tak

Ph.D. in infomatics 博士（情報学） 自然言語処理,機械学習と、それらの複合的知能システムなど等 が専門です

[tak @tak_]

写真の公園は？ → https://t.co/tw2vgpOguK

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観測数値とは？　 → https://t.co/iuDkssWMGK

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原山北街区公園

[渡邉究/数学科教員/KADOKAWAより「すごすぎる数の図鑑」発売中/YouTube @Kiwamu_Watanabe]

AIによって教育格差は縮まるどころか、むしろ広がるのだと思う。
考える力のある人はAIを使ってさらに先へ行く。一方で、多くの人は「答えが出た」ことで満足し、自ら学ぶ機会を捨てる。結果として、何も得ないまま時間だけを消費していく。

[三浦慶介 | 『AI時代に仕事と呼べるもの』発売中 @kkkkkesk]

非エンジニアについては、Claude Codeは「幹部陣以外に渡すな」が結論ですねー。

そもそも、そこまで高度な非定型業務をやってないなら、コーディングエージェントである必要もなくて、
Saas導入か情シスにツール作ってもらうので間に合うわけで。

サポートの手間やセキュリティ考えると、部長以上にしか配らないほうがいいという。

[岡本健@『VTuber学』(岩波書店)Vtuber「ゾンビ先生」 @animemitarou]

大学での授業中の私語の話ですがね

知り合いの教員がゲストに呼ばれたとのことで、私もその先生の授業が聞きたくて、当該大学にお邪魔した時のことです

200人は入るかという教室は、休憩時間から、とんでもない音量でしゃべる学生さんでいっぱいです

もちろん休憩時間は好きにおしゃべりすれば良いわけですが、音量がデカすぎる…

[Nobu-Kobayashi : Generative AI Technology @nyaa_toraneko]

ぶっちゃけ、現場でAI系の人材を募集しても、「要件を満たせる人がすごく少ない」のは、結局のところ、この「ある課題の解決に対して、自分で仮説を立てながら試行錯誤ができる人が本当に少ないから」でしょうね。

この手のスキルをどうやって育成すればいいのかは、教育関係者の今後の課題になる。リスキリングとかは本当はこのスキルを身につけさせないとなんの役にも立たない。ただツールを使えるだけのスキルを身につけさせるのなら、人を雇う必要はない。今はAgentがあるのだから。

[Nobu-Kobayashi : Generative AI Technology @nyaa_toraneko]

𝕏を眺めていて、少し奇妙だなと思っていることがある。

AIを使った創作や工夫に挑戦する人は、実は思ったほど多くないのではないか、ということだ。

特にそう感じるのは、「プロンプトが一緒に貼られていない場合」である。

たとえば、昨日ポストしたような「スクランブル交差点で、同じキャラが大量に歩き回る動画を作るのは難しい」という話がある。これに対して、こちらが「いや、結構できるよ」と作例を出したとする。

しかし、そこに「このプロンプトを使えばできます」が付いていないと、途端に誰も挑戦しなくなる。

悪ノリで試す人すら、ほとんど出てこない。

これは一体どういうことなのだろう。
AIは制作の敷居を下げたのではなかったのか。

もちろん、画像や動画を出力する敷居は下がったと思う。専門的な作画能力や撮影技術がなくても、それらしいアセットを出せるようにはなった。

しかし、実際に下がったのは「出力の敷居」であって、「試行錯誤の敷居」ではなかったのかもしれない。

完成したプロンプトがあれば試す。
レシピがあれば再現する。
誰かが道を敷いてくれれば歩く。

しかし、作例だけを見て、

「なぜできたのか」
「どこが難所なのか」
「自分ならどう指定するか」
「どの失敗を潰せば到達できるか」

を考え、自分で試行錯誤する人はかなり少ない。

そう考えると、今のAI界隈に多いのは、創作者というより「プロンプトのコピーキャット」なのではないか、という疑問も出てくる。

自分は、AI制作の根本は、生成されたアセットそのものよりも、それを成立させているプロンプト、さらにその背後にあるメタプロンプトやシステム設計にあると考えている。

プロンプトは単なる呪文ではない。

そこには、何を固定し、何を揺らし、何を捨て、何を観察し、どの失敗をどう診断したかという、制作上の判断が圧縮されている。

よくできた完成プロンプトは、それが生み出した生成物を「言語」という超平面に射影した写像でもある。

だから本来、それをそのまま公開する必要はない。なぜなら、生成物をきちんと分析すれば、その背後にあるプロンプトの姿はかなり見えてくるからだ。

本当に共有したいのは、「これを入れれば誰でもできます」というレシピではない。

大事なのは「判断の結果」ではなく、「どうしてその判断に至ったのか」という道程である。

「これは難しいと言われているけれど、実際にはできる」
「ただし難所はここにある」
「ここをどう崩さずに制御するかが勝負になる」

共有したいのは、そういうことだ。

そう伝えれば、それが本当に可能なのか、自分なりに試行錯誤する人が出てくると思っていた。

でも、実際にはそうでもない。

そこに少し、今のAI創作界隈の限界のようなものを感じている。

AIを自分の表現のための道具にするうえで一番大事なのは、完成プロンプトを手に入れることではない。

失敗しながら観察し、仮説を立て、調整し、自分のプロンプトやワークフローを育てていくことだ。

「これを入れれば誰でもできる」なんてものは、正直いらない。

AIで誰でも作れるようになったのではなく、誰が本当に作る気があるのかが、むしろ可視化されただけなのかもしれない。

[MITsuo Yoshida | 広告, PR @ceekz]

ビデオ通話中に画面や音声が途切れたりすると、採用オファーの可能性が下がるとか、仮釈放の可能性が下がるとかの論文の紹介記事を書いた。大事なビデオ通話には良好な通信環境を。
Video-call glitches trigger uncanniness and harm consequential life outcomes
https://t.co/nAcqUpRKuz

[石橋秀仁 情報アーキテクト @zerobase]

工学的な知の本質は「降りてきた課題を解くこと」ですね。エンジニアに受動的な傾向があることは当然だと言えます。
それに対して、「何を解くべきか」「何を作るべきか」を示すのが、経営やデザインの意志ですね。
もしエンジニアが能動的にそれを示せるなら、その人はエンジニアリングだけでなく（本質的な意味での）「デザイン」の仕事もしていることになる。
逆に言えば、あるデザイナーが「降りてきた課題を解く」だけなら、その人は本質的な「デザイン」の課題に取り組んでいないと言わざるを得ません（厳しいですが）。
このようなデザイン／デザイナー観は、クリッペンドルフ『意味論的転回』を踏まえているのですが、これからの時代（ポスト工業化時代）のデザインやデザイナーについて考える上で有意義な概念化だと思っています。
デザインの本質的な仕事とは、人々にとってより望ましい未来を知覚可能な形で示し、その実現を導くこと。ですから、現代において本質的な「デザイン」の課題に取り組んでいるのは、大半の自称「デザイナー」よりも、むしろ経営者・企業家・新規事業リーダーといった人たちであるかもしれません。生成AIがプロトタイピングを大衆化・民主化したことで、その傾向は増していくでしょう。
そんな時代に、デザイナーは自らの専門領域（ディシプリン）を変革しなければ生き残れません。それこそ『意味論的転回』の主題です。

[きしだൠ(K1S) @kis]

エージェントで書かせて開発手法を勉強させようとすると、比較的大きなコードベースになって複雑になってしまい難しく、小さく単純にやってちゃんとコントロールできるようにするなら、エージェントやAIによる複雑さを導入するより普通に小さいコードを書かせるのが結局効率的かなぁと思ってる。

[きしだൠ(K1S) @kis]

ネタっぽくなってしまった。
エージェントでの教育をやろうとすると、簡単なものならエージェントがあっさり書いてしまうので教育にならず、複雑なものだとその複雑さについていけないから教育にならずで、結局はコードベースでやるのがいいんじゃないか、という話。
https://t.co/Fj9oLIW53L

[さんきゅう倉田（元国税職員） @thankyoukurata]

東大の友人がインターン先で言った言葉。

同僚「仕事はできるかもしれないけれど、他人に愛されないですよね。」

友人「うさぎに何か業務をやらせたとして、うさぎができることを私は何倍もの速さと何倍もの品質でやり遂げることができる。
ただ、うさぎのように愛されることはできない。
なぜなら、君たちは自分より下等なものしか愛さないからだ」

続けて「だから、どんなに嫌われようとも、私は君たちのことを愛している」と言おうとしたけど、それはやめたらしい。

[江添亮 @EzoeRyou]

コーディング能力の問題ではないと思うんだよなぁ。

[増田の准教授（学者ではない） @ProfMasuda]

イラストの著作権周りでは、大学の事務組織側では、「無料イラストで検索」して出てくるイラストを安易に使ったら実は権利トローラーの持ち物で、きっちり高額請求された数年前のトラウマと教訓があって、職員間でも注意喚起されているものの、なかなか大学院生レベルまでは伝えきれていない。

[tak @tak_]

昨日までに観測した本
米澤穂信　の　倫敦スコーンの謎 (創元推理文庫)
https://t.co/HxHgCEE59L
読んでた人は、男性　20,30代ぐらい？
D51

[tak @tak_]

昨日までに観測した本
松尾豊 , 浅田弘幸　の　角川まんが学習シリーズ まんが人物伝 アラン・チューリング AIの礎を築いた天才数学者
https://t.co/LOp8nzjbXY
読んでた人は、女子小学生
D878

[tak @tak_]

昨日までに観測した本
藤子・F・ 不二雄　の　ドラえもん探究ワールド 科学技術がつまっている! 地下空間のひみつ (ビッグ・コロタン )
https://t.co/WH1kcMZNwl
読んでた人は、女子小学生
D926

[tak @tak_]

昨日までに観測した本
中山七里　の　ヒポクラテスの憂鬱 (祥伝社文庫)
https://t.co/m6yPe3KzqY
読んでた人は、女性　30,40代ぐらい？
D2564

[tak @tak_]

20日までの観測数値
雑誌:////1:0
文庫:///4/:/2/2//
単行本:1/1//1/:///1/
コミック:/1///:0
新聞:////1:///1/1
テキスト:/1///:/2/1//
マスク:/2/2/9/3:/1/5/6/4

[tak @tak_]

20日までの観測数値
母集団:3/10/17/21/5:2/8/20/13/7
フューチャーフォン:0:////1
iphone:/1/12/7/1:/2/14/4/
android:/2//5/1://1/1/1
smartwatch://1/1/://2//
ハンディファン://1//:0

[tak @tak_]

昨日までに観測した本
嶋津輝　の　カフェーの帰り道
https://t.co/ooqHeuCSzi
読んでた人は、女性　50,60代ぐらい？
D220