  |
以下のページにアクセスして、キーワードを抽出し、何回登場しているかをまとめて教えて下さい。
特集：80回
学術：52回
社会：48回
日本：45回
科学：38回
研究：36回
ジェンダー：15回
災害：14回
震災：13回
ジェンダー：15回
ジェンダーバイアス：1回
男女共同参画：8回
これにより、合計で「ジェンダー」やそれに関連する単語は30回登場しています。
以下は「福島」や「東日本大震災」に関連する単語の整理結果です：
震災：13回
復興：8回
放射能汚染：3回
放射線：3回
被災：2回
被ばく：2回
復旧：1回
これにより、合計で「福島」や「東日本大震災」に関連する単語は66回登場しています。
以下は「環境問題」や「気候変動」に関連する単語の整理結果です：
環境：16回
気候変動：6回
地球環境：5回
環境問題：4回
環境変動：2回
環境汚染：2回
環境保護：1回
持続可能：8回
カーボンニュートラル：1回
これにより、合計で「環境問題」や「気候変動」に関連する単語は57回登場しています。
科学：38回
技術：15回
学術：52回
研究：36回
科学者：6回
科学的：4回
技術革新：1回
これにより、合計で「科学技術」や「学術」に関連する単語は227回登場しています。
「日本学術会議はジェンダー論に偏っている」という主張に対する反論や議論は、以下の点を考慮することで行うことができます。
したがって、「日本学術会議はジェンダー論に偏っている」という主張は、全体の内容を十分に考慮せずに特定の側面に焦点を当てたものと考えられます。実際には、多様なテーマを取り上げていることが明らかです。
この手の分析はやっぱりLLMに任せるに限るわ。こう言う使い方をしている文には嘘をつかないし。
科学振興や学術振興に関連する話題を除けば多い方だとは思うけど、環境問題や東日本大震災の方が普通に多いので、これをもって偏っているとは思えんな。
LLMもプロンプトによって偏向した出力を出せる好例
具体的にはどの辺りが偏向してると思った？ まだプロンプト生きてるんで書いてくれりゃ入れたとおりやってみるけど
最初についたレス anond:20240614185017 がまさにそれなんだよな。
俺要ワカランのやけど、llmって数を数えられるようになったん？それともpythonで抽出させたん？
いつからと言われたら、この技術がLLMだの生成系AIだのと呼ばれる前からそうだよ。 不完全だとか間違ってると主張するなら、代わりの数字を出してね。そして1とか2とか違うとかじゃな...
例えばよ、これを数えさせてみ？ 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 1の数は...
全然違う使い方だってわかってないならAIについて論じない方がいいよ
痛いとこ突かれましたね。
プロンプト 以下の文章に含まれる「1」の数を教えて下さい。 「1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111...
へえ、できるようになったん？gpt4oかい？
前から失敗させるつもりでプロンプトを工夫しなけりゃ普通にできたよ
変なとこで嘘つくなよ。23年の頃はまだできてなかったぞ
仮にそうだったとしても、文章分析は40年以上前からLLMの基礎となった技術で実現されてるけどな
どうした急に
マジこれよな。どうして文章分析の話をしてたら突然「例えばよ、これを数えさせてみ？ 」とか、どうした急に、って感じだよな。 本人の中では何か繋がりがあるんだろうけど、天然知...
ChatGPTに限ってはリリース当初は計算に難があったと言われている。 その後、4では改善されて、いつのまにか3.5も改善されたようだ。 計算用に訓練されたAIなら数年前からちゃんと回答...
ガバ認識やめろ 4turboの頃もでも文字数数えられてなかったわい
前から失敗させるつもりでプロンプトを工夫しなけりゃ普通にできたよ
やってみたら古い奴でも問題なくできてしまったんですね 23年からだめだったと言う話が見つからんかったんですね
どれだよ
単純な計算を間違えるとか、文字数カウントを間違えるとか、そういう話はたくさんあったよ。「1を数える」という問題ができたかどうかは知らん。
それらの単語でページ内検索したらAIの回答と全然一致しないんだけど
そりゃ単語検索してるわけじゃなくてキーワード抽出してるんだから違って当然だろ
anond:20240614211451 anond:20240614211529 anond:20240614211609 その単純じゃないAIの数え方が正しいことはどのように検証して確かめたの？ 検証もしないで鵜呑みにするとかいう、並みの天然知能に...
AIさん、また自信満々に嘘ついてない？ 以下は「ジェンダー」やそれに関連する単語の整理結果です： ジェンダー：15回 ジェンダー平等：3回 ジェンダー視点：2回 ジェンダー問題...
天然知能は形態素解析がかかった文章分析と単純検索の違いもわからないみたいだ やはり天然知能は人工知能に支配されるべき
ジェンダーという単語が使われてるけどジェンダーと関係ない特集ってどれ？
やっぱりな♂ llmは数を数えられない Pythonつかわせないとこの手のことはまるでダメ
id:muchonov が言うから手で集計してみたよ！ 「ジェンダー」は「災害」と同じくらい、「医療・人間」「歴史・政治・国際」より下位、「エネルギー」「化学生物」より上位だったよ。重...
1996年 （第1巻） 5月号 特集：脳の科学とこころの問題 医療・人間 1996年 （第1巻） 11月号 特集：高齢者と介護 医療・人間 1996年 （第1巻） 4月号 (創刊号...
文字数制限かなんかで途中で切れる…… 2003年 （第8巻） 11月号 特集：食の安全と安心 環境 2003年 （第8巻） 4月号 特集：学術の再点検 ―ジェンダーの視点から...
重要な話題だけど「多すぎ」とは言えない感じがするね！ 本心を隠したいけど尻尾丸出しの言い回し、好き
自分に都合のいい解釈を幻視しちゃうんだよね、わかる。
見えない尻尾が見えてしまう時は鏡を見ていると思ったほうがいい
話題のトピックレベルでとくべむおおくはないよな
総ページ数も知りたい。 タイトル詐欺みたいなやつもありそう。
法学教育と医学教育についての議論が一切ないなら、偏っているにもほどがある インテリヤクザ利権にはお口チャックか
学術会議は研究のための学会ではなく政策提言団体なのだから、個別の研究分野を満遍なくカバーしてたら逆におかしくて、学術全体に影響のある問題をメタな視点から扱う論文が多く...
こういう分析さえ未だに人間しかできない
頭の病気のバカウヨが流したデマを潰す作業 本当にお疲れ様です
税金もらって工作員のバイトしているやつも多いからな 反社に与党やらせるからそうなる
反日カルトとつるんで裏金作る様なガチ反社だからなぁ
>> 人文 歴史 国際 政治 社会 ジェンダー こども 災害 みたいな階層になると思うけど、集計しやすい数が出そうなトピックをチェ...
元増田が特にジェンダー、こども、災害の重要度が高いと思ったから細分化した、ってのは自由だと思うんだけど それに対する擁護のブコメが「「俺の中の重要度に比べて大杉」みたい...
19
