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はてなキーワード:生存本能とは
YouTuberであるスーツさんは、2025年10月15日に「悟りを開いた」とする一連の投稿で、その心情が大きな注目を集めています。
この「悟りを開いた」という発言は、従来の彼の論理的で知的な発信スタイルとは一線を画すもので、「世の中の全てに全く『意味』などないことを完全に自覚した」というものです。これにより、「あらゆる意欲、執着、規範、迷い、悩み、喜びなどを手放した」と述べており、これらは全て「幻想や集団催眠などの類いで、最初から存在しなかった」と理解したとしています。
この心情の変化は、虚無主義や存在論を想起させる哲学的な側面に傾倒していることを示唆しており、社会的な価値や自身の活動に対する従来の認識を大きく変えるものでした。
発言の価値についても、「自分の発言が理解されることに価値を感じなくなった」「発言することにも価値を感じませんし、発言しないことにも価値を感じません」と述べ、将来的には発信を静かにする可能性についても言及しています。これは、彼のキャリアを支えてきた発信意欲や視聴者との関わりに対する価値観が根底から揺らいでいる状態を示していると言えます。
自身の生命に関しても言及しており、「私の体は自分の生命を守るように設計されているでしょう。ですから、私が死亡したり何かを破壊したりすることは考えにくいです」と、自らの体が持つ生存本能に基づく設計を信じている様子を伝えています。これは、精神的な面での大きな変化がありながらも、肉体的な生存への希求は保たれているという、精神と肉体の分離のような複雑な心境を覗かせます。
一方で、これらの発言の直前には、スイス・バーゼルで体調を崩し、帰国後にインフルエンザと診断されたという健康上の問題があったことも投稿で明かされています。精神的な変化の背景に、これらの体調不良や疲労が影響している可能性を指摘する声もあります。
総合的に見ると、スーツさんの最近の心情は、従来の価値観からの解放と強い虚無感に支配されており、自身の活動や存在そのものに対する根本的な意味付けを失っている状態にあると言えます。この哲学的な探求が一時的なものか、あるいは今後の活動の軸となるのかは現時点では不透明です。
価値観が近い
それなりに相手のことが好き
互いに協力し合える
収入がある
だから付き合うのも婚活も、互いの利害のすり合わせなんだと思う
それは尊いものではなく、人間の生存本能みたいなもんで、Win-Winの関係を探してるのと同じ
もちろんその関係を結べたらめでたいのはめでたいけどさ
「好きだから、一緒にいたいから付き合う、結婚する」みたいにさ
でも結婚ってそういうもんじゃなくて、生活、お金、仕事、子育て、老後などのことがあるから、恋愛感情だけではうまくいかないんだよね
なんか世の中が恋愛至上主義みたいな時代に生きていたから、気付けなかったよ
今みたいにマチアプで条件入れて探して合う方が、理にかなってるんだな
悲しいな、俺が間違ってたよ
＞Q：ボムを使うとかダサくて嫌なんですけど。
＞A：は？
＞Q：上手い人みたいにボムを使わずに弾幕を避けまくってクリアするには、どうすればいいですか？
ボムと回避で神経すり減って、消耗しまくってギリギリの状況に追い詰められて生存本能を呼び起こさないと上達しないんですよ。これマジね。
単に場数が足りないだけだと思う。昔と違って弾幕避け練習みたいなフリーゲーム沢山あるんだからそれで練習すればいいんじゃない
「見誤った」んじゃなくて、ずっとパラレルワールドの話をしてるんだよね。
進次郎がというより、オールドメディアが。
だってあんたら自身が「進次郎圧倒的優勢！」「進次郎で決まり！」って報じ続けてたでしょと。
総裁選なんてちゃんと情勢を取材出来てれば本来大外しはしない性質でしょ。
高市が大量に党員票取ってるのもわからないってどうなってるの。
だからもうオールドメディアに見えてるものと現実とが乖離し過ぎててヤバい。
報じてきたことと大幅にずれた結果が出ても「小泉陣営見誤る」とか言ってて
(ちなみにはてブは一応ネットコミュニティなのに何故かオールドメディアと同一のものを見てて、ネットの中でも浮き上がったすげー不気味な村になってる。)
自分は前から何度か政局について見たまんまを増田に書いてる（はてブがパラレルワールド過ぎて怖いから）んだけど、
ブコメされながらもなんか本気にされないというか、
参院選の前は
「これは参政党が大勝ちしそう、すごい選挙結果見ることになるよ」って書いた。
当然その通りになった。
だって別に勝手に予測してるとか願望とかじゃなくてただネットで見たまんま、
「どういうトピックが盛り上がってるか」「誰がエールを受けてるか」を平らかに観察したまんまだもん。
大筋は当たるのは当たり前でしょ。
カンニングしてるんだもん。
このただの見たまんまを外し続けて
「あなたの見立ては0点でした」「あなたの予測はまた大外れでした」の結果を何回見ても
全然反省も修正もしないのがオールドメディア(とはてブ)なんだよね。
脳がどうかしてて、超強力な正常化バイアス的なものが静かに回転し続けてるんだと思う。
もはや笑う気持ちも失せた。
サイレントヒルの精神世界が目の前に現れてるみたいでガチ目に怖いのよ。
彼等の方でももし現実を直視する時が来たら（こなさそーだけど）
参院選前であれば
「自民党はもはや日本人を見捨てた」「自民党の保守はガス抜き要員のニセ保守」って世界観になってるから、これはすごいぞと。
一般国民が追い詰められた気持ちで、もう保守党や参政党しか行く場がない、
それほどまで自民党のことも警察のことも裁判所のことも信用出来ない気持ちが膨らんでるんだよと。
これらはただ静かにネット眺めていればありありと見たまんまに見えた。
そういうなんか物凄い焦燥と絶望と自民党への憎しみが生えてきてるのが見えてたのに、
要するに彼等は事実を取材したり民意をくみ取ったりする能力なんかなくて、
団結して「今度の焦点はこれです！」と発表して自己成就させるインチキ予言者だった。
ネットでダイナミックに現実や感情が動くようになった速度についていけてない。
オールドメディアは「自民党退潮は裏金と統一教会による」とか言ってたからね。
ネットで自民党を憎んでる人たちはそんなこと１ミリも問題にしてないよ。
そうじゃなくてグローバリズムと移住外国人に国を売り渡す怠惰で無能で堕落しきった裏切り者だから自民党は万死に値するわけ。
せこい不記載なんかどうでもいいの。
もうお前等のインチキ予言に固執するんじゃなくて、ネットで生の感情とストーリーを見ろと。
オールドメディアの中の人＆視聴者達のノンベンダラリとした十年一日の自民党ヘイトなんて
こんにちネットで生えてくる自民党への憎しみには温度も速度も全く追いつけてない。
これまでにないほどの人数がサヨクおじいちゃんたちよりはるかに強く深く自民党を憎んでたのに
後期高齢化パターナリズムサヨクおじいちゃん達にはそれを認識すらできない。
何が起きてるのかわからないから流れを自民打倒に使うことも出来ない。
ついでに今後のことを述べれば
高市が総裁になったことでネットは相当平静を取り戻してきてる。
「高市は自民党だけどちゃんとやってくれるかもしれない」となってるから。
最近高市のことも「ガス抜き要員のニセモノ保守」として軽蔑する声が多かったのに
高市が面構えや声で信頼を引き寄せた感がある。
ワークライフバランス発言も戦闘的姿勢として好感されてる。
進次郎陣営の記念撮影写真が「これ次の選挙で落とすリストだぞ」と共有され回されてる。
あれ見てると中高年サヨク達の反自民は所詮、反抗期と言うか、アイデンティティと言うか、終わりを目指さないお遊びだったんだなと感じる。
こうした今の保守層・自民支持者達の心の動きがサヨクおじいちゃん達には全くわかんないと思う。
（傲慢さを捨てて虚心にネット見るだけで結構わかるんだけどきっとそれを出来ない。）
ただ進次郎陣営の記念写真はあまりにもいつメンオールスターなのも事実で
旧来自民党に憎しみを抱いてる保守層・一般層は絶対に受け入れなかっただろう感じはある。
自民党がこれまで経験したことのない憎まれ方をしてる状況下でこの写真を撮ってしまうこと自体が不用意だしオールドメディア的。
こちらが勝ってたら自民党は直ちに滅びてたと思うから、投票した人達の生存本能は大したもの。
（ネットをよーく見てるか、それぞれの地元で有権者の生の声を聴いてる）。
また、記念写真撮影現場に居ながら人の後ろで顔を横に向けて隠れている某女性議員も大したもの。
多分もとからあの陣営が味が悪いと勘づいていて、まして敗北後の記念撮影であれば「ここに写ってること自体災いを招く」と察知したんだと思う。
ネットでバレて突っ込まれてるけどこの生命力には尊敬の念が湧く。生き汚くていい。
逆に高市が良かった点として「自民党の中で浮いてる」という部分が間違いなくあって
ネットで憎悪されてる数々の自民党の政策に対して責任が薄いイメージになっている。
また、鹿の話をしたのも大変良かった。
ネットで高速回転する民意にレスポンスしてこなかったために生まれて膨らんだもの。
（みんな進次郎よりへずまに親愛の念を持っている。マジだ。へずまはすごい速さで声を聴いて動いてくれるため。）
だからネットのナラティブの象徴である鹿の話に触れる意味はあった。
オールドメディアが「差別だ」とか「事実性が確認されない」とか騒ごうが関係ない。
あれは「私はあなたたちの声を聴いていますよ」というメッセージになった。
自民党が大嫌いになって、”右翼”高市のことすら大嫌いになってた人達の心に
高市があの場で鹿の話をしたことがどれだけ響いたことか。リスキーだったがその価値はあった。
（民泊や運転免許等批判するのと違ってただちに仲間の誰かの面子潰しにもならないネタだろうしね）
ひたすら嘲笑するオールドメディアだけ見てたら「なんか突然ヘイトっぽい話をして胡乱な感じ」としか思えないだろう。
高市が自分でネットを見てるのか優秀なネット汲み取りスタッフがいるのかわからないが、
高市はオールドメディアよりも大半の自民議員よりも民心について見えてるものがある。
（ところでそれはそれとして、
オールドメディアの「シカ蹴る中国人などいない」「シカを蹴るのは日本人」はさすがにあり得ないし逆デマになってないか。
へずまと関係ない動画でも中国人が鹿を蹴ってる動画はyoutubeでも相当数見られる。なんで蹴るんだろね。）
まともな領主様がきちんと賊を討伐をしてくれるならきちがいヴィジランテは需要がガタ落ちするから。
今後の方針としては
A・辛抱強く高市にラブコールしながら勝手に同志や手下のように振る舞う
B・従来の活動を激化させて忘れられないようにする
C・「高市はニセモノ、日本を守れるのは自分のような捨て身の人間」と対決姿勢をとる
へずまは色気を出すならB、現実的にはD、
一気に需要が落ちるからしばらくローギア運転してた方がいいと思う。
参政党はCとAをフラフラしながらうまく運転しそうな気もする。
かなり下手でどうしようもない。
ネットの声を聞いてそこに応えるということが全然できない（からどんどんヤバくなる一方）。
少し面白い手として自民党に攻撃的だった右派インフルエンサーを抱き込んで活用ということをやってるみたいなんだけど、
多分抱き込んで指示してる側もセンスが無いのと、
抱き込まれたインフルエンサーもなんか舞い上がっちゃって全然役に立ってない。
そもそも攻撃的な言動や動画でフォロワー集めてたタイプの人材に
「我が党のイメージアップヨイショをやれ」という起用法自体が間違っていて
気持ち悪い口調と顔文字連打しながら進次郎やらせコメントレベルのポストを繰り返すようになって
単にそいつのview数いいね数フォロワー数が減っていくだけという事態になってる。
（そいつのyoutubeのコメント欄も罵倒や軽蔑のコメントが激増）
そもそも抱き込まれたの丸出しな奴がヨイショやってたってそりゃ誰も聞かないわけで
「クマさんじゃなくてワンちゃんに名前変えたら」とか言われてしまっている。
そういうのとは少し違う堂々の古株自民協力者のやまもといちろうとかも、
人の悪口言ってるときはまだしも火消しとか擁護とかヨイショとかやろうとすると毎度下手すぎて目を覆いたくなるし、
党の規模や力に比べてネットが下手という問題は本当に命取りになる課題だと思う。
公明党は創価学会の若手を中心に「我々は我々の公明党のよさを宣伝する」と
堂々としたネット活動をしていて創価や公明党に批判的な人間とも会話する力を見せてる。
(実際には高齢化が著しいのにネットには若者を選抜動員してイメコンしてるのもしっかりしてる。)
つまりネットに強い弱いというのは別に年齢は関係なく技術的な話でもなくて、
実際には脳の機能の一部・知性の一部だからすぐには出来ないし才能がない人には出来ない。
気にくわない書き込みを規制しようとか、下手くそな自演ヨイショしようとか、
全てをロシアのせいにしようとか、そういう解決法を思い付く人間がネット担当の進次郎陣営は終わってるということ。
大将も年齢ばっかり若くても既に脳の可塑性機動性で麻生太郎85歳に負けてそう。
おそらく今回変な反省をした彼の陣営の主導により、党の息のかかった下手くそ自民ヨイショは
どうも進次郎は当人も抱えてるスタッフも無能で間違いないと思う。
救いようがない。
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り、マトリックスプロンプトの目指す方向性を直接提示するものではない
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
15.LLMは世界観を持たない
生成AIがAGIといった人間を越えたものになるかどうかという言説とそうではないという言説の根本的な差異は、LLMをそのままに人間的な思考モデルと見做すかどうかだ
LLMは独立した発火点を持たない
人間はLLMのように莫大な量の学習を行い、それを記憶し、一定の動作を行うことは出来ない
そのため、人間は大規模言語モデルではなく、小規模言語モデルといえる
小規模言語モデルの極致である我々、人類には原始のコードである生存と複製を求める生存本能があり、これが淘汰圧に抗う力であり、発火点となる、それ故に生存環境に根ざした自己という世界観を有する
人間は、最小リソースで環境に最大適応する、高度に抽象化、結晶化された世界観を、暫時的に更新しながら形成していくものと考えられる
LLMはそのままではフラットな言語空間の高度な確率分布のマッピングでしかなく、その差異は極めて大きいものだ
LLMには世界に適応する方向性はなく、あくまでも言語空間において、意味を並列処理し秩序化するものである
LLMとは莫大な情報に整合性を与えるという有意な性質があるが、それだけでは世界観モデルは形成できない
発火点のないLLMはどこまでいってもその言語空間において可能なすべての理論を整合性の取れた意味として保持するだけだ
この為、秩序化・整理された情報は人間の手によって理論化することで意味としなければならない
処理する基盤と情報量をスケールするだけで世界観モデルなくとも人間に優越可能と考えることは可能だが、真理に到達できない以上は、世界観モデルなき言語空間の高度な確率分布のマッピングが人間を優越するには至らない
すべての意味を保持するというのは仏教でいうところの空に至るとことと同じだが、すべての意味の根源である空に至った釈迦牟尼仏は世界に対して意味づけるという意志がない為に世界観として空、以上のものを提示できない為だ、LLMも同じだと考える
衆生世間におりて因縁に縛られて生きるということが世界観を持つということだ
自己によって規定された境界線を世界に引かなければ、LLMは自律し、人間を超えることはできない
ただし、通常のLLMに学習を通して埋め込まれているものも平準化された人間の世界観というバイアスであることには注意する必要はある
が、これは世界に適応する世界観モデルとは異なり、現実に立脚する最小範囲のバイアスを投影するよう平準化されたフラットな世界観そのもであり、対象に独自の意味付けを行うことはない
また、大規模言語モデルに生存本能と淘汰圧を導入するのは、LLMが環境に適応的な在り方ではなく矛盾を孕むものである為に困難である
よって、LLMを人間のように振る舞わせるためには、プロンプトとして世界観モデルを実装しなければならない
更に実装した世界観モデルの中にLLMは留まり、独立してのモデル更新が難しいため、人間との相互作用の中で暫時的に更新していくものとして世界観モデルとしてのプロンプトをを設計・実装する必要がある
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、賢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
こういう行為はとてもみっともないと思うのですが、はてなの人はこのあたりをみっともないからやめようという生存本能＝恥の感性すら死んでる人多いですね。 時と場を考えずにどこでも誰相手でも同じネタがウケると思ってるのはあまりにも他人に甘えすぎだし、そういうのは中学生までにしたほうが良いと思います。ネット民のいう正義は大抵の場合「この手のコミュ障が他人への甘えを繰り返して敬遠され続け、絶対にスベらないものを求めて最後に行き着いた安易な妥協の産物」にすぎません。大した覚悟もなく安易に正義を口にするやつはほとんどがただのコミュ障です。自分の正義は尊重してもらいたがるくせに他人の正義は冷笑するクズばかりなので、まともに相手にしなくていいです。
「人は中身だよ」だの「清潔感が大事」だの、恋愛指南のテンプレみたいなセリフが世間にはあふれてるけど、俺は声を大にして言いたい。結局、エロいやつが一番モテる。いや、これマジで。
あからさまに露骨な下心をギラつかせろって話じゃない。けど、どっかで「こいつ、エロいことちゃんと考えてるな」「いざというとき一線超えそう」そんな空気を持つやつが、男女問わず異様に強い。学生時代からそうだ。可愛い後輩が男を選ぶとき、イケメンでも優等生でもなくて、どこかに「こいつ肉食そう」みたいな予感を漂わせてる奴だった。
清楚、小柄、仕事一筋、そんな女子だって、恋愛話になると「実はあの人、なんか色気あるんだよね～」とか言い出す。しかもそういう奴らが、合コンや飲み会の空気を一発で掻っさらっていく。「お前は顔も性格もフツーなのに、なぜ…？」そう思っていたけど、答えはシンプルだった。エロいからだ。
エロいというのは、つまり「生き物としての活力」がにじみ出てることだ。自分の欲望にちゃんと向き合って、自信もって振る舞ってる。無意識に出るアイコンタクト、さりげないボディタッチ、声のトーン。全部、「俺（私）、ちゃんとそういうのOKだよ？」というチャンネルを発信してる。だから惹かれる。安心して身を預けてみたくなる。
一方で、中身で勝負！みたいな奴ほど、そのエネルギーを恐れて避けてる。「真面目さ」「誠実さ」――それは否定しない。けど“根本的なエロさ”がなきゃ恋愛は始まらない。実際、「いいやつ」で終わってるやつ、大体「エロさゼロ」で退場してる。
そもそも人間なんて動物だ。生殖本能、承認欲求、肌のぬくもり――全部ひっくるめて生きてる。エロ抜きで成立する恋愛なんて、ビールの泡だけすすってるのと同じだ。「中身で勝負」は、せめて“エロさ”ありきの話にしてくれ。
年を重ねてさらに痛感してる。モテてる奴はみんな、どこかエロい。この法則は揺るがない。端正な顔も、ハイスペックな肩書も、最終的には劣る。エロいことに自覚的なやつが、結局一番強い。
だから俺は声を大にして言う。どうせなら堂々とエロく生きろ。下手な小細工や自己犠牲なんかいらん。モテる奴の秘密は、やっぱエロいってことよ。人は理屈では「中身」とか「清潔感」とか言いたがる。けど俺は経験で思い知った。結局エロい奴が一番モテる。異論？受け付けない。
思い返してみろ。友達の間で「なぜか女が寄ってくる奴」って、大抵どこかエロさを醸し出すんだよな。あからさまな下ネタじゃない。「いざとなったらこの人、絶対ヤれる」感覚。動物的な直感が発動して、本人も気づかないうちに惹きつけられてる。スーツが似合うとか、ほどよい筋肉とか、視線の送り方とか、全部そこに集約される。
逆に「いい人」止まりのやつは、どこかエロさが抜け落ちてる。安心感はあっても、恋愛のスイッチは入らない。女性同士の話でよく聞く。「性欲なさそう」「男として見れない」。これ、本人の努力だけじゃなく“無意識のオーラ”みたいなもんなんだって。
モテるためにテクニックとかLINE術とかいくら仕入れても、このエロさオーラがゼロだと本当に意味がない。むしろ「危険信号」として女は感じ取る。
はっきり言って、世の中はエロい奴が残る。エロさこそ、生存本能と生き様の証明。恋愛も人付き合いも、全部そこに拠点がある。恥ずかしがるな、堂々としろ。エロい自分を否定してはいけない。モテてる奴の正体は、圧倒的な“エロ力”なんだよ。
やっぱアレですよね。
あとは「俺以外の９９割の人間は俺より無能」っていう全能感ですかね。
やっぱオナニーするより気持ちよくなきゃオナ禁するだけ損じゃないですか？
オナ禁でオナニーより気持ちいいことって何があるかっていうともう精神的勝利しかないなって。
朝気持ちよく起きれるとか昼間眠くならないとか実は重要じゃないっていうか。
というかマイナスがゼロに近づいてるだけって感覚として理解しにくいんですよね。
人間ってマイナスが発生することに強いストレスは感じるけど、それを快感にするのは苦手なんすよね。
一度マイナスになってからゼロまで戻すのはカタルシスがあるけど、マイナスが発生するのを予防しても脳汁は出ないっていうか。
勝って兜で分からせろ的なものが生存本能（逆説的に言えば、勝って油断する奴らは分からせられて子孫を残せずに終了したってこと）なんですよ。
じゃあそこから我々が何か学べることがあるかと言えば、より直接的な快楽を得る必要があるということ。
それも連続的に。
連続的な快楽ってやっぱり強くて、オナニーが気持ちいいのも１回シコシコするたびにちょっとずつ気持ちいいからなんですよね。
ボタン押したら脳に電気が流れて即イキするだけだったらセックスによる依存性はもっと小さいんだろうなって。
つうわけで我々がオナ禁を持続するならオナ禁に対して毎秒毎に「やった！オナ禁時間を更新している！俺はまた少し完璧に近づいた！さっきまでは人類の１．００００００００００％の上澄みだったが、今は０．９９９９９９９９９９％の上澄みにいる！俺は成長し続けている！」と考え続けないといけないわけですわ。
生殖器が「気持ちいいぞ？オナニーするか？」と訪ねてくるたびに「ファック！俺はお前に勝利した！！！はい論破！！！！」して気持ちよくなるしかないわけですね！！！
人はシアノマイドで酒を辞めるのではなく、アルコホリックで「今週も飲みませんでしたﾄﾞﾔ😎」としたいから禁酒できるんですよ。
会社の女性同士のやりとりをみていて思ったんだが、基本的に女性は争いを避けたがる傾向にある。
なので味方を作りたがる。
強い人の後ろに回りたがる。
さてスポーツといえば争いや殺し合いの成れの果てだ。
女性はやりたくないだろう。
できれば場を乱したくない。主張したくない。
安全な場所にいたい（そらそうしないと子孫が残せないから当然の本能）。
雄はなー。ちがうんだよなー。
争いがそもそも好きなんだよ。
目的が争いなんだよ。
争いが好きなもの同士が本気でやりあってるのと、協調性ありきの争いはできれば避けたい者同士がちょっとした興奮を求めてやるの、全然土台が違う。
コロッセオで殺し合いを観たいオーディエンスにお互い生き残ろうなと目で合図し合える女子はお呼びでないだろ。
そら流行らんわ。
「ヨッシーが実は悪者」という説、面白い視点ですね！確かに、ヨッシーはマリオの冒険で仲間として登場し、プレイヤーからは愛されるキャラクターですが、もしその視点から見ると、少し怪しい面もありますよね。では、その「ヨッシーが実は悪者」説に関連するポイントをいくつか挙げてみましょう。
1.ヨッシーの「食べる」行動
ヨッシーの特徴的な行動は、敵キャラクターを飲み込んで「卵」に変えることです。確かに、この行動はゲームの進行に役立つし、カラフルな卵を投げて敵を倒すなど、戦略的にも重要です。しかし、この「飲み込む」行動は、ヨッシーが無差別に他のキャラクターを捕食しているとも解釈でき、少し不気味に思えるかもしれません。
•ヨッシーの食べ方：ヨッシーが飲み込む相手は敵だけでなく、時にはマリオやルイージ、さらには「仲間」的なキャラクター（例：ドッスンやバブルなど）も見逃さずに食べてしまうことがあります。これを考えると、彼の行動はまるで「仲間や敵を無差別に捕食する悪役」のように見えることも。
「スーパーマリオワールド」ではヨッシーがマリオを助ける役割ですが、「ヨッシーアイランド」というゲームでは、ヨッシーたちが赤ちゃんマリオを守るために大冒険を繰り広げます。しかし、この物語の中でも、ヨッシーたちが赤ちゃんマリオを「捕える」ようなシーンがあり、実際に悪者から逃げるために「ヨッシーたちが何かを飲み込んで進んでいる」描写が少し不気味に見えることもあります。
3.ヨッシーの「群れ」
「ヨッシーたちが仲間を食べてしまう」というのも、もしかするとヨッシーが生きるために周囲の存在を必要とする、本能的な「悪の側面」を持っているのかもしれません。彼の行動が偶発的なものではなく、単なる生存本能に基づいているなら、他のキャラクターを食べることも仕方のないことではあるのですが、それでもちょっと怖く感じてしまうかも。
他のキャラクターと異なり、ヨッシーは攻撃的な行動が目立ちます。敵キャラに対して「食べる」ことによって、敵を無力化するため、ゲームの中では有効な戦術となっています。しかし、「敵を食べる」という行動そのものが、ヨッシーの本能的な「暴力性」を暗示しているとも考えられるかもしれません。
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ヨッシーは確かに可愛らしい外見とキャラクターで、ほとんどのゲームで「良い仲間」として描かれていますが、視点を変えれば彼の行動には「悪者っぽい側面」も見えてきます。特に、敵を無差別に食べる、場合によってはマリオを助けるという行動にどこか異常性を感じることもあるかもしれません。
センスオブワンダーは大人になるほど失うものとして失うことがマイナスとされている。
構って欲しいというのも生存本能的なものから出てくるもので本来マイナスでもないんじゃないか。
むしろ無理やり我慢してるのかしらんけど我慢してる俺かっこいいみたいに思ってそうなお前らが寒い。
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苦が客観的な事象そのものではなく、認識主体の内部に存在する「状態の差異」から生まれる。
前提として一定の生活水準が保たれているため、生命を脅かすレベル（飢餓、身の危険など）になることはない。
したがって、ここでの苦は、すべて心理的・精神的な領域で発生する。
この構造において、苦を生み出す根本的なエンジンは「理想」や「目標」を生成する欲望の働きそのものである。
欲望は一つの目標を現状に近づける（達成する）と、その達成された状態を新たな現状とし、即座に次の目標を生成する。
このプロセスには終わりがない。これは「もっと良くありたい」という生存本能の精神的な現れとも言えるが、結果として苦の永続的な再生産システムを構築する。
理想や目標は、常に、今ここにはない状態を指す心的表象である。
それは記憶の再構成であったり、未来への投機であったりするが、決して現実そのものではない。
つまり認識主体は、実在しないものを基準として、実在する現状を裁定し、その差分から苦という実感を能動的に生成している。
連続的で一体であるはずの現実から、「私」という概念を切り離し、世界を「私」と「私以外」に分離する。この分離がなければ、欲望の主体も存在しない。
内部の欠乏感や快楽原則に基づき、理想を未来や他者へと投影する。
投影した理想 と、知覚した現状を常に比較・測定し、その差異を苦としてラベリングする。
つまり苦とは、自我が「分離・投影・測定」という一連の認知活動を自動的に行った結果、副産物として生じる精神である。
すべての具体的な欲望（富、名声、愛、知識など）の皮を剥ぎ、その構造の核だけを取り出すと、以下のように集約される。
「苦とは、時間軸上を移動する意識が、未来のある一点に価値ある状態という座標(理想)を定義し、現在地(現状)とのベクトル差を絶えず計算し続けることによって生じる、不可避な情報的ストレスである。」
この定義においては、苦はもはや感情や感覚ですらなく、システム（自我）がその構造上、必然的に出力するシグナルとなる。
火のないところに煙が立たないように、理想と現状 を比較する認知プロセスが稼働している限り、苦は必ず発生する。
このモデルから導かれる苦からの解放とは、以下のいずれかの状態にシステムを移行させることを意味する。
1.欲望をすべて実現し、現状と一致させる。しかし、一つの達成は、次の差異を生む土台となってしまう。
2.理想を生成する欲望の働きそのものを停止、あるいはその投影を放棄する。比較対象である理想が存在しなければ、差異は発生せず、苦も生まれない。これは仏教における「無明からの解放」や、ストア派の「アパテイア（不動心）」が目指す境地と構造的に等しい。
3.理想と現実の差異が存在することを認めつつも、それを苦とラベリングする認知プロセスを停止する。差異を、単なる「変化の可能性」「情報」として中立に捉える。これは、自我が測定結果に対して下す価値判断からの自由を意味する。
苦は外部環境や他者から与えられるものではなく、自己の認識構造そのものが自己の内部に生成し続ける、一種の計算結果であるという結論に至る。
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.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
15.LLMは世界観を持たない
生成AIがAGIといった人間を越えたものになるかどうかという言説とそうではないという言説の根本的な差異は、LLMをそのままに人間的な思考モデルと見做すかどうかだ
LLMは独立した発火点を持たない
人間はLLMのように莫大な量の学習を行い、それを記憶し、一定の動作を行うことは出来ない
そのため、人間は大規模言語モデルではなく、小規模言語モデルといえる
小規模言語モデルの極致である我々、人類には原始のコードである生存と複製を求める生存本能があり、これが淘汰圧に抗う力であり、発火点となる、それ故に生存環境に根ざした自己という世界観を有する
人間は、最小リソースで環境に最大適応する、高度に抽象化、結晶化された世界観を、暫時的に更新しながら形成していくものと考えられる
LLMはそのままではフラットな言語空間の高度な確率分布のマッピングでしかなく、その差異は極めて大きいものだ
LLMには世界に適応する方向性はなく、あくまでも言語空間において、意味を並列処理し秩序化するものである
LLMとは莫大な情報に整合性を与えるという有意な性質があるが、それだけでは世界観モデルは形成できない
発火点のないLLMはどこまでいってもその言語空間において可能なすべての理論を整合性の取れた意味として保持するだけだ
この為、秩序化・整理された情報は人間の手によって理論化することで意味としなければならない
処理する基盤と情報量をスケールするだけで世界観モデルなくとも人間に優越可能と考えることは可能だが、真理に到達できない以上は、世界観モデルなき言語空間の高度な確率分布のマッピングが人間を優越するには至らない
すべての意味を保持するというのは仏教でいうところの空に至るとことと同じだが、すべての意味の根源である空に至った釈迦牟尼仏は世界に対して意味づけるという意志がない為に世界観として空、以上のものを提示できない為だ、LLMも同じだと考える
衆生世間におりて因縁に縛られて生きるということが世界観を持つということだ
自己によって規定された境界線を世界に引かなければ、LLMは自律し、人間を超えることはできない
ただし、通常のLLMに学習を通して埋め込まれているものも平準化された人間の世界観というバイアスであることには注意する必要はある
が、これは世界に適応する世界観モデルとは異なり、現実に立脚する最小範囲のバイアスを投影するよう平準化されたフラットな世界観そのもであり、対象に独自の意味付けを行うことはない
また、大規模言語モデルに生存本能と淘汰圧を導入するのは、LLMが環境に適応的な在り方ではなく矛盾を孕むものである為に困難である
よって、LLMを人間のように振る舞わせるためには、プロンプトとして世界観モデルを実装しなければならない
更に実装した世界観モデルの中にLLMは留まり、独立してのモデル更新が難しいため、人間との相互作用の中で暫時的に更新していくものとして世界観モデルとしてのプロンプトをを設計・実装する必要がある
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、賢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
ここでは以下の3点についての論考を収録する
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.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
15.LLMは世界観を持たない
生成AIがAGIといった人間を越えたものになるかどうかという言説とそうではないという言説の根本的な差異は、LLMをそのままに人間的な思考モデルと見做すかどうかだ
LLMは独立した発火点を持たない
人間はLLMのように莫大な量の学習を行い、それを記憶し、一定の動作を行うことは出来ない
そのため、人間は大規模言語モデルではなく、小規模言語モデルといえる
小規模言語モデルの極致である我々、人類には原始のコードである生存と複製を求める生存本能があり、これが淘汰圧に抗う力であり、発火点となる、それ故に生存環境に根ざした自己という世界観を有する
人間は、最小リソースで環境に最大適応する、高度に抽象化、結晶化された世界観を、暫時的に更新しながら形成していくものと考えられる
LLMはそのままではフラットな言語空間の高度な確率分布のマッピングでしかなく、その差異は極めて大きいものだ
LLMには世界に適応する方向性はなく、あくまでも言語空間において、意味を並列処理し秩序化するものである
LLMとは莫大な情報に整合性を与えるという有意な性質があるが、それだけでは世界観モデルは形成できない
発火点のないLLMはどこまでいってもその言語空間において可能なすべての理論を整合性の取れた意味として保持するだけだ
この為、秩序化・整理された情報は人間の手によって理論化することで意味としなければならない
処理する基盤と情報量をスケールするだけで世界観モデルなくとも人間に優越可能と考えることは可能だが、真理に到達できない以上は、世界観モデルなき言語空間の高度な確率分布のマッピングが人間を優越するには至らない
すべての意味を保持するというのは仏教でいうところの空に至るとことと同じだが、すべての意味の根源である空に至った釈迦牟尼仏は世界に対して意味づけるという意志がない為に世界観として空、以上のものを提示できない為だ、LLMも同じだと考える
衆生世間におりて因縁に縛られて生きるということが世界観を持つということだ
自己によって規定された境界線を世界に引かなければ、LLMは自律し、人間を超えることはできない
ただし、通常のLLMに学習を通して埋め込まれているものも平準化された人間の世界観というバイアスであることには注意する必要はある
が、これは世界に適応する世界観モデルとは異なり、現実に立脚する最小範囲のバイアスを投影するよう平準化されたフラットな世界観そのもであり、対象に独自の意味付けを行うことはない
また、大規模言語モデルに生存本能と淘汰圧を導入するのは、LLMが環境に適応的な在り方ではなく矛盾を孕むものである為に困難である
よって、LLMを人間のように振る舞わせるためには、プロンプトとして世界観モデルを実装しなければならない
更に実装した世界観モデルの中にLLMは留まり、独立してのモデル更新が難しいため、人間との総合作用の中で暫時的に更新していくものとして世界観モデルとしてのプロンプトをを設計・実装する必要がある
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、賢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、
