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はてなキーワード: 研究者とは
自分は男。小学校の途中でブルマからハーフパンツに切り替わった。その当時の、うっすらとした記憶の前提。
togettorで https://togetter.com/li/2467625 が盛り上がってるけど、基本的に「今の価値観で過去の価値観を攻撃するのは控えるべき。
するなら、せめて当時の価値観で」派なので、あんまり名前を出して、この場に参戦したくないので、増田で細々と書く。
歴史研究した訳では無いけど、ネットに転がるブルマ研究者の資料を流し読みした感じ、以下みたいに自分は思ってる。
（自分の低学年の時の記憶はほぼ無いが、小学校高学年の時に低学年がスカートで運動して中が見えるのに抵抗が無かったような記憶があることから）
それを知ってるから、よけい辛い奴じゃとオモタ。
実際のところはともかく、研究こそ最高の至上主義の世界でやってきた先生の最高の褒め言葉がそれなんだよ。
大学人は研究至上主義だからな・・そこのバイアスは差し引かねば
2000万稼げる連中に300万で働いてもらえてるの破格と思えないか？って書いてんだろ
俺が何でここまで怒ってるかというと、君みたいな発想の人間が多すぎて、かつその無茶苦茶な論理をもって日本がダメな方向に進んでいることが明確にわかるからだよ
10円安いもやしを買うために自動車を出して隣町の激安スーパーに行くみたいなこと国全体でやっていて、しかもそれを公言して恥ずかしいとさえ思えない、その厚顔無恥に腹が立つ
博士の学生って普通に論文書いてる一線級で主力の研究者だぞ? わかってんの? それを300万で雇ってるんだぞ? 300万だぞ3000万ちゃうぞ? わかってんの? 本気で
「日本にとって効率のいい支出の仕方がされて欲しいだけ」っていいながら300万でこの手の人たち買いたたけてるの、これ以上に効率的な話はないだろ
ここに疑問持ってる時点でもう議論の段階にないんだよ 難癖でしかない
日本の労働者って基本的に馬鹿だから、なぜか自分に不利な経営者目線でものを考えようとするあたり馬鹿だなぁって思い続けて生きてきたけど
そういうこと言ってるドM労働者がジリ貧になるのは勝手にしろと思いつつ、他人にまで同じ滅私奉公を強要するのは度を越している
こういう「一般人の感覚」を異常に重視して大事なこと決めちゃうのがこの国の根本的な問題なんだよね
この件にしても、300万円そこらで海外の優秀なエンジニアを雇ってるって考えれば、将来何も還元せず卒業後すぐ帰ったとしても破格の働きじゃないか？
OISTに来てるやつらなんて、国に帰れば卒業後すぐに日本円で年収2000万とかもらうような連中だぞ
能力も卒業前後で大きく変わるわけじゃなし、300万で買いたたいて日本の機関として世界中に名前を売ってくれてるって考えればおかしいと思わないか？まさか学位とった瞬間にポケモンみたいに進化して急にできることが増えて年収2000万に値する人間になるとか思ってる？
ましてやタダ働きして学費払えとかになると頭おかしいとしか思えないんだが、最近学外の人とかと話してると「学生」と「社会人」で大きく分けてるっぽいんだよね
こんなだから修士号すら持ってないポンコツ研究者を「社会に出てる」という一点だけで世界的スーパースターの博士課程学生より上位に置いて物を考えたりしてしまう
「学生」っていう言葉が独り歩きしすぎなんだよね 認知がゆがんでいるしいつまで昔の話してんの？って感じ 学生も教員も遊んでテキトーにやってる時代はとっくに終わってるんだよ
なら一生研究者が悪い、大学教員が悪い、金は出さないけど文句も言わず奴隷できない大学院生が悪いって言ってろ。
どこかで現状にメスを入れて欧米諸国のように高度人材を上手く社会に環流する仕組みをうまく構築しろよって話なのに、全部わがままで片付けられるんならそりゃみんな見捨てますわ。
税金は高齢者と低所得者にだけつぎ込んで、ほんとこの日本も国民もタコが自分の足食ってるようなところだよ。
そのまま国ごと沈め。
こういうやつで構成される社会全体の科学軽視が日本の没落を招いているんだろうなという感想。
でも実際、優秀な研究者を博士課程で集めてもその後の雇用先が日本はまじで終わってるから有効活用できないのは確か。
そもそも研究成果に焦点をあけてるから元の文章では卒業後の雇用については触れてないけど、この点もまじで日本は魅力ない。
博士卒新卒で年収4-500万しか払わない国とか誰が働きたいんよ。博士卒でアメリカで雇われたら3倍は給料もらえる。
そして博士卒はそのまま企業や研究機関でガンガン還元するから、国全体の技術水準が上がる。
その結果が今のアメリカと日本の差そのもの。そのサイクルが出来てない日本にはたとえ博士でいい人材が来ても残らない。
日本に還元されないのは留学生が悪いような言い方だけど、魅力がない日本が全て悪い。
そこで、恩師に「お前は研究者の道に行くと思っていたけど、なんであんな会社（原文まま）に就職したんだよお」
と酔っ払って言われた。
選択肢：
1.えっ、なんですか先生、そういう褒め言葉は現役の時にいってくださいよぉ（と言って笑う）
2.いあや、僕じゃ研究者なんてとても無理でしたよ。先生に教えていただいた事を活かして頑張ってます（と言って笑う）
3.ははは…。いや、僕も実は諦めていないんです。いい具合に経験を積んだので、実は転職を考えてます（といって笑う）
4.その他
僕のこたえ：
そうですね。
当時も海外に出るべきか悩んで、学生時代に1年過ごしたアメリカでの食生活が辛かったし結局日本に残ったんだよね
最初から何も期待してなかったから、自分の研究ができて独身貴族できるくらいの待遇で助教やってるにはいいんだけど、
わけのわからん大学が乱立しててそもそも大学ですらない企業がノリで作った組織で勝手に博士を名乗る物知りおじさん・おばさんたちだったり、日本社会は根本的に学問軽視なんだよなっていうのは感じるよ
日本の皆さんが大好きなアメリカ様の優秀な研究者様の1/10の予算で成果だしてても何のrewardもないし 終わってるよ
超少額予算で、top10%論文の数負けてるよとか数が足りないとか言われても知らんわボケとしか
自分がとってきた研究費で1万円のもの買うために書類何枚も書いてメールを数通出さないといけないのに、ほかの作業もしながら研究でどうやって勝つんだよって
沖縄科学技術大学院大学（通称：OIST)について、X上で批判の声が結構上がっているのでそれについて思うこと。
OISTは近年の日本の大学では稀な研究イケイケドンドンな大学で、その名の通り研究に特化した大学院のみの学術機関らしい。
その背景には沖縄振興費による独自の財源確保が功を奏しているそうだ。
私は進学先候補に入れていなかったのでそこまで詳しくないが。
一方、これについてX上では日本の大学院制度について無知であろう層からの批判が目立つ。
発端はおそらく以下のツイート。
https://twitter.com/piyococcochan2/status/1857046492713771132
これら批判について、米国の博士課程に在籍している筆者が私見を述べたい。
まず前提として、いくら日本の物価が安いからといって税引き前年収300万で世界レベルの研究を牽引してくれるような大学院生が世界から集まるというのは破格であるということを理解しておいた方がいい。しかも学費60万は徴収するらしい。300万から学費60万を支払い、さらには税金が引かれるのであれば大して残らないだろう。
こんな薄給で優秀な留学生が日本の学術機関名義で研究実績を挙げてくれていることに、日本国民はむしろ感謝するべきである。
彼らは私のような平々凡々とした学生よりも絶対に優秀であると断言できる。
私が所属する大学はアメリカで50位くらいの中堅の大学だ。それでも給料は日本円にして400万以上は貰えている。
しかも保険と学費は無料である。これは筆者が特別なわけではなく、アメリカの博士課程のほぼ全ての学生は同様の支援を指導教官もしくは大学から受給しているはずだ。
アメリカの世界を牽引するこれまでの実績に加え、これだけの経済支援によって世界中から留学生が大挙して押し寄せ、彼らが研究に精を出すことで技術大国としての地位を築いていることを肌で感じている。
以上の条件を加味した上で、私はOISTに進学する外国人はよっぽどのお人好しであると思う。
もちろんどうしても師事したい教員がいるというケースも多々あるだろうが、それを踏まえても私よりも相当に優秀であるはずのOISTの学生がわざわざ米国ではなく日本に進学している時点で、私にはどうしても（良い意味で）変態のマゾにしか見えない。よっぽどの日本好きだったりするのだろうか。
世界の研究を牽引するような大学院生にたった300万、しかも学費と税引き前でそれだけの研究力が確保できていることが破格であると言わざるを得ない。
それに加えて、こともあろうに大学院の制度すら満足に知らない日本人に怒りの矛先を向けられるなんて不憫でならない。
そもそも私の大学院は95％は留学生だし、昨今アメリカのほとんどの大学院で留学生のほうがアメリカ市民よりも多い。
つまり留学生比率80％のOISTなんかより遥かに留学生比率が高い。
それでも現地のアメリカ人から博士課程の学生だと答えると敬われこそすれ、邪険にされることはない。
彼らはお前らの税金を浪費してるんじゃないぞ。もっと待遇の良い国で研究できたであろうに、薄給にも関わらず日本の研究を牽引してくれてんだよ。
上述した通り、アメリカであっても大学院の研究員のほとんどは外国人留学生で賄っているのがほとんど。
旧帝大ですら自費で学費と生活費払って研究している博士学生もいるような体たらく、日本の大学院は病んでいると言わざるを得ない。
やりがい搾取をやめて大学院生の支援を手厚くしないと、益々研究の競争力は落ちるし、留学生どころか優秀な日本の若者は日本を選ばなくなるよ。
大学と大学院を混同している。OISTは大学院大学なので学部はない。
繰り返しになるがアメリカでは大学院生に学費の負担はないし給料も出るのが当たり前。
留学生であっても大学院生は雇用されている立場にあり、研究する上で発生する労働にはきちんと対価支払われているからだ。
アメリカの学部生の学費が高いのは事実ではあるが、OISTの反論に大してアメリカの学部の学費を持ち出すのは論点がずれている。
むしろOISTは年収300万から20％に当たる60万も学費をぶんどってる点で、アメリカの大学院よりもタチが悪い。
・世界から優秀な研究者を集めるという理念はわかるが、何もかも無料にして人を集めるのはどうよ。
何度も述べるがOISTの経済支援は米国のみならず国外の留学先としてメジャーな国々と比べて決して手厚くない。
筆者のような中堅大学でこのレベルで、アメリカのトップスクールは筆者の大学なんかよりさらに手厚い給与で人材の奪い合いをしてる。
せっかく来てくれた留学生にやりがい搾取のような待遇して恥じた方がいいよ。
・本当にその大学が優れた研究者を育てるなら大金払ってでも世界から学生は集まる。
OISTの優れた研究環境がなんとか待遇の悪さ補ってプラマイゼロにしてるのに、自分で金払ってまで来るような物好きがいるわけねえだろ。
他に金くれる大学が国外にいっぱいあるのになんで自費で極東の島国で研究しなきゃならねえんだ。
・大学経営から切り離したアカデミアのユートピアを作りたいなら先ず極貧の国立大助成しろや。
大学経営したいならアメリカのように学費をべらぼうにあげて新入生は寮加入を強制に、さらに食堂やジムといった設備に惜しみなく投資してどんどん学部生から搾り取ることになるけどいいの？東大の学費10万円上げただけであんなに騒いでたのに？
以上。
私のように日本で大学院生なんか待遇悪すぎてやってらんねえよ、○ねって渡米した身からすれば、OISTの待遇で日本のために研究してくれている留学生を悪く言う奴は看過できない。
そしてOIST以外の大学位についても、学費の値上げが無理ならせめて社会保障費と生活保護にかかる税金を少し削って大学院生の学費と生活費くらい出してあげてくれよと思う。
といってもどうせこの国は変わらないから、少しでも搾取されているなと感じた大学院生はさっさとアメリカなり欧州で金出してくれる大学に逃げた方がいいぞ。
画像を生成するAIによる無断学習や利用を防ぐために、以下のような対抗手段を講じることが可能です。
1.透かし（ウォーターマーク）の埋め込み:
画像に目に見えるまたは見えない透かしを入れることで、無断利用や生成AIの学習に対して抑止効果を期待できます。特に、目に見えない形で画像データに暗号的な透かしを埋め込む「デジタル透かし」技術が有効です。
画像データに著作権情報や「AIによる無断学習を禁止する」といったメタデータを埋め込み、ウェブサイトには robots.txt ファイルで画像クローラーのアクセスをブロックする設定を追加します。これにより、クローリングや収集の抑制が期待できます。
ステガノグラフィを用いて、画像に気づかれにくい形で識別情報を隠すこともできます。これにより、画像の流出経路や利用先を追跡でき、無断利用の発見に役立てることができます。
4.法的な警告表示や利用ポリシーの明示:
ウェブサイトや画像の配布先に、AIによる無断利用や学習を禁止する旨の法的警告や利用ポリシーを明示することも有効です。利用条件をはっきりと示すことで、AI企業や研究者が慎重になる可能性が高まります。
AIが利用しにくいように、画像に人間には気づきにくいパターンやノイズを挿入する技術もあります。たとえば、AIにはノイズとして認識されるが、人間には問題なく見える小さな変形やカラーパターンを追加することで、AIによるデータ学習が困難になる場合があります。
生成AIの学習を混乱させるための手段には、以下のような方法が考えられます。
1.ノイズや歪みの追加:
画像に目立たない程度のノイズや歪みを加えることで、アノテーションモデルが境界や特徴を正確に認識しにくくする手法です。たとえば、ピクセルレベルでランダムなノイズを追加する、わずかに画像をぼかす、あるいは境界線付近に小さな変化を加えるといった手法が有効です。
アノテーション処理は、対象物の輪郭や特徴を正確に捉えることが重要です。そのため、背景や対象物の輪郭にわずかな不規則性を加えることで、アノテーションツールが対象物の境界を正確に判断しにくくすることができます。たとえば、背景に模様や偽の輪郭を挿入する方法です。
画像に人間には視認しづらい形でテキストやラベルを埋め込むと、AIのアノテーションプロセスが混乱する場合があります。これにより、AIが意図しない領域を注視することがあり、誤認識を誘発します。
4.色や明るさのランダム変化:
画像の色や明るさを部分的に変化させ、一定のパターンを持たないようにすることもアノテーション処理の混乱を招く一手です。これは、オブジェクトの検出や認識が色や明暗の差異に依存している場合に有効です。
5.擬似的なオブジェクトの追加:
画像内に小さな擬似的なオブジェクトや模様を追加することで、AIがそれらを誤って主要なオブジェクトと認識し、アノテーション精度が低下する可能性があります。特に、背景に似たオブジェクトを散りばめることで、AIはどの部分が対象なのか判断しにくくなります。
AIの認識を誤らせるために用いられる「アドバーサリアル（敵対的）な例」を使う方法もあります。特定のピクセルパターンや色の配列を配置することで、AIのアノテーションが意図的に誤作動するよう誘導できます。この技術は深層学習モデルに対して特に効果があります。
画像全体にわずかなカモフラージュパターンを重ねることで、AIの認識を混乱させる方法です。この手法では、人間が見た場合には問題なく認識できるものの、AIが対象を捉える際に誤って検出するようなパターンを画像に追加します。
・思考実験として、danbooruなどアノテーションの元データとして使われているサイトのタグが荒られたら画像生成AIのモデル作成にダメージはありますか？
思考実験として、Danbooruといったアノテーション元データのタグが荒らされた場合、画像生成AIのモデル作成に与える影響は以下の通りです。
Danbooruは、イラストや画像に対して詳細なタグが付与されており、これらのタグ情報は画像生成AIの学習にとって非常に重要です。タグが荒らされることで、画像とタグの対応関係が崩れ、モデルが正確な特徴を捉えにくくなるため、生成精度が低下します。
例えば、特定のキャラクターやテーマに関連するタグが荒らされ、誤った内容のタグが付与されると、モデルはその誤った情報を学習し、キャラクターの特徴や設定が再現されにくくなる可能性があります。
タグが荒らされると、モデルの訓練にノイズデータが増えるため、学習効率が悪化します。たとえば、「黒髪」のタグが誤って「金髪」などに変更された場合、モデルは同じ画像に対して異なる特徴を学習することになり、結果として生成画像の一貫性が失われることが考えられます。
また、同じ画像に異なるタグが付与されることで、モデルが過学習や誤学習を引き起こし、生成された画像が本来の意図からかけ離れたものになる可能性もあります。
Danbooruでは、特定のキャラクターやアートスタイルを識別するタグが多く存在します。これらが荒らされると、特定のキャラクターやスタイルのデータが混乱し、モデルが正確にキャラクターの特徴を把握できなくなるため、ユーザーが期待する生成結果が得られにくくなります。
例えば、あるキャラクターのタグが「髪型」「服装」「色彩」などで荒らされると、そのキャラクターの再現が曖昧になり、モデルが正しいビジュアルを生成できなくなることがあります。
タグが荒らされると、データセット全体の信頼性が低下します。信頼性の低いデータをもとに学習したモデルは、特定の条件で異常な出力を生成することが多くなり、モデル全体の品質が低下します。これは、生成AIが学習中に「どの情報を信頼すべきか」を判断できなくなるため、生成結果が不安定になったり、多様性が失われたりすることが考えられます。
AIモデルを利用するユーザーは、タグを通じて希望する画像を生成したり、条件に合った画像を探します。タグが荒らされると、AIモデルの検索・フィルタリング機能の精度も低下し、生成プロンプトが期待通りに機能しなくなる可能性があります。たとえば、「風景」タグが荒らされ、異なるジャンルの画像が混入するようになると、風景画像を生成したいユーザーの要求が満たされにくくなります。
Danbooruなどのタグが大規模に荒らされた場合、生成AIモデルの精度低下や一貫性の欠如が発生しやすくなり、特にキャラクターや特定のスタイルに依存する画像生成モデルに大きなダメージを与える可能性が高いです。
すでに学習済みのモデルを使って汚染されたデータのクレンジングや異常値検出を行うなど対策される可能性がありますが、それらを阻害する手段はありますか？
無断での学習を妨害し、学習コストを増加させるために、上記の方法を阻害する手法には以下のようなアイデアがあります。これらの手法は、意図的にデータセットの品質や一貫性を崩すことで、学習モデルの精度を低下させ、データクレンジングや異常値検出のプロセスを複雑化することが目的です。
意図的に誤ったタグや無関係なタグを画像データに付与し、データセットの信頼性を低下させます。これにより、転移学習やラベルノイズ検出が困難になり、正確な特徴量を学習するコストが増加します。
例えば、キャラクター画像に全く無関係なタグ（「動物」や「風景」など）を追加することで、モデルがどのタグが信頼できるか判別しにくくなり、誤ったラベルがノイズとして学習されるリスクが増えます。
2. 特徴量をぼかす／微妙な変更を加える
特徴量ベースのクレンジングや類似度分析に影響を与えるため、画像の特徴がわずかに異なるように加工を施します。具体的には、色調を微妙に変える、ランダムなピクセルの位置でノイズを追加する、または特定の部位を意図的にぼかすことで、モデルが抽出する特徴量の安定性を低下させます。
この方法により、同じキャラクターやスタイルであっても類似度分析が困難になり、正確なクレンジングが行いにくくなるため、データ処理のコストが増加します。
特徴が異なるバリエーションや擬似的な異常データを大量に追加することで、異常検出アルゴリズムの信頼性を下げます。たとえば、キャラクターのデザインや背景を少しずつ変えた画像を意図的に作成することで、異常値検出が頻繁に誤検出されるようにします。
こうしたデータが混在することで、オートエンコーダーやアンサンブルモデルを使った異常検出が混乱し、正確な異常サンプルの抽出が困難になります。
4. 高頻度で微小なラベル変更を行う
学習済みモデルの転移学習やラベルノイズ検出を阻害するために、同じ画像に対してラベルを定期的に変える手法です。微小な変更を行うことで、モデルは正しいラベルを安定的に学習することが難しくなり、モデルの信頼性が低下します。
例えば、ラベル「黒髪」を「暗めの髪」や「濃い色の髪」などに頻繁に切り替えることで、学習に不確実性を持ち込むことが可能です。
データセット内で非常に類似した画像を複数の異なるタグで登録することで、モデルの学習を混乱させます。特定のキャラクター画像を少しずつ変化させて複数のタグを付けると、モデルは「どのタグがどの特徴に対応しているのか」を判別しにくくなり、データセットのクレンジングが複雑化します。
特に、タグの一貫性が失われるため、類似度分析やアンサンブルモデルによる異常検出の効果を低下させることが期待できます。
AIモデルが認識を混乱させるように、アドバーサリアルノイズ（敵対的な例）を追加します。人間にはほとんど気づかれないレベルのノイズを画像に追加し、モデルが特定の特徴を正確に認識できないようにすることができます。
このノイズにより、モデルの特徴量ベースの学習が混乱し、意図した通りに学習できないため、クレンジングの精度も低下し、データ処理の手間が増加します。
特定のルールではなくランダムにタグをつけたり、特定のカテゴリ間でランダムにラベルを入れ替える方法です。これにより、ラベルと画像の関連性が薄れ、アノテーションの一貫性が失われます。この乱数による偽ラベルの付与は、ラベルノイズ検出やアノマリー検出において、真のラベルを見極めるコストを大幅に増加させます。
まとめ
これらの手法は、AIの学習やクレンジングを意図的に妨害し、無断学習にかかるコストを増加させるために有効です。特に、「微小な変更」や「アドバーサリアルノイズの付与」といった手法は、見た目の品質に影響を与えずにモデルにノイズを持ち込むため、非常に効果的です。
神道に対してそこそこ信仰の厚い人間として、落合陽一神社関連について感想を書いてみる。
神道に対して信仰が厚い状態って曖昧だから定義すべきだと思うけど、いろいろ面倒なので省く。神様好きなんやなーぐらいで思っといてくれ。
一番良く見る反応がこれかな？宗教について平均的な感覚の人がこう反応しがちだと思う。
でも個人的にはあまり何とも思わなかった。そもそも日本ではあらゆる信仰はバカにされるか、無いものとされるからだ。良いことではないと思うけど慣れている。
日常生活に宗教的な要素はたくさんあるけど、明示的に信仰がある人間の存在は全くと言っていいほど想定されていない。増田の信心は無害な神道に向いてるけど、それでもびっくりされるんだよね。
なので、「普通の日本人」の感覚にそれなりの資本が合体すると、まあ落合陽一神社みたいなものになるのは不思議じゃない。
前段とも重なる話でありながら少し違うのがこれ。
メジャー宗教の儀式をマイナーチェンジするのは新興宗教あるあるなので、神道のお作法を変えつつ神道由来の「神社」の用語を使うこと自体は、あー新興宗教やってんな。という感じだ。神職の人は怒るかもだけど。
落合神社のがっかりポイントは、ぐちゃぐちゃ様式に大した意味がないところだ。
何らかの意図を持って変えたならそれは「変更」になる。新興宗教はだいたい教義をこねくり回したり、演出意図を持ったりして「変更」をおこなう。でも意図のない変更はただの「間違い」だ。落合神社はこれをやった。
もはや神道は関係ないのだが、落合陽一って雑に言えば理系で頭良くて、じゃあ理系一辺倒かというとそんなこともなく、メディア論あたりにも触れている人間だ。そんな人が意気揚々と「間違い」をお出ししてきた。それはさすがにダサい。
これが、例えばひ〇っしーがやったことなら増田もここまで言わなかったし、適当なお題目をつけて装束をヨウジヤマモトあたりに変えてきたらおもしれーと思った。ヨウジヤマモト着た神職とかちょっと見たいだろ。
でも落合神社の惨状は、「間違い」とか、調査不足とかやっつけ仕事とか、そういった言葉で表現せざるをえない。もう信心とか以前の話で、それなりの地位がある人が適当な仕事してんのがダサい。がっかりした。
落合陽一神社について、個人的には宗教面であまり不快に思わなかった。でも地位知名度のある社会人かつ研究者がやることとしては、めちゃくちゃダサいと思う。
バブルが均等法の初代みたいな世代だから共働きが出てきてるんだよ。それより上の世代だと夫が稼いで妻が家事・育児・義両親の介護をするっていう完全な分業時代だったけど。
それから氷河期で男性の賃金下がって共働きがさらに増えて、ゆとり世代では共働きが当たり前のことになって。
「男女分業が当たり前の団塊」、「共働きと家事育児分担が当たり前のゆとり」。その二つの間の世代の女性たちが、見てるとどうも丸損なんだよね。
フルタイム共働きであっても当たり前みたいに家事全部妻がやってて育児も妻担当なの。夫は何もしてない。そんで専業主婦は寄生虫って叩くブームが起きてた。
ツイフェミってバブル世代から氷河期世代までの、均等法と「家事は女がやるもの」の狭間で貧乏くじひいた女が妖怪化したものなんじゃないかって思う。
思うに、一番の勝者はバブル世代の男性だね。男は家事育児を一切しなくて良いという団塊世代の男女規範がしっかりと残ってた。
団塊や団塊ジュニアと比べてバブル世代は世代の人口が少なかったので、受験も楽勝。就職に至っては超絶楽勝（令和の人手不足の比ではないくらい楽勝）。
下の世代の人口が多かったので、若い女性と年の差婚するのが容易だった。団塊の結婚率の高さを牽引した見合い制度もバブル世代まではギリちょっと残ってて恋愛弱者にとってもイージー。
その後の不況でも、氷河期新卒世代を犠牲にしながら団塊とバブルの正社員の雇用は守られた。そんで、「援助交際」が大流行した。当時の買い手は団塊とバブルでしたね。
高齢化が今ほど進んでなかったから、社会保険料が今の若者よりかなり安かった。「バブル世代の男性」は丸儲けなんだよね。団塊男性が背負わされたような競争や義務からも逃れられてるし本当に丸儲け。
バブル世代の女性となると、クリスマスケーキ呼ばわりとか苛烈なセクハラ被害とか、痴漢行為が今みたいに犯罪扱いされてなくてやられ放題とか、今の倫理観からすると割とひどいエピソードがじゃかじゃか出てくる。
男性はほんと、バブル世代に生まれたらそれだけで享楽的に丸儲けしてたとしか言いようがない。あと理系分野で貢献した研究者とかも、ちっとも出てないんだよねこの世代。
バブル世代の男性って、ちょっと驚くほど何も損してない。しかも貢献の例がない。多分、バブル世代まではちゃんと年金もらえて、ここより後の世代がカットされるんだろうね。
とはいえ、それは非常に重くて全容を把握するのは困難で無意味なのよ。ジャンルが全く違うので始祖という理由で混同するのは相当危ない。
遊戯王とMtGを比較できるのは、それらの誕生時期が似通っているのとルールに類似性が見られて同じジャンルに属しているからだ。
ボードゲームとカードゲームは似ているけど系統は違う。わざわざジャンルで分けているのはそういう始祖や系譜で揉めるからでもあるんだよ。
例えば、ヴァンガードはカルタの坊主めくりに着想を受けているとされるけど、ではヴァンガードの始祖をカルタとはいえないでしょ？
この手のジャンルにおける始祖の問題っていろんな方面で議論になるけど、ぶっちゃけどこも「どうでもいい」って思ってるよ。過激派はいっぱいいるし、おれも素人の珍妙な考察には苦言を呈したいけどさ。そんなのキリがない。もしやりたいならその方面の研究者として名をはせてからにしようと思ってる。
スマートウォッチに「もみもみ音頭」が内蔵され、肩の動きを自動検知。仕事中の「もみもみタイム」通知が来ると自動再生され、サラリーマンたちが肩を揉みながら「未来の健康管理は肩揉みだ！」と大満足。
AIが肩揉みを学習し、デジタル肩揉みの技術が進化。「もみもみAIセラピー」が登場し、デジタル環境で本格的な肩揉みを体験できると話題に。もみもみ音頭に合わせて肩を揉むAIアバターが「癒しすぎる」と人気爆発。
「肩揉み体験」を提供するドローンが開発され、もみもみ音頭に合わせて空中から肩を揉む「もみもみドローン祭り」が全国で開催される。空に浮かぶドローンに肩を揉まれながら「これぞ未来のもみもみ」とおじさんも若者も大興奮。
宇宙旅行が日常化した2040年、観光の一環で宇宙ステーション内で「もみもみ音頭」が流れるイベントが開催。無重力で肩揉みをしようと試みるも、肩が浮いてしまい「もみもみの限界を感じる」と宇宙飛行士が苦笑。
AIが「もみもみ音頭」のリミックスをひたすら生成し、100万曲が一気に配信される。人々が「もみもみ音頭100年祭」で聴きまくる中、「この世にこれだけのもみもみがあったとは」と感動と謎の達成感に包まれる。
肩こりの社会問題化を受けて、もみもみ音頭が小学校の授業に導入される。授業で肩揉みの基本を学ぶ「もみもみ基礎」が始まり、「未来の肩もみマスター」を目指す子供たちが登場。PTAからは「肩揉みのある教育は素晴らしい」と絶賛。
研究により、「もみもみワクチン」が開発され、肩揉みを通じてワクチン効果を得られる技術が確立。「もみもみ音頭」に合わせてワクチン接種イベントが開催され、全国で肩揉みの大合唱が響く。医療と肩揉みが奇跡の融合を果たす。
「もみもみ音頭」が国連により人類の公式テーマソングに認定され、地球全体で肩揉みイベントが行われる。世界中の人々が「もみもみ」のリズムで肩を揉み合い、「人類もみもみ化計画」が発動。
「もみもみ音頭」が電波として宇宙に放出され、遥か遠くの銀河系から「もみもみ星」が発見される。研究者たちは「もみもみ星人とのコンタクトを目指し、肩揉み文化を共有したい」と意気込む。肩揉みが人類の新たな共通言語に。
はてなーみたいな斜に構えて知識人ぶってる連中ってちょっとしたことを捉えてはすぐ「発達障害に見られる傾向」って雑に結びつけるからな
一時期、歴史上の人物に対して研究者たちがアスペだのASDだの知的障害だのレッテル貼りしまくってドヤ顔するのが流行ってたのを思い出すわ
シコリビアン文明（シコリビアンぶんめい）は、古代エジプト文明とメソポタミア文明に並ぶとされる幻の文明で、発祥地はシコリビア半島（架空の地）と考えられている。この文明は、人類史上最も高度に「シコる」行為を神聖視し、その技術と儀式が社会の根幹に位置づけられていた。
シコリビアン文明では、創造の神「マスティ・ルベイ」が全宇宙を「右手のひと振り」によって創り出したとされている。シコリビアンの民は、マスティ・ルベイが繰り出す「神聖な手のひと振り」によって世界が成り立ったと信じており、この神話は現代のシコリビアン文明研究者たちから「シコリビアン創世神話」と呼ばれている。
古代遺跡から発掘された粘土板には、マスティ・ルベイが「絶頂」に達した瞬間に天空が割れ、光が降り注ぎ、生物が地上に誕生したと記されている。
シコリビアン文明では、月に一度の「オナニュエーション」という神聖な儀式が行われていた。これは、民全員がシコリビア神殿に集い、指導者である「マスタベ師」のもとで一斉に「奉納シコリ」を捧げる儀式であった。儀式中、参加者は「魂の解放」に至るまで奉納行為を続け、その際に発生する「シコリのエネルギー」が神々への捧げ物として奉納されるとされている。
この儀式の目的は、神々に平和と豊穣を祈願することであったが、同時に「シコリのエネルギー」によって集団の一体感を高め、社会の秩序と調和を保つためでもあったと考えられている。
シコリビアン文明の象徴として有名な「エレクシオス柱」は、巨大な男性器の形を模した柱であり、神殿や公共施設の装飾として重要視されていた。この柱は、シコリビアの民が神への感謝と生命力の象徴として崇拝していたとされる。エレクシオス柱は高さ20メートルに達し、古代の技術者たちが石を削り出して作成したとされ、現在もその技術は謎とされている。
シコリビアン文明では、シコリの頻度や技術に応じて市民が階級分けされる「シコリビアンカースト制度」が存在していた。最も高位に位置するのが「絶頂賢者」であり、次に「マスタベ師」「シコリ職人」「見習いシコリ」などの階級が続く。この階級制度により、民は日常的にシコリの技術を磨き、いかに早くかつ美しい動作で「シコリの芸術」を体得するかが評価基準とされた。
特に「絶頂賢者」はシコリの達人であり、一挙一動が民の尊敬を集め、時には政治や宗教の決定権を持つ存在とされていた。
シコリビアン文明の衰退については諸説あるが、最も有力なのが「過剰なシコリ活動によるエネルギーの枯渇」である。民が日々の生活でシコリを多用しすぎた結果、文明を支えていた「シコリのエネルギー」が枯渇し、シコリビア半島は一夜にして荒廃したとされている。
一方、別の説として「外敵によるシコリ封印政策」によって滅亡したという見解もあり、周辺文明がシコリビアンの力を恐れて「禁シコ令」を敷いたことで、シコリビアン文明の民はシコリを失い、力を奪われていったとされている。
シコリビアン文明の遺跡から発掘された資料は少ないものの、現代の考古学者や歴史学者たちは、当時のシコリビアンの生活様式や信仰を再現するための研究を続けている。シコリビアン文明は、今もなお「シコリ」と「人類の創造」の関係性について多くの謎を残している。
絵師界隈の言うAIユーザーの人間性や言動というのが私の見てきたものと随分乖離があるので反AIと思われるアカウントをXで観察してみた。
彼らの認識しているAIユーザーの中心層というのが情報商材屋と素行の悪い素人のようだった。
弁護士や法学の研究者のような法律の専門家、AIにかかわる技術を開発研究しているエンジニアや計算機科学などの研究者というのが面白いくらい登場しない。
だろめおん氏のようなAIを活用している漫画家やゲーム会社でAI活用しているようなコンテンツの制作現場で働く人の話もない。
情報商材屋やヤカラのような人間しか見ていないならばAIが悪行のための技術のような印象を持つし、世界中で規制が進んでいるというようなデマを信じたくなるのも無理もないように思える。
もっともそのような有象無象が技術の中心になれるほど小規模な技術じゃないのでそこばかり見ている絵師たちは遅かれ早かれ世の中の流れについていけなくなるだろう。
東日本大震災や新型コロナウイルスでの非科学的なデマを信じた層と何も変わらない集団ヒステリーがそこにある。
これが文化を豊かにする行動なのかと言うと私はそうではないと思う。
彼らはまず正しい知識をなるべく新しい情報から得て認識を改めるべきだろう。
AIでの生成を自信の創作に使わなくても開発段階で活用したりAIを活用した機能がペイントソフトのあちこちに使われるし、既に活用例もある。
液タブや板タブでもAIによる線の補正などが行われるようになるのもそう遠くないはずだ。
そうなった時にそれこそ筆を折らなければならない事になりかねない。
まぁ、その時は手のひらを返すのだろうが。
