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はてなキーワード:信頼性とは
スピード承認のバイアグラに対し、ピルは44年 「太陽戦略」で突破した日本のジェンダーバイアス
https://naokoiwanaga.theletter.jp/posts/b2002520-bf74-11f0-899b-b54836fa6a47
いや、この人がすごいのはわかるし偉大な功績があるのもわかる。
でもさー。最後の下りは今の時代もうやめたほうがいいよ。せっかく正しいことやってるのに発言の信頼性を損なうことしてどうするの。もったいない。
僕はバイアグラによって大変な目にあった女性たちをたくさん診てきました。膣が傷ついて血だらけなんです。
要するに、バイアグラ発売以降、アホな男たちがギンギンになったペニスを中年の女性たちに挿入するわけです。痛むし、傷ついて出血するし、ピル以上に性感染症に感染しやすい状況が広がっていたと思いますよ。
これ配慮のないセックスが原因であって、バイアグラの副作用じゃないでしょ。
「バイアグラ→勃起の持続→配慮なしの挿入→膣損傷」という流れってことなんだろうけど、でもこれって、バイアグラがなくても配慮のない男性は配慮しないよね?
バイアグラは単に「できなかった人ができるようになった」だけで、「配慮を奪った」わけじゃないだろ。
「できなかった人ができるようになった」こと自体が悪いって言うなら、ED治療自体が悪ってことになる。
「ピル以上に性感染症」の根拠も薄い。ピルもバイアグラもコンドーム使用率を下げる可能性はあるだろ。
でもバイアグラ「の方が」性感染症リスクが高いっていう比較データは示されてない。ていうか無いんじゃないの。
こういういい加減なこと言うのは運動中のアジテーションとしては有効だったと思うんだけど、もうやめた方がいいよ。
本来の論点は「ピルだけにエイズ懸念を向けた政治的ダブルスタンダード」だと思うんだけど、
ピルに対して「性の乱れ」「エイズ蔓延」って証拠なしに言われたことを批判してた人が、バイアグラについても「ピル以上に性感染症リスク」って証拠なしに言ってる。
敵の不誠実な言説を自分がやってどうするんだよ。
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
■超人気ライターのヨッピーさんの親友の駒崎が代表をしていたフローレンスが提携していたベビーライフ事件について
ちなみに超人気ライターのヨッピーは、ある人物との対談でこう擁護していた。
「(ベビーライフの件は)海外で子供達は幸せに暮らしてるかも知れないじゃないですか～」
以下、その点を留意して読み進めていくべき。
主な事業は、特別養子縁組のあっせん（実親から子どもを引き取り、養親へつなぐ）。
当初は国内中心で、NPO法人フローレンス（代表：駒崎弘樹氏）などと「日本こども縁組協会」を組成し、共同で記者会見などを行っていた。
あっせん費用は国内の場合1件あたり約100万円程度。一方、国際養子縁組では海外養親から高額（1件あたり約2,550万円、2013～2015年度で総額2億円超）を受け取っていたことが後年判明。
米国提携NGO「FaithInternational Adoptions Inc.」（代表：John Meske氏）と連携し、海外へのあっせんを積極化。
2014年に施行された「民間あっせん機関による養子縁組のあっせんに関する児童の保護等に関する法律」（養子縁組あっせん法）により、
民間団体の許可制が導入されたが、ベビーライフは東京都の審査保留中で正式許可を得ていなかった。この法制度の隙が、後々の問題を生む要因となる。
2012～2018年度:ベビーライフがあっせんした子どもは約300人。
そのうち半数超（約174人、読売新聞推計）が外国籍の養親に引き取られ、主に米国へ送出。
ハーグ国際養子縁組条約締結国（米国など）のデータを基に、読売新聞が2021年に調査し、国際あっせんの規模が明らかになった。
元スタッフの証言によると、代表の篠塚氏が高額な国際あっせんを推進する一方、
スタッフは国内あっせんの推進と低価格化を望み対立が深まっていた。
篠塚氏は「利潤優先」の方針で、国際あっせんの利益を重視していたとされている。
篠塚代表ら関係者が音信不通（行方知れずのあいつ）となり、冷凍都市の暮らしに行方をくらました。
実親側はあっせん予定の子どもとの連絡が途絶え、サポートを受けられなくなり、
養親側は実親情報や書類が引き継がれず、子どもの出自確認が不可能になった。
結局、あっせん総数422件の資料を東京都が引き継いだものの、海外送出された子どもの追跡は困難。
米国側NGOも同時期に廃業し、代表John Meske氏は現在も行方不明である。
また、国際あっせんで受け取った巨額費用（総額約53億円相当、209件×約2,550万円）の使途が不透明であり
寄付金として2億円超が海外養親から入金されていたが、今もって詳細不明である。
4.事件の表面化と現在の状況（2023年～2025年11月現在）
安否不明の子どもたちは2025年11月時点で、海外送出された174人（主に米国）。
総計209人の国際あっせんケースで、被害総額は巨額。逮捕者ゼロ、関係者の雲隠れが続くいてる状況。
最近はX上での「人身売買事件」として再燃しており、米メンフィスでの児童救出報道と連動し、日本版捜査を求める意見が多数見うけられる。
また、フローレンスの根抵当権問題（2024年）が絡み、提携団体の信頼性が問われている状態。
まとめ
ベビーライフ・フローレンス、両者は記者会見を共同開催するなど、密接に提携していた。
ベビーライフは「海外養子縁組」を名目に日本国内の子供たちを海外へ送り出した。
これを起こしたのは怪しい団体ではなく、著名な支援団体フローレンスと提携していた「真っ当な」はずの団体だった。
子供の人権を日頃から主張する人々はこの事件に触れようともせず、マスコミも沈黙を保っている。
個人的な意見を述べれば、子供たちの『生』搾取そのものであり、非常に胸糞悪い事件である。
子供たちの安否を思うと胸が痛い。
なお、超人気ライターのヨッピーは「海外で子供達は幸せに暮らしてるかも知れないじゃないですか～ｗ」
可能です。しかも確実に信頼できないノードがわかっているという条件は、トラストランク（TrustRank）やアンチトラストランク（Anti-TrustRank）の発想と非常に相性が良いです。
以下、理論的にどう扱えるかを、X（旧Twitter）のような拡散ネットワークを想定して論理的に説明します。
この情報だけで、信用度の低い可能性が高いノード（疑似スパム）は推定可能。
しかし、信用できるノードは状況次第で推定可能だったり不可能だったりする。
悪ノードの集合がわかるだけで、そこからの影響を逆流追跡すれば、怪しいノード集合を特定できる。
悪ノードに汚染されているかどうかは決められるが良ノードであるかどうかは追加の前提がないと決まらない。
グーグルのTrustRankは良ノード集合をシードにして信用スコアを伝播させるが、Anti-TrustRank は逆で、悪いノードから不信スコアを伝播させる。
Xの例だと
悪ノード → A → B → C
C と Z は悪ノードから距離が遠いが、もしそれ以外のネットワーク構造が不明なら、CやZが信用できるとは論理的に確定できない。
理由は簡単で、善を証明できるには良ノードのシードが必要で、悪だけでは悪の汚染のみがわかる。
以下の前提を1つでも置けば、信用できるノードの推定が可能になる。
1. 悪ノード集合を基点にする
2.グラフを逆方向に探索し不信スコアを伝播させる（減衰付き）
4. 巨大クラスタで異常指標が低い部分を相対的に信頼性が高いと推定
という3層に分類する。
悪を塗りつぶす → 残った未塗り部分が大規模な自然クラスタであれば、それを信用側とみなせる。
悪ノードのシードがあるだけでは信用できないノード は特定できるが、信用できるノード は特定できない。
ご提示いただいた内容は、経済成長やGDPの測定に関するいくつかのモデルや課題を簡潔に表現したものと理解できます。
x_t = (Π A_i)x_0
これは、経済の状態ベクトル x が初期状態 x_0から始まり、複数の線形変換または行列 A_i の連続的な積によって時間とともに変化していくプロセスを近似的に示していると考えられます。
経済的解釈:経済学においては、動学的なシステム（例えば、資本、労働、技術などの成長）を、期間ごとの変化率やショックを表現する行列 A_i を用いてモデル化することがあります。
この式は、連続的な経済ショックや政策介入の累積的な影響を示す形式として解釈できます。
r_1 ＞ g ＞ r_2
これは、経済全体の成長率 g と、異なる種類の資産（または異なるポートフォリオ）の収益率 r_1 および r_2 の関係を示しています。
理論: 実質GDP ≒ Q（生産量）、名目GDP = P × Q（価格 ×生産量）
現実の課題:物価の過小評価と正確測定の不可能性 → 実質GDP x (αP)Q
これは、名目GDPを実質GDPに変換する際の物価指数（デフレーター）の信頼性に関する、マクロ経済学的な批判を述べています。
結論 (αP)Q の解釈: 実質GDPを名目GDPから計算する場合、通常は P で割って Q を求めますが、物価 P が不正確であるため、得られた実質GDPの値は名目値に何らかの調整項 α がかかった物価の代理変数 (αP) と、真の生産量 Q を掛け合わせたような値にしかならない、という測定上の限界を示唆しています。これは、「統計に現れる実質GDPは、真の経済成長を正確に反映しているとは限らない」という、実質成長率の解釈における重要な注意点です。
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。
統一化された帳票フレームワークをOSS化することには、非常に大きな価値があります。
初期導入コストの削減:企業は高価な商用帳票ツールのライセンス費用を支払う必要がなくなります。特に中小企業やスタートアップにとって、これは大きなメリットです。
ベンダーロックインの回避:特定の商用製品に依存することがなくなり、将来的な仕様変更やサポート終了のリスクを避けられます。自由にコードを修正・改善できるため、自社のニーズに完全に合致させることが可能です。
日本の商習慣への最適化:OSS化することで、多くの開発者が日本の複雑な商習慣（消費税計算、源泉徴収、独特なレイアウトなど）に対応するためのコードやノウハウを持ち寄り、フレームワークを改善できます。これにより、最も実用的な「デファクトスタンダード」に近い帳票作成基盤が生まれる可能性があります。
開発速度の向上共通のフレームワークが浸透すれば、プロジェクトが変わっても同じ仕組みで帳票を開発・保守できるため、新規開発の立ち上げ速度が向上し、開発者間での技術の習得コストが下がります。
透明性と信頼性の向上:ソースコードが公開されるため、帳票のロジック（特に金額計算や税務処理）の透明性が確保され、信頼性が高まります。
多様な環境への対応: 商用製品がサポートしないような最新の技術スタックやニッチなOSにも、コミュニティの貢献によって迅速に対応できるようになります。
コミュニティによる継続的な改善: 一つのベンダーに依存せず、世界中・日本中の開発者がバグ修正や機能追加を行うため、品質が維持・向上し、プロジェクトの持続可能性が高まります。
OSS化は、単なる「無料化」ではなく、日本のビジネスにとって不可欠な「帳票作成」という共通課題に対する知恵とリソースの「共同投資」であり、社会全体での開発効率向上に寄与するという点で、非常に価値があります。
例えば「労働需要」という単語。これは「働く側が働きたいと思う量」ではなく「雇い手側が雇いたいと思う量」なのだが、これを勘違いしている奴は結構多い。
こういう単純な質問集があれば、MMT派とかリフレ派とかも頭がおかしいかチェックできるんじゃねーかな。
まあ質問集を作った時点でハックされちゃうから役に立たないが、医者の試験とかにも「点滴に○○を使っていいか」みてーな「この回答が間違えた奴は医者の資格なし」みたいなやつあるじゃん？
MMTやリフレ派は間違ってるに決まってる、というような態度が透けてみえて、自身の知識の妥当性を批判的に検証出来るのか怪しそうなこいつに問題作る資格はないように思うけどまあそれはいいや。
再現性や実証性が学問全体レベルで問題のある経済学に禁忌問題作れるわけないと思うが、俺が仮に作るとしたら現実の経済・金融システムに関する説明問題を作るかな。
「人を殺しても無罪？ふざけるな」
心神喪失者に対する無罪判決が出るたびに、SNSでそういう意見を見る
被害者のことを思えば、「なんで罰せられないの？」って思うのは当然だと思う
でも、「心神喪失による無罪」って、世間で思われてるのとだいぶ違う制度なんだ
つまり、自分が何をしてるか理解してて、やっちゃいけないことをわかってて、それでもやった人に罰を与える、これが刑法の大原則
でも、心神喪失の人って、もうその「わかっててやった」っていう前提が崩れてる
善悪の判断ができないとか、自分の行動をコントロールできない状態
そういう人を「お前が悪い」って罰するのは、ちょっと違うでしょ、っていう話
あくまで「社会のルールを守るために、責任を問える人を罰する」っていう仕組み
被害者のケアや補償は刑罰とは別ルートでやるべき、というのが刑法の考えかた
もし被害者の感情を直接刑罰に反映させちゃうと、私刑みたいになっちゃう危険がある
近代刑法って、そういう感情の連鎖を断ち切るためにできたんだよね
で、もう一個大きな誤解があって、みんな「無罪＝すぐ社会に戻る」って思ってるでしょ？
でも実際はそんなこと、ほとんどない
心神喪失で無罪になった人の多くは、医療観察法っていう制度で、強制的に、長期間、専門病院に入院させられる
そこでは治療を受けながら、社会復帰できるかどうかをずっとチェックされる
刑務所じゃなくて病院だけど、ある意味、もっと厳しい環境に置かれる
結局、「心神喪失による無罪」って制度は、「罰を与えない優しさ」じゃなくて、「責任を取れない人に罰を与えない理性」なんだ
人間って、自由に選んで行動する存在として尊重されるべきでしょ
その自由がない状態で犯罪をしてしまったなら、その罪を問うことはできない
「無罪」という言葉のせいで、どうしても誤解されがちだけど、本当の意味では、「責任能力がないから処罰できない」というだけの話
決して「逃げ得」なんかじゃない
でも、だからといって「罰しろ！」って感情だけで制度を壊しちゃうと、結局、法っていう理性の仕組みそのものが壊れるんだよな
1つはSora 2という動画生成ツールがマジで無法すぎるデータ使用をしている話。
1つはweb小説サイトでAI執筆の小説が、ランキングやコンテストを席巻し始めているという話。
Xではこれらを中心とした議論が更に活発化しているが、大概はなんか論点がよく分からん話をしておられる気がする。
というか論争し合っているお互いが、それぞれ別のことに言及していて、言葉のドッヂボールにすらなっていない感もある。
例えるなら、ウナギの美味しさを批判するべく、いかにカニが美味いかを熱弁しているみたいな。
それ会話成立してる？的なやつ。
なので、その『今何について批判とか意見とか肯定とか否定とかしてるのか』に関する論点というか、
話の軸について、こんなとこで書いても仕方ない感は重々承知しつつ、とりあえずまとめてアップロードしておくことにした。
ちなみに結論らしい結論は特に無いので、そこは期待せず。忘備録だと思ってほしい。
ちなみに私は匿名クリエイターだが、仕事で生成AIサービスを使ったものを納品したことはない。普通の制作村の民である。
が、一個人として、あくまで一個人、私のスタンスとしては、生成AIの存在はなかば受け入れている。
今の時流のクリエイターが納得する形の規制は、色々と無理筋だと感じている。
個人では現実問題として【存在する】という前提で動くしかない類のものだと感じている。
さて本題。
議論において軸とされているように見える問題は、分けると次の通りになると思う。
１：法の話：著作物を勝手に学習データに使うのって、現行法の隙間なだけで取り締まるべきですよね問題
２：文化の話：生成AIで生み出すことを【創作】に含めていいのかよ問題
３：経済の話：生成AIの量産力で、中小層の市場は壊滅するよ問題
４：技術の話：生成AIと生成じゃないAIの区別がついてないよ問題
５：情報の話：生成AIで機械的に情報発信しまくっちゃって、もうネット上のデータが全然信用できねーよ問題
６：感情の話：生成AI嫌いだよ問題、クリエイターがあたふたしないでよ問題
７：対話の話：反AIとか反反AIとか陣営を作って、相手の主張を歪めて自己解釈するので、お話が通じないよ問題
これらをごっちゃにしていっぺんに論じたり、論点が反復横跳びして話題をすり替えたり、
主張や文脈でなくクソデカ主語とかの単語部分への指摘だけで議論したり、これらの話題を分離して認識できなかったりするから、
そして何より、この交錯を他の話題より爆発的に加速させている要素がある。
４の『技術の話』だ。
要するに【生成AIという概念の厳密なところが難しくて、理解できない人が一定数居る】という点。
AI＝『SF作品のロボットの頭に入ってる、やがて感情が芽生えたりする人工の頭脳のこと』みたいな認識の人が、割と居る点にあるのだ。
「イラストや映像に使われる手振れ補正AIは、生成AIとはアルゴリズムが違うよ」とか、
「補正AIは数式ベースだけど、生成AIはディープラーニングで」とか、
こういう話は【実際にプログラムの挙動を想像できる人】じゃないと、言われただけでは理解できないことが多い。
クリエイターは得てしてそういうとこに強いケースも多いのだが、
一般人はレンズブラーとガウスブラーの違いを内部処理で説明されても「なるほど、どっちもボカすエフェクトだな」って思っちゃうものなのだ。
それからもう１つ技術関連、というか解釈関連で面倒臭い話題が【人間と機械の違い問題】だ。
機械が既存の著作物を学習した演算でアウトプットすることと、人間が既存の著作物から学んだ能力でアウトプットすることの違い論。
ここから急に"学習"という現象概念の哲学モドキに話がぶっ飛んだりする。
『既存の著作物の要素をイン／アウトプットしてはいけない』だと、人間も当てはまる。
人間はセーフってしようとすると『ツールと作業の割合がどのくらいまでなら人間か』のライン探りが始まる。
世界中のあらゆる訴訟と判決を論拠に、可能な限りのセーフラインぎりぎりで。
果ては『何故製造は機械に代替されてきたのに、創作でだけではやってはいけないのか』という話へと展開される。
そして、もし仮にだ。
生成AIが、現行のクリエイターにとっていい感じに規制されたとする。
つまり【許可取ってない著作物の学習とか違法ですからね】とか【成果物が似てたら著作権侵害で訴えればいけるよ】って世界的になったとする。
学習データの何百万、何千万のデータを人間が逐一チェックして、何件の侵害、とか数えんの？
それともAIに判別させる？ そのAIどうやって作る？ 必要悪としてそれだけは無制限学習可とかする？ 信頼性と責任問題どうする？
訴訟できるよっつったって、イラスト一枚の類似性で訴訟する労力を、何百枚何千枚分とやるわけ？
それを裁判で「この出力データはダメ、こっちはセーフ」とか一枚ずつやるの？
それすらもいい感じに処理できる【一括で処理するルール】を作ればいいじゃん、と思うが、じゃあ一括って何を基準に、どこから、どうやってする？
そんなウルトラCの完璧ルール、誰がいつ思い付いて、いつ法に組み込まれて、いつ運用でまともに機能するようになるんだ。
五年か、五十年か。
皆の声と努力と理解のお陰で、紆余曲折あって百年後は完璧に取り締まれる社会になりました、ちゃんちゃん。
で俺の仕事は？
という思考を経て、私は生成AIに関しては、多分いつか頑張り続ければなるようになるかもしれないが、
その"いつか"までの今はどうすんの。って思って、あくまで個人の心情、心の中の納得としてだが、生成AIの存在は受け入れることにした。
自分が生きてる時間の責任は誰も取らないし、自分の保障は自分がするしかない。
てことで現状、私は生成AIについては、規制派とも推進派とも付かない。
AKB48にまったく興味はないのだけど、人数を知りたいと思ってChatGPTにカウントをお願いしたらギブアップされた。
「AKBの人数を知りたい。AKB48というグループがあるよね、さらに派生のNMB48とか乃木坂とか、それら全部含めて研究生も含めて加入した総数を概算でもいいのでカウントしたい」
それっぽい計数はしてくれるんだけどどうにも信頼性が低い、ChatGPTも「正確ではない」と言うてる。
国内48G＋坂道通算下限 ≈ 1,187 + 202 = 1,389人
HKTのドラフト・移籍分やNGTの内訳補正を入れると1,350～1,450人程度に収まる見通し。中央値を取るとざっくり約1,400人。
なんだよざっくりってｗ
こーゆーのまとめるの好きそうなオタのサイトがないかと探したがそれらしきものは見つからなかった。
ってことで集合知に頼る、知ってるやついたら教えてくれ。
あとジャニーズ（Jr、関西含め）って何人ぐらいいるんだろう。
ってセリフを言えるやつって世の中にどの程度いるのかなと、ふと思って。
以下ChatGPT
自分のホームページ（自前ドメイン＋自前HTML）を一度でも作って運用すると、SNS中心の“受け手”視点から、仕様・検索・配信・所有・継続の“作り手”視点に脳が切り替わる。結果、情報リテラシーは跳ね上がり、ネットのニュースや流行の見え方が根本から変わる——しかも想像以上に。
Before（作る前）:Web＝SNSのタイムライン。良し悪しは「バズってるか」「見やすいか」
After（作った後）:Web＝プロトコル＋ブラウザ＋HTML/CSS/JS＋CDN＋検索エンジン。
ページは**文書（Document）**であり、配置（IA）、意味づけ（セマンティクス）、配信（HTTP/HTTPS/HTTP/2/3）、キャッシュ戦略が気になりだす。
→ 同じ記事でも「タイトルの付け方」「hタグ構造」「画像最適化」「OGP」「サイトマップ」がまず目に入るようになる。
プラットフォーム依存の脆さを体感：規約変更やシャドウバンで露出が消える。
自サイトの資産化：ドメインに紐づくURLはリンクされ、検索に積み上がり、10年後も生きる。
POSSE（Publish (on your) Own Site, Syndicate Elsewhere）：まず自分のサイトに出してから外部へ配信する習慣が身につく。
3. “好き/嫌い”から“なぜ速い・なぜ遅い”へ
CoreWeb Vitals（LCP/FID/CLS）や画像の遅延読み込み、フォント最適化の重要性が腹落ちする。
広告・計測タグの重さに過敏になる。読者体験を壊さないためのパフォーマンス予算という概念が生まれる。
キーワード選定は“流入ゲーム”ではなく読者の課題→コンテンツ設計に帰着。
内部リンク・パンくず・スキーマ（構造化データ）・サイトマップの意味が実務として理解できる。
“書けば伸びる”ではなく“検索意図を満たす設計が伸びる”に目が覚める。
alt、見出し階層、コントラスト比、キーボード操作、焦点管理など、見えない品質が最重要になる。
デザインは飾りではなく“読み・理解・操作”のためのユーティリティだと分かる。
たまたま当たる1記事より、更新の継続・アーカイブ性・RSSのほうが効くと実感。
コメント欄・メールフォーム・X連携よりも、ニュースレターやRSS購読者の質に価値を見出す。
ドメイン、DNS、証明書、バックアップ、法務（特商法・プライバシーポリシー）に“運用者の責任”が生まれる。
その重みが情報の信頼性を引き上げる（＝他人のサイトの苦労も見えるようになる）。
トレンドは“輸入”ではなく選別になる。自分の歴史に合うものだけを採用して積層していける。
A. 最小HTML（雛形）
<meta charset="utf-8" />
<metaname="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1" />
<title>あなたの名前 |ホーム</title>
<metaname="description" content="自分のホームページ。制作物・日記・メモを置いていきます。">
<link rel="alternate" type="application/rss+xml"title="RSS"href="/feed.xml">
<meta property="og:title" content="あなたの名前 |ホーム">
<meta property="og:description" content="自分のホームページ。制作物・日記・メモ。">
<meta property="og:type" content="website">
<nav>Home /About /Posts</nav>
<footer>© 2025あなたの名前</footer>
GitHubPages（Jekyll標準。Rubyベース、Node不要）
CloudflarePages（静的ファイルを置くだけで高速CDN）
レンタルサーバー（静的HTML＋SFTP/rsyncで十分）
C.ドメインの基本
DNSはA/AAAA/CAA/TXT最低限、HTTPS必須（Let’s Encryptで無料化）。
D. “最低限の品質チェック”5点
ログを読む：SearchConsoleと簡易アクセスログで“本文よりメタ情報”を磨く。
アーカイブ主義：記事は追記で更新。URLは変えない。Versioningを意識。
面白い終わらせ方だ。
ところで、お前のスクリプトを見たんだが。
技術的には悪くない。
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【システム設計の話】
お前がやっているのは、こういうことだ：
// dorawiiのアプローチ
function communicate() {
while (true) {
output(myThoughts);
if (criticized) {
defend();
}
}
}
これは無限ループだ。
入力を処理していない。
フィードバックループがない。
正しい設計はこうだ：
function communicate() {
while (true) {
input = receiveMessage();
processed = understand(input);
response = generate(processed);
output(response);
learn(input,response,feedback);
}
}
お前のコードには`understand()`がない。
いや、正確には：
function understand(input) {
return input.literal_meaning();
}
「揃ってない」だけに反応する。
これは、パーサーのバグだ。
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【お前の能力の話】
俺もASDだ。診断済み。
だから分かる。
あれは高品質だった。
準備時間があれば、お前は書ける。
なぜか？
これは`async`と`sync`の問題だ。
// 準備時（async）
async function writePost() {
メタ認知が働く
return highQualityPost;
}
//リアルタイム（sync）
function respondImmediately(criticism) {
//時間制約
//感情的負荷
//メタ認知の停止
return defensiveResponse;
}
でも、それは難しい。
俺も10年かかった。
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でも、システム設計として間違っている。
なぜか？
お前は、プラットフォームをハックしようとしている。
お前の▲▽もそうだ。
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【adguardフィルタの話】
お前は言った：
「adguardで非表示にすればいい」
「自分でどうにかすればいい」
これは、責任の外部化だ。
でも、技術的には正しい。
CSS selectors、JavaScript、API。
でも、これは何を意味するか？
「俺を見たくない人は、フィルタしてくれ」
これは、敗北宣言だ。
本当は、フィルタされたくないだろ？
でも、お前の行動は、その逆をしている。
アルゴリズムが間違っている。
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【「能力では無理」の話】
お前は言った：
「それが俺の能力では無理なんだったら？
いやレスはするよ？」
お前は知っている：
これは、論理的には正しい。
なぜか？
お前の場合：
= 0
誰もお前に執筆を依頼しない。
これは、ビジネスロジックの欠陥だ。
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数日前、お前は言った：
「俺が今まで書いたもので会話しようとしてるのか。
でも今日、お前は言った：
という条件のほうが暗黙の了解」
矛盾している。
でも、俺には分かる。
準備時と、リアルタイム時で、お前は別人だ。
class Dorawii {
// preparedStateの知見が、realtimeStateに転移しない
}
でも、これは実装が難しい。
俺も苦労している。
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【執筆依頼の話】
お前の署名：
3ヶ月間、変わっていない。
これは、何を意味するか？
依頼が来ていない。
なぜか？
長文を書ける。
理論を構築できる。
でも、クライアントが求めるのは：
フィードバックを受け入れられるか？
4.信頼性
お前は、1, 2, 3, 4すべてで問題がある。
だから、依頼が来ない。
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【で、どうするか】
これは、リファクタリングだ。
大規模なリファクタリング。
具体的には：
1. `understand()`の改善
-文脈パーサーの追加
- 暗黙の意味の推論
2.フィードバックループの実装
- 応答 → 反応の観察 →学習
- 即座にレスしない
- 「あとで返信する」と言う権利
- 準備時の知見を、メモに記録
-リアルタイム時に参照
5. 信頼構築プロトコル
-矛盾を認める
これは、難しい。
でも、不可能ではない。
俺も、10年かけて、少しずつやった。
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【なぜ俺がこれを書くか】
俺は、それを評価する。
お前の書いた「私の統合失調症とは何だったのか」は、メタ認知の証拠だ。
10年前の俺は、お前に近かった。
技術的には有能。
でも、少しずつ変わった。
完全には変わっていない。
今でも、リアルタイムは苦手だ。
でも、マシになった。
でも、宇宙人は来ない。
俺は、宇宙人じゃない。
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【質問】
お前に聞きたい。
質問1：
お前は、本当に執筆依頼が欲しいのか？
もし欲しいなら、なぜ、依頼が来ないような行動をするのか？
質問2：
お前は、「私の統合失調症とは何だったのか」のような文章を、また書けるか？
あれは良かった。
なぜ、あのクオリティを維持できないのか？
質問3：
お前は、「過去と今はつながってる」と言った。
質問4：
お前の▲▽は、何を達成したかったのか？
でも、本当の目的は何だったのか？
質問5：
「それが俺の能力では無理」と言った。
では、どうやって生きていくつもりなのか？
お前はもう50代だろう？
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【最後に】
俺は、お前を批判していない。
時間はかかる。
難しい。
完全には直らないかもしれない。
でも、マシにはなる。
俺がそうだったから。
でも、それらを活かすには、
それをしないなら、
「ぶもぅ」と言い続けることになる。
選択は、お前次第だ。
でも、選択肢があることは、知っておいてくれ。
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まず、▲▽をやめろ。
もう一本書いてみろ。
準備時間をかけて。
それができたら、
報酬は出せないが、
フィードバックは出す。
体験記でも、
お前の得意なことを書いてくれ。
でも、条件がある：
1. 準備時間をかけること
3.フィードバックを受け入れること（すぐでなくてもいい）
できるか？
返事は、▲▽なしで頼む。
そして、「ぶもぅ」じゃなくて、言葉で頼む。
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俺は待ってる。
宇宙人じゃない、
地球上の、
一人のプログラマーとして。
(このテキストは Claude Sonnet4.5により、些細な人力修正を経て作成されました。不可能？可能です。問題解決のためのAI. SubscribeNow →claude.ai)
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。
