遠藤

「下手の考え休むに似たり」を励行中。湯川博士を見習って愚問を連発します。社会の一歩あとを歩いています。最近はデイマーの『誤謬論入門』（九夏社）

[遠藤 @endoucom]

「物価高対策が（円安を通じて）さらなる物価高を招くということになりかねない」（岩屋毅前外相）

[遠藤 @endoucom]

小姑みたいな右翼、どうにかならないのかな

[遠藤 @endoucom]

@Tsiberia 中学高校で日本人論や日本論をテーマにすることが多いのが原因のひとつだと思います。アメリカ例外主義、フランス例外主義などもありますが…。

[ねずみ王様 @yeuxqui]

この程度の投票率で、この国はこんなに狂っているのだから、投票率がさらにあがったら、どれくらい狂った感じになるのであろうか。

[東野篤子 Atsuko Higashino @AtsukoHigashino]

「会議の議題が日本とは関係ないことだったから」という理由でG7会合を欠席することがまかり通るのなら、仮に日本が深刻な状況に立たされてG7で緊急の会議をお願いした時に、残りの6か国の首脳が出席してくれなくても、文句は言えないことになってしまいます。

[遠藤 @endoucom]

「日本はイメージアップのためにサブカルに巨額の投資をしてきたのに、ソーシャルメディアの自動翻訳のせいで台無しになった」というアラビア語の投稿に、「日本のサブカルは日本人のためのもので、外聞は関係ない」という趣旨のコメントがいくつかついていて、人文社会系の知識の必要を感じた。

[遠藤 @endoucom]

@iirode0 日本のアニメファンの一部は独占欲が強く、「ソフトパワー」を理解していない。そして21世紀に入ってその島国根性は拡大している。嘆かわしいことです。

[遠藤 @endoucom]

@iirode0 イスラム圏は海を挟んで隣国だということに無頓着な日本語のコメントが多すぎる。

[遠藤 @endoucom]

@RedBigUn 返信ありがとうございます。うちでは老母がカタカナ語辞典を引きながら文章を読んでいて、カタカナ語の氾濫については身近に不便さを感じています。技術進歩や社会変容によって語彙が増えるのは仕方ないですが、せっかく直感的にわかる漢字を習得したのだからそれを活かしたいですね。

[ねずみ王様 @yeuxqui]

つい先日、昔の『中央公論』を読んでいたが、厚さといい内容の多様さといい、今では考えられないもので、いちおうある時点の政治と社会を一覧することが可能であった（しかもほかに『世界』や『文芸春秋』といった総合紙は複数あった）。
今もあることはあるのだが、まったくインテンシティが違う。

[Spica @CasseCool]

ホモ属にはかつて複数の種がいたが、現在はサピエンス種のみ現存するのは、集団規模や「虚構」を共有する能力による協力の優位。

ネアンデルタール人は体格・知能とも高く、初期の接触ではサピエンス側が退いた痕跡もある。

[山崎憲 @ken_jil]

ルラ陣営がSNSのアルゴリズムを避けるためにとった手法とのこと

XとかFacebook のアルゴリズムによる修正が入る可能性を避けるためにWhatsappを利用。

1. 招待リンクによる「グループの乱立と細分化」

WhatsAppのグループチャットを活用。陣営はWebサイトやSNS上に「招待リンク」を大量に配置。

グループの人数条件で満員になれば次へ自動誘導: 1つのグループが定員に達すると、自動的に「グループ2」「グループ3」へと参加者を振り分けるリンク管理ツールを導入。

属性別のセグメント化: 「学生」「年金生活者」「福音派キリスト教徒」「特定地域の住民」など、属性や関心ごとに数千〜数万の細分化されたグループを網の目のように立ち上げた。

2. 「デジタル・アンバサダー（伝道師）」の育成

中央組織が全国民に一斉送信したのではなく、熱心な支持者を「中継地点（ハブ）」に仕立てた。

[選挙対策本部 / コアチーム]
│
▼（毎朝、画像・短文・動画・反論ネタを配信）
[数万人のアクティブ支持者・ボランティア]
│
▼（各自が私生活のグループへ「手動」で転送・シェア）
[家族・親戚グループ / 職場の同僚 / 地元の友人 / 教会仲間]

WhatsAppはスパム対策として「一度に転送できる宛先数」に制限（最大5件まで、頻繁に転送されたメッセージは1件まで）。そこで陣営は、ボランティアに「自分の言葉を添えて、自分が所属する家族グループや趣味のグループにシェアしてほしい」と呼びかけた。

これにより、プラットフォーム側の自動スパム検知をすり抜けながら、極めて自然な形で無数のプライベート空間へ浸透。

3. Telegramとのハイブリッド運用
WhatsAppはグループ人数の上限が厳しかったため、陣営はTelegramも併用。Telegramには数十万人規模が入れる巨大チャンネルを作れる利点。

Telegramの巨大チャンネルで「今日拡散してほしい画像やファクトチェック記事」を一斉配布し、それを受け取った支持者たちがWhatsAppへと持ち帰って身近な人へ配る、というリレー形式。

4. 24時間体制の反論・ファクトチェックBot
相手陣営からフェイクニュースやネガティブキャンペーンが流れてきた際、有権者が「これ本当？」と転送して確認できる自動応答窓口（WhatsAppビジネスAPIを活用したBot）を設置。

「それはデマです。正しい事実はこちら」という短尺の画像や動画が即座に返信され、受け取ったユーザーはそのまま元の会話グループに「これデマらしいよ」と貼り付けて打ち消すことができた。

WhatsApp戦略は「無数の家庭のリビングに、信頼できる家族の1人として入り込んで直接耳打ちする」ようなネットワークを人力とツールで構築。

SNSじゃなくてpeer-to-peerってことは鍵がアルゴリズムから人間に移ってたってこと。人海戦術とキーパーソン。

[sleepy @sleepy0x13]

连菲尔兹奖得主都决定不再给学生的数学作业判对错了。

加州大学伯克利分校的数学教授 Richard Borcherds，1998 年菲尔兹奖得主，最近宣布改变作业评分方式，只要学生交了作业，就能拿到相应的分数，答案正确与否已经不重要了。

原因很简单，学生用 AI 做作业已经太普遍了，老师根本分辨不出哪些答案是学生自己写的。

Borcherds 说，继续按照正确率给分，只会鼓励更多学生使用 AI，反而惩罚那些老老实实自己做题的人。他现在主要依靠禁止使用电子设备的线下考试来检验学生的真实水平。

更有意思的是，他甚至开始怀疑自己还该不该建议年轻人投身数学研究。

他认为，如果 AI 继续以现在的速度进步，几年后人类数学家可能就没有什么事情能比 AI 做得更好了。他还专门去问 ChatGPT 应该怎么办，结果 ChatGPT 也不知道。

我觉得这件事挺有代表性的。AI 已经开始让大学最基础的评价机制失效了。

学生依然可以提交正确答案，拿到漂亮的成绩，但这些分数越来越难反映他们真正掌握了多少知识。

而最讽刺的是，连负责培养和评价人类智力的顶尖数学家，现在也不知道该怎么解决这个问题。

[遠藤 @endoucom]

@RedBigUn GoogleのAIによる説明だと次のようですね。

[遠藤 @endoucom]

@RedBigUn 日本語のGoogleで「カタカナ語 日本政府」を検索すると、いくつか記事が出てきます。文化庁がガイドラインを作っていますが、官庁自身が「コンソーシアム」などの分かりづらいカタカナ語を発信していて不評のようです。

[遠藤 @endoucom]

「本屋が潰れて残念だ」と言う前にその本屋で買い物しろ、とよく指摘されるのだけど、事前に経営状況はわからず、ある日突然閉店のお知らせが貼られているので、困ったものだなあと思う。

[遠藤 @endoucom]

@RedBigUn @pal9999 以前、国語学研究所のかたに「日本語の変転が早いのはなぜか」という質問をしましたが、まず多国間の計測が難しいので、確たることは言えないという回答をいただきました。

[遠藤 @endoucom]

@qPj5IAdhnJ89506 @RedBigUn 問題はふたつあります。まず、カタカナ語は原語に当てはまる正確な発音ではないこと。また、流通したカタカナ語が原語と意味が違ってくることです。

[遠藤 @endoucom]

例の件、ベネツィアの頭領選出法をいつも思い出すんだけど、関係者たちは納得していたのだろうか。

[遠藤 @endoucom]

AIを指弾する教員がAI判定ソフトに乗っ取られている件

[Oyinkansola🎀💐 @Oyinkansol73072]

高校2年生の娘が、3日間かけて自分で書き上げた歴史のレポートを提出した。
私はその間、娘が毎晩ダイニングテーブルに座り、資料を読み比べたり、文章を消しては書き直したりする姿をずっと見ていた。
ところが、返ってきた答案の評価は「0点」だった。
理由は、たった一行。
「生成AIによって作成された可能性が極めて高いため、不正行為と判断する」
娘は帰宅すると、制服のままソファに座り、ぽつりと言った。
「お母さん、私、本当に自分で書いたのに……先生、クラスのみんなの前でカンニングしたって言ったんだよ」
私は娘の顔を見て、胸が締めつけられた。
翌週、私は学校に面談を申し込んだ。
持っていったのは、抗議文でも、長々とした説明書でもない。
娘がレポートを書いていた、パソコンの画面だった。
Googleドキュメントの変更履歴には、3日間にわたる編集の記録が残っていた。
文章を書き、消し、言い回しを変え、途中で調べた内容を追加する。何度も書き直した跡が、時刻とともに記録されていた。
最後には、合計187回もの編集が残っていた。
私は画面を先生に見せた。
「これが、娘が実際に書いていた記録です」
しかし、先生は困ったような顔をしながら答えた。