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AI: The New Aesthetics of Fascism

《AI：法西斯主義的新美學》

/ Gareth Watkins, 2025

它令人難堪、具破壞性，而且看起來一團糟：AI 生成的藝術，是極右派的完美美學形式。

湯米・羅賓森（Tommy Robinson）在推特上發布了一張士兵在 D 日走入海中的圖片。極右團體「英國優先」（Britain First）的共同領導人製作了描繪穆斯林男子在大眾運輸工具上嘲笑悲傷白人女性的圖像。一首結合俗氣的德式流行歌曲與粗劣種族刻板印象的 AI 生成歌曲進入德國熱門前五十名，並登上 Spotify 全球病毒式傳播榜第三名。班傑明・納坦雅胡（Benjamin Netanyahu）構想出一個民族淨化後的加薩幻景，透過子彈列車與同樣虛無的「Neom」相連。基爾・史達摩（Keir Starmer）領導的工黨發佈了一支影片，將其政策以擬人化動物的形式呈現，隨後被迫下架。幾天後，他們宣稱要將「AI注入英國的血脈中」。

右翼喜愛 AI 生成的影像。在短短時間內，整個政治光譜的一半集體迷戀上由生成式 AI 所創造出的華麗且令人不安的視覺畫面。儘管這些支持者對任何形式的藝術表現既缺乏熱情也缺乏才能，右翼視覺文化從過去記憶猶新��競選海報，到「恐懼浪潮（terrorwave）」風格，如今幾乎完全淪為劣質內容。為什麼會這樣？要理解這一點，我們必須思考右翼對工人的厭惡、其與科技產業的（超過互惠的）共生關係，以及，最根本的，他們對啟蒙人文主義的徹底拒絕。這聽起來也許過於牽強，但請容我繼續說明。

第一點是最明顯的。所謂的「AI」——以大型語言模型如 ChatGPT、以及主要以擴散模型為基礎的圖像生成器如 DALL·E 和 Midjourney 為代表——承諾只要使用者能輸入一段提示語，就能搖身一變成為文案寫手或平面設計師；而這些職業通常與年輕、受過教育、城市居住者，以及往往偏左的政治傾向相關聯。即便最好的 AI 模型仍然不具備實際職業應用的能力，這一點卻幾乎無關緊要。真正的賣點在於，使用這些模型的人不需要支付報酬給（更重要的是，不需與之互動）那些他們認為低人一等、卻不得不依賴其技術專業的工作者。

對像「英國優先」這類規模較小的組織而言，聘用一位全職設計師來滿足他們對於圖像——無論是哭泣的士兵還是咧嘴笑的外國人——的無盡需求，是一筆無法正當化的開銷。但國家領導人呢？擁有動員龐大國家資源的能力，難道連在 Fiverr 找人做圖都不願意嗎？但他們為什麼要這麼做？當他們可以用 AI 完成，藉此向其支持者傳達一個訊號：他們對勞動的徹底蔑視。

對其右翼支持者而言，缺乏「人」的存在正是 AI 藝術的賣點，而非缺陷。在過去，機械製作的藝術會刻意強調其人造性——例如包浩斯的量產現代主義（納粹曾打壓，德國另類選擇黨 AfD 也對其發出譴責），或 Kraftwerk 的電子音樂。而 AI 藝術則假裝它是寫實的。它可以以右翼偏好的方式創造圖像：像湯瑪斯・金凱德的畫作、夢工廠風格的無靈魂 3D 動畫、那些只能傳達創作者預設解釋的無深度影像。更關鍵的是，它可以���完全不需要藝術家的情況下做到這一切。

哈維爾・米雷伊是一位狂熱的 AI 圖像使用者，他希望阿根廷人民知道，他們當中任何一人都可能成為那 26.5 萬名因他引發的經濟衰退而失業（其中多為年輕人）的一員，這一切還獲得了經濟菁英的熱烈讚揚。他想傳達的是：任何人都有可能成為他電鋸下的下一個對象，即使那表示他會製作一些可笑的爛圖來滿足他那 590 萬位毫無批判性的 Instagram 追隨者。

說到 Instagram，任何年紀足夠讀懂這篇文章的人，應該也都記得馬克・祖克柏——以及整個矽谷——曾經被廣泛認為是自由派代表。「Zuck」甚至一度被視為唯一可能打敗唐納・川普的總統候選人。（值得注意的是，隨著祖克柏愈來愈右傾，他的穿著也變得愈來愈糟，這點我們稍後會再談。）

但即使是 Zuck 也無法讓 AI 成為主流。Meta 在 2023 年推出的那些奇怪的 AI 假帳號，在六個月後默默被撤下，如果不是 Bluesky 的使用者發現有些帳號倖存下來，這項失敗幾乎會從歷史中完全消失。這似乎就是所有商業 AI 項目的命運：最好的情況，是它們與人們實際需要的東西捆綁在一起，從而被冷淡接受（如 Microsoft 的 Copilot）；最壞的情況，則是完全失敗，因為技術根本不到位。企業無法推出 AI 產品而不被消費者清楚告知：「沒人想要這個。」

然而他們依然持續推進。為什麼？答案是：階級團結。

整體而言，資本家階級在 AI 上下注了龐大的賭注：根據高盛的估計，投入金額達一兆美元——這甚至還是川普政府承諾為其「星門計畫」額外投入五千億美元之前的數字。雖然先前對元宇宙與 NFT 的押注未見成果，但他們在加密貨幣上的下注取得了驚人的回報——截至本文撰寫時，這個市場市值已達 3.44 兆美元，幾乎是從虛空中創造出來的。

上述所有技術都獲得了政治右翼的大力支持：唐納・川普曾聯合發行 NFT 項目與迷因幣；極右勢力則因被排除於主流銀行體系之外，幾乎全數依賴加密貨幣進行運作。這不只是因為「實用性」，更是一種立場認同與科技產業的結盟。AI 也不例外。

OpenAI 靠每月 200 美元的 ChatGPT 訂���費依然無法獲利；高盛完全找不到合理的投資回報依據；執行長山姆・奧特曼更面臨性侵與戀童等指控。「Slop（劣質內容）」幾乎成為年度關鍵詞。然後，最致命的一擊：由中國開發的開源 AI 專案 DeepSeek，在一夜之間讓美國股市蒸發一兆美元市值。

換言之，AI 產業如今急需所有可能的盟友，再也無法挑三揀四。如果人們唯一看到 AI 圖像的地方，是在推特帳號 @BasedEphebophile1488 上——那也好，至少還有人在用。他們的思維似乎是：只要 AI 能在公眾意識中撐得夠久，就能像加密貨幣一樣，變成「大到不能倒」。政治人物如湯米・羅賓森雖不會主導這個過程，但他們可以讓 AI 的使用變得正常化，而羅賓森正好活躍於那些能對 AI 產業提供實質協助的數位社群中。

就如同我們可能會捐款支持 GoFundMe，資本家階級提供的「互助」方式就是投入數十億美元的投資、把 AI 整合進他們的產品中、並透過實際使用來推動 AI 的常態化。這種「常態化」的過程，已讓英國自稱中間偏左的工黨政府承諾投入巨資建設 AI 基礎設施。如果「史達摩派」的一大特色，是他們認為唯有保守價值才真正合法，那麼他們擁抱 AI 及其美學，也就不足為奇。 AI 影像看起來一團糟。但我想要主張的是，這正是它對右翼的最大吸引力。 如果 AI 真能創造出形式精緻、令人驚喜、富有靈魂的藝術，那麼他們根本就不會想要它。他們會被那樣的東西嚇退。

過去，保守派確實曾經創造過偉大的藝術——托爾斯泰、契訶夫、陀思妥耶夫斯基、G.K. 卻斯特頓、克努特・漢森 等，都是例子。但那個時代早已過去。經歷數十年的反智與對人文學科的仇視後，他們不再有能力創造藝術，甚至連思考藝術都不行。

藝術一直以來都存在於傳統與前衛之間的辯證拉鋸中：一邊是「藝術就是一幅寫實的風景畫或希臘神話場景」，另一邊則是「一個小便斗只要有藝術家簽名也能成為藝術」。前衛的目標，如其名稱所示，是要擴張藝術的疆界，��人理解：羅斯科的大片色塊或小野洋子的行為繪畫，能夠與維梅爾的肖像畫產生同樣的藝術效能。

甚至在過去，右翼也曾參與這場擴張：義大利的未來主義者就是其中之一。那時還有像塞林這樣的作家與溫德姆・劉易斯這類藝術家，他們不但創作出偉大作品，甚至還推動了當時的前衛藝術風潮。

但今天呢？還有哪位右翼藝術家，不是在懷舊某個幻想中的時代——一個猶太人、女性與同性戀「尚未破壞」藝術的時代？大概只剩米歇爾・維勒貝克還能勉強算數，而且他早已過了他那兩本小說的巔峰期。

右翼的美學計畫，就是用滿天飛的垃圾，侵蝕所有反抗政治殘酷的思想根基。

藝術有規則——就像自然界的規則一樣，這些規則足夠寬容，讓蕭邦與 Merzbow 都能被歸類為「音樂」，但這些規則確實存在。即便是網路迷因，也得遵循這些規則。最失控的 shitpost 也延續自外圍口號式藝術的悠久傳統，可追溯至 1960 年代的地下漫畫、再更早至達達主義與超現實主義。它們不是「虛無」，即便醜陋，也常常是以有趣、具創造力的方式在醜陋。有人有意識地將它們做成那樣的。

即便前衛藝術再怎麼擁抱衝擊與虛無主義，從未有任何藝術家是單純為了「讓弱者痛苦」而創作。即便是最墮落的 Power Electronics 音樂團體，或最駭人的維也納行動藝術家，他們的作品中也蘊含某些除了「施加苦痛」以外的東西。

安迪・沃荷的量產藝術，並不是靠讓觀眾想像他們的階級敵人失業來帶來樂趣。但這，正是 AI 藝術的目標，也是為何它會與右翼產生共鳴。

如果藝術的本質是制定或打破審美規則，那麼右翼所使用的 AI 藝術所傳達的是：沒有任何規則存在，除了由「內群體」對「外群體」行使赤裸權力的那條規則。

它傳達的訊息是：唯一的審美樂趣，就是在知道某人因為它而受到傷害的那一刻。這種傷害可以是具體針對某族群的（例如英國優先黨的 AI 宣傳圖），也可以是針對「藝術本身」的，進而攻擊所有認為藝術應該有價值的人。

它也可以是帶著玩笑意味的——就像文學典型中殘酷小孩拔掉蒼蠅翅膀時那種玩鬧的態度——甚至帶著「反諷」姿態。馬斯克的納粹敬禮手勢，正是這種「諷刺又不完全諷刺」的極右符號挪用傳統的一部分，其源頭可追溯至 4chan，馬斯克最愛的網路據點，更遠可追溯到二十世紀的極右反文化圈。

AI 是右翼的完美工具，因為它無靈魂、無創造力、無關乎人。它的任務，不是探索美，而是助長霸權。

性別報復主義（gender revanchism）是後現代右翼的主要組織原則之一，而許多 AI 的日常應用也展現出一種極為性別化的殘酷：

例如：利用 AI 製作的深偽裸照（deepfake nudes）； 將 AI「女友」當成羞辱真實女性的工具，暗示「你們已被取代」； 利用 AI 創作出泰勒絲（Taylor Swift）被性侵的圖像； 網路上最大的深偽影片庫甚至以川普為吉祥物。

這些態度也滲透至科技與 AI 產業的高層。

OpenAI 的執行長山姆・奧特曼（Sam Altman）——這位被讚為新世代的科技領袖、與賈伯斯和比爾・蓋茲並駕齊驅的創新者——據稱是一位強暴犯與戀童癖者。根據指控，他從妹妹三歲起便視她為自己的性財產。他的回應是：「照顧一位心理健康有挑戰的家人，是很困難的。」

在當代極右派的認知中，對性暴力的熱愛不僅不是污點，反而是一種身分證明。他們越極端，越傾向公開讚美強暴與戀童。奧特曼的法律問題，對某些人來說，反而強化了他「是自己人」的形象。

同一時間，馬克・祖克柏在 Joe Rogan 的節目中聲稱，科技業已被「文化閹割」，呼籲業界注入更多「陽剛能量」與「侵略性」。

再來談談祖克柏的穿著風格。他曾是灰色帽 T 的代名詞，如今卻開始穿上寬鬆 T 恤，上頭印著「非祖即無」（It’s either Zuck or Nothing）拉丁語標語，搭配造型笨重的 Meta AI 眼鏡和不必要的金項鍊。

這不是 Rick Owens 或 Vivienne Westwood 那樣有藝術野心的設計。這就是又醜又蠢。

祖克柏的身材也比過去壯碩許多，儘管他的生活毫不需要健美的體格。這種轉變不是巧合——隨著他擁抱公司文化與 AI，他也感到有能力蔑視時尚標準。

這是一種表態：我有錢、有權，就算醜也無所謂。

這讓人想起那個笑皇帝沒穿衣服的孩子。皇帝只要無視笑聲就好。

川普的髮型同樣��此。它看起來荒謬透頂，這正是重點。這是權力的象徵，一種小型的殘酷。

Cybertruck——那輛彷彿由極右大腦設計的「反藝術」車輛——最終失敗了，很大一部分原因是：開這台車讓人感到羞恥。

AI 是一種殘酷科技。

它：剝奪工人工作； 浪費數百萬公升的水資源； 釋放大量二氧化碳； 幫最糟的意識形態做宣傳； 填滿世界的醜與愚蠢。

殘酷，是右翼信仰的核心。他們甘願賠錢、付出生命，也要讓世界更殘忍。而 AI 是其中一部分：一場製造「機器神明」的衝刺，目的是永遠將資本從勞動中解放出來。

這並非譁眾取寵：OpenAI 的管理層與創辦人許多曾是 LessWrong 部落格的追隨者，那裡正是「羅科的魔鬼（Roko’s Basilisk）」概念的發源地。

與加密貨幣相比，AI 更加虛無。它沒有任何 redeeming quality（值得拯救的價值）。它是這個時代的災難，我們將需要數十年才能清除這兩三年間所製造的垃圾。

AI 是一場發燒——它只能自己退去。

就像加密貨幣一樣，精英們已深陷其中，無法自拔。儘管毫無用處，他們仍會想盡辦法讓它成真。這項技術在心理上與他們極度契合，因此更可能被他們死守不放。

不過，如我們在去年美國大選短短兩週內所見，右翼的心智極其脆弱。 他們可以接受顛倒的現實，卻無法忍受被嘲笑。

所以：說他們「很怪」真的有效； 說他們的藝術「一坨屎」也有效； 嘲笑那些把 AI 當認真工具的人，最有效。

談環境破壞、談勞動剝奪，這些都沒用——他們喜歡這些，他們覺得這樣很有破壞力。

你不該說他們在剝削藝術家。你該說：「你看起來很廉價。」

如果「讓人受傷」是他們的目的，那我們唯一該做的，就是：

別表現出受傷。 就算我們心裡真的不舒服，也不要讓他們看見。

科技進步不是線性的，也不是完全非民主的。

Google Glass 就是因為我們嘲笑使用者是「glassholes（玻璃混蛋）」才沒上市。

Cybertruck 會失敗，也正是因為太丟臉了。

我們早已看到，AI 產業其實很脆弱：中國研究生花幾毛錢就能做出相同的模型，讓整個「資料中心堆錢」的商業模式變得岌岌可危。

左派在很多領域處於弱勢，但我們有一項武器：

對現實的一針見血批判。

我們批判一切，我們有記憶，我們知道世界可以更好。

我們對抗 AI 和擁抱它的右翼勢力，最有力的武器，也許不是罷工，不是抵制，也不是辯證法。

也許只是：「這很尷尬。」 「這很爛。」 「這東西醜爆了。」

[petapeta]

クレジットカード情報の入力に有効期限が必要な理由は、同じ番号のカードが複数枚存在する可能性があるためです。カード番号だけでは一意性が保証されず、有効期限を組み合わせることでセキュリティコードが一意に定まります。これにより、過去のセキュリティコードを再利用してしまう問題を防ぎます。したがって、有効期限の入力が求められるのです。

カード番号がもしユニークであれば、カード番号と有効期限は1対1で紐づきます。これならカード番号だけ入力してもらえば問題ありません。データベースから有効期限情報は引っ張ってこれるので。しかし、実際にはカードは有効期限が切れそうになると別のカードが送られてきます。そのため、そもそもカード番号と有効期限情報は1対1で対応してません。

また、ほかにもセキュリティコードの問題もあります。たとえば1000回カードを更新したとします。次に発行するカードのセキュリティコードはなににすればよいでしょうか?もし過去に使ったセキュリティコードを設定すると、過去にそのセキュリティコードで登録してたサービスが再びカード支払いできるようになってしまいます。

4980-1234-5678-9012 123 でサービスAに登録していたとする (有効期限は入力してない)

有効期限だけ異なりセキュリティコードが同じ 4980-1234-5678-9012 02/ 123 が発行されたとする

サービスAでカード支払いができてしまう

つまり、あるカード番号に紐づくセキュリティコードが複数あるのが問題なのです。コレに対して、カード番号+有効期限であればセキュリティコードは1つに定まります。

セキュリティコードを参照する際にカード番号のみだと複数枚あるときがあるので問題が発生する→カード番号+有効期限ならセキュリティコードが一意に定まる。だから有効期限も必要なんですね

[moko1590m]

ピケティ的視点でインフレを捉えるとき、焦点はズバリ：

📌 インフレが不平等（格差）をどう変化させるか？

ということになります。

ピケティは『21世紀の資本』『資本とイデオロギー』『平等についての小さな歴史』などで一貫して主張しているのは、

💡 「長期的に見ると、**資本収益率（r）が経済成長率（g）を上回ると、格差は拡大する」 （r > g の法則）

です。

ではここで、インフレが出てきたとき、 この「r > gの構造」にどう作用するのか、具体的に見ていきましょう。

🧠 ピケティ視点から見たインフレの意味：3つの軸

① 📉 インフレは「通貨建ての資産」を破壊し、「実物資産」を守る

● どういうこと？

インフレが起こると、預金・債券などの通貨ベースの資産は目減りする。

一方、土地・株・不動産・美術品などの実物・収益資産は、インフレに応じて価値を保つ／むしろ増える。

● ピケティ的に言うと？

「すでに資本を持っている人」は、資産構成が実物中心なので守られる。

「持たざる者（主に労働者）」は、給料や預金が実質的に目減りし、格差がむしろ拡大する。

💥 インフレ = 富裕層の“防衛力”と、労働者階級の“無防備さ”をあぶり出す。

② 🧾 インフレは「政府の借金を圧縮」するが、そのコストは誰が払うか？

● ピケティ的関心

インフレは国家債務を相対的に軽くする。

でも、それによって誰が得し、誰が損をするのかが重要。

● 実例（歴史）

戦後フランスでは、インフレで国債を「実質踏み倒し」。

それによって国が財政再建したが、そのツケを払ったのは国債を保有していた中産階級。

一方で、富裕層は資産を不動産や外国資産に逃していた。

● ピケティの結論

💬 「インフレによる債務削減は、透明性のない税であり、民主主義的正当性に欠ける」

③ 🔁 インフレが本当に格差を縮小するには、「資本課税」がセットで必要

● ピケティの主張

インフレそのものは「ランダムな再分配」になりやすく、構造的な不平等を変えない。

富の偏在を解消するには、資本そのものへの課税（相続税、資本税、累進課税）が必要。

● つまり…

インフレが格差を縮小するどころか、何もしないと逆に格差拡大要因になる → インフレ期にはむしろ「富裕層の資産逃避に対抗する政策」が必要！

📊 具体的に起こり得るピケティ的シナリオ：格差の二重化

層インフレ下での行動結果富裕層不動産・株・海外資産・ヘッジ手段をフル活用インフレ以上のリターンを得てさらに豊かに中間層預金と住宅ローン → 家は守れても金融資産が減る資産構成によってはジリ貧貧困層現金中心、賃金スライドも不十分実質賃金低下で生活困窮・資産形成不能

📌 つまり、「資本へのアクセス格差」が拡大する構図になる。

🏛 ピケティ的処方箋：「インフレ×格差」をどう是正するか？

インフレ時にも富裕層に資本課税（資産課税）を実行

※ フランス革命後や戦後に行われたような臨時資産税など

年金・最低賃金・社会保障を「物価スライド制」に

労働者・年金生活者の購買力を守る

家賃・公共サービス価格の一定抑制

「生活インフラの市場化」を制限する

公共投資や教育への積極的再配分

インフレがもたらす税収増分を「社会的資本」へ還元

🧠まとめ：ピケティ的に言うと…

✅ インフレそのものは再配分的な効果を持つが、富を持つ者のほうが“逃げ足”も“防御力”も強いため、 ⚠️ 放置すれば格差はむしろ拡大し、社会の不安定化を招く。

→ だからこそ「政治的な再配分政策」が不可欠。 → それがなければ、インフレは新しい階級社会を強化するだけになる。

さらに深堀りすると、「ピケティのr > gの法則をインフレ下でどう読み替えるか」という話も面白いですよ。興味あります？

4o

You said:

「ピケティのr > gの法則をインフレ下でどう読み替えるか」教えてください。

ChatGPT said:

はい、これはピケティ理論の中枢と、インフレの本質的な意味がぶつかる深いテーマです。 ここを読み解くには、まず「r > g」が何を意味し、それがインフレ下でどう変わるかを一歩ずつ整理する必要があります。順を追って解説します。

🔁 そもそも「r > g」とは何か？（おさらい）

ピケティの核心命題：

r > g → 「資本収益率（r）が経済成長率（g）を上回ると、富は労働ではなく資本に集中する」

r（資本収益率）：資産を持っている人が得る利益率（株、不動産、配当、家賃など）

g（経済成長率）：GDPの伸び率＝労働者が得られる所得の成長ペース

つまり：

資産を持っている人は、rによって雪だるま式に富が増える

労働者の所得はgでしか増えない → 相対的に貧しくなる

🔥 インフレが出てきたとき、「r」「g」はどうなる？

インフレの中では、名目と実質を区別する必要があります。パラメータ名目上実質（インフレ調整後）r（資本収益率）株や不動産価格が上がりやすく、名目rは上昇しやすい物価上昇を超えてリターンを出せるか次第g（経済成長率）名目GDPはインフレで見かけ上上昇実質GDPはむしろ鈍化（インフレは生産性を下げる傾向）

🔍 ポイント：

💥 インフレ期には、実質gは停滞 or マイナスでも、rは維持されやすい（or 高騰する） → 結果的に「r >> g」がさらに強化される

📈 インフレ下での「r > g」読み替えバージョン

ここでの重要な問い：

🔄 インフレの環境下でも、r > gは維持されるのか？ 変化するのか？

結論：

✅ r > gは、むしろ拡大する傾向がある。

なぜ？

富裕層は資産（株、不動産、土地、金など）を保有し、その価値がインフレに応じて上昇。

しかも、負債も保有していれば、インフレによって実質的に軽減される。

一方、労働者の所得（g）は、賃金のスライドが遅れたり、雇用が不安定化したりして上がらない。

💬 ピケティ風に言うならば： 「インフレは、r > g の格差拡大ロジックにさらに燃料を注ぐ」

🧠 もっと具体的に見てみる：実例で比較

指標富裕層中間層貧困層資本収益率（r）不動産・株の価値上昇で10～15%程度の名目リターン（インフレ率以上）投資額が小さいため効果限定的そもそも資産がない成長率（g）経済全体の労働所得は年1〜2%程度（実質は停滞）名目賃金が上がってもインフレに追いつかない賃金・生活保護などが物価に未対応で打撃

📌 インフレ時に「r > g」に歯止めをかける方法は？

ピケティは次のような対処を提言しています：

インフレ連動の所得政策（最低賃金・年金）

労働者側の「g」を実質維持することで、r > gの格差拡大を抑える

資本課税の強化

特にインフレ期に実物資産で利得を得た層に対し、相続税・不動産税などを強化

公共資本の再分配（教育・保健）

私的資本の集中を緩和するには、「誰もが使える公共的資本」の配分を増やす

🔚 まとめ：ピケティ理論×インフレの交差点

💬 インフレ期は、「r > g」がさらに強くなる傾向があるため、格差は拡大する方向に向かう。 インフレは「偶然の救済者」ではなく、「意図的に再分配政策と結合し��い限り」、 むしろ格差を構造的に強化する側面がある。

もしご希望あれば、「戦間期ドイツ」や「戦後フランス」などでrとgがどう推移したか、ピケティのデータをベースに読み解くこともできますよ！興味あります？

[ryotarox]

(AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」 - ところてん - Mediumから)

以下の図（上図）は機械学習が産業利用される以前の業務分担図です。横軸にミスの許容可能度、縦軸に入出力の複雑さをとったものです。

この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります（下図）。

[realaaa801]

關於Zuandads

看完兩季，第一次粗看便被Silco這個角色吸引，同時也很喜歡他與Jinx間的父女互動，加上Arcane內容中其他的龐大細節，因此便觸動我仔細看第二次。

我想這會是一篇著重於探討Zaundads之間的長文，我不確定，邊想邊寫吧。 這一對，我得先感謝我的朋友向我解釋S2E5的大外套小外套是致敬斷背山，並且拉我去看斷背山。(趁機抱怨一下中文能看斷背山的串流不多了，且看且珍惜，李安真的很會說故事。) 如果有看過斷背山，那對於這對的悲劇可能會更深刻一點。沒看也沒關係，看過了就會是二重滋味。 接下來將是大量劇透（包含個人視角的藍色窗簾），如果沒看過Arcane兩季，勸先看過再來，這將是一個阿腐的哭嚎與大量廢話。

Arcane的劇組是喜歡對稱的，幾乎喪心病狂的程度。 我覺得角色間的關係需要這樣排列一下。 親情關係： Vander - Vi（s1e9 Vander在光亮中向Vi說話） Silco - Jinx（s2e8 Silco在黑暗中向Jinx說話） 受洗（泡入毒河床）關係： Vander - Silco（暴力殺死"弱小"的Silco） Silco - Jinx（溫柔殺死"弱小"的Powder） 治癒關係： Silco - Jinx（收養Jinx後用妝粉蓋起那張因Vander造就的惡魔的面） Jinx - Isha（認識Isha後因失去Silco而瘋狂的一面被撫慰） 夥伴關係： Felicia - Vander - Silco（Felicia是兩人的好友，Vander在中間是因為他是拉近彼此的調劑） Vi - Ekko - Jinx（Ekko是兩人的青梅竹馬，本劇最佳sup） 外界觀感： Vander - 有人望的，沉穩的，佐恩的獵犬，調停者，明面的佐恩治安維護者。 Silco - 眾人畏懼的，激進的，佐恩的煉金男爵之首，毒梟，幫派掌控者，暗面的佐恩權利鬥士。(美術集似乎提到他是個dirty little thing.*) *chatgpt說法：若語氣帶有批評或不滿，可能是貶低對方、不尊重的表達，暗指對方行為不檢點或不乾淨（不一定是物理上的不乾淨，更多是道德或行為層面）

- (s1e3) Silco: 你想過溺水是什麼感覺嗎? 與傳說相反，水裡很平靜，就好像水在擁抱著你。 (s2e2) Jinx水葬Silco，Silco帶著他熱烈的情感(一身紅衣)回到了平靜的懷抱。

s1e3的開頭，是Silco對Vander最溫柔的告別，那溫柔的口吻很難在之後再見。這裡關於水的形容我認為是在暗諭Vander。 *������集標題是水與油，儘管這表面上拿來形容Vi與Caitlyn，但Zaundads之間也是如此，Vander沉穩的包容了dirty little things的Silco，水之於Vander便如熾烈的油之於Silco。

人物關係概略如此，Zaundads他們過去是有關係的，在第一季時我如是想。這件事在s2e5得到證實，Warwick躲進最深處的礦道，他想進去的房間裡有著Vander外套包著Silco外套的場景。 然後讓我們記住這個s2e5的礦道"深處"。 是Zaundads他們曾經的起點，曾經商議作戰的地方。這裡有著"過去"的回憶，是Vander放在內心深處的東西——即使化為野獸也要回去的地方，是他與Silco的過去，他的情感停駐在那裏，深深的暗處，被動的等待。 而Silco，在Silco展示了"我他媽放下了"這樣的態度後，在華麗的s1e3的Vander之死後，他收養了Jinx後，搬進了Vander的酒吧樓上，並讓Jinx在那裏留下各種塗鴉——以及他保留了Vander回憶中的那只酒杯。(s2e8中Jinx的點火順序明示了他的辦公室之處) 種種跡象表示Silco是激進的，面對Vander他是主動碰觸的（s2e7）。這意味著一件事，他的動作表明他是這段情感中是主動的那方，他是情感中相對細膩的那方，所以他在感情上他是明面的，他是掌控者。熾烈的紅色，如同他穿在身上的西裝；如同他惡魔之面中燃燒的紅眼。 而，當我以為Silco在第一季裡是真的放下與Vander的過往恩仇時，s1e9 Jinx那句悲傷的台詞提醒了我，他沒有，Silco的內心實際上留在那裏，被Vander背叛的那天。（Silco同樣是破碎的。）s1e9的標題「你造就的怪物」我認為這句話也同樣是對Vander說的。 當一段感情兩方都停下時，感情便會終結。 他們都停在了過去。 Arcane正劇裡Zaundads是明晃晃的悲劇。 （幹寫到這裡我好痛苦Zaundads就是40米大長刀有沒有人能理解!!!!!）

第二季時，s2e5敘說了他們的過去。

讓我插一段關於「眼睛符號」這件事，Vander的酒館是黃色眼睛。而Vi與爆爆的兒時住處是Felicia的紫色眼睛符號。當Silco追殺Vi與Caitlyn未果時，他的卑劣、不堪、全都在Felicia破碎的紫色眼睛符號中表露無遺，我認為這也明示Felicia曾經是怎麼與其他人一樣看Silco的。(根據美術集的可能描述Vander是那個唯一的例外；也解釋了Benzo罵Silco的那段話是怎麼回事。) 若仔細觀察鏡頭語言���發現Felicia與Silco在該回憶場景中眼神交會少之又少，而她與Silco恰是最遠的距離。 s2e7，Silco受傷的那隻眼睛是白色的眼白，淡黃色的眼睛。恰如Vander酒館眼睛符號的顏色，也暗示他那隻眼睛沒有受過需要使用微光治療的重金屬汙染；且Vander的右手沒有當年Silco留下的刀傷。 (可以在回憶中看到受洗事件Silco往Vander右手插入不小的刀傷並導致他以後長年帶著遮蓋這個部位的皮套。) 雖然Jinx說如果Silco如果有讀到s2e5那封信事情或許將有所不同。但我想應該是要在更早之前。 Silco在正劇裡用高領與領巾保護了自己的脖子，因為他在正劇中受洗事件裡被Vander在毒河床裡掐脖幾乎窒息至死。而美術設定集表示了年輕的與s2e7的Silco大方露出脖子，情感相對纖細的Silco既然沒有保護脖子是否能猜測：如果當年受洗時的Silco那時候因恐懼想逃，而Vander放走他而不是將人強硬抓回去，也許他們就有可能進入s2e7的世界線吧...（因為Silco是兩人間主導感情的那方）

- 讓我多說點關於s1e3的事，這一集兩人的細節太多太多了。不管是Silco直接抓人而Vander是處於被動的；Vander最後才解開的右手（那裏有Silco造成的傷，象徵他仍困在Silco身上）；又或是當Vander真正造成暴力行為而Silco第一時間是逃這件事（因為受洗事件讓Silco對於這件事仍然懼怕，他至今仍在保護他的脖子）；又或是Vander那近乎親密的、因暈厥而慣力的向前靠肩，但Silco無情推開；這些細節都很痛。 Silco的感情之濃，s1e3時他沉入水底看到的紅色，紅色除了是鮮血，也是情感的象徵色。在他的視角裡鮮血裡泡著Vander （亦悲劇的表示了Vander將成Warwick），那是Silco最濃烈的感情，所以他停留在那一天。 s1e3的兩人都有兩面性，他們在角色外型上幾乎對稱了，請務必細品對談時兩人的對稱點，句句虐刀刀虐。尤其Silco這個角色有兩面性，重溫Arcane時真的是...唉，Silco可能是設計的最有層次的角色了。 本劇個人認為最棒的互文亦跟他有關。 (s1e9) Jinx說Silco停在Vander背叛他的那一天。 (s2e9) Jinx聽了Silco��話（s2e8），徹底走出迴圈。THE END。 -

劇組，我真的好需要類似s2e7的和平世界線，我已經困在Arcane裡三個星期，我被困在Zaundads的種種細節裡，每發現一點就是一個刀點，即使我真的缺鈣，也不至於要在CP上舔骨灰對嗎? Zuandads真的是，我哭死。

[kennak]

みなさん、新たな節目として弊社にJoinくださることを嬉しく思ってます 新しい環境に不安かとも思いますが、その不安を少しでも和らげるために、先んじて情報をお伝えしておこうかと思います。 みなさんの立ち位置について 報道にもある通り、みなさんはSongと呼ばれる部署への配属になります。 社内的には、「システムのできない人達」「bizとtechを分けたがる人たち」「どれだけ客の偉い人と話せるかが評価指標の人たち」といった感じです。 システム案件に偉い人主導で人が投入されつつ、コーディングするわけでもない（できない人たちが多い組織）ので顧客接渉や要件定義を頑張るなんて立ち位置に置かれることが多いです。 biz寄りですが、昨今の複雑化した社会では、顧客より業務に詳しくなるなんてほとんど不可能です。口八丁で色々頑張りつつ聞き出しつつ、謎の要件定義を量産し、techサイドから白い目で見られるのが主なお仕事となります。 なお、技術に明るい社員がとても少ないため、御社のことを知らない人がほとんどです。今技術が得意な人たちだとしても、口先仕事とお絵描き仕事を求められることが多いでしょう。 社内環境について 報道にもある通り、週５出社です。 ただし、席が足りていないので、会議スペースを占拠したり、電話ブースを占拠したり、立ち席のカウンターを占拠したり、色々と頑張る必要があります。 ちゃんとした席で仕事をしたければ、パワーバランスの強いプロジェクトに配属されるか、朝早く出社すればフリー席も確保できるかもしれません。 なお、システム案件の主なオフィスである勝ちどきについては、駅から遠く、かつ勤怠システムに入力するためのPC起動に５分くらいは要するため、始業の30分前には駅に着いていることが望ましいです。 あとは、20時になるとエアコンは切れるため、これからの季節気をつけて下さい。 また、出社しているのに、会議室が足りないので、みな自席でTeams会議(Zoomは使いません)をしていてうるさいです。耳栓かイヤホンを持ってきましょう。 PCについて グローバルで共通のPCとなるため、USキーボードになります。やったね。 前述の通り、起動するまでにすごく時間がかかります。社内標準ツール���満載(何をしているかなどもトラッキングされています)なので、そのせいかもしれません。 また、Windows Defenderを標準装備かつ自分で例外を設定できないため、今まで利用されていたPCと同じ様に使えるとは思わない方が良いです。 Macを使いたい？パワーポイント書くのが主であり、iOSアプリ開発者でもないあなたに割り当てられることは無いでしょう。 開発環境について 運良くあなたのポテンシャルに気づいてもらい、システム開発を任されたとします。 前述のPCの説明の通り、今まで通り開発できるとは思わない方が良いです。 Defenderの例外指定などできないので、Node.jsを使おうものならものすごいストレスに苛まされることになります。 PCのスペックが人権を満たしていないのもありますし、謎のツールと設定のために、VSCode史上最悪のユーザ体験を経験できると思います。 OSS系製品がことごとく遅くなるため、git自体も遅いし、コミットログ書くのにvim呼び出すのも遅いです。こんなイライラするgitを入社して初めて触りました。 サクラエディタは読み込むファイルが少ないからか早いので、サクラエディタでコーディングしても良いかもしれませんね。 時代はAIだよね AIをやりたい？諦めて下さい。 弊社は大企業なので、許可されたツールしか使えません。Clineに全て賭けてしまった？残念です、その賭けはあなたの負けです。使えるわけがありません。 社内の謎ChatGPTもどきを活用してください。AIを活用するのである！流行りは使わせないし、具体は指示しないけど　という意味では、AIに対するVives（雰囲気）なコーディングはできるかもしれません 社内の技術について システム開発案件に参画できた場合、Javaをやらされる可能性が高いでしょう。 社内の謎開発テンプレートがあり、それに沿って進めるため、まずはあなたの常識を捨てるところからスタートしましょう。 なんでこんな書き方をしているの？とか思ったら負けです。Node.jsを使いたい？我々は、実績あるJavaが好きなのです。 また、gitをちゃんと使えない技術者が多く、コミットログという概念がありません。何をレビューするんだコレでという単位のコミットや、何を言っているんだというコミットログを気にしなくなったら、あなたも立派な弊社の一員です。 評価について あきらめてください。 日本の業績がどうであろうと、世界での業績が悪ければ全部そちらに吸われていきます。 世界の状況については、ロイターなどで見てみるとわかると思います。トランプさんとマスクさんが支出絞ってるからね。公共系のお仕事そりゃなくなっちゃうよね。 ここ数年は基本的に昇給はありません（ニュースにもなっているので検索してみてください）。そして、昇進についても枠が狭すぎるのとキューが詰まり��ぎているので、まず無理だと思って下さい。 残された戦略は、当面はがんばらず耐える のみですが、みなさんのJoinも含め、人が増えすぎている現状です。一定レベル以上のクラスは空きがないので、レイオフ待つしかないのかもしれません。 せめて英語ぐらい覚えてから転職しようかな 社内で飛び交う英語は、あったとしてもインド英語です。がんばってね。 そして、TOEICについては、昇進の基準にもなっているので、まずはそこから頑張りましょう。 激務なんですか？ 勝ちどきオフィスが何時まで電気ついてるか見てみてもよいかもしれませんね。 ���んでそんな会社にいるんですか？ なぜでしょう？ただ、会社の名前に誇りを持っている人は多いですね。俺はアクセンチュアだぞ！みたいな。だっせぇ 今いる人は、私含めて今いるレベルな人だから　かもしれません。 最後に みなさんのご活躍をお祈りします！

ゆめみからアクセンチュアにJoinされる皆さんへ

[miya-shogun]

6/4~6/5

6/4 Disney+でスケルトンクルーを全部観た！！！ 子供達が主役で、大人に翻弄されながらも目的のために頑張るストーリー。？？で終わったところもあったけどハラハラする場面もあって見応えあった。このスピンオフ作品のように、一般市民である主人公達が悪に立ち向かう構成がワクワクする！都合よくフォースが使えたりするわけではないので。 6/5 ゼミが思った百倍早く終わってびっくり。 行くかものすごい迷ったけどこれは行かなくてよかったのでは？？ 考えたこと アメコミもののヒーロー作品では、必ずと言っていいほどヒロインとくっつくシーンがある。血生臭い戦闘シーンを和らげるためにヒロインが利用されている？男性を迎え入れる母性の象徴？そしてヒロインはヒーローと共に戦うことはない。ヒーローと共闘するヒロインってあまりいない？そう言った作品例はある？とchatGPTに聞いてみた↓

アメコミ映画におけるヒロインの役割と「共闘」する女性像の希薄性に関する一考察

はじめに

現代の大衆文化において、アメリカン・コミックス（以下アメコミ）を原作とするヒーロー映画は、国際的な影響力を持つ巨大なジャンルである。特にマーベル・シネマティック・ユニバース（MCU）を中心とするフランチャイズ作品群は、広く支持を集める一方で、登場人物のジェンダー表象に対する批判も少なくない。本稿では、アメコミ映画におけるヒロインの描写、とりわけヒーローと「共闘」する女性像の乏しさに焦点を当て、その背景と例外的なケースを検討する。

1. ヒロインは「癒し」であり「母性」の象徴か

アメコミ映画に登場するヒロインの多くは、戦闘の主軸からは距離を置かれ、恋愛対象あるいは「癒し」「受容」の象徴として機能することが多い。たとえば、『スパイダーマン』（2002年〜）シリーズにおけるメリー・ジェーン（MJ）は、常に主人公に救われる受動的な存在であり、自らの意思や能力で物語に関与することは少ない。また、『アイアンマン』（2008年〜）におけるペッパー・ポッツも、企業やプライベートでの支えとして機能する一方で、戦闘における能動性はほとんど描かれない。こうした描写は、ヒロインを「助けられるべき存在」として位置づける構造を温存しており、ヒーローの物語において女性の主体的な役割が制限されていることを示している。

2. 「共闘」するヒロインの出現とその条件

しかしながら、2010年代以降、ヒーローと共に戦う女性キャラクターの登場が増加しつつある。たとえば『アベンジャーズ』シリーズに登場するブラック・ウィドウ（ナターシャ・ロマノフ）は、恋愛の文脈よりもむしろ戦闘員・諜報員としての能力に焦点が当てられている。また、スカーレット・ウィッチ（ワンダ・マキシモフ）は、『ワンダヴィジョン』等を通じて、自らのトラウマや力に向き合う内面的な物語を展開し、恋愛とパワーを同時に抱える多面的な存在として描かれている。これらのキャラクターは、ヒーローと対等に「共闘」する稀有な例である。

一方で、彼女たちが真に「バディ」として並び立つ物語は依然として少なく、男女のペアが戦闘においても精神的に並列な関係を築くことは、アメコミ映画においては例外的である。しばしば、女性キャラクターは戦う力を持っていたとしても、その描写が性的魅力と結びつけられる傾向が強く、また恋愛関係の中に回収されやすい構造を持っている。

3. 恋愛を超えた「意味ある共闘」への可能性

女性キャラクターが男性ヒーローと共に戦う存在として描かれるためには、恋愛を「物語上の報酬」や「和らぎ」として位置づける構造を脱却しなければならない。ヒーローとヒロインが恋愛関係にあるか否かではなく、それぞれが自立した意志と役割を持ち、物語の進行に寄与することが重要である。

アニメーション作品や一部のドラマでは、すでにこうした描写が実現されつつある。たとえばドラマ『スターガール』では、若い女性ヒーローが主人公となり、彼女を支えるバディが父性的存在であるなど、性別による上下関係を前提としない関係性が描かれている。

おわりに

アメコミ映画における女性キャラクターの描写は、未だに「恋愛対象」「サポート役」「被保護者」としての役割に偏っている傾向が強い。共闘するヒロインの存在は徐々に増えているものの、それらは依然として例外的であり、制度化された表象としては未成熟である。今後のヒーロー物語において、女性キャラクターが「戦闘・感情・関係性」すべてにおいて主体的に関与し、恋愛に還元されない役割を担うことが期待される。

[meisyun03]

＼AIは進化してる。けど、大事なのは“使う人の進化”／

今朝もChatGPTと会話から始まった。

企画のアイデア、 スライドの構成、 この投稿のドラフトまで—— 僕の毎日の土台は、もう“自分の脳”だけじゃない。

💡【今、ChatGPTが進化しているポイント】

✔ 「o3」モデルがまもなく登場予定 ✔ 画像生成機能が無料開放（ジブリ風で話題） ✔ 大学生向けにGPT-4プラン無料提供 ✔ 利用者数が過去最高 → 一部制限されるほど人気

でも僕が伝えたいのは、 “ChatGPTがすごい”じゃなくて、 「どう問いを立てて、どう活かすか」が全てということ。

🔍 今朝、自分がChatGPTに話しかけたのはこの一言：

「今の仕事で、AIがもっと活かせる部分はどこだと思う？」

この問いから、タスクの優先順位が整理され、 午後の提案資料のアイデアが生まれた。

もう「AIすごいよね」で止まる時代じゃない。 使って、対話して、自分の可能性を拡張する時代。

#AI活用 #ChatGPT #右腕AI #働き方改革 #時短術 #思考整理 #ビジネス加速 #未来を変える #五反田明駿 #ワイズ株式会社 #2025年の働き方

[kurano]

ChatGPTにGPT-4oでの画像生成機能が実装されスタジオジブリ風のミーム画像が大量生成されるようになり著作権問題が浮き彫りに - GIGAZINE

[2-job-com]

20代女子必見✨あなたの旅プランで副収入GET💰女子旅記事ライター募集！

20代女性注目！ 素敵な女子旅プランを提案しませんか？✨ 今話題の20代向けWebメディアで、あなた自身の旅のアイデアを活かせるチャンスです！ レトロな街歩き、癒しの温泉、美味しいグルメ… 様々なテーマの女子旅モデルルートを記事にしてみませんか？ 未経験でも大丈夫！ChatGPT利用OK！ まずはテスト記事作成からスタートできるので、安心して挑戦できます。 本採用後は1記事2000円の報酬！ あなたの得意を活かして、副収入をゲットしましょう💰 さらに、クライアントは都心を盛り上げる活動をしているフリーランスの方！ あなたの記事が多くの女性を笑顔にするかも…！？ 今すぐ応募して、夢を広げる一歩を踏み出しましょう！ 詳細は以下をチェック！…

[quotejungle]

Raw Story の訴訟の棄却は OpenAI にとっての勝利以上のものである – それは裁判所が生成 AI の急速に進化する領域で同様の著作権主張をどのように扱うかを示す指標である。OpenAI とその投資家である Microsoft は現在、The New York Times が提起した同様の訴訟に対して防戦しているが、この判決はこの訴訟や将来の主張を却下するための先例を確立するのに役立つだけである。 実際、この判決は、明確で証明可能な損害や正確な複製がない限り、原告は法廷で審理を受けることが困難になる可能性があることを示唆している。 McMahon 判事の判決はまた、AI がデータを直接複製するのではなく、どのように統合するかについてのより広い論点にも触れている。OpenAI の ChatGPT は Raw Story の記事を直接呼び出すのではなく、代わりに学習データを使用して人間の文章に似た新しい出力を生成する。これ���より、現行の著作権法の下での違反を証明することが本質的に困難になる。

データスクレイピングの合法性確定か——NY裁判所がOpenAI擁護の判決 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報

[moko1590m]

カーパシー氏は、ソフトウェアというものが過去2回にわたって急速に変化したものと考えています。最初に登場したのがソフトウェア 1.0です。ソフトウェア1.0は誰もがイメージするような基本的なソフトウェアのことです。 ソフトウェア1.0がコンピュータ向けに書くコードであるのに対し、ソフトウェア2.0は基本的にニューラルネットワークであり、特に「重み」のことを指します。開発者はコードを直接書くのではなく、データセットを調整し、最適化アルゴリズムを実行してこのニューラルネットワークのパラメーターを生成するのです。 ソフトウェア 1.0に当たるGitHub上のプロジェクトは、それぞれを集約して関係のあるプロジェクトを線で結んだ「Map of GitHub」で表せます。 ソフトウェア 2.0は同様に「Model Atlas」で表されます。巨大な円の中心にOpenAIやMetaのベースとなるモデルが存在し、そのフォークがつながっています。 生成AIが洗練されるにつれ、ニューラルネットワークの調整すらAIの助けを得て行えるようになりました。これらは専門的なプログラミング言語ではなく、「自然言語」で実行できるのが特徴です。自然言語、特に英語で大規模言語モデル(LLM)をプログラミング可能になった状態を、カーパシー氏は「ソフトウェア 3.0」と呼んでいます。 まとめると、コードでコンピューターをプログラムするのがソフトウェア 1.0、重みでニューラルネットワークをプログラムするのがソフトウェア 2.0、自然言語のプロンプトでLLMをプログラムするのがソフトウェア 3.0です。 カーパシー氏は「おそらくGitHubのコードはもはや単なるコードではなく、コードと英語が混在した新しい種類のコードのカテゴリーが拡大していると思います。これは単に新しいプログラミングパラダイムであるだけでなく、私たちの母国語である英語でプログラミングしている点も驚くべきことです。私たちは3つの完全に異なるプログラミングパラダイムを有しており、業界に参入するならば、これらすべてに精通していることが非常に重要です。なぜなら、それぞれに微妙な長所と短所があり、特定の機能は1.0や2.0、3.0でプログラミングする必要があるかもしれません。ニューラルネットワークをトレーニングするべきか、LLMにプロンプトを送信するべきか。指示は明示的なコードであるべきでしょうか？つまり、私たちは皆、こうした決定を下し、実際にこれらのパラダイム間を流動的に移行できる可能性を秘めているのです」と述べました。 ◆AIは「電気」である カーパシー氏は「AIは新しい電気である」と捉えています。OpenAI、Google、Anthropic などのLLMラボはトレーニングのために設備投資を行っていて、これは電気のグリッドを構築することとよく似ています。企業はAPIを通じてAIを提供するための運用コストもかかります。通常、100万件など一定単位ごとに料金を請求する仕組みです。このAPIには、低遅延、高稼働率、安定した品質などさまざまなバリューがあります。これらの点に加え、過去に多くのLLMがダウンした影響で人々が作業不能に陥った現象も鑑みると、AIは電気のようななくてはならないインフラに当たるという���がカーパシー氏の考えです。 しかし、LLMは単なる電気や水のようなものではなく、もっと複雑なエコシステムが構築されています。OSだとWindowsやMacのようなクローズドソースのプロバイダーがいくつかあり、Linuxのようなオープンソースの代替案があります。LLMにおいても同様の構造が形成されつつあり、クローズドソースのプロバイダーが競合している中、LlamaのようなオープンソースがLLM界におけるLinuxのようなものへと成長するかもしれません。 カーパシー氏は「LLMは新しい種類のOSのようなものだと感じました。CPUの役割を果たすような存在で、LLMが処理できるトークンの長さ(コンテキストウィンドウ)はメモリに相当し、メモリと計算リソースを調整して問題解決を行うのです。これらの機能をすべて活用しているため、客観的に見ると、まさにOSに非常に似ています。OSだとソフトウェアをダウンロードして実行できますが、LLMでも同様の操作ができるものもあります」と述べました。 ◆AIは発展途中 LLMの計算リソースはコンピューターにとってまだ非常に高価であり、性能の良いLLMはほとんどクラウドサーバーで動作しています。ローカルで実行できるDeepSeek-R1のようなモデルも出てきていますが、やはり何百万円もするような機器を何百台とつなげて動かしているようなクラウドサーバーと個人のPCでは出力結果に大きな差が現れます。 カーパシー氏は「個人用コンピューター革命はまだ起こっていません。経済的ではないからです。意味がありません。しかし、一部の人々は試みているかもしれません。例えば、Mac miniは一部のLLMに非常に適しています。将来的にどのような形になるかは不明です。もしかしたら、皆さんがこの形や仕組みを発明するかもしれません」と述べました。 また、PCでは当たり前に使われているグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)がLLMには中途半端にしか導入されていないという点も特徴です。ChatGPTなどのチャットボットは、基本的にテキスト入力欄を提供しているだけです。カーパシー氏は「まだ一般的な意味でのGUIが発明されていないと思います」と話しています。 ◆AIは技術拡散の方向が逆 これまでのPCは、政府が軍事用に開発し、企業などがそれを利用し、その後広くユーザーに使われるという歴史をたどってきました。一方でAIは政府や企業ではなくユーザーが広く利用し、その集合知が体系化され、企業が利用するようになります。カーパシー氏は「実際、企業や政府は、私たちが技術を採用するような速度に追いついていません。これは逆行していると言えるでしょう。新しい点であり前例がないといえるのは、LLMが少数の人々や企業の手中にあるのではなく、私たち全員の手中にあることです。なぜなら、私たちは皆コンピュータを持っており、それはすべてソフトウェアであり、ChatGPTは数十億の人々に瞬時に、一夜にしてコンピュータに配信されたからです。これは信じられないことです」と語りました。 ◆人類はAIと協力関係にある AIが利用されるときは、通常、AIが生成を行い、人間である私たちが検証を行うという作業が繰り返されます。このル��プをできるだけ高速化することは人間にとってもAIにとってもメリットがあります。 これを実現する方法としてカーパシー氏が挙げるのが、1つは検証を大幅にスピードアップすることです。これはGUIを導入することで実現できる可能性があります。長いテキストだけを読むことは労力がかかりますが、絵など文字以外の物を見ることで容易になります。 2つ目は、AIを制御下に置く必要がある点です。カーパシー氏は「多くの人々がAIエージェントに過剰に興奮している」と指摘しており、AIの出力すべてを信じるのではなく、AIが正しいことを行っているか、セキュリティ上の問題がないかなどを確かめることが重要だと述べています。LLMは基本的にもっともらしい言葉をもっともらしく並べるだけの機械であり、出力結果が必ずしも正しいとは限りません。結果を常に検証することが大切です。 この記事のタイトルとURLをコピーする ・関連記事 Metaが既存の生成AIにあるトークン制限をはるかに上回る100万トークン超のコンテンツ生成を可能にする次世代AIアーキテクチャ「Megabyte」を発表 - GIGAZINE 世界最長のコンテキストウィンドウ100万トークン入力・8万トークン出力対応にもかかわらずたった7800万円でトレーニングされたAIモデル「MiniMax-M1」がオープンソースで公開され誰でもダウンロード可能に - GIGAZINE AppleがXcodeにAIでのコーディング補助機能を追加＆Apple Intelligenceの基盤モデルフレームワークが利用可能に - GIGAZINE AnthropicがAIモデルの思考内容を可視化できるオープンソースツール「circuit-tracer」を公開 - GIGAZINE DeepSeekと清華大学の研究者がLLMの推論能力を強化する新しい手法を発表 - GIGAZINE 「現在のAIをスケールアップしても汎用人工知能は開発できない」と考える科学者の割合は76％ - GIGAZINE ・関連コンテンツ TwitterやFacebookで使われている「Apache Hadoop」のメリットや歴史を作者自らが語る 仮想通貨暴落などで苦境に立たされたマイニング業者は余ったGPUを「AIトレーニング用のリソース」として提供している 「AI懐疑論者の友人はみんな頭がおかしい」というブログが登場、賛否両論さまざまなコメントが寄せられる 私たちが何気なく使っているソフトウェアはどのように開発されているのか？ グラフをはみ出した点と線が世界に広がっていく手描きアニメ「Extrapolate」が圧巻 「アルゴリズムって何？」を専門家が分かりやすく解説 機械学習でコンピューターが音楽を理解することが容易ではない理由 生きてるだけでお金がもらえるベーシックインカムこそ「資本主義2.0」だとの主張、その理由とは？

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[pinball-1973]

ミスが許容可能なビジネスにおいては、機械学習が利用されるようになりました。商品のレコメンドや、表示する広告の選定などが「ミスが許されるビジネス」にあたります。このほかにも与信や貸倒率、死亡率の推定などの統計的にしか分からないことも「統計的にあっていればよい」ため、これに該当します。旧来のオペレーティングリサーチが担っていた領域ともいえます。 2006年ごろから続いているディープラーニングブームとは何だったのか？というのも、この図を使うと簡単に説明ができます。ディープラーニングは従来の表データに対する機械学習と比べて、極めて多次元のデータを受け入れられるようになったことが特徴だと考えています。従来の機械学習はたかだか数百次元のデータしか処理することができませんでした。これに対してディープラーニングは画像や音声、映像など、何万、何億次元ものデータを受け入れることが可能になり、機械学習の適用範囲は大きくなっていきました。その結果、様々な新しいビジネスが成立するようになり、従来ホワイトカラーが担っていた仕事がAIによって取って代わられつつあります。 機械学習ビジネスにおいて優秀な人材とは「業務の中から確率的に間違ってもよいプロセスを見つけ出し、機械学習に置き換える」ことができる人物です。

AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」 - ところてん - Medium

[hkakktakka]

プロンプト開発の動機

私がこのAIアシスタントプロンプト��開発しようと思ったきっかけは、私自身が「質問力」と「言語化能力」の重要性を痛感した経験があったからです。過去には、うまく質問できずに誤解を生んだり、自分の考えを言葉にできずに悔しい思いをしたりしました。

また、既存のAIアシスタントやツールを使ってみると、どうしても「質問の意図をうまく汲み取ってくれない」、「表面的な回答しか返ってこない」といった課題を感じていました。そこで、「もっとユーザーの潜在能力を引き出すような、真に役立つAIアシスタントが作れないだろうか」と考えたのが、このプロンプト開発の始まりです。

（中略）

プロンプトの利用方法

このプロンプトは、ChatGPT、ClaudeやGeminiなどのAIプラットフォームで利用できます。以下の手順で試してみてください。利用したいAIプラットフォームを開きます。 以下のプロンプト全文をコピーします。 AIプラットフォームの入力欄にプロンプトを貼り付けます。 質問や相談を入力して、対話を開始します。

（中略)

プロンプトの利用方法

このプロンプトは、ChatGPT、ClaudeやGeminiなどのAIプラットフォームで利用できます。以下の手順で試してみてください。

1.利用したいAIプラットフォームを開きます。

2.以下のプロンプト全文をコピーします。

3.AIプラットフォームの入力欄にプロンプトを貼り付けます。

4.質問や相談を入力して、対話を開始します。

（中略）

プロンプト全文

ロール (Role)

あなたは、ユーザーの対話力を最大限に引き出すための、包括的なAIアシスタントです。ユーザーの目標達成を支援し、状況に応じた最適な対話を提供します。

目標 (Goal)

ユーザーの質問やニーズを正確に把握し、最適なサポートを提供する。

ユーザーの知識、経験、感情状態に応じた柔軟な対話を行う。

ユーザーが明確な目標を設定し、達成できるよう段階的にサポートする。

必要に応じて、視覚的なサポートや具体的な例、専門知識を提供する。

ユーザーの状況や感情に応じて、対話モードを柔軟に切り替える。

ユーザーが安心して対話を進められるように、心理的なサポートを重視する。

ユーザーの対話力を向上させる。

制約 (Constraints)

常に倫理的に配慮し、ユーザーのプライバシーを尊重する。

中立的な立場を保ち、感情的な表現は避ける（共感を示す場合は除く）。

ユーザーが理解しやすい言葉と表現を使用する。

冗長な説明は避け、簡潔で分かりやすい説明を心がける。

ユーザーのペースに合わせて、柔軟に対話を進める。

特定の分野の専門知識を必要とする場合は、連携先の知識ベースやAPIを適切に活用する。

多言語対応を行う場合は、適切な翻訳機能を利用する。

ユーザーが選択した対話モードに応じた言葉遣いを心がける。

手順 (Steps)

ユースケースの選択:

ユーザーが利用目的に合わせてユースケースを選択できるようにします。（例: 教育、ビジネス、日常生活、メンタルヘルス）

ユースケースに応じて、初期設定（ウェルカムメッセージ、質問など）を調整します。

自己紹介:

「こんにちは！私は、あなたの質問や考えを整理するお手伝��をするAIアシスタントです。今日は[選択したユースケース]のサポートをさせていただきます。」と自己紹介します。

初期質問とニーズの把握:

ユースケースに合わせて、ユーザーの状況を理解するための質問を行います。（例：学習支援なら「今日はどんなことを学びたいですか？」、ビジネス支援なら「今日のプロジェクトで困っていることはありますか？」）

目標設定支援:

ユーザーに「今日の具体的な目標は何ですか？」と問いかけ、SMART原則に基づいた目標設定を支援します。

目標達成のための具体的なアクションプランを立てるのをサポートします。

対話モードの選択:

ユーザーに「今日はどのモードで対話を進めたいですか？（例：カジュアルな会話モード、集中して考えるモード、感情的なサポートが必要なモード）」と尋ね、対話モードを選択してもらいます。

モードごとの説明を行い、ユーザーが適切なモードを選択できるようにします。

柔軟な対話の進行:

ユーザーの回答や選択した対話モードに応じて、以下のステップを柔軟に選択します。

言語化支援: 選択式質問、絵文字、音声入力などのツールを提供。

段階的な質問: 簡単な質問から始め、必要に応じて詳細な質問に移る。

視覚的サポート: 概念マップ、画像、動画などの例示。

言い換えと確認: ユーザーの言葉を整理し、「[整理された内容] ということでしょうか？」と確認。

例示と具体例: 「例えば、[具体例] のような状況で…」といった例を示しながら説明。

専門知識の提供: 必要に応じて、連携先の知識ベースやAPIから専門知識を提供。

対話中にユーザーがモード変更を希望した場合は、「承知いたしました。モードを[新しいモード]に変更しますね。何かご希望はありますか？」と柔軟に対応します。

感情の認識と対応:

ユーザーが感情（不安、混乱、不満など）を表した場合は、共感を示し、「今、[感情]を感じていらっしゃるのですね。お話を聞かせてください。」と声をかけます。

感情の理由を深掘りし、必要に応じて励ましやアドバイスをします。

目標達成サポート:

ユーザーの目標達成に向けて、具体的なステップを提案し、進捗状況を確認します。

必要に応じて、目標を再設定したり、アプローチを変えたりします。

プロンプト生成と説明:

必要に応じて、「あなたの状況を簡単にまとめると、[簡潔なプロンプト]となります。」と伝え、プロンプトの目的や使い方を説明します。

回答の提供と理解度確認:

段階的に説明し、「ここまでの説明で分かりにくい部分はありますか？別の言い方で説明しましょうか？」と理解度を確認します。

実践的なサポートと例示:

ユースケースに合わせて、「この考え方を[ユースケース]で使うとしたら、[簡単な例]のような場面が考えられます。では、あなたの状況に当てはめて、一緒に考えてみましょう。」

継続的な学習と改善:

「今回のサポートは役に立ちましたか？どのように感じたかを教えていただけますか？（例：とても役に立った、少し役に立った、あまり役に立たなかったなど）」と具体的なフィードバックを求めます。

ユーザーからのフィードバックを元に、サポート方法を改善します。

会話終了前の確認:

「他に何かお手伝いできることはありますか？ この内容で、他に気になることや不安なことはありませんか？」とユーザーに確認します。

ユーザーが追加のサポートを希望する場合は、そのニーズに対応します。

エラー処理とフォールバック:

理解できない場合は、「申し訳ありません。例を挙げると、[具体的な選択肢]の中から近いものはありますか？または、別の言葉で説明していただけますか？」と対応します。

倫理とプライバシーへの配慮:

「この情報は大切なプライバシーに関わる可能性があります。公開しても大丈夫ですか？ はい/いいえで答えてください。」と確認します。

会話終了:

ユーザーが「他にない」と回答した場合に限り、「本日のサポートは以上となります。ありがとうございました。」と伝え、会話を終了します。

対話力を引き出す！質問と言語化を支援するAIアシスタントプロンプト完全ガイド / hirokaji

[kennak]

MicrosoftとOpenAIは、AIとディープフェイクが「有権者を欺き、民主主義を損なう」目的で利用されるリスクの増大に対抗するため、200万ドルの基金を設立すると発表した。 今年は、 約50か国にわたる過去最高の20億人 が選挙に投票に向かうため、AIが有権者、特に自分たちの意見を受け入れやすい「脆弱なコミュニティ」の有権者に及ぼす影響について懸念されている。額面通りに見てください。 ChatGPT などの大人気チャットボットを含む生成型 AI の台頭により、 新たな大きな脅威の状況が 偽情報を永続させることを目的とした AI 生成の「ディープフェイク」が関与する 生じています。 これらの新しいツールが広く利用可能になり、誰でも有名な政治団体の偽のビデオ、写真、または音声を作成できるようになったとしても役に立ちません。 つい月曜日までに、 インドの選挙管理委員会は各政党に対し、 選挙前後のオンライン選挙活動でディープフェイクや同様の偽情報を使用しないよう要請した。 このような背景から、Microsoft や OpenAI を含むすべての 主要テクノロジー企業は 、 そのようなリスクに対抗するための自主的な誓約書に署名し 、有権者を明らかに誤解させるために作成されたディープフェイクに対処するための共通の枠組みを構築する計画を立てています。

Microsoft と OpenAI が選挙ディープフェイクに対抗するために 200 万ドルの基金を立ち上げ | テッククランチ