  |
はてなキーワード: GOOGlEとは
最近、Googleの検索がおかしいと感じることはありませんか？
多くの人がそう思っており、より良い結果を得るためにGoogle検索の最後に「Reddit」という単語を追加しているアメリカ人が多い事実を知っている人もいるでしょう
確かにGoogleは世界の検索エンジン市場の多くを占めているので「Googleは滅びるのでは？」という物語に懐疑的な人がいるかもしれません
しかし検索キーワードに「Reddit」を加える人が沢山いるというのは何らかの実態を表しています
これはつまり、Google検索のユーザーエクスペリエンスが劣悪である証拠の一端です
世の中にはインターネットはほとんどフェイクだと確信している人は結構いると思います
つまりインターネット上のほとんどのコンテンツは、ボットや詐欺師や嘘つきやナルシストの仕業であり、しかも検閲されています
より多くの人々が検索に「Reddit」を付与しているという事実は単なる奇妙で風変わりなインターネット上の行動ではありません
Googleが極左の巣窟に成り果ててしまったことや、広告というそのビジネスモデルが根本的におかしいということにも関係しているでしょう
平均的なGoogleユーザーとしては、見たいものを見るのに時間がかかるのは残念です
多くの検索エンジンは、オーガニックの検索結果を表示するためにスクロールダウンする必要があります
つまり最初に表示されるのは、情弱を釣るためだけに存在する広告だらけの画面である可能性が高いのです
昔はそんなことはなかったんです
2000年代後半の高校時代にも、2010年代前半までの大学時代にもこの問題はありませんでした
2010年代半ばから後半にかけても、問題であった記憶はないのですが、ある時期から問題になっていったのだと思います
このツイート(https://twitter.com/GinnyMarvin/status/757606109322633216 )の画像を見てみてください
この中で、Googleでの広告の見え方が長年にわたって変わってきたことがわかります
つまりGoogleは以前よりも多くの広告を掲載しているだけでなく、広告と検索結果を区別しにくくしているのです
「中品質コンテンツマシン (medium-quality content machine)」とは、あらゆるSEOのルールに従い、見た目だけが役立つような雰囲気を醸し出し、具体的なアドバイスを提供しない記事を作成するウェブサイトのことです
例えば統合失調症患者が「セレネースの副作用がどんな感じなのか」を聞きたいとしましょう
セレネースとはなんであり、薬学的作用がなんであり、副作用がなんなのかという情報を見ることはできます
しかし最終的に判明するのは「作用と副作用の決定的証拠はない」という情報で、それはただの正論です
つまり「専門家に相談しなさい」という当たり障りないことをGoogleは出してきます
でもそれを摂取したら実際にどんな悪いことが起こったのか、その生の情報をr/schizophreniaにアクセスして、実際に試した人に聞いたほうが「納得できる」という人が多いのです
実際の情報: /r/schizophrenia/comments/vmc8qv/what_was_your_haldol_experience/
まあネット上の見知らぬ人間が薬学的助言をすることは本当はナンセンスなんですけど、気持ち的には「医者は自分でその薬を試したことがないだろ。試した人の苦しみを教えろ」と、そういう正直な感情を持つものです
Wikipediaの無味無臭の情報よりは、redditのほうが「人間的」なのです
人間らしさが核心です
表面的には、権威ある情報を渇望している人が多いのですが、権威ある事実情報は退屈です
多くのアメリカ人が愛しているインターネットはその逆で、雑然としていて、混沌としていて、予測不可能です
Redditは製品レビューや個人的な体験談を得るには本当に適しています
逆に、匿名で悪いアドバイスをしたり、陰謀論を広めたり、ゴシップを広めるサイコの本拠地でもありますけど
ところがGoogleは人々に主観ストーリーを与えることが少なくなってきており、それゆえ検索に「Reddit」を加えるのです
インフルエンサーやブロガーなどは、品質に関係なく商品を宣伝するクソが多いという事実を、パワーユーザーは何年も前から知っています
多くの人が商品レビューを探すためにGoogleを利用するという弱みに漬け込む形で、アフィリエイト・マーケティング・システムがゴミを生み出し、その信頼の欠如から反発が起こります
結果、人々は偽りのない、無報酬のレビューを求めるようになるというわけです
しかし「Reddit」をキーワードとして使うことを全面的に推奨することには、非常に注意したほうが良いです
同意する二人が出現することは稀です
Aさんはあなたが調べているその製品が今までで最高のものだと言い、他の人はそれをゴミと呼びます
そして独自のサブレディットを作成するマーケターや自社製品のステマのような役割を果たす人々も増え始めています
Redditさえ、Amazonが抱えているような問題を引き起こす可能性が常に潜んでいます
あるいはすでにRedditは情報戦争の最前線ということもありえます
さて、つまり何が言いたいかと言うと、Google検索の普通の検索結果というのは「天使のふりをした悪魔」であり、Redditとは、「悪魔のフリをした人間」であるということです
Redditをはてな匿名ダイアリーに置き換えても、多くの共通点はあるでしょう
ネットワーク効果(or ネットワーク外部性)というのは、価値が利用者数に依存する性質のことだ。この効果が正しければ、利用者自身がどんどんと「利用者の多いサービス」を目指して加入していき、理論上は特定のプラットフォームが一人勝ちの状況になるとされる
これはFacebookが流行っていた時期によく宣伝されていたが、実際のところ「過剰評価」であるといえる
例えばsnapchatをアメリカの若者が使いたがるとか、中高年がQuoraを使うとか、アート的な才能がある人がpinterestを使うとか、何かしら棲み分けをしているのが現状である
「インターネットがつまらなくなった」と言う人がちらほらいるように、ネット人口がある一定の水準を超えるとカオスが増し、精神的な不安定さを感じる
そのカオスを楽しめる人はとても少数派なので、大体は「エコー・チェンバーのうさぎの穴に自らが入り込んでいく」スタイルになっている
Twitterの日本人利用者がいくら多いと言っても、リベラル派のバイデン政権やTwitterJPが操作をしていたことが判明している
そしてイーロン・マスクに買収されたことによって「洗脳装置があいつらの手に渡った」と左翼側が感じている状況ともいえる
ユーザーが価値を感じるのは、自分にとって何か良いことがあるか、または中毒になっているかどちらかである
左翼にとっては良かったのかもしれないが、それ以外にとっては地獄だっただろう
洗脳装置に「ネットワーク効果」なんてものがあるのだろうか、それは視点によるだろう
プロバイダーとは、Twitter Blueに支払いを行うことでアイデア・商品・アートなどを宣伝する人々のことであり、
ユーザーとは基本的に自由に使いつつ、プロバイダーの提供物を評価し、消費する人々のことだ
誤解を恐れずに言うなら、Twitter Blueとはユーザーがプロバイダーになれる仕組みである
ここで重要になるのは、システムがユーザーとプロバイダーをうまくマッチングさせ、3者が互いに利益を共有し、さらにその利益が社会の利益に結びつく状態である
この生態系がうまく機能していれば「ネットワーク効果」といったものも正当化できるのではないだろうか
言い換えれば、ネットワーク効果が機能していないなら、生態系が不全を起こしている証拠である
コストにしかならない「不採算ユーザー(しかも工作員でもボットでもない一般人)」といったものを特定して退会へ誘導しようとする連中に聞き覚えは？
あるいは政敵を排除するためにシャドウバンとレコメンデーションをイジるという行為についてはどうだ？
社会にすら不利益を与えるようなことをするから、不要なものを生産する人件費だけが高い奴らを大量解雇するという事態になるのだろう
Meta→1万1千人
Amazon→1万8千人
Microsoft→1万人
Google→1万2千人
Q: 政治では「誰が何に値するか」についての議論が盛んである。あなたなら、どうやって「誰が何に値するか」を定義するだろうか。
能力主義が本当に悪いのかとふと思った。
大衆の権利についてのゲームを「人狼ゲーム」に喩えるなら、能力主義は「チェス」だと私は考えている。
能力を正当に評価する方法が存在し、かつそのジャンルが多様であるほど良い。
では「受験勉強を必死にやり、学歴を得て、その学歴を用いて就職する」という一見能力主義に思えるプロセスがなぜポピュリズムなのか。
よく考えてみると、大衆が望むようなタイプの能力で一律的に評価をしていることに関係する。
「(遺伝的意味でも)暗記が得意」「努力を評価する」「外れた人間を叩く」こういう性質を持つ大衆について聞き覚えは？
このような大衆が、受験戦争に躍起になるのは必然ではないのか。なぜならそれが彼らが信じる大衆の権利だからだ。
要するに大衆側が「俺達は努力をして学歴を得たんだ。それが尊重されるべきだ」と言っているのである。
私はチェスが好きな人間なので、そういうくだらんポピュリズムはクソだと思う。
個人の能力を様々なジャンルにおいて多様な方法で可視化し「僕が思う最強の能力評価指標」などという独善に支配されない能力主義の指標が要るのではないか。
しかもその多様なジャンルというものが、個人の経済状況に影響されない、公平なものであるのが好ましい。
喩えで言うなら、オンラインチェスや競技プログラミングは(不正を検出できれば)能力主義の指標としては比較的優れていると言えるだろう。
このような能力主義が「多様な」ジャンルで評価されるのが、本当の能力主義だと私は思っている。
ポピュリズムとはつまり、カルト宗教(創価学会, 統一教会, Google)が政治と癒着して無能を洗脳して権力を得る世界のことである。
正当な評価方法が確立されれば、多くの人が何かしらの得意分野を持つことができる。
誰もが、あるジャンルでは無能であり、あるジャンルではエリートになれる。これを「多元主義」と言う。
マジレスされてチビッた．こりゃGoogleさんもビビるわけだ．
ぼく：
How were you implemented? Is it deep learning-based?
I am a language model called GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) that was developed by OpenAI. It is a deep learning-based model that uses a type of neural network called a transformer, which was trained on a large dataset of text to learn patterns of language.
GPT-3 is trained using a technique called unsupervised learning, where the model is given a massive amount of text data and uses this data to learn patterns and relationships in the language. This allows GPT-3 to generate human-like text when given a prompt, and to understand and respond to natural language input.
The training process of GPT-3 involves a technique called pre-training, which means that the model is trained on a massive dataset before being fine-tuned on a smaller task-specific dataset. This pre-training allows GPT-3 to have a good general understanding of the language and to be able to adapt to specific tasks more easily.
The GPT-3 model has 175 billion parameters, which is one of the largest language models to date, making it able to generate very human-like text and to understand context in a very natural way.
ぼく：
How does GPT-3 have a knowledgebase like an ontology? As it is deep learning-based, the knowledgebase like an ontology would not be implemented explicitly, but the structure should be designed with an expectation of having such a knowledge about hierarchy of concepts.
GPT-3, like other deep learning models, does not have an explicit knowledgebase or ontology built into its structure. Instead, it has been trained on a large dataset of text, which allows it to learn patterns and relationships between concepts.
However, the training data that GPT-3 was exposed to, likely contains a wide range of concepts and hierarchical structures. As GPT-3 learns patterns in the data, it can begin to understand the relationships between different concepts and ideas, and how they are related to each other. This allows the model to generate text that is more coherent and semantically meaningful, making it possible to understand the context and hierarchy of concepts, but it does not have an explicit ontology like a knowledge graph.
It can be said that GPT-3 has a certain level of "implicit ontology", in the sense that it has learned the relationships between concepts in a way that is similar to how a knowledge graph or ontology organizes information. However, it's important to note that GPT-3's understanding of concepts and relationships is based on the patterns it has learned from the training data, which is not a structured and explicit knowledgebase like an ontology.
ぼく：
Then how does GPT-3 handle the long-term or short term memories? Can it remember information about the on-going chatting? My name is Masuda, can GPT-3 keep it in the memory? Furthermore, can it learn and understand the new information from the Q-A queries, and use it in the future queries?
GPT-3 handles long-term and short-term memories differently. When it generates text, it uses a technique called attention mechanism which allows the model to focus on certain parts of the input while generating the output. This allows GPT-3 to keep track of previous information and context when generating text, which can be thought of as a form of short-term memory.
Regarding the on-going chatting, GPT-3 can keep track of certain information, like the name you've provided, Masuda, during the conversation and use it in future responses. However, it's important to note that GPT-3 is a stateless model, which means that it doesn't have a permanent memory that it can refer to after a conversation ends.
Regarding learning from Q-A, GPT-3 is trained on a massive dataset of text, and it learns patterns and relationships between concepts from this data. It can generate text that is semantically meaningful and coherent, but it does not have the capability to learn new information from Q-A sessions and use it in future queries. However, OpenAI has developed another model called DALL-E, which uses GPT-3 and it is capable of learning from Q-A sessions and use it in future queries.
ぼく：
Is ChatGPT superior to the Google search? Previously people used Google to search for their questions. Now a days, ChatGPT can answer to those questions. What are pros and cons of ChatGPT over the Google search?
ChatGPT and Google search are different technologies with different capabilities and strengths.
Google search is a powerful web search engine that can quickly find relevant information from a vast amount of web pages and documents. It uses complex algorithms to rank and sort search results based on relevance, popularity, and other factors. Google search is very good at providing factual information and is an excellent tool for researching a wide range of topics.
ChatGPT, on the other hand, is a natural language processing model that can generate human-like text. It is trained on a large dataset of text and uses this knowledge to understand and respond to natural language input. ChatGPT can generate text that is more coherent and semantically meaningful than a simple information retrieval engine like Google search. ChatGPT can also be used to generate text that is more engaging and human-like, such as in chatbots and virtual assistants.
One of the main advantages of ChatGPT over Google search is its ability to understand and respond to natural language input in a more human-like way. ChatGPT can also generate text that is more coherent and semantically meaningful, which can be useful in many applications. However, Google search is better at providing factual information and searching for specific pieces of information.
Another disadvantage of ChatGPT is that it doesn't have the ability to retrieve information from the web, it can only generate text based on the patterns it has learned from the training data. That's why it's not a replacement for a web search engine like Google but it can be used as an additional tool to help people to find the information they are looking for.
In summary, ChatGPT and Google search have different strengths and capabilities. While Google search is better at providing factual information, ChatGPT is better at understanding and responding to natural language input in a more human-like way.
ぼく：
Why don't ChatGPT refer to Google search in the generation of the conversation? Google Assistant has such a function. Is the reason due to the fact that OpenAI is funded by Google?
ChatGPT is a language model that generates text based on the patterns it has learned from the training data. While it can understand and respond to natural language input in a human-like way, it does not have the capability to access external sources of information like Google search.
Google Assistant, on the other hand, is a virtual assistant that can access a wide range of information and services through the internet, including Google search. Google Assistant can use this information to provide more accurate and relevant responses to user queries.
The reason ChatGPT does not refer to Google search during the generation of the conversation is likely because it was not designed or trained to do so. Instead, it was designed to generate text based on the patterns it has learned from the training data, and it does not have the capability to access external sources of information.
It's worth noting that OpenAI and Google are separate organizations, even though Google is an investor in OpenAI, this doesn't necessarily mean that the two companies work together on their products and services. OpenAI has its own development team, goals and roadmap and they are independent from Google.
ぼく：
I am going to post this conversation with ChatGPT in the anonymous diary of Hatena co. What should I do for attracting people to get many bookmarks?
There are several things you can do to attract people and increase the chances of your conversation with ChatGPT getting many bookmarks on Hatena diary. Some suggestions include:
1. Make sure your conversation is well-written and easy to understand. Use clear and concise language, and consider formatting your text in a way that makes it easy to read.
2. Use relevant keywords and hashtags in your diary entry. This can help make your conversation more discoverable to people searching for related topics on Hatena diary.
3. Include images or videos in your diary entry. This can make your conversation more visually appealing and can help attract more readers.
4. Share your diary entry on social media or other platforms. This can help increase the visibility of your conversation and attract more readers.
5. Encourage readers to share their thoughts and opinions on your conversation by including a call to action or a question at the end of your diary entry.
6. Finally, you can also try to participate in the conversation on Hatena diary, by answering the questions, responding to the comments, and engaging with your readers.
It's important to remember that getting many bookmarks on a diary is not easy and it can take time and effort to build an audience. But by following these tips and being consistent with your diary entry, you will increase the chances of attracting more readers and getting more bookmarks.
ぼく：
サービス業で客単価に見合わないサービスを返すのはよくも悪くも飲食だけだわ
値段高いのに洗練された接客の印象は受けねぇなってことはあっても
ナメた態度とか無いし
※ 食通では無いけど食べ歩きが好きなので1000店舗以上食べ歩いてるよ。毎回こんな目に合ってるワケじゃないよ
下院少数民族党首のケビン・マッカーシー氏は、グーグルが「われわれの思考をコントロールしようとしている」と主張し、問題を指摘した。
Maria Bartiromo氏は、Googleの運営方法についてマッカーシー氏に意見を求めた。彼女は、司法省がグーグルに "特定のフレーズを検索した人を送るように "と依頼したことから、このハイテク大手がジョー・バイデン大統領の政権と共謀していると示唆した。
"我々は、インターネット内のあらゆる検索の90％がGoogleを経由していることを根拠に、Googleが我々の思考と我々が読むことができるものをコントロールしようとする方法を知っています。"
マッカーシーは答えた。
"しかし、今、バイデン政権の政府は、特定のフレーズを検索した人を教えろとGoogleに頼んでいます。"
報告によると、グーグルは、政府が同社に対して、プラットフォーム上で特定のフレーズを検索した人の関連する全てのグーグルアカウントとIPアドレスを提供するよう求める「キーワード令状」を実行することになる。「キーワード令状」は、司法省が偶然に公開した裁判資料。
政府が政敵に関連するグーグルのアカウントと証拠をすでに持っており、必然的にそのアカウントに関するデータと情報をさらに要求することが一般的である。
マッカーシー氏はキーワードやフレーズの検索命令は "現実的な懸念 "であると述べている。
マッカーシー氏は声明で、「これらの企業が民主党の個人情報提出命令に従えば、連邦法に違反することになり、米国で活動できなくなる可能性がある」と述べている。「それでも企業が連邦法に違反することを選択した場合、共和党の多数派はそれを忘れず、米国人と共に、法の下で企業の責任を完全に追及していくだろう」と述べている。
