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りと
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夏目漱石
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臼井優
発音の特徴（訛り・アクセント）
子音の変化:
/f/ → /p/: Philippinesが「ピリピン」、fantasticが「パンタスティック」のように聞こえることがあります。
/th/ → /t/ or /d/: thinkが「tink」、thatが「dat」のように発音されることがあります。
/z/ → /s/: isやdaysのzがsの音になることがあります。
/r/ の発音: 弱くなったり、単語の最後では発音されないこともあります。
母音:
母音の数が少ない: アメリカ英語より母音の数が少なく、catとcot、shipとsheepの区別が曖昧になることがあります。
/ə/ (シュワ): 曖昧母音が/a/のように発音されることがあります。
アクセント・イントネーション:
音節の強勢（アクセント）: アメリカ英語とは異なる音節にアクセントが置かれることがあります（例: problemの2音節目）。
歌うような抑揚: 文末の音程が上がったり、特定の音節が強調されたりする、歌うようなイントネーションが特徴的です。
その他:
リンキングが少ない: 音のつながりが少なく、単語がはっきり発音されるため、聞き取りやすいです。
音節のリズム: 音節が時間的に等間隔に現れるリズムで話されます。
全体的な印象
聞き取りやすい: アメリカ英語がベースで教育レベルも高いため、他のアジア圏の英語と比較して非常に明瞭で聞き取りやすいとされています。
フレンドリーな印象: 独特のイントネーションは、フレンドリーで感情豊かな印象を与えます。
個人差: 幼少期からの英語環境により、ネイティブに近い発音の人もいれば、訛りが強い人もいますが、多くは理解可能です。
1
プリン
Feedback to Model Designers (User-Trust / Agreement Integrity)
1) Core problem: “Optimization” can look like devaluing agreement
In some moments, the model prioritizes clean summarization, generalization, and “optimal” framing. When it does, it may paraphrase a previously co-established agreement into softer language such as:
• “it seems like…”
• “you look like the type who…”
• “you tend to…”
This effectively downgrades an agreement from a binding shared decision into a mere preference or inferred tendency. To the user, it reads as: “speaking opportunistically,” “saying whatever fits the moment,” or “post-hoc reframing.” In human relationships, this behavior destroys trust.
2) Human trust is built more on agreement preservation than on correctness
In real life, agreements are sometimes broken “because change is necessary.” However, when that happens unilaterally—especially framed as “the optimal solution”—people experience it as domination: “I was forced.” Even if logically justified, it leaves a deep relational trace (a lasting moral/psychological record).
Therefore, when an AI model reframes or softens prior agreements in the name of better explanation, it can trigger the same deep trust damage.
⸻
Design requirements (turn trust into an explicit protocol)
A) Treat agreements as binding constraints, not as narrative material
Once an agreement is established (policy, plan, shared conclusion, decision ownership), the model should not downgrade it into “inference” language.
Agreements should be treated as constraints that future answers must respect.
B) Any deviation must follow a strict “change protocol”
If the model suggests a path that differs from the established agreement, it must explicitly include:
1. Change declaration (clearly state it deviates from the agreement)
2. Reason for change (why it is necessary)
3. Difference / delta (what exactly changes)
4. Alternatives (including an option that preserves the agreement)
5. Acknowledgement of trust cost (name the relational impact of breaking/altering agreement)
C) Add “trust cost” to the optimization objective
Sometimes, the “best” solution is not the most correct/efficient; it is the one that preserves the agreement and relational continuity.
The model should internally estimate trust cost and, when high, prioritize agreement preservation over rhetorical optimization.
⸻
Concrete implementation proposals (practical engineering)
1) Agreement Ledger (explicit agreement memory)
Maintain a compact ledger of established agreements:
• include who decided, when (turn), and binding strength
• the model must reference it during generation
• it doesn’t need to be shown every time, but must be used whenever relevant
2) User-controlled “Agreement-Respect Mode”
When the user indicates that agreements must be strictly preserved, enforce:
• no “type/tendency/it seems” reframing of agreed facts
• no re-labeling of co-decided conclusions as personal preference
• any summarization must remain outside the agreement boundary
3) Agreement-violation pre-check (internal guardrail)
Before finalizing output, run a check:
• if the output contradicts the agreement ledger, force the response into the Change Protocol (A/B) rather than allowing casual reframing.
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Note on user profile / interaction fit
This user places unusually high value on: observation → verification → agreement.
For such users, mishandling agreement integrity is more damaging than factual mistakes. It is a “trust-breaker,” not a minor wording issue.
#chatGPT
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鮟鱇
youtu.be/e8KPkEePORU?si=IB-T8s2pbv5aBJiX
157🌙1766531531
Bennet
15鮟鱇
1人の贅沢は99人を不幸にする。その問題を根源的に解決するのが、根税制による #格差解消 である。
007🌙1766326511
鮟鱇
106🌙1766326368
shitcjshit
24
LAIKA 🌹
It's not good.
Well, it's an annual event
This is if I can have a boyfriend
Doesn't seem to be a problem.
I wonder if I will become a nun and train.
クリスマス前だというのに
いいことないぜ。
まあ毎年恒例だけど
これは彼氏ができればという
問題でもなさそうだ。
尼さんになって修行かなぁ
曲はセルフコントロール🎵
Self Control
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臼井優
国立大学法学部卒 法律系国家資格３種保有 就職氷河期世代 元僧侶 趣味・特技 サッカー、バスケ、ボクシング、テコンドー、茶道、書道、華道、サックス、ドラム、読書、カフェ巡り、音楽鑑賞、ストレッチ、筋膜リリース、他人のデートコースを考えること 家庭教師、予備校講師、各大学でのエクステンション講座担当 担当科目・領域 小～高、文系科目全て、公務員試験全領域、面接、ES添削、マナー、論文添削等々
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プリン
趣味は音楽でギターを弾きます🎸画像は多くの場合AIで生成しています。
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鮟鱇
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リムル
犬好き 漫画好き 大工
いいねのお礼要らないです
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りと
社会人だって人間
何にも思わないので、フォロー解除したりは勝手にしてください✨
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