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はてなキーワード: 技術者とは
イーロンマスクの伝記にはイーロンが追うべき数字を設定する場面が何度か出てくる。注意深く読むと普通の感覚とはだいぶ違う数値を設定している事に気がつく。
ロケット打ち上げの時は「省略する部品の数」だった。多ければ多いほど良い。普通の感覚ではロケット打ち上げに必要な推力（エンジンの出力）を目標設定すると思う。もしくは一機あたりのコストとか。でも結果的に部品を減らす事が打ち上げ成功につながっていた。
その次はテスラ。積載するバッテリーの量だった。普通は航続距離を目標設定にする。バッテリーの積載量を目標設定すると「バッテリーの使い方をしない選択をする事になる。目標は技術者が考えた最大積載量を遥かに上回る数字で、しかも全て犠牲にしたらイーロンの数字がピッタリ上限になった。
戻ってSpaceXの打ち上げ成功後はラプターエンジンの「1日あたりの生産量」を目標設定した。普通の感覚なら打ち上げ数や打ち上げあたりのコストだ。しかしここでもやはり正しかった。
そして極め付けはTwitterでエンジニアを解雇する際、直近で書いたコードを全て印刷させて少ない順に切っていった。エンジニアの質を「書いたコードの量」で比較するのは玄人目からしても愚の骨頂だろう。コードを自動生成するコードもあるし、強力なライブラリを使えば一行でインパクトを出せる。素人目には「アクセプトされたPRの数」を評価指標にすべき。しかしここでもTwitterを停止させずに首を切る事に成功した。
Twitterのサーバーはイーロンが買収した直後にサクラメントからポートランドに移動した。このサーバーはNTTの厳格な手順書によって管理されていた。しかしイーロンが「移動できたサーバーの数」を目標設定したため無理矢理配線を引っこ抜きガードもほぼないまま自前のトラックで移動させた。サーバーを移動するのはサクラメントが高かったからだが、であれば「1日あたりのコスト削減」を目標設定すべきのように思う。物理的にサーバーがどこにあるかはコストが下がればどうでも良いはずだ。必要な手順を抜いて自前のトラックで運んで壊せばバカ高い追加費用が必要になり本末転倒だ。しかしここでもやはり大幅なコスト削減に成功した。
これらを俯瞰するとイーロンは一般人がコストや評価メトリクス（推力など複数の数値を組み合わせた数値）を見ところで、小学生にも判別可能なくらい物理的な目標設定をする。もちろんテスラの生産台数やSpaceXの打ち上げ回数もKPIとして出てくるが、そのKPIを追うときの現場の目標設定が極めて不自然でナンセンスに見える。
https://x.com/tanukiponkich/status/1866565985278497193?s=46&t=GHp5sAn76vcK9epq7fOUWQ
>> 非常にプリミティブな単語なのに専用の単語がないのはなぜなのか。 <<
（標高が）高い山・低い山
（樹高が）高い木・低い木
（音程が）高い音・低い音
このように音にかぎらず，専用の単語がない例なんて無数にある．
ではなぜ，専用の単語がないかというと「それは需要がないから」これだけで説明できる
音を例に詳しく説明する
まず，そもそも”高い音”を同定できるヒトが少ない
たとえばピアノ（８８鍵）だと最低音はA0，最高音はC8．まずこの事実さえ知っているヒトのほうがすくない．
そして日本語話者において，「ある音」を聞いてそれが「C8」か「B8」かを弁別できるヒトは，何人いるだろうか？
さらに言うと，そもそも日常会話で「C8の音がなってさ〜」なんて言う機会がどれほどあるだろうか？
多くの日本人は，ある音が「C8」であることも区別できず，また「C8」と言う機会もない．「高い音がなってさー」で十分．
一方で音楽家や技術者は「C8」だとか「4186Hzの正弦波」と専門の表現をつかっている．
山や木も同じ．ニーズがないんだよ．
同じ理由で「日本で一番高い山」には「富士山」「fuji-yama」という単語が存在してて，多くの人に認知されている．
この差なんだろうな
そして、性欲ドリブンは恐ろしい力を発揮する
性欲の為なら校長に登り詰めるという困難も厭わない
コピペで引用なのここまで明確に示してるのになんで内容の不満が俺に向けられてんだよ
1964年「うず潮」
1966年「おはなはん」
林謙一「おはなはん」
1977年「いちばん星」
1978年「おていちゃん」
1979年「マー姉ちゃん」
1981年「本日も晴天なり」
1984年「心はいつもラムネ色」
1986年「はね駒」
1987年「チョッちゃん」
1990年「凛凛と」
1994年「春よ、来い」
最愛の夫を見送るまでが描かれている。
1997年「あぐり」
2000年「オードリー」
DVD未発売。
2003年「てるてる家族」
2006年「芋たこなんきん」
ソフト化されていない。
2010年「ゲゲゲの女房」
2011年「カーネーション」
ファッションデザイナー「コシノ三姉妹」の母、
2014年「花子とアン」
2014年「マッサン」
2015年「あさが来た」
2016年「とと姉ちゃん」
2016年「べっぴんさん」
2017年「わろてんか」
2018年「まんぷく」
2019年「なつぞら」
「漫画映画漂流記 おしどりアニメーター奥山玲子と小田部羊一」
2019年「スカーレット」
2020年「エール」
古関著書「鐘よ鳴り響け」
2020年「おちょやん」
2023年「らんまん」
2024年「ブギウギ」
2024年「虎に翼」
三淵嘉子関連書籍
2025年「あんぱん」
2025年「ばけばけ」
生成AIを使ったこともあります。Soundcloudなどのアップロードサービス(音楽版のpixivみたいなものです)に自分の作った音楽をアップロードする際、ジャケット画像としてイメージに合うものを生成しています。
だから生成AIが出たときに「これで自分の作品全部にとりあえずでもジャケットがつけられる」と嬉しい気持ちになりました。
絵師に依頼しろよという話かもしれませんが、無料でアップするための音楽にイラストを依頼していたら正直金銭がいくらあっても足りませんし、
自分で描けよと言われたとしても私は私の音楽を作っていたいのでイラストを描く時間があったらその時間でもう1曲完成させた方がいいと思っています
それでも作った曲それぞれに世界観とか考えたこととかこうあってほしいが多少なりともあるわけで、それを実現する手段として生成AIが出てきた時は嬉しかったです。
また、その生成AIを使って絵を錬成する人のことを「術師」と呼ぶムーブメントが多少なりともあったと思うのですが、それもすごいよかったと思っています。
絵師ではなく、術師。
全く新しいタイプのクリエイターの形として、優れたイラストを生成する、絵師ではない「術師」。
この言い回しが好きでした。
そのはずでした。
術師という言い方はあまり流行らず、AI絵師という言葉が出始め、AI絵師も絵師の一種と思った輩がいるのかなんなのかわかりませんが、生成AIの使い方のマナーがめちゃくちゃ悪い人間が出てきました。
それと同時に、少なからず、というかがっつり生成AI反対派！みたいな動きをしていた絵師のうちの心無い一部の方々も生成AIを使っている人間を目の敵にして叩き始めました。
これはどっちが先とかじゃなく、どっちも同じような時期からではじめた印象です。
生成AIを使ってできたイラストにAIイラストのタグもつけずに「自分で書きました」とか言い始める嘘だらけのエセクリエイターの人も
生成AIを使ってるやつは全員犯罪者、非クリエイターというような強い主張をする全方位噛みつき型のツイフェミみたいな人も
生成AIで特定の人の絵柄を意図的にコピーしてそれをあまつさえ本人に送りつける頭のおかしいアンチLv.100みたいな人も
生成AIに伴う技術の進歩やそれを作る技術者に心無く考えもない気持ちだけ先行した意見を送るような出る杭を打ちたがりな人も
生成AIで対象の絵を読ませて3秒で生成した、推敲もしてないようなゴミを絵師のイラストで送りつけてこうした方がいいという赤ペン先生気取りな人も
生成AIに読ませるのを嫌ってゲームのスクショとかにまでウォーターマークつけ始める
生成AI使って作ったイラストを何も考えずに投稿して、関係ないタグのサジェストを汚染する目が見えないとしか思えない人も
生成AI嫌いすぎてとりあえず叩く割にウォーターマーク配布とかXから乗り換えてGoogle他からのクロール避けしてないSNSに乗り換えて安心したりDeepLとかのサービスは普通に使う本当に意味ないこととかダブスタやってる無知すぎる人も
こういうところでセンセーショナルな書き方して煽っちゃう私みたいな人と、それに対して考えなしな煽りを投げちゃう人も
みんな、みんな、きらいです。
全員消えてほしい。
ただLoRAとかではない、普通の生成に対して噛みついてる人たちの意見はちょっとよくわかりません
使い方が最悪な人間はともかく、それ全てが悪というのはなぜなんだろう、絵を描いている人だって、少なからず誰か好きなものや人から影響を受けているのに。
そうやってできた自分のスタイルに沿ってクリエイターをやってきたんでしょう
そして、生成AIを使ってすごいクリエイターになった気分でいる王様気取りさんもよくわかりません
その生成AIを使う際のこだわりはどこなんですか
初期の頃の、生成AIでより優れたものを作ろうとしていた「術師」はどこに行っちゃったんですか
こんなんクリエイターじゃないよ、なんなんだ
今現在はどっちの意見もヤバい動きしてるヤバい人間のせいでまともな意見や技術が埋もれてます。
文を送る前に一旦落ち着いて欲しいです。
行動をとる前に一旦、一呼吸おいてください。
叩かれるからAI全部使いたくないしAIの話全部聞きたくないよ。
AI周りでやばい人間になるのは、こんなの出しちゃう私で終わりにしてよ。
もう疲れたよ。
https://x.com/umi_ringo24/status/1865032298066051418?s=46&t=X4rioIzt0ECPUcF-Z1qizQ
> このシステム完成させるまでに必要だった努力を、何故ペン握って絵を描く方向に向けれないのか
ペン握って絵を描くことがどれだけ高尚だと思ってんだ。ペン握って絵を描く時間でプログラミングの勉強でもしてみればこのシステムのすごさが少しはわかるんじゃないかしら
最近反AIと反反AIを語る文脈の中で「和解派」ってワードが出てくるけどどういう概念？というか存在するの？
・AI技術者もあまりに悪者扱いされるしイラストレーターもかわいそうだから、イラストレーターの権利を守る仕組みを考えて発信した←これが和解派と呼ばれてる？
・反AIが「そんなわけはない！我々の村はAIに焼かれた！よってAIは全て敵だ！」というフィクション思想に取り憑かれて間違った正義を振りかざしてる
って流れなのかな。技術者もイラストレーターの権利を守る仕組みとか考えてると思うよ。でもそれすらも騙そうとしてるとか言って邪魔してくる。
結局建設的な議論をする気もする知性もなくて、自分たちの不満を発信し続けて悪の組織（そんなものはない）を倒せば全て丸く収まると思ってるのが浅はかというかフィクション脳というか...。
たぶん著作権を守るAIツールとか出ても「AI！？我々を騙そうとしている！そんなものは使わない！」とか言って喰われ続けるだろうし、もう勝手にしてほしい...。
理工系技術者が会社で技術力のばせず転職市場に出て詰むみたいな事例集めたい！
JTCに入ったはいいが地方回りしている間スキルが身につかず転職できないみたいな話・・
電力系かな？すごい僻地勤務でプラントは計画中なのか？書類作成ばっかりしてるとかいう事例があったけど・・そういう事例ですよ
昨日面接した人は機械設計の応募できたんだけど、大学卒業後▲▲の設計を8年やってきました！って言うんだよね。
けど所詮▲▲じゃん。基本的な、鉄の種類や焼入・表面処理、自分が描いた部品を実際どのような機械でどのように製造するのか聞いても、それはまったく知らないと。新車でるたびに、すでにある過去の▲▲のモデルを▲▲で寸法変更して構造解析して対応してましたと
構造解析っていうけど、それって▲▲とか見てるだけで、解析ソフトに▲▲入れるだけやん。で弱いところのR面を増やしたりするだけ。R1をR1.5にするとか。てことは君は8年R面を増やしたり減らしたらする仕事だけさせられてたの？？どこの会社やねん！そんな酷いところはって聞いたら☓☓☓☓☓☓☓☓だと・・・。
これねえ、すっごい罠なんよね。
この手の技術者派遣会社に知らんと新卒で入ると、こんん感じでなんの技術的成長も得られないまま時間だけ消費して転職するとき死ぬんだよね。
技術派遣会社っていうクソ企業に新卒で絶対入るな！と大学で教えるべきだわ
想像してみよう
ちょっと推そうと思って「このＸＸってＳＦすげえ！神！」と書き込んだとする
そこに「いやＸＸは間違ってるから」」や「そのＸＸのアイデアは〇〇って作品の丸パクだから」と横やりが入る
また、なにより、気軽に「ＸＸって神！」と気軽に騒ぐ層が「こういうツッコミをもらいやすいジャンルはビュー数稼ぎづらい」と学習する
読んで欲しいという欲望が抑えきれない作家は、少なくともランキング形式投稿サイトでは”ＳＦ”を書くのをやめる
ＳＮＳ以前、１０年前までなら、ネット経由の口コミはありえたと思う
もう編集者や出版社、批評家などのオールドメディア経由でないと露出が難しいのではないか
欧米の連綿たるメインカルチャーの伝統、教会や王権といった権威によって裏付けされたアカデミズムを前提として成立した科学主義を踏まえたインナーサークルに加入するという体裁が曲がりなりにもあって、それ踏まえた上での想像の自由を認めることで成立するジャンルなので
そのあたりを吹っ飛ばすスペースオペラが容認されるのも「こういうのを認めるのが伝統を維持する上で大事」という、カトリックの反宗教改革におけるバロック的演出の活用みたいな算段があるからで、バックに権威が控えてるのは同じ
『メタ認知能力が極端に欠けている人』って表現は、"自惚れていてる"とか"井戸の中の蛙"みたいな評価に限定して使われているイメージがあります。
けど、ここで言いたいのはそういうことじゃなくて、エラー処理とか停止処理みたいな超基本的な考え方すら持ってなくて、それに気づけないままでいられる人のことです。
具体的な方法を知らないとかじゃなく、そもそも「そういう発想自体がない」って話で、これは単なる知識不足や視野の狭さ以上に、認知の仕組みそのものに問題があります。
時間が自然に解決してくれるようなものじゃなくて、かなり厄介な問題だと思います。
エラー処理とか停止処理って、ITだけの話じゃなくて日常でも必要なスキルです。
たとえば、「お目当てのプリンが冷蔵庫にないことを確認」（エラー検知）したら、フツーは「今日はプリン食べるの無理だな」って切り替えるじゃないですか。
冷蔵庫を何度も開け続けるのはちょっと変で、フツーは「開けるのをやめる」（停止する）って行動に移りますよね？
仮に、寄生獣に取り憑かれたために、冷蔵庫を開け続けちゃうのだとしても、「右手が勝手に動いてる？」って気づければ、他の方法を考えることができます。
けど、この『気づき』がなかったら、問題解決はかなり難しいです。
メタ認知は知識の応用力、いわゆる"知識移転(Knowledge Transfer)"にもめちゃくちゃ重要です。得意分野や好きなことだと、この力が特に発揮されやすいですよね。
たとえば、熟練プログラマーが別の言語でもスキルを応用できるのも知識移転の力があるからです。
でも、興味が薄い分野や苦手分野だと同じ力を発揮するのは難しい・・・それは自然なことではあるのですが、基本スキルや共通原理くらいはちゃんと押さえておくことが期待されます。
たとえば、プリウスの運転手が軽トラックをまったく運転できなかったら、それは個性とかそういう話じゃないですよね？致命的に知識移転能力が欠けてるってことです。大きさや操作性が違うにしても、ハンドル操作とか交通ルールみたいな共通点を活かせないのは深刻です。
仮に、共通点を見出せ無くなったのは異世界おじさんに「記憶消去魔法（イキュラス・キュオラ）」をかけられたからだとしても、「もしかして、記憶を消されてる？」って気づければ対処方法を考えることができます。けど、この『気づき』がなかったら、問題解決はかなり難しいです。
知識転移がうまくいかないのは、異世界おじさんに記憶を消されて気づかない以外にも、その対象の理解がそもそも極端に浅いことも大きな原因になっていそうです。
たとえば、『りんご＝赤』って覚えるのは、学習コストを下げるためによくあることです。この簡略化を意識できる人は、この情報がいろんな側面の一つにすぎないってちゃんとわかっているので、黄りんごも青いりんごも許容します。りんごの品種や生育環境、熟成度みたいな要素が色に影響するんだろーなとか、味とか他の特徴も多次元的に捉えています。さらに、必要があれば「なんで赤いんだろう？」とか掘り下げて学ぼうとするオープンな姿勢もあります。
多次元的に対象を見れる人は、『見たままをありのままに受け入れて、自分の直感を大切にできる人』と言い換えても良いかもしれません。
だってりんごは、どう見たって単色の赤じゃないですからね。視覚的にも直感的にもそう感じるはずです。
一方で、こういう視点や意識（見たまま受け入れる、自分の五感や直感を信じる)がない人たちがどうなるかというと、
『りんご＝赤い』っていう単純な答えでテストに合格して、「自分の理解は完璧だ！」って思い込みます。
現行のシステムでは、ぶっちゃけ深掘りする必要性がないので、結果として表層的な学びに終始してしまうのです。
で、こういう表層的な学習パターンが続くと、やがて複雑な問題に対処できなくなります。
同世代と話してもピントがずれた会話をしたり、科学、医療、社会問題、仕事の議論でトンチンカンなことを言ったりしてしまうわけです。
違う文脈で知識を応用するなんて、そもそもの理解が浅いと到底無理な話です。
新学習指導要領のSelf-Regulated Strategy Development (SRSD ：自己調整型学習）って『自分で考えて学ぶ力』の改善策としてまあまあ良さそうだけど、
現状の受験システムとか評価基準が表層的な学びを助長するままだと、限界はある気がします。
それなら、メタ認知がないAIが多次元的に学んでいくプロセスを観察して、新しい教育のヒントを探すほうが面白いかもしれません。
増田のタイトルの通り、学歴があっても、長文を読んで理解するどころか、単純化された動画の内容さえ把握できなかったり、同世代との会話がどこまでも噛み合わなかったり、仕事の指示が通らなかったり、そんな人っていますよね？
これって、上記に書いてきたように、メタ認知能力が極端に欠けてることや、知識移転能力の欠如、表層的な学習が積み重なった結果なんじゃないかと確信を持っています。
大卒以上であっても、こういう人が無視出来ない数いるのは、正直「なんで？」って思う人が多いんじゃないでしょうか。でも、この「なんで？」の背景には、「勉強やデスクワーク＝知的で選ばれたもの」っていう妙な誤解がある気がします。この固定観念が、現代社会における知性や労働の本質を見誤る原因になってるんじゃないかなと思います。
しかし、その一方で、社会の基盤を支える多くの職種が軽視され、不当に評価されている現状があります。
なぜかというと、"知識労働者(Knowledge Worker) "ではなく、"知的労働者" って呼称が使われたりすることからもわかるように、肉体労働者は知能を使わないみたいな妙な誤解を悪用し、仕事の複雑さや多様性を極端に単純化し、賃金差別(経済格差ではなく差別が適切)を正当化する輩がいるからです。
実際は、デスクワークだけでなく、フィジカルワークにも、高い認知能力は不可欠です。
例えば、エラーを検知し、適切なタイミングで作業を中止し、問題を解決する–これらは、メタ認知能力と深い経験に基づく高度な知的作業ですよね？プログラム組んだことなくてもロボットを作ったことなくても、誰しも直感的に知っていることです。
障がい者雇用に最適化された職場を除けば、こうした能力に欠ける人がフィジカルワークに適応することは非常に困難です。その理由は単純で、迅速に適切な判断ができなければ、事故や怪我を招き、最悪の場合、死人が出るからです。
フィジカルワークが出来そうもない人は、なんとなく知識労働を選ぶことが多いです。必ずしも自分の適性を十分に理解しているわけではなく、「選択肢の中で最も受け入れられる道」として選んでいることが多いです。でも、極端にメタ認知や応用力がないと、どんなに学歴があっても知識を活用できず、「結局この人は何ができるの？」って評価に甘んじちゃうことになります。たとえば、エラーメッセージに明確な解決方法が書かれているにもかかわらず、それを読み取れず(一応、読んではいる模様)、ただそのまま誰かに転送するだけの技術者とか、その典型ですよね。
もう一度言いますが、デスクワークだけでなく、フィジカルワークにも、高い認知能力は不可欠です。
それがある前提で、重要視されるのが、物理筋肉（運動能力)なのか、論理筋肉（知識)なのかって違いだけです。
１つ前でも少し書きましたけど、知識って筋肉みたいなものだと思うんですよね。鍛えればどんどんムキムキになるけど、筋肉単体ではその魅力をフルに発揮できない。
物理筋肉も論理筋肉も、それをうまく使うスキルが必要です。データベースが単体ではただの情報の塊で、システムと連携して本来の力を発揮するのと同じです。
で、そのシステムを設計するには、基本的なエラー処理や停止処理の考え方は欠かせません。そして、エラー処理をするためには、知識を他の文脈で応用する力、
つまり『知識移転能力』が必要です。それを支えるのが、メタ認知能力なんですよね。
国の競争力を維持する上で、論理筋肉マッチョを育成することは非常に大切ですが、その筋肉を有効活用するためのメタ認知能力がないと、いくら筋肉がついてもリソースの無駄になってしまいます。
というか、論理筋肉マッチョに限らず、どんな分野でも同じことが言えます。リソースの無駄遣いを避けるために、筋肉の活用法を理解する能力を養うことは、なによりも優先されるべき取り組みだと思います。
（長文が読めない、動画の内容すら理解できない、仕事や科学や社会問題の議論でトンチンカンな発言をする、仕事の指示が通らない、でも広範囲に知的な課題は持っていない、なんなら大学も卒業している――そんな人たちの姿を見ながら書いてます)
株価に影響するからなのか、米国の話に多くの時間を割いてしまっている。
人口が多い場合は、それでもどう稼ぐかを考えている人口が一定数いるのだろうけど、
日本の場合、上記の内容が目立つため、これで稼げるのでは、と参入している人・企業が多い気がしてならない。
そして人は飽きやすいため、常にネタを求め、より過激になっていき、フェイクだろうが罵倒だろうが、だんだん関係なくなってくる。
どこか海外で話題になっているものの使い方だけ調べて適用し、もう勝負はついた車輪の再発明だと国内他者が作るの諦めさせている。
国内で誰も作らなくなっているので、年収を上げて募集しても、そもそも人材が国内にいない。
国内での研究内容についても誰も話題にしない、評価もしないので、アカデミアの人達の興味本位の内容だけになり、
論文は出るものの、国内では採用するような企業はなく、海外勢が成功するための手助けをしているだけになっている。
今だと半導体だろうか。
皆の興味関心事は、成功する/しないか、で野球球団を応援して勝つ/負けるを言ってるのと変わらない。
失敗すれば、やっぱり政府が関わるべきじゃないんだという人達が多く湧いてくるだろうし、
今も技術の詳細は何もしらず、インテルでも難しいんだからくらいの話で失敗するという話が多くなってしまっている。
それはそうで学習した絵とほぼ同じような絵が出てきて使用したら訴えればこれは著作権法違反が認められる可能性は高いと思う。
ただ画風は著作権で保護されないというのは下記の資料でもハッキリ書かれている。
となると絵柄の依拠性はそもそも問題視されないだろうし、結局出力されたものが既存作品と類似性があるかどうかという話にしかならないと思うし実際政府もそのような見解のはず。
あと人間も結局他の人のイラスト見て勉強してるのだから意図的か過失かを問わず人間も類似性等については同様のリスクがあるのよね。
あなたの言葉は丁寧だけど、かなり口が悪かったり、法的・論理的にめちゃくちゃなこと言ってる生成AI反対派もわりと見るので味方増やしたいならあれマジでやめるように注意した方がいいと思う。もちろん肯定派にもその手のやつはいるわけだが。
あとこういう話は生成AIが発展して利用が進めば進むほどダブスタになっていくのではないか、と思う。
職人芸を学習する工業的な利用方法もあるので社会で浸透するほど生成AIの恩恵を受けつつ反対する、という立場に追い込まれていく可能性がそれなりにあると思う。
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf
だが生成AIが利益や権利を害しているとは現在認められてないし、政府は学習は合法という見解で公開されるのは学習元とは別作品なのだから権利侵害が認められるかというとかなり怪しいように思う。
若干日本語が怪しい部分があるが……別作品だから関係ないし権利侵害でないと言うようなことを言っているものとして解釈する。
で、まず生成AIの生成物が、ある著作物との類似性と依拠性が認められるのであれば著作権違法。これは人が書いても生成AIで出しても同じ部分。揚げ足を取るようで悪いが、生成AIには常にこのリスクが伴うので、権利侵害が常に認められないというのは誤り。
ある著作物との依拠性を示すようなプロンプトを使用していた場合は、さらにリスクは跳ね上がる。
で、学習が合法かどうかの部分は、まぁ現状はそうですねとしか言いようがない。が、そこに対する悪感情が募れば、法整備のもと著作者が学習禁止ですと言えば学習が違法になるように変わる可能性がある。ということを伝えたかった。
そうかもしれないが、政治力が高くないからと言って踏みにじってよいものではないだろう。技術者倫理というものを持って欲しいものである。
政治力という意味では、気をつけるべきは出版会社や版権元の怒りを買わないことか。
前提として、私はとある女性Vの「ユニコーン」であり「後方腕組P」で、いわゆる「厄介オタク」です。
推しには絶対に男性Vとはコラボさせませんし、配信内容について「あれが良かった」「ここはダメだった」「次はこうしてほしい」といったフィードバックを送る、典型的なド厄介オタクです。
本来であれば排除されるべきコッテコテの厄介オタクである私ですが、推しの転生前を含めると約5年間、配信サイトの収益が推しのバイト代を上回った今でも応援させてもらえています。
そんな私が推しにやってきたことをつらつらと書いていこうと思います。
最初にやったことは、推しの夢である「歌ってみたを出す」「オリジナル曲を出す」の2つを叶えることでした。
楽曲制作、ボイストレーニング、レコーディング、動画制作などを知識が無いなりに調べ、用意しました。
つまり、あとは推しが「歌うだけ」で済む環境を私一人の「金の力」で整えたのです。
こうして「歌ってみた」を毎月出し続けられるように用意しました。
しかしながら、7本出した歌ってみたはどれも1000再生程度であり、あまり良い結果ではありませんでした。
また、最初のオリジナル曲は、公開してから転生までの約半年間でわずか500再生という拙い結果でしたが、それでも、推しが初めてオリジナル曲を公開したとき、ものすごく喜んでくれたことは今でも鮮明に覚えています。
そこで次に取り組んだのが「人脈作り」でした。
解釈不一致を解消するためには、その辺に転がっている安い素人クリエイターに依頼するだけでは私の推しの魅力を引き出すことが出来ないと考え、プロに依頼することが必要だと結論づけました。
当時、ちょうど転職活動をしていたので、推しのためにアニメ系のコンテンツを出しているエンタメ業界の会社に転職しました。
幸い、事務系のスキルがそれなりにあったおかげでスムーズに転職でき、生活も豊かになりました。
その後はひたすら仕事に励み、社内外のイベントや飲み会にも積極的に参加することで、サウンド系や映像系の技術者、イラストレーターなど、技術で飯を食えるクリエイター達と公私共に関係を築きました。
つまり、ハイレベルかつ、個人的な依頼を受けてもらえる環境が整ったことで、よりお金を掛け、クオリティの高い作品を制作できるようになりました。
その結果、投稿したとある歌ってみたは、たった2日で1000再生を超えました。
100、200、500、と再生数が跳ねるように増えていくごとに、推しと一緒になって喜びました。
このように、私が「金」と「人脈」を得たことで、厄介オタクとしての欲求を満たせるようになりました。
ここからは、後方腕組P、ユニコーンとして満たせる欲求についてより具体的に書いていこうと思います。
まずは、後方腕組Pとしての「満足感」です。
エンタメ業界に転職したことで、トレンドを常に追えるようになりました。流行のゲームやバズっている動画、ネットの時事ネタなど、推しのコンテンツになりそうな情報をリサーチし、即座に推しに提供できます。
これにより、推しが枯れることなく、次のコンテンツを出せるのです。
そして、私が「これやってみよう！」と提案したコンテンツが伸びる度に、今よりも誇らしげに腕を組むことができます。
推しが活動を辞めたとしても、転職した今は私一人で推しを養える程度には稼げるようになりました。
さらに、信頼できるクリエイターたちで推しのコンテンツを作れるため、某MIX師がやらかしたような推しが毒牙に犯されるようなこともありません。
また、出会った当初は半ニートだった推しでしたが、今では外に出られるようにもなり、
特にお母様から推しの情報を得られるようになったことで、変なリスナーが涌いたとしても圧倒的な情報マウントの力で角をピッカピカに保つことが出来るのです。
以下、まとめに入ります。
そもそも推しは推してくれる人がいるからこそ活動を続けられます。
なので、誰よりも推しを応援したいという気持ちは間違ってはいないんです。
厄介オタクと言われ忌み嫌われるのです。
厄介オタクは「金」と「人脈」を手に入れましょう。
「金」と「人脈」を使って推しの夢を実現し続けられればどんな厄介オタクだったとしても推しを推し続けられるのです。
まあ、推しが私のことをどう思ってるかは分かりませんが。
私のやってきたことが今を生きる厄介オタク達を救うきっかけになれば嬉しく思います。
以上。
俺らは輝こうとしてはいけない。
夜空を見上げ、星を見る人々はその後ろにある闇を認識できない。
だいたい合ってる
「司法の判断を基に対応が変わるんやから訴訟は戦う手段として正当であり、SNSで被害を訴えるだけでは解決は難しい」の考えやから外れてはないし理想論者やな。
正当ではあるが、訴訟を起こして勝ったところで絵描き側が得るものは少ないんだよな。訴訟体力がある企業ならまだしも、フリーの絵描きは著作権を侵害されるたびに全員に訴訟を起こすなんて現実的じゃない。そこで勝ったとして、生成AI悪用者の一人にお灸を据えられるだけで何も解決しない気がする。
だから問題を顕在化するために声を上げるというのは集団として課題を解決する手段としてあながちバカにできないと思ってる（AIへの理解や主張が間違っているのはよくないが）
で、もう半分は「解釈上は有罪にできる生成AIによる被害が、その訴訟難易度とクリエイターへの負担が原因で訴えを起こせない状態は、加害者側である生成AIユーザと想定が行き届かなかった法律の設定の責任でもある」というのがやすゆきさんとこの記述で言いたかったことやな
現行の法律の責任ではあるが、それはあくまで現行の話だ。結論を急ぎすぎだろう。これから徐々に法も整備されていくことを期待したい。
絵描きに有利すぎる法解釈になったら技術者たちも訴訟リスクを負って技術が発展しなくなる。特定のコミュニティに有利にならない公正な法整備が行われるのはもう少し検討が必要なのではないだろうか。
あなたの主張には同意するところもあるが、生成AIも企業やそれに類するものが提供するツールを使っているにすぎない。メスを入れるべきなのはツール提供者ではないかと私は思う。
