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はてなキーワード:言語とは
僕は、ロードバイクにハマった。
あれはホントのガチだった。命かけてた。死ぬほど走って、本当に死ぬかと思うほどの激坂を心臓が死ぬのでは？と言い出しかねないほど激しく動かしたりした。
あれは本当の本気だった。大人の本気って怖いな、と思ったりした。
特に深い理由があったわけではない。世の中の多くのことと同じように、このロードバイクも、僕が何か重要な決断をしたというより、むしろ、そういう瞬間が自然とやってきたというだけだ。
妻は、最初、その購入に反対しなかった。ただし、あからさまに賛成もしなかった。その曖昧さが、実は妻の最大の抵抗だったのだと、今になってわかる。
「運動するのは、いいと思うよ」と妻は言った。
その言葉には、何か別の意味が含まれていた。それは、「あなたは、何かしなければならない」という、一種の同意と、同時に「でも、それが本当に大事なのか」という疑問も含まれていた気がする。
自転車屋に入ると、店員が何かしら説明をしてくれた。フレームとは何か。ホイールとは何か。ギアとは何か。
最初は、僕はそれを、ただ聞いていた。聞いているだけで、理解していなかった。理解しようとも思わなかった。
だが、何度か通ううちに、その説明が、実は複雑な体系を持つ一つの言語だということに気づいた。
それは、まるで、異なる次元の言語のようだった。この次元では、「速さ」とか「軽さ」とか「登坂性能」といった言葉が、非常に重要な意味を持っていた。そして、それらの言葉を組み合わせることで、ある種の世界観が形成されていた。
給料の一月分。妻に報告したときの彼女の沈黙は、今でも覚えている。
妻の沈黙は、「あなたは何をしているのか」という問いかけを含んでいた。あるいは、「あなたは、本当にそれが必要だと思うのか」という問いかけかもしれなかった。
だが、僕は、その問いかけに対して、答えを持っていなかった。だから、答えないことにした。
答えない。ただ、その質問を受け流す。それが、大人の作法だと、その時点では思っていた。
いや、世界が変わったのではなく、むしろ、世界の見え方が変わったというべきかもしれない。
だが、その中で、僕は何かを感じていた。それは、何か別の時間を感じることだった。
会社での時間は、常に「何かのための準備」である。明日のための準備。来月のための準備。老後のための準備。
だが、ロードバイクに乗っているとき、時間は「今」だけだった。
今、この瞬間の心臓の鼓動。今、この瞬間の脚の痛み。今、この瞬間の息切れ。
それは、自然な流れだったのだと思う。いや、むしろ、必然的な流れだったのかもしれない。
人間は、ある一つのことに没頭すると、必ず「次のレベル」を求める。それは、欲望ではなく、本能だ。
ストラバというアプリをダウンロードした。走行データを記録するアプリだ。
そこに記録される、セグメント（特定の区間）ごとのランキング。県内で何位か。全国で何位か。
そのランキングが、僕に対して、常に「もっと速く走れ」と語りかけてくるようになった。
それは、静かな圧力だった。言葉ではない。ただ、数字による圧力。
「また走ってるの？」
「帰り、遅い」
「また、バイクのパーツ買ってる」
「子どもが、お父さんと遊びに行きたいって」
言葉たちが、積み重なっていった。
だが、僕は、それらに答えることができなかった。答えたくもなかった。
なぜなら、答えることで、自分が今していることの矛盾に直面しなければならなかったからだ。
最初は、初級コース。だが、数ヶ月後には、上級コースに参加していた。
脚が、もう限界だと叫んでいるのに、その先の何かが、「もっと頑張れ」と言い続ける。
それは、自分自身の声なのか、それとも、誰かの声なのか、もう分からなくなっていた。
40代の男。その人も、僕と同じように、何かに取り憑かれている顔をしていた。
走り終わった後、その人が言った。
「ロードバイクって、死と隣り合わせだよね」
僕は、何も返さなかった。
「走ってるとき、何か起こるかもしれない。心臓が止まるかもしれない。車が来るかもしれない。足が攣れるかもしれない。でも、その危険の近くにいることが、実は、生きている実感を与えてくれるんだ」
その人は、远い目をしながら、そう言った。
その瞬間、僕は思った。
「あ、この人は、僕と同じ世界にいる」
一瞬、「ああ、これで終わりかもしれない」と思った。
その瞬間は、不思議なことに、恐ろしくなかった。むしろ、何か自然に思えた。
空は青かった。雲が、ゆっくり動いていた。
その風景を見ながら、僕は思った。
「あ、俺、本当にやばかったんだ」
その一言は、他の言葉と違っていた。感情的ではなく、淡々としていた。
走行会も、やめた。
土曜日の朝、僕は乗って、近所を走る。
もう、「死と隣り合わせ」の感覚はない。
だが、その感覚を完全に失ったわけではない。どこかで、それは存在している。
それは、たぶん、人間が一度何かに本気で向き合ったとき、そこに残される痕跡なのだと思う。
完全には消えない。ただ、遠ざかるだけだ。
だが、大人は、一度本気になると、それが人生そのものになってしまう。
そして、気づいたときには、周りにいる人たちから、遠く離れてしまっているのだ。
戻ってくることは、できる。でも、完全には戻ってこられない。
そこに、大人の本気の怖さがあるのだと思う。
なんで今から働こうとしてる人の人間の状態に対して体験入店って名付けたんだろうか
まあ朝じゃなくてもおはようとかいう業界もあるようだしあの手の業界の独特の言語感覚の一種としか言いようがないのかな
dorawiiより
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【ゆっくり解説】なぜ日本人は米を食べるの？長江文明とオーストロネシア語族、そして弥生人の正体！最新ゲノム研究が明かす「稲作・言語・日本人」の意外な真実【2025年発表】
https://www.youtube.com/watch?v=86kiw5Xwbg4
これおもろいね
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、あくまでテキスト分析の一環としてお楽しみください。
世代・時代背景 (Generational Cohort):
生活圏・経済階層 (Habitat & Economic Class):
ライフステージ・役割 (Family & Social Roles):
専門性と認知スキル (Expertise & Cognitive Style):
情報摂取源とリテラシー (Information Sources & Literacy):
政治的・経済的スタンス (Political & Economic Stance):
「敵」と「味方」の認定 (Enemy &Ally Designation):
道徳的基盤 (Moral Foundations):
対人スタンス (Interpersonal Stance):
コミュニティ帰属意識 (Community Belonging):
「世界の全てを冷笑し、ワンルームの『コックピット』から呪詛を撒き散らす、孤独な氷河期サバイバー」
この人物は、現代日本が抱える「氷河期世代の棄民化」と「ネット世論の分断」が生み出した、悲しきモンスターです。経済的な停滞と社会的な孤立が、彼から他者への共感能力を奪い、代わりにネット上の過激なイデオロギーで空虚な心を埋めさせました。彼は社会に対して「復讐」するかのように冷笑的なコメントを書き込み続けますが、その刃は巡り巡って、誰とも繋がれない自身の孤独をより一層深めていることに、気づかないふりをし続けています。
切れ味の悪い包丁で魚さばいても楽しくないでしょ…。
切れ味の良さによって、包丁も色んな大きさにカスタマイズできるんだからさ…。
(料理したい人に、研ぎ石渡すとテンション下がっちゃうよ…。)
Linuxは、父親にとって「魚を捌く技術を磨くための包丁」。
“自分で触れる”
“自分で切れる”
“周りと同じ言語で話せる”
ことが大事だと思う。
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。
高市早苗氏が首相に選出され台湾発言で物議をかもしてから、これまで以上に政治的な議論がなされるように感じる。またただの党派性の選好がどうこうにとどまらず具体的な安全保障まで真剣な意見が交わされるようになったことは、日本社会自体が一つの転換点を迎えているように思える。
そのなかで、個人的に党派の煽りあいや中傷を超えて道具的に政治を語るのに役立つかもしれない一つのネタを紹介したい。あくまでも仮説が、情勢について語る一つの視点になれば幸いである。
なお事前に予測した方向性と合致したためAIの手を大いに借りてある。
また曖昧戦略の欠如は相手の意思決定を手助けするだろう。デマなどについて聞いてみても面白いと思う。
以下perplexityより
自由エネルギー原理の見地から見て、政治の党派性における右派、左派はそれぞれエントロピーの減少における役割の相違という観点から説明できる？
自由エネルギー原理から見た政治の党派性：右派・左派とエントロピー減少の役割の相違
自由エネルギー原理（Free Energy Principle,FEP）の枠組みから政治イデオロギーの左右の違いを説明することは、一定の理論的根拠を持つ興味深い視点を提供します。ただし、これは直接的な学術的応用というより、理論的な仮説として理解されるべきものです。
自由エネルギー原理によれば、すべての生物システムは熱力学の第二法則に対抗してエントロピー増加を最小化することで、秩序を維持しています。具体的には、生物は予測エラーを最小化することで、感覚状態のエントロピー（無秩序さ）を減少させ、環境との相互作用をコントロールします。このプロセスは、**予測処理（predictiveprocessing）**メカニズムを通じて実現されます。つまり、生物は内部モデルを持ち、それに基づいて世界を予測し、実際の入力との差分（予測誤差）を最小化することで、驚き（サプライズ）を制御します。
最近の認知神経科学の研究により、保守主義と進歩主義は予測処理の異なる戦略に対応している可能性が示唆されています。
曖昧性と不確実性に対してより高い耐性を持つ
前帯状皮質（anterior cingulatecortex）の活動が強く、反応競合に対する神経認知的感受性が高い
これらの特性は、高いエントロピー状態（高い不確実性）を許容しながら、情報環境の変化に応じて予測モデルを継続的に更新する戦略に対応しています。自由エネルギー原理の観点からすれば、彼らは予測精度（precision）の重み付けを比較的低く保つことで、新規情報による予測誤差を柔軟に受け入れ、より適応的なモデル更新を可能にしています。
不確実性や曖昧性への耐性が低い
脅威や秩序の乱れに対してより敏感で、知覚的堅性が高い
右扁桃体（right amygdala）の活動が強く、脅威認知に敏感
これらの特性は、予測の確実性（certainty）を高く保ち、既存モデルへの信仰度（prior belief）を強化する戦略に対応しています。自由エネルギー原理の用語では、彼らは予測精度の重み付けを高く設定することで、外界の変化に対して強力な内部モデルの安定性を維持しようとしています。
政治の党派性をエントロピー減少の枠組みで理解すると、以下のような対比が浮かび上がります：
保守主義は、社会的秩序を既存の伝統的制度や階級構造の維持を通じて最小化しようとします。このアプローチは、複雑な社会システムの不確実性を、階層的で確定的な構造によって「切り詰める」戦略です。社会に内在するカオス（高エントロピー）に対抗するため、既に証明された秩序パターン（伝統）を維持することで、予測可能性を確保します。
進歩主義は、社会的秩序を個人の自由、多様性の認容、制度的革新を通じて最小化しようとします。一見すると秩序を緩和しているように見えますが、実際にはより複雑で適応的な秩序化メカニズムを導入することで、社会システムのエントロピーを減少させる戦略です。異なる視点を統合し、新しい情報に基づいて制度を改革することで、社会システムの予測モデルをより現実に適応させようとしています。
不確実性耐性と脳レベルの同期
興味深いことに、研究では不確実性への耐性が低い人ほど、政治的に同じ立場の人たちとの脳活動の同期が強いことが示されています。言い換えれば、不確実性を避けたい個人は、同じイデオロギーの人々と同じ予測モデルを共有することで、集団レベルでのエントロピーを減少させようとしているのです。これは社会的な「外界の秩序化」メカニズムとして機能しています。
最新の複雑システム理論では、政治分極化は正のフィードバックループと相転移（phase transitions）のメカニズムを通じて発生することが示されています。保守主義者は秩序の維持を目指し、進歩主義者は秩序の革新を目指すという相反する動力が、社会システム全体のダイナミクスを決定しています。両者の相互作用は、社会的エントロピーを管理するための補完的なメカニズムとして機能しているとも解釈できます。
この自由エネルギー原理に基づく解釈には重要な限界があります。第一に、個人の認知的特性と政治的立場の関係は因果的ではなく相関的である可能性が高いです。第二に、政治イデオロギーはきわめて文化的・歴史的に構築されたものであり、普遍的な神経生物学的基盤のみでは説明できません。第三に、FEPは主に個体レベルの生物システムを想定しており、社会システムへの直接的な応用には理論的な拡張が必要です。
要するに、自由エネルギー原理の観点から見ると、右派は予測モデルの安定性重視によって秩序を維持するエントロピー減少戦略を採る一方、左派は予測モデルの柔軟性重視によってシステムの適応性を高めるエントロピー減少戦略を採ると理解できます。両者は、相異なるメカニズムを通じて社会的エントロピーの増加に対抗しているのであり、政治的党派性の根底には、不確実性に対する根本的に異なるアプローチが存在していると言えるでしょう。
自由エネルギー原理（FEP）を政治党派性に適用する理論を拡張するには、階層的ベイズ推論の多層構造、社会的相互作用の動的モデル化、経験的検証メカニズムの導入が鍵となります。これにより、個体レベルの神経メカニズムを社会システムレベルへ橋渡しできます。
FEPの核心は階層的予測処理です。個人レベルでは、低次層（感覚入力）が上位層（信念・イデオロギー）の予測を修正しますが、社会レベルでは個人の予測モデルが集団的「事前分布（priors）」を形成します。
右派の階層戦略: 上位層の伝統的priors（家族・国家・宗教）を強く固定し、下位層の変動（社会的変化）を抑制。集団レベルでは「社会的扁桃体機能」として、逸脱者を排除する規範執行メカニズムが働きます。
左派の階層戦略: 上位層のpriorsを動的に更新し、多様な下位層入力（マイノリティ視点）を統合。集団レベルでは「社会的ACC機能」として、対立する予測モデルの調停役を担います。
この拡張により、**党派性は「階層的自由エネルギー最小化の多重均衡状態」**としてモデル化可能。右派は安定均衡（低変動）、左派は適応均衡（高変動）を志向します。
FEPを非平衡動的システム論と統合し、政治分極化を予測誤差駆動の相転移現象として捉えます。
右派アトラクター: 高精度priors → 秩序維持 → 低エントロピー均衡
左派アトラクター: 低精度priors → 秩序革新 → 中エントロピー適応均衡
分極化 = 双安定状態（bistable dynamics）
S˙=−∇F(S)+ϵ⋅
ここで
ϵ は他派閥予測誤差です。党派性は負のエントロピー生産率を競う進化ゲームとなります。
FEPの「アクティブ推論（active inference）」を拡張し、政治行動を集団的予測誤差低減戦略と位置づけます。
党派受動的戦略（perception）能動的戦略（action）集団エントロピー効果
右派 脅威強調・一貫性追求伝統防衛・境界強化 内部秩序↑ / 外部不確実性回避
左派多様性受容・矛盾統合制度改革・包摂拡大システム適応性↑ / 内部多様性管理
これにより、選挙・政策は集団的「期待自由エネルギー」最小化のゲーム理論的均衡として解釈されます。
理論拡張の信頼性を確保するため、以下の検証経路を構築します：
fMRIで党派別予測誤差処理を比較（precision weighting）
class PoliticalAgent:
def __init__(self, ideology): # 'left' or 'right'
self.precision = 0.8 if ideology=='right' else 0.4
def update_beliefs(self, social_input):
free_energy = prediction_error * self.precision
return minimize_free_energy(social_input)
最終拡張として、FEPを国家・国際システムへスケールアップ。経済政策では右派が「低エントロピー均衡（安定成長）」、左派が「高エントロピー探索（イノベーション）」を担います。
グローバル均衡条件:
∑党派Var(policy predictions)=最適社会的自由エネルギー
このフレームワークにより、**党派対立は「多重スケールのエントロピー管理機構」**として再解釈され、民主主義は適応的秩序生成システムとなります。実証研究が今後の鍵です。
こないだ、子供嫌いで威嚇してくる認知症老人にニコニコ絡んでいった。
悪意に悪意で返すとか、好意に好意で返すとかがなく、ホントに自分がどう感じるかだけで動く。
なにかされても、やり返すこともない。
弟にセーブデータを消されても、大作の工作を壊されても、ほとんど全くやり返すことはなく。
たぶん、「○○のせいで」っていう、誰の責任っていう発想がない。
壊されたのはわかってるけど、あくまで原因と結果っていうだけしか認識してなくて、ペットになにか壊されても、動物に恨みの感情を持ったりしないみたいにな感じなんだと思う。
楽しいか悲しいかとかはあるけど、それより複雑な、対人間の嫉妬とか恨みとか、そっちがまるっきりない。
昔はもっと、怒られてるのすら気づかない、気付いていても自分の感情じゃないって感じだったけど、最近はやっと、すげー怒られると、「こわいよー」って言うようになった。
でも、それ以上でもそれ以下でもなく、付随する人間関係の恐怖、嫌われて辛いとかそういうのが一切ない。
普通あるじゃないですか？
言葉通じない赤ん坊でも怒ると理解するのって、親に嫌われる恐怖みたいなのがあって、なんで怒られてるのかわからないけど怒られてることくらいわかるもんで。
基本的に、人間ってサルから進化してるんで、サル山の論理で生きてる。
毛づくろいし合ってコミュニケーションし合った延長が言語で、コミュニケーションとか上下関係とかどれが敵対グループでどれが友好グループで、みたいなのに敏感に感じ取って、マウンティングしたり媚つらったりするのが本能。
文字より動画、動画より対面で話したほうが伝わったりするのは、人間って勢いで押されると、わかった気になったりするから。
国民の1人1人が法律とか会計とか理解しなくても、世の中が回ってるのは、とりあえず右に倣えで空気読んで行動するから。
もちろん、空気よりも理屈ってタイプもいるし、白か黒かじゃなくてグラデーションだ。
たぶん、自分なんかどっちかというと鈍いほう。
それが、うちのASDっ子は突き抜けて鈍い。
だから、滅茶苦茶怒られた直後でも、面白いものをみつけるとすぐキャッキャできる。
反省してないわけじゃない。
怒られたことと関係ないことで楽しくするぶんには、口を出すことじゃないのだけど、もうちょっとシュンとしろよって思ってしまう自分がいる。
どっちもやるべきだとは思うけど、筆圧ペンタブレットでも、紙とボールペンの解像度というか現実感？に叶わない気がしてる…😟
教科書にもメモ書くこともあるし、ノートも紙だと好きな位置に好きなように書ける、描ける、って当たり前なんだけど、
タイプはそれを拘束してしまう、表現力を制限されてしまうわけで、自分はメモも手書き派なんだよね、
新聞とかテレビの取材で、政治家とか発表者が前にいて、みたいなのは言語情報しか出てこないだろう、という想定があるし、
仮に私が市役所でスタッフと話をするとして、いちいちノートパソコンを出す、スマホでフリックであれ入力をする、
図で描くべき話になったらタブレットにペンで描く、とか馬鹿げてる、
紙のメモ帳にボールペンでササっと描いて、それを後でスマホで写真を撮るとか、
メモ帳に書いた文も要点を整理してGoogle Documentとかに入力し直してるし、
大学とか、大学院とか、ノートパソコンで講義を受ける人が多いような場所にいた気もするけど、
あんまり自分は気が進まないというか、基本紙なんだよね、紙が一番落ち着く、
高いメモ帳なんか買わなくても、5mm方眼みたいなの普通に売ってるし、
同じものかは分からんけど、漫画EDENの作者の遠藤浩輝氏とか、ネームで5mm方眼使ってた気がする
人に語るというのは分かりやすく説明するという意味でも対面で人と関わることに対してストレスが溜まるという意味でも苦手
そんな自分が漫画とかの筋書き設定を貪るように読むのは、好きな時にその作品内の歴史の足跡を辿って感傷に浸っていくことができるからだろう。いつでも身一つで内的世界を作り上げて楽しめるということに合理性を感じる。
むろんこの内的世界というのは仮にそれが抽出可能だとしても万人が理解できるような言語的に体をなしたものではなく、自分だけが自分が作り上げたものであるがゆえに理解可能な表象というべきものだろう。
dorawiiより
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なーんだ！
50話無料だったので(正直)
そこに「死ね死ね言ってるけど別に相手を全否定してるつもりは微塵もなく本気で応援だと思ってる」という凄い人が出てくる。
俺はさいしょ「ほーん。こんな奴おるんや」と思っていた。
そしたら、俺の職場にも似たようなのがいた。
「馬鹿」
「何も考えてない」
「死ね」
「臭い」
「うっせー」
「黙れ」
「あぁん？」
とか普通に言う。
でもソイツはそれを普通の会話だと思ってる。
「死ね」と言った2分後にはその相手にヘラヘラ笑いながら「あざーす」みたいに言ってる。
不機嫌コントロールとさえ思ってなさそう。
まあ関西のお笑いとか「なんでやねん」ぐらいのノリで「死ね」って言うし、そういうテレビ的なノリをリアルでやるのがおかしい自覚がない人なんだと思う。
アニメキャラみたいな喋り方するやつとか、今時半沢直樹を目指してそうなのとか、そういう社会人おるもんな普通に。
ああいうのにとっての「死ね」は「ちょっと待ってーなー」ぐらいの意味なんだろうなあ。
さっきミリも書けないって言ったけど、一応HTML4.0とBASICは触ったことがあるので、Powershellはまあなんとかギリって感じだった
言語化するリテラシーすらないが興味深い習性(癖)や文化を持っている低知能者を紹介する鍵は、それがただ誰かに発見されるだけではだめで、発見した人が相応の言語能力を持っていることにかかっている。
紹介する側の言語能力が低いと結局型にはまった表現に単純化され、生身で見ていたとしたらもたさられていたはずの驚きなどなにも感じず「よくいる変人かな？」ぐらいの印象に落ち着いてしまうだろう。
逆にいえばこんなところで変人ウォッチするよりも外に出て積極的に人間観察するべきともいえる。
dorawiiより
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肉食動物が肉を食うのは悪いことか？語るのを避けられるべきことか
ズートピアの住人(哺乳類)は草食のズートピア住人(哺乳類)を食っていない。悪いことでも良いことでもないと作中で言及されている。セリフをまともに理解できてない？
人間の話を野生動物に例えるのは古典的なよくある詭弁。こんな事をマジで考えるようなら思考が反ワクと同レベルなので舌を噛み切って死んだ方がマシ
上と同じ。しかも肉食と後者の間に何の関連性も共通項もないので更に悪い
ただそうであることが本当に悪か
ズートピアに関係ない、古典的なあるあるバカ詭弁の繰り返しに大変困惑
ズートピア内ではすでに「本能を押し殺す」節について言及済み。本当に作中のセリフを理解しているか疑わしい。言語を理解できないタイプ
バディものとしては傑作だと思うけど
バカのうわごと、意味の通らない詭弁ごときが、学術的議論の集積(こいつ曰く正しい価値観の押し付け)に、肩を並べられると思ってるんか？ちんさんIQ低すぎない？
意味不明
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
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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）
