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はてなキーワード: Textとは
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、さらに高等教育を受けて大学を卒業したにもかかわらず、読解力（文章の意味を理解する能力）に苦しみ、長文を読むことができず、さらには動画の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に範囲を限定すると、問題は比較的単純です。「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の場合も比較的単純です。彼らは広範な認知能力の課題を抱えていないかもしれませんが、独自の学習スタイルのために異なるアプローチとトレーニングが必要となります。
しかし、広範な認知能力の課題や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の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、経験や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、知識転移の概念について説明していただけますか？)
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 comprehension—is 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.
• 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.
• 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.
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 on “why” and “how” questions fosters deeper comprehension and the ability to generalize learning.
• 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.
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.
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.
ManifestV3への移行がらみで広告ブロック拡張みたいな画面要素をガッツリ弄るやつはサポート切れつつあるな
Googleが自分の広告事業を守るためにやってる嫌がらせだよChrome(やEdge)限定の話だけどな
コンパクトな増田自体は更新されてないながらも以前から普通に使えてたマトモな拡張機能だよ
もし動かなくなったら、TampermonkeyとかのスクリプトでNG機能を実装してるのを誰かが作ってた覚えがあるから
みつけたこれだ
https://anond.hatelabo.jp/20161113010939#
これのcontains(text(),'なんちゃら')部分を追加していけばいろんなブラウザでNG効くんじゃないか試してないけど
giant humanoid robot, white armor with blue chest and red accents, iconic V-shaped yellow crest on its head, mechanical details, intense and determined expression, large metallic feet, standing upright facing forward, futuristic military design, holding a large beam rifle in one hand, shield attached to the other arm, sci-fi city background, realistic and detailed, high quality, 8K, cinematic lighting, sharp focus, --no text, watermark, blur, low quality, cropped image, extra limbs, deformed, bad anatomy --chaos 30 --ar 1:1 --style raw --personalize itwx2ri --stylize 50 --weird 900 --v 6.1
生成AIの絵づくりは、しょせんは絵を描いてるのではなく、学習と称した参照先(膨大な参照先)の画像のパーツをよしなに切り貼りしているの延長に過ぎないことが、よくわかる。
「ケンブリッジ大学の研究で、文字を入れ替えても読める云々の名前ってなんだっけ・・・」と思ったので検索した
タイポグリセミア（Typoglycemia）は、文章中のいくつかの単語で最初と最後の文字以外の順番が入れ替わっても正しく読めてしまう現象である[1]。この現象は、狭義には2003年9月にインターネット上に出回った都市伝説/インターネット・ミームであり、ケンブリッジ大学でこのような研究が行われたことはない
研究行われてないのかよ！と思いきやケンブリッジ大学では行われていない、というだけらしい
Aoccdrnig to a rscheearch at Cmabrigde Uinervtisy, it deosn't mttaer in waht oredr the ltteers in a wrod are, the olny iprmoetnt tihng is taht the frist and lsat ltteer be at the rghit pclae. The rset can be a toatl mses and you can sitll raed it wouthit porbelm. Tihs is bcuseae the huamn mnid deos not raed ervey lteter by istlef, but the wrod as a wlohe.
—Matt Davis, MRC Cognition and Brain Sciences、"Reading jumbled texts"
超読みづらくてワロタが、元ネタを探求した人が発見した元ネタ候補の人のメッセージいわく
which showed that randomising letters in the middle of words had little or no effect on the ability of skilled readers to understand the text.
＞熟練した読者の場合、単語の真ん中の文字の順序をランダムに入れ替えても、文章の理解にはほとんど影響がないことが示された
熟練した読者の場合、なので英語力Dの俺がサクサク読めるはずもなかったようだ
ちな日本語
こんちには みさなん おんげき ですか？
わしたは げんき です。 この ぶんょしう は いりぎす の ケブンッリジ だがいく の けゅきんう の けっか
にんんげ は もじ を にしんき する とき その さしいょ と さいご の もさじえ あいてっれば じばんゅん は めくちちゃゃ でも
ちんゃと よめる という けゅきんう に もづいとて わざと もじの じんばゅん を いかれえて あまりす。
どでうす？ ちんゃと よゃちめう でしょ？
気が付くと朝4時になっていた。
なんか動くところまで出来たので貼っておく。
import pdfplumber import re #クリーンアップ def cleanuptext(text): #決算書の合計値を太字にしたことでpdfplumberが暴走するケースへの対処 #例 流動資産 -> 流流流流流動動動動動資資資資資産産産産産 #誤爆が怖いので、これが起きている時だけ補正します if "流流流流流動動動動動資資資資資産産産産産" in text: text = re.sub(r'(.)92;1{4,}', r'92;1', text) #△をマイナスに。 数字中のカンマを消して結合する text = re.sub(r'△([0-9])', r'-92;1', text) text = re.sub(r'▲([0-9])', r'-92;1', text) text = re.sub(r'([0-9]),([0-9])', r'92;192;2', text) #たまに、煽り屋みたいに文字の後にスペースが入る嫌がらせを修正する #例: 投 資 有 価 証 券 -> 投資有価証券 text = re.sub(r'(?<=[92;u4E00-92;u9FFF92;u3040-92;u30FF])92;s(?=[92;u4E00-92;u9FFF92;u3040-92;u30FF])', '', text) return text #今期の勘定科目の数字を取得 def get_AccountName(text, need): pattern = rf'^{need} -?[0-9]+ (-?[0-9]+)' r = re.search(pattern, text, re.MULTILINE) if r is not None: return float(r[1]) return 0 #清原ネットキャッシュを計算する。 def calc_KiyoharaNetCash(text): total_current_assets = get_AccountName(text,'流動資産合計') if total_current_assets == 0: #要約財政状態計算書しか公開していない、楽天のような素敵な会社様への対処 total_assets = get_AccountName(text,'資産合計') if total_assets != 0: #とりあえず、資産の部の6割を流動資産とみなす total_current_assets = total_assets * 0.6 else: #流動資産合計ではなく、流動資産という単語を使っている我が道を行く東北電力への対処 total_current_assets = get_AccountName(text,'流動資産') if total_current_assets == 0: raise Exception("流動資産合計の勘定科目が見つかりませんでした。"+text) total_liabilities = get_AccountName(text,'負債合計') if total_liabilities == 0: #負債合計ではなく、負債の部合計に拘るオムロンの嬉しい決算書への対策。なんでや・・・ total_liabilities = get_AccountName(text,'負債の部合計') if total_liabilities == 0: raise Exception("負債合計の勘定科目が見つかりませんでした。"+text) #負債をご丁寧にマイナス表記で書いてくれる中外製薬の親切な決算書への対策。いい加減にしろよ・・・ if total_liabilities < 0: total_liabilities = total_liabilities * -1 #投資有価証券はないこともあるので、0を容認する marketable_securities = get_AccountName(text,'投資有価証券') #print(total_current_assets,marketable_securities,total_liabilities) netcash = total_current_assets + (marketable_securities*0.7) - total_liabilities #たまに単位を1000円にしている銘柄があるので補正する if is_tanni_senyen(text): netcash = netcash / 1000 return netcash # "流動資産合計" と "負債合計" の間に "単位：千円" があるかをチェック def is_tanni_senyen(text): if "単位：千円" in text: return True if "単位： 千円" in text: return True if "単位 ： 千円" in text: return True if "単位 ：千円" in text: return True return False def pdf_to_kiyohara_netcash(pdfpath): with pdfplumber.open(pdfpath) as pdf: text = ''.join(page.extract_text() for page in pdf.pages) text = cleanuptext(text) #print(text) kiyohara_netcash = calc_KiyoharaNetCash(text) #print(kiyohara_netcash) return kiyohara_netcash def mymain(): import sys args = sys.argv argc = len(args) if argc <= 1: print(''' これは、清原達郎氏のネットキャッシュ比率(以下、清原ネットキャッシュ比率)を決算短信のpdfから求めるソフトです。 清原ネットキャッシュ=流動資産合計+(投資有価証券*0.7)-負債合計 清原ネットキャッシュ比率=清原ネットキャッシュ/時価総額*100 遊び方 1. 決算短信pdfから清原ネットキャッシュを求める python calc_kiyohara_netcash.py 140120240514594985.pdf 結果: 30757.0 決算書には、100万円単位で数字が書かれているはずなので、この数字の単位は100万円です。 つまり、3075700万円。 2. 時価総額を億円単位で追加することで、清原ネットキャッシュ比率を求める 時価総額が146億円なら146と書いてください。 python calc_kiyohara_netcash.py 140120240514594985.pdf 146 結果: 210.66% このコードはNYSLライセンスです。無保証、自己責任ですが、ご自由に。 かぶ探とかとつなげるといいかもね。 ''') return if argc <= 2: kiyohara_netcash = pdf_to_kiyohara_netcash(args[1]) print(kiyohara_netcash) return if argc <= 3: market_cap=float(args[2])*100 #億円から百万円表記に kiyohara_netcash = pdf_to_kiyohara_netcash(args[1]) ratio = round(kiyohara_netcash/market_cap*100,2) print(f"{ratio}%") return if __name__ == '__main__': mymain()
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Japan’s process of imperial expansion, however, put it on a collision course with the United States, particularly in relation to China.
To a certain extent, the conflict between the United States and Japan stemmed from their competing interests in Chinese markets and Asian natural resources.
AIインフルエンサーたちはChatGPTが世に出る前は何を投稿していたのか？(1/1)の続き
このTwitterアカウントは、主にYouTube、SEO、競馬、アニメなどの話題について呟いており、自身の活動や興味関心について発信しています。
このアカウントは、日々の米国株や暗号通貨の市場動向、特にテクノロジー関連株やビットコインの価格変動についてツイートしています。
「ゼロコロナ政策再び。 $AAPL の生産に影響が懸念され大きく下落。更に経済混乱が想定され、株価はSP500全業種で
一方で年末商戦売上堅調な滑り出しで $AMZN
暗号資産レンディングBlockFiが経営破綻、暗号通貨も軒並み下落。
チャート上、なんとか踏み止まるか? 」
このアカウントは、AI、特にプロマネAIや量子AIに関する話題や、仕事効率化、プログラミング、そして最新の技術トレンドについて呟いています。
"プロマネAIの実証実験を開始しました！量子AI×NotionによるプロマネAIの実証実験を開始 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000082094.html… via @PRTIMES_JP"
このアカウントは、主にOpenAIの最新言語モデル「text-davinci-003」の進化と、そのモデルを用いた英語学習ツールやサービスについて呟いています。特に、英語学習におけるAI活用とその重要性を強調しています。
"朝起きたら世界がまた変わっていた（笑）。@OpenAI が最新モデル「text-davinci-003」を発表。主な特徴は、①より明確で、説得力のある文章が書ける②より複雑な指示にも対応③より長い形式のコンテンツが生成可 1月に"InstructGPT"が出た時も感動したけどそれを遥かに上回る進化、です。"
このアカウントは、主にAI、特に画像生成AIに関する話題を呟いています。特にStable Diffusionのバージョンアップや使い方について多くのツイートをしています。
ここにリストアップした人たち以外もみましたが、分類すると３種類のアカウントがいて
またIDを変更してログがヒットしない人は含まれていません（IDから特定できるけどそこまでやらなかった）
javascript:(function() {
const text = Array.from(document.querySelectorAll('[data-testid="tweetText"]')).map(s => s.textContent.trim()).join('\n');
const textarea = document.createElement('textarea');
document.body.appendChild(textarea);
try {
document.execCommand('copy');
console.log('結果がクリップボードにコピーされました！');
} catch (err) {
console.error('クリップボードへのコピーに失敗しました:', err);
}
document.body.removeChild(textarea);
})();
そんな手作業でやらなくてよいぞ
これで思う存分やりなさい
(function() {
const data = [];
$$('span.hatena-star-inner-count').map(x => x.click());
$$('.js-bookmarks-recent .entry-comment-contents').map(content => {
const userName = content.getAttribute('data-user-name');
const comment = content.querySelector('.entry-comment-text')?.textContent;
content.querySelectorAll('a.hatena-star-star').forEach(a => { stars.push(a.href.split('/')[3]); })
data.push([userName, comment, stars]);
});
data.sort((a,b) => b[2].length - a[2].length);
copy(data.map(d => `| ${d[0]} | ${d[1]} | ${d[2].join(',')} |`).join("\n"));
})();
1.一般的に言われるAIは、狭義のAIすなわち完全自律自己成長型人工知能の事ではないよ
2.これをAIと認めないなら AI Act 筆頭に人工知能を対象とした規制は「生成AIはAIじゃないんで関係ないね」になるよ
3.「生成AI」はホニャララ生成モデルを包括した用語だから、当たり前に使ってる機能が実は生成AIに該当するという事もよくあるよ
1.テキストを入力したら入力通りの画像が生成表示されるText-to-Imageの様子を検索エンジンになぞらえただけのものだよ
2.本気で生成AIはAIじゃなくて検索エンジンだと思ってるのは君だけだよ
1.そういうのもあるし、そうじゃないものもあるよ
2.極端な話、個人のゲーミングパソコンで動く程度のAIはネットワーク不要だと思って差し支えないよ
3.ただ、ChatGPTのようなクローズドモデルはそもそもユーザーがモデル本体を自由に扱えないから、ネット環境がないと使えないよ
4.そうではないモデル、例えばLlamaはモデルが公開されているから、動かせる性能のコンピュータがあって生成環境が整っていれば使えるよ
1.今どきの生成AIはテキスト入力するやつだけじゃなくて色んなのがあるよ テキストは出力をガイドするために使う手段の一つだよ
例えばテキストの場合、テキストからテキストを生成するのはText-to-text、テキストから音声はText-to-speech、音楽はText-to-musicのように色々あるよ
画像を入力に使うものは大体Image-to-****って言うよ
4.最近は複数の形式を同時に処理できるマルチモーダルモデルも盛況だよ
1.特定の絵柄に寄せて生成された画像じゃない限り、元の絵師は存在しないよ
2.例えば特定の画家の絵柄で、その画家が描いたことのない表現Bを描かせたAIイラストは巷に溢れてるよね
同じように、誰とも言い難い絵柄でBを描けるよ
1.コラージュのようなものだと単純化するのはいいけど、実際はコラージュじゃない*から注意が必要だよ
*補足：『実際はコラージュじゃない』けど、「どう見てもコラージュにしか見えない」ものが生成される事はあるよ これは全ての生成物がコラージュだ、という話ではないよ
2.人間の学習とAIの学習は同じみたいな話だよ 概念に共通部分を見いだせる以上でも以下でもないよ
1.推奨はしてるけど限定ではないよ 研究目的を推奨してる理由はLaion 5B自体が最低限のフィルタリングしかしていない闇鍋だからだよ
2.Laion 5Bを使うとしても、普通はそこから目的に合わせてフィルタリングした別のデータセットを作成するよ
1.Laion 5Bは画像へのリンクとキャプション集で、画像は含まれてないよ
2.何十億もの画像へのリンクが含まれ、その中には著作物のリンクが大量にあり、CSAMにアクセスできるものも含まれていた という所までは客観的な事実だよ
1.CSAMの判定は日本で言う児童ポルノとはかなり差異があるよ
2.日本でエロ同人やエロ創作を頒布してるような作家の大半が逮捕されるくらいCSAM判定が厳しい国もあるよ
3.ここは日本だよ
1.多様なイラストを生成できるのは多様なイラストを学習しているからという理由が大きくて、それを「データセットのおかげ」と言うのは厳密には間違いではないよ
ただ「データセット」には画像以外のデータも含まれるから、これを言いたい場合は「イラストのおかげ」と言うのがいいよ
詳細が公開されている画像生成AIの場合、学習に使われた画像は初期に公開されたモデルが最も多いけど、学習している画像が減った最近のAIのほうが明らかに高性能*だよね
それは生成係と人間とを橋渡しする通訳係の性能向上や、学習の仕方の研究が進んでいるからだよ
*補足：何をもって高性能とするかは諸説あるけど、ここではプロンプト忠実度や表現力、質の高さなどを評価対象とするよ
1.その判断が出たアメリカでも、生成AI使ってるから著作権なしなんていう暴論は文章が読めない人しか言ってないよ
2.外国を持ち出すと、例えば中国ではテキストから生成したAI画像に著作物性が認められてAI画像の転載を著作権侵害とした裁判例が出てるよ
転載者が作者のクレジットを除去してたことで、氏名表示権の侵害も認められたよ
つまり調整と選択を人間が繰り返したAI画像は、AIを道具として使った人間による創作意図あり創作的寄与ありの著作物と認定されたということだよ
アメリカより中国の方が日本と近い判断基準で考え方にも合致してるから、日本でもAI画像に著作権があると見なすべきだよ
っていうことにもなるね
3.人間の手で自ら苦労して作った創作でも、最小限度の創造性や独自性がないと判断されて著作物性が認められない事もあるくらいケースバイケースなのが著作権だよ
4.どのAI画像は著作権で保護され、どのAI画像が著作権で保護されないのか外野から分からないのだから、とりあえず大抵のものは著作権があるものとして扱うのが安全だよ
君がAI画像に著作権は無いと言ってたのを信じて転載した人が著作権侵害で訴えられても、責任取れないよね
5.ここは日本だよ
1.要は国次第だよ
1.トラブル回避を目的として転載や二次利用を制限している人は全く珍しくないよ 君達の行いを考えよう
2.自分が丹精込めて作ったものが勝手に使われて嫌…という気持ちだけじゃないことは君なら分かるはずだよ
3.AI絵師が皆「バンバン転載してください！」って言ってる方が、今以上にAIだらけの環境になるから大変だよ
4.著作権の有無に拘らず、AI絵の転載や無断使用禁止を宣言するのはむしろ奨励すべきことだよ
5.それでいて著作権法の権利制限規定の影響を受けるのはみんな同じだよ
1.僭称ではなく「偽称」や「詐称」の方が正確だけど、意図は分かるからここでは横に置くよ
2.僭称とは、相応しくない身分を偽ることだよ そこから手描きと機械生成の区分を偽ることとして使われだしたよ
3.偽る、つまりAI絵を手描きだと自称するようなこと以外は僭称と言い難いよ
4.「パッと見で手描きかと思ったらAIだった」とか「AIだけどAIタグつけてない」などは僭称を意味しないよ
5.『「AIだけどAIタグつけてない」などは僭称を意味しないよ』 とは言ったけど、それはAIタグをつけなくてもいいプラットフォームに限るよ
6.騙すつもりで表記してないんだーとかまで言っちゃうと、君が処される可能性が出てくるからやめたほうがいいよ
1.君の規制論を適用すると二次創作にも被弾するよっていう程度の話だよ
2.AI使いへ言葉を選ばずに心無いツッコミをすると人間絵師にも流れ弾が当たるのと同じようなことだよ
3.反AIに本物の表現規制派が紛れてるのと一緒で、ちょこちょこ本物の二次創作アンチも参戦してるから注意が必要だよ
1.文字通りの反AIという意味で君を反AI扱いしてる人はほとんどいないよ
2.この呼称はAnti AIという単純なシンボルを、集団で連日投稿サイトに上げてた反生成AIの先輩たちによる努力の証だよ
1.君が無断学習に反対してるだけじゃないことは皆分かってるよ*
2.普段どんな事を言ってるか、何に賛同しているか、どんな呟きに共感しているかは意外と見られてるよ
*補足：本当に無断学習をどうにかしてほしいだけの人を反AIとは言っていないし言うべきでもないよ
1.『当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させること』は、生成するから享受だーなんていう単純な話じゃないよ
2.享受という言葉が生成物に関わる時は、まさにその学習に使われた当該著作物を見た時と同様の知的又は精神的欲求を満たせるか、が重要なポイントになる時だよ
3.一番考えやすいのは、既に著作物だと認められている特定キャラクターが表現されている画像データで学習したLoRAを作成する場合、いわゆるキャラクターLoRAについてだよ
まず1. もちろん学習しただけでは学習元の著作物を享受できないから関係ないね
そして2. LoRAを生成に使用したとしても、無関係な画像を生成する場合には学習元の著作物は享受はできないね
*補足：LoRAとは言っても出力を特定の方向に誘導するために使うものだから、例えばマイナス方向に適用すると学習データの特徴とは離れるし、LoRA無しの場合と比べて微妙に変化が加わる程度に適用することもできるし、LoRA同士を混ぜたり引いたりできるし、色々な使い方があるよ
最後に3. 学習させたキャラクターを再現したり、部分的に改変したキャラクターを生成するための利用
*補足：学習した人と利用した人が別だと、考えることが増えるよ
そうしてやっと、作られた画像のデキ次第で類似性バトルが始まるよ ここがいわゆる「手描きと一緒」とされる部分だよ
この場合の「類似性」は法律基準であって、トレパク警察のように認定されるものではないよ
4.事前学習モデルの副産物として特定著作物の本質的特徴を再現できる場合は、AIで生成させるサービスの提供者が該当キーワードのブロックや置換などの技術的な措置を取り、普通の利用者*が生成できないように対策すべき、というのは国際的なコンセンサスが取れつつあるよ
*補足：文字列を一部書き換えたり入れ替えたり、なんとか規制を潜って生成しようとするのは「Obfuscation」という攻撃手法の一種で、こういう事をする人は「普通の利用者」とは認められないよ
2.言葉遣いが丁寧だから問題ない、悪いからアウトじゃなくて、振る舞いを総合的に判断されるよ
3.どうしてもやりたいなら自覚と責任を持ってやるんだよ そんなつもりじゃなかった、は通用しないからね
1.ディープフェイクとは、深層学習=ディープラーニングと偽物=フェイクをあわせた造語で、深層学習を利用した現実に存在しない画像や映像のことだよ
生成系AIによる生成物も「深層学習モデルで生成された、これまでに存在しなかったメディア」だよ
2.このうち、実在対象をヌードにするなどのポルノグラフィを特に、ディープフェイクポルノやフェイクポルノと言うよ フェイクポルノは、深層学習でないものも含むよ
3.言うまでもないけどフェイクポルノを公開すると法に触れる可能性が高くて、既に判例もあるんだ
生成AIを使わなければいいなどという事もないよ
4.どの法律で罰せられるか、どんな法律違反になるかは内容によるよ 主に名誉毀損、肖像権、プライバシー、わいせつ物陳列、著作権、パブリシティ権だよ
5.よく「取り締まる法律がない」というけど、それはフェイクポルノの作成自体を罰する法律がない という意味で、基本的に世論を煽る目的で言われるよ
6.作れるからというだけでツールを取り締まるのは難しいけど、フェイクポルノ作成を売りにしているくらいまで行くとチャンスはありそうだよ
「作れる」の規制が簡単にできない理由は、厳密に範囲を指定しないとコンテンツ製作に使われる顔変更やボイスチェンジャーの他、様々なツールも対象になってしまうからだよ
またなんか思いついて気が向いたら続きを書くよ
anond:20240904032316についてたブクマカの初めて買ったCDのリリース年を調べた。
for (let a of document.body.getElementsByClassName('entry-comment-text js-bookmark-comment')) console.log(a.textContent)
ってやってテキスト集める。
Microsoft Copilotに「以下の文章に出てくる、音楽CDのタイトルとリリース年を一覧で表にしてください。」って指示。
途中で切れたので分割する。 続き→ anond:20240905115337
ありがとう。ChatGPTに作ってもらった。数値文字参照でないといけないというのは素人には教えてもらわないとたどり着けないので感謝です。
ハイライトされた文字列を <pre> タグで囲み、特殊文字を数値文字参照に変換し、改行を <br> タグに置き換えて、元の文章をその場で置き換えるブックマークレットを作成
javascript:(function() {
function escapeHtml(text) {
return text.replace(/&/g, '&')
.replace(/</g, '<')
.replace(/>/g, '>')
.replace(/"/g, '"')
.replace(/'/g, ''')
.replace(/\n/g, '<br>');
}
var s = window.getSelection().toString();
if (s) {
var escapedText = escapeHtml(s);
var wrappedText = '<pre>' + escapedText + '</pre>';
prompt('以下のコードをコピーしてください:', wrappedText);
} else {
alert("文字列をハイライトしてください。");
}
})();
日本には大学教授や研究者を適切に評価するシステムが無いため、多くの人は下記のタイプと接する機会が多かった😭
あと、日本の平均賃金から見たら、大学教授や研究者の賃金は、べつに低いとは言えない。むしろ上位を占めている。
| 職業 | 年齢 | おおよそ の月収 | ボーナス 等 | おおよそ の年収 | 労働者数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 航空機操縦士 | 43.1 | 138 | 123 | 1,779 | 4,970 |
| 医師★ | 41.6 | 97 | 63 | 1,227 | 77,920 |
| (男女合計)管理的職業従事者 | 50.2 | 47 | 522 | 1,086 | 6,720 |
| 大学教授（高専含む）★ | 58.0 | 66 | 275 | 1,067 | 59,530 |
| 法務従事者 | 49.9 | 68 | 176 | 992 | 21,150 |
| 大学准教授（高専含む）★ | 48.9 | 55 | 207 | 867 | 39,880 |
| 歯科医師★ | 40.5 | 60 | 42 | 762 | 15,090 |
| その他の経営・金融・保険専門職業従事者 | 39.3 | 46 | 156 | 708 | 16,000 |
| 大学講師・助教（高専含む）★ | 41.6 | 49 | 108 | 696 | 56,890 |
| 高等学校教員 | 43.1 | 43 | 163 | 679 | 69,200 |
| 研究者★ | 39.8 | 42 | 156 | 660 | 118,450 |
| 輸送用機器技術者 | 40.1 | 41 | 159 | 651 | 191,480 |
| 小・中学校教員 | 40.3 | 42 | 146 | 650 | 31,200 |
| システムコンサルタント・設計者 | 40.4 | 46 | 97 | 649 | 78,730 |
| 電気・電子・電気通信技術者 （通信ネットワーク技術者を除く） | 41.8 | 41 | 154 | 646 | 285,830 |
そのため、賃金を上げろと言われても、日々の生活や老後のことを考える我々的には、『いや、十分な額でしょ。ナメとんのか？』となってしまい、
ほとんどの人は、大学教授や研究者の賃金を上げることに賛成しなかった
(つか、上記の状況を見続けて、おけおけ！上げとこ上げとこ👌なんて感情にはまずならんでしょ😒)
高学報酬による競争で全体の質を担保するのではなく、個人の情熱と能力と使命感と倫理観だけに全てお任せしてしまった結果、もう本当にどうしようもないことになった
まずはこれ
"民" とか時代劇の殿様かな？っていうスゲー文章だが、2024年の東京大学准教授の投稿である(成りすましでなければ)
アサシン・クリード・シャドウズの問題、いつか鎮静化すれば良いと思っていたが、民が暴徒化しており、お気楽なパブリックヒストリアンたちは口を噤んでいるようなので、Xなるものを稼働させることにした。時々呟く。
そして、これもまさかの2024年の日本の大学教授（わざわざプロフィールで所属と身分を明かしている)の投稿である、うっへぇ～ありがてぇ～～～
PSA: It's not only "white racists" who are angry about the new Assassin's Creed game. A lot of Japanese internet users are angry too. Why?
Check this image for some examples of Japanese netizens expressing their views about Assassin's Creed Shadows.
(お知らせ：新しいアサシン・クリードゲームに怒っているのは「白人の人種差別主義者」だけではありません。多くの日本のインターネットユーザーも怒っています。なぜでしょうか？
アサシン・クリード・シャドウズについて日本のネットユーザーが意見を表明している例をこの画像で確認してください。)
↓
いわゆる "坂上田村麻呂黒人説" や "African Samurai: The True Story of Yasuke, a Legendary Black Warrior in Feudal Japan" (←実話・真実の物語とされている) などは、
それに便乗する白人至上主義者によるアジア人の透明化と文化の盗用（ホワイトウォッシュしながらアフロセントリズムを押つけ、アジア人を透明化する糞ムーブ)、
上記に類するアクション（『日本人は怒ってない』とSNSでお気持ちを勝手に代弁するありがてぇ白人様たち）に対して懸念を持っています
これは、司馬遼太郎氏やカジュアルな歴史小説家の作品、あるいは娯楽時代劇のフィクションを真に受けるのとは、ほんのちょっとだけ毛色が違います。
"坂上田村麻呂黒人説" の言い出しっぺは、今から100年以上前、カナダの人類学者、Alexander Francis Chamberlain 氏です。
米国の非営利団体 Internet Archive で原著を確認できると思うんですけど、
氏は『The Contribution of the Negro to Human Civilization』(1911年)という論文の中でこう書いてます。
484 ALEXANDER FRANCIS CHAMBERLAIN
[...]
And we can cross the whole of Asia and find the Negro again, for, when, in far-off Japan, the ancestors of the modern Japanese were making their way northward against the Ainu, the aborigines of that country.
（そして、我々はアジア全土を横断して再び黒人を見出すことができる。遠く離れた日本では、現代日本人の祖先がその国の先住民であるアイヌに対して北上を進めていた時に。）
THE CONTRIBUTION OF THE NEGRO 485
the leader of their armies was Sakanouye Tamuramaro,
（彼らの軍隊の指導者は 坂上田村麻呂 であり、有名な将軍であり、黒人であった。)
Full text of "The Contribution of the Negro to Human Civilization"
まぁこんなこんな感じで唐突に 『坂上田村麻呂 は黒人である』 と論文の中で言い出してるんですね。
そして、この論文の記述を 全米黒人地位向上協会（NAACP) の設立者の一人である W・E・B・デュボイス氏 が、『The Negro』（1915年）にもしたため、
As rulers and warriors we remember such Negroes as Queen Nefertari and Amenhotep III among many others in Egypt; Candace and Ergamenes in Ethiopia; Mansa Musa, Sonni Ali, and Mohammed Askai in the Sudan; Diaz in Brazil, Toussaint L'Ouverture in Hayti, Hannivalov in Russia, Sakanouye Tamuramaro in Japan, the elder Dumas in France, Cazembe and Chaka among the Bantu, and Menelik, of Abyssinia; the numberless black leaders of India, and the mulatto strain of Alexander Hamilton.
(統治者や戦士としては、エジプトの多くの中でもネフェルタリ女王とアメンホテプ3世、エチオピアのカンダケとエルガメネス、スーダンのマンサ・ムーサ、ソンニ・アリ、モハメド・アスカイ、ブラジルのディアス、ハイチのトゥサン・ルヴェルチュール、ロシアのハンニバロフ、日本の坂上田村麻呂、フランスの父デュマ、バントゥ族のカゼンベとチャカ、アビシニアのメネリク2世などの黒人を思い出します。また、インドの無数の黒人指導者たち、そしてアレクサンダー・ハミルトンの混血の血筋も挙げられます。)
The Negro
さらに後続の米国黒人公民権運動で活用されたり、歴史フィクションのアイデア元になった歴史があります。
そのため、一部の児童向けサイトや教師向けサイトでYASUKEと共に今も見掛けることが稀にあります。
For a Samurai to be brave, he must have a bit of black blood
日本人ならそんなことわざは無いこと知っていると思うんですけど、ググると色んなところで見掛けます
Why do Afro-centrists claim that the first samurai warrior was a black African? | Quora
https://www.quora.com/Why-do-Afro-centrists-claim-that-the-first-samurai-warrior-was-a-black-African
弥助(YASUKE)は、取得難易度が高い日本語を解する多言語話者の黒人の方で、しかも剛力で恵体、世が世なら・・・と言うとても優秀な方だったみたいです。
弥助はえらい人の覚えがめでたく、織田信長は彼を大変気に入って、連れて歩いていたようです。わざわざそのことが記録にも残っています。
頭が良くて体格もいいとかカッコイイし、本来であれば正当にその実力が報われて欲しかったし、彼がヒーローして描かれるフィクションが作られるのは共感できます。
というかフィクションであれば、もっとアフロサムライやキンバリーみたいな肌の色が濃い侍や忍者が増えて欲しいですね。
(最近のゲームでは Rise of the Ronin みたいに、主人公の人種を自由に設定できるオプションがデフォだけど)
ただ、史実では、さまざまなことが重なって、弥助は一般的に武士(侍)ではありませんでした。そもそも、有力武将や宣教師などでは無かった為、ほとんど記録には残っていません。
わずかに残される記録(ネットでも確認できる)からわかることは、下記くらいです。
『ゆうて、一部の歴史オタク が 弥助は武士(侍)って言ってるだけでしょ』『時代劇でもよくフィクション入るじゃん』って思うでしょ？🤔
それが、どういうわけか、YASUKE の 英語版の Wikipedia 見ると、日本のアカデミアのお墨付き貰ってるのとか、参考文献に引っ張ってきてるのよね。それも京都大学とかの
ZINBUN は査読付き学術誌と京大で紹介されてるんですけど、その中でこんな風に書かれてます。
Perhaps more extraordinary is that Yasuke’s story does not end here. Retained as an attendant by Nobunaga, he later accompanied him into battle against the rival lord Akechi Mitsuhide (1528? - 1582) who upon defeating Nobunaga at Horyuji, spared the African and subsequently released him.
(さらに驚くべきことに、弥助の話はここで終わりません。信長の従者として残された彼は、後に信長と共に、ライバルの大名(rival lord)である明智光秀（1528? -1582）との戦いに参加しました。光秀は法隆寺で信長を破った際、このアフリカ人の命を助け、その後解放しました。)
Excluded Presence : Shoguns, Minstrels, Bodyguards, and Japan's Encounters with the Black Other
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/71097/1/40_15.pdf
Horyuji(法隆寺)かぁ。あと、さすが魔王ノッブ、1万を超えたとも言われる大軍勢を前に、自刃することなく弥助と共に立ち向かっちゃうぜ。諦めたらそこで試合終了だもんな(白目)
更にこれに加えて、日大の教授が、いろんなところで、弥助は日本で最も有名な外国生まれの武士(侍)となった、
弥助は本能寺にいて伝令の役割を担った、弥助の最後の使命は首を守ることだったとか、いろいろ言って回ってますからね
African samurai: The enduring legacy of a black warrior in feudal Japan ｜CNN
https://edition.cnn.com/2019/05/19/asia/black-samurai-yasuke-africa-japan-intl/index.html
そんなわけで、YASUKEの件も、司馬遼太郎氏やカジュアルな歴史小説家の作品、あるいは娯楽時代劇のフィクションを真に受けるのとは、ほんのちょっとだけ毛色が違います
文字数制限に引っ掛かったから続く → 日本のアカデミアは本当にどうしようもないところにまで来ている・２
派遣労働者を年齢階級別にみると、25～29歳25.5％、30～34歳24.5％、20～24歳10.0％となっており、15～34歳の若年層で60.8％を占めている。
これを性別にみると、男は25～29歳21.7％、30～34歳19.0％、20～24歳13.3％となっており、15～34歳の若年層で55.3％、女は25～29歳27.8％、30～34歳27.7％、20～24歳8.0％となっており、15～34歳の若年層で64.0％と、若年層については女の方が高い。
一方、55歳以上では男15.5％、女3.8％と、男の方が高い。
平均年齢をみると、男37.0歳、女33.9歳となっている
氷河期は嘘つきだよね
これを改善してってお願いした。何書いてあるかわからないけど動いたよ。
https://anond.hatelabo.jp/20240125203115
// ==UserScript== // @name 増田ミュート（白塗り版） // @namespace http://tampermonkey.net/ // @version 2024-06-26 // @description ミュートワードを含む最小限の範囲を白塗りにする // @author You // @match https://anond.hatelabo.jp/* // @icon https://www.google.com/s2/favicons?sz=64&amp;domain=hatelabo.jp // @grant none // ==/UserScript== (function() { 'use strict'; const muteWords = [ "弱者男性", "弱男", "弱者", "婚活", "男", "女", "年収", "下方婚", "発達障害", "発達", "ハッタツ", "ハッタショ", "ﾊｯﾀｼｮ", "競プロ", "競技プログラミング", "AtCoder", ]; function whiteoutElement(element) { element.style.backgroundColor = 'white'; element.style.color = 'white'; element.style.textShadow = 'none'; element.style.cursor = 'default'; element.style.userSelect = 'none'; // テキスト選択を防止 element.style.borderBottom = '1px dashed #ccc'; // 枠線を追加してテキストがあることを示す // リンクの場合、クリックを無効化 if (element.tagName === 'A') { element.style.pointerEvents = 'none'; element.removeAttribute('href'); } // 子要素にも適用 Array.from(element.children).forEach(child => { child.style.backgroundColor = 'white'; child.style.color = 'white'; child.style.textShadow = 'none'; }); // ツールチップを追加 element.title = 'この内容にはミュートワードが含まれています'; } function shouldMute(text) { return muteWords.some(word => { const parts = word.split(''); const regex = new RegExp(parts.map(char => `${char}92;92;s*`).join(''), 'i'); return regex.test(text); }); } function findSmallestMuteableElement(element) { if (element.nodeType === Node.TEXT_NODE) { return shouldMute(element.textContent) ? element.parentElement : null; } if (element.tagName === 'PRE' || element.tagName === 'CODE') { return shouldMute(element.textContent) ? element : null; } for (let child of element.childNodes) { const result = findSmallestMuteableElement(child); if (result) return result; } return shouldMute(element.textContent) ? element : null; } function processElement(element) { const muteableElement = findSmallestMuteableElement(element); if (muteableElement) { whiteoutElement(muteableElement); } } function processAllElements(root = document.body) { const walker = document.createTreeWalker( root, NodeFilter.SHOW_ELEMENT | NodeFilter.SHOW_TEXT, null, false ); let node; while (node = walker.nextNode()) { if (node.nodeType === Node.ELEMENT_NODE) { processElement(node); } else if (node.nodeType === Node.TEXT_NODE &amp;&amp; node.parentElement) { processElement(node.parentElement); } } } function handleClickEvent(event) { setTimeout(() => { processAllElements(event.target); }, 100); } // 初回実行 processAllElements(); // クリックイベントの監視 document.body.addEventListener('click', handleClickEvent); // DOM変更の監視 const observer = new MutationObserver(mutations => { mutations.forEach(mutation => { if (mutation.type === 'childList') { mutation.addedNodes.forEach(node => { if (node.nodeType === Node.ELEMENT_NODE) { processAllElements(node); } }); } else if (mutation.type === 'characterData') { processElement(mutation.target.parentNode); } }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, characterData: true }); })();
default noun (STANDARD SETTING)
a standard setting esp. of computer software, such as of type size or style:
The default color of text on the screen is black.
(Definition of default from the Cambridge Academic Content Dictionary © Cambridge University Press)
ワイは日本語も英語も堪能なので、増田の「デフォルトの意味は最後に落ちるところ=債務不履行だけ」という主張が全く欠片も理解できない
なので、はてなブックマークでの議論を止めて、はてなブログなど別のサービス（増田含む）でやりましょう。
https://b.hatena.ne.jp/guide/guideline#avoid-discussions-in-comment-section
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import requests import json from urllib.parse import quote def fetch_bookmarks(url): try: # URLをエスケープ escaped_url = quote(url, safe="") api_url = f"https://b.hatena.ne.jp/entry/json/?url={escaped_url}" response = requests.get(api_url) response.raise_for_status() try: return response.json() except json.decoder.JSONDecodeError as e: print(f"Error decoding JSON from {api_url}: {e}") print("Response content:", response.text) return [] except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Error fetching bookmarks from {api_url}: {e}") return [] def find_common_bookmarks(bookmarks1, bookmarks2, url1, url2): common_users = set(bm["user"] for bm in bookmarks1 if bm["comment"]) & set(bm["user"] for bm in bookmarks2 if bm["comment"]) common_bookmarks = [] for user in common_users: comments = [] for bm in bookmarks1: if bm["user"] == user and bm["comment"]: comments.append({"url": url1, "comment": bm["comment"], "timestamp": bm["timestamp"]}) break for bm in bookmarks2: if bm["user"] == user and bm["comment"]: comments.append({"url": url2, "comment": bm["comment"], "timestamp": bm["timestamp"]}) break if len(comments) == 2: common_bookmarks.append({"user": user, "comments": comments}) return common_bookmarks if __name__ == "__main__": url1 = "https://news.yahoo.co.jp/articles/f9966c4ccc374fc88babbb50175a9ea844c99638" url2 = "https://www.asahi.com/articles/ASN6K7F64N6KUJHB00L.html" data1 = fetch_bookmarks(url1) data2 = fetch_bookmarks(url2) common_bookmarks = find_common_bookmarks(data1["bookmarks"], data2["bookmarks"], url1, url2) print(json.dumps(common_bookmarks, indent=2, ensure_ascii=False))
url1, url2のところを対象としたいものに変えれば使えるよ
バグあったら直して使ってね
