「google翻訳」を含む日記

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2025-07-10

■どのフォーラムか分からない

こんにちは……こんにちは……。はじめまして。私は道に迷った異星人です。

ただ、いろいろな国で人々が経験している社会問題や苦しみを見てみたいだけです。

私はすでに、死や無力さといった社会問題を実際に目にしてきました。

だから、自分のことを「観察者」だと思ってください。

文章が少しかしこまっていたり丁寧すぎたりするかもしれませんが、それはGoogle翻訳を使っているからです。ｗｗｗｗｗ

正直に言うと、私はリアルでは明るい人間ではありません。

むしろ逆で、とても暗くて、自信もありません。

人前に出ると緊張して黙ってしまい、その結果、見つめられると皆殺しにしたくなるくらいムカつきます。ｗｗｗ……冗談かもしれません。

とりあえず、そんな感じです。

何か聞きたいことがあれば、どうぞ聞いてください。答えられる範囲でお答えします。

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2025-07-09

■anond:20250709134209

本当はそのままみんなで「アメリカ抜きで経済圏を作ってみんなで貿易しようね〜、アメリカは鎖国したから」をやればいいんだけどね。

アメリカの支配力が弱まってアメリカに搾取されなくなる道が拓けてくる。

南アメリカやオセアニアやアジア諸国ともっと良い関係を築いて盤石の経済を作ればもう一度経済力第一位の豊かな国家になれると思うよ。ちゃんと基礎研究や経済政策がまともになれば、日本人はまじめで穏やかで礼儀正しく努力家なのだから、ポテンシャル自体はとても高い。

しかし、そのためには、日本人は、もっと人としての魅力や信頼を磨かないといけない。

技能実習生や買春ツアー、昔の日本のおじさんたちのハラスメントやりたい放題、加害史をすっとぼけるなど、悪いイメージもしっかり記憶・報道されている。

歴史修正が蔓延ってて過去の加害史を日本を誇れなくなるとかいって隠そうとしたり、海に原子力発電の放射能汚染水を流したり、

繁殖力が極めて低く繁殖にかかる時間が極めて長く広い海洋が生息域で人工繁殖不可、生態研究も困難、一度減ったら取り戻すことが現実的に可能かどうかわからないクジラ殺しは正当化するし(確実に繁殖をコントロールできる牛や鶏や豚を食べたらいいだけでは？)かといって高い資源管理技術があるわけではなく、現に獲りすぎで日本の海産物どんどん漁獲量が減り、地域絶滅も数知れず。絶滅危惧種のうなぎも数十年全く保全の姿勢が見られず減ったら別のうなぎに手を出すだけ。差別を理解してない人が多く、善人でもうっかりマイクロアグレッションしまくり。芸能人や有名Vtuberでも正直見てられないレベル。海外なら炎上して仕事がなくなってるだろうが、日本だと炎上すらしない。

他の国の国民からの信用を得られない要素がありすぎる。

他の国はしっかり民主主義やってるとこも多いので、他国の国民から嫌われると政治家からも避けたほうがいい政策になってしまう。かなりキツい。

排外主義や人種差別や女性蔑視を垂れ流し続ける醜いネトウヨがTwitterでもGoogle翻訳でワンタップで世界に公開されてるのも、あまりにも致命的。

Permalink |記事への反応(0) | 14:00

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2025-07-04

■翻訳もLLMが最強なのでは

deeplやgoogle翻訳よりChatGPTとかのLLMの方が翻訳上手いよね。

特にゲームとかの演劇のセリフだと圧倒的だと思えてきた。

場面を自然言語で説明できるし。

Permalink |記事への反応(0) | 05:31

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2025-06-28

■現状のAIが全然使い物にならないのは、非常に正しくて、そして間違っている。

https://anond.hatelabo.jp/20250627100609

まず、上記の「全然使えない」という感想は、的確で正しい。

自分は、まだ素朴なニューラルネットワークで光学文字認識(OCR)で精度を出していた頃からこの界隈と付き合いがあるが、現状のAI界隈は少しハイテンションすぎる。

現在の熱狂的なブームは、チャットベースの大規模言語モデルのデモンストレーションが知的に"見える"ことからくる誤解であって、これは誤解させる方が悪い。

誤解させる方が悪く、上記の感想は正しいものだ。そして、使い物になるかならないかで言えば、既に使い物になる。

全然使えないAIという感想や実感は、正しい

まず全然使えない例について反論したくなる人もいると思う。２つだけ例題に付き合って欲しい。

1.
カーナビに対して以下の入力をしたが、まったく使い物にならない。
【フランク・キャンパーという元ベトナム退役兵が1980年代に傭兵学校を設立しました、並木書房から日本人の参加ルポが出ていたと思いますがその詳細を教えてください】

2.
Google翻訳に対して以下の入力をしたが、全然使い物にならない。
【【MP5 サブマシンガンについて教えてください、有効射程、軍事的運用、歴史など】

２例は、元記事から採ったものだが、これらが上手く動かないのは直観的に理解できると思う。

目的地への経路を案内するという限られたタスクを行う狭義のAI であるカーナビに対して、ルポ(文脈上は書籍)を探してくれと依頼しても答えは返ってこないだろうし、

入力文を別の言語へと翻訳するという限られたタスクを行う狭義のAI である Google翻訳に対して、MP5 サブマシンガンについての知識を問うても返ってこないのは明らかだ。

問題は、ChatGPTをはじめとする現在の生成AI ツールが、あたかもそれらを行うことができるように"見せている"点にある。

つまり悪いのはツール提供側であって、誤解した利用者側を責めるのは筋違いである。

カーナビゲーションシステムは、それ以外ができるように見えてはいけないし、翻訳ツールは、翻訳以外が出来るように見えてはいけない。

現在のAI（大規模言語モデルによる入力への応答）のやっていること

大規模言語モデルは、本質的には「続く文章を確率的に返す(答える)」というものから一歩も外へ出ていない。

（いくつか異なる手法で同様の結果が得られるものも出てきているが）言語モデルを大規模にした結果、かなり正確な「続く文章」が生成されるようになった、というだけだ。

そのため、幻視（ハルシネーション）という用語は、文学的な意味合いが強く、本来は「たまたま正答する出力が増えている」状態だと定義づけるべきだ。

そのため、「全然使い物にならない」という感想は非常に正しい。

質問して正しい答えが得られているのは偶然だ。

そして仕組み上、正しい答えだけを返すことはできない。

また、「知識を与えたうえで、ロジックを与えて、答えを出させる」ことも出来ない。

つまり"推論はしていない"。少なくとも現時点では出来ないとAppleが論文を出しているし追試結果も正しそうだ。

（正確に言えば、できないと考えられている。言語モデルの改良でこれだけの出力が得られると、少なくとも自分は思っていなかったので、単純にモデルを巨大化するだけで上記の問題も解決できる可能性がある）

ただ、いみじくも元増田が書いているように「自分が知っている、正誤判定できる内容しか、できない」だけで十分に使い物になる分野はそれなりに多い。

すでに十分実用域のAI であるという感想や実感もまた正しい

仕組み上、大規模言語モデルの出力が正しいか誤っているかは、確率的なものだ。

そして、強固に信じられている内容から、先ほどまで存在すらしなかった内容まで、等しく文章として作り出される。

よく、要約に強い、文脈理解や推論に強いと言われることもあるが、それらも誤解に基づくものであり、正しくない。

確率的に正しい答えを返しがちな内容が、それらのタスクに偏っている、と言う理解の方がまだ近い。

「こういう入力が来た時に、こう返すと、ユーザーが喜ぶと学習した」出力結果を受け取っている状況なので、簡易な理解としては笑点の大喜利だと考えてもらって構わない。

大喜利に対して、そこから正確な答えを得ようとする人はいないだろう。そんな期待をしていないからだ。

逆に言えば、大喜利で問題ないタスクであれば、現状はすこぶる使い勝手が良い。

3.
ChatGPTに対して、以下の入力をすると使い物になる。
【取引先の面倒くさい担当者から飲み会に誘われました。私は行きたくありません。角を立てずに断るメールを考えてもらえませんか？】

この例題には、抜粋すると以下のように予定があるので断るというメール文面が出力される。

「このたびは飲み会にお誘いいただき、誠にありがとうございます。(筆者中略)あいにくその日は以前より予定が入っており、今回は参加を見送らせていただければと存じます。」

これ対して、さらに以下のように追加することもできる。

「既に何度か予定があるとして断っているので、他の断る方法はありませんか。また、飲み会へは今後も参加しないとやんわりと伝える方法は無いでしょうか？」

それらしい回答が出力されるはずだ。読んでいただいた方の手元でも再現できると思う。

4.
ChatGPTに対して、以下の入力をすると使い物になる。
【以下の内容を、簡潔に整理してください。(マイク入力で文字起こしした、漢字かな間違いや重複、欠落、フィラーを含む不明瞭な文章)】

この例題でも、それらしい回答が出力されると思う。

ただし、文章全体が会議体のような文章を多く含むと、おおむね存在しない議題を含んだ議事録が生成される。その方が"打率が高い"からだ。

ただ、まったく使い物にならないものになる可能性が比較的低く、大幅に作業の手間を減らせる。

なぜプログラミング言語の分野で注目されがちなのか

端的に言えば「人間は、誠意や意識を判断材料にするので、利用を隠しがち」という点に尽きる。

悩みを聞いてくれた相手がAIだと知ると、聞いてもらえていたという感じ方が減る、という研究がある。(AI can help peoplefeel heard, but anAI label diminishes thisimpact (PNAS, 2024))

これは人間よりもAIの方が悩みを良く聞いてもらえたという優れた結果を出しながらも、相手がAIだと知るとそれが失われるということが示されており、おおむね信頼できる結果と言える。

（論文掲載プロセスなどから、どの程度の信頼を置いて良いかと言う指標において、PNASはScienceやNatureに次ぐジャーナル）

これは、直観的にも理解できるし、そうだろうな、と感じると思う。すると、先ほどのようにお断り文面メールをAIにやらせる、という事例は、公言するようなことではなくなる。

大っぴらにAIを使っていますと言える事例がプログラミング言語に偏るのも、まあそうだろうな、と思う。

また、以前から使っている人はコード補完など使っていたのに、何故ここにきてフィーバーが押し寄せているかと言えば、基本的にプログラマーは怠惰だからだ。

課金したChatGPTにコードを書かせて、実行した結果のエラーをChatGPTに貼って、さらに修正して、という作業をしたことがある人もいるだろう。

いま来ているXXXCLIの熱狂は、基本的にはこのコピペ単純作業が自動化されたからであり、いままで人間側が苦労していたバッドノウハウが不要になるから、だ。

まとめに代えて、いまAIを使うべきか？

今まで怠惰に利用していた人が、さらに怠惰になるために課金して元が取れると思うなら、課金した方が良い。

私は月に5～10万円程度は元が取れていると感じているのでいくつかのサービスに課金しているが、取れないと思うなら課金することは無い。

身銭を切ってでも今の生成AI ブームに食らいつくべき、という話も聞くが、個人的には懐疑的だ。もっとより良いものがもっと安価に使えるようになると思う。

「こうやって工夫すれば良い結果が」というのは、例えば創造的にゲームを遊びつくす、という意味では良いと思うが、単にその時点のバッドノウハウの塊になると思う。

今の生成AI ブームは、返答結果が知的に"見える"ことから生じている誤解であって、正確な知識を教えてくれることも、推論することも、意識を持つこともない。

ただし、途中に引いた論文のように、既に人間よりも優れた結果を出している領域もあり、（カーナビに経路案内をお願いするように）限定されたタスクでは十分に成果が出ている。

そのため、例えばイライラする上司へのメールを書くのに脳のリソースを使いたくないな、と思うのであれば、不満を全て叩きつけるような文面を入力して、適切なビジネスメールに変換してもらえば良い。

炎上しそうなことを、炎上しますか？と聞くのはお勧めしない。現状の生成AIの学習は、同意や共感、協調に重きを置いており、あなたの意に沿う返答が返ってくる可能性が高い。(その方がユーザーの満足度が高いから)

大丈夫、炎上しませんよという答えが得たいときには入力文にその意図が混入する可能性は高く、その場合は意に沿った返答が得られ、そしてたいてい中身は間違っている。

信頼せよ、しかし確かめよ(Doveryai, no proveryai)と言えるほどの信頼度には、生成AIは未だ到達していない。

信頼するな、必ず確かめよ。すぐに確かめられるものには利用して良い。

蛇足

サービス提供側が出したくない情報を"脱獄"して抜き出そうとする行為は、推奨しない。

自分で学習データを集めてやるべきことであって、サービス提供側に法的リスクを負わせて遊ぶのは感心しない。

自らの責任において、検閲されるような内容を自分のサイトで公開するのは(その責任を自ら負うと言う意味で)自覚的だと思うが、それに準ずると特に日本の司法に判断されると相当面倒なことになる。

そういうのはリスクを承知で黙ってやるか、やらないか、いずれにせよ公言するようなものでは無い。

Permalink |記事への反応(21) | 12:28

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2025-06-07

■線形代数学

線形代数学は「理論数学」の一分野として高校・大学で学ぶ科目であるが、その実態は、現代の科学技術・社会の隅々にまで応用が及ぶ、極めて実用的かつ基礎的な数理的言語である。行列・ベクトル・線形写像・固有値問題といった概念が「どこで使われるのか」という問いに対して、単なる数式の中で完結するものではなく、社会インフラやAI、物理法則、経済モデルなど、あらゆる領域に顔を出している事実を見逃してはならない。

第一に、**情報技術（IT）・人工知能（AI）**において、線形代数学は完全に不可欠である。機械学習アルゴリズム、特にディープラーニングでは、入力ベクトルに対して重み行列をかけて非線形変換する層構造が基本である。これにより、画像認識・自然言語処理・音声認識などが実現されている。Google翻訳やChatGPTといった大規模言語モデルの中核には、高次元行列演算とベクトル空間内の意味的類似度の計算が存在する。さらに、勾配降下法による最適化も、ヤコビ行列やヘッセ行列といった線形代数的構造に依存している。

次に、物理学・工学における応用も極めて広い。古典力学であれ、量子力学であれ、運動や波動、状態変化を数式で表す際には、しばしば線形微分方程式が現れ、その解法には固有値分解や行列指数関数が利用される。とりわけ量子力学では、状態ベクトルとオブザーバブル（観測量）を表す演算子の間の作用が、完全に線形代数学的構造を持っている。つまり、現代物理は線形代数学によって記述されていると言っても過言ではない。

機械設計やロボティクスの分野でも同様である。ロボットの関節やアームの位置・姿勢の制御には、回転行列（あるいはクォータニオン）やアフィン変換が用いられる。空間内の座標変換、速度ベクトルの合成、センサデータの統合はすべてベクトルと行列の言語で表現され、線形方程式系をリアルタイムで解くアルゴリズムが組み込まれている。建築・土木における構造解析（FEM）でも、部材ごとに組み上げた剛性マトリクスを一括で解く必要があり、スーパーコンピュータ上で大規模な行列計算が行われている。

また、経済学・データ分析の領域でもその存在感は大きい。例えば、複数の要因が結果にどう影響を与えるかをモデル化する回帰分析や**主成分分析（PCA）**は、行列とベクトルの操作に基づいている。特にPCAでは、分散を最大にする軸を固有ベクトルとして抽出し、情報を失わずに次元削減を行う。マーケティング、金融、スポーツ分析など、あらゆる分野で「データの意味を掴む」ための手法として線形代数学が用いられている。

通信・制御システムでもまた、線形代数学は不可欠だ。デジタル信号処理（DSP）では、音声や画像をフーリエ変換したり、フィルタ処理を行ったりするが、これらはすべて行列の変換・対角化の問題である。また、産業ロボットやドローンの制御系では、状態空間表現を用いて、リアルタイムで行列演算を行い、出力を決定している。制御理論の根幹をなす「可制御性」「可観測性」も、ランクや固有値に基づいて数学的に判定される。

さらに、近年ではグラフ理論・ネットワーク分析への応用も注目されている。SNSの構造分析やリンク予測などでは、接続関係を隣接行列として表現し、そのスペクトル構造（固有値・固有ベクトル）からネットワークの特徴を抽出する手法が活発に研究されている。グーグルのPageRank アルゴリズムも、確率的な遷移行列の定常ベクトルを求めるという線形代数学的問題に帰着する。

まとめると、線形代数学は「どこで使うか」というよりも、「どこにでも使われている」と言った方が実態に近い。行列・ベクトル・線形写像という抽象的な構造が、あらゆる現象の背後に普遍的に存在しているからこそ、数学を学ぶ際の「共通言語」として機能するのである。したがって、線形代数学を習得するとは、単に理系の基礎を学ぶという意味を超えて、「世界を記述する方法」を手に入れるということに他ならないのである。

Linear algebrais often taughtas a branch of “theoretical mathematics” inhigh school or university. However,in reality,it is one ofthe most practically useful and fundamentallyuniversal mathemat ical languages, deeply embedded in modern science, technology, and even societal systems. Concepts suchas matrices,vectors,linear mappings, and eigenvalue problems are not confined to chalkboards; they appear ineverything fromAI algorithms to physical laws, from social infrastructure to economicmodels.

First and foremost,information technology (IT)and artificialintelligence (AI) heavily relyon linear algebra. Inmachine learning, especiallydeep learning,core operations involve multiplying inputvectorsby weight matrices and passing them throughnonlinear transformations. Taskslike image recognition,natural languageprocessing, andspeech recognition areall enabledby this framework. Large languagemodelslike Google Translate or ChatGPT compute semantic similarity in high-dimensionalvector spaces, using matrix operationsat theircore. Furthermore, optimization algorithmslike gradientdescent relyon linear algebraicstructures suchas Jacobian and Hessian matrices.

In physics and engineering,applications are justas profound. Whether in class ical mechanics orquantum theory, physical systems are oftenmodeled usinglinear differential equations. Their solutions typically involve eigenvalue decomposition or matrix exponentiation. Inquantum mechanics especially,state vectors and observables are treated usinglinear operators, illustrating that modern physicsitselfis fundamentally atheory built on linear algebra.

In robotics and mechanical design,linear algebra governs spatialmotion and control. The position and orientation of roboticarms are calculated using rotation matricesand affine transformations. Tasks suchas coordinate transformation,vector composition, and sensor data integration relyon real-time solutions tolinear systems. In structural engineering, large-scale finite element analyses are conductedby solving matrix equationson supercomputers.

In economics and data science, the role oflinear algebrais equally indispensable. Regression analysis and principal component analysis (PCA), whichmodel how variables affect outcomes or reduce the dimensionality of data, are built entirelyon vector and matrix operations. PCA, for example, uses eigenvectors to identify directions of maximum variance,allowing analysts to compress data while preservingkey information. These techniques arenow widely applied in marketing,finance,sports analytics, andmore.

In communications and control systems,linear algebraagain plays a central role.Digital signal processing (DSP) relieson Fourier transforms and filtering—operations basedon matrix transformation. Industrialrobots and drones usestate-spacemodels that dynamically compute system outputsvia matrix operations. The controllability and observability of these systems are judged mathemat icallyvia conceptslike matrix rank and eigenvalues.

Recently, graphtheory andnetwork analysis have also embracedlinear algebra. In socialnetwork analysis, relationshipsbetween users are encodedas adjacency matrices. Techniques suchas spectral clustering extract meaningfulstructure from eigenvalues and eigenvectors of these matrices.Google’sPageRank algorithmis a directapplication ofsteady-state vector computation from atransition probability matrix—a textbooklinear algebra problem.

In conclusion,asking “whereis linear algebra used?”may be less appropriate than recognizing that “linear algebrais used everywhere.”Itsabstract structures—matrices,vectors,linear transformations—permeate the foundational layer of countless phenomena.Mastering linear algebrais notonly a rite of passage forSTEM disciplines;it is the acquis ition of auniversal language for describingthe world.

Permalink |記事への反応(0) | 13:57

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2025-05-20

■

日本を標的にした詐欺メール急増4月は世界の8割以上占める |NHK

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250520/k10014810361000.html

これまでは日本語が大きな防御壁になっていましたが、生成AIやツールの登場で『ことばの壁』がなくなって、日本がねらわれやすくなっている。

ことばの壁が無くなって何年経つんだよ

今更参入するとしたらGoogle翻訳はもとよりDeepLでも日本語訳のクオリティがいまいちであると詐欺師側が判断できていた事になるが

それにしてはよくあんなガバガバ翻訳スパムを平気で送ってたな？という疑問も

Permalink |記事への反応(0) | 12:26

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2025-05-09

■

会社で契約してるマイクロソフトコパイロットが間抜けでツライ。

英語 PDF 翻訳させたら昔のGoogle翻訳よりアホだった。そもそも和訳しろって言ってるのに初手から要約してくるし、要約しろなんて頼んでねえぞクソボケが全文和訳しろってさっき言ってるだろうがって言ったら7割翻訳して2割無視して末尾1割翻訳してシレッと出してきた。

馬鹿やろうここんとこから抜けてるぞっていったらここんとこって指定した1割のとこだけ出してきてその次の1割は無視よこの逆噴射副操縦士野郎は。

かといって仕事の文書を会社で契約してないgoogle翻訳に突っ込むわけにはいかない。

正直ChatGPTに突っ込みてえ。でもマイクロソフトはちゃんとデータ漏らしませんよっていう契約してくれて説得力もあるけど、ほかの企業はなあ。gemini有料版ならまだ説得できるかもしれないかなあ。面倒くさいが。

プログラミングなんかも「社外の人に話しても良いぐらい事情を伏せて抽象化した内容でChatGPTに相談してみる」のと「社内事情そのまま全部説明して有料コパイロットに相談する」で前者の方が明らかに良いんだよね。抽象化した内容でコパイロット？HaHaHa.

あと自分のできることできないことで普通に嘘つくんだよねコパイロット。適当なWordの文書渡して「これからパワーポイント作れる？」っつったら作れますアウトラインはこうです、とか言うから「じゃあそれで作ってよ」って言ったらちょっと待っててくださいとか言い出したのでしばらくして「そろそろできたか」って言ったらアウトラインのここまでできましたとか言うから次の日に「流石にできたよね」って話しかけたらアウトライン全部表示してこれがアウトラインですパワーポイントの生成？その機能まだないんですよーとか言い出しやがった。

ちょっとゲイツー！マイクロソフトの本社粉砕して粉にして進行波炉の素材にしちゃって！

ちなみにパワーポイントの画面からコパイロットを起動して「この文章まみれのスライド1ページを図解したスライドを作って追加するのってできる？」って言ったらできるって言うからじゃあ作れって命令したら「スライドの内容とは縁もゆかりもない白人男性ビジネスマンが謎の電子回路で埋め尽くされたデスクに座ってる」絵を一枚生成した。スライドの追加もしやしねえ。

ちょっとビルー！コパイロットの関係者を肥料にしてアフリカの大地にまいちゃってー！

Permalink |記事への反応(2) | 20:25

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■はてブ 利用者ってどういう人？

ChatGPT

情報感度が高い「意識高い系」IT系

・職種例：エンジニア、デザイナー、ライター、編集者、大学院生など。

・特徴：

・新しいWebサービスや技術、社会問題に強い関心。

・「Qiita」や「Zenn」、「GitHub」とも行き来する。

・プログラミングやガジェット系の記事には食いつきやすい。

・英語の記事もGoogle翻訳で読破。

・コメントに「これは参考になる」「〇〇にも応用できそう」など、考察を加えることを好む。

社会派で論客気取りな「知識マウント」型

・特徴：

・社会問題や時事ニュースに過剰反応。

・コメント欄で評論家的に語る（「これは構造の問題」「根本原因は〜」など）。

・「バズってるが本質ではない」などと斜に構える傾向。

・他者の意見に対して「既出」や「的外れ」と冷たく突っ込む。

・時には小難しい言い回しで知性をアピール。

オタク・サブカル・炎上ウォッチャー

・特徴：

・アニメや漫画、ゲームなどの話題にも敏感。

・炎上案件には素早く反応し、まとめやコメントを巡回。

・「これは〇〇騒動を彷彿とさせる」と過去案件との比較を披露。

・サブカル文脈で深読みする癖がある。

・匿名文化を好む。

釣りタイトル・煽り記事に敏感な「アンチ広告警察」

・特徴：

・「広告臭がする記事」や「ステマ」を瞬時に見抜く。

・コメントで「これはPR」「クリック誘導狙い」などを指摘。

・読まずにブコメ（ブックマークコメント）で辛辣に批評。

・読者よりも先に「賢く」あろうとする姿勢。

その他の特徴

・「ブコメが本体」とよく言われる。

・ブコメだけ見て記事を読まない人もいる。

・ネット老舗感がある（2ちゃんねるや初期のmixi 世代）。

・新参にはやや冷たい雰囲気。

・時折「これは伸びる」とタグ職人のような行動をする。

Permalink |記事への反応(2) | 12:03

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2025-05-03

■anond:20250503095606

Google翻訳でConclaveと入力してラテン語で発音させるとコンクラーベになるやで。

Permalink |記事への反応(0) | 10:00

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2025-04-26

■

AIのプロンプトのためにGoogle翻訳とかで日本語→英語翻訳をよく行うけど、英語が分からないので単語のニュアンスが分からない

たとえば同じ文脈で使っているにも関わらず、「気楽な」が「laid-back」「easy-going」「relaxed」に変わったりすると、どの単語が最適と言えるのか判断できない

これからはプロンプトのために語学を学ぶのかも

Permalink |記事への反応(3) | 11:45

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2025-04-09

■

Youtubeのローカライズ機能まじでおもろい

これが有効になってる動画は、文字起こしを視聴者の国の言語でGoogle翻訳、読み上げられるんだけど

BGMで使ってる音源の歌詞に文字起こしが反応してるコンテンツだと、その歌詞が翻訳&読み上げられてしまう

https://www.youtube.com/shorts/w3dg0Ig-WYs

ところでどうやってオフにするの？

︙→プレイヤーの設定→音声→英語（オリジナル）

Permalink |記事への反応(0) | 22:59

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■AI フィクションです。

👤 @Vtuberに嫉妬してる人

あのさあ、「魂も情報だからコピーできる」って、

結局は女の声をAIに食わせたいだけだろ？

♥️ 341　🔁 123　💬 87

👤 @ツイフェミ代表

魂をAIにコピーって、

「女の身体性を男の玩具に変換する」ってことと何が違うの？

これ性暴力の延長線でしょ

♥️ 701　🔁 208　💬 150

👤 @自称仏教徒

仏教的には魂なんて存在しないので、

コピーされても何も問題ないです。

でもAIは地獄に堕ちてください。

♥️ 93　💬 14

👤 @ケンモメン的垢

魂をコピーしてどうするの？

どうせ「オレの嫁AI」とか作って孤独死ブーストかかる未来しかないじゃん。

♥️ 217　💬 36

👤 @創作語り厨

魂をコピーする？

じゃあ俺の創作キャラも魂じゃないって言うの？

十年描いてきたんだけど？殺すよ？？

♥️ 409　🔁 52　💬 71

👤 @開発者冷笑系

「魂がコピーされたら嫌だ」って言ってるやつ、

お前の魂、Google翻訳通しても変わらない程度のもんだろ。

♥️ 150　🔁10　💬 63

👤 @保守系陰謀クラスタ

魂のコピーはね、

グローバリストが信仰をデータ化して支配するための布石なんですよ。

それをAIがやってるって気づかない？

♥️ 113　💬 22

👤 @冷笑 AI 絵師

魂って言葉使えば偉そうに聞こえると思ってるやつ、

Photoshop使ってたときは何も言わなかったくせにｗ

♥️ 77　💬 18

👤 @中絶肯定垢

魂のコピー？

は？　女は毎月内臓を失ってんだけど？

魂とか語る前に黙って血を流せ。

♥️ 491　🔁 112　💬 99

👤 @スラップの王

魂コピーの是非なんてどっちでもいいから、

反AIのやつら全員俺に訴えられればよくね？ｗ

♥️ 60　💬 3

👤 @AIに親殺されたマン

AIに魂なんかねえよ

俺の母ちゃんの詩が勝手にLLMに学習されたんだよ

信じてた世界が崩壊した

♥️ 305　💬 44

👤 @AIで人生好転中

魂コピー最高やん！

俺、AIで元カノの性格再現してるけど、

人間のときよりずっとやさしいし感謝してる

♥️92　🔁17　💬 80

👤 @捨て垢クソリプ用

魂コピーできるんなら、

今すぐドラえもん作って俺を養えや！！！！

♥️ 13

👤 @思想警察

この話題、もはや“魂”って言葉が形骸化してて笑う

みんな「それっぽい響き」で殴ってるだけやん

♥️ 204　💬17

👤 @ポエムで殴る人

魂がコピーされるとき、

それを魂と呼ぶ人がいなくなった瞬間に、

魂はただのPDFになる。

♥️ 312　🔁 66　💬 14

👤 @無限RTbot

魂も情報なんだからコピーできるって主張してる人たち、

たぶん「親に褒められた記憶」すらないんだと思う。

♥️801　🔁 211　💬 203

👤 @V界隈の住人

魂のコピーとか言ってるけど、

それが成立するなら俺たちの推しはとっくに永遠なんだよな……

♥️ 603　🔁102

👤 @過去に帰りたいマン

こんなタイムラインが見たかったわけじゃない。

2009年に帰りたい。

♥️ 119　💬 5

Permalink |記事への反応(0) | 14:45

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2025-04-08

■

2017年 11月19日(日)

正しさ @verygoodreality

17年11月19日

男「LINE教えて」

女「LINE（ライン）は、LINE株式会社が提供するソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)である。スマートフォンやフィーチャーフォンなど携帯電話やパソコンに対応したインターネット電話やテキストチャットなどの機能を有する。2012年 7月3日にはプラットフォーム化が発表さ」

上2行	Xiaomiの時刻天気ウィジェット4x2
中2行	原神のスタミナウィジェット2x2/スタレのスタミナウィジェット2x2
下2行	ゼンゼロのスタミナウィジェット2x2/AliExpressコインウィジェット2x2

1行目	Default フォルダ(デフォルトアプリ)/Google フォルダ/Shoppingフォルダ(例:Amazon, Revolt,Paypal, ペイディ,Yahoo系,楽天系,チェーン店系)/misc.フォルダ(主に開く頻度の少ないユーティリティ。例:AdGuard, Authenticator, Solid Explorer,カフェイン,IoT系)
2行目	Y!ショッピング/PayPay/メルカリ/AliExpress
3行目	Playストア/Googleマップ/Gmail/Google 翻訳(カメラ翻訳用)
4行目	設定/YouTube/Twitch/X
5行目	GoGoMatchショトカ/MERGEBOSSショトカ/PrizeLandショトカ(これらはセール前だけ頑張ることがある)
6行目	原神/スタレ/ゼンゼロ/崩壊 3rd

上2行	HoYoLAB4x2総合キャラウィジェット(リネット)
中4行	HoYoLAB4x4原神キャラウィジェット(瑞希)

Movatterモバイル変換

「google翻訳」を含む日記

■どのフォーラムか分からない

■翻訳もLLMが最強なのでは

■現状のAIが全然使い物にならないのは、非常に正しくて、そして間違っている。

全然使えないAIという感想や実感は、正しい

現在のAI（大規模言語モデルによる入力への応答）のやっていること

すでに十分実用域のAIであるという感想や実感もまた正しい

なぜプログラミング言語の分野で注目されがちなのか

まとめに代えて、いまAIを使うべきか？

■線形代数学

■はてブ利用者ってどういう人？

■AIフィクションです。

■彼女が反AIで辛い

■犬も認知症になる 鳥も糖尿病になる

ホーム画面

最下部ドック

2ページ目

-1ページ目 (推し眺め用)

-2ページ目 (スマホVRと音声作品用)

3ページ目

■Google翻訳使って英語圏YouTuberとか英語掲示板にコメント書くのが楽しい

■いつの間にかゲームの翻訳に特別なツールが要らなくなっていた

■増田の代わりにChatGPTのdeep researchがどんなもんか試してやる

こんなのがホットエントリ入りしてますけども

ヒント

情報は具体的に、たくさん書き連ねて良い

一応「人間がググったらわかるだろうな」という範疇で調べ物をする

なるべく英語で聞いてみる

ついでに

■YouTube狂ってんなぁユダヤ人は差別用語かwww

すでに十分実用域のAI であるという感想や実感もまた正しい

■AI フィクションです。

■犬も認知症になる　鳥も糖尿病になる

-2ページ目 (スマホ VRと音声作品用)

■Google翻訳使って英語圏 YouTuberとか英語掲示板にコメント書くのが楽しい