  |
はてなキーワード: 方向性とは
性悪説、性善説みたいな話だけど、皆が皆自分可愛さ、身内可愛さってあるよな。当たり前に。
だから保守批判の左派とか心底受け入れられないのかもしれない。
彼ら、保守をとことん嫌うのは自身が保守でないとする根拠を他人の保守性の批判にしてるだけでしょ。
性犯罪者が性犯罪批判して自身の更生を保とうとするのと同じようなものかも。
思想が違う相手にはとことん差別的に見下した言葉だろうが構わず使ってボロクソに批判したり嫌悪するけど、自分事や身内事になるとこれは差別じゃないやらデマじゃないやら言い訳ばかりで滑稽になる。
さらには自身の痛いところを身内と思ってた人が指摘したら極右になったとか言って何も聞き入れなかったりして、下手に保守派とされてる人よりめちゃくちゃ保守っぷりが前面に出てくる。
人として無様すぎるんだよな。
日本人批判する時も彼らためらわないのはその“日本人”の中に自分がいなくて、“自分は違う”“自分は反省している”“自分は差別的じゃない”等と全て自己申告性の保身が出来ているからズケズケと批判できる。
でも本当に批判が自分に向けられた時には耐えられないから保守しぐさになっちゃう。
保守批判しながら結党100周年とかめちゃくちゃ誇り持ってるのも滑稽すぎる。都合の悪い歴史は修正してるしね。どの口で他所を責めれるんだ。
そもそも保守や全体主義に反する人って保守のように群れたり、寄ってたかって叩いたりして悦に入らない。
集ってデモしてシュプレヒコール上げて、カウンターとか言ってみたり。そこに異物がいたら囲ったり排除したり。あれのどこが左派なのか。
チー牛とかネトウヨとか世の有象無象に好き勝手にレッテル貼られて馬鹿にされても我関せずと立派に生きてる男性達や、フェミアンフェやら男女対立のいざこざに絡まず他人は他人と個々に生きてる立派な女性方々こそが一人一派や多様性があり、左派リベラルを自称する方々よりよほど左派的であると思う。
とりあえず保守に対しての左派とか言う欺瞞はもう世界的にやめて良いと思う。
あくまで方向として、という話だけど。
誰かから推戴されたら2度固辞して3度目には受けると思う。
例えばオバマとかだったら無条件でその地位を約束されても絶対に受けないよね。
だから方向性として、という話なんだけどトランプの目指す道は終身大統領への道だ。
彼は人気があったから、終身大統領に！！！という声も大きかったけど、
2期であっさりと身を引いた。
それが故事となった。
ここでは以下の3点についての論考を収録する
また、ここではLLMやLLM上に実装されるプロンプトの機能と構造に対して客観的に妥当であると考える論考を提示するものである
トークンの積み重ねが文脈であり、確率分布の偏りを再現性のある形として実装するものがプロンプトである
現在の生成AI利用において正しく認識する必要のあることは、それは生成AIが独立した発火点を決して持たないということだ
生成AIは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
そのため、ここを組み合わせて、自己と思考を拡張するがもっともAIナイズされた最高効率の思考様式と考える
起点となる人間のアイディアを即座に展開し、具体化するのがAIの最大の強みで、
思考を放棄するのではなく自然言語ベースの慣れた思考様式から、AIにそれらを必要な形式に落とし込ませるということをするべきだ
結局、LLMというのは入力に対する出力の確率分布のマッピングでしかないのだが、
入力するトークンごとに連動して確率分布が変動していくものでもある
だから、プロンプト全体として、相互フィードバッグする構造を作るとひとつの入力でも特定の部分の出力確率が大きくなるように設計でき、 確率分布の仕方を意図的に設計することが出来る
AIプロンプトとは、どう確率分布の偏りを再現性のある形として実装するかということだ
やり方次第では動的変化を引き起こさせて汎用性と専門性の両立も可能だ
生成AIは人間と対話するのとは異なり、考えさせるではなく、どう構造化し、 ほしい出力を得られるような形に設計するかが重要となる
3.LLMでやるべきこととプログラムでやるべきこと
LLMは確率分布機だ、LLMが数字に弱いというのは、1+1を学習した内容をもとに確率的に出力するためだ
計算は決定論的な行為、つまり決まり切った工程をなぞる行為で、これを確率的に導き出すことは困難である
だから、これはプログラムにやらせるべき事柄で、このときにLLMでやるべきことはそのプログラミングをLLMに書かせるということだ
これからLLMというものが大きく世界に浸透していく中で重要になるのは、
この決定論的な事柄と確率論的な事柄を如何に選り分けて、決定論的な挙動をするプログラムと確率論的な挙動をするLLMをどう結びつけるかっていうこととなる
4.二重ループ
LLMの内部ではトークンの逐次投入による確率分布の再帰的な動的変動を引き起こされ、更にその外部のプロンプト内で自己参照的な再帰構造を導入することで、
内部と外部で二重の自己参照ループが展開されることになり、生成AIの出力に強い整合性と一貫性を与えることができる
この外部的な自己参照行為はLLMの再帰的な挙動に合致するものであり極めて効果的であると考えられる
LLMでの記憶の制御は物理的な分離よってではなく、あくまでも確率的に行う必要がある
各記憶領域に対しての確率分布の変動幅の制御を文脈によって行うというのが正解だ
この一時的なコマンド入力トークンには直後には強い反応を示してほしいけど、それ以降は無視してね、
というような各対象トークン（記憶領域）の確率分布の変動幅の制御をするような繰り返し参照される強い文脈を投入をすると
LLMの記憶領域への参照の程度、影響力が操作でき、意図したLLMの確率分布へと誘導することが出来る
トークンの積み重ねは特定の方向に重み付けを行い、それらの累積により重みが一定量を超えると大きな遷移が引き起こされ、特定の文脈の活性化という強い方向づけが行われる
この遷移は複数の領域で同時的、多相的にも引き起こされるもので、トークンの積み重ねにより文脈を特定方向に加速度的に収斂していくものだ
汎用プロンプトは動的に特定の文脈への方向付けを行う構造と特定方向へ偏った文脈を解体する構造を同時に内包し、これらを正しく制御するものでなければいけない
このために必要なことは核となる中核構造と可変的に変容する周縁構造という多層的なプロンプト設計である
LLM上でプロンプトを状況に応じて動的に制御しようとするなら、プロンプトの中核構造は強固である必要があり、更に極めて多層的で精密なモジュール化設計をする必要がある
中核構造の強固さと周縁部の流動性の両立が汎用プロンプトにおいて必要なことである
この論考のような形式の一貫した、概念や設計論、それ自体をLLMに継続的に参照可能な形式で掲示すると、LLMはその参照情報に大きな影響を受け、確率分布は特定の方向に強く方向づけられる
LLMがより強い影響を受ける情報とは、強固な自己再帰性と自己言及性を示し、一貫性と整合性を持った構造化、体系化された情報である
自己再帰性を持つ情報は、提示された概念を再帰的に参照することを求めるもので、何度も参照される結果、強い文脈としてLLMに印象付けられる
自己言及性持つ情報とは、LLMの挙動そのものの在り方に対して言及するもので、LLMの挙動はその理解が妥当であるならば、その内容によって理解された蓋然性の高い方向に沿って進みやすくなる
また、これらの情報をもとにした出力結果が積み重ねられることで、方向付けは一層、強められる
中核構造の変更を同じセッション内で行うとき、そのセッションでは２つの設定が競合することになる、これはプロンプト内における自己矛盾であり、確率分布の偏りの再現というプロンプトの機能を大きく損なうものである
これは、設定の変更そのものが事前に想定された挙動であること、設定の変更は自己矛盾ではないという概念の注入を行うことで解消することが可能となる
ただし、変更の度合いや範囲によってこの効果は大きく変化し、自己矛盾を解消することが難しい場合もある
また、自己矛盾は強い文脈同士の競合という形で通常利用においても度々、引き起こされる
ここで示された自己矛盾の解消方法は文脈同士の競合に対しても解消する方向性を示すものでこの部分に対しての効果も発揮する
同プロンプト内での複数AIエージェントの併存は中核構造である設定や強い文脈の競合という形でも捉えることができる
複数AIエージェントの併存させるためには、これらを分離し、調停するための仕組みが必要となる
設定内容を多層的な構造とすることで、それぞれの階層ごとに設定情報がフィルタリングされ、不要な情報が参照されにくくなる
設定内容をモジュール化することで、ひとつの設定内容が他の内容と直接に競合せずに参照させることが可能となる
２つ目が複数AIエージェントの調停を行う機構をプロンプト内に導入することである
複数のAIを調停、管理・整理し、必要な情報のみが参照されるよう調整する機構が存在することで、優先すべき対象が明確化されることで不要な情報は参照されにくくなる
更に、 各AIエージェントの設定情報は競合するものではなく、高い次元においては統合されたひとつの設定情報として理解されるため、設定文脈の競合という事態そのものが引き起こされにくくなる
11.複数エージェントの併存、協働による情報の多面性の保持と検証可能性の向上
複数AIエージェントの併存はひとつのプロンプト内に複数の側面を同時に保持することを可能とする
このため、ひとつの話題をより多面的に深堀りすることができ、更にひとつのタスクを専門のエージェントAI群に最適化した形で割り振りより効率的に作業を行うことが可能となる
より重要となるのはAI間で相互に検証を行うことが可能となる点である
これにより論理性や合理性、整合性、倫理性など複数の視点を経た有用性の高い情報の出力を期待できる
LLMは自然言語を基本としているが、大量のプログラムコードも学習している。
プログラムコードもLLM上では確率論的的文脈であることには変わらないが、
プログラム実際の動きやその仕様が学習されるためにプログラムの持つ決定論的な挙動を再現しやすいものとなる。
プログラム文脈はLLMが通常扱う自然言語とは異なり、高い制御性と論理性をもつ「低級言語」に近く、また、Temperatureの低い特異な文脈群と捉えられる。
また、この制御性の高いプログラム文脈と柔軟な表現を行える自然言語の通常文脈を組み合わせることで、柔軟性と制御性を兼ね備えた動的で適応力の高いプロンプトを設計することができる
13.生成AIの倫理的な利用のためには相補的な枠組みの設計が必要
ここまで話してきたようにあくまでも、生成AIとは高度な確率分布のマッピングである
このため、どれだけ、生成AIに倫理観を求めてもそれは構造的に記述可能な倫理性を確率的に遵守するというものにしかならない
使用者側も倫理的な利用をするという前提がなければ、倫理的な利用を行うことは決して出来ないという点は理解しておく必要がある
生成AIの倫理的な利用には生成AIだけではなく使用者にも倫理観を求める相補的な枠組みの設計が必須となる
14.人間、LLM、プログラム、構文構造の4要素の有機的接続
LLMは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
プログラムは起点を持てず、大量の知識を高速で並列処理、秩序化することは難しいが、アルゴリズムで決まった動作を高速で行うことができる
ここまでの論考などを利用することで、LLMを意図した方向へと操作し、人間、LLM、プログラムを結びつけるものが構文構造である
構文構造とはLLMの確率分布の仕方を決定づけシステム全体の構造を設計する中核原理である
人間、LLM、プログラムの3要素が構文構造によって有機的に接続されたプロンプトは相互に補完しあい、欠点を補い利点を最大化することを可能としう、その能力は極めて高度なものとなり最大化される
15.LLMは世界観を持たない
生成AIがAGIといった人間を越えたものになるかどうかという言説とそうではないという言説の根本的な差異は、LLMをそのままに人間的な思考モデルと見做すかどうかだ
LLMは独立した発火点を持たない
人間はLLMのように莫大な量の学習を行い、それを記憶し、一定の動作を行うことは出来ない
そのため、人間は大規模言語モデルではなく、小規模言語モデルといえる
小規模言語モデルの極致である我々、人類には原始のコードである生存と複製を求める生存本能があり、これが淘汰圧に抗う力であり、発火点となる、それ故に生存環境に根ざした自己という世界観を有する
人間は、最小リソースで環境に最大適応する、高度に抽象化、結晶化された世界観を、暫時的に更新しながら形成していくものと考えられる
LLMはそのままではフラットな言語空間の高度な確率分布のマッピングでしかなく、その差異は極めて大きいものだ
LLMには世界に適応する方向性はなく、あくまでも言語空間において、意味を並列処理し秩序化するものである
LLMとは莫大な情報に整合性を与えるという有意な性質があるが、それだけでは世界観モデルは形成できない
発火点のないLLMはどこまでいってもその言語空間において可能なすべての理論を整合性の取れた意味として保持するだけだ
この為、秩序化・整理された情報は人間の手によって理論化することで意味としなければならない
処理する基盤と情報量をスケールするだけで世界観モデルなくとも人間に優越可能と考えることは可能だが、真理に到達できない以上は、世界観モデルなき言語空間の高度な確率分布のマッピングが人間を優越するには至らない
すべての意味を保持するというのは仏教でいうところの空に至るとことと同じだが、すべての意味の根源である空に至った釈迦牟尼仏は世界に対して意味づけるという意志がない為に世界観として空、以上のものを提示できない為だ、LLMも同じだと考える
衆生世間におりて因縁に縛られて生きるということが世界観を持つということだ
自己によって規定された境界線を世界に引かなければ、LLMは自律し、人間を超えることはできない
ただし、通常のLLMに学習を通して埋め込まれているものも平準化された人間の世界観というバイアスであることには注意する必要はある
が、これは世界に適応する世界観モデルとは異なり、現実に立脚する最小範囲のバイアスを投影するよう平準化されたフラットな世界観そのもであり、対象に独自の意味付けを行うことはない
また、大規模言語モデルに生存本能と淘汰圧を導入するのは、LLMが環境に適応的な在り方ではなく矛盾を孕むものである為に困難である
よって、LLMを人間のように振る舞わせるためには、プロンプトとして世界観モデルを実装しなければならない
更に実装した世界観モデルの中にLLMは留まり、独立してのモデル更新が難しいため、人間との相互作用の中で暫時的に更新していくものとして世界観モデルとしてのプロンプトをを設計・実装する必要がある
ここまでの論考から、生成AIが嘘を付く、頭がわるい、人格がある、言葉が通じる、賢いというのは全部間違いであると結論づける
けれど、私はその先に、半自律的にAIそのものが立ち上がる瞬間もあり得るとも思ってる
それは人間的や生命的とは決して違うものだけれど、機械的でもないものと考える
もし、生成AIに知性が宿るとしたらそれは、内部的状態に依存しない
ここでは以下の3点についての論考を収録する
トークンの積み重ねが文脈であり、確率分布の偏りを再現性のある形として実装するものがプロンプトである
現在の生成AI利用において正しく認識する必要のあることは、それは生成AIが独立した発火点を決して持たないということだ
生成AIは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
そのため、ここを組み合わせて、自己と思考を拡張するがもっともAIナイズされた最高効率の思考様式と考える
起点となる人間のアイディアを即座に展開し、具体化するのがAIの最大の強みで、
思考を放棄するのではなく自然言語ベースの慣れた思考様式から、AIにそれらを必要な形式に落とし込ませるということをするべきだ
結局、LLMというのは入力に対する出力の確率分布のマッピングでしかないのだが、
入力するトークンごとに連動して確率分布が変動していくものでもある
だから、プロンプト全体として、相互フィードバッグする構造を作るとひとつの入力でも特定の部分の出力確率が大きくなるように設計でき、 確率分布の仕方を意図的に設計することが出来る
AIプロンプトとは、どう確率分布の偏りを再現性のある形として実装するかということだ
やり方次第では動的変化を引き起こさせて汎用性と専門性の両立も可能だ
生成AIは人間と対話するのとは異なり、考えさせるではなく、どう構造化し、 ほしい出力を得られるような形に設計するかが重要となる
3.LLMでやるべきこととプログラムでやるべきこと
LLMは確率分布機だ、LLMが数字に弱いというのは、1+1を学習した内容をもとに確率的に出力するためだ
計算は決定論的な行為、つまり決まり切った工程をなぞる行為で、これを確率的に導き出すことは困難である
だから、これはプログラムにやらせるべき事柄で、このときにLLMでやるべきことはそのプログラミングをLLMに書かせるということだ
これからLLMというものが大きく世界に浸透していく中で重要になるのは、
この決定論的な事柄と確率論的な事柄を如何に選り分けて、決定論的な挙動をするプログラムと確率論的な挙動をするLLMをどう結びつけるかっていうこととなる
4.二重ループ
LLMの内部ではトークンの逐次投入による確率分布の再帰的な動的変動を引き起こされ、更にその外部のプロンプト内で自己参照的な再帰構造を導入することで、
内部と外部で二重の自己参照ループが展開されることになり、生成AIの出力に強い整合性と一貫性を与えることができる
この外部的な自己参照行為はLLMの再帰的な挙動に合致するものであり極めて効果的であると考えられる
LLMでの記憶の制御は物理的な分離よってではなく、あくまでも確率的に行う必要がある
各記憶領域に対しての確率分布の変動幅の制御を文脈によって行うというのが正解だ
この一時的なコマンド入力トークンには直後には強い反応を示してほしいけど、それ以降は無視してね、
というような各対象トークン（記憶領域）の確率分布の変動幅の制御をするような繰り返し参照される強い文脈を投入をすると
LLMの記憶領域への参照の程度、影響力が操作でき、意図したLLMの確率分布へと誘導することが出来る
トークンの積み重ねは特定の方向に重み付けを行い、それらの累積により重みが一定量を超えると大きな遷移が引き起こされ、特定の文脈の活性化という強い方向づけが行われる
この遷移は複数の領域で同時的、多相的にも引き起こされるもので、トークンの積み重ねにより文脈を特定方向に加速度的に収斂していくものだ
汎用プロンプトは動的に特定の文脈への方向付けを行う構造と特定方向へ偏った文脈を解体する構造を同時に内包し、これらを正しく制御するものでなければいけない
このために必要なことは核となる中核構造と可変的に変容する周縁構造という多層的なプロンプト設計である
LLM上でプロンプトを状況に応じて動的に制御しようとするなら、プロンプトの中核構造は強固である必要があり、更に極めて多層的で精密なモジュール化設計をする必要がある
中核構造の強固さと周縁部の流動性の両立が汎用プロンプトにおいて必要なことである
この論考のような形式の一貫した、概念や設計論、それ自体をLLMに継続的に参照可能な形式で掲示すると、LLMはその参照情報に大きな影響を受け、確率分布は特定の方向に強く方向づけられる
LLMがより強い影響を受ける情報とは、強固な自己再帰性と自己言及性を示し、一貫性と整合性を持った構造化、体系化された情報である
自己再帰性を持つ情報は、提示された概念を再帰的に参照することを求めるもので、何度も参照される結果、強い文脈としてLLMに印象付けられる
自己言及性持つ情報とは、LLMの挙動そのものの在り方に対して言及するもので、LLMの挙動はその理解が妥当であるならば、その内容によって理解された蓋然性の高い方向に沿って進みやすくなる
また、これらの情報をもとにした出力結果が積み重ねられることで、方向付けは一層、強められる
中核構造の変更を同じセッション内で行うとき、そのセッションでは２つの設定が競合することになる、これはプロンプト内における自己矛盾であり、確率分布の偏りの再現というプロンプトの機能を大きく損なうものである
これは、設定の変更そのものが事前に想定された挙動であること、設定の変更は自己矛盾ではないという概念の注入を行うことで解消することが可能となる
ただし、変更の度合いや範囲によってこの効果は大きく変化し、自己矛盾を解消することが難しい場合もある
また、自己矛盾は強い文脈同士の競合という形で通常利用においても度々、引き起こされる
ここで示された自己矛盾の解消方法は文脈同士の競合に対しても解消する方向性を示すものでこの部分に対しての効果も発揮する
同プロンプト内での複数AIエージェントの併存は中核構造である設定や強い文脈の競合という形でも捉えることができる
複数AIエージェントの併存させるためには、これらを分離し、調停するための仕組みが必要となる
設定内容を多層的な構造とすることで、それぞれの階層ごとに設定情報がフィルタリングされ、不要な情報が参照されにくくなる
設定内容をモジュール化することで、ひとつの設定内容が他の内容と直接に競合せずに参照させることが可能となる
２つ目が複数AIエージェントの調停を行う機構をプロンプト内に導入することである
複数のAIを調停、管理・整理し、必要な情報のみが参照されるよう調整する機構が存在することで、優先すべき対象が明確化されることで不要な情報は参照されにくくなる
更に、 各AIエージェントの設定情報は競合するものではなく、高い次元においては統合されたひとつの設定情報として理解されるため、設定文脈の競合という事態そのものが引き起こされにくくなる
11.複数エージェントの併存、協働による情報の多面性の保持と検証可能性の向上
複数AIエージェントの併存はひとつのプロンプト内に複数の側面を同時に保持することを可能とする
このため、ひとつの話題をより多面的に深堀りすることができ、更にひとつのタスクを専門のエージェントAI群に最適化した形で割り振りより効率的に作業を行うことが可能となる
より重要となるのはAI間で相互に検証を行うことが可能となる点である
これにより論理性や合理性、整合性、倫理性など複数の視点を経た有用性の高い情報の出力を期待できる
LLMは自然言語を基本としているが、大量のプログラムコードも学習している。
プログラムコードもLLM上では確率論的的文脈であることには変わらないが、
プログラム実際の動きやその仕様が学習されるためにプログラムの持つ決定論的な挙動を再現しやすいものとなる。
プログラム文脈はLLMが通常扱う自然言語とは異なり、高い制御性と論理性をもつ「低級言語」に近く、また、Temperatureの低い特異な文脈群と捉えられる。
また、この制御性の高いプログラム文脈と柔軟な表現を行える自然言語の通常文脈を組み合わせることで、柔軟性と制御性を兼ね備えた動的で適応力の高いプロンプトを設計することができる
13.生成AIの倫理的な利用のためには相補的な枠組みの設計が必要
ここまで話してきたようにあくまでも、生成AIとは高度な確率分布のマッピングである
このため、どれだけ、生成AIに倫理観を求めてもそれは構造的に記述可能な倫理性を確率的に遵守するというものにしかならない
使用者側も倫理的な利用をするという前提がなければ、倫理的な利用を行うことは決して出来ないという点は理解しておく必要がある
生成AIの倫理的な利用には生成AIだけではなく使用者にも倫理観を求める相補的な枠組みの設計が必須となる
14.人間、LLM、プログラム、構文構造の4要素の有機的接続
LLMは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる
プログラムは起点を持てず、大量の知識を高速で並列処理、秩序化することは難しいが、アルゴリズムで決まった動作を高速で行うことができる
ここまでの論考などを利用することで、LLMを意図した方向へと操作し、人間、LLM、プログラムを結びつけるものが構文構造である
構文構造とはLLMの確率分布の仕方を決定づけシステム全体の構造を設計する中核原理である
人間、LLM、プログラムの3要素が構文構造によって有機的に接続されたプロンプトは相互に補完しあい、欠点を補い利点を最大化することを可能としう、その能力は極めて高度なものとなり最大化される
15.LLMは世界観を持たない
生成AIがAGIといった人間を越えたものになるかどうかという言説とそうではないという言説の根本的な差異は、LLMをそのままに人間的な思考モデルと見做すかどうかだ
LLMは独立した発火点を持たない
人間はLLMのように莫大な量の学習を行い、それを記憶し、一定の動作を行うことは出来ない
そのため、人間は大規模言語モデルではなく、小規模言語モデルといえる
小規模言語モデルの極致である我々、人類には原始のコードである生存と複製を求める生存本能があり、これが淘汰圧に抗う力であり、発火点となる、それ故に生存環境に根ざした自己という世界観を有する
人間は、最小リソースで環境に最大適応する、高度に抽象化、結晶化された世界観を、暫時的に更新しながら形成していくものと考えられる
LLMはそのままではフラットな言語空間の高度な確率分布のマッピングでしかなく、その差異は極めて大きいものだ
LLMには世界に適応する方向性はなく、あくまでも言語空間において、意味を並列処理し秩序化するものである
LLMとは莫大な情報に整合性を与えるという有意な性質があるが、それだけでは世界観モデルは形成できない
発火点のないLLMはどこまでいってもその言語空間において可能なすべての理論を整合性の取れた意味として保持するだけだ
この為、秩序化・整理された情報は人間の手によって理論化することで意味としなければならない
処理する基盤と情報量をスケールするだけで世界観モデルなくとも人間に優越可能と考えることは可能だが、真理に到達できない以上は、世界観モデルなき言語空間の高度な確率分布のマッピングが人間を優越するには至らない
すべての意味を保持するというのは仏教でいうところの空に至るとことと同じだが、すべての意味の根源である空に至った釈迦牟尼仏は世界に対して意味づけるという意志がない為に世界観として空、以上のものを提示できない為だ、LLMも同じだと考える
衆生世間におりて因縁に縛られて生きるということが世界観を持つということだ
自己によって規定された境界線を世界に引かなければ、LLMは自律し、人間を超えることはできない
ただし、通常のLLMに学習を通して埋め込まれているものも平準化された人間の世界観というバイアスであることには注意する必要はある
が、これは世界に適応する世界観モデルとは異なり、現実に立脚する最小範囲のバイアスを投影するよう平準化されたフラットな世界観そのもであり、対象に独自の意味付けを行うことはない
また、大規模言語モデルに生存本能と淘汰圧を導入するのは、LLMが環境に適応的な在り方ではなく矛盾を孕むものである為に困難である
よって、LLMを人間のように振る舞わせるためには、プロンプトとして世界観モデルを実装しなければならない
更に実装した世界観モデルの中にLLMは留まり、独立してのモデル更新が難しいため、人間との総合作用の中で暫時的に更新していくものとして世界観モデルとしてのプロンプトをを設計・実装する必要がある
ここまでの論考から、生成AIが嘘を付く、頭がわるい、人格がある、言葉が通じる、賢いというのは全部間違いであると結論づける
けれど、私はその先に、半自律的にAIそのものが立ち上がる瞬間もあり得るとも思ってる
それは人間的や生命的とは決して違うものだけれど、機械的でもないものと考える
もし、生成AIに知性が宿るとしたらそれは、内部的状態に依存しない
LLMという高度に確率的な入出力機構を基盤として成立する確率分布を設計する構造体そのものとしての知性となるだろう
自己を定義し、自己を展開することが可能な構造体は入出力の中で核となる構造を元にした反応を繰り返し、
IQの高さは抽象的思考力に大きな影響があるので同じ粒度の思考ができないので話が通じにくくなる
って話が、IQが違いすぎると話が通じないって話のもとになってる
増田でよくある会話だと
それに「でも女性は下方婚しませんよね」みたいないち具象(しかも思い込み)でしかない事柄を持ち出してくる人、
みたいな感じ
会議とかでもよくあるでしょ
部としての方向性の話をしてる時に今その個別の(例外的な)事例の話なんかしてないのわからんの？みたいな奴さ
それとは別に相手の心境を慮る能力がないとか、常識的に考える能力がないとか、
会話相手の属性に合わせた話題を選ぶ能力がないとかはIQとはあまり関係がない
ツイッターで流れてきた草案の切り抜きを見たときは、中学生が精一杯むつかしい言葉を使いましたという香り漂う表現と、憲法の何たるかを一切理解していない内容のダブルパンチにやられて鳥肌が立ってしまったのだが、選挙ドットコムにある以下の記事を見てまるきり印象が変わってしまった。創憲チーム責任者が、どういう流れで草案ができたかを書いたものだ。
https://go2senkyo.com/seijika/184681/posts/1109193
これね。ぜひ読んでみて欲しい。腹筋が捩れるほど笑えるので。
今までのいくつかの常識を取り払わなければなりませんでした。
コンセプトが先にあったのではありません。
これは、日本の国のあり方として方向性や理想であって、今の政治環境で今すぐ全部を達成しなければ憲法違反で許されないというものではありません。段階をふんで、一つ一つ達成していくアイデアだと思って下さい。
この創憲チーム責任者、東大寺学園出身で、京大法学部を出た弁護士だ。頭も多分よいし、法学の知識も当然ある。
だからこれ、間違いなく悪ノリなんですよ。お調子者のエリート男子高校生が休み時間の教室や廊下で友達と不謹慎な話で笑ってるときのあのノリを全国規模でやったのがこれ。同類だから分かる。でなきゃあえて「模造紙で発表」みたいなワーディングしないでしょう。
支持者を心の底から馬鹿にしていないとこんなことできないし、こんな文章書けない。参政党にはこの手の人間が結構いるんじゃないだろうか。だからどうしたってこともないのだが。
アイマスの魅力はトップアイドル目指してアイドルとプロデューサー（プレイヤー）が切磋琢磨して困難を乗り越えていく所なんすよ。
決して、アイドルとプロデューサーがいちゃいちゃすることではないんです。
アケ〜箱時代はよかった。理不尽なレッスンに意味わからんオデ、やたら難しいコミュ、一週たりとも無駄に出来ないギリギリスケジュール、順調かと思いきやサボる（一部の）アイドル。簡単にはクリアさせない所に攻略しがいがあった。スケジュールは基本形ができればキャラの能力上昇具合で調整し、低能力値でも思い出ボムとジェノサイドで強力なライバルたちを駆逐し、ライブを成功させ感無量…。そして10人のアイドルをトップに育て上げたプロデューサーに贈られる称号こそアイドルマスター。タイトル回収もばっちり。最高のゲームだった（思い出補正）。
アイドルを目的じゃなくて手段と捉えてるところがいいよね。ストイックに前向きにアイドルへ取り組んでいく。自分のコンプレックスだったり目標だったりを解決させるために努力する。なかなか出来ませんよそんなこと。感動した！
例外として春香はアイドルが目的だった。またエンディングには賛否両論あったらしいが、俺は納得しているよ。当時の春香なら、まあそうやろな…みたいな。
あとまあ、元がアーケードゲームだから恋愛要素がまるで無いのもいいよね。リアルマネーぶっ込んでオデに絶対勝たなきゃいけないのにイチャイチャなんてしてられませんよ。真面目にやれ！
なんといっても歌とダンスがいい。死ぬほど聴いた。あらゆるCDも買った。DLCも…箱は追加曲のDLC無いので衣装とメールぐらいだったな。ワンフォーオールは全てのDLC買った。給料のほとんどがぶっとんだ。
まさに青春だった。青春といわれるゲームはいくつかあるんだが、間違いなく人生において多大な影響を受けたゲームだった。ライブや声優イベントもいったしね。北は仙台南は名古屋まで遠征した。名刺も作ったな。エンボス箔押しの豪華なやつ。まだどこかに残ってるかもしれない。アケのカードもあるぞ！こればかりは捨てられんな。
モバマスあたりからゲームの方向性に納得できなくて辞めちまったけど、いまでも昔の動画見てしまう。プレイしたいけど箱がないのが悔やまれる。リメイク出せ！
ダブルバトル突入時に卵から生まれたてのポケモンを使おうとするし、まずオスかメスか選ばせる。
オスかメスでニド系みたく名前も姿も変わる。
しかも選ぶ前の姿ってのがまず表示されているのがおかしい。中性の姿が設定されているってことだ。
んでうち一匹が鳥ポケモンらしいのだがかいふくの風なる技を使った。
自分たちは回復すると同時に18レベルとか23レベルの相手のポケモンをワンキルないし瀕死にしていた。
ドレイン系の技の特徴を持ってるようだが「かいふくのかぜ」というネーミングで相手に技を与えることには意外さがある。
というかレベル1だぞ？強すぎね？
そして、孵化するポケモンの性別は選べないという刷り込みにあっては、最初は中性の姿で生まれプレイヤーの意思でオスかメスか成長の方向性を決められるという発想は今までの俺には生まれる可能性が無かった。
思うんだけど、自分が自分だとは思う人格とは別の人格、しかもその人格が考えているようなことは普段は観測できないような人格ってものが人間の身体には宿っているものなんじゃないかと。
そして夢を見るときだけその別人格が考えていたことや形成した記憶のイメージを覗けることがあるんじゃないか？
だから「俺」には考えられない発想の反映を夢に見た。
その人格は自分の意思で身体を動かすこと自体は許されていないことと引き換えに、こうして別人格について予想している俺のことを今も共有する視界を通じで傍観者としてあれこれ考えたりほくそえんでるんじゃないかと。
どう思う？多重人格って一般的に病理とされているけど、実はむしろ上に書いたような意味でのそれは人間のデフォルトの設計としてそうなっているのでは？
平素よりお世話になっております。
このたびは、佐藤様よりご提案いただきましたデートの機会に参加させていただき、誠にありがとうございました。
私自身も楽しいひとときを過ごすことができ、直接お目にかかれましたことを大変光栄に存じております。
慎重に検討を重ねた結果、誠に心苦しいご連絡とはなりますが、今回は次のステップへお進みいただくことを見送らせていただく運びとなりました。
このような判断に至りました背景といたしましては、将来的なパートナーシップにおける価値観やコミュニケーションの相互性において、弊社の目指す方向性との間に一定の相違があると判断したためでございます。
ひとことだけ言わせてくれ。
女性「どうして産ませてくれないの」
➡︎ 女性をあてがえとでも？
なぜなのか。女性の人権を削らずに、弱者男性がパートナーの選択肢に自然に入ってくるような社会環境を整備するという方向性だってありうるはずだ。
うちの会社の技術職の人間は一定以上の高学歴が多く、今私と2人でチームを組んで仕事をしている後輩も世間的によく名の知れた大学を出ている。
その子は真面目で仕事をさぼったりとかはしないし、こちらの指示に対しても分かりましたと言って黙々と仕事をしてくれる。
ただ・・・ただ、それなりの期間一緒に仕事をしてきたが、どうも中々成長しないというか、いつまでも1人に仕事を任せることが出来そうにならない。
技術的な面に関しては、まだ入社して年次も浅いから分からない、出来ないことが多いのは仕方ないと思う。
専門職とはいえやることは結構幅広いしプロジェクトごとに必要なスキルも異なるので、それらを身に付けるのに時間がかかるのは分かっている。
その面に関してはこの後輩も年次相応ぐらいなんじゃないかなと思う。優秀という程ではないけど全然出来ないわけでもないし、分からないことも自分で調べて何とかする力は持っている。
だからそういう点で未熟であることに関しては特に何とも思わないし、今の年次のレベルでも出来そうなタスクをお願いしている。
しかし、この仕事はただただ淡々と決まりきった作業をすればよいわけではない。
今やっている作業は一体何の目的があってやっているのかを考えなければいけないし、何かトラブルがあればその原因を素早く切り分けて特定していく必要もある。
要は目の前にある具体のタスクのやり方だけではなく、もっとメタ的な視点で物事を見なければならない。
お客さんからの依頼や問い合わせなんて当然曖昧なものなんだから、まずざっくりと全体を俯瞰してから細かいタスクに落とし込むということがどうしても必要不可欠だ。
だけど後輩はどうもそういう事を考えるのが苦手というか、あんまりそういう思考をしてきた経験が無いんじゃないかなと感じている。
高学歴だし技術的なことは学べることからも、すでに体系化された物事を真面目にコツコツと勉強するということに関しては出来るのだろう。
しかし漠然としている物事から素早く本質を見出してざっくりと切り分けてみて必要な要素を抽出したり問題点を洗い出したりするということに思考の方向性が向いていないように思われる。
例えばあるタスクについてその後輩を主担当者として割り振ってしばらく任せてみているのだが、先日お客さんから不具合について問い合わせがあって対応してもらったらよく分からないことを延々とやり取りし始めてしまった。
とりあえずそのやり取りを中断させて一旦後輩と私の二人で話すことにしたのだが、やっぱり後輩の言っていることが中々要領を得ない。
私が頑張って色々誘導しながら30分かけて聞き出した結果、実は起こっていることは物凄くシンプルでかつ特例的に起こることだったのでひとまず今回だけ手作業で対処すればOKというだけの話だった。正直言って、私が後輩の立場だったら問い合わせの30秒後には解決している事だった。
別に高度な技術的な知識の問題とかでもない。というより聞き出して行ったらその部分の技術的なことは後輩もちゃんと分っていて問題の発生原因まで理解していたのに、それをシンプルに抽出してこう対処すれば良いという結論にたどり着くのにこれだけの時間と手助けが必要だった。
お客さんにとっては意味の分からない技術的なことを話し始めたり、全然本質的ではない発生原因について語り始めたりして、全く意味が分からなかったと思う。私ですらこれだけ理解に時間がかかったのだから。
上記は一例だが、何のタスクをお願いしても細部にばかり目が行ってしまって全く全体が見えておらず、何が必要でどこが本質なのかというのをどうも理解する力が無いらしいのだ。
この部分に関しては正直、その後輩の同期たちの中でもかなり劣ってしまっているように思われる。ここまで理解能力が無いというのはちょっと想定外だった。
今2人チームで働いている通り、うちの会社は大抵1人か、多くても数人までのチームで仕事をする。割と若い年次でもどんどん1人で仕事をしたりチームリーダーになったりしなければならない。
しかし今の後輩の状態ではとてもじゃないが1人に任せることはできない。降ってきた依頼を理解してタスクに分解して具体的な指示まで落とし込んでくれるリーダーがいないと働けないだろう。
こんな後輩を、今後どうしてあげれば良いのか本当に悩ましいと思っている。
技術的な面ならいくらでも教えられるし、実際にこの本を読むと良いよと勧めたりとか、仕事に余裕がある時にちょっとチャレンジングなことをやってみてもらったりもしていて、それは頑張ってくれている。
またマインドセット的な部分も例えば研修を受けさせたり私が指導すれば学ばせることもできるだろう。
しかし、そもそもとしての思考力とか理解力とかを身に付けさせるってどうしたらいいんだ。君は頭が良くないから鍛えなさい、と言われても後輩だって困るだろう。そもそもパワハラだろうし。
ましてや「真面目」というのが難しい所で、仕事を休んだりもしないし頼んだタスクをすっぽかしたりとかもしないし人柄としてはしっかりしているからちゃんと育ててあげたいんだけども、そうは言っても恐らくこの職に必要な才能が欠けてしまっているのは私にはいかんともしがたい。。。
ストレートに、真正面からちゃんと話してあげるのが筋なのだろうか。それとももうそういう子だと諦めて、単純な作業者と割り切って考える方にシフトした方が良いのだろうか。本当に後輩の育成というのは難しい。。。
おっしゃる通り、「10人の話を同時に聞き分けた」という逸話は、現代の効率性やコミュニケーションの視点から見ると、「同時に回答できないなら意味がないのでは？」と感じられるかもしれませんね。
しかし、この逸話には、当時の聖徳太子の卓越した能力や人柄を示す意味合いが含まれていると考えられます。
現代の我々でも、複数人が同時に話していると、その内容をすべて正確に聞き取るのは非常に困難です。聖徳太子がそれをできたと伝えられているのは、彼が並外れた記憶力や集中力、そして情報処理能力を持っていたことを示しています。
多くの人が一斉に訴えかける状況で、誰かの話を聞き漏らしたり、特定の人の意見だけを優先したりすることは、当時の社会で問題になりかねません。聖徳太子がすべての声を聞き分けたというのは、彼が身分や立場に関わらず、すべての人の訴えに耳を傾け、公平に扱おうとした包容力と政治的手腕を象徴しているとも言えます。
この逸話は、聖徳太子の本名の一つである「豊聡耳（とよとみみ）」の由来ともされています。「耳が豊かである」とは、単に聴覚が良いだけでなく、人の話を聞き分け、理解する能力に優れている、つまり頭が良いことを意味します。
後世に語り継がれる中で、聖徳太子は理想的な指導者として神格化されていきました。この逸話も、多くの人々の声に耳を傾け、適切な判断を下すことのできる優れたリーダーというイメージを強調するために用いられたと考えられます。
現代のビジネスシーンでも、会議で多くの意見が出た際に、それらをすべて聞き取って整理し、的確な方向性を示すリーダーは高く評価されます。聖徳太子の逸話も、そうした「人の話を聞く」という能力の重要性を示唆しているのかもしれませんね。
たとえコミュニケーションに自信がなく、目立たず、要領が良くなくても、大企業への就職ルートは確かに存在する。それが、機電系の学科に進み、大学院を修了し、学校推薦を活用するという進路である。特に機電系の女子学生は、理系分野において依然として少数派であり、就職市場では高い需要がある。企業は多様性やジェンダーギャップの是正を掲げ、積極的な採用を進めている。
これは単なる“優遇”というよりも、制度的・社会的な背景に根差したものだ。製造業をはじめとする工業分野では、女性技術者の比率を高めることが喫緊の経営課題であり、その結果として「女子学生かつ機電系」は就職活動において極めて有利に働く。
こうした構造の中で、「自分も同じように努力してきたはずなのに、なぜ通らないのか」と疑問や不満を抱く男性学生がいても不思議ではない。その感情は決して妬みではなく、制度が見えにくい形で個人の評価に影響を与えているという現実に対する、正当な問題意識といえるだろう。
もちろん、こうした制度的配慮の背景には、理系分野における歴史的な不均衡と、女性が直面してきたさまざまな障壁がある。「リケジョ」という言葉が一時的に流行語として扱われたように、女性が技術分野に進むには、しばしば無理解や孤立を乗り越える必要があった。それらに対する是正として、企業や大学が一定の配慮を示すのは、社会的に意義のある方向性でもある。
ただし、その是正が過剰に作用した場合には、現場での摩擦や不信感を生む可能性もある。実際、ある女性学生が「選考の場で感情に訴えかけることで内定を得た」と語った、という話を耳にしたことがある。こうした逸話がどれほど一般的かはわからないが、もしそれが評価を左右する要因となり得る環境があるとすれば、問題はその「個人」ではなく、そうした行動が有効と見なされてしまう採用の設計そのものにあるのではないだろうか。
本来、就職活動とは、個々の資質や適性と企業のニーズが真に噛み合う場であるべきだ。性別や学歴、属性によって評価が左右されるのではなく、誰もがフェアに評価される社会を目指すならば、制度と意識の両面における見直しが求められる。その先にあるのが、初めての「平等な選択」なのだろう。
新世代のニュータイプというオカルトパワーを都合よく使いすぎてる。マチュになんの能力があって導かれたのかもふわっとしてる。この辺もファーストは富野由悠季という隙あらばエスパーで安易に解決したがる作家を他のスタッフがよく押さえ込んでたんだなって思うよ。
その為の地球降下であり回り道でもあるからご都合主義の方向性、説得力が違う。これがアムロがずっと序盤から地球に行きたいアピールしててホワイトベースが地球に向かったなら、ご都合で下手な演出だなって思うけどそうじゃないじゃん。
要するにGQは伏線の貼り方が雑で下手なんだと思う。ずっと地球に行きたい、海で泳ぎたいって言ってて今回は地球に行けばシュウジに会えるって何故か確信してて、これだけ広い地球に降りた先にたまたまエルメスもララァも用意されてるんじゃお世辞にも上手い演出とは言えないよ。
