はてなキーワード: 排除とは
よっしゃ、ジェンダー・セクシュアリティの専門家による超わかりやすいホモソーシャル解説記事をソースとして貼るね。しっかり読めよ。
https://gendai.media/articles/-/83547
これね、ホモソーシャルはそもそも同性間の関係性に着目した言葉なのね。
元増田は、女性同士が関係性を構築するためにパートナーの性事情を「ネタ」とする、ということを書いているのでこれに該当する。
ネタにされることは間接的に被害ではあるし問題なんだけど、そこは注目点ではなくて同性の関係性が主題。
SNSなどでは、「ホモソ」と省略して使われているのをよく目にしますよね。その使われ方を見ていると、セジウィックが分析した上記のホモソーシャルの特徴のうち、どちらかといえば、「ホモフォビア」よりも「ミソジニー」に力点を置いた使われ方をしている印象を受けます
男性から女性に対する「からかい」や、そうした揶揄を通じて形成される内輪ノリのようなものがミソジニーにつながったり、ミソジニー的な感覚を培養したりして、ホモソーシャルを強化していくといった側面はあると思います。
SNSではミソジニー的に使われてるけど、仮にミソジニーの意味が含まれるとしてもそれは「嫌悪」であって、加害そのものではない。
加害の要因になり得るというだけ。
どう?わかった?
を指して論理の飛躍があることを言ったつもりだったんだけど文章が悪かったのは認めますわ
単純に、労働時間を減らす(勿論手取りは減らさない)だけで目に見えて効果が上がると思うけどねー。
気づかずやっていても意図してやっていても自分と周りの心の健康を害します。
周りにこのような認知の歪みを抱えた方がおられたら優しく注意してあげましょう。
交渉術処世術として自覚的に意図してやっているから大丈夫、という方がもしおられたらそれも要注意です。
人間の脳は不思議なもので、自覚的意図的にやっていたとしても実行するとその思考に引っ張られ定着してしまうという研究があります。
余談ですが、頭が悪く見える特徴とも実は一致しているらしいです。
心当たりのある方はぜひこの機会に自分がどう見えるか顧みてみましょう。
物事を0か100か、白か黒かの両極端でしか認知できない思考。
皆様よくわかっていらっしゃると思いますが、物事は白黒で判断できないグレーなものがほとんどです。
グレーなものを無理やり白黒に押し込めようとするため酷くゆがみ害を及ぼします。
一度や二度の経験や事柄がいつどんな時でも必ず起きてしまうと考えてしまう思考。
物事を客観視できず決め付けで物事を認識するようになるため酷くゆがみ害を及ぼします。
「いつも」「絶対」「すべて」「常に」「全く」「決して」などの言葉をよく使う人によく見られます。
物事をフラットに認識できなくなり悪いことばかりが目につくようになります。
フィルタリングと似ていますが、こちらは良いことを勝手に悪いことに変換してしまう思考。
たとえば褒められた場合でも嫌味を言われたと捉えるなどです。
フィルタリングと同様に悪いことしか認識できなくなるため酷くゆがみ害を及ぼします。
客観的に見れば論理が飛躍した(全く繋がっていない)事実と異なる結論なのですが客観視できなくなっておりその結論を信じ切ってしまいます。
物事を客観視できず決め付けで物事を認識するようになるため酷くゆがみ害を及ぼします。
大抵は悪いことを拡大解釈し良いことを縮小解釈するようになり決めつけて考えるようになっていまします。
特に拡大解釈した事象に囚われ物事を客観視できず害を及ぼすようになります。
日々変化してしまう感情を根拠に物事を決めつけてしまうため酷く歪み害を及ぼします。
ひどくなると「自分がそう感じるならば、そのことが事実でなければならない」という考え方をしてしまうことがあります。
一度や二度起きた事象(またはその性質の一部)をもとに物事や他人などの性質・価値などを決めつける思考。
やはり物事を客観視できず決め付けで物事を認識するようになるため酷くゆがみ害を及ぼします。
関係ない物事や直接責任のない事柄を個人に関連づけ決めつける思考。
自分に結びつけ自分を責め続ける自責思考型と他人に結びつけ他人を攻撃する他責思考型がある。
やはり物事を客観視できず決め付けで物事を認識するようになるため酷くゆがみ害を及ぼします。
白黒思考と近く物事を「〜すべき」「〜をしなければならない」と決めつける思考。
グレーを許さずベストの行動しか許せない状態と言えるでしょう。
皆様よくわかっていらっしゃると思いますが、行動にはベストもあればベターもある、つまりグレーなこともあります。
グレーな行動を許せなため酷くゆがみ害を及ぼします。
いかがだったでしょうか。
これらの認知の歪み、見覚えはございませんでしょうか。
私はとても見覚えがございます。
どこでよく見かけるんでしょうねえ、どことは明言致しませんが。
「女様が不快に感じたからなんとかしろ!」が万能だと勘違いしてる。
今までは女性というマイノリティが社会に対して要請していたから最低限の正当性が担保されていたのであって、それを自分達より弱い子供に向けていいわけがないじゃんね。
あなたが怒っているのは、あなたが深手を負っていて、その傷をひどく刺激されるから
傷ついているところに触ろうとしたら、激怒して相手を払いのけたくなるのは、極めて当然の反応
だから、誰にも傷を触られない場所へ避難して、そこでゆっくり傷を癒せるといい
敵を排除する力よりも、自分の大切に思うもののことを、大切に思いながら触れられる力のほうが、きっとあなたにもっとも必要な力なはずだ
自分以外の人が乱暴に触ってきたとしても、絶対に傷つけられないくらい、深く深く大切に思える力がそこにあればいい
本当に大事なことは、敵を消すことじゃないはず
これらすべての重要な変動要因になりうるものがあります。つまり、より多くのスクレイピング・データでより大きな言語モデルをプリ・トレーニングするという素朴なアプローチが、まもなく深刻なボトルネックにぶつかり始める可能性があるということだ。
フロンティア・モデルはすでにインターネットの多くで訓練されている。例えば、Llama 3は15T以上のトークンで学習された。LLMのトレーニングに使用されたインターネットの多くのダンプであるCommon Crawlは、生で100Tトークンを超えるが、その多くはスパムや重複である(例えば、比較的単純な重複排除は30Tトークンにつながり、Llama 3はすでに基本的にすべてのデータを使用していることになる)。さらに、コードのようなより特殊な領域では、トークンの数はまだまだ少ない。例えば、公開されているgithubのリポジトリは、数兆トークンと推定されている。
データを繰り返すことである程度遠くまで行くことができるが、これに関する学術的な研究は、16エポック(16回の繰り返し)の後、リターンは非常に速く減少し、ゼロになることを発見し、繰り返しはそこまでしか得られないことを示唆している。ある時点で、より多くの(効果的な)計算を行ったとしても、データ制約のためにモデルをより良いものにすることは非常に難しくなる。私たちは、言語モデリング-プレトレーニング-パラダイムの波に乗って、スケーリングカーブに乗ってきた。大規模な投資にもかかわらず、私たちは停滞してしまうだろう。すべての研究室が、新しいアルゴリズムの改善や、これを回避するためのアプローチに大規模な研究の賭けに出ていると噂されている。研究者たちは、合成データからセルフプレー、RLアプローチまで、多くの戦略を試していると言われている。業界関係者は非常に強気のようだ:ダリオ・アモデイ(Anthropic社CEO)は最近、ポッドキャストでこう語った:「非常に素朴に考えれば、我々はデータ不足からそれほど遠くない[...]私の推測では、これが障害になることはない[...]。もちろん、これに関するいかなる研究結果も独占的なものであり、最近は公表されていない。
インサイダーが強気であることに加え、サンプル効率をはるかに向上させたモデルをトレーニングする方法(限られたデータからより多くのことを学べるようにするアルゴリズムの改良)を見つけることが可能であるはずだという強い直感的な理由があると思う。あなたや私が、本当に密度の濃い数学の教科書からどのように学ぶかを考えてみてほしい:
モデルをトレーニングする昔の技術は単純で素朴なものだったが、それでうまくいっていた。今、それがより大きな制約となる可能性があるため、すべての研究室が数十億ドルと最も賢い頭脳を投入して、それを解読することを期待すべきだろう。ディープラーニングの一般的なパターンは、細部を正しく理解するためには多くの努力(そして多くの失敗プロジェクト)が必要だが、最終的には明白でシンプルなものが機能するというものだ。過去10年間、ディープラーニングがあらゆる壁をぶち破ってきたことを考えると、ここでも同じようなことが起こるだろう。
さらに、合成データのようなアルゴリズムの賭けの1つを解くことで、モデルを劇的に改善できる可能性もある。直感的なポンプを紹介しよう。Llama 3のような現在のフロンティアモデルは、インターネット上でトレーニングされている。多くのLLMは、本当に質の高いデータ(例えば、難しい科学的問題に取り組む人々の推論チェーン)ではなく、このようながらくたにトレーニング計算の大半を費やしている。もしGPT-4レベルの計算を、完全に極めて質の高いデータに費やすことができたらと想像してみてほしい。
AlphaGo(囲碁で世界チャンピオンを破った最初のAIシステム)を振り返ることは、それが可能だと考えられる何十年も前に、ここでも役に立つ。
LLMのステップ2に相当するものを開発することは、データの壁を乗り越えるための重要な研究課題である(さらに言えば、最終的には人間レベルの知能を超える鍵となるだろう)。
以上のことから、データの制約は、今後数年間のAIの進歩を予測する際に、どちらに転んでも大きな誤差をもたらすと考えられる。LLMはまだインターネットと同じくらい大きな存在かもしれないが、本当にクレイジーなAGIには到達できないだろう)。しかし、私は、研究所がそれを解読し、そうすることでスケーリングカーブが維持されるだけでなく、モデルの能力が飛躍的に向上する可能性があると推測するのは妥当だと思う。
余談だが、このことは、今後数年間は現在よりも研究室間のばらつきが大きくなることを意味する。最近まで、最先端の技術は公表されていたため、基本的に誰もが同じことをやっていた。(レシピが公開されていたため、新参者やオープンソースのプロジェクトはフロンティアと容易に競合できた)。現在では、主要なアルゴリズムのアイデアはますます専有されつつある。今はフロンティアにいるように見えるラボでも、他のラボがブレークスルーを起こして先を急ぐ間に、データの壁にはまってしまうかもしれない。そして、オープンソースは競争するのがより難しくなるだろう。それは確かに物事を面白くするだろう。(そして、ある研究室がそれを解明すれば、そのブレークスルーはAGIへの鍵となり、超知能への鍵となる。)
続き I.GPT-4からAGIへ:OOMを数える(7) https://anond.hatelabo.jp/20240605210017
ホモソーシャルとは、女性及び同性愛を排除することによって成立する、男性間の緊密な結びつきや関係性を意味する社会学の用語。
フェミニズムの議論でよく話題になる「ホモソ」なる概念だが、むしろ男性を排除した女性同士の結びつきの方がよっぽど周りの人に害をなしてない?っていつも疑問に思っている
最近職場で女性版ホモソ集団のせいで色々と不愉快な思いさせられたので、ストレス解消に女性版ホモソ仕草と害悪のあるあるネタをここに羅列していこうと思う
女性は自身の彼氏や旦那の惚気話や愚痴を吐きあうことで連帯感を強めることをよくする
このとき彼氏や旦那のプライベートな情報を躊躇なく暴露する女が多すぎる
特に最悪なのはセックスの上手下手、セックスレスの不満などのシモに関する話のとき
男性同士ならば自身のパートナーの性事情なんて一切口にしないだろうが(相手への配慮もあるし自分のパートナーへの独占欲もある)、女性同士だとためらいもなく口にする
あるある1にも共通するが、女性のホモソ社会はとにかく人の噂話が好きすぎる
人のプライバシーに関わることを仲間内で拡散しまくってあれこれ感想を言い合うことで連帯を強めるっていう醜悪としか言いようのないホモソ仕草をみんな当然のように行っている
しかも大抵グループの中で出てくる話題は自分が嫌っている人の傷を晒すような代物ばかり
それでいて当の本人に不平を訴えることはせず非生産的な仲間内での愚痴の言い合いに終止するから手に負えない
女友達の多い男は普通に同性からも好かれている場合が多いと思うけど、男友達の多い女は100%同性からは嫌われている
男のホモソの特徴は女性蔑視と同性愛嫌悪とのことだけど、女版ホモソの方がこの病理は根深いと思う
男友達が数人いるだけでビッチ認定して誰も友達にはなりたがらない
そのくせ恋愛ごとについては異様に興味関心があってグループないで誰か彼氏ができたりしたら「おめでとー」なんて盛り上がってみせる
一体どういう宗教観してんだろあれ
女のホモソはグループ内の意に沿わない人間に対する攻撃性が極端に高い
これはよく学校で起こりがちなことだしみんなも普通に経験していることだと思う
とあるグループのリーダー格の女の子(A子)がある男子を好きになって、グループ皆でその子の恋愛を応援していた
その男子は恋愛に興味ないって言ってA子を振ったんだけど、そのことにグループの女の子みんなが大激怒
女のホモソはとにかく自他境界がガバガバすぎるうえに感情的に喚き散らすことに躊躇いもないから人様に迷惑をかけまくることになる
なにも悪いことをしていない人も「私たちの気分を害した」という理由で吊し上げるし、醜悪なことに本人たちはそれが正義だと思い込んでいる
お局様がいる職場で、かつそのお局が上長から腫れ物を触るようにあつかわれているときに起こりがちな女版ホモソ
システム改修でこれまでやってた手続きのやり方が変更になるよーといった事態のときにとにかく女は徒党を組んで反抗しまくる
業務命令なんだから大人しく受け入れるしかないのにいい歳して「〇〇さんもそうだよね!?」「ねー!絶対嫌だよね!」みたいな連帯をして意見しまくる
特にその命令を下したのが男だったりすると職場内いじめをしかけて疲弊させようとしてくる(実話)
職場の女ホモソグループは社会人として当たり前に備わっているべき社会性が欠落している上に感情で動くし女だからって理由で詰められることもない
女のホモソに苦しめられている人って世の中にはもっとたくさんいるはず
正直自分は男のグループより女のグループに不愉快にさせられることのほうが多かった