GPT-5で深刻な事実誤認が多発、ユーザーから精度低下の報告相次ぐ

2025年09月10日

GPT-5で基本的な事実に関する誤情報が50%以上の確率で発生
画像認識や数学計算で深刻なエラーが続出、専門家も警鐘
OpenAIの「博士レベルの知能」主張と現実のギャップが浮き彫りに

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基本的事実の誤認率が50%超、ユーザーの信頼性に深刻な打撃

OpenAIが「博士レベルの知能」を謳って発表したGPT-5ですが、実際のユーザー体験では深刻な事実誤認が多発しています[1]。Redditユーザーの報告によると、基本的な事実に関する質問でGPT-5が間違った情報を提供する確率が50%を超えているとのことです。この数値は、日常的な情報検索や業務利用において極めて深刻な問題を示しています。

特に懸念されているのは、ユーザーが事実確認を行わない場合、これらの誤情報が検出されずに拡散される可能性があることです[1]。AI技術の普及に伴い、多くのユーザーがAIの回答を信頼して利用している現状を考えると、この精度の低下は単なる技術的な問題を超えて、情報の信頼性という社会的課題にまで発展しています。

この状況は、まるで経験豊富な図書館司書が突然記憶喪失になったようなものです。利用者は長年の信頼関係に基づいて情報を求めているのに、提供される情報の半分が間違っているという状況は、AI技術の根本的な信頼性に疑問を投げかけています。特に企業や研究機関でGPT-5を活用している場合、この精度低下は業務の品質や意思決定の正確性に直接的な影響を与える可能性があります。OpenAIは「博士レベルの知能」という表現を使用しましたが、現実には基礎的な事実すら正確に処理できない状況が露呈しており、マーケティング戦略と実際の性能との間に大きな乖離があることが明らかになっています。

画像認識と数学計算で顕著なエラー、専門家による検証で判明

AI懐疑論者として知られるゲイリー・スミス氏による実験では、GPT-5が動物の身体部位を深刻に誤認識する事例が多数確認されました[1]。また、簡単な数学の問題や計算において信頼性のある回答ができない事例も報告されており、基本的な論理的推論能力に疑問が生じています[3]。これらのエラーは、タイプミスがある場合でも発生しており、モデルの堅牢性に関する懸念を深めています。

さらに、学術的なテキスト生成において引用の省略が頻繁に発生し、コード生成では不完全で一貫性のない出力が確認されています[2]。これらの問題は、GPT-5が専門的な用途での使用において重大な制約を抱えていることを示しており、特に精度が要求される分野での活用には慎重な検討が必要です。

これらの問題は、まるで高性能なスポーツカーがエンジンの基本的な部品に欠陥を抱えているような状況です。表面的には洗練された機能を持ちながら、最も基本的な処理で失敗するという矛盾は、AI開発における根本的な課題を浮き彫りにしています。特に画像認識での身体部位の誤認識は、人間なら幼児でも正確に判断できる内容であり、AIの「知能」が人間の認知プロセスとは根本的に異なることを示しています。数学計算での不正確性も同様で、コンピューターが最も得意とするはずの分野での失敗は、大規模言語モデルの限界を明確に示しています。これらの発見は、AI技術の現在の発展段階を正しく理解し、過度な期待を避ける必要性を強調しています。

技術的問題と運用上の課題が複合的に発生

GPT-5のリリース以降、ユーザーからは技術的な問題も多数報告されています。ChatGPT Plusユーザーからは会話履歴のデータ消失が報告されており、継続的な対話における文脈の保持に問題が生じています[2]。また、API関連の問題やレスポンス時間の遅延なども確認されており、運用面での安定性にも課題があることが明らかになっています。

これらの技術的問題は、期待値の高さと実際の性能とのギャップを拡大させる要因となっています[4]。ユーザーの混合的なフィードバックは、GPT-5に対する失望感を反映しており、次世代AI開発における重要な学習機会として位置づけられています。しかし、現時点でのユーザー体験の悪化は、AI技術全体への信頼性に影響を与える可能性があります。

この状況は、新しいオペレーティングシステムのリリース初期に発生する問題と類似していますが、AIの場合はより深刻な影響を持ちます。なぜなら、OSの不具合は主に利便性の問題ですが、AIの事実誤認は判断や意思決定の質に直接影響するからです。会話履歴の消失は、まるで信頼していた秘書が突然記憶を失うようなもので、継続的な作業や複雑なプロジェクトでの活用を困難にします。OpenAIは「学習機会」として前向きに捉えようとしていますが、実際のユーザーにとっては日常業務や学習活動に支障をきたす現実的な問題です。この経験は、AI技術の商用展開において、十分なテストと品質保証の重要性を改めて示しており、技術的な野心と実用性のバランスを取ることの難しさを浮き彫りにしています。

まとめ

GPT-5の精度低下問題は、AI技術の現在の限界と課題を明確に示しています。基本的な事実認識から専門的なタスクまで幅広い分野で問題が発生していることは、AI技術への過度な依存に対する警鐘となっています。今後のAI開発においては、性能向上だけでなく、信頼性と正確性の確保が最優先課題となることは間違いありません。ユーザーは当面、AI生成コンテンツの事実確認を徹底し、批判的な視点を持って活用することが重要です。