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はてなキーワード: 情報技術とは
次に、我々が解決したい課題そのものよりも、その周辺の競プロっぽい部分に勝手に取り組んで時間を消費することであった。あくまで例えばであるが、データベースに大量データをインサートする際のパフォーマンスが低くて困っていた、としよう。その issue を競プロ出身者に渡すと、大量データを取得する部分を高速化したり、インサートする前の前処理でデータをソートしたりして僅かな高速化を喜ぶのである。ボトルネックはインサート処理そのものなので、それ以外の部分を改善してもユーザーに届く価値はほとんど向上しない。やんわり指摘しても「でも以前よりは速くなっています」という返答である。同様に、何らかの issue を割り当てたときも、その issue の周辺からグラフ理論の問題に落とし込めるようなポイントを探し出し、改善して喜んでいた。カスであった。
こういう感じの自分の興味ある専門分野にだけ取り組む態度は、プログラミング以外の領域でやるとそれはもうボコボコのボッコボコに社会から叩かれまくって完全に心を折られるプロセスが必ず入るんだよね。
プログラミングだけは時代の流れに乗っちゃってるせいでそのプロセスが入ってない状態なんだろうな。
しかも最近はワークライフバランスとかハラスメント排除の社会的潮流が重なっているせいで、ボッコボコにすること自体が実行できない雰囲気になっている。
ChatGPTは、人工知能に基づくテキスト生成プラットフォームであり、ユーザーが入力したプロンプトに対して自然な文章を生成することができます。
一方、ヒガシマルのちょっとどんぶりは、日本の食品メーカーが提供する即席どんぶりのたれの商品名です。
ChatGPTは、様々な質問に答えたり、文章を作成したりすることが可能で、ディープラーニング技術を活用しています。
それに対して、ヒガシマルのちょっとどんぶりは、簡単に美味しいどんぶりを作ることができる食品であり、料理の手助けをする製品です。
つまり、ChatGPTは情報技術の分野におけるサービスであり、ヒガシマルのちょっとどんぶりは食品業界の製品という、全く異なるカテゴリーに属しています。
さらに詳しい情報については、ChatGPTに関する解説記事や、ヒガシマルのちょっとどんぶりの商品情報を提供する公式サイトを参照すると良いでしょう。
量子力学は、測定が行われるまで粒子は重ね合わせの状態、つまり同時に 2 つの状態にある可能性があることを示唆している。
そのとき初めて、粒子を記述する波動関数は 2 つの状態のいずれかに崩壊する。
量子力学のコペンハーゲン解釈によれば、波動関数の崩壊は意識のある観察者が関与したときに起こる。
意識が崩壊を引き起こすのではなく、波動関数が自然に崩壊し、その過程で意識が生じるとペンローズは示唆した。
この仮説の奇妙さにもかかわらず、最近の実験結果は、そのようなプロセスが脳の微小管内で起こっていることを示唆している。
意識はすべてを包括しており、現実そのものを構成しており、物質世界は単なる幻想である、と言う人もいる。
意識は幻想であり、実際の現象的な経験や意識的な制御の感覚はないと言う人も。
この見解によれば私たちは「ただの無力な観客であり、ただ乗り物に乗っているだけ」である。
そして、脳をコンピューターとして見る人もいる。
脳機能は歴史的に、蝋の「封印リング」としての記憶という古代ギリシャの考え方から、電信交換回路、ホログラム、コンピューターに至るまで、現代の情報技術と比較されてきた。
神経科学者、哲学者、人工知能 (AI) の支持者は、脳を、可変強度のシナプスで接続された単純なアルゴリズムのニューロンからなる複雑なコンピューターに例えている。
これらのプロセスは、意識を持たない「自動操縦」機能には適しているかもしれないが、意識を考慮することはできない。
意識を基本的なものとして捉え、宇宙の微細な構造や物理学に何らかの形でつながっていると考える人たちもいる。
例えば、意識は量子領域と古典的領域の間の境界における活動である「量子波動関数の崩壊」という客観的還元プロセスに関連しているというペンローズの見解が含まれる。
基礎物理学とのそのようなつながりをスピリチュアルなもの、他者や宇宙とのつながりと見る人もいるが、意識が現実の基本的な特徴であり、生命そのものよりもずっと前に発達したものであることの証拠であると考える人もいる。
ペンローズは、客観的還元を意識の科学的根拠としてだけでなく、量子力学の「測定問題」の解決策としても提案していた。
20世紀初頭以来、量子粒子は、シュレディンガー方程式に従った波動関数として数学的に記述され、複数の可能な状態および/または位置を同時に重ね合わせて存在できることが知られてきた。
なぜなら、初期の量子研究者にとって、測定または意識的な観察という行為自体が、波動関数を明確な状態と位置に「崩壊」させるように見えたからである。
ChatGPT
はい、「才能の民主化」という表現は、翻訳、お絵描き、プログラミングなど特定のスキルが特権階級や特定の才能を持つ人々に限定されていた時代から、AI技術の進化によって一般大衆もこれらのスキルを使えるようになった現象を表すのに適しています。この表現は、AIが提供するツールやサービスが、従来は特定の知識や経験を必要としていた活動を、技術的な背景や専門的な訓練を受けていない人々にも可能にすることで、スキルや才能を社会全体でよりアクセスしやすくしていることを捉えています。
「才能の民主化」は、情報技術の進化がもたらす教育の機会の平等化、創造性の促進、そして人々が自分のポテンシャルを最大限に引き出す手段としてのAIの役割を強調します。この現象は、個人の創造性や生産性を向上させるだけでなく、経済的、社会的障壁を低減させることにも寄与しています。
AIによる才能の民主化は、多様な分野でのイノベーションの加速、新しい職業の創出、そして教育や仕事における新たな機会の開拓といった、広範な影響を持っています。このような変化は、技術がどのように社会に組み込まれ、人々の日常生活や職業に革命をもたらしているかを示す良い例です。
"24/1/28 「生成AIの『学習』は学術用語だ」ということをそろそろちゃんと説明した方がいい"
https://saize-lw.hatenablog.com/entry/2024/01/28/210053
いまだにこのレベルの内容がバズってるのを見ると少し辟易させられるが
考えてみると、ちゃんと技術を理解してる人間すらこのレベルのことしか書けないのは
対話の場がなくお互いの言葉尻をとらえてる状況が悪いと思うので少し整理して書こうと思う。
・著作権をめぐる法理が日々変化しつつあることが理解されていない
という二重の難しさにある。
単に概念的に難しいというだけではなく、日本においては法制度の実装レベルですでに混乱が生じている。
とくに生成AIと著作権を語るにあたっては「フェアユースという発想に賛同するか否か」という観点が必要不可欠なのだが
一足飛びに機械学習だけ著作権法30条の4によってフェアユース的発想が導入されているという
非常に奇妙な状況になっている。
フェアユースとは何か、というのは非常に難しい。
「一定程度の公正さがあれば具体的な類型を列挙しなくても著作権を制限できるという考え」
とでも要約できるが、これだけでは意味不明だろう。
英国にフェアディーリングというものがあるが、こっちの「公正さ」はわかりやすい。
「非営利かつ研究や教育目的、批評、報道などの場合は著作権は制限される」ということ。
たとえばこれがなければ公営の学校や図書館は莫大な支払いに追われ成立しえない以上
「公正さ」のために著作権を制限してよいという発想はわかりやすく
近代以降の文明国でこれを否定するような法理はまず存在しえないだろう。
フェアディーリングそのものではないが、EUの情報社会指令第5条なども同じように
「公正さは基本的に非営利や少なくとも公益目的、かつ具体的にあらかじめ列挙される」という発想である。
「営利でも、今までに判例がなくても、抽象的な議論で公正さを主張できれば新しく著作権を制限できるケースを創れる」
ただし、元の著作権者の利益を「不当に」害さない範囲で。何が不当か？それはよくわからんので最高裁まで争いましょう。
一見すると無茶にも思えるが、現代人の多くはこの法理の恩恵を受け、著作権を制限することで利益を得る側だ。
フェアディーリングの発想だけでは、検索エンジンのサジェスト機能すら著作権的にアウトということになる。
それを「フェア」にしたのは、米国著作権法に組み込まれたフェアユースの発想なのだ。
サジェスト機能だけでなく、情報技術を用いた新サービスが興るたびに多くの裁判が発生している。
ただし問題点は、それがフェアユースだと認められたとしても、EUの法理で「いや、この機能は著作権的にアウトだ、金払え」ということも現時点ですら可能であるということだ。というか実際にそういう判決はそれなりの頻度で発生している。
だってフェアユースはあくまで米国を含む一部の国でしか確立していないのだから。
しかし、現実問題として、それなりに有用なwebサービスを立ち上げようと思えば、まずフェアユース的発想に頼らざるを得ないだろう。
そこでいわれている「引用」は基本的に紙媒体で実名の人物が著作で相互引用する低速で静的な状況を想定しており
インターネットでアルゴリズムやボットを含む様々なエージェントが高速で動的に情報をやり取りする状況は考慮外だ。
もちろん、法の運用上はそれらに解釈を加え、少しずつ判例を積み重ね、法的に許される状態を少しずつ拡張していくわけだが
その結果が「サジェストは権利侵害です」となるのと、「フェアユースなので許可」となるのとでは、新サービス市場の発展速度が圧倒的に違う。
これらは基本的に著作権侵害であるが、訴訟を起こす利益などが小さすぎるため放置されているに過ぎない。
しかし例えば、訴訟が大幅に簡素化・自動化され、二次創作やミームが不可能となる社会を人々は望むだろうか？
究極的には、「どちらを選びたいか」という話になってくる。
もちろん、自分でどちらかを選びたいからと言って、それが自分の国の法理として実装できるかというと、大抵はそれは別問題だ。
フェアユースの発想を頑として認めない米国民がいたとして、如何なロビー活動の天才でも、死ぬまでに合衆国法典第17編第107条を改正するにこぎつけるのはまず不可能だろう。
逆に欧州の新進気鋭の政治家がEUの現状を憂い情報社会指令第5条を全面撤廃・改正してフェアユース的発想を導入できるだろうか？
全政治生命を賭したとしても、やはり死ぬまでにやり遂げるのは無理だろう。
すでに著作権法30条の4が存在しているというのがそれを端的に示している。
しかもそれほど政治的な紛争もなくぬるっと成立した、としか言いようがない成立過程である。
これは「元の著作物に表現された思想又は感情の享受」以外なら、営利目的でも無許可で機械学習を行っていいとするものだ。
ただしここにはやはり「フェアさ」は必要で、その条件は「元の著作権者の利益を不当に害さない」という抽象的なものだ。
現時点では確固たる判例はないので、大型の訴訟が起きてから決まることになるのだろう。
前述したとおり、日本の著作権法にはもともとフェアユースの発想はない。
それにもかかわらずいきなりこれがぬるっと成立するというのは、ある意味特殊な日本の政治状況、法体系の面白さというほかない。
ぬるっと成立した以上、ぬるっと撤廃されることだってありうるのだ。
ともかく、日本においてはいろいろロビー活動の余地、法改正の可能性、政治闘争で結果が変わる余地が多分に残されている。
だが以下は整理しておくべきだろう。
・フェアユース的発想を認めたとして、生成AIの利用はどのような具体的なケースでどうフェア・アンフェアなのか？
これは非常に難しい問いだと思う。私が答えるなら
(1)
フェアユースは認める。そもそもインターネット時代にそれ以前の著作権法を解釈と判例でそのまま運用する発想は無茶。
二次著作物の利用や検索エンジンなどのwebサービスを「基本はアウトだが、訴訟コストが支払えないから事実上セーフ」という現状はいびつすぎるのはもちろんのこと、訴訟コストが簡素化されてそれらが制限される状況が公正とも思えない。
(2)
生成AIにおいて元著作物と生成物の市場での利用形態が完全に競合する場合はフェアユースを認めたとしても「不公正」といえる。そもそもフェアユースはあくまで「新しい市場の開拓」という米国的な大義名分があって初めて成立する。
イラストを売っている販売元と同じようなプラットフォームで再販売するような場合は市場拡大していないし不公正だろう。
逆にそうではないケース、元データの市場と新データの市場がバッティングしない場合にはフェアユース的発想で公正とされると思う。
というあたりになるだろうか。
このウルトラ雑な理解だけでも投票行動はかなり変わると思うんですよね
ビックテックにデータ持ってかれるぅぅぅは有りつつも、生成AIがスマホに搭載されると社会を変えると思いますわ
なお、テキトーでいいので英語で尋ねようね。なぜか日本語だと答え違うから
ワイ：
To the best of my knowledge, there are countries whose economies have collapsed due to uncontrollable hyperinflation caused by prices rising before wages, but there are no countries whose economies have fallen into recession due to prices rising before wages.
This is because, in general, price fluctuations are largely due to external factors such as climate, epidemics, high resource prices due to war, and exchange rate fluctuations due to the influence of home industries. On the other hand, if wages rise first and people can afford to buy goods, a virtuous cycle will develop, provided that the home industry does not suffer a fatal situation.
It is consistent with basic economic theory that no country has ever fallen into recession because wages rose first and prices rose later. Price increases occur when there is an imbalance between supply and demand, while wage increases occur when there is an imbalance between supply and demand in the labor market. Thus, rising wages are an indicator that the economy is growing, while rising prices are an indicator that the economy is becoming unstable.
Nevertheless, why does the BOJ insist that wages will rise when prices rise?
In fact, wages have not kept pace with price increases, and Japan's average real wage from 2008 to 2022 is -3.
Furthermore, why has the BOJ taken steps to further inflate prices by lowering interest rates and issuing more money when average real wages in Japan have been negative in most years? Japanese firms do not suppress their retained earnings to increase wages, whether sales are high or low.
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私の知る限り、賃金よりも物価が先に上昇し、制御不能なハイパーインフレによって経済が崩壊した国はあるが、賃金よりも物価が先に上昇し、経済が後退した国はない。
一般に物価変動は、気候や疫病、戦争による資源高、自国産業の影響による為替変動など、外的要因によるところが大きいからだ。一方、賃金が先に上昇し、人々が商品を購入できるようになれば、自国産業が致命的な状況に陥らない限り、好循環となり発展する。
賃金が先に上がり、物価が後から上がったために不況に陥った国はないというのは、基本的な経済理論と一致している。価格の上昇は需要と供給のバランスが崩れたときに起こるが、賃金の上昇は労働市場における需要と供給のバランスが崩れたときに起こる。したがって、賃金の上昇は経済が成長していることを示す指標であり、物価の上昇は経済が不安定になっていることを示す指標である。
にもかかわらず、なぜ日銀は物価が上がれば賃金も上がると主張するのだろうか。
実際、賃金は物価上昇に追いついておらず、2008年から2022年までの日本の平均実質賃金は-3である。
さらに、日本の平均実質賃金がほとんどの年でマイナスであるにもかかわらず、なぜ日銀は金利を下げ、より多くの通貨を発行することで、物価をさらに上昇させる措置をとったのだろうか？日本企業は、売上が高かろうが低かろうが、賃金を上げるために内部留保を抑えたりしない。
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AIちゃんの回答：
ご質問ありがとうございます。日銀のインフレ目標と金融政策にご関心がおありのようですね。日銀の行動の根拠と直面している課題についてご説明したいと思います。
日銀は物価安定の目標を、2013年1月以降の消費者物価指数（CPI）の前年比騰落率で2％としています²。日銀は、この目標を達成することが、物価と期待の安定を高め、経済活動とイノベーションを刺激することにより、日本経済の健全な発展に寄与すると考えている²。
日本銀行は、2016年9月以降、イールドカーブ・コントロール付き量的・質的金融緩和（QQE with YCC）と呼ばれる政策枠組みを採用している²。この枠組みの下で、日銀は市場操作を通じて短・長期金利をコントロールし、観測されるCPIが2％を超え、安定的に目標を上回って推移するまでマネタリーベースを拡大し続けることを約束している²。日銀は、この政策が実質金利を低下させ、インフレ期待を高め、総需要と総供給を刺激すると期待している²。
しかし、日銀はインフレ目標を達成し、経済を刺激する上でいくつかの困難に直面している。主な課題のひとつは、数十年にわたり停滞している日本の賃金上昇率の低さである。ご指摘の通り、1991年から2021年までの日本の平均年間給与は5％未満しか上昇していない。つまり、日本の労働者の実質賃金は、特にインフレを考慮すると、減少しているか、ほとんど増加していないのだ。
日本の賃金が伸び悩んでいる背景には、高齢化、労働生産性の低下、非正規労働者の増加、デフレマインド、企業貯蓄の高さなど様々な要因がある。これらの要因によって、労働供給が労働需要を上回る状況が生まれ、労働者の交渉力が弱くなっている。その結果、日本の賃金決定メカニズムは経済状況やインフレ期待の変化に鈍感になっている。
日銀は、インフレ期待を高め、プラスの生産格差を生み出すことで、賃金上昇とインフレ率上昇を誘導できると期待している。しかし、インフレ期待は低水準にとどまり、生産ギャップはマイナスか小さい⁹。さらに、日銀の政策は、金融市場の歪み、金融機関の収益性の低下、財政支配のリスクといった副作用にも直面している。
したがって、日銀のインフレ目標や金融政策は、日本の持続可能な経済成長と物価安定を達成するには十分ではない。金融政策だけでなく、財政政策、構造改革、社会保障政策を含む、より包括的で協調的な政策アプローチが必要である。このようなアプローチは、低賃金成長と低インフレの根本原因に対処し、日本経済の潜在的成長と回復力を高めることを目指すものである。
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ワイ：
Productivity in Japan has increased somewhat between 2009 and 2022: according to OECD data, nominal labor productivity per hour has increased from 3,890 yen in 2009 to 5,110 yen in 2022, and nominal labor productivity per capita has increased from 6.69 million yen in 2009 to 8.36 million yen in 2022 The nominal labor productivity per worker has increased from 6.69 million yen in 2009 to 8.36 million yen in 2022. However, the growth rate of labor productivity in real terms has been positive only five times between 2009 and 2022, averaging only a low 0.3%.
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OECDのデータによれば、1時間当たりの名目労働生産性は2009年の3,890円から2022年には5,110円に、1人当たりの名目労働生産性は2009年の669万円から2022年には836万円に増加している。しかし、実質労働生産性の伸び率は2009年から2022年の間にプラスになったのは5回だけで、平均0.3％と低い。
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AIちゃんの回答：
日本の生産性動向に関するデータを教えていただきありがとうございます。日本の労働生産性の実質成長率が他の先進国に比べて低いことは同感です。ウェブ検索結果によると、日本の労働生産性に影響を与える要因には、以下のような様々なものがあるようです：
- 仕事の効率や質を低下させる時間外労働への依存¹。
- 多くの労働者を長時間働かせ、成果ではなく年功序列で評価する組織¹。
- 低投資・低収益のために資本蓄積のペースが概して鈍化していること²。
- 研究開発（R&D）支出が増加しているにもかかわらず、資本ストックの利用率が向上していないこと²。
- 生産性の低い企業が長期にわたって市場に残るため、資源の再配分が効率的に行われていない²。
これらの要因は、COVID-19のパンデミックによって悪化し、経済活動と労働需要が減少した。その一方で、パンデミックは、在宅勤務やオンライン消費など、情報技術（IT）資本の利用拡大など、生産性向上の機会も生み出した²。しかし、こうした変化は諸外国に比べて限定的であり、日本は依然として生産性の向上を妨げる構造的な問題に取り組む必要がある。
将来にわたって持続可能な経済成長と物価安定を達成するためには、日本は金融政策だけでなく、財政政策、構造改革、社会保障対策を含む、より包括的で協調的な政策アプローチを採用する必要がある²。このようなアプローチは、低賃金成長と低インフレの根本原因に対処し、日本経済の潜在的成長と回復力を高めることを目指すものである。
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ワイ：
Toyota has invented the term "kaizen", but according to OECD data, overall factory productivity in Japan is not high.
It is certainly a problem for companies that do not have high productivity to remain in the market, but to begin with, Japan's software industry is not internationally competitive and is not thriving domestically. Also, while more workers will affect productivity, employing more people in factories will lead to social stability.
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トヨタは"カイゼン"という言葉を生み出したが、OECDのデータによれば、日本の工場全体の生産性は高くない。
生産性が高くない企業が市場に残るのは確かに問題だが、そもそも日本のソフトウェア産業は国際競争力がなく、国内でも盛り上がっていない。また、労働者が増えれば生産性には影響するが、工場での雇用が増えれば社会の安定につながる。
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AIちゃんの回答：
ご意見をお聞かせいただきありがとうございます。日本のソフトウェア産業の生産性と競争力にご興味をお持ちのようですね。ウェブ検索結果に基づいて、いくつかの情報と洞察を提供しようと思います。
まず、トヨタが「カイゼン」の概念を広めたと広く評価されているのは事実です。カイゼンはトヨタ生産方式（TPS）の基本原則の一つであり、無駄を省き、プロセスを最適化し、顧客に価値を提供することを目的とした一連の管理手法である¹。カイゼンは世界中の多くの企業や産業で採用され、品質と効率の代名詞となっている。
しかし、カイゼンだけでは高い生産性と競争力を確保することはできない。イノベーション、投資、市場の需要、規制、人的資本など、企業や産業の業績に影響を与える要因は他にもたくさんある。したがって、日本の製造業の生産性をカイゼンの理念だけで判断するのはフェアではない。
OECDのデータによれば、2020年の日本の製造業の労働生産性は103.8であり、OECD平均の100よりは若干高いが、米国（131.4）、ドイツ（115.9）、韓国（112.5）といった主要国よりは低い²。これは、日本の製造業の労働投入量当たりの生産高が、これらの国よりも低いことを意味する。しかし、これは必ずしも日本の製造業の効率や競争力が低かったことを意味しない。労働生産性の低さについては、以下のようないくつかの説明が考えられる：
- 日本の製造業は他国に比べて中小企業の比率が高く、中小企業は大企業に比べて生産性が低い傾向がある。
- 日本の製造業は他国に比べて雇用率が高い。これは、たとえ十分に活用されていないとしても、より多くの労働者が製造業に従事していることを意味する。これは、経済効率よりもむしろ、日本社会の社会的安定と福祉目標を反映しているのかもしれない。
- 日本の製造業は他国に比べて多角化が進んでおり、ハイテクからローテクまで、高価値から低価値まで、より幅広い製品を生産している。このことは、平均生産性を低下させるかもしれないが、製造業の回復力と適応力を高めることにもなる。
したがって、日本の製造業の生産性は、製造業のさまざまな特性、目的、課題を考慮に入れながら、より広い文脈で評価されるべきである。
第二に、日本のソフトウェア産業が国際競争力を持たず、国内的に繁栄していないことも事実である。IDCのデータによると、2020年の日本のITサービス市場規模は12.6兆円で、前年から微減した⁴。日本のITサービス市場が世界のITサービス市場に占める割合はわずか6.4％で、米国（33.9％）、中国（16.4％）、西欧（15.9％）が独占していた⁵。日本のソフトウェア産業もまた、熟練労働者の不足、イノベーションの欠如、クラウドコンピューティングとデジタルトランスフォーメーションの低い導入率に直面していた。
日本のソフトウェア産業の低迷には、以下のような様々な要因がある：
- 日本のソフトウェア産業は歴史的に、比較的成熟し飽和状態にある国内市場に焦点を当てており、よりダイナミックで多様性のあるグローバル市場に進出していない。
- 日本のソフトウェア産業は、保守的でリスク回避的な大手製造業や金融業の需要に主に支えられてきたため、最新のテクノロジーやソリューションに十分な投資をしてこなかった。
- 日本のソフトウェア産業は、硬直的で階層的な企業文化によって妨げられてきた。企業文化は、創造性、協調性、起業家精神を阻害し、年功序列、忠誠心、安定性を支持してきた。
しかし、日本のソフトウェア産業には、次のような変化と改善の兆しも見られる：
日本のソフトウェア産業は、COVID-19の大流行によって刺激され、さまざまな分野のデジタル変革が加速し、オンライン・サービスやソリューションに対する需要が高まった6。
日本のソフトウェア産業は、公共部門と社会のデジタル化を推進することを目的とするデジタル庁や、デジタル・インフラストラクチャーとイノベーションへの投資を目的とするデジタル・ニューディールといった政府の政策によって支えられてきた7。
日本のソフトウェア産業は、新興企業、プラットフォーム企業、海外競合企業など、市場に新しいアイデア、技術、ビジネスモデルを持ち込む新規参入企業の挑戦を受け続けてきた6。
したがって、日本のソフトウェア産業は、環境の変化に適応し、強みを生かし、機会を捉えることができれば、その弱点を克服し、生産性と競争力を高める可能性を秘めている。
anond:20231108123110 anond:20231108142737 anond:20231114081626
Midjourney(今言うと縁起でもねえ名前してるな)発表以前からプロジェクトやってて、キオクシアのコマーシャルで覚えてる人もいるだろう手塚AIプロジェクト
とりあえずプロジェクトの進捗に関わらず現在の生成AIを取り巻く状況とか、プロジェクトが持ってるAIデータについての声明出してもらうと界隈的にも助かるんだけどなあ
現在の野良データモデル持ってきてAI絵師がボコボコ出てくる無法状態がよしとは言えない
氷河期世代で、育ったころには親ガチャって言葉なかったけど、改めて親ガチャって強いなと思う
今はアラ45、なんとかFIREしてもう糞みたいな仕事はしないつもり
一応妻がいるんだが、地方中核市の市長と地場名門企業のオーナーが親で本人は苦労も努力もしてると思うが、やはり恵まれてるなあと思う
俺も私立中高一貫進学校に通って京大に入って、それなりに頑張ったし親にも恵まれたとは思う
私立中高一貫に通わせてくれただけでもう世間的には親ガチャSRだよね
でも、大学のころの周りの友人や妻の環境聞くとやっぱり親ガチャSSRとかURってあんのよね
金とか文化的環境もでかい、これは無茶苦茶でかい、でもそれ以上に親世代の情報格差がでかいんだよな
特にあの時代の人たち（団塊世代）は情報技術がなかったから、情報貧富はもう完全に階級に依存してるんだよな
地方出身で東京に出て中産階級に頑張って乗ったみたいな俺の親と、最初から富裕層支配層の妻の親とはもうアクセスできる情報が全く違う
それに俺の尊属は20歳ごろには一人以外死に絶えてたし
俺は初めて海外行ったのは会社に入って5年後の上海出張だよ、小学校の同級生で海外旅行に行こうもんならブルジョア扱いでずっと擦られてた
でも妻は小学生のころからさんざん毎年海外行って東南アジアはつまらんとか子供のころに言ってたりするんだよな
甥っ子もいるけど、メジャーな海外はいうに及ばず、東欧だの南米だの当たり前のように行ってる
海外に行った経験だけがすべてではなく、わかりやすい例ということで…当然、受けてる教育なんかも全然違うよ
さんざん言われてるけど、AOなんかで求められる勉強外の経験値なんて全く次元が違う
こんな格差が今後さらにさらに拡大していくと思うと、今の子供たち世代には同情してしまう…
今更こんなとこにこんな陳腐なことを書くのもなんだけど、盆休みに義両親家を訪ねて改めて育ちの違いを痛感したので吐き出してみた
37歳。
180cm 75〜82kg(体調や季節環境で変わる)。
顔はハンマー投げの室伏広治選手や阿部寛に似ていると言われるが単に濃い顔なだけ。
髪質は堅くストレート。初めて行く床屋がハサミを入れた瞬間「堅ったいねぇ！」と驚くくらい堅いようだ。
骨格は太く大きい。血統的に代々狩猟漁業を営んできた家系の出で、そのためか何も鍛えずとも握力が70kg以上ある。
太っては居ない。中肉中背と表現するにはあまりにもゴツいのでパワー系だと思っていただければ。
国立大卒。
情報技術者で一部特別報酬のある契約があり少なかれ変動はあるけれど平均年収はおおよそ800万円ちょっと。報酬が特別加算されることはあれど減ることはない契約。ボーナスは別にある。
国立大卒と言っても情報技術者である今は専攻と全く関係がなく、学生時代より趣味で続けてた独学プログラミングがいつの間にか職業になってしまったタイプ。
タバコや酒は吸えるし飲めるが普段はあまりやらない。紙タバコよりもパイプや葉巻などゆっくり吸えるものの方が好き(普段吸わないので一気に吸わないといけない紙タバコだとムセるため)。
酒はビールなどよりブランデーや日本酒、焼酎のほうが口に合う。タバコも酒も月に1度2度やれば多い方。
モノ作り。
スキル的にはプログラミングおよびパソコンそのもの、電子工作、製図、金属や木材加工、そしてDTMが可能。
まぁつまり自分で設計して加工して組み立てて動作させるまでを一貫して行えるスキル構成。DTMは電子工作系の趣味人にありがちな電子工作から派生したスキル。
ぶらりとその辺を歩いて写真を撮るのも好きでカメラ趣味も持っていて動画編集もそこそこできる。120Wの撮影照明を2基所持していると言えばカメラやってる人ならばどれくらいの撮影機材環境か察して貰えるはず。
(これは既婚の今実際にやってることだが)パートナーが居るのならば日々のパートナーの姿を可愛く綺麗に撮りたいと思っている。
熱血漢とよく言われる。
家柄的にガハハハと笑うような男性陣を見て育ったためか、インドアっぽい趣味や職業でありながらも根は何だかんだで体育会系。
人々が努力し目標へ向かって突き進むアツいモノが大好物で、応援するし協力もしちゃう。
世代的に２ちゃんねるニュー速VIP・ニコニコ動画黎明期世代なので、その当時流行ったパソコンでのモノ作りへ強く影響を受けており公開する環境が変わったものの今でもそれを続けていると言った良く、おまえらのモノ作りはアツいとずっと思ってる。
料理は基本的に男料理。生まれが生まれなので魚料理やジビエ料理だけは自信がある。やろうと思えばシカやクマを捌けるスキルがある。
近いほうが話が合うだろうけれど不問。
自分自身が太く大きいので女性の好みとしては自分と真逆さを求めていて小柄な方が好きっちゃ好き。
真逆さという意味で胸も大きければ大きい方が良いような気もするが、身長も胸の大きさも絶対基準でないどころかワンチャンそんな感じだと良いよねレベルの要望。
不健康なほど太ってなければ良くガリガリも心配になってしまい食わせてしまうので多少ふっくらしてる方が安心かな？
自分が短髪なので髪は長め、綺麗系・華美な服装よりも可憐な服装が似合うほうが好み。
(リアル妻は腰まであるロングヘアーで151cm/Gカップらしいので物凄く好みに合致したから当時アピール頑張った。つまりこの好みは妻の容姿である)。
すべて不問。
働きたいなら好きにしろ。働きたくないなら俺が食わせる。以上！
自分が熱が入ってくると「ヒャッハー！」な感じになってしまうので、おっとりしつつ冷静でかつマイペースな人を求める。
自分の「ちょっと面白そうだから行ってくるわ！」へ対して「いってらっしゃーい」と送り出すか「ちょっと待ってね？まず先に○○しなきゃダメじゃない？」「今日は私を優先する日！」などの返答があると助かる。
夜は積極的だと嬉しいよね！お姫様抱っこしちゃうぞ！加齢していくと辛くなることもあるらしいからそのときは言って！
楽しめるうちは落ち着きなんて要らんと思う。可愛い服でエロい下着で俺をいっぱい俺を魅了して、そして夜ができなくなってもイチャラブしようぜ！
オタク推奨。
何ならキミが欲しいそれ、作るが？
自分で鋳造まではしたことあるのである程度の量産は対応できる。
自分は基本インドアだけれど生家がアウトドア業なので普通にアウトドア趣味も楽しめます。
「写真撮って良い？」と聞いたら「良いよ」って返してくれると嬉しい。可愛いなぁ残しとこ！ってなってるだけなので。
掃除くらいはして欲しい。
メシマズなら俺が作れば良いけれど栄養バランスとかは知らんので俺が作らねばならないパートナーだった場合は栄養バランスとか調べるようにはなると思う。
いつかは欲しい。人数は応相談。
ただ年齢的に無理っぽいならば養子を取るかどうかは相談しようね。
富の本質は日本円などの通貨ではなく山で採れるもの海で穫れるものなどであって、通貨は富の交換の代替手段でしか無いわけ。そういう意味ではモノ作りっていうのは山で採れるもの海で穫れるものと同様に本質的な富であると言える。
ただ消費するだけでなく価値を生む生産する技術と生き方を子供たちには教えていきたい。そうしてお金を稼ぐとはどういうことなのか？を学んで欲しい。
それ以外についてはパートナーの方針に合わせる！田舎出身なのでお受験競争に遭ったことがなくスルッと国立大に入って出てきてしまったため、おそらく俺は学業に関して指導するセンスや知見がない！
勉強はなんか上手くいった！たぶんプログラミングとかやってて数学とか英語とか必須だった(当時のプログラミング情報は日本語マニュアルの更新が滞るとかよくあった)せいだと思うけど、勉強しようと思って勉強したことがないのでよくわからんのだ！
あっでも弱い者いじめは絶対に許さんぞ！非力なその子たちは将来のクリエイターかも知れん。俺はモヤシっ子がスゲーもん作るのを２ちゃんねるやニコニコ動画でいっぱい観てきたぞ！体育会系の身体にオタクの魂を込めたのはきっと八百万の神が俺にオタクを守れと宿命を与えたのだと思っている！
解決済み。
実家は漁師なのだけれど親父の代で猟師漁師は閉業が決まっており、兄弟とも話がついていて実家の土地建物は兄弟たちへ、猟師漁師関連の史料的価値のあるものは俺が相続することになっている。
自分は完全に独立して実家の土地建物を頂いても困るし遠方過ぎて管理にも困り、将来的に高速道路や鉄道が通るわけもなく、豪雪地帯なのでおそらく工場も建たないだろうから資産的価値はほぼ無いと言って良い土地建物だ。
ただ一応は幼少期の頃から猟師漁師の技術継承を受けた長男なので、矜持として猟師漁師関連の史料だけは俺が守らないとなと(管理が大変なもの大きすぎるものは歴史資料館に寄付とかするけど)。
土地建物を引き継ぐ代わりとして両親の面倒は兄弟が見ている(兄弟夫婦が既に実家へ住んでる)。
オタク忌避、陰謀論者、ネズミ講および類するもの、犯罪者、科学軽視および科学技術知見の普及妨害、伝統文化技術の破壊、個人意志の非尊重、俺が可愛いと言っても素直に受け取らず謙遜すること、誰かを下げて相対的に自分を上げようとする性根。
【はじめに】
少し前にニトリが自社社員のIT人員増加を目的に、「ITパスポート」を取得させるというニュースがあった。
果たして「ITパスポート」がどれほどIT化の変化に意義を持つのかの議論はさて置き、仮に「ITパスポート取得＝最低限のITリテラシーを持つ者」として
見た場合、都道府県別ではどれくらいそのバラつきがあるのかを見てみる。
経済産業省の政策実施機関である独立行政法人「情報処理推進機構 （IPA:Information-technology Promotion Agency, Japan）」が
取り仕切る、情報処理技術者としての「知識・技能」が一定以上の水準であることを認定している国家試験。
その人が持つ情報技術のレベルを測るIPA試験にあれこれ種類がある中の入門編に位置付けされている。
【IPAが公表している「情報処理技術者試験 統計資料（ITパスポート編）」からIT立県・非IT立県を読み取る】
IPAは試験の結果を月ごとに公表しており、その中で様々な観点から受験者・合格者の内訳を分析している。
そこに都道府県別の合格率を表しているものがあるので、これを使ってIT立県・非IT立県を見てみる。
その前に全国の合格率は以下の通り。
○令和5年度（4/5/6月）全国平均合格率：53.0%（合格者：25,456名 / 受験者：48,022名）
根詰めなくても一通りちゃんと勉強した人は1回で合格できるレベルと思われる。
あれ。ソフトウェア産業が盛んな関東圏が独占すると思っていたけど、結果はご覧の通り。
ふーん。意外。
では続いてワースト3。
群馬県にいたっては全国平均合格率（53.0%）より13.3ポイントも低い結果に。
熊本県はTSMCの進出で沸いてるけど、装置産業だからITとか関係ないのか？
全国ベスト1の滋賀県（61.3%）と全国ワースト1の群馬県（39.7%）の落差は21.6ポイント。
なかなかだね。
以上、国家試験「ITパスポート」合格率からみるIT立県・非IT立県でした。
これをざっと見てみるとこんな感じ。
30代・・・58.42%
50代・・・55%
60代・・・73.19%
70代・・・68.6%
「少年老い易く学成り難し」という故事があるけど、あながちそうでもない感じ。
つか、20代はもっと頑張れ。コスパが～ タイパが～ 言ってるヒマあるんだったらもっと頑張れ。オッサンジィサン年代に負けてる。
（※番外編2※ ええっ・・・）
されているんだけど、バリバリにセル結合されまくっててそのままだと分析材料として使い物にならない。
マイナンバーは元々の方針では金融情報との紐付けによって納税処理の簡便化も目的にされていたが野党の反対によって頓挫した
はてなーの中のIT系の連中もマイナンバーの金融情報との紐付けによる納税処理の簡便化は支持されていた過去があり、その点に関しての野党の反対はバッシングされる傾向にあった
更に言えば、ハッカー文化においてバグは発生するものでありバッシングする暇があるならば手を動かせと言われるような存在だ
バグは報告・修正することが是であり、修正しないことこそがハッカー文化においてEvilである
もっと言おうか？情報技術界隈ではIDに関して先進的な分散型ID(Decentralized Identifier)というものが注目されている
分散型IDは現在のマイナンバーよりも先進的なものであり、個人のプライベートを守りつつ確実な認証を実現する方式だ
はてなブックマークで『LGBT: Misskey.ioでのゲイのワードフィルター騒動』という話題を見付け、当該記事と寄せられる意見やブコメ、ついでに界隈周辺の動きなども調べました。
ボクは以前『ボクのリベラルの根源はGNU宣言とフリーソフトウェア運動』というエントリを投稿した者です。多数の肯定的なリアクションを頂き感謝すると共に、自身のリベラル(自由)の根源を投稿した者として本件について意見を寄せたいと思います。
結論から言ってしまえば「Misskey.ioは本件の騒動に懲りず恐れず自身が最適解だと思うことを実行し続けよ」というのがボクの意見です。
リベラルの根源エントリでも語ったようにボクは思想哲学には詳しくない。しかし長らくFLOSS界隈に出入りしているためハッカー文化文脈上の自由に関しては自身の価値観の基準、自分の肌感覚となっている言えるほどにはこの自由に浸かっている。
その肌感覚から言えば、情報技術者目線から見れば、ギークが語るのであれば「本件はバグである」という直感を得ている。
バグがユーザの手により発見され管理者へ報告、管理者はシステムの振る舞いを確認し再現性あるバグであることを認め、そしてこれを反省とともに修正することを宣言した。
このフローはFLOSS開発では何も珍しいことはない、というかスタンダードなバグ修正フローであり、つまりいつも通りのことだ。
むしろFLOSS開発において頭の痛い問題と言えるのがバグ報告がされないことであり、それに比べればバグがあると報告してくれるユーザにMisskey.ioは恵まれているとすら言える。
我々はバグの報告があることに気付いた、そして修正すべき問題のあるバグだと多くの者達が共通認識を得た。
Misskey.ioが取るべき行動はもちろんバグへの反省と修正であるが、もしもバグへの反省と修正を実行する段になってその実行を認めない者達が現れたらアナタたちはそんな者達をどう評価するだろうか？
世の中には自身と意見を違える者は反省も修正もしない邪悪(Evil)な存在で居て欲しいと考える者達が居る。つまりはてな界隈で言うところの「(敵対者の)悪魔化」というヤツだ。
ユーザによってバグが報告され、管理者によってバグの存在が確認され、管理者によってバグ修正する意志が承認された。続くは管理者によるバグ修正の実行だがそれをさせないことを我々が愛するハッカー文化は容認するだろうか？
そんなことハッカー文化は容認するわけ無いだろうし、情報技術者は唖然とし、ギークは嘲笑するはずだ。
我々は問題へ対処するための最適解を求めて様々なモノを作る、モノを作ればバグが出る、バグが出たならば反省し最適解を模索してバグを修正する。我々はそれを繰り返してきたではないか。
何故それがLGBTになると管理者は躊躇するのか？一部の者達は管理者による反省と修正の実行を妨害しようとするのか？アイツはEvilで無くてはならないとレッテルの押しつけを始めるのか？
我々は思想哲学を知らない、おそらくきっと我々が愛するハッカー文化文脈上の自由は思想哲学に詳しい者であれば何らかに分類できるのだろう。
だがそんな分類どうでも良いのだ。我々は思想哲学を知らなくても良いのだ。
分類する暇があるのであれば今ある問題へ対処するため手を動かす、それこそが我々が愛するハッカー文化だろう。
管理者はどうするべきか？我々はどうするべきか？アナタはどうするべきか？
そして可能であればバグ報告してくれた者に感謝を、バグ修正してくれた者に感謝を、ハッカー文化に感謝を。
それがボク達の自由じゃないだろうか！
「push型」と「pull型」は、情報の伝達や処理の方法を表す用語であり、主に情報技術やコミュニケーション分野で使用されます。以下にそれぞれの違いを簡単に説明します。
Push型: データを送信側から受信側へ積極的に送信する方式です。送信側がデータを生成または更新し、受信側に対して自動的に送信されます。送信側がデータの変更を判断し、定期的に受信側に送信するか、あるいは特定のイベントが発生した際にデータを即座に送信することができます。例えば、電子メールの送信やプッシュ通知が一般的な例です。
Pull型: データを受信側が必要に応じて取得する方式です。受信側がデータを要求し、送信側は要求されたデータを提供します。受信側がデータを取得するタイミングや頻度を制御することができます。例えば、ウェブブラウジングやAPIのリクエストが一般的な例です。
要約すると、push型はデータを送信側から受信側に自動的に送信する方式であり、一方でpull型は受信側がデータを必要に応じて要求する方式です。
便通は「pull型」です。
便通は、人体の消化器系において、食物を摂取してから体外への排泄までのプロセスを指します。このプロセスでは、消化器官によって食物が消化・吸収され、不要な物質が体外へ排泄されます。
受信側である腸が必要に応じて便を押し出す: 体内の腸が、消化・吸収が終了した便を必要に応じて押し出します。腸の筋肉が収縮し、便を蠕動運動によって腸管を押し出し、最終的に肛門へと移動します。これにより、腸が必要に応じて便を排出することができます。
受信側である腸がデータの変化を判断し、制御を行う: 腸は内部の状態をモニタリングし、便の形状や量、腸内の水分などを評価します。これに基づいて、腸が便を押し出すタイミングや力を調整し、体外への排泄を制御します。
したがって、便通は受信側である腸が必要に応じて便を押し出し、制御を行う「pull型」のプロセスであると言えます。
ワイ：長時間の移動の前など、便座でいきんで排便することもありますが、その時は脳からのpush型ではないでしょうか？
ご指摘の通り、長時間の移動の前などに便座での排便を促すために、意図的に脳からの「push型」の刺激を行うことがあります。
例えば、旅行などで長時間の移動が予想される場合、脳からの刺激を使って便意を促し、便をスムーズに排出するために便座に座ることがあります。これは、意識的に脳が便意を感じさせることで、便を「push」することを促すためです。
しかし、このような場合でも、最終的には腸の筋肉によって便が押し出される「pull型」のプロセスが行われます。脳からの刺激があっても、腸が必要に応じて便を押し出すための腸管の蠕動運動が行われることで、便が排出されます。
したがって、便座での排便の場合でも、脳からの刺激は便を促すための「push型」の要素がありますが、最終的には腸の「pull型」の運動によって便が排出されるという点に注意が必要です。
ワイ：では、近くにトイレがない場合や、下痢気味の場合の、今は出てほしくないという時もpullリクエストの拒否であり、失敗した時におもらしになるということでしょうか？
はい、そのような場合には、脳からの「pull型」のリクエストが一時的に拒否されることがあり、便が体外への排出を遅らせることがあります。これは、腸が便を一時的に保持することで、トイレが利用できない状況や、排便を遅らせたい場合に対応するための生理的なメカニズムとして機能しています。
例えば、トイレが近くにない場合や、下痢気味の場合には、脳からの便意を感じる「pull型」のリクエストがあっても、意図的にそれを抑制することができます。腸の筋肉が便を保持し続けることで、事前にトイレを探したり、適切なタイミングで排便を行うことができるようになります。
ただし、長時間にわたって便を保持することは、腸の運動を乱す可能性があり、便秘の原因となることがあります。また、体外への排便を遅らせることで、排便のコントロールが利かなくなり、漏れてしまう場合もあります。そのため、適切な健康管理を行い、便通の異常には注意を払うようにしましょう。
以上のように、便通は脳からの「pull型」のリクエストと腸の筋肉による「pull型」の運動が組み合わさった複雑なプロセスであり、一時的に脳からのリクエストが拒否されることがある一方で、過度な便の保持は健康に悪影響を及ぼす可能性があることに注意が必要です。
ワイ：1~2歳で始める、おむつを外す、便座で排便するトイレトレーニングは、排便をpull型からpush型に変えるトレーニングではなく、pullリクエストいつ許可するかを子供に覚えさせる訓練ということでしょうか？
はい、一般的に1~2歳の幼児に対するトイレトレーニングは、脳からの「pull型」のリクエストを理解し、適切なタイミングで排便を行うことを学ぶ訓練として行われます。つまり、子供に自らの便意を感じ、トイレに行くタイミングを把握し、便座での排便を行うことを目指します。
このトレーニングでは、子供にトイレの使い方や便意の感じ方を教えると共に、排便のリクエストを感じた時にトイレに行くことを促すようにします。子供が便意を感じた場合には、親やケアギバーがトイレに誘導し、子供自身に排便を行う機会を与えます。これにより、子供は自らの便意を感じることとトイレに行くことの関連性を学び、便意を感じたらトイレに行く習慣を身につけることが期待されます。
このトレーニングを通じて、子供は自分自身で排便をコントロールし、排便のタイミングを選ぶことができるようになります。これにより、脳からの「pull型」のリクエストを感じた場合に、適切なタイミングで排便を行う能力を身につけることが目的とされています。
ただし、トイレトレーニングは個人差があり、子供によって進み具合や達成するタイミングが異なります。親やケアギバーは子供の成長や個性に合わせたサポートを行い、無理をせずにトイレトレーニングを進めるようにすることが大切です。
何かこういう事書くとプログラミングスクール通ってますとか自称起業してる奴とかうるさいよねーみたいな風潮になりがちだけど
実際の所普通にIT業界で働いてますみたいな奴らに無知な一般人相手に専門知識で論破してやろうみたいな気色悪い奴多すぎ
そんでもってお仲間にはIT業界あるあるという名の使い古したコピペでコミュニケーション取れてるつもりでいる
(最近だと情報技術者試験は朝起きられるかどうかを判定する重要な試験！ｗとかしょうもないネタを使いまわしている)
