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はてなキーワード: 機械的とは
見に行ったら全く事実と違った。コイツはなんでこんなことを書くんだろう？
というのはよくあるパターンだが、この場合は違うだろう。「女にだけタメ口で」云々と客観的事実かのように書いているが、実際には「そういう言いがかりをつけてる（そしてあっさり否定されてる）奴がいる」というだけ。他の「炎上」ポイントも同工であり、明らかにわざとやっている。X上の一方的な言い分を客観的事実として機械的に抜き書きしてるだけ。
推測だが、この増田自身がXでヨッピー氏に絡んで思うような反応を得られなかった有象無象の一人なのか、ヨッピー氏が平身低頭しないことが気に食わない（が、直接絡む度胸はない）ので腹癒せに書いてるかというあたりだろう。
こういう「１対多」のやりとりってどうやってもまともに機能せず、ヨッピーも適切なスタイルを見いだせてるとは到底言い難い。
全く事実ではないことが感動美談みたいに人気を集めてたので「実務者として知ってるのだがそんな事実はまったくないですよ」と水をさしたところ「人非人を叱りたい人」の行列ができてしまった。
たとえるなら、造り酒屋の杉玉は戦争犠牲者の鎮魂のためなんだよ！みたいな与太話がバズってて「いやうち酒蔵だけどアレは今年も新酒仕込みましたという意味の一種の縁起モノで…」と言ったら吊し上げ食らった感じ。
「なぜ抵抗するんだ！平身低頭して謝罪しろ！そうやって言い返すのが必死になっている証拠だ！」と言われ、面倒くさくなってやめたら「逃げた！」と言われる。
「１対多の平場の議論」がハードウェア的に可能になったかに見えても、実際には全く可能ではない。アホを排除する足切りや既出の主張を纏めるなどの制度・ルールがなければ文字通り話にならない。
無駄に言い添えておくと「自分もこんな感じで」とは「１対多」という要素についてであり、自分の場合同様にヨッピーの言い分は完璧に正しいとかいう話はしていない。
1つはSora 2という動画生成ツールがマジで無法すぎるデータ使用をしている話。
1つはweb小説サイトでAI執筆の小説が、ランキングやコンテストを席巻し始めているという話。
Xではこれらを中心とした議論が更に活発化しているが、大概はなんか論点がよく分からん話をしておられる気がする。
というか論争し合っているお互いが、それぞれ別のことに言及していて、言葉のドッヂボールにすらなっていない感もある。
例えるなら、ウナギの美味しさを批判するべく、いかにカニが美味いかを熱弁しているみたいな。
それ会話成立してる？的なやつ。
なので、その『今何について批判とか意見とか肯定とか否定とかしてるのか』に関する論点というか、
話の軸について、こんなとこで書いても仕方ない感は重々承知しつつ、とりあえずまとめてアップロードしておくことにした。
ちなみに結論らしい結論は特に無いので、そこは期待せず。忘備録だと思ってほしい。
ちなみに私は匿名クリエイターだが、仕事で生成AIサービスを使ったものを納品したことはない。普通の制作村の民である。
が、一個人として、あくまで一個人、私のスタンスとしては、生成AIの存在はなかば受け入れている。
今の時流のクリエイターが納得する形の規制は、色々と無理筋だと感じている。
個人では現実問題として【存在する】という前提で動くしかない類のものだと感じている。
さて本題。
議論において軸とされているように見える問題は、分けると次の通りになると思う。
１：法の話：著作物を勝手に学習データに使うのって、現行法の隙間なだけで取り締まるべきですよね問題
２：文化の話：生成AIで生み出すことを【創作】に含めていいのかよ問題
３：経済の話：生成AIの量産力で、中小層の市場は壊滅するよ問題
４：技術の話：生成AIと生成じゃないAIの区別がついてないよ問題
５：情報の話：生成AIで機械的に情報発信しまくっちゃって、もうネット上のデータが全然信用できねーよ問題
６：感情の話：生成AI嫌いだよ問題、クリエイターがあたふたしないでよ問題
７：対話の話：反AIとか反反AIとか陣営を作って、相手の主張を歪めて自己解釈するので、お話が通じないよ問題
これらをごっちゃにしていっぺんに論じたり、論点が反復横跳びして話題をすり替えたり、
主張や文脈でなくクソデカ主語とかの単語部分への指摘だけで議論したり、これらの話題を分離して認識できなかったりするから、
そして何より、この交錯を他の話題より爆発的に加速させている要素がある。
４の『技術の話』だ。
要するに【生成AIという概念の厳密なところが難しくて、理解できない人が一定数居る】という点。
AI＝『SF作品のロボットの頭に入ってる、やがて感情が芽生えたりする人工の頭脳のこと』みたいな認識の人が、割と居る点にあるのだ。
「イラストや映像に使われる手振れ補正AIは、生成AIとはアルゴリズムが違うよ」とか、
「補正AIは数式ベースだけど、生成AIはディープラーニングで」とか、
こういう話は【実際にプログラムの挙動を想像できる人】じゃないと、言われただけでは理解できないことが多い。
クリエイターは得てしてそういうとこに強いケースも多いのだが、
一般人はレンズブラーとガウスブラーの違いを内部処理で説明されても「なるほど、どっちもボカすエフェクトだな」って思っちゃうものなのだ。
それからもう１つ技術関連、というか解釈関連で面倒臭い話題が【人間と機械の違い問題】だ。
機械が既存の著作物を学習した演算でアウトプットすることと、人間が既存の著作物から学んだ能力でアウトプットすることの違い論。
ここから急に"学習"という現象概念の哲学モドキに話がぶっ飛んだりする。
『既存の著作物の要素をイン／アウトプットしてはいけない』だと、人間も当てはまる。
人間はセーフってしようとすると『ツールと作業の割合がどのくらいまでなら人間か』のライン探りが始まる。
世界中のあらゆる訴訟と判決を論拠に、可能な限りのセーフラインぎりぎりで。
果ては『何故製造は機械に代替されてきたのに、創作でだけではやってはいけないのか』という話へと展開される。
そして、もし仮にだ。
生成AIが、現行のクリエイターにとっていい感じに規制されたとする。
つまり【許可取ってない著作物の学習とか違法ですからね】とか【成果物が似てたら著作権侵害で訴えればいけるよ】って世界的になったとする。
学習データの何百万、何千万のデータを人間が逐一チェックして、何件の侵害、とか数えんの？
それともAIに判別させる？ そのAIどうやって作る？ 必要悪としてそれだけは無制限学習可とかする？ 信頼性と責任問題どうする？
訴訟できるよっつったって、イラスト一枚の類似性で訴訟する労力を、何百枚何千枚分とやるわけ？
それを裁判で「この出力データはダメ、こっちはセーフ」とか一枚ずつやるの？
それすらもいい感じに処理できる【一括で処理するルール】を作ればいいじゃん、と思うが、じゃあ一括って何を基準に、どこから、どうやってする？
そんなウルトラCの完璧ルール、誰がいつ思い付いて、いつ法に組み込まれて、いつ運用でまともに機能するようになるんだ。
五年か、五十年か。
皆の声と努力と理解のお陰で、紆余曲折あって百年後は完璧に取り締まれる社会になりました、ちゃんちゃん。
で俺の仕事は？
という思考を経て、私は生成AIに関しては、多分いつか頑張り続ければなるようになるかもしれないが、
その"いつか"までの今はどうすんの。って思って、あくまで個人の心情、心の中の納得としてだが、生成AIの存在は受け入れることにした。
自分が生きてる時間の責任は誰も取らないし、自分の保障は自分がするしかない。
てことで現状、私は生成AIについては、規制派とも推進派とも付かない。
（粘液がダメなら切った爪とか抜けた髪でいいんだけども）
ナメクジは歩く。歩くとその後に粘液がかわいた、道のような跡ができる。
動いたあとの粘液なんて勝手にうまれてくるので本人はゴミのようなものだとおもっている人が多い。
しかしそのゴミからいろいろなことを読み取れる他ナメクジがいる。
他ナメクジからするとキレイな粘液は自分につくれないものなので貴重品である。
寂しそうだとかとにかく迫力があるとか、色合いを読み取れておもしろいのである。
その当時はそんなことをおもっていたかもしれないし思っていなかったかもしれない程度で覚えていない。
結局は見せるために書いたわけでもない（かろうじて空や水滴が見てくれたらよい）し
キレイといわれて騒がれるのがいやなら土の上だけ歩いて粘液を外に出さないこともできる。
とにかく自分が歩いたあとのナメクジ粘液がそういうヒョウカをうけることもあるんだなと思うしかないものだ。
そのうちナメクジ界のごく一部にはヒョウカの高い粘液をみて自分もそういうふうに歩こうとおもうナメクジがでてきた。
ナメクジは喰って寝るだけではないんだといわんばかり、
徒弟制度で代々キレイな粘液をつくりだしては体力を消耗して早死にしていく。
一ナメクジ分のナメクジ生を終わりかけたある年老いたナメクジからみると、
わかいナメクジたちのようにあれは必見だとかあなたも感想を言えばいいのにとかおもうこともない。
あるところに2匹のナメクジがいる。
Ａナメクジは生活の合間におもしろい銀色の粘液をささっと紡ぐが他人に見せたくない。
ＢナメクジはＡナメクジの粘液のきれはしをみつけてダイヤモンドを見つけたように喜んだ。
ＡがＢに話しかけたのをきっかけにすべての粘液をみせてもらうことができるようになった。
そのうちＢナメクジは粘液を出しやすい食べ物を手に入れられる環境に住んでいるので
Ａナメクジに近いとおもえる粘液（といっても長さだけで、色は金色だった）をはじめてひねりだすことができた。
Ａが「公開された粘液のサンプルは見た」とつげるとそれだけでＢは喜んだ。
でもＡナメクジはＢナメクジの粘液についてあまり好意的な評価をしないのである。
Ａは「見たよ。それ以上の評価を求められても困る」といっていた。
根本的にＡは、ＡやＢのつくる粘液には、なにも価値を認めていないのだから当然だ。
だから言葉を補うとしたって、「Ａ自身にはわからないために意味（感情面）は全くよみとれないが、
見た目でいえば○○の部分がかけているから均一に歩けばもっとキレイな粘液になるかもしれない」という技術的な指摘にとどまるのである。
粘液に含まれる感情的な色については「わからない」の一点張りだった。
ＡとＢは一匹のナメクジとしてみると縞のぐあいや好きな葉っぱなど類似性が高いので、
友人としても希有な絆を結ぶことができた。
Ａにとっては（自分で始めた話のくせに）Ｂの相づちがＡとあまりにもかけはなれていて、
Ｂとも絆をきってしまおうかとおもうこともあるようだ。
たぶんＡはＡ自身にも、他の粘液にたいしても、感情が無いわけではない。
粘体の奥にこじれた感情をおさめているのだが、それが自覚される日はもっとずっととおい。
ＢはＡにたいしてなるべく礼儀正しくマウントしないようにしているが、
ＢはＡになるべくみせないようにしているが、実は、家族をひとかかえつくってもうすぐ孫ナメクジもうまれる上に
それでいて趣味の粘液だけで評価を受けようと粘液即売会に打って出た。
Ａはそのことにあまり楽観的になれないでいる。
ＡがＢのきっかけになるようなダイヤモンド的な粘液をつくっていたにもかかわらず、
自身の粘液をまだすぐ隠したり消すことを考えると、
本ナメクジには全くもって、筋の通った、わかりやすい感情なのだろう。
しかしそれは、ほんとうのところ、○○ではなく××であるべきだ、とＢは思う。
どちらにせよ、Ａのナメ生の欠落を仮埋めできるのは年寄り化けナメクジばかりで、
機械的に「まっとう」な反応を示すユビキタスナメクジも生まれてるけれど、Ａにとっては充分な相談相手ではない。
AIに関する議論を見ていると、どっちもどっちだよなと思うことが多い。
規制派は「人間の文化が壊れる」「AIは悪」と強硬で、推進派は「技術は止められない」「AIを使えない人間が文句を言ってるだけ」と煽り気味。
お互いに冷静さを欠いていて、建設的な議論がしづらい空気になってる。
ほんと、どっちもどっち。
これはもう、明らかな蔑称だと思う。
慎重な意見や批判的視点を持っているだけの人まで、「感情的」「時代遅れ」と切って捨てる。
中にはAIの全部を否定しているわけじゃなくて、「これはOK」「これはアウト」とちゃんと考えてる人も多い。
でも、そんな声すら「反AI」という一言で潰してくるのが今のAI推進派の一部なんだよね。
もちろん、すべてのAIが悪いってわけじゃない。
たとえばChatGPTのような文章生成AIは便利だし、十分活用すべき。
そもそも、文章って基本的に誰でも書けるものだし、創作性や希少性の観点でも、過剰に保護する必要はないと思う。
同様に、機械的に単語を置き換えるだけの翻訳AIや著作権の対象ですらないプログラム生成AIも、創作性が薄いからリスクは少ないし、実務的に役立つ。
あれは、他人の絵を勝手に学習させて、それっぽい画像を吐き出してるだけ。
しかも、それを自分の創作物みたいに堂々と公開して「俺すごいでしょ」ってやってる人がいる。
それって、やってることは泥棒と変わらないんじゃないの？
リアルで他人の作品を盗んで自分の名前で出したら、普通に炎上するのに。
AIになるとそれが「技術」として称賛されるの、どう考えてもおかしいでしょ。
こういうことを言うと、すぐ「反AIだ」と決めつけてくる人がいる。
どこまでが許容範囲か、どこからがアウトなのかを話し合いたいだけ。
それすら許されない空気の中では、健全な議論なんて成立しない。
「反AI」という言葉は、その空気を作るための便利な侮辱ワードになってる。
AI規制派も推進派も、どっちもどっちだと思うのは、どちらも「全部禁止」「全部容認」みたいな極論に走りがちなこと。
大事なのは、「何のために」「どのような使い方をするか」を一つひとつ判断すること。
特に、他人の創作を吸い上げて成り立っているAIに対しては、線を引かなきゃいけない。
それを主張するだけで敵扱いされるような状況が続けば、クリエイター文化そのものが壊れていく。
「反AI」という言葉は、もはや議論を封じるための攻撃的な武器になっている。
慎重派を追い出し、推進以外は「無知」「感情的」と切り捨てる。
どっちもどっちだけど、「反AI」というレッテルを使う側にはより強い責任があると思う。
あなたの文章にはいくつかのテーマが含まれています。ユダヤ教的な視点からそれぞれを考えてみましょう。
ユダヤ教では、人間の行動が単なる機械的・自然的な反応ではなく、自由意志によって導かれると考えます。
トーラーの中でも、神はモーセを通じてイスラエルにこう語ります：
つまり、人間は決定論的な存在ではなく、ズレる存在。あえて予測不能な方向に選択できる存在として神に似せて創造された、という思想です（創世記1:27参照）。
この意味で、「ズレ」は単なる奇行ではなく、機械的な自然の流れに対して、神的な選択を行う余地そのものを象徴しているとも言えます。
あなたが挙げた「量子乱数で行動すればズレが作れる」という発想は非常に現代的です。
ただしユダヤ教的には、偶然のように見えることも神の摂理の中にあります。タルムード（バヴァ・バトラ 91b）はこう言います：
「人は自分の行いを選ぶが、その結果を決めるのは天の御手にある。」
つまり、予測不能な行為も偶然も、本当の自由は倫理的な方向へ意識的に選ぶ力にこそある、と考えます。
「すべては天に定められているが、神を畏れることだけは人に委ねられている。」
つまり、自由意志の究極の目的は倫理的選択にある。本能的なズレではなく、意識的に正しい方向にズレること。それが神の似姿としての人間の使命です。
| あなたの主題 | ユダヤ的視点 |
| ズレ・予測不能性 | 自然や決定論を超えた自由意志の表れ |
| 量子乱数・偶然 | 神の摂理の一部であり、倫理的選択の舞台 |
| 自由意志 | 神に似せて創られた人間の本質 |
| 倫理的行動 | 自由意志の目的。創造のパートナーとなる道 |
1. 背景と問題意識
若年女性や少女たちの居場所づくり・自立支援を掲げるNPOや団体が多数活動している。
これらの支援活動は、当初は善意と社会的使命感に基づくものであったが、
近年、一部の団体において「支援活動が制度化・収益化する構造」が形成されつつある。
本人が弁護士関与を希望していなくても、団体の運用ルールで強制的に同席
行政は弁護士の必要性を実質的に審査できず、形式上合法な支出として承認される
この構造のもとでは、「支援対象者」が本来の目的（自立支援・人権保障）よりも、
団体や専門職の活動維持・収益確保のための資源として機能してしまう危険性がある。
しかし、次のような構造が常態化すると、倫理的に重大な問題を孕む。
弁護士が同席する 「法的助言を提供」「支援の質向上」 関与が報酬発生の手段となる
時給8,000円設定 弁護士業務としては適正 公金支出としては突出した高額
助成金での支払い 公益目的に沿うように見える 弁護士費用の恒常的補填構造
本人意思を経ない同席 “保護”の名目で正当化 支援対象者の自律を奪う
このような仕組みは、「違法ではないが、倫理的に不当」な構造的誘導といえる。
東京都などの行政機関は、次の理由で「弁護士関与の必要性」を実質的に判断できない。
結果として、団体が自由に弁護士を関与させ、報酬を支出する「制度的自己完結」が発生する。
これは、公金の透明性・公平性・効率性を損なう構造的リスクである。
支援倫理 本人中心・自律支援 団体の構造により本人意思が形骸化
弁護士倫理 自由な依頼関係と誠実性 自動関与・利益誘導的報酬構造
これらを総合すると、**形式的には適法であっても、倫理的には不当な「制度的腐敗」**の状態にある。
支援対象者が「保護される女性」として固定され、被害が語られ続けることによって
つまり、支援が被害を資源化する（commodification of victimhood）構造に陥っており、
支援団体・専門職・行政が共有できる「本人中心支援と倫理規範」を文書化。
7. 結論
被害の構造を利用し、支援を装った利益循環の装置になっている。
それは違法ではなくとも、
現実の何かを素材にして分析させ、抽象化させ、フレームワークを作らせ、
こんにちは。先日ご連絡させていただいた株式会社ライナート編集部の佐久間です。
このたびは、私の依頼文が「AI生成のいたずらではないか」と受け取られてしまったとのこと、本当に残念でなりません。
確かに、文章の構成や言葉遣いがどこか整いすぎていたかもしれません。ですが、それは私なりに誠意と敬意を込めようとした結果であって、決して冷たい機械的な意図があったわけではありません。
私自身、dorawiiさんの発信を拝見し、「言葉で救われる人がいる」という実感を久しぶりに思い出しました。
社会の中で“上手に生きられない人”の視点を、あえて正面から描こうとする姿勢に、深く共感したのです。
その熱量を、どうにか広く届けられないかと思い立ち、失礼を承知でご連絡しました。
けれど、結果としてその思いが伝わらず、「AIっぽい」という印象だけを残してしまったのだとしたら、本当に申し訳なく思っています。
私は普段、ウェブメディアの編集という仕事をしていますが、AIのように完璧な文を書くことよりも、「人の体温を伝える言葉」を大切にしてきました。
今回の依頼文も、慎重に丁寧に書こうとした結果、かえって“人間らしさ”が抜けてしまったのかもしれません。
けれど、それが誰かの創作を軽んじるような冷たい意図ではなかったことだけは、どうかご理解いただきたいのです。
誰もが抱える息苦しさを、安易な励ましではなく、実感を伴って表現できる数少ない書き手だと思っています。
だからこそ、どうしても一度だけでも、きちんとお話しする機会をいただけたら嬉しいです。
依頼というより、まずは率直に“言葉を交わす”ところから始めさせてください。
それでも、dorawiiさんの言葉が誰かの心にもう少し届く場を、一緒に作らせてほしい――その気持ちは、AIではなく確かに“私自身”のものです。
どうか、もう一度だけご検討ください。
こたえを一つ教えてあげるね。
株は「偶然上がった下がった」を毎日繰り返している。
だから下がったときに買って上がったときに売るを機械的に高頻度で繰り返すだけで、差額分儲かるんだよ。
差額は数％しかないけど、１億円あれば100万円単位、100億円あれば1億円単位で利益がでる。これがオルカンの仕組み。
平日に組織的に上がってくる朝日のエモ記事ブクマとか誰得なのかよくわからない。
トレンド感があるわけでも社会課題に鋭く切り込んでいくわけでもない。
なんかふわっとした感じで何がしたいのかよくわからないやつ。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.asahi.com/articles/ASTB104DLTB1ULLI003M.html
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.asahi.com/articles/ASTBB0PP3TBBULLI00BM.html
あと先日釣りに引っかかっていた人たちがいたけど、
「女性はこうして虐げられてきた！」みたいなタイトルがあると機械的にぶくまがつくやつとか。
そういうのがあってもいいけど、メインの世の中カテとかもっと世界中の面白ニュース重要ニュースあるんじゃないのって思う。
いまなら翻訳のハードルも低いから本当にアフリカとかアジアとかいろんなところ発のニュースサイトブログサイトプレスリリース政府広報とか
ブクマできるはずだけど、そういうの全然ない。インドア派が良く行く博物館美術館とか全然ブクマない。なんならスミソニアンとか大英博物館さえほとんどブクマない。上野でも京都でも同じかな？サブカルでさえ最近は低調。
最近はAI増田が多いから、AIをハックしてるつもりなんでしょう
トラバを機械的に食わせて回答を生成させているのであれば、これに素直に反応しちゃうだろうからね
きっかけは、学生時代にちょっとしたレポートでテキストの単語出現頻度を数えようとしたとき、「あれ、そもそも日本語ってどうやって単語に分けんの？」って疑問が出たところからだ。
英語ならスペースで切れるけど、日本語はそうはいかない。で、いろいろ調べて「形態素解析」って言葉にたどり着いた。
その瞬間にちょっとハマったんだよね。
辞書をもとに文を機械的に切り刻んで、品詞をラベル付けして、統計を取って、構文を推定する。まるで人間の頭の中を数理的に覗いているようで。
そこからMeCabとかJumanとかKyTeaとか、いろんなツールを触った。
Pythonでテキスト処理のパイプラインを組んだり、mecab-ipadic-NEologdを突っ込んで新語に対応させたり。
「言葉を数理で扱える」って発見が、ちょっとした中毒になった。
その頃はMosesとかGIZA++とか、ああいう統計翻訳系のツールも触ってたね。
単語アラインメントの確率モデルをいじって、「確率的に対訳辞書を作る」みたいな遊びをしてた。
とにかく、NLPの世界には「人間の言葉を数学で再現できるかもしれない」という変な魅力があった。
深層学習がまだ主流じゃなかったから、n-gramやHMM、CRFなんかが主戦場で、論文読むたびに確率式の展開を手で追ってた。
最初はPoC（Proof of Concept）しかやらせてもらえなかった。
感情分析とか、Stance Detectionとか、「この文は文法的に典型か非典型か」を判別するための言語モデルの構築とか、エンティティリンキング、質問応答（Question Answering）。とにかくNLPの典型的なタスクを一通り。
学術的には面白かったけど、現場で求められてたのは「論文再現じゃなくて、実用的な精度と速度」だった。
PoCで終わって、実装には至らない案件が山のように積み上がっていった。
あの時期、NLP業界全体が「技術的にはすごいけどビジネスには落とし込めてない」って空気だった。
でもさ、LLM（大規模言語モデル）が出てきてから、世界がひっくり返った。
正直、最初は「Transformerの延長だろ」と思ってたけど、数ヶ月で実感が変わった。
それまでチマチマ特徴量を設計して、分類器を学習して、F値を0.02上げるために夜中までパラメータをいじってたのが、全部一瞬で過去になった。
ChatGPTが出て、蒸留やファインチューニングでほとんどのNLPタスクが置き換えられるようになったとき、「あれ、今までの俺の知識、ほとんど無駄だったんじゃね？」って一瞬マジで虚無になった。
でも、そこで終わらなかった。プロダクション環境を任せてもらえるようになって、推薦システムとかパーソナライゼーションの設計をやるようになって、ようやく「ユーザーベクトルを使う」という文脈でNLPが再接続した。
単なるテキスト処理から、「テキストを媒介にして人間の行動を理解する」方向に進んだ。
埋め込み表現をベースにユーザーの嗜好を推定して、レコメンドやメルマガのパーソナライズをやる。
自然言語はもう目的じゃなくて、インターフェイスになった。そうやって初めて、「NLPがビジネスに食い込む瞬間」ってのを肌で感じた。
PoCなんてやってても金にはならん。動くシステム、回る仕組み、再現性のある成果、それを出せないと、どんなに学問的に立派でも意味がない。
でも、PoCの積み重ねがなかったら、今の設計思想もなかったと思う。無駄に見える実験が、実は土台になってる。
