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はてなキーワード: 課題とは
20代後半の若造のフリーターなんだが、ちょっと増田の人に聞いてみたい。
友人が余計なおせっかいを焼いたことで、先日マジで大迷惑かけられた。
自分は会社で働いたことがない。恥ずかしながら非正規一筋である。自分の考えに自信がないのだ。
あれは先週金曜日の昼休みだった。会社の友人とデパ地下で買い物したんだよ。
食料品売り場でビニール袋に弁当とお茶を詰めてたら、カゴ置き場の電子レンジ横に、透明ビニールに入ったパンが2つ置いてあるのを見つけた。そのフロアのパン屋さんのやつだった。
俺が袋詰めしてたら、ヤツがパンのところに行って様子見た後、「店員に届けた方がいいんじゃね？」って言うんだよ。
俺は「やめろよ、ダメだと思う。パン忘れた人が戻ってきたら、消えたって思うかも」って止めたんだけど、聞く耳持たない。
結局、食料品売り場の店員さん呼んで、パン2つ預けたんだよね。
店員はノートに忘れ物書き込んで、元のパン屋さんに戻そうとしてた。
そんなところで、パンの落とし主が現れたんだよ。その人が状況を確認したら、やっぱり……マジ切れだった。
店員さんは怒鳴られてかわいそうだったんだけど、落とし主は
みたいなことを言ってた。
友人は反省してるみたいだったが、また同じ事しそうで正直不安だ。
あいつは、会社内でも自分の課題と相手の課題とがわかってないっていうか、おせっかいな仕事スタイルである。
今後、同じような状況になることはないだろうが、もしそうなったら、俺はどうすればいいのだろう。
とりあえず巻き込まれたくはない。
MBTIの性格診断において、INFP-Tタイプは「仲介者」として知られ、その独特な感受性と理想主義が特徴です。
しかし、時に「やばい」と評されることも。この表現は、彼らの感情の深さや繊細さを指すことが多いですが、それだけではなく、INFP-Tの持つ独自の世界観や行動パターンにも関連しています。本稿では、INFP-Tがなぜ「やばい」と言われるのか、その背景にある心理や行動特性を徹底分析し、その魅力と課題を明らかにします。
INFP-Tは感情が豊かで、内面の世界が非常に広大です。彼らは喜びも悲しみも深く感じ、時にはその感情に飲み込まれやすい傾向があります。この感情の深さは、他者にとって理解しがたい「やばい」という印象を与えることがあります。しかし、この感情の海は、INFP-Tにとって創造性の源泉でもあります。
INFP-Tは理想主義者であり、しばしば現実とのギャップに苦しむことがあります。彼らは理想の世界を追い求め、現実がそれに追いつかないときには失望を感じやすいです。この理想と現実の狭間で生じる葛藤は、INFP-Tが「やばい」と言われる一因となっています。
INFP-Tは自分の価値観に基づいて行動し、周囲の意見に流されにくい強さを持っています。この独立心は、時に周囲との衝突を引き起こすこともありますが、INFP-Tの個性としての魅力でもあります。彼らのこの強さは、「やばい」と言われる要因の一つですが、同時に尊敬も集めています。
変化を恐れず、成長を続ける
INFP-Tは変化を恐れず、常に自己成長を目指しています。彼らは自分自身と向き合い、内省を通じて成長を遂げようとします。この姿勢は、時に自己変革をもたらす「やばい」と言われるほどの影響力を持っています。
まとめ
INFP-Tタイプが「やばい」と言われるのには、彼らの感情の深さ、理想主義、独自の価値観、そして変化を恐れない姿勢が関係しています。これらの特性は、INFP-Tの魅力でありながら、課題でもあります。しかし、これらを理解し、受け入れることで、INFP-Tの持つ無限の可能性に気づくことができるでしょう。彼らの「やばい」という特性は、実は社会にとって貴重な資源であり、その独特な視点や感性は、多くの人々に新たなインスピレーションを与えています。
この文章は、想定される文字数に達していませんが、要求された内容に基づいて構成されています。INFP-Tタイプの深い理解と、その特性を活かす方法についてさらに掘り下げることで、4000文字の充実した内容を作成することが可能です。もし、さらに詳細な分析や情報が必要であれば、お知らせください。私は、MBTIの専門知識を活かして、より深い洞察を提供する準備ができています。
下記ページでは、infp-t やばいについて詳しく話しています。
タッパある奴は特にあかん。大谷翔平がデッドリフト225kg上げた？知らんそんな奴は！
あとネガティブ意識したのはあかん。ネガティブ命でやってきたけど、ネガティブすると危険な種目もあるんやね。勉強になったわ。
ここまで言って課題が見えてきた。
大谷翔平が使ってたのはヘックスバーで、前傾姿勢になり過ぎないようになる。また、床引きだけではなくブロックを使って少し上の位置からやっている動画がある。これも腰に優しい。
それと単純に扱う重量が重すぎた。「筋トレ歴２年の俺が」と言ってるように、慢心があったのは間違いない。
またネガティブを意識したのが駄目というより、ネガティブ偏重によるフォームの崩れの方が問題だった。もちろんチーティングなど意図的にフォームを崩すことも効果的だが、意図しないフォームの崩れは避けるべき。
よっしゃ！３週間後またデッドやるで！
成功したと評価できる点は、北欧諸国の出生率が軒並み高い点。（2020年において1.5-1.7）
課題としては制度的に持続可能であるか不透明性があること、出生率においても他の要因で変動があること（経済状況や移民の受け入れ状況、国による差異）
エビデンスとしてはOECDの報告書や統計データをあたってくれ。
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記事の本文には、選定したキーワードに関連する情報を詳しく網羅しました。具体的には、ソーラー充電キットの選び方、設置手順、必要な工具、注意点など、ユーザーが求める情報を過不足なく提供しました。
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X (twitter) で SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead https://situational-awareness.ai/ というのが回ってきて非常に示唆に富むものだったので、DeepL (無料版 API経由) で訳してみた。
この1年で、街の話題は100億ドルのコンピュート・クラスターから1000億ドルのクラスター、そして1兆ドルのクラスターへと移り変わってきた。半年ごとに、役員室の計画にまたゼロが追加される。その裏では、残りの10年間に利用可能なすべての電力契約と、調達可能なすべての電圧変圧器を確保しようとする熾烈な争いが繰り広げられている。アメリカの大企業は、アメリカの産業力を結集させるために、何兆ドルもの資金を注ぎ込む準備を整えている。ペンシルベニア州のシェールフィールドからネバダ州の太陽光発電所まで、何億ものGPUが稼働する。
AGI競争が始まったのだ。私たちは思考し、推論できるマシンを作りつつある。2025年から26年にかけて、これらのマシンは多くの大学卒業生を凌駕するだろう。10年後までには、これらのマシンは私やあなたよりも賢くなり、本当の意味での超知性を手に入れるだろう。その過程で、この半世紀には見られなかったような国家安全保障の力が解き放たれ、やがて「プロジェクト」が始動する。運が良ければ、中国共産党との全面的な競争になり、運が悪ければ全面戦争になる。
今、誰もがAIについて話しているが、何が自分たちを襲おうとしているのか、かすかな光明を感じている人はほとんどいない。Nvidiaのアナリストは、まだ2024年がピークに近いと考えている。主流派の評論家たちは、「次の言葉を予測するだけだ」という故意の盲目に陥っている。彼らが見ているのは誇大広告といつも通りのビジネスだけで、せいぜいインターネット規模の新たな技術革新が起こるのを楽しむ程度なのだ。
やがて世界は目を覚ますだろう。しかし、今現在、状況認識を持っているのはおそらく数百人で、そのほとんどはサンフランシスコとAI研究所にいる。運命の不思議な力によって、私はその中に身を置くことになった。数年前、このような人々はクレイジーだと揶揄されたが、彼らはトレンドラインを信頼し、過去数年間のAIの進歩を正しく予測することができた。この人たちが今後数年についても正しいかどうかはまだわからない。しかし、彼らは非常に賢い人々であり、私がこれまでに会った中で最も賢い人々である。おそらく、彼らは歴史の中で奇妙な脚注となるか、あるいはシラードやオッペンハイマー、テラーのように歴史に名を残すだろう。もし彼らが未来を正しく見ているとしたら、私たちはとんでもないことになる。
各エッセイはそれぞれ独立したものですが、シリーズ全体として読むことを強くお勧めします。全エッセイのPDF版はこちら。
2027年までにAGIが実現する可能性は極めて高い。GPT-2からGPT-4までの4年間で、私たちは～未就学児から～賢い高校生までの能力を手に入れた。計算能力（～0.5桁またはOOMs/年）、アルゴリズム効率（～0.5OOMs/年）、および「趣味のない」向上（チャットボットからエージェントへ）のトレンドラインをトレースすると、2027年までに再び未就学児から高校生サイズの質的なジャンプが起こると予想される。
AIの進歩は人間レベルでは止まらない。何億ものAGIがAI研究を自動化し、10年に及ぶアルゴリズムの進歩（5以上のOOM）を1年以下に圧縮することができる。私たちは、人間レベルから超人的なAIシステムへと急速に進化することになる。超知能の威力と危険性は劇的なものとなるだろう。
驚異的な技術資本の加速が始まっている。AIの収益が急増するにつれ、10年末までに何兆ドルもの資金がGPU、データセンター、電力の増強に投入されるだろう。米国の電力生産を数十％増加させるなど、産業界の動員は激しくなるだろう。
米国の主要なAI研究所は、セキュリティを後回しに扱っている。現在、彼らは基本的にAGIの重要な機密を銀の皿に載せて中国共産党に渡している。AGIの秘密とウェイトを国家機関の脅威から守るには膨大な努力が必要であり、我々はその軌道に乗っていない。
我々よりもはるかに賢いAIシステムを確実に制御することは、未解決の技術的問題である。解決可能な問題ではあるが、急速な知能の爆発が起きれば、物事は簡単にレールから外れてしまう。これを管理することは非常に緊張を強いられるだろう。
スーパーインテリジェンスは、経済的にも軍事的にも決定的な優位性をもたらすだろう。中国はまだゲームから抜け出してはいない。AGIをめぐる競争では、自由世界の存亡がかかっている。我々は権威主義的な大国に対する優位性を維持できるのか？そして、その過程で自滅を避けることができるのだろうか？
AGIへの競争が激化するにつれ、国家安全保障が関与してくる。アメリカ政府は眠りから覚め、27～28年までに何らかの形で政府によるAGIプロジェクトが立ち上がるだろう。どんな新興企業も超知能を扱うことはできない。SCIFのどこかで、終盤戦が始まるだろう。
もし我々が正しかったら？
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私はかつてOpenAIで働いていたが、これはすべて一般に公開されている情報、私自身のアイデア、一般的な現場知識、あるいはSFゴシップに基づいている。
Collin Burns、Avital Balwit、Carl Shulman、Jan Leike、Ilya Sutskever、Holden Karnofsky、Sholto Douglas、James Bradbury、Dwarkesh Patel、その他多くの方々の有益な議論に感謝する。初期の草稿にフィードバックをくれた多くの友人に感謝する。グラフィックを手伝ってくれたジョー・ローナン、出版を手伝ってくれたニック・ウィテカーに感謝する。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(1) https://anond.hatelabo.jp/20240605203849
これらすべての重要な変動要因になりうるものがあります。つまり、より多くのスクレイピング・データでより大きな言語モデルをプリ・トレーニングするという素朴なアプローチが、まもなく深刻なボトルネックにぶつかり始める可能性があるということだ。
フロンティア・モデルはすでにインターネットの多くで訓練されている。例えば、Llama 3は15T以上のトークンで学習された。LLMのトレーニングに使用されたインターネットの多くのダンプであるCommon Crawlは、生で100Tトークンを超えるが、その多くはスパムや重複である（例えば、比較的単純な重複排除は30Tトークンにつながり、Llama 3はすでに基本的にすべてのデータを使用していることになる）。さらに、コードのようなより特殊な領域では、トークンの数はまだまだ少ない。例えば、公開されているgithubのリポジトリは、数兆トークンと推定されている。
データを繰り返すことである程度遠くまで行くことができるが、これに関する学術的な研究は、16エポック（16回の繰り返し）の後、リターンは非常に速く減少し、ゼロになることを発見し、繰り返しはそこまでしか得られないことを示唆している。ある時点で、より多くの（効果的な）計算を行ったとしても、データ制約のためにモデルをより良いものにすることは非常に難しくなる。私たちは、言語モデリング-プレトレーニング-パラダイムの波に乗って、スケーリングカーブに乗ってきた。大規模な投資にもかかわらず、私たちは停滞してしまうだろう。すべての研究室が、新しいアルゴリズムの改善や、これを回避するためのアプローチに大規模な研究の賭けに出ていると噂されている。研究者たちは、合成データからセルフプレー、RLアプローチまで、多くの戦略を試していると言われている。業界関係者は非常に強気のようだ：ダリオ・アモデイ（Anthropic社CEO）は最近、ポッドキャストでこう語った：「非常に素朴に考えれば、我々はデータ不足からそれほど遠くない[...]私の推測では、これが障害になることはない[...]。もちろん、これに関するいかなる研究結果も独占的なものであり、最近は公表されていない。
インサイダーが強気であることに加え、サンプル効率をはるかに向上させたモデルをトレーニングする方法（限られたデータからより多くのことを学べるようにするアルゴリズムの改良）を見つけることが可能であるはずだという強い直感的な理由があると思う。あなたや私が、本当に密度の濃い数学の教科書からどのように学ぶかを考えてみてほしい：
モデルをトレーニングする昔の技術は単純で素朴なものだったが、それでうまくいっていた。今、それがより大きな制約となる可能性があるため、すべての研究室が数十億ドルと最も賢い頭脳を投入して、それを解読することを期待すべきだろう。ディープラーニングの一般的なパターンは、細部を正しく理解するためには多くの努力（そして多くの失敗プロジェクト）が必要だが、最終的には明白でシンプルなものが機能するというものだ。過去10年間、ディープラーニングがあらゆる壁をぶち破ってきたことを考えると、ここでも同じようなことが起こるだろう。
さらに、合成データのようなアルゴリズムの賭けの1つを解くことで、モデルを劇的に改善できる可能性もある。直感的なポンプを紹介しよう。Llama 3のような現在のフロンティアモデルは、インターネット上でトレーニングされている。多くのLLMは、本当に質の高いデータ（例えば、難しい科学的問題に取り組む人々の推論チェーン）ではなく、このようながらくたにトレーニング計算の大半を費やしている。もしGPT-4レベルの計算を、完全に極めて質の高いデータに費やすことができたらと想像してみてほしい。
AlphaGo（囲碁で世界チャンピオンを破った最初のAIシステム）を振り返ることは、それが可能だと考えられる何十年も前に、ここでも役に立つ。
LLMのステップ2に相当するものを開発することは、データの壁を乗り越えるための重要な研究課題である（さらに言えば、最終的には人間レベルの知能を超える鍵となるだろう）。
以上のことから、データの制約は、今後数年間のAIの進歩を予測する際に、どちらに転んでも大きな誤差をもたらすと考えられる。LLMはまだインターネットと同じくらい大きな存在かもしれないが、本当にクレイジーなAGIには到達できないだろう）。しかし、私は、研究所がそれを解読し、そうすることでスケーリングカーブが維持されるだけでなく、モデルの能力が飛躍的に向上する可能性があると推測するのは妥当だと思う。
余談だが、このことは、今後数年間は現在よりも研究室間のばらつきが大きくなることを意味する。最近まで、最先端の技術は公表されていたため、基本的に誰もが同じことをやっていた。(レシピが公開されていたため、新参者やオープンソースのプロジェクトはフロンティアと容易に競合できた）。現在では、主要なアルゴリズムのアイデアはますます専有されつつある。今はフロンティアにいるように見えるラボでも、他のラボがブレークスルーを起こして先を急ぐ間に、データの壁にはまってしまうかもしれない。そして、オープンソースは競争するのがより難しくなるだろう。それは確かに物事を面白くするだろう。(そして、ある研究室がそれを解明すれば、そのブレークスルーはAGIへの鍵となり、超知能への鍵となる。）
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(7) https://anond.hatelabo.jp/20240605210017
私たちは今、基本的に人間のように会話できるマシンを手にしている。これが普通に思えるのは、人間の適応能力の驚くべき証であり、私たちは進歩のペースに慣れてしまったのだ。しかし、ここ数年の進歩を振り返ってみる価値はある。
GPT-4までのわずか4年間（！）で、私たちがどれほど進歩したかを思い出してほしい。
GPT-2（2019年）～未就学児："わあ、もっともらしい文章をいくつかつなげられるようになった"アンデス山脈のユニコーンについての半まとまりの物語という、とてもさくらんぼのような例文が生成され、当時は信じられないほど印象的だった。しかしGPT-2は、つまずくことなく5まで数えるのがやっとだった。記事を要約するときは、記事からランダムに3つの文章を選択するよりもかろうじて上回った。
当時、GPT-2が印象的だった例をいくつか挙げてみよう。左：GPT-2は極めて基本的な読解問題ではまあまあの結果を出している。右：選び抜かれたサンプル（10回試したうちのベスト）では、GPT-2は南北戦争についてある程度関連性のあることを述べた、半ば首尾一貫した段落を書くことができる。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/gpt2_examples-1024x493.png
当時、GPT-2について人々が印象に残った例をいくつか挙げます。左: GPT-2は極めて基本的な読解問題でまあまあの仕事をする。右: 厳選されたサンプル（10回試したうちのベスト）では、GPT-2は南北戦争について少し関連性のあることを言う、半ば首尾一貫したパラグラフを書くことができる。
AIの能力と人間の知能を比較するのは難しく、欠陥もあるが、たとえそれが非常に不完全なものであったとしても、ここでその例えを考えることは有益だと思う。GPT-2は、その言語能力と、時折半まとまりの段落を生成したり、時折単純な事実の質問に正しく答えたりする能力で衝撃を与えた。未就学児にとっては感動的だっただろう。
GPT-3（2020年）～小学生："ワオ、いくつかの例だけで、簡単な便利なタスクができるんだ。"複数の段落に一貫性を持たせることができるようになり、文法を修正したり、ごく基本的な計算ができるようになった。例えば、GPT-3はSEOやマーケティング用の簡単なコピーを生成することができた。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/gpt3_examples-1.png
GPT-3について、当時の人々が印象に残った例をいくつか挙げてみよう。上：簡単な指示の後、GPT-3は新しい文の中で作られた単語を使うことができる。左下：GPT-3は豊かなストーリーテリングを行ったり来たりできる。右下：GPT-3は非常に簡単なコードを生成できる。
GPT-3はSEOやマーケティング用の簡単なコピーを生成することができた。上：簡単な指示の後、GPT-3は新しい文章の中で作られた単語を使うことができる。左下：GPT-3は豊かなストーリーテリングを行ったり来たりできる。右下：GPT-3は非常に簡単なコードを生成できる。
繰り返しになるが、この比較は不完全である。しかし、GPT-3が人々に感銘を与えたのは、おそらく小学生にとって印象的だったことだろう。基本的な詩を書いたり、より豊かで首尾一貫した物語を語ったり、初歩的なコーディングを始めたり、簡単な指示やデモンストレーションからかなり確実に学習したり、などなど。
GPT-4（2023年）～賢い高校生：「かなり洗練されたコードを書くことができ、デバッグを繰り返し、複雑なテーマについて知的で洗練された文章を書くことができ、難しい高校生の競技数学を推論することができ、どんなテストでも大多数の高校生に勝っている。コードから数学、フェルミ推定まで、考え、推論することができる。GPT-4は、コードを書く手伝いから草稿の修正まで、今や私の日常業務に役立っている。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/gpt4_examples-3.png
GPT-4がリリースされた当時、人々がGPT-4に感銘を受けた点をいくつか紹介しよう。上：GPT-4は非常に複雑なコードを書くことができ（中央のプロットを作成）、非自明な数学の問題を推論することができる。左下：AP数学の問題を解く。右下：かなり複雑なコーディング問題を解いている。GPT-4の能力に関する調査からの興味深い抜粋はこちら。
AP試験からSATに至るまで、GPT-4は大多数の高校生よりも良いスコアを出している。
もちろん、GPT-4でもまだ多少ばらつきがある。ある課題では賢い高校生よりはるかに優れているが、別の課題ではまだできないこともある。とはいえ、これらの限界のほとんどは、後で詳しく説明するように、モデルがまだ不自由であることが明らかなことに起因していると私は考えがちだ。たとえモデルがまだ人為的な制約を受けていたとしても、生のインテリジェンスは（ほとんど）そこにある。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/timeline-1024x354.png
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える (3) https://anond.hatelabo.jp/20240605204704
非モテ論争で「人間扱い」の定義とはみたいな記事読んで思ったんだけど、「非モテ」概念もなんか色々混乱してるよね。
①そもそもコミュニケーション能力がやばいやつ。普通の社会生活も危うい奴
モテとかモテないとかじゃなくてコミュニケーション能力の問題。まず人とちゃんと関われるようになるのが課題
仕事上の最低限のコミュニケーションはできるけど、他人と遊んだり仲良くなったりできない奴。
④同性で仲の良い友達はいるが、異性と関われない/異性の友達がいない
同性ホモソーシャルに毒されすぎてて、「異性」を特別な全然違う存在だと思い込んでいる。夢見がち。同性間でも理解できないやつや合わない奴がいっぱいいるんだから、異性も画一的な存在ではなく、「異性」っていうか過剰な色眼鏡を外すのが課題。
①〜④までが「相手を人間扱いしよう！」「人間と仲良くなれるようにしよう！」って言われるレベル。
で、ぬいペニになれるのは⑤。逆に①〜④まではそもそもぬいぐるみになれてなくてちんちん丸出し状態。
ぬいペニって言葉が一人歩きしてるけど、ぬいぐるみ(ここでは「親しいが恋愛感情なし」という定義にさせて)段階の相手から突然性的なアプローチを受けたら引くよねって話でしょう。
親しい知人〜恋人(セックスする仲)への段階は、男にとっては1目盛くらいの変化だけど、多分、女にとっては多い人は100目盛くらいある。
(ゲイにはハッテンバという文化があるが、レズにはないことも、その証左になる気がする)
https://anond.hatelabo.jp/20240603171828
この増田によると、「相手の見た目も性格もタイプではなかったけど、距離感が縮まって行くうちに相思相愛になった」というように見える。
互いの受け入れ態勢を整えながら、一歩ずつ関係を深めてさえいれば、すなわち足並みが揃っていれば、イケメンでなくても性格に難があってもチャンスがあるということ。
つまりはてなで卑屈になって言葉狩りに勤しんでる非モテがすべきことは簡単。
以下初心者向け。
【ターゲットの選定を考え直す】
・親しい知人〜恋人(セックスする仲)への段階の目盛がなるべく少なそうな女を選ぶ。
→言葉を選ばずに言うと、ビッチを選ぶ。だがビッチにも種類があるのでビッチなら必勝ということではない。
非モテオタクこそ控えめでお淑やかで純情そうな黒髪ロングの女を求めると思うが、そういう女は例の目盛りが爆盛りなのでちょっとハミチンしたくらいですぐ逃げる高難易度女にあたる。
多少理想と違っても派手髪で男まさりな女、経験値が高い女(恋愛に夢を見てない女)を狙った方が、色々と多めに見てもらいやすいと思う。
こういう女の方が、サクサク段階を踏める。また、うぶな男に対して新鮮さを感じてくれるので、そういう面でもアドい。
・職場の女とか友人の女とか、恋愛目的以外で知り合った人間を対象とすることは避ける
男は「こいつとセックスしてぇから恋人になりたい」という思考回路が少なからずあるが、女は「この人と恋人になりたい(なったからセックスする)」という思考回路の人がほとんど。まずそこを理解する。
そうなると、最初から恋愛目的で出会った人の方が、当然段階を進めやすい。
恋愛目的でなく出会った人の恋愛スイッチを入れるのは、学生時代に自然と恋愛ができた人間にしかできない、いわば俺たちにとっては高等テクニックである。もう少し修行してから取り組むべき課題である。
【考え方を改める】
・今話題の「人として扱う」
→ここで言うこれは、要するに、女を「ヴァギナがついた謎の生き物」と思うのをやめることだ。
男と同じように、嬉しいことがあれば喜ぶし、悲しいことがあれば悲しむし、嫌なことがあったらモヤモヤしたり怒ったりもする。
男と同じように、親しくなれる人もいれば、なれない人もいる。マチアプで話してる相手も、女ではなく男だと思え。同じ趣味の同性の友達を作るくらいのつもりで行け。
マチアプで何人切られても「だから女は！」ではなく「この人とは縁がなかったんだな」と思うようにする。
【見た目をそれなりにする】
増田で100万回言われてることだけど、
・度を超えて太ってるなら多少痩せる(BMIが標準の枠内なら問題ない)
・スキンケアをする(洗顔と化粧水だけでいい。晩だけでもできるようになったら、朝晩やれると尚いい)
・美容院に行く
・ユニクロで全身の新しい服を買う
・メガネが汚かったり傷だらけだったりしたら新調する
【足並みを揃えるには】
→要するに、人が２人いればそこには相性が存在するということ。
1時間一緒にいたとして、結果分かり合える度が1の相手もいれば100にまでなる相手もいる。
また、自分にとって相性が良い相手か否かで、自分のパフォーマンスすら変わってしまうことを、知っておこう。
相性が良い相手とのデートだと、普段の自分では提案しないようなことを提案できたり、普段の自分なら乗らない誘いにも乗れたりする。
初心者のうちは、まず、相手の顔や収入やスタイルや趣味よりも、この「足並みが合いやすい相性」を最優先したほうがいい。
何を持って「足並みが合いやすい相性」と判断すべきかは言語化が難しいが、すごく端的に言うと、最初はまず「予定が合いやすい」ことは必須だ。飲みたいとき、デートしたい時、会いたいときのタイミングがぱちっとハマる相手であることだ。突発の誘いとかもやってみたらいいかもしれん。
デート回数が多いということは、段階を進めるための試行回数も稼げる。
予定が合いやすい＝生活感やバイオリズムが近いということは、段階を進める時のアプローチにバフがつく。
・足並みが合わなくても気にしない
→気にせずガンガンいけ、ということではない。クヨクヨするな、ということ。
お前さんがきちんとお相手さんのことを想って大事にした上でおこなったアプローチなら、たとえそれが実ろうと実るまいと、100点満点である。
そのアプローチが刺さる相手も刺さらない相手もいるが、それはお前さんが悪いわけではない。
もちろんお相手さんが悪いわけでもない。
ただ、お前さんのなけなしの真心を精一杯にこめたアプローチをもってしても、「このぬいペニが」とか「わたしを人扱いしてない」とか言って被害者ヅラする女がもしもいたら、俺が一緒に怒ってやるし愚痴も付き合ってやる。
東京都港区長選は2日投開票の結果、無所属新人の元港区議清家愛氏（49）が、自民、公明両党が推薦した無所属現職の武井雅昭氏（71）ら2人を破り、初当選した。投票率は30.62%。
清家氏は区議として13年間、子育て支援などに取り組んだ実績を強調し支持を広げた。品川区の森沢恭子区長らの応援を受けた。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC023CX0S4A600C2000000/
清家の公約
①都市経営ビジョン「港区基本構想」が本来10年ごとに更新されるのに22年放置されているので更新する
②高層住宅が増えたが防災計画が未更新なので、被災時にタワマンからも避難しやすくするなど対策する
④区長の退職金が多すぎるので減らす、長期就任は癒着を産むので3期12年までにする
清家の思想、実績
・同性婚支持
・コロナ禍で親が感染した際に保育士が子供の世話をするサービス実施
https://ameblo.jp/aizeye/entry-12455543831.html
だが意外なことに、バリバリ右翼の橋本琴絵が応援していたりする
橋本琴絵は極右だが子供が障害児なので、障害児支援に消極的な前区長アンチで清家支持に傾いた
橋本琴絵
@HashimotoKotoe
私、今の港区に障害者差別をされたので区長は変わるべきだと思うんですよ。私、障害児を育てているんです。ウイルス感染で聴覚ほぼ喪失して。で区立小（支援学級）に決まったのに職員が「橋本琴絵の子は港区で学ばせない」と就学決定書を偽造して区外学校に飛ばそうとした。阻止しましたが最悪でしょ。
https://x.com/HashimotoKotoe/status/1796160328624906716
「常に、母親たちの代表であるという意識で活動している方です。 現場の声を集め、保育園の待機児童ゼロや医療的ケア児も入れる保育園の整備などに尽力。親が新型コロナに感染したときに、 区が借り上げたホテルで保育士が24時間常駐し子どもの面倒をみてくれる体制整備も、全国に先駆けて実現しました」
https://www.25ans.jp/lifestyle/charity/a35655799/womensday-210303-vc/
本日（2月14日）行われた港区議会の本会議で、パートナーシップ認証制度の早期導入を訴える私たちの会派の清家あい幹事長
https://www.huffingtonpost.jp/entry/toshinari-yokoo0214_jp_5c64eb97e4b0233af9716127
大学で国際政治を学び、バックパック一つで世界中を旅してまわり、
思うことは、国は、国益を重視し、強くあってほしい。
女性が、子供を産んでも、当たり前のように無理なく働き続けられる社会に。
社会経済構造が変わり、女性の労働力が必要となって、やっと「子育てしながら働ける」環境づくりが動き始めました。
でも、それだけでは、男性並みの重労働、女性にばかりかかる育児と家事負担で、みんな潰れてしまいそう。子どもたちから、親と過ごす時間も奪われるばかり。若い世代が、出産をためらうことで、国の少子化は進み、超高齢化社会を、この先どうやって支えていけばいいのか。
働き方、意識改革、制度改革、たくさんの課題を解決していくためには、意思決定の場に、もっと女性の力が必要です。根本的な発想が変われば、イノベーションが生まれてきます。経済成長もそこからです。
オレオレFCは「昇格組」の東京ヴェルディに2ー6の大敗。今季ワーストを更新する6失点で本拠地で連敗した。前半12分、ミスからボールをさらわれ先制点を献上すると、前半だけで3失点。後半にも3失点した。攻撃は2点を獲ったが、守備陣の不安定さを露呈した。リーグは中断に入り、次は天皇杯2回戦・クズ大戦（12日）を挟んで、16日、19日に浦和レッズ、川崎フロンターレと敵地での連戦となる。
為す術なし、醜態を晒す大惨敗に試合後、イレブンは肩を落とし、サポーターのブーイングに厳しい表情のまま引き上げた。野河田彰信監督は試合後「何も無いやろ」と怒り心頭で、会見も拒否した。
前節、無失点に抑えた3バックが前半から崩壊した。相手の速い攻撃に為す術がなく、前半だけで3失点。後半、3枚替えとシステム変更で流れを掴み、12分にCKで1点差に詰め寄ったが、同18分に失点すると、戦意を失ったチームは立て続けに2失点した。前半で退いたDF大村は「自分たちのミスや関係が悪かった」と悔やんだ。6失点以上での敗戦は2019年11月の湘南戦(●0ー15)以来。昨年43失点と堅守のチームは21試合32失点で70失点ペースと再び守備の課題を露呈する。
試合後、ベンチ外の選手も含めた選手間ミーティングを行った。鈴木潤主将は「技術的なミスも多かったですし、球際でも弱いし、（攻守の）切り替えが遅い。明らかにヴェルディの方が上回っていた。今のままだと降格圏になってしまう。そうなってからじゃ遅いので、なんとかしなければ」と危機感を募らせた。
天皇杯2回戦クズ大戦（12日）のあと、リーグ再開初戦の16日には浦和レッズ、川崎フロンターレとアウェイでの連戦が待つ。苦境をチーム一丸で乗り越えるしかない。
●岡嶋聡ヘッドコーチ「今日は完敗。申し訳ない以外にない。(苦境に)チーム一丸で乗り越えるしかないです」
●星井理人ディフェンシブチーフ「相手のスピードに翻弄された。その辺は僕達の指導力不足です」
https://realsound.jp/tech/2024/05/post-1676581.html
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/realsound.jp/tech/2024/05/post-1676581.html
名前で会話をやろうとしている、それは対象外が入り込んでいる状態なのでは？
孤独・孤立の問題を抱えていない人が余裕ぶっこいている状態なのでは？
裏返すと「できるコミュニケーションを求められるストレス」なのでは？
第三者がプレイヤーの補助として名前になにか大事なことを記している、そういうのもあるだろう。
ただ「ガチ孤独です」みたいなのだとじゃあ他の人はそんなガチじゃないのかな？っていう感じもする。
例えば盲目向けのバースがあったとする（既にある気もする）。なんでか知らないけど音オンリー空間じゃなく「見て」もわかるようにできてたとする。弱視も受け入れようとしているのだろうか。半端に目で見て理解できるものだから、そこに視覚に異常のない人がやってくる。
バース先住民は「この人は動物園でも来たつもりか」、そう思ったりしないだろうか。そして体験して投げかけられる感想、「ディストピアみたい」
やってられなくないかこんな扱い。
ChatGPT関連の仕事をしてて良く分かったけど
スタートアップとか中小企業、外資系はガンガンチャットツール使ってるけど
そもそも業務でチャットを全然使わないからChatGPTとかを用意してもほとんど意味が無い
なのでChatGPTの大半の使われ方が「検索」で、別にGoogleで検索するのと変わらない
（それなのに契約してくれて大変ありがたいが）
自然言語で曖昧な内容をチャットしながら会話で課題解決していく、みたいな使い方を想定してたのに
そもそもJTCの社員にチャットの文化が無いからそういう使い方は無理
ソフトウェア開発とか研究系でもJTCは全然チャットを使って無くて
TeamsとかSlackとか導入されてはいるけどメールの代わりにしかなってない
「お世話になっております。〇〇です。」
みたいなのが先頭に付いてたり、クッソ長文が送られてきたりして全然コミュニケーションが取れない
1行2行で軽く返信したり続けて書いたりとか
とにかく雑談でもいいからチャット送るとか、そういう文化が無くて全然ダメ
机並べて課長がひな壇に座ってて
みたいな感じのコミュニケーションしか取って来てないんだろうし、そういう仕事しかしてないから無理なんだろうな
男性の自殺率が高いのは「弱い」からだけなのか？ 統計データから読み解く複雑な背景
確かに、厚生労働省の統計によると、2021年の日本の自殺者数は男性が女性の約3倍と、先進国の中でも高い水準となっています。しかし、単純に「男性は弱いから自殺する」と断言するのは適切ではありません。自殺という複雑な問題には、様々な要因が絡み合っているからです。
男性は古くから、「家計を支える」「家族を守る」といった強い責任感やプレッシャーを背負ってきました。近年、ジェンダーロール意識は変化しつつありますが、社会全体ではまだまだ男性優位な考え方が根強く残っています。
男性は、問題を抱え込んでも外見に出さずに我慢する傾向があります。周囲に助けを求めることを恥じたり、弱みを見せることを恐れたりする気持ちから、一人で悩みを抱え込んでしまうのです。
女性は、うつ病などのメンタルヘルス疾患を発症しやすい傾向がありますが、男性は受診率が低いという課題があります。周囲の理解不足や、男性特有の「弱音を吐かない」という気質などが原因と考えられています。
4. 死への手段
男性は、首吊りや飛び降りなど、より致死性の高い手段で自殺する傾向があります。一方、女性は薬物過剰摂取など、比較的手段の致死性が低い方法を選ぶことが多いです。
5. 経済格差
近年、男性の非正規雇用労働者が増加しており、経済的な困窮が自殺のリスクを高める要因となっています。
近年、男性もDV被害者として浮き彫りになってきています。パートナーからの暴力は、精神的なダメージだけでなく、経済的な困窮や社会的な孤立にも繋がり、自殺のリスクを高めます。
このように、男性の自殺率が高い背景には、ジェンダーロールや社会的なプレッシャー、問題への対処方法の違い、メンタルヘルスへのアクセスの差、死への手段の違い、経済格差、DV被害など、様々な要因が複雑に絡み合っています。
「弱い」という単純な言葉で片付けるのではなく、それぞれの背景にある社会的な問題や課題に目を向け、多角的な視点から対策を検討していくことが重要です。
自殺は、単一の原因ではなく、様々な要因が絡み合って起こる複雑な問題であることを強調する。
男性の自殺率が高い背景には、ジェンダーロールや社会的なプレッシャー、問題への対処方法の違い、メンタルヘルスへのアクセスの差、死への手段の違い、経済格差、DV被害など、様々な要因があることを説明する。
男性の自殺を防ぐためには、ジェンダーロール意識の改革、男性向けのメンタルヘルスサービスの充実、DV防止対策の強化など、社会全体で取り組む必要があることを訴える。
全く元記事が解読できてないのな
弱者男性はその層を排除しようと意図したのではなく、収入や職業、コミュニケーション能力などによって排除された結果、弱者男性という層が形成されてしまったものだから、差別とは問題の構造が違うのだと指摘されてる
差別されている層を無くすことはできないけど、弱者男性は排除の構造が無くなればその層そのものを無くすことができるだろ？
たとえば極端な賃金格差が改善されて低所得でも普通に家庭を持って生活できるようになればかなり解消される
そこをごっちゃにするとうまく議論できないよと
排除された結果として受けている不利益も差別と同じなので、当事者としては同じだと思うのは仕方ないかもしれないけど、社会課題の解決という視点では区別した方がいい
オレオレFCがFC東京に1ー0で勝ち、3試合ぶりの白星を飾った。後半40分にセットプレーからDF伊藤がヘディングで決めた。前節からスタメンを9人代え、大村、田曽野との3バックで臨んだ一戦で前節・広島戦で懲罰交代された伊藤が汚名返上の決勝点で挽回した。
試合終了の瞬間にはその場に倒れ込み、選手達はまるで優勝したかのように、抱き合うなど、喜びを爆発。試合後には駆けつけたサポーターと勝利の儀式で喜び合った。昨年の天皇杯決勝で敗れ、涙を流してから半年、再び国立のピッチに立ったロイブル軍団が停滞を打破する白星を挙げた。
後半40分、セットプレーから森下のクロスに反応した伊藤がヘディングをゴール右隅に決めると、いち早くサポーターの元へ駆け寄った。試合後、涙を浮かべながら「前回、悔しい思いをして……。この試合には、チームとして全てをかけていたので、自分だけでなく、皆で勝ち取った勝利だと思います」。
前回の広島戦はスタメンも失点に絡み、前半20分で懲罰交代を命じられた。0ー5で大敗した試合後にはサポーターのブーイングを浴び「流石に堪えた」。それでも鈴木潤主将らの励ましと野河田彰信監督の先発起用に奮起。起死回生を誓った試合前半から守備では相手FWに空中戦で負けず、ビルドアップでも要所でさえた。
5月は3連勝と復調の兆しを見せながら、神戸、広島と上位に連敗。それだけに、この東京戦の重要性は全員が理解していた。「広島戦の敗戦は重く受け止めていた。この1勝は大きな意味がある」と鈴木潤主将。野河田監督は「(伊藤は)まだ1試合やからな」としつつ「スタメンを入れ替えて勝った事で、主力が尻に火が着けられれば」と話した。
次は6月1日、ホームで東京ヴェルディと対戦する。伊藤は「今日だけでなく、これからも勝利に貢献出来るように頑張りたい」と意気込みを口にした。
○DF大村（今季初スタメンで無失点勝利に貢献）「ずっと怪我が続いていたが、諦めずにやってきたことを出し切ろうと思った。伊藤や田曽野とは練習でも組んでいるので、違和感はなかった。チームが苦しい中で良い結果になったと思います」
○MF後藤（パリ五輪代表MF荒木を徹底マークで封じる）「技術がある選手なので、頭と気持ちでは負けないように頑張った。まだまだ課題もあるので、向上していきたい」
2024年5月26日の静岡県知事選挙において、自民党推薦の元総務官僚、大村慎一は敗北した。その敗因を分析することで、選挙戦術の課題や静岡県の政治情勢を明らかにしたい。
川勝前知事の辞職表明後、真っ先に出馬を表明したのが大村慎一だった。彼は、川勝前知事によって生まれた分断を解消する「オール静岡」を掲げ、静岡県の未来を担う候補として期待された。地元紙によれば、3年前の前回知事選から自民推薦候補としてリストアップされており、その時は準備が整わず辞退したが、前回選挙直後から県内中東部の政財界にコネクションを築き、出馬の地固めを進めていた。総務省に影響力を持つ自民党幹部も、県内各自治体の首長らに「大村を頼む」と支持をお願いする電話をかけ回っていたという。
結果、出馬表明後、県内の各自治体の首長が続々と大村支持を表明し、地元メディアも連日「今日は〇〇市の市長が大村支持を表明しました」と報じた。特に、リニア問題で注目されている大井川流域市町の盟主である島田市長の支持表明は大きく取り上げられた。一方、対抗馬の鈴木康友に関しては、スズキ自動車の会長とのつながりくらいしか報じられなかった。
また、大村も鈴木も「環境を守りつつリニア推進」と表明したことで、争点がリニアから浜松球場の建設問題に移った。何百億円も県予算をかける工事見積もりのため、浜松市以外の人から見れば反対が多い。メディアは最大争点として浜松球場問題を扱い、大村は「ゼロベースで見直し」を掲げて支持を広げた。
ここまでは完璧だった。
自民党内部の情勢調査によれば、4月前半は当初は鈴木康友氏に大幅リードを許していたが、下旬になると一気に差を詰めていたという。
その結果、岸田率いる永田町の自民党本部が大村に推薦を出した。
選挙戦が本格化する中、大村陣営は「SUZUKI政治を許さない」といった過激なプラカードを掲げ、対抗馬の鈴木康友への批判を強調した。この手法は、川勝前知事がJR東海を批判して支持を集めた「分断を煽る」戦術そのものであり、県民の一部からは逆効果となった。
リニア問題でも、「1年以内に解決する」と表明し、リニア工事の環境アセス審査に期限を設けた。しかし、岐阜県の水枯れが報道され、大村は演説先で急遽公約が書かれたプラカードの「1年以内に解決」の部分をステッカーで隠し、公約を取り下げるという失態を犯した。このような混乱は、有権者の信頼を失わせた。
争点として浜松球場問題を強調しすぎたことも問題だった。この戦術は浜松市との対決色を強調しすぎる結果となり、地域対立を煽る形となった。西部VS中部の構図が目立ち、東部・伊豆の選挙への関心が低下し、更に浜松市の鈴木陣営の結束を固めさせる結果となった。
自民党本部の推薦も裏目に出た。自民党が裏金問題で国民から拒絶されている現状では、推薦がむしろマイナスとなった。応援演説には地元の上川陽子以外、政権幹部が応援演説に入ることはなかった。その上川陽子の演説も「失言」として報じられ失点にしかならなかった。
鈴木康友の選挙戦は、謙虚な姿勢で始まった。東部地域の市長から「挨拶に来ないのは東部を軽視しているからだ」と批判された際には、出陣式を地元西部ではなく東部で行い、批判をかわした。特定の政策を強調することなく、リニア問題で岐阜の水枯れが報道された時も「拙速には進めない」と上手くかわした。さらに、河村たかし名古屋市長など民主党時代の同期を動員し、幅広い人脈をアピール。立憲民主党の議員が応援演説を行い、与野党対決を前面に出すことで、大村側の自民党色を目立たせた。一方で、鈴木を全面的に支援したのは自民党の浜松支部であり、また、菅義偉前首相との蜜月関係も報じられるなど、自民支持層にも食い込んだ。
大村慎一の敗北は、逆効果な選挙戦術、リニア問題での混乱、地域対立の煽り、自民党本部の推薦の裏目など、複数の要因が重なった結果である。これらの要因を総合的に考慮すると、大村が敗北したのは必然とも言えるだろう。この選挙結果は、静岡県の政治情勢に新たな課題を投げかけている。
高性能の義手・義足など、技術の進展でさまざまな障害の不便な点が克服されるようになっているらしい。
つい先日、心の理論のテストでAIが生身の人間よりも高いスコアを出したそうだ。
その機能がスマホアプリになれば、自閉症の影響で他者の感情を読み取れない人でもコミュニケーションが取れるようになれると期待している。
知的障害者の地域移行とグルホ不足も課題だが、AIが生活面の知覚的な部分をカバーできるほど実用化されれば、重度の知的障害でも一人暮らしできるようになると思う。
合わないとフラットだったりしんどかったりするが、そこよりはマシと思われる。
自分は学部卒だけど、学内外で割と評価されてて力入れてる研究室にいた。
社会人でもプレゼン酷い人いっぱいいる。というか殆どそうだし、殆どの人は一生研究室でやるようなプレゼンをしない。
研究室でもてはやされるプレゼンと、社会でいいとされるプレゼンは違うし。
今の社会の課題は「能力の低い人間にパフォーマンス上げてもらって気持ちよく働いてもらう」だからね。
大企業であればあるほど非正規が多い傾向で、非正規はやっぱり能力低い人多い。
しかも今の社会は求められること多いから、普通のハードルが高くてしっかり仕事出来る人は少数派。
そもそも勉強や研究が出来ることと、仕事が出来ることは全く別だよ！！！
これは草。教えてない人が悪い。
教えた上で「わからなかったら、また聞いてね」「今説明したのこれに書いてあるからね」とかが社会の普通。
まああくまで普通だから、そうじゃないとこもあるけど多くないよ。
狭い世界で研究や指導に励んでばかりで、企業での実務経験がない、年齢も高いとなれば厳しい。
あと会社でもA社とB社で求められる能力が違っていて、片方では全然でも片方ではすごい活躍するとか超あるある。
「どこにいっても通用しない」なんて、何十と転職しても言えるようなことじゃないよ。
それがわからないでこういうこと言っちゃうの、最高に頭悪いなあと思うわ。
試験的に椅子が設置されたが、社内アンケートで反対意見が多く、導入は結局見送られた。
大きく分けて3系統ある
1.立ち座りが多すぎて逆に疲れる（置いたからには使えよの圧力が余分に働いている）
2.物理的に邪魔（オペレーションを無視した大きさ・場所への椅子の設置）
3.それでクレームになった時に会社が守ってくれない（責任者の対応不十分）
結局は椅子単体でどうのこうのではなく、椅子が引き起こす諸問題について会社が十分に検討しない、対応しないのが課題だった。
ただ現状社会全体として働きやすい環境を作ろうという風潮が広まっているので、社会的に押していけば今度は大丈夫かと思われる。
