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はてなキーワード:方言とは
ストリート・エピステモロジー（SE）は、相手の信念の「内容（What）」ではなく、その信念に至った「プロセス（How）」を問うソクラテス式問答法である。陰謀論や根拠のない政治的確信に対して、直接「それは嘘だ」と指摘するのではなく、「どうすればそれが真実だと知ることができるか」を共同で探求するスタンスを取る。
オンライン上のトローリングや攻撃的なコメントに対しては、マーシャル・ローゼンバーグのNVCを応用した「脱エスカレーション・ループ」が有効である。
このプロセスは、相手の「攻撃」を「満たされていないニーズの悲劇的な表現」として再定義し、敵対関係を協力関係へとシフトさせる構造を持つ。
個人の対話スキルを向上させるだけでは、社会全体の分断は解消されない。SNSのアルゴリズムが増幅する情動的二極化に対抗するためには、デジタル空間の特性（アフォーダンス）を理解し、ネットワークレベルでの介入を行う必要がある。
政治的コミュニケーションにおいて、左派と右派には「美的非対称性（Aesthetic Asymmetry）」が存在する。歴史的に、左派は壁画やプロテストソングのような「参加型」で「構成的（Constitutive）」な芸術――コミュニティの結束を高め、希望を共有するための表現――を好んできた。一方、現代の右派（特にオルタナ右翼）は、ミームやシットポスティング（Shitposting）のような「道具的（Instrumental）」で「武器化されたユーモア」――相手を嘲笑し、混乱させ、分断を煽るための表現――に長けている。
この非対称性が意味するのは、左派的な「真面目で、説明的で、道徳的に正しい」コンテンツは、ミーム戦争においては圧倒的に不利であるということだ。ミームは文脈を剥ぎ取り、瞬時に情動（特に嘲笑や優越感）を喚起することで拡散する。
対抗戦略：脱分断ミーム（Depolarizing Memetics）
反発を招かないデジタル拡散のためには、以下の原則に基づいた新しいミーム戦略が必要である。
ネットワーク分析の研究は、SNS上の世論形成において、著名な「インフルエンサー（発信者）」以上に、「マルチプライヤー（拡散者）」と呼ばれる層が決定的な役割を果たしていることを示している。マルチプライヤーは、特定のイデオロギー・クラスター内で情報をキュレーションし、リツイートによって可視性をブーストする「ゲートキーパー」である。彼らは高い「整列スコア（AlignmentScore）」を持ち、陣営をまたぐことは稀である。
批判的メッセージを拡散させるためには、インフルエンサーを説得するのではなく、このマルチプライヤー層が「リツイートしたくなる」コンテンツを設計する必要がある。そのためには、前述の「道徳的翻訳」が不可欠である。保守系マルチプライヤーは、リベラルな正論は無視するが、「言論の自由」や「エリートへの懐疑」というフレームで語られた批判（例：「真の愛国者は、大統領であっても盲信しない」）には反応する可能性がある。クラスターの境界を浸透できるのは、そのクラスターの言語で語られたメッセージのみである。
X（旧Twitter）等のアルゴリズムは、「怒り」や「恐怖」といった高覚醒の情動を引き起こす投稿を優遇する傾向がある。冷静な対話は「退屈」とみなされ、表示順位が下がる。この構造的ハンディキャップを克服するためには、「怒り」以外の高覚醒情動、すなわち「驚き（Awe）」「好奇心（Curiosity）」「感動（Kama Muta）」を利用する必要がある。
以上の理論と技法を、一般市民や草の根活動家が実践可能な形に落とし込むためのマニュアル（ハンドブック）の設計図を以下に提示する。この構成は、米国の草の根運動ガイド『Indivisible Guide』の成功モデル（段階的習得、具体的アクション、テンプレート化）を参照している。
目的:実践者のマインドセットを「論破」から「影響」へとシフトさせる。
本報告書で提示した戦略は、短期的な選挙勝利のための戦術ではない。サイモン・シネックが言う「無限のゲーム」――すなわち、対話が継続可能であり、社会システムが崩壊しない状態を維持すること――を目的としている。
情動的二極化という「内戦」状態において、最大の勝利は敵を倒すことではなく、敵を「対話可能な競争相手」へと戻すことである。そのためには、批判者自身がまず武装（道徳的優越感）を解除し、相手の認知フレームの中に降りていく勇気を持たなければならない。この「戦略的共感」こそが、分断された世界をつなぎ直す唯一の現実的なエンジニアリングである。
戦略的共感と認知的安全保障：反発を招かない政治的批判のための包括的枠組み
現代の政治空間は、政策の不一致（イデオロギー的二極化）以上に、対立グループに対する嫌悪や恐怖といった感情的拒絶反応（情動的二極化）によって支配されている。この環境下において、伝統的な「批判」の手法――事実の提示、道徳的糾弾、論理的論破――は、その機能不全を露呈しているだけでなく、逆効果をもたらしていることが多くの実証研究によって明らかになっている。批判対象者の信念を強化してしまう「バックファイア効果（Backfire Effect）」や、批判者を存立危機的脅威とみなす「アイデンティティ防衛機制」が作動するためである。
本報告書は、心理学、認知科学、政治社会学の最新知見に基づき、政治的対立者に対して反発（バックラッシュ）を招かずに影響力を行使するための戦略的枠組みを提示するものである。ここで目指すのは、単なる「中道的な妥協」や「礼儀正しさ」の推奨ではない。人間の認知アーキテクチャの脆弱性と特性をハッキングし、相手の道徳的・感情的防御壁を迂回してメッセージを届けるための、エンジニアリングされたコミュニケーションプロトコルである。
報告書は大きく三つのフェーズで構成される。第一に、なぜ従来の批判が失敗するのかを脳科学的・心理学的メカニズムから解明する理論編。第二に、その防御壁を突破するための具体的な対話技法（ディープ・キャンバス、ストリート・エピステモロジー、NVC）を体系化した実践編。そして第三に、これらの技法を個人のスキルから社会運動へとスケールさせるための組織論と普及戦略である。
効果的な批判戦略を設計するためには、まず人間の心がどのように政治的情報を処理し、拒絶するかというメカニズムを理解しなければならない。政治的信念は単なる情報の集合体ではなく、個人のアイデンティティや所属集団への忠誠心と融合した「拡張された自己」の一部として機能している。
近年の政治心理学における最も重要な発見の一つは、情動的二極化（Affective Polarization）の実態解明である。これは、対立する政治グループのメンバーに対して「好きか嫌いか」という感情的温度差が極端に開く現象を指す。研究によれば、情動的二極化は対人関係の悪化だけでなく、個人の心理的幸福感（ウェルビーイング）の低下、社会的支援の減少、ストレスの増大といった「個人内損害（Intrapersonal Harm）」をも引き起こすことが示唆されている。特に、リベラル層において高い情動的二極化とストレス、健康悪化の相関が見られることは、政治的怒りが批判者自身をも蝕むことを示している。
この情動的二極化は、脳内で一種の「信頼のファイアウォール」として機能する。アウトグループ（外集団）から発信された情報は、その内容の真偽にかかわらず、自動的に「悪意ある攻撃」としてタグ付けされる。扁桃体が脅威を検知し、前頭前野が論理的推論ではなく「反論の生成」のために動員される「動機づけられた推論（Motivated Reasoning）」が作動するためである。この状態にある対象者に正論をぶつけることは、火に油を注ぐ行為に等しい。
バックファイア効果とは、誤った信念を訂正しようとする試みが、かえってその信念を強固にしてしまう現象である。このメカニズムには、自己肯定感の維持と集団への所属欲求が深く関わっている。批判を受け入れることは、過去の自分を否定すること（自己の一貫性の喪失）や、仲間を裏切ること（社会的死）を意味するため、脳は全力でそれを回避しようとする。
さらに、批判のフレーミング（枠組み）が、受け手のイデオロギーとミスマッチを起こしている場合、説得効果は皆無となるばかりか、抵抗を強める結果となる。例えば、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）対策におけるメッセージングの研究では、リベラル層が「利得フレーム（マスクをすれば命が助かる）」と「損失フレーム（マスクをしないと命が失われる）」の双方に敏感に反応し、コンプライアンスを高めたのに対し、保守層はこれらのフレーミング効果に対して強い抵抗を示したことが明らかになっている。これは、問題が高度に政治化された文脈においては、一般的な行動経済学的介入（ナッジ）さえも、イデオロギーのフィルターによって無効化されることを示唆している。
批判が受容されるための極めて重要な、しかし見過ごされがちな因子として「知的謙虚さ（Intellectual Humility:IH）」がある。IHとは、「自分の知識や信念が間違っている可能性を認識する能力」と定義される。最新の研究は、対話において自身の知的限界を認める態度が、相手の情動的二極化を低減させる強力な緩衝材となることを示している。
特筆すべきは、IHが「相手からの好意（Target Liking）」を媒介して、対話への「接近行動（Approach）」を促進するというプロセスである。批判者が「私は絶対に正しい、お前は間違っている」という道徳的マウンティング（Moral Grandstanding）の態度を取ると、相手は「回避行動」をとる。逆に、批判者が「私も確信はないのだが」「複雑な問題で迷っているが」という不確実性を提示することで、相手の警戒心が解け、対話の土俵に乗る可能性が高まる。知的謙虚さは、相手の武装解除を促すための「白旗」ではなく、心理的防衛壁を通過するための「通行手形」として機能する戦略的資質である。
政治的対立の根源には、事実認識の相違以上に、道徳的直感の相違がある。リベラルと保守は、異なる「道徳の言語」を話しているにもかかわらず、自身の言語で相手を説得しようとするため、コミュニケーション不全に陥る。本セクションでは、道徳基盤理論（Moral FoundationsTheory: MFT）を応用し、批判を相手の価値観に翻訳して届ける「道徳的リフレーミング」の技術を詳述する。
ジョナサン・ハイトらが提唱した道徳基盤理論は、人類の道徳的判断が以下の5つ（または6つ）の生得的な基盤の上に構築されているとする。
実証研究が一貫して示すのは、リベラル層が主に「ケア」と「公正」の2基盤に強く依存するのに対し、保守層は5つの基盤すべて（特に忠誠、権威、神聖）を重視するという非対称性である。
多くの政治的批判が失敗するのは、リベラルが保守に対して「それは弱者を傷つける（ケア）」「不平等だ（公正）」というリベラル特有の語彙で攻撃するためである。保守層にとって、これらの価値は「忠誠」や「権威」よりも優先順位が低いため、批判は響かない。逆に、保守がリベラルに対して「伝統を破壊する（権威）」と批判しても、リベラルはそれを抑圧としか捉えない。
反発を招かない批判のためには、自身の主張を相手の道徳基盤の語彙を用いて再構成（リフレーミング）する必要がある。これを「道徳的合気道」と呼ぶ。相手の道徳的エネルギー（価値観）を利用して、相手の姿勢を崩す技法である。
以下の表は、主要な政治的争点において、従来のリベラル的批判（バックラッシュのリスク大）を、保守的道徳基盤に翻訳した戦略的フレーム（受容可能性大）に変換したものである。
| 争点 | 従来のリベラル的批判（高リスク） | 戦略的リフレーミング（低リスク） | ターゲットとする道徳基盤 |
|---|---|---|---|
| 環境保護 | 「地球温暖化は弱者や未来の子供を苦しめる。」（ケア） | 「我々の国土と美しい自然は神からの授かりものであり、汚染から守り抜く義務がある。」 | 神聖／堕落、忠誠／背信 |
| 同性婚 | 「誰を愛するかは個人の権利であり、平等であるべきだ。」（公正） | 「結婚は社会を安定させる伝統的な制度であり、同性カップルもその責任ある関係に組み込むべきだ。」 | 権威／転覆（社会秩序）、忠誠 |
| 軍事費 | 「軍事費を削って福祉や教育に回すべきだ。」（ケア／公正） | 「無駄な軍事支出は国家の財政を弱体化させ、真の国防力を損なう背信行為だ。」 | 忠誠／背信、権威 |
| 政治腐敗 | 「富裕層ばかり優遇するのは不公正だ。」（公正） | 「私利私欲のために公職を利用することは、国家への裏切りであり、高潔な職務を汚す行為だ。」 | 忠誠／背信、神聖／堕落 |
| 移民問題 | 「難民を助けるのは人道的な義務だ。」（ケア） | 「秩序ある移民受け入れは、国家の活力を維持し、アメリカンドリームという伝統を守るために必要だ。」 | 忠誠、権威（秩序） |
研究によれば、保守層に対して環境保護を「神聖さ」や「愛国心」の文脈で語った場合、リベラルな文脈で語った場合よりも支持率が有意に上昇することが確認されている。重要なのは、主張の内容（環境を守る）を変えるのではなく、その理由付け（なぜ守るか）を相手の言語に翻訳することである。
批判は通常、「現状のままでは悪いことが起きる」という損失フレーム（Loss Frame）で行われることが多い。しかし、損失フレームは恐怖や不安を喚起し、防衛的な反応を引き起こしやすい。これに対し、「ゲイン・フレーム（Gain Frame）」を用いた批判は、望ましい未来像を提示し、その実現を阻害する要因として現在の問題を指摘する手法である。
例えば、政治家のスキャンダルを追及する場合、「彼は嘘つきだ（損失フレーム：信頼の喪失）」と攻撃するのではなく、「我々は正直で高潔なリーダーを持つに値する国家だ（ゲイン・フレーム：尊厳の回復）」と主張する。このアプローチは、批判の対象を「個人」から「規範の維持」へとずらし、相手の「権威への尊重」という道徳基盤を刺激しつつ、攻撃性を緩和する効果がある。研究は、特にリスク回避傾向の強い層に対しては損失フレームが有効な場合もあるが、イデオロギー的に対立する層に対しては、ゲイン・フレームや道徳的適合性の方が「聞く耳」を持たせる効果が高いことを示唆している。
理論を実践に移すためには、具体的な対話スクリプトと手順が必要である。ここでは、異なる文脈（対面、オンライン、深い対話）において効果が実証されている3つの主要なプロトコルを詳述する。
ディープ・キャンバスは、戸別訪問（キャンバス）において10〜20分の深い対話を行うことで、トランスジェンダーの権利や移民問題などの二極化した争点に関する態度を変容させる手法である。従来の「事実の弾丸」を撃ち込む方法とは異なり、「脆弱性の交換」を通じて相手の情動的反応を書き換える。
研究によれば、ディープ・キャンバスは従来の説得手法の約102倍の効果を持ち、その効果は数ヶ月持続することが確認されている。
ストリート・エピステモロジー（SE）は、相手の信念の「内容（What）」ではなく、その信念に至った「プロセス（How）」を問うソクラテス式問答法である。Permalink |記事への反応(1) | 11:19
私、婚活本格的に始めて1年ちょっと。 条件で「九州出身以外」って設定してるレベル。だってネットに転がってる話が怖すぎるんだもん。
・実家に帰ったら女性陣だけ台所に追いやられて、男はビール片手にテレビ
みたいなのばっかり見ちゃうと、もう条件検索の段階で「九州」って文字が出た瞬間に指が震えて左スワイプ。いや、もちろん全員がそうじゃないって頭ではわかってるよ？わかってるけど、ネットの印象が強すぎて脳が拒否反応起こしてる。
しかも最近、九州出身の友達（女性）が「うちの兄貴も完全にさす九だったわ…」って愚痴ってるの見ると余計にビビるし。
正直、九州自体は好きなんだよね。食べ物うまいし温泉最高だし、方言かわいいし。
でも「結婚相手として」ってなると途端にハードル爆上がりしちゃう自分が嫌になる。
これって完全に偏見だよね。
地域差別だよね。
校正はすげえ便利です
『次の条件で校正してくださいで
・左に原文、右に校正済の文を並べて表示してください
・◯◯（口語や方言など入れ替えていく）については指摘しないでください』
で、校正したい文を入れて、「わかりました、以下の条件で～～」
と、プロンプトをAIがまとめてくれるので、そのプロンプトを必要に応じて修正して
いくといいぐあいです
特定の文章がAIを使って作成されたかどうかの判定にも使えます
AIを使って作成された文章は、文体の特徴以外でも間違いがすごく少ないので
『荒らげる』『荒げる』、『存亡の機（秋）』『存亡の危機』、
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
https://omocoro.jp/kiji/524243/
ゲーム実況・配信で指示する人って親切心なんだろうけど、イチ視聴者としても「いらんな〜」と感じる。
https://gigazine.net/news/20251117-ai-world-clocks/
たまに見る。
初心者がとりあえず電卓を作ってみるように、AIの性能を確かめるために時計を作っていく流れになるのかなと思った。そうはなっていないけど。
https://youtu.be/GAqZFncwndM?si=X8D9MeY8lnnOGqTk
出身が鹿児島なので「ゴンザ」という人物が偉人らしいというのは知っていたが、何をした人なのかは知らなかった。言語学方面だったとは……。
あまり有名でない偉人の来歴を調べると発見も多くて面白いかもしれない。
この増田で知った。
『好きなアルバムができた』
https://anond.hatelabo.jp/20250315202931
自分も好きなアルバムが無かったので、増田の言っていることがわかりすぎた。
久しぶりにCDを買った。
https://www.kodansha.co.jp/book/products/0000416474
基準はどうやってできるのか、何を目的としているのかの精神がわかる。
すべてが科学的に決められているわけではなく、社会的な影響が大きい。
私の出身地は関西地方のとある府県だが、幼少期に転出して地元が同じ人とも共通の話題などないので「〇〇府/県」出身ですと胸を張っては言えない。
徳島での生活が長いから「徳島出身だろ」と他所の人からは言われても、実際には首都圏育ちで最も長く過ごしたのもそこだから私の第一言語は標準語であって、徳島は標準語を受け入れてくれない。少なくとも「地元の人間」とは見なされていない。「将来徳島に戻ってくるか」という衰退都市にありふれた話題において、自分がいると決まって気まずそうにされる。
現在は関西在住である。自分は関西弁もマスターしている、と自認している。徳島で関西弁を身につけ、現在居住する関西での生活に完全に順応している、と思っている。
来年から首都圏に戻るんだけど、戻ったら戻ったで「地元の人間が帰ってきた」という扱いになるほど首都圏が地元って感じはないし……なんかもうざっくりと「関西出身」ということにさせてくれないか？どの府県だとか厳密にせずにざっくり「関西から来ましたよ」という気持ちで首都圏で生活したらアイデンティティの置き場所はうまくいかないか？
そのためには、現代の関西弁と阿波弁の差異を明らかにして、「徳島も関西弁である」ということを証明しなければならない。そうじゃなければ、私のアイデンティティはどうなるの！？
[:contents]
Wikipediaによると「四国方言に属するが、四国方言の中では近畿方言の影響を最も多く受けた方言である。」らしい。県内全域が京阪式アクセントに統一されているのは中四国では珍しい。香川、ついで愛媛のアクセントは中国地方の影響が大きいように思う。これが最も重要だ。イントネーションが関西弁と同じなのだ。
「徳島県東部と高知県中部・東部のアクセントは、近畿中央部のものより古い時代の京都アクセントに近い。」ともいう。全体的に阿波弁は現代大阪が直面している「標準語化」をそれほど経験していない。「古い」というのは方言周圏論にも整合的で理に適う。古い時代に京阪から来訪した方言が、辺境ではいまだに残っているのだ。もっと鮮明にいうなら、阿波弁は現代関西弁よりも「厳密な」京阪式といったほうがいいかもしれない。東京式アクセントへの忌避も近畿圏より強い。文の一部であっても東京式アクセントが溢れることを嫌う。
ほぼ同じなので差異を挙げる。
語尾は「じゃ/だ/や」の3種類がある。「じゃ」は若者は言わない。「だ」の登場頻度が近畿圏よりは多いが基本的には「や」で関西弁と共通だ。
「中でも未然形、推量は「ダロ」が優勢」らしい。確かに「だ」は「だろ」の形で特に使われやすい。京阪式アクセントで語尾が「だろ」になる文はいかにも徳島らしい。
「「ヤロ」は沿岸部のごく一部地域だけであったが、近年は、鳴板地域、徳島市をはじめとした沿岸部を中心に「ヤロ」が優勢である。」とのこと。近畿に同化している側面が否定できない。
「じょ」という女性言葉の語尾も存在する。使う人は使う。現在では男女差は明確ではないと思う。男性も一部使うが、これは遊戯的な使用だろうか。
動詞の否定は「〜ん/へん」だ。「 〜ん」の頻度が大阪よりかなり高い。兵庫と比べてもやや高い。「へん」の頻度が近年高くなっているとしたら、近畿同化である。
「「動詞未然形＋れん/られん」は禁止を表す。「あそばれん」は「遊んではいけない」」これは四国の他県にはあるが近畿にはない。
「五段動詞の連用形は、「て」「た」「とる」の前で音便形を取る。」ことによって「言った」「洗った」が「言うた」「あろおた」「あろた」のようになる。これは関西弁と共通。やや古い関西弁で観測できる。
山間部の高齢者を中心に「「さいた」（差した）のようなイ音便が用いられ」ることもあるらしいが、現在の徳島市内にはない。これは相当に古い京都弁と共通。
「「あそおだ」（遊んだ）「のおだ・ぬうだ」（飲んだ）のようなバ行・マ行ウ音便がまれに聞かれる。」らしいが聞いたことはない。近畿を含め、他県にもない。
「連用形 + とる・とお」で現在完了または現在進行、「連用形 + よる・よお」で現在進行を表す。「しとる」「しとお」「しよる」「しよお」などである。「とる」「とお」は兵庫県と共通。滋賀〜三重とも共通。まさに辺境に残る関西弁である。「よる」も古い関西弁。「よお」は県内では現代でも使われているが近畿ではもう聞かない。
「とる」に関していえば瀬戸内地域に限らず広く西日本で使われていて、一応関東にもある。広すぎて起源が同一かは不明。
「逆接の接続助詞には「〜けんど」が多く用いられる」らしいが、実際には「けんど」は残ってはいるものの、近畿同化して「やけど」も優勢である。
「「〜から」という理由・原因は「〜けん」である。これが関西弁との最大の違いだ。これさえ出さなければ関西圏で生活しても違和感はない。私は首都圏からの徳島県転入であったから、「〜けん」まではそもそも吸収していない。ふつうに言いにくいと思う。まあ中四国・九州など広く西日本で共通だ。
また、古い関西弁と共通の指示語「ほう」「ほれ」「ほな」（「そう」「それ」「それでは」）と重なって「ほなけん」「ほなけんど」「ほなけんな」が文頭で使われるのが特異的。「ほやけん」に変化するのは近畿同化か。徳島市外では「き」「さかい」も用いられるそうだが、「き」は高知のイメージ。「〜さかい」は古い関西弁である。
「「行かなかった」は「行かざった/行かなんだ」」で表されるらしい。「行かざった」は聞かない。「行かなんだ」は県内では現役。過去の否定を「なんだ」で表すのは古い関西弁と共通だ。
「北部で「よお〜せん」、南部で「ええ〜せん」の言い方がある。」という。「ええ〜せん」は市内では聞かない。「よお〜せん」は古い関西弁と共通だ。関西で「よお〜せん」といえば、遠慮など心理的抵抗からの不可能を表すイメージだが、徳島でもニュアンスは同じだろうか。
終助詞「え」「で」（ときどき「でか」）を文末に付して疑問文を強調する用法は関西弁にはあまりない独自のものとして多用される。「何しよんで？」など。関西弁の念押しの「で」が下降イントネーションであるのに対しこちらは尻上がり（しばしば伸ばされる）である。独自用法だが和歌山や南大阪とはある程度親和的であり、そこまでの違和感はないように思われる。もちろん近畿と同じく、念押しの「で」もよく用いられる。
「〜だろう」「〜ではないか」の意味の「で」もある。「あかんでぇ」は「ダメだろう」「ダメじゃないか」という決して深刻ではない軽い咎め。禁止の「あかんで」と同じく下降アクセントだが、発音は明確に区別されている。この差は禁止を「あかんでぇ」と伸ばしても埋まらない。咎めの「あかんでぇ」は「でぇ」の途中に下降が入る。
さて、この「で」は疑問文の「で」から来ているのか、あるいは語彙の章で取り扱う「あかんでないで」（ダメじゃないか）の一つ目の「で」から来ているのか。なお、「あかんでないで」の末尾の「で」は疑問文強調の「で」である。おそらく前者だろう。
三重〜滋賀では順接の接続助詞として「で」が使用されることも多い。「で」は日本語最大の多義語ではないだろうか。
おもしろくない→おもしろおない/おもっしょおない のような形容詞の変化がある。「おもしろおない」は古い関西弁と共通だがあまり使われない。「おもっしょおない」あるいは短縮されて「おもっしょない」は独自のものであり、かなり現役。肯定文でも「おもっしょい」が阿波弁のアイコニックな代表例として存在。
「仮定形は「書きゃあ」「起きりゃ（あ）」のようになる」らしいがこれはもはや残っておらず、近畿と同化して「書いたら」「起きたら」である。
助詞「よ」「よお」による「〜したんよ」のような用法は大阪よりは多用されているイメージ。
「終助詞「が」を用いる。軽い詠嘆・感動を表す。」と書いてあったがそんなのは現在の市内にはない。残っているとしたら高知だろう。
「疑問・反語の終助詞は、「か」「かい」「かいな」「かえ」などを用いる。」というのは関西弁と共通だ。「時計めげとんかいな。」など。「めげる」は「壊れる」
「終助詞「わ」は感動・強調などを表す。（例）あれが大鳴門橋やわ。」→ふつうの関西弁。
「いける」（大丈夫）は関西弁と共通語彙だが、頻度は近畿より高い
か（ん）まん【構ん】 …構わない
→近畿ではもう古いだろうが、県内では若者こそ低頻度だがそこまで陳腐化しているわけではない。
かく …持ち上げる。運ぶ
じゃらじゃらする …いい加減にしている。ふざけている。
→相当古い関西弁だが、県内では完全に現役。親が子に言うような教育場面の語彙だから継承されやすいのでは。
しんだい …だるい
せこい …しんどい（身体的な倦怠感を表現する）。食べ過ぎて苦しい時にも使う。
→「せこい」は他地域で通じない。
〜ちゅう …〜という。
つっかけ …ぞうり。
〜でないで …〜ではないか。（例：あるでないで→あるじゃないか）
→あまり聞かないが、疑問文の文末「で」による協調は多用される。「〜でないか」なら言う。
はさ（か）る …挟まる。
→「はさかる」は今も使われる。西日本では珍しい。
ほんに【本に】 …本当に、本真に。
わや …だめなこと。むちゃくちゃな様。
→四国他県のほうが使われる。
言語には南大阪〜和歌山〜淡路島〜徳島というグラデーションがある。兵庫、和歌山、南大阪、三重など近畿の辺境というのは、少しずつ違いはあるがなんとなく「大阪弁とは違う」を共有している。「辺境の関西弁」にアイデンティティを投じさえすれば、矛盾も自己矛盾も抱えずに済むのだ。なにより、エセではないということだ。ディープであればいいじゃないか。リアルに聞こえるし、リアルである。
阿波弁 出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』
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単身者に対して交際や結婚することを必要以上に勧めたり強要する行為
同性愛者に対して差別発言をするといった行為るような発言をする行為
パソコンやスマートフォンなどのテクノロジーに詳しい人がそうでない人に対して嫌がらせをする行為
というのも共通語っていうのは戦前の学校の標準語教育を母胎に生まれたものだから。
学校では教師がまんこちんこなんて言わんのよ。だから性器を表す言葉が標準語として存在するはずなく、よって現存のこれらの言葉も祖型となる標準語は仮定できず、方言でしかありえない。
dorawiiより
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