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はてなキーワード: ソリューションとは
イギリス 発行済み 2023 年 5 月 21 日午後 12 時 29 分 EDT
IT従業員、上司のイニシャルを猥褻な言及、電子メールの略語を性的誘いと間違えて訴訟
英国のIT従業員、元上司が「素敵な夜を」と願うために「魅力的な声」を使ったと法廷で主張
あなたの注意を引くために争う新たな
英国のテクノロジー労働者は、元上司が使用した「xx」や「???」などの電子メールの略語が性的関係を求める暗号であると信じていたようで、元上司を訴えようとした。
インデペンデント紙によると、「ペーパーレス国際貿易管理」会社essDOCSのIT職員カリーナ・ガスパロワさんは、2019年に遡る不正行為の疑いで上司のアレクサンダー・グーランドリス氏に対してセクハラと差別の訴訟を起こした。ロンドン中央裁判所の雇用法廷がガスパロワさんの主張を審理した 後、裁判官は訴訟を棄却した。
このIT従業員は、グーランドリス氏が彼女に宛てた電子メールの中で「xx」を使用したのはキスを試みたことであり、「yy」は性的接触を意味する暗号であり、「？？」は「？」だったと主張した。これは、性的関係を結ぶ準備が「いつできるか」を尋ねる暗号化された言語でした。
代理人を務めたガスパロワ氏は、自身の主張の証拠として電子メールを挙げ、そのメールにはグーランドリス氏の「性的行為に従事したい」という願望が示されていると主張した。
警官が暴走？一連の性的暴行が犬法執行機関に「擁護」運動が火に油を注ぐ可能性があると
BBCによると、グランドリス氏はガスパロワ氏への電子メールで、「以下の項目にご記入いただけますか。現在xx社のアグリス企業とyy社のはしけラインで使用されているソリューションは、南北に流れるトウモロコシ貨物を運ぶのに????水路を流れています」とガスパロワ氏への電子メールに書いた。と法廷で聞かれた証拠を引用した。「また、ロールアウトのバランスとおおよそのタイミングを教えていただけますか。よろしくお願いします。」
法廷は、電子メールは「純粋な情報提供の要求」であり、グーランドリス氏が性的関係を望んでいることをほのめかすものではないと述べた。
さらにガスパロワ氏は、グーランドリスさんがファイル名を自分のイニシャル「AJG」に変更したとき、その頭字語は実際には「巨大な性器」の略であり、ある日コンピューターのマウスに手を伸ばした際に彼女の手に触ったと主張した。また、グーランドリスさんは「魅力的な声」を使って彼女に「素敵な夜をお過ごしください」と伝え、2019年11月の事件の際には彼が「彼女を見つめ」、テーブルの下で彼女の足に触れた疑いがあるとも主張した。
法廷は、2019年の事件は「無害」であり、偶発的なものであるとの判決を下した。BBCによると、裁判官は訴訟を棄却し、ガスパロワ氏が「日常の出来事に対する認識が歪んでいる」「証拠もなく異常な主張をする傾向がある」との判決を下し た。
ガスパロワさんは法廷で、グーランドリスさんが「彼の誘いを拒否した」ため、彼女がひどい扱いを受けたと会社の上層部に話したと語った。
2019年に同社に入社したガスパロワ氏は、2021年4月に事件容疑でグーランドリス氏に対して正式な苦情書を提出した。同紙によると、彼女は告訴が却下された後辞任したという。
https://arxiv.org/pdf/2304.10466.pdf
試行錯誤によって方針を学習する深層強化学習アルゴリズムは、環境と積極的に相互作用することによって収集された限られた量のデータから学習しなければならない。多くの先行研究が、データ効率の良いRLを実現するためには適切な正則化技術が重要であることを示していますが、データ効率の良いRLにおけるボトルネックの一般的な理解は不明なままでした。その結果、すべての領域でうまく機能する普遍的な技術を考案することは困難であった。
本論文では、非定常性、過剰な行動分布シフト、オーバーフィッティングなどのいくつかの潜在的な仮説を検討することにより、サンプル効率的な深層RLの主要なボトルネックを理解することを試みている。
強化学習ってよく知らない
我々は、状態ベースのDeepMind control suite（DMC）タスクについて、制御された体系的な方法で徹底的な実証分析を行い、遷移の検証セットにおける高い時間差（TD）誤差が、深いRLアルゴリズムの性能に深刻な影響を与える主犯であり、良い性能をもたらす先行手法は、実際、検証TD誤差を低く制御することを示した。この観察から、ディープRLを効率化するための強固な原理が得られる。すなわち、教師あり学習の正則化技術を利用することで、検証TD誤差をヒルクライムできる。
誤差を減らすのがDeepLearningだけど、それが時間差なのか。
我々は、検証TD誤差をターゲットとするシンプルなオンラインモデル選択法が、状態ベースのDMCとGymタスクにおいて効果的であることを示す。
1 はじめに
強化学習（RL）法は、大容量の深層ニューラルネット関数近似器と組み合わせた場合、ロボット操作などのドメインで有望視されている（Andrychowicz et al、
2020）、チップ配置（Mirhoseini et al.、2020）、ゲーム（Silver et al.、2016）、データセンターの冷却（Lazic et al.、2018）。アクティブなオンラインデータ収集の単位ごとに費用が発生するため（例．
実際のロボットを動かす、シミュレーションによるチップ評価など）、限られた経験量でも効率的に学習できる、サンプル効率の良い深層RLアルゴリズムを開発することが重要である。このような効率的なRLアルゴリズムの考案が、近年の重要な研究課題となっています（Janner et al、
2019; Chen et al., 2021; Hiraoka et al., 2021)。
原理的には、オフポリシーRL法（例えば、SAC (Haarnoja et al., 2018), TD3 (Fujimoto et al., 2018), Rainbow (Hessel et al., 2018)）は、データ収集のステップごとに多くの勾配ステップのポリシーと値関数を改善することを可能にするため、良いサンプル効率が得られるはずです。しかし、このメリットは実際には実現できないようで、1回の学習ステップを多く取りすぎることでを収集した各遷移は、多くの環境において実際にパフォーマンスを害する。過大評価（Thrun & Schwartz, 1993; Fujimoto et al., 2018）といったいくつかの仮説、非定常性（Lyle ら、2022）、またはオーバーフィッティング（Nikishinら、2022）が根本的な原因として提案されている。
これらの仮説に基づき、より多くの勾配ステップを持つオフポリシーRLを可能にする方法として、モデルベースのデータ増強（Jannerら、2019）、アンサンブルの使用（Chenら、2021）、ネットワークの正則化（Hiraokaら、2021）、再生バッファを維持しながらRLエージェントをゼロから定期的にリセット（Nikishinら、2022）などのいくつかの緩和戦略が提案されている。これらのアプローチはそれぞれサンプル効率を大幅に向上させるが、これらの修正の有効性は（これから示すように）タスクに大きく依存する可能性があり、根本的な問題やこれらの手法の挙動を理解することはまだ未解決である。
ICLR 2023で会議論文として発表 本論文では、より多くの勾配ステップを取ることが深層RLアルゴリズムの性能悪化につながる理由、ヒューリスティック戦略が役立つ場合がある理由、そしてこの課題をより原理的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとするものである。
最近提案されたタンデム学習パラダイム(Ostrovski et al., 2021)を用いた実証分析を通じて、TD学習アルゴリズムは、学習の初期段階において、すぐに高い検証時間差(TD)誤差(すなわち、保留した検証セットにおけるQ-ネットワークとブートストラップターゲットの間の誤差)を得る傾向にあり、悪い最終解をもたらすことを明らかにする。
このホワイト ペーパーでは、深い RL アルゴリズムで勾配ステップを増やすとパフォーマンスが低下する理由、場合によってはヒューリスティック戦略が役立つ理由、およびこの課題をより原則的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとします。 最近提案されたタンデム学習パラダイム (Ostrovski et al., 2021) を使用した実証分析を通じて、トレーニングの初期段階で、TD 学習アルゴリズムが高い検証時間差を迅速に取得する傾向があることを示します。
(TD) エラー (つまり、保留された検証セットでの Q ネットワークとブートストラップ ターゲットとの間のエラー) が発生し、最終的なソリューションが悪化します。 さらに、データ効率の高い RL 設定のために考案された多くの既存の方法が、検証 TD エラーを低く制御する限り有効であることを示します。
この洞察は、深い RL を効率的にするための堅牢な原則を提供します。データ効率を向上させるために、検証 TD エラーを山登りすることによって、特定の問題に最も適した正則化を選択するだけです。
この原則は、オンラインRLトレーニングの過程で特定のタスクに最適な正則化戦略を自動的に発見しようとする単純なオンラインモデル選択方法の形で実現され、これを検証TDエラーを使用した自動モデル選択(AVTD)と呼びます。
AVTD は、各エージェントが異なる正則化を適用する共有リプレイ バッファーで、いくつかのオフポリシー RL エージェントをトレーニングします。 次に、AVTD は、環境内で動作するための検証 TD エラーが最小のエージェントを動的に選択します。
この単純な戦略だけでも、多くの場合、さまざまな Gym および DeepMind コントロール スイート (DMC) タスクで個々の正則化スキームと同様のパフォーマンスを発揮するか、それを上回ることがわかります。 重要なのは、パフォーマンスがドメイン間で大幅に異なる可能性がある以前の正則化方法とは異なり、私たちのアプローチはすべてのドメインで堅牢に動作することに注意してください。
要約すると、私たちの最初の貢献は、サンプル効率の高いディープ RL のボトルネックの実証分析です。 これらの課題の背後にあるいくつかの潜在的な説明を厳密に評価し、トレーニングの初期段階で高い検証 TD エラーを取得することが、データ効率の高いディープ RL のパフォーマンスを阻害する最大の原因の 1 つであることを観察します。 私たちの 2 番目の貢献は、単純なアクティブ モデル選択法 (AVTD) です。これは、検証 TD エラーの山登りによって正則化スキームを自動的に選択しようとします。 多くの場合、私たちの方法は、さまざまな Gym および DMC タスクで、最適な個々の正則化スキームに匹敵するか、それを上回ります。
よくツイッターにいる自己肯定感マシマシなエンジニアさん達、すごい偉そうな物言いをよく見かけるけど落ち着け。
プログラミングスクールの「エンジニアになれば人生勝ち組」的な喧伝に踊らされたのか知らんけど、エンジニアって別に全く何も偉くないぞ。
プログラミングできることやWebの知識があることにすごく自信を持ってるかもしれないけど、結局それってパソコンにちょっと詳しいだけの話であって全くビジネスの本質じゃない。
顧客の声を聞き、課題の輪郭を明確にし、解決可能な妥協案を見つけて適切なソリューションを選択し、報酬を得る。
これがビジネスだ。
プログラミングをするのは適切なソリューションが見つからなかったときの最後の手段。
そういう観点でエンジニアってのはビジネスにおける最下流の存在なんだよ。
もちろん技術がイノベーションを起こすってのはGoogleとかAppleを見てればわかる。
ただそんなの外れ値の話で世の中のエンジニアの99.9%は最下流の作業員なの。
メルカリのk8sでマイクロサービスがなんちゃらがエンジニアとしてすごいってよく言われてるけど、結局はアレって本質的には標準的なWebサービスだと思う。
あの技術はイノベーションを起こすものではなくてビジネスアイデアをブラッシュアップするもの(UXを改善するもの)であって、メルカリの勝利はビジネスアイデアと市況、マーケティングによるものなんだよ。
これをエンジニアによるものだと錯覚したイタいエンジニアがイキリ倒してるのを見てると本当にため息が出る。
視座が低すぎる。
お前らがバカにしてる営業こそ真にお前の給料を錬成してるんだ。
とまあ所謂イケてるエンジニア(年収1500万くらい)だった人間が起業して自分でビジネス始めて、プログラミングができること自体には何も価値がないって気づいて絶望した果てに愚痴を書いてみた。
ずっと忘れていた。
いや、脳の奥に生乾きのかさぶたのようなものがじっとりとこびりついて、ふとした時に思い出したりはしていた。
なぜだか、それが昨日になって出てきた
百子はJava言語の技術者だった。いや、技術者か分からないがJavaを学ぶ25歳の若い女性だった。
当時Java言語はJ2EEの登場により大きな注目を集めており、エンタープライズ用途で稼働していた業務系アプリケーションをWEBベースのJavaアプリケーションへのリプレースする事が大きな需要を生んでおり、VBやDelphi又はバックエンドとしてのCOBOL等で活躍していたエンジニアは技術転換を求められていた
現在も大して変わらんないかもしれないが、業務系エンジニアにコンピューターサイエンスを学んだ者は少なかった。
文系出身で(数学としての)関数や代数もちゃんと理解しているのか怪しいような者も数多く居り、当然ながらオブジェクト指向言語に戸惑う者も多かった。自分がそうだった。
当時の技術コミュニティはいくつかはあったが、古くからあったがどれも敷居が高かった。
fj.comp.lang.* (ネットニュース:現在と意味が異なる)は正当な技術者も多かったが初心者が書き込める雰囲気が無かったり過疎っていた。ニフティーサーブやPC-VAN等のパソコン通信(当時既にサービス名が変わっていたかもしれないがみんな昔の名前で読んでいた)をベースにしたものは歴史があったが、老害が偉そうにしているフォーラムも多く、やがて廃れていった。
そうした中で初心者も熟練者も和気あいあいと活発な議論が行われていたのが、JavaHouseというメーリングリストのコミュニティだった。
主催者は現在インターネットセキュリティの大物左翼として時折世間をビビらせまくっている、ひろみちゅ先生こと高木浩光氏。当時既に産総研の研究者になっていたとはいえ、あくまで個人が手弁当で運用していた。無料で誰でも自由に入退会ができるコミュニティであり、他に行き場のなさを感じた初心者のJavaエンジニアたちにとって大きな心の拠り所となった。
でも百子が注目された事があったのだ。
当時は適切な印刷用の整形ソリューションが無く比較的頻繁に挙がっていた話題で、
百子も同様に苦しんでいた
するような方法が、現時点ではり一ゾナブル
かとも思います。
ドラえもんのようなひらがなとカタカナを組み合わせたチャーミングな文体でその焦りを徹底的かつ高度に表現していた。
しかしこの議論中に問題が起こる。JavaHouseに障害が発生しメールが配信されない事象が発生したのだ。
NFSで他のサーバーにマウントしていたが不要と思われたNFSサーバーのデータを一部で参照していたため処理が行えなかった、応急的に対応したが根本対応を後日行うと管理者の高木浩光は告げた。
しかし、議論が途切れた事を不安に思った百子は高木浩光に直接確認を行った。返事は帰ってこなかった。
＞ This Message was undeliverable due to the following reason:
＞ The user(s) account is temporarily over quota.
というエラーで戻ってきました。
いろいろとご心配のようでしたので（その内容については書きませんが）、迅
速にお返事を差し上げる必要を感じておりますが、上記の通りでは、連絡の取
り様がありませんので、やむを得ず、お返事を差し上げた事実をここで示させ
ていただきます。
まるで百子に非があるかのように。
恥ずかしさと悔しさで真っ赤となった泣き顔の百子を想像することは難しくない。
次はインスタンス生成時のコストに関する伝統的な議論であったが、
その流れで議論とは関係が無かったが百子はやりとりのマナーについて言及した。
議論をしていた者たちは本質的では無い指摘に形式的な謝罪をしたが、
高木浩光だ
そんな慣習はありませんよ。
きっと百子は憤然たる思いを抱えたに違いなかった
最後に決定的な事が起こる
先日の障害の復旧のためメンテナンスのためサービスを停止すると高木浩光が予告した。
百子はさんざん煮え湯を飲まされてきた高木に対して
以下ちゃちゃです。
全サービスが利用不可というのは、大変なことでしょうに。
以上、ちゃちゃでした。
挙げ句Javaコミュニティを自分で立ち上げてみてはどうかと言う者まで現れた。
か弱く繊細で思いやりのある儚き百子が、このような嘲りに耐えるのは致命的な苦痛だったに違いない。
百子は精一杯の力でJava界の将来についてその想いを書き綴った
私が恐れているのは、恐怖の日が襲い、対応の行動が遅すぎる前に
協議を行って欲しい、ということです。
別れは突然訪れた
「百子の夫です」
技術コミュニティに相応しない短い件名の投稿は衝撃的なものであった
私の妻百子は１１日に進行性癌に伴う急性心不全で永眠いたしました
25才でした
医師の診断をもらったとき私たちに残された時間は１ヶ月というものでした
毎日が恐怖でした。、
なんという事だ！こんな悲劇があってよかろうはずがない！
しかもあのプりントアウトの話をしていたときには余命を悟っていたのか。
自分は打ちのめされた
そしてさらに衝撃的な事が続く
百子は先週からふさぎがちになっていました
聞くとブー様とうまくいっていないのではないかということでした
百子はずいぶん前からたびたび高木という男の名を出してひとりでジャバなる
パソコンを動かし一人で全部やってのけているのだと絶賛しておりました
おのれ高木さんめ！いや、ぶー様め！
百子の心に闇で満たしたという事か。
悔しくてウイスキーをストレートで何倍も痛飲し、この辛い出来事を忘れるように努めた。
自分はアプリケーションのプログラミングをする事もすっかりなくなっていた。
数年に１度くらいフッと湧き上がってくる事があったが、すぐに忘れようとした。
しかし、昨日はなぜ、菊池百子を思い出したのかずっと考えていた。
ずっと、ずっと
愛していたんだと思う、百子を。
直接会ったことはないし、見たこともない、投稿の文面の文字でしか見ていない、直接のメッセージのやりとりもしていない、だけど確かに自分は百子を愛していた。
雅人よりもずっと。
ぶー様よりもきっと。
Rest in peace, I love you.
https://web.archive.org/web/20091027013532/http://java-house.jp/ml/archive/j-h-b/052276.html#body
今から振り返ると「そこまで惚れるほどか？」っていう相手やシチュエーションだった
自分だけがそうかわからないけど、「恋に落ちる」という現象は体験してみると非常に病的だった
脳のどこかのスイッチが入る感じ
まあそこらへんは未解明なのだろうと思うんだけど
あれはモチベーションが非常に湧く一方で、相手が悪いとか状況が悪いとデメリットしかないと感じた
なので2回の経験をもとに、どういう時にスイッチが入るか分析して、その状況を回避するようになった
こういうの、実際やってる人いるよね
「それ以上されると好きになっちゃう」みたいな、ドラマなんかだといいシーンなんだけど、結構リアルな回避策だよな
中年以降は惚れっぽいんじゃなくて結構そういう状況を選択的に回避してる人多いんじゃないかと予想してる
逆に選択的に自分の惚れスイッチを入れようという試みはやったことないんだけど
惚れスイッチをコントロールできるのなら、環境づくりすることでいろんなソリューションが生まれそうだなとちょっと思ったりもした
案外研究されてないよね
フリーランスを単なる下請けとしてみているならば、次のステップとして他人に言われたものを作るのではなく、自分が作りたいものを作る段階へと進むべきでしょう。
まじめに社畜プログラマーを数年ほど続けていれば、Webサービスやアプリの作り方は身に付きます。
自由自在にプロダクトを作れるようになった暁には岐路が見えてきます。
プログラマーの定年３５歳説があるのは、その後独立することが可能だからです。
まだ登場していないサービスやアプリを作って、他人の問題を解決できますか？
（参考）
マジで何が見えとるんや？こーゆー人
ワイくんはChatGPTくんに質問するのは非推奨派だし、
極端にITリテラシーが低い人、発達障害や知的な困難を抱えている人が、ChatGPTを正しいことをいう先生のように捉えていることに懸念を感じてるが、
流石に君レベルで情報取得能力に問題があったら、役に立つと思うぞ
積極に疑問をAIくんにきいたら？
日立のLumadaは、製造業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現するためのIoTプラットフォームです。Lumadaは、製造ライン全体のデータを収集し、解析し、最適化することで、製品品質の向上や製造効率の最適化など、製造業の課題解決に貢献しています。
具体的な事例としては、Lumada Manufacturing Insightsが挙げられます。このソリューションは、工場内の生産データをリアルタイムで収集し、分析して、生産効率の最適化や不良品の早期発見に役立ちます。また、Lumada Manufacturing Quality Optimizationは、品質管理に関するデータを収集し、分析して、製品品質の向上に貢献します。
これらのソリューションを導入することで、製造業界は生産性の向上や品質管理の改善など、大きなメリットを得ることができます。
ネットにいる表現の自由擁護派（特にツイフェミとの抗争で表自を自称するようになった連中）には、「表現の自由」のことを「俺好みのイラストやコミックやその他のコンテンツを制約なく供給してもらえる権利」と思っている層が一定数含まれている。そいつらの動向を見ていると、画像生成AIが、ネット上やオフラインの著作権者のマテリアルを「学習」することで、その著作権者が築き上げてきたスタイルを模倣した表現を無限に生成して出力することも、「表現の自由」の範囲にあると考えている連中が予想外に多い。
CivitAi（https://civitai.com/）やHugging Face（https://huggingface.co/）には、すでに特定の作家や絵師のスタイルを（もちろん当事者に無断で）集中的に学習させたモデルが続々と公開されていて、作家にとっては直接の脅威になりつつある。以下は、自分の画風をモロパクされ、しかも「○○（絵師名） style」と銘打って公開されている絵師さんの悲鳴。これは、長年の修練を経て自己の作風を確立してきた「表現者の権利」に対する冒涜・挑戦だと言ってもいいだろう。
https://twitter.com/pottsness/status/1637930835746910208
そういう傾向があまりに加速している結果、今度は対抗手段として、画像コンテンツに、AIの機械学習を阻害・撹乱するノイズをウォーターマーク的に埋め込む「Glaze」 というソリューションが登場した。Glazeの開発コミュニティは「AI IS THEFT」（AIは盗人行為）、#supporthumanartist（人間のアーティストを支えよ）という標語を謳っているが、目下の所、日本語圏で鋭敏に支持・歓迎しているのは権利侵害への防衛策を模索していたクリエイター側ばかりで、非クリエイター側の「表現の自由」派だと思われる層からの反応は鈍い。
画像生成AIプロテクター「Glaze」の意義と使い方まとめ（https://note.com/freena_illust/n/n3aa65e414d08）
さらに「表現の自由」派の中には、自分好みの出力（絵）に対して、その生成に使われた具体的なプロンプトの公開を執拗に要求する一団が生まれつつある。いま画像生成AIに食わせるプロンプトは、精度向上を目指すにつれて、ますます長大な、生成者自身の個性・経験・ノウハウなどを反映したテキスト（≒著作物）になっているが、ネット上にはプロンプトの著作性すら認めず、「その俺好みのコンテンツを作るためのプロンプトを、公共の資源として俺に自由に使わせろ」と考える連中が増えている。
https://twitter.com/knshtyk/status/1638015041885868032
こういう連中にとっては、「表現の自由」とは、とどのつまりは「俺好みのコンテンツを制約なく供給してもらえる権利」＝「消費の自由」だった。そして、自分がそれを消費するためには、人間のクリエイターがそれを「表現」し、さらに社会においてその「流通」が許される必要があったからこそ、彼らは「表現の自由」と「表現者の権利」を擁護していたのである。
「表現者の権利」と「表現の自由」が対立するような局面でも、彼らは最終的には「消費の自由」が確保されるかどうかを意識して、自分たちの立ち位置を決めていた。たとえば同人表現に対して著作権者が課す自主規制要望は、一般的な意味での「表現の自由」を一部侵害しているが、（それで著作権者がぶんむくれて同人活動に対して法的攻撃を加えるようになったら、そのコンテンツが継続的に供給されなくなって俺たちが困る、という意味で）二次創作の「消費の自由」にダメージを与えるから、「やむをえない」ことだったのだ。
だが、いまや彼らは、人間のクリエイターなしでも「自分が求めるコンテンツを消費する自由」を享受できるようになりつつある。自分好みのクリエイターの画風・作風をパクったモデルに、自分の性癖に刺さるような（他人からパクった）プロンプトを食わせれば、その時に自分が求めているコンテンツを、無償で、容易に得ることができるようになる。今は彼らの消費欲を満足できるレベルの出力が得られるのは、せいぜい二次絵・三次絵・テキストのストーリーだけだろうが、遠くないうちに、そうした水準に達する対象範囲はボイス・コミック・アニメなど、より複雑で高度な表現手法にも広がっていくだろう（左の3つはどれも実際に研究が進んでいるし、不気味の谷を越えるうえでの技術的課題は特にない）。
「消費の自由」が欲しいからこそ、建前上は「表現の自由」と「表現者の権利」を守ろうとしてきた表自クラスタ主流派は、これからどこに向かっていくのだろうか。生成系AIの洗練によって「消費の自由」と「表現者の権利」がますます鋭く対立するようになる時代に、彼らはこれまでのように「表現者の権利」を守ろうとするだろうか。それとも、人間の表現者がいなくても（短期的には）享受できるようになった自分たちの「消費の自由」を、とめどなく拡張しようとするのだろうか。
たとえば、赤松議員が「クリエイターの権利を守るために」として、生成系AIの機械学習のデータ収集や掲示範囲に法的規制をかけるような法案を出そうとしたら、彼のサポーターたちはどんな反応をするだろうか。
表自クラスタは、試練の時を迎えている。
そのへんは人によるんだけど性欲はネガティブに思うもんじゃないぞ！
男性の場合は最低でも月に21回射精していると前立腺がんになりにくい、健康のために必要なんだ！
https://gigazine.net/news/20230130-ejaculation-frequency-prostate-cancer/
男性としての健康体維持のために性欲があると言っても過言ではない！
だから実質的に、毎日1回の射精習慣は男性にとってのファンダメンタルなセルフ・ヘルスケアと言える！
女性に関しても基本的に自慰はメリットしかないと考えていいらしいぞ！
子を成す気があるかないかにかかわらず、肉体を整えておくのは健やかな心身の維持に大いに寄与することだ！
人間が社会を形成するにあたって刷り込まれた性への忌避感を、ほどほどにあしらっていくことも必要なことだ！
もちろんそれは人に害を与えない範囲のプライベートな性のソリューションに関する範囲でだけどな！
言わずもがな、そのへんをわきまえてる人が圧倒的多数だから過剰に危険視する必要はないんだ！
もちろん各々で性への向き合い方、スタンスや価値観は違う、だから相容れないものからは自衛する心構えも必要だけどな！
けれども、個人的な考えとしてはよりオープンになっていっても、そう社会が乱れるものではないと思うし、むしろ良くなる部分もありそう、という、それだけの話だ！
横殴り、PKからのルート(遺品略奪)など争いの種が多く、そういうのがシステム的に解消されるゲームが増えても、トレインやMPK(要はなすりつけ)の問題は残った。
それらノーマナー行為がプレイヤー側の啓発による民度向上で減っていっても(ある程度上級のフィールドに行く頃には誰もがギルメンなどから教育される)、やはりレアモンスターの奪い合いなどピリピリした場面がフィールド狩りにはあった。
そういったストレスを一挙に解決できたのが、共有フィールドではなくインスタンスフィールド(大抵はダンジョン)を作ってしまうこと。
MMOでありながらMOっぽいソリューションを混ぜ込むことで平和さを重視していくことがプレイヤーにも好まれたわけね。
次第に、共有フィールドの方でさえch制で空いているchを選べるようなものも増えていった。
こうした変遷の結果、フィールドで狩りをするのがレベリングや収益の主体となるMMOは減っていき、経験値やアイテムの獲得はクエスト報酬で、というお使い方式が一般的になった。
・私は以前からADHDの傾向がありました。（診断はおりていません）
・ADHDの傾向のある人は、前頭葉の働きが弱く、論理的に考える力、物事を順序立てて考える力が弱く、衝動的な行動をとる傾向があるそうです。
とにかく以前の私は衝動的でした。
オナニーしたい。するか。風俗行きたい。行くか。酒飲みたい。友達誘って、行くか。あっ、金ねぇやアイツから借りよ。
とにかく無計画、その時楽しければそれでいい。当然金もなく、いつも友達に借金をしていました。
そいつは体が無駄にデカく、態度もデカく、めちゃくちゃイライラしました。
そう思うと、声なんて出ませんでした。
目的は、「いつか、そいつとタイマンになっても、五分くらいやり合えるようになりたいから」です。
筋トレのスタイルですが私はジムトレを３回始めて３回辞めていたので、ジムに通えるわけないと分かりきっていたので
私と同じように引きこもり気質の人にはジムトレではなく自宅での自重トレを強く推奨します。
理由はベッドで腕立て伏せをするのとジムに行ってバーベル上げるのではハードルに天と地ほどの差があるからです。
雨の日にジムに行くのは、それこそジムトレ宗教団体の方しかいません。
最初は少しずつ、スクワット数回とかヒザを立てての腕立て伏せとかから始めて、だんだんと筋肉がついていきました。
時間は1日15分もしてなかったと思いますが、毎日していました。
それでも、徐々に徐々に筋肉が変わっていくのを眺めるのは楽しかったです。（体重で言えば、1kgにも満たないくらいの微々たる変化でしたが）
一番の変化は、まともに物事を考えられるようになったことです。
明らかに無駄遣いが減り、半年後にはなんと、貯金ができるようになりました。風俗通いもやめました。（オナニーはしてます。）
ソースはあるのかと言われたら、明確なエビデンスは特にないのですが、
自分の場合は多分前頭葉がうまく働いてなくて、それを筋トレが解決してくれたみたいです。
以前からの知り合いと話していても「前は計画性なんて微塵もなかったのに。変わったね」などと言われたので、多分本当に変わったのだと思います。
筋トレって、始めるきっかけが本当に人それぞれだし、こんな匿名の記事を読んで「やろう！」ってならないと思いますが、
もし「やりたいな」って１ミリくらい思っているならぜひ、やってみてほしいです。
筋トレというか、運動習慣のもたらす効果といった方が近いかもしれません。
とは限らないと思いますが、
パワー！
ウツ婚！！ 死にたい私が生き延びるための婚活というマンガを読んだ
https://comic-days.com/episode/316190246951354365
この作者さんは傷つくのを恐れずに頑張っててえらいとは思うのだが
女だったらどんなにブスでもとりあえず合コンをセッティングしてもらえるし
女だったらどんなにブスでも婚活ぱーティーに1000円で参加できるなど
「理解あるカレピ」を見つけるためのハードルが低くていいよなーって思ってしまった。
こういうこというと
いや女は化粧とか服とかって言い出す人いると思うのだが
化粧とか服は婚活しなくても要るでしょ！ってなるし
さすが男でも婚活に参加するときはそこらへんコストかかるので。
女にとって婚活って精神鬱のデブでも挑戦できるくらいハードルが低いからソリューションたりうるけど
デブやら精神障害やらでアウトになった男にとってはハードルが高すぎてキツイって思った。
文句ばっかり言っててもしょうがないので俺は俺のできることを頑張りたい。
もうすぐ30歳になるけど、まだ若さという切符が使えるうちに結婚したいという気持ちが高まった。
以下の文章は 2023年2月7日に取得した https://bankoflydia.com/whitepaper.pdf を機械翻訳して整形したものです。
Non-fungible token（NFT）は、アート、音楽、収集品、ゲーム内アイテム、さらには不動産など、現実世界またはデジタル資産の所有権を表す一意の識別子です。これらのトークンはブロックチェーン（Ethereum、Solana、Avalancheなど）に暗号的に保護されており、NFTの取引には基礎となるブロックチェーンの暗号通貨が使用されます。NFTは、Opensea、Rarible、FoundationなどのNFTマーケットプレイスで主に取引され、交換されています。
NFTマーケットプレイスは、顧客のデジタルオンボーディングを必要とし、顧客に相談やサービスを提供するための実店舗を持ちません。ただし、潜在的な顧客が口座を開設するためにスマートフォンを持っていることは必須ではありません。マーケットプレイスは通常、サービスに対して手数料を課しており、これらのプラットフォームにはデスクトップのウェブサイトからアクセスすることができます。
B2Cのみ、またはB2BとB2Cの両方のサービスを提供するNFTマーケットプレイスのみを対象とし、B2Bのクライアントのみを対象とする企業は市場から除外しています。また、分散型金融（DeFi）またはWeb 3.0トークンの交換のみを促進する企業も、この市場の範囲から除外されます。
ブロックチェーン技術に基づく価値のあるデジタル資産であるNFTは、2021年には市場が410億円超に急増するほど、今、人気があります。2020年のデータと比較すると、20,000％以上の金額成長を記録しました。
NFT分野の収益は、2023年に3,546.00万米ドルに達すると予測されます。
収益は年間成長率（CAGR 2023-2027）22.82%を示し、2027年には8,068.00万米ドルに達すると予測される。
2023年のNFT分野のユーザー1人当たりの平均売上は70.46米ドルです。
世界比較の観点からは、米国で最も高い収益に達していることが示されている（2023年に1,005,000.00k米ドル）。
NFT分野では、2027年にはユーザー数が6445万人に達すると予想されています。
ユーザー普及率は2023年に0.7％、2027年には0.8％に達する見込みです。
【図】
エクイティ・ファイナンスは、株式の売却を通じて資金を調達するプロセスである。企業が資金を調達するのは、請求書の支払いという短期的なニーズがある場合もあれば、成長を促進する長期的なプロジェクトのための資金が必要な場合もあるからです。株式を売却することで、企業は現金と引き換えに会社の所有権を効果的に売却することができます。
株式による資金調達は、様々な資金源から行われます。例えば、起業家の友人や家族、プロの投資家、または新規株式公開（IPO）などが必要な資金を提供することがあります。
IPOとは、民間企業が自社事業の株式を新規に発行し、一般の人々に提供するプロセスを指します。株式公開により、企業は一般投資家から資金を調達することができる。GoogleやMeta（旧Facebook）などの業界大手は、IPOによって数十億円の資本を調達した。
エクイティ・ファイナンスといえば、上場企業の資金調達を指しますが、未上場企業の資金調達にも適用されます。
成熟した企業になると、何度かエクイティ・ファイナンスを利用するのが一般的です。
中国のAliPayやWeChat、またRevolutやKash Appなどの基盤となる決済は、資金を保有し、伝統的な銀行システムに依存するシステムのインターフェースである。しかし、古典的なアプローチをベースに、独自のチェック・アンド・バランスシステムを構築し、二次的な決済システムを運用している。この新しいレイヤーは、決済スピード、スケーラビリティを向上させ、決済をより使いやすく、親しみやすくし、マイクロトランザクションを可能にする。
しかし、これらのシステムの運用にはコストがかかります。これらのシステムは実際のお金を扱うので、そのインフラは常にメンテナンスされ、監督され、更新される必要があります。
ある時点から、ローンやソーシャル決済などの新機能を構築するよりも、システムのセキュリティを維持する方が難しくなっています。
しかし、そのようなことは必要ありません。単一障害点のない、高速で安全な取引を可能にする既存の技術、すなわちブロックチェーンがすでに存在しているのです。
また、この新しい技術に接続し、仮想価値の購入、取引、保存を行うためにユーザーが利用できるツールもあります。
ブロックチェーンのエコシステムでは、デジタル価値を指し示し、あるユーザーから別のユーザーへ安全に移動させるための何らかの仕組みが必要とされていたのです。この新しいツールは、過去2年間に登場しました。銀行口座ができることに加えて、カードや迅速な送金ができることをすべて行うことができます。そして、それ以上のことができる。それがNFTです。
プロジェクトのコンセプトは、APIを通じてオンラインストアの支払いとしてNFTを受け入れる機能性に言及しています。
NFTpay.GGは、特にベッティング、フォレックス、トレーディング分野の革新的な企業向けに作られました。NFTpay.GGは、特にベットやFX、トレーディング分野の革新的な企業向けに開発された、ユーザーに流動性を提供する独自のPSPプラットフォームで、ユーザーはNFTをデジタル商品の支払いに利用したり、同額の暗号通貨を受け取ってベットやトレーディングに利用したりすることが可能です。
イタリアの高級ヨット・ボート製造会社であるベネッティは、支払い方法としてNFTを受け入れることを発表しました。購入者は、1000万ドル（890万ユーロ）のヨットの代金をNFTを使って支払うことができるようになった。
しかし、ベネッティは、どんなNFTでも支払いに応じるというわけではありません。同社が特に求めているのは、トップクラスのコレクターズアイテムなのです。プロジェクトには、象徴的なCryptopunksやBored Ape Yacht Club (BAYC)などが含まれます。
NFT株は、NFT技術を活用する企業、エンターテインメント企業、メタバース企業、NFTマーケットプレイス、コレクター企業、NFTから収入を得る企業、あるいはNFTインデックスを追跡するファンドが発行することができます。
例えば、既存の商品では、NFT、ブロックチェーン、クリプト、その他の種類のビジネスへのエクスポージャーを持つ企業のポートフォリオのパフォーマンスを追跡するExchange Traded Funds（ETF）があります。これはまだ投機的な金融商品と関連しています。
ベンチャーキャピタリストのアナリストによると、古典的な株式はNFTに変わっていくそうです。
NFTがMeta、Nike、eBay、GameStopのようなハイテク企業の株式を表している例はたくさんあります。
そしてもちろん、主要なウォレット開発者は、市場に参入している新しいプレーヤーとともにNFTをサポートしています。
NFTの売上は現在、1ヶ月あたり6,000万ドル以上となっています。2028年には76億3000万ドルに達すると予測されています。過去12ヶ月で250億ドル以上の売上が取引されているが、400億ドルとする他の調査結果と比べると低すぎる。
現在、NFTに直接投資する独占銘柄はなく、いわゆるNFT銘柄やNFT関連銘柄が混在したビジネスを扱っている。
【図】
Mastercardは、カードの所有者に直接NFTの支払いを提供することで、web3.0に乗る意向を発表した。
Electrumプロジェクトは、コミュニティメンバーにとって安全な投資手段で既存の機会を拡張するために開発されたエコシステムの一部です。
一般に、第三者割当増資に基づくファイナンスは、企業の株式を買い取る仕組みである。株式を買い取られることで、会社の様々な問題や課題に対する議決権を渡すことになり、場合によっては、その株式の一定割合を売却して、非常に不安定な会社経営を行うこともあります。
一方、Electrumは株式の販売による資金調達ではなく、厳しい審査を通過した事業者のみがコミュニティに参加し、Electrum mintから受け取ったElectrumをマーケットプレイスで販売することで資金を調達することができます。
エレクトラムを資金調達に利用することは可能ですが、当該事業の収益をエレクトラムステーカーに分配する必要があります。このようにエレクトラムステーカーに収益を分配する仕組みは、Virtual Right Income（VRI）と呼ばれています。
それぞれが今信じてる神とか信仰自体は維持して、それに付随する金儲けとか富の集中的な部分を認めないという教義。
仏教の人は仏教のままだけどお布施とか寺への寄付とか高い葬式(無償のものは除く)はしない。墓も仏壇も原則不要(どうしても作りたい人は作ってもいい)
無償の葬式などあり得んと思うだろうけどオンライン会議システムなどを活用してせいぜい実費のみでやるフォーマットをマニュアル化して整えれば全然できると思う。
生臭坊主がいろいろ言ってきても無視して本来の仏教の教義をAIとかで論理的に解析してとにかく根本的な教義に矛盾せず金のかからないソリューションを策定する。
宗教的知識の獲得、日々の宗教的な相談など込み入ったサポートはボランティアベースの兼業坊主が担うものとする。
私は
「男女平均で見れば女性の方がわがままだが、やばいクレーマーとか性犯罪者のトップクラスは男性が独占している」と今まで思って生きてきた。
でも、N藤Y乃みてたら、ハンターハンターのカミーラ様以外でこんなにわがままな人男でも女でも見たことないって感想になる。
とにかく話が通じない。「世の中が私の思った通りにならない」だけですぐかんしゃく起こして攻撃してくるやんこの人。
連帯というのは、共に怒り、痛みを分かち合い、どんなときも共にあろうとし、自分もこの社会を変えていく一人として共に闘う、声を上げる。そういうことだ。
性暴力や性搾取の被害にあった人たちに、もっともっと多くの人が連帯を表明するのが本来あるべき社会の姿ではないか。
被害者は孤立し、声を上げても連帯を感じさせないように加害者たちはさまざまな妨害を行う。当事者意識を持つ人たちの連帯が強まって社会的な影響力を持つことを恐れる人たちが、連帯が悪いことであるかのように印象づけようとしていることに断固反対する。怒りを言葉にし、女の連帯を強めていきたい。
連帯を表明することで自身の加害者性を隠そうとしたり、反省アピールや加害の矮小化に利用しようとする人もいるので注意だが、
第三者による連帯の表明を、被害当事者への攻撃材料とし、被害者を更に孤立させようとする者たちをよく見つめるべきだ。彼らは私たちの連帯を恐れて、壊したいのだろう。
「当事者意識を持つ人たちの連帯が強まって社会的な影響力を持つことを恐れる人たちが、連帯が悪いことであるかのように印象づけようとしていることに断固反対する。怒りを言葉にし、女の連帯を強めていきたい。」じゃあねえんだよ。
国語ってお前の思った通りに言葉の意味が決まってるわけじゃないんだってば。
ちゃんと通例とか考えろよ。
イケダハヤトと同じくらいひどいぞこの人。
https://twitter.com/IHayato/status/422151816026275840
多分このノリでひたすら自分の意見をゴリ押しし続けてきたんだろうな。
ヒステリーがひどすぎるしどう考えてもまともな精神状態じゃないしまともな精神状態なのだとしたら思考がゆがみすぎてる。
そういうのわかってても、つぶされないようにするためにほとんどの人は頭使ってるんだよ。
この人「レベルを上げて物理で殴ればいい」以外の方法知らんのかと。
抵抗勢力がいるって想定なのに、なんでその抵抗勢力は「怒りを言葉にし、女の連帯を強めていきたい。」しかソリューション導き出せないの。
絶対にこの人はただのゴリラであって、他にブレーンがいると考えないとつじつまが合わない。
tohokuaiki 押し付けが強い人とは関わり合いにならない方がいい。油断して少しでもリソースを割くと無限につけ込まれる。
この人は、自分の要求が通じる限りに無限に付け込んでくるモンスターだ。
