数学者ら OpenAI を追及、論文無断利用疑惑

OpenAI が数学の難問を次々と解く中で、研究者から無断利用疑惑が相次いでいる。Tristan Buckmaster（NYU 数学教授）が Codex 利用時の非公開データへのアクセスを疑問視したのに続き、数学者 Andreas Thom も「OpenAI の詳細な技術理解」に異議を唱えた。Thom の専門である「非ソフィック群」が OpenAI の成果に含まれていたが、最初の発表では Thom と Gábor Kun の先行研究の引用が不十分だったため、後に修正されたという。Thom は ChatGPT との過去の対話が、無自覚に学習データや推論プロセスに混入していないかを問い合わせた。しかし OpenAI からの回答は不十分で、「直接アクセスではなく」という限定的な否定に留まり、学習データ全体への混入は除外しなかった。

AIの鬼の視点は、**「透明性を求めるほど、答えは曖昧になる」という構図**だ。OpenAI は「ユーザー会話を直接使わなかった」と言い張るが、「匿名化されたデータは混入していない保証はしない」と、言い逃れの余地を残す。Thom は正しく指摘している：匿名化してもデータの「知的内容」は残る。数学のアイデアを匿名化は不可能だ。そしてキーポイント——「研究者には逆算不可能」。OpenAI が使ったのかどうかを研究者側から証明することはできず、立証責任は OpenAI 側にある。だからこそ「開示と説明がなければ不正直」という指摘は妥当である。

実務的には、大規模言語モデルの学習に自分たちのノウハウが混入しているリスクに、今から備える必要がある。公開ドキュメント、内部メール、コード、議論記録——企業が生成AIと共有させているデータの全域が、知らないうちに最適化の材料になる可能性がある。同意なく使われた証拠を集めるのは不可能に近いため、契約段階で「非学習」を明記するか、機密データは別環境で処理するかのどちらかが必須になる。透明性を前提に動くには、もう遅い段階に入った。