翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D

こんツー！ゲーム🎮好きLive2Dライバー個人勢/日本語/英語
22時頃〜配信
Like❤️→新しい発見・スプラ🦑・ドラクエ・グレンラガン・Ado・打首獄門同好会

ﾊﾟｰﾂ分・ｷｰﾋﾞｼﾞｭ 乙原コウ
Live2Dﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞ白崎来海
Vグラ/©︎LUZ所属

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

こんツー！
「翻間（ほんま）ツーカー」と言います
相棒の虎型AIは
「白虎（しろとら）あい」ちゃん

毎日22:00頃からツイキャス・Youtubeでゲーム配信します

英語を理解する為に英語字幕でゲームしたり
ここで英単語の豆知識を投稿したりしてます

是非いいね👍とフォローよろしくお願いします

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

空座決戦編スタート....

敵味方オールスター集合！
デビュー間もない頃のSCANDALのOP！！
山爺大ハッスル！！！

話数も半分超えてボルテージも上がって
ｷﾀ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!!

ってかここからまだ100話以上あるっ
てとんでもないボリューム

#BLEACH

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

なんだったらオリジナル版はダメージ表示早すぎて逆に分かりにくい🤣

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

動体視力よわよわオジサンは特に違和感を感じないのでラッキー♩

ストレスなくリマスターを楽しめるぜやったー🙌

[ゲームブロガー双葉ラー油 @daikai6]

リマスター版トルネコ、このダメージ表示がワンテンポ遅れるのが遊んでいて気持ち悪くてストレス
小気味良いスーファミ版と全然違う

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

京楽隊長の声カッコよすぎる

大塚明夫さんはいつも渋カッコいいんだけど
新鮮な演技の渋さがある！

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

過去編はなんか避けてたんだけど
実はめっちゃおもろいな？

10年以上の謎で
自分が途中離脱した原因トップ3の一つ「ヴァイザード」の謎が解明できそう！！
めっちゃワクワクしてる

#BLEACH

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

こういう上司に出会ったら

「レベルの低い上司だな、ゴマスリだけしてて経験積んで成長できなかったんだなぁカワイソウに」と見下してあげましょう

[ともこ @TomokoFreelance]

部下が辞める上司の特徴

第1位
「できて当たり前、ミスだけ指摘する」

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

かわいい缶ダンサー！

[フタバ ｜北海道のイラストレーター・漫画家🎨お仕事募集中 @nohara_hutaba]

寒暖差がすごい

[憂 @xynoa__]

「異常に気遣いができる人は、許せないことが人一倍多いから、実は人が嫌い」って素敵な言葉思い出した

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

AIに仕事を奪われる恐怖を大小問わず感じている人が多いと思うけど

仕事が変わっていくだけだと思う

例：セルフレジの導入でレジ打ちの仕事は減ったけど
・レジの使い方が分からない方に教える
新しい仕事ができてる

旧来のレジでは1組の相手でよかったのに
同時に複数組をチェックする必要がある

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

とても面白い！

簡単な仕事はAIが全部やってくれるけど
難しい仕事は人間がやる必要がある、と

アクションゲームに例えるとチュートリアルは全部AIが操作してたのに
ボス戦になった時だけ人間にコントロールが回ってくる、みたいな？

それは難しすぎ😭

[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。

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ワンダホー👍

[ゴー☆ジャス(宇宙海賊) @Gorgeous55555]

まだ助かる、まだ助かる、、、

マダガスカル✨✨✨✨

⬆️これを広めてください。

#コレコレ

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ファイヤー🔥！！

https://t.co/QWkiu3QEOw

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

支援者1700人超で
1人あたり平均4万円の支援をしている計算、、、、

上級プランの金額が大きいので平均を押し上げていると予測する

それにしても大金💰！！

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

クラウドファンディング開始1時間で
支援3000万円はすごい👏

家庭用ゲーム機版開発まで到達してほしい

返礼品のマイク欲しいんだけど
10万超えはさすがにためらい丸

[歌マクロス公式@復活プロジェクト始動！ @uta_macross]

【ストレッチゴール決定！】
『歌マクロス』復活プロジェクトへの
皆さまの温かいご支援と目標金額の達成を受けて、ストレッチゴールを設定します！

さらに『歌マクロス』を広く遊んでいただけるよう、完全燃焼します！

▼ご支援はこちら
https://t.co/HeqmPRiK6E

#歌マクロス #utamacross

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

見に行ったら　開始24時間で7000万円越えてたwww

多分明日には7500万円は越えてる
🤔

最終的には億越えるんじゃ？
ビッグマネーが動く💰マクロスって結構すごいコンテンツだったんだ、、、

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

Xの流行りに追いつきたくて
ブリーチの昔のアニメを視聴

全366話の202話まで来た！

おそよ60%、、、
アニメオリジナルをスキップしたとしてもまだまだ長い道のりだ

#BLEACH

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

睡眠の研究で名誉な賞！

YouTubeで見たことある方だけど
話も分かりやすくてタメになる

[報道ステーション＋サタステ @hst_tvasahi]

【速報】米ラスカー賞を日本の4人が受賞
｜
ノーベル賞の登竜門といわれるアメリカの医学賞『ラスカー賞』を睡眠研究の第一人者として知られる筑波大学の柳澤正史教授らが受賞

基礎医学部門に選ばれた柳澤さんは、1998年に“オレキシン”という脳内の物質の欠乏が睡眠障害を引き起こすことを解明

この成果によって睡眠科学は大きく前進し、不眠症や過眠症の新しい治療薬の開発につながった

また、中外製薬の元シニアフェロー・服部有宏さんら3人は、血友病の新しい治療薬を開発したことが評価され、臨床医学部門に選ばれた

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

アルミ缶の上にあるみかん

そして

あるみかんの上にアルミ缶

[翻間ツーカー📖🐯Toohker Honma@Live2D @Toohker_Honma]

何がダメなのかなと思ったら
計算したら下の方が圧倒的にお得だね

A）毎月100万円→1年（12ヶ月）で1200万円
→10年で1億2000万円
→10億もらうには【83年と4ヶ月】かかる

B）一括で10億円もらったら
そのまま普通預金に全部突っ込むだけで
働かなくても利息を年間500万円もらえる（大手銀行で多い年利0.5%で計算）
セミリタイアも狙える

ここから資産運用を行えば大きな元手でスタートできるのはかなりのアドバンテージ

お金の動かし方・知識（マナーリテラシー）がないと損することが多いよって話か

[かぬ医しの焼酎漬け @Drmomochan]

この結果に日本のダメ部分の原因が現れてる気がする……