GPT-5の単純質問で大混乱、AI推論能力の限界が露呈

2025年08月25日

GPT-5が90度回転した三目並べの問題で完全に混乱し、論理的思考の限界を露呈
283種類の評価基準で判明したLLMの専門分野における深刻な性能不足
OpenAIの「博士レベル」という宣伝と実際の能力との間に大きなギャップが存在

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経済学教授の実験でGPT-5が見せた驚愕の混乱

経済学教授のゲイリー・スミス氏が実施した実験で、GPT-5が極めて単純な論理問題に対して深刻な混乱を示すことが明らかになりました[1]。実験では、三目並べのボードを90度回転させただけの問題を提示したところ、数学的には何も変わらないにも関わらず、GPT-5は回転による心理的影響について冗長で不正確な説明を展開し、視覚的な出力も完全に支離滅裂な結果となりました。

この実験結果は、OpenAIが主張する「博士レベル」の知能との間に深刻な乖離があることを浮き彫りにしています[3]。スミス教授は、GPT-5がCEOのサム・アルトマン氏と同様に「常に自信満々だが、しばしば間違っている」と辛辣に評価しました。この単純な論理的思考の失敗は、AIの推論能力に根本的な問題があることを示唆しています。

この実験結果は、現在のAI技術の本質的な限界を象徴的に表しています。人間にとって自明な「回転しても本質は変わらない」という概念を理解できないということは、AIが表面的なパターン認識に依存しており、真の論理的思考を行っていないことを意味します。これは、まるで地図を暗記した人が実際の地形を理解していないのと同じような状況です。企業がAIを導入する際は、このような基本的な論理処理の限界を十分に理解し、人間による検証体制を整備することが不可欠でしょう。

283種類の評価基準が明かすLLMの深刻な性能格差

大規模言語モデル（LLM）の包括的な評価研究により、専門分野における深刻な性能不足が明らかになりました[2]。特に注目すべきは、GPT-4が現役数学研究者が作成したFrontierMath問題において、わずか2%未満の正答率しか達成できなかったことです。一方、最高性能のモデルでも大学院レベルの問題で39%の正答率に留まり、博士号取得者の65%を大きく下回りました。

この研究では、論理的推論、専門的・常識的推論、応用的・文脈的推論の3つのカテゴリーで評価が行われ、LLMが表面的な知識の暗記には優れているものの、深い専門的理解と応用には根本的な限界があることが判明しました。これらの結果は、現在のAI技術が真の専門性を獲得するには程遠い状況にあることを示しています。

この評価結果は、AIの能力を過大評価する危険性を警告しています。現在のLLMは、まるで百科事典を丸暗記した学生のように、膨大な情報を記憶していても、それを創造的に組み合わせて新しい解決策を生み出すことができません。特に専門分野では、単なる知識の蓄積ではなく、深い理解に基づく洞察力が求められます。企業や研究機関がAIを活用する際は、この「知識と理解の違い」を明確に認識し、AIを補助ツールとして適切に位置づけることが重要です。

実用現場で明らかになったGPT-5の現実的制約

実際の開発現場でGPT-5を投資調査アプリケーションに導入した開発者の報告によると、推論能力の向上と幻覚の減少は確認されたものの、処理速度が15-20%低下し、より複雑なプロンプトエンジニアリングが必要になったことが明らかになりました[5]。また、48種類のAPI設定の組み合わせが存在することで、最適化が困難になる「選択の専制」という新たな課題も浮上しています。

さらに、ライティング能力のテストでは、GPT-5が技術的には優秀だが創造性に欠ける「十分に良いが記憶に残らない」レベルの出力を生成することが判明しました[6]。これらの実用テストは、GPT-5が革命的な進歩ではなく、漸進的な改善に留まっていることを示しています。

これらの現場報告は、AI技術の現実的な導入における重要な教訓を提供しています。技術的な改善があっても、実用性の観点では新たな課題が生まれることがあります。速度低下や複雑な設定要件は、まるで高性能なスポーツカーが燃費が悪く運転が難しいのと同様の問題です。企業がAIを導入する際は、ベンチマーク上の性能だけでなく、実際の運用コストや使いやすさも総合的に評価する必要があります。また、創造性の限界は、AIが人間の創造的な仕事を完全に代替するのではなく、あくまで支援ツールとしての役割に留まることを示唆しています。

まとめ

GPT-5の単純な論理問題での混乱は、現在のAI技術の根本的な限界を象徴的に示しています。283種類の評価基準による包括的な分析や実用現場での報告を総合すると、AIは確実に進歩しているものの、OpenAIが宣伝する「博士レベル」の能力には程遠い状況です。これらの発見は、AI技術を適切に理解し、過度な期待を持たずに現実的な活用方法を模索することの重要性を強調しています。