きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷

忍者なデザイナーのきよしです🥷『図解 忍術秘伝書 万川集海』1〜4巻好評発売中📘 忍者・忍術の発想でデザインとパルクールを展開する技能衆「Shinobi Design Project」CEO（代表）｜忍道指導員｜入間パルクール教室🏃‍♂️｜忍術史研究｜桑沢デザイン研究所PD卒｜お仕事のご依頼・ご相談はDMへ✉️

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

「図解 万川集海 第四帖 陽忍編（中）」の販売開始しました！🥷

本書は忍術の百科事典とも呼ばれる秘伝書『万川集海』のイラスト図解化の第4巻です。姿を表して敵地に潜入して任務を遂行する忍者「陽忍」が、戦に勝利するための秘術を図解いたしました。

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[sabakichi @knshtyk]

これの何が問題なのか、直感的には何かがいけない気はするけど、なかなか具体的に言語化が難しい、という人は多いと思うのだけど、1つの見方としては、本、つまり出版というのは文字通り情報をパブリックにするもの(Publication)であるため、公共財としての性質を帯びる、という視点があると思う。

だから(あくまでこれも1つの見方でしかないが)本は様々な場所をある程度流通・交換できるように丈夫に作られている。時間を掛けて自然とそうなってきた。長い期間保存され、何度も参照に耐える、時間を超える財産としての、知のメディア。
そもそもでいえば、本ははじめから個人の所有物というよりも、公共財としての性質の方が強かったはずなので、現在の様式へと至るのは自然な帰結ではあるのだろう。

そうして現在、この世に当たり前に存在するようになった本は、社会の中での知の流動性と知識の実在を、一定程度確保する役割を担っている。
(余談だが近年電子書籍はこの役割を担えないという問題がある。)
つまり、AI企業による本のスキャンと廃棄は、社会資本として知の宿る先である物理メディアを破壊し、社会から知の総量を減少させている行為に他ならない、という見方ができる。

AI学習のために本を裁断してスキャンし、その後廃棄しているという事実は、AIが創作物の価値を直接毀損するというシンボリックな活動だから、心理的に創作への冒涜である、という見方もできるので、実際にものづくりに携わる人間としては心が痛いし、そのような行為を憎んでもいる。
けれど一方で、本を購入した先でどのように使おうが勝手だろう、という所有と資産の論理も1つの(我々が長年共有してきたはずの)正しさではあるから、これをダブルスタンダードにならずに否定することは案外難しい。

しかし上記に述べた視点でこの行為を改めて読解すると、物理的なメディアを毀損する行為は、すなわち書籍にしかない知を社会から永久に喪失させることを意味している。
特に、電子化されていないような、古書にしか存在しない情報が社会から永久に喪失することにつながる。

社会にとって、人類にとっての公共財を破棄する行為は到底許容されるものではないという価値観は、議論することなく充分に成立するコモンセンスであるはずだから、これらの論理からすれば、批判は充分に成立する。
つまり彼らの行為は、はっきりと社会倫理に反し、非道徳的であると見做すことができるようになる。

個人的には、AI企業はスキャンデータをすべて公開すべきではないかと思う。
そこには著作権の問題が大きく絡んでくるわけだけど、しかしスキャンされこの世から存在が完全に失われた書籍のオリジナルは、もはやそのデータにしかないことも事実である。(よくある誤解だが、AIの学習データ内からオリジナルを復元することはできない。)
そしてそれらを独占する行為は、知の独占を意味するわけで、社会道徳的には許されないことは間違いがない。

なので、社会にとっての知的財産を喪失させないためにも、彼らはそれを公共のものとする義務を追うべきであるし、そうしなければ今後永久に失われることになる。そしてそれは今もなお続いている。
そういうことがわかる、とても差し迫ったニュースだと思います。

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

@TKYSMMN ひとのこころとかないんか

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

アルカナシャドウ――正義と合理性と追い詰められた心【『名探偵プリキュア！』の考察】

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[ゼロ次郎 @zerojirou]

これは本当にそう。

[Nico @nicos_ai]

El CEO de Adobe viendo cómo recrean Photoshop con GPT-6 Astra, lo publican 100% gratis y no puede hacer nada al respecto porque técnicamente no han hecho nada ilegal

[武井壮 @sosotakei]

悪も善もない世の中になってきた
暴力にも嘘にも、迷惑にも無価値なものまで表の金が集まる狂った時代になってきた
正しさも、研鑽も、誠実さも学びもまるで必要としない、方法を問わず耳目を集めれば金になる装置が
なんの見境もない亡者にすら　知名度を与え、世の中に必要な他者を支える者達を嘲笑う
なんとも悲しい時代だ
そんなものには何も与えねえぞ
っていう心と知性が必要な時代だ
社会が崩壊する前に
建て直さないと大変なことになるぜ

[禁断の日本政治 @kindanpolitics]

【悲報】玉城デニーさん、大宜味村を除く全地域で古謝げんた氏にトップを奪われる歴史的惨敗を喫してしまう

沖縄県知事選の結果を見ると
玉城デニー氏の負け方が
想像以上にきつい

得票は
古謝げんた氏 422,417票
玉城デニー氏 274,687票

その差は約14.8万票

しかも市町村別で見ると
ほぼ全域が古謝氏トップ
玉城氏がトップだったのは
画像上では一部地域のみで

多くの地域では古謝氏が
50%台後半から60%台を獲得

久米島・慶良間では
古謝氏が60%台
宮古では最大81.5%
大東では75.7%や85.1%
八重山でも60%台が目立つ
つまりこれは
単なる接戦負けではなく

沖縄本島
離島
若年層
現役世代
保守系支持層
かなり広い範囲で
玉城県政へのノーが
突きつけられた結果

「SNSのせい」
「国のせい」
で片付けるには
あまりにも県民の判断が
地図にも得票にも
はっきり出すぎている

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

@TKYSMMN ぐじょせんは称号だったのか…

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

@TKYSMMN おれがホンモノを教えてやるよ

[やねうら王 @yaneuraou]

AIを使って馬鹿になる人について考えるとき、「AIに頼ると頭を使わなくなる」といった話は、あまり本質的ではない。電卓が普及して暗算をする機会が減ったとか、Google Mapsのせいで道を覚えなくなったとか、その程度の話なら、人類は文字を発明した時点ですでに相当馬鹿になっているはずである。

もっと興味深い問題がある。

1983年、心理学者・人間工学研究者のLisanne Bainbridgeは「Ironies of Automation（自動化の皮肉）」という有名な論文を書いた。そこで指摘された逆説は、40年以上たった現在の生成AIにも驚くほどよく当てはまる。

機械が人間より上手にできる仕事を次々に自動化していくと、最後に人間に残されるのは何か。それは、機械がうまく処理できなかった例外的で、複雑で、判断の難しい仕事である。ところが、日常的な仕事を機械に任せれば任せるほど、人間はその仕事を自分で行う機会を失い、技能も状況理解も衰える。つまり、自動化が進むほど、人間の出番は減るのに、人間が出番を求められたときの仕事だけは難しくなる。Bainbridgeが「皮肉」と呼んだのは、この構造である。

たとえば、毎日100本のプログラムを書かなければならない人がいて、そのうち99本をAIが完璧に書いてくれるようになったとする。これは一見すると素晴らしい。しかし人間に回ってくる1本は、「なぜか本番環境でだけデッドロックする」「仕様書そのものが矛盾している」「二つの設計思想のどちらを採用するか判断しなければならない」といった、AIが処理できなかった難問になる可能性が高い。

つまり、その人は99本の普通のプログラムを書くことで本来得られたはずの訓練を失った状態で、100本中もっとも難しい1本だけを解かなければならなくなる。

これはなかなか意地の悪い仕組みである。

1995年、EndsleyとKirisは、この問題を「out-of-the-loop performance problem」として実験的に調べている。人間がシステムを直接操作する立場から、自動化されたシステムを眺めるだけの立場に移ると、単に操作技能が落ちるだけではなく、「いま何が起きていて、この先どうなるのか」という状況認識まで低下する。そして自動化システムが故障して突然人間に操作を返したとき、対応が遅れる。研究では、能動的な情報処理から受動的な情報処理へ移ることが、この低下の重要な原因として示唆されている。

これはプログラミングに限らない。部下が作った契約書を毎日チェックしている人は、長年のうちに「この条項は妙だ」という感覚を身につける。しかし契約書をAIが作り、AIがチェックし、人間は最後に「承認」ボタンを押すだけになれば、その感覚を獲得するために必要だった何千回もの小さな判断が消える。そして本当にAIが見落とすような珍しい契約上の問題が起きたときだけ、人間に判断が戻ってくる。

AIによる能力低下の恐ろしさは、「簡単な仕事ができなくなること」ではない。簡単な仕事を大量に経験することでしか育たなかった、難しい仕事を処理する能力まで失われることにある。

さらに厄介な問題がある。自分の能力が落ちていることを、自分自身が認識できなくなる可能性である。

心理学には「metacognitive calibration」という考え方がある。簡単に言えば、「自分がどれくらい正しいか」という自己評価と、実際の正答率がどれくらい一致しているか、という問題である。知識が多少不足していても、自分が何を知らないかを正しく認識できる人は比較的安全である。危険なのは、能力そのものより、このキャリブレーションが壊れることである。

2026年に『Computers in Human Behavior』に掲載された研究には、実に象徴的なタイトルがついている。

「AI makes you smarter but none the wiser」

直訳すれば、「AIはあなたを賢くするが、自分がどれほど賢いのかは分からなくする」といった意味になる。この研究では、LLMを使うことでLSAT型の推論課題の成績そのものは向上した一方、人々が自分の成績をどれだけ正確に評価できるかというメタ認知には問題が生じた。特に興味深いのは、AIリテラシーが高いことや自信が強いことが、必ずしも自己評価の正確さにつながらなかったという点である。

考えてみれば当然である。

AIなしで10問中6問解ける人が、AIを使うと10問中9問解けるようになったとする。このとき本人が観察できるのは「私は9問解けた」という結果だけである。しかし、その9問のうち何問が自分の能力で、何問がAIの能力なのかは、結果からは分離できない。

ここで、自分自身の能力を測るためのフィードバック系が壊れる。

筋力なら、100kgのバーベルを持ち上げられなければ自分の筋力不足はすぐ分かる。しかし、AIと一緒に100kgを持ち上げている状態では、自分が何kgまで持てるのか分からない。そしてAIの補助があまりに自然になると、そもそも「これは二人分の力で持ち上げている」という感覚すら薄れてくる。

私は、AI時代に本当に危険なのはここだと思う。

人間は無知であることには比較的耐えられる。「これは知らない」と自覚していれば、調べることができるからである。しかし、知らないという自覚そのものを失えば、調べるという行為も発生しない。

もう一つ、この問題を理解するうえで面白い古典的な実験がある。「generation effect（生成効果）」と呼ばれる現象である。

SlameckaとGrafは1978年の実験で、答えをただ読んだ場合と、自分で答えを生成した場合を比較した。すると同じ情報であっても、自分で生成したもののほうが、その後の記憶成績が良かった。これはさまざまな条件で確認された。

この現象をAIに当てはめると、少し嫌なことが見えてくる。

たとえば会議で「この新規事業の問題点を三つ考えてください」と言われたとする。五分間考えて、「市場規模」「競合」「人材」という三つを自分でひねり出す。その後ChatGPTに聞いたら、「法規制」「顧客獲得コスト」「既存事業とのカニバリゼーション」まで出てきた。この使い方なら、自分の思考にAIによる追加が行われる。

ところが最初から「問題点を10個挙げて」とAIに尋ね、その中からもっともらしい三つを選ぶだけになれば、自分が問題を生成する工程そのものが消える。

成果物だけを見れば後者のほうが立派である。だが、脳の中で起きたことはまったく違う。

これこそ、AIについて議論するときに「生産性」という指標だけを見てはいけない理由である。ある人がAIを使って以前の三倍の文章を書き、二倍のコードを書き、五倍の資料を作れるようになったとしても、その数字から本人の能力が向上したとはまったく言えない。極端な場合には、成果物の品質が上がるのと同時に、本人が単独で判断する能力は下がり、しかも本人にはその低下が観測できない、ということすら起こり得る。

そして、ここまで考えると「AIを使って馬鹿になる人」の特徴も少し違って見えてくる。

AIに質問する人が馬鹿になるのではない。AIに文章を書かせる人でもない。コードを書かせる人でもない。

AIが担当した認知過程と、自分が担当した認知過程との境界が見えなくなった人が危ないのである。

自分が考えたのか、AIが考えたのか。自分が理解したのか、理解しやすい説明を読んだだけなのか。自分に判断能力があるのか、AIが常に正解を横に置いてくれているから判断できているように見えるだけなのか。

この区別を意識的に維持できる人にとって、AIは恐ろしく強力な知的増幅器になる。

維持できない人にとっては、もっと恐ろしいものになる。

なぜならAIは、その人の能力を奪うときですら、本人には「以前より賢くなった」という感覚を与えることができるからだ。

だから、AIなんか使うな。

ちなみにこの文章は全文ChatGPTが書いた。

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

アクスタの新情報管理しきれないから、AIに情報収集させてリストアップさせるよう自動化し始めた。でも情報収集精度甘い（テキストベースでしか参照できない）からどうしたもんか

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

記録されるので、専門の知識は確実にその場で話せるようにしないと、自分の価値を喪失することになる。

話し合い、打合せで意味のない会話が全てデータ化され、要約されるので、これは大変だろうな〜

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

AIボイスレコーダーを使い始めたけど、想像以上にすごく役立ってる。

文字起こしと要約のGEMを組んであるので読み込ませて、PDF資料出力させて、内容を詰める作業にすぐ移れる。

対して、AIで記録が完全に起こせることが可能になったことでわかったのは、自分がリアルタイムで話した内容が確実に↙︎

[sabakichi @knshtyk]

キャラクターとしての意匠の巧拙は世の評価に任せるとして、ペンギンがデザイン物として優れていたことを証明してしまっているな。最も大きな点としては、これらの案はすべてモノクロになった際のコントラストが適切に考慮されておらず、数千万人が目にするデザインとして最低要件を満たしていない

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

動物的本能と社会的理性、資本主義のカオスなカルドロン

[地図とかデザインとか @chizutodesign]

ずっと作りたかった「江戸時代の経路検索」ができました！！
徒歩・馬・早駕籠・継飛脚の4つから移動手段を選ぶと、ルートと概略日数を表示。
たとえば江戸から京まで、東海道経由で14日・中山道経由で16日と計算されます🚶
https://t.co/UPTR93YG7D

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

さすが産経新聞だな

[産経ニュース @Sankei_news]

戦後81年　「反省」強要する新聞こそ「反省」を
https://t.co/mQmrc9amuD

「反省」とは自らの過ちを認めて改善を誓うことです。先の大戦に対し責任能力がない今の日本人が「反省」するのは不合理であり、血統を根拠に「反省」を強要するのは「罪人の子は罪人」とする危険思想です。

[きよし｜デザインと忍者とパルクール🥷 @Kiyoshi_Design]

キュアアルカナ変身シーンニッコニコで笑ってて「ああ、本当はこんな風に笑うんだな」良かったねってなる