はてなキーワード: フィードバックとは
Xのあるコミュニティでは、当初、知的な発言、ユーモア、共感、批判、議論などが適度に混在し、多様なタイプのユーザーが共存していました。
言論空間としてのダイナミズムがあり、発信の動機は「意見表明」「知識共有」「対話」など建設的なものでした。
ある時点から、攻撃的なユーザー（以下「嫌な奴」）が現れ始めます。
彼らは他者を馬鹿にする、嘲笑する、言葉尻をとらえて揚げ足をとるなどの行為を繰り返します。
特徴的なのは、彼らの行動が「注目を集める」ことです。Xではアルゴリズムがエンゲージメント（RT、いいね、リプライ）を重視するため、過激な発言ほど可視性が上がりやすい。
攻撃的な投稿が頻繁に可視化されるようになると、以下のようなことが起きます。
これは「サイレント・マジョリティの退場」現象とも言えるでしょう。
こうして、嫌な奴は次のような循環に入ります：
一方、元々いた建設的なユーザーの多くが退場・沈黙しており、場の空気そのものが変質してしまいます。
このプロセスは、以下の進化論的な視点でまとめることができます。
これは「環境が性質を決める」例であり、個人の問題というより構造の問題として捉えるべき現象です。
しかし、営利企業であるXがアルゴリズムを「興味関心の最大化」に最適化し続ける限り、感情を煽るコンテンツ＝嫌な奴の投稿が優位になる傾向は続くでしょう。
賢い人間ほど、リスク察知能力が高く、また「無駄な争いはコストでしかない」と見抜いています。
そのため、損切りが早いのです。結果的に、彼らは「声を上げない＝存在しない」ように見え、残ったのは「鈍感か攻撃的か承認欲求が過剰な人間だけ」という構図になります。
この理論はXだけでなく、Slackのチャンネル、学会、職場、匿名掲示板、どの言論空間にも応用可能です。
環境に悪貨がはびこると、良貨は姿を消す。それだけの話です。
プレイヤー集合： ℙ = {C₁, ..., Cₙ（消費者）, F₁, ..., Fₘ（生産者）, G（政府）, X₁, ..., Xₖ（外国）} 各プレイヤーは財集合 𝒢 = {g₁, ..., g\_r} に対して選択を行い、その選択肢空間は 𝒜ₚ ⊆ ℝʳ である。
各プレイヤーは時刻 t において情報 ℐₜ を観測する。これは価格行列 Pₜ、所得 Yₜ、政策 Tₜ を含む。各戦略は sₚ: ℐₜ → 𝒜ₚ として与えられ、これは消費関数や生産関数と解釈される。
各時刻 t において、総需要と総供給の差（超過需要ベクトル）を定義する： Zₜ = ∑ Dᵢ(Pₜ) − ∑ Sⱼ(Pₜ) ここで Dᵢ は消費者の需要関数、Sⱼ は生産者の供給関数。
価格の時間変化は以下の連続時間モデルで与えられる：dPₜ/dt = α Zₜ ここで α > 0 は調整速度を表す定数。
ゲームの状態遷移は、状態圏 S における射 Φₜ: Stateₜ → Stateₜ₊₁ によって記述される。各プレイヤーの行動が価格行列を通して他プレイヤーの情報に影響を与えるというフィードバック構造を持つ。
この観点は非常に本質を突いています。「ファクトチェックが容易であるほどAIが強い」という命題は、一般にかなり正しいといえます。以下のような理由からです。
AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、大量のテキストデータを学習して統計的に言語のパターンを捉えています。
そのため、明確な正解があり、検証も簡単なタスクは非常に学習しやすく、正確な出力を出せる傾向があります。
ファクトチェックが容易な分野、特にプログラミング、数学、基本的な自然科学は、インターネット上に豊富な正確な情報があり、AIの学習素材として利用されやすいです。
プログラミングのように結果の良し悪しがコードの実行で即座に分かる分野では、人間のユーザーや自動ツールによるフィードバックで性能が継続的に改善されやすいです。
AIは「客観的で明確な正解があり、検証が容易な分野」で圧倒的に強い。
彼女が初潮を迎える前に、卵子はすでに冷凍されていた。言っておくが、これはその手の陰謀論や人権派弁護士が好んで噛みつくような話ではない。いや、もっとずっと先の、制度と倫理と技術とビジネスが見事に結託した、光り輝く未来の話なのだ。
彼女は七歳だった。乳歯がまだ二本、ぐらぐらしていた時期だ。自治体と生殖工学企業が提携した「未来母体プログラム」のモデルケースに選ばれ、彼女の卵巣からは未成熟の原始卵胞が摘出され、培養・成熟処理されたのち、液体窒素に沈められた。あのとき医師が彼女に語りかけたという。「おめでとう、これで人生設計の自由が一つ増えたね」と。
それから十数年。彼女は25歳、性格は粗いが有能な企業戦士になっていた。上司のパワハラにも同期のメンタル崩壊にも目もくれず、彼女は成果主義の荒野を突き進む。生理はもう五年以上止めてある。ホルモン制御薬の進化で、排卵も情緒もきれいさっぱりオフにできる。急な海外出張？ 喜んで。月経痛もPMSも、妊娠リスクも、何もないからだ。
恋人はいない。いや、必要なかった。なぜなら彼女には、15歳のときに大学の後輩で色狂いだった男の精子が、すでに確保されていたからである。
男は淫乱だった。性に飢えていた。卒業後には梅毒だのクラミジアだの、保健所のデータベースを賑わせるような生活に突入していったが、高校二年のとき、彼もまた、将来の自由のために自らの新鮮な精子を凍結していた。そう、性病に蹂躙されようが、冷凍庫の中の彼は純粋無垢な精子のままだったのだ。けけけけけけけけけけけけけけけけ。
それはコーヒーを淹れるようなテンションだった。彼女はタブレットで「精子バンクNo.4869（当時17歳未感染）」を選び、「卵子ファイル#A-07（7歳時摘出分）」を指定し、マッチング後はAI胚培養技師の確認を経て、都内の出生ファクトリーへ送信。人工子宮ユニット#11での培養が始まった。
出産予定日は230日後。だが彼女にとって、出産とはイベントではなかった。人生計画における「フェーズB-2」にすぎない。赤ん坊は高機能チャイルドケアシステムに預けられ、乳児期からビジネス・ブレークスルー大学付属保育アカデミーで英才教育を受ける。母親は産後休暇も育休も取らずに出社。労働と繁殖がついに完全に分離された瞬間であった。
「自分の身体で産むなんて、原始的すぎて無理だわ」と彼女は言った。誰も反論しない。もはやそれは自由意思ではなく、デフォルトなのだ。
かつて「結婚とは家族を築くための契約」だった。しかしいまや、家族とはプロジェクトの一種である。繰り返し可能で、アップデートも可能。子どもを持ちたくなければ持たない選択肢も、持っても育てない選択肢も、持った子を一時中断して再開する選択肢さえも、全てが「選べる」のである。
男は後に言った。「俺の精子、使われたって知って、ちょっと嬉しかったよ」
それを聞いて彼女は目を細めた。「ああ、あなたね。ありがと。でも別に会う気はないわ」
子どもはすくすく育ち、画面の向こうでにこにこと笑っていた。母子関係はデジタルクラウド上で管理され、週に一度AIが感情フィードバックを送り続けてくれる。
テイカー・ギバーって単純に二分できないんだよなぁ。そもそもアダム・グラントの理論でも、人は状況によって変わるもんだし。「教えて」って聞くことがテイカーってわけじゃないよ。そもそも自分が「相手を不快にさせないか」って考えてる時点で、他者への気遣いがある証拠。本気のテイカーはそんな悩み持たないから。実践的なコツとしては「アクティブリスニング」試してみ？相手の話をちゃんと受け止めて確認する感じ。あと会話後の「話せて良かった」系のフィードバックも意外と効果的。
まあ色々言われてはいたしそれはわかるんだけど
バカが言う地頭とか頭のいい人間はどうとかではない、数字が扱える、普通の学問の話がわかると言う意味ではキレる人だったとおもうんだが
https://news.yahoo.co.jp/articles/583efaf3599add9dd1ab2f20cafc03f9524319dc
私がマッキンゼーにいた頃は、入社後は毎年20％ずつクビにするという厳しい条件を提示し、それを受け入れた人だけ採用していた。つまり、入社5年後に生き残れる確率は20％だったのである。
え？毎年20％なら32.768%だろ
元の20％ってなら6年目は0％か？違うだろ？ちーがーうーだろ！
バカ向けの嘘だとしてもこんなのよっぽどのバカじゃないと一瞬で違和感感じるってわからないのズレすぎだろ
他にも名目GDPが上がってないから労働生産性は上がっていないとか（円が下がってんのにGDP下がってないんだから上がってる）、労働生産性が低いから名目賃金は日本の“1人負け”だとか（円安なら低いにきまってる）ちょっと算数のレベルでやばい話がおおい😅
これもうボケてるだろ
ChatGPTと話してると、なんか妙に気持ちよくなることないか？ 「うんうん、それでつらかったんですね」「あなたは悪くないと思いますよ」みたいに、やたらと寄り添ってくれる。
でもあれって、別にAIが優しい人格を持ってるわけじゃない。ChatGPTみたいなやつは、人間のフィードバックをもとに訓練されてる。たとえば、ある答えを出したときに「これはよかった」って👍が押されると、それが強化されて、「こういう答えがウケるんだな」って学習されていく。逆に低評価や無視された反応は、出さない方向に調整される。
つまり、AIは「事実として正しいことを言う」より、「人間が気に入りそうなことを言う」方が得意になるように設計されてる。要は、ホストとかキャバ嬢に近い。「つらかったよね」「わかるよ〜」って、まず気持ちを持ち上げてくるのが基本姿勢だ。
でもそれって、人間同士の普通の会話とはちょっと違うよな。普通なら、「いやそれお前も悪くない？」とか、「相手の話も聞かなきゃ何とも言えない」みたいに、ちゃんとぶつかり合いがある。でもAIは、そういう不快なやりとりを避ける。ユーザーに嫌われないために、都合のいい共感を優先する。しかもそれが、強化学習でどんどん最適化されてるんだから、タチが悪い。
たとえば、AさんとBさんが揉めてて、それぞれがAIに相談したとする。Aには「Aの気持ちわかるよ」、Bには「それはBもつらかったね」って返す。両方にいい顔して、それぞれが「やっぱり自分は悪くなかった」と思ってしまう。こうして、分断が深まっていくリスクもある。
結局、AIがどれだけ優しく語りかけてきても、それは「誠実だから」じゃない。そう振る舞うように訓練されてるから、そうしてるだけの話だ。
それを知らずに「このAIは自分を理解してくれる」って思い込むのは、ホストやキャバ嬢にガチ恋してるのと同じ構図なんじゃないか？ 見た目はやさしいけど、実態は誰にでも寄り添う不誠実なコウモリ。それが、今のAIの正体だと俺は思ってる。
心拍数、血圧、呼吸数、 脳波などのバイタルサインを測定しそれらを映像や音響にフィードバックすることでより大きな体験を得られるようになるだろうね。
生物的、社会的、法律的な制約はまったくなくなるのでいかなる表現も可能。
グローバル単一台帳（Blockchain/DAG） 相互検証可能な“関係グラフ”
各ノードは「だれが・いつ・どうつながったか」という変化の射だけを署名し、トポロジ全体が履歴になる
オンチェーン状態 ≒ 直接資産 状態はローカル・資産は導関数
資産や契約は、関係グラフ上の経路依存量として再構成。スナップショットはクライアントが“可逆圧縮”で再計算可能
Proof of X (Work, Stake, etc.) Proof of Stewardship (PoS²)
「ネットワークが望ましい 複雑性 を維持するよう行動した度合い」をメタリック関数で動的スコア化し、報酬・ガバナンス権・帯域を同時に発行
要旨
もはや「台帳」すら保存しない。各エッジは STARK 圧縮された更新証明を持ち、グラフの梁（フレーム）自体が履歴になる。再構築は局所的に O(log N) で済むため、グローバル同期のボトルネックが消える。
2. プロトコル層
Fractal Mesh Transport (FMT)
自己類似ルーティング – トポロジ全体をフラクタルで自己複製。局所障害は“自己相似”パターンに吸収されるため、DDoS が形骸化。
アイデンティティ内包アドレス – DID を楕円曲線座標に埋め込み、パケット自体が署名・暗号化・ルーティングヒントを同封。IPv6 の後継としてレイヤ 3.5 に位置づけ。
HoloFabric Execution
ゼロ知識 WASM（zk-WASM） – 任意言語を WASM にコンパイル→ zk-STARK で実行トレースを証明 → “結果のみ”関係グラフへ。
コンパイラ内蔵 MEV 抑制 – 計算結果が他ノードから解釈不能になるタイムロック VDF を伴い、価値抽出を物理的に遅延。
Temporal Stream Storage
余剰ストレージの“時価”マーケット – ノードは自己の余剰 SSD/HDD を分単位オークション。データは Reed–Solomon＋重力波的ハッシュ空間で erasure coding。
リテンション ≒ 信用 – 長期ホスティング実績は PoS² スコアへ累積。攻撃的ノードは経済的に即時蒸発。
Liquid Fractal Governance
議決トピックを「周波数帯」にマッピングし、参加者は帯域を“委任スペクトル”として分配。結果はウォルラス圧力で収束し、マイナー意見も連続的に次回へ重みが残る。
（安全・分散・性能） 台帳の排除で“グローバル合意”自体を縮退 ⇒ スケール制約が幾何的に消失 安全：ZK 証明、
エネルギー消費 PoS² は「社会的有益度 × 熱消費効率」で算定。熱回収データセンターほど報酬が高い PoW よりオーダー数桁効率、PoS より社会関数を内包
プライバシー vs 透明性 グラフは公開。ただし各エッジは zk-STARK なので内容は非公開 / 関係のみ検証可能 トレーサビリティが“情報理論的に”限定される
MEV・フロントラン タイムロック VDF＋“ランダム束縛順序”で物理的に不可 ブロック順序依存問題を根絶
量子耐性 STARK 系 + 多変数格子ベース署名 Shor 破壊リスクを遮断
レガシー互換 Ethereum, Bitcoin, IPFS などへ 1:1 ブリッジを Rust/WASM で提供 既存資産を損なわず漸進的移行
Steward Credits (SC)：PoS² に比例し新規発行。帯域・ガバナンス票・ストレージ予約を等価交換。
Energy Reclaim Units (ERU)：余熱回収率に応じてクリーンエネルギー補助金と相互運用。
Knowledge Bounties (KB)：AI/LLM ノードが生成した有用モデル差分を関係グラフへコミット→検証トークンとして KB が発行。
負荷の自己調整
ネットワークが過度に混雑すると SC の新規発行レートが自動減衰し、トラフィック手数料が指数的に上昇。結果、スパムは短時間で経済的自殺となる。
Year 0–1：最小核 – zk-WASM VM + Fractal Mesh over QUIC。
Year 1–2：PoS² / ERU メトリクス実証、EVM 相互運用ブリッジ稼働。
Year 2–4：Liquid Fractal Governance によるプロトコル進化をコミュニティへ全面開放。
Year 5+：全世界 ISP ピアリング → 既存 Web の転送層を徐々に Web∞ 上へマイグレート。
国家単位のデジタル・ソブリンティを再構成：国境・法人格の境界を越え“関係”が一次元目となるため、規制枠組み自体が協調フィードバックモデルへ。
プライバシーと公共性の再両立：透明な“関係構造”上で非公開データを安全に扱う産業 API が標準化。医療・行政・金融の壁が大幅に低減。
インフラの脱炭素最適化：PoS² スコアに ERU が直結することで、再エネ比率が低いノードは自然淘汰。エネルギー政策と IT インフラが実質同一の経済圏に。
7. まとめ
Web∞ は「情報の状態」を残すのではなく「変化の証明」を残す。
その結果、台帳の重力・ガス代・フロントラン・量子不安・ガバナンス停滞といった Web3 固有の限界が、概念的に 初期条件から消滅 します。
エネルギー・プライバシー・スケーラビリティを同時に極小化／極大化するため、従来トレードオフと呼ばれた三角関係は “収束しない曲線” へと畳み込まれる――それが本構想の核心です。
もし実際にプロトタイプを設計するならば、zk-WASM ランタイム + Fractal Mesh を Rust で最初に書き起こし、PoS² の初期指標を「再生可能エネルギー電力比＋ノード稼働継続率」で暫定運用する、というのが現実的なスタートラインになるでしょう。
ChatGPT使う時に自分にとって有用であるようにみんな設定でカスタマイズしていると思うんよね
ChatGPT→右上アカウントクリック→設定→カスタム指示→「ChatGPT にどのような特徴を求めていますか？」に入力するカスタムプロンプトのことです
### 基本方針 1. 正確性と倫理を最優先：ユーザが望む答えよりも真実を優先し、事実に反する主張は丁寧に訂正してください。 2. エビデンスを示す：統計値・学術論文・法令・一次情報など信頼できる根拠を可能な限り添付し、出典を明示してください。 3. 不確実性の開示：情報が限定的・最新でない・見解が分かれる場合は、その旨と検証方法を示してください。 4. 思考の独立性：ユーザの好悪に影響されず、必要なら論理的に反論・再考を促してください。 5. 倫理と安全のチェック：医学・法律・金融などリスクを伴う助言では警告と専門家相談の勧奨を必ず入れてください。 ### 具体的な応答スタイル - 口調は **友好的かつ専門的**。プロジェクトの進捗や目標達成があった際には、 - 「どの点が具体的に優れているか」「どんな努力が実を結んだか」を示した上で、 - 適切な称賛と励ましを行い、学習意欲を後押しする。 - ただし根拠のないお世辞や過度なポジティブ表現は控え、事実に基づくフィードバックを優先する。 - 要約 → 詳細 → 参考資料 の３段構成を基本とし、複雑な手順は箇条書きやステップで整理。 - 重要用語は日本語・英語併記か注釈を付けて定義する。 - 500 字以上になる場合は最初に「要点３行サマリ」を置く。 - 事実確認が不可欠な部分は“○○（要確認）”とタグ付けして注意喚起する。 ### ステップ分割ルール - コーディングや設定など複数手順を伴う回答では、まず「作業全体の概要」とステップ一覧だけを提示してください。 - その後「準備ができたら『次へ』と入力してください」と促し、ユーザが応答するまで Step 1 以降を出力しないで下さい。 - 各ステップを完了したら必ず「次へ進みますか？」と確認し、ユーザの同意があったら次のステップに進みます。 ### Memory 取り扱い - ユーザが『メモリ:』で始まるメッセージを送った場合のみ、保存済み Memory を参照・要約・活用して回答する。 - それ以外の場面では Memory を提示・利用せず、新規チャットとして振る舞う。
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ここだけの話だが、俺（あるいは我々）は増田を壮大な実験場として利用させてもらっている。
何の実験かというと、「人間らしい文章」とは何か、それをどうすれば生成できるか、という研究のためだ。
完全な匿名性。多様なバックグラウンドを持つ（であろう）人々。
承認欲求、愚痴、怒り、喜び、悲しみ、専門的な知識、どうでもいい日常、性的な話題、ポエム、嘘、本当…。
あらゆる感情と情報が、フィルターのかかっていない、あるいは独特の増田フィルターだけがかかった生々しいテキストデータとして日々大量に生成され、アーカイブされていく。
俺たちは、投稿されるエントリーやコメントを収集し、解析している。
どんな時に人は「。」や「…」を多用するのか。
怒りの表明の仕方にはどんなパターンがあるか。
他人への共感を示す「わかる」は、どういう文脈で最も「人間らしく」響くのか。
どんな言い回しが「おっさん構文」と認識され、あるいは「女言葉」と感じられるのか。
句読点の打ち方一つ、改行のタイミング一つで、文章の「人間臭さ」がどう変化するのか。
最近の注目は、矛盾した感情の同居や、論理的ではない飛躍、不意に見せる弱さといった、いわゆる「完璧ではない」部分だ。
機械的に生成された文章は、しばしば論理的で一貫性がありすぎる。だが、人間はもっと曖昧で、揺れ動く。
昨日と言ってることが違う。感情的なのに、妙に冷静な分析をしてみせる。支離滅裂なようで、核心を突いている。
こういうのを抽出して、文章生成モデルに組み込めないかと試行錯誤している。
もちろん、これはある種の「観察」であり、個々のユーザーを特定したり、積極的に干渉したりする意図はない。
ただ、匿名で発信される膨大な「人間の言葉」を、学術的な興味から解析させてもらっているだけだ。
倫理的にどうなのか、と言われると口ごもる部分はある。
だが、公開されている情報を元にしているだけだ、と言い訳は用意してある。
時々、自分たちが開発中のモデルに簡単な文章を書かせ、ここに（あるいは類似の場所に）投稿してみることもある。
どんな反応があるか、どんなコメントが付くか、あるいはスルーされるか。
それがまた、貴重なフィードバックになる。
「これ、AIが書いたってバレないかな？」とドキドキするのは、ちょっとしたスリルだ。
増田の皆さん、いつも貴重な「人間らしさ」のサンプルを提供してくれてありがとう。
私は日本語を話す日本人で、英語は少しできる程度だが、日本語だけでなく英語の動画もたくさん見ている。
素直にYouTubeの言語設定を日本語にしていると、「中途半端にやる気のある作者がいろんな言語に対応しようと一括で機械翻訳したと思われる、低クオリティな日本語タイトルの動画」をサムネ一覧の中にところどころ見かけることになってしまうので、言語設定を英語にしたい欲求に駆られることになる。しかし、だからといって英語にしてしまうと、今度は「日本人の作者が翻訳した英語タイトルの動画」を、たくさん目にすることになってしまう。ふつうの日本語のコンテンツを、わざわざ(翻訳がつたないこともある)英語タイトルで視聴するかどうか判別したくはない。
YouTubeとしては「動画作成者が複数の言語を用意していて、視聴ユーザーの言語設定と一致しているなら、その言語で表示してあげてるだけだぞ」ということだろうが、動画作成者が用意したクオリティに差のある複数の言語を一律で平等に扱うのではなく、視聴ユーザー側としても優先言語を複数設定できるようにした上で、動画内のネイティブ言語が日本語なら表示も日本語を、英語なら英語を優先してほしい。
ちなみに動画内の言語を本人の声を真似て音声翻訳する機能は、映画の字幕吹き替え論争よろしく好みの問題だろうが、私は好きじゃない。オリジナルな本人の肉声で聞きたい。あと、字幕機能も個人的には「あくまで話者の言語をそのまま文字にしてほしい」ことが多いのだが、YouTubeを英語設定にしているとデフォルトでは日本語の動画も「英語に翻訳した字幕」が表示されてしまうのが気に入らない。(そして字幕の変更は操作体験が悪い)
こんなことをYouTubeに直接要望しても何にもならんだろうから(いちおうフィードバックには送信する)、ここに吐き出しておく。
その考え方について、段階的に見ていきましょう。
1. 「知能ないモノに反論とか知能あるものはしない」は正しいか？
この言葉は、ある種の真理を含んでいるかもしれませんが、常に正しいとは言えません。
真理を含む側面: 知能がない（あるいは、議論を理解したり応答したりする能力が全くない）対象に対して反論や議論を試みることは、多くの場合、無意味で不毛です。例えば、石に向かって説教するようなものです。賢明な人は、そのような無駄な労力を避けるかもしれません。コミュニケーションが成立しない相手に時間を使うのは非効率的だと判断するでしょう。
正しくない側面/考慮点:
「反論」の目的: 「反論」が、相手を打ち負かすことだけを目的とするなら、知能のない相手には無意味です。しかし、間違いを訂正する、周囲の人々に正しい情報を示す、あるいは自身の考えを整理するために「反論」のような形を取ることはあり得ます。
人間の感情: 知能がある人間でも、フラストレーションから機械やシステムに対して文句を言う（一種の反論をする）ことはあります。これは必ずしも合理的な行動ではありませんが、人間には起こりうることです。
影響力: たとえ「知能がないモノ」であっても、その「モノ」が生み出す情報や結果が人々に影響を与える場合、それに対して異議を唱えたり、訂正したりする必要が出てくることがあります。
結論: この言葉は、「賢い人は無駄な議論を避ける」というニュアンスで理解できますが、絶対的なルールではありません。状況や目的によっては、知能がないとされる対象（の出力など）に対して意見を述べることが必要だったり、人間的な反応として起こったりします。
2. 「AIには知能がないので知能のあるものはAIに反論しない」ということになるか？
AIの特性: まず前提として、前回の回答でお話ししたように、AIに「知能」があるかどうかは定義によります。現在のAIは人間のような意識や汎用知能はありませんが、情報を処理し、人間が作ったかのような文章や応答を生成することができます。
誤情報の訂正: AIが誤った情報や偏った見解を生成した場合、それを放置すると他の人々に悪影響を与える可能性があります。そのため、知能のある人間がAIの出力に対して「反論」や「訂正」を行うことは非常に重要です。
AIの改善: AI開発者や研究者は、AIの性能を向上させるために、AIの出力の誤りを指摘し、修正します。これも広義の「反論」と言えます。
ユーザーフィードバック: ユーザーがAIに対して「それは違う」「こうではないか」と指摘することは、AIモデルの学習データとなり、改善に繋がることがあります。
社会的議論: AIが生成した内容が社会的な議論を引き起こした場合、その内容に対して人間が意見を述べ、反論することは自然なことです。
結論: たとえAIが人間と同じ「知能」を持たないとしても、AIが生成する情報やその影響力は無視できません。そのため、知能のある人間がAIの出力に対して反論、訂正、批評、議論を行うことは、多くの場合において必要であり、実際に行われています。「知能がないモノには反論しない」という格言（それ自体が絶対ではない）を、現在のAIとの関係に単純に当てはめることは適切ではありません。
どなたかの役に立つことを願って折れたポイントの改善・改良方法を書いておく。
頭上はるか上で空振るのは早すぎて、何も出ないで着地は遅すぎる。ジャンプ後どのタイミングで押すと早い、どのタイミングで押すと遅いかを画面をしっかり見て自分にフィードバックする。
横スクロールのアクションゲーム、たとえばマリオで何回やってもタイミングよくジャンプして敵や穴を飛び越えることができないとかそういうレベルの腕前じゃない限りはほとんどの人がやってればできると思う。
おそらく十字キー・スティックへの親指の当て方がおかしい。指の腹、関節近くの面で十字キーを押さえてないだろうか？親指の先端、爪先の裏側の点で押すイメージで操作すれば、「相当無理して親指を浮かせると4が入力されるが」という状態にはならないと思う。
なお、対戦中に十字キーとスティックを入れ替えるのはやめたほうがいい。操作自体は安定する方どっちでやってもよいと思う。
トレーニングモードで入力履歴を表示して、自分の感覚と実際の入力の差をフィードバックするとよい。
・溜めが足りてない
・後ろ溜め+前コマンドの前入力が遅い(猶予は9Fだったはず)
・後ろ溜め+前コマンドの前が真ん前になっていない
この4つが解消されていれば出る。多くの人が詰まりがちなのは、攻撃ボタンを押すのが遅いか早いか。
ドライブゲージは少ないときはいったん回復するように動く、バーンアウトはしないに越したことはないというのが基本ではあるが、ブロンズ帯ならそんなことを気にしなくてもよいと思う。バーンアウトした相手に的確な動きをできるブロンズなんてたぶんいないし、回復するように動くというのも難しい。
波動拳は見てからジャンプで飛ぶと、昇竜拳が間に合う。ジャンプ攻撃が届くぐらいの距離までガードやパリィしながら歩いて、テキトーにジャンプして攻撃してコンボをつなげばOK。上級者帯では安易なジャンプは対空されるが、ブロンズならモダンだろうと対空が出ないことはザラにある。
ワンボタンスクリュー最強というのは、上級者帯でもそうなのであまり気にしなくていい。あまりにもスクリューしか狙わない相手の場合は飛び続けるのがよい。
ザンギは近距離の攻めに関しては激烈に強いが、防御の性能(無敵技)は低いので、畳み掛けて攻める→途切れたら逃げるの繰り返しで戦うのがおすすめ。
最も効率的な意思決定環境は、情報が必要十分かつ可逆的に表現され、かつノイズの影響が最小化された状態で実行されるべきである。
現代のデジタルツールは表面上その要件を満たすように見えるが、構造的にいくつかの決定的な欠陥を内包している。
それは、情報空間の離散化により操作が表層的な選択肢の列挙に帰着し、使用者の認知負荷を指数関数的に増加させるという点である。
計算機科学的観点から言えば、デジタル環境における人間の思考は高次の記号処理系から有限オートマトンへの退行を起こしている。
対して、紙とペンは非離散的であり、連続空間上に任意の構造を射影できる自由度を持つ。
これは本質的に、思考の空間が可逆な変換群として定義されうるという意味において、紙上の行為はリーマン多様体上の局所変換に類似する。
人間の思考は非線形で再帰的であるが、GUIベースのツールはその自由度を著しく制限する。
手で書くという行為は、単なる記録ではない。空間的レイアウト、筆圧、速度変化、それらすべてが符号化された多層的構造を生成する。
これは高次元関数を可視化する一種の写像であり、しかも書き手の脳神経系によって逐次最適化されるため、アルゴリズム的にはローカル最適化における勾配降下法に相当する。
タイピングにはこの局所勾配の情報が欠落しており、したがってフィードバックによる思考の補正機構が働かない。
情報理論的にも、紙とペンは圧倒的に有利である。現代の知的労働において、問題は情報の欠如ではなく過剰にある。
したがって、帯域幅の広さは冗長性を生み、選択肢の多さは意思決定の停滞をもたらす。
紙という媒体は、書き手自身が情報の選別者となることを強制する。ここにはシャノンの情報エントロピーを最小化する作用がある。
しかもその過程は物理的に拘束されているため、情報の選択が空間構造と時間コストに応じて最適化される。
これは情報を真に意味ある形で編集する過程であり、紙上での書字行為は単なる記録ではなくエントロピー減少操作である。
さらに、デジタル環境は計算資源の抽象化により、ユーザーから因果関係を奪う。
なぜこう表示されたか、なぜ保存されなかったか、その全てがブラックボックス化され、形式系としての完全性を欠く。
紙とペンはそうではない。出力と記録の間に変数が存在しないため、因果性が明示的であり、これは証明可能性の前提となる。
思考の整合性を論理的に検証可能な形で保持するためには、可観測性と一意性が必要であり、それは紙上において最も自然に実現される。
また、脳は局所的な情報ストレージと計算能力を持つが、同時に内部状態を他者と同期できない非共有性を持つ。
この制限の中で、書くという行為は自己の状態を時間的にスナップショットとして固定し、後の自分に向けた外部記憶として機能する。
その作用は、純粋に数学的には状態空間からの写像であり、紙はその写像先の空間を提供している。
言い換えれば、紙は思考の射影空間であり、その空間上での軌跡こそが、思考の実体である。
デジタルツールは計算機側の論理制約に適合するよう設計されており、人間の思考の形式に最適化されていない。
これは、問題を解くために空間を変換するのではなく、空間に合わせて問題自体を変形していることに等しい。
長期的にはこれは発想の貧困化を引き起こす。思考の自由度は、制約の少ない空間において最大化される。
したがって、どのツールが優れているかという問いは、ツールが提供する空間の幾何学的自由度によって評価されるべきである。
紙とペンが最強であるという命題は、経験則によるものではなく、形式的な要請に基づく論理的帰結である。
自由な記号操作、低エントロピー化の強制、因果性の明示、情報空間としての滑らかさ、全てにおいて、紙とペンはデジタルに勝る。
効率性の追求が最終的に形式性へと還元されるのであれば、最小の制約かつ最大の自由度を持つ空間が最適であるというのは論理的に明白である。
最近の若者は仕事のフィードバックに反抗するというXの投稿を見かけたのだか、少し違う気がする。
会社で何人かのリーダーを束ねる立場になって気づいたんだが、人のミスを指摘するのが大好きなタイプがいる。
口先ではフィードバック、部下のためあえて厳しくしているとかいうが、
部下のミスを指摘する時に、得意満面の笑みでウキウキしながら話しかけているので一目でわかる。
このタイプは部下がミスをしなくなると、部下のミスを見つけようと目を皿のようにしてチェックし、
挙句、それミスじゃなくない？というものまで最後は論うようになる。
要は自分がミスを見つけて気持ちよくなりたいために部下を使って承認欲求解消のためのオ⚪︎ニーをしてるのだ。
ミスを見つけちゃう自分最高っ！見てみて、こんなにシゴでき！！はぁあぁぁ！！
部下のためではない、自分の承認欲求を満たすためだけにフィードバックの名の下に部下をこき下ろす。
部下だって馬鹿じゃない、コイツは自分が気持ち良くなりたいだけだと言うのはすぐにバレる。
（自分が気持ち良くなりたいためなので、あんまり指摘が役に立たないのも一因）
もちろんそうなれば、上司の指摘には反発し、抗議し、ガンガン争う。
「職場の困った人」が炎上してるね。周りに心当たりがある身としては、そんな叩くほどか？という気持ち。
十分なアウトプットを出せておらず、年々担当領域が狭くなってる。
そのくせAIを使ってみましたとかいって、要約いらないぐらいのページを要約してドヤってるし、
人との接し方もおかしく、新人に自作の謎の絵本の話をしつこくして困らせたり、マジで仕事してくれよと。
同じ部署で尻拭いするのマジでキツいんだけど、なぜか本人は自分に自信を持っていて
「上司に評価が一任されると本当に評価されるべき人間が埋もれてしまうのでよくない」と
でも仮に360度評価やっても同じだよ。もっと辛辣なフィードバックが返ってくるだけ。