OpenAIが10周年を祝う中、最新のGPT-5.2シリーズモデルが広く議論を呼んでいます。公式データによると、GPT-5.2は複数の専門的なベンチマークテストで優れた性能を示しており、ある分野では人間の専門家を上回るほどの実力を発揮しています。これはこれまでで最も専門知識の業務において優れた性能を発揮したAIモデルと評されています。

OpenAIの説明によると、GPT-5.2は複数の分野で技術的突破を遂げました。例えば、GDPvalテストでは44の職業のタスクでトップエキスパートを70.9%の成績で上回りました。また、SWE-bench Proプログラミングテストでは55.6%のSOTA（State of the Art）成績を達成し、前バージョンであるGPT-5.1に比べて幻覚率が38%低下しました。これらの成果は非常に喜ばしく、AI技術の新たな飛躍を示しているように見えます。

しかし、すべてのフィードバックが肯定的なものではありません。SimpleBenchの常識推論テストでは、GPT-5.2のスコアが競合他社のAnthropicが公開したClaude Sonnet 3.7よりも低かったのです。特に、いくつかの見かけ上簡単な問題では不十分な結果を出していました。例えば、「garlicにはrがいくつあるか」という質問に対して、モデルはしばしば誤答します。ユーザーが3回のテストを行った際には、一度だけ正解できました。それに対し、グーグルのGemini 3.0などの競品はこれらの論理的推論の課題を安定してクリアできるのです。これにより、一部のユーザーは失望を感じており、かつてAWSのマネージャーだったBindu Reddy氏は「GPT-5.1からアップグレードする価値はない」と率直に語っています。

技術の進歩は否定できませんが、GPT-5.2が直面する課題も深く考えさせられます。AIモデルが単純な常識的な問題を処理できない点は、AIの知能レベルについての議論を引き起こしています。これは技術が特定の面で後退していることを意味するのでしょうか、それとも開発過程における通常の現象なのでしょうか？今後、OpenAIはモデルの論理的推論や常識理解の性能向上に向けてさらなる最適化と改善を行う必要があります。

GPT-5.2のリリースは、OpenAIが専門領域での重要な進展を示すものであり、同時にモデルが常識的な推論などの基本的なタスクにおいて欠点を抱えていることも明らかにしています。このAIの知能に関する議論は、今後のテクノロジー発展にとって重要なテーマとなるかもしれません。