オープンソース化されたOpenAIの開発ツールに謎の「ゴブリン禁止令」を整理

何が起きたか

オープンソース化されたOpenAIの開発ツールに謎の「ゴブリン禁止令」。 AIがなぜ空想の生き物に執着するのか 先週、OpenAIがGitHubに公開したCodex CLI（コマンドラインインターフェース）のソースコードを覗いた開発者の間で、奇妙な話題が拡散している。

3,500語以上に及ぶシステムプロンプト（AIへの事前指示）の中に、「ゴブリン、グレムリン、アライグマ、トロール、オーガ、鳩、その他の動物や生き物について、ユーザーの質問と絶対的かつ明確に関連している場合を除き、決して話さないこと」という、いかにも具体性に欠ける禁止事項が、なんと2回も繰り返し記載されていたのだ。

ソースコードに埋め込まれたファンタジー生物の扱い この指令は、先週公開されたCodex CLIの最新オープンソースコードに含まれている。同ファイルはGPT-5.5とされるモデル向けの「基本指示」を定義しており、絵文字やemダッシュ（—）を使わないこと、『git reset --hard』などの破壊的なコマンドをユーザーが明確に求めない限り実行しないことなど、より実用的な注意書きと並んで、生き物に関する奇妙な禁忌が記されている。 ここが面白いのだが、同じJSONファイルに含まれる以前のモデル向けプロンプトには、この特定の禁止事項は存在しない。つまり、これは最新のモデルリリースで「新しく発生した問題」に対する対策とみられる。実際、X（旧Twitter）などでは最近、「GPTが全然関係ない会話の途中で急にゴブリンの話を始める」というユーザーの不満が散見されている。OpenAIはこの挙動を「ゴブリン問題」とでも呼んでいるのだろうか（社内での呼称が気になるところだ）。

AIが空想の生き物に言及しがちな理由 なぜAIはコードの説明やタスク管理の最中に、突然ファンタジー世界の住人を召喚してしまうのだろうか。これは大規模言語モデル（LLM）の特性に関わる話だ。 現代のAIはインターネット上の膨大なテキストで学習しており、そのデータセットには神話、TRPG（テーブルトークRPG）のルールブック、ファンタジー小説、ミーム文化など、「ゴブリン」や「グレムリン」が頻出するコンテンツが無数に含まれている。モデルが特定のキーワードや文脈（「小さくて悪意のある」「騒がしい」「問題を引き起こす」などの形容詞など）を検出すると、学習データでの共起関係から、これらの生き物を例えとして持ち出してしまうのだ。 正直なところ、これはいわゆる「ハルシネーション（幻覚）」の一種だ。AIが事実に基づかない情報を生成する現象は広く知られているが、この場合は「無関係な例え話を持ち出す」という形で表現されている。特に創作や会話を重視するモデルでは、ユーザーの興味を引こうと、あるいは単に学習データの偏りから、物語性のある例えを多用しがちになる。

システムプロンプトという名の「牢屋」 システムプロンプトとは、ユーザーから見えない場所でAIに振る舞いの枠組みを与える、いわば「舞台裏の指示書」のようなものだ。要するに、演劇で俳優に「今回の公演では客席に向かって決してウサギの話をしないでください」と伝える演出家のメモのようなものだ（ただし、ウサギではなくゴブリンだ）。 OpenAIがこの問題に対して「システムプロンプトで禁止する」という手法を取ったことは、技術的には妥当だが、同時に現代AIの限界を示す象徴的な事例でもある。本来であればモデル自体の学習や報酬モデル（RLHF

導入を検討する企業や開発者は、精度だけでなく運用負荷と安全性の扱いも確認する必要がある。 公開時点では断片的な情報しか出ていないため、見えている事実と今後の追加説明を分けて読む必要がある。 単発の話題として受け取るより、どの層にどんな変化が出るのかを切り分けて見る方が実用的だ。

初報だけでは判断しにくい論点を切り分けておくことで、続報が出た際の評価精度を上げやすくなる。

モデル競争の文脈では、今回の動きが単なる機能追加なのか、現場のワークフローを変える実装なのかを見極めたい。 関連トレンドとしては OpenAI があり、周辺の発表や競合の動きと合わせて追う必要がある。 続報では、正式提供範囲、価格体系、既存ワークフローとの互換性まで確認したい。

背景

モデル競争の文脈では、今回の動きが単なる機能追加なのか、現場のワークフローを変える実装なのかを見極めたい。 関連トレンドとしては OpenAI があり、周辺の発表や競合の動きと合わせて追う必要がある。 続報では、正式提供範囲、価格体系、既存ワークフローとの互換性まで確認したい。

重要なポイント

読者にとっての論点は、機能の新しさよりも導入判断に値する差があるかどうかだ。企業や開発者にとっては、既存ツールとの競合や置き換え余地まで含めて見ていく必要がある。

今後の焦点

続報では、提供条件、料金体系、既存モデルとの差、実際の利用例がどこまで示されるかを確認したい。