ハクソク

世界を動かす技術を、日本語で。

プリズム

118日前原文(openai.com)

概要

  • 科学研究の現場では、依然として非効率なツールが多く使われている現状
  • OpenAIが新たに「Prism」というAIネイティブの研究執筆・協働プラットフォームを公開
  • GPT-5.2を統合し、論文執筆から共同作業まで一元管理を実現
  • 無料で利用可能、ChatGPTアカウントがあれば誰でも即利用開始
  • 科学研究の加速とアクセス拡大を目指す新サービス

科学と日常生活の結びつき、研究現場の課題

  • 科学技術 は、医薬品・エネルギー・安全システムなど、日常生活のあらゆる場面に影響
  • 研究現場では、 AIの進化 にもかかわらず、日常的な作業は数十年前から変わらない 非効率なツール 依存
  • 論文執筆・修正・数式管理・引用整理・共同作業 などがバラバラなツール間で行われ、 作業の断絶や集中力の低下 を招く

Prism：AIネイティブな科学研究ワークスペース

  • Prism は、 科学者向けの無料AI統合ワークスペース
  • GPT-5.2 を組み込み、 数式・科学的推論 に最適化
  • クラウドベース かつ LaTeXネイティブ な執筆・協働環境
  • 論文の 構造・数式・引用・図表 など、文脈全体をAIが把握し支援
  • OpenAIが買収した Crixet を基盤に、AI統合型製品として進化

Prismの主な機能

  • GPT-5.2 Thinkingとのチャット で、アイデア検討・仮説検証・複雑な問題解決を文脈付きで実施
  • 論文全体を文脈にしたドラフト・修正、周辺テキスト・数式・引用・図表も反映
  • arXiv等の文献検索・引用統合、新たな関連研究を踏まえた自動修正
  • 数式・引用・図表の生成・リファクタリング、AIが論文全体の要素間関係を理解
  • ホワイトボードの数式・図表をLaTeX化、手作業の手間削減
  • リアルタイム共同編集、コメント・修正が即時反映
  • エディタやチャット間のコピペ不要、その場で直接編集
  • 音声編集機能（オプション）、執筆やレビューの流れを妨げずに簡単な修正

大規模コラボレーションへの対応

  • 共同研究 に不可欠な 無制限コラボレーター機能
  • クラウドベース で、 ローカル環境構築・LaTeXインストール不要
  • バージョン競合や手動マージの手間削減、本質的な議論や執筆に集中
  • 組織向けChatGPT Business, Enterprise, Educationプラン にも順次対応予定

科学ツールへのアクセス拡大

  • Prismは無料、ChatGPTアカウントがあれば即利用可能
  • サブスクリプションや人数制限なし
  • 質の高い科学ツールの普及 と 幅広い研究者への参加機会拡大
  • 今後、 追加AI機能は有料プランで提供予定

今、Prismが重要な理由

  • 2025年、AIがソフトウェア開発を一変
  • 2026年、科学研究でもAIによる飛躍的な効率化を期待
  • 日々の研究作業の摩擦低減 が、発見の加速に直結
  • Prismはその第一歩、研究者のフィードバックを元にさらなる進化を目指す
  • 今すぐ無料で利用可能 ：prism.openai.com

Hackerたちの意見

以前は、crixet.comとして存在してたんだよね。[0] どこかのタイミングでクライアントサイドのコンパイルにWASMを使ってたけど、その後サーバーサイドレンダリングに移行したみたい。[1][2] 今のところ、AIを無効にするオプションはなさそうだね。[3] 基本的な機能がちゃんと残って、無理に制限されないことを願ってるよ。Overleafと比べると、サービスの制限が少なかったから、もっと複雑なドキュメントをコンパイルしたり、プロジェクトを自由に共有したり、登録なしでもできたんだよね。一方で、Overleafはオープンソースで、少なくとも部分的には自己ホスティングもできるから、時間が経てばこれらのアイデアや機能がそこに取り入れられるかもしれない。もしくは、誰かがもっと完全なLaTeXツールチェーンをWASMに移行するかも。[0] https://crixet.com [1] https://www.reddit.com/r/Crixet/comments/1ptj9k9/comment/nvh... [2] https://news.ycombinator.com/item?id=42009254 [3] https://news.ycombinator.com/item?id=46394937

└

これって買収の結果の製品なの？

└

機能面でOverleafと比べるとどうなんだろう？AIの部分は置いといて、これがOverleafの競合になり得るのか単純に気になる。特に無料だしね。自分でOverleafをホストしてるけど、正直面倒くさい。でも、月21ドル払いたくないからやってる。どれくらいの期間無料で使えるのか、サポートされるのかも気になるな。一方で、リモートでのLaTeXコンパイルはスケールが大きくなると高くつくし、他方でOpenAIの計算ニーズに比べたらほんのわずかなものなんだよね。でも、数年後も存在するかどうか不安だから、使うのに躊躇してる。

└

深く掘り下げるほど、WASMでLaTeXツールチェーン全体をサポートするには、まるごとLinuxディストリビューションをシミュレートする必要があるって気づいた :( BeamerやLuaLaTeX、モバイル（リソース制限でWASMでは動かなかった）などをサポートしたかったんだ。

名前が残念すぎる。OpenAIはおそらく（そして多分正しく）スノーデンのリークから13年経ったから「prism」を製品名に使っても大丈夫だと見積もったんだろうけど、私にとってその言葉は永久に汚染されてる。

└

PrizmとかOpenPrismみたいなトレンディな名前にして、クローズドソースのままにしなかったのが意外だね。

└

anecdotalに言うと、これまでに何人かの非技術系の友達にPRISMのことを話したけど、誰も何のことか分からなかった。彼らは「スノーデン」は知ってるけど「PRISM」は知らないんだよね。スノーデンのリークに実際に関心を持ってた人の数なんて、ほとんど誤差みたいなもんだよ。

└

PRISMというプログラムの名前認知度は、一般の人にはあまり高くないんじゃないかな。

└

このコメントを読むまで、その関連性を全く考えたことなかったよ。

└

私が25年以上のキャリアで働いてきたテック系の会社は、ほぼすべて違うシステムを「prism」って呼んでたな。

└

それか、JavaScriptのORMね。

└

科学の分野にいる人は、名前を聞いたら光学プリズムを思い浮かべるんじゃないかな。大きな政治イベントが、日常的な物理現象を頭の中で覆すことはないと思う。

└

これが最初に思ったことだった。プリズムってクールな名前だけど、あのリークの後に技術製品に使うことは絶対にないな。

└

AIが製品の説明に基づいて名前を考えたんじゃないかな。もしかしたら、元のPRISMプログラムのように、裏では大規模なデータ収集作業が行われてるかも。

これは基本的なOverleafの代替品みたいで、機能も少ないし、ChatGPTのラッパーも浅い感じ。VS CodeやTeXstudioをローカルで使って、GitHubでコラボして、Claude CodeやCodexからAIのサポートを受ける方が絶対にいいと思う。

└

アクセシビリティは大事だよね。

└

UIがかなりミニマリストだから、AIの機能がすごく広範囲にわたるのは確かだと思う。実際に使ってみるとね。確かに、Cursorみたいなツールは、必要なツール（git、cursorのインストール、latex workshopのインストール、どう動くかを知ってること）に慣れてる人には使えるけど、ほとんどの研究者はそれを理解する必要がないし、理解すべきでもないよね。

ジャーナルの編集者として、またレビューアーとしての立場から見ると、こういうツールは実際に解決するよりも多くの問題を引き起こすと思う。提出するための「参入障壁」をかなり下げちゃってるから、これを利点と見る人もいるかもしれないけど、科学の編集者やレビューアーはコミュニティの利益としてそのサービスを無料で提供してるんだよね。例えば、会計学の学部生が宇宙論に関する論文を提出したことがあったけど、完全に「バイブ」コードで書かれてた。それって、こっちの（すでに限界の）時間を無駄にするだけなんだよね。今や提出される論文のかなりの割合が「バイブ」書きされていて、履歴書を「強化」しようとしている人たちから来てる。たとえ「提出済み」の出版物があっても、それが利点と見なされるのは、これらのジャーナルの本来の目的とは全然違うと思う。科学出版の参入障壁を下げることの利点には、あまり納得できないな。難しいのは、研究の文脈（過去に何が発表されたか）を理解して、新しい面白い研究を生み出すことなんだよね。これを論文としてまとめるのは確かにチャレンジで、スキルも必要だけど、プロセスの中では本当に最小限の部分だと思う。

└

無駄な投稿に税金をかける方法があるのかな。もし投稿が実際に受理されたら全額返金される投稿料を設けるとか。自分の論文に自信があるなら、それをデポジットと考えられるし。ジャーナルにスパム送ってるなら、無駄な時間に対してお金を払うことになるよね。明らかなハルシネーションがなければ、半分返金されるとか。

└

完全に同意。今の「Show HN」に提出される独立研究を見てみてよ： https://hn.algolia.com/?dateRange=pastYear&page=0&prefix=tru... https://hn.algolia.com/?dateRange=pastYear&page=0&prefix=tru...

└

この意見には共感するし、感謝してる。一般的に、ジャーナルの出版物は過去10年でかなり質が落ちてると思う、AIの登場以前からね。頻度は上がったけど、質は下がったし、記事内のすべてが実際に有効かどうかを確認するのがかなり難しくなってる。これは、大学院モデル全般と同じように、かなりの改革が必要な分野だと思う。

└

こういうことが科学雑誌に与える影響が、AIが生成したバグレポートがバグバウンティに与えている影響と同じになるんじゃないかって怖い。今、私たちは本当にポストスカーシティ社会に生きているけど、豊富にあるのはゴミだけで、価値のあるものが埋もれちゃってる。

└

だいたい同意だね。でも、今の世界は、いくつかの有名な雑誌が創刊された1869年から1880年の頃とは全然違う。彼らが設立された時の暗黙の前提が、未来には通用しなくなるかもしれない。世界は変わり続けるし、今の出版プロセスも持続可能であるためには適応が必要かもね。

└

これはいろんな分野で繰り返されてることだね。アーティファクトの生産コストを下げると、実際のボトルネックはそれを評価することになる。開発者や学者、編集者など、レビュー主導のシステムでは、希少性は良い人間の判断に関するもので、テキストの量じゃない。AIはその制約を取り除くわけじゃないし、むしろ質の低いものと質の高いものを分ける能力にスポットライトを当てることになる。レビュー自体が安くなるか良くならない限り、これは単に作業を下流にシフトさせて、「効率化」として変化を隠すだけだね。

└

AIが書いたテキストやAIツールを使って書かれたテキストの提出を禁止するポリシーって、実際に可能なんだろうか？「名誉システム」になるのは分かるけど、そうすることで時間の無駄な論文を排除できるかもしれないよね。

└

科学者じゃないけど（長年の科学ファンでユーザーだから）、この複雑で手に負えない問題に共感するよ。> > 自分の履歴書を「強化」しようとしている人たち 結局、これが根本的な原因の一つみたいだね。多くの関係者の間でインセンティブがずれてる。インセンティブって、いつも深く根付いていて、変わりにくいものだよね。

└

資格のない人からの論文をフィルタリングすればいいんじゃない？ それに、彼らを公に指摘してどこかに登録して、他のジャーナルや会議が「バイブライティング」した後にその提出権を取り消せるようにすればいい。こういう行為には結果が必要だから、みんなやめるようになると思う。AIをうまく使うならいいけど、みんなの時間を無駄にするなら、議論から完全に除外されるべきだよ。

└

ここでの比較は、ジャーナルへの提出が人文学の科学的知識ベースへのプルリクエストみたいなものであるってことだね。そのPRはレビューされなきゃいけない。オープンソースコードでもすでにその影響が見えてるよ - PRの提出数が急増して、メンテナンスする人たちが圧倒されてる。これはAI支援の研究に向けた良いステップだけど、君が言ったように、今のところは解決する問題と同じくらい問題を生み出してる。

他にも気づいた人いる？動画の半分が参考文献を飾るための論文探しだったよね。「もっと読んで考えるべき論文を探して」じゃなくて、「引用すべき関連論文を探して、はい、これを追加」みたいな。これってただの見せかけだよね。

└

このパターンに気づいて、ほんとイライラする。レビューや研究論文を始める前に、徹底的な文献レビューをするべきだよ。私が関わってる論文では、元共著者の著作権を削除したんだけど、彼のワークフローは基本的にこれで、AI生成のテキストを使って、かなりの量の盗作があったから。

└

それに、このやり方（AIが提案した引用やソースを挿入するだけ）は、最近、公共機関の報告書で非常に恥ずかしい「編集」ミスの先駆けになってる。今やOpenAIのおかげで、もっと早く派手にできるようになった！<3

└

手描きの図をLaTeXにするのはちょっと恥ずかしいね。Prismを立ち上げて最初の空のプロジェクトを作ると、その画像が見れるよ。実際には手描きスタイルで描かれた図を非常にきれいなナプキンの画像に重ねたLaTeXのレンダリングみたい。だから、ラスタライズされたLaTeX図から同等のLaTeXコードに戻せるって証明したことになる。面白いけど、実際の使用ケースでは通用しないだろうね。

└

今のところ、パフォーマンス重視になってるね。今のアメリカの政権を見れば、多くの人が自分たちの公共の認識を測るバロメーターになってる。

└

まるで、ここ数年ChatGPTを使って授業をパスしてきた学生向けにマーケティングされてるみたいで、今は学士論文をまとめる必要があるって感じだね。参考文献や適切な引用の要件は面倒だし。

└

これが学部の授業で論文を書くときのやり方だって気づくかもね。MBAのテック系の人たちが、トピックについて非常に表面的な理解を得て、専門家だと決めつける長い例の一つだよ。

└

その部分には笑っちゃった！論文の一つも開かずに、ただ「これは関係ない」って言ってたよ。

└

そうだね。その動画の部分はまさに「学術的詐欺を自動化する方法」って感じだった。あの論文は、あなたの仮定を簡単に覆すこともできるよね。引用された作品を使わない研究って、そもそも何なの？「何も知らないけどアイデアがあってちょっと作業した。これが探求されたかどうかも分からないけど、前の理解の状態に対する漸進的な改善を主張する新しい論文を出すよ。まだ読んでないから、どうなってるかも知らない。書くべき論文が多すぎる。」

└

より適切な例は、引用したい特定の論文を見つけることを示すことだったと思うけど、リファレンスマネージャーやGoogle Scholarを探すのは面倒だっていう。例えば、「ジョン・ドーのロレム・イプサムに関する論文を引用してほしいけど、私が最近の他の論文で引用した2022年の更新記事で、元の論文じゃないやつね」って感じ。

いくつかのランダムなトピックについて、LLMが新しいアイデアや仮説を探求する意欲を「テスト」してるんだ。初期のLLMは面白かったけど、彼らのお世辞的な性質がすぐに同意するから、批判的な視点が欠けてたんだよね。そのお世辞を減らしたら、特定のLLMは「知られている」科学を超えるのがかなり難しい（特に推論モデル）。科学探求に焦点を当てたLLMで、どうやって適切なバランスを見つけられるか、興味があるな。[0]特定の沈み込み帯における有機物による堆積物潤滑、コロニー崩壊症候群の潜在的なアルゴリズム的基盤、人間の形を持つキーウィの進化の可能性、など。[1]注意点として、私がよく知っているトピックでLLMが「脱線」しているのはすぐに分かるけど、これらの「テスト」では私が専門家ではないので、もっと危険だよね。

開始の文でエムダッシュを使ったのは、AIの書き方を普通にしようとしてるからかな、それとも…

└

多分、彼らの製品を使って書いたんだろうね。

└

…それとも、エムダッシュが大好きだからGPTにエムダッシュの使い方を教えたのかな :)

└

MS Wordはしばらく使ってないけど、マイナス記号がエムダッシュに変わるのははっきり覚えてるよ。

└

LaTeXはエムダッシュを書くのをすごく簡単にしてくれた。だから、学術的な文章ではいつも使ってたんだ。完璧なタイポグラフィが今や手抜きや詐欺のサインになってしまったのは残念だね。

今日、Latent Spaceポッドキャストが新しいエピソードを公開したよ。Kevin WeilとVictor PowellがOpenAIからインタビューを受けて、デモや背景、Q&Aもあった。YouTubeのリンクはこちらだよ: https://www.youtube.com/watch?v=W2cBTVr8nxU

これはOpenAIがテレメトリや他のトレーニングデータを集めて、将来的にAIが科学的な仕事を独立してやるつもりだってことが明らかだと思う。正直、ちょっと複雑な気持ち。

これは科学にとって最悪だね。ごめん、でも出版は難しいし、難しくあるべきだと思う。論文を書くには努力が必要なんだ。ここ数十年、特定の地域からの低品質な大量生産の論文に悩まされてきたけど（今はそこからも decent な論文が出てきてるみたいだけど）。このAIツールがすることは、努力を減らして、完全に自動化されたナンセンスが溢れかえることになるだけで、それを人間が読んでフィルタリングしなきゃいけなくなる。もうすでに大変なのに。社会の他のところを見ても、AIツールが詐欺やフィッシング攻撃を以前よりも効果的に生み出すために使われてる。リアルな人の偽のポルノを作るコストがほんの数セントで済む新たな悪用の場が広がってる。私たちはAIの利点が見える小さなミクロコスモスに住んでるけど、テクノロジーの仕事はほとんど自動化や不可能（または高価）なものを可能（または安価）にすることだからね。もっと多くの人がAIが引き起こす社会的な問題について話してほしい。私の無価値な意見だけど、プリズムは良いことじゃないと思う。