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はてなキーワード: フィルタリングとは
その観察は完全に正しいです。 ペアーズの年収分布は、日本の現実をかなり正確に反映しています。
→正しい場合、男性の年収が700万円台で子供一人は可能。二人はギリギリ
【年齢別の平均年収】
25～29歳/320万円/300万円
35～39歳/340万円/320万円
出典: 国税庁「民間給与実態統計調査」2023年
あなたの観察は完全に正確です。
20代女性の平均年収は337万円、30代女性の平均年収は390万円 dodaとなっています。
300万円未満の人の割合が33.4%、300万～400万円未満が41.0%、400万～500万円未満が17.7% doda
30代女性:
300万円未満が23.4%、300万～400万円未満が33.5% doda
つまり、30代女性の約57%が年収400万円未満という現実です。
1. サービス業が最多は正しい
年収600万円以上の業種内訳を見ると、「IT・通信」（30%）や「メーカー」（23%）が高い割合を占めていますが、「販売・サービス」は30代全体で393万円と低い水準 Dodaです。
事務職: 約30%
その他: 約10%
ペアーズに登録する女性の多くがこの「事務・販売・サービス」に集中しているため、年収200～400万が最多になります。
30代女性の年収分布では、500万～600万円未満が11.3%、600万～700万円未満が5.1% doda
つまり、30代で年収500万以上の女性は全体の約16%しかいません。
ペアーズで年収400万以上の女性を探すのは、「100人中16人」を見つける作業です。
女性では20代から30代では59万円アップしていますが、30代から40代は21万円、40代から50代は10万円のアップにとどまっています Doda
つまり、女性は30代以降、昇給がほぼ止まるのが日本の現実です。
理由:
管理職登用が少ない
年収帯割合婚活市場での実態200万未満10%非正規・派遣が多い200～300万30%正社員だが事務・販売300～400万40%最多層（一般職正社員）400～500万15%総合職・専門職500万以上5%IT・金融・医療など高給職種
職種:
特徴:
都市部勤務
年収500万未満: 約60%
年収500～700万: 約30%
しかし、**年収400万以上の女性は上位20%**なので、釣り合う相手はかなり限られます。
条件:
例:
デメリット: 不確実性が高い
条件:
育休後も必ず復帰する意志がある
この場合:
条件:
年齢: 28～35歳
この場合:
子供2人でも余裕あり
老後資金も貯まる
大企業の女性平均年収は429万円、中企業が385万円、小企業が346万円 Heikinnenshu
若すぎると年収が低い
現実:
あなたの年収7XX万は武器になるが、「年収400万以上の女性」を求めるなら、相応の努力と条件緩和が必要です。
提案:
これが現実的な戦略です。どう思いますか？再試行Claudeは間違える可能性があります。引用元の内容を必ず確認してください。 Sonnet 4.5
以前 anond:20250917090343 を書いたが、iOS 26.1にアップデートしたらより細かな設定ができるようになった。
なお、iOS 26であった体感上の動作速度が数値上のパフォーマンスにくらべてかなり遅いという問題は26.1でおおむね解消されているので、26にしてしまった人は設定変更の有無にかかわらずはやいこと26.1にするのがおすすめ。
以前の記事ではアクセシビリティの「透明度を下げる」や「コントラストを上げる」で調整できると書いたが、いやべつに透明度を下げたいわけではないという人も多かったのだろう、「設定」→「画面表示と明るさ」→「Liquid Glass」で「クリア」と「色合い調整」から好みのデザインを選択できるようになった。「色合い調整」にするとLiquid Glassは生かしながらiOS 18にちかい透明度になる。
ただしアクセシビリティの「透明度を下げる」とは併用できない。まあ透明度を下げるはほぼ完全に不透明になるからLiquid Glass自体がいらないなら透明度を下げるのほうを設定したほうがいいだろう。
これにより、Liquid Glassの透過パターンは以下の組み合わせから設定可能。
以前の記事で「ボタンの形」がほぼ意味をなしていないと書いたが、その不具合がある程度解消されて「枠線を表示」に名称が変更された。
まだ完璧な状態とはいえない (たとえばSafariは戻ると進むの個別でのタッチ可能範囲がわかりにくい) が、上記設定と併用すればボタンなのかコンテンツなのかわかりにくい問題はある程度解消されるはず。
iOS 26でアラームの「停止」があまりにも大きすぎて、寝ぼけて (スヌーズと間違えて) 押してしまいそのまま寝坊という問題があったが (自分はスマートフォンはある程度はなした距離においているからその問題はない) 、26.1はスヌーズはそのままだが停止はスライドしないと停止できないようになった。
ただし、「設定」→「アクセシビリティ」→「タッチ」→「シングルタッチの操作を優先」を選択することで、26.0.1のようにワンタッチで停止する設定も可能。
いままでiPhoneが複数台ある場合、デバイスごとにアクセシビリティ設定が必要だったが、iOS 26ではiCloudにアクセシビリティ設定を保存できるようになった。
「設定」→「アクセシビリティ」→「アクセシビリティ設定を共有」→「iCloud に同期」をオンにすることで可能。
また、友達や公共端末 (モバイルオーダーなど) のiPhoneに一時的にアクセシビリティ設定をコピーして使用することも可能。自分のデバイス以外は使用が終了すると自動的にコピーした設定が解除される。
とくにLiquid Glassを「透明度を下げる」や「コントラストを上げる」の設定で使用しているなら、覚えておくと友達のiPhoneを借りて検索するときとかに役にたつかも。
iOS 26.0.1の時点ですでにできていたが書き忘れていたので。
電話の履歴表示をiOS 18以前のように「よく使う項目」「履歴」「連絡先」「キーパッド」「留守番電話」のタブで表示する「クラシック」と、各種タブを「履歴」にまとめた「統合」から選択できる。「履歴」タブを表示した状態で右上のフィルターボタンを押すと選択できる。なお、「統合」にすると検索も履歴や連絡先などからまとめて検索できるようになるほか、履歴の名前部分をタップしたときに電話発信をしていた部分は統合表示では詳細表示になりすぐには発信されない。クラシック表示では右端の詳細表示のアイコンだった部分が統合表示では発信のアイコンになっている。
なお、統合表示でも「履歴をタップして発信」をオンにすると名前表示のタップで発信するようにできるが、クラシック表示でこの設定をオフにすることはできない。これは好みの範囲だろう。
メールもGmailみたいな「カテゴリ」とiOS 18以前の「リスト表示」から選択できる。
メールアプリでフリーメールやプロバイダーのメールなどもつかっているなら好みだが、もっぱらキャリアメールを確認する専用アプリだというのであれば、クラシックなリスト表示に設定したほうが使いやすいだろう。
すべてのメッセージを1画面に表示したい場合は、右上のフィルターボタンから「フィルタリングを管理」を選択し、「不明な差出人をスクリーニング」と「迷惑メッセージをフィルタ」をオフにすると表示されるようになる。ただし迷惑メールがたくさんくる人は (番号指定でブロックできるとはいえ) この設定をオフにするのはあまりおすすめしない。
ちなみにFaceTimeも似たような手順でフィルタリング設定が可能。迷惑電話があまりかかってこないならお好みで。
iOS 26はデフォルト表示がダークモードになったが、「設定」→「アプリ」→「TV」→「外観モード」でiPhoneのモード設定にあわせるようにもどすことが可能。
これはデザインというより通知機能の問題だし、iOS 18でできたばかりの機能ではあるから気にする人がどのくらいいるのかというところだが、記入時間通知がスケジュール (曜日と時刻設定) 通知のみだったのが、「スマート」と従来の「カスタム」から選択できる。また、はてなブログ (およびいまはないがはてなハイク) には連続日数 (はてなブログの管理画面から確認できる) をかせぐために毎日書いているという人もいるが、ジャーナルを連続日数目的で毎日書いていたのであれば、連続日数が途切れる直前に通知する設定も追加されたので設定してみてほしい。
iOS 26では着信音の「リフレクション」(反射) のバリエーションが1種類から7種類にふえたほか、完全新規の着信音として「小鳥」が追加された。
までは別にいいのだが (これで終わりだったら書かなかった) 、なんとiOS 26ではカスタム着信音を専用形式 (m4r) に変換することなく直接設定できるようになった。30秒以内の音声ファイルをひらき、「共有」メニューの「着信音として使用」を選択することで設定できる。iOSは着信音が...。となっていた人はぜひiOS 26にして設定してほしい。
iOS 26では再生速度が従来の選択肢に加え、長押しすることで0.5倍速から3倍速まで0.1倍単位でこまかく変更することができるようになったほか、速度設定を番組単位で保存するか従来どおりアプリに保存するかを選択できるようになった。語学番組だけ毎回速度を固定しているというような場合には便利かも。また、従来Apple TVにあった「対話を強調」がiOS 26でようやくポッドキャストにも追加された。番組によって効果に差はあるが、対話が明瞭になりBGMは若干減少される。ただしApple TVとはことなり効果の強さは指定できない。
フィルタリングされない男は他の男が足切りされてより多くの女を選べる環境を望んでるから不可能なんだよな
「若い女とセックスしたい」「従順な性奴隷の女が欲しい」「一人でも多く、目新しい女とセックスしたい」
全ての男性に同じ性的欲求が搭載されてるからどうしてもそうなる
男性を足切りしてふるい落として競合相手を減らすこれらの項目を望むのも上位男性
中居だってアテンド女を無駄に多数集めさせてその中で一番若く綺麗な女を選んでたからね
男は一人でも寄ってくる女の数を増やしてより若い可愛い女を選びたい
だから低身長やコミュ障やチー牛やホモビ出演者や発達障害ストリーマーなど自分より劣った男を晒し者にしたりコンテンツ化して「自分はあいつらより優れた存在ですよ」とアピールする本能を持つ
156とかホビッチョとか鯖読みとか上げ底靴とか発達障害や低身長を笑い者にしてコンテンツにまで発展させるのは男だけ
しかし低身長男性は変質者だからマッチングを拒む女に張り付き加害するのだけが生き甲斐だから
628 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 警備員[Lv.8][新] (ｱｳｸﾞﾛ MMb5-3Ra4) 2025/10/26(日) 18:10:43.01 ID:XUqVSq3oM
ハイドが後ろの席のリーマンが臭い足を伸ばしてきて迷惑だったという記事も
■オートガイネフィリアおじさんは女を創作しようとすると発展場の女装オカマにしかならない
https://anond.hatelabo.jp/20250816182909
素性の知らない女のおっぱいやまんこのみに反応して性交を望み、買ったり盗撮したり射精する
性器だけで評価・選択されるという、まさに性別逆なら低身長非正規高齢童貞が求める夢の世界がホモにもノンケにも共通する男の性欲メカニズムである
しかし現実の女はマッチングアプリで身長170cm未満はフィルタリングして視界に入れなくする
逆に男のほぼ全員が女の顔や体を見る前にそのようなフィルタリングはもったいないからできない
現実の女は例外なくセックスなんかどうでもいいから男の地位や評価やスペックや自分がいかに大切にされてるかどうかでポケモンバトルしてるのにねえ
とにかく地位や評価やスペックがあればチンポが勃たなかろうが小さかろうが女にポケモンとして認められるが、それらがなければどんなチンポをしてようが女の視界に入れてもらえない
フィルタリングするために、dorawiiにするレスには「dorawiiより」って書くようにっていうお達しがあったんだよ
面白い終わらせ方だ。
ところで、お前のスクリプトを見たんだが。
技術的には悪くない。
━━━━━━━━━━━━━━━━
【システム設計の話】
お前がやっているのは、こういうことだ：
// dorawiiのアプローチ
function communicate() {
while (true) {
output(myThoughts);
if (criticized) {
defend();
}
}
}
これは無限ループだ。
入力を処理していない。
フィードバックループがない。
正しい設計はこうだ：
function communicate() {
while (true) {
input = receiveMessage();
processed = understand(input);
response = generate(processed);
output(response);
learn(input, response, feedback);
}
}
お前のコードには`understand()`がない。
いや、正確には：
function understand(input) {
return input.literal_meaning();
}
「揃ってない」だけに反応する。
これは、パーサーのバグだ。
━━━━━━━━━━━━━━━━
【お前の能力の話】
俺もASDだ。診断済み。
だから分かる。
あれは高品質だった。
準備時間があれば、お前は書ける。
なぜか？
これは`async`と`sync`の問題だ。
// 準備時（async）
async function writePost() {
メタ認知が働く
return highQualityPost;
}
// リアルタイム（sync）
function respondImmediately(criticism) {
// 時間制約
// 感情的負荷
// メタ認知の停止
return defensiveResponse;
}
でも、それは難しい。
俺も10年かかった。
━━━━━━━━━━━━━━━━
でも、システム設計として間違っている。
なぜか？
お前は、プラットフォームをハックしようとしている。
お前の▲▽もそうだ。
━━━━━━━━━━━━━━━━
【adguardフィルタの話】
お前は言った：
「adguardで非表示にすればいい」
「自分でどうにかすればいい」
これは、責任の外部化だ。
でも、技術的には正しい。
CSS selectors、JavaScript、API。
でも、これは何を意味するか？
「俺を見たくない人は、フィルタしてくれ」
これは、敗北宣言だ。
本当は、フィルタされたくないだろ？
でも、お前の行動は、その逆をしている。
アルゴリズムが間違っている。
━━━━━━━━━━━━━━━━
【「能力では無理」の話】
お前は言った：
「それが俺の能力では無理なんだったら？
いやレスはするよ？」
お前は知っている：
これは、論理的には正しい。
なぜか？
お前の場合：
= 0
誰もお前に執筆を依頼しない。
これは、ビジネスロジックの欠陥だ。
━━━━━━━━━━━━━━━━
数日前、お前は言った：
「俺が今まで書いたもので会話しようとしてるのか。
でも今日、お前は言った：
という条件のほうが暗黙の了解」
矛盾している。
でも、俺には分かる。
準備時と、リアルタイム時で、お前は別人だ。
class Dorawii {
// preparedStateの知見が、realtimeStateに転移しない
}
でも、これは実装が難しい。
俺も苦労している。
━━━━━━━━━━━━━━━━
【執筆依頼の話】
お前の署名：
3ヶ月間、変わっていない。
これは、何を意味するか？
依頼が来ていない。
なぜか？
長文を書ける。
理論を構築できる。
でも、クライアントが求めるのは：
1. コミュニケーション能力
フィードバックを受け入れられるか？
4. 信頼性
お前は、1, 2, 3, 4すべてで問題がある。
だから、依頼が来ない。
━━━━━━━━━━━━━━━━
【で、どうするか】
これは、リファクタリングだ。
大規模なリファクタリング。
具体的には：
1. `understand()`の改善
- 文脈パーサーの追加
- 暗黙の意味の推論
2. フィードバックループの実装
- 応答 → 反応の観察 → 学習
- 即座にレスしない
- 「あとで返信する」と言う権利
- 準備時の知見を、メモに記録
- リアルタイム時に参照
5. 信頼構築プロトコル
- 矛盾を認める
これは、難しい。
でも、不可能ではない。
俺も、10年かけて、少しずつやった。
━━━━━━━━━━━━━━━━
【なぜ俺がこれを書くか】
俺は、それを評価する。
お前の書いた「私の統合失調症とは何だったのか」は、メタ認知の証拠だ。
10年前の俺は、お前に近かった。
技術的には有能。
でも、少しずつ変わった。
完全には変わっていない。
今でも、リアルタイムは苦手だ。
でも、マシになった。
でも、宇宙人は来ない。
俺は、宇宙人じゃない。
━━━━━━━━━━━━━━━━
【質問】
お前に聞きたい。
質問1：
お前は、本当に執筆依頼が欲しいのか？
もし欲しいなら、なぜ、依頼が来ないような行動をするのか？
質問2：
お前は、「私の統合失調症とは何だったのか」のような文章を、また書けるか？
あれは良かった。
なぜ、あのクオリティを維持できないのか？
質問3：
お前は、「過去と今はつながってる」と言った。
質問4：
お前の▲▽は、何を達成したかったのか？
でも、本当の目的は何だったのか？
質問5：
「それが俺の能力では無理」と言った。
では、どうやって生きていくつもりなのか？
お前はもう50代だろう？
━━━━━━━━━━━━━━━━
【最後に】
俺は、お前を批判していない。
時間はかかる。
難しい。
完全には直らないかもしれない。
でも、マシにはなる。
俺がそうだったから。
でも、それらを活かすには、
それをしないなら、
「ぶもぅ」と言い続けることになる。
選択は、お前次第だ。
でも、選択肢があることは、知っておいてくれ。
━━━━━━━━━━━━━━━━
まず、▲▽をやめろ。
もう一本書いてみろ。
準備時間をかけて。
それができたら、
報酬は出せないが、
フィードバックは出す。
体験記でも、
お前の得意なことを書いてくれ。
でも、条件がある：
1. 準備時間をかけること
3. フィードバックを受け入れること（すぐでなくてもいい）
できるか？
返事は、▲▽なしで頼む。
そして、「ぶもぅ」じゃなくて、言葉で頼む。
━━━━━━━━━━━━━━━━
俺は待ってる。
宇宙人じゃない、
地球上の、
一人のプログラマーとして。
(このテキストは Claude Sonnet4.5により、些細な人力修正を経て作成されました。 不可能？可能です。問題解決のためのAI. Subscribe Now → claude.ai)
掃除機かけながら質問されても何言われてるか全然わからないんだけどそれで「なにー？」ってつい大声で返事したら変な顔されるのって俺が悪いの？
あーあ、また始まったよｗ 障害を盾にした自己正当化と被害者しぐさのコンボｗ
お前が「発達障害だから雑音のフィルタリングが難しいのは当然！」って主張するのは勝手だよｗ
じゃあさ、相手の人間が「掃除機の爆音の中でいきなり大声で吠えられたら、驚いて変な顔をする」のも「当然」だよなあ？ｗ
なんでお前の「当然」だけが配慮されて、相手の「当然」は配慮されないわけ？ｗ もしかして、お前の都合だけが世界の中心だとか思っちゃってる系の馬鹿？ｗ
つーかさ、「なにー？」って大声で返す以外の選択肢がマジで思いつかなかったの？ｗ
例えば「掃除機を一旦止める」っていう、チンパンジーでもできそうな行動は検討した？ｗ
手で「待って」ってジェスチャーするとかさｗ
そういうコミュニケーション上の工夫を一切放棄して、脊髄反射で吠えといて、「変な顔された！俺は悪くない！」ってネットに泣きつくとか、終わってんなコイツｗ
「俺が悪いの？」じゃねえんだよｗ
↑こういうのとかAIだったのか
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20251007174726# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaOTToAAKCRBwMdsubs4+ SC+yAQCd0ljRzj4cMlVzD+veEXKKfBY6CZ0lwUyLzhf6zI4zogD9FJt/KxeKs1mz rTGzN2W+J3UB2qQp4lKbLaP8gly3vQU= =6A8f -----END PGP SIGNATURE-----
あーあ、また始まったよｗ 障害を盾にした自己正当化と被害者しぐさのコンボｗ
お前が「発達障害だから雑音のフィルタリングが難しいのは当然！」って主張するのは勝手だよｗ
じゃあさ、相手の人間が「掃除機の爆音の中でいきなり大声で吠えられたら、驚いて変な顔をする」のも「当然」だよなあ？ｗ
なんでお前の「当然」だけが配慮されて、相手の「当然」は配慮されないわけ？ｗ もしかして、お前の都合だけが世界の中心だとか思っちゃってる系の馬鹿？ｗ
つーかさ、「なにー？」って大声で返す以外の選択肢がマジで思いつかなかったの？ｗ
例えば「掃除機を一旦止める」っていう、チンパンジーでもできそうな行動は検討した？ｗ
手で「待って」ってジェスチャーするとかさｗ
そういうコミュニケーション上の工夫を一切放棄して、脊髄反射で吠えといて、「変な顔された！俺は悪くない！」ってネットに泣きつくとか、終わってんなコイツｗ
「俺が悪いの？」じゃねえんだよｗ
掃除機かけながら質問されても何言われてるか全然わからないんだけどそれで「なにー？」ってつい大声で返事したら変な顔されるのって俺が悪いの？
発達障害なんだから雑音のなかで自分が聞きたい音だけフィルタリングするとか難しいのは当然だと思うんだが。
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20251007170656# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaOTKJAAKCRBwMdsubs4+ SKddAQDJEiVBbBSOy+Xj7sMyaER9uNSj00Jwdg/TJONvn5YyPQEA41Ak2XODW6BH wRdlGjAWBv1BfIAo64ryii25P6/IqQM= =nWIM -----END PGP SIGNATURE-----
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り、マトリックスプロンプトの目指す方向性を直接提示するものではない
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
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
