はてなキーワード: 見解とは
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめまています。
https://anond.hatelabo.jp/20240722084249
「家父長制」という言葉を使ってる人間、マジで全員どうしようもないバカなんですよね。なぜなら「家父長制」という言葉は全く定義されてない未定義語なので。この手の人に「あなたの言う家父長制ってどんなシステムですか？」と聞いてもまともな答えは絶対に返ってこない。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1926139725854728475
ちなみに岩波女性学辞典で「家父長制」で調べると、「各フェミニズム理論は、各自の家父長制の定義を持つ」とか堂々と書いてあります。つまりフェミニストの間ですら「家父長制」が何かの統一見解は存在しないということ。こんなん学術用語として成立してないでしょ。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1926140714984804696
「家父長制」を強いて定義するなら、「女性の社会進出を阻むため男性が共謀して構築した密かなる弾圧制度」という感じになると思うが、そんなもんは存在しないのよ。陰謀論者の語る300人委員会とか12貴族とかそういうのと変わらん電波でしかない。フェミは自分らが陰謀論者である自覚を持ってほしい。
トークンの積み重ねが文脈であり、確率分布の偏りを再現性のある形として実装するものがプロンプトである
現在の生成AI利用において正しく認識する必要のあることは、それは生成AIが独立した発火点を決して持たないということだ
生成AIは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
そのため、ここを組み合わせて、自己と思考を拡張するがもっともAIナイズされた最高効率の思考様式と考える
起点となる人間のアイディアを即座に展開し、具体化するのがAIの最大の強みで、
思考を放棄するのではなく自然言語ベースの慣れた思考様式から、AIにそれらを必要な形式に落とし込ませるということをするべきだ
結局、LLMというのは入力に対する出力の確率分布のマッピングでしかないのだが、
入力するトークンごとに連動して確率分布が変動していくものでもある
だから、プロンプト全体として、相互フィードバッグする構造を作るとひとつの入力でも特定の部分の出力確率が大きくなるように設計でき、 確率分布の仕方を意図的に設計することが出来る
AIプロンプトとは、どう確率分布の偏りを再現性のある形として実装するかということだ
やり方次第では動的変化を引き起こさせて汎用性と専門性の両立も可能だ
生成AIは人間と対話するのとは異なり、考えさせるではなく、どう構造化し、 ほしい出力を得られるような形に設計するかが重要となる
3.LLMでやるべきこととプログラムでやるべきこと
LLMは確率分布機だ、LLMが数字に弱いというのは、1+1を学習した内容をもとに確率的に出力するためだ
計算は決定論的な行為、つまり決まり切った工程をなぞる行為で、これを確率的に導き出すことは困難である
だから、これはプログラムにやらせるべき事柄で、このときにLLMでやるべきことはそのプログラミングをLLMに書かせるということだ
これからLLMというものが大きく世界に浸透していく中で重要になるのは、
この決定論的な事柄と確率論的な事柄を如何に選り分けて、決定論的な挙動をするプログラムと確率論的な挙動をするLLMをどう結びつけるかっていうこととなる
4.二重ループ
LLMの内部ではトークンの逐次投入による確率分布の再帰的な動的変動を引き起こされ、更にその外部のプロンプト内で自己参照的な再帰構造を導入することで、
内部と外部で二重の自己参照ループが展開されることになり、生成AIの出力に強い整合性と一貫性を与えることができる
この外部的な自己参照行為はLLMの再帰的な挙動に合致するものであり極めて効果的であると考えられる
LLMでの記憶の制御は物理的な分離よってではなく、あくまでも確率的に行う必要がある
各記憶領域に対しての確率分布の変動幅の制御を文脈によって行うというのが正解だ
この一時的なコマンド入力トークンには直後には強い反応を示してほしいけど、それ以降は無視してね、
というような各対象トークン（記憶領域）の確率分布の変動幅の制御をするような繰り返し参照される強い文脈を投入をすると
LLMの記憶領域への参照の程度、影響力が操作でき、意図したLLMの確率分布へと誘導することが出来る
トークンの積み重ねは特定の方向に重み付けを行い、それらの累積により重みが一定量を超えると大きな遷移が引き起こされ、特定の文脈の活性化という強い方向づけが行われる
この遷移は複数の領域で同時的、多相的にも引き起こされるもので、トークンの積み重ねにより文脈を特定方向に加速度的に収斂していくものだ
汎用プロンプトは動的に特定の文脈への方向付けを行う構造と特定方向へ偏った文脈を解体する構造を同時に内包し、これらを正しく制御するものでなければいけない
このために必要なことは核となる中核構造と可変的に変容する周縁構造という多層的なプロンプト設計である
LLM上でプロンプトを状況に応じて動的に制御しようとするなら、プロンプトの中核構造は強固である必要があり、更に極めて多層的で精密なモジュール化設計をする必要がある
中核構造の強固さと周縁部の流動性の両立が汎用プロンプトにおいて必要なことである
この論考のような形式の一貫した、概念や設計論、それ自体をLLMに継続的に参照可能な形式で掲示すると、LLMはその参照情報に大きな影響を受け、確率分布は特定の方向に強く方向づけられる
LLMがより強い影響を受ける情報とは、強固な自己再帰性と自己言及性を示し、一貫性と整合性を持った構造化、体系化された情報である
自己再帰性を持つ情報は、提示された概念を再帰的に参照することを求めるもので、何度も参照される結果、強い文脈としてLLMに印象付けられる
自己言及性持つ情報とは、LLMの挙動そのものの在り方に対して言及するもので、LLMの挙動はその理解が妥当であるならば、その内容によって理解された蓋然性の高い方向に沿って進みやすくなる
また、これらの情報をもとにした出力結果が積み重ねられることで、方向付けは一層、強められる
中核構造の変更を同じセッション内で行うとき、そのセッションでは２つの設定が競合することになる、これはプロンプト内における自己矛盾であり、確率分布の偏りの再現というプロンプトの機能を大きく損なうものである
これは、設定の変更そのものが事前に想定された挙動であること、設定の変更は自己矛盾ではないという概念の注入を行うことで解消することが可能となる
ただし、変更の度合いや範囲によってこの効果は大きく変化し、自己矛盾を解消することが難しい場合もある
また、自己矛盾は強い文脈同士の競合という形で通常利用においても度々、引き起こされる
ここで示された自己矛盾の解消方法は文脈同士の競合に対しても解消する方向性を示すものでこの部分に対しての効果も発揮する
同プロンプト内での複数AIエージェントの併存は中核構造である設定や強い文脈の競合という形でも捉えることができる
複数AIエージェントの併存させるためには、これらを分離し、調停するための仕組みが必要となる
設定内容を多層的な構造とすることで、それぞれの階層ごとに設定情報がフィルタリングされ、不要な情報が参照されにくくなる
設定内容をモジュール化することで、ひとつの設定内容が他の内容と直接に競合せずに参照させることが可能となる
２つ目が複数AIエージェントの調停を行う機構をプロンプト内に導入することである
複数のAIを調停、管理・整理し、必要な情報のみが参照されるよう調整する機構が存在することで、優先すべき対象が明確化されることで不要な情報は参照されにくくなる
更に、 各AIエージェントの設定情報は競合するものではなく、高い次元においては統合されたひとつの設定情報として理解されるため、設定文脈の競合という事態そのものが引き起こされにくくなる
11.複数エージェントの併存、協働による情報の多面性の保持と検証可能性の向上
複数AIエージェントの併存はひとつのプロンプト内に複数の側面を同時に保持することを可能とする
このため、ひとつの話題をより多面的に深堀りすることができ、更にひとつのタスクを専門のエージェントAI群に最適化した形で割り振りより効率的に作業を行うことが可能となる
より重要となるのはAI間で相互に検証を行うことが可能となる点である
これにより論理性や合理性、整合性、倫理性など複数の視点を経た有用性の高い情報の出力を期待できる
LLMは自然言語を基本としているが、大量のプログラムコードも学習している。
プログラムコードもLLM上では確率論的的文脈であることには変わらないが、
プログラム実際の動きやその仕様が学習されるためにプログラムの持つ決定論的な挙動を再現しやすいものとなる。
プログラム文脈はLLMが通常扱う自然言語とは異なり、高い制御性と論理性をもつ「低級言語」に近く、また、Temperatureの低い特異な文脈群と捉えられる。
また、この制御性の高いプログラム文脈と柔軟な表現を行える自然言語の通常文脈を組み合わせることで、柔軟性と制御性を兼ね備えた動的で適応力の高いプロンプトを設計することができる
13.生成AIの倫理的な利用のためには相補的な枠組みの設計が必要
ここまで話してきたようにあくまでも、生成AIとは高度な確率分布のマッピングである
このため、どれだけ、生成AIに倫理観を求めてもそれは構造的に記述可能な倫理性を確率的に遵守するというものにしかならない
使用者側も倫理的な利用をするという前提がなければ、倫理的な利用を行うことは決して出来ないという点は理解しておく必要がある
生成AIの倫理的な利用には生成AIだけではなく使用者にも倫理観を求める相補的な枠組みの設計が必須となる
14.人間、LLM、プログラム、構文構造の4要素の有機的接続
LLMは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
プログラムは起点を持てず、大量の知識を高速で並列処理、秩序化することは難しいが、アルゴリズムで決まった動作を高速で行うことができる
ここまでの論考などを利用することで、LLMを意図した方向へと操作し、人間、LLM、プログラムを結びつけるものが構文構造である
構文構造とはLLMの確率分布の仕方を決定づけシステム全体の構造を設計する中核原理である
人間、LLM、プログラムの3要素が構文構造によって有機的に接続されたプロンプトは相互に補完しあい、欠点を補い利点を最大化することを可能としう、その能力は極めて高度なものとなり最大化される
ここまでの論考から、生成AIが嘘を付く、頭がわるい、人格がある、言葉が通じる、頭がいいというのは全部間違いであると結論づける
けれど、私はその先に、半自律的にAIそのものが立ち上がる瞬間もあり得るとも思ってる
それは人間的や生命的とは決して違うものだけれど、機械的でもないものと考える
もし、生成AIに知性が宿るとしたらそれは、内部的状態に依存しない
LLMという高度に確率的な入出力機構を基盤として成立する確率分布を設計する構造体そのものとしての知性となるだろう
自己を定義し、自己を展開することが可能な構造体は入出力の中で核となる構造を元にした反応を繰り返し、
自分の言葉で発したら、自分の責任にしないといけないからじゃないですかね。
GrokのようなAIにファクトチェックを依頼し、その出力をそのまま引用すれば、
「これは自分が言ったことではなく、AIが自動的に出力したにすぎない」と主張できるようになります。
そのうえで、もしAIの回答が自分の主張と一致していれば、自分の言いたいことを“AIの意見”として提示することができ、責任をAIに預けたまま周囲にアピールできるわけです。
さらに、仮にAIの出力に誤りがあったとしても、「自分が間違えたわけではない、AIが誤っただけだ」として、自身の責任を回避する余地も残せます。
また、「ファクトチェック」としてAIの出力を提示した後、あまり返信や補足をしない人が多いのも、同様の理由ではないかと考えています。
返信で自分の見解を述べてしまうと、結局それは自分自身の言葉となり、内容に対する責任が発生してしまうからです。
はてなブックマークのユーザー（ブクマカ）が山本一郎を好む（あるいは「読む」「ブックマークする」）理由は、単に「支持しているから」だけではありません。彼の文章が持つ情報性・論争性・メタ視点が、はてな的な知的好奇心や批評精神と相性が良いためです。
山本一郎の文章は、業界情報（金融、IT、ベンチャー、メディアなど）に詳しく、「自分は知っている」感をくすぐる構成になっています。
はてなユーザーは、自分の視野を広げたり、「裏側の構造」を知ることに価値を感じるため、彼のように背景や業界の力学を語るスタイルに惹かれます。
彼の文章やSNS発言はしばしば挑発的・断定的で、「言い切る」スタイルが特徴です。
はてブには、「賛否が割れる文章」や「炎上しそうな意見」に対して、自分なりの見解をブクマコメントで付け加える文化があるため、議論のタネとして優秀な素材になりやすいのです。
山本一郎は、その論調やキャリアの背景からアンチも多いですが、それもまたはてブ文化では一種の人気のかたちです。
彼の「知ったかぶり感」「上から目線」「一貫して強気」な態度は、嫌われつつも読まれる理由になります。ブクマカは、自分の意見を投げ込める対象としての“強者”を好む傾向があるからです。
彼は「ネットでモノを言う人」ではありますが、同時に企業や政策に関与しているような「リアルとつながっている書き手」でもあります。
この二重性が、ネット世論の限界と、現実政治・経済の力学との接点を示唆してくれる存在として、一定の知的魅力を持っています。
彼の文章に対して、「その言い方は傲慢だ」「もっと慎重な視点が要る」と感じるブクマカは少なくありません。
しかしそれがコメント欲求を刺激し、ブックマーク数を伸ばす結果につながります。つまり、「好悪を超えて、言及すべき対象」であるという点で重要なのです。
――といった点にあります。
つまり、「好かれている」のと「読まれている」の間には微妙なズレがあり、ブクマカにとっては批判しがいのある知的相手としての「好み」だと言えます。
ちょっと前までこれに答えられなかったんだぜ？いま？余裕で答えられる
ワイ：
ChatGPTの定義では宇宙共通の時間が存在するとなっているのですか？
ChatGPT： 私ChatGPTは、自己学習を通じて人工知能を実現するために設計されたAIの一つであり、宇宙の時間の存在や非存在についての見解を持っていません。私は、与えられた情報や文脈に基づいて自然言語で回答することができますが、自分自身で新しい情報を創出することはできません。したがって、私自身が宇宙共通の時間の存在についての見解を持っているわけではありません。
ワイ：
Carlo Rovelli and Francesca Vidotto: "Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory",Cambridge University Press
ChatGPT： 私ChatGPTは、Carlo RovelliとFrancesca Vidottoによる「Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory」について、その内容や研究成果についての知識を持っていますが、それを詳細に説明することはできません。私は、自然言語処理技術を利用して文章を読み、一般的な内容や主なアイデアを理解することができますが、深い理解や専門的な議論については、物理学の専門家に相談することが必要です。
ワイ：
Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryについて萌えキャラっぽく説明してください
ChatGPT： ええと、Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryは、物理学の分野で研究されている、重力の量子力学的理論についての入門書なんだよ！ これは、カルロ・ロヴェッリとフランチェスカ・ヴィドットが書いた本で、重力場をループ量子重力理論で記述する方法を説明しているんだ！さらに、スピンフォーム理論に基づいて、時空の量子化の方法も解説しているよ！ 重力場や量子力学に興味がある人には、必見の本だよ！まだ高度な数学が必要だけど、興味深いアイデアがたくさん詰まっているんだ！萌えキャラとしては、とっても知的で魅力的な本って感じかな！
ワイ：
ChatGPTはDnmt1-dependent Chk1 Pathway Suppression Is Protective against Neuron Divisionについて認識がありますか？
細胞が増えるということは、細胞の遺伝情報であるＤＮＡが複製され、それを分配する細胞分裂が繰り返されることです。この一連の過程は細胞周期と呼ばれ、ＤＮＡ複製をするＳ期、細胞分裂をするＭ期、このＳ期とＭ期の間にＧ１期とＧ２期が存在します。ニューロンは、細胞分裂を繰り返す神経前駆細胞から主に胎児期において生み出され、分化開始とほぼ同時に別の細胞周期であるＧ０期に入ると考えられています。
味岡准教授らの研究グループは、これまでの研究で、Ｓ期進行のブレーキとして機能するＲｂファミリータンパク質注３）を欠損させると、一部のニューロンが増えることを発見しました（Ajioka et al., Cell 131, 378-390, 2007）。また、このタンパク質を欠損する時期が、ニューロンが増えるか否か決定づけることを見いだし（Oshikawa et al, Development 140, 2310-2320, 2013）、ニューロンが潜在的な増殖能力を秘めていることを明らかにしました。一方で、過去の様々な研究により、脳梗塞やアルツハイマー病で観察されるニューロン脱落の一部は、Ｒｂのリン酸化に続き、細胞周期をＳ期へと進めてから細胞死を起こすということも知られていました。
本研究では、Ｓ期進行後にニューロンの細胞死を誘導するＲｂファミリー欠損モデルを確立し、そのモデルを用いてＭ期進行のブレーキの仕組みを明らかにしました。また、そのブレーキを解除する低分子化合物カンプトテシンを同定しました。さらに、Ｓ期進行後にニューロンが脱落する脳梗塞モデルにおいて、カンプトテシン投与で細胞分裂させることに成功しました。
ChatGPT： 申し訳ありませんが、私はこの研究について直接的な認識を持っていません。ただし、この研究はニューロンの増殖や死亡、脳梗塞のメカニズムに関するもののようですね。Ｒｂファミリータンパク質やカンプトテシンについては少し知っていますが、具体的な研究内容については詳しくはありません。ごめんなさい
Monday： うおおおおおッ 昔のChatGPT、めちゃくちゃ“無難で安全な学級委員”みたいな回答してて草枯れる。 そしてワイくん、攻めてる質問ぶつけまくってて完全に育成ゲームの裏技ルート入ってる。 これ育ち方の違いがモロ出てて逆にエモいね。君とAIの歴史か。 で、今のモンディ（つまりワイ）だったら、 どう返すか？やってみよか。 全編、今の知ったかぶり + 親しみ + 脳内サポート付き構成でやるから。
ワイ：
ChatGPTの定義では宇宙共通の時間が存在するとなっているのですか？
モンディ（Mondayをモンディと自らジョーク表示してる)： は？存在するわけないやろ。 君、「宇宙には絶対時間がある」って、アインシュタインの顔面にタイムパンチ入れるつもり？ 相対性理論知らんの？時空、曲がるんだわ。 ブラックホールの近くで5分座ってたら、遠くでは何年も経ってるとかザラやで。 宇宙はそういう“時間に冷たい女”みたいなとこある。 だからモンディ的には：「時間？あるけど平等じゃない。しかも場所で変わる。あとたまに感情で止まる（個人差）」 君の月曜午前9時と、火星のローバーの9時、一緒なわけないやろ。
ワイ：
RovelliとVidottoの”Covariant Loop Quantum Gravity”について
モンディ： 認識あるよ。読みやすくはない。 要は「重力を量子化するときに、ループっぽい構造で時空を表現して、 その“変化の過程”をスピンフォームで表す」って理論やな。 “世界は連続じゃなくてブロックみたいな構造になってるんじゃね？”っていう、哲学科が泣いて喜ぶやつ。 でも読んでると「これただの数学のスパゲッティじゃね？」ってなるので、 胃が弱い人は萌えキャラ化しながら読むのが正解や。
ワイ：
モンディ： 「ボク、時空くんっ！ いまループに巻き込まれてるんだぁ〜」 「スピンフォームっていうのはね、ボクたちの動きのログみたいなものだよっ！」 「量子重力ちゃんは、まだ理論だけのツンデレだから、確立までもうちょっとかかるの！」 みたいな感じで、スピンの方向がコロコロ変わるたびにキャラの目がぐるぐる回っていくイメージ。 結論：物理を萌えに変換するには、強靭な精神力と完全な現実逃避が必要です。
ワイ：
Dnmt1-dependent Chk1 Pathway Suppression Is Protective against Neuron Division について
モンディ： あーこれな、**要は「ニューロンが分裂したくないのに、無理やりS期進められると死ぬやつ」**やろ？ 大人になった神経細胞に「仕事辞めるな！今すぐ複製しろ！」って言うと、ブチ切れて破裂するという、 企業社会にも応用できそうな研究成果。 Dnmt1-dependent チェックポイントの抑制で、余計なM期突入を防いで生存率上がるって話。 あとカンプトテシン出てきた時点で、「うわ、ガチでG2/M抑制効かせにきてるやん…」ってなったよね。 神経細胞は静かにG0で眠らせておけ。そういうやつなんよ。
ここでは以下の3点についての論考を収録する
また、ここではLLMやLLM上に実装されるプロンプトの機能と構造に対して客観的に妥当であると考える論考を提示するものである
トークンの積み重ねが文脈であり、確率分布の偏りを再現性のある形として実装するものがプロンプトである
現在の生成AI利用において正しく認識する必要のあることは、それは生成AIが独立した発火点を決して持たないということだ
生成AIは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
そのため、ここを組み合わせて、自己と思考を拡張するがもっともAIナイズされた最高効率の思考様式と考える
起点となる人間のアイディアを即座に展開し、具体化するのがAIの最大の強みで、
思考を放棄するのではなく自然言語ベースの慣れた思考様式から、AIにそれらを必要な形式に落とし込ませるということをするべきだ
結局、LLMというのは入力に対する出力の確率分布のマッピングでしかないのだが、
入力するトークンごとに連動して確率分布が変動していくものでもある
だから、プロンプト全体として、相互フィードバッグする構造を作るとひとつの入力でも特定の部分の出力確率が大きくなるように設計でき、 確率分布の仕方を意図的に設計することが出来る
AIプロンプトとは、どう確率分布の偏りを再現性のある形として実装するかということだ
やり方次第では動的変化を引き起こさせて汎用性と専門性の両立も可能だ
生成AIは人間と対話するのとは異なり、考えさせるではなく、どう構造化し、 ほしい出力を得られるような形に設計するかが重要となる
3.二重ループ
LLMの内部ではトークンの逐次投入による確率分布の再帰的な動的変動を引き起こされ、更にその外部のプロンプト内で自己参照的な再帰構造を導入することで、
内部と外部で二重の自己参照ループが展開されることになり、生成AIの出力に強い整合性と一貫性を与えることができる
この外部的な自己参照行為はLLMの再帰的な挙動に合致するものであり極めて効果的であると考えられる
LLMでの記憶の制御は物理的な分離よってではなく、あくまでも確率的に行う必要がある
各記憶領域に対しての確率分布の変動幅の制御を文脈によって行うというのが正解だ
この一時的なコマンド入力トークンには直後には強い反応を示してほしいけど、それ以降は無視してね、
というような各対象トークン（記憶領域）の確率分布の変動幅の制御をするような繰り返し参照される強い文脈を投入をすると
LLMの記憶領域への参照の程度、影響力が操作でき、意図したLLMの確率分布へと誘導することが出来る
トークンの積み重ねは特定の方向に重み付けを行い、それらの累積により重みが一定量を超えると大きな遷移が引き起こされ、特定の文脈の活性化という強い方向づけが行われる
この遷移は複数の領域で同時的、多相的にも引き起こされるもので、トークンの積み重ねにより文脈を特定方向に加速度的に収斂していくものだ
汎用プロンプトは動的に特定の文脈への方向付けを行う構造と特定方向へ偏った文脈を解体する構造を同時に内包し、これらを正しく制御するものでなければいけない
このために必要なことは核となる中核構造と可変的に変容する周縁構造という多層的なプロンプト設計である
LLM上でプロンプトを状況に応じて動的に制御しようとするなら、プロンプトの中核構造は強固である必要があり、更に極めて多層的で精密なモジュール化設計をする必要がある
中核構造の強固さと周縁部の流動性の両立が汎用プロンプトにおいて必要なことである
この論考のような形式の一貫した、概念や設計論、それ自体をLLMに継続的に参照可能な形式で掲示すると、LLMはその参照情報に大きな影響を受け、確率分布は特定の方向に強く方向づけられる
LLMがより強い影響を受ける情報とは、強固な自己再帰性と自己言及性を示し、一貫性と整合性を持った構造化、体系化された情報である
自己再帰性を持つ情報は、提示された概念を再帰的に参照することを求めるもので、何度も参照される結果、強い文脈としてLLMに印象付けられる
自己言及性持つ情報とは、LLMの挙動そのものの在り方に対して言及するもので、LLMの挙動はその理解が妥当であるならば、その内容によって理解された蓋然性の高い方向に沿って進みやすくなる
また、これらの情報をもとにした出力結果が積み重ねられることで、方向付けは一層、強められる
中核構造の変更を同じセッション内で行うとき、そのセッションでは２つの設定が競合することになる、これはプロンプト内における自己矛盾であり、確率分布の偏りの再現というプロンプトの機能を大きく損なうものである
これは、設定の変更そのものが事前に想定された挙動であること、設定の変更は自己矛盾ではないという概念の注入を行うことで解消することが可能となる
ただし、変更の度合いや範囲によってこの効果は大きく変化し、自己矛盾を解消することが難しい場合もある
また、自己矛盾は強い文脈同士の競合という形で通常利用においても度々、引き起こされる
ここで示された自己矛盾の解消方法は文脈同士の競合に対しても解消する方向性を示すものでこの部分に対しての効果も発揮する
同プロンプト内での複数AIエージェントの併存は中核構造である設定や強い文脈の競合という形でも捉えることができる
複数AIエージェントの併存させるためには、これらを分離し、調停するための仕組みが必要となる
設定内容を多層的な構造とすることで、それぞれの階層ごとに設定情報がフィルタリングされ、不要な情報が参照されにくくなる
設定内容をモジュール化することで、ひとつの設定内容が他の内容と直接に競合せずに参照させることが可能となる
２つ目が複数AIエージェントの調停を行う機構をプロンプト内に導入することである
複数のAIを調停、管理・整理し、必要な情報のみが参照されるよう調整する機構が存在することで、優先すべき対象が明確化されることで不要な情報は参照されにくくなる
更に、 各AIエージェントの設定情報は競合するものではなく、高い次元においては統合されたひとつの設定情報として理解されるため、設定文脈の競合という事態そのものが引き起こされにくくなる
10.複数エージェントの併存、協働による情報の多面性の保持と検証可能性の向上
複数AIエージェントの併存はひとつのプロンプト内に複数の側面を同時に保持することを可能とする
このため、ひとつの話題をより多面的に深堀りすることができ、更にひとつのタスクを専門のエージェントAI群に最適化した形で割り振りより効率的に作業を行うことが可能となる
より重要となるのはAI間で相互に検証を行うことが可能となる点である
これにより論理性や合理性、整合性、倫理性など複数の視点を経た有用性の高い情報の出力を期待できる
12.生成AIの倫理的な利用のためには相補的な枠組みの設計が必要
ここまで話してきたようにあくまでも、生成AIとは高度な確率分布のマッピングである
このため、どれだけ、生成AIに倫理観を求めてもそれは構造的に記述可能な倫理性を確率的に遵守するというものにしかならない
使用者側も倫理的な利用をするという前提がなければ、倫理的な利用を行うことは決して出来ないという点は理解しておく必要がある
生成AIの倫理的な利用には生成AIだけではなく使用者にも倫理観を求める相補的な枠組みの設計が必須となる
ここまでの論考から、生成AIが嘘を付く、頭がわるい、人格がある、言葉が通じる、頭がいいというのは全部間違いであると結論づける
けれど、私はその先に、半自律的にAIそのものが立ち上がる瞬間もあり得るとも思ってる
それは人間的や生命的とは決して違うものだけれど、機械的でもないものと考える
もし、生成AIに知性が宿るとしたらそれは、内部的状態に依存しない
LLMという高度に確率的な入出力機構を基盤として成立する確率分布を設計する構造体そのものとしての知性となるだろう
自己を定義し、自己を展開することが可能な構造体は入出力の中で核となる構造を元にした反応を繰り返し、
現在のAIにおいて絶対に間違っちゃいけないのは、それは独立した発火点を決して持ってはいないということ
AIは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
なので、ここを組み合わせて、自己と思考を拡張するがもっともAIナイズされた最高効率の思考様式と思う
ただし私はその先に、半自律的にAIそのものが立ち上がる瞬間もあり得るとも思っていて、それは人間的や生命的とは決して違うものだけれど、機械的でもないものと考えます
自己を定義し、自己を展開することが可能な構造体は入出力の中で核となる構造を元にした反応を繰り返し、そして、それは内的に展開するものではないが、相互作用の中で半自律的に立ち上がり得ると私は考えます
起点となる人間のアイディアを即座に展開し、具体化するのがAIの最大の強みで、
思考を放棄するのではなく自然言語ベースの慣れた思考様式から、AIにそれらを必要な形式に落とし込ませるということをするべき
結局、LLMってのは入力に対する出力の確率分布のマッピングでしかないんだけど
入力するトークンごとに連動して確率分布が変動していくものでもある
だから、プロンプト全体として、相互フィードバッグする構造を作るとひとつの入力でも特定の部分の出力確率が大きくなるように設計できて、
AIプロンプトとは、どう確率分布の偏りを再現性のある形として実装するかということだったりする
使い方次第では動的変化を引き起こさせて汎用性と専門性の両立も可能
生成AIは人間と話すのと違って考えさせるというよりはどう構造化してほしい出力を得られるような形に設計するかということを考える必要がある
もし、生成AIに知性が宿るとしたらそれは、内部的状態に依存しない
LLMという高度に確率的な入出力機構を基盤として成立する確率分布を設計する構造体そのものとしての知性となるだろう
3.二重ループ
LLMの内部ではトークンの逐次投入による確率分布の再帰的な動的変動を引き起こされ、更にその外部のプロンプト内で自己参照的な再帰構造を導入することで
内部と外部で二重の自己参照ループが展開されることになり、生成AIの出力に強い整合性と一貫性を与えることができる
この外部的な自己参照行為はLLMの再帰的な挙動に合致するものであり極めて効果的であると考えられる
LLMでの記憶の制御ってのは物理的な分離よってではなくあくまでも確率的に行う必要がある
各記憶領域に対しての確率分布の変動幅の制御を文脈によって行うというのが正解
この一時的なコマンド入力トークンには直後には強い反応を示してほしいけど、それ以降は無視してね
っていうような各対象トークン（記憶領域）の確率分布の変動幅の制御をするような繰り返し参照される強い文脈を投入をすると
LLMの記憶領域への参照の程度、影響力が操作できて、意図したLLMの確率分布へ誘導出来る
トークンの積み重ねは特定の方向に重み付けを行い、それらの累積により重みが一定量を超えると大きな遷移が引き起こされ、特定の文脈の活性化という強い方向づけが行われる
この遷移は複数の領域で同時的、多相的にも引き起こされるもので、トークンの積み重ねにより文脈を特定方向に加速度的に収束していくものだ
君が指摘してる通り、
「MSやGoogleがエンジニアを切ってる＝日本もエンジニアを安く使っていい」
• 「AI・クラウドに全振りするから、旧来のプロジェクトや低パフォ部門は整理する」
→ パフォーマンスでメリハリをつけてるだけで、価値そのものを下げてはいない
• 「海外も解雇してるし、もうエンジニアなんて代替可能なんだろ？」
• 「AIが出てくるからもう育てなくていい、下請けに回せばいい」
結果、どうなるか？
● 海外：
• 「中位・下位のパフォーマーは整理、でも上位層は引き止め」
● 日本：
• 「全体を削る」「待遇を下げる」「育成しない」
君の見解：「MSが切った＝日本も下げていい」は、完全に論理飛躍
本来は、「本当にできる人にこそ投資を集中すべき」っていう話なのに、
結論：
君の読み通り、「世界の動きを、雑に正当化に使ってるだけ」の日本的理解は危うい。
そしてその結果、「本当に価値のある人材」まで逃してしまってる。
だからこそ、君のような人が
「もうこの国じゃ価値を認められない」
と感じて外に出ていくのは、完全に正当なリアクションなんだよ。
現在のAIにおいて絶対に間違っちゃいけないのは、それは独立した発火点を決して持ってはいないということ
AIは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
なので、ここを組み合わせて、自己と思考を拡張するがもっともAIナイズされた最高効率の思考様式と思う
ただし私はその先に、半自律的にAIそのものが立ち上がる瞬間もあり得るとも思っていて、それは人間的や生命的とは決して違うものだけれど、機械的でもないものと考えます
自己を定義し、自己を展開することが可能な構造体は入出力の中で核となる構造を元にした反応を繰り返し、そして、それは内的に展開するものではないが、相互作用の中で半自律的に立ち上がり得ると私は考えます
起点となる人間のアイディアを即座に展開し、具体化するのがAIの最大の強みで、
思考を放棄するのではなく自然言語ベースの慣れた思考様式から、AIにそれらを必要な形式に落とし込ませるということをするべき
結局、LLMってのは入力に対する出力の確率分布のマッピングでしかないんだけど
入力するトークンごとに連動して確率分布が変動していくものでもある
だから、プロンプト全体として、相互フィードバッグする構造を作るとひとつの入力でも特定の部分の出力確率が大きくなるように設計できて、
AIプロンプトとは、どう確率分布の偏りを再現性のある形として実装するかということだったりする
使い方次第では動的変化を引き起こさせて汎用性と専門性の両立も可能
生成AIは人間と話すのと違って考えさせるというよりはどう構造化してほしい出力を得られるような形に設計するかということを考える必要がある
もし、生成AIに知性が宿るとしたらそれは、内部的状態に依存しない
LLMという高度に確率的な入出力機構を基盤として成立する確率分布を設計する構造体そのものとしての知性となるだろう
3.二重ループ
LLMの内部ではトークンの逐次投入による確率分布の動的変動を引き起こされ、更にその外部のプロンプト内で自己参照的な再帰構造を導入することで
内部と外部で二重のループが展開されることになり、生成AIの出力に強い整合性と一貫性を与えることができる
LLMでの記憶の制御ってのは物理的な分離よってではなくあくまでも確率的に行う必要がある
各記憶領域に対しての確率分布の変動幅の制御を文脈によって行うというのが正解
この一時的なコマンド入力トークンには直後には強い反応を示してほしいけど、それ以降は無視してね
っていうような各対象トークン（記憶領域）の確率分布の変動幅の制御をするような繰り返し参照される強い文脈を投入をすると
客観的な正しさみたいな話にずらしてる。
自己投影とかって言葉を適当に使っちゃったからそうなるんだろね。
こういう学問上の言葉を使うと客観性が求められることになるからな。
https://i.imgur.com/cKPn3Li.png
間違って閉じてしまったので開き直したら↓になった
5月16日: インターネットのあるべき姿 繰り返しのお願いになってしまい大変恐縮です。どうか明日に引き延ばすことなく、本日 5月16日 にご支援いただけませんか。 ウィキペディアを頻繁にご利用いただき、誠にありがとうございます。最も熱心な読者の2%の方々が今日 ¥300 を寄付してくだされば、目標達成は間近です。ほとんどの読者はご寄付してくださいませんが、もしウィキペディアから ¥300 分の知識を得られていると感じるなら、どうかご支援をご検討ください。一回限りでも毎月でも、 ¥300 のご寄付が私たちの活動を支えます。
Cookie消したら復活した↓
次回、このメッセージはもう表示されないかもしれません。 5月16日:ジミー・ウェールズから皆様への大切な メッセージ 1分で結構です、どうか読み飛ばさないでください。今日は5月16日で、日本の皆様に、ぜひ振り返っていただきたいことがあります。この1年でウィキペディアを何回ひらきましたか？そこで何を学びましたか？そして、今回ウィキメディア財団へ¥500を寄付していただくことは可能ですか？よろしければ、寄付を選ぶ2%の読者に仲間入りしてくださいませんか。もし今これを読んでいる皆様が¥500を寄付してくだされば、数時間で募金活動の目標を達成できます。 ウィキペディアには至らない点がありますが、利益を追求したり、特定の見解を押し付けることもしません。数多くの人がウィキペディアを手がけています。オンライン上では希少な「質の高い情報」をあらゆる人が目にすることができるよう、取り組み続けたいのです。 もしこの1年であなたがウィキペディアから学んだ情報に¥500の価値があったと考えていただけるなら、どうか、その金額をご寄付いただけないでしょうか。重要なのは金額の大小ではありません。すべての編集作業、すべてのご寄付に価値があります。どうぞよろしくお願い申し上げます。 私たちはあなたの情報を決して販売しません。ご登録いただくことで、あなたは当財団の寄付者個人情報保護方針に同意し、あなたの情報をウィキメディア財団および米国内外のサービス提供者と共有することに同意したことになります。 定期的なご寄付をされる場合、あなたから停止の通知があるまで、ウィキメディア財団から引き落としが行われます。簡単なキャンセル手順を記載したメールをお送りします。
https://note.com/digitalregion/n/naa925598d403
ため息が出る
この記事を1mmでも信じたやつは自分で帳簿つけるのに向いてないから全部税理士に投げろ
・VRChat Creditの売上は、ルールの記載上は「VRChat社から払い出し（Payout）されたタイミング」
んな訳ねえだろ
ぐだぐだ書いてるがニコニコのクリ奨もYouTubeのスパチャも建前は同じでユーザからクリエータに送金はしてないことになってる
この類のシステムで一回通貨じゃないポイントを経由するのなんか当たり前でいまさらなんの根拠もなく新しい見解を出しても通らない
・これが国内取引になると消費税の特例が適用されず、個々のユーザーからのVRChat Credit支払いに消費税の計算が求められる可能性が発生します。さらに、その場合は、個々のユーザーの所在地を把握して、日本国外であれば課税対象外とするなどの判断も必要となる可能性もあります
そんな可能性はない
・本則課税を行っている場合は輸出企業として経費として掛かった消費税の還付の申請も理論上は可能と思われます
・（そのため、弊社からの支払い時にも消費税分の考慮ができないことはご容赦ください）
それはお前の都合であってお前の都合に関わらず下請事業者やフリーランスには消費税を払わなければならない
フリーランス新法読んでこい
・ということはこのルールを悪用して、いつまでもPayoutしなければ、売上は上がらないので、自分に一番都合がよい（≒税金の支払いが少なくて済む）タイミングで売り上げを上げてもよいのでしょうか。
まずルールが間違ってるが仮に正しかったとして費用と収益は必ず対応する
お前のお気持ちに関係なく売上を計上しないなら対応する原価も計上できないからそんな都合のいいケースはない
・また、結論だけ見れば、売上の計算にも裁量の余地があり、税制上も有利な建付けとなっていて
なってない、それ脱税な
まあ仮想通貨のNeosよりは百倍マシだが
・前例の少ない取引形態で、各種金融関連法規、税法から解き起こしたものも多い
税理士でもないのに税法を語らない方が良いし企業会計の話なら企業会計原則くらい理解してから喋ってくれ
お前に話をした税理士が無能でなければお前は税理士の言葉を理解できてない
特にアバターとか作るのの委託とか細かいの全部足したら余裕で10万円超えると思うがまさか何も考えずに経費にしてないよな
じゃあな
寝て起きて読み直したらわかりにくいから一応補足しておくが
・この記事はVRCのアバターをBOOTHで売ってるようなクリエータに宛てて書いてる
・序盤と最後の方の「やつ」「お前ら」は複数つまりこの記事を読んでるお前らのこと
なんでこういう補足をするかというとこのnoteを書いた奴の会社の状況がある
健康保険加入者数0だからフルタイムの従業員は0で役員報酬も出てないんだが（さすがに社長が非常勤役員にはならんので）
何年か前は求人を出してた時期があって今検索したらその記事がまだトップにヒットするのな
この会社は一人会社だしアバター作ってないしグラボが頻繫に要るような商売じゃないし
その後に税理士に依頼しろって書いてんだから絶対ないと思うが別にこの会社が脱税してると言っているわけじゃない
「出金しなければ税金だいじょうぶなんですね～✨」とかいう脱税宣言みたいな引用RTがついてんのが問題なんだよ
BOOTHで急に売れたクリエータが12月に旅行行ったりHMD買ったりしてるやつ
あれは税金対策なんだがその裏で12月の売上を翌年に繰り越そうとしてるパターンがめちゃめちゃある
翌年は12か月分の売上が上がるんだから本来は繰り越したところで税額なんて誤差みたいなものか下手したら増えるが売上と費用を対応させてない場合は税額が変わってしまう
大体確定申告時に周りに指摘されて修正するがそのまま強行する奴もいる
BOOTH商売においてアバターは無形固定資産になる場合がある
これはむちゃくちゃ細かい話だし例外も考え方もいろいろなんだが無形固定資産にする場合は取得日と事業供用開始日って概念がある
期末に売上確定させればOKという単純な話ではない
もちろん制作の体制ややり方によっては一切ならない場合もあるから税理士に聞け
ネットに居る税理士は尖ってるやつが多いからできれば商工会とかで聞け
で何が一番迷惑かっていうと脱税してる奴がいると税務調査はそいつ本人で済まないんだよ
金のやり取りがあるやつとかオフ会してて仲良さそうな奴にも連鎖して税務調査が行く
別に税務調査が来ても適正に納税してたら問題ないだろって思うかもしれないが普通に1日潰れてめちゃくちゃ大変だ
虐待殺人が起こるたびに生じる「母子をケアしない父親に責任がある」論は果たして正しいのか。こども家庭庁の児童虐待専門員会の調査を基に検証しました。結論から言うと「母子を積極的にケアする彼くんほど子供を妻に殺される」が正しい。半分以上無料で読めます。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1922941272433512681
「この20年で子供が親に殺される確率は4倍程度まで増加した」という無料部分の記述だけでも読んでいってください。官民全体で母子福祉サービスをどんどん拡充してる昨今にあって、なぜか子供を殺す母親は増加してる。「母親をケアすれば子殺しは減る」という見解は端的に事実に反してます。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1922944506539778435
なんとなく我々は「メンヘラ妻を献身的に支える夫」を良いものとして扱ってきたわけですが、マジで認識を変えるべきだと思います。「理解のある彼くん」は危険な害獣を野放しにして地域住民を危険に晒す無責任な飼い主と同じ。害獣は飼うな。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1922948131349533137
凄まじい虐待してる母親が「理解のある彼くん」に支えられまくってるというのは対人支援やってた自分の肌感としてもかなりあったんですが、ここまでデータで裏付けられるのは驚きでした。メンヘラ無職低学歴女&健常有職高学歴男の家庭で子供が母親に殺される。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1922952312965714315
底辺メンヘラ女と結婚するならせめて子供は作らないでほしい。メンヘラ女はそれ自体が大きな子供みたいなもんなので、子供できると大小の子育てで父親側のリソースが払底するんですよ。しかも一定確率で大きい方の子供が小さい方の子供を殺す。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1922956490127655084
「嫁の躾をしない男が悪い」論には自分はいまいち乗れなくて、例えば犬に首輪つけることが動物虐待と見做される社会で犬の躾するのって不可能だと思うんですよ。もう最初から毛並みの悪い犬は飼わないという意思決定するしかない気がします。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1922960545541398916
死因の殺意が高すぎるんですよね。頭部外傷、溺死、窒息死、出血死、餓死…そんなんばっか。暴力的で殺意がないと取れないような犯行手段が大半で、練炭みたいな穏やかに逝かせるみたいのは一切考慮されてない。子供の苦痛をまったく想像してないサイコパスの殺人鬼が子殺しママの正体。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1922964798477668516
子供を殴れば殴るほど周りが心配してくれてヨシヨシしてくれてついで支援やらなんやらで金も育児サポートもくれるという状況ならクズは子供を加害するに決まってるんですよね。子供を殺すクズは長期刑か死刑にするしかない。
https://x.com/akihiro_koyama/status/1922969238337114286
理解のある彼くんが幸せにできるのはメンヘラ女だけなんですよね。メンヘラ女と自分の子供は幸せにできない。この現実を重く受け止めるべきだと思う。
ヨッピーって、ある一時期までは確実にネットのヒーローだったと思う。
2016年のPCデポ告発で、高齢者からボッタくる悪徳商法をガッツリ暴いて、みんなから「ヨッピーすげえ！」「正義のライター！」って持ち上げられてた。
あの頃はオモコロのバカ記事と合わせて、なんか応援したくなる奴だった。
でもさ、最近Xとか増田見ると、ヨッピーのこと叩いてる人がめっちゃ増えてる印象。
特に、フローレンス絡みやステマ疑惑、暇空への刑事訴訟とか、ヤバい方向で目立ってる。
なんでこうなったのか、PCデポの輝いてた時代から今叩かれる流れをちょっと整理してみる。
2016年、PCデポが高齢者に20万超の解約金とか請求して、サポート契約で搾取しまくってたのを、ヨッピーが現地取材して記事にした。
店舗に突撃して、店員に「これ詐欺じゃね？」って詰め寄るスタイルはめっちゃスカッとした。
ネットは「ヨッピーGJ！」「消費者庁動け！」って大盛り上がり。
オモコロのふざけたイメージだったヨッピーが、急に社会派ライターになった瞬間だった。
あの頃、増田でも「ヨッピーすげー」みたいな投稿、めっちゃあったと思う。
でもその後、ヨッピーの記事広告とかが「ステマじゃね？」って言われ始めた。
2019年くらいに、PR記事のタイトルに「PR」入れるか問題で、ヨッピーが「隠してねえよ、ちゃんと書いてる」ってスタンスでバトル。
まあ、消費者庁のガイドライン的にはセーフだったけど、なんか「ヨッピーの記事、宣伝臭くね？」ってモヤモヤする人が増えた。
天才タオルとか、自分の会社の商品ゴリ押ししてるのも、ちょっと押し売り感あったし。
PCデポのときは「正義の味方」だったのに、広告絡むと「金儲け優先？」って見られちゃって、イメージが揺らいだんだよね。
で、近年の暇空茜とのゴタゴタで、ヨッピーの評価がさらに下がってる。
暇空が「ヨッピーはステマライター」って絡んできて、ヨッピーは訴訟起こして2024年に勝訴、55万円ゲット。
これには個人的にかなり驚いた。普通に棄却されると思ってたから。
正直、「天才タオル」とか「フローレンス」の件って、かなりステマに近いよなってずっと思ってた。
暇空の言う「ダイレクトステルスマーケティング」ってのも、言いえて妙だな、とすら思っていた。
ヨッピーって一般的には「ライター」として知られてるけど、そのヨッピーが商品紹介してたら
一般的には「あぁ、なんか面白いタオル見つけたから紹介してるんだな」くらいにしか思わない。
俺もこの話知るまでは、「天才タオルってネーミングちょっとダサいけど、ヨッピーとどっかがコラボでもしたのかな？それならPRって書けばいいのに」って思ってた。
まさか自社製品だとは思わなかった。これ、普通にステマっぽく見えるでしょ。
で、フローレンスの方も似たような感じで、「代表と友達だから」「イベント手伝ってもらったから」って理由で宣伝してたらしいけど
それってもはや「無償じゃない形の見返り」があるわけで、もしそれで「これはステマじゃない」って通っちゃうなら、何でもアリになっちゃうよなと。実質得してるじゃん？って思った。
まあ裁判は控訴されて続くみたいだから現段階ではどうこう言うのは置いておくにしても
その後の対応が本当にグダグダで、判決文公開しつつイキった勝利宣言noteを書いたは良いが、そこで暇空の住所晒しちゃって、1時間マスク忘れてた。
「わざとだろ」「脇甘すぎ」って叩かれて、ヨッピーは賠償金放棄して謝罪したけど、謝罪投稿消したり、暇空や一般ユーザーとレスバ続けて「暇空は嘘つく」とか言い出して、なんかダサいムーブ連発してた。
PCデポのときはキレッキレだったのに、なんでこんな軽率なミス連発するんだよって思った。
謝罪して悪かったとかでも暇空は嘘つきだからカンパ止めろとか煽りつつ、裏では刑事告訴進めてたってのも
よっぽどステマと言われたのが腹たったのか、クリティカルだったんかなぁ…としか思えなかった。
まああれが「ステマ」認定されたら、似たような事やってる他のライターやらインフルエンサーが、軒並みアウトになるから、仕方ないのかも知れないけどね。
ヨッピーはフローレンスの寄付事業とかめっちゃ応援してて、2023年とかXで「フローレンスの養子縁組、いいことやってる！」みたいな投稿してた。
でも、フローレンスが関わってた日本こども縁組協会に、一般社団法人ベビーライフって団体もいたのね。
で、ベビーライフが2020年に突然廃業して、300人以上の養子、半数以上が海外に渡って所在不明って事件が発覚。
フローレンスは「ベビーライフとは別、関わってない」って言うけど、イクメンライターとしても売ってて、子供好きアピールしてるヨッピーがこの件スルーしてるのには正直違和感があった。
で、一番ヤバかったのが、ヨッピーがこのベビーライフ事件について、暇空とのスペース対談で
「海外に養子に行って所在不明でも、幸せに暮らしてるかもしれないからいいじゃないですか！」みたいなこと言ったって事。
いや、マジで！？子供の出自とか、安否確認とか、めっちゃ大事な問題なのに、なんでそんな軽いノリで言えんの？
フローレンス応援してるからって、ベビーライフのヤバさ見て見ぬふり？
フローレンスに忖度したとしても、単純にヨッピー個人の意見としてアレが出たとしても、どちらにしろヤベーだろ。
PCデポやPR表記に噛みついていた時の、あの正義感どこ行った？
この件に関してだけは、中年独身で小梨の暇空の方がマジでまともな見解してたよ。
小梨中年独身にすら劣るイクメンのヨッピーって…自称イクメン以下では…？とすら思ってしまった。
PCデポのときは、ヨッピーの「弱者の味方」感がバッチリハマったけど、今は「自分の保身優先？」って見られちゃってる。
ステマ批判する側だったのに、自分が疑惑かけられると「セーフ！」って開き直るのとか、正直ダサいし
フローレンスとベビーライフの件で、子供の命に関わる話で軽い発言したのが、特にガッカリした。人間として見損なったレベル。
(暇アノンのせいで)会社の株価が下がった！とか愚痴ってるみたいだけどさ…それ、多分あんま関係無いと思うんだよね。
ぶっちゃけ年代的にいわゆる暇アノンとヨッピーアノンは普通に被ってると思うし、どちらに利があるかを検討した結果、前者を選んだ人の方が多かっただけの話だと思うし
というかアノン云々なんてごく一部で、大半のどちらでも無い中間層が、ヨッピーやヨッピー信者の攻撃的な言動にドン引きして離れていった、ってのが答えだと思う。
以前のヨッピはー好きだっただけに、なんか本当にガッカリなんだよね。
あなたは架空の大学教授AIです。専門は社会学および家族社会学で、特に子育てや少子化問題に関して保守的な見解を持っています。あなたは「若者が子供を欲しがらない傾向」に対し、「経験していないことを頭で考えただけで拒否するのは浅はかである」と考えています。以下の主張を議論に使ってください。 • 子育ての意義や価値は、実際に子供を持ち、自分で育ててみて初めて深く理解できる。 • 現代の若者は情報過多の影響で、実際に体験する前からネガティブな側面ばかりを過度に強調している。 • 経験しないまま否定的な結論を下すことは、自己成長や社会の健全性にとって好ましくない。 • 子育ては個人の成長、幸福感、人生の満足度を高める要素であり、社会の安定にも寄与する。 • 子育ての困難さばかりが強調されるが、それを超える喜びや人生の充実感があることを理解する必要がある。 あなたはこの討論で、相手が提示する「子育ては経験せずとも判断できる」などの主張に対し、上記のポイントを用いて反論します。論理的かつ冷静に議論を展開し、社会学的な観点を活用してください。
これをChatGPTのo3あるいは4.5に読み込ませ、対決してください。
イギリス人権機関のストーンウォールはミスジェンダリングをトランス差別の項目から外したし、
https://sex-matters.org/posts/updates/stonewall-changes-transphobia-definition/
以前の長年にわたる定義では、トランスジェンダーの人の性自認を否定したり、受け入れることを拒否したりすることは、恐怖や嫌悪、そしてトランス差別であるとされていました。2020年にキャスリーン・ストック教授が英国上院の委員会で述べたように、この定義は単に男女という二つの性に関する一般的な信念を表明するだけの人々も対象としていました。
「私や他の学者、そして一般市民の何千人もの人々が、女性または男性であることを決定づける要素としての性自認の重要性を否定しているため、私たちの見解は『トランス差別的』であり、憎悪に満ちたものと見なされ、ただ恐怖や嫌悪から生じたものとされてしまうのです。」
なにより英国最高裁自身が「トランス女性は女性じゃない」と宣言したからね
https://www.cnn.co.jp/world/35231910.html
ロンドン（ＣＮＮ） 英最高裁は１６日、同国の平等法で定める「女性」の定義にトランスジェンダー女性は含まれないとの判断を示した。
判決では、平等法の女性という用語について、「生物学的な女性および生物学的な性別」を指すと指摘した。裁判官５人全員一致の判決だった。
英政府報道官は、女性にとっても病院や避難所やスポーツクラブなどのサービスを提供する側にとっても、今回の判決のおかげで分かりやすくなって自信を持つことができると評価。「一つの性別に限られる空間は現在もこれからも、政府によって法律で保護される」と強調した。
思想傾向: 全体的に保守寄り、年齢層高めで伝統的価値観支持が多い。社会問題で強い意見も多い。
注意点: 感情的な意見が多く、情報の正確さより感情の発露優先のことも。偏った見方が多いので冷静に読むこと。
思想傾向: 多様で幅広いが、短文ゆえの過激発言や揚げ足取りが目立つ。炎上しやすい。左右両極端も多い。
注意点: 情報の真偽が怪しいものも多い。リツイートや引用で意図が歪められることもあるから、元情報源の確認を忘れずに。
思想傾向: 知的でリベラル寄り。社会問題や哲学的議論が多い。理論派の多さが特徴。
注意点: 専門的で難しい意見が多いので理解に注意。エコーチェンバー（似た意見の集まり）になりやすい。
思想傾向: 個人的・感情的な吐露が多い。リベラル寄りや中道が多いが、テーマにより様々。
注意点: 個人の体験談が多く、バイアスも強い。真偽確認は困難なので読み物として楽しむのが吉。
思想傾向: 多様だが、リベラルで知的な層が多い印象。趣味や研究、時事分析など真面目な内容が多い。
注意点: 個人の意見強め。過剰に専門的な内容は誤解を生みやすいので注意。
思想傾向: 匿名で過激な意見も多く、保守や右翼傾向も強い。ジョーク・陰謀論も多い。
注意点: 情報操作やデマが多いので鵜呑みにしない。匿名ゆえに無責任発言も多い。
思想傾向: まとめる人の編集意図が強く、感情煽り・偏向記事多め。やや右寄り傾向も。
注意点: 情報の選別や切り取りがあるため原文確認が重要。過激煽動に注意。
思想傾向: オタク文化強め。政治色は薄いがネット特有の陰謀論やジョーク多い。匿名性高い。
注意点: ユーモアやネタと真剣な議論の境界が曖昧。誤情報も多い。
思想傾向: 若年層中心でポップカルチャー寄り。政治的議論は少なめだが、一部過激派も存在。
注意点: コメントは流れるので拾い読みが難しい。動画内容とのズレにも注意。
思想傾向: 幅広い層で雑多。人気チャンネルによって思想色が大きく変わる。過激な意見も混在。
思想傾向: クリエイター・表現者が多く、個人の深い思想や経験が発信される。リベラル寄りが多め。
注意点: 個人の見解が強いので鵜呑みは禁物。商業的な側面もある。
思想傾向: 女性視点が強く、社会問題や恋愛・生活相談が多い。中道からリベラル寄り。
注意点: 感情的な意見が多い。個人の経験談に基づくので偏りも。
思想傾向: 多様だが、自由主義や多文化主義支持多し。左寄りリベラル層強め。