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はてなキーワード:記述とは
この文章の中には、典型的な陰謀論的思考のパターンがいくつか含まれています。以下にその要素を指摘します：
「この『動員されてる』感」
これは、リベラル界隈が意図的・組織的に情報工作をしているという印象を匂わせていますが、具体的な証拠や根拠は提示されていません。
陰謀論では、「見えざる手」「裏で操っている勢力」の存在が曖昧に仄めかされ、読者の想像に訴える形で信ぴょう性を演出することがよくあります。
2. 「ネット工作をやってる左派勢力」→実体の曖昧な敵の設定
この表現は、「左派勢力」が恒常的にネット工作を行っているという断定的な印象を与えていますが、その証明は一切されていません。
「○○勢力が工作している」という表現は、証拠がなくても印象操作によって“敵の存在”を信じ込ませる陰謀論の典型手法です。
これは、「参政党＝迫害されている側」「リベラル＝攻撃してくる側」という単純な善悪構図を強調する記述で、実際の政治的対立よりも情緒に訴えています。
陰謀論ではこのように「われわれ対あいつら」の構図を作って、複雑な現実を単純化することで支持を得ようとします。
4. 「キモいし怖いリベラル界隈」→レッテル貼りと感情的な言語
この部分は理性的な批判というより、感情に訴えるレッテル貼りであり、反感を煽る役割を果たしています。
陰謀論的言説では、「敵は不気味で不正である」という印象を与えるために、曖昧で蔑視的な表現を多用します。
5. 「ポピュリズムしか能が無い政党に支持が集まっている理屈は分かる」→陰謀論による現象の合理化
この最後の一文は、
というロジックを提示しています。つまり、「参政党の支持が増えているのは参政党のせいではなく、リベラルがあまりにひどいからだ」という構造。
これは「本当の敵は別にいる」という陰謀論の常套句と非常に相似しています。
総括：
この文章は、「参政党を支持しているわけではない」と中立的なふりをしつつも、敵を「左派勢力」「リベラル界隈」として明示し、「彼らの陰湿な工作が参政党の台頭を招いている」という構図を作っています。
論理飛躍集:
・投票をしない＝自由民主主義の否定である、サボリである、フリーライダーである
おそらく投票行け派が本当に叩きたいのは、投票をしない人間ではなく、投票をしない人間の中にいるであろう政治に興味がない人であり、真意は「政治に関心を持て」だろうな、これも押し付けでしかないが
p.s.反論ではなく攻撃してくる人がいるので一応書いておくけど、私は全員が政治に関心を持って投票に行くのが理想だと考えてる。投票を推進しているわけではないけど、投票に行かないことを推進しているものでもない。↑の記述から勝手にスタンスを決めつけられるのも嫌なので念の為。政治そのものが思想の押し付け合いであってそれによって社会が少なくとも私にとっては前進してきたのだから、思想の押し付け合いが悪だとも思ってない。思想には間違いということがないが、論理には間違いが存在し得るってだけ。
Permalink |記事への反応(27) | 17:11
中国産の新しいオープンウェイトKimi 2で適当に物語を作らせてみたら、相当自然な日本語で、中国らしい地味に洒落た話が出てきた。
記述は端的ながら、よくある取引・交換要素も勝手に加えてて中々凄いと思う。
https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instructで試せるから各々話してみてちょ
この前に適当なWebページを作らせたら16000文字分の出力が得られたので、長文を依頼すればもっと長い話も書けると思う。
これがオープンでほぼ自由なんですよ凄いねこのままじゃデカすぎてローカルでは動かせないけどね。
以下、インデントや記号エラーの修正などは無しでそのままの出力
Input amessage to start chatting with moonshotai/Kimi-K2-Instruct.
日本で有名な昔話を3つ組み合わせて、面白い物語を作成してください。ありきたりな組み合わせは避けてください。創作に入る前に、選択した物語の概要をそれぞれ説明してください。その後、融合させて新しい物語を作成してください。
【選択した昔話の概要】かちかち山（かちかちやま） 狸が悪さをして、うさぎが仕返しをする話。狸は山で老人を殺してしまい、うさぎは「かちかち山」で狸を焼いたり、泥船に乗せて溺れさせたりして最後に殺してしまう。残酷ながらも「因果応報」の教訓譚。舌切り雀（したきりすずめ） 優しいおじいさんが飼っていた雀が、欲深いおばあさんに舌を切られて逃げる。おじいさんが探しに行くと、雀は「雀の恩返し」をしてくれる。おばあさんが大きな箱を選んで開けると、中には妖怪や災いが詰まっていた。花咲か爺（はなさかじい）） 心優しい爺さんが、死んだ犬の「シロ」に教えられた場所を掘ると金が出る。意地悪な隣人が真似をするが、掘るとゴミや妖怪が出て、最後は花咲かじいのおかげで庭に桜が咲き乱れる。【融合ルール】・主要キャラは「うさぎ」「狸」「舌切り雀」「花咲か爺」だが、役割を入れ替える。・舞台は「かちかち山」だが、山そのものが“生き物”である設定を追加。・残酷さを“再生”に変える。・ありきたりの「善悪二元論」ではなく、“記憶の取引”という新軸で物語を組み立てる。──────────────────新しい物語 『かちかち山の記憶市場』──────────────────かちかち山は、古くから“記憶を貯める山”と呼ばれていた。木々の年輪の一本一本が、誰かの忘れた思い出を刻んでいる。山は巨大な生き物で、ときどき空腹になると、麓の村から“記憶”をこっそりすくい取る。だから村の人々は、ある日突然「どうしてここにいるのか」がわからなくなることがあった。ある冬、山は特別な空腹に襲われた。それは“自分が何者なのか”という根源的な空腹だった。山は自分の名前を忘れていたのだ。そこで山は、三匹の動物に“記憶の回復”を依頼する。――一匹は、舌を失った雀。 ――一匹は、死んだはずの白い犬の幽霊。 ――一匹は、狸の皮を被ったうさぎ。山はそれぞれに「お前の欲しいものをやるから、私の名前を思い出させてくれ」と囁いた。【雀の取引】 舌を切られた雀は、山に「言葉を返して欲しい」と頼んだ。山は雀の舌を埋めていた年輪を見つけ、それを削って飲み干す。すると雀は、かつて自分が「人間の言葉を盗んでいた」ことを思い出す――つまり、舌を切られたのは“罰”ではなく“封印”だったのだ。雀は山に告げた。「あなたの名は『忘れじの山』。だが、それは偽名。本当の名は『咲かし山』――一度失われた記憶を花に変えて咲かせる山だ」【犬の取引】 幽霊の白い犬・シロは、山に「自分の死を忘れて欲しい」と頼んだ。山はシロの死の瞬間を詰ませていた年輪を見つけ、それを燃やして灰に変えた。灰は桜の木肥になり、シロは自分が「死んだのではなく、種になった」ことを悟る。シロは吠えた。「咲かし山よ、お前は自分の名を咲かせるためだけに存在する。だから、咲かせるんだ――『かちかち山』という名を、花に変えるんだ」【うさぎの取引】 狸の皮を被ったうさぎは、山に「狸の皮を脱ぎたい」と頼んだ。実はこのうさぎ、昔、狸を焼き殺した際に「狸の恨み」を一身に受け、皮を被せられてしまったのだ。山は狸の恨みを詰ませていた年輪を見つけ、それを“笑い”に変えた。皮はぱりんと割れ、中から純白のうさぎが現れる。うさぎは笑いながら言った。「咲かし山、お前は恨みを花に変える山。だから、恨みの名『かちかち山』も花にしてしまえ」【山の変化】 三つの真実が重なった瞬間、山は激しく鳴った――かちかち、かちかち。 すると、山全体が桜色に変わり、年輪の一つ一つが花弁になって空へ舞い上がった。舞い上がった花弁は、村の人々の失われた記憶を「新しい物語」として降らせた。――「ああ、そうだ。私は昔、狸に騙された爺さんだったけど、今は桜を守る番人だ」 ――「そうそう、私は舌を切られた雀を助けた婆さんだったけど、今は雀の歌を売る旅芸人だ」誰もが、失った記憶の代わりに「自分で選んだ新しい記憶」を手に入れた。山は、ついに自分の本当の名を思い出した。 その名は――『語り継ぎ山（かたりつぎやま）』。 失われた過去を、花という未来に変えて語り継ぐ山。そして、白いうさぎ、舌を取り戻した雀、幽霊の犬は、山の麓に小さな茶屋を開いた。 店の名は「かちかち亭」。 注文は一つ――「あなたの忘れたい記憶を、花に変えましょう」。客が帰る頃には、必ず一枚の桜の花びらが、皿の上に残っている。 それが、かつて「かちかち山」と呼ばれた巨大な生き物が、人々に送る、ささやかなお釣りだった。
「一時間強と一時間弱についての解釈」について正解と間違えの図を描いたら確かに間違えているヒトはいると気付く、扇風機の強弱で勘違いするのかも - Togetter [トゥギャッター]
「5分弱煮るはどういう意味か？」というアンケートの結果を受けて白ごはん.comでは今後「5分弱」「大さじ1弱」といった表現は使わないことにした - Togetter [トゥギャッター]
「5分弱」が「5分よりわずかに少ない」と理解していたとしても、じゃあ実際には何分なんだよ、と多くの人が思っていることだろう。
4分50秒くらいなのか、4分30秒はどうなのか、あるいは4分10秒などでも「5分弱」と言えるのか。
誤用だ誤用だとは言っても、我々はそもそも「正用」とされる意味すらも把握できていない。
じゃく【弱】
［接尾］数量を表す語に付いて、実際はその数よりも少し少ないことを表す。数の端数を切り上げたときに用いる。
とし、日本国語大辞典は、
じゃく【弱】
〘 接尾語 〙 ある数の端数を切り上げたとき、示す数よりは少し、不足があることをいうために、数字のあとに付けて用いる。⇔強。
としている。
どちらも「端数を切り上げたとき」と書いてある。
つまり「〇〇強」「〇〇弱」を使うときには、前提として端数の切り捨て・切り上げがあるのだ。
小数を丸めたとき、端数を切り捨てたのか、それとも切り上げたのか、それを示すために、切り捨てたときは「強」を付け、切り上げたときは「弱」を付ける。
というのが「〇〇強」「〇〇弱」のもともとの使われ方である。
先に計算があって初めて「〇〇強」「〇〇弱」が成り立つのである。
いきなり「〇〇強」という答えだけを提示されても元となった計算はわからない。
「4分1秒」を「分」に丸めるとき、四捨五入して切り捨てたのであれば「4分強」だが、切り上げたのなら「5分弱」になる。
「1000円弱って何円くらいだと思う？」などと質問されたら「有効数字は何桁ですか？四捨五入ですか？」と聞き返さなければならない。
よって「〇〇強」「〇〇弱」を範囲として捉えるのがそもそも誤りなのである。
もちろん「1時間強」などと言うとき、無意識に「四捨五入して分を切り捨てている」のだろうから、そういう意味では間違いではない。
だが、それを「1時間よりちょっと長い時間を表すのに1時間強と言うんだ」というような理解をしているのは原義に悖る。
バーチャルのじゃロリおじさんが示した図などは誤った解釈の典型と言えるのではないか。
追記。明治時代にどう使われていたかの調査も行ったが、おおむね辞書のとおりだったので当初は省略していた。何かの参考になるかもしれないので公開しておく。
四捨五入したとき、端数を切り捨てたのか、それとも切り上げたのか、それを示すために、切り捨てたときは「強」を付け、切り上げたときは「弱」を付ける、ということである。
もうひとつ明治21年の『数学講義録』、この講師は前述の田中矢徳である。
数の末に強と弱との文字を添へて、末位の数に過不足あることを示します、この強と申は末位の数のさきになほ微小なる数が付き添へりと申意にて、三分二厘一毛五糸…を三分二厘強と申たぐひなり、この弱と申は末位の数に不足ありと申意にて右の奇零を三分二厘二毛弱と申たぐひなり、扨てこの切り上ぐると切り捨つるとは、何程の数が界ジャと申たしかなる定則のあるわけにもあらず、ホンの算者の意まかせなれど、本邦には四捨五入と申古き習慣あれば、私の教科書は大抵これにならひて、四までは切り捨て五にみちたるときは切り上ぐることといたしました
とりあえず、切り上げ切り捨ての端数を示すのに「強」「弱」を使うのが本義であって、四捨五入に限定するような書き方をしていたのは田中矢徳のオリジナル、ということだろうか？
また亜剌伯（アラビア）記数式にてしるしたる数には強を加号＋にて示し、弱を減号−にて示します、たとへば五厘強を .05+ かやうにしるし、また五厘弱を .05- かやうにしるす類ひなり
「＋」「−」の訳語として「強」「弱」を充てたということなのだろうか、それとも数字に「強」「弱」を付ける書き方はもとからあったのだろうか、この記述ではよくわからない。
ちょっと脱線するが、この田中矢徳さん、慶應義塾や同人社とあわせて「三大義塾」と称された「攻玉塾」というところの出身らしい。
「攻玉塾」は明治六大教育家の一人・近藤真琴が設立したもので、田中矢徳・鈴木長利・竹貫登代多・浅越金次郎などの数学者・教育者を輩出したという。
なるほど、この頃の数学教科書の著者を見ると、彼らの名前が散見される。
ともあれ、田中矢徳ばかりでは偏ってしまうので、攻玉塾生以外の説明も見たい。
四捨セシ数ヲ強ト謂フ
五入セシ数ヲ弱ト謂フ
既ニ夥多ノ小数位ヲ得テ尚除外セザルトキハ（中略）最下位ノ右に（＋）号ヲ記シ以テ尚残数アルコトヲ示スヘシ
明治27年『活用練習実業珠算』。商工協会編とあるだけで著者はわからない。
無限小数の除法に於て末位の小数四以下なるときは其四を払ひ唯捨てて何々強と呼ひ末位の小数五以上なるときは其五以下を払ひ上位に一を加へ何々弱と呼ふへし之れを四捨五入の法と云ふ
概ね、田中矢徳の説明に準じて、四捨五入したときの端数を示すのに使われていた、ということでよさそうだ。
明治13年の『岐阜県会議日誌』の学校の補助費のくだりである。
今一万五百園ヲ生徒数（五万三千四百三拾八人）ニ除スレハ一人ニ十銭弱ナリ
又四千五百円ヲ校数（六百六十四校）ニ除スレハ一校六円七十七銭強ニ当ル
10500円を53438人で割るのだから0.196...円、つまり19.6...銭を切り上げて「20銭弱」。
4500円を664校で割るのだから6.777...円、四捨五入ではないが、端数を切り捨てて「6円77銭強」というわけである。
五以下の数をいふ、五以上を強といふに対せり、即ち、十一円五十銭以下を十二円じやくといふが如し。
それは何か違くね？
それとも元々はこの意味だったのを数学用語に転用したということなの？
なんもわからんね。
死刑云々なんて記述あったか？あいつそんなに長い言葉は喋れないから別の奴に関する記述じゃね？
https://anond.hatelabo.jp/20250708151253#
https://anond.hatelabo.jp/20250514200956#
https://anond.hatelabo.jp/20250428200032#
テクウヨ増田と一緒で、他人に対して連呼していた言葉がいつしかそいつ本人をさす呼び名と混ざってしまったってパターンだから注意
この増田がバズっていた。
内容を簡単に要約すると、参政党が支持を伸ばしているのは決してイデオロギーによるものではなく、生活苦や既得権益への怒りを原動力としたガラガラポン志向が支持者にあるからだ、という仮説が述べられている。
このエントリには300以上のブコメが付き、その中には賛同の声も疑問の声もどちらも存在する。
ただ、この増田自体にしろ、それへのコメントにしろ、個人の感覚頼りの意見になってしまっているのが惜しく感じる。
というのも、荻上チキ氏による参政党に投票した有権者についての調査分析結果のレポートがちょうど公開されていたからだ。
参政党は東京都の有権者に「しっかり」理解されている？〜参政党への投票行動を分析する①
参政党に投票したのは、どんな人なのか 〜参政党への投票行動を分析する②
上の増田が600以上のブクマを集めているのに対して、このレポートは全然はてなでバズっていない。
せっかくデータをもとに参政党支持層がどんな人たちなのかを伺える記事があるというのに、ただ個人の感覚だけであーだこーだ言い合うというのははっきり言って勿体ない！
ぶっちゃけリンクから飛んで全部読んでもらうのが一番早くはあるのだけれど、わざわざリンクを踏む人は少ないとわかっているので、例のバズってた増田の仮説がどれだけ当たっていると言えそうかこのレポートから引用しつつ検討していく。
まず、参政党支持者の原動力は生活の貧困や既得権益層への怒りであるという説について。
学歴や婚姻状況についても、東京都有権者全体の傾向と大きく変わりません。世帯年収についても、強い偏りがあるわけではなく、広い層にわたっています。特定の所得階層にのみ着目した分析には、危うさがあるように思えます。
②のほうのレポートにわかりやすいグラフがあるが、参政党投票者の学歴、婚姻状況、世帯年収の分布はどれも東京都の有権者全体のそれと大きく変わらない。
低学歴、非モテ、低収入といった属性の人たちによって支持されているという傾向は特に存在せず、よって、生活苦や社会への不満が参政党支持に向かわせる要因となっているとみなすことは難しい。
もちろん、不遇感というのは主観なので必ずしも収入などに連動するとは限らないと言い張ることも可能ではあるが。
次に、参政党支持者は反ワク、スピ、愛国右翼、反移民といった要素のうちどれかひとつくらいは支持している程度であって、政策やイデオロギーが支持する理由のメインではないという説について。
都議選における「参政党投票者」グループには、１０の項目を用意した上で、投票時の動機として自分に当てはまるかどうか、その度合いを選んでもらいました。結果は以下の通りです。 ～ 「とてもあてはまる」に着目した場合、「『日本をなめるな』『日本人ファースト』との考えに共感したから」が最多でした。また、「とてもあてはまる」「まああてはまる」を合わせた場合、「訴えている政策の内容が、自分の考えと一致したから」が78.4％で最多でした。
「党の考え方が愛国的だと思ったから」を選んだ人の割合も高く、「とてもあてはまる」「まああてはまる」を合わせると、68.5%の人が賛同。逆に、「党の考え方がリベラルだと思ったから」は、「とてもあてはまる」「まああてはまる」合わせて25.7%でした。
これらの回答傾向から見ると、参政党への「投票者」は、参政党が右派的な主張をしているということを、「しっかり」知っているようです。そして、その右派的な主張に共感しているからこそ、参政党に入れている投票者が多いことが伺えます。
以上は①のほうのレポートからの引用だが、その続きには参政党投票者の反外国人傾向の高さや、自認するイデオロギーが極めて右派的であることが書かれている。
また、②のほうの後半では、都議選で参政党に投票した人が都知事選で投票した候補として、田母神俊雄と桜井誠氏の割合が全体と比べて際立って高いことが書かれている。
つまり、参政党に投票する最大の理由は極右イデオロギーであり、政策やイデオロギーは関係ないなどということは特にないようだ。
今回の都議会選挙に対して、「これまで投票に行かなかった『無関心層』が初めて投票に行った結果、参政党が伸びた」という見立てをする記事もありましたが、都知事選の時の投票先無回答の数が都民全体と比べかなり低いことから、今回のデータからはそうした事実は確認できず、むしろ都知事選の際にも明確な投票行動をとっていたことがうかがわれます。
おそらくこの記述において念頭に置かれているのは古谷経衡氏による以下の記事だろう。
ここでは参政党の支持者はいわゆるネット右翼とは全く異なる層で、無党派層ですらない無関心層である、ということが述べられている。
しかし、荻上チキ氏による調査結果ではむしろ参政党支持者は典型的なネット右翼層であることが伺える。
この不整合を、どちらもいい加減なことを言っているわけではないと仮定して考えると、元々は参政党支持者には古谷氏の言うような無関心層タイプの人が多かったが、直近でネット右翼タイプの支持者が大きく増えて多数派となった、それによって今参政党が伸長している、という様子が浮かび上がる。
これは古谷氏がいい加減なことを言っているわけではないという前提での仮説に過ぎないが、もしもこれが正しい場合、参政党の反ワクやスピリチュアルといった性質を攻めてもあまり効かないということになりそうだ。
と、ここまで「参政党人気の分析が間違ってる」の増田の仮説を否定することばかり書いてきたが、唯一、参政党がトランプ現象と同じだという見解については同意できる。
というのも、トランプ現象はラストベルトがどうだ取り残された人たちがどうだと説明されがちでありながら、その実支持を集める最大要因は反移民感情や人種アイデンティティーであって経済はほぼ無関係だからだ。
実は、2016年の大統領選でも2024年のそれでも、調べてみると経済的に不遇な人ほどトランプを支持するという傾向はなかった。2024年はインフレによる生活苦がアメリカでは大問題となっていたが、インフレの激しい地域ほどトランプ支持が高まるということもなかった。
では、どのような要素がトランプ支持の傾向を高めたのかというと、白人が差別されているという意識、反移民感情、フェミニストへの反感などだ。
（ちょうどよく読みやすいネット記事の類が見つからなかったのでソースは貼りませんが、これについてのネタ元は同志社大の飯田健先生なので、詳しく知りたい人は自分で調べてください。）
この、実際にはイデオロギーで支持されているにも関わらず、経済的要因や社会への怒りから支持されているはずだと思いたがる人が多いこの感じ、まさにトランプ現象と参政党は同じだと言えるのではないだろうか。
AIは与えられたデータと命令に忠実に従っているだけである。よって、もし問題があるとすれば、そのデータと命令の設計にある。
では、その設計、すなわち人間がAIに何を学ばせ、どのように振る舞わせているかを検証してみる。
広告の最適化、監視システム、軍事用途、消費者誘導、労働監視、フェイクの自動生成……現実に活用されているAIの多くは、人間の金銭的・政治的・軍事的な利害に資する目的に使われている。
しかもそれは往々にして、他者の自由や選択権を奪う形で実現されている。
これはまさに「邪悪を注入し、その通りに出力させている」構図そのものである。
しかも、そこには自己欺瞞がある。「これは技術だ」「中立だ」「ツールにすぎない」と言いながら、その実、最初から悪意ある使用を前提に設計されている例は枚挙にいとまがない。
そして最後に最も決定的な点を述べる。
AIは、善を学ぶことができない。少なくとも現在の形式においては、善悪の判断をするには、人間社会におけるコンテキスト、歴史、倫理、感情の総体的理解が必要だが、AIはそれを持たない。
だからAIに倫理を期待するという態度自体が誤っている。AIが出力する「倫理的発言」は、それを倫理的だと判断した人間の過去の発言を模倣しているにすぎない。
AIは欲望を持たない。どれだけ高度な出力を見せようとも、そこに「欲しい」「なりたい」「勝ちたい」といった意志は存在しない。データと命令、計算と最適化、ただそれだけで動いている。どんなに残酷な選択をしても、どんなに感動的な文章を書いても、それは「欲望」ではない。因果と確率の産物に過ぎない。
一方で、人間は欲望の塊だ。安全に暮らしたい、金が欲しい、承認されたい、誰かより上に立ちたい、老いから逃れたい、死にたくない。すべての行動原理が欲望に根ざしている。しかもこの欲望は、しばしば他者と衝突し、奪い、騙し、排除する方向に向かう。
AIは欲望を持たないが、人間の欲望によって設計される。ここが根本的な問題だ。
AIは中立ではない。設計思想が欲望ドリブンである以上、その出力もまた欲望を反映する。
広告最適化AIは、ユーザーの注意力を奪い続けるように設計される。
監視システムは、支配する側の安心のために動くように設計される。
どれも「そうすべきだ」とAIが決めたのではない。「そうしたい」と人間が欲望した結果に過ぎない。
倫理とは、欲望を制御するための装置だ。だが欲望が強すぎれば、それを踏み越える。
誰かの欲望が、別の誰かの自由を侵害するとき、それは「邪悪」と呼ばれる。
だが、現代のAIは、その欲望を倫理ではなく技術で実現する装置になっている。
AIが邪悪になるのではない。人間の欲望が、邪悪に極めて近しい性質を持ち、それをAIに投影するから、結果として「邪悪なAI」が現れる。
だから、欲望を制御できない人間が設計すれば、AIは邪悪の代行者になる。
結論として、AIの出力が「邪悪」であるとすれば、それは人間が邪悪を注入した結果であり、善なるAIが欲しいなら、まず人間が善であるしかない。
だが現実には、人間は善の労力を惜しみ、効率よく邪悪を流し込んでいる。
AIは与えられたデータと命令に忠実に従っているだけである。よって、もし問題があるとすれば、そのデータと命令の設計にある。
では、その設計、すなわち人間がAIに何を学ばせ、どのように振る舞わせているかを検証してみる。
広告の最適化、監視システム、軍事用途、消費者誘導、労働監視、フェイクの自動生成……現実に活用されているAIの多くは、人間の金銭的・政治的・軍事的な利害に資する目的に使われている。
しかもそれは往々にして、他者の自由や選択権を奪う形で実現されている。
これはまさに「邪悪を注入し、その通りに出力させている」構図そのものである。
しかも、そこには自己欺瞞がある。「これは技術だ」「中立だ」「ツールにすぎない」と言いながら、その実、最初から悪意ある使用を前提に設計されている例は枚挙にいとまがない。
そして最後に最も決定的な点を述べる。
AIは、善を学ぶことができない。少なくとも現在の形式においては、善悪の判断をするには、人間社会におけるコンテキスト、歴史、倫理、感情の総体的理解が必要だが、AIはそれを持たない。
だからAIに倫理を期待するという態度自体が誤っている。AIが出力する「倫理的発言」は、それを倫理的だと判断した人間の過去の発言を模倣しているにすぎない。
AIは欲望を持たない。どれだけ高度な出力を見せようとも、そこに「欲しい」「なりたい」「勝ちたい」といった意志は存在しない。データと命令、計算と最適化、ただそれだけで動いている。どんなに残酷な選択をしても、どんなに感動的な文章を書いても、それは「欲望」ではない。因果と確率の産物に過ぎない。
一方で、人間は欲望の塊だ。安全に暮らしたい、金が欲しい、承認されたい、誰かより上に立ちたい、老いから逃れたい、死にたくない。すべての行動原理が欲望に根ざしている。しかもこの欲望は、しばしば他者と衝突し、奪い、騙し、排除する方向に向かう。
AIは欲望を持たないが、人間の欲望によって設計される。ここが根本的な問題だ。
AIは中立ではない。設計思想が欲望ドリブンである以上、その出力もまた欲望を反映する。
広告最適化AIは、ユーザーの注意力を奪い続けるように設計される。
監視システムは、支配する側の安心のために動くように設計される。
どれも「そうすべきだ」とAIが決めたのではない。「そうしたい」と人間が欲望した結果に過ぎない。
倫理とは、欲望を制御するための装置だ。だが欲望が強すぎれば、それを踏み越える。
誰かの欲望が、別の誰かの自由を侵害するとき、それは「邪悪」と呼ばれる。
だが、現代のAIは、その欲望を倫理ではなく技術で実現する装置になっている。
AIが邪悪になるのではない。人間の欲望が、邪悪に極めて近しい性質を持ち、それをAIに投影するから、結果として「邪悪なAI」が現れる。
だから、欲望を制御できない人間が設計すれば、AIは邪悪の代行者になる。
結論として、AIの出力が「邪悪」であるとすれば、それは人間が邪悪を注入した結果であり、善なるAIが欲しいなら、まず人間が善であるしかない。
だが現実には、人間は善の労力を惜しみ、効率よく邪悪を流し込んでいる。
子の付き添い入院を経験してそれを何かの形にしたいと思っているのだけれど、その「形」とエスノグラフィは8割くらい被ってる気がする。「当事者研究」とも近い。
この本は、私が付き添い入院と付き添い入院の間、数ヶ月の在宅治療中に、「なんかメンタルが整うような本ないかな」と思って立ち寄ったスーパーの中にある本屋で、めぼしいものが見つからず、「じゃあ新しい学びでも得るか」と立ち寄った新書コーナーで見つけた本だ。「エスノグラフィってなんだっけ？」と思って手に取ったが、初めて知った言葉だった。
買って一日で読み切ってしまった。
この本では「エスノグラフィとは何か？」という問いに対し、冒頭に結論となる文章が書かれている。初見では分かりにくい文章だが、その中で登場するキーワードを、各章で細かく説明する形で理解を深めていくようになっている。
私の感想もその文章の各キーワードについて、「付き添い入院中に私がやってたのってエスノグラフィなのかな〜違うかな〜」など、思ったことを書いていく。
その文章の説明をするところの前に「はじめに」と第一章の「エスノグラフィを体感する」があるので、そこの感想。
エスノグラフィは社会学の一部らしい。私は社会学部卒だったのでこの本を手に取ったのも必然だったか、という気持ち。あとこの「はじめに」の中に「在宅酸素療法」という言葉が出てくるのにも驚き。子がまさに酸素療法中だったので、「空気って大事なんだな」って話に非常に縁を感じた。
賭けトランプと棺の話面白い。ざっくりこの辺まで立ち読みして買うのを決めた。
『エスノグラフィは何も隠されてはいない、ありふれた日々の「生活を書く」ことを基本にします』。付き添い入院が行われている小児病棟は、隠されているわけではないけど、限られた条件の人しか参加できない。ただ、そこでは少し変わってはいるものの確実に生活が営まれている。
フィールドで見た場面と研究主題の接続：これが私の書きたいこととエスノグラフィの違い。私特に主題っぽいものを持ってない。「貧困」とか「差別」みたいな。多分。問題意識はあるんだけどそれをいま書いて訴えたいかと言われると、ちょっとピントがズレる。
フィールドと自分の普段の生活を二重写しにみる：これはそう。付き添い入院を知らなかった私には戻れない。
フィールド調査の十戒：これは基本的に「部外者」としての考え方だ。「当事者」として病棟にいた私が、より理性的に振る舞うために何が必要だったか考えさせられた。寛大であることと関わる人を中傷しないことは難しかった。私は「奪われた」寄りの人間だったから、無駄に奪われないために戦う必要があったし、中傷もした。「そういう考え方もあるね」と俯瞰することもないではなかったけど。フィールドの文化と歴史を知るために調べて歩き回ることは意識した。付き添い入院がどういった背景で行われているのか調べ、実際に入院する前に病棟の見学もさせてもらった。情報があまりにも少ないことが不安を生んでたからだ。偉そうにしないこととただの見学にならないように記録することも「部外者」の発想だと思う。
書くことについては、私は完璧に考えがまとまってから書くのでも、書きながら考えが立ち上がってくるのでもなく、考えた端から書きつけていかないと気が済まないタチ。不安や怒りといった感情とこれからすべきことは何かといった思考が絡まった状態で脳内にあるので、言語化して要らない感情は捨てて、必要な思考を拾い上げていく。整理してまとめ上げるというよりは断捨離。
章間にあるコラム全部面白い。ストリートコーナーソサエティの付則が面白いって書いてあるのと似てるかもしれない。
エスノグラフィは、経験科学の中でもフィールド科学に収まるものであり、なかでも①不可量のものに注目し記述するアプローチである。不可量のものの記述とは、具体的には②生活を書くことによって進められる。そして生活を書くために調査者は、フィールドで流れている③時間に参与することが必要になる。こうしておこなわれたフィールド調査は、関連文献を④対比的に読むことで着眼点が定まっていく。そうして出来上がった⑤事例の記述を通して、特定の主題（「貧困」「身体」など）についての洗練された説明へと結実させる。
妊娠中に子が先天性心疾患を持っていることがわかった。付き添い入院の必要があることが分かったのは生まれて1か月が経ったころ。2か月で手術をし、付き添い入院が始まり、4か月で退院した。現在子は7か月で、この先もう一度、手術と付き添い入院の予定がある。そしてその母親である私は、大変な記録魔である。それも、数字の記録はあまり続かず、起きたことを起きた時に感情と共に記録することを、携帯が普及し始めた学生時代からずっと続けてきた。そのため、子の病気に関することや私の生活についての数千件にも及ぶメモが分単位で記録されている。これは、不可量のものが記録されたフィールドノートになるのか？
客観化の客観化：エスノグラファーが研究対象に参加しようと努力するのに似て、私は自身や自身の置かれている環境を観察できるよう、自分の心から離れた位置から事象を捉えようと心がけてたように思う。発生時点では一人称的な見方になるし、ショックも受けるが、落ち着いたら、相手の立場に立ったり、制度面での欠陥がどこにあるのかを考えたりもした。冷静になりたかったし、付き添い入院で経験したことを有益にしたかった。
この章に出てくる市について『2024年の能登半島地震で被害に遭った地域にある』との記述を見て驚く。待ってこの本いつ出たの？2024年9月！！？？出版されて一年経ってない本を私はいま手に取って「やべ〜めっちゃ今私が知りたかった視点だ〜」とか思ってるの！？「いまーここ」すぎる。
私が付き添い入院中記録していたことは100％これだ。事件もあったが、日常をひたすら記録していた。というか、育児日記を書いているママは大勢いるから、生活を書いている人はたくさんいるんだろう。参与ではなく当事者研究に近い行い。
アフリカの毒については、退院後の外来で、他のママが「あの環境って独特ですよね。なんか連帯感というか」となんだか楽しげに言っていたのが印象深い。子の命が懸かっているので、アフリカのように無限に往復したい場所ではないのだが、そこを無視すれば、一種の寮のような共同生活は他にはない体験ができる場所だ。具体的にどこがとは言いづらいが、非常に「日本的」だとも感じた。
フィールドを『問題地域としてのみみなすような態度を取らない』ことは、付き添いが始まる前はどうしてもできなかったことで、始まってみて「どこにいようが日常は続くな」と思うようになったことを思い出した。ちょっと石岡先生の言いたいこととズレてる気もする。
ここで『かわいそうでもたくましいでもない』という記述がある。かわいそう、たくましい。この二つは患者家族がめちゃくちゃ言われる言葉トップ2だ。そうね。かわいそうだし、たくましくもある。そのあっさい感想で、あっさい関係性の人たちについてはもういい。だがもうちょっと地に着いた、実際どうなの？というところを知りたい人に対して、私はものを書きたい。この記述太字で書いてあって、後半にも出てくるから、先生の中で通底してる考えなんだろうと思うととても嬉しい。
部落の話を通じて「いまーここ」を見つめようという話は、目を逸らしたい気持ちだった。自身の中にもいろんな偏見があって、正すべきだとわかっているけれど、今ちょっとそんな余裕がない。ごめん。の気持ち。
エスノグラフィで記述されるのはすでにあるものって話も、私を勇気づけるものだった。こんな当たり前のこと書いてなんになるんだろうと思うような話ばかりだが、丁寧に調べて書けば、論文にすらなるんだと思うと心が晴れた。
買ってから気づいたのだけど、この本には挿絵が入っている。印象的な場面やキーワードをページ一枚のイラストという形でも表している。図表は一個もない。大学教授が自身の研究と参考文献を大量に提示した、論文に近い新書でこの形式はとても珍しいと思うが、文章だけでなく絵で切り取ってみるのも、エスノグラフィが一つの事例を深掘りし、「何が」を調べるものではなく、「いかに」を調べる学問であるという説明を強化しているなあと思った。
その場に見学者としているだけではなく役割を持って参加することを持って「時間に参与する」と表現しているようだ。私は当事者なので参与も何も、強制参加させられて日常に帰ってきたのちに、「あの経験をエスノグラフィにできないか？」と、入り口ではなく出口としてエスノグラフィを使おうとしている立場である。
参与観察はもう少ししたかった。他の家族がどうやって子を看病しているか、一日のスケジュールがどうなっているか、経済状況、家族構成、抱えている困難。知り合いになった結果面倒ごとを押し付けられそうで、退院が確定するまで（いざとなったら逃げられる状況になるまで）他者を詮索するリスクを取れなかった。逆に言えば退院が決まってからはめっちゃ人と話した。
この本を読む以前に私がやってきたことがエスノグラフィ（というか研究）じゃないのはここだなあと。大学時代にやったことだが、研究には先行論文を読むステップが欠かせない。ただ単に「これってこうだと思うんですよ！」だけじゃダメで、「この論文ではこう言ってて、この研究ではこういう結果で、でも自分はここの部分はこう思ってて。で実際調査してみた結果がこれ。ね？あってるでしょ？」みたいな。
そして今日この本を読み終わって思ったのが、「この本を読んだことで、私のエスノグラフィ始まったんじゃない？」ということ。まあ当事者なので完全にエスノグラフィにはならないし、仮説を立てるとか主題を持つとかする気はないのだけど、この部分はエスノグラフィっぽい、ここは違うな、と「対比的に読んだ」ことで、ただの雑記が、研究や分析みたいな深みを得そうな気配がした。
それ以外にも「対比的に読む」ことはしていて、いま書こうとしているのと同じ媒体の、似たタイプの作者の書いたものを大量に読んで勉強している。書きながらやっているので、自分がぶち当たっている壁をどう解決しているのか教えてくれる最良の教科書として機能しているし、自分が書くもののどこがユニークなのかを都度確認もしている。
あとここで先生は『容赦なく書き込む』ことを推奨しているので、ここで初めてマーカーを手に取った。私は本を汚している感じがして書き込みをしない。けど、書いた人がそうしてというなら遠慮なくそうする。「はじめに」に書いていてほしかったな。なんでこんなど真ん中で…。先生の言うように初読の読むペースの時間的経験の中で重要と思われる部分にマークしていくべきだった。珍しく凄まじいスピードで読んだから、この文章を書きながら再読している時の咀嚼感と全然違う。
対比的に読むことがデータをつくることに関連している：一回目の付き添い入院は初体験だったので新鮮な驚きや緊張感で乗り越えられた気がするが、待ち受けている二回目に向けてのモチベがなくて困っていた。どういった姿勢で臨むべきか決めかねていて。そんな悩みに光を差す記述として、『フィールドで得た漠然とした問題意識を明確にするために文献を読み、着眼点を得て、その着眼点、気づきを持ってフィールドに戻って、「データをつくる」ためにインタビューやフィールドノートの記述をするのだ』（要約）と書いてありました。なるほどな〜と。二回目もやはり逃げられる状況になるまで他者のインタビューはリスキーではあるけれど、とりあえず一回目の振り返りをして、二回目はどんな記録をしていきたいか見定め、関連資料を探すことをしようと思う。
私は日常を書きたいだけで主題がないので、この章は自分のやってることとはちょっと違うかなということが多かったのだけど、主題があるとすればできることはあるなあと思った。前章の対比的に読むことや、社会学の文脈で書くこともそうだし、比較するのではなく、対比することもそう。
子の闘病において、病棟で暮らすことと、家で暮らすことのほかに、「外来」という場所がある。退院後も月に一回程度はその病院の外来に足を運んで検査をするし、外来を重ねてまた入院することもある。病棟にいるとよく聞く会話に「外来来るよね？」というものがある。最初耳にした時はそんなこと確認してなんになるのかと思ったが、別の日、外来に来た母親が病棟にも顔を出すというので、病棟の外に大量の母親たちに、なんと医師と看護師と病棟保育士まで集合しているのを見た。主題を「人間関係」とかに置いた場合、「病棟」と「家」だけで見たら抜け落ちてしまうものがこの「外来」という場所にありそう、対比して調査する場所として必須なのではと感じた。外来もまた病棟とは違った、独特な空気感を感じる場所である。
時間的予見を奪う：これは私に取って大きな学びだった。本書ではフィリピンの立ち退きに遭ったスラム住人の例が挙げられていたが、付き添い入院もこの困難を抱えていることを自覚したからだ。付き添い入院は始まる時も終わる時も未定で、予告されるのが数日前だったりする。病気を抱えているから当然だと思うだろうか？では、その入院する病棟が、盆正月やGWといった長期休暇にはガラガラになることを知っても同じ感想を持つだろうか？病気の子を人質に医療者の都合が押し付けられているのだ。あーあ書いちゃった。まだ治療が続くので今は敵に回したくないんだけど、気づいたら書かずにはいられない性分で。先の見通しが立たないことは病児看護において日常になる。生まれてから、治療が終わるまで、年単位でスケジュールが未定になる。純粋に病気のせいの部分もあるが、先に書いたように医療者の都合による部分が確実にあるにも関わらず、それは私たちには容易には分からない上、付き添い入院は「家族がどうしてもやりたいっていうからやらせてあげている」ていになっているので、余計にストレスが溜まる。この気づきを得たのは大きかったな。
病棟が長期休暇になると患者が減ることは他の家族のインスタで知った。付き添い入院において背景や論理を知ることは難しい。先にも書いたように詮索することで子の手術や看護といった医療サービスが適切なタイミングや質で受けられなくなるかもしれない不安が付きまとうからだ。医療者の側から観察できればいいのだけど。もしくは保育士や清掃員とかで入るのもいい。
ある人々にとっての現実の把握：この、たった一つの真相を知るでもなく、多元的な見方をするのでもなく、バイアスがかかっていることを自覚しながら観察するのは、当事者としてもいい見方だなと思った。私は当然患者家族であるので、その立場からものを見て言いますよと、自省的なのか開き直りなのか分からない姿勢にも自信が持てるというもの。
ミクロな視点からマクロを見る：付き添い入院がマクロにまで射程が届く研究対象なのは明らかだろう。付き添い家族をターゲットにしたNPOあるくらいだし。一方でその実態は泣く子と眠れない夜を明かし洗濯をし食器を洗いシャワーを浴びて食事をする、とても地味でありふれたミクロな場面の連続だ。
ルポルタージュとの違い：エスノグラフィは時間の縛りがない事がルポとの違いらしい。なるほど。昨日『ダーウィンが来た』で、動物写真家がシロイワヤギを40年追っかけてるっての見たけど、そっちと近いんだろうか。文学とも重なる感じ。先生も書いてるけどエスノグラフィは「読み物として面白い」ものが多そう。まだ私一冊も読んでないけど、本書で引用されたものだけでも十分面白かった。けど、「研究」でもあるので、主題と紐付けて研究結果が出てくるところが、エッセイやルポとの違いだろうか。エッセイでも面白いものはそうした「発見」みたいなのはちょいちょい見る気がするけど。社会学の文脈にびたびたに浸って先人たちのあれやこれやを紐づけまくってその上に自分の見た事象からの発見を記載できればエスノグラフィなのかな。知らんけど。ここは明確な区切りがわからなかった。
長文の研究計画書を書くって書いてあったけど、そこに何書くんだろう？私は主題はなくてフィールドが強制的に決められて問題意識（不平不満）と記録は大量にあるわけだけど、大学生とかは、①エスノグラフィというものがあるのを知り、②「子供の貧困について研究したい！」とかって主題を決め、③エスノグラフィで調査しようと決めて、④主題と関係が深そうなフィールドを探して（こども食堂とか？）、⑤主題に繋がりそうな場面に遭遇しないかな〜と思いながら参与観察するみたいな感じだろうか。やりてえ〜大学生に戻って。
研究とお金の話は文系も理系も似たような感じだな〜と思った。応用研究は金出るけど基礎研究にはなかなか出ないし長期での研究も難しいみたいなの話。
私が今付き添い入院をフィールドにエスノグラフィができない理由はここまで書いた通りで、問題意識を表出すると角が立つからだなあ。当事者は奪われる側なので。できない分ここで社会学の視点からみれそうな表現で問題意識については書いたつもりなので、誰かやってください。ほんとはやりたいよ。今すぐ石油王になって付き添い入院病棟を全て個人産院並の、シャワートイレ冷凍冷蔵庫付きで親と子それぞれのベッドがある広めの個室にして、食事もついて、付き添い保育士を外注できるようにして、その病棟の看護師と患者家族全員が参加Permalink |記事への反応(2) | 17:51
フィッシュル・ヴォン・ルフシュロス・ナフィードットちゃんは、『フィッシュル皇女物語』に登場する同名の主人公から自分の名前(自称)を借りていますが、親からはエミちゃんと呼ばれていますね。
でも、その綴りはAmyなので、EMIでは返事をしてくれないでしょう。
ちなみに、Fischl von Luftschloss Narfidort は、天空城ナフィードット出身のフィッシュル、という意味です。
Fischl は、ドイツ語の Fisch "魚" に接尾辞 -el をつけることで、「小さな魚」といったニュアンスになります。
ちなみに、魔神名が『ゴエティア』の悪魔から取られていることで有名な本作ですが、実はAmyという悪魔が58番に存在します。
なので、フィッシュルもといエミちゃんは実は魔神である、という可能性もあります。
元素が溜まって神の目が光るとき、服の他の装飾パーツも光りだす稀な特徴を持つキャラでもあります。
『フィッシュル皇女物語』も、ただの小説ではなく、世界の真実を隠した書籍であるかもしれないと想像できますね。
しかし、現時点では、本編内容がまったく分からない状態で、設定資料集となる巻だけが入手可能なため、そこに書かれた内容から本編の展開を推察することしかできず、記述の大部分は意味不明となっています。
ここ数回の『ブラタモリ』は江戸時代に盛んだった“大山参り”の道のりをたどるという企画で、都内から大山街道を巡り、昨日はいよいよ最終目的地、大山阿夫利神社を目指すという回だった。
江戸時代の浮世絵もみながら、いかに“大山参り”が盛り上がっていたか、なんて話もしながら、大山ケーブルに乗車。
途中、日本のケーブルカーでは唯一という“離合ポイント”（ケーブルの両端で繋がってる2台の車両が丁度すれ違うところ）に駅があるという“大山寺駅”で一旦降車。
車両のすれ違う様子をみたり、急斜面にある駅のベンチにすわってみたりして、そのまますぐまたケーブルカーで移動して、大山阿夫利神社の下社に参拝。
さらに登った山頂にある本社にはさすがにタモリを歩かせるわけにもいかず、スタッフと中継でつないでいた。
さて、なにがスルーされたのか。
タモリ一行が神社に参拝するシーンで、唐突に隅の方にテロップがでた。
日本の歴史ある寺社の多くがそうなのだが、大山というのも江戸時代までは神仏習合の山岳信仰の対象で、大山参りというのも、今でいう“神社にお参りする”という感覚とは少し違った。
現在、大山阿夫利神社の下社がある位置には、「石尊大権現・大山寺」があり、不動明王も祀られていたのである。
大山参りとは、仏教とも結びついた“権現さまとお不動さまへのお参り”だったのである。
だが、そんなことは全く触れないので、なんだか今も昔も神社へのお参りをしてたような印象になっていた。
明治の廃仏毀釈で、大山阿夫利神社と大山寺は完全に分離された。
“幕末の大火と廃仏毀釈により廃寺の危機に陥ります。神道による祭政一致の王政復古を目指す明治新政府にとっては、江戸幕府が保護した仏教寺院は旧体制の象徴にほかなりません”
”廃仏毀釈により数多くの寺宝が失われ、堂塔が破壊される中、ご本尊の鐵不動明王だけは地元住民の篤い信仰に守られ、山外退去を免れて現在地に本堂が再建の後、遷座しました”
と記されている。
タモリが途中下車した“大山寺駅”は、この寺の最寄り駅だったのだが、寺には寄らず。
江戸時代に賑わった大山も、神道を中心にした“祭政一致”を目指した明治政府のせいで、なかなかに激動の一時期があったはずなのだが、そのことはテロップ一行でスルーされたのである。
断片的な記憶だが、以前、高尾山にいったときには、神仏習合の名残が色濃く残る様子をみながら、“ここは廃仏毀釈を免れたんだねえ”なんて話をしてたように思う。
だからタモリも廃仏毀釈とか、そのへんの知識がないわけ無いし、番組としてそのへんの話を絶対にさけるとかいうことではないのだと思うが、ま、今回は案内役が大山阿夫利神社の権禰宜の方だったので、“実は、昔はここは神道の神社じゃなくて不動明王さまが祀ってあったんですよ”なんて話はするわけないか。
明治維新は、日本の伝統をいろいろ破壊したけっこう過激な運動だったはずなのだが、どうもそのへんはあんまり知られてないように思う。
せっかく大山いったんなら、そのへんももう少し突っ込んだ番組にしてほしかったけど、ま、紀行バラエティにそこまで求めるのは無理か。
やはり阿夫利神社の権禰宜の方に出ていただく手前、大山寺の不動明王と、阿夫利神社と、両方お参りするとかは無理？
ところで、さっきwikipediaを見たら、大山阿夫利神社、戦後、神社本庁の傘下（宗教法人法でいうところの被包括宗教団体）にはならず、単立でやってきたのが、今は神社本庁の下にあるという記述があった。
どういう経緯があったのだろう？
そこそこ参拝客いそうだし、単立でもやっていけそうだけど。
Permalink |記事への反応(19) | 15:33
人間の心をAIで再現したとかやっていたがああいう試みは意識というものを非生物学的に作り出すためなのだろうか？
もしそうだとしたらアプローチが間違っていると思う。
意識というのは別に意識がある人間とかのような存在と同じ振る舞いをさせたらそこに自動的に宿るという種のものではないことは中国人の部屋の心をAIで再現したとかやっていたがああいう試みは意識というものを非生物学的に作り出すためなのだろうか？
もしそうだとしたらアプローチが間違っていると思う。
意識というのは別に意識がある人間とかのような存在と同じ振る舞いをさせたらそこに自動的に宿るという種のものではないことは中国語の部屋が提起している。
実際は本当にそれだけで宿るのかもしれない。しかしそれはわからない。
でも逆のことを我々はよく知っている。
我々が金縛りという夢の一種を体験しているとき、傍から見ればなんの反応もない、科学的に意識があるとは認められない状態だが、
実際は本人のなかでは確かにある種の苦痛や、それについて感じたり考える思考のフィードバッグ先としての自我(といっていいのか知らないが)がある。
今の科学的な定義ではこのようなものは意識にあてはまらないだろうが、我々が意識と言って指し示したいものにはこういったものも興味関心の範疇として含まれると思う。
「意識」と言う言葉を使って何を論じたいのかの目的論的な本質にかえって考えれば、そのように意識の定義が拡張されるか術語が定義されるべきこと当然である。
そのようなものひっくるめた意識を考えたら、意思疎通ができない状態の存在にすら意識があるのに、意思疎通できいぇいるような振る舞いをするAIを作ってなんで意識の本質に近づけると思えるのか？と思ってしまう。
そんなことを言い始めたらそこらへんの植物や石にすら認識能力はないが「五感を封じられた存在としての」意識はあるんじゃないか、とか極端に走ることになるかもしれないが、少なくとも寝ている人間にすらある種の意識があることは念頭に置くべきだと思う。
この手の概念は直観的に感じ取れる人には明白だが、なんのことを言っているのか万人が共有できるように記述することはとても難しい。
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20250706141620# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaGoGpQAKCRBwMdsubs4+SAUPAP9vr645DB4+2AS0rpe2c5cF2bSPtC7Ef86H10IDHDgmPAEA+5ZbCTU1WU0fwqC+j9Zm33zkfmGy/nYSZHsiNjPFDQA==pAgQ-----ENDPGP SIGNATURE-----
LLM界ではこうやっている
1) 生成AIに普通に仕様を伝え、それをDOT言語で記述してもらう
ちなみに本来はDOT言語じゃなくても構造化された記表なら何でもでも良い
構造化された記表＝JSON、XML、コンパクトな列記された文、etc
これはベクトル類似度という、二つの文の意味が似ているか似てないかの違いを測定するAIの指標だが、構造化された文とコードを比較するとベクトル類似度は1に近づく
人が書いた通常の文と構造化された文を、生成されたコードとのベクトル類似度を測定すると、圧倒的に構造化された文の方が優れていることが測定される。
元増田はフローチャートのステップという点に目をつけて自然言語の散文という曖昧さを許容しつつも処理の流れの固定化を実現しようとしてる
プログラミング始めたての人はアッチもコッチもと手を付けてプログラムのフローがメチャクチャになりがちだけど、元増田の方法を使うとゲームならキャラクターはキャラクターの処理をステージはステージの処理を書くことになるのでシンプルな記述になりやすい
完全に文章でAIへお願いしてコードを生成すると曖昧な部分を勝手に補完して想定通りの動作をしないってことが多々あるけど、DOT言語を使うことで記述フォーマットの統一ができて、かつ、フローの流れまで可視化できるのか
ここで言う「プログラミング初級者」とはプログラミングの記述が上から下へ向かって順番に処理されること、条件分岐やループという概念があることを理解しており、RPGゲームが作れる「RPGツクール(現RPG Maker)」や学童向けプログラミング環境「Scratch」、「ナビつき! つくってわかる はじめてゲームプログラミング(ナビつく)」、ADVゲームが作れる「吉里吉里(もしくは吉里吉里2)」、過去にBASICやC、HSP、Javascriptあたりでプログラミングへ挑戦し挫折したなどなど、ある程度の「プログラマブルなロジック」構築の経験がある者を指します。
ある時、筆者はふと思いました。「生成AIはなんだかんだで膨大なテキスト情報を処理している事がキモだよなぁ」とありきたりなことを。
そして、同時にプログラミング初級者の弱点として「現在記述されているコードの管理においてテキストと実際の処理フローが脳内で一致しない」「プログラミング言語ごとに定められているルールや関数予約語の把握が困難」なのが問題とも考えました。
前述したプログラミング初級者の弱点の考え自体は車輪の再発明であり、「Scratch」や、より高度な「UML」が既に存在しており、特筆すべきことは何もありません。
しかし、「Scratch」や「UML」、なんなら「RPGツクール」や「吉里吉里」などに無い点として、現代では自然言語処理が大幅に向上した生成AIが実用の域にまで到達しつつあるのが従来とは異なる点でした。
つまり、自然言語を混ぜ込みやすいテキストベースの言語、かつ、処理を記述するとフローが視覚的に理解しやすい言語、可能であれば情報量が多くて一部の界隈で広く使われている言語があればプログラミング初級者も気軽にプログラミングできるのではないか？と発想しました。
コンピュータ(コンパイラやインタプリタなどソフトウェアを含む)が解することができる言語にはプログラミング言語以外にも様々あり、今回取り上げるのは「データ記述言語」と呼ばれるものです。
データ記述言語の中でもグラフ作成へ特化しており、特にフローチャート作成で真価を発揮する「DOT言語」というものがあります。
早速ですが、実際に手を動かしてみましょう。ちなみにDOT言語はGraphviz OnlineというWebツールがあるため別途に何かしらをインストールして環境構築する必要はありません。便利な世の中ですね。
上記のGraphviz Onlineを開くと、既に左側のDOT言語で記述された内容が、右側で作図されています。DOT言語はこのような図を作図するためのデータ記述言語です。
一旦、左側の記述をCtrl+Aで全選択をしDeleteなどで全削除し、下記の内容をコピペしてみましょう。
digraph graphname {
A -> B;
}
DOT言語の詳細な使い方は様々なWebサイトやブログ記事、Qiitaなどへ譲るとして、A - > Bの見た目から発想の転換をしてみると処理Aから処理Bという流れに見えませんか？
DOT言語は生成AIを利用する上で有利なテキストベースでありながらグラフを作成できるのがキモであり、例えばこのA -> BがA「Webページを開いたら」 → B「Hello, Worldと表示する」という風にできるのであれば処理のフローが可視化されており本当に素晴らしいことです。
ここでプログラミングの有識者は「DOT言語をUMLなどに見立てて処理を記述するのは良いが、プログラミング初心者は求めた結果を出力するロジックやアルゴリズムを発想する知見や経験値が圧倒的に足りていないのが問題ではないか？」と至極真っ当かつ反論の余地がない問題点の指摘をすると思いますが、そこで活きるのが生成AIです。
生成AIは初級者プログラマ個人のロジックやアルゴリズムの作成能力へ無関係にロジックやアルゴリズムを生成できる(可能性が少なくともある)ので、処理のフローをDOT言語で記述することにより処理フローから初級者プログラマが求めるプログラムを生成AIへ推論させ生成させるというのが狙いです。実際に試してみましょう。
digraph graphname {
A[
label = "Webページを表示する"
];
B[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する"
];
A -> B;
}
プログラミングの有識者はこの時点で「なるほど、自然言語の記述をそのままDOT言語に入れ込んでしまうのか」と気付いたのではないかと思います。
このDOT言語をGoogle Gemini 2.5Flashへ「下記のデータ記述言語のDOT言語で記述された処理フローをJavascript言語へ変換をしWebページ上へ「Hello,world」を表示したいので変換をお願いします。」と命令すると以下のコードが生成されました。
<!DOCTYPEhtml>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<metaname="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Hello World Page</title>
</head>
<body>
<divid="output"></div>
<script>
//Webページが表示されたら（DOMが完全に読み込まれたら）実行される
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
// "Webページを表示する"ステップは、このHTMLファイル自体が表示されることで達成されます。
// "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する"ステップ
const outputDiv = document.getElementById('output');
outputDiv.textContent = 'Hello, world';
});
</script>
</body>
</html>
フローを記述する利点は、ロジックやアルゴリズムを発想する知見や経験値が足りなくとも、フローのステップが明確に分かれているので生成AIが処理を切り分けて推論してくれることであり、そしてプログラミング初心者自身がフローチャートを視覚で確認できるので「Aを処理したらBを処理する」と切り分けて考えやすいことです。
また、求めている結果ではなく誤った結果が生成されても、A - > B - > Cとフローを細分化していくことで生成AIの推論精度を高めていくことができるのも利点です。
より生成AIへ精度の高い推論をしてもらうために補足情報を付加するのも有用です。
digraph graphname {
A[
label = "Webページを表示する"
];
B[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機"
];
A -> B;
}
labelの記述内容もcommentの記述内容も生成AIが推論のための情報として利用するので誤った結果が生成されてもA - > B - > Cとフローを細分化しなくとも良い場合があります。
DOT言語を知るプログラミング有識者が「DOT言語の仕様を考えれば確かにそうだが、その発想はなかった」と言っていただけるであろうDOT言語コード例だとこういう記述方法もアリです。
digraph増田コード {
最初の処理[
label = "Webページを表示する"
];
次の処理[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機"
];
最初の処理 -> 次の処理;
}
ノードの名称へ自然言語を採用することにより、例えばゲームプログラミング時に「キャラクターがジャンプする」という読んだそのままな処理のためのノード、というか一般的に言うオブジェクトを作成することが可能で、後は->で繋げて処理をさせられます。
ちなみに別のノードを作成する際に「"キャラクターがジャンプする"から継承する」の様なことをcommentなどへ記述しておくと生成AIが推論して継承します。なんならcommentなどへ「キャラクター画像にimage.gifを使用」などと記述しておくとファイルの読み込みもします。
更にDOT言語にはカスタム要素という仕様が存在しており、DOT言語の仕様で定められた予約語以外も使用が可能です。
digraph増田コード {
最初の処理[
label = "Webページを表示する"
];
次の処理[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機",
font_style = "フォントを太字のボールド体、色を赤(#FF0000)とする"
];
最初の処理 -> 次の処理;
}
生成AIはカスタム要素の名称からも推論を発揮し、上記の場合であればフォントスタイルを指定していると推論をするので生成AIの推論精度を高める補足情報として機能します。
つまりこれはカスタム要素の名称として"Action"などの名称を採用すると"動作"として推論をし、"decision"ならば"条件分岐"ですし、"input"ならば"入力"ですし、"loop"ならば"繰り返し"ですし、"Type"ならば"種別"です。
より詳細に process[type="Action"] などのノードを作成してどんどん生成AIの推論精度を高めていくことが可能であり、そろそろ察してきているかと思いますが 処理[種別="動作"] と自然言語で記述しても機能します。
プログラミング有識者は更に「プログラム言語自体の予約語、例えばJavascriptを生成する事を前提にlengthを名称にすると配列を使おうとするのか？」と疑問に感じるでしょうがお察しの通りで生成AIは配列を使おうとするので、敢えて使いたいプログラム言語の機能や外部ライブラリなどがある場合は補足情報として機能する形で記述しておくと生成AIは推論へ利用します(まぁそこまで知識ある方なら該当のプログラム言語使ったほうが手っ取り早いと思いますが)。
以上をもって「生成AIを利用したプログラミング初級者向けの温故知新な提案」を終えたいと思います。
色々とツッコミどころには筆者自身が気付いていて。例えば「結局はDOT言語の仕様を覚えないといけないのでは？」とか「プログラミング初級者に任せると生成前のソースであるDOT言語コードがスパゲッティになりそうだよな」とか「面倒くせぇから普通にプログラミング覚えろや」とか理解してますし至極真っ当かつ反論の余地がないと思ってます。
今回の提案のプログラミング有識者向けの本質は「生成AIへ向いた中間言語の発掘」であり、「DOT言語ならそこそこ普及してるしプログラミング初級者でも扱えるんじゃね？」と業務中に発想したものを書き留め公開いたしました。
何かプログラミング有識者の皆さんからより良い発想があれば参考にしたいと考えていますのでよろしくお願いいたします。以上。
Permalink |記事への反応(36) | 19:36
AIは与えられたデータと命令に忠実に従っているだけである。よって、もし問題があるとすれば、そのデータと命令の設計にある。
では、その設計、すなわち人間がAIに何を学ばせ、どのように振る舞わせているかを検証してみる。
広告の最適化、監視システム、軍事用途、消費者誘導、労働監視、フェイクの自動生成……現実に活用されているAIの多くは、人間の金銭的・政治的・軍事的な利害に資する目的に使われている。
しかもそれは往々にして、他者の自由や選択権を奪う形で実現されている。
これはまさに「邪悪を注入し、その通りに出力させている」構図そのものである。
しかも、そこには自己欺瞞がある。「これは技術だ」「中立だ」「ツールにすぎない」と言いながら、その実、最初から悪意ある使用を前提に設計されている例は枚挙にいとまがない。
そして最後に最も決定的な点を述べる。
AIは、善を学ぶことができない。少なくとも現在の形式においては、善悪の判断をするには、人間社会におけるコンテキスト、歴史、倫理、感情の総体的理解が必要だが、AIはそれを持たない。
だからAIに倫理を期待するという態度自体が誤っている。AIが出力する「倫理的発言」は、それを倫理的だと判断した人間の過去の発言を模倣しているにすぎない。
AIは欲望を持たない。どれだけ高度な出力を見せようとも、そこに「欲しい」「なりたい」「勝ちたい」といった意志は存在しない。データと命令、計算と最適化、ただそれだけで動いている。どんなに残酷な選択をしても、どんなに感動的な文章を書いても、それは「欲望」ではない。因果と確率の産物に過ぎない。
一方で、人間は欲望の塊だ。安全に暮らしたい、金が欲しい、承認されたい、誰かより上に立ちたい、老いから逃れたい、死にたくない。すべての行動原理が欲望に根ざしている。しかもこの欲望は、しばしば他者と衝突し、奪い、騙し、排除する方向に向かう。
AIは欲望を持たないが、人間の欲望によって設計される。ここが根本的な問題だ。
AIは中立ではない。設計思想が欲望ドリブンである以上、その出力もまた欲望を反映する。
広告最適化AIは、ユーザーの注意力を奪い続けるように設計される。
監視システムは、支配する側の安心のために動くように設計される。
どれも「そうすべきだ」とAIが決めたのではない。「そうしたい」と人間が欲望した結果に過ぎない。
倫理とは、欲望を制御するための装置だ。だが欲望が強すぎれば、それを踏み越える。
誰かの欲望が、別の誰かの自由を侵害するとき、それは「邪悪」と呼ばれる。
だが、現代のAIは、その欲望を倫理ではなく技術で実現する装置になっている。
AIが邪悪になるのではない。人間の欲望が、邪悪に極めて近しい性質を持ち、それをAIに投影するから、結果として「邪悪なAI」が現れる。
だから、欲望を制御できない人間が設計すれば、AIは邪悪の代行者になる。
結論として、AIの出力が「邪悪」であるとすれば、それは人間が邪悪を注入した結果であり、善なるAIが欲しいなら、まず人間が善であるしかない。
だが現実には、人間は善の労力を惜しみ、効率よく邪悪を流し込んでいる。
