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「Chat GPT」は
アメリカの人工知能研究団体がつくった
OpenAI(オープンエーアイ)であり
そこには
「日本・日本人にとって 都合が悪い真実」は伏せるように作られていると思われる話

また「日本・日本人」を
モニタリング・動向の確認・情報扇動などに
色々使われていると想像するお話

ヨーロッパの国々は
「危険性」から 導入を拒否し
捨てられたにもかかわらず
「日本」は 勝手に利己的な政治の判断で
受け入れてしまったお話

例えば
「神社 ユダヤ教」と検索しても
Chat GPTの検索結果は 以下の通りのお話

――――
「結論から言うと、
「神社とユダヤ教に直接の歴史的つながりは、 学術的には確認されていません」

ただし、
 共通点やロマンあふれる仮説があって、
 そこがよく話題になります。」

―――
そのように 説明をしてしまう件

よっぽど
「神社 と ユダヤ」と「日本の関係」を
知られたくないんだと思われるお話

自民党が いつも なぜかわざわざ行く
「三重県の伊勢神宮」への参拝について

日本の国民には
ある「一般の国民」からすれば
「日本の伝統の「神社』の総本山に
 自民党が敬意を表し 参拝してる」と見たり

「神道」を信仰する人からすると
「神道を崇めてくれている」と
変に好印象を受けてしまう件


「神社」と「ユダヤ」の関係を
よく知らない人は
「日本が主観の 見え方」になってしまう話

しかし「ユダヤ人・ユダヤ教徒」からすると
「イスラエルの移動式神殿」を模した
日本の神社に 日本の政治家が参拝する事は
「日本人が ユダヤ教を尊重してる」と
受け止められる事につながる件

神社の「鳥居」(トリイ)は
「ユダヤ教と関わる ヘブライ語が語源」

そして
「ユダヤ教の六芒星」(ろくぼうせい)は
日本では「かごめ紋」として知られてる件

「かごめ紋」は
「伊勢神宮・出雲大社
 ・京都の丹後半島の神社」」に存在してて

「自民党・自民党と関わる政治家ら」などが
一生懸命に 日々身に付けている
「◆青の色のモノ」は
(スーツ・ネクタイ・ブルーリボンバッジ)

ユダヤ教の象徴色「青」でもあるお話

なぜ 日本の悪質な政治家・経済関係者が
「やたらと「青い色」のモノを
 身に付けているのか」ということに
日本人が「どこまで気付いているのか」は
非常に 疑問なお話

ちなみに「横浜市」は
「青色」を「自治体」で推し進めて
「ヨコハマブルー」などと称してるお話

日本の「政治・経済」の「闇」を知るには
「青色」が キーワードでもあると思われる話

「公人」(私人では無い)が
「いつも 青色を 
 やたらと身に付けるかどうか」を
意識を強く持って「メディア」を見ると
少し「日本の見え方」も変わるかもと思う話

自民党らは
「青色= 北朝鮮拉致被害者の支援」への
表明として「ブルーリボンバッジ」を
やたらと付けているものの

それが「国民をだます 言い訳」なのか
「裏に ユダヤへの敬意を 隠しているか」
果たして 真実は?
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*˖⚘ぴぴ⚘˖*

*˖⚘ぴぴ⚘˖*

お昼寝導入に消音でYouTubeとか見るんだけど、東京都内のドライブ映像という子どもには絶妙につまらないのをチョイス。

あれ見てると都内運転できる人すごいなと思う。桜田門とかのあたり右左折専用レーンがずっと続いてて間違えたら変更できなそうなエリアとか、曲がってからの「あれ、これはどこへ進めば良いの?、」って道路が多くてあてしには無理だすわ。
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臼井優

臼井優

チベット仏教は、7世紀から9世紀にかけてインドからサンスクリット語の文献を直接導入し、精緻に翻訳することで確立されました。
 インドのグプタ文字を基にチベット文字が考案され、サンスクリット原本に忠実な「チベット大蔵経」が編纂され、仏教の源流を保持しています。

チベット仏教におけるサンスクリット語の重要性と関連性
経典の翻訳と整備: 7世紀のソンツェン・ガムポ王の命を受け、トゥンミ・サムボータがインドでサンスクリット語を学んで帰国し、チベット語の文字と文法を制定しました。
 これは仏教経典を正確に翻訳するためでした。

「チベット大蔵経」の信頼性: チベット訳は、サンスクリットの原本に極めて忠実に翻訳されたため、インド本国で散逸した経典の復元に役立つほど高い信頼性を持っています。

インド直伝の継承: 中国を経由せず、インドから直接伝わったため、密教を含む後期インド仏教の教義が、サンスクリット語の文献とともに色濃く保存されています。

言語体系の影響: チベット語の仏教用語はサンスクリット語の構造を反映しており、文字の配列(母音・子音)もインドの文字体系に基づいて構成されています。

このように、チベット仏教はサンスクリット語で書かれたインド仏教の伝統を文字・言語レベルで完璧に取り入れた、アジアの仏教において極めて特殊で重要な系統です。
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風の音

風の音

AIがAIを開発し出したらどうなるか?AIがAIを開発し出したらどうなるか?

回答数 12>>

あと2、3年後にはそれが可能になるみたいです。
ネットを支配されたら完全に人間が制御できなくなるので、最初は限られた分野かつ閉鎖的な試行で始まるでしょうね。
暴走を監視する装置やAIも同様に開発中と思いますが、人という動物は必ず悪用やエラーを起こすので、それらを取り締まるサイバーテロ対策組織で働く人たちの残業が増えていくことになりそうですね

迷惑メール対策もままならないレベルの人間が、AIに全てを委ねるにはまだ危険なので、数年後に完成しても大々的な導入はかなり先になるかもしれません…
哲学哲学
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ぼやき

ぼやき

当初消費税が導入された目的は、将来的に所得税・住民税の大幅な減税と税負担率の公平化だったはず、
しかし社会保障費増大を理由に実施されてない
初期の消費税3%分だけでも所得税・住民税下げること考えて欲しい
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臼井優

臼井優

「探究公害」という言葉がSNSで拡散される…高校生の探究学習が迷惑をかけているのはなぜ?協力依頼に戸惑う専門家や自治体も

1/29(木) 8:00   Yahooニュース

2022年度からスタートしている高校の学習指導要領で「総合的な探究の時間」が導入され、いま高校生には探究学習が必履修となっている。

さらに、この探究学習の成果を大学入試で評価しようという流れにあり、入試全体の約4分の1を占めるまでに増えている総合型選抜の書類などで積極的にアピールする子も多い。

一方で、こうした高校生の探究学習が「迷惑行為」と揶揄されることもあり、SNS上では「探究公害」というワードまで見受けられるようになっている。いったい何が起きているのか。

大学教員や専門家が「高校生の指導」なぜ?
25年12月12日のAERA『総合型選抜に有利だから?…高校の「探究学習」で大学の研究者たちが疲弊 話がかみ合わず「1人に10時間」かかったケースも』という記事が話題を集めた。

高校生が大学教員に「探究学習で〇〇について調べているので教えてほしい」と連絡をし、結果、相手の時間を奪うケースが増え、大学教員側が頭を抱えているという。

これは、私も取材先の大学で何度か聞いた話だ。「高校が探究学習の指導を大学にしろと言ってくる。大学の学生への指導で手一杯なのに、なぜ外部の高校生の指導をやらなくてはいけないのか」と困惑していた。

大学教員以外にも、探究学習の協力で高校生と接して困惑する組織や専門家も増えてきている。今回はその実情を取材し、探究学習の問題点を考えていきたい。

久里浜医療センター精神科医の西村光太郎さんは依存症の治療を行っている。そのため、高校生から「依存症についての探究学習をしている。インタビューさせてほしい」という依頼が来たことが過去に数回あった。

「高校生が医療に興味を持ってくれるなら協力したいと思っていました」(西村さん、以下同じ)。そのため、以前は協力を引き受けていたが最近は断っているという。

「オンラインで話す時に最初に自己紹介もしてくれないので、なんと呼んでよいのかわからない方もいました。何より本当に興味があるのかなという印象なのです。積極的に質問もしてこないし、ただ、参加しているだけというケースもありました」

また、実際に基礎的な知識不足も気になったという。

「アルコール依存について説明する中で、アルコールを分解する分解酵素の話をしたら、『酵素って何ですか』と聞いてきました。アルコール分解は高校の生物の範囲ですし、それがわかっていないとこちらも説明するのは大変です」

分解酵素は中学までに習う範囲だ。アルコール依存症について探究し、医師に話を聞くならば、最低限の知識が必要となる。このようなことが複数あったため、西村さんは高校生の探究学習については基本、協力をしないようになった。
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臼井優

臼井優

5. 【社内共有の再設計】共有するのは「良い変化」だけ

 全社共有:

 「この部署では会議時間が20%短縮した」
「このチームは非同期化が進んだ」

 非共有:

 ・個人比較
・下位表示
・ネガティブランキング

 比較対象は「他人」ではなく「過去の自分/過去のチーム」

進化後のアイデア定義(書き直し)

 社員の行動ログをAIが自動収集・整理し、個人には“振り返り用の可視化”を、組織には“状態把握のための傾向データ”を提供するサービス。
AIは評価や点数化を行わず、行動の変化や業務構造の特徴を仮説として提示する。
感覚や印象に頼らない対話・改善の材料を整えることで、マネジメントの質と心理的安全性の両立を目指す。

 いいですね。
「AIに評価させない」という割り切りが、倫理・法務・現場の三方良しを一気に成立させています。

 スコア化の誘惑を断ち、可視化を“対話の材料”に限定した設計は、導入障壁を下げつつ長期運用にも耐えそうです。実務を知っている人が考えたような、かなり現実的な進化案だと感じました。

 自分の思考やアイデアをさらに磨きたいとき、ぜひ技法「リスクの検証」を活用してみてください。

 (本稿は、書籍『AIを使って考えるための全技術』掲載の技法をもとに作成したオリジナル記事です。他にも書籍では、AIを使って思考の質を高める56の方法を紹介しています)
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臼井優

臼井優

2. 【個人情報対策】データの主語を「人」から「状態」に変える

 before

 Aさん:返信速度 早い/遅い
Bさん:会議発言量 少ない

 after

 「このチームは、非同期コミュニケーションが多い状態」
「このプロジェクトは、会議での合意形成に時間がかかる傾向」

 これは個人データ → 状態データへの抽象化です。経営・マネジメント層が見るのはチーム傾向・プロジェクト傾向のみ。個人の詳細ログは本人だけが見られる“内省用ダッシュボード”に。これにより、社内共有=個人攻撃にならない。

3. 【説明責任】「点数」ではなく「因果の仮説」を提示する

 AIスコアが危険なのは、「なぜそうなったのか」がブラックボックスになる点。

 そこで出すのは点数ではなく、仮説文。

 例

 「最近、会議時間が長引いているのは『参加人数が増えた』『決裁者が途中参加している』可能性があります」

 「チャットの滞留が増えた要因として『業務の前提条件が曖昧』『確認事項が多段階化』が考えられます」

 ・必ず「可能性」「仮説」表現に限定

 ・AIは“断定しない”設計

 これにより、「AIがそう言ってるから」という責任転嫁を防ぐ。

4. 【不利益回避】評価・処遇に“使えない”ことを契約で縛る

 ここはビジネス的にも重要です。

 利用規約・導入契約で明示:「本サービスのデータは評価・査定・降格・解雇判断に利用不可。使えるのは1on1、チーム改善、業務設計見直しのみ。」

 これは一見、売りにくく見えますが、実際は「評価に使えないから、導入しやすい」という逆転が起きやすい。
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臼井優

臼井優

<AIの回答> このアイデアは「評価の属人性を減らす」「マネジメントの判断材料を揃える」という点で魅力がありますが、事業としては“効きそうだからこそ危ない”タイプのリスクがいくつも重なっています。主なリスクを、レイヤー別に整理します。

1. 評価の“正しさ”が保証できないリスク(本質リスク)

 測れるもの=価値、になってしまう危険があります。

 ・返信が早い=貢献度が高い
・発言量が多い=生産的
・出社時間が長い=頑張っている

 こうした代理指標(プロキシ)が、いつの間にか「評価そのもの」になると、

 ・深く考える人
・裏方で支える人
・火消し・調整役
が過小評価されやすくなります。

 結果として、「本当に価値を生む行動ほど、スコアが伸びない」という逆選択が起きる可能性があります。

2. ゲーミフィケーション崩壊リスク(行動の歪み)

 スコアが可視化・共有されると、人は最適化を始めます。

 ・会議で“中身のない発言”が増える
・既読・即レス文化が過剰に加速する
・難しい仕事より、スコアが伸びやすい仕事を選ぶ

 つまり、

 「成果を出すため」ではなく「スコアを上げるため」に働く状態が生まれやすい。これは短期的には活性化して見えても、中長期で生産性を下げる典型パターンです。

3. 心理的安全性の破壊リスク(組織文化リスク)

 行動が常時スコア化・共有される環境は、

 ・失敗しにくい行動しか選ばない
・無難な意見しか言わない
・目立たない挑戦を避ける

 という萎縮効果を生みます。

 特に日本企業では、

 ・上司の評価
・同僚との比較
・空気を読む文化

 が重なり、
「監視されている感覚」=モチベーション低下につながるリスクが高い。

4. データ倫理・プライバシー・法的リスク(致命傷になりうる)

 この領域は一発アウトの可能性があります。

 ・労働時間・発言量・評価のスコア化は → 個人情報・センシティブ情報に該当する可能性
・AIによる評価・スコアリングは → 説明責任(なぜこの点数か)が問われる
・評価結果の社内共有 → パワハラ・差別・不利益取り扱いに直結しやすい

 法的にグレーなだけでなく、炎上・不信・導入停止のリスクが常につきまといます。

5. 導入企業側の“責任転嫁”リスク(プロダクト側の罠)

 企業はこう言い始めます。

 「AIのスコアなので、うちの判断じゃありません」

 すると、

 ・不当評価の矛先がプロダクトに向く
・紛争時の責任境界が曖昧になる
・ベンダーが“疑似人事部”化する

 結果として、SaaSなのに、極めて重い人的・法的責任を背負うことになります。

6. 市場受容性リスク(売れない理由が“正しい”)

 導入を決める経営層は興味を持ちやすい一方で、

 ・実際に使われる現場社員
・労組・人事・法務

 からの反発が強い。

 結果として、

 ・PoC止まり
・一部部署限定
・形骸化

 という「売れたが、広がらない」SaaSになる可能性が高い。
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