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破壊的イノベーションはなく、生産性革命に突き進むchatgpt canvasの新機能には、ぼんやりとclaude artifactsの影が見え隠れする。

canvas は、ユーザーが chatgpt を使用して書き込みやコーディングをより緊密に共同作業できるように設計された新しいインターフェイスです。

この機能に関して、openai リサーチ ディレクターのカリーナ グエン氏は、x プラットフォームについての考えを次のように説明しました。

私の考える究極の agi インターフェイスは、真っ白なキャンバスです。

人間の好みに合わせて進化し、変化し、人間と対話する新しい方法を発明し、ai テクノロジーやインターネット全体との関係を再定義することができます。

要するに、キャンバスこれは、複雑な作業により適した、より大きなコラボレーション スペースです。

興味深いことに、openai の公式 web サイトでは、この新機能をサポートするリーダーシップ チームに、今年退職した懐かしい顔ぶれ (バレット ゾフ、ジョン シュルマン、ミラ ムラティ) が含まれていることもわかりました。

本日より、openai は chatgpt plus および team ユーザー向けに canvas を開始します。

enterprise および edu ユーザーは来週アクセスできるようになります。テスト後、openai は canvas を無料ユーザーに展開する予定です。

指摘した内容が変わり、文章力が強くなりました。

書き込みとコーディングは、chatgpt の 2 つの高頻度使用シナリオです。

チャット インターフェイスはシンプルかつ効率的でさまざまなタスクに適していますが、複雑な手順や多面的なスキルが必要なプロジェクトを処理する場合にはやや不十分であるように感じられます。

canvas は、ユーザーが ai の出力を編集および改善できる新しい作業インターフェイスを提供します。

openai 関係者は、canvas を使用すると、chatgpt がユーザーの考えをよりよく理解できるようになり、たとえば、重要な部分を強調表示したり、どこに特に注意を払うべきかを chatgpt に指示したりできると述べています。

公式用語では、コピーエディターやコードレビューアーが隣にいて、リアルタイムでフィードバックや提案を提供してくれるようなものです。

canvas インターフェイスでは、テキストやコードを簡単に編集することもできます。

このページには、chatgpt に書き込みの長さの調整、コードのデバッグ、その他の便利なアクションの迅速な実行を依頼できるショートカットも付いています。ワンクリックで元に戻して元のバージョンに戻すのも簡単です。

ショートカットの作成には次のようなものがあります。

大きなナイフで鶏を殺す必要はありません。ちょっとしたことで canvas を頻繁に呼び出すのは少し複雑です。

通常、canvas は、chatgpt が役立つシナリオを検出すると、自動的に有効になります。もちろん、質問するときに「キャンバスを使用する」を追加してこの機能をオンにすることもできます。

openaiによると、「コーヒー豆の歴史についてブログ記事を書いてください」といったリクエストに遭遇すると、canvasが自動的に起動するという。

ただし、「新しい夕食のレシピを作るのを手伝ってください」などの単純な質問と回答のタスクの場合、canvas を起動するのは少し面倒です。

canvas 機能によって書き込み品質とインタラクティブ エクスペリエンスが向上するのはなぜですか?

関係者らによると、品質監視システムと同様に、開発チームは開発プロセス中のaiのパフォーマンスを追跡するために20以上の自動テストを設定したという。

開発プロセス中、研究チームは最近発売された openai o1 プレビュー バージョンを使用して合成データを生成し、それをトレーニング後のデータ セットとして使用して、書き込みや新規ユーザーとの対話などのモデルの主要な機能を強化しました。

本物のaiプログラマーがここにいます

通常、コーディングは一度で完了せず、複数回の修正と改善が必要であることを考慮してください。

canvas の目的は、chatgpt によって行われた変更をより簡単かつ明確に追跡および理解できるようにすることであり、将来的に openai は編集プロセスの透明性の向上をさらに検討する予定です。

コーディングのショートカットには次のものがあります。

コーディング作業中に経験豊富な開発者の邪魔をしないように、canvas を頻繁に呼び出すべきではありません。 openai は特にこの分野で改善を行い、タスクの書き込みおよびコーディング中に canvas をより正確にトリガーできるようになり、それぞれ 83% と 94% の精度を達成しました。

現在、gpt-4o モデルに基づいて構築された canvas はまだ初期テスト段階にあり、ユーザーはモデルのメニュー バーでこの機能を体験することができ、すぐに機能が向上すると主張しています。

研究チームは、モデルに適切に起動するように教えるだけでなく、コンテンツをよりスマートに編集する方法も教えました。

canvas が開始されると、モデルはコンテンツの特定の部分のみを変更するか、コンテンツ全体を書き換えるかを決定する必要があります。

したがって、ユーザーがインターフェース上で変更が必要な部分を明示的に指摘すると、モデルはその部分のみを変更します。ユーザーが指定しない場合、モデルはコンテンツ全体を書き換えることを選択します。

究極の agi インターフェイス - 空白のキャンバス

カリーナ・グエンcanvas の実際の使用例もいくつか共有されました。

gpt-4o を canvas と組み合わせて、美術史を調査し、レポートを作成して、自分の意見を確認したり、引用を追加したりすることができます。

gpt-4o と canvas を組み合わせると、rust コードを記述してコードレビューを行うことができます。

レシピを参照した後、canvas は既存の材料に基づいて新しいレシピを作成できます。

openai 開発者カンファレンスのカーニバルはまだ続きます。

canvas 機能の焦点は、依然としてコンテンツ作成とコーディング開発プロセスにしっかりと固定されています。

独立したウィンドウの設計の自由度は高く、複雑なコンテンツをメイン インターフェイス上で直接対話および管理できるため、ユーザー エクスペリエンスが大幅に最適化されるだけでなく、人間とコンピューターの対話の未来も見えてきます。

単純な質問と回答機能だけを備えた ai サービスは、もは​​や人間の「副操縦士」の第一段階に追いつくことができません。

claude artifacts や cursor などの機能/ツールの人気に伴い、canvas 機能のリリースも市場競争の重要な部分です。

人間とコンピューターの相互作用のための openai の「武器庫」は依然として十分であり、依然として大きな成功を収めています。