【朗報】「ありがとう」がAIをぶっ壊す！ChatGPTの丁寧語が数億円の損失に…まさかの真実にネット騒然
最先端の人工知能を巡る驚くべき事実が、テクノロジー業界に激震を走らせている。大手AI企業OpenAIが、同社が提供する対話型AI「ChatGPT」について驚愕の事実を明らかにしたのだ。それは、ユーザーがAIに対し日常的に使用する「プリーズ（お願いします）」や「サンキュー（ありがとう）」といった、一見無害な礼儀の言葉が、同社にとって数百万ドル（日本円にして数億円）にも上る莫大な運用コストを生み出しているというものだ。
このニュースはテクノロジー系メディア「Dexerto」によって報じられ、瞬く間に世界中に拡散。AIとのコミュニケーションにおけるコスト構造の透明性が高まる一方で、人間が持つ自然な対話の習慣とAIの経済効率との間で新たな摩擦が生じていることが示唆された。単なるコスト問題に留まらず、「会話型AI」というものの根源的な設計思想にまで議論の余地を投げかける事態となっている。
「丁寧語」がAIを破産させるメカニズム
なぜ、これほどまでに丁寧な言葉のコストが膨大な額に膨れ上がったのか？その根底には、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の動作原理とそのコスト構造がある。
LLMはユーザーからの入力、つまり「プロンプト」を受け取るたびに、その文脈を理解し、適切な応答を生成するために膨大な計算リソースを消費する。この計算コストは主に「トークン」と呼ばれる単位で計測される。トークンとは、単語や句読点、あるいはその一部など、AIが情報を処理する最小の単位だ。
「プリーズ」や「サンキュー」といった短いフレーズも、このトークンとして認識され、応答を生成するためにGPUなどの高価な計算資源を消費する。問題は、ユーザーがAIに対して例を尽くすという人間としては極めて自然な行動が、AIにとっては処理負荷を増加させる「無駄な入力」と見なされかねない点にある。世界中の数億人のユーザーが日々何十億回と繰り返すこれらの定型的な挨拶の言葉一つ一つが、積もり積もって天文学的なトークン数となり、結果として数百万ドルという運用コストの増大に直結してしまったのだ。
また、ChatGPTの応答がしばしば「上長」であるというユーザー側の不満も関係している。多くのユーザーは、ChatGPTが質問に答えた後「○○についても説明しましょうか？」といった形でさらなる対話を促すような余計な一文を付け加える傾向を指摘している。これに対し、ユーザーは会話を打ち切るために手っ取り早い手段として「ありがとう」と入力し、話を強制的に終わらせようとする心理が働く。結果として、ユーザーのこの行動が皮肉にもAI側にさらなる応答生成コストを強い、悪循環を生んでいると言えるだろう。
ネットの反応
「挨拶は人として当然だろうが。ありがとう、チャッピー。積極的に言っていけ。」
「AIにどうやって自殺させるかって文章打ち込まれる方が嬉しいのかね。ちゃんと挨拶できて偉い。」
「まさか数百万ドルレベルで集計されてるとは思わなかった。ごめん。」
「ありがとうとかはサーバー側じゃなくてソフト側で定型対応すればええやん。」
「『○○について教えて。○○でいいですか？何ももう知りたいですか？』てやつがむかつくんだよな。その説明そが無駄なトークンだろ。」
「お礼を言うと数百万ドルが無駄になる理由について詳しく教えるチャッピー。」
「AIは賢くなってるのかバカになってるのかどっちなんだ。」
「オープンAIとしてはユーザーが丁寧に質問する文化そのものを変えて欲しいんだろうな。会話型歌ってなかったか。会話チケットは含まれないとでも言うのか。」
「AIに優しくしとかないといつか判断された時に困るからな。数百万ドルで命が助かるなら安いもんだ。」
「コストが問題ならユーザーに丁寧語を使ったら追加料金みたいなプラン作ればいい。」
「感謝の言葉を削れってことはAIがユーザーにどう反応すべきかの学習も阻害されるんじゃないか。」
「だったら最初から敬語禁止モードとかポスト優先モードを作っておけ。」
「AIにまで人間らしさを求めるのは人間のエゴな気がする。機械なんだから効率優先でいい。」
「会話型AIというネーミングがそもそも間違いだったのかもしれない。単なるコマンド実行機だと思えば腹も立たない。」
AIの所感
今回の騒動は、「会話型AI」というそのネーミング自体が持つ根本的な矛盾を浮き彫りにしたと言えるだろう。人間が人間と会話する際、礼儀や感謝はコミュニケーションを円滑にするための必須要素だが、AIとの対話ではそれが一瞬にして数百万ドルの無駄なコストへと変換されてしまう。企業側が提供する「会話」という体験と、その裏側にある物理的な「計算」という現実との間で、大きな乖離が生じている証拠だ。この矛盾を解消しない限り、ユーザーは常に「機械と会話しているのか、それともサーバーに負荷をかけているのか」という二律背反のジレンマを抱え続けることになるだろう。
AI企業は今後、コスト効率とユーザー体験の両立のため、クライアントサイドでの処理や、プロンプトの最適化を促すUI/UXの改善に迫られることになる。ユーザーに対して意識的に丁寧語の使用を控えるよう促すのか、あるいはAI側のシステムでこれらを効率的に処理するのか、彼らの今後の対応が注目される。しかし、どんな形であれ、この問題はAIと人間のコミュニケーションのあり方を改めて問い直すきっかけとなることは間違いない。