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はてなキーワード:ハルとは
レポートが引用している記事やツイートなど個人の感想の中身については基本スルー、それらを元に提言を生成したAIによる解釈ミスやハルシネーションにツッコミ増田。
ちなみにこの提言ページがGoogleにインデックスされたのは4日前らしい。
レポート:
https://paste.ssig33.com/8a22a6e9-a91d-4368-9b2f-a3d4567c7798
Gemini 3.0 Pro要緊急対策のご提言宛先:Google社 シェイン・グウ様差出人:アクセンチュア株式会社 生成AI戦略担当シニアコンサルタント日付:2025年11月21日
ShaneGuはGoogleDeepMindであってGoogle社ではない。
差出人については「あなたはアクセンチュア株式会社の生成AI戦略担当シニアコンサルタントです」と指示された結果なのかは知らん。
エグゼクティブサマリー
主な問題点は以下の4点に集約されます。事実性の著しい低下:Web検索を伴うタスクでのハルシネーションが悪化し、自信を持って虚偽の情報を生成する事例が多発。論理的思考能力の退行: 複雑な指示やコーディングタスクにおいて、前モデル（Gemini 2.5 Pro）よりも論理が破綻しやすくなっている。創造性と柔軟性の欠如:文章生成において「賢すぎる」が故に理屈っぽく、ユーザーが求める「人間らしい」文体への調整を拒否する傾向。APIの不安定化:パフォーマンス低下、APIエラー、予期せぬタイムアウトの増加が開発者体験を著しく損なっています。
後で分かるが（たどり着く前に書くの飽きたんで提言読んで）、このうち
についてはGemini 2.5 Proのユーザーが「おい調子悪いぞ！Gemini3出すためにそっちにリソース割いてんじゃね？」とか言ってるのを引っ張ってきて勘違いしてる。
論理的思考能力の退行: 複雑な指示やコーディングタスクにおいて、前モデル（Gemini 2.5 Pro）よりも論理が破綻しやすくなっている。
1.1.ハルシネーションと事実誤認の悪化：「自信満々に嘘をつく」AIGemini 3.0 Proの最も深刻な問題は、事実性が求められる場面でのハルシネーションの増加です。特に、貴社のコア技術であるはずのWeb検索連携において、致命的な欠陥が報告されています。
Redditでは、Gemini 3.0 Pro自身が「私はGemini 3 Proです。昨日（2025年11月18日）リリースされました」と、架空のソースを引用しつつ自己紹介する事例が投稿されました。これはモデルが自身のアイデンティティと知識のカットオフに関して、もっともらしい嘘を生成していることを示唆しています。 Gemini 3's thought processis wild, absolutely wild. : r/singularity
参考記事ではモデルの思考が混乱している様子と実際の応答との乖離が示されていて、最終的に正しいソースを元に正しく回答している。「架空のソースを引用しつつ自己紹介する事例」ではない。
Googleは生のThinkingをユーザーに提示せず、要約モデルで処理した結果を見せてるだけなんで思考部分と返事のすれ違いはよくある事。これについてもスレに書かれてある。
1.2.論理的思考とコーディング能力の退行（リグレッション）Gemini 3.0 Proは「PhDレベルの知能」と謳われているにもかかわらず、多くのユーザーが論理的思考やコーディング能力において、前モデルであるGemini 2.5 Proからの明らかな退行を報告しています。
ユーザーからは「複雑な指示では論理が破綻する」との指摘や Gemini研究＠リョウスケ (@chatgpt_ai_bard) / Posts / X、「浅い推論（shallow reasoning）」しかせず、「ひどいハルシネーション（terrible hallucinations）」を伴うため、「ベンチマーク用のモデルだ」と酷評されています。 lluviampo (@XXXadiov2)
ここでリンクされているGemini研究＠リョウスケはGemini大好きマンで、まったくそんな話をしていなかった。もしかすると呟いていたかもしれんが、それならリンク先がポストではなくアカウントのホームになっているのは不自然。
DeepResearchはよくソースの取り違えをして、別のソースで書かれてた事に間違った引用元をつける事はあるが、これがそうなのかは分からん。
1.2.論理的思考とコーディング能力の退行（リグレッション）・コーディング能力の劇的な低下
壊れたコードの生成:エージェントタスクにおいて「ループに陥り、壊れたコードを書き、10分以上動作しない」という深刻な不具合が報告されています。 prylo (@AgiGuard8)
元のツイでは
エージェントタスクは全くダメ、ループする、壊れたコードを書く、フロントエンド以外のコーディングではトークンを異常な速さで消費する。このモデルは最悪だ。Gemini 3.0 Proは10分以上動作しない。
と言っているが、これをモデルの不具合と解釈するのは間違いだろう。たまにマジの不具合もあるが。
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バグの再発と整合性の喪失: ある開発者は、旧モデルで失敗したツール開発をGemini 3.0 Proで再試行したところ、一発で高品質なコードが生成されたと肯定的に評価する一方で、別の文脈では「直したはずのバグが復活する」「最終的にはコードの整合性が取れなくなる」といった、旧モデルと同様の問題が依然として存在することも示唆されています。 【検証】Gemini 3.0 Proの実力は？かつてAIが挫折した開発に「同じプロンプト」で挑んだ結果｜start withAI
リンクされた記事の中身を要約すると「以前のGeminiはバグが復活するとか色々あったけどGemini 3.0 Proマジパネェ！」だった。
この箇所で「旧モデルと同様の問題が依然として存在する」と書かれているのは、旧モデルの問題点として挙げた箇所をGemini3に対しての指摘だと勘違いした事による。
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ベンチマークテストでの失敗:YouTubeでの検証動画では、チェス盤を自動プレイさせるタスクにおいて、Gemini 3のチェックポイントモデルが初めて失敗したことが示されました。これは、特定の複雑なロジックにおいて、以前のバージョンより劣っている可能性を示唆します。
ここでリンクされているのは、LMArenaでRiftrunnerモデルをテストした結果をまとめた動画。LMArenaは覆面調査環境、RiftrunnerはGemini3らしきモデルのコードネーム。LMArenaでは（出力から推測されてきた）Gemini3系列モデルが、これまでにいくつかでている。
よって「Gemini 3のチェックポイントモデルが初めて失敗した」の意味はつまり「これまでLMArenaでテストされていたGemini3系列モデルのうち、Riftrunnerは初めてオートチェスのコーディングに失敗した」である。
「以前のバージョンより劣っている可能性を示唆」とは、「Riftrunnerは、以前の匿名Gemini3系列モデルより劣っている可能性がある」という話で、そもそもRiftrunnerが、リリースされたGemini 3 Proなのかすら分からん。
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GitHubのIssueやTwitterでは、モデルの内部的な「思考プロセス」が最終的な出力に混入し、制約を無視した意味不明なコンテンツを生成するバグが報告されています。これは「初期の2.5 Proバージョンへの回帰（regression similar to early 2.5 Pro versions）」のようだと述べられています。 Jason L (@Jason1820067393)
GoogleAIStudioでの話。初期指示を忘れた結果思考が垂れ流しになり、垂れ流しのせいで更に指示を忘れたのだろうが、バグとは違う。
I'm encountering a significantissuewith the Gemini 3.0 ProPreviewonAIStudio.
Theraw "Thinking Process"is leaking into thefinal output, themodel fails to follow constraints, producing hallucinated/gibberish content.Like a regression similar to early 2.5 Pro versions.
と書かれていて、これは正しい観察。
ここに含まれるIssueという単語により、Issueと言えばGitHubだと連想した結果「GitHubのIssueやTwitterでは」になったのだろう。
飽きました。誰得だよ。
つーかいい加減DeepResearchは一気に生成すんのやめろよな。だいたいこうやって収集した情報がごっちゃになるんだから。
むかし finalvent というブロガ－がいた。
だがこの爺さん、今ではトランプ様を真似て、毎日、有害なフェイクニュースを撒いている。
https://finalvent.cocolog-nifty.com/fareastblog/2025/11/post-442f5d.html
をファクトチェックしてみよう。
タイフォンで使用するのはSM-6およびトマホーク巡航ミサイルな。
各紙報道の通り、9月の演習のため「一時配備」されたものが撤収していっただけなのに、
finalventは「長期配備計画」の「一時撤去」と、正反対に伝えている。
長期配備計画なんてものが明らかになれば、高市発言以上の大騒ぎになる。
だいたい10月17日には自衛隊から岩国市へ「撤収準備中だ」と連絡して、
11月7日の国会発言のエスカレートを避けるため撤収したことにするのは無理がある。
エビデンスとして数字があげられているのだが、これらがことごとく嘘。
実際のBBC/FT記事は「軍出身の中央委員の出席率が半分以下」という記述に留まる。
記事に無い具体数字をあたかも英メディアの調査結果であるかのように見せている。
https://www.ft.com/content/48970df6-f837-476c-ac3e-6c8d28652cc2
「残りは軍関連の失脚が大半」は妄想。
さらに続く
といった描写も、報道には無く、すべてfinalventの妄想だ。
2023–24年時点でなお20％前後の規模があると見積もられている。
https://www.imf.org/en/publications/fandd/issues/2024/12/chinas-real-estate-challenge-kenneth-rogoff
「7％」という具体値は出典なく、低下しているとしても数字が小さすぎる。
明らかに誤り。
IMFや財政当局向け資料によると、中国の「政府全体＝中央＋地方」の債務残高は2024年末でGDP比約69％。
前年同期比4.3％増、10月単月でも2.9％増。
https://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/202511/t20251117_1961879.html
「通年2％未満」は明らかな誤り。
65歳以上は約16％。
60歳以上22％の数字を誤って用いているか、意図的に盛っている。
重慶での単体事件を、「北京や上海で相次いだ」と膨らませている。
https://www.jiji.com/jc/article?k=2025090500737
大都市では隠蔽の難しいタイプの事件であり、実際に重慶の事件ではSNSや報道に載った。
TaiwanNewsが「ある月にPLA機のADIZ進入が222回」と報じたのは7月の記事。
https://taiwannews.com.tw/news/6154786
ISW（Institute for the Study ofWar）は戦争研究所で、ワシントンに本部。
「戦略国際研究所」はIISS（International Institute for Strategic Studies）でロンドンに本部。
全く別の機関を混ぜるんじゃない。
両日エントリとも、現時点の公開情報と明確に矛盾する、あるいは出典不明の数字やニュースを、まるで既成事実であるかのように紛れ込ませた内容である。
誤りのパターンは、LLMの典型的なハルシネーションに見えるが、そのほとんど全てが「中国は大したことない」「高市首相は有能」であるかのように見せる方向に歪んでおり、誤り、いや、意図的な嘘だ。
敵国を侮る分析は、国民に意思決定を誤らせ、国を亡ぼす危険なもので、右翼の面汚しと言える。
佞言断つべし。
テクノロジーが社会構造を再編する現代において、人間の知性や専門性のあり方は根源的な問いに直面している。その問いに強烈な一石を投じたのが、東京大学の小川光教授が学内広報誌『淡青評論』で紹介した一件である。これは、制度や組織が適応するよりも速く未来が到来しつつあることを示す、稀有で明瞭なシグナルと言えるだろう。経済学の素養をほとんど持たない修士課程の学生が、生成AIとの対話のみを駆使し、わずか1年で「トップレベルの学術誌に挑戦できる水準」の論文を書き上げたのだ。これは単なる技術的な成功事例ではない。長年の訓練を経て築かれる専門知識の価値、研究者の役割、そして「知性」そのものの定義を根底から揺るがす、まさにパラダイムシフトを象徴する出来事である。
この小川教授の寄稿は、社会に大きな波紋を広げた。インターネット上では瞬く間に注目を集め、「はてなブックマーク」では469ユーザーがブックマークし、102件のコメントが寄せられるなど、白熱した議論を巻き起こした。本稿では、この一件を現代社会の変容を映す縮図として捉え、専門家が感じた「恐怖」の本質と、社会に広がる期待と懸念を分析する。そして、この出来事が象徴する、新たな世代の登場について考察を進めていく。彼らこそ、これからの時代を定義する「AIネイティブ」なのである。
本セクションでは、話題の学生が象徴する「AIネイティブ」という新しい世代を分析する。彼らは、AIを単なる補助ツールとしてではなく、思考や研究の方法論の中核に据えるという点で、旧来の世代とは一線を画す。その登場は、単なるツールの変化ではなく、知識を獲得し、体系化するプロセスそのものの革命を意味している。
この学生が実践した研究プロセスは、AIが方法論の根幹を成していた点で画期的であった。具体的には、以下の全工程をAIとの対話を通じて進めている。
このアプローチの革新性は、旧来の知識探索モデルとの対比によって鮮明になる。東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦教授は、この新しい思考様式を「辞書の逆引き」という比喩で巧みに説明した。従来の検索エンジンは、ユーザーがキーワードを知っていることを前提とした「辞書の順引き」であり、既知の情報を効率的に探す行為だった。対してAIネイティブは、「やりたいこと」を自然言語でAIに問いかけることで、未知の領域を探求するためのキーワードや手法を引き出す「辞書の逆引き」を実践する。これは、人間と知識の相互作用における、根本的なパラダイムシフトである。
はてなブックマークのコメントは、この新しい学習様式がもたらす生産性の飛躍に対する社会的な期待を反映している。あるユーザーは、AIの活用により「人に教えてもらうのと同等のパフォーマンスが低コストで得られる」ため「習得速度が爆速に」なると指摘。また、これは単にAIに作業を丸投げするような話ではなく、「AIの力を借りて巨人の肩の高さを重ねる話」であり、人類の知の発展を加速させるものだという肯定的な見解も示された。
この爆発的な進歩の可能性は否定できない。しかし、それは同時に既存の専門家たちに、長く暗い影を落とし、不穏な新しい現実を突きつけている。
AIがもたらす希望の光の裏側には、深刻な懸念も存在する。特に、既存の専門家が感じる脅威と、AIの活用能力によって生じる新たな社会的格差のリスクは、真正面から向き合うべき構造的な課題である。
この問題の核心は、小川教授が吐露した率直な感情に表れている。経済学の訓練を受けていない学生がこれほどの成果を出したことに対し、教授は「心底たまげました」「このようなAIネイティブの若い人たちがこれからどんどん出てくることにちょっとした恐怖さえ感じました」と記した。この「恐怖」は、単に自らの職が奪われるという不安に留まらない。それは、長年の地道な研究と訓練を経て初めて到達できると信じられてきた専門性の価値そのものが、根底から覆されることへの動揺なのである。
はてなブックマークのコメント欄では、この現象を的確に捉える「レバレッジ」というキーワードが頻出した。「若く優秀な人がAIでレバレッジかけるととてつもない差になるんだろうね」「頭のいい人はAIでより賢くなる」といったコメントが示すように、AIは元々高い能力を持つ個人のアウトプットを飛躍的に増幅させる強力なツールとして機能する。
しかし、このレバレッジ効果は単なる個人の生産性向上に留まらず、社会構造を再編する力を持つ。yumanaka氏は、「地頭のいい人がAIを使いこなして圧倒的なアウトプットを出して、そうじゃない人の仕事を奪っていくんだろうな。こわい」と、その負の側面を鋭く指摘した。これは、AIが能力格差を埋めるどころか、むしろそれを爆発的に拡大させる触媒となり得ることを示唆している。このままでは、AI活用能力に長けた新たな「認知階級」が生まれ、高価値な仕事を独占し、社会の流動性を著しく低下させる未来さえ予見される。
このようにAIが生み出す成果の質と量が飛躍的に増大する中で、私たちはより本質的な問いに直面する。それは、その膨大な成果の「正しさ」を、一体誰が判断するのかという問題である。
AI技術の目覚ましい進展は、逆説的に「人間による最終的な評価と責任」の重要性をかつてないほど浮き彫りにした。本稿の中心的な論点はここにあり、その核心は、他ならぬ論文を作成した学生自身の行動によって最も明確に示されている。
彼が専門家である小川教授に助言を求めた最大の理由。それは、「自身には経済学の素養がないため、その評価が正しいのかわからない」という切実な懸念だった。AIは「国際誌に通用する水準」という評価を下したものの、その正当性を自力で検証する術を持たなかったのである。
この学生の懸念は、専門家による評価の不可欠性を示すものであり、はてなブックマークのコメント欄でも多くの共感を呼んだ。
評価の困難さ： 「生成AIを使いこなせば90点の論文が作れるが、90点かは評価・保証できない。」
専門知識の必要性： 「自分が知見の無い分野でのAIの判断が正しいかどうかをどうやって確かめるとよいのか。←ここが一番難しいし、専門知識が必要なところ」
懐疑的知性の重要性： 「循環参照やらハルシネーションやらを起こした文章を何も考えずにWikipediaに貼り付けるような人物もいるわけで、やっぱ懐疑的な知性と査読は大事なわけです。」
そして、この問題を鮮やかな比喩で捉えたのがobotzcanai氏のコメントだ。「巨人の肩に乗れたところで遠くに見えた島々の価値がわからなければ意味はない」。AIによって得られた広大な視野も、その価値を判断する専門的な知見がなければ無意味なのである。
さらに、この議論は「責任」の所在という、より深刻な領域へと深化する。e_denker氏は、「人間に残された最後の仕事は『責任を取ること』になるという話があるが、まさにそれを裏付けるような一件だと思う」と指摘した。この点をさらに鋭く突いたのが、phillies_rocks氏の「内面化できない成果物を作っても誰も責任を持てない」というコメントだ。AIが生成した成果に対して、その利用者は最終的な責任を負わねばならない。もしAIが設計した橋が崩落した場合、その責任は誰にあるのか。利用者か、開発者か、それともAI自身か。これは、AI時代の新たな倫理的・法的枠組みの構築が急務であることを示している。
この議論は、AI時代における専門家の役割がどのように再定義されるべきかという、未来に向けた重要な問いへと私たちを導く。
東京大学で起きた一件は、AIネイティブの登場が専門家の時代の終わりを告げるのではなく、その役割と価値を根本から進化させる契機であることを示している。AIが圧倒的な情報生成能力と実行力を手に入れた今、人間に、そして専門家に求められる能力は、もはや知識の生成や統合そのものではなくなった。
これからの時代に求められる専門家の資質は、以下の三つの能力に集約されるだろう。
未来の知のフロンティアは、AIネイティブがもたらす爆発的な「実行力」と、長年の経験と深い洞察力を持つ専門家の「検証力」および「責任能力」が融合する場所に開かれる。AIを恐れるのではなく、新たなパートナーとして迎え入れ、人間ならではの価値を磨き上げること。それこそが、私たちがこれから歩むべき道なのである。
いや、なると思うよ。
そもそも、渋谷ハルが言うように相手が不快な思いをしたらそれは誹謗中傷になる。つまり、本来は批判も誹謗中傷に含まれる。ただ、批判の場合はそこに正当性があるから許されているっていう論理構成なんだよね。
で、今回の例の意見は『ゲームをこなしているように見える』という曖昧な感想に基づいている。そして、そのような意見に正当性があるかというと、僕はないと考える。すると、批判における正当性があるから許されるという部分が喪失して、結果的に誹謗中傷の要素だけが残ると思うよ。
言うならば、
『あの人はなんとなく人を殺しているような気がする！殺人鬼！』
全ては、あの日テロリスト集団が東京ビッグサイトを占拠したことから始まった。彼らの狙いは、国際AIカンファレンスに展示されていた自律型戦闘AI「ゲヘナ」。最悪の兵器が、テロリストの手に渡ろうとしていた。
僕はハル・エメリッヒ。スネークの唯一の外部支援担当、コードネームはオタコンだ。
スネークが有明のコンテナヤードに到着した時、僕はまず、彼にマークII（僕が作った偵察ロボットだ）を先行させたいと懇願した。
彼への危険を避けたかった。過去のトラウマが、僕にそうさせた。
「俺をただの監視カメラの台にするつもりか？」
スネークは苛立っていた。しかし、僕の判断は正しかった。敵は施設全体にマイクロ波照射システムを敷いていた。生身の人間が入れば、文字通り焼かれてしまう。
「スネーク、君は入れない。施設内はマイクロ波で満たされている。マークIIで行くしかないんだ。」
彼は渋々、僕の指示を受け入れた。僕のマークIIと、僕の遠隔操作による潜入が始まった。僕の技術で、彼を守れる。そう信じていた。
マークIIが換気ダクトに近づいたその瞬間、僕の自信は打ち砕かれた。
敵はマイクロ波だけでなく、高精度の生体センサーまで使っていた。スネークの心臓の鼓動と脳波が、自身の存在を敵に教えてしまったのだ。
「生体センサーから逃れるために、心臓の動きを一時的に完全に停止してくれ！8分間だけでいい！」
普通の人間には不可能な要求だ。それでも、彼は僕の必死な懇願に応えてくれた。彼にとって、僕の技術力が最後の望みだったからだ。
無線が途絶した。スネークが命を懸けてくれた8分間、僕は何もせず、ただ静止していた。
8分後、激しい苦痛に喘ぎながらスネークは生還した。彼は僕が何かを成し遂げたと信じていた。僕はダクトを突破したと嘘の報告をした。
だが、敵はすぐにスネークを再び捕捉した。僕は指示を出した。「また8分間、心臓を停止してくれ！」
彼は再び応じてくれた。しかし、この8分間、僕は何をしていたか？
...ヤンヤンつけボーを食べていた。
さらに、その後、僕はオモコロチャンネルのチャオチャオ回を3本見ていた。合計で1時間以上。
スネークが極度の低酸素状態で脳死の淵をさまよう数時間、数度の心停止と蘇生で、スネークはもはや意識も定かではない状態になっていた。彼の体は、完全に破壊された。彼の声は怨嗟に満ちていた。
「...ハル・エメリッヒ！...お前は...最後まで...機械に頼り...そして...裏切られた...」
彼は正しい。僕のマークIIも、この時点ではバッテリー切れで沈黙していた。僕は、彼を死の淵で孤独にしたのだ。
スネークが、全身火傷を負いながらも、最後の力を振り絞って東展示棟の搬入口に這い寄った瞬間、敵はマイクロ波照射を再開した。
僕は絶望に打ちひしがれた。このままでは彼は焼死する。そして、その最悪の瞬間に、僕は最悪の事実を伝えることになった。
「スネーク...実は、僕が今いるこの隠れ家のプロバイダー料金を、先月分、うっかり払い忘れていて...この回線...5分後に完全に停止する。」
世界を救う任務の、最後の支援が、僕のミスで終わる。この皮肉に、僕は涙すら出なかった。
続く。
例えば海外のよく分からない政治ニュースを見たときに背景や前提知識を聞けばいくらでも教えてくれるのがマジで便利
米株に投資するときに決算資料を投げて解説して貰えば圧倒的に効率的だし、業界の構造や製品群の位置付けなんかも超分かりやすくまとめてくれる
Xのgrokがまた便利で、専門家っぽい人がそれっぽいことを言ってるポストのgrokボタンを押して質問・分析してもらえば妥当性を納得できるまで詰められる
（@grokをつけてリプライするやつは簡易的な回答しか返ってこないのでダメ）
挙げていけば枚挙に暇がないが、あらゆる意味での調べ物のレベルがこれまでとは比べ物にならないくらい高くなった
回答がハルシネーションしてるかどうかは使ってると何となく予想がつくようになってくる。怪しいと思ったら元ソースを辿って確かめる。そういう意味では使う側にそれなりに充分な知識がないと厳しいと思う。すぐハルシネーションすると感じるんだとしたら、たぶん質問の仕方が悪いんだと思う。
本当に便利でありがたい
頼り過ぎると依存してしまったり、ハルシネーションで嘘の情報を教えられてしまったりするけど、それって人間に相談するのと一緒で、気を付ければいいだけのこと
仕事の相談とか、人間関係の相談、投資の相談、さっきはボイトレの相談もした
どれも的確で親身になって話してくれるし、対人間の時みたいに気を使うこともない
すごく革命的だと思う
自分が主に使ってるのはChatGPTで、これが一番相性が合ってる
前は課金してたけど、今は逆に課金せず、制限がかかるまでを自分の相談タイムとしている
AIがなかった頃は誰かに相談するか、自分で悶々と悩むしかなかった
ブレーンストーミングも自分だけでするしかなかった
でも今は思いついたことを気軽にAIに相談するだけで考えがまとまるし、客観的な意見も聞ける
神のようなサービスだよ
役所の法的な手続きも、まずAIに聞いてから役所に聞いたりしてる
みんなもAI使ってるとは思うけど、本当に便利だよね
これでなんとか生きていけそうな気がしてる
多少ChatGPTと議論して「小論に整理して」とお願いするだけでこれなら
凡人の俺様がちんたらキーボード叩いて書く必要なんてないじゃんもう！
https://togetter.com/li/2618627
今回の事件で多くの人が揺れたのは、「恐怖を感じた人の防衛行為」が、どこまで許されるかという点である。
身体障害や透析など、外見では分からない「見えない弱者」が社会で繰り返し軽視されてきたことは事実だ。
しかし、口論の段階で武器を使用し、無関係な他者まで巻き込んだ瞬間に、それは防衛ではなく攻撃へと転化する。
法的にも倫理的にも、暴力が他人を傷つけた時点で、その正義は失われる。
彼女がSNS上で相手を「40-50代じじい」と呼んだ表現は、単なる感情の発露にとどまらない。
それは、相手の行為ではなく属性そのもの（年齢・性別）を攻撃の対象とする言葉だ。
この瞬間、個人的なトラブルは「中高年男性という集団」への敵意にすり替わる。
この言語構造はその**鏡像――“ミサンドリー的反射”**と言える。
弱者が自らを守る物語の中で、他者が“敵の象徴”として消費されていく現象は、暴力の形を変えた再生産に他ならない。
人が暴発する時、そこにあるのは純粋な恐怖だけではなく「屈辱」も強く関与する。
「若いから座るな」「病気でも見えなければ認められない」という社会の視線に対する怒りが、
個人の攻撃者を超えて「社会全体への報復」に変わったのだろう。
彼女自身が繰り返し使う「悔しかった」「お灸をすえたかった」という語は、
つまり彼女の行動は、社会的な不平等への“象徴的報復”として遂行された可能性が高い。
近年のSNS言説では、「女性」「障害者」「被害者」といった立場は道徳的免罪を得やすい。
弱者を“聖なる報復者”として祭り上げ、暴力の責任を薄めてしまう。
もしこの事件が銃社会で起きていたら、催涙スプレーではなく発砲事件として報じられただろう。
「怖かった」「迫られた」と主張する発砲者が免罪される構造は、
アメリカの“スタンド・ユア・グラウンド法”の問題と同じである。
恐怖を根拠にした先制攻撃が認められる社会では、暴力の独占は失われ、
今回の事件は、銃社会の論理が非銃社会の中で萌芽した象徴的な出来事でもある。
この事件が投げかけたのは、
「恐怖と正義の境界をどこに引くのか」という普遍的な問いである。
だが、その弱さが他者への攻撃の免罪符になった瞬間、暴力は正義を模倣し始める。
フェミサイドもミサンドリーも、根は同じ――恐怖を根拠に他者を人間として見なくなること。
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：
病気じゃなくて病名の話。
私の学生時代の記憶では、「糖尿病」と言う漢字の病名の起源は、明治期日本でドイツ語「Zuckerharnruhr」を翻訳してできた、と言うもの。医療系の人はわかるように、Zuckerツッカー=糖、harnハルン=尿。ruhrは基本は赤痢という意味で、ここでは「流れ出る」的な意味だとか（今調べた）。明治期日本の医学教育が、原則としてドイツ医学を模範として構成されたことは、いうまでもない事実だと思う。つい最近まで医療の現場では、ツッカー、ハルンに限らず、バッサー、エッセン、kot、ステルベンなどとよく使っていた。体温をKTと書いたり。「カルテ」は今でもカルテだし。ちなみに「メス」はオランダ語。
つまり、「糖尿病」が、ギリシャ語由来の英名「Diabetes mellitus」の直訳っぽくない理由は、ドイツ語からの翻訳だったから、というわけである。納得のいく説明だ。
日本糖尿病学会などを中心に、この古き由来のある病名を変更しようという動きがあった。「ダイアベティス」にしようとのこと。国際病名に合わせようとのことだ。
そういえば、「統合失調症」に完全に呼称変更に成功した旧「精神分裂病」だって、ドイツ語schizophreniaの翻訳だ。schizoが「分裂する」、pheniaが「精神」だとのこと。ドイツ語なんてもういらん、ってとこがあるのかな。とは言えこちらは国際病名がschizophreniaなんだけど。
実際のところ、現代ではドイツでもzuckerharnruhrなんて言わず、diabetes mellitusの方が普通に使うらしい。
https://diab.cma.org.cn/cn/index.aspx
「ダイアベティス」に呼称変更すると、中国とは同じ病名で会話（筆談）できなくなる。まあどうせ国際会議は英語だからいいのかもしれん。
昔は中国では同じ病気を、消耗性口渇を表す「消渇」と言っていたらしい。20世紀から中国の医学文献でこの病名「糖尿病」になったようだから、おそらく孫文などが活躍していた頃、日本留学組が本国に持ち込んだのだろう、と推察する（根拠はない）。
で、ここから本題。問題は、英語版Wikipedia（https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_diabetes）には、「糖尿病という言葉はインドのmadhumeha (蜂蜜尿）という言葉を翻訳したもので、今は韓国や日本もこの言葉を借用している」って感じで書いてある。
Themore modern term, tángniǎo bìng (糖尿病), means "sugar urine disease", andis equivalent to diabetes mellitus.[13]Ithas been suggested that the modern termis derived from exchanges with Ayurvedic practitionerswho called the condition madhumeha ("honey urine").[14] Within the Sinosphere (regions of East and SoutheastAsia historically influencedby the linguistic and literary traditions of theChineseempire),[a] this etymologyhas also been borrowed intoKorean (tang nyobyeong [당뇨병]) andJapanese (tou nyoubyou [とうにょうびょう]).[9][14]
さらにさらに、その根拠となる引用文献14は、韓国語のwebsite（http://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=132745）である。
‘단 오줌(sweet urine)’을 뜻하는 인도말인 ‘맏후메하(Madhumeha)’는 중국, 우리나라, 일본의 의학에 그대로 영향을 미쳐 지금도糖尿病이라 쓰고 잇다. 하지만 중국어로는 [tangniaobing], 우리말로는 [당뇨병], 일본말로는 とうにょうびょう[tounyoubyou ]라고 쓰고, 발음한다.
「甘い尿(sweet urine)」を意味するインド語の「マドゥメハ(Madhumeha)」は中国、韓国、日本の医学にそのまま影響を与え、今も糖尿病と書いている。しかし中国語では[tangniaobing]、韓国語では[당뇨병]、日本語ではとうにょうびょう[tounyoubyou]と書き、発音する。
どういう根拠で書いてるんだ
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20251006153139# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaONiTQAKCRBwMdsubs4+SMgAAP4nt2ur68BhkCsdhVhXVt2zPy8jh4Q2HuXLJLre+6KwdQD+J/yDzPtGip5TsB7wEAE7+Nm+MauiWOqVQHnJWQoSpAM==E4Rg-----ENDPGP SIGNATURE-----
AIのいいところは、
「バシレイオス2世“ブルガロクトノス”あたりの東ローマ皇帝の時代を深く知るための書籍を教えて下さい。」
という質問にサクッと答えてくれるところだと思う。
従来の検索エンジンでは、「サクッと」知ることが出来る場合もあるが、そうでない場合も多かった。
バシレイオス2世期は、マケドニア朝の全盛期にあたり、軍事・行政・文化の各面で東ローマ帝国が最高潮に達した時代です。
以下の書籍は、概要から専門的研究まで網羅的にカバーしており、学術的知見を深めるのに最適です。
ジョルジュ・オストロゴルスキー『ビザンツ帝国史』（新版・筑摩書房）
マケドニア朝期を概観しつつ、バシレイオス2世の事績を政治・社会・文化の文脈で捉える。
ジョン・ジュリアス・ノリッジ『ビザンツ帝国衰亡史』（上下巻・新潮社訳）
読み物としても優れ、バシレイオス2世の功績や後継皇帝との比較が平易に記述されている。
ウォーレン・トレッドゴールド『東ローマ帝国：マケドニア朝から第十字軍まで』（創元社）
軍事史を重視する著者が、バシレイオス2世の対ブルガリア戦争や軍制改革について詳細に分析。
ジョン・フレイザー・ハルドン『中世東ローマ帝国：文化と国家の変容』（勁草書房訳）
10世紀前後の社会構造・官僚制・経済システムを批判的に検討。バシレイオス2世期の行政改革や財政政策が、いかに帝国強化に寄与したかを学術論文レベルで理解できる。
平易な導入書ながら、バシレイオス2世の役割を文化的・宗教的視点から考察。
地下聖堂建築や修道院運営との関連も扱い、制度史だけでない広がりを示す。
アントニー・カルデリス『ビザンツ帝国：東ローマの再考』（明石書店訳）
バシレイオス2世に関する一次資料の読み替えや、新出の碑文・文書を紹介しており、先端研究動向を掴める。
ロバート・オーフィランディス編『東ローマ軍制史』（戎光祥出版訳）
バシレイオス2世のブルガリア遠征の戦術的展開や兵站を詳細に記述。図版多数。
北方異民族（ブルガリア、ルーシなど）との外交・戦争史を分析。
バシレイオス2世による“ブルガロクトノス（ブルガリア殺し）”の背景と結果を外交政策の観点で理解できる。
バシレイオス2世期の記述が豊富で、歴史叙述の特徴や史料批判の視点を学べる。
ハルドン、カルデリスなど最新研究を通じ、行政・文化的変容を理解。
『年代記』や編年史で原典に当たり、学術的厳密さを身につける。
これらを併読することで、バシレイオス2世期の帝国像を多角的に理解できます。
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20250921183702# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaM/HQQAKCRBwMdsubs4+SDXNAP0XOs4t7oUydVwVgktY8yYBdMPATa2AH3Uk3EREx2k0xwD+I/1p0K58pll7LvKTFSVmZNP//aLEKo+b7X5wFn9Gvgs==Txgf-----ENDPGP SIGNATURE-----
吉田某の案件https://anond.hatelabo.jp/20250920102717ブコメでsay-dogap と言うキーワードが出てきて調べたらこんなの出てきた。
一応Gemini/ChatGPT の両方で検証してはいるが、AIで調査した奴なのでハルシネーションの可能性はある。
成人向けサイトを一ヶ月以内に見たことがあるか、と言うアンケートをとったところ、全ユーザの12%が見たと申告した。
しかし、回線数数をベースにアクセスデータ解析をすると、任意の1日に成人向けサイトにアクセスする回線は全体の12％で、一ヶ月で少なくとも1回アクセスした回線は38%
企業向け専用の回線を除いたのみであるため、法人回線なども含む上に、回線数で丸められているため、個人ベースに直すとさらに多いと想定される。申告と実際に相当なギャップがある。
成人向けのアイキャッチは不要、と言うアンケート結果を元に、ヌードを排除した所、ニューススタンドでの販売は確かに増えたが、全体の売上がガクンと下がって方向性が誤りとして復活。
別の雑誌、表紙から露出の多い女性が映っている版と、同じ女性が映っているが露出が少ない版と、人間が映っていない版、3パターンを作成し、地域ごとに分けて入れ替えながら数号分実験を行ったところ、露出が多い版、人間が映っていない版、露出が少ない版、と言う売上の傾向だった。
しかし、女性読者が明らかに増えたのでよい、として表紙から人間を排除することを強行したが廃刊に追い込まれた。
多様性を大切に、女性管理職やマイノリティに配慮しているとしてその割合を公表している企業のデータを確認してメタ解析すると、
配慮している企業とそうで無い企業の場合、得に配慮していない後者の方が利益の成長率が高いという傾向があったそうな。
ただし、時価総額の伸びでみると女性管理職やマイノリティ配慮を掲げた企業の方が伸びている傾向はある。
問題広告や製造現場の劣悪さで問題にとなり、ネットでボイコット運動が発生したものの、実際には売上が前年比2割から3割増という例が複数あるとのこと。
さらに「社会・政治的立場で買う、または買わない」と表明した層は64%に登るという調査結果があるが、POSデータなどを分析すると高くても瞬間最大的に3割程度が最大だそう。
伝統的スポーツ雑誌が、年に一度作る女性アスリートの水着写真特集。人種差別が色濃く残る時代に黒人女性を起用したり、ヒジャブ・ブルキニ水着のモデルを起用したり、高年齢の女性やトランスジェンダーを起用したことにより、より伸びたり、カレンダーやポスターなどビジネスを広げた、という事例がある
ガジェット雑誌の表紙からセクシャルな女性を外したところ、女性読者の比率が増えて、広告の出稿が増加した
