OpenAIがGPT-6 Astraをリリースし、Pro、Enterprise、Business Premiumユーザーに提供。APIも同時にリリース。記事執筆者、出典：新智元
GPT-6 Astra、フルオープン！
先ほど、OpenAIは、すべてのPro、Enterprise、Business PremiumユーザーがChatGPT WorkおよびCodexで直接GPT-6 Astraを利用できるようになり、APIも同時にリリースされたと公式に発表しました。
ただし、Plusユーザーと一般のビジネスユーザーはさらに数日お待ちください。
9月3日、OpenAIはAstraを段階的にリリースすると発表しました。その2日後の今日、有料プレミアムユーザーが全員利用可能になりました。
先にヒント文を削除してください
このような大規模なリリースにおいて、OpenAIのエンジニア、ビクター・ヌーニェスが最初に提案するのは、あなたのプロンプトを削除することです。
彼は言っています：Astra のリリースに合わせて、AGENTS.md と Skills を見直し、推論レベルの使い方を再考してください。
AGENTS.mdは、AIへの従業員マニュアルです：あなたは誰で、何をすべきで、何をしてはいけないか。Skillsは、作業手順のマニュアルです：このような状況では、この手順に従ってください。
この数年、開発者はモデルに対処する方法を単純かつ直接的に続けてきた：マニュアルに次々と追加していくのだ。理解できないなら、さらに一歩説明を加える。頻繁にミスをするなら、制限を一つ追加する。それでもミスをするなら、例をさらに一つ補う。
まるで、いつも物忘れをする新人社員の机にメモを貼り続けるように、日々積み重ねて机がメモで埋め尽くされた。
しかし、アストラが来てから、このテーブルいっぱいのメモが逆に負担变成了。
OpenAIはAstraのモデルガイドで、AstraがskillおよびAGENTS.mdの指示に対してより敏感になったと記載しています。
以前只是摆设的旧規則は、今や一つずつ厳格に実行される。曖昧な規則があれば、それは停止して繰り返し確認する。互いに矛盾する規則が二つあれば、直接混乱する。
たとえば、以前「すべてのプランは承認を経る必要がある」と書いたところ、古いモデルはそれを無視してそのまま進めてしまった。
Astraはいいえ。本当に立ち止まって、「このプランは誰に承認してもらいますか？」と尋ね、それから……待つだけです。
したがって、ガイドでは開発者が監査モデルが読み取れるすべてのskillファイルに対して「強く推奨」の文字を使用しています。
それだけでなく、Astraは前世代よりもさらに質問を多くするようになりました。
あなたに何か作業を頼むと、途中で止まって「ここには二つのやり方があります。どちらがいいですか？」って聞いてくる。お願いだから、自分で一つ選んで進めてくれない？コードを書くときも、いきなりテストを走らせて、ボタンの色を変えるだけでユニットテストを書かせる。
これらはすべてプロンプトで調整する必要があります。そして、調整の方向は大抵、引き締め方向です。
さらに、ガイドには、「delve」や「值得注意的是」などの定型表現を使わないよう、明示的に注意を促すプロンプトが付属しており、「否定してから転換する」構文（例：「これはXについてではなく、Yについてである」）も明確に禁止されています。
これらの定型文を書いているのはモデルであり、その定型文の対処法を教えるのも、そのモデルの製造元である。これは「自分が掘った穴を自分で埋める方法を教える」という正直さである。
ここまで聞いて、誰かがこう思うかもしれない：「これは私と何の関係があるの？」
関係が大きすぎます。
Astraのロジックが変わったため、AIとやり取りする方法も変える必要があります。
以前あなたはChatGPTと会話し、その返答が悪かったので、本能的に制限や要件を追加しました。一条では足りないので二条、二条では足りないので五条追加しました。
これが加法の思考——モデルがより愚かであれば、あなたが書くルールはより多くなる。
今、Astraが言う：それほど多く書かないで。
それは文脈からあなたの意図を推測でき、指示に曖昧さがある場合、自発的に質問し、複数ステップのタスクにおける全体的な目標を記憶できます。
あなたが書いた那些パッチのようなプロンプトは、余計であり、それによって誤った方向に進む可能性があります。
したがって、OpenAIの公式移行ガイドでは、繰り返し「監査」という言葉が強調されています。あなたが与えたすべての指示を監査し、古くなったもの、重複するもの、矛盾するものをすべて削除してください。
モデルが強ければ強いほど、あなたが書くルールは逆に少なくすべきである。
この道理は、開発者であろうと一般ユーザーであろうと、同じです。
どれほど強いのか
ここまで「減法」について話してきましたが、Astraは実際にどのくらいの機能を「追加」したのでしょうか？
早期アクセスを獲得した開発者は、既に答案を提出しました。
開発者マット・シューマーは、エピック・ゲームズのアンリアル・エンジンを使って、1街ずつ建設し、1週間かけてマンハッタンを再現しました。
彼は「マネージャー・サイクル」と呼ばれるプレイスタイルを考案した：1つのAstraをマネージャーとして、タスク全体をリストと段階に分割し、もう1つのAstraを実行者として起用する。
マネージャーは一度に一つのタスクしか割り当てず、完了してから次のタスクを提供します。決して先走って情報を漏らすことはありません。一方、作業側では最大で96個のサブエージェントが同時に動作し、まるで生産ラインのように着実に進みます。
シューマーは、さらに興味深い言葉の使い方の細部を発見した。モデルに各段階を「極めて良く」行うように指示すると、それは順調に進むが、「完璧」に変更すると、すぐに細部にこだわりすぎて進まなくなる。たった一語の違いが、プロジェクトの推進と停滞を決定づける。
開発者Anshuが叫ぶ：Astraは3Dゲーム分野のスーパーエージィマシンの神だ。
Astraはたった45分で、非常に高品質なオープンゲームワールドを構築しました。
免疫学者のデリヤ・ウンツマズは、たった一文だけ入力した——「5分間のT細胞教育動画を作成する」。
Astraは自己紹介動画をRemotionでアニメーション化し、Imagegenで画像を生成し、HeyGenを使ってナレーションを追加することを提案し、一度で動画を完成させました。
35年間T細胞を研究してきたこの科学者は、見終わった後、自分ではこれほどうまく説明できないと語った。彼は今、免疫学の完全なビデオコースをウェブサイトに掲載する計画である。
トム・クルチャはアストラに蒸気機関車の古い図面を渡した。
数分後、Blenderで3,295個の編集可能なオブジェクトが生成され、各部品を個別に分解して変更できます。
このツイートはすでに75万回以上の閲覧を記録しています。
彼はさらにマイナーなコモドール・バンダービルト列車を試したが、機関車の曲線は手作業で修正する必要があり、しかしスタートラインはすでに驚異的に高い。
OpenAIが自ら示した数値も十分に頑強だ。
OSWorld 2.0（モデルが人間のようにデスクトップを操作する）上で、Astraは72.6％を達成し、前世代のGPT-5.6 Solは65.7％でした。各タスクの所要時間は75分から40分に短縮され、精度は向上し、速度はほぼ2倍になりました。
もちろん、Astra が完全に優れているわけではありません。Artificial Analysis の独立総合知能指数では、Astra は 61.2 点を獲得し、Anthropic が今週リリースした Claude Fable 5.1 は 65.7 点です。
この一戦では、両雄の勝敗はまだ決していない。
減法の時代
過去数年間、AI開発の物語は加算だった。
モデルが十分に賢くない場合、ルールで補う。ルールは補うほど厚くなる。
今、短所が補われた。ルール自体が新たなエラーの源となった。
OpenAIは、モデルガイドを用いて、AIエンジニアリングの方向性を静かに転換した。以前は、AIに各ステップの実行方法を教えていたが、今は、道を塞ぐ古い規則を段階的に取り除き、空間を提供している。
人とモデルの関係も変わった。
以前はそれを教えた。今は——邪魔しないで。