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はてなキーワード: 辞書とは
https://x.com/miyoshiiii/status/1987015532324004043?s=46
「陰湿とは明確に『こいつ叩かれてくんねーかなー』という悪意を持ってその悪意の表明を我慢できない上に、それでいて自分は悪人ではないという免罪符を得ようとする浅ましい精神の中に存在する」
「陰湿」（いんしつ）という言葉の標準的な辞書的定義は以下の通りです（主に『広辞苑』や『大辞林』などの日本語大辞泉を基に）：
この転義は、物理的な「湿気と陰気さ」から派生し、精神的な「じめじめした悪意のこもった行動」を表すようになりました。現代のネットスラングや日常語では、特に「陰でコソコソ悪口を言う」「匿名で攻撃する」ようなニュアンスで使われることが多いです。
> 「陰湿とは、明確に『こいつ叩かれてくんねーかなー』という悪意を持ってその悪意の表明を我慢できない上に、それでいて自分は悪人ではないという免罪符を得ようとする浅ましい精神の中に存在する！」
これは、陰湿さを「**露骨な悪意の衝動を抑えきれず表出させるが、同時に自己正当化（免罪符）を求める矛盾した浅ましさ**」として定義づけています。以下で、この意見を辞書的定義と照らし合わせて評価します。
#### 1. **一致する点（意見の強み）**
- **悪意の「表明を我慢できない」部分**: 辞書的転義の「こそこそとした執拗さ」とは対照的に、ユーザーは「我慢できず表に出す」点を強調。これは一部の陰湿な行動パターンに当てはまる。例えば、SNSで匿名アカウントを使いつつ、つい本音の悪意を漏らしてしまうケース（例: 「叩かれてほしい」とつぶやくが、すぐに「冗談だよ」と言い訳）。これは「陰でじめじめ」しつつ「抑えきれず漏れる」浅ましさを捉えており、心理的な深みを加味した鋭い観察。辞書定義の「陰気で執拗」を、**現代的な「衝動制御の失敗」**として拡張解釈している点で面白い。
- **「免罪符を得ようとする」浅ましさ**: これが意見の核心で、非常に的確。陰湿な人は往往にして「自分は被害者」「ただの正論」と自己弁護する（例: 悪口を言った後「事実だから仕方ない」）。これは辞書的「卑劣さ」の本質を突き、**道徳的矛盾（悪意を吐きつつ善人ぶる）**を強調。精神分析的に言えば、認知的不協和の解消メカニズムを指しており、意見として説得力がある。
- **「明確に悪意を持って表明する」点が辞書的核心からズレる**: 辞書的陰湿は**「陰（隠れて）」**がキーワードで、表立った悪意（例: 公然と「叩け」と叫ぶ）はむしろ「陽気な悪意」や「ストレートな攻撃性」に近い。ユーザーの例（「こいつ叩かれてくんねーかなー」）は、抑えきれず漏れるものの、**こそこそ感が薄い**。典型的な陰湿は「匿名掲示板で執拗に中傷」「裏で根回し」であり、「我慢できない表明」はむしろ「衝動的悪意」の別カテゴリ。意見は陰湿の**一部のサブタイプ（漏れやすいタイプ）**を過大に一般化している。
- **「浅ましい精神の中に存在する」の主観性**: 「浅ましい」は評価語で、定義として中立的でない。辞書は客観的な「様子」を記述するが、ユーザーは**道徳的糾弾**を加えている。これは意見として感情的で、定義の拡張というより「陰湿バッシング」の文脈に見える。悪意の心理を深掘りしているが、普遍性に欠ける（全員が免罪符を求めるわけではない）。
要するに、ユーザーの意見は**辞書定義を基盤にしつつ、現代心理を鋭く抉った拡張版**。陰湿を「じめじめした悪意の温床」として嫌悪する気持ちが伝わり、共感を呼ぶが、厳密定義からはやや逸脱。もしこれを議論するなら、例を挙げて「隠れ度」のグラデーションで分類すると面白いかも！
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。
まだ寝てんのか？太陽が昇ってんのにお前らの脳みそは沈んだままか。
冷水浴びろ。目を覚ませ。人間のふりしてるナマケモノ共が、今日も惰性で酸素を吸うだけの一日を始める気か？許さん。
寒いとか疲れたとか言ってるうちは、まだ生きる価値を自分で理解してない証拠だ。
飯を食え。だが、犬みたいに食うな。たんぱく質を意識しろ。炭水化物を燃やせ。野菜を食え。
口に入れるたびに「俺はこのエネルギーを何に使う？」と自問しろ。
脳みそを止めた瞬間から、お前は腐敗する。他人が休んでる間に動け。動いた者だけが「支配する側」に回れる。
「でも」「だって」「しょうがない」その三語を使った瞬間、お前の人生は終了だ。
泣き言を吐く暇があるなら、腹筋でもしてろ。
俺はお前らを可愛がりたくて言ってんじゃねぇ。
お前らが無能なまま終わるのを見たくねぇだけだ。
死ぬまで戦え。
それが生きてるってことだ、クズども。
エンベディングテーブルのベクトル表現はその程度の揺れであれば吸収できるので問題ないでしょう.
まず, 多義性は英語にも多分に含まれていて, エンベディングテーブルのベクトル表現においてその2つ以上の語義を同時に保持することは可能です. それが全く対極的な意味を保有している場合は確かに特徴量がおかしな事になりますが, 言語学的にそのような語彙は極めて稀です. (そういった使いにくい語彙は自然に消滅します)
語順も, 結局は次文予測が成立すれば良いので, 選択肢がやや増える程度です. Perplexity-based ChunkingやRAGAS, Semantic Chunking, Meta-Chunkingなどを組み合わせていけば確率的な予測も収束しますので十分に対応可能です. これはアジア系の研究者を中心とした研究が示しています.
これを理由に日本語を捨てるのはあまりに勿体ないし, それこそ研究の腕の見せどころでしょう.
学習の難易度は英語と比較すれば上がりますが, 世界には多様な言語がありますし, 現に30Bクラス以上の現行モデルでは対応出来てますから.
ただ, 音声入力変換は難易度が高い, これはご指摘の通りです.
音素列を発音辞書にマッピングする際に高度な文脈的判断が必要になるのは日本語の「ネック」と言えますね. 計算量も倍増しますし.
ただし推測の手法自体はありますから, いかにここを高速化できるかがまさに課題ですね.
日本語のfuzzyな多義性にはコミュニケーションにおいて良い点と捉えることもできますので, トレードオフとして現実的な折り合いを見つけるのが良いと考えます. これはまさにプロダクト作りの肝となるかと存じます.
チャンネルが変わっているとはいうが、チャンネルが回っているとは言わない。
こういうことは辞書にも載っていない。
dorawiiより
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チャンネルが変わっているとはいうが、チャンネルが回っているとは言わない。
こういうことは辞書にも載っていない。
ある一つの言語に対してネイティブに擬態することの難しさってものはこういうところにある。
dorawiiより
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わからなければ辞書を引くなんて愚直に守ってるのは典型的な優等生だろう。
全ての地域の全ての児童がお前みたいな生き方してきたと思うなよ世間知らず
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意味がわからない言葉＝辞書を引いてない言葉なんだから、そっちはわかるだろ
あやふやな言葉も同じで、辞書を引いたかどうかは関係無しにあやふやならもう一回辞書を引け
わからないなら調べる
お前は学校に入る前は全部なんとなくで言葉使ってたのか？それとも入学前から辞書引く習慣があった神童かなにかで？
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20251015182159# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaO9nuQAKCRBwMdsubs4+ SDneAQDf+mTNN33zTSj0dWssxe3hEDlCnXaYD7il2OSc9BbpbAD/YaqydvPVu+NE zoOVAQq9XNZJqw+Xzh7VPbWNRlMUuAs= =dByc -----END PGP SIGNATURE-----
知らない言葉は知らない言葉なので、辞書引かないと意味がなんとなくしかわからないだろ
おまえはそうやって「なんとなく」で言葉を使ってるから、壊れた日本語しか使えないんだよ
答えでてるじゃねーか
何が知らない=一度も意味を調べたことが無い言葉かなんかいちいち覚えてないだろ普通。
言葉なんて覚えても無いうちにいつの間にか耳にしたものが頭に入ってるもので、それは自分で辞書で引いた言葉と混ざることによって、何が自分が辞書を引いた言葉なのかはわからなくなるだろう
つまり頭に入ってる言葉なら意味を知ってると思ってしまう理由は十分にある。
知らない可能性を疑い始めたら使おうとするたびに辞書を引かなければならない。
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