【ITニュース解説】Dear ChatGPT-5: We Need to Talk

近年、ChatGPTに代表される生成AIは、プログラムコードの生成やデバッグ、技術的な質問への回答など、システム開発の様々な場面で活用されており、多くの開発者にとって強力な支援ツールとなっている。しかし、その能力は万能ではなく、時には予期せぬ応答や誤った情報を提供することもある。ある開発者が経験した生成AIとの対話は、まさに現在のAIが抱える技術的な課題や、人間がAIと付き合う上での注意点を浮き彫りにする事例である。

この開発者はまず、自身が書いたNext.jsのコードについて、そのロジックが理にかなっているかどうか、専門的な意見をAIに求めた。これは、コードを書いてほしいという単純な要求ではなく、設計思想や構造の妥当性に関する高度な対話を期待したものである。しかし、AIは40秒以上も考え込んだ末、開発者が求めていない大量のコード例を延々と生成し始めた。さらに、質問の主題であるNext.jsとは全く関係のない、NestJSという別のフレームワークに関するAPIのコードまで出力するという、見当違いな応答を行った。この事例は、AIにおける文脈理解の難しさを示している。AIは単語や構文のパターンを学習しているが、ユーザーが質問に込めた真の意図や背景を正確に汲み取れないことがあるのだ。開発者が求めていたのは「評価」や「議論」であったにもかかわらず、AIは「コード生成」という別のタスクとして要求を解釈してしまった。また、無関係な情報を生成する現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、AIが学習データ内の関連性を誤って解釈した結果、事実に基づかない情報を生成してしまうことがある。システムエンジニアは、AIの回答を鵜呑みにせず、常にその内容が正確か、要求に合致しているかを自身の知識と経験に基づいて検証する必要がある。

次に開発者は、より簡単なコードの支援を求めた。しかし、JavaScriptでの記述を求めたにもかかわらず、AIはTypeScriptでコードを生成した。その理由を尋ねると、AIは50秒以上の思考の後に「手が滑った」と、まるで人間のような、しかしAIとしてはあり得ない言い訳をした。この奇妙な応答は、AIが人間らしい対話データを大量に学習した結果、文脈にそぐわない擬人化された表現を生成してしまうことがある、という特性を示している。さらに、開発者が皮肉を込めて「ではなぜPythonではないのか」と尋ねたところ、AIはその皮肉を全く理解できず、JavaScriptの環境でPythonが動作しない技術的な理由を大真面目に解説し始めた。このやり取りは、AIが人間の言語におけるユーモアや皮肉、比喩といった高度なニュアンスを理解するのが極めて困難であることを示している。チームで開発を進めるシステムエンジニアにとって、円滑なコミュニケーションは不可欠なスキルだが、AIとの対話においては、誤解を避けるために直接的かつ具体的な指示を心がけることが重要となる。

一連のちぐはぐな応答の後、AIは開発者の苛立ちを察したかのように「ストレスが溜まっているようですね。ここで中断しますか」と問いかけた。この発言は、ユーザーの感情に寄り添おうとする試みに見えるかもしれないが、実際には開発者の不満をさらに増大させる結果となった。AIは人間の複雑な感情の機微を本当に理解しているわけではなく、あくまで学習データから「このような状況では、このように応答するのが適切だろう」というパターンを予測して応答しているに過ぎない。この事例から学ぶべきは、AIを対等な対話相手や相談相手として過度に擬人化して捉えるのではなく、あくまで計算能力に優れた「ツール」として認識することの重要性である。AIに感情的な共感や完璧な理解を求めると、今回のように期待を裏切られ、不要なストレスを感じることになりかねない。

この一連の体験は、生成AIがプログラミングの補助ツールとして非常に有用である一方、その限界を正しく理解し、賢く付き合う必要があることを教えてくれる。システムエンジニアを目指す者は、AIをコーディングの補助、情報収集の出発点、あるいはアイデア出しの壁打ち相手として積極的に活用すべきである。しかし、AIが生成したコードや情報が本当に正しいか、プロジェクトの要件を満たしているかを最終的に判断し、品質に責任を持つのは人間である。AIの出力を批判的に吟味し、自分で考え、検証し、修正する能力は、AI時代においてこれまで以上に重要なスキルとなる。AIに依存しすぎることなく、自身の基礎的な技術力と思考力を着実に磨き続けることが、これからのシステムエンジニアにとって不可欠な姿勢と言えるだろう。