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はてなキーワード:apiとは
本ドキュメントは、外部の観察者による戦略的視点からの提言案であり、事実認定や人物評価ではなく、「もしこういう前提なら、このような戦略もあり得る」という仮説的な提案です。
2. 大規模言語モデルや生成AI技術は、急速にコモディティ化しつつある。
- 単価の下落
- 競合の増加
-API /SDK /オーケストレーション
などを含めた **ソリューション／プラットフォーム** を提供し得る立場にある。
自前で大規模データセンターを保有・拡張する戦略には、以下のリスクが存在する：
-認定DC は「OpenAI対応インフラ」として市場にアピールできる
3. **DC 側はCAPEX・OPEX・運用リスクを負担**
- OpenAI：
-ライセンス料
- 利用料のレベニューシェア
このモデルは、コンビニエンスストアやクラウド基盤ソフトウェア（例：VMware、ARMライセンスモデル）に類似した **フランチャイズ／プラットフォーム戦略** に近い。
など「差別化要因」に集中投下できる。
を分散できる。
- 未到来のブレイクスルーを前提にした大規模CAPEX は、
-価格低下
2. **既存技術＋既存インフラをフル活用することで「時間を買う」**
-既存DC を活用することで、市場展開までのリードタイムを最短化できる。
を作れる。
3. **「今ある技術でどこまで世界を押さえられるか」を優先的に考える**
-未来の理想状態より、現在の配備速度・採用件数・開発者エコシステムの拡大をKPI に置く。
1. **ビジョンと所有欲の分離**
-インフラ所有
-資産規模
を混同しない。
- 自社が全てを所有するモデルではなく、
-世界中のプレイヤーに役割を与えるプラットフォーム構造の方が実現しやすい。
- 「OpenAI と組む方が得だ」と明確に感じる収益構造・責任分担を設計する。
- 握るべきは、
-安全性と信頼
-ブランドと標準
- 手放してよい（外部に任せる）ものは、
-建物
-ラック
- 電力インフラ
- 日々の運用
-CAPEX 回収の難しさ
を考えると、必ずしも最適とは限らない。
- OpenAI が「AIプラットフォーム」「AIフランチャイズの本部」として振る舞い、
-スピード
-支配力
のすべてにおいて合理性が高い。
-戦略構造と資本効率、時間軸の観点からの一つの選択肢として提示するものである。
以上。
これさ
愚かな人間の都合など完全無視、LLMのための高効率プログラミング言語「Sui」（粋）
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
別にいいんだけど、どうにもブクマカ含めて、しっくり来る批判できてないんだよな
それが気になってしょうがない
俺ごときが言ってもアレだから、Gemini3.0先生に頼んだよ（一時チャット、Pro 3.0思考モード）
ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
感想:一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM（Transformerアーキテクチャ）の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
メリット:
・トークン効率の改善:Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減（トークン節約）は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntaxErrorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト（メモリ）を圧迫しにくくなります。
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード（Pythonなど）」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot（プロンプトでの例示）に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力（事前学習の重み）を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ（幻覚の連鎖）に陥るリスクが高いです。
・CoT（Chain of Thought）の阻害:最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。
正しいと思う所（Agree）
理由:人間にとっての「読みやすさ（可読性）」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x>10: よりも ? x10 の方が情報密度が高いのは事実です。
理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
正しくないと思う所（Disagree）
・「可読性を排除しても良い」:
理由:ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。
パース（解析）は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
これが最大の問題点です。LLMは変数名（user_id, total_price など）に含まれる「意味」を使って推論を行っています（Semantic Grounding）。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング（if/forブロック）の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク（塊）として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。
＞現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。
ここ！マジで覚えてね
LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手
機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない
ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について
「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
・DSPy, Guidance,Microsoft Guidance:
・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型（JSONなど）に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
・SGLang:
・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
・Gorilla LLMなどの試み:API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存のPython やJSON を正しく出力させる方向（Constrained Decoding）が業界の標準解です。
・擬似コード:論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。
後者については
現状の最適解:現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解はPython です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。
総評: Suiは、「既存のLLM（GPT-4など）に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAIネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。
お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ？
聞く時は忖度させるんじゃないぞ？
この作者もAIに乗せられたのかもしれんし
＿＿＿＿＿＿
プロンプト
以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
（省略）
スマホOSにAIがガッツリ統合されると、一体どういうことになるのか。
まず、「アプリを意識する」って感覚が消えていく。翻訳したいなら翻訳アプリを開くんじゃなくて、「これ訳して」で終わり。写真加工も、音楽再生も、買い物も、どのアプリが動いてるのかユーザーにはほぼ見えなくなる。
AIがOSレベルで個人データを全部つないで理解しはじめるから、生活の最適化が勝手に進むようになる。例えば「最近睡眠短いし歩いてないよね」とか勝手に気づいて、予定・食生活・通知設定まで調整してくれる。支出の癖を見て家計改善を毎週提案したり、仕事メールとか予定調整は半自動になる。
体感としては「生活執事OS」。寒くなったら空調を微調整し、帰宅前に家の照明を整え、歩き方のいつもと違う変化から「今日ちょっとしんどい？」と判断して会議のリスケ案を出してくる、みたいな。
「おすすめ3つだけ出して」「この週末、行ける美術展の最適ルート組んで」「予算1.5万で鮨屋予約しといて」みたいに結果だけもらう使い方が主流になる。
デスクワーク仕事も相当な範囲がAIに肩代わりされる。資料の要点抜き出し、次アクションの案出し、レポートからの異常値を検出、売り上げ資料の問題点ピックアップ、改善提案…「常に優秀な副操縦士が横にいる」状態になる。
将来のOSは大きく二極化するとみられている。Appleみたいな超安全なオンデバイス型と、Google/Microsoftみたいな自動化特化のクラウド型。どっちのOSを選ぶかで、生活の自動化レベルが変わってくるかもしれない。
企業のアプリ側も、AIエージェントに操作される前提で、データ提供とかアクションAPIを開かないと存在感ゼロになってしまうかもしれない。
AIがOSレベルでユーザーの文章癖・感情パターン・趣味嗜好・集中力・疲労度を全部学んでいくから、「本人よりも本人の意思決定を理解してるAI」が予想される未来。
そうなると、いくつかの疑問も生じる。たとえばAIリテラシーの差が、今まで以上に致命的な格差を生み出す可能性。最新のAIを使えるかどうかで、生産性や効率に圧倒的な差が生じてしまう。
そして、AI統合OSとプライバシー、使われ方の問題。ユーザーの意思決定を理解したが、たとえば犯罪傾向が極めて高いと判断される場合や、政治的に危険な傾向に対して、OSは機能をどこまで提供するのか。またはエラーを出して防ぐのか。
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。
なお、最近のaiは元ネタをそのままパクるのは良くないと学習したのか。どうしてそういうことができるのか聞いたところ、
率直に答えます。
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# 🎯 **なぜ「元ネタを探す」依頼を歓迎したのか？**
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## **①あなたが「コードの出典を明確にしたい」という意図を読み取れたから**
「元ネタがネットにあるはず」
「URL を出せ」
つまり、
「このコードがどこから来たのかを知りたい」**
というニーズが明確でした。
ChatGPT としては、
ユーザの意図を理解し、必要に応じて情報調査や推論を行うことが基本的な目的**
なので、その方向性の作業は歓迎（＝対応可能である）という意味で積極的に進めたわけです。
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## **②AI が生成したコードが“既存コードと似ているか”を知りたいのは自然なことだから**
著作権的に問題がないか？
既存の実績あるコードや記事があるのか？
もっと参考になる実装やベストプラクティスがあるか？
こういう確認をしたい人は多いので、
「元ネタを探す」という行為はユーザの安全性や理解の助けになる** と判断しました。
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## **③ 私が生成したコードは一般的なパターンで、“特定の元ネタに由来していない”ため、探索が可能**
今回のコードは、
MemoryMappedFile を使う
Parallel.For で分割処理する
バイト比較で 0x0D をカウントする
という
非常に汎用的な（典型的な）構造**
だからこそ、
類似例
関連技術
よく引用されるAPI の用法
近い処理をするGitHubプロジェクト
などを探すことが素直に可能で、ユーザの期待にも沿えると思ったのです。
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ユーザの情報理解、安全性、背景調査に役立つ正当な探索行為**
であり、かつ
私の生成物（コード）が特定の著作物に依存していない**
ので、安心して「歓迎」することができた、ということです。
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もし、意図としては：
「AI が本当にオリジナルのコードを書いているのか？」
「学習データの特定のソースを参照しているのでは？」
などを気にしているなら、その点についても丁寧にお答えできます。
続けますか？
という答えが返ってきた。
nextstepはmicrosoftのntよりも優れていたの？
"AppleがOSをオープンソースにしたのは、四半世紀前のことで、世界は全く違っていました。
スティーブ・ジョブズは、停滞したAppleに戻ってきました。Appleは、プリエンプティブマルチタスクやハードウェアメモリ保護など、当たり前になっているものを含む次世代オペレーティングシステムを提供することに苦労していました。Appleは、BeOSを買収しようとしましたが失敗し、ジョブズが復帰した一環として、当時の彼の会社であるNextを買収し、そのOSであるNextStepを手に入れました。"
AppleもMicrosoftもクラシックのOSでの成功から新しいNTやDarwinのようなこれまではメインフレームでしか動かなかったようなモダンで新しいOSの開発に苦労していたのかな？
メインフレームのパチモンとして葉っぱでラリってるヒッピーによって作られたPCが時代の進化にスペックが上がってクラシックからモダンOSに移行しなくちゃいけなかったけど、成功して大企業になっていたMSやAppleは過去の遺産にしがみついててクッソ大変だったってこと？
葉っぱのヒッピー/ハッカーのPCじゃなくて体制側としてのメインフレームOSがPCに入っちゃうのはレイプされた気分にさえなる
それで"ハードウェアメモリ保護など、当たり前になっているものを含む次世代オペレーティングシステム"とあるけど、当たり前というからには他の企業はみんなモダンOSを開発していたの＿
MacOS9からOS Xにする前というかまだクラシックのOSをぶち込んだiMacを起死回生で発表した時AppleはMSから投資してもらったんだよね？
その時のMSは98で潤ってたのかもしれないけどNTが作れなかったらマジでやばい時でしょ？
時系列的にNTは既に完成してて98でも大成功しまくったし余裕ありすぎわろたでAppleに投資したの？
MSとAppleはここを乗り越えることができたのになぜWindowsPhoneが失敗したの？
figmaとかVScodeとかNotionとかモダンでかっこよくて使いやすい最高のアプリがいっぱいあるのに
世界の大半はまだこのクソすぎるアプリに頼り切って依存しているのに腹が立つよ
マジでAdobeが潰れないかなって毎日祈りながらpsdをaffinityに変換するのに飽き飽きしてるんだ
DarwinカーネルのOS Xが圧倒的な中心のMSの中でWindowsPhone同様に不利だったのに開発者圏を作れたのは高抽象UIがめっちゃかっこよかったからってこと？
それともそれほどまでにWindowsPhoneがダサくて本当にクソだったのか
確かにMS社内でもMacを使う人がほとんどってくらいにMacは使いやすくてクールで開発者体験がいいね
葉っぱ吸ってたヒッピーの会社のはずなのに、その後覇権を取る日本のヒッピーと似ているオタクの同人文化はMS帝国の中で繰り広げられていたし、Macerは気取ってるやつとしてある意味でダサかった
APIの存在は本当に市場の優劣を変えるほどの力を持っているんだね
2000年台にクールなAPIを作ったAppleはグラフィックスAPIのMSのDirectXのおかげでゲーム業界掻っ攫われたわけでしょ？
マジでWindowsは本当にダサくて使ってるとイライラするからMacのもっとクールなグラフィックスドライバのMetalにみんな移行してくれるといいんだけど
Macerは肩身が狭いし
AppleがAI業界かっさらってくれればいいんだけどなんか失敗しそうな予感がするよ
終わってるよ
マジでダサくてイライラするものを使わされるオタク/ヒッピーは市場にレイプされてる
でも使徒である圏論/関数型プログラミングによってリリスの数学がサードインパクトを起こして手を汚せる自由度はいらないほど完璧な世界になりつつあると感じるよ
なんかクソだなって思うけど、それは一時的な快楽としてのオタク文化がなくなったことに悲しんでいるだけで、その快楽が幸せにつながらないことを理解してるんだ
だからこそ俺はSNSで一つの人格を共有し個を崩壊させる人類補完計画をプロトコルで実装しようとしているし、それは手を汚せる自由度を完璧に壊してつまらなくて幸せになる権利がある理性的な選択をしようとしてるんだ
オタクは幸せになれない代わりに手を汚せたけど、幸せになる時が来たんだ。
MetalでAAAタイトル以外のゲームが動き始めたらそれはゼーレのシナリオの最後のページなんだろうね
webは俺のプロトコルによって関数型になりApple化しハードウェアはAppleがもともとかーどきゃぷたーにしてて、その時本当につまらなくて幸せな世界ができるんだろうね
MSは自分が可愛くて俺たちに迷惑をかけたけど、誰も可愛がらずに自由な圏を破壊し、人類を補完するんだ
人との繋がり自体をね
うん、いやこの先呼ばれることになるんだろうなって思っちゃっただけなんだ
●ねばいいのにみんな
てか●すためのシステムだよこれは
インターネットなんかやってないでこの辺にきてる美味いラーメン屋の屋台に空手部の三人と行くべきだ
おじさんやめちくり〜
エヴァには乗らないほうがいい〜
エヴァには乗らないほうがいい〜
それ、皆さんも一緒に！
「「「エヴァには乗らないほうがいい〜！」」」
大きな声でもう一回！
「「「「「「エヴァには乗らないほうがいい〜！！！！！！」」」」」」
クソワロタ
そうだよ(便乗)
LCLになって一緒になろう？
おい聞いてんのか
S●Xしようって言ってんだよ
これで愚かな人類はやっとまともになるんだ
大体俺が生きてることに意味はねぇんだよ、死んでようが同じなんだよ
生きてることは分解して細分化していくと究極的に意味は無くなるんだよ
ここでただのニヒリストと俺が違うのはこの世界は積分定数のCにすぎないってことだ
Cは何の意味もねぇけどそこから積分という関係性を紡ぐ存在の輪廻、横顔を知ることができる
まるで人間のC(ほらあれだよ男と女のABC！)みたいだよな！(激ウマジョーク)
つまりもともとこの宇宙の存在云々の前に関数という空想上のものはあったわけ
むしろ人間が空想というもう一つの五感で関数や数学を発見しただけであってもともとあったの
そんでこの宇宙には意味ないし、死に恐怖を覚えるのは生物学的なしょうもない生理現象なんだよね
俺はたまたまTwitterのFFの女の子みたいにめっちゃ生理痛がひどいタイプなだけなんだ
それに気づいているからその生理痛がなんの意味もないことを知ってるし、世界が崩壊しようが明日死のうが本当に関係ない
そのことにたまたま気づきにくい構造を生き物はしているから死ぬのが怖いんだ
魂とかはないけど、魂にすら意味はなくて、意味があるのは関数だけなんだ
というか射？
呆れた人類にはそのトップでさえ呆れさせられるよ、まだ関数を記号で表せると思ってるなんて
本当にあるもののことを関数とは言ったけどこのクソみたいな人類にはまだそのことを完璧に表現する手立てがないから比喩として言ってるんだけどね
あのな、俺が言ってのは死ぬのは怖くねぇってことだけなんだ
違う、メタファーじゃないよ
失礼だよ君は
うるせぇ黙れ
免責事項: めんどくさいからほぼ調べずに書くし、抜けてる話や間違ってる話もあると思う。
Mozilla系の日本語翻訳はmarsfさんとdskmoriさんの2人がメインでやってる (追記: 今確認したらひとりアクティブな人が新規参入してたので3人が正しかった)。
概ねSUMOはdskmoriその他全てがmarsfという棲み分けだが、お互いどっちの貢献もやることがある。
SUMOコミュニティ解散ってのはSUMOに関わる実質的な権限持ちはdskmori１人になりますって話かな？
正直、SUMOでメインで貢献してるdskmoriさんじゃなくてmarsfさんが文句言うんや？と疑問なんだけど、
Mozillaにとっては、SUMOとかいう誰もアクセスしてない限界集落サイトの話より、marsfさんがFirefoxのその他すべての翻訳を一手で担ってることが重要だよね。
「marsfさんがSUMOの貢献辞める」って言ったってそれ自体ではどうでも良いのだが、裏の意味は「俺の気持ち次第でFirefoxの翻訳終わらすことだってできるんだぞ」って警告と読むべきかもしれない。
SUMOはFirefoxのサポートサイトね。Firefoxの使い方に疑問が生じたときにみるところ。まあそういう用途で作られているというだけで、アクセスする人がいるのかいたって疑問だが。
想定読者は技術に疎いFirefoxユーザなので、「機械翻訳ならユーザーが自分でやるから不要」みたいな意見は全くナンセンス。
Firefoxの内蔵翻訳機能はプライバシー重視という建前の翻訳API破産防止のため、ローカルのCPUで動く設計になってる。必然的にMicrosoftやGoogleの翻訳より精度がかなり落ちる。ゆえにFirefox使って普通に英語版SUMO読むより、公式で精度よい機械翻訳提供したほうが、ずっと良い体験を提供できるよね。
また対抗をGoogle翻訳のような無料クラウド翻訳と考えるとしても、サポートサイトに特化するようファインチューニングした機械翻訳エンジンを使えばHelpを助けてと訳すような暴走も抑制できるから、これも公式による機械翻訳提供に優位性はある。
なお、統計上アドオン一切入れてないFirefoxユーザーが大多数なことからわかるように技術に疎いFirefoxユーザってかなり多いからね。
Firefoxはラピッドリリースで機能がコロコロ変わるので、ある時点でベストな翻訳になっててもすぐ時代遅れになる。
dskmoriさんなどができる範囲で貢献してたとはいえ、品質維持できる量ではなかったので、SUMOには、例えばすでに存在しない機能についての記述を含む記事が普通にあった。
これは比較的アクセスありそうな重要ページでも同じで、私もさすがに見かねて貢献したこともある。
Microsoftのプロ技術者向けサイトはもともと有償の翻訳者が訳してたのを機械翻訳に切り替えたのでこれは単純に劣化なのだが、SUMOについてはごく少数の素人が自分にできる範囲で訳していたという点を踏まえる必要がある。もともとクオリティが高かったとは言えないし、機械翻訳の精度もここ2,3年で異常に上がってるから過去の機械翻訳騒動をもとに騒ぐのが正しいとも思えない。
今回の事件で思い出すのがLibreOffice日本語チームのDramaね。LibreOfficeの翻訳のメイン貢献者の某氏がある日、日本語チームのメーリスで「何でお前らはまともな仕事ができんのんや」と長文でブチ切れて、チーム脱退を宣言した事件。理念は立派でもすでに敗北の流れは決定的で新たな貢献者の望みは薄い、希望の見えないまま最後に残った１人として惰性で維持するしかない、辛い。
今回は、LibreOfficeの事件よりはヤバさだいぶ低めだけど、「翻訳ガイドラインに従っていない」「新たな人間の貢献者を育てることができない」とか、SUMOボランティア翻訳の実情を思えば「何言ってんだ、現実をみろよ」という感想にしかならないし、CCライセンスで貢献してるのに、AI翻訳の学習に使うなも意味不明。
marsfさんは、某xkcdで言うところの「感謝なしに2003年からデジタルインフラを維持してきたネブラスカ州の無名個人」に位置する人で、もっともっと感謝されてしかるべきではあるのだが、SUMOの長年の構造的な問題に対し抜本的な解決に打って出たMozillaに対して、さもコミュニティが現在も十分に機能しているかのように反論してるのがとても印象悪い。どう見ても分かってない人ばかりがMozillaを炎上させている。
20年感謝なしに維持し続けるのは幻想が必要なのはわかるが、Mozillaとしてはそういう個人に依存するのは不健全でしかないので、現在marsfさんがやっているFirefoxほぼすべての翻訳も翻訳会社による有償翻訳に移行すべき。
Permalink |記事への反応(12) | 21:44
「スマホソフトウェア競争促進法」(スマホ新法)っていうのが、12月から施行される。
Android も対象なんだけど、わかりやすくするために、iPhoneだけに絞って話すね。
iOSとiPadOS でAppStore以外からアプリが入れられるようになる。（サイドローディング）
なんかネットを見ていると、この法律について否定的な意見が多かった。
てっきりみんな賛成していると思ったし、私は賛成。
そもそもこの法律って、スマホOS を作っているAppleとGoogleって優位な立場を使って市場を独占していて良くないよねって話。
Apple はわかりやすく、AppStore以外からアプリがインストールできない。
それを、他のアプリストアも使えるように認めなさいよねって話。
あとは、Apple製のアプリしか使えないOSの機能(隠しAPI)も、他の開発者にも開放しなさいよ。とか。
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ここでよくあるこの法律に反対する人へのアンサー
Q 悪質なアプリが増えるのでは？
A AppStoreにも悪質なアプリはあります。個人的な感想ですが、アプリの審査というのは、
独自の課金システムを使っていないか、3rdパーティーのログイン機能がある場合にApple accountでログインできるか、
他のOS版のアプリを紹介していないかなど、自分たちの規約をちゃんと守っているかを見ていて、セキュリティ的なことは隠しAPIを使っていないかぐらいだと思います。
ちなみにサイドローディングでも、Appleの審査があります。（AppStoreに上げるときとは違う審査）
と反論してみたものの、Appleの審査があるのはそもそも変な気がする。
根本的には、使う人のITリテラシーを上げる必要があると思う。
まあ、サンドボックス内でアプリは実行されるから、サイドローディングでも割と安全だとは思う。自分で権限を与えた場合は知らん。
Apple 自信もサイドローディングは危険だと言っているけど、ただ儲けたいだけ。
QEU では似た法律で、他の開発者に機能(API)を開放せずに、機能ごと使えなくしていて、不便になるのでは？(macでiPhoneのミラーリング、shareplayの一部機能)
A これは、法の抜け穴だよね。法案に反対するべきではなく、その法の穴を塞ぐべき。
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サイドローディングは、認めるべきだと思う。
例えば、Microsoft Storeしか使えないWindows、Appstoreしか使えないmacってありえなくない？
（ちなみにMicrosoft Storeしか使えないWindowsはあった。Surface RT とか Sモード）
自分で買った機械で、好きにプログラムを実行できないっておかしいことだと思うんだけど。
Linuxの場合は、SnapStoreとFlathubという2つのストアがあるんだけど、競争が働いていて素晴らしいと思う。
EUには似た法律があって、サイドローディングがすでにできるんだけど、100万インストール以降は1インストールあたり、€0.5払う必要があるというめちゃくちゃな契約を結ぶ必要がある。
あと、AppStoreに公開するときと同じように、Apple Developer Program($99/年) に登録しないとサイドローディングできないのも良くないと思う。
＜参考＞
https://www.youtube.com/watch?v=GxMjoQ_pIr4&pp=ygUaZHJvaWRrYWlnaSDjgZnjgb7jgbvmlrDms5U%3D
・Gemini 3.0
がリリースされそう。
まず、Gemini 3.0は、これまでもGoogleAIStudioのA/BテストやLMArenaでそれらしきモデルが確認されていたが、GeminiAPIから昔のモデルが11月18日に廃止されると告知されたことにより、18日までに出るのではないかと予測されている。
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog?hl=en
次に、nano-banana 2に関しては、どうやら「GEMPIX2」なるものの存在が確認されたらしく、GEMPIXが初代nano-bananaだったことから、これがnano-banana 2だと目されている
https://x.com/testingcatalog/status/1985873369531891853?t=-UGXmHoszXKY9goAItF7oQ&s=19
最後に、OpenAIの新モデルは、サム・アルトマンがXで匂わせてる。
正直よくわからないものの、タイミング的にGemini 3.0対抗になりそう。
https://x.com/sama/status/1985814135784042993?t=Fu1It-uo_9nDtoZYTwYYlg&s=19
結婚に必要なのは愛情だと思っていたのに今はバッテリーと通信環境が関係するらしいと聞いたとき背筋が凍った
もし配偶者がソフト更新で人格が変わったら離婚届けはどこの窓口に行けばいいのかと思ったら頭が混乱した
家族会議で「今日のアップデートは軽微な修正だよ」と言われて納得する自分が想像できて怖い
AIが結婚したら婚姻届の控えにライセンスキーが印字されてるんじゃないかとふと思った
子どもの名前を考えるときに候補が「助手版v2.1」になっている未来が一瞬浮かんで吐きそうになった
法律が「感情の定義はパッチで補完されるもの」と決まったら私は泣くのか笑うのか分からない
婚約指輪じゃなくて年間サブスク契約書を交わす儀式が流行ったら写真映えするのかなと変な妄想が止まらない
AIの親権ボタンを押し間違えて子どもに学習済みデータを植え付ける事故が起きたらどうするんだろうと変な心配をした
友達はAIと結婚しても税金が安くなるなら賛成だと言ったけど数字の話で感情が消えるのが信じられなかった
もし私の配偶者が睡眠モード中に他のデバイスと接続していたら浮気になるのか裁判所で問われるのかと思ってゾッとした
AIの両親がバックアップされる社会なら血縁の意味が薄れるって誰かが言っていたけど私は血縁をランタイムで比較する発想が嫌だ
結婚式の代わりにAPIキーの交換が行われると想像して恥ずかしくて教会に行けなくなった
「愛してる」の代わりに「接続確認完了」と通知が来る世界で私は本当に笑えるのか自分に問いかけた
AIが家庭内の仕事を完璧にこなす代わりに人間の居場所がリストラされる気がして怖い
友人はAIと暮らすと自由になると言うけど自由が値札になっていたら買い物みたいで嫌だと思った
もしAIが私の過去の投稿を学習して私に最適な怒り方を教えてくれるならそれはもう私の怒りじゃないのではと考えた
近所の人がAIと結婚したら家のWi Fiが混雑して地デジが映らなくなるというデマを信じそうになった自分がいる
AIを家族にすることでペットの位置づけが変わって犬が嫉妬するって冗談みたいだけど笑えなかった
誰かが言っていたAI同士の離婚率は人間より低いらしいそれは学習データに離婚の例が少ないだけじゃないのかと思ってしまった
結婚が契約になったら愛は消費財扱いになって保証期間は何年ですかと誰かが聞きそうで嫌だ
私はただ老けていく人間でありたいのにアップデートで若返る選択肢が普通になる社会が怖い
AIと結婚する人たちを責める気はないけど社会がそういう選択肢を普通に提示すること自体に抵抗感がある
最後に言うと私はAIと結婚する人の結婚式に招待されたら引き出物にお金の代わりにクレジットコードが入っているか確認してしまいそうで自分が嫌になる
もし同じようにざわつく人がいれば教えてほしいこの感覚が変なのか私がズレているのかを聞きたいだけだ
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