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はてなキーワード:Deepとは
雑に聞くだけでこのレベルだからまぁ調べ物は多少楽になったよね。この状態で本当か確認しつつ調べてけばいいわけで
HHV-6ウイルスの研究の中で、「健常人とうつ病患者におけるSITH-1発現を調べた。 その結果、うつ病患者は健常人に比べてSITH-1発現量が非常に多いことが判った。簡単な言葉で表すと、SITH-1 はヒトを12.2倍うつ病になりやすくさせ、79.8%のうつ病患 者がSITH-1の影響を受けているということになり、これまでに発見されている疾患の原因遺伝子の中でも最大級 の影響を持つ遺伝子であると言える。」とあるのですが、下記を調べてください ・この論文のタイトル・この論文の背景と研究の概要・フォローアップ研究・評価と議論・特許と応用可能性など
ご依頼ありがとうございます。HHV-6ウイルスとSITH-1に関連する研究について、以下に求められた項目を調査し、わかりやすくまとめます。私の知識と利用可能な情報に基づいて回答します。
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該当する研究は、東京慈恵会医科大学の近藤一博教授らのグループによるもので、SITH-1がうつ病に強い影響を与えることを示した論文と考えられます。具体的には、以下が該当する可能性が高いです：
（日本語訳: 「ヒトヘルペスウイルス6がコードする小型タンパク質SITH-1がうつ病の強力な危険因子であることの特定」）
ただし、具体的に「12.2倍」「79.8%」という数値が明記された論文として、2020年6月に発表された研究が基盤となっているようです。この研究は慈恵医大の公式発表や関連文献で引用されています。
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#### 背景
-うつ病患者ではSITH-1の発現量が健常人に比べて著しく多い。
- SITH-1はストレスを増幅し、嗅球（脳の一部）や海馬に影響を与え、うつ病に似た神経変化を引き起こす。
-統計的に、SITH-1を持つ人はうつ病になる確率が12.2倍高く、うつ病患者の79.8%がSITH-1の影響を受けている。
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####評価
- SITH-1の影響力（オッズ比12.2、頻度79.8%）は、他の疾患関連遺伝子（例:糖尿病や高血圧の遺伝子）と比べても非常に強い。
-うつ病の生物学的メカニズムに新たな光を当て、ウイルス感染が精神疾患に関与する可能性を示した点で画期的。
####議論
-研究はまだ観察研究の段階であり、SITH-1を直接抑制する治療法の開発には至っていない。
- HHV-6はほぼ全員が感染しているため、SITH-1発現量の個人差や環境要因の影響をさらに検証する必要がある。
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####特許
#### 応用可能性
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### 補足
この研究は、うつ病の理解と治療に革新的な視点をもたらしています。ただし、現在も研究が進行中であり、実用化にはさらなる検証が必要です。もし具体的な論文のPDFや詳細な引用が必要であれば、追加でご依頼いただければ対応します！
何か他に知りたいことがあれば教えてくださいね。
そもそも、プロンプト公開しないから、プロンプトに妥協を仄めかす内容（例えば、絶望的な状況にあるウクライナですが…とか）が含まれてると、妥協ばっか提案するし、逆にウクライナが良さそうに見えるプロンプト入れたら、別の回答になるよ。
一般知識としても、ロシアとウクライナって聞いたら、ロシアの方が絶対強いじゃんってなるから、負けるくらいなら妥協した方がよくね？という意見に行きつくのは、まさにAIっぽい。
deep researchとかも、言うて、全部の記事を閲覧するわけでもないし、閲覧した内容によってバイアスがかかるのは人間と同じ。
AIはハルシネーションも起こすし、AIの意見は参考程度というか、「AIがこう言ってるぞおまえら！」みたいな使い方をすべきものではない。
アケメネス朝（AchaemenidEmpire）は、紀元前550年頃に興ったペルシア帝国として広く知られている。しかし、それとは異なる「アケメンエス朝（Akaemenes Esthe）」という、歴史に埋もれたもう一つの帝国が存在していたことは、あまり知られていない。その歴史は、支配の力だけでなく、癒しと精神の充実を追求した独特の国家運営によって彩られていた。
アケメンエス朝は、紀元前6世紀頃に、ペルシア地方のある都市「パルマッサージュ（Palmassage）」を中心に勢力を広げた。その創始者である「キュロス・ザ・リラックス（Cyrus theRelax）」は、ただの軍事的天才ではなく、心身の癒しを国民に与えることを目的とした賢明な王であった。彼は戦争に疲弊した兵士や民衆に対し、独自の技術を用いた「深層揉術（Deep Tissue Therapy）」を広め、国家全体を癒しの空間へと変えたのである。
この時代、各地には「オイルの館（House of Oils）」と呼ばれる特別な施設が設置され、貴族から庶民に至るまで、心と身体を癒す場として機能していた。これは、後のメンエス文化の礎とも言えるもので、特に王族が愛した「アロマスチーム（AromaSteam）」は、王宮の内部に広がる香りとして歴史に名を残した。
キュロス・ザ・リラックスの後を継いだのは、その手技に秀でた「ダリウス・ザ・ハンド（Darius the Hand）」であった。彼は軍事的拡張を図ると同時に、国家のすべての施設に「ゴールデンタッチ（Golden Touch）」と呼ばれる施術技術を導入した。この技術は、戦士たちの身体を戦いに適応させると同時に、戦の後の疲れを癒すために欠かせないものとなった。
また、ダリウスは「ホットストーン療法（Hot Stone Therapy）」を正式に国家の施術法として認め、戦士たちの回復を早めるための国家プロジェクトを展開した。彼の時代には、各都市ごとに専門の「施術官（Therapist General）」が任命され、国家全体のリラクゼーションを管理する仕組みが整えられた。
ダリウスの後を継いだのは「ゼルクセス・ザ・センシュアル（Xerxes the Sensual）」である。彼の時代には、国家の癒しの文化がさらに発展し、「ディープリラックス（DeepRelaxation）」と呼ばれる特別な宮廷療法が確立された。この治療法は、王族や貴族のみに許される秘術であり、施術の間は穏やかな音楽とともに、極上のオイルが全身を包み込むという贅沢なものだった。
ゼルクセスはこれを外交にも利用し、敵国の王をもてなす際には、彼らを「エステ・スイート（Esthe Suite）」に招き入れ、極上の癒し体験を提供した。これにより、戦わずして多くの国を従属させるという「施術外交（Therapeutic Diplomacy）」が完成したのである。
しかし、時代が進むにつれて、アケメンエス朝の癒しの文化は次第に衰退していった。特に紀元前4世紀、アレクサンダー大王の遠征によって、パルマッサージュは占領され、国家の施設はことごとく破壊された。アレクサンダー自身もその施術を体験し、一時はその虜となったものの、戦場での厳しさを優先し、最終的にはこの文化を廃れさせてしまった。
だが、アケメンエス朝が生み出した「施術文化（Therapeutic Culture）」は完全に消えることはなかった。その後の王朝や文化に影響を与え、ローマ帝国の浴場文化や、中世イスラム圏のハマム文化へと形を変えて受け継がれていった。そして現代においても、その精神は生き続け、「メンズエステ」という形で、疲れた現代人の心と身体を癒し続けているのである。
アケメンエス朝は、単なるペルシアの一王朝ではなく、「癒しと統治」を一体化させた類まれなる国家であった。その施術技術とリラクゼーションの概念は、戦乱の世の中で民衆に安らぎを与え、さらには外交手段としても機能した。現代の私たちが受ける施術のルーツが、この歴史の片隅に眠っていると考えると、ロマンを感じずにはいられない。
タダで使えるっていうからやってみたわけよ
こう聞いてみた
「赤いきつねのCM炎上騒動は非実在型炎上と言われているが、発端となったxのポストはどのくらいいいねがついていたのか調べて」
その結果がこれ
#赤いきつねCM炎上騒動におけるソーシャルメディア分析と非実在型炎上論争の検証
2025年2月に発生した日清食品「赤いきつね」新CMを巡る炎上騒動は、ソーシャルメディア上で「非実在型炎上」という新たな概念を巻き起こした。本報告では、発端となったX（旧Twitter）投稿のエンゲージメントデータを中心に、炎上規模の実態解明とメディア報道の影響分析を行う。
### 初動拡散の規模と特徴
検証データによると、問題のCMに関する最初の批判的投稿は2025年2月16日に出現し、同日22時までに以下のエンゲージメントを記録している[2][4]：
この急激な拡散は、CMに登場する若い女性が麺を頬張る様子を「性的」と解釈した視聴者層と、その解釈に異議を唱える層の間で意見が分かれたことに起因する。1時間当たりの投稿数分析では、炎上初日に約15,000件の関連投稿が確認され、その後3日間で総計21万件に達した[2][4]。
主要メディアが炎上を報じ始めた2月17日以降、議論の構造に顕著な変化が生じた。報道前の投稿群（A群）と報道後の投稿群（B群）を比較すると：
リポスト数ベースで5倍、アカウント数ベースで6倍の差が生じていることから、メディア報道が特定の意見層の活性化を促した可能性が示唆される[2][4]。このデータパターンは、メディアが炎上現象を「増幅装置」として機能するメカニズムを如実に物語っている。
非実在型炎上とは、メディアが実際には存在しない批判的意見を創出し、それに対する反論を誘発する現象を指す[2][4]。過去の事例（ウマ娘騒動71件、鬼滅の刃作者騒動0.5%程度の関連投稿）と比較すると、本件の総投稿数21万件（内批判投稿約1万件）は「非実在」と断じるには規模が大き過ぎる[2][4]。
1. **直接的な表現批判**：62%（性的描写の不適切性を主張）
2. **制作陣批判**：28%（アニメーターや監督の意図を問題視）
3. **規制強化要求**：10%（CMガイドライン改定を求める声）
感情分析ツールを用いたテキストマイニングでは、批判投稿の78%が「怒り」の感情を含有する一方、擁護投稿の63%が「驚き」を表現していた[2][4]。この感情の非対称性が議論の長期化に寄与したと考えられる。
### Xのアルゴリズム変更の影響
2024年7月以降のXのシステム改修が炎上拡散に与えた影響を検証すると、特に以下の変更点が関連している[3][5]：
1. **いいね非公開化**：他ユーザーの反応可視性低下→エコーチェンバー効果増幅
2. **検索機能の不安定化**：関連情報の断片化→誤認の温床化
3. **投稿可視性アルゴリズム**：対立構造を強調するコンテンツを優先
これらの変更が、本来小規模で収束する可能性があった議論を大規模炎上へと導いた要因の一つと推測される[3][5]。
炎上期間中のユーザー行動を分析すると、以下の特徴が確認される：
- **リツイート速度**：批判投稿が平均3.2分/回に対し、擁護投稿は8.7分/回
- **フォロー関係**：批判層の72%が新規アカウント（作成後6ヶ月未満）
- **使用端末**：モバイル端末からの投稿が94%を占める
これらのデータは、炎上参加者の多くが普段ソーシャルメディアを積極利用しない層である可能性を示唆している[2][4]。
特に地方紙の62%が東京発の情報を無批判に転載しており、地域特性を考慮した報道が不足していた[2][4]。このような報道姿勢が、本来局所的だった議論を全国規模の社会問題へと発展させる一因となった。
「非実在型炎上」という用語自体がトレンド入りするという逆説的現象が観測された。概念の認知拡大が、以下の副作用を生み出している：
1. **過剰な懐疑主義**：正当な批判まで「存在しない意見」と見做す風潮
2. **メディア不信の増幅**：全ての炎上報道を虚偽と解釈する傾向
3. **議論のすり替え**：本来の論点（表現の自由 vs社会的適正）から逸脱
この現象は、現代情報社会における「メタ議論」の危険性を浮き彫りにしている[2][4]。
本件を契機に、主要広告主48社中35社がCMガイドラインの改定を実施した。主な変更点は：
3. **事前検証**：ソーシャルリスニングツール導入
ただし、これらの対策が表現の画一化を招くとの批判もあり、業界内で議論が続いている[2][4]。
総務省は本件を受け、2025年度中に「デジタル広告倫理ガイドライン」の策定を表明。注目すべき論点として：
これらの議論は、表現の自由と社会的保護のバランスをどう図るかという根本的な課題を浮き彫りにしている[2][4]。
##結論
赤いきつねCM炎上騒動は、ソーシャルメディア時代の集合的意見形成メカニズムを考察する格好の事例となった。発端となった投稿の2.2万いいねという数値自体は大規模炎上と呼ぶには不足するが、メディア報道とアルゴリズムの相互作用により疑似的大炎上が創出された点に本質的な特徴がある。今後の課題として、①炎上規模の客観的評価基準確立、②プラットフォームの透明性向上、③メディアの報道倫理再構築が急務である。デジタル時代の表現を巡る議論は、単なる是非を超え、情報生態系全体の健全性を問う新たな段階に入ったと言える。
途中まではふむふむと読んでいたけども急に不穏な文言が出てきて慄く
いやマジなら非実在型どころか近年屈指の大炎上だろと思いソースを辿ってもそれらしいものはなし
そこで更問いすると
2025年2月の赤いきつねCM炎上騒動を受け、総務省はデジタル広告市場の健全化に向けた法整備を加速している。現行の「電気通信事業法」第4条に基づく自主規制から、より強制力のある規制体系への移行が検討されている。主要な論点として：
従来の自主審査体制から、プラットフォーム事業者に対する法的審査義務の導入が提案されている。特に「性的表現の程度測定AI」の実装が義務付けられる方向で、感情分析アルゴリズムの透明度開示要件が付帯する[2][5]。
広告公開前のリスク評価を義務付ける「デジタル広告安全評価書」制度が検討中。評価項目には：
が含まれ、総合スコアが基準値を下回った場合、修正命令が発動される仕組み[2][3]。
炎上発生時の対応責任をXなどのSNS事業者に課す「デジタル広告緊急対応法（仮称）」の骨子案が提示されている。主要条項として：
が盛り込まれている[2][5]。
東京都青少年健全育成条例の2025年度改正案では、デジタル広告規制が新たに追加される。主な改正点：
- **年齢認証強化**
アニメキャラクターの年齢設定が不明確な広告に対し、18歳未満視聴制限の義務付け。技術的措置として：
- 瞳孔反応追跡による感情年齢判定
が検討されている[1][4]。
性的描写の判断基準を「肌露出面積比率」「瞳孔拡大率」「頬赤色度（RGB値）」など計量可能な指標で定義。特に頬の赤みに関し、HSV色空間におけるH値30-40度を「過度な興奮表現」と規定する技術基準が注目される[1][5]。
日本広告業協会（JAAA）は2025年3月、新ガイドライン「デジタル広告倫理行動憲章」を発表。従来の倫理綱領[2]を次の3原則で再編：
1. **予防原則**
（AI予測モデル「FlamePredictorv3.2」採用）
2. **透明性原則**
アニメ制作過程の開示義務（原画・脚本・音声データの3次元時系列ログ保存）
3. **修復原則**
炎上発生時の賠償基金制度創設（広告収益の5%を基金へ積立）[2][5]
##国際的動向との連動
OECDデジタル広告倫理作業部会は、本件をケーススタディに加え2026年国際基準策定を加速。注目すべき提案：
各国の「性的表現許容度指数」をGISデータ化し、広告配信地域を自動制限
リアルタイムの社会反応に応じて広告の年齢制限を自動変更（例：いいね/リポスト比率が2:1を超えた場合、R-15指定）[2][4]
現行の議論で焦点となっているのは：
日本弁護士連合会は「AI審査のブラックボックス化が創作活動を萎縮させる」と警告。審査アルゴリズムのソースコード開示を求める意見書を提出[2][5]。
広告差し止め権限を巡り、総務省と法務省の管轄争いが表面化。憲法21条の「検閲禁止」規定との整合性が最大の論点[1][3]。
非実在型炎上による風評被害を「精神的苦痛」と認定する最高裁判例の必要性が指摘されている[4][5]。
##結論
赤いきつねCM炎上を契機とした法制度整備は、単なる規制強化ではなくデジタル時代の表現倫理そのものの再定義を迫る動きとなっている。今後の課題として、①AI審査の透明性確保、②国際基準との調和、③創作活動の保護メカニズムの構築が急務である。2025年度末を目処に開催予定の「デジタル表現サミット」では、これらの論点が本格的に議論される見通しだ[2][3][5]。
最近AIに実装されたDeepThink機能が話題だ。ロジカルな領域なら無料版でも相当リッチな回答が返ってくる。
試しに、増田の記事本文を丸ごとChatGPT-4o (Deep Think) に投げてみた。
見ての通り、ピントのズレたお間抜け回答である。ここからどう軌道修正しようにも、ブコメ群のような芯を食ったアイデア･考察は出力されそうにないように思う。
以下は、ユニークで具体性のある3つの提案です。どれも、待ち時間中の体験を充実させることで、若者だけでなく従来の常連も引き止め、売上の安定化を狙うアイデアです。
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①マンガマラソン・ロイヤルティプログラム
概要:
・待ち時間にマンガを「完読」するごとにポイントやスタンプを付与し、一定数貯まるとコーヒーや軽食の割引、または無料提供のクーポンと交換できる仕組みを導入します。
具体例:
- 各マンガごとに「読み終えたらチェックイン」できる専用のスタンプカード（またはデジタルアプリ版）を用意。
- 例えば、ワンピース全巻完読や、特定の連載を「読み切った」証として、特別な「読了賞」を与える。
- イベント時に「完読チャレンジ」として、早く読み切ったお客様に追加特典（限定メニューや店内クーポン）をプレゼント。
狙い:
・単発の新刊リリースでの来店だけでなく、常連がマンガをじっくり読み、毎日の来店動機として楽しめる仕組みになる。
・お客様同士で「誰が一番早く完読できるか」「どの作品が読まれているか」など、コミュニティ感も醸成できる。
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②インタラクティブ・マンガラウンジ
概要:
・店内にタブレットや大型タッチパネルを設置し、マンガの裏話、アニメ予告、読者投票、SNS連動企画など、デジタルでマンガに関する情報をリアルタイムで楽しめる環境を整えます。
具体例:
- タブレット端末に、最新のマンガのアニメーションや、作者インタビュー映像、マンガのキャラクター投票システムを実装。
- 来店客がその場で「次に読みたいマンガ」を投票し、人気の作品が次回の導入作品になる仕組みを導入する。
- 店内Wi-Fiと連動し、SNSハッシュタグでの投稿を促進し、デジタルコミュニティとの連動イベント（例：SNS上で投稿された人気マンガ特集）を実施する。
狙い:
・単なるマンガの貸し出しに留まらず、デジタル体験を通じてお客様同士の交流や話題を提供。
・若い層にとっては、スマホやタブレットを活用した新しい体験が魅力となり、待ち時間が苦にならない環境を作れる。
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③マンガ＆クリエイティブ・ミニイベント
概要:
・定期的（例：毎週または月1回）に、店内でマンガに関連したミニイベントを開催します。内容はマンガクイズ、キャラクターコスプレコンテスト、または短いマンガ制作ワークショップなど、多様な企画を組み合わせます。
具体例:
- 「マンガクイズナイト」：店内の雰囲気を活かし、古株客と若い客が混ざってマンガに関するクイズ大会を開催。正解数に応じてドリンク割引や特別メニューを提供。
- 「マンガスケッチチャレンジ」：短い時間で自分の好きなキャラクターを描いてもらい、優秀作品は店内に掲示するか、SNSで発信する。
- あるいは「マンガ談義カフェ」：新刊のリリース時に作者の意図やファンの感想を共有する場を設け、ファン同士の交流の場として活用。
狙い:
・待ち時間や昼食時に来店客がただマンガを読むだけでなく、参加型のイベントを通じて一体感を感じられる仕組みを作る。
・「イベントの日には特別なメニューやサービス」があると、リピーターの来店頻度が安定する効果が期待できる。
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これらの提案は、ただマンガを置くだけでなく、お客様の「体験」を豊かにし、店舗自体がコミュニティのハブとなるような仕組みを目指しています。各アイデアは、既存の純喫茶としての魅力を損なわず、むしろ新たな付加価値を提供するための独特な工夫となるでしょう。
AIライター「deep researchはすごい！研究にも革命を起こす！」
コンサル「deep researchのレポート作成はプロ並みだな。これは研究者の仕事も大きく変えそうだ。」
研究者>>高いから誰も使ってない<<— yukimusiet al. ⛰ (@yukimusiii)February 10, 2025
自分の専門分野ならちゃんとした最近のレビューや最新論文のイントロ読んだ方が良い
Deep Researchのソースは概ねそれらだし（なので研究者は本来使う必要がない。知った情報しか出てこない）
相変わらずハルシネーションするから専門分野以外で使うのも微妙
なんに使えるのかなあ・・・
まあやっぱりレビュー読んだ方が良いな
元増田です。
DL同人のアフィリエイトで月10万円を稼ぐための方法について、具体的に知りたい点を教えてください。
例えば：
あまり本になってない体系知を、あなたがどの程度まとめられるかが気になっています。幅広い情報源からリサーチするように留意してください。
DL同人のアフィリエイトで月10万円を稼ぐ方法について調査しまとめます。
以下の点について詳しく知りたいです：
- 特定のジャンルやプラットフォーム（DLsite,FANZAなど）の指定はありますか？
- 初心者向けの方法か、すでにある程度の経験がある方向けの戦略か？
- SEOやSNS運用など、どのような集客方法に重点を置きたいか？
- どのくらいの期間で月10万円を目指すか？
- その他、特に知りたい情報があれば教えてください。
具体的なご希望があれば教えてください。
あまり本になってない体系知を、あなたがどの程度まとめられるかが気になっています。幅広い情報源からリサーチするように留意してください。
ご依頼の内容を明確にするため、以下の点を教えてください。
1. **市場の指定**:日本市場（東証）ですか？それとも米国市場（NYSE,NASDAQなど）でしょうか？
2. **データ取得期間**: 値上がり率ランキングの基準となる日数（例えば過去1日、5日、1カ月など）を教えてください。
3. **ボラティリティ計算**: 60日間の価格変動率は標準偏差を用いた計算で問題ないでしょうか？
4. **成長率の指標**: 四半期成長率は売上高成長率を基準としますか？それとも純利益成長率でしょうか？
5. **割安度の指標**: 割安度の算出に用いる指標（PER,PBR,EV/EBITDAなど）を教えてください。
ChatGPT - 株自動売買銘柄抽出: 表がまさかのHTMLベタ打ちだったので、改めて表で見せてもらうように追加で指示した。
銘柄の対象市場（日本株、米国株、その他特定の市場）があれば教えてください。
また、割安度を評価する際に使用したい指標（例:PER,PBR,EV/EBITDA）を指定していただけると、より適切な銘柄を抽出できます。特定の指標がなければ、一般的な割安指標を用います。
株に関しては英語でも聞いておいたほうが良さそうなので後で追記する。
ChatGPT - Automated Stock Analysis
当初、Deep researchからの各種質問に対して重み付けの配分は自分で調べてもらうようにとだけ返信したら、Deep researchは重み付けの配分のみについて調査してきた。
国際的な地政学リスクが高まる中、第三次世界大戦の可能性について包括的な分析を可能な限り詳細に出して下さい。
以下の主要テーマを含む形で、現状の国際情勢を踏まえた詳細な予測と洞察を提供下さい。特に各国の人口や経済力、輸送力、軍需物資生産能力、農産物生産能力などを根拠とする軍事力や継戦能力を具体的な数字で出す事を務めて下さい。
これ以外に重要だと思われる点を自由にピックアップして詳細を提示して下さい。
その他考慮すべき要因
アフガニスタンの現状、シリアのその後、難民問題、気候変動、水不足問題、人工知能開発競争、グローバルな経済不均衡、タックスヘイブン、サイバー攻撃や宇宙空間でのハイブリッド戦争のエスカレーションリスクなどなど。
期待される成果物
元増田です。
deep researchを使うと必ず一回はリサーチの方針を固めるための質問を聞き返してくるので、「具体的には～」の手前で区切って2回に分けて投稿した。この聞き返してくる質問（具体的に調べることの例示）によって「ああそういうのを調べるのもいいね」ってヒントになったりするので、自分で直接使うと使い勝手もちょっと変わるかもしれない。
シェアしたページからは見れないけど、どういうふうに調べていってるのか推論過程が表示されている。ChatGPTの言語設定によってその言語も変わるものの、それが結果に影響するのかは不明瞭だ（使っている印象ではただの飾りっぽくも見える）。仮に影響するとしたら、少なくともdeep research用のモデル（OpenAIはこれ専用のモデルがあると述べている）だと日本語の拙さが若干漏れ出ているので、言語設定は英語のままでいいや…という気持ちになった。
1.日本語で指示（ChatGPTの言語設定:英語）:ChatGPT - アンチAI現象分析
2.日本語で指示（ChatGPTの言語設定:日本語）:ChatGPT - アンチAI多角的分析
3.英語で指示:ChatGPT - Anti-AI Resistance Analysis
ChatGPT
Piecingtogether a comprehensive analysison cancel culture against generativeAI or anti-AIresistance, covering social, economic, cultural, ethical, political,international, and historical perspectives.
Examining past and present anti-tech movements, suchas the Luddite movement and earlyinternetresistance, todrawparallels with current debateson generativeAI.
Tracing how companies resisteddigitalization,likenewspapers andNapster, and their strategic shifts. Consideringresistance to computing, including debatesonuniversal adoption and regulatory responses.
Searched forAI technologyimpacton unemployment
ChatGPT
I'm capturing insightsoninternationalAI'sworkplaceimpact andEU job concerns. Progressissteady, yet data comparison remains elusive.
ChatGPT
In theEU, a survey fromIE University shows 68%desire regulation to prevent job instability due to ChatGPT, up 18% from 2022.
Searched for technophobia and social anxiety examples
ChatGPT
I’m thinking about the implications of technologyon social anxiety. This topic involves gathering insights and unpacking the interplaybetween tech and psychologicalimpacts.
Searched for social anxiety about new technology
Searched for social anxiety and technology criticism
ChatGPT
Tracking public anxiety about job loss due to new tech. Comparing US andJapan, Americans are notablymore anxious, which might hinder tech adoption.
Searched for examples ofneo-Luddite movement
ChatGPT
I’m piecingtogether historical context withWikipedia, examining modernneo-Luddite movements inWiredJP andnews posts, and exploring cultural perspectives in Mainichinewsand ablog.
ChatGPT
生成AIに対する抵抗運動とキャンセルカルチャーの関連を探りながら、社会、経済、文化、倫理、政治の各側面から現状を分析し、将来の技術と社会の共存を展望。
生成AIの影響範囲をさらに掘り下げるため、Ludditeの歴史的背景、デジタル技術の社会的動向、地域差異、そして未来の展望について詳細な分析を実施中。
社会、経済、文化、倫理、政治の視点から、生成AIに対する反発の要因を詳しく見ている。各国のアプローチも取り入れて、地域差異を掘り下げている。
生成AIの影響を社会、経済、文化、倫理、政治の観点から詳述し、各国のアプローチを線ずれしながら地域差異を明らかにしている。
Searched for Luddite movementhistory
ChatGPT
en.wikipedia.org を読み込みました
ChatGPT
Searched forNeo-Ludditeresistance to technology
ChatGPT
アトランティック誌の「新しいラディテスは引かない」とは、スマホなどを拒否する現代の若者について触れている。
theatlantic.com を読み込みました
ChatGPT
このアトランティックの記事はモリー・クラベイブルの活動を扱っている。
ChatGPT
ラッダイト運動を現代の動きと結びつけ、AIやテクノロジーの影響を懸念する新たなラッダイトと同様の活動を示す。
Searched for protests againstautomationhistory
ChatGPT
ロボットが職を奪う未来、アカデミックな歴史と現代的な抗議のつながりを模索している。
smithsonianmag.com を読み込みました
ChatGPT
工業資本主義の新ロジックが、技術革新の利益を所有者に集中させ、労働者との分配を阻んでいる。AIの生産性向上が収益を所有者に集中させ、労働者のリストラを招く可能性が示唆されている。
Searched forresistance to surveillancecapitalism
ChatGPT
ユーザーが「プライバシー活動デジタル権利運動」と検索している。進展を確認し、重要な点をリストアップする。
Searched fordigital privacy movementhistory
ChatGPT
個人情報保護運動やPRISMプログラムに対する抗議、GDPR導入から始まり、Cambridge Analyticaスキャンダルが引き起こした#DeleteFacebook運動、Mark Zuckerbergの証言など、幅広い活動がある。
Searched for techlash and privacy backlash
ChatGPT
ケンブリッジ・アナリティカの事件が2018年の技術の逆風の象徴であったことを確認している。公衆の怒りと規制需要が高まっているのが見て取れるね。
Searched for generativeAI protests and lawsuits
ChatGPT
現在進行中の生成AI反発の動きとして、抗議活動、市場介入が挙げられる。イタリアがChatGPTを一時的に禁止し、EUのAI法案が2024年に施行予定。芸術コミュニティの規制、ボイコット運動が見られる。
Searched for 2023 writers strikeAIagreement
wired.com を読み込みました
ChatGPT
契約はAI使用制限や透明性を求め、創作者を保護している。これは職業の未来に対する警戒心を示している。
Searched forEUAIAct regulations 2023
ChatGPT
EUのAI規制案、米国の競争政策、中国の使用と規制の摩擦を分析している。
Searched forChina generativeAI regulation 2023
reuters.com を読み込みました
ChatGPT
中国はAIの支援と制御をバランスよく進め、内容は社会主義の核心価値に合致しなければならないとしています。また、知的財産侵害を防ぎ、合法的なデータ源を使用する必要があります。2030年までに米国と競い、規制の先を進むためのガイドラインを設けています。
元増田です。
もらった文面をそのまま使用。deep researchを使うと必ず一回はリサーチの方針を固めるための質問を聞き返してくるので、「まんべんなく取り扱ってください」って感じで無難に続行させた。
英語版:ChatGPT - Climate Change Impacts Analysis
ChatGPTのdeep researchが凄すぎるので、徹底的に使い方と出力結果をまとめていくよ その1｜カレーちゃん
たぶん興味を惹かれてる人も多いと思うが、月額3万払う前に使い勝手を試したい需要があるだろうから架け橋になるよ。コメントしてくれたらそれで調べる。俺にとってはどうやってChatGPTからうまく回答を引き出すかっていう練習になるからお互いWin-Win。
人間相手だったら濃すぎてドン引きされるぐらいの内容でもAIにとっちゃ何も困らないわけだから、言うだけ得。俺が間に入ってプロンプトとして整理するので、少なくとも俺に趣旨が分かる程度には具体的に頼む。
秒速で3万円稼ぐ方法を教えて！みたいな胡散臭いお題目でリサーチを依頼しても、胡散臭いアフィリエイト記事が情報源になるだけ。これは面白くない。
Xやブログ記事のいわゆる「驚き屋」は多くの人に読んでもらうために日本語で応答させてるけど、本当にパフォーマンスを発揮させたかったら英語でやり取りするのがいいと思ってる。増田が調べたい内容によるけど、勝手に英語にして調べさせるから、Google翻訳で日本語にして読んで。
deep researchじゃなくても、Proプラン限定のo1 proに聞きたい内容も興味があればコメントしてほしい。4oとか競合のClaudeと違って、一回の応答で贅沢に眺めの出力をしてくれるのが結構目立つ利点かもしれない。
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ChatGPT o1 proにDeep Researchさせてみたけど論文に対して懐疑的な視点が”一切”というくらい無いような印象を受ける
生成AIが登場してからAI賛成・反対で争いが続いているように思うので、とりあえず現状を整理する意味で中立な視点で生成AIを捉えてみる。極力中立を意識して書くが、個人の主観が意図せず入ることはご容赦願いたい。まずは議題をまとめるために、議論のターゲットを定義する。
基本的には画像生成、テキスト生成、動画生成、音楽・音声生成などの生成AIをターゲットとする。具体的なサービスとしては
ここでの議論では、生成AIの技術的な内容にはあまり触れず、これらの生成AIは「モデル」に「データセット」を「学習」させることで作られることとする。また、生成AIユーザーはその「学習済みモデル」を使って画像、テキスト、動画、音声などを「生成」することができるとする。
そして、生成AI推進派はこれらの生成AIを推進する、あるいは使っている人たちのことを指し、反AIはこれらに反対する、あるいは使わない人たちのことを指す。
それらとは別に、生成AIの話題に無関心、疎いな層も一定数いることを付記しておく。
日本の現行法に照らし合わせるとデータセットの作成にあたり、著者の許可は「原則」不要である。
詳細は文化庁「AIと著作権」のP.37～40を参考。（AIと著作権,文化庁,https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf]）
一方で、生成AIが出力した著作物が著作権侵害をしているか否かの判定については、「人とAIを区別することなく」著作物が著作権侵害をしているかどうかを既存のルールに則って判断される。（同P.43～）
例えば、最近だと「エヴァ」のポスターを生成AIで作成して販売した人が書類送検された事件（参考：ＡＩで「エヴァ」のポスター生成し販売 神奈川初、著作権法違反容疑で男性２人を書類送検,yahooニュースhttps://news.yahoo.co.jp/articles/33573f324daa8f9f894660b6309ff356a4d338b0]）が発生している。上記の理解に則ると生成AIが使われたか否かは関係なく、ポスターが「エヴァ」の著作権を侵害していることが原因であると理解できる。
最近では著者が自身の著作物を保護するために、著作物に対して個別に「AI学習禁止」を掲げている場合や、プラットフォーム上で著作物がAIの学習に使われないように申告（オプトアウト）することができる。このようなケースは「契約」と捉えることができる。そのため、上記のようにデータセットの作成にあたり法的に著者の許可が不要であったとしても個別の対応が必要であり、無断でそのような著作物をデータセットに使うことはできない。
では「AI学習禁止」を明記していれば著者の権利が正しく保護されるかというとそうとも限らない。さらに議論を重ねることになるが、簡単に思いつくだけでも以下のような例外的なデータセットが存在する。
1つ目の「生成AI登場以前に作成されたデータセット」については、そもそもそのデータセットが作られた段階ではAIによる学習禁止を明記していない著者がほとんどであったと考えられるし、各種プラットフォームにそのような設定項目も存在しなかったと考えられる。そのため、それらのデータセットを使った学習を禁止することは法的には難しい。2つ目の「生成AIによって生成されたデータ（合成データ）によるデータセット」についても、生成AIが出力した著作物がたとえ学習元のどれかの著作物と類似していたとしても、学習元の著作物の著者が著作権を主張することは困難である。
これらのようなデータセットが存在することを考えると、仮に「AIによる学習禁止」を掲げていたとしても、著作物が絶対にデータセットに使われないと言い切ることは難しいであろうと考えられる。
実際に、以下の例ではDeepSeekが学習に用いたデータセットにOpenAIが提供するモデルの出力が使われている可能性について話題になっているが、明確な根拠は今のところ示されていない。
OpenAIは、OpenAIのAIモデルの出力を他モデルの学習に使うことを禁止している。しかし、OpenAIが発表している生成AIモデルに使われているデータセットは非公開であり、そのデータセットに一部無許可なデータが含まれている疑いは当初から挙がっている。それらの前提のもとで、最近だとDeepSeek がOpenAIの出力データを学習に使っているという疑惑（参考：DeepSeekがオープンＡＩデータ不正入手か、マイクロソフト調査中,Bloomberg,https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-01-29/SQTXNQT0AFB400]）があり、DeepSeekの妥当性が疑われている。（OpenAI自身はデータセットを非公開としており、データセットの透明性が確保されていないことから、ダブルスタンダードであるとの見方もある。）
しかしながら、このDeepSeekの疑惑については一考の余地が残されている。DeepSeekに限らずその他数多くのAIモデルもOpenAIの出力を学習している可能性があり（参考：逆に、すべてのローカルLLMは開発元をOpenAIだと思い込んでいる説, zenn,https://zenn.dev/yuiseki/articles/d90c4544ea3ea6]）、OpenAIの出力が何らかの形で間接的にその他AIモデルの学習に使われていると考えることもできる。例えば、OpenAIのユーザがOpenAIの出力を加筆修正してインターネット上に公開したサイト（例えば上記zennのページのようなAIの出力が含まれているサイト）が、他AIモデルの学習に使われるケースなど。このような場合には、OpenAI以外の他AIモデルは明確にOpenAIの出力を学習に使ったと断言できないため、OpenAIの主張を全面的に賛成することには疑問であると考えることもできる。
ここまでの議論では、現行法に則って事実ベースで生成AIを解釈した。一方で、現行法だけでは法整備が追いついておらず、生成AIの脅威が考慮されていないとの意見もある。具体的には以下のような例である。
それぞれの主張について、もう少し具体的に意見の内容を掘り下げる。
著作権侵害は一部非親告罪となっているものの多くが親告罪となっており、著作権侵害が判明した際には著者が主体的に動く必要がある。一方で、生成AIによって生成された著作物は通常の何倍もの速さで作られるため、生成AIの出力を確認するために多くの労力を割くことになり、都度親告することは非現実的である。また、著作権侵害の裁判に関する訴訟費用や、認定されるまでの期間などを考慮すると現行法を適用するだけでは限界がある。
特に法整備に関しては問題が起きてから強化されることが多々ある。（例えば、あおり運転、飲酒運転、違法アップロードなどは社会的な問題を受けて強化されている）そのため、現行法で適法であってもそれが今後も適法であるとは限らず、継続的な議論を経て強化される可能性がある。
生成AIの構築にはモデルだけではなく、データセットも不可欠である。しかし、そのデータセットに多大な貢献しているクリエイターに対してインセンティブがなく一方的に著作物を搾取されている。このような状況では、クリエイターは生成AIの構築に協力する理由がない。その上、生成AIにより一部の仕事が奪われる可能性が考えられており、そのような業界からはかなり反発がある。例えば、イラストレーター、翻訳家、声優、新聞、ニュースなどの業界では、既存の業務が生成AIに代替される可能性を危惧しており、かなり否定的である。
現状の法整備ではそのような業界に関わる方々のリスペクトが一切なく、生成AIが一方的にデータセットとして学習に使っている現状がある。クリエイターの方々の努力があったからこそ、生成AIが登場できたのにも関わらず、生成AI側が一方的に搾取しているためかなりいびつな構造となっている。そのような構造を解消するため、クリエイター保護を念頭に置いた生成AIの規制が導入される可能性がある。
ここまで日本の法律をベースとして議論を進めたが、生成AIを語る上では海外の生成AI取り組み状況も欠かせない。現状では、生成AIはアメリカのOpenAIが業界リーダーの立ち位置を確保しており、大手ではGoogle, Meta,Microsoft などが追従している。また、生成AIの開発にはGPUが必要不可欠であり、GPUの開発・生産の最大手であるNvidiaもアメリカの企業である。一方で、最近話題になったDeepSeekは中国で開発されたモデルである。中国はほかにもAlibabaが生成AIを開発しており、アメリカと技術を競うことができている。それ以外の国の生成AI研究はアメリカ、中国とはかなり水をあけられており、ヨーロッパですらアメリカ、中国の間に割って入ることができる技術力を持ち合わせていない。（唯一フランスのMistralは米中の各種モデルに引けを取らないレベルのモデルを発表できている程度）そのような事実から、日本は生成AIの研究ではほとんど世界にインパクトを残せておらず、アメリカ、中国が開発した生成AIにかなり依存してしまっている。
このような背景から、日本で生成AIに強い規制をかけてしまうと、生成AIの分野で世界から全く相手にされないほど遅れを取る可能性が否定できない。特に、テキスト生成については日本語ローカライズには一定の価値があり、アメリカや中国のモデルを日本語に翻訳するだけでは日本の文化的背景が正しく反映されない可能性がある。例えば、DeepSeekは「尖閣諸島を中国固有の領土」（参考：中国AIディープシークが「尖閣は中国固有の領土」 自民・小野寺氏、衆院予算委で懸念表明,yahooニュース,https://news.yahoo.co.jp/articles/3c710d40d096b74670f09a8bc377b29f33b814a3l]）と日本の認識とは異なる回答をしてしまう。そのようなことを考慮すると、今後の国際社会の情報戦のために生成AIに取り組む必要があり、日本で規制を強めた結果として生成AIの開発が出来なくなることは国際領土問題にすら発展しうる可能性がある。
また、他国から見てもこれは同様で、自国で生成AIの規制を強めた結果として他国に遅れを取ることがかなり大きなリスクになることを懸念していると考えられ、いわばチキンレースのような状態になってしまっている。
ここからは世界のAIに対する規制状況を見ていく。アメリカ、中国、日本、EUの中で一番AIに対する規制が強いのはEUであり、昨年AI法が成立している。（参考：EUAI法案が加盟国に承認され成立規制は2026年に適用の見通し,NHK,https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240521/k10014456551000.html]）EUは個人情報保護の観点で世界をリードしており、AI法もそのような風潮に乗っていると考えることができる。AI法はAIが持つリスクを使用用途に応じて評価しており、リスクが高いと判断された使用用途でのAI利用が禁止されたり、人による確認が義務付けられたりしている。
ここまで生成AIに対する賛否と、生成AIを取り巻く環境をみてきた。賛成、反対にそれぞれ筋の通った主張があり、どちらかが一方的に正しいと判断を下すのは難しい。とはいえ、実際に生成AIが広く普及したことで表出してきた問題点があるのはたしか。だからと言って、生成AIの完全な禁止も国際的な視点から見てもやはり有り得ない。賛成派、反対派が歩み寄り、折り合いがつく着地点を少しずつ模索していくことが重要。
生成AIは「正しく」使えば便利な道具だと思うが、悪用が悪目立ちするので印象がよくない。そもそもインターネットの治安なんてもともとこんなもんだった気がするが、生成AIでよりお手軽にイラストや文章を作れるようになってしまったので、お手軽に治安の悪さが発信できているだけのように見える。
一方で企業レベルでは生成AIを正しく使って業務改善する動きが活発であり、今後数年かけて業務改善していくなら週休3日か、所定労働時間を5時間ぐらいにしてほしいなと思っているところ。仕事を早く終わらせたところで増えるのは給料ではなく仕事になる予感しかしない。
今はまだ生成AIが使い物にならないので大丈夫だが、概ね１年半後に地獄が訪れるだろう。
出力と理解度がチグハグなので卒論指導に困る、というのは非常に上澄みの意見だと思う。インフルで熱に浮かされていてもわかる。良い環境だよ。
大切なことなので強調しておきたいが、この悩みが出るということは、とても良い環境で研究されている、真面目で真摯な方なのだろう。頭がさがる。
こういった研究室やゼミに所属できた人は幸運だと思う。その幸運を活かすことなく、ただ漫然と生成AIを使うのはとても勿体無いことだとも思う。
https://anond.hatelabo.jp/20250203224000
とはいえ、地獄が訪れるのはこれからだ。今から準備しておきたい。
現状の生成AIは「（嘘を嘘と見抜ける人でないと）使うのが難しい」からだ。
数学の問題がどれだけ解けるか、というのはベンチマークとして使われているからで、実用的とは言い難い。
また、何が欲しいのかがよくわかっていないまま曖昧な内容を入れて、欲しい出力物が得られるほど、コーディング能力も高くはない。
話題沸騰中のDeep Researchも、何をどう調査したくてどんな限界があるのかわかり、かつ、それが正しいか確認できる人にしか使えない。
卒論指導の話題も、ある意味で「どうやってググればお目当てのソースコードが探せるか」だけに特化した学生が増えた、と類似の話題で現状の延長線上と言える。
（逆説的に、卒論レベルのコーディングで詰まる学生が出るということは、生成AIはまだ使い物になっていない、ということだ）
今の生成AI界隈で猛烈に進んでいることは、「アインシュタインにタイプライターを打たせるな」という状況だ。
アインシュタインの方がタイプライターを早く打てたとしても、秘書にタイピングさせた方が良い。
（絶好調なら）自分の方が絶対に上手くやれるが、まあ生成AIでもそこそこやるやないか、という人は今でも十分使えている。
その代わり、タイピングみたいに頭空っぽにしてやれていた息抜きの仕事がなくなって、常に自分にしかできないことを要求されるようになるわけだけど……
生成AIが使い物になり出してからが地獄だ。性能的には半年〜１年程度で到達すると思う。
そして、日本企業は予算のつかないポッと出のものに即応できるほど柔軟な裁量を持っていないので、導入が決定された次の半期からスタートになる。
（多くの日本企業の次の上半期に話題になり、下半期に検証が行われ、次の上半期に根回しが行われて、その次の下半期からスタート）
場合によっては、ソフトバンクのパッケージ導入、という形がとられても何ら不思議ではない。
そこで見られるのは、繰り返し繰り返し現場が苦渋を舐めさせられてきた、コンサルタントへの対応だ。
コンサルが有効に機能する現場を見た人もいると思うが、共通するのは「外部の権威を導入することで、スムーズに物事を運ぶ」ではなかっただろうか？
これ、「実現したいことは明確だけど社内政治でうまく行かねえからゴリ押ししたい」って、社内に主導者が居た場合で、コンサル主導ではなかったはずだ。
コンサル主導で迷走するのは、そもそも何をしたいのかも良くわかっていないし、何ができたらゴールなのかも定義できないからだ。
今後、何のビジョンも専門性もない数多くの管理職やゲートキーパーが、生成AIという専属コンサルタントを盲信するようになる。
現時点では「Grokはこう言っていた」とか「ChatGPTはこう言っている」という指摘の仕方をするのは馬鹿扱いされている。
情報が古いし、間違いもあるし、そもそも幻視（作話）するから適切な使い方ができない人にとっては使い物にならない。
でも、もう人類の大半よりは賢いし、コーディング能力も高く、辻褄を合わせるのも上手だ。
そして残念ながら日本企業の管理職は専門性が最も優れた人がなるわけではないので、管理職よりも専門性に優れて間違えない生成AIは生まれてしまう。
彼ら彼女らにとって、自分よりも賢く正しいことを言うのであれば、そこを区別するのは出力物の量だけになる。
今でも専門性を軽視し、人頭いくらでしか計算しない管理職は山ほどいる。
コンサルの意見を鵜呑みにし、まずはやってみようという軽い言葉で、大量の今後使わない仕事が生まれるのも良く見る光景だ。
それでもまだ現場が耐えられたのは、概ねコンサルもどブラックで、ゴリゴリ書類やらパワポやらを持ってくる超馬力を見ていたからだ。
あれだけクソミソに叩かれた電通が（叩かれる理由は同意できるし擁護はできないが）現場で一定の信頼が置かれるのは、彼らは絶対にケツを持ったからだ。
認めたくないが、そこには超人的な仕事量をこなすサラリーマンに対する畏敬の念があった。
それが、低コストかつ(人間に比べれば)即時回答する、コンサルタントが常に横につくようになるわけだ。
管理職は今後気軽に言い放つようになる。
「これ、生成AIが出してきたアイデアなんだけど、それぞれ資料ちゃんと作ってきてよ。Geminiにやらせればすぐでしょ。明日までね」
ある朝出勤前に、調査検索系の生成AIに「XX業界における現在のトレンドと、今後の展望、注力すべき事業分野についてまとめて」と指示を出す。
日経新聞では私の履歴書だけ読んで、職場についてコーヒーを淹れて自席に戻ったら、生成AIの結果に目を通して、事業分野の気になった点をピックアップする。
そして、部下にこう言えば良い。
「XXという事業分野が有望そうで、アイデア３つほど選んでおいたから、事業計画と取れそうな市場の規模、売上高と黒字化までのストーリー作ってきて」
何の誇張もなく、今でもそういうベンチャーは大勢あるが、極端に増える。
人当たりが良くどんなに酒を飲んでも酔わず、あたかもすでに儲かっているかのように皮算用をしてみせる資金調達兼ビジョナリーと、
生成AIを始めとするあらゆる自動化ツールを使って事業を形にするワンマンアーミーとのタッグでのベンチャーが急増すると思う。
（実際には「バグだらけだけど一応動くプロトタイプ」を生成AIで作って資金調達に成功し、そこに群がるギークたちがAIが書いたコードを延々メンテ＆デバッグする光景だと思うが）
でも、既存の日本企業はそんなに組織体系を大きく変えない（変えられない）ので、それを実施するのは部下になるのだ。
日本企業では不思議なことに、資料作成者が資料に対して責任を負う。
その資料を採用した人も、その資料を採用して方針を決めた人も、その資料を採用して決めた方針にGOを出した人も、責任を問われることはない。
だから、生成AIが作成した資料を取りまとめて上司に提出する人間が、常に最終的な責任を負う。そう、キミやワタシだ。
いやいや、俺らだって業受とか派遣とかに資料作ってもらったりするじゃん。そうだね。
でも彼らの責任を問うても無駄だ。だって俺たちが率先して切ったりするじゃん。今更責任だけ負えとは言えない。
まともな人間であれば、レビューはきちんと行うし、レビュー漏れはレビュー実施者の責任だと理解している。
そういう常識的な上司がいれば理想的だ。でもそんな理想郷ばかりじゃない。
より一層、言質をとって記録に残すのが重要になる。
記録をどう共有し、誰が認識していて、誰がそれを使ってくれそうかを把握する必要がある。
