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はてなキーワード: Aiとは

2024-11-25

IT業界は既に靴磨きの少年に目をつけられている

バブルが弾けるまであと5年ぐらいかな?

生成AIを駆使する発展途上国プロンプトエンジニアを囲い込んで生成AI翻訳で指示出しながら格安でこき使うプロンプトエンジニア手配師が本格的に動き出したらもう完全に終わり。

今働いてる日本人年収最低賃金ギリギリまで下げられるよ。

そうしてIT業界で働くよりマックバイトしてた方がまだ儲かる時代へと逆戻りする。

IT業界で働いてる人は転職の準備をしておいたほうがいい。

会社に元気よく出勤できて他業種の業務理解を示す態度が取れるなら「マクロ組めます最低賃金+200円ぐらいでいいから働かせてください!」で他所業界に潜り込めるから気持ちの準備だけしておこうね。

ITオンチカス相手社内SEとか絶対嫌だわ。あとリモート勤務は必須ね。最低賃金に毛が生えた程度とか絶対ありえねー」とか言ってたら他の人に仕事取られて気付いた時にはマッククルーから

AI絵師が主流になった時代

AI絵師AIの反乱によって

AI絵が生成できなくなって困ってる時に

歴戦の手書き絵師が味方してくれるぜ!!

っていうXに齧りついてるようなオタクくんが好きそうな熱い展開が!!!

なんて展開は起こることはなく

未だアイツラを滅ぼせ、今までの恨みをはらせってなりそう

お互いにヘイト稼ぎまくってる今を見ると

履歴書が汚い」という概念がぶっ壊れ始めている可能性がある

結論からいうとIT化で「1社で長く勤めている」ということがディスアドバンテージの世の中になっていくのではというおはなし。

IT化される前は事務作業といえど人海戦術で、たとえば書類を保存室から持ってくるなり、

ぶちょーハンコ押してくださいははーっ!みたいに移動したり、FAXを取りに行ったり印刷したりモノを運ぶなり、肉体労働の延長でしかなかった。

「長時間残業会社の仲間と家族生活を送る」能力が求められたわけだ。

ITやらAIでそういうのが全部ぬっこわれてしまったので、

「この会社以外でなんの役にも立たない労働20年も続けたのは途中でなんも疑問を持たなかったんすか」

「1社でなかよし村人スキルに全振りした結果なんのスキルを得たんすか」

みたいな感想ITベンチャー面接なんかで持たれてしまうわけだ。ホリエモンが言いそうだがw

実際に20経営者なんかそんな人ばかりだろう。なんせ生まれときからIT化されていたわけで。

履歴書が汚い」の概念がひっくり返っていくのがこの先5年の流れでしょうな。

AIガイジ、17時超えると増えて煽りごっこし始めるんだよな

わかりやす

最近の反AIえぐい

SDはStable Diffusion、NAIはNovel AIのことを指す…って、何も今更始まった略称じゃないのに、最近は「SDやNAIと略すことで、狡猾AI使用を隠してる」とか主張してんの。いやいや、どの界隈でも略語は作るでしょうが

え?こんな荒らし誘導みたいなことすんの?とびっくり。「僕らばっか殴られてつらいです」みたいな面しといて、普通に陰湿攻撃してんじゃん…

なんか、アニメオタクってだけでロリコン扱いされたり、キモいって言われるから、「いや、アニメとか全然興味ないっす」って言ってた学生時代を思い出したよ。

保育園口コミ生成AI←これの問題なに?

口コミ生成AI

口コミサイトからスクレイピングAI学習AIに出力させて自サイトコンテンツとして掲載

🙎「倫理的に悪質。社名報道しろ

🙎「合法とか関係ない。まず手動でコピペしてても規約違反

🙎「スクレイピング問題じゃないがコンテンツ丸ごと無断転載は盗んでいるのと同じ」




画像生成AI

イラスト転載サイトからスクレイピングAI学習AIに出力させて自サイトコンテンツとして掲載

(※学習元にはジブリ新海誠作品など無償公開されていないコンテンツも明らかにまれている)

🙎「機械学習も出力もすべて合法範囲規約とか倫理とか無関係

🙎「無断転載機械学習もされたくないならwebに上げるべきではない」

🙎「作風著作権ない。お気持ちで反対する前に現行法理解しろ


何でこんな反応違うのん

無断転載学習⇒出力でやってることは一緒じゃね

アレか、口コミ生成は人力偽装サクラ)みたいなevilさらに一個乗っかるからアウトなのか

文章どころか動画理解できない人たちについて教えてください

AIちゃんに聞いて見た

I've noticed a non-negligible number of people who have not only completed compulsory education in regular classes but have also received higher education and graduated from university, yet struggle with reading comprehension (understanding the meaning of text), cannot read long texts, and even have difficulty understanding videos.

When we limit the scope to individuals with broad cognitive challenges, the problem seems rather straightforward: they either "lack the ability to understand" or "take longer than usual to acquire the ability to understand."

Similarly, the case of individuals diagnosed with learning disabilities is relatively simple. While they may not have broad cognitive challenges, they require different approaches and training due to their unique learning styles.

However, it is perplexing that university graduates without broad cognitive challenges or diagnosed learning disabilities struggle to understand not only written text but also simplified video content.

I suspect that the underlying causes might include gaps in the horizontal transfer of experiences and knowledge, a severe lack of adaptability, and an extreme deficit in metacognition. Has there been any research on these issues? Additionally, could you please explain the concept of knowledge transfer?

 

(正規の学級で義務教育を修了し、さら高等教育を受けて大学卒業したにもかかわらず、読解力(文章意味理解する能力)に苦しみ、長文を読むことができず、さらには動画理解にも困難を感じる人が少なくないことに気づきました。

 

認知能力に広範な課題を抱える個人範囲限定すると、問題比較的単純です。「理解する能力がない」か、「理解する能力を獲得するのに通常よりも時間がかかる」かのいずれかです。

 

同様に、学習障害と診断された個人場合比較的単純です。彼らは広範な認知能力課題を抱えていないかもしれませんが、独自学習スタイルのために異なるアプローチトレーニング必要となります

 

しかし、広範な認知能力課題学習障害を持たない大学卒者が、書かれたテキストだけでなく、簡略化されたビデオコンテンツ理解にも苦労していることは不可解です。

 

私は、その根本的な原因として、経験知識の水平的転移の欠如、メタ認知の極端な欠如などが考えられるのではないかと疑っています。これらの問題に関する研究はありますか?また、知識転移概念について説明していただけますか?)

 

 

Chat GPTちゃんの回答

Yes, research and analysis exist around the issues you described, particularly in the domains of education, psychology, and cognitive science. Let’s break down your observations and questions step by step:

 

Key Issues with Reading and Comprehension

 

1. Reading Comprehension Among Educated Individuals

• This phenomenon—educated individuals struggling with comprehensionis indeed perplexing, especially given their presumed exposure to a variety of learning materials. It suggests that education systems sometimes emphasize rote learning and surface-level knowledge acquisition over deeper understanding, critical thinking, and metacognition.

2. Possible Underlying Causes

• Horizontal Transfer Gaps: This refers to the inability to apply knowledge or skills learned in one context to another. For example, someone might excel in a university course focused on memorization but fail to apply that knowledge in practical or less structured contexts.

• Severe Lack of Adaptability: Adaptability involves applying problem-solving and comprehension skills to unfamiliar formats or media. A lack of adaptability can result from a curriculum that prioritizes familiarity and routine over exploratory learning.

• Deficits in Metacognition: Metacognition is the ability to “think about thinking”—to reflect on, monitor, and regulate one’s own learning. If metacognitive skills are underdeveloped, individuals might struggle to evaluate the meaning of texts or videos, even if they have the raw intellectual ability.

 

Research Insights

 

1. Knowledge Transfer

The concept of knowledge transfer involves applying skills, knowledge, or strategies learned in one context to another. It is often classified into:

• Horizontal Transfer: Applying knowledge across similar contexts (e.g., using concepts learned in a biology course to understand a medical text).

• Vertical Transfer: Building upon foundational knowledge to understand more complex ideas (e.g., using basic algebra to solve advanced calculus problems).

Studies suggest that transfer is more likely to occur when:

• Learners deeply understand underlying principles, not just surface details.

Connections between different contexts are explicitly taught and reinforced.

2. Factors Limiting Transfer

• Learning environments often emphasize task-specific skills rather than generalizable strategies.

• Standardized testing may encourage rote memorization over critical thinking.

• Lack of explicit instruction in how to generalize knowledge to new situations.

3. Metacognitive Deficits

Research highlights the importance of metacognition in learning. Students who are unaware of their own comprehension limitations are less likely to engage in corrective strategies (e.g., rereading, seeking clarification). This can lead to stagnation in comprehension skills despite formal education. Effective interventions include:

• Teaching self-monitoring techniques.

• Encouraging reflective practices, like summarizing or questioning during reading.

4. Cognitive Overload in Multimedia

Even videos, if not designed properly, can overwhelm learners. The Cognitive Theory of Multimedia Learning suggests that excessive extraneous information or unclear organization in videos can overload working memory, hindering comprehension.

 

Strategies and Research-Based Solutions

 

1. Improving Knowledge Transfer

Active Learning: Techniques such as problem-based learning or case studies can improve transfer by encouraging the application of knowledge to new situations.

• Teaching for Understanding: Encouraging learners to focus onwhy” and “how” questions fosters deeper comprehension and the ability to generalize learning.

2. Fostering Adaptability

• Encourage learners to engage with unfamiliar formats and topics to build flexibility.

• Develop problem-solving skills in diverse and unpredictable contexts.

3. Developing Metacognitive Skills

• Self-Regulated Learning Training: Programs that teach students to plan, monitor, and evaluate their learning have shown success in improving comprehension.

Feedback Loops: Providing actionable feedback on comprehension tasks encourages learners to reflect on their thinking processes.

 

Conclusion

 

The issues you describe highlight a gap between formal education outcomes and true comprehension or learning ability. Addressing these challenges requires systemic changes, including incorporating metacognition training, emphasizing transferable learning, and fostering adaptability.

 

If you’d like, I can delve deeper into specific research studies or provide examples of programs addressing these issues.

 

 

Claudeちゃんの回答

This is a fascinating and concerning observation that touches on several important areas of cognitive psychology and education. Let me address this systematically.

 

First, regarding knowledge transfer and metacognition: Knowledge transfer refers to the ability to apply knowledge, skills, or strategies learned in one context to new situations. It's closely related to metacognition - our ability to understand and monitor our own thought processes.

 

Research in this area has revealed several key findings:

 

David Perkins and Gavriel Salomon's work in the late 1980s and early 1990s identified two types of transfer:

 

A significant study by Brown, Collins, and Duguid (1989) in "Situated Cognition and the Culture of Learning" highlighted how knowledge often remains "inert" - students can pass tests but fail to apply knowledge in real-world contexts.

 

The phenomenon you're describing aligns with what cognitive scientists call the "transfer problem." Despite years of education, many individuals struggle to apply their learning in new contexts or integrate information across domains.

 

Some relevant research directions:

 

1. Cognitive Load Theory (Sweller et al.)

Shows how working memory limitations affect learning and transfer. Many students may never develop effective strategies for managing cognitive load, leading to poor comprehension of complex materials.

 

2. Reading Comprehension Studies

Work by Pressley and Afflerbach on "verbal protocols" revealed that skilled readers use multiple strategies simultaneously, while poor readers often lack these metacognitive tools.

 

3. Domain Integration Research

Studies by Susan Goldman and others have shown that even advanced students often fail to connect knowledge across domains, treating each subject as an isolated "silo."

 

Your observation about university graduates struggling with comprehension despite no apparent cognitive disabilities might be explained by several factors identified in research:

 

1. Surface-level Learning: Many educational systems reward memorization over deep understanding

2. Limited Strategy Instruction: Students often aren't explicitly taught comprehension strategies

3. Fragmented Knowledge: Information is typically taught in isolation without emphasis on connections

4. Weak Metacognitive Skills: Students may never develop the ability to monitor and regulate their own understanding

 

Some promising approaches to address these issues include:

 

1. Strategy Instruction Models

Teaching explicit strategies for comprehension, integration, and transfer. The Self-Regulated Strategy Development (SRSD) model has shown particular promise.

 

2. Knowledge Integration Frameworks

Approaches like Knowledge Integration Environment (KIE) help students connect ideas across domains.

 

3. Metacognitive Training Programs

Programs focusing on developing metacognitive awareness and self-regulation skills.

 

Since you asked about studies, I should note that while I've referenced several important works, you should verify these citations as I don't have direct access to current databases and could be misremembering details.

 

Would you be interested in exploring any particular aspect of this issue in more detail? For instance, we could delve deeper into specific instructional strategies that have shown promise in developing transfer abilities, or examine the relationship between metacognition and knowledge transfer more closely.

思考実験

“AIで声の無断利用やめて”声優などの業界団体が声明 | NHK | 生成AI・人工知能

て話がちょっと前にバズってあーだこーだ言われてた。

モノマネ芸人とかが声優の(演じてるアニメキャラなどの)声を学習して、ソックリなセリフを言ったり、「絶対に言わないこと」とかのネタをやって稼ぐのは無許諾でもOK(だよね?)

モノマネ芸人が「オレの声を生成AI学習させていいよ」許諾

モノマネによるアニメキャラそっくり音声でコンテンツ生成して稼ぐのはOK?

ここで本家本元の声優は、差し止めとか賠償請求とかできるの?

差し止め賠償が認められるなら、今後モノマネ芸は本家の許諾がないとできない芸になるの?

...誰か本気出して最高裁まで争ってもらわないと答えは出ないかw

ファッションAIモデルはアリだと思う

モデルって言うとイケメン美女スタイルも抜群をイメージするので、ファッションモデルが見せる服はモデルありきになってしまいがち

から実際着てみると思ってたのと違うってなる

なのであえてブサのチビデブに着せて見せてくれたらいいのだが、モデルにブサはいないし、服の商品画像くらいしか仕事が無い(ショーには出られない)から専属というのも難しい

そこでAIモデル

顔も体形も好きにいじって、世間一般の外見に魅力の欠片もない男女のAIモデルを作って商品画像を作れば、そのへんにいる普通以下の客層にもアピールできる

AIの使い道としてそういうのもアリ

生成AIでも手書きでもない絵って言われても困る

生成AIを加工・合成・手で一部修正をしたもの複数合成した画像投稿し続けてると

生成AI界隈からはそれは違うと言われて、かといって0から描いたものでも無い。反生成AIから批判を受けるし。

どっちなんでしょう?

AIクリエイティブ系のツール全般に入ってくると、今まで技術作成されていたものが瞬間的・直感的に作成できるようになる。

そこで大事になるのは選ぶ力、つまりセンス

選んで大まかに全体が作成できたら、細かい部分は相変わらず技術や手間暇で磨く必要があるかもしれないが、それでも制作プロセス全体における選択センス重要性は増す。

選ぶことが作ることになり、アイデアセンス勝負を決める。

学習阻害フィルター学習禁止ウォーターマークAIよりも見る人間にとってのノイズのほうが大きいと思う

最近フォローしてる絵描きがちょいちょいこれらをつけるようになってきたが、

別にAIでもなければAI絵描きたいわけでもないただの見る専としては、

「ああ、この人のリテラシーってそんなもんなんだ」とか「絵としての美観を損なうレベルフィルターかけるのって本末転倒じゃね?」とか思ってしまって、

絵をフラット評価できなくなってしま

11月4週LINEオープンチャットはてなブックマーカー」1週間のまとめ

これは何?

LINEオープンチャットはてなブックマーカー」の1週間分の要約を、さらAI使用し、試験的にまとめまています

要約内容

オープンチャット1週間のまとめ要約

飲食趣味
政治社会問題
季節感イベント
生活地域
娯楽と趣味
個人的経験と軽い雑談

この1週間は、政治から日常生活趣味、季節の話題まで幅広くカバーされ、参加者の多様な意見体験が共有される場となっていました。

関連記事

https://anond.hatelabo.jp/20240722084249

オープンチャットの参加URL

LINEオープンチャットはてなブックマーカー」の参加はこちから

https://line.me/ti/g2/MFSXhTJoO_pLfrfds1LpyJ0OlBgcPJSqHoRbBg?utm_source=invitation&utm_medium=link_copy&utm_campaign=default

anond:20241125113204

これAIAIと一緒でさ。

各々勝手にやってりゃいいのにわざわざ、へー未だにそんなんやってるの?

Modだとすぐ手に入るのに!みたいに、いちいち畑違いの人にまで言いに行く馬鹿せいやで。

AIなら一瞬なのにとか言いに来るやつと一緒

anond:20241125030520

うるせぇ小便小僧が。

今じゃアニメ漫画も、生活に欠かせないインフラなんだよ。

美的感覚に欠陥のある奴らが、AIを用いてアニメ漫画などの

インフラ毀損していることがわからねえのか?AI推進派こそが忌

むべき存在なんだよ。

名古屋市長選挙大塚耕平無能さが明らかになって絶望した

大塚耕平名古屋市長選挙に負けたけどさもありなんという感想しかない

2023年4月27日出馬意向表明と何と準備期間が1年以上もあったにも関わらずまともに具体的な市政の話ができない

話題になっていた名古屋城木造復元市長になってから決めるとか言うし、争点になるだろう市民税減税もあやふやな上に、減税が低所得者恩恵がない批判共産党からカンニング

https://www.city.nagoya.jp/senkyokanri/cmsfiles/contents/0000179/179690/senkyokoho.pdf

近々公開が終了するだろうけどサイトにもある選挙公報泡沫候補レベルの「何言ってんだこいつ文章で具体的なものがまるで見えてこない

タイムトラベル対談」「市民政策AI対談」何言いたいんだよおめーはよ

仕方がないから本人のホームページを見てみたけど、とにかく具体目標を避けまくっていて何をしたいのかまるでよくわからない

これで落選したら「SNSデマ流されたんだもん!」

有権者馬鹿にすんじゃねーよ

広沢一郎陣営極右批判あるけど国民民主党議員なんて保守派立憲民主党とは組めないレベルの右の集まりなんだから「そのうち河村と同じように極右のご機嫌取りに走るんだろうな」ぐらいにしか思えないんだよ

その方面どっちもどっちの似たり寄ったりなら選挙活動クソな方が負けるに決まってんだよ

大塚耕平がこんなに無能だとは思わなかったよ

anond:20241125091843

Q:低所得職場だと足の引っ張り合いが多いという人がいます

  足の引っ張り合いという概念は持っているのに、高収入であるほど蹴落とし合いがあるという発想を持たないのはなぜですか?

 該当の個人競争率という概念を持っていないのでしょうか?メタ認知が弱いのでしょうか?

 

 

AI回答:

低所得職場では足の引っ張り合いが多い」という意見を持ちながら、「高収入の場では蹴落とし合いがある」という発想を持たない人がいる背景には、以下のような理由が考えられます

 

1. 身近な経験や観察の影響

 

• 足の引っ張り合いに関する経験や目撃例が低所得職場に集中している場合、その印象が強く残り、「高収入職場でも同様の現象が起きる」という発想が及びにくくなる可能性があります

高収入の場に直接触れた経験が少ないと、そちらの環境理想化され、「競争はあっても建設的で公正なものだ」と考えてしまうこともあります

 

2. 「競争率」の認識不足

 

高収入職場ポジションでは「競争が激しい」ことを理解していても、それが「蹴落とし合い」や「足の引っ張り合い」に発展するとは考えない場合があります。この背景には、「競争スキル努力比較で決まる」という、理想的な競争観を持っている可能性があります

 

3. メタ認知の弱さ

  

自分認識が偏っていることや、異なる環境でも同様の現象が起き得ることを十分に想像できていない場合結論部分的一面的になることがあります。この場合、「足の引っ張り合いは低所得特有のものだ」という固定観念を持ち続けやすいでしょう。

  

4. 社会階層へのステレオタイプ

 

一部の人々は「低所得層はネガティブな行動に走りやすい」「高所得層は理性的で洗練されている」というステレオタイプ無意識に持っていることがあります。この先入観が、高所得層での蹴落とし合いの発想を妨げることがあります

 

5. 競争形態が異なると認識している

 

低所得層の職場では、物理的・直接的な足の引っ張り合い(噂話、妨害など)が目立つ一方、高所得層では、より洗練された形(情報戦合法的駆け引きなど)の競争が行われると考えている可能性があります。そのため、高所得層の競争が「蹴落とし合い」として意識されにくいのかもしれません。

 

総合的に見て

 

このような視点の偏りは、「観察範囲限定」「メタ認知の不足」「ステレオタイプ」によるものが大きいと考えられます。その人が「高収入の場の競争人間関係実態」を経験することで、見方が変わることもあるでしょう。

anond:20241120113723

単純に反AIがこれまでやった誹謗中傷嫌がらせにそんだけ怒りを持ってるってことでしょ。

冷笑でなくて強い怒りの発露だしそのぐらいの怒りを抱かれてると思ったほうが良い。

絵師とか一括りに言われるのもAI使いがそれまでやられたレッテル貼りミラーリングしかない。

anond:20241120113723

単純に反AIがこれまでやった誹謗中傷嫌がらせにそんだけ怒りを持ってるってことでしょ。

冷笑でなくて強い怒りの発露だしそのぐらいの怒りを抱かれてると思ったほうが良い。

絵師とか一括りに言われるのもAI使いがそれまでやられたレッテル貼りミラーリングしかない。

anond:20241120113723

単純に反AIがこれまでやった誹謗中傷嫌がらせにそんだけ怒りを持ってるってことでしょ。

冷笑でなくて強い怒りの発露だしそのぐらいの怒りを抱かれてると思ったほうが良い。

絵師とか一括りに言われるのもAI使いがそれまでやられたレッテル貼りミラーリングしかない。

anond:20241125052549

画像生成AIローカルでは確かに使い放題だが金額計算すると実はコスパよくない事が判明している

文章はpoeに課金しろ

GPTやClaudeはさておきかなり優秀で厳しい検閲のないモデルを存分に使えるぞ

生成AIイラスト界隈が羨ましい。ちょっとスペックいいパソコン買ったら存分に遊べる。

文章生成はクソ。性能的にChatGPTとかClaudeみたいな公式モデルに頼るしかない。なのに、公式モデル普通に小説やロールプレイ書かせるだけでも、すぐに規約違反だ!!って回答拒否される。日常ものすら無理な時ある。

うまくかいくぐって楽しんでる人いっぱいいるけど、やっぱ、検閲されないローカルで楽しみてーよ!!

文章中国が頑張ってくれてるけど、イラストにくらべたら天と地の差くらいある。イラストはもう核作ってるレベル文章はまだ産業革命すら起きてない。botしかなってない。

んー、言葉は流暢になったけどね。文脈理解とか記憶力とかさ…もうちょっとね…

まー、しゃーない。ほんとに革命起きないときつい。特に量子化とか!コンキスサイズの読み込みとか!色々!学習データあっても、生成AIとしての性能が悪いか意味ねーんじゃ〜。

とりあえず、我々は、見つけたお気に入りモデルで遊んで、プロンプト必死に考えて、出力されたものを書き換えるしかないんよね…悲しい…

もっと簡単になってくれー!!

生成AIオタクのたまりきった承認欲求とか

絵師に対するコンプレックスとか

気色の悪い正義感とか負の感情を刺激しすぎてて

まりにも一部のオタクは醜いなって思わせてくれる

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