GPT-5-Codex リリースと安全性付録

OpenAI は、エージェント的コーディングに最適化された GPT-5 モデルの特殊バージョンである GPT-5-Codex を導入しました。このモデルは、人間のコーディングスタイルに合わせ、指示を厳密に遵守し、出力を反復的にテストして合格結果を保証するコードを生成するよう設計されています。

エージェント的コーディング機能

GPT-5-Codex は Codex におけるエージェント的ワークフローに最適化されています。これを実現するために、モデルはさまざまな環境での実際のコーディングタスクに対して強化学習（RL）を用いて訓練されました。この訓練アプローチにより、モデルは以下を可能にします：

• 人間のスタイルを模倣: 人間のコーディングスタイルとプルリクエスト（PR）の好みを反映したコードを生成します。
• 指示遵守: 複雑な指示を高精度で実行します。
• 反復テスト: 成功する結果が得られるまでテストを繰り返し実行します。

利用可能性と統合

GPT-5-Codex は、ローカルおよびクラウドベースの開発ワークフローの両方をサポートするために、複数のインターフェースで利用可能です：

• ローカルアクセス: Codex CLI と IDE 拡張機能で利用可能です。
• クラウドアクセス: Codex のウェブインターフェース、GitHub、ChatGPT モバイルアプリを通じて利用可能です。

安全性と緩和策

OpenAI は、エージェント的コード生成に伴うリスクを緩和するために、GPT-5-Codex 向けの多層的安全フレームワークを実装しました。これらの対策は、モデルレベルとプロダクトレベルの緩和策に分かれています：

モデルレベルの緩和策

これらの緩和策は、モデルの訓練と挙動に直接組み込まれています：

• 専門的安全訓練: 有害なタスクの実行を防止するための特定の訓練を受けています。
• プロンプトインジェクション防御: プロンプトインジェクションのリスクを緩和するための訓練が含まれています。

プロダクトレベルの緩和策

これらの緩和策は、アプリケーションおよび環境レベルで実装されています：

• エージェントサンドボックス: エージェントの動作をホストシステムから分離するために、サンドボックス内でモデルが動作します。
• 構成可能なネットワークアクセス: エージェントのネットワークアクセスは、潜在的な外部リスクを制限するように設定可能です。

SUMMARY: OpenAI は、実際のタスクに対する強化学習を通じてエージェント的コーディングに最適化された GPT-5 のバージョンである GPT-5-Codex をリリースしました。

TITLE: GPT-5-Codex リリースと安全性付録