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はてなキーワード: Lowとは
ファクトチェックの研究において、LLM（大規模言語モデル）を使った Open Relation Extraction（OpenRE） は非常に有望です。
実際、LLMを用いたOpenREやそれに類する技術は、近年のファクトチェックの自動化・支援の研究で注目されています。以下に詳しく説明します。
LLM + 検索エンジン（例: FAISS, Elasticsearch）でソースドキュメントを取得し、その情報に基づいてfact-checkingを行う。特にニュース記事など長文に強い。
文中のエンティティをWikidataなどにリンクし、KG（知識グラフ）上でのパス推論で検証。Graph Neural Network（GNN）などを併用。
`(premise, hypothesis)` の関係を `entailment`, `contradiction`, `neutral` に分類。高性能なNLIモデルを使えば、ファクトチェックの核にできる。
| トピック | 説明 |
| LLM + Knowledge Graph Alignment | claimから得られる関係とKGとの自動照合。 |
| 言語間の事実整合性チェック | 多言語ニュースの事実差異検出（日⇔英など） |
| LLMによるFact hallucination検出 | LLMが生成した出力に含まれる事実誤りを検出。 |
| Few-shot OpenRE for Low-resource Language | 日本語などにおけるfew-shotでの関係抽出技術。 |
「Utopia」の初出。トマス・モアの『Utopia』（1516年）。
「Dustopia」の初出。ルイス・ヘンリー・ヤングの『Utopia: or, Apollo's golden days』（1747年）。
But Heav'n, of late, was all distraction, and, more than ever, rent in faction; Caus'd only by a wretched isle, On which we thought no God would smile:
だが近ごろの天界は混乱の極みにあり、かつてにも増して内紛に引き裂かれていた。それもこれも、ひとつの惨めな島のせいだった。誰の目にも、神が微笑むことなどないと思われていたその島。
Not stor'd with wealth, nor blest in air: no useful Plants could ripen there; Mismanag'd by th' unskillful hinds, or nipt by chilling Eastern winds:
富を蓄えず、空気にも恵まれず、作物は育たずに終わる。未熟な農夫たちにより荒らされ、あるいは東から吹きつける冷たい風に凍えて枯れる。
Or if they flourish'd for a Day, They soon became some Insect's prey: For many such infest the soil, Devouring th' honest lab'rers's toil ; *So venomous, that some had rather have, in their stead, the toad, or adder.
たとえ一日だけ花開いたとしても、すぐに虫の餌食となった。というのも、多くの害虫が土地にはびこり、誠実な労働者の努力を食い尽くしていたのだ。そのあまりの毒性に、むしろヒキガエルやマムシの方がましだと言う者もいるほどだった。
Unhappy isle!
不幸な島よ！
scarce known to Fame; DUSTOPIA was its slighted name.
名声を得ることもなく、「デュストピア」と呼ばれて軽んじられていた。
「Cacotopia」の初出。ジェレミー・ベンサムの『Plan of parliamentary reform』（1817年）。
A constitution, with this poison--slow, but not the less sure—in the bowels of it!—Rotten, even from the time that this poison was injected into it, must have been the matchless constitution,—rotten at the core—and, of such rottenness, what we are now suffering is among the fruits.
この毒を――遅効性ではあるが、それでも確実な毒を――その内臓に抱えた憲法！ この毒が注入されたその時からすでに、あの比類なき憲法は腐敗していたに違いない――中核から腐っていた――そして、いま我々がこうして被っている苦しみこそが、その腐敗の産物の一つなのだ。
As a match for Utopia, suppose a Cacotopia discovered and described,—would not filth in this shape be a "fundamental feature" in it?
ユートピアに対抗するものとして、「カコトピア」が発見され、描写されたと仮定しよう――このような汚濁が、その「根本的な特徴」として描かれないだろうか？
ベンサムは、議員たちが国王から官職を与えられることを批判している。小さな賄賂などは不道徳とされて取り締まっているが、国王から官職が与えられることはむしろ名誉として扱われる。実質的にはそれは癒着であり腐敗でしかないのに。という話をしている。
「Dystopia」の初出。ジョン・スチュワート・ミルの議会演説（1868年）。
Now, on this subject the Government have not shown themselves altogether inflexible. The noble Lord the Chief Secretary for Ireland has expressed his willingness in some degree to entertain the principle of religious equality, and 1517 I thank him for it; but, as has been remarked by my hon. Friend the Member for Manchester (Mr. Jacob Bright), he proposed to do it—if at all—by levelling up instead of levelling down. The noble Lord is willing that every valley shall be exalted; but he does not go on to the succeeding clause, and say that every mountain and hill shall be laid low.
さて、この問題に関して、政府は完全に強硬というわけではないようです。アイルランド担当大臣である閣下は、宗教的平等という原則をある程度受け入れる用意があると述べました。これは感謝すべきことですが、マンチェスター選出の敬愛する友人（ジェイコブ・ブライト氏）が指摘したように、彼はこれを「下げる」のではなく「引き上げる」ことで実現しようとしているようです。すなわち、彼は「すべての谷を高くする」ことには賛成ですが、「すべての山と丘を低くする」とまでは言っていないのです。
So long as the national property which is administered by the Episcopal Church of Ireland is not diverted from its present purpose, the noble Lord has no objection at all to this country saddling itself with the endowment of another great hierarchy, which, if effected on the principle of religious equality, would be a great deal more costly than even that which now exists. Does the noble Lord really think it possible that the people of England will submit to this?
アイルランド国教会が管理する国家資産が現在の用途から変更されない限り、閣下はこの国が別の大きな教会制度への助成金という負担を背負うことにはまったく反対ではないのです。そしてもしそれが宗教的平等という原則に基づくのであれば、現在の制度よりはるかに高くつくことでしょう。閣下は本当に、イングランド国民がそれに甘んじると考えておられるのでしょうか？
I may be permitted, as one who, in common with many of my betters, have been subjected to the charge of being Utopian, to congratulate the Government on having joined that goodly company. It is, perhaps, too complimentary to call them Utopians, they ought rather to be called dystopians, or cacotopians. What is commonly called Utopian is something too good to be practicable; but what they appear to favour is too bad to be practicable.
私は、自分自身をユートピア主義者だと非難されてきた多くの優れた方々とともに、政府がその立派な仲間入りをしたことをお祝い申し上げたいと思います。ただ、彼らを「ユートピア主義者」と呼ぶのは、少々褒めすぎかもしれません。「ディストピア主義者」あるいは「カコトピア主義者」とでも呼ぶべきでしょう。通常「ユートピア的」とは、良すぎて実現不可能なものを指しますが、彼らの支持するものは、悪すぎて実現不可能なもののようです。
イングランドはカトリックから離脱して「イングランド国教会」を組織したが、同様にアイルランドでも従来のカトリック教会を「アイルランド国教会」のもとに置いた。しかしアイルランド人の多くは改宗せず、アイルランド国教徒は全体の1/8にすぎなかった。それでもアイルランド国教会は「国教」であるので、アイルランドのすべての教会の財産を保有しており、またアイルランド国教会への助成金は全アイルランド人に課せられる税金から支払われていた。この不平等の是正にあたって、政府は「アイルランド国教会の待遇を下げる」のではなく「他の教会の待遇を上げる」ことで解決しようとしているという。つまり他の教会にも同様の助成金を支払おうとしており、それはもちろんイングランド国民の税金から賄われることになる。そんなことをイングランド国民が許すと思っているのか？とミルは言っている。その後、1871年にアイルランド国教廃止法が施行された。
生まれた瞬間から男女平等をインストールされた夫にとっては何の問題もないはずだった。夫は諸手を挙げて歓迎し、妻の新しい仕事が始まった。
あるときふと妻は思う。……（どうしてこの男と私は結婚したのだろう？私はこの男よりも年収が高く、すなわち能力が高いのに。）女の悲しき性、負の性欲だ。
妻はいつしか夫に体を許すことが嫌になってきた。自分よりも「劣った」男の精を受け入れるのが心底嫌になったのだ。
心底、というのは文字通りの意味だ。心の底でだけ拒否している。妻の理性はそれを理解できなかった。妻の意識は、そもそもその可能性を検討しなかった。
劣った男の精をも受け入れる度量が自分にはあると思っていた。……というより、そのように自己の性的な欲望を分析したこと自体が無かった。
妻の人生においてそのような行為の必要性は皆無であった。今となっても、妻にとってはあのときの「冷め」が理解不能なままである。
夫が求めても断られる日が続く。
夫の方は妻がどうして豹変したのかわからない。妻もわからないので当たり前だが。
もともと二馬力の夫婦生活、それが更に世帯年収UPとなったのだ。通常、金銭的な余裕はほとんどそのまま精神の余裕に直結する。実際、転職して1年間ほどはそうであった。
それに妻は仕事で自己実現もできているようだ。順風満帆、という言葉をそのまま体現したような夫婦になるはずだった。
夫は忙しい中尽くした。家事をし、マッサージを申し出（断られ）、アロマを炊き、少しいいディナーをサプライズで予約してみた。
……妻は冷ややかだった。根本的に「劣った」オスが、何をどうしようと妻の女には響かない。むしろその頑張りが、妻にとっての夫をよりいっそう惨めに見えさせた。
なにせ「年収が妻＞夫」という根本的問題が未解決である。それが解消されない限り妻の性欲は夫に向くはずがない。しかしその真実は十重二十重と積もった体裁とポリコレのヴェールに覆い隠され、見えなかった。
まあ、仮にこの夫婦にこの真実を教えてやる奇特な紳士が現れたとて、男女平等をインストール済みの夫にとってはなおのこと理解できず、どころか夫婦そろって怒り出したかもしれない。
ポリコレ的倫理観は、それが真実と相反するとき、あたかもカルト宗教の教義のようにふるまう。自己の動物的本能を否定し、自己を客観視することを許さない。夫婦にとってはいわば遅効性の毒であった。
セックスの機会はついに2年に1回未満に減少した。夫は妻を誘うことを辞め、妻は夫から誘われることを期待することを辞めた。
夫は不能になった。
夫は自分の分身がもはや機能を失ったことを自覚こそすれ、落胆することは無かった。
男女平等は夫の精神を去勢していた。去勢された彼氏は優しく魅力的に見えた。妻はその後夫になる男の、去勢された姿にこそ惚れたのである。
夫は家庭にフルコミットすることにした。勇気の決断だ。言葉を選ばずに言えばヤケクソだ。
よりによってプロジェクトが炎上している中で定時退社を切り出す。帰る背中には物理的に冷ややかな視線が突き刺さるような気がした。
気がしただけだ。
……やってみればあっけないものだ。無能の烙印を押されたところで、それがどうした。たかが仮想の烙印だ。焼き印を押される訳でもあるまい。夫は、締め切りの近すぎる仕事を無視するようにした。
今期の査定はB-であった。最低である。昇給はゼロだ。夫の居場所は職場ではなくなった。
夫は家庭にフルコミットすることにした。
……妻が夫を叩くことが増えた。物理的な意味だ。もはや妻の中で、夫は人間ではない。睾丸を取られた犬である。犬は叩いて躾けなければならない。
「私の方が稼いでいるのよ。」いつからそうなったか、妻の口癖である。
実際に妻は優秀であった。実は、激務の夫よりも多くの家事をこなしていた。なにせ夫よりも通勤時間が短く、無能の烙印を押される前の夫よりも仕事時間が短いのである。生来の容量のよさも相まって家事は8割がた妻であった。
「フルコミット」を決めた夫が奮起しても、せいぜい五分五分といったところであった。こうなると養っているという表現がふさわしい。
妻は疲弊していた。働きもせず家事もしない穀潰しを養っていることは妻を極端に疲弊させた。疲れた私に何もしてくれない。ゴミのような奴だ。姿を見るだけで腹が立つ。
妻には夫を叩く権利があった。最近仕事も忙しくなってきたし、叩かなければやっていけなかったのだ。
妻の行為は、本邦においてDVとみなされることはない。妻を失望させた夫が悪いのである。夫もそう思い甘んじて叩かれた。叩かれたことを反省し、家庭を切り盛りしていこうと考えた。
劇的な転機は唐突に訪れた。
夫はペアローンを組んで入手した高気密高断熱一軒家の、Low-Eの窓ガラスに自分から頭を打ち付けた。
夫は妻に手を出すことは無い。その発想さえないほどに夫は男女平等である。しかし暴力的な衝動だけは胸の奥深くで燻っていたのかもしれない。
文字通りの「やり場のない怒り」の奔流はついに堰を切り、しかし妻には向かわず、夫自身に向かったのである。
化学強化されたガラスは映画のように粉々に砕け散った。夫の頭は血まみれだ。
妻は泣いた。かように自分の言動が夫を傷付けていたことをいまさらながら自覚したのである。夫も泣いた。痛かったし、叩かれたことも痛かった。
夫婦は抱き合って泣いた。救急車を呼ぶ発想に至るまで10分以上かかった。
会社に復帰の連絡はできなかった。しようと思って携帯を手に持つと、力が入らず滑り落とした。震えて焦点が定まらない。困ったものだ。
会社への連絡は妻にしてもらった。退職の手続きも妻がやるしかなかった。
妻は自分が夫を叩いたことが直接的原因だと思った。夫を「手の届かないところ」に遠ざけなくてはならなかった。夫の為にだ。
幸い妻は最近忙しくなっていた。家に帰らないことにした。
職場の男性Aは妻の指から結婚指輪がなくなったことに気付いていた。職場の男性Aは妻のことが好きであった。妻もAが好きであった。二人はいつしか恋に落ちる。
最終的に夫婦は離婚。妻は有能であった。Aと恋仲になると同時に弁護士をつけた。
夫には財産分与を争う気力は無かった。妻の不貞はもはや公でさえあったにも関わらず、夫が得た慰謝料も財産分与もゼロであった。厳密には、夫にはペアローンと高気密高断熱の一軒家が残された。
🧔♂️ワシ：
「いやぁ、昨日もまたRFC7231読んでてな、
🎙️相方：
「お前の人生、Content Negotiationされすぎやろ！！
しかも向こうから 406 Not Acceptable 返ってきたんやろ！？そらフラれるわ！！」
🧔♂️ワシ：
「この前アーキテクチャ会議で、サービス間通信はgRPCがええって言うたらな、
後輩が「じゃあProtoBufで詩を書きました」言うてきよってな…
message 孤独 { string 心 = 1; } て……」
🎙️相方：
「どんなポエムやねん！！スキーマ駆動の純文学生まれてるやんけ！！
しかもgRPCのくせにRESTに未練残しとるのが切ないねん！！」
🧔♂️ワシ：
「最近の若手、すぐイベントストリームアーキテクチャ導入しようとするけどな、
この前「Kafkaのパーティション分割がバランス悪くて…」って悩んでたから
ワイ真顔で言うたったんや、
そのKafka、輪廻してるでって」
🎙️相方：
再試行失敗したメッセージが前世の因果で戻ってきてるやんけ！！」
🧔♂️ワシ：
全部PlantUMLのシーケンス図でラップバトル表現しとるんや。
オブジェクトが`ー＞+ DJController : Yo！処理呼ぶぜ！`てな……」
🎙️相方：
「お前それ設計書ちゃう、HIPHOPフレームワークやないかい！！
🧔♂️ワシ：
「そんでよく聞かれるんがな、
ワイは即答したったわ。
🎙️相方：
「どんだけ孤独のシャーディングすんねん！！全ノードに寂しさ均等にばら撒くなや！！
最終的にAmazon S3に虚無が永続化されとるやないか！！」
🧔♂️ワシ：
「ちなみに、Terraform書いてる時は瞑想状態に入るのが基本や。
ワイの脳内、こんな感じやねん。
🎙️相方：
しかもリソース作られへんのやろ！？Error: Too many imposter syndrome とか出るんやろ！？」
🧔♂️ワシ：
「最後に言わしてくれ。
ワイ、今でもたまに聞こえるねん。
昔のMonolithが言うてくるねん……
「クラス肥大化してごめんな…でも全部まとめたかったんや…」って」
🎙️相方：
「それフレームワークじゃなくて未練ワークやんけ！！
責務の分離ができへんのは、気持ちの整理もできへんのと一緒や！！」
🧔♂️🎙️二人：
「ソフトウェアアーキテクト、それは正気と狂気の境界で踊る設計のシャーマンや！！」
「ほなまた、次のデプロイで会おうや！！」
じゃあ海外のアセクシャルコミュニティの掲示板行けば？(これ何度目だ？)
https://www.asexuality.org/
割と増田みてーな同人腐女子・生きづらいオタ女子が言いそうな発言とかも突っ込まれることなく、
穏やかにやりとりしてる(自分のアイディンティーなんて自己定義するものだからそれはそう)ので
ニコニコできるんじゃあないでしょうか？
たとえば『コンビニ人間』がAVENにアセクシャルとしてあげられていて草生えましたわ
I recently read 'The Convenience Store Woman' by Sayaka Murata (English translation)
It's a quirky, funny and quick read. I would even recommend it to people who don't like reading, if I thought the story/character/quirkiness would interest them. I'm actually going to give a copy to a friend as a gift.
The central character also appears to be aro and ace.
ーーー
風変わりで、面白くて、あっという間に読めてしまう。読書が好きでない人にも、ストーリーやキャラクター、奇抜さに興味を持ってもらえると思えば、薦めたいくらいです。実際、友人にプレゼントするつもりだ。
Asexuality and Asexual Characters in Books & Comics - a Collection
日本で恋人を作らないと云々かんぬんとか寝言言ってるやつは、アセクシャルなのにゲイを名乗らないといけない世界を見て震えろって思うわ
これが本物のカップル圧ってやつだよ、神の愛を示せないやつに居場所はないの
そもそもなんだけど、伝統的な宗教価値観が支配するカップル文化が強烈な地域、つまり日本以外じゃないと、
アセクシャルで困ること特にないぞ。カップル圧の低い日本は理想郷なのでは？
あと、同性愛者だと思われて困ること特にないし、異性となんかあったんだな(トラウマがあるんだな)って思われて困ること特に無い
日本の自称アセクシャルの人は、こういう風に思われて、具体的にどう困るのか、逆に教えて欲しいのだわな
同性に告白されたことはあるけど、それは学生時代のことだし、増田やってる年齢になってもなお起こることじゃねーのよ
異性に関しては、高齢の親族に『お前は異性を必要としていないように見える』って言われるくらいなので、誰も寄ってこないぞ(平和な世界)
強いて言えばセックスアピールが強烈な人・モテに全力で価値を置いてる人とは男女とも相性が最悪
恋愛がトラウマとか思われてるなら『時期が来たらまた向き合いと思う🥺』とか適当に誤魔化せるでしょ
(そこまで踏み込まれることはまず無いんだけど。学生じゃあるまいし)
ゲイも、異性や恋愛にトラウマがある人も、モテない人も、異常者では無いけど(理解できる範疇にいる人)、
人に情を持たない、人をセクシーだと思わないヤツは、多くの人にとって理解できる範疇になくて、
映画に出てくるナイフ持ってニタついてるサイコパスみたいなヤツなのかな？って警戒されちゃうの
そもそも友達ゼロじゃなきゃ、こういうやり取りの末に、(きっとゲイなんだな)、(きっと異性や恋愛にトラウマがあるんだな)
(この話題には触れんでおこう)ってなってると思うよ
＞その実情が発達障害というダサくて劣った症状だと突き付けられたらすぐにその看板を下ろすだろう
ググればいくらで出てくるぞ。下記のように
double minority asexuality asd adhd
Are Autism Spectrum Disorder and Asexuality Connected?
Asexuality is a lack of sexual attraction to any gender. There is some evidence to suggest that many self-identified asexuals have a formal diagnosis of autism spectrum disorder which is characterized by deficits in social interaction and communication, as well as by restricted and repetitive interests and behaviors. Additionally, the literature shows that asexuality and lack of sexual attraction or low sexual interest is overrepresented in people with autism spectrum disorder compared with neurotypical samples. Nevertheless, no studies have been conducted to investigate the relationship between autism and asexuality in depth. We conducted a systematic review of the literature to examine whether asexuality and autism spectrum disorder are connected. We conclude that asexuality and autism share various aspects, such as a possible role of prenatal factors, reference to romantic dimensions of sexual attraction and sexual orientation, and non-partner-oriented sexual desire, but future research should explore and clarify this link.
無性愛とは、どの性別にも性的魅力を感じないことを指します。多くの自己認識された無性愛者が、自閉症スペクトラム障害（ASD）の正式な診断を受けているという証拠があります。ASDは、社会的相互作用とコミュニケーションの欠陥、ならびに制限された反復的な興味や行動によって特徴付けられます。さらに、文献によると、無性愛や性的魅力の欠如、または低い性的関心は、神経典型的なサンプルと比較して、自閉症スペクトラム障害を持つ人々に過剰に表れています。それにもかかわらず、自閉症と無性愛の関係を深く調査する研究は行われていません。私たちは、無性愛と自閉症スペクトラム障害が関連しているかどうかを調べるために、文献の体系的なレビューを行いました。私たちは、無性愛と自閉症が、出生前の要因の役割、性的魅力と性的指向のロマンチックな側面への言及、パートナー指向でない性的欲望など、さまざまな側面を共有していると結論付けましたが、将来の研究はこのリンクを探求し、明確にする必要があります。
あるものなんか下記から始まって笑っちゃったw そっかw一般的な概念だったんだw
This chapter challenges the commonly held notion that individuals with ASD are asexual or inappropriate in their sexual behaviors.
この章では、自閉症スペクトラム障害（ASD）を持つ個人が無性愛者であるか、性的行動が不適切であるという一般的な概念に挑戦しています
アセクシャルやセックス依存症が発達障害である可能性は高いだろうけど、別にイコールではないだろうよってねw
ちなみにこれは発達障害＝アセクシャルは不適切、社会的助けがあれば、異性愛者として楽しめるとかいう内容みたいよ
あと、ずっと『なんでセックスするんだ😡』って言ってるが、アセクシャルはセックスするやつはするぞ。なんなら性依存症だっているし
セックスで情が深められないだけ、恋愛以前に人や気持ちに対する関する関心が無いか薄い、それにグラデーションがあるだけ
Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う
Evaluating planetary prospects
OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.
I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.
Charting probabilities
I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.
I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.
Refining odds
I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.
I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.
Piecing together speculative odds
I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.
Piecing together
I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.
Assessing civilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.
Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!
Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets
Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?
Earth’s Example:
On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.
Proxima Centauri b:
This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).
These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.
LHS 1140 b:
This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.
All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.
Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation's value
OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.
Understanding the Drake Equation
I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.
The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:
The equation is usually written as:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The average rate of star formation per year in our galaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of those stars that have planetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of those planets where life actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.
𝐿
L: The length of time such civilizations release detectable signals.
Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.
The parameters related to the development of life and intelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—are based on very limited data. For example, Earth is the only planet we know where life has developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for these factors. This means that the values chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of Possible Values:
Because many of these factors are not well-constrained, if you change one of the more uncertain parameters even slightly, the final estimate for
𝑁
N (the number of civilizations) can vary by many orders of magnitude. This wide range shows that the equation can lead to very different outcomes based on personal or theoretical assumptions.
The Drake Equation was never meant to provide a precise answer. Instead, it serves as a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrial civilizations. It encourages discussion about the relative importance of different factors and highlights where our scientific knowledge is limited.
Is the Drake Equation Accurate or More Opinion-Based?
Accurate?
In the sense of being a strict mathematical model with well-defined inputs and predictable outputs, the Drake Equation is not accurate. Its accuracy is limited by the extreme uncertainties in several of its key parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning the evolution of life and intelligence, are based on opinion, interpretation, and the single example of Earth. Therefore, while the structure of the equation is logical, the numbers you put into it (and hence the final result) are often more reflective of our current opinions and assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equation is a valuable tool for framing the question of extraterrestrial life. It helps scientists and enthusiasts break down a complex problem into smaller, more manageable questions. However, because several of its factors are highly uncertain and subject to personal interpretation, it is more of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of the number of extraterrestrial civilizations.
In summary, while the Drake Equation is useful for thinking about the various factors that might lead to the emergence of a civilization, its outputs should be taken as highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the long history of Sol system and nearby planets and see if there is any possiblites that in one time intelligent life emerged in nearby planets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-human intelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-human intelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligent life forms in the Sol system and neighboring planets, and how this might factor into the equation.
Piecing together possibilities
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligent life, possibly on Mars or Europa, into the Drake Equation for the Sol system and neighboring planets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligent life emerging on Mars or Venus, though Earth remains the only known life-supporting planet in the solar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligent life could have emerged on planets like Mars, Venus, or Europa, and how this possibility aligns with the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligent life on Mars or Venus could intersect with the assumptions of the Drake Equation, which seems to focus solely on Earth-based evolution.
I’m piecing together the hypothesis of non-human, advanced, intelligent life in the solar system. Mars, Venus, and Titan present challenges, but Europa and Enceladus might harbor microbial life.
Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う
Evaluating planetary prospects
OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.
I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.
Charting probabilities
I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.
I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.
Refining odds
I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.
I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.
Piecing together speculative odds
I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.
Piecing together
I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.
Assessing civilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.
Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!
Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets
Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?
Earth’s Example:
On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.
Proxima Centauri b:
This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).
These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.
LHS 1140 b:
This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.
All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.
Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation's value
OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.
Understanding the Drake Equation
I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.
The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:
The equation is usually written as:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The average rate of star formation per year in our galaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of those stars that have planetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of those planets where life actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.
𝐿
L: The length of time such civilizations release detectable signals.
Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.
The parameters related to the development of life and intelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—are based on very limited data. For example, Earth is the only planet we know where life has developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for these factors. This means that the values chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of Possible Values:
Because many of these factors are not well-constrained, if you change one of the more uncertain parameters even slightly, the final estimate for
𝑁
N (the number of civilizations) can vary by many orders of magnitude. This wide range shows that the equation can lead to very different outcomes based on personal or theoretical assumptions.
The Drake Equation was never meant to provide a precise answer. Instead, it serves as a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrial civilizations. It encourages discussion about the relative importance of different factors and highlights where our scientific knowledge is limited.
Is the Drake Equation Accurate or More Opinion-Based?
Accurate?
In the sense of being a strict mathematical model with well-defined inputs and predictable outputs, the Drake Equation is not accurate. Its accuracy is limited by the extreme uncertainties in several of its key parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning the evolution of life and intelligence, are based on opinion, interpretation, and the single example of Earth. Therefore, while the structure of the equation is logical, the numbers you put into it (and hence the final result) are often more reflective of our current opinions and assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equation is a valuable tool for framing the question of extraterrestrial life. It helps scientists and enthusiasts break down a complex problem into smaller, more manageable questions. However, because several of its factors are highly uncertain and subject to personal interpretation, it is more of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of the number of extraterrestrial civilizations.
In summary, while the Drake Equation is useful for thinking about the various factors that might lead to the emergence of a civilization, its outputs should be taken as highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the long history of Sol system and nearby planets and see if there is any possiblites that in one time intelligent life emerged in nearby planets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-human intelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-human intelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligent life forms in the Sol system and neighboring planets, and how this might factor into the equation.
Piecing together possibilities
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligent life, possibly on Mars or Europa, into the Drake Equation for the Sol system and neighboring planets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligent life emerging on Mars or Venus, though Earth remains the only known life-supporting planet in the solar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligent life could have emerged on planets like Mars, Venus, or Europa, and how this possibility aligns with the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligent life on Mars or Venus could intersect with the assumptions of the Drake Equation, which seems to focus solely on Earth-based evolution.
I’m piecing together the hypothesis of non-human, advanced, intelligent life in the solar system. Mars, Venus, and Titan present challenges, but Europa and Enceladus might harbor microbial life.
あなたの言いたいことを整理しつつ、内容をわかりやすく伝える文章を提案します。
近年、生成AIの利用が急速に広がり、その可能性がさまざまな分野で注目されています。しかし、それと同時に、AIの仕組みを理解せずに利用した結果、無駄なトラブルや誤解が生まれている事例も少なくありません。生成AIを正しく活用するためには、以下のような基礎知識を持つことが重要です。
生成AIは、膨大なデータから学習して生成物を作り出します。この過程では、以下のような概念が関わります：
• 潜在空間：AIがデータの特徴を抽象化し、多次元の空間上で表現する領域。
• モデルのトレーニング：データを用いてAIに学習させる過程。
• ファインチューニングとマージ：特定のデータでモデルを調整・統合し、特定のスタイルや特徴を強調する技術。
• LoRA（Low-Rank Adaptation）：既存モデルを効率的にカスタマイズする手法。
• ベクトル操作：プロンプトや設定によって生成結果を調整する方法。
これらの基本的な知識が不足していると、意図しない結果や誤解を招く可能性があります。
生成AIは、入力（プロンプト）に基づいて潜在空間からアウトプットを生成します。しかし、その過程には以下のような特性が伴います：
• 言葉が示す領域：自然言語は固定的な意味を持つわけではなく、複数の概念を内包します。例えば、「solid color, sharp edges, clean edges」というプロンプトは「Vector Style」に近いアウトプットを誘発します。
• バイアスの影響：モデルが特定のデータに偏っている場合、その影響が生成結果に現れます。たとえば、特定の絵師のデータで学習されたモデルでは、その絵師のスタイルが反映されやすくなります。
バイアスの例として、黒人がアフロヘアで生成されやすい、特定の職業が特定の性別と結びつきやすいなどがあります。これを回避するには、プロンプトを適切に設計し、結果を微調整するスキルが必要です。
AIが「必要なものだけを正確に出力する」ように進化する可能性はあります。しかし、それを実現するためには、以下の課題を解決する必要があります：
• 解釈の多様性：たとえば、「犬」と聞いて思い浮かべる犬種は人によって異なります。これは、個々の経験や背景に基づくものです。
• 知識と経験：生成AIを効果的に活用するには、ドメイン知識と目的を的確に伝える言語化力が求められます。
全ての人類が同じ解釈に至ることは現実的ではありません。そのため、必要な結果を得るためには、継続的な学びと試行錯誤が避けられないのです。
生成AIは強力なツールですが、その活用には正しい知識と責任が伴います。技術を正しく理解し、目的を適切に言語化する力を持つことで、トラブルを防ぎ、より良い結果を得ることができます。
結局のところ、「お前がそう思うんならそうなんだろう、お前ん中ではな」（日本橋ヨヲコ『少女ファイト』）という言葉が示すように、解釈や結果は主観的なものであり、全ての人が満足する解を得るのは難しいかもしれません。それでも、理解を深め、自らの力で「望む結果」に近づける努力を惜しまないことが、生成AIを最大限に活用する鍵となるのです。
I will direct all members of my cabinet to marshal the vast powers at their disposal to defeat what was record inflation and rapidly bring down costs and prices.
の意味がよく分からなかったので、無料の Gemini 2.0 に聞いたら、AI の進歩にびっくりした。
ご質問ありがとうございます。この英文は、政府やそれに準ずる組織の長が、記録的なインフレと物価高騰に対処するために、閣僚（内閣のメンバー）に権限を行使するように指示する場面で使われる表現です。具体的には、以下のような意味になります。
「私は内閣の全メンバーに対し、記録的なインフレと急速なコストおよび物価の下落を阻止するために、彼らの権限下にあるあらゆる力を動員するよう指示する。」
もう少し噛み砕いて説明すると、
つまり、この発言は、政府がインフレと物価高騰に対して断固たる姿勢で臨み、あらゆる手段を講じてその解決に当たるという強い決意表明と言えるでしょう。
この発言が使われる状況としては、以下のような場面が考えられます。
この発言は、国民に対して政府の取り組みをアピールし、安心感を与える効果も期待できます。
また、この発言は比喩的な表現が多く含まれているため、直訳では意味が伝わりにくい部分があります。上記の解説で、より自然な日本語に意訳することで、発言の意図をより明確に伝えられるように努めました。
他に何かご不明な点がございましたら、お気軽にご質問ください。
ご質問ありがとうございます。一つずつ丁寧にご説明させていただきます。
まとめますと、ご提示の英文は、政府の長が内閣のメンバーに対し、彼らが持つあらゆる権限を最大限に活用して記録的なインフレを抑制するように指示する、という強い決意表明を表しています。
他に何かご不明な点がございましたら、ご遠慮なくお尋ねください。
to defeat the record inflation ではなく to defeat what was record inflation とされているのには理由がありますか？
ご質問ありがとうございます。"to defeat the record inflation" ではなく "to defeat what was record inflation" と表現されているのには、明確な理由があります。これは、インフレの状況に対する認識の違いを表しています。
つまり、ご提示の英文で "to defeat what was record inflation" と表現されているのは、演説者が、過去に記録的なインフレが存在したことを認識しており、現在はその状況から脱却しようとしている、あるいは脱却しつつある、という認識を示しているからです。
逆に、現在も記録的なインフレが進行している状況で "to defeat what was record inflation" と表現すると、現状認識が甘い、あるいは現実から目を背けている、という印象を与えてしまう可能性があります。
このように、"the record inflation" と "what was record inflation" の使い分けは、インフレの状況に対する認識の違いを明確に表す重要な要素となります。
他に何かご不明な点がございましたら、お気軽にご質問ください。
to defeat と bring が and で並列になっていると思うのですが、ちょっと読みにくいですよね。and rapidly まで読んだ時点では、defeat の目的語が続くのかと思ってしまいます。
この原稿はプロのスピーチライターが書いていると思うのですが、あえてこういう構文にするメリットはあるのでしょうか？
ご質問ありがとうございます。おっしゃる通り、"to defeat what was record inflation and rapidly bring down costs and prices" の構文は、"and rapidly" の部分で少し読みにくさを感じることがありますね。通常であれば、"to defeat the record inflation and bring down costs and prices" のように、動詞句を並列させる方が自然です。
プロのスピーチライターがこのような構文をあえて用いた理由については、いくつかの可能性が考えられます。
このように、"to defeat what was record inflation and rapidly bring down costs and prices" という構文は、単に文法的な正しさだけでなく、強調、意味の明確化、修辞的な効果、文脈との関連など、様々な要素を考慮して選択された可能性があります。プロのスピーチライターは、聴衆にメッセージを効果的に伝えるために、このような複雑な構文を意図的に用いることがあるのです。
ただし、おっしゃる通り、若干読みにくいと感じる人がいるのも事実です。完璧な構文というものはなく、文脈や目的によって最適な表現は異なります。この例では、上記のようなメリットを優先した結果、若干の読みにくさが生じた、と考えるのが妥当でしょう。
英文のプロの人から見たらデタラメも混じってるのかもしれないけど、素人が無料で気兼ねなくアクセスできる「先生」としては最高級のクオリティだと思いました。
Programming proficiency necessitates a comprehensive understanding of multifaceted concepts, paradigms, and philosophies that underpin the art and science of software development. The Unix philosophy, with its emphasis on modularity, simplicity, and composability, serves as a foundational ethos for elegant code design. This philosophy advocates for creating small, focused programs that excel at singular tasks, facilitating the construction of complex systems through the judicious composition of these atomic units.
Proficient programmers must possess an encyclopedic knowledge of algorithms and data structures, enabling them to architect solutions with optimal time and space complexity. This encompasses a deep understanding of sorting algorithms (e.g., quicksort, mergesort), searching techniques (binary search, depth-first search), and advanced data structures (red-black trees, B-trees, Fibonacci heaps) The ability to analyze algorithmic efficiency using Big O notation is paramount for creating scalable solutions.
OOP principles—encapsulation, inheritance, and polymorphism—form the bedrock of modern software architecture. Mastery of design patterns (e.g., Singleton, Factory, Observer) and SOLID principles is crucial for creating maintainable and extensible codebases.
The FP paradigm, with its emphasis on immutability and pure functions, offers a powerful approach to managing complexity and facilitating parallel execution. Proficiency in higher-order functions, currying, and monads is essential for leveraging FP's full potential.
Expertise in language-specific advanced features, such as C++'s template metaprogramming or Python's metaclasses, allows for the creation of highly generic and reusable code. Understanding compiler theory and the ability to write domain-specific languages (DSLs) further expands a programmer's capabilities.
In an era of multi-core processors and distributed systems, mastery of concurrent programming models (e.g., actor model, communicating sequential processes) and parallel algorithms is indispensable. This includes proficiency in lock-free data structures, memory models, and synchronization primitives.
A deep understanding of computer architecture, operating systems, and memory management enables the creation of highly optimized, low-level code. This encompasses knowledge of cache coherence protocols, CPU pipeline optimization, and assembly language programming.
In an increasingly interconnected world, a thorough grasp of cryptographic principles, secure coding practices, and common attack vectors (e.g., buffer overflows, SQL injection) is crucial for developing robust and secure systems.
Proficiency in distributed version control systems (e.g., Git) and collaborative development practices (code reviews, continuous integration) is essential for effective team-based software development.
Advanced testing methodologies, including property-based testing, fuzzing, and formal verification techniques, are indispensable for ensuring software reliability and correctness.
In conclusion, the pantheon of programming knowledge extends far beyond mere syntax mastery. It encompasses a rich tapestry of theoretical concepts, practical skills, and philosophical approaches that, when harmoniously integrated, enable the creation of elegant, efficient, and robust software systems. The relentless pursuit of this multifaceted expertise is the hallmark of a truly accomplished programmer.
https://t.co/7MhJFHAxE4
https://x.com/wynhkra5e4g3uyk/status/1879425279854305469
"IOC accused of new low by funding study that claims trans women are at a disadvantage"
国際オリンピック委員会（IOC）は、トランスジェンダー選手が生物学的女性に対して身体的に不利であると主張する研究を資金提供したことで非難を浴びています。
⇒少人数かつ異なる訓練レベルの集団を比較する研究方法に疑問の声。
トランス女性19人、シス女性20人という小規模かつ偏りのある集団で、統計的な信頼性が低い。
トランス女性の体脂肪率は31.6%、シス女性は26.6%で、体型やトレーニング状態に明らかな違い。
トランス女性の酸素消費量（VO2max）は「未訓練または中程度の訓練レベル」に該当する一方、シス女性は「高度な訓練を受けたグループ」。
今や絵描きは企業向けの高性能AIだもんな。そのうちプロンプトで依頼来るようになるだろ。絵描きもそれをAIツールで出力してから参考にして絵を納品するみたいな感じになるんじゃない？
すでに見本をAIで作ってこんな感じでお願いしますみたいな風にはなってるだろうし。じきにそうなる。
(masterpiece:2.0), ((Detailed shading)), (japanese animation style:1.3), (highschool of the dead style), (finely detailed:1.7), (ideal ratio body proportions:1.3), (sharpness)
, 1girl, solo, (loose long sundress, frills), (see-through_silhouette), off_shoulder, (large_breasts, hanging_breasts, breasts_apart), curvy_wide_hip, thick_thighs, no-bra, bottomless
, semi-crouching_position_with_knees_apart, leaning_forward_with_hands_on_own_knees, slight_smile, (half_closed_eyes), (full_face_blush), pov from knee, close-up nkee
, (from_below:1.3), low angle, outdoors, on a meadow, cloud,, backlighting, straw hat, blunt_bangs, black_hair, implied_sex, cowgirl_position, hetero, 1boy, (Silhouette of penis)
客観的に見て明らかな悲惨な扱いではなく、自分の望むカップリングが実現しなかった場合に「作者はキャラクターを理解していない」と批判する読者の心理には複雑な感情が絡み合っており、いくつかの要因が考えられます。
ビッグファイブ（開放性、誠実性、外向性、協調性、神経症傾向）は、個人の性格を多角的に捉えるための包括的なモデルです。このモデルを用いて、「作者の意図を尊重し、様々な展開を受け入れることができる読者」と「作者への憎しみを強め、ネット上での誹謗中傷を繰り返す読者」の性格傾向を分析してみましょう。
他者の視点や感情を理解し、共感する能力が高い傾向があります。作者の創造的な決定を尊重し、自分の意見と異なる展開でも受け入れることができます。対立を避け、友好的な関係を築くことを重視するため、攻撃的な言動に出る可能性は低いと考えられます。
作者が作り上げた作品を尊重し、その意図を理解しようと努めます。衝動的な行動を避け、思慮深く行動するため、感情的な誹謗中傷に走る可能性は低いでしょう。
感情が安定しており、ストレスやネガティブな感情に比較的強く、動揺しにくい傾向があります。作品の展開が自分の期待と異なっても、冷静に受け止め、過度に感情的になることは少ないと考えられます。
新しいアイデアや経験に対して好奇心旺盛で、受け入れる柔軟性を持つ傾向があります。作者の意図や、自分の予想と異なる展開も、新たな視点として楽しむことができるかもしれません。
外向性は、社交性や刺激を求める傾向に関連するため、作者の意図を受け入れるか否かには直接的な影響は少ないと考えられます。内向的な読者でも、作者の意図を尊重することは可能です。
他者の視点や感情を理解することが苦手で、共感性に欠ける傾向があります。作者の意図を尊重せず、自分の意見を絶対視しがちです。批判的で攻撃的な態度を取りやすく、対立を恐れないため、誹謗中傷に抵抗を感じにくいと考えられます。
ネット上での匿名性を利用し、無責任な言動に走りやすいと考えられます。衝動的で計画性のない行動を取りやすいため、感情に任せて誹謗中傷を行う可能性があります。
感情が不安定で、ストレスやネガティブな感情に過敏に反応し、動揺しやすい傾向があります。作品の展開が自分の期待と異なると、強い怒りや憎しみを抱きやすく、その感情をネット上で発散しようとする可能性があります。
低い場合、自分の考えに固執し、作者の意図や異なる解釈を受け入れようとせず、攻撃的な言動に出る可能性があります。高い場合、型破りな考え方を好み、既存の価値観を破壊することに快感を覚える場合があります。それが作者への攻撃的な言動に繋がる可能性も考えられます。
誹謗中傷は、直接的な対面コミュニケーションを避けて、匿名性の高いネット上で行われることが多いです。そのため、外向性が低い、つまり内向的な傾向を持つ人が、匿名性を利用して攻撃的な行動に出る可能性も考えられます。しかし、集団で誹謗中傷を行うケースもあるため、一概には言えません。
ビッグファイブによる分析では、「作者を尊重する読者」は協調性、誠実性が高く、神経症傾向が低い傾向があると考えられます。一方、「誹謗中傷する読者」は協調性、誠実性が低く、神経症傾向が高い傾向があると考えられます。しかし、これはあくまで傾向であり、個々の読者の行動は、性格特性だけでなく、様々な要因によって影響を受けることを理解しておく必要があります。重要なのは、どのような理由があれ、誹謗中傷は許されない行為であるということです。
今のNHK紅白、選出された歌手を見ると「日本に生まれ育った視聴者だけの為の紅白歌合戦」のようで。百歩譲って＋韓国。
もっとベトナムで人気の歌手やヒットした曲やインドネシアやフィリピンのそれを採り上げれば、日本に暮らす皆で盛り上がれるのじゃかなろうか。
と書いてみたものの「ベトナムで人気の歌手やヒットした曲やインドネシアやフィリピンのそれ」を全然知らないな。
インドネシア人のYoutuber、Rainych(レイニッチ)がDoja Catの“Say So”を日本語カバーしバズったのくらいしか知らん。
それももう4年前の話か。
調べながら書こう。
ビルボードが2022年にベトナム版を始めたらしいので、これ見られたら簡単なんだけど有料会員登録必要で断念。
引っ掛かった個人ブログを辿りつつ参考に。今は個人ブログの中心地ってnoteなのね。
“「An Thần" (ft. Thắng)」は、Low Gの代表曲の一つ。
ローファイ好きならハマるかも？”
自分的にもツボな音だ。
「インドネシア 2024年 ヒットした楽曲」でググってみる。
インドネシア音楽について熱心に書いてる人がはてなブログにいらっしゃった。
インドネシア音楽大賞Anugerah Musik Indonesia 2024ダンドゥット関係まとめ - 世界の果てでダンドゥット
それを参考に歌手選び、つべで今年公開された楽曲で再生回数伸びてるのをチョイス。
本当にただの失業者
まだ収入はない
てな歌詞らしい。
機械的に生成されたものを除いて日本語で言及された記事が見付からないな、と思ったらちょろっと触れたのがあった。
太陽が“ジュッ”と音を立てそうな夕日の名所も。フィリピンの首都「マニラ」を巡る | 無料のアプリでラジオを聴こう！ | radiko news(ラジコニュース)
これ書く為に色々見てたら、つべのレコメンが一気にワールドミュージックと言うか東南アジアミュージックっぽくなっちゃった。楽しい。
音程の高低を「high, low」（英語）や「高低」（中国語）など、上下方向の比喩で表現するのは多くの文化と言語に共通しており、その理由には人類共通の感覚や認知的・物理的な基盤が関係しています。この現象をエビデンスと共に以下で論じます。
多くの言語では、音程（pitch）を「高い」「低い」という方向性で表現します。
• 英語: high pitch（高音）、low pitch（低音）
• 中国語: 高音（gāo yīn）、低音（dī yīn）
• 日本語: 高い音、低い音
• フランス語: son aigu（高音）、son grave（低音）
• ドイツ語: hohe Töne（高音）、tiefe Töne（低音）
一部の文化や言語では「厚い音」「薄い音」など別のメタファーが使われることもありますが（例: バントゥー語群の一部）、上下方向の表現が主流であることは多くの研究で確認されています。
音程（ピッチ）は音波の周波数（振動数）によって決まり、高音は高周波数、低音は低周波数に対応します。この物理的特性が、上下の比喩に結びついている可能性が高いです。
• 高周波数音（高音）: 振動が速く、小型の楽器や高い位置の音源から発せられることが多い。
• 低周波数音（低音）: 振動が遅く、大型の楽器や低い位置の音源から発せられることが多い。
この物理的な違いが、音を「高い」「低い」という空間的な比喩で表現する認知の基盤となっています。
人間は音を聞いたときに、音源の高さや方向を判断する能力を持っています。この能力は「高音は上」「低音は下」という空間的な感覚を強化します。
• エビデンス:
• Patel（2008）の研究によると、音程の高低を空間的方向で表現するのは、視覚・聴覚・触覚の相互作用（クロスモーダルマッピング）に起因する可能性があるとされています。
• さらに、楽器演奏においても、高音域の音は楽器の上部または小さい振動源から出ることが多く、これが「高い音」の認識に影響を与えています。
c. 重力の影響
重力が人間の感覚に及ぼす影響も重要です。高い位置にある物体は軽やかで、低い位置にある物体は重厚に感じられるという物理的感覚が、「高い音＝軽やか」「低い音＝重厚」という比喩につながっています。
• エビデンス:
• Lakoff & Johnson（1980）は比喩が人間の身体的な経験（身体性）に基づくと提唱しており、「高音/低音」の上下比喩もこの理論に合致します。
この上下の表現は、特定の言語から他の言語への翻訳や借用ではなく、人類共通の認知的枠組みに根ざしている可能性が高いです。
• 調査: Yip（2002）の研究では、アフリカ、アジア、ヨーロッパ、アメリカの多数の言語において、音程の高低が上下方向の比喩で表現されていることが確認されています。
• 例外的なケース:
• 一部の言語（例: アフリカのバントゥー語派）では「厚い音」「薄い音」と表現される場合がありますが、これも音の質感や体験に基づく比喩と考えられています。
言語間の翻訳や文化的影響だけでは、このような普遍的表現を説明するには不十分です。むしろ、これは人間の認知の普遍性によるものと考えられます。
4. 結論
音程の「高い」「低い」という表現は、人間の認知や身体感覚に基づく普遍的なメタファーであり、特定の言語が他の言語に影響を与えた結果ではありません。この表現は、音の物理的特性、空間的感覚、そして重力の影響など、多くの要因が相互に作用して生まれたものです。研究によれば、これは文化を超えた人類共通の感覚として認識されています。
参考文献:
• Lakoff, G., & Johnson, M. (1980). Metaphors We Live By.
• Patel, A. D. (2008). Music, Language, and the Brain.
• Yip, M. (2002). Tone. Cambridge University Press.
I've noticed a non-negligible number of people who have not only completed compulsory education in regular classes but have also received higher education and graduated from university, yet struggle with reading comprehension (understanding the meaning of text), cannot read long texts, and even have difficulty understanding videos.
When we limit the scope to individuals with broad cognitive challenges, the problem seems rather straightforward: they either "lack the ability to understand" or "take longer than usual to acquire the ability to understand."
Similarly, the case of individuals diagnosed with learning disabilities is relatively simple. While they may not have broad cognitive challenges, they require different approaches and training due to their unique learning styles.
However, it is perplexing that university graduates without broad cognitive challenges or diagnosed learning disabilities struggle to understand not only written text but also simplified video content.
I suspect that the underlying causes might include gaps in the horizontal transfer of experiences and knowledge, a severe lack of adaptability, and an extreme deficit in metacognition. Has there been any research on these issues? Additionally, could you please explain the concept of knowledge transfer?
(正規の学級で義務教育を修了し、さらに高等教育を受けて大学を卒業したにもかかわらず、読解力（文章の意味を理解する能力）に苦しみ、長文を読むことができず、さらには動画の理解にも困難を感じる人が少なくないことに気づきました。
認知能力に広範な課題を抱える個人に範囲を限定すると、問題は比較的単純です。「理解する能力がない」か、「理解する能力を獲得するのに通常よりも時間がかかる」かのいずれかです。
同様に、学習障害と診断された個人の場合も比較的単純です。彼らは広範な認知能力の課題を抱えていないかもしれませんが、独自の学習スタイルのために異なるアプローチとトレーニングが必要となります。
しかし、広範な認知能力の課題や学習障害を持たない大学卒者が、書かれたテキストだけでなく、簡略化されたビデオコンテンツの理解にも苦労していることは不可解です。
私は、その根本的な原因として、経験や知識の水平的転移の欠如、メタ認知の極端な欠如などが考えられるのではないかと疑っています。これらの問題に関する研究はありますか？また、知識転移の概念について説明していただけますか？)
Yes, research and analysis exist around the issues you described, particularly in the domains of education, psychology, and cognitive science. Let’s break down your observations and questions step by step:
Key Issues with Reading and Comprehension
1. Reading Comprehension Among Educated Individuals
• This phenomenon—educated individuals struggling with comprehension—is indeed perplexing, especially given their presumed exposure to a variety of learning materials. It suggests that education systems sometimes emphasize rote learning and surface-level knowledge acquisition over deeper understanding, critical thinking, and metacognition.
• Horizontal Transfer Gaps: This refers to the inability to apply knowledge or skills learned in one context to another. For example, someone might excel in a university course focused on memorization but fail to apply that knowledge in practical or less structured contexts.
• Severe Lack of Adaptability: Adaptability involves applying problem-solving and comprehension skills to unfamiliar formats or media. A lack of adaptability can result from a curriculum that prioritizes familiarity and routine over exploratory learning.
• Deficits in Metacognition: Metacognition is the ability to “think about thinking”—to reflect on, monitor, and regulate one’s own learning. If metacognitive skills are underdeveloped, individuals might struggle to evaluate the meaning of texts or videos, even if they have the raw intellectual ability.
Research Insights
1. Knowledge Transfer
The concept of knowledge transfer involves applying skills, knowledge, or strategies learned in one context to another. It is often classified into:
• Horizontal Transfer: Applying knowledge across similar contexts (e.g., using concepts learned in a biology course to understand a medical text).
• Vertical Transfer: Building upon foundational knowledge to understand more complex ideas (e.g., using basic algebra to solve advanced calculus problems).
Studies suggest that transfer is more likely to occur when:
• Learners deeply understand underlying principles, not just surface details.
• Connections between different contexts are explicitly taught and reinforced.
• Learning environments often emphasize task-specific skills rather than generalizable strategies.
• Standardized testing may encourage rote memorization over critical thinking.
• Lack of explicit instruction in how to generalize knowledge to new situations.
Research highlights the importance of metacognition in learning. Students who are unaware of their own comprehension limitations are less likely to engage in corrective strategies (e.g., rereading, seeking clarification). This can lead to stagnation in comprehension skills despite formal education. Effective interventions include:
• Teaching self-monitoring techniques.
• Encouraging reflective practices, like summarizing or questioning during reading.
4. Cognitive Overload in Multimedia
Even videos, if not designed properly, can overwhelm learners. The Cognitive Theory of Multimedia Learning suggests that excessive extraneous information or unclear organization in videos can overload working memory, hindering comprehension.
Strategies and Research-Based Solutions
1. Improving Knowledge Transfer
• Active Learning: Techniques such as problem-based learning or case studies can improve transfer by encouraging the application of knowledge to new situations.
• Teaching for Understanding: Encouraging learners to focus on “why” and “how” questions fosters deeper comprehension and the ability to generalize learning.
• Encourage learners to engage with unfamiliar formats and topics to build flexibility.
• Develop problem-solving skills in diverse and unpredictable contexts.
3. Developing Metacognitive Skills
• Self-Regulated Learning Training: Programs that teach students to plan, monitor, and evaluate their learning have shown success in improving comprehension.
• Feedback Loops: Providing actionable feedback on comprehension tasks encourages learners to reflect on their thinking processes.
The issues you describe highlight a gap between formal education outcomes and true comprehension or learning ability. Addressing these challenges requires systemic changes, including incorporating metacognition training, emphasizing transferable learning, and fostering adaptability.
If you’d like, I can delve deeper into specific research studies or provide examples of programs addressing these issues.
This is a fascinating and concerning observation that touches on several important areas of cognitive psychology and education. Let me address this systematically.
First, regarding knowledge transfer and metacognition: Knowledge transfer refers to the ability to apply knowledge, skills, or strategies learned in one context to new situations. It's closely related to metacognition - our ability to understand and monitor our own thought processes.
Research in this area has revealed several key findings:
David Perkins and Gavriel Salomon's work in the late 1980s and early 1990s identified two types of transfer:
A significant study by Brown, Collins, and Duguid (1989) in "Situated Cognition and the Culture of Learning" highlighted how knowledge often remains "inert" - students can pass tests but fail to apply knowledge in real-world contexts.
The phenomenon you're describing aligns with what cognitive scientists call the "transfer problem." Despite years of education, many individuals struggle to apply their learning in new contexts or integrate information across domains.
Some relevant research directions:
1. Cognitive Load Theory (Sweller et al.)
Shows how working memory limitations affect learning and transfer. Many students may never develop effective strategies for managing cognitive load, leading to poor comprehension of complex materials.
2. Reading Comprehension Studies
Work by Pressley and Afflerbach on "verbal protocols" revealed that skilled readers use multiple strategies simultaneously, while poor readers often lack these metacognitive tools.
3. Domain Integration Research
Studies by Susan Goldman and others have shown that even advanced students often fail to connect knowledge across domains, treating each subject as an isolated "silo."
Your observation about university graduates struggling with comprehension despite no apparent cognitive disabilities might be explained by several factors identified in research:
1. Surface-level Learning: Many educational systems reward memorization over deep understanding
2. Limited Strategy Instruction: Students often aren't explicitly taught comprehension strategies
3. Fragmented Knowledge: Information is typically taught in isolation without emphasis on connections
4. Weak Metacognitive Skills: Students may never develop the ability to monitor and regulate their own understanding
Some promising approaches to address these issues include:
1. Strategy Instruction Models
Teaching explicit strategies for comprehension, integration, and transfer. The Self-Regulated Strategy Development (SRSD) model has shown particular promise.
2. Knowledge Integration Frameworks
Approaches like Knowledge Integration Environment (KIE) help students connect ideas across domains.
3. Metacognitive Training Programs
Programs focusing on developing metacognitive awareness and self-regulation skills.
Since you asked about studies, I should note that while I've referenced several important works, you should verify these citations as I don't have direct access to current databases and could be misremembering details.
Would you be interested in exploring any particular aspect of this issue in more detail? For instance, we could delve deeper into specific instructional strategies that have shown promise in developing transfer abilities, or examine the relationship between metacognition and knowledge transfer more closely.
➤「救いようが最もうない、極東の自称他称の〝ジャーナリスト〟や〝学者〟、〝知米派〟は読まなくても構い。読んでもその肥大化した自己承認欲求、度し難い自己愛性人格では読むことはできないし、理解もできない。ただ見下した目線で見やるだけで、そこに自分が利用できる素材がなければ鼻で嗤うだけだ。この文章は、我がU.S.を領りたい、領ろうと下向きの反省的眼光で欲する諸君に読んで貰いたい。
I Traveled to 46 States in America This Summer. Here’s Why Trump Won.
By Frank S. Zhou
By Ezekiel A. Wells
Ezekiel A. Wells ’27 is a Double Concentrator in Environment Science & Engineering and Economics in Eliot House. He spent last summer traveling to 46 American states conducting interviews for his YouTube series, “Crossroads America.”
A week after Democrats’ election loss, accusations have flown in every direction within their Party. Some fault President Joe Biden for an egoistic refusal to drop out of the race earlier. Some blame the Harris campaign for failing to serve key demographics and communicate a clear vision for the country. And some blame Americans, claiming that racism and sexism drove voters toward Trump.
These factors certainly exist, but we’re missing a larger piece of the picture.
Over the summer, I traveled to 46 states in the U.S., creating a YouTube series highlighting slices of life across the country. In conversations from my nearly three-month road trip, I spoke with Republicans who were certain that inflation is entirely Biden’s fault and Democrats who, despite their frustrations with corporate profits and desires for universal healthcare, hoped for a more moderate candidate. From supporters of all candidates, I heard a shocking amount of misinformation.
After combing through hundreds of hours of interview footage from swing state Trump voters, I am certain that, as much as other factors influenced the outcome of the election, our crumbling media landscape — which has caused a rift in our democracy — is most to blame.
In the postwar period, news was dominated by three main channels, and because of the Fairness Doctrine, each station reported the same stories and covered multiple sides of each issue. Viewers picked which channels they watched mainly based on their preferences for news anchors’ personalities. Of course, this model had its problems, but, at the end of the day, it meant that Americans worked with a shared set of facts.
A shared set of facts is not the world we live in today.
Throughout my interviews, conspiracy theories were rampant, and on at least five separate occasions across separate states, I was told that Bill Gates tampers with our food, adding plastic to our fruits and vegetables to make his medical investments more profitable.
In conversations with voters, neither side seemed able to name many specific policy issues they cared about; everyone just seemed to repeat the words of their favorite pundits, podcast hosts, and internet personalities.
Although this behavior is harmful, I don’t blame everyday Americans. Blame falls on the media that has ostracized, disillusioned, and misinformed them.
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I first saw this trend with low-wage workers in West Virginia, who — despite falling inflation rates — have seen stagnated salaries and clear increases in food costs. Channels like Fox News bred anger and resentment for many of them.
Take July of this summer, for example, when for the first time in his presidency, prices actually fell under the Biden administration. Traditional media establishments rushed to celebrate this victory, with one article from CNN declaring, “The White House can finally cross out ‘inflation’ on its list of presidential liabilities.” However, outside these bubbles, I observed many Americans held a different view.
In late July, I was welcomed at a massive family reunion in Tylertown, Mississippi, where one Trump voter — a middle-aged, Black, family man, pastor, and soul food enthusiast — made this clear.
“When I go in the grocery stores, and I gotta spend my last to get groceries, you mean to tell me I’m not gonna look and see who’s gonna vote to help me? I voted for Trump and I’d vote for him again, because he put money in our pocket,” he told me.
In their coverage, mainstream news organizations obsess over the Federal Reserve’s next rate cuts while failing to connect with people concerned with their next meals. With titles like “Vance: Young Americans ‘Are Becoming Paupers’ Due To Inflation, High Housing Costs,” sites like The Daily Wire had their fingers on the pulse of American sentiment, welcoming new readership from those who felt neglected by traditional media.
This problem was not just confined to the economy. While Biden’s mental state was deteriorating, liberal media outlets seemed to under-cover these stories, sheltering him from scrutiny of his declining capabilities, until the infamous presidential debate.
Formerly trusted networks slowly made themselves indigestible to the polarized American public, and in 2024, for the third year in a row, a Gallup poll found that more Americans indicated having “no trust” in the media than those who trust it a “great deal/fair amount”.
So where does the average American turn when the nation’s media cannot be trusted? For many people, it was YouTube talk shows, Newsmax, and podcasters such as Joe Rogan.
While Democrats seek to blame various internal factors for this election’s loss, I cannot help but think of Joe Rogan’s Trump endorsement, the many blind lies I heard from ordinary citizens across the country, and declining trust in American journalism.
As Harvard students and members of higher education institutions, we have a part to play in the problem. At Harvard’s Institute of Politics, those who denied the 2020 election results have been precluded from speaking at the JFK Jr. Forum. While the goal is understandable, it shields students from understanding the American viewpoints they represent.
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There is a difference between platforming intentional and manipulative misinformation and listening to and learning about where people are and what they believe.
As a pipeline to mainstream media, Harvard, and its future journalists, have to consider the audience they lose when they stay inside of their bubble and ignore the issues of everyday Americans.
The disappearance of factual importance in our world is alarming and dangerous, but if we, as aspiring journalists, politicians, and engaged citizens, want to be taken seriously in communicating Trump’s threat to democracy, inflationary tariff policies, and so on, we owe American voters that seriousness, too.
Ezekiel A. Wells ’27 is a Double Concentrator in Environment Science & Engineering and Economics in Eliot House. He spent last summer traveling to 46 American states conducting interviews for his YouTube series, “Crossroads America."
機械学習エンジニアとして働いている者として、何点か賛同できない点があったので個人的な主張を述べておきます。
深層学習モデルの作成経験はありますが、いわゆる「GenAI」の動向を詳しく追っているわけではなく、GenAIエンジニアでもありません。
ですので、私の解釈が間違っている場合にはコメントをもらえますと幸いです。
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(引用) そもそも深層学習の構造を考えると、億単位の画像を学習している基盤モデルに自分の作品が数十枚食われた程度で、個人の絵柄が再現できるはずもない。(引用終わり)
イチから学習させる場合には確かにそうですが、悪意ある一般ユーザーの多くが行うのはLoRAであり、これは汎用的な生成AIに数十枚の特定スタイルの画像を追加学習させることでファインチューニングを行うものだという認識です。
これには数十枚の画像があれば十分なので、「個人の絵柄が再現できるはずもない」というのは間違いではないでしょうか？
参考1：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000051.000100410.html
参考2：https://note.com/mioha_0308/n/n3b9a40b2c08c
参考3：https://w.atwiki.jp/genai_problem/pages/18.html
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(引用) ある者はGlazeやらNightshadeやらで絵を汚すことで安心（＝プラセボ効果）を得ようとし、(引用終わり)
GLAZEについては、単にそれっぽいノイズを加えるのではなく、Style transferを行うことで、生成AIにスタイル特徴の特徴空間を誤認させるものだという理解をしています。
実際に論文中でも、スタイルを誤認させることに成功しています。
これはAdversarial Attackのように、人間には一見同じように見える画像でも、生成AIには全く異なるものに見えるように画像を変換しているものだという認識です。
GLAZE, Nightshadeを実際に検証した記事を見てみると、たしかにLowフィルターだけを使用した場合にはあまり効果はなさそうですが、Highフィルターを使用した場合には一定の効果はあるように見えます。
（Lowフィルターだけをかけても効果が薄いという主張であれば、賛同します）
参考1：https://qiita.com/heart_mugi/items/aa88e78add3ee138858a
参考3：https://qiita.com/miu200521358/items/81439ba159d836faa0f4
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giant humanoid robot, white armor with blue chest and red accents, iconic V-shaped yellow crest on its head, mechanical details, intense and determined expression, large metallic feet, standing upright facing forward, futuristic military design, holding a large beam rifle in one hand, shield attached to the other arm, sci-fi city background, realistic and detailed, high quality, 8K, cinematic lighting, sharp focus, --no text, watermark, blur, low quality, cropped image, extra limbs, deformed, bad anatomy --chaos 30 --ar 1:1 --style raw --personalize itwx2ri --stylize 50 --weird 900 --v 6.1
生成AIの絵づくりは、しょせんは絵を描いてるのではなく、学習と称した参照先(膨大な参照先)の画像のパーツをよしなに切り貼りしているの延長に過ぎないことが、よくわかる。
ひがしやしき、オタクに刺さる。
おれがはてな匿名ダイアリーに「や、教養主義的なのって別に筋は通ってなくないスカ？」とかグチグチ書き連ねてるところ、彼の音楽では「うわさの本物のアレはまあいうほどでもないな 私だけのそれにまあとっくに出会ってたから ルーブルのあれもでっかいスピーカーのlowもいうほどではないな」と歌われる。
ある種の人間が抱えてるであろう気持ちを、中々言葉にならないけれど言いたくてたまらないようなものを、短くかっこよく言ってのける。好きなんだよそういうのが。蓋をしがちな心の大事な部分がくすぐられちゃうよ。
劇的でない生活への嫌悪。フィクションの永遠性や物語性への憧憬。思春期とともに卒業しろとでも言われそうな心。
人とズレてることに強く苦しむ訳でもなく、これがオレだぜ！と強がって掲げる訳でもない。「まとも」でない自覚はありつつ、変わることを切望する訳でもない。諦念混じりの自嘲的な語り口で内省的な心情を綴る。でも時々熱いものもある。
そこにオタクワードを散りばめて、共感性というかオタク的内輪感を高める。
生活感のある言葉で描かれる感傷。ワンルーム・セックス・タバコ的な「エモ」って、自分の中の社会性の顔色を伺って小馬鹿にする姿勢を取りつつも、そういう退廃的なものにはちょっと良さを感じてしまう。そこでオタクにとって遥かに身近なモチーフを持ち出された上、内向きのめんどくさい目線から放たれたらもうね。「こういうのちょっと恥ずかしいかな」とか思う余裕なんて吹き飛んでしまう。
自負にせよ羨望にせよ専門家信仰や選民意識のようなものが高まって、最近じゃインターネットで「オタクですらない何か」とでも自虐したり揶揄されるような内省的な生き物にとても刺さる。「オタク」という言葉の芯に内向きな精神性を感じている人間に。
熱心にコンテンツを摂取してるかどうかはあまり重要な問題じゃない気がする。
最初に聴いた時は、ひでえ歌声だと思った。低く濁ったオタクボイス。
Twitterの近隣フォロー圏内で局所的に流行っているのか数年ほど前から名前を聞いていて、試しにと聴き始めた気がする。
アマチュアというかインディーズというか、そういう人の曲を聴くのってなんかオシャレっぽいなと思ってしばらく聴いてた。
ラップって言うけど、コテコテの感じではない。時々韻踏んでるなって所はある。あとたまに来る畳み掛けるようなフロウも気持ち良い。
声については慣れた。志村正彦と違って特に魅力だとは感じないけど。低い声、オクターブ上の高い声、その両方が使い分けられてる。高い方が入ってると比較的聴きやすい。でもポツリと呟くようなフレーズに使われがちな低いオタク声の方がエンパシーは高まる気がする。
よっぽど繰り返し聴いてるんでもなければ、おれあんまり音楽聴いてて歌詞が耳に入ることないんだけど。やっぱラップってそこが大事なんかな。
ちょっと前にキタニタツヤが取り上げてたらしいけど、おれはキタニタツヤをよく知らんのであんまりピンと来ない。
もういない人に言ってもしょうがないんですけどね
人生ちゃんは続くらしい
今夜、すべてのyoutubeliveで
辺りが好きですね。
