OpenAI Codex

OpenAI Codexとは

OpenAI Codexは、OpenAIが開発した人工知能モデルです。このモデルは自然言語を解析し、それに基づいてコンピュータープログラム、つまりコードを生成できる能力を持っています。Codexは主にGitHub Copilotというプログラミング自動補完ツールの機能拡張に利用されています。このツールはVisual Studio CodeやNeovimなど、さまざまな統合開発環境（IDE）に対応しています。

CodexはOpenAIの言語モデルであるGPT-3を基にしており、アプリケーションソフトウェアの開発に特化して微調整されています。2021年の8月には、Codex用のアプリケーション・プログラミング・インタフェース（API）が非公開ベータ版としてリリースされました。これにより、開発者たちはCodexを利用してさまざまなプログラミングタスクを支援することが可能になりましたが、2023年の3月にはCodexが推奨されなくなり、GPT-3.5以降のモデルが推奨されることになりました。

特徴と運用

Codexの訓練には、GPT-3をベースにしたニューラルネットワークと、GitHub上の5,400万以上のリポジトリから抽出した159GBのPythonコードが使用されています。このモデルは、具体的なコメント文をプロンプトとして入力することで、その要求に応じたコードブロックを提案できるのが特徴です。たとえば、「指定されたウィンドウサイズで配列の移動平均を計算する」といったリクエストに対して、数行のコードを生成することが可能です。OpenAIの発表によれば、Codexはプログラムの約37%を自動で完成させることができるとされています。

特に得意とされるのは、既存のコードを基にして単純な問題を解決することです。Fast.ai共同設立者のJeremy Howardは、Codexが「それほど多くのコードを書かずにコードを生成する手助けをしてくれる」と評価しています。また、Codexは多くのプログラミング言語を操作でき、特にPythonにおいてその効果が顕著であるとされています。OpenAIは、CodexがMailchimpやMicrosoft Word、Spotify、Google Calendarなど、さまざまなアプリケーションと連携できることも示しました。

モデルの種類

Codexには、以下の4種類のバージョンが存在します：

• - code-davinci-002
• - code-davinci-001
• - code-cushman-002
• - code-cushman-001

これらのモデルは、さまざまな使用ニーズに応じて設計されています。

課題とリスク

一方で、Codexにはいくつかの問題点が指摘されています。OpenAIのデモンストレーションでは、非効率なコードや特定のコーディングの癖が見つかりました。最高技術責任者のGreg Brockmanは、「Codexがユーザーの意図を正確に理解できない場合があり、試行錯誤が必要になることがある。」と述べています。また、初心者プログラマーがCodexに過度に依存することや、学習データに基づくバイアス、安全性に関わる問題も懸念されています。特に、悪意のあるコードに対する脆弱性が指摘されており、GitHub Copilotで生成されたコードの約40%には不具合や悪用可能な設計欠陥が含まれているとされています。

著作権の懸念

さらに、CodexやGitHub Copilotが生成するコードの一部は、著作権侵害のリスクがあるとの懸念があります。フリーソフトウェア財団は、これらのツールが著作権を侵害する可能性について注意喚起しています。特に、訓練データからの複製が問題視されており、約0.1%の生成コードが直接的な複製であることが発表されています。このような背景の中、OpenAIはAIシステムの訓練に関する著作権の法的問題を公的に解決すべきだと述べています。

最後に

OpenAI Codexは、プログラムコードの生成において非常に革新的なツールですが、その利便性とともに様々な課題も抱えています。今後は、これらの課題を克服しながら、より安全で便利な開発環境を提供できるような進化が期待されます。

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