
はてなキーワード:正当性とは
この件で一番引っかかるのは、当初は同じ目的を共有していたはずの人たちが、なぜ途中から決定的に対立し、さらには録音や公開、記事化といった強い手段にまで踏み込んだのかという点だ。
一般論として、完全な敵同士よりも、元味方同士の方が深刻な対立に発展しやすい。目的が近く、関係性も近かった分だけ、期待や信頼が裏切られたと感じたときの反動が大きいからだ。社会的意義を持つテーマであればあるほど、感情的な衝突は激しくなりやすい。
まず考えられるのは、映画化を巡る主導権や表現方針の対立だ。ドキュメンタリーや告発性のある作品では、誰の視点で、どこまで踏み込み、何を強調するのかが極めて重要になる。制作者側は作品としての完成度やメッセージ性を重視する一方、当事者側は自分の経験や尊厳がどう扱われるかに強いこだわりを持つ。ここにズレが生じるのは珍しいことではない。
次に、金銭や権利の問題も現実的な要因として考えられる。制作費の扱い、著作権や肖像権、将来的な収益配分などは、最初は理念や信頼関係で曖昧にされがちだが、話が具体化するにつれて避けられない問題になる。ここで不信感が生まれれば、関係が急速に悪化するのは自然な流れだ。
さらに重要なのは、対立に至った側が、結果的に当事者にとって極めて不利になり得る情報、場合によってはセカンドレイプと受け取られかねない内容まで記事や記録として公にしている点だ。これは単なる意見の違いや感情的な行き違いのレベルを超えているように見える。
もし最初から敵対関係であれば、相手に不利な材料を出すこと自体は理解できる。しかし、元々は支援や協力の立場にいた人間が、相手の尊厳を傷つけかねない情報まで出す判断に至るというのは、相当深刻な決裂があったと考えるのが自然だ。そこには、裏切られたという感覚、あるいは自分たちの正当性を社会的に証明しなければならないという強迫観念があった可能性もある。
この段階になると、録音や公開は単なる証拠保全ではなく、相手との関係が完全に破綻したことの表明に近い意味を持つ。つまり、味方ではなくなったどころか、もはや敵として認識するに至った経緯があったのではないか、という疑問が生じる。
重要なのは、こうした構造的な可能性を指摘することが、性被害の訴えそのものを否定することとは別だという点だ。被害の有無や深刻さと、支援者や制作者との関係が崩れた理由は、切り分けて考えなければならない。
しかし現実には、この二つはしばしば混同される。内部対立や不和の背景を考察しただけで、被害を疑っている、被害者を攻撃していると受け取られてしまう空気がある。その結果、なぜ元味方がここまで強硬な行動に出たのかという核心部分が検討されないままになる。
むしろ、セカンドレイプと受け取られかねないリスクを承知の上で情報を公開する判断がなぜ下されたのか、その異常さを含めて考えることこそが重要だと思う。そこには理念だけでは説明できない、人間関係の破綻や利害対立、感情のもつれがあった可能性が高い。
結局のところ、この問題で問うべきなのは、誰が絶対的に正しいかという単純な話ではない。なぜ関係がここまでこじれ、取り返しのつかない形で対立が表面化したのか。その過程を冷静に検討することを許さない空気こそが、問題の本質を見えにくくしているように思える。
何事も一定層そういうのは居るよ。
数学コンクールみたいなのなんてまさに発達障害の集まりみたいなモンだし。
RTA inJAPANに出てる人たちはそういうタイプじゃないからアレだけど
本稿で提示するプロファイルは、10万件以上のブクマを有するidを対象に公開コメントをAIが解析し、その深層心理や思想傾向をモデル化した「テキスト・ペルソナ」です。これは実在する個人のプライバシーを暴くものではなく、言語活動に基づく批評的なシミュレーション(思考実験)です。特定の個人の社会的評価を操作する意図はなく、あくまでAIによるテキスト分析の一環としてお楽しみください。
暇空茜・Colaboに関する問題でColaboの領収書が黒塗りであり違法だと暇空茜側は主張しています この問題について法的・会計的に幅広い視点をください
以下、「領収書の黒塗り=違法」という主張を法的・会計的に切り分けて考えるための整理です(特定の当事者の正否を断定せず、一般論+公開情報ベースで書きます)。
「黒塗り」が問題になるかは、どこに出した領収書なのかで結論が変わります。
法人は、取引を記録する帳簿と、取引に関して受領・作成した書類(領収書等)を原則7年間保存する義務があります(一定の場合は10年)。
ここでのポイントは:
もし原本自体を黒塗りしてしまい、相手先・内容・日付など検証に必要な情報が失われると、
税務調査・監査で「証拠として弱い」扱いになり、経費性が否認されるリスクが上がります(違法というより“否認・修正”のリスク)。
加えて、2023年10月からのインボイス制度では、仕入税額控除のために適格請求書等の保存が原則必要で、証憑管理の重要性は増しています。
行政事業では、契約書・仕様書・交付要綱で「証拠書類の提示」「原本確認」などが定められ、見せないと経費として認めない、という運用が典型です。
実際に東京都の若年被害女性等支援事業をめぐっては、報道ベースですが、都が原本提示を求めたところ一部提示がされず、その分を**事業経費として認めない(約192万円)**とし、改善指示を出した一方で、委託料の過払いはないとして返還請求はしないとされています。
ここから読み取れるのは、「黒塗りだから即違法」よりも、提示・立証の不足は“経費から落とす”形で処理されやすい、ということです。
重要:もし「原本はあるが、第三者向け公開用の写しだけ黒塗り」なら、Bの要求(行政への原本提示)とは別問題です。
逆に「行政にも黒塗り写ししか出さない/原本提示を拒む」なら、Bでは不利になりやすい。
行政が情報公開で文書を出すとき、**個人情報や権利利益を害するおそれがある情報は不開示(黒塗り)**にする、というのが基本構造です。
女性支援・DV・性暴力等の領域は、支援対象者の安全や住所・立ち寄り先が推測されるだけで危険が生じ得るので、個人特定や行動推知につながる部分のマスキングは合理性が高い場面があります。
また、NPO等に関して「全部の領収書を一般公開せよ」という形の制度は通常なく、少なくともNPO制度のQ&A上は、閲覧対象は事業報告書等・役員名簿・定款等が中心です(領収書そのものが当然に閲覧対象だとは書かれていません)。
※Colaboがどの法人類型か(一般社団/NPO等)で細部は変わりますが、「領収書の全面公開が原則」という設計ではない点は押さえどころです。
裁判では、営業秘密・プライバシー・安全配慮の観点から、一部マスキングで提出すること自体はあり得ます。
ただし相手方が争えば、
という、「どこまで見せるか」の手続的争いになりがちです。
なので、ここも「黒塗り=即違法」ではなく、立証と保護のバランスの問題として現れます。
黒塗りがあっても、これらが“他の証拠で”固められるなら不正リスクは下がります。逆に、領収書しかなく、その領収書も情報が欠けるなら説明困難になります。
黒塗り“そのもの”というより、次のどれに当たるかが本丸です。
もしあなたが第三者として「黒塗りは妥当か」を見たいなら、最低限ここを分けて確認すると議論がクリアになります。
3 黒塗り箇所は「個人特定・安全リスク」なのか、「取引先・目的・数量」など検証に不可欠な情報なのか
4領収書以外(銀行明細、稟議、活動記録、ケース記録の匿名化統計など)でクロスチェックできるか
5事業が委託/補助なら、仕様書・要綱の証憑要件に照らし不備はどの程度か
必要なら、あなたが想定している「黒塗り領収書」が B(行政に出したもの)なのか/C(外部公開用)なのか/D(裁判用)なのかを前提にして、典型的に争点になる条項(仕様書・要綱・証拠ルール)を置いた上で、もう一段具体的な論点整理(どこが強くて、どこが弱いか)まで落とし込みます。
これさ
愚かな人間の都合など完全無視、LLMのための高効率プログラミング言語「Sui」(粋)
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
別にいいんだけど、どうにもブクマカ含めて、しっくり来る批判できてないんだよな
それが気になってしょうがない
俺ごときが言ってもアレだから、Gemini3.0先生に頼んだよ(一時チャット、Pro 3.0思考モード)
ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
感想:一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM(Transformerアーキテクチャ)の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
メリット:
・トークン効率の改善:Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減(トークン節約)は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntaxErrorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト(メモリ)を圧迫しにくくなります。
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード(Pythonなど)」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot(プロンプトでの例示)に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力(事前学習の重み)を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ(幻覚の連鎖)に陥るリスクが高いです。
・CoT(Chain of Thought)の阻害:最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。
正しいと思う所(Agree)
理由:人間にとっての「読みやすさ(可読性)」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x>10: よりも ? x10 の方が情報密度が高いのは事実です。
理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
正しくないと思う所(Disagree)
・「可読性を排除しても良い」:
理由:ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語(英語やPython)」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。
パース(解析)は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
これが最大の問題点です。LLMは変数名(user_id, total_price など)に含まれる「意味」を使って推論を行っています(Semantic Grounding)。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング(if/forブロック)の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク(塊)として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。
>現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語(英語やPython)」そのものです。
ここ!マジで覚えてね
LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手
機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない
ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について
「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
・DSPy, Guidance,Microsoft Guidance:
・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型(JSONなど)に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
・SGLang:
・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
・Gorilla LLMなどの試み:API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存のPython やJSON を正しく出力させる方向(Constrained Decoding)が業界の標準解です。
・擬似コード:論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。
後者については
現状の最適解:現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解はPython です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。
総評: Suiは、「既存のLLM(GPT-4など)に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAIネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。
お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ?
聞く時は忖度させるんじゃないぞ?
この作者もAIに乗せられたのかもしれんし
______
プロンプト
以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
(省略)
ウェストハム戦でのラター選手のゴールが、試合後も話題を呼んでいます。一部の観客やファンからは「ハンドボールだったのでは?」との声が上がりましたが、審判団は映像やルールに基づき、このゴールを正当と判断しました。この決定は試合の流れや結果に大きく影響し、議論をさらに活性化させています。
ラターのゴールは、スピードと正確性が光る決定的な一撃であり、チームに勢いをもたらしました。審判団の判断は、ルールの細部に基づいた慎重なものであり、選手やファンにとっても納得の行く説明が求められる場面となりました。試合後には、ハイライト映像や解説でゴールの正当性が詳細に分析され、サッカーファンの間で意見交換が活発に行われています。
今回の一件は、スポーツにおける微妙な判定の重要性を改めて示す出来事となりました。ラター選手のプレーと審判団の判断は、今後の試合や議論の参考として、多くのファンや専門家の注目を集め続けることでしょう。
https://j03-r00t.serveftp.com/64ef
https://j03-r00t.serveftp.com/qkt9
https://j03-r00t.serveftp.com/iqki
https://j03-r00t.serveftp.com/cq1l
ウェストハム戦でのラター選手のゴールが、試合後も話題を呼んでいます。一部の観客やファンからは「ハンドボールだったのでは?」との声が上がりましたが、審判団は映像やルールに基づき、このゴールを正当と判断しました。この決定は試合の流れや結果に大きく影響し、議論をさらに活性化させています。
ラターのゴールは、スピードと正確性が光る決定的な一撃であり、チームに勢いをもたらしました。審判団の判断は、ルールの細部に基づいた慎重なものであり、選手やファンにとっても納得の行く説明が求められる場面となりました。試合後には、ハイライト映像や解説でゴールの正当性が詳細に分析され、サッカーファンの間で意見交換が活発に行われています。
今回の一件は、スポーツにおける微妙な判定の重要性を改めて示す出来事となりました。ラター選手のプレーと審判団の判断は、今後の試合や議論の参考として、多くのファンや専門家の注目を集め続けることでしょう。
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ラターのゴールは、スピードと正確性が光る決定的な一撃であり、チームに勢いをもたらしました。審判団の判断は、ルールの細部に基づいた慎重なものであり、選手やファンにとっても納得の行く説明が求められる場面となりました。試合後には、ハイライト映像や解説でゴールの正当性が詳細に分析され、サッカーファンの間で意見交換が活発に行われています。
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https://b.hatena.ne.jp/entry/4779880739436032737/comment/Gl17
「皆のカネ」の扱いがともかく杜撰で支持者もそこに鷹揚が過ぎ、
コラボへの執拗な"不正"呼ばわり(むしろ根拠がないうちが華)と
https://b.hatena.ne.jp/entry/4742477410485629295/comment/worris
◎最近は法華狼さんがエントリを上げると即座にブコメを付けに来る
ratepuroika さんの仲間がずいぶん増えたな。
そのうちロンクハラライスがどうのこうのと書くようになるのだろう。
杜撰な扱いを支持する鷹揚とやらて誰が?
たかだかナケナシのロンクハラライスへの執拗な仕打ちの根…拠…?
VTuber には色々なスタンスがあるけれど基本的にエンタメとして発信してる。
エンタメは楽しかったら良くて不快にしたら駄目なコンテンツってことだ。
正当性があろうとなかろうと質の低いコンテンツを提供したらNG ってことだよ。
この文章は、確かに煽り文句として強烈ですが、少し問題があると思います。いくつかの点を批評してみます。
⸻
•ターゲットが誰なのか、また その目的 が曖昧です。文章の中で「弱そうな奴らに言い続けよう」と書いていますが、具体的に誰を指しているのかが不明確。誰を貶めようとしているのか、またその意図が読み手に伝わりづらくなっています。
•目的が「煽り」や「侮辱」にあるのだとしても、読み手にとってその意図がわかりにくいと、単に攻撃的で無意味な文章に見えてしまいます。
• 「骨無し」「弱男」「チキン」 は確かに侮辱的な言葉ですが、攻撃的で過度な表現は逆効果になることが多いです。特に「ヤンナム」という表現は韓国語を使っていることにより、 不必要な人種差別的なニュアンスを含んでしまう可能性があり、批判を招くことになります。
• また、「チーズ牛丼」「骨無しヤンナムチキンセット」という形で、あたかも特定の人々を一つのステレオタイプに押し込めている印象を与え、 過剰な偏見や差別的な印象を強調しています。こういった表現は読者を不快にさせるだけでなく、侮辱として受け取られることが多いです。
• この部分の反論「私は美味しそうな韓国料理の名前出しただけですよ?何を怒ってるんですか?繊細ですね?」は、いわゆる「スットボケ」というスタイルですが、ちょっと不自然です。相手が怒ったとして、その反論が言い訳として成立しない と感じる読者も多いはず。
• もし本気で言い訳をするのであれば、もっと説得力のある理由を考えたほうが良いでしょう。「単なる料理の名前」と言っても、その文脈では明らかに侮辱が含まれているので、受け手はそれを無視できません。
• 「ブヒャヒャヒャヒャヒャヒャヒャヒャwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww」などの繰り返しの表現は、冗長で不快 です。笑いの部分が過剰に書かれており、真剣さや一貫性が欠けて、文章が軽く感じられるため、説得力が薄くなります。
5️⃣ 総括的な印象
この煽り文句は、確かに攻撃的で挑発的ではありますが、その目的やメッセージが明確でなく、他人を不快にさせる可能性が高い です。煽りや侮辱は確かに一時的に感情的な反応を引き出すかもしれませんが、 その後の人間関係やコミュニケーションに悪影響を与えることが多いです。
さらに、文化的・人種的な敏感さに欠ける部分があり、無自覚な差別や偏見を助長しかねません。このような言葉を使うことで、正当性を持たない攻撃に過ぎないと見なされることもあります。
⸻
💡改善案
もしこの文を煽りの目的で書きたいのであれば、相手を傷つけない ように工夫し、また無駄に人種的・文化的に攻撃的な要素を排除することが大切です。例えば、もっとユーモアや皮肉を交えた形で、悪意を減らすことができれば、読者が共感しやすくなるかもしれません。
また、言葉の選び方やニュアンスを慎重にすることで、意図を明確に伝え、反発を避けつつも効果的なメッセージを送ることができます。