ChatGPT for Teensは、ティーンが学び、批判的に考え、理解を深め、自信を持ってAIを使えるよう設計された体験です。この体験には、より強力な組み込みの安全保護が備わっており、健全な利用を促す機能や、保護者向けの追加のコントロールも含まれます。OpenAIのシステムが、ある人を18歳未満と推定した場合、または本人が13歳から17歳の間だと述べた場合、その人は自動的にChatGPT for Teensに移されます。

教室外の学習を支える設計の考え方

OpenAIは、AIは教育の機会を広げるべきだという考えから、ChatGPT for Teensを設計しています。ChatGPT for Teensは、助けが常に得られるとは限らない教室外の場面を支えるよう設計されています。同時に、ティーンを能動的で協働的な学習プロセスに関わらせ続けるように設計されています。

テスト勉強をしているティーンは、ChatGPTに、なじみのない概念を説明してもらったり、練習問題を一緒に解いてもらったり、自分の理解を確認してもらったりできます。もしティーンが手早い答えを求めた場合、ChatGPT for Teensは、本人が自分で解き進めるのに役立つ手順や問いへ導くことができます。ChatGPT for Teensの体験には、Study Mode、新しい責任ある宿題リマインダー、Quizzes、Learning Visualizations、新しいStudy Hoursが含まれます。

新しい責任ある宿題リマインダー(responsible homework reminders)は、ティーンが課題を近道で済ませようとしているように見えるときにそれを認識できます。認識した場合は、段階的で協働的な問題解決のためにStudy Modeへ誘導します。QuizzesとLearning Visualizationsは、ティーンに、練習し、知っていることを試し、難しい概念をより明確に見て理解を確かめる方法を、さらに提供します。新しいStudy Hoursでは、ティーン本人または保護者が、Study Modeを既定でオンにする時間帯を選べます。これにより、よい学習習慣を日課にしやすくなります。

Study Modeの裏付けと4つの指針

ChatGPT for TeensのStudy Modeは、導きとなる問いと段階的な支援を使い、ティーンが教材を理解できるよう助けます。ティーンはすでに、勉強だけでなく、ツールを作ったり、地域の課題に取り組んだりする使い方をしており、ChatGPT for Teensが育てようとしているのは、能力が高く学習を中心に据えたAIによって、若者が考えを理解する段階からそれを応用する段階へ進むことを助ける使い方です。

Study Modeは、教師、科学者、教育学の専門家とともに作られ、学習科学の長年の研究に基づいています。導きの問い、足場かけ(scaffolding)、メタ認知を促すプロンプト(metacognitive prompts)、および知識チェックを使い、学生が解答をただ受け取るのではなく、段階的に問題を解けるよう助けます。この設計は、効果的な学習技法に関するより広い研究と整合しています。その研究では、能動的な想起(active retrieval)と自己説明(self-explanation)が、受け身の復習だけの場合より、強い理解と長期的な記憶の定着を支えうると示されています。

今回の提供開始は、保護者向けコントロールの導入、Under-18 Model Specの更新、Teen Safety Blueprintの作成、Age-Predictionの展開、ティーンの学習と健全なAI利用を支える機能の拡充といった取り組みの上に成り立っています。Teen-specific onboardingは、ティーンが利用できる学習機能と安全機能を、利用開始時から紹介します。

ティーン支援の取り組み全体を通じて、4つのコミットメントが指針となってきました。その4つは、ティーンの安全を最優先にする、現実世界での支援を促す、ティーンをティーンとして扱う、システムがどう振る舞うべきかを透明にする、という内容です。ChatGPT for Teensでは、学習と、さらに強力な組み込みの保護に重点を置いて、これらのコミットメントを強化し、さらに推し進めています。OpenAIは、AIは学習を支えるべきもので近道にすべきではなく、教室でのAI体験は教育者が管理し続けるべきだと考えています。ChatGPT for Teensは教室外の学習を支えるよう設計されており、ChatGPT for Teachersは教育者と学区に対し、安全で機関が管理するAIへのアクセスと、AIをうまく使うための実践的なサポートを引き続き提供します。OpenAIとCodeAIは、最初のAI世代の学生の準備を助けることを目的として、学生と教育者がAIを使いこなし活用する方法を学ぶのに役立つツールとリソースを提供するための提携を発表しました。このパートナーシップは技術を取り巻く教育に焦点を当て、ティーンがAIの仕組みを理解し、AIに指示し、AIに疑問を持ち、AIを使って創作できるよう支援します。教室へのAIの導入のあり方を形づくるうえで、教師が重要な役割を果たします。

年齢に応じた安全保護と健全な利用の支援

ChatGPT for Teensの保護は、Model Specに含まれるUnder-18 Principlesに基づいています。この原則は、発達科学(developmental science)と専門家の助言を踏まえています。18歳未満のユーザーに対して、ChatGPT for Teensは、有害または発達段階に不適切な可能性のあるコンテンツに触れる機会を減らすよう設計された、年齢に応じたセーフガードを適用します。その一方で、学び、創作し、探求する力は保たれます。実際には、自傷行為、暴力、摂食障害、危険な行為、露骨な性的コンテンツや生々しいコンテンツなどのリスクの高い分野において、年齢に応じたモデルの保護策とプロダクト上の介入が行われます。

OpenAIが設計したChatGPT for Teensは、現実世界の人間関係と健全な習慣を支えるよう設計されています。ChatGPT for Teensには、ティーンに休憩を促すブレークリマインダーが含まれています。また、ChatGPTがAIであることを一貫して示すプロダクト上の手がかり(cues)も含まれています。

OpenAIが更新した18歳未満のユーザー向けのunder-18 model specは、恋愛的または性的なロールプレイをブロックすることだけにとどまりません。ChatGPTは、恋愛的な言葉を使わず、感情的依存を促さず、感情や意識があることを示唆してはならないとされています。これらのより強い保護は、健全な現実世界の人間関係を強めるよう設計されています。

ティーンはすでに、勉強だけでなく、ツールを作ったり、新しいスキルを独学したり、地域の課題に取り組んだりするためにAIを使っています。テキサス州のCrystal Yangは、視覚障害のある学生向けに音声ベースの教育ゲームを作るプラットフォームAudemyを、200,000ユーザー・50ゲームまで開発・拡大するのにChatGPTを使いました。また、バージニア州では、Rushil Kukreja、Arhan Menta、Nayel Rehmanが、既存のWi-Fi信号を使って自然災害後のがれきの下に閉じ込められた生存者の位置特定を助ける捜索救助システムWiFindを開発しました。このプロジェクトは、地元の捜索救助団体でのボランティア活動と、救助隊員がどこから探すべきかをどう知るのかという単純な疑問から生まれました。チームにとってAIは、研究から学ぶこと、素早いプロトタイピング、有望なコンセプトを初動対応者向けのツールにする作業を速める助けになりました。

センシティブな画像のアップロード時のリマインダーは、ティーンに対し、私的な画像やセンシティブな画像の共有に注意するよう促します。また、アクセントカラーや音声のバリエーションなどのシンプルなカスタマイズオプションは、有用なツールと人間関係の境界をあいまいにすることなく、体験をパーソナルなものに感じさせる助けになります。

これまでに保護者向けコントロールと通知で導入した機能により、リンクしたティーンのアカウントを持つ保護者は、Quiet Hoursを設定し、一部の設定を管理し、限られた高リスクの状況で安全通知を受け取ることができます。リンクしたティーンのアカウントを持つ保護者が受け取る安全通知に、摂食障害に関する通知が追加されます。この通知では、共有する内容を限定し、オフラインの支援が最も重要になりうる場面に焦点を当てます。

安全性研究とunder 18評価

ティーン向けの保護は、継続的な安全性研究に支えられています。この研究は、発達科学、専門家の意見、およびティーンが特有または高まったリスクに直面しうる領域でモデルのセーフガードをテストすることに基づいています。また、18歳未満のユーザー向けポリシーの改善、プロダクトの保護の強化、および進捗を長期的に測る方法の改善に役立ちます。OpenAIはこの取り組みの一部を公開し始めており、システムカードに追加されたunder 18 evaluationsは、難しいセンシティブコンテンツのケースにおいて、ティーン向けの基準に対してモデルがどのようにパフォーマンスを発揮するかを示すものです。これらの評価は、自傷行為、摂食障害、暴力、年齢制限のある商品・サービス、性的コンテンツなどの領域を対象としており、ティーンの安全性に関するモデル性能の理解を進める助けとなるよう設計されています。