OpenAIが仕掛ける「12 Days of OpenAI」（12日間（平日のみ）毎日、新機能やアップデートを発表するイベント）がスタート。
その初っ端から、AI好きにはたまらない新発表がありました。
その名も「o1」と「ChatGPT Pro」。AI技術がどこまで進化しているのか、ワクワクしながらお届けします。
参照YouTube動画：https://youtu.be/iBfQTnA2n2s?si=mPOcTxRteNys6tk3
ChatGPT-4 o1って何？
ざっくり言うと、GPT-4の次世代モデルです。
かなりスゴい進化を遂げています。
- 高速すぎる応答
以前のモデルがちょっとのんびりしてたのを、o1は爆速で解決。シンプルな質問ならほぼ瞬時に返してくれます。以前の「10秒かけて『Hi』って返すのかよ…」的なイライラはもうありません。 - テキストだけじゃない！画像もOK
マルチモーダル対応で、テキスト＋画像の入力を理解します。
マルチモーダルは以前からありましたが、その精度も向上し、難しい問題も解けるようになりました。 - 精度が爆上がり
GPT-4がよくやらかしてた「ちょっと惜しいミス」が激減。特に、歴史や数学系の質問ではその差が顕著。
たとえば、「2世紀のローマ皇帝を全部教えて！」みたいな質問。
o1は高速かつ正確に回答。旧モデルだと「あれ、この人皇帝だったっけ？」みたいな間違いもザラでした。
動画内のこのグラフは、O1モデルが従来のGPT-4.0やO1 Previewと比べて、明確に性能が向上していることを示しています。
グラフの内容
- 左：Competition Math (AIME 2024)
- 数学（AIME）でのパフォーマンスを示しています。
- GPT-4.0: 13.4%
- o1 Preview: 56.7%
- o1: 83.3%
- → O1の精度が大幅に向上し、数学的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮していることがわかります。
- 中央：Competition Code (CodeForces)
- プログラミング（CodeForces）でのパフォーマンスを示しています。
- GPT-4.0: 11.0%
- o1 Preview: 62.0%
- o1: 89.0%
- → コーディングにおいても、o1は正確性が大幅に向上しており、実用性が高まっています。
- 右：PhD-Level Science Questions (GPQA Diamond)
- 博士課程レベルの科学的な質問に対する回答精度を示しています。
- GPT-4.0: 56.1%
- o1 Preview: 78.3%
- o1: 78.0%
- Expert Human: 69.7%
- → 科学的な質問でもo1が優れた結果を出しており、人間の専門家を上回るパフォーマンスを発揮している場面もあることが示されています。
ChatGPT Proって？
ChatGPT好きのヘビーユーザーに朗報です。月額200ドル（約3万円）で「ChatGPT Pro」が登場。
- 無制限でO1を使い倒せる
長時間にわたるプロジェクトでも、回数制限なんて気にしなくてOK。 - o1 Proモードでさらに高精度
例えば、「めっちゃ複雑な数学の問題」や「ガチなプログラミング課題」に挑むとき、Proモードならではの「ちょっと考える時間を増やす」機能が活躍。
これ、研究者やエンジニアにとっては超便利。AIで解けない問題が減るかもしれません。
宇宙データセンターの冷却問題をAIが解く！
動画では、手書きメモを頼りに、AIが宇宙でデータセンターを冷やす方法を考えるというちょっと未来的なテーマに挑戦していました。
どんな話？
未来では、宇宙にデータセンターを作る計画があるかもしれません。でも、宇宙空間でデータセンターを動かすには特別な問題があります。そのひとつが「冷却」です。
地球では、空気や水を使ってコンピュータを冷やせますが、宇宙には空気も水もありません。そこで、「熱を直接宇宙空間に逃がす」という方法（放射冷却）を使います。
AIに出された問題
「データセンターを冷やすためには、どれくらい大きな冷却パネルが必要？」という問題です。
- 電力：1ギガワット（とても大きなエネルギー）が必要。
- 冷却方法：宇宙空間では放射冷却が唯一の方法。
- 条件：温度などの詳しい情報は一部わざと与えられず、AIが自分で判断する必要がありました。
AIはどうやって解いた？
- 手書きの図を読む
- 太陽光パネルや冷却パネルなどが描かれた手書きの図をAIに見せると、それをちゃんと理解しました。
- 温度を自分で決める
- 問題には「冷却パネルの温度」が書かれていなかったので、AIは「室温くらいがいいだろう」と自分で判断。
- 計算して答えを出す
- AIは放射冷却の公式を使って計算し、必要な冷却パネルの大きさを計算しました。
結果はどうだった？
答えは「約2.42平方キロメートル」でした。これはサンフランシスコの街の2%くらいの面積です。
かなり大きなパネルが必要だとわかります。
何がすごいの？
- 手書きの図を理解できる！
ただのテキストだけじゃなく、画像からも情報を読み取れるのは大きな進歩。 - 曖昧な条件にも対応できる！
必要な情報が完全に揃っていなくても、自分で判断して解く力があります。 - 実際の問題に近い！
宇宙での冷却方法を考えるなんて、未来の科学や技術に直結しそうな話です。
このように、AIが人間のように問題を考えたり、計算したりできる力を見せてくれたデモでした！
まとめ
今回の発表で見えてきたのは、AIの可能性がさらに広がる未来。
O1のスピードと精度、多モーダル対応はもちろん、ChatGPT Proは「AIで何でも解決したい」人にとって最強のツールになりそうです。
これで終わりじゃないのがOpenAIのすごいところ。次回の発表は開発者向けとのこと。
12日間、どんな驚きが待っているのか、目が離せません！
