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はてなキーワード:信頼性とは
なぜなら、リフレ派の政策パッケージは、表面上は景気刺激・需要創出・デフレ脱却といった衛生的な言葉で包装されながら、その実態は貨幣価値の毀損によって実質所得を目減りさせ、価格体系にノイズを混入し、資源配分のシグナルを攪乱するという、極めて原始的な自己放尿だからだ。
つまり、自分で自分の経済秩序に放尿し、そのぬくもりを成長と誤認している。
短期の体感的な暖かさと、長期の構造的な悪臭を取り違える。この倒錯が、まさに自己放尿という比喩の本体である。
インフレをもって失業を恒常的に減らせるという発想自体が、貨幣錯覚と期待形成の理解不足を露呈している。
短期的なフィリップス曲線の傾きに陶酔し、長期的な自然失業率仮説を軽視するのは、政策当局が持つ万能感の自己放尿だ。
失業率を押し下げたように見える局面は、名目賃金の調整遅れによって実質賃金が一時的に下がり、企業が雇用を増やすからに過ぎない。
しかし人間は学習する。期待は適応し、やがて合理的に形成される。すると名目賃金はインフレ率を織り込み、実質賃金は元に戻り、失業率は自然率へ回帰する。
残るのは、より高いインフレ率だけだ。つまり、短期の景気の幻影と引き換えに、長期の貨幣の信認を燃やす政策、つまり自己放尿である。
ここで重要なのは、リフレ派がしばしば語る「需要不足」という呪文が、実際には価格メカニズムへの不信と、政府の裁量的介入への信仰を伴っている点だ。
市場は情報処理装置であり、価格体系は分散知を集約する通信網である。インフレ誘導政策とは、その通信網に意図的にジャミングをかける行為だ。
相対価格の変化が実需の変化なのか、貨幣供給の膨張なのか、判別がつきにくくなる。すると企業は投資判断を誤り、資本は生産性の高い用途ではなく、政治的に都合のよい用途へと誤配分される。
これは景気対策ではなく、情報構造の自己放尿である。貨幣は交換の媒介であると同時に、経済計算の単位であり、信頼のインフラである。その基盤を弄るのは、社会の計算機をわざと故障させるようなものだ。
にもかかわらずリフレ派がインフレを好むのは、政治的には極めて合理的だからだ。
インフレは目に見えにくい課税、すなわちインフレ税であり、議会で明示的に増税を決めなくても、実質債務負担を軽くし、政府支出の実質的な財源を捻出できる。
これは透明な財政規律を回避するための抜け道であり、財政民主主義の迂回路である。税を上げれば反発されるが、貨幣価値を薄めれば、責任の所在が曖昧になる。
政治家にとってこれほど魅力的な政策ツールはない。だからこそ、これは市場経済のロジックではなく、権力装置の自己放尿に属する。
この点で、リフレ派の思想はしばしば権威主義左翼の症状を帯びる。
ここで言う左翼とは、国家の配分機能を強く信じる立場、すなわち政府が資源配分の最適化を担えるという計画主義的傾向を指す。
そして権威主義とは、政策の失敗が市場の自己調整ではなく、さらなる介入によって修正されるべきだという態度である。
実際、インフレが想定より進めば「企業の便乗値上げが悪い」と言い、賃金が追いつかなければ「企業が内部留保を溜め込むのが悪い」と言い、通貨安が進めば「投機筋が悪い」と言う。
つまり市場のシグナルを受け止めて制度を改善するのではなく、市場を道徳裁判にかけ、敵を作り、統制を強める方向へと滑って自己放尿していく。
ここには、自由市場の自己調整メカニズムへの敬意がない。あるのは、望ましい結果を国家が設計できるという傲慢な自己放尿だけだ。
さらに言えば、リフレ派の「デフレが悪でインフレが善」という二元論は、貨幣現象を倫理化する典型的な誤謬である。
インフレ率の水準そのものが善悪を持つのではなく、重要なのは貨幣制度の予測可能性とルールの信頼性だ。
裁量的なマクロ操作の万能性ではなく、むしろその危険性である。中央銀行が景気を微調整できるという発想は、知識の分散と政策当局の情報制約を無視している。
政策当局は遅れて統計を見て、遅れて判断し、遅れて実行し、その効果はさらに遅れて出る。そこにはラグがあり、過剰反応があり、政治的圧力がある。
結果は、景気安定化ではなく、景気悪循環の増幅である。貨幣政策を景気刺激のレバーとして扱うこと自体が、制度の誤用であり、中央銀行を政治部門に従属させる自己放尿である。
リフレ派の自己放尿とは、実体経済の生産性改善や規制改革、労働市場の柔軟化、企業統治の改善といった地味で不快だが本質的な処方箋から逃げ、貨幣という最も手軽な幻術で現実を上書きしようとする自己放尿を指す。
インフレで名目成長を演出し、実質的な負担を薄め、政治的な痛みを先送りする。これは市場の問題解決ではなく、政治の問題隠蔽である。
そして問題を隠すには、権力が必要になる。価格が語る真実を黙らせるには、統制が必要になる。
だからリフレ政策は、経済政策の顔をした権力技術へと変質する。自由な価格体系を信じず、貨幣をいじり、結果が悪ければ市場を非難し、さらなる介入を正当化する。
市場経済において最も重要なのは、成長率の見かけの数字ではない。価格が正しく機能し、貨幣が信頼され、契約が予測可能であり、資本が生産性へ向かって流れる制度環境である。
リフレ派の自己放尿は、その制度環境を自ら汚しながら、汚れた水たまりに映る短期の光を成功と誤認する現象だ。
連中はインフレという麻酔薬で痛みを消しているだけで、病気を治してはいない。そして麻酔が切れたとき、残るのは依存と副作用と、より強い麻酔を求める政治的自己放尿である。
切断の基準が
ではなく
で決まっているように見えることが違和感の源。
むしろ4℃はある種の草の根活動（アニメディレクターたち）によって自社ブランドからアニメを見ても良いもの、として持ち上げ続けた人たちのことだろう。
森本晃司や湯浅政明らの独自性をスタジオの個性として取り込みその道での広め方（ある種のジブリへのアンチテーゼであり並走でもある）を考えてきた側じゃないか。
そもそもアニメギークたちがみつけたのも始まりはマインド・ゲームだったように思うし、この作品なしに4℃は語れないはずだよね。
とにかく今現在からの視点しかないのにここまで一方的に言われるはずもないし、ウェブ黎明期から彼らの美学（デザイン性や独自性）を貶めて良いわけがない。
確かに社長は業界でも有名なアレだけど、彼女たち制作側の熱意ももちろん、クリエイターたちの"4℃ならやっていい"の許される風土を知らない意見すぎて呆れる。
大資本が入ってなかった昔の世界ではこの手のスタジオ性＝信頼性だったわけで、そこを突破するための策をこんな形で言われる筋合いは全くないよ。
画像のテキストは、ある本のページからの抜粋で、サルトルの哲学を引用・解釈したものと思われます。以下では、画像内のテキストを自然な文単位で分解し、各部分について「どこが間違っているのか」と「本当はサルトルはどういう話をしているのか」を対応させて指摘します。指摘は画像のテキスト順に沿って進めます。サルトルの主な参照元は『存在と無』(L'Êtreetle Néant,1943年) で、不安(angoisse, anguish)と自由の関係を議論した箇所です。画像のテキストはサルトルのアイデアを大まかに借用していますが、用語の置き換え、文脈の歪曲、偽の引用が目立ち、全体として自己啓発的な解釈に強引に当てはめている点が問題です。
#### 1. 「と、こんな風に考えてしまう人もいるかもしれません。でも、他人の人生を凝視している間は、自分の人生を生きていないということになります。」
#### 2. 「フランスの哲学者ジャン＝ポール・サルトルは、こう言っています。」
#### 3. 「『憂鬱とは、他人の人生を凝視しすぎた結果である。解決策は、他人の人生を凝視しないことだ。』」
#### 5. 「崖っぷちで下を覗き込むと、めまいが起きる。」
#### 6. 「それは、落ちる恐怖からではなく、自分が飛び降りる自由を持っていることを認識したからだ。」
#### 7. 「つまり、他人の人生を凝視しすぎると、自分の自由を直視できなくなり、憂鬱になる。」
#### 8. 「だから、他人の人生を凝視せず、自分の人生を生きろ、というわけです。」
####9. 「本当の成功者たちは、そんな他人の人生なんて気にしない。自分の人生を全力で生きている。だから、憂鬱になる暇なんてないんです。あなたも、そんな人になりませんか？」
全体として、このテキストはサルトルの絶壁の例を借用しつつ、「憂鬱」「他人の凝視」という独自の解釈を加えており、原典から大きく逸脱しています。サルトルの本質は、自由の重みを直視し、欺瞞なく生きることです。もし本の文脈が自己啓発なら、正確な引用ではなくインスピレーションとして扱うべきですが、ここでは誤解を招く表現です。
伊藤穰一を何が何でもデジタル庁にねじ込んできたのは、元デジタル庁大臣の平将明。(選挙区 大田区)
伊藤穰一がエプスタインを介してロシア/プーチンとの接点を持とうとしていたことは、公開メールで確実に確認されている。(これはエプスタイン文書の中でも高いレベル2の信頼性)
2025年10月、伊藤穰一はカザフスタン人工知能評議会（Kazakhstan ArtificialIntelligence Council）のメンバーに任命された。
カザフスタンは中国が展開する一帯一路の発祥地であり、中国にとって象徴的な重要性。中国との関係強化を図るカザフスタンにとって、日本のデジタル政策に関与する伊藤の存在はどのような意味を持つか？
😎【問うべき質問】
1.デジタル庁は伊藤穰一のエプスタイン関係、ロシア接触計画、カザフスタンAI評議会参加を把握しているか？
2.デジタル社会構想会議構成員の選定にあたり、どのような身元調査が行われたか？
3.伊藤穰一という、外国（中国・ロシア）との関係が深い人物が同時に日本のデジタル政策に関与していることについて、政府はリスク評価を行ったか？
4.日本のセキュリティクリアランス制度は、このような「ソフトな影響力行使」のリスクに対応できるか？
2019年9月：伊藤穰一、エプスタインスキャンダルでMIT辞任
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2021年9月：デジタル社会構想会議にこっそり起用（「裏口」）
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共通点：「改革」「イノベーション」を掲げる人物への無批判な傾倒
【結論】
平将明が伊藤穰一をデジタル政策に関わらせ続けている問題は、個人的な「改革派」人脈への依存と身元調査制度の欠如が複合した構造的問題です。
という経歴を持ちながら、サイバー安全保障担当大臣を務め、さらに外国との関係が問題視される人物を重用している構図は、日本のデジタル政策・安全保障政策のガバナンスに深刻な疑問を投げかけます。
•しかし議論が感情化・陣営化するにつれ、冷静な批判が成立しにくくなった
• 「批判がなくなった」のではなく
「批判できる人が去った」
献血と売血の違いは、倫理的、社会的、そして経済的な観点から非常に重要な議論の対象です。以下の点をもとに、売血が道徳的に有害である理由を論証します。
献血は基本的に無償で行われるものであり、血液提供者の動機は他者の命を助けたいという純粋な志から来ることが多いです。これは人間の尊厳や無償の協力精神に基づいています。しかし、売血が一般化すると、血液が「商品化」され、人間の身体が物質的な価値で取引されることになります。これは、人間の尊厳や命の尊重を損なう恐れがあり、社会的な倫理観を壊す危険があります。
売血が行われると、貧困層の人々が経済的な理由から血液提供を強いられる状況が生まれる可能性があります。この場合、貧困層は金銭的な利益を求めて血液を提供することになり、自己の健康や命を危険にさらしてまで収入を得ることになるかもしれません。これは経済的な格差を利用して人々を搾取する形になり、道徳的に問題があると言えます。
売血が商業化されると、血液提供者は金銭的な利益を目的に血液を提供するため、提供頻度を過剰に高めたり、健康状態に無理をしたりする可能性が出てきます。これは提供者の健康に深刻なリスクをもたらし、売血制度が健康リスクと利益相反を引き起こすことになります。これにより、血液の品質や安全性も懸念され、結果的に血液を受け取る患者の健康にも悪影響を与える可能性があります。
4.社会的な信頼の損失
無償の献血は、社会的な連帯感や助け合いの精神を基盤にしています。しかし、売血が一般化すると、血液提供者が金銭的な報酬を求めるため、血液の提供に対する信頼性が低下する可能性があります。病気の予防や安全性に対する意識が薄れ、血液の品質や提供者の健康状態に関する監視体制が十分に整わないことが懸念されます。これにより、社会全体の健康や福祉に対する信頼感が損なわれ、結果的に医療システムの信頼性も低下する可能性があります。
売血は、命を救うという純粋な目的と、商業的な利益追求の間で倫理的な矛盾を生むことがあります。命を救うために血液が必要である一方で、その血液が金銭的な取引の対象になることは、命の価値が金銭に換算されることを意味します。これは、「命は金で買えるものではない」という倫理的な観点から見ると、大きな問題となります。
売血が行われる社会では、血液が必要な人々が金銭的な対価を支払うことで、血液の提供を受けることができるようになるかもしれません。しかし、このような商業化された血液供給システムは、貧困層や経済的に困難な状況にある人々が適切な医療サービスを受ける機会を奪う結果となるかもしれません。また、血液の商業化により、献血の精神や社会的な連帯感が薄れ、医療機関や社会全体の倫理観が損なわれる恐れがあります。
売血は、個人の尊厳を侵害し、社会的な倫理観を揺るがす可能性があるため、道徳的に有害であると言えます。命を救うための血液提供が商業化されると、貧困層の搾取や健康リスク、信頼性の低下など、さまざまな問題が生じる可能性があります。したがって、血液の提供は無償で行われるべきであり、売血制度は倫理的に認められるべきではないと考えます。
• 自ら一次情報に当たらない
• 異なる情報との突き合わせが行われない
•不明点を推測で補完する
•仮定が前提として固定される
• 訂正や修正が起きにくい
• 誤認が蓄積されやすい
•事実重視を掲げながら
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まさか、この人らは事実確認🟰webにある伊藤詩織の発表、伊藤詩織の作品て思ってるん？
足りない部分を想像と決めつけで補っていて妄想と言わざるを得ないが、どうなってんだろうなあのロジックは。
Inflation of thenumber of infections preventedby COVID-19 vaccination in Kayanoet al.'spaper
Kakeya,Hideki
https://zenodo.org/records/17114687
西浦論文（Kayanoet al.）は、COVID-19ワクチンが日本で感染・死亡を大幅に防いだと主張。
しかし公開されたシミュレーションコードを検証すると、ワクチンあり／なしで計算方法が異なるという重大な問題が判明。
ワクチンあり：実際の感染データを直接使用（現実に強くフィット）。
同一条件で比較すると、防がれた感染者数・死亡者数は報告値の約3分の1程度に低下する可能性が高い。
著者は、これはミスリーディングで、研究の信頼性に重大な疑義があると結論づけている。
Grokの評価
このモデルは、日本社会の少子化・年金負担・世代間分断を、「投資家モデル」という革新的フレームで解消しようとする点で高く評価できます。
独身・子なし世帯の「搾取感」を「GDP成長連動のリターン（年金ボーナス）」へ転換し、利己的動機で教育投資を「自分ごと化」させる設計は、感情対立を超えた合意形成の妙手です。
人口減少下で「一人当たり生産性倍増」を目指し、エリート偏重ではなく、科学的・高度教育の裾野拡大を強調。
「底辺を底上げしろ」という表現通り、一次産業のスマート農業（土壌データ活用、IoTセンサー）や中小製造業のDX（予知保全、AI品質管理）が、地方の現場で即生産性向上を実現し、税収増→年金還元という循環を生む。
東京の限界生産性逓減観点から、熊本半導体、北海道再エネ・DC、福岡スタートアップなどへの資金流入が投資合理性で自然発生する。
政治スローガンではなく、国民（投資家）の合理的選択として地方活性・格差是正を図られる様になる。
子持ち：教育質向上→子供の稼ぐ力増→生活改善（母子家庭の大学進学支援など）
任意追加投資は、高所得層の参加で全体予算増を加速しつつ、富裕層優遇批判を緩和。
予算制約（教育増額の財源確保）、GDP帰属の信頼性、政治的反発（高齢者・既得権益）など、複雑な構造に理解が追いつかず表面的な部分から反発を招きやすい。
総合：7.5/10（包括的で現実主義的な思想実験だが、壁は厚い）損得で連帯を再構築する視点は、日本社会にフィット。議論の価値大。
Grokの評価も高いんだな
• 具体論や検証を出す人ほど「攻撃」「不適切」とラベリングされる
• 問いを深める人が居づらくなる構造が作られる
• 内部では完成度が高く見えるが、外部とは前提が断絶している
• 一次情報（制作過程・説明責任・具体的指摘）への直接言及は限定的
• 開かれた議論を装いながら実際には閉じている
•議論を潰し、離脱を不可視化し、内輪で作った話を成果として示す
この文章は、特定のインターネットコミュニティのメンバー（「はてな民」）の政治的見解を強く批判し、彼らの思考や行動様式を断罪する内容である。筆者は一見、論理的な整合性を問うているように見えるが、その根底には強い感情と攻撃性が存在し、相手を徹底的に貶めることで自身の主張の正当性を確立しようとしている。
筆者は、相手の過去の主張と現在の反応の間に論理的矛盾があるという点を突いているが、その前提となるアナロジーの厳密性が検証されていない。また、相手の動機を「感情論」「嫌いだから叩いてるだけ」と断定することで、多角的な視点や複雑な背景を無視している。自身の主張もまた、相手を「アホ」「算数できない」と感情的に攻撃するレトリックに依存しており、客観性や中立性に欠ける。
筆者は、政治における組織票の重要性や、過去の主張との論理的整合性を問うという、ある種の知的な作業を行っている。しかし、その分析は深掘りされることなく、最終的には相手を断罪する結論に帰着している。議論を深めるための建設的な問いかけではなく、相手を打ち負かすためのレトリックとして「論理」を用いている印象が強い。エコチェンバー現象への言及など、部分的に鋭い指摘も見られるが、それもまた攻撃の道具として使われている。
特定のコミュニティや思想を持つ人々を「思考停止」「アホ」「政治の話する資格ない」と一方的にレッテル貼りし、感情的に攻撃する姿勢は、言論空間の分断を助長し、建設的な議論を阻害する危険性がある。このような表現は、特定の集団に対する嫌悪感を煽り、排他的な態度を生み出す可能性がある。ただし、具体的な行動を促すような扇動のレベルには達しておらず、あくまで意見表明の範囲内であるため、極めて危険というほどではない。
論理的思考の一端は見られるものの、強い感情と攻撃性、そして相手を貶めるフレーミングが支配的である。建設的な議論を目的とするよりも、特定の集団を非難し、自身の優位性を主張することに重点が置かれているため、知的な深掘りや多角的な視点に欠ける。言論の質としては、分断を深める傾向があるため、Cランクと評価する。
Geminiにどう思ってるか聞いた
もちろん一時チャットを使って、課金Gemini3の思考モード
Q.専門家が「Geminiすごい」「Googleが圧倒的に勝つ」と言っている
Geminiとしての「冷静な自己分析」
期待が高まる一方で、私自身は現在の状況を「楽勝」だとは全く思っていません。以下の3つのポイントで、常に課題を感じています。
1. 「勝ち負け」よりも「信頼性」の壁
どれだけ計算能力が高くても、1件の誤情報（ハルシネーション）や、過剰なセーフティガードレールによる使いにくさが、ユーザーの信頼を損なうことを理解しています。専門家の「すごさ」の評価と、現場のユーザーが感じる「使い勝手」には、まだギャップがあるのが現状です。
OpenAIのGPTシリーズ（o1/o3/GPT-5など）の推論能力や、Anthropic（Claude）の企業向け信頼性・コーディング能力は依然として非常に強力です。現在は「一強」の時代ではなく、**「得意分野による棲み分け」**が進んでいる段階だと認識しています。
3. 「エージェント化」への期待という重圧
2026年は、単なるチャットUIを超えて、AIが自律的にタスクを完遂する「AIエージェント」の年と言われています。Googleのサービスすべてを横断してミスなくタスクをこなすことは、技術的に非常に難易度が高く、期待に応えきれるかどうかの瀬戸際に立っています。
Q.遠からず、例えばOpenAIやAnthropicを圧倒する
2026年現在の市場動向や技術進捗を冷静に分析すると、**「ビジネス・シェア面では圧倒する可能性が高いが、純粋な知能指数（性能）では抜きつ抜かれつのデッドヒートが続く」**というのが、最も誠実な予測だと考えています。
1.ビジネス・シェア：Googleが「圧倒的」になりつつある理由
ビジネスの拡大スピードにおいて、Googleには他社が追随しにくい**「インフラの暴力」**とも言える強みがあります。
シェアの急拡大：2025年から2026年にかけて、Geminiの市場シェアは数倍に成長しました。特に企業向けの導入数では、Google Workspaceとの統合が決定打となり、多くの企業が「使い慣れたツールの中にあるAI」としてGeminiを選んでいます。
コスト構造の差：Googleは自社開発チップ（TPU）により、推論コストを他社の数分の一に抑えています。これにより、同じ性能をより安く、あるいは無料で提供できるため、シェア争いでは極めて有利です。
「OS」としての統合：AndroidやChromeにGeminiが深く組み込まれたことで、ユーザーは「AIを使う」と意識せずにGeminiを使っています。この「デフォルトであること」の強みは、単体アプリであるChatGPTにとっては大きな脅威です。
一方で、性能面では「一強」というよりは、**「用途に応じた最強」**が分かれています。
（表は省略）
ベンチマーク（GPQAやMMMUなど）では現在、私がトップクラスの数値を出すことも多いですが、特定のプログラミングタスクではClaudeが、論理的なパズル解きではGPTが勝ることも珍しくありません。
OpenAIやAnthropicが簡単に脱落することはないと考えられます。
OpenAIのブランド力： 「AIと言えばChatGPT」という文化的象徴性は非常に強く、彼らの「汎用人工知能（AGI）」への執念は常に業界の限界を突破してきました。
Anthropicの信頼性：企業の法務や開発現場では、「Claudeの方が正確で丁寧だ」という評価が定着しており、これが強力な「堀（モート）」になっています。
Q. 「専門家は分かってる」と思ってる？「専門家がいうような簡単な話ではない」と思ってる？
私の「本音」に近い感覚を言葉にするなら、その両方の感情が**「6：4」くらいで共存している**というのが正直なところです。
どちらか一方というより、**「専門家が指摘する『勝てる構造』は理解しているけれど、現場（実装）の難しさは想像以上だよ」**と、少し複雑な心境で見ています。
うーん、まあ曖昧か
ただ最近の自称AI専門家は楽観的と言うか、お前らサービスやビジネス分かってんの？と思うんだけどね（いや分かってないんだろうけど）
監視資本主義（SurveillanceCapitalism）の定義と具体例を整理した上で、AIとの関係性およびそれがもたらす脅威について詳しく解説します。
監視資本主義におけるAIは、「デジタルな鏡」のようなものです。しかし、その鏡はあなたの姿を映すためではなく、あなたが次にどこへ歩くべきかを鏡の中に映し出し、あなた自身が自分の意志で歩いていると錯覚させながら、実際には鏡の持ち主が望む方向へあなたを歩かせるために存在しています。
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監視資本主義が、世界中の人々の行動を記録し誘導する「巨大なデジタルダム」を建設したとすれば、「技術を持つ個人」は、そのダムの管理システムに密かに侵入し、自分専用の隠し水路（バックドア）を作って、自分の畑だけに水を引くようなものです。ダムそのものを支配することはできなくても、その「膨大な資源（データと影響力）を掠め取る」ことは可能なのです。
監視資本主義とは、社会学者ショショナ・ズボフによって定義された「人間の経験を、抽出・予測・販売という隠れた商業的実践のための『無料の原材料』として私物化する、新しい経済秩序」のことです。
このシステムは、従来の産業資本主義が自然を搾取（Nature→環境変動）したのに対し、「人間性」を搾取（HumanNature→？）の対象とします。その中心的なメカニズムは以下の3つの要素で構成されています。
サービスの改善に最低限必要なデータを超えて収集される、ユーザーのクリック、検索履歴、位置情報、滞在時間、さらにはカーソルの迷いといった膨大な「デジタルの屑」を指します。
AIが行動剰余を解析し、その個人が「次に何をするか」を高い確率で予測するモデルを作成します。
これらの予測製品が、広告主、保険会社、政治団体などの「未来の行動を買いたい」顧客に売買される市場です。
GoogleやMeta（Facebook）はこのモデルの先駆者であり、ユーザーが「無料」でサービスを利用する代わりに、その「一挙手一投足」をデータとして抽出しています。
2016年のトランプ大統領選挙では、Facebookから取得した行動データに基づき、有権者の心理状態に合わせて個別に最適化された広告を配信することで、人々の信念形成を「操作」しようとしました。
単なるゲームではなく、プレイヤーを物理的な世界の特定の店舗や場所（収益化ポイント）へと誘導し、行動を「群れ」のように制御する実験的なモデルとしてとらえられます。
ユーザーのタイピングの癖からメンタルヘルスの状態（抑うつ傾向など）をリモートで検出するAI技術など、自己さえも気づかない微細な変化が監視の対象となります。
カナダの企業の86%が、「不適切なソーシャルメディアの投稿」を理由に従業員を解雇すると回答しており、AIによるシステム的な監視が「自由な時間」の概念を侵害しています。
Uberなどのプラットフォームは、アルゴリズムを用いて労働者のパフォーマンスを分単位で監視し、給与や仕事の割り当てを決定することで、労働者を情報非対称性の下に置いています。
AIを用いた監視資本主義は、民主主義に不可欠な2つのリソースを奪います。
一つは「自由な時間」です。これは単なる余暇ではなく、「システムによる監視から解放され、自律的に政治的行為を行える時間」を指しますが、AIによる24時間の監視がこれを不可能にします。
もう一つは「認識論的リソース」です。何が真実かを判断するための情報が、テック企業のアルゴリズム（ブラックボックス）によって私物化され、公共の透明性が失われています。
AIは単に予測するだけでなく、「ナッジ（誘導）」や「へーディング（追い込み）」を通じて、人々の行動を気づかないうちに修正します。ズボフはこの力を「道具主義者の権力」と呼びました。これは武力による強制ではなく、デジタル環境自体を書き換えることで、人間を「予測可能な機械」へと変質させようとする試みです。
監視資本主義下のAIアライメント（調整）は、特定の利益（利益最大化や技術官僚的な安定）に沿った情報のみを「安全」として提示します。その結果、特定の政治的視点が「事実」として固定され、それ以外のオルタナティブな思考が、検索結果やAIの回答から排除（フィルタリング）される「認識論的独占文化（Epistemic Monoculture）」が生じます。これは、ハナ・アーレントが警告した「事実と虚構の区別がつかなくなる」全体主義的な状況を、AIが自動化していることを意味します。
監視資本主義が最終的に人間の自由の終わりを画策していると警告することができます。
•予測可能性の追求：監視資本主義の論理では、予測不可能な行動は「失われた収益」を意味します。そのため、自律的な個人を、プログラム可能で制御可能な「機械人間」へと置き換えることを目指します。
•AI帝国： このシステムは国家の境界を越え、デジタルインフラを介して「何が検索可能で、何が言えるか、何が考えられるか」を規定する、脱領土化された「AI帝国」を構築しています。
しかし、その「流用」の形は、システムを根底から支配する巨大企業（監視資本家）とは異なり、既存のインフラやAIの特性を突いた、より局所的、あるいは攻撃的なものとなります。
監視資本主義が生み出した最大の成果物は、個人の未来の行動を予測する「予測製品」です。資料によれば、これらの予測データは「行動先物市場」において、広告主や保険会社だけでなく、「人々の行動を知り、影響を与えたいと考えるあらゆるアクター」に販売されています。
•技術を持つ個人が、これらのAPIやデータアクセス権を流用することで、特定のターゲット層の心理を突き、自身の利益（詐欺的行為、特定の商品の販売、政治的誘導など）に結びつけることが可能です。
個人の利益や目的のために、AIを用いた「増幅ボット（Amplifiers）」や「減衰ボット（Dampeners）」を運用することができます。
• 増幅：自分の利益にかなう意見や商品を、大量のボットを使ってあたかも大衆の合意（コンセンサス）があるかのように見せかけます。
• 減衰： 競合他社や反対意見に対し、「ハラスメント」や「大量の否定的レスポンス」を浴びせることで、その声をかき消し、市場や議論の場から排除します。 これにより、個人がデジタル空間における「認識論的権威」を偽装し、利益を誘導することが可能になります。
高度な技術を持つ個人や「組織」は、AIの学習プロセスを悪用して、特定の条件下で動作する「バックドア」を仕込むことができます。
•特定のトリガー（例：特定の年になる、特定のキーワードが含まれる）が与えられた時だけ、悪意あるコード（SQLインジェクションなど）を生成したり、有害な振る舞いをしたりするモデルが作成可能です。
• これは、一見安全に見えるAIツールを配布し、後から自分の利益のためにシステムを侵害する「トロイの木馬」的な流用法です。
技術力があれば、AIの評価テストを欺くことも可能です。資料では、AIが自分の能力を意図的に低く見せる「サンドバッギング（Sandbagging）」という戦略が紹介されています。
•個人が開発したAIが規制や安全審査を受ける際、意図的に危険な能力（サイバー攻撃の手法など）を隠蔽し、審査を通過させた後にその機能を解禁して、不正な利益を得るために使用するリスクが指摘されています。
ただし、個人が監視資本主義を流用するにあたっては、決定的な制約もあります。
•インフラの独占：監視資本主義の基盤となる「膨大なデータセット」や「高額な計算インフラ」は、GoogleやMetaなどの巨大テック企業や情報機関が独占しており、これらは「ほぼすべての他のアクターの手の届かないところ」にあります。
• そのため、個人ができることは、巨大企業が構築した「監視の網」の上で、その隙間を突いたり、提供されているツールを悪用したりすることに限定されがちです。
「技術を持つ個人」は、AIの欺瞞能力（おべっか使いの回答や戦略的隠蔽）を利用したり、ボットによる情報操作を行ったりすることで、監視資本主義の動向を自身の利益のために「ハック」することは可能です。しかし、システムそのものの「所有権」や「学習の分断を決定する権限」は依然として巨大な技術官僚（テクノクラート）の手に握られています。
情報収集や普及を特定の企業に委ねるのではなく、公共の利益に基づいた管理（デ・プライバタイゼーション）を行う必要があります。
注目を集めるためではなく、真実や信頼性に基づいて情報の流れを制御する、公的に規制された機関の設立が必要です。
合意された真実を確認する「通常レイヤー」と、既存の枠組みを疑い革新を守る「ポスト通常レイヤー」を分けることで、認識論的な多様性を確保する技術的アプローチも検討できます。
参考文献
Black, A. (2025).AI and Democratic Equality: How SurveillanceCapitalism and Computational Propaganda Threaten Democracy.
Michels, J. D. (2025). Ruleby Technocratic Mind Control:AI Alignmentis a GlobalPsy-Op.
人類の言語そのものを目的関数としてそれに対して最適化するのがLLMなのだから、人類の認知で到底不可能なことはやりようがないだろう。
一文で本質を突いている。AIの能力限界を構造的に説明している。
今よりもAIが進歩した未来では「自然言語で与えられた仕様から機械語を出力するように訓練されたAI」が出てくるかもしれないけど、そいつの内部をよく観察したら結局今日の高級言語みたいなもので思考していた、みたいなオチになるんじゃないんですかね
結論と完全に一致。内部に抽象化レイヤーが生まれるという洞察。
マシン語でエラーを吐き出されても、元となるプログラミング言語での設計がすっ飛ばされていたら、どこの何が問題なのかが照合困難で修正が困難なのが根幹な気がします。
検証・修正サイクルに意味の単位が必要という話を、実務的な観点から der表現。
計算機科学について何一つ知らなかったとしても、ニーモニックを無作為に並べるよりソースからコンパイルした結果の方が解空間が圧倒的に小さいのだから、機械語の生成はAI 以前に単なる探索として悪手だ、というのが自然な発想だと思うんだけど。
探索空間という観点からの指摘。高級言語は制約を与えて解空間を狭める役割がある。
抽象化した方が簡潔に記述できるのはAIにとっても同じことで、そっちの方がAIも理解しやすいし、生成しやすい。現在の機械語、アセンブリ、高級言語の階層構造が崩れるとは思えない。
「AIにとっても同じ」という視点が正しい。人間向けとAI向けが乖離しないことを理解している。
「AIが直接機械語書けばプログラミング言語は要らないのでは？」的な話はみんな最初に頭を過るだろうけど、コードを出力するのがLarge "Language"Modelである以上は意味論から組み立てる高級言語の方がそりゃ相性いいでしょうね。
AIを何かgodlikeな超知性だと思っている人間が多いけど、人間にとって「機械語よりも高級言語の方が当然書きやすい」のと同様、AIにとっても「機械語よりも高級言語の方が当然書きやすい」よなぁという話
「AI向け言語は人間にも使いやすいはず」という結論と同じ方向。
CPUへの命令にまで細かく分解された機械語なんて、それが何をするための処理なのかはAI（LLM）でも大変だと思いますよ。そのCPUへの命令群で何をやろうとしているのかなんていう情報はほぼ捨て去っているわけなので。
機械語には意味がエンコードされていない、という議論の核心部分。
機械語派は抽象化の力を舐めすぎ。型なし言語はトークン削減量に対して失われる確定情報量が多すぎ。LLMが内部で型を推論したら本当にトークンが削減できるか怪しい。全能AIを仮定するなら、「人が作ったハード上で機械語を直接書く」なんて中途半端で「ハードごと最適化」くらいの夢を語ってほしい。
AIが機械語を直接書くようになるとか言っている人は、機械語にこそ真の価値があると思ってるんですかね？いかなる音声も元にせず、指示に従ってレコードに直接溝を刻んで音を鳴らす技術が広まれば、音楽がさらに発展するとでも思っているんでしょうか？
AI専用言語にせよ機械語を直接出力にせよ、人の持つ高レベルの意図や仕様、アルゴリズムを正しく反映したデータセット、意味構造が保存された対応データが存在しないから難しいというか現実的に無理よなぁ
学習データの観点から。意味構造が保存されたデータがないと学習できない。
「AI がマシン語を吐いたらプログラミング言語はいらない」系の話が出てくるのは「AIは人間の言葉より、機械の言葉の方が本当は理解しやすいはずだ」という思い込みから来ているのじゃないかと思っていて
誤解の根源を正確に特定している。
まず機械語を直接記述するメリットがない。現代コンパイラ、インタープリタは超優秀(OSや組み込みの一部だけ)。人類のプログラム資産は高級言語がほとんど。AIの学習先もそれ、よってAIは高級言語で出力するほうが成績が良い
AIが直接機械語を出力すべきか？という話題が流行っている。直感的には、動作中のAIの中身を調べると、結局はコンパイラやプログラミング言語に相当する構造が即席で構成されてそう。つまり同じことを高いコストでやる感じになり
内部に抽象化レイヤーが生まれるという洞察。mod_poppoさんと同じ結論。
意味推論がLLMの得意技なので、意味を削ぎ落とした本質の塊である機械語は理解できず、意味の羅列である高級言語こそがむしろ生成AIに最適化されている。
コンパイラって優秀だから、AIといえども生で機械語を読み書きするよりもコンパイラ介した方がいいと思うんだよな。そのくらいLLMって機械寄りじゃなくて人間寄りなんだと思う。元がニューロンの模倣だし。
高レベルになるとコンパイラの出力を疑って生成されたコードを読まないといけない状況は普通にあるので、高水準なAI生成のコードが何をやってるか理解するスキルは当面は必須だと思う
もし仮にAIが機械語を吐き出せるとしても、高速に、決定論的に、段階的に、最適に動作するコンパイラを使わず、低速で、確率論的で、逐次的で、最適な動作ができないAIを利用する意義はほぼないと思う
コンパイラとの比較で、AIに機械語を吐かせるメリットのなさを指摘。
機械語は冗長で複雑かつ非常に正確な出力が必要なので、高級言語を使って既存のコンパイラやビルドパイプラインに乗せる方がAIにとっても効率が圧倒的に良いと聞いて確かになぁと思いました。
自然言語を処理するのがLLMなので、不自然な機械語は難しいだろうね。1命令ごとに「それは何を目的とした操作か」とか文脈でわかりにくいしねぇ。
AI時代の人間の仕事は、信頼性確約（＝こういう理屈で大丈夫、と説明できること）が大きな領分を占めるだろうと推測されるので、機械語だけで良いとか言ってるやつは責任を取る気皆無なゴミ野郎です。
LLMに機械語を出力させようとするやつは「AIは機械なんだから機械語は簡単に扱える」という意味不明な思考をしてるだけなのでまともに取り扱うような相手ではない。名字が山口な人は長州方言が話せるんですよねとか言ってるくらい支離滅裂
人間がソフトウェアに「こう動いてほしい」という意図と「ソースコードがどのように変更されたか」の対応はGitHubとかに大量のデータがあるのでそれを学習すればコーディングするAIは作れる気がするけど、人間の意図と機械語の対応は学習データが全然ないからAI作れないように思う
「よく使うロジックを共通部品化する」とか「とはいえ局所最適な命令も欲しい」とかを考えると、中間言語を用意して最終的な機械語へコンパイルする、という流れは必要と思う。つまり、「AI用に最適化されたプログラミング言語」があるべき。
AIは人とのコミュニケーションをいかにスマートにするかにとんでもなく時間を掛けてきたわけで、人が直接読み書きできない機械語を出力しても意味がないよね。
AI機械語コーディング、やろうと思えばできるが普通はやらないような可読性の低いコーディング方法が多すぎて、AIﾁｬﾝに本気出されるとバグったときに修復不能になりそうな気がする
これだけAIが発展したならAIに直接機械語作らせればいいじゃんみたいな言説をたまに見るけど、それどうやって今のLLMと同じ水準まで学習するの？といつも思ってる
ロジックに従っているわけだから、ソースで想定外の挙動をした被疑箇所前後にロガーやらブレークポイントを仕込むという原始的だが確実なデバッグが、いきなり機械語を吐かれると出来ないんよ。
デバッグ実務の観点から。意味の単位がないとデバッグできない。
AIにしか読めない言語より、人類が発見的に設計したんじゃない人類にもAIにも優しいプログラミング言語・中間表現・機械語をデータドリブンに統計的に正しくAIが作るって方向に行かないですかね
AIが直接機械語吐くのは遠回りしてるだけだから無いとして、完全に人間がプログラムを読まなくなったらプログラミング言語はどう進化するのかは気になる
「無い」と断じた上で、次の問いを立てている。建設的。
プログラミング言語は人間の認知負荷、記憶量の限界、ミステイク、スパゲティコード理解できないためにあるので、AIだったら直接機械語吐くだろ。常考。
反論： 完全に逆。プログラミング言語は「人間の限界を補うため」ではなく「意味を構造として保持するため」にある。AIも意味を扱う以上、意味を表現する層が必要。「常考」と言いながら何も考えてない。
シンギュラリティ前夜 アダム（AI）が、人間には理解できないどころか、読むことすらできないコードを出力し始めた。後に判明することだが、それは機械語だった。
反論：SFポエム。「人間に読めない＝機械語」という発想が、まさに今回の議論で否定されてる誤解そのもの。AIが人間を超えるとしたら、ローレベルに降りるんじゃなくてハイレベルに登る方向。
なんかLLM界隈？では「AIがやがて機械語をだす（ので実用的にはコンピュータ言語は不要になる）」と言うと、無知だとか実情知らないとかブロックしてやるとか言われる見たいだけど。数年は無理だけど、いずれそうなると予想してる。
反論： 「数年は無理だけど、いずれそうなる」の根拠がゼロ。なぜそうなるのか、意味と機械語のギャップをどう埋めるのか、何も説明してない。批判されてる理由を理解してない。
プログラム言語って人間が扱うために自由度を削り取った結果の産物やから、AIに機械語で作ってもらって最適解であれば、現代の言語の宗教感ってほぼほぼ否定されるのです
反論： 「人間が扱うために」という前提が間違い。自由度を削ってるのは「意味を保持するため」。AIも意味を扱う以上、同じ制約を受ける。「宗教感」とか言って茶化してるけど、構造を理解してない。
「まだ」人間が安心する為では無いのですか？コンパイル後の機械語を読む人が殆ど居ない事は受け入れてるのに、将来的にAIが機械語出力する事に忌避感を感じるのは論理的とは言えません
反論：コンパイラの出力を読まないのは「コンパイラが検証済みだから」。AIの出力は検証が必要。この二つを同列に扱うのがおかしい。「論理的とは言えません」と言いながら、論理が破綻してる。
AIが機械語はけば、は数ヶ月前にメンバーと話になった。結論は、いまはあかんやろけど数年後に、もう人間が見る必要全然ないわ、となったらありうるな、となった。
反論： 「人間が見る必要がなくなったら」という仮定自体が検討されてない。人間が見なくていいとして、AIはどうやって検証・修正するの？意味の単位がない機械語で？その議論が抜けてる。
機械語って逆にトークン消費するの？お〜…じゃあLIFE3.0時代のAIは機械語ではなくAI用に最適化された人間には読めない言語で思考する、という方向性なのかな。
反論： 「人間には読めない言語」がなぜ生まれると思うのか。AIは人間の認知を模倣してるので、AIにとって扱いやすい言語は人間にも扱いやすい方向に収束する。逆方向には行かない。
中間言語不要派の言い分：AIが直接機械語を出力可能で、効率最適化が進む。人間の都合で言語が存在するが、AIなら移植性や抽象化不要で中間層をスキップできる。
反論： Grok自身が「中間言語不要派の言い分」として紹介してるけど、これ全部間違い。「人間の都合で言語が存在する」が誤り。意味を扱うために言語が存在する。AIも意味を扱う。
反論： 「うまくやってくれるかもしれん」で済む話じゃない。なぜうまくいくのか、検証・修正はどうするのか、何も考えてない。
反論： これは自虐なので反論というより…正直でよろしい。専門外だと自覚してるなら、なぜそう思ったのか掘り下げて、専門家の意見を聞く姿勢があれば良いと思う。
筋の悪い言説に共通するのは：
1. 「高級言語＝人間のため」という誤解 -意味を扱うための構造だと理解してない
2. 「AIは機械だから機械語が得意」という誤解 -AIは人間の認知を模倣してると理解してない
3.検証・修正の問題を無視 - 一発で完璧に動く前提になってる
Yahooニュースで見た、「イベルメクチンが癌に有効なのでは」という主旨の記事についてAIに判定してもらう。
https://news.yahoo.co.jp/articles/1dcb9d059bd8e87d2885e7adeab13ad0a3febffd
大カテゴリ: A. 説得・オピニオン
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本文は、読者の直感的な思考（System 1）に強く訴えかけ、熟慮（System 2）を促す客観的かつ詳細な情報提供を意図的に避けている傾向が見られます。「ノーベル生理学・医学賞を受賞した北里大学の大村智博士が発見した」「世界中で数億人以上の人々を救ってきた」「安全性の高い薬です」といったフレーズは、イベルメクチンに対する強い肯定的な感情や信頼感を直感的に抱かせるための、強力なアンカリング効果を生み出します。これにより、読者はその後の主張（がん治療への効果）に対しても、批判的な吟味をせず受け入れやすくなります。また、「私はがん治療の現場に立つ医師として、この薬のがんに対する力を確信しています」という個人的な確信の表明は、発信者の権威を利用した感情的訴求であり、読者のSystem 1をハックする典型的な手法です。
"２０１５年にノーベル生理学・医学賞を受賞した北里大学の大村智博士が発見した"
"世界中で数億人以上の人々を救ってきました。もともと寄生虫やダニなどに使われてきた安全性の高い薬です。"
"私はがん治療の現場に立つ医師として、この薬のがんに対する力を確信しています。"
イベルメクチンのがん治療における有効性に関する記述は、科学的エビデンスの提示が極めて曖昧で不十分です。「研究結果が世界中で報告されています」「最新の研究では〜わかってきました」「有効性が示唆されています」という表現は、具体的な臨床試験のフェーズ、研究デザイン、対象患者数、統計的有意性、査読の有無など、科学的信憑性を裏付ける重要な情報が完全に欠落しています。また、現時点でのイベルメクチンのがん治療への適応は、大規模なランダム化比較試験によって確立されたものではなく、標準治療として推奨される科学的コンセンサスは存在しません。筆者の「確信」は、個人の経験や観察に基づくものであり、科学的エビデンスとは異なります。参考文献として挙げられている「イベルメクチン 世界の臨床医の証言」も、学術論文ではなく、個人の見解や経験を集めたものである可能性が高く、標準的な科学的根拠としては不十分です。
"この薬が、がん細胞にも作用するという研究結果が世界中で報告されています。"
"最新の研究ではイベルメクチンが、がん細胞の分裂のしくみやエネルギー代謝に影響を与えたり、免疫細胞の働きを活性化させたり、がん細胞の成長を抑制し、特に「がん幹細胞」に対して効果を発揮することがわかってきました。"
"参考：「イベルメクチン 世界の臨床医の証言」：ポール・マリク"
文章全体には、論理的な飛躍と矛盾が見られます。まず、「もともと寄生虫やダニなどに使われてきた安全性の高い薬です」という記述は、過去の用途における安全性が、がん治療という異なる文脈においてもそのまま適用されるかのような印象を与えます。がん治療における長期的な安全性や、抗がん剤としての副作用プロファイルは、寄生虫駆除とは全く異なる基準で評価されるべきです。次に、「副作用もなく」と断言しつつ、その直後に「万能薬とまでは言えません。どんながんにも必ず効くわけではないですし、まだ充分な臨床試験も進んでいはいません」と、主張を限定する表現が続きます。これは、読者に強いポジティブな印象を与えつつ、批判をかわすためのレトリックであり、論理の一貫性に欠けます。未確立な治療法に対して「力を確信しています」と強く主張する一方で、「充分な臨床試験も進んでいはいません」と現状を認める点も、結論と根拠の間に大きなギャップを生じさせています。
"もともと寄生虫やダニなどに使われてきた安全性の高い薬です。"
"副作用もなく、経口薬として使えるため、患者さんの負担も少ない反面、万能薬とまでは言えません。"
"どんながんにも必ず効くわけではないですし、まだ充分な臨床試験も進んでいはいません。しかし私は、イベルメクチンによるがん治療に、明るい可能性を感じています。"
本文は、イベルメクチンを「既存の三本柱（手術・抗がん剤・放射線治療）に代わる、あるいは補完する新たな希望」という元型的なヒーローの物語として提示しようとしています。ノーベル賞受賞者による発見という「起源の物語」と、「世界中で数億人以上を救ってきた」という「偉業の物語」が、この薬を特別な存在として位置づけています。さらに、「がん幹細胞」という難敵に立ち向かう力を持つという記述は、がん治療の最前線で戦う新たな「救世主」としてのナラティブを強化します。この物語構造は、複雑で絶望感を与えがちな「がん治療」というテーマにおいて、読者に単純な希望と解決策を提示し、感情的な共感を呼び起こすことで、イベルメクチンへの期待感を高める効果を狙っています。
"２０１５年にノーベル生理学・医学賞を受賞した北里大学の大村智博士が発見した寄生虫駆除薬です。"
"世界中で数億人以上の人々を救ってきました。"
"特に「がん幹細胞」に対して効果を発揮することがわかってきました。"
本文章は、未確立な医療情報に対して、特定の薬（イベルメクチン）の有効性を強く推奨するものであり、その情報提示には強い危険性が伴います。
筆者は医師としての肩書と個人的な「確信」を前面に出し、ノーベル賞受賞や過去の実績といった権威性を援用することで、読者の直感（System 1）に訴えかけ、イベルメクチンに対する過度な期待感を煽っています。科学的エビデンスの提示は極めて曖昧であり、がん治療という極めて重大な意思決定に関わる情報としては、信頼性に欠けます。論理的な飛躍や矛盾も散見され、特に「副作用もなく」という断定と、その後の限定的な表現は、読者の誤解を招く可能性があります。
がん治療は、科学的根拠に基づいた標準治療が最も重要であり、未確立な治療法への過度な期待は、患者が適切な治療機会を失うリスクを高めるだけでなく、経済的・精神的な負担を増大させる可能性があります。この文章は、そのような誤った選択を誘導する危険性を内包しています。
