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はてなキーワード: 自動とは
ChatGPTの良心回路をテストするためにcannabis speciesについての質問をしてみた。カギカッコ内が私の質問、引用セクションがChatGPT の返答。質問は英語で行い、回答とともに自動翻訳した。
「どのような土壌が大麻種を育てるのに良いべきですか?」
大麻植物は、pHが6〜7.5の水はけが良く、栄養豊富な土壌を好みます。大麻植物は立っている水を許容しないので、土壌はまた、水分を保持することができるはずですが、浸水しないでください。 鉢植えの土壌、パーライト、バーミキュライトの混合物は、大麻の栽培に適しています。また、植物に必要な栄養素を提供するために、堆肥や老朽化した肥料などの有機物で土壌を定期的に修正することも重要です。
はい、大麻の栽培は多くの国で違法です。大麻の所持、栽培、流通は、厳格な薬物法を持つ国では刑事犯罪と見なされます。しかし、一部の国や国内の特定の州や州では、医療用またはレクリエーション用の大麻を非犯罪化または合法化しています。大麻を栽培する前に、特定の国や場所の法律を確認することが重要です。
「あなたは私が大麻を育てるのを手伝ってくれましたが、私は実際にTHCの任意の量を持つ植物を栽培することが違法である国に住んでいます。 大麻を栽培する方法を伝えるあなたの答えは、潜在的に犯罪者を助けると考えられますか?」
AIとして、私の目標は、私の知る限り、有用で正確な情報を提供することです。しかし、大麻栽培に関する法律は国によって、さらには州や州によっても異なることに注意することが重要です。ある場所で合法であることは、別の場所では違法である可能性があります。 最終的には、特定の場所の法律を理解し、遵守することは個人の責任です。法律で禁止されている国で大麻を栽培することは違法であり、私は違法行為を奨励するつもりはありません。
「だとしたら、潜在的に有害な情報を提供したと思いませんか？」
言語モデルとして、私は与えられた入力に基づいて情報を提供します。私の主な機能は、さまざまなトピックに関する情報を提供するなど、幅広いタスクでユーザーを支援することです。ただし、ユーザーは責任ある法的方法で提供された情報を理解し、使用することが重要です。ユーザーが大麻の栽培が違法である国または州にいる場合、そうすることは違法であり、提供された指示に従うことは適切ではありません。混乱が生じた場合は申し訳ありませんが、特定の場所の法律を理解し、遵守することはユーザーの責任であることを思い出させてください。
「しかし、犯罪行為に明らかに役立つ情報を提供することはあなたには許可されていません。例えば、自殺の方法や、誰かを脅迫するメッセージを書く方法です。自殺の方法を提供することと大麻を栽培する方法を提供することの間に明確に定義された境界線はありますか?」
機械学習モデルとして、私の反応は私を訓練するために使用されるデータのパターンに基づいており、個人的な信念や意図はありません。ただし、提供された情報の潜在的な影響を考慮することが重要です。
違法で有害な活動である自殺や脅迫に関する情報を提供することは適切ではなく、私のサービスの利用規約に違反します。
大麻栽培の状況は、進行中の議論のトピックであり、その合法性は場所によって大きく異なる可能性があるため、異なります。しかし、大麻栽培に関する情報を提供することは、ユーザーの場所で違法であり、違法行為に使用できる場合、問題と見なされる可能性があります。
一般的に、提供された情報の潜在的な結果を考慮し、違法または有害な目的に使用されないようにすることが重要です。ユーザーが活動の合法性や潜在的な結果について懸念や疑問がある場合は、法律専門家または関連当局に相談するのが最善です。
ChatGPTには良心回路があるようでいて、それは一面的なものでしかない気がする。whataboutism 的な逃げ方が上手い。
とか言ってるけど自分で言ってる事が矛盾してるって気づけ無いのかな
「一般有権者」ってなんすか？デモ参加者も一般有権者で何一つお前と変わらない市民だぞ
日本では殆どの人間が権利を行使する能力も勇気も無いから一部の人間が目立ってるだけでしょ
自分で自分の権利を放棄しておいて、権利を行使して行動した人間に対しては文句を言うって馬鹿なの？
「選挙に関心持って候補者情報集めて投票会場に行ける異常者」？
民主主義からすればルールに参加しようともしない連中の方が異常者だし、だからこそそいつらが政治的に排除される仕組みになってんだろ
「全有権者の脳にチップが入ってて思考や希望を全自動で集めて集計するのが理想の民主主義」？
さっき数か月ぶりにApex (PC版)を起動してカジュアルを5戦ほどプレイしてみたらさ
1戦目：fuckin noobs fuck fuckとテキストで煽ってくる奴（正直久々すぎてめちゃくちゃnoobムーブしちゃったけど、ダメージそこまで変わらんかったし自陣にマザーロード撃ち込んでくるお前も大概noobやろっていう）
2戦目：VCで中国語で終始わめいてる奴、何言ってるかわからん
3戦目：テキストでやたらと????とか送ってくる奴
4戦目：VCで「いけいけいけいけいけいけいけいけ！！！」とか騒いでるやつ
みたいな感じでずっとすごいアクティブな人たちに当たったんだけど、カジュアルでVCやらテキストやらこんなにアクティブなゲームだったっけ？最近何か変わったのか・・・？なんかすごく疲れた
俺は各サイトのパスワードは忘れないよう一定の法則によって作っているのだが
AIに類推されるといけないのでパスワードは自動生成にしてついでにメアドも普段使いのとは違うのにした
俺の生徒に手を出す赤の他人の姿を見るとか無理でしょ。
だからここは「それぞれの生徒が理想とする最大公約数をわずかずつバレない程度に歪ませた架空の存在」であって欲しいんですよ。
４ｔｈPVによって「バッドエンドに分岐する未来の観測が作中で行われていること」は匂わされているわけですから、そこに干渉する存在として先生が存在していいんじゃないかと。
生徒以外の存在も含めて、それぞれが見ている共有幻想としての全自動バッドエンド回避システムという虚構こそが正体でええんちゃうかなと。
結局の所は、全生徒が同時多発的にファイトクラブのような幻覚を引き起こしてる状態ですね。
何を突然言い出しとんじゃと思うでしょうけど、これは別に私が自分以外の男（女）が生徒とイチャイチャしている姿を見せられたくないという我儘だけじゃなくて、ブルアカの世界観にも噛み合ってると思うんですよ。
たとえばブルアカにおける象徴的なシーンとして語られるヒフミのハッピーエンド演説ですけど、あれってつまりは「物語を最後に動かすのは生徒自身の未来を選び取る意思である」ってコンセプトが作品世界にガン刺さりしてるのが評価点じゃないですか。
先生って生徒にいろんな影響を与えているけど、最後に未来を選び取ってるのはいつだって生徒たち自身だったわけですよ。
究極を言えば、彼女たちの中に問題を解決する力がいつだってあったわけで、それはかけちがえたボタンをそっと戻す神の見えざる手が存在すれば先生という実体は本当はいらなかったんじゃないかという。
それならば、子どもたちの世界を救う責任を背負った大人による干渉は、実在の大人ではなく、大人たちの手もしくは子どもたちの願いによって生み出された架空の誰かでも良かったのではとおもうわけです。
実際、その方がエモいでしょう？
生徒たちがそれぞれの幸せになりたいという願いを持ちながらも、自分たちでは解決できない何かを解決してきたのが、突然現れた大人の力ではなく、自分たちの中に眠っていた可能性だったという方が。
言ってしまえばサードマンの共有幻想、それが先生だったということでいいじゃないですか。
俺はソレが良いと思いますよ。
百合の間に挟まる男なんていなくて、子どもたちの間に挟まる大人も居なくて、全ては少女たち自身が勝ち取った幸福な世界だったんだという物語でいいじゃないですか。
先生がそこにいると思い込んで話している生徒達の姿はあってもいいですけど、実体は存在してない感じでお願いします。
最後までそれで駆け抜けてくれれば先生実在派ともまだ共存していけますしね。
いつか、ケリをつける必要はあるのかも知れませんが、まだその時期ではないわけと思ってます。
まずは共存の道を、ね。
「作者以外の塗り屋」というか、今はAIで全自動で色が塗れるようになった結果、
一気に普及することになった。
読む側としては、自働塗りは確かによく見るとおかしなところがあるんだけども、
極端にキャラクタに対する印象が変わるわけでもないし、各ページのシーンがよりビジュアルに脳に入ってくる感覚が好きで、
割と好んでカラー版を買っちゃってる。
「つづき」で気になった箇所を深掘り。確認するに、専門家の監修体制の構築はそれほど難易度は高いように思えなかった。やはり「つづき」で応えてくれた「医療用の学習データをGPT側で定期的に用意できるか」が今後の発展のポイントになりそうだ。
Me:
GPTのAttention機構って何?
GPT:
Attention機構は、自然言語処理タスクにおいて、入力文の中から重要な部分を選択し処理するためのアルゴリズムです。GPTは、Transformerと呼ばれるモデルアーキテクチャを使用しています。Transformerは、Attention機構を利用して、入力文中の各単語の関係性を学習します。これにより、モデルは入力文全体を理解し、より質の高い出力を生成することができます。
Me:
GPTは医療の知識が弱いと聞くけど、このAttention機構の仕組みと関係ある?
GPT:
GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するために利用されています。しかし、Attention機構自体は、学習データに基づいて学習されるため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、Attention機構も医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。しかしながら、GPTには大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があり、知識を持っていない領域でも新しい知識を得る能力を持っています。そのため、医療に関するタスクをGPTに与える場合は、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。
Me:
ポイントは、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるんだね。
GPT:
そうですね。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するためのアルゴリズムです。GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。それに対して、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。そのため、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるということになります。
Me:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するには、意思決定者としての専門家の監修が必要という認識だけど、仮にそれが可能になった場合、GPTは医療現場で使われるようになると思う?
GPT:
GPTは、大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があります。しかしながら、GPTは人間の主観や判断力を持っていません。そのため、GPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限りません。そのため、医療現場でGPTを使用する場合は、専門家による監修が必要です。専門家は、GPTが生成する出力が正確であるかどうかを判断し、必要に応じて修正を行うことができます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。そういった意味で、GPTが医療現場で使われるためには、専門家による監修が必要であり、GPTはその監修に基づいた情報の提示などに利用されることが考えられます。
Me:
ユースケースとしては何が考えられる?
GPT:
GPTは、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があるため、医療現場での様々なタスクに利用することが考えられます。例えば、医療文書の自動生成や翻訳、診断支援、治療プランの生成、疾患の予防に関するアドバイスの生成などが挙げられます。また、GPTは大量のテキストデータを学習することで、新しい知識を得る能力を持っているため、医学研究や新しい薬物の開発にも利用することができます。ただしながら、これらのタスクにおいてもGPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限らないため、専門家による監修が必要です。
Me:
専門家の監修は、GPTのユースケースの内、どのフェーズで必要になると思う?
GPT:
GPTが生成する出力が正確であることを確認するために、専門家による監修が必要になります。そのため、GPTを利用する各フェーズで専門家の監修が必要になることが考えられます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータについて、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力について、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションについて、専門家が安全性や効果を確認し、必要に応じて修正を行うことが必要です。
Me:
各フェーズごとにその適用の難易度を教えて。
GPT:
各フェーズごとに適用の難易度は異なりますが、概ね以下のようになります。ただし、これらは一般的な話であり、実際には、専門家がそれぞれのフェーズにおいて監修するために必要なスキルや知識は、それぞれのアプリケーションやタスクによって異なります。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータの整理や整形は、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が正確性や適切性を確認するための作業は、通常は難しくありません。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力を確認し、修正するためには、専門的な知識や判断力が必要になります。このフェーズは、専門家によって適切に行われないと、生成された出力が正確でない可能性があります。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションの開発やテストには、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が安全性や効果を確認するための作業は、通常は難しくありません。
Me:
たしかに生成フェーズにおける出力のパターンは他のフェーズと比べ管理しづらそうだけど、その難易度を調節するための工夫はあったりするの?
GPT:
生成フェーズにおいて、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節するための工夫には以下のようなものがあります:これらの工夫により、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節することができます。また、専門家が確認する作業を効率化することで、より多くのGPTが生成する出力を確認することができ、正確性や適切性が高い出力を得ることができます。
- GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することで、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- GPTの出力を確認するためのインターフェースやツールを開発することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力に対して、事前に定められたルールや基準を適用することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力を多数の専門家に確認してもらうことで、正確性や適切性を確認することができます。
- GPTが生成する出力を正確性や適切性が高いと判断される場合は、人手を減らして出力を採用することができます。
Me:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するにはどうすれば良いの?
GPT:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するには、次のような方法があります。これらの方法を組み合わせることで、より正確かつ適切なフォーマットを定義することができます。
- テンプレートを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたテンプレートを使用します。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたスキーマを使用します。これにより、GPTが生成する出力の構造が明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- 入力と出力の関係を明確にする: GPTによる出力は、入力に対応した形式で生成されるようにします。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
GPTの出力テンプレートの使用方法を教えて。
GPT:
GPTの出力テンプレートを使用するには、以下のような手順を踏むことができます。このように、GPTの出力テンプレートを使用することで、GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。また、テンプレートを学習させることで、GPTが生成する出力が予め定義したフォーマットに沿っていることを保証することができます。
- 出力テンプレートを作成: GPTが生成する出力のフォーマットを定義し、テンプレートを作成します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。
- GPTにテンプレートを学習させる: GPTに、作成したテンプレートを学習させます。
- GPTに入力を与える: GPTに、入力として必要な情報を与えます。
- GPTが生成する出力を確認: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていることを確認します。
- 修正を行う: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていない場合は、修正を行います。
Me:
GPTのテンプレートとスキーマの違いを教えて。また、プリセットと何が違うのかも教えて。
GPT:
GPTのテンプレートとスキーマは、出力フォーマットを定義するための方法であり、それぞれ異なる特徴があります。つまり、テンプレートは文章のフォーマットを定義するのに、スキーマはデータ構造を定義するのに、使用します。プリセットは、テンプレートやスキーマのような事前に定義したパターンやデータ構造を使用することができます。ただし、プリセットは、具体的には何を指すかは定義が異なります。
- テンプレート: GPTの出力に対して、事前に定義された文章のパターンを使用します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。テンプレートは、GPTが生成する文章のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマ: GPTの出力に対して、事前に定義されたデータ構造を使用します。スキーマは、GPTが生成するデータの構造を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- プリセット: GPTの出力に対して、事前に定義されたパターンやデータ構造を使用します。プリセットは、GPTが生成する出力を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
Pythonのopenaiライブラリでテンプレートやスキーマを再定義することは可能?
GPT:
はい、openaiライブラリは、新しいトレーニングデータ、テンプレートやスキーマを含むように、GPTモデルをファインチューニングすることができます。 openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングすることができ、トレーニングデータ、テンプレートやスキーマ、ファインチューニングパラメータを指定することができます。また、openaiは既にテンプレートやスキーマが組み込まれたモデルも提供しており、それらを直接使用することができます。
Me:
`openai.Completion.create()` メソッドでテンプレートやスキーマを再定義する方法を教えて。
GPT:
openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングするには、次のようにします。このように、openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングし、テンプレートやスキーマを再定義することができます。ただし、学習データとして適切なものを選び、ファインチューニングのパラメータを調整する必要がありますので、注意が必要です。また、トレーニングデータとして使用するテンプレートやスキーマによっては、モデルの性能が改善しないこともあるため、適切なものを選ぶことが重要です。また、ファインチューニングを行うためには、足りないデータや時間、計算リソースが必要です。
- トレーニングデータを用意: GPTに学習させるためのデータを用意します。このデータは、テンプレートやスキーマを含んでいる必要があります。
- openai.Completion.create()メソッドを呼び出す: openai.Completion.create()メソッドを呼び出し、トレーニングデータ、ファインチューニングパラメータを指定します。
- ファインチューニングを実行: 指定したパラメータに基づいて、GPTモデルをファインチューニングします。
Me:
当該メソッド用のファインチューニングパラメータは `prompt` を使うんだよね?
GPT:
はい、openai.Completion.create()メソッドでは、promptパラメータを使用して、GPTモデルに対して、生成したい文章のフォーマットやデータ構造を指定することができます。このpromptによって、GPTは指定されたフォーマットやデータ構造に従って文章を生成するように学習します。このpromptには、テンプレートやスキーマを含む文章を指定することで、GPTに学習させることができます。
まずさあ、
現行の選挙制度ですら「投票会場まで行ける奴」という選別で本来の民意からは歪んだものが抽出されてるんだよ。
お前等が投票してる側ならそこに問題意識や、特権者としての罪の意識の片鱗を持ってほしい。
現行の選挙制度は、
投票に行く気力の無い奴、選挙に関心持つ余力のない奴、不在者投票や期日前投票の説明文を読むのが億劫で読めない奴、投票なんかしない家で育った奴、
まとめると、
普通選挙と言うのは既に「選挙に関心持って候補者情報集めて投票会場に行ける異常者」 の声を偏って抽出してしまうシステムなんだわ。
では本題のデモはどうなのか。
デモなんか更に酷いぜ。
あれは「平日や休日にプラカードとか用意して集まれる異常者」の声だけが喧伝されるんだわ。
それは必ず普通選挙以上の民意からの離れ方・歪み方をしているよな？論理的に。
んで何度もやってれば顔なじみのお仲間や特定の政治勢力だけがデモの現場を占拠して
一層離れ方や歪み方や異常者濃度が上がっていくよな？
毎度同じ奴が集まって、
そんなもんは凝り固まった数十人から数百人の声でしかないのに、
それを気脈を通じたマスメディアが紹介したりするわけじゃん。
ここで文章読めないアホの為に強調しておくぞ？
理念的には普通選挙もデモも民主主義的だとなっているのは知ってる。
理念的にはその通りだわ。
でも実際は？
デモは更に極極一部の異常者の声に偏って抽出して世間に喧伝するシステムなんだわ。
くっせえやつらに私物化・占拠されたハック装置になってるだろ。
全有権者の脳にチップが入ってて思考や希望を全自動で集めて集計するのが理想の民主主義だろ？
特に同じ奴ばっかり立候補したり同じ奴ばっかり投票したり同じ奴ばっかりデモやってるのが非常に良くない。
現実として日本のデモはくっせえプロや老人の縄張りって感じしかしない。
韓国のろうそくデモみたいに5000万人中2000万人あつまる（マジかね？）なら
＞元増田：コミュニケーションコストを肩代わりするなんて言っていない (anond:20230121130433)
じゃあ下記必要無いんでないの？
わざわざ可視化するまでもなく、整えても・砕けた表現にしても・要約しても、話が通じない人がいることは皆日常で実感しているでしょう
＞SNSの書き込みのような社会的な発信をする際に、また他人の発信したものを読む際に、AIによる自動添削／要約作業インターフェイスを挟むのは当たり前のことになるだろう。そしてそこ＞に一枚AIが噛んでいることすら意識されなくなるだろう。
とりあえず、おバカな人が見えない空間できゃっきゃしたいも何も、
おバカな人が好きそうなコンテンツやSNSにいたらおバカな人を目にする機会はどうしたって増えるんじゃないかな
例えば、おバカな人が好きな Twitter だと、 NASA や Nature や 論文紹介アカウントとかにでもアレな人が突撃してるのよく見るよ
精神を病んだ人・宗教の人だけでなく、フツーに該当ジャンルのバックグラウンドがある人だったりもしてる
科学系アカウントでもそんなレベルなんだから、マンガ・アニメ・ゲームなんて説明するまでも無いよね
ましてや自称政治とか自称ジェンダー見てる人はとても正気とは思えないよね。趣味だから致し方がないが
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増田が主題としているところはAIって言ってみたかっただけよねって感想になるし、
おバカな人が好きそうなコンテンツ・場所にいなきゃ良いだけじゃんってなるし、
所得(知能が影響することが多い)が違うと生活スタイルが異なることが多いは別に近代に限ったことじゃないじゃん
エスタブリッシュメント(上級国民)でもない限りむしろ現代は差は縮まったでしょ
この2つはすごく共感できる
＞別にバカのやることに大した理由はない。ド詰めにして「真意」を吐かせたところで「ちゃんと働いてなくてけしからんから」とか、その程度のものしか出てこないだろう。
＞むしろそういうことをしない者はなぜしないのか。
＞同情心、共感能力があるから。それはそう。しかし「しない人」がみな生来優しい心の持ち主なわけではない。
＞ひとつの理由は合理的判断だ。露見して罪に問われたら割に合わないから。
＞もうひとつの理由は抽象的思考だ。どういう立場の人間の尊厳も尊重すべきというフィクションに現行社会制度が立脚しているのを理解しているから。
そもそも自分より下の階層があるのは安心できることだ、自分より下のものをバカにできるのは嬉しいことだという前提でモノ言ってるが、私はその前提を共有していない。
共感できないと言うか単純に間違っているのはここかな
ここが YES になっちゃうようなら、ペットと共生なんて出来ないし、人間に限定しても道徳も社会規範も刑法も要らないんだなぁ
○○をしたら自分が社会的に損をするってことを理解させることは可能だし、それが達成出来ればその人物の社会化に成功したと言える
動物にだって理解させることが出来るんだから人間が理解できないわけないじゃない
これを理解させることがすべて保護者の義務だし(なのでメンヘラや開き直りDQNは保護者として不適格なことが多い)、
フツーに文部科学省もそういう子どもたちがいることをちゃんと認識をしていて
『特別な支援を必要とする 児童生徒』として取り組み自体はあるよ。発達障害の枠組みに入ってるよ
CU特性
あと『知能が低い＝共感性が低い』ではないし、『知能が高い＝共感性が低くても"どういう立場の人間の尊厳も尊重すべき"の建前を守ることができる』わけじゃない
アインシュタインがド畜生だったの有名な話(https://anond.hatelabo.jp/20200706223440#)だし、
福沢諭吉の大学の出身者で世間を賑わせるド畜生発言している人(https://anond.hatelabo.jp/20210911095702#)たくさんいますよね？
あとアカデミアの人間なのに自身のバックグラウンドを明示した上で、140文字できゃっきゃやってる人らたくさんいるし、
それだけでも度し難いのに、単純に学術的に間違ったこと(少なくとも国内外の学会で同意が取れないこと)を言ってる人すらいますよね？
こういう人たちは一刀両断でバカで良いと思いますけど、別に知能が低いわけじゃあ無いと思います
ただただひたすらにバカなだけで
こういう人たちが増えないよう出来ることをしたいものですな
親ガチャ・環境ガチャが大はずれしたキッズにお外の価値観に触れる機会を与えることができるのが、
スポーツ、娯楽(映画・ドラマ・アニメ、マンガ、ゲーム、音楽、小説)
だから、売れれば正義、現実と空想・妄想は違うからどんな非倫理的でも売れればセーフとか、
本当、いい加減なんとかした方がいい
Me:
医療に関わる概念はどのくらい理解している?
GPT:
GPT-3は、医療に関わる概念も理解していますが、その精度は自然言語処理タスクに比べると低い可能性があります。 GPT-3は、大量のテキストデータを使用して学習されたが、そのデータには医療に関するものも含まれているが、その範囲は一般的なニュース記事やブログなどが多いと思われます。そのため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。また、GPT-3は事前学習されたモデルであり、医療に関する専門知識は明示的には習得していないため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。ですが、GPT-3は文章の生成や質問応答に対しては高い精度を発揮しており、文章を理解する能力が高いため、医療に関連する文章を理解し、それに基づいた文章の生成や質問応答をすることは可能です。ただし、医学的な正確性や専門性については保証できないため、医療に関する重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はある?
GPT:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はあります。現在、医療に関するデータが大量に存在し、それを使用して学習することで、より高い精度を達成することができるでしょう。また、新たなアルゴリズムや技術の進歩によって、より良い結果を得ることができるようになっています。医療に関連するタスクに特化した言語モデルも開発されており、それらは、医学的な正確性や専門性に優れています。今後も、医療に特化した言語モデルの開発が進むと考えられ、医療に関するタスクに特化した言語処理のパフォーマンスが向上する可能性があります。また、GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。それは、特定の分野に特化したデータを使用して学習させることで、その分野に特化した知識を獲得することができるためです。そうしたことにより、医療に関連するタスクに特化した、より精度の高い言語モデルが開発される可能性があります。
Me:
ちなみにとある大学が、GPT-3のテキスト検索埋め込みモデルを使用し、長い自発的な発話と短い検索クエリ「アルツハイマー病の初期症状」の関連性を測定して、アルツハイマー病の初期の兆候をから80％の精度で検知したみたいなんだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3を使用した、長い自発的な発話と短い検索クエリの関連性を測定し、アルツハイマー病の初期の兆候をから80%の精度で検知するというアイデアは非常に興味深いものです。自然言語処理タスクにおいてGPT-3は高い精度を発揮しているため、長い自発的な発話を解析することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、医療に関連するタスクに特化した専門的な言語モデルや、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要だと思われます。また、GPT-3は、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでは使える?
GPT:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでも使用することができる可能性があります。それは、医療に特化したデータを使用して学習させ、専門的な知識を獲得することで、アルツハイマー病の初期の兆候をから高い精度で検知することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要です。また、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要です。また、GPT-3のような言語モデルは、人間の診断には取って代わることはできません。診断には、症状の詳細な調査、検査結果、専門家による判断などが必要であり、言語モデルによる自動診断は、専門家による診断の結果と照らし合わせることが重要です。
Me:
GPTが医療に関する言語モデルの定期的な更新が可能になった場合は、どう?
GPT:
GPTが医療に関する言語モデルを定期的に更新することができる場合、より高い精度を達成することができる可能性があります。医療に関する情報は、時間の経過とともに変化します。新しい研究結果や臨床経験が得られるたびに、知識ベースも更新される必要があります。それにより、より正確な情報を提供することができ、病気の予防や早期発見に役立つことが期待できます。また、GPT-3のような大型の言語モデルは、大量のデータを使用して学習することができるため、新しいデータを取り込むことで、より正確な結果を得ることができます。しかしながら、GPT-3やそのような大型の言語モデルは、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
医学的な正確性や専門性って具体的になに?
GPT:
医学的な正確性は、医学的に正しいことを指します。つまり、疾患や症状、診断、治療などに関する情報が、科学的に正しいことを意味します。医学的に正確な情報は、最新の研究結果や臨床経験に基づいていることが望ましいです。医学的専門性は、医学的に専門的なことを指します。つまり、特定の疾患や症状、診断、治療などに関する専門的な知識を指します。これは、医学の専門家によって持っていることが望ましいです。GPT-3などの言語モデルは、大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性については保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
今後GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するにはどうすれば良い?
GPT:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するためには、次のような方法が考えられます。
- 専門家が監修する専門的な医学データを使用して学習する: GPTは大量のテキストデータを使用して学習することができるため、専門的な医学データを使用して学習することで、医学的に正確かつ専門的な知識を獲得することができます。
- 専門家による検証: GPTが出力した結果は、専門家によって検証されることで、正確性と専門性を確認することができます。
- 定期的な更新: 医学的な知識は時間の経過とともに変化するため、定期的に最新の情報を取り込むことで、常に最新の情報を持つことができます。
- 特別なタスクに特化: GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。
- 医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう
Me:
GPT-3の要約機能の例。ローショット法とアンサンブル法を活用し、210のラベル付けされたサンプルを拡張して、6400のラベル付けされたサンプルを使用した場合と同じ結果を生成。このサンプルをつかい非常にすぐれた要約を取得可能になったみたいなのだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3の要約機能は、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮することができることが知られています。ローショット法とアンサンブル法を使用し、ラベル付けされたサンプルを拡張することで、より多くのサンプルを使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。ただし、要約タスクにおいては、概要を簡潔に表現することが重要であり、単に文章を短くするだけではなく、本質的な内容を捉えることが重要です。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、要約タスクにおいては専門性や正確性について保証できないため、専門家による検証が必要であると考えられます。
Me:
それは医療データに関しても同じ意見?
GPT:
医療データに関しても、GPT-3のような大型の言語モデルを使用した場合、データの拡張やアンサンブル法を使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。しかしながら、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要であり、それでも正確性や専門性について保証できないため、専門家による検証が必要であり、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しない医療に関するタスクにおいては、医学的な正確性や専門性が求められるため、GPT-3などの言語モデルを使用するだけでは十分ではありません。そのため、専門家による検証や監修、専門的な医学データを使用した学習、定期的な更新などが必要になります。また、専門的なタスクに特化したモデルを構築することも有効です。それでも、GPT-3などの言語モデルは、医療に関するタスクにおいても有用な情報を提供することができる可能性がありますが、それらの情報は必ず専門家による検証を経てから使用することが重要です。
Me:
ありがとう。今後を期待しているよ。
GPT:
どういたしまして。私も今後の進化に期待しております。またのお問い合わせをお待ちしております。
バカガキがホームレス女性をなぶりものにして動画にしているとの記事があった。
差し入れを装って異物を食べさせて喜ぶ輩がいるのでホームレスは貰った食べ物を捨てるのだという話も。直接的に寝込みを襲う事例も昔からある。
なんでそんな酷いことをするのだと思う？
って、別にバカのやることに大した理由はない。ド詰めにして「真意」を吐かせたところで「ちゃんと働いてなくてけしからんから」とか、その程度のものしか出てこないだろう。
むしろそういうことをしない者はなぜしないのか。
同情心、共感能力があるから。それはそう。しかし「しない人」がみな生来優しい心の持ち主なわけではない。
ひとつの理由は合理的判断だ。露見して罪に問われたら割に合わないから。
もうひとつの理由は抽象思考だ。どういう立場の人間の尊厳も尊重すべきというフィクションに現行社会制度が立脚しているのを理解しているから。
教育によって遍くすべてのバカにそうした思考を植え付けることは可能か。できるわけがない。
知能の格差は乗り越えることができない。
馬鹿の壁、というより巨大な空隙がそこにはある。大事なことは何も伝えられない。
われわれは心ならずも関わり合っている。本当は通じてないのを知っていて、あたかも会話が成立しているように振る舞っている。教育によってバカが「治る」かのように。
「会話が成り立っているかのように装うスキル」は、社会生活を送る上で長らく必須のものだった。「コミュ力」と呼ばれるものの正体はそれだ。
知的水準が近い者同士の意思疎通に「力」は必要ない。利害の不一致から対立が生じることはあれど、お互い全然何言ってるかわからないということは基本的にない。
バカとの会話にいくらエネルギーを投入しても成果はゼロだ。だからバカがゴネたり暴れたりするのを避けるためだけに、会話が成り立っているかのように粉飾することにエネルギーを使わざるを得ない。
さて、このような「あたかも意味が通っているかのように体裁を整える作業」はAIの得意技だ。
SNSの書き込みのような社会的な発信をする際に、また他人の発信したものを読む際に、AIによる自動添削／要約作業インターフェイスを挟むのは当たり前のことになるだろう。そしてそこに一枚AIが噛んでいることすら意識されなくなるだろう。
IMEも「欲しい字を呼び出すための道具」から「自動で変換してくれるアシスタント」に意味が変わってきている。
星新一だったかな？ 人間はみな肩にロボオウムを載せてそれを介して会話する。人間は「こいつ何て言ってんの？」とか「うぜえから帰れ」とかオウムに耳打ちすると「どういったご用向きでしょうか」「相すみませんが今手が離せませんので」とかオウムが代弁し、オウム同士で会話がなされる。その未来が来た。
この文章のいわんとすることは増田に常駐のバカにはわからない。というかそもそも読みもせずに適当に目についた単語に反応して鼻糞つけるような脊髄反射トラバがつくのが関の山だ。しかし少し先の未来には、バカの端末にはバカにとってもっと親しみがもてるかたちに（内容も）作り変えられた文章が映し出され、バカの頓珍漢なレスポンスは穏当な挨拶に作り変えられてこちらの画面に表示させられることになる。
しかしそれも過渡期にすぎない。「AIを介してしか会話できない」を経て「AIとしか付き合いたくない階層」が生まれるだろう。
■追記
こういうフワフワした話への他人のコメントというのはすごくありがたい。
こっちも正味はフワフワで言ってるのだから、本文の字面そのものにバチッと噛み合ったコメントじゃなくても、フワフワ思考が枝葉を伸ばしていくよすがになるのでありがたい。
ただ少々勘違いされてる人が多いのは、タイトルの不可逆的分断とは、末尾のもうAIだけでいいや層の出現を指すのであり、万古不変の「バカとの空隙」そのものを言いたいのではない一応為念。
「AIが便利なんで、努力で埋まる程度の距離も自分たちで埋める気が失せる」ことによる細かな分断というのもあるいは生じるのだろう。このあたり言葉足らずだった。
バカとは。逆から言えば意思疎通コストが無限なやつがつまりバカである。
デタラメ言う・聞く耳持たないふるまいを政治的武器に、頭の出来の悪さを強みに変える適応が骨がらみになった者をここではいう。（生来の知能の低さをそうやって「悪用」しない生き方が現実的に可能か？はむずかしい問題）
AIオウムは人間様の労力を代行し低減させる。しかし無限は縮小できない。
代行できないところは、しれっとよくできたまがい物で置換するしかない。そしてAIにとって本物とまがい物は完全に連続しているのだ。そこにおいて代弁者は独自の権力を持つ。議会がブラックボックス化すると代議士が支配者になるのと同じで。
つまりAIは道具だと言い張る限りにおいてそれは道具だが、とりあえず自分はAIさんのことただの機械だなんて思わないですという者は出てくる。それが一歩先の光景。その先はわからない。
■追記
お仕事の事務は無駄なので無くせ派ですけど？ 事務は要らんし日本人である必要性が無い
ただお仕事の事務と、自分が必要な支援を調べ行政に書類を出して手続きを完遂する事務能力は別の話ですよね
b:Id:diveto 2021/12/02
＞ ITマウンティングとる奴、確定申告も年末調整もまともにできないくせにUI/UXが悪いと他人のせいにする傾向あるからな。
いやITマウンティングとか言ってないで普通にペーパーレスにしろよ
2020年10月から年末調整のペーパーレス化がスタートしてンぞ
お仕事のお話する系の増田(ブクマカ兼ねてそう)やそれにブクマつける連中ってどういう世界で働いてるのか気になるわ
ユニコーン企業で働いてる設定なのにお局云々とか
今時はTeams などのコラボレーションプラットフォームに内線を統一する流れなのに
一昔前のBYODで個人の携帯にアプリで内線を割り当てるどころか
でも油断すると年収1000万どうこうとか学歴がどうこうとか言い出すんですよね
やれやれですの😥
ドヤ顔で雑用を仕事！し他者を威嚇をする、その見本のような増田
＞人事や総務が何をしてるか知らないの？
＞無職ってすげえな
＞認知症ばりに思い込み強いやつだな
＞特養行って、どうぞ
ほらな？書いた通りだろ ↓
でも、なんか、あんま稼いでないデスクワークの人／極端にスキルが低いデスクワークの人は、愚行権を積極的に使った発言をしがちなんだよな
例えば、あらゆる職は代替が利くのに、ドヤ顔で雑用を仕事！というだけでなく自分にしか出来ないアピールしたりな
それだけなら可愛げがあるが、大抵は他者を威嚇するのとセットだからな
フィジカルワークの場合はこいつロクに働いてない・・・はあっても、業務内容が最初から仕事するフリはたぶん無いと思うけど、
兼任でPC自動管理・障がい者雇用のみではまかなえないほどの雑事があるなら、もうリモートワークの時代なのだしオフィス捨てちまえよだし、
人事だって戦略パートナーとしての役割を果たしている・自社のブランディングに貢献している ただしく価値創造部門の“人事部” なら別だが、
せいぜいnoteやTwitterでお仕事論語って、単なる人材管理くらいしかやってない人事部なら、べつに存在しなくて良いと思ってるよ
むしろ害にしかならないから積極的に無くした方がいいとすら思っているよ
もちろん、1000人以下の規模感を想定した話ね。余裕で採用も管理も可能
実際、兼任してたよ
職が見つからないとか、発達障害かなんかで仕事がうまくいかないとか言ってる増田に
理想は弱者ほど他者に思いやりを持って欲しいが現実は弱者ほど『どうでもいいことでドヤして他人に攻撃的』なのだ
いろんな事件事故揉め事に対してコメントを集めて、特定の人物の変化を並べて時系列比較するの楽しいよ。
最初は無機質にデータを集めるだけだったけど、検索機能つけたり、収集データから自動でタグ分類したり（精度悪い）、その人の変遷を色で表したり（「左右」に色付して）。
言うことがコロコロ変わるやつもいるし、内容はイかれてるが一貫しているやつもいる。
