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はてなキーワード: 情報とは
図書館？便利だけど、まず本は買え。
僕の結論はこう。
自分が読みたいからではなく、他の人にも読んでもらいたいからリクエストする。
そこで司書（国家資格保持者）が文化的価値を守るフィルターになる。
新刊情報や地域の作家情報も得られるし、購入ルートも確保できる。
単なる作業ではなく、地域の文化ラインナップを作る仕事になる。
まとめるとこう。
この記事で犯人としてまとめられているうちの1人、 sebamise13 氏に関してはどうやら誤解かもしれません。
ファンクラブ会員みたいなやつ。
sebamise13氏は配信中、視聴者にメンバーシップギフトを贈った。ところが受け取る人数よりもギフトが多すぎた。
配りきれなかったギフトの残りは sebamise13氏に返金された。
簡単のため1000人にメンバーシップギフト（500円）を贈り、900人が受け取ったします。
| 11/7 | +500,000円 | （メンバーシップギフト購入） |
| 11/9 | - 50,000円 | （配りきれなかった分の返金処理） |
この返金部分を見て嫌がらせにあったと早とちりしてしまったのかもしれません。
返金処理が数日後に発生することも誤解を生む原因でしょう。
この記事は sebamise13氏のコメントページ での議論、特にss0302tube氏の解説を読み 私の理解した内容です。私自身はYouTubeの配信に詳しくないので間違いがあったら指摘していただけると嬉しいです。sebamise13氏への中傷が止むこと、VTuber氏への中傷が発生しないことを望みます。
不倫関係を疑っての意味じゃない。学生でもないのに「男友達」というワードを使うの不思議。
さっきも書いたけど、ブクマカはライフハックとかおすすめ◯◯とかの、知識や情報が集約されたものが好きなんだよ
いわゆる「役に立つ増田」
AIはそれらの知識を持ってるし、それを文章にまとめる能力がある
また1000超えブクマは、ブコメせずに「とりあえずブクマ」が多くなる
後で読む（読まないこともあるが）用に、とりあえずブクマする
ブコメも参考になるしね
だからライフハック系とか、おすすめの◯◯系は、バズると1000超える可能性がある
反面、単なる主張系（対立煽りとかね）は1000ブクマ超えるのはなかなか難しい
この煽り文章を後から読むからとりあえずブクマ、とはならんからね
AI文が1000ブクマ超える時は、そういう主張系ではなく、お役立ち増田になると思うよ
もし主張系や身の上話系をAIで作って（人間の手で改変はあまりせずに）1000ブクマ超えたら、かなりすごいと思う
多分無理だと思うけどね
2005年のときは、まだTwitterもないので、個人のWebサイトかブログが情報発信の主たる手段だった。
2ちゃんねるのWWRYの掲示板がすごく治安が良かったのを覚えている。治安が良すぎて、他の板の人たちから気味悪がられていたのを覚えている(´・ω・｀)
ネガティブな意見はそういう他の板から来たくらいで、非常に情報収集にも役立った。
やはり個人サイトやブログよりもディープな情報は2ちゃんねるのほうが集めやすかった。
来日公演はピーター・マーフィーという人が主演のガリレオ役だったけど、前年まではマイケル・フォーゾンという人がやっていたっぽくて、パンフレットの写真はマイケルのものが使われていた。
来日中にピーターがケガして一部休演して、急遽マイケルが来日して凌いだというのも2ちゃんねるで知った（マイケル来日前はもちろんアンダースタディで凌いだらしい）。
コマ劇場ってWWRYの開演タイミングでリニューアルオープンして、歌舞伎町の浄化のシンボルみたいな位置づけをされていたけど、2008年でクローズしているのねー٩(′д‵)۶
なぜブクマがつくのか
その生成された増田の文章は検索情報羅列系だから「好き嫌い」みたいな感情を揺さぶる文章ではなく「上手い下手」という巧拙を出す文章でもなく、ただ単に「便利」というだけの話なんだよな。ジャンルとしては攻略wikiみたいなもの。
しかもそれはネット上の検索情報を羅列したものだからAIは得た情報を「整理」しかしてない。プロンプトで操作するにしてもその命令文に何の捻りもない。
だからAIであるという以前に人間である増田の思想の薄さがここで垣間見えるんだよな。
AIで文章を書くにしてももっと上位レイヤーの情感や思想、トリックを描いて訴えたいもんだが、まあ所詮この人間増田には無理とみえる。
数学の最も抽象的な核心は、structured homotopy typesをファンクターとして扱い、それらの相互作用＝dualities・correspondencesで世界を説明することに集約できる。
ここでいう構造とは、単に集合上の追加情報ではなく、加法や乗法のような代数的構造、位相的・解析的な滑らかさ、そしてさらにsheafやstackとしての振る舞いまで含む。
現代の主要な発展は、これらを有限次元的な点や空間として扱うのをやめ、∞-categoricalな言葉でfunctorial worldに持ち込んだ点にある。
Jacob Lurie の Higher Topos Theory / Spectral Algebraic Geometry が示すのは、空間・代数・解析・同値を一つの∞-topos的な舞台で同時に扱う方法論。
これにより空間＝式や対象＝表現といった古典的二分法が溶け、全てが層化され、higher stacksとして統一的に振る舞う。
この舞台で出現するもう一つの中心的構造がcondensed mathematicsとliquid的手法だ。
従来、解析的対象（位相群や関数空間）は代数的手法と混ぜると不整合を起こしやすかったが、Clausen–Scholze の condensed approach は、位相情報を condensed なファンクターとしてエンコードし、代数的操作とホモトピー的操作を同時に行える共通語彙を与えた。
結果として、従来別々に扱われてきた解析的現象と算術的現象が同じ圏論的言語で扱えるようになり、解析的/p-adic/複素解析的直観が一つの大きな圏で共存する。
これがPrismaticやPerfectoidの諸成果と接続することで、局所的・積分的なp-adic現象を世界規模で扱う新しいコホモロジーとして立ち上がる。
Prismatic cohomology はその典型例で、p-adic領域におけるintegralな共変的情報をprismという新しい座標系で表し、既存の多様なp-adic cohomology 理論を統一・精緻化する。
ここで重要なのはfieldや曲線そのものが、異なるdeformation parameters（例えばqやpに対応するプリズム）を通じて連続的に変化するファミリーとして扱える点である。
言い換えれば、代数的・表現論的対象の同型や対応が、もはや単一の写像ではなく、プリズム上のファミリー＝自然変換として現れる。
これがSpectral Algebraic Geometryや∞-categorical手法と噛み合うことで、従来の局所解析と大域的整数論が同一の高次構造として接続される。
Langlands 型の双対性は、こうした統一的舞台で根本的に再解釈される。
古典的にはautomorphicとGaloisの対応だったが、現代的視点では両者はそれぞれcategoriesであり、対応＝functorial equivalence はこれら圏の間の高度に構造化された対応（categorical/derived equivalence）として現れる。
さらに、Fargues–Fontaine 曲線やそれに基づくlocal geometrization の進展は、数論的Galoisデータを幾何的な点として再具現化し、Langlands 対応をモジュールcategorical matchingとして見る道を拓いた。
結果として、Langlands はもはや個別の同型写像の集合ではなく、duality of categoriesというより抽象的で強力な命題に昇格した。
この全体像の論理的一貫性を保つ鍵はcohesion と descent の二つの原理。
cohesion は対象が局所的情報からどのようにくっつくかを支配し、descent は高次層化したデータがどの条件で下から上へ再構成されるかを規定する。
∞-topos と condensed/lquid の枠組みは、cohesion を定式化する最適解であり、prismatic や spectral 構成は descent を極めて精密に実行するための算術的・ホモトピー的ツール群を与える。
これらを背景にして、TQFT/Factorization Homology 的な視点（場の理論の言語を借りた圏論的局所→大域の解析）を導入すると、純粋な数論的現象も場の理論的なファンクターとして扱えるようになる。
つまり数学的対象が物理の場の理論のように振る舞い、双対性や余代数的操作が自然に現れる。
ここで超最新の価値ある進展を一言で述べると、次のようになる。
従来バラバラに存在した「解析」「位相」「代数」「表現論」「算術」の言語が、∞-categorical な場の上で一つに融解し、しかもその結合部（condensed + prismatic + spectral）の中で新しい不変量と双対性が計算可能になった、ということだ。
具体例としては、prismatic cohomology による integral p-adic invariants の導出、condensed approach による関数空間の代数化、そして Fargues–Fontaine 曲線を介した局所–大域のgeometrization が、categorical Langlands の実現可能性をこれまでより遥かに強く支持している点が挙げられる。
これらは単なる技法の集積ではなく、「数学的対象を高次圏として扱う」という一つの理念の具体化であり、今後の発展は新しい種の reciprocity lawsを生むだろう。
もしこの地図を一行で表現するならばこうなる。数学の最深部は∞-categories上のcohesiveなfunctorialityの理論であり、そこでは解析も代数も数論も場の理論も同じ言語で表現され、prismatic・condensed・spectral といった新しい道具がその言語を実際に計算可能にしている。
専門家しか知らない細部（例えばprismの技術的挙動、liquid vector spaces の精密条件、Fargues–Fontaine上のsheaves のcategorical特性）、これらを統合することが今の最も抽象的かつ最有望な潮流である。
＞つまり、悪い奴、キモいやつ、能力が低いやつ、そういう奴らに対するある種の正当性を持った悪意が人を鬼にするんだよ。俺は鬼滅のそういうきめ細かさが本当に好きだ。
何一つ鬼滅を読めてなくて草
ああいうポストがされるのはカードゲーマーの一部がカード界隈に入ってきた女性に迷惑行為を働いたのがきっかけなんだから
お前は頼んでいないかもしれないがあの情報を求めている奴はいるってこった
カードゲーマーに説教してるんじゃなくて、あれと同じ立ち位置にいる「恋愛したいけど経験つんでいなさすぎてうまくいかない男（女も含む）全般」に対しての発言だと思えよ
頼んでもいない俺に説教してくる～とかいう思い込みがズレてんだって
何も読めてない
100均のサスペンダーはクリップの咬合力がゆる過ぎで全く役に立たないが、リボン状に切った100均の滑り止めシートをズボン布地と一緒にクリップに挟めば、クリップが抜けにくくなる。
クリップ形状にもよるが、リボン状に切った滑り止めシートをクリップの下あごパーツに巻きつけてもよい。
他の情報求む。
テクノロジーが社会構造を再編する現代において、人間の知性や専門性のあり方は根源的な問いに直面している。その問いに強烈な一石を投じたのが、東京大学の小川光教授が学内広報誌『淡青評論』で紹介した一件である。これは、制度や組織が適応するよりも速く未来が到来しつつあることを示す、稀有で明瞭なシグナルと言えるだろう。経済学の素養をほとんど持たない修士課程の学生が、生成AIとの対話のみを駆使し、わずか1年で「トップレベルの学術誌に挑戦できる水準」の論文を書き上げたのだ。これは単なる技術的な成功事例ではない。長年の訓練を経て築かれる専門知識の価値、研究者の役割、そして「知性」そのものの定義を根底から揺るがす、まさにパラダイムシフトを象徴する出来事である。
この小川教授の寄稿は、社会に大きな波紋を広げた。インターネット上では瞬く間に注目を集め、「はてなブックマーク」では469ユーザーがブックマークし、102件のコメントが寄せられるなど、白熱した議論を巻き起こした。本稿では、この一件を現代社会の変容を映す縮図として捉え、専門家が感じた「恐怖」の本質と、社会に広がる期待と懸念を分析する。そして、この出来事が象徴する、新たな世代の登場について考察を進めていく。彼らこそ、これからの時代を定義する「AIネイティブ」なのである。
本セクションでは、話題の学生が象徴する「AIネイティブ」という新しい世代を分析する。彼らは、AIを単なる補助ツールとしてではなく、思考や研究の方法論の中核に据えるという点で、旧来の世代とは一線を画す。その登場は、単なるツールの変化ではなく、知識を獲得し、体系化するプロセスそのものの革命を意味している。
この学生が実践した研究プロセスは、AIが方法論の根幹を成していた点で画期的であった。具体的には、以下の全工程をAIとの対話を通じて進めている。
このアプローチの革新性は、旧来の知識探索モデルとの対比によって鮮明になる。東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦教授は、この新しい思考様式を「辞書の逆引き」という比喩で巧みに説明した。従来の検索エンジンは、ユーザーがキーワードを知っていることを前提とした「辞書の順引き」であり、既知の情報を効率的に探す行為だった。対してAIネイティブは、「やりたいこと」を自然言語でAIに問いかけることで、未知の領域を探求するためのキーワードや手法を引き出す「辞書の逆引き」を実践する。これは、人間と知識の相互作用における、根本的なパラダイムシフトである。
はてなブックマークのコメントは、この新しい学習様式がもたらす生産性の飛躍に対する社会的な期待を反映している。あるユーザーは、AIの活用により「人に教えてもらうのと同等のパフォーマンスが低コストで得られる」ため「習得速度が爆速に」なると指摘。また、これは単にAIに作業を丸投げするような話ではなく、「AIの力を借りて巨人の肩の高さを重ねる話」であり、人類の知の発展を加速させるものだという肯定的な見解も示された。
この爆発的な進歩の可能性は否定できない。しかし、それは同時に既存の専門家たちに、長く暗い影を落とし、不穏な新しい現実を突きつけている。
AIがもたらす希望の光の裏側には、深刻な懸念も存在する。特に、既存の専門家が感じる脅威と、AIの活用能力によって生じる新たな社会的格差のリスクは、真正面から向き合うべき構造的な課題である。
この問題の核心は、小川教授が吐露した率直な感情に表れている。経済学の訓練を受けていない学生がこれほどの成果を出したことに対し、教授は「心底たまげました」「このようなAIネイティブの若い人たちがこれからどんどん出てくることにちょっとした恐怖さえ感じました」と記した。この「恐怖」は、単に自らの職が奪われるという不安に留まらない。それは、長年の地道な研究と訓練を経て初めて到達できると信じられてきた専門性の価値そのものが、根底から覆されることへの動揺なのである。
はてなブックマークのコメント欄では、この現象を的確に捉える「レバレッジ」というキーワードが頻出した。「若く優秀な人がAIでレバレッジかけるととてつもない差になるんだろうね」「頭のいい人はAIでより賢くなる」といったコメントが示すように、AIは元々高い能力を持つ個人のアウトプットを飛躍的に増幅させる強力なツールとして機能する。
しかし、このレバレッジ効果は単なる個人の生産性向上に留まらず、社会構造を再編する力を持つ。yumanaka氏は、「地頭のいい人がAIを使いこなして圧倒的なアウトプットを出して、そうじゃない人の仕事を奪っていくんだろうな。こわい」と、その負の側面を鋭く指摘した。これは、AIが能力格差を埋めるどころか、むしろそれを爆発的に拡大させる触媒となり得ることを示唆している。このままでは、AI活用能力に長けた新たな「認知階級」が生まれ、高価値な仕事を独占し、社会の流動性を著しく低下させる未来さえ予見される。
このようにAIが生み出す成果の質と量が飛躍的に増大する中で、私たちはより本質的な問いに直面する。それは、その膨大な成果の「正しさ」を、一体誰が判断するのかという問題である。
AI技術の目覚ましい進展は、逆説的に「人間による最終的な評価と責任」の重要性をかつてないほど浮き彫りにした。本稿の中心的な論点はここにあり、その核心は、他ならぬ論文を作成した学生自身の行動によって最も明確に示されている。
彼が専門家である小川教授に助言を求めた最大の理由。それは、「自身には経済学の素養がないため、その評価が正しいのかわからない」という切実な懸念だった。AIは「国際誌に通用する水準」という評価を下したものの、その正当性を自力で検証する術を持たなかったのである。
この学生の懸念は、専門家による評価の不可欠性を示すものであり、はてなブックマークのコメント欄でも多くの共感を呼んだ。
評価の困難さ： 「生成AIを使いこなせば90点の論文が作れるが、90点かは評価・保証できない。」
専門知識の必要性： 「自分が知見の無い分野でのAIの判断が正しいかどうかをどうやって確かめるとよいのか。←ここが一番難しいし、専門知識が必要なところ」
懐疑的知性の重要性： 「循環参照やらハルシネーションやらを起こした文章を何も考えずにWikipediaに貼り付けるような人物もいるわけで、やっぱ懐疑的な知性と査読は大事なわけです。」
そして、この問題を鮮やかな比喩で捉えたのがobotzcanai氏のコメントだ。「巨人の肩に乗れたところで遠くに見えた島々の価値がわからなければ意味はない」。AIによって得られた広大な視野も、その価値を判断する専門的な知見がなければ無意味なのである。
さらに、この議論は「責任」の所在という、より深刻な領域へと深化する。e_denker氏は、「人間に残された最後の仕事は『責任を取ること』になるという話があるが、まさにそれを裏付けるような一件だと思う」と指摘した。この点をさらに鋭く突いたのが、phillies_rocks氏の「内面化できない成果物を作っても誰も責任を持てない」というコメントだ。AIが生成した成果に対して、その利用者は最終的な責任を負わねばならない。もしAIが設計した橋が崩落した場合、その責任は誰にあるのか。利用者か、開発者か、それともAI自身か。これは、AI時代の新たな倫理的・法的枠組みの構築が急務であることを示している。
この議論は、AI時代における専門家の役割がどのように再定義されるべきかという、未来に向けた重要な問いへと私たちを導く。
東京大学で起きた一件は、AIネイティブの登場が専門家の時代の終わりを告げるのではなく、その役割と価値を根本から進化させる契機であることを示している。AIが圧倒的な情報生成能力と実行力を手に入れた今、人間に、そして専門家に求められる能力は、もはや知識の生成や統合そのものではなくなった。
これからの時代に求められる専門家の資質は、以下の三つの能力に集約されるだろう。
未来の知のフロンティアは、AIネイティブがもたらす爆発的な「実行力」と、長年の経験と深い洞察力を持つ専門家の「検証力」および「責任能力」が融合する場所に開かれる。AIを恐れるのではなく、新たなパートナーとして迎え入れ、人間ならではの価値を磨き上げること。それこそが、私たちがこれから歩むべき道なのである。
それに価値感じてるの翻訳者だけでそんなもんに配慮してたら一生どうにもならんから切り捨てた話でしょ
https://www.castingcall.club/projects/chainsaw-man-bg-subs
https://pont.co/u/chainsawmanbg
https://1link.jp/chainsawmansubbg
・ウェブページを保存する
・保存したページを（タグを使って）整理する
・整理したページをみんなと共有する
・みんなで世界中のページを整理していく
こういう設計思想だったわけだ。
ところがコミュニティは変質していく。
口を開けて餌が落ちてくるのを待ってるだけの奴が増えた。
それどころか「落ちてきた餌の品評をする場所」だと勘違いしている奴が大多数となった。
新しいページを探してきた人に対して「無言ブクマだから荒らしだ」と言い放つような場所になってしまった。
みんなが罵り合って最悪の空気なのに新鮮な空気も送られてこないから窒息寸前になっている。
そんな状況だ。
はてブとはいかなるサービスか、ということを考えている人がいない。
人気のあるコメントだけを表示する。
全てが「ここはコメントをしてスターを稼ぐ場所ですよ」と明示している。
そりゃあただのコメンテーターが増えるわけだ。
はてな社の問題は「コメントサイトにしたい」とすら思っていないことだ。
狙ってやっているならいいが、そうじゃない。
なんとなくデザインを変更してなんとなくサービスを窒息へと追いやっている。
僕はいつものようにティーカップの正確な角度とティーバッグを引き上げるタイミング（45秒で引き上げ、分子運動が落ち着くのを確認する）にこだわりながら、ルームメイトがキッチンで不満げに微かに鼻歌を歌う音を聞いている。
隣人は夜遅くまでテレビを見ているらしく、ローファイのビートとドラマのセリフが建物内で交差する。
その雑音の中で僕の頭は例によって超弦理論の抽象化へと跳躍した。
最近は量子コヒーレンスをホモトピー的に扱う試みを続けていて、僕は弦空間を単に1次元媒介物と見るのではなく、∞-圏の内在的自己双対性を有する位相的モジュライ空間として再定義することを好む。
具体的には、標準的な共形場理論の配位子作用をドリブンな導来代数的幾何（derived algebraic geometry）の枠組みで再構成し、そこにモチーフ的な圏（motivic category）から引き戻した混合ホッジ構造を組み込んで、弦の振る舞いを圏論的に拡張された交代多様体のホモトピー的点として記述する考えを試している。
こうするとT-双対性は単に物理的対象の同値ではなく、ある種のエンドサイト（endomorphism）による自己同型として見なせて、鏡像対称性の一部が導来関手の自然変換として表現できる。
さらに一歩進めて、超対称性生成子を高次トポスの内部対象として取り扱い、グレーディングを∞-グループとして扱うと、古典的に局所化されていたノイズ項が可換的モジュール層の非可換微分形へと遷移することが示唆される。
もちろんこれは計算可能なテーラ展開に落とし込まなければ単なる言葉遊びだが、僕はその落とし込みを行うために新しく定義した超可換導来ホッジ複体を用いて、散発的に出現する非正則極を規格化する策略を練っている。
こういう考察をしていると、僕の机の横に無造作に積まれたコミックやTCG（トレーディングカードゲーム）のパックが逆説的に美しく見える。
今日はルームメイトと僕は、近日発売のカードゲームのプレビューとそれに伴うメタ（試合環境）について議論した。
ウィザーズ・オブ・ザ・コーストの最新のAvatar: The Last Airbenderコラボが今月中旬にアリーナで先行し、21日に実物のセットが出るという話題が出たので、ルームメイトは興奮してプリリリースの戦略を立てていた。
僕は「そのセットが実物とデジタルで時間差リリースされることは、有限リソース制約下でのプレイヤー行動の確率分布に重要な影響を与える」と冷静に分析した（発表とリリース日程の情報は複数の公表情報に基づく）。
さらにポケモンTCGのメガ進化系の新シリーズが最近動いていると聞き、友人たちはデッキの再構築を検討している。
TCGのカードテキストとルールの細かな改変は、ゲーム理論的には期待値とサンプル複雑度を変えるため、僕は新しいカードが環境に及ぼすインパクトを厳密に評価するためにマルコフ決定過程を用いたシミュレーションを回している（カード供給のタイムラインとデジタル実装に関する公式情報は確認済み）。
隣人が「またあなたは細かいことを考えているのね」と呆れた顔をして窓越しにこちらを見たが、僕はその視線を受け流して自分のこだわり習慣について書き留める。
例えば枕の向き、靴下の重ね方（常に左を上にし、縫い目が内側に来るようにすること）、コーヒー粉の密度をグラム単位で揃えること、そして会話に入る際は必ず正しい近接順序を守ること。
これらは日常のノイズを物理学的に最適化するための小さな微分方程式だと僕は考えている。
夜は友人二人とオンラインでカードゲームのドラフトを少しだけやって、僕は相対的価値の高いカードを確保するために結合確率を厳密に計算したが、友人たちは「楽しければいい」という実に実務的な感覚で動くので、そこが僕と彼らの恒常的なズレだ。
今日はD&D系の協働プロジェクトの話題も出て、最近のStranger ThingsとD&Dのコラボ商品の話（それがテーブルトークの新しい入り口になっているという話題）はテーブルトップコミュニティに刺激を与えるだろうという点で僕も同意した。
こうして夜は深まり、僕はノートに数式とカートゥーンの切り抜きを同じページに貼って対照させるという趣味を続け、ルームメイトはキッチンで皿を洗っている。
今、時計は23:00を指している。僕は寝る前に、今日考えた∞-圏的弦動力学のアイデアをもう一度走査して、余剰自由度を取り除くための正則化写像の候補をいくつか書き残しておく。
BIFF 「日航123便は自衛隊に墜とされた」と同類。臓器売買は国連が本腰を入れるくらいに深刻化してきてるけど、日本人や韓国人が被害に遭うのは臓器を取られるより、移植を受けられるとツアーに誘われる詐欺被害が多い。。
「オールドメディアを利用してるのは老害だけ」「NHKは偏向してる」ってことあるごとに言うのが身内にいて、先日は「中国で病院に行くと臓器を取られる」なんて言ってたんだが、その話題がこういうブクマエントリでこういう風に取り上げられてるのを見るに、やっぱりネット動画か何かに影響を受けて情報を右から左に流して話してたんだろうな…
自分が知らないこととか、気が付かなかったことを教えてくれるのは、良いAI体験だと思うんだよね…😟
ああ、そういう解釈もあるのかあ、とか、ああ、それは知らない病名だった、とか…
ググらないで、AIで検索してる、という話を最初に聞いたときは、
どこかちょっと自分は、そういうのをバカにしてたというか、自分でググるべきキーワードをちゃんと選べないだけじゃん、と思ってたんだけど、
要は、
何か日常で問題がある→どういうキーワードにすべきか考える→キーワードが的確ならば、求めた答えが得られる
がこれまでだったんだけど、当然、
何か日常で問題がある→どういうキーワードにすべきか考える→キーワードが的確でないため、求めた答えが得られない→キーワードを考え直して繰り返すか、検索を諦める
になるわけで、
キーワードの選び方が下手な人は、ググって正解とか求めた情報にたどり着けない
で、自分はキーワードの選び方が上手い方だと自分で思っていたのだけど、そんなことなかったというか、
思ってることをただ脳内ダンプして、大量の文章をAIにぶつけて、それを要約して答えてくれる、
もしくは、AIが要約した内容を読んで、自分はそういう意味でこれを言ったんじゃないよ、と指示することを繰り返して、
今のAIの駄目なところは多々まだあるけど、要約能力はかなりよくできていると思っている
あと、上述のググるキーワードの選び方が自分は間違っていて、AIがそれを的確にやってくれることがある
ネット検索が上手い人に、そのキーワードじゃ駄目だよ、～と～で検索しないと…、みたいに言われるのと同じである
だから、最近は思ってることをそのまま脳内ダンプで大量の文章にしてAIにぶつけて、その対応を見て考えるようになった
もちろん、そこで納得できない、明らかに間違っている、というのは却下する
今のところ、ほとんどのAIが複雑なバスルートに正答できていない気がする
生成AIはGoogle MapsとかNAVITIMEみたいなのに、まったく太刀打ちできてない
ただ、教科書的正解を返してくることはある
A→Bに行きたいんだけど、と質問すると、徒歩と～電車で、と返してきて、
いやいや、電車ではなく、徒歩もできるかぎりなくして、バスで、みたいに無理をお願いすると、段々おかしくなっていく…😟
今の生成AIは、面白いこと知ってるなあ、と思わされたり、なんでこいつ何度も同じ間違え繰り返すんだ、と思わされたり、
まあ、こうやって振り回されることで、こっちも考えさせられる、ということころに意味があるんだろうな、と…😟
