GPT-3からGPT-5へ：能力、範囲、限界、そして影響をマッピングする

概要: 本稿では、GPT-3からGPT-3.5、GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4o、GPT-4.1、そしてGPT-5ファミリーに至るまでのGPTファミリーの進展を示します。本研究は、単に歴史的な記述にとどまるものではなく、比較的な観点を重視しています。技術的な枠組み、ユーザーとの相互作用、モダリティ、デプロイ（配備）アーキテクチャ、そしてガバナンスの観点において、当該ファミリーがどのように進化してきたのかを調査します。本研究は、5つの繰り返し現れるテーマに焦点を当てています。それは、技術的な進展、能力の変化、デプロイの転換、持続する制約、そして下流（導入先）への影響です。研究デザインの観点からは、公式の技術レポート、システムカード、APIおよびモデルのドキュメント、プロダクト発表、リリースノート、ならびに査読付きの二次研究を考慮します。主要な主張は、後続のGPT世代は、単により大きな、またはより正確な言語モデルとして解釈すべきではない、という点にあります。代わりに、このファミリーは、スケールされた少数ショットのテキスト予測器から、整合（アライン）されたマルチモーダル、ツール志向、長い文脈を扱う、そしてますますワークフローに統合されていく一連のシステムへと進化してきました。この発展は、製品ルーティング、ツールアクセス、安全性の調整、そしてインターフェース設計が、実効的なシステムの一部となるため、単純な「モデル対モデル」の比較を難しくします。世代を通じて、いくつかの制約は変わらず残っています。すなわち、幻覚（ハルシネーション）、プロンプトへの感度、ベンチマークの脆弱性、領域や集団にまたがった挙動の不均一さ、そしてアーキテクチャや学習に関する公開上の透明性の不十分さです。とはいえ、このファミリーは、ソフトウェア開発、教育実践、情報業務、インターフェース設計、そしてフロンティア・モデルのガバナンスに関する議論へと進化してきました。私たちは、GPT-3からGPT-5への移行は、モデル能力の向上だけとして理解するのではなく、配備可能なAIシステムとは何か、どのように評価されるべきか、そしてそのようなシステムが大規模に用いられる際に責任がどこに位置づけられるべきか、という点のより広範な再定式化として捉えるのが最も適切だと推論します。