的に向上する可能性があります。一方で、従来人間が担っていた業務の自動化が進み、労働市場や職業構造の変化が避けられないでしょう。

情報アクセスの民主化
多言語対応の向上により、言語の壁が低くなり、世界中の人々が最新の情報や知識にアクセスしやすくなると考えられます。これにより、教育やビジネスのグローバル化が進展し、地域間の情報格差が縮小する可能性があります。

倫理・規制の必要性
一方で、説得力の向上や自律性の発展は、悪意ある利用（フェイクニュースの拡散、ソーシャルエンジニアリング、影響操作など）のリスクを伴います。これらのリスクを抑えるため、技術開発と並行して、倫理的なガイドラインの整備や法規制、国際的な協力体制の構築が急務となるでしょう。

社会的対話と透明性の強化
AIシステムの透明性や安全性に関する情報が公開されることで、技術の利用に対する社会的な信頼が向上する可能性があります。利用者や規制当局との対話を通じ、技術の進歩と社会的受容のバランスを取ることが重要です。



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結論

GPT‑4.5は、これまでの大規模言語モデルの進化をさらに加速させ、技術面では自然な対話、複雑な推論、高効率な処理を実現し、産業や研究開発における革新の原動力となり得ます。同時に、多言語対応の強化や安全性の向上は、グローバルな情報アクセスと信頼性の高いシステムの普及を促進するでしょう。しかし、説得や自律性の分野でのリスクも依然として存在するため、倫理的・法的枠組みの整備や社会的合意が今後ますます重要になると考えられます。総じて、GPT‑4.5の登場は、技術革新とともに社会構造や働き方、情報環境に大きな転換をもたらす可能性を秘めており、その影響は今後の研究・議論の重要なテーマとなるでしょう。