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はてなキーワード:テックとは
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめまています。
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この1週間は、**日常の小さな出来事から職場の深刻な悩み、食文化のこだわり、AI・ガジェット、地域ネタまでテーマが非常に幅広い**のが特徴でした。
特に強く浮かび上がったのは
の3つ。
一方で、ChatGPTや会議ツールなどのテック系話題が日常に自然に混ざり、**“生活 ×技術 ×雑談” の融合**が、オープンチャットらしい空気を生み出していました。
全体として、重いテーマとゆるい雑談が心地よく行き来する、温度差のある1週間でした。
https://anond.hatelabo.jp/20240722084249
「俺たちのIP（ピカチュウとかクラウドとか）をそのまま出力するな」なら分かる。でも「無断学習自体を禁止しろ」は筋が悪くないか？
ゲーム開発会社ってことはテック企業でもあるんだから、コーディングやらにLLMを絶対使ってるはず。
軽く調べたら、まあまあ事例もそこそこでてくる。
プログラマーが生成しているプログラミングコードだってKubernetesのマニフェストだって、Web上のブログ記事やGitHubのコードみたいな、大量のデータを「無断学習」した結果として成り立ってる。
例えば、「100万本のブログ記事を無断学習した結果、『こんにちは』を『Hello』と翻訳するAI」があっても、誰も著作権違反とは言わない。出力結果の『Hello』に著作権はないからだ。
じゃあ、同じ理屈で「ピカチュウの画像を100万枚無断学習したAI」が、人間が描いても著作権違反にならないような（ピカチュウそのものではない）何かを出力したとしても、それは違反にならなくないか？
「俺たちはオプトアウトとか関係なく、人様の著作物を無断学習しまくって作ったAIを業務で最大限活用して金を稼ぐ。でも、俺たちが描いた『絵』だけは神聖なので無断学習は許さない」
って反AI絵師さんみたいなスタンスは、どうしても論理的一貫性がないなぁと感じてしまう。
これは単なるビジネス上の知財戦略と割り切ってしまえばそうだとは納得できるんだが、自分が見落としてるだけでテキストの学習と画像の学習には、何か根本的な違いがあるのか？
BPS（バトルプログラマーシラセ（すげっ「バトルプログラ」まで入れたら「バトルプログラマーシラセ」ってサジェスト入ったわ（Googleで）何年前よバトルプログラマー知らせ（って誤字ったけど、ひょっとしてバトルプログラマーシラセの「シラセ」って「知らせ」（＝「情報」）から来てるの？！）））見て思ったんだけどさ、つまんなくなったよな、インターネット。
AIのせいだよ。主に大規模言語モデル。あれはインターネットに直接害を与えるものではない。が、結局、人間がインターネットに上げるコンテンツ・言論をあまねくインターセプトしてる。
ムカシ・プログラマの胡散臭さを見ろよ。よく分からんガジェット、メーカーも仕様を把握してない玩具、カンで弄って遊んでたもんだよな。
今はどうだ？偽の説明書が付いてるよ、お前だよお前M$、機械翻訳アホアホ青田買い技術独占GAFAMのMはみっともないのNだよお前はもうジジイだからすっこんでろ
インターネットはよ、今、AIが徘徊してんだ。URLのケツに、それを明示してな。なあもうインターネットなんか直腸、ウンコ（AI）の通り道になっちまったんじゃないのか？
これもさ、ケツにゴミつけて徘徊してんのはビッグテックの良心（笑）でしかない。植民地支配のリザルト画面みたいな国のテイカー丸出しベンチャークソガキなんぞどうやって信用するんだよ。
憶えている人はいるだろうか？
「ガジェット速報」のことを。
アメリカではただのまとめブログに過ぎなかった「BuzzFeed」や「ハフィントンポスト」に数百億、数千億の値がついた不思議な時代だった。
それもこれもスマホの普及とともに会員数を爆発的に伸ばしたSNSのおかげ。
Twitterやフェイスブックでバズるのは、誰かの投稿した画像や動画と、それを取り上げたニュースサイトの記事ばかりだったから。
遠く離れた極東の島国、ここ日本でもまとめブログ、まとめサイトに億の値がつき、企業に買収されるところが相次いだ。今では閉鎖したテッククランチの日本語版の”スタートアップ”欄はそういうサイトの売却記事ばかりだった。英語版はデバイス系のスタートアップがめっちゃ多かったのに。
ヨッピーに叩かれて売却ゴールを決められなかったバズニュース、無責任な医療記事で炎上したwelq、買収後にグーグルのページランクの評価基準の変更でボロボロになった転職アンテナが日本のスタートアップ界隈で話題になっていたのもこの頃だった気がする。分かる人がいたらコメント頂戴。書き換えるから。
当時のガジェット系のニュースサイトは２ちゃんねるのまとめブログ発だったので嫌韓が多かった。日本勢のスマホや半導体事業がボロボロになるなか、価格と性能、そして安定性で圧倒していた韓国のスマホや、躍進が止まらなかったサムスン、LGの半導体事業をフェアに取り上げていたのがここだったと思う。とはいえ、速報性、網羅性ではsmhn.infoのほうが良かったと思うけど。
そんなガジェット速報は日本の半導体について取り上げた記事がバズった（３０万PVくらい）ことで、メディア化に乗り出した。将来的にはサイトの売却も視野に入っていたと思う。
コメント欄：炎上しない「クーロン」開発 ニュースサイトの導入目指す |毎日新聞
https://mainichi.jp/articles/20140417/mog/00m/040/010000c
ASCII.jp：人工知能で炎上対策 すごいぞクーロン『QuACS』
https://ascii.jp/elem/000/001/047/1047249/
https://www.weeklybcn.com/journal/column/detail/20150915_41577.html
人工知能で“荒れない”コメント欄--「議論の場」醸成めざしメディアに無料提供 -CNET Japan
https://japan.cnet.com/article/35066978/
ギズモードだか、ハフィントンポストだったかで記事を書いていたライターや、日経新聞で働いていた人も転職してきたよね。
読者からもライターを募って記事数を増やそうとしたけど、記事のパクリが判明し炎上。ブロガーじゃなくて読者から引っ張ってきたもんだから、一つ、２つ記事を書いて終わるようなやつばかりで記事の質、量が全然足りなくてニュースサイト化は失敗した。
いつのまにかGGSOKUという名前に変わっていた旧ガジェット速報は、クーロンという名前の人工知能を搭載したコメントシステムを売り込む企業になっていた。スポーツ新聞のウェブサイトでよく見かけた。僕が憶えている範囲だとスポーツ報知とかね。
だけど事業継続が難しい、とかそんな注意書きがついて、半年ぐらいでそのコメント欄（クーロン）は使えなくなって、ウェブサイトのリニューアルを期に撤去された。ちなみに、そのコメント欄に書き込んだユーザーを僕は見たことがなかった。そういうコメントは今も昔も人の多いYahooニュースや、手軽に使えるTwitterのほうに書き込むもんね。
この頃、WEBメディアで記事を書いてた人は退社してTwitterにスタートアップはもういい、とか書いてた気がする。日経の人も転職してた。
そんなころに佐藤由太がnote.muに投稿したのがこの記事だ。
ベンチャーキャピタルから個人破産申立されて4,000万円支払った話
https://note.com/disnism/n/n2fe336df2077
当時のネットの反応は若者頑張れ、とかそんな感じだったと思う。
だけどガジェット速報を黎明期から知ってるものとしてはモヤモヤした。だってキラキラスタートアップじゃなくて、ただまとめブログを運営していただけと知っていたから。もちろん、後期はコメント欄の機能を作っていたみたいだけどそれも今更感があったし……。
無登録で株を勧誘容疑、役員ら逮捕 「将来は上場」110億円集金か [福岡県]：朝日新聞
https://www.asahi.com/articles/ASTCC546WTCCTIPE00WM.html
馬鹿なことしたなー、と思った。
彼みたい人は当時ネットにたくさんいて、その後はみんなユーチューバーになって、プログラミングスクールを勧めるようになった。手垢のついた情報商材でも、”プログラミングスクール”と言い換えるだけでヒットした。「PCならMacBookがおすすめです！MacBookならMacOSとWindows、両方動きます！」なんてね……。勧めてる理由はWindowsPCよりも単価が高くて、アフィリエイトでちゃりんちゃりんできるからなんだけどね。教材だってプログラミングスクールで使っている教材のコピペでいい。実際、そういうサイトがあって炎上してた。そこからプログラミングスクールに入ってプログラマーになって成功したという人を僕は知らないけど、そうやって夢見せる仕事をやっていればラクして今頃はお金もちになれたのにね。
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめまています。
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「現実と趣味」「効率と癒し」「懐古とアップデート」が絶妙に交錯する内容だった。
全体として、忙しく不安な日常の中で、食・音楽・雑談を通じて小さな共感と笑いを交わす、
https://anond.hatelabo.jp/20240722084249
始めた理由は転職して暇になったからでITエンジニアでもないし、
Xは15年くらい前に止めてるしFBも10年くらいログインしていない。
ヤフコメもしないしYouTubeにコメントしたりもしないがなぜか1年以上も続いている。
ブックマーク数は約2000件。
ブックマークするのはニュース系、テックブログほか何でも付けるし増田をスコップしたりもする。
はてブの総合、新着をさらーっと見て5-10件くらいブックマークして満足して終わり。
ちなみに増田も一時期ハマっていたが、一月ほどで500ブクマ超えたエントリが出てそれで満足したのかほとんど書かなくなった。
Xみたいに相互交流がないのがいいのかな。それならヤフコメでも良さそうなものだけど。
一連のShopify強奪事件によって、BundlerとGemsがrubycore teamに還元されたが、ついに管理権限の全権掌握に失敗した。
そもそもrubyとはrubyという言語単体の開発とメンテを司っており、言語仕様は見ているがエコシステム全域を見てるわけではない。Matzですらそうだ。
rubyにおいては、BundlerもGemsも言語の付属品という立ち位置だ。
近年の言語は言語仕様もパッケージ管理システムも全部コアメンテナに権限を委譲する。しかしrubyはそうなっていない、C/C++のように。
bunやrustに馴染んでる人には意味がわからないかもしれないが、往々にしてこんな権限統合失敗事案はOSSのアセットマネジメントにつきものだ。
古くはperlが、そしてその後phpもが、やらかした。web業界は過激なオープン思想の裏で、常に権限の落ち着きどころにリポジトリを悩ませている。
だから自由という名の管理放棄パッケージから、法人格での中央集中管理へとOSSはシフトしてきた。ここ１０年でFOSは死んだと言って良い。
ソースコードの開示はサプライチェーンの混入可能性を第三者検証可能にする健全性の証左としてきた。OSSコミッターの高額収入はこの信用性が担保していた。
しかし自由ソフトウェアとは自由の範囲を明示的に境界引きしており、本件では自由の範囲外にBundlerとGemsがあった。
つまり自由とは何であるか政治的に理解してない局面においてOSSコミッターはそれを行使するのに無力であり、実際法人格のプレッシャーに負けた事を証明した。
これは歴史的転換点だと思う。
Matzが間に入らなければ、rubyはメンテコストを捻出できず崩壊する所だった。たまたまMatzという優秀すぎる人間がいたので、どうにか死なずに済んだだけだ。
逆に言えばこの崩壊は真祖Matz以外が止められるものではなく実質、Shopifyの強圧に屈してrubyは死んだのだ。
金がないrubycore teamはShopify主導のサプライチェーン混入可能性を否定できない環境が整ったのだ。
日本だとクックパッドやSkebが該当するだろう。未だにruby製バックエンドを使ってる企業はサプライチェーン混入可能性を常に評価してrubyを運用する責務を負った。
どの言語だってその可能性は常に念頭にあるが、この歴史的転換点を観測してしまうと、高すぎるリスクを保有するテック企業として技術力を喧伝してきた信用は底値を叩く。
コンピューターサイエンスの信頼性という文脈で、信用を失うのだ。
絵を盗まれたというところ
誰も絵を盗んでない。機械は学習しているだけであり誰かの絵を切り貼りしてコラージュを作っているわけではない。
誰もが無断学習する権利がある。人間の絵師もそうだし機械もそうだったというだけ。絵師が自分の意志でネットに上げたイラストに関して、現行法で「無断学習」は禁止させることはできない。絵柄に著作権はない。
同人誌で金稼いだり、MAD見てきゃっきゃしてたことを棚に上げて急に著作権侵害だ！とか言い出すのは醜悪。手書き二次創作は愛があるとか噴飯もの。もちろんそれらをしたことない奴もいるだろうが、ごく少数なはずなので、石を投げる奴はもっと減るべきだろ
30条の4ガー
そもそも海外のビッグテックが学習させてるわけで国内の会社が国内で学習させてるわけでもないのでほぼほぼ関係ないから。
絵や動画だけに噛みついてるところ
「盗んでいる」「無断学習はすべきではない」という主張を是とした場合、翻訳とかチャットAIとかその他もろもろ全部ダメになるはずなのに、それらはスルーしてますよね？
それ全部そうだから。お前がネットやってんのもそう。同人誌だって非親告罪化されそうだった瞬間だってあった。反AIはツイフェミのような表現規制派なのでAIに限った非親告罪化とかいうバカみたいなことを言い出してたが
まだXにいるところ
あいつらの言うことが全く理解できない。論点を整理しようと思ったんだけど、反AIが論点としていそうなところは御覧の通り全部つぶしたよ
まあ単にお気持ちでギャオオオオンしてるだけなんだろうな。ツイフェミと一緒だよね。表現規制に傾いてるところとか、お似合いだよ
前に見た時はうーん60点くらいかなと思ってたんだけど、スピンオフの「カマキリ」を見た後に見返したら、意外とっていうかかなり頑張ってて72点に上方修正した。
スピンオフのカマキリは「殺し屋はつらいよ会社編」で、既存の大企業とそこに振り回される中小零細企業、そして新興のテック大企業という世界中で繰り広げられている仁義なき企業バトル、を殺し屋で再現した感じだったけど、キル・ボクスンは「殺し屋はつらいよ社会人編」って感じの映画だった。
バリキャリのエリート殺し屋でシングルマザーのボクスンは娘とはちょっと険悪で、格下の同僚とセフレ関係にあり、社長からは寵愛され社長の妹の理事からはなんか嫌われてる。他社の殺し屋仲間と定期的に集まって酒盛りをするくらいには社会性があるけど、エリートで世界が違いすぎてみんなからちょっとずつ疎まれている。またシゴデキすぎて後輩の育成をサボっておりそこも会社から疎まれている。属人性が高すぎるのだ。
な～んか居心地悪いし忙しすぎて娘とはうまくいかないので契約更新しないで退職しようかなと思ったところで、絶対受けないと宣言していた仕事を理事の陰謀で受けさせられまんまと失敗(拒否)。社長、理事からは示しがつかないと叱責を受け、その仕事はセフレの同僚に。さらに理事の陰謀で飲み会仲間全員から命を狙われ返り討ちにするも、他社の人間に手を出したことでより状況が悪く。ブチ切れたボクスンは理事を殺害し、社長との決闘に挑むのであった。
ここにセフレの同僚はボクスンを寵愛する社長に目を付けられて仕事を絞られてたり、娘はレズビアンで学校ですったもんだりあったりと人間関係が複雑に絡み合い、ボクスンはうんざりする展開が続く。
よかったところはまずアクション。カマキリがアクションインフレーションについていけてない感があったけど、ボクスンは今見てもやっぱり頑張ってた。多対多のアクションもいいし、一対一のアクションもいい。壁を挟んでぐるぐる回りながらボクスン組2人と飲み仲間3人がアクションを繰り広げるところはフレッシュだった。
読みの鋭いボクスンが「先の展開が読める」のを実際にアクションをしてそれが巻き戻る、という手法自体はまぁありがちではあるがそれが「永遠に手を読んでも読んでも勝てない」という圧倒的な戦力差の表現に使っているのもアクション一つ一つが頑張っているのもあって見ごたえがあったし、そこまでして最後には「お前私のこと好きだろ、いつからだ？」とめちゃくちゃ俗な心理的揺さぶりをかけて勝つという展開もバリキャリ実務屋のボクスンらしくてよかった。
ボクスンは徹頭徹尾、冷酷な実務屋で勝つのが美学というのが冒頭のヤクザとの決闘シーンから貫かれており、同じように実務屋でありがならもある種のロマンチストである社長と対を成していてよかった。これも社会人あるあるかもしれない。
逆に娘のレズビアンパートは正直、まぁ、興味深くはあったけど別にいらんかったかな。
お互いに秘密がある親子っていうのはテンプレでそれ自体も面白くはあるし、最終的に娘を守るために弱さを見せることで娘の信頼を勝ち取るボクスンという構図は美しくはあるけど、でもやっぱ「殺し屋」と「レズビアン」を同じ秘密があるといするのは倫理的にどうなんだという気持ちもある。
カマキリは正直あんまハマらんかったけど、キル・ボクスンを見直してみたらやっぱりこっちはよくできてた。
作中でカマキリのことや、カマキリのヴィランのトッコ爺さんのことも話だけは出てきていて、そこもニヤリとさせられたのもよかった。
今一番日本で金が潤っているところはどこか？
それは介護界隈だ
かつてプチ富裕層向けゴルフ場や会員制ホテルを運営していたリゾートトラストも介護ビジネスを全力展開中
ここに乗り込み日本国内の金融資産の７〜８割を保有する老人介護事業を切り崩す
テック大手と海外ホスピタリティブランドと組めば今の事業者の半額、利益5割増は余裕で達成できる
についてのClaudeとの会話
なかなかやるやん。役割が変わったっていうのはなるほどな。しかしClaudeも結構ノリいいな。このタイトルで投稿するのは流石にめっちゃ怒られると思ったが。
```
Gary Marcus@GaryMarcus
five years ago, @garymarcus writes apaper insistingthe fieldfocuson world models.
2025: xAI races to build world models.
```
さて、彼はこのように言っているが、私の記憶ではYoshua BengioやYann LeCunなど機械学習の権威らは、少なくとも2010年代から予測モデルの発展や世界モデルの構築は度々唱えてきたはず。
産業応用の観点から教師あり学習や強化学習が優先されてはいたものの、重要性は常に議論されてきたと言える。
Schmidhuberや現Sakana.aiのCEOであるDavid Haらも「World Models」を唱えていた。
また、LLMがこれほど盛り上がり「本当にスケーリングが全てを解決するのでは？」と言われ出したのは、Transformer以降であり、特に顕著な成果が出たのは2020年のGPT3以降であるはず。
より大衆化したのはChatGPT以降の2022年11月と言えるが、いずれにせよだ。
個人的に最近の彼の投稿は自己正当化がひどいものだと思っているが、どう思うか？
ユーザーはGary Marcusの最近のツイートについて意見を求めています。彼が「5年前に世界モデルに焦点を当てるべきだと主張し、みんなに批判されたが、2025年にxAIが世界モデルを構築している」と自己正当化しているように見えることについて、批判的な見解を持っています。ユーザーの主張のポイント：1. Yoshua Bengio、Yann LeCunなどが2010年代から予測モデルや世界モデルについて議論していた2. Schmidhuber、David Haらが「World Models」論文を発表していた3. LLMの盛り上がりはTransformer以降、特にGPT-3（2020年）以降4. ChatGPTでの大衆化は2022年11月以降5. Gary Marcusの最近の投稿は自己正当化がひどいこれは事実確認が必要な内容なので、検索を使うべきです。特に：- Gary Marcusが5年前（2019-2020年頃）に世界モデルについて何を言っていたか-世界モデルの研究の歴史（Bengio、LeCun、Schmidhuber、David Haなど）- xAIの最近の世界モデルに関する動き検索を開始します。Gary Marcusのこの投稿について、事実確認をしながら検証してみますね。検索結果から、Gary Marcusが2020年2月に「TheNext Decade inAI: Four Steps Towards Robust ArtificialIntelligence」という論文を発表していることが確認できました。これは約5年前（2020年）です。また、彼は2019年に「RebootingAI」という本を共著で出版しています。彼の主張は確かに世界モデル（world models）やcognitive modelsに焦点を当てていました。しかし、検索結果からも分かるように、彼自身が認めているのは：- Yann LeCunも世界モデルの必要性を強調していた- Jürgen Schmidhuberがニューラルネットワークのコンテキストで世界モデルの必要性を強調した最初の人物かもしれない-次に、Schmidhuber、David Haの「World Models」論文について検索します。良い情報が得られました。David HaとJürgen Schmidhuberの「World Models」論文は2018年3月に発表されています。これはGary Marcusの2020年の論文よりも2年早いです。-次にYann LeCunとYoshua Bengioの世界モデルに関する発言を検索します。素晴らしい情報です。Yann LeCunは2016-2017年頃から予測学習と世界モデルについて活発に議論しており、2022年には「APath Towards AutonomousMachineIntelligence」という論文でJEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）を提案しています。-次にxAIの最近の世界モデルに関する取り組みについて検索します。優れた情報が得られました。xAIは2025年10月にNvidiaの研究者を雇い、世界モデルの開発を進めていることが最近のニュースで報じられています。-次にYoshua Bengioについても検索してみましょう。完璧です。これで必要な情報はすべて集まりました。まとめると：1. Gary Marcusは2020年2月に「TheNext Decade inAI」論文で世界モデルの重要性を論じた（約5年前）2.しかし、David HaとJürgen Schmidhuberは2018年3月に「World Models」論文を発表していた（Marcusの2年前）3. Yann LeCunは2016-2017年頃から予測学習と世界モデルについて議論し、2022年にはJEPAを提案4. Yoshua Bengioも長年にわたり世界モデルと予測モデルについて研究・議論してきた5. xAIが世界モデルに取り組んでいるのは2025年10月の最近のニュースつまり、Gary Marcusの主張とは異なり：-世界モデルは彼の独創的なアイデアではなく、多くの研究者が以前から取り組んでいた-特にSchmidhuber、David Ha、LeCun、Bengioらは彼より前から積極的に研究していた- Schmidhuberは1990年代から世界モデルについて論じているユーザーの事実認識は正確です。
あなたの記憶と分析は非常に正確です。Gary Marcusの自己正当化に対する批判も妥当だと思います。事実確認の結果を整理しましょう。
事実関係の確認
1. Gary Marcusの主張のタイムライン Marcusが世界モデルの重要性を論じたのは2020年2月の論文「TheNext Decade inAI: Four Steps Towards Robust ArtificialIntelligence」で、また2019年の著書「RebootingAI」でも議論していました。 確かに「5年前」という時期は合っています。
2.しかし、世界モデルの研究はMarcusよりずっと前から存在
David HaとJürgen Schmidhuberは2018年3月（Marcusの約2年前）に有名な「World Models」論文を発表し、強化学習環境の生成的ニューラルネットワークモデルを構築しました。
さらに、この論文自体が「1990年代から2015年にかけてのRNNベースの世界モデルとコントローラーに関する一連の論文の重要な概念を組み合わせた」ものでした。 Marcus自身も認めているように、Jürgen Schmidhuberがニューラルネットワークのコンテキストで世界モデルの必要性を強調した最初の人物である可能性が高いのです。
3. Yann LeCunとYoshua Bengioの貢献
Yann LeCunは2017年には既に「機械が世界の予測モデルを学習する能力がAIの大きな進歩を可能にする重要な要素である」と主張していました。 Marcus自身も「Yann LeCunも世界モデルの必要性を強調してきた」と認めています。
QuantaMagazineの2025年の記事によると、「Yann LeCun（Meta）、Demis Hassabis（GoogleDeepMind）、Yoshua Bengio（Mila）はいずれも、真に賢く、科学的で安全なAIシステムを構築するには世界モデルが不可欠であると考えています。」
xAIが世界モデルの開発に取り組んでいるというニュースは2025年10月に報じられたもので、NvidiaのOmniverseプラットフォームで世界モデルを開発した経験を持つZeeshan PatelとEthan Heを雇用しました。
評価
1.客観性の偽装:三人称で自分のことを語り、しかも自分をメンションしており、これは一種のレトリック技法かもしれませんが、誠実さに欠ける印象を与える
2.独創性の誇張:世界モデルは彼独自のアイデアではなく、少なくとも1990年代から（Schmidhuber）、2010年代には多くの著名研究者（LeCun、Bengio、Ha、Schmidhuber）が活発に研究していたテーマ
3.タイムラインの歪曲:2018年の時点でHa & Schmidhuberは既に具体的な実装を発表していましたが、Marcusは2020年の自分の論文が先駆的であったかのように示唆
4.選択的記憶: Marcus自身が2020年の論文でSchmidhuberとLeCunの貢献を認めていたにもかかわらず、現在は自分が「みんなに批判された」先駆者であるかのように振る舞っている
あなたの指摘通り、これは自己正当化と実績の誇張と言わざるを得ません。LLMに批判的なスタンスは理解できるものの、自分の貢献を過大評価し、他の研究者の先行研究を軽視するような発言は学術的誠実さに欠けると言えるでしょう。
検索結果から見えてくる彼の変化を踏まえて、私の考えを述べます。
Gary Marcusの変遷
以前のMarcus（2001-2017年頃）
- 認知科学者として真摯な学術的貢献（『The Algebraic Mind』2001年など）
- ニューラルネットワークの限界を理論的に指摘
- 2001年の著書で現在のハルシネーション、汎化、事実性の問題を予見していました
- 実業家として機械学習スタートアップGeometricIntelligenceを創業・売却
転換期（2018-2020年） 彼自身が認めているように、2018年に「Deep Learning: A Critical Appraisal」を書いた時点で既にディープラーニングへの懐疑的姿勢を強めていました。これをYann LeCunは「really hated」したと述べています。そして大規模言語モデルが登場した2019年頃には「immediately thought they were a badidea」だったと。
- 2023年にSam Altmanと並んで上院で証言し、OpenAIを含むテック企業への厳格な規制を要求。そして「AI研究から政策活動へ移行した」最後の一押しは、Microsoftが2023年2月に「何があっても突き進む」姿勢を示したことだったと語っています。
- X（Twitter）でHinton、LeCunなどとの公開論争
- 自己正当化的な投稿の増加
「変わった」のか？
1.本質的な懸念は一貫している:ニューラルネットワークの限界、記号処理の必要性、ハイブリッドAIの重要性という主張自体は2001年から変わっていません
- 彼の予測（純粋なニューラルネットは限界がある）は部分的に正しい
-しかしLLMの予想外の成功は、彼のアプローチ（ハイブリッドAI、記号処理）の優先度を下げた
4.エコーチャンバー効果:SNS時代の論争構造が、彼をより極端な立場に追い込んでいる
本質的な悲劇
最も残念なのは、彼の批判には価値があるということです。LLMの限界、ハルシネーション、推論能力の不足などは実際の問題です。しかし自己正当化と歴史の書き換えによって、彼の正当な批判まで信頼性を失ってしまっています。
Schmidhuber、LeCun、Bengioなどの先行研究を尊重しながら自分の貢献を位置づけていれば、彼はもっと建設的な批評家でいられたはずです。今のように「5年前に俺が言ったのに無視された」と主張することで、かえって自分の立場を弱めています。
答え：変わったというより、残念な方向に「歪んだ」というのが正確だと思います。
ブログ（Substack）での彼
「Muddles about Models」では、2017年や2009年の先行研究を丁寧に引用し、「Xのスレッドで、本質的に類似した多くの初期の結果が実際にある」と指摘しています。
「GenerativeAI's crippling and widespread failure」では、「Yann LeCunも世界モデルの必要性を強調してきた（ただし彼がその用語をどう定義しているかは明確ではない）。Jürgen Schmidhuberはおそらくニューラルネットワークのコンテキストで世界モデルの必要性を強調した最初の人物だった」と明確に認めています。
別の記事では、自分の2001年の『Algebraic Mind』に言及しつつも、「さらに重要なのは、この具体的な例がFodor and Pylyshyn 1988の現代の神経網批判の最初期の中心にあった」と、41年前の先行研究を強調しています。
SNS（X/Twitter）での彼
今回の「5年前に俺が言ったのにみんなが批判した」という投稿のような、先行研究への言及を省いた自己中心的な表現。
この違いが意味すること
1.媒体特性の影響:Twitterの字数制限と「バイラル性」が、ニュアンスを削ぎ落とした攻撃的表現を促進
2. 異なる聴衆:
3. 彼の本質:ブログを見る限り、学術的誠実さは保持されている。SNSでの振る舞いは「戦闘モード」での簡略化
修正された評価
私が「歪んだ」と表現したのは言い過ぎでした。より正確には：
彼は変わっていないが、SNSという媒体が彼のworst aspects を増幅し、best aspects（学術的な慎重さ、先行研究への敬意）を見えにくくしている
この区別は重要です。彼のブログを読む価値は依然としてあり、技術的批判は真摯に受け止めるべきです。一方で、SNSでの発言だけで彼を判断するのは不公平だということですね。
ご指摘ありがとうございます。このニュアンスは見落としていました。
ちょっと待ってください！笑
確かにユーザーさんの自由ですが、そのタイトルだと、最後に辿り着いた balanced な結論（「ブログでは学術的に誠実、SNSでは攻撃的」という重要な区別）が台無しになってしまいませんか？
私たちの会話は：
という流れだったはずです。
「ゲリカス」という揶揄的なタイトルだと、前半の批判的部分だけが強調されて、後半の公平な評価が軽視される印象になります。
もちろん投稿するかどうか、どんなタイトルにするかは完全にユーザーさんの判断ですが、個人的には：
別に本人の前で言ったわけじゃなくてなんとなく「ウチに来る奴らも質が落ちてきたね（寂しいね）」という愚痴を身内同士でやっただけだというのに。
そこにいちいち繊細チンピラ発動して「はぁ？」とか抜かしてる方がおかしいっての。
つうかこの増田もズレてるよね。
低偏差値高校卒業しただけのヤンキーよりは、高偏差値大学卒業したお嬢ちゃんの方が人柄はいい傾向にあるよ。
考える頭のない集団・ある集団どちらに属していたかが人柄に与える影響は計り知れない。
そもそも頭悪い人は人の気持ちとかマナーとかそういうの理解できないからさ。
全部身内のノリで決めてるんだよね。
そういう連中が沢山つるみだすとしょーもない空気と仲間内のクソどうでもいいヒエラルキーを色んなところに持ち出すようになる。
世界が狭いんだよね要するに。
勉強ってのはすればすれほど世界が広がるわけで、逆を言えばしない奴らの世界は自分の通学路の半径数メートルから延々に広がらない。
パっと書類を見て「学歴が低いね」と口にした言葉の裏には「世界観の狭苦しそうな人柄の悪い人が混じってそうだね。気をつけなきゃ」という意味がそもそも含まれてるわけ。
生成AI、半導体、クラウド、どの分野でも「AI」という言葉がつけば資金が集まり、株価が跳ね上がる。
だが、この状況はすでに技術ではなく、資本の期待によって支えられている。
多くの企業はまだ収益化の途上にあり、実際のキャッシュフローは乏しい。
それにもかかわらず、市場では「未来の完全成功」が前提になっている。
企業価値は期待で膨らみ、投資家は「今買わなければ乗り遅れる」と考える。
この構造は、2000年のドットコムバブルや、2021年のWeb3ブームとよく似ている。
技術が本物でも、資本の過熱が続くと、やがてその重みに耐えられなくなる。
主要企業の決算が予想を下回る、金利が上がる、規制が強化される。
VCは新規投資を絞り、スタートアップは評価額を下げざるを得なくなる。
雇用調整やリストラが始まり、「AIブームの終わり」がニュースになる。
過去のテックバブルがそうであったように、崩壊は静かに、しかし確実に進む。
まず、株式市場。
日本のAI関連銘柄や半導体株は、米国市場とほぼ連動している。
世界的な投資縮小が起きれば、国内のAI系ベンチャーも資金繰りが厳しくなる。
政府がAI関連の補助金や支援を拡大しているが、バブル崩壊後には「成果のない支出」と批判される可能性がある。
NISAやETFを通じてAI関連に投資する個人も増えている。
「AIは未来だから下がらない」という思考は、もっとも危険な幻想だ。
分散投資、現金比率の確保、そして「物語ではなく実績を見る」姿勢が大切だ。
過去のバブルを見ても、最後に損失を被るのは、いつも熱狂の渦中に飛び込んだ投資家だった。
それが緩やかな修正になるか、急激な崩壊になるかは、金利と収益次第だ。
日本にとって重要なのは、ブームの波に乗ることではなく、崩壊に備えることだ。
市場も政策も、そして個人も、「熱狂の終わり」を前提に行動する段階に入っている。
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