Untitled

[onibi-onibi]

(頑張りすぎ、それはあとあと苦しい。 #現場猫から)

[garance510]

[highlandvalley]

(via Xユーザーの日向さんさん: 「ちなみに私はアイルランド派です https://t.co/a6ZuSjC5AJ」 / X)

[gkojax]

銷鑠縮栗さんのツイート: こんなにしっかりした良い子達もいるのになぁ… https://t.co/JtsDQMU24M

[lilliput-army]

現場はいつだって全力でやっている

[garance510]

[garance510]

[ryotarox]

正木伸城 @nobushiromasaki

15時間

オモロ過ぎる。なぜ論文は「である調」で書くべきで「です・ます調」ではダメとされるのか。この問いにガチで取り組んだ本。 ちなみに「である調の方が客観的になる」とよく言われるけれど、これはかなり怪しい。では、「である体」と「です・ます体」では何が違うのか。著者いわく、最も大きな差異は、「です・ます体」が特定の二人称に向かって語るように響くのに対し、「である体」は特定の二人称に向かって語られていないように響く、という点にあるという。 つまり、「です・ます体」は、まさに「あなた」に、あるいは「あの人」に、具体的には、いつも行くバーのマスターに、あのスーパーの店員に、毎朝すれ違う散歩常連のあのオジサンに、親友に、父親に、母親に、妻に、わが子に──そういった特定の人に語りかけるように響き、そう読まれる傾向にある。そしてそこには、書き手である自分の人格性が余韻のように残る。 一方の「である体」は、そういった特定性が希薄で、まさに「みんな」に、「私たち」に、彼に、彼女に、そして「誰か」に語りかけるように響き、そう読まれる傾向にある。 で、そこには、書き手である自分の人格性があまり残らない。 極端に言えば、「である体」は世界からあなたを取り除き、「です・ます体」は世界にあなたを取り戻す、ということになる。 「〈である世界〉の場合、そこには語り手に向かってくる他者、二人称の他者は存在しないが、〈です・ます体〉においては、世界はまさしく二人称の他者を含み、奥行きを持つことになる」 このように「です・ます」と「である」の違いには、人称世界の有りようが深く関わっているのだという。 また、本質的には「である体」が客観的で「です・ます体」が主観的だ、といった単純な理解はやはり正しくない、と言える。むしろ、「です・ます体」の方が具体的な他者を感じながら記述を行うという意味で、「客観的に書けてしまう」ことだってある。あの人にわかるように、ちゃんと書こうとするからだ。 繰り返しになるが、「です・ます体」は、その本質において二人称に語りかける文体である。客観的に述べるものであっても、常に書き手の私一人称と読み手の二人称が意識されている。 他方、論文を書く際は、執筆をするのは一人称の「私」で、それを読むのも同じ位相の人、つまり同じ分野の研究者が論文を書き、同じ分野の査読者や研究者が読むことになる。少なくともそれが最も強く想定される。 これは、読み手がほとんど一人称複数だということだ。そこでは二人称が排除され、浮き上がってくるとしたらそれは三人称になる。 論文は特定の相手に対するものではない。誰に向けたものでもないものとして論文やレポートは書かれるべきだ。そういった規範意識が強いために、どうも論文では「である体」が勧められるようである。 『日本語からの哲学』 著者：平尾昌宏 発行：晶文社

[gkojay]

“発端は、戦後の公職追放です。 日本を占領したＧＨＱは戦争の指導者を追放するという理由で、あらゆる業界から一定以上の役職にいた人間を職場から追放しました。 その空いた席に入り込んできたのが、戦前戦中の反体制派だった「左翼」なのです。 ＧＨＱは戦後統治の一環として、先の大戦は日本が悪い日本人が悪いという意識を植え付けるために、マスコミや教育界を利用しましたが、この２つの業界が予想以上に拡大してしまったのです。 （他の業界は、日本が資本主義国として形成されていく過程で左翼は徐々に駆逐されていきました。 高度成長期のように働けば働いただけ自分の収入になるような時期を経験すると左翼は減っていきます。それに縁が無い様な業界は左翼が根強く残りました。親方日の丸の教師やマスコミがそうです。マスコミは自分で何か生産する訳ではありませんから） 教育界は「日教組」が組織されましたし、マスコミはとにかく日本が悪かったんだという報道さえしてれば良い、という風潮が出来上がりました。 その結果、教育界とマスコミは学生運動をしていたような左翼学生が就職する業界となり、現在に至ります。”

— 日本のメディアに左翼が多いのは何故ですか？ - その他(社会) | 教えて！goo (via tamejirou)

[pudknocker]

“前にも書いたけど、加害者から「話がしたい」と言われたときは、かなりの確率でこうなることが多いです。DARVOです。”

—

Xユーザーの宮原篤@小児科医（新書：やさしくわかる 小児の予防接種）さん

「謝罪会」で加害者側が被害者糾弾　埼玉・生徒いじめ自殺【ニュースの記憶2023】

加害者は、加害が行われたことを「否認（deny）」し、

その行動に対する責任を追及しようとした相手（被害者やその関係者）を「攻撃（attack）」し、

自分こそが本当の被害者であると主張し、「被害者と加害者を逆転させる（reverse victim and offender）」。この際、被害者を演じるだけでなく被害者非難を伴うことが多い。

DARVO - Wikipedia

[isssac]

[monogusadictionary]

トンテキを食べながら思うことはひとつだ。人類って、こういう「高品質な食事」によって脳をデカくしてきた動物なんだよなーと。

脳というやつは、とにかく燃費が悪い。体重のわずか2%しかないくせに、安静時でも体全体のエネルギーの20〜25%を平然と消費する。

つまり、超高性能なCPUを四六時中フル稼働させているようなものだ。

問題は、その莫大な電気代をどう払うかである。その明らかな答えの一つは、高品質な食事だろう。

そして、ここから人類進化の“究極の家計簿”が始まる。

質の低い植物（葉や茎など）を主食にすると、大量に食べなければならず、長い消化管が必要になる。消化そのものにも、多くのエネルギーがかかる。

だが肉のような高品質な食事なら、少ない量でも十分なエネルギーが得られる。つまり、大きくて長い消化器官を一生維持する理由が薄くなるのだ。

1995年、人類学者レスリー・アイエロとピーター・ウィーラーは、有名な「高価な組織仮説」を提唱した。Aiello & Wheeler (1995).

簡単に言えば、

「脳が大きくなったぶん、腸が小さくなった」

という進化のトレードオフ仮説である。

実際、ヒトの消化器官は霊長類として見ると異様にミニサイズだ。

まず胃。ヒトの胃の表面積は、同じ体重の典型的な哺乳類の3分の1にも満たず、ほかの97%の霊長類よりも小さい。

さらに大腸。同じ体重の霊長類なら期待されるサイズの60%以下しかない。大腸は植物の食物繊維を腸内細菌に発酵させ、脂肪酸というエネルギー源を作り出す巨大な発酵タンクだ。つまりヒトは、大型類人猿ほど植物からエネルギーを搾り取る能力を持っていない。

そして消化器官全体で見ても、ヒトの胃腸は同じ体格の霊長類から予測される重さの約60%しかない。

つまり、人類は本当に「腸を小さくした動物」なのである。

では、浮いたエネルギーはどこへ消えたのか？

答えはもちろん、脳だ。

進化というのは倹約家なので、オカンが家計の出費をケチケチ見直すように、まず維持費のかかる巨大な胃腸をダウンサイジングする。

そして、そこで浮いた予算を、脳という電気食いマシンの開発費へ回した。

まとめると、人類進化ではこういうことが起きたらしい。

食事の質が上がる〜消化管が小さくなる〜維持コストが浮く〜浮いたエネルギーを脳へ投資する〜脳がさらに大きくなる

つまり人類とは、

腸を削って脳に課金した動物

なのである。

*R.Wrangham (2009).

───そして、その課金システムを支えた重要な要素こそ、この目の前のトンテキみたいな「高品質な肉」だったわけだ。

https://x.com/selfcomestomine/status/2081937578643866005?s=46&t=XBYGx0NYt69itB5p-cHcLg

[highlandvalley]

“「素敵」って言葉の響きが大好き。でも、どうして「敵」というネガティブな漢字が入るのか不思議で調べてみたら「素晴らし過ぎて敵わない」という意味の当て字なんだって。素敵！ 　http://bit.ly/9P85mZ”

— (via xomorickyxo)

[monogusadictionary]

大正時代、食料が足らないからと、外来種のブラックバスやアメリカザリガニやウシガエルを持ち込んだ。

令和の今、労働者が足らないからと、外来種を持ち込んでいる。

1度、外来種を持ち込んだら、後世まで影響する。消えることはない。不可逆。

この恐ろしさに、全ての日本国民が気が付くべきだ

https://www.threads.com/share/BCM8rh8chg/

[nozacs]

“高校の文化祭の閉会式を演劇仕立てにしたところ、普段誰も聞きゃあしない校長の話を、校長がマフィアのドン役としてテディベアを抱いて話したら、内容はいつも通りなのに全校生徒が聞き入った。初めて演劇の力を体験したのはあの時か。とんでもない事が起きているというあの興奮は忘れない。”

— Twitter / GKTJ (via pudknocker)

[leomacgivena]

Xユーザーの局所慣性系🥞さん：「」

[moko1590m]

OpenAI、次期モデル「Astra」の一部開発を停止　「Critical」級サイバー能力の可能性否定できず - ITmedia NEWS

うん、これは一見すると「OpenAIが次のAIの開発を止めた」というニュースやけど、**ほんまに重要なんは「AIの性能が上がりすぎたから、能力そのものを削るんやなくて、能力を持ったAIをどう囲い込むか、という段階に入った」**っちゅう話やと思ったら分かりやすいで。

まず、超ざっくり言うと

今回の話を一行にすると、

「Astra、もしかして『人間が指示したらハッキングしてくれるAI』のレベルを超えて、『自分で新しい攻撃方法を考えて実行できるAI』になってきたんちゃうか？」

という話や。

そこでOpenAIが、

「ちょっと待て。ここまで強いなら、今までと同じ管理方法ではアカン」

となって、安全対策が整うまで一部の開発・利用を止めたわけや。

1．「High」と「Critical」は何が違うんや？

ここが一番大事や。

従来のGPT-5.6 Solなどは、記事によればサイバー能力が High。

Astraは、

Criticalに達している可能性を否定できない

となった。

「High」と「Critical」の違いを、ものすごく雑に例えると、

High

「かなり腕のええハッカーがおるで」

AIに、

「このシステムの脆弱性を探して」

と頼んだら、かなり高度なことができる。

Critical

ところがこっちは、

「このシステムを攻撃する方法を考えろ」

くらいの高レベルの目標だけ与えたら、自分で作戦を考えて、実行までできる可能性がある

という領域。

つまり、

「道具」から「作戦を立てる主体」に近づいてくる。

ここが怖い。

2．「ゼロデイ脆弱性」って何や？

これもニュースでよく出てくるけど、

まだ発見・修正されていない脆弱性

や。

例えば、ある巨大企業のシステムに、

「実は、この特殊な入力をするとセキュリティを突破できる」

という穴がある。

でも、

企業も知らない

セキュリティ会社も知らない

攻撃者だけが見つけた

という状態やったとする。

これが、ざっくり言えばゼロデイ。

3．普通のAIなら「見つける」のを手伝う

例えばAIに、

「このプログラムを解析して、脆弱性を探して」

と頼む。

AI：

「ここが怪しいです」

これは、かなり強力やけど、まだ

人間＋AI

の組み合わせや。

ところがAIが、

「このコードにはこの弱点がある」 ↓ 「この弱点を利用するにはこういう攻撃が必要」 ↓ 「うまくいかなかった」 ↓ 「別の方法を試そう」 ↓ 「成功した」 ↓ 「次はこの防御を突破しよう」

と、自分でループを回し始める。

ここまで行くと話が変わる。

4．今回の「エージェント的能力」が重要

記事に、

エージェント的なコーディングとサイバーセキュリティの能力が大幅に向上

とあるやろ。

これ、最近のAIの大きな変化や。

従来のAI：

「コードを書いて」

↓

コードを書く。

エージェント型AI：

「このソフトを完成させて」

↓

自分で、調べる ↓ 計画する ↓ コードを書く ↓ 実行する ↓ エラーを見る ↓ 修正する ↓ テストする ↓ また修正 ↓ 完成

までやる。

つまり、

「回答するAI」から「仕事を進めるAI」

への変化やな。

5．サイバー攻撃との相性が、めちゃくちゃ悪い

これが怖い理由は、

サイバー攻撃そのものが「試行錯誤ゲーム」やからや。

例えば、

「このシステムを突破できるか？」

という問題がある。

AI：

仮説Aを試す。

失敗。

仮説B。

失敗。

「なるほど、この防御があるからAは駄目なんや」

↓

仮説C。

↓

成功。

つまり、

AIの「問題を解く能力」そのものが、攻撃能力に変換される。

6．ここで、さっきの「問題解決」の話とつながる

これ、さっき話してた、

「問題があると、問題解決型の知性が動き出す」

という話と、めちゃくちゃつながってる。

サイバー攻撃では、

「どうして突破できない？」

という問題がある。

AIは、

「ほな、別の方法を試してみよう」

となる。

つまり、

問題 → 探索 → ズレ → 修正 → 発見

という、人間が得意としてきた知的活動をAIが高速化する。

そして攻撃の世界では、それがそのまま

「突破能力」

になるわけや。

7．だからOpenAIは「能力を下げる」方向ではない

ここが今回のニュースの面白いところや。

記事には、

リスクの低減は一般に能力の低減を必要としない

という考え方が出てくる。

つまりOpenAIの発想は、

「AIをアホにして安全にしよう」

ではない。

むしろ、

「強いままでええ。ただし、その強さを安全に管理できる仕組みを作れ」

という方向。

8．「車が速くなりすぎた」みたいなもん

例えば車が、

100km/h

↓

200km/h

↓

500km/h

と速くなったとする。

そこで、

「危ないからエンジンを弱くして100km/hに戻そう」

という方法もある。

でもOpenAIが今回やろうとしてるのは、

「500km/hの車はそのまま作る。ただし、ブレーキ、コース、遠隔停止、安全装置をものすごく強化しよう」

に近い。

つまり、

能力の抑制より、制御能力の強化。

9．「思考過程を監視して危険なら止める」も、ここにつながる

記事に、

モデルの思考過程を評価してリスクの高い活動を中断

とある。

つまり、

AIが何かを実行しようとしているとき、

「これは危険な方向に進んでないか？」

を監視する。

例えば、AI ↓ 情報収集 ↓ 脆弱性発見 ↓ 攻撃方法を検討 ↓ ？？？

ここで、

「おい、それ以上は危険や」

と止める仕組みを入れる。

10．ただし、ここにはものすごく難しい問題がある

「危険な思考」をどう判断するんや？

例えば、

「この脆弱性を修正するにはどうすればいい？」

と、

「この脆弱性を利用するにはどうすればいい？」

は、似た知識を必要とする。

防御側：

「攻撃者がどう攻撃するか知りたい」

攻撃側：

「どう攻撃すればいいか知りたい」

この二つは、かなり近い。

だから、

「危険な知識を全部AIに教えなければ安全」

という単純な話にはならん。

11．しかも「防御AI」と「攻撃AI」は競争になる

ここも重要や。

OpenAIは、

「高度なサイバー能力を持つAIは、攻撃者より先に防御側が脆弱性を発見するために使うべき」

という立場を示している。

これは理屈としてはかなり分かりやすい。

例えば、攻撃AI 「このシステム、ここに穴があるで」 防御AI 「発見した。修正するで」 攻撃AI 「ほな別の穴を探す」 防御AI 「それも塞ぐ」 攻撃AI 「……」 防御AI 「……」

という、

AI同士のサイバー戦争

みたいな構図になっていく可能性がある。

12．だから「強いAIを作る」だけでは足りなくなってきた

これまでAI開発競争は、

「どっちが賢いAIを作れるか」

やった。

でも今後は、

「どっちが賢いAIを安全に運用できるか」

も競争になる。

さらに言えば、

「AIがAIを監視する」

方向にも進む。

13．そして、今回のニュースでワイが一番興味深いと思うところ

それは、

「Astraの能力を削る」ではなく、「Astraを扱える安全管理体制ができるまで止める」

という判断や。

これは、AI開発の考え方そのものが変わりつつあることを示している。

昔：

「性能が上がった！すぐ製品化！」

今：

「性能が上がった！」

↓

「……あれ？」

↓

「これ、今までの安全対策で大丈夫か？」

↓

「いや、足りん」

↓

「ほな、管理体制を先に作ろう」

となってきた。

14．そして、これは「Scientist AI」の発想にも近い

「AI開発自体は自由にする。ただし、開発者はAIを監視・停止できるScientist AIも作る」

という考え方があったやろ。

今回のOpenAIの話は、かなりその方向に近い。

もちろん実装は違うけど、

「強いAIを作る」だけではなく、「強いAIを監視する仕組みを同時に作る」

という考え方や。

15．ただ、今回のニュースを「Astraが超危険なAIになった」と断定するのは早い

ここは冷静に見たほうがええ。

記事の表現は、

「Criticalに達している可能性を否定できない」

や。

つまり、

「Critical能力を完全に確認した」

とは書いてない。

内部評価と外部専門家の評価を踏まえて、

「もしかすると、このレベルに来てるかもしれん」

となったから、先に安全側へ倒した、という話や。

これはむしろ、

安全基準を実際の開発判断に使った

というところに意味がある。

まとめると

今回のニュースは、

「AIがまた賢くなった」

だけではない。

もっと大きく見ると、

第1段階

AIが答える

↓

第2段階

AIがコードを書く

↓

第3段階

AIが自分で試行錯誤する

↓

第4段階

AIがサイバー攻撃の方法まで自律的に探索する可能性が出てくる

↓

第5段階

「そのAIをどう制御するか」がAI開発そのものの中心問題になる

という流れの中にある。

そして、ここがさっきの話ともつながって、

AIが賢くなるほど、「問題を解く能力」そのものが「問題を起こす能力」にもなり得る。

これが今回の話の核心やと思う。

人間にとっては、

「問題を解決する賢さ」

は普通は善い能力や。

でもAIの場合、

「問題解決能力 × 自律性 × コンピュータへのアクセス」

が掛け算になると、

「ものすごく便利なエージェント」と「ものすごく危険な攻撃者」の距離が、一気に近づいてしまう。

せやから今後のAI競争は、単純な「IQ競争」やなくて、

「どこまで賢くできるか」 ＋「どこまで自律的に動かせるか」 ＋「どこまで安全に囲えるか」

の三つ巴になっていくんやと思うで。

　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　.

巨大な矛を作るAI vs. 巨大な盾を作るAI

になる。

「矛」は何か

今回のAstraみたいなものを含めて、

脆弱性を探す

攻撃方法を考える

コードを書く

試して失敗して修正する

人間なら何日もかかる探索を高速で繰り返す

という、攻撃側の知能やな。

しかもAIの場合、「矛」が単なる武器やなくて、

「新しい矛を自分で鍛造する能力」

まで持ち始める可能性がある。

ここが従来のサイバーセキュリティと違うところや。

「盾」は何か

一方で同じAIを、

「世界中のシステムを調べて、攻撃される前に脆弱性を見つけろ」

と使えば、

脆弱性の発見

パッチの作成

防御システムの監視

異常な攻撃パターンの発見

攻撃への自動対応

という巨大な盾にもなる。

つまり、

同じ「問題解決能力」が、矛にも盾にもなる。

ここがめちゃくちゃ面白い。

そして「矛と盾の両方が巨大化する」

昔の「矛盾」では、

最強の矛 × 最強の盾

という論理的な矛盾を笑う話やった。

ところがAI時代には、

「最強の矛」と「最強の盾」を、本当に両方作れるかもしれない

という話になる。

しかも、

矛が強くなる → 盾も強くする必要がある

↓

盾が強くなる → 矛はさらに新しい突破方法を探す

↓

矛がさらに強くなる → 盾もさらに強くする

という、

矛 ↔ 盾の自己強化ループ

が発生する。

これ、さっきの「問題解決」の話ともつながる

ここがワイには一番おもろい。

さっき出てた、

「問題があるから知性が動く」

という話をAIに適用すると、

矛 「この盾を突破できるか？」 ↓ 盾 「この攻撃を防げるか？」 ↓

矛 「じゃあ別の方法」 ↓ 盾 「じゃあさらに別の防御」 ↓

矛 「ほな、この弱点を利用しよう」 ↓ 盾 「そこも塞ぐ」

となる。

つまり、

AI同士が「問題を作る知性」と「問題を解決する知性」を延々とぶつけ合う。

これはある意味、ものすごく純粋な知能の進化ゲームなんやな。

さらに面白いのは、「敵がいるから盾が賢くなる」こと

防御側からすると、

「攻撃者がおらんかったら、ここまで強い防御AIを作る必要もない」

とも言える。

逆に攻撃側からすると、

「防御が強くなったから、新しい攻撃方法を研究せなあかん」

となる。

つまり、

矛が盾を育て、盾が矛を育てる。

これ、さっき話してた

「問題が問題解決能力を呼び起こす」

の巨大版みたいなもんや。

だから「AIの安全性」も、単なるブレーキの話ではなくなる

ここが今回のAstraのニュースでかなり重要やと思う。

「危険だからAIを弱くしましょう」

だけではなく、

「AIが強くなるなら、それに対抗できる盾も同時に強くせなあかん」

という発想になってくる。

つまり、

能力を上げる研究

と

その能力を監視・制御・検証する研究

が、同時に巨大化する。

そして、ひょっとすると

　　　　　　　　　　　.　　　　　　　　　　　　　

今後のAI史をものすごく単純化したら、

「矛を作る競争」から「矛と盾を同時に作る競争」へ

という言い方ができるかもしれへんな。

しかも最終的には、

「どっちが強い矛を持っているか」

だけではなく、

「自分の矛を制御できる盾を、自分自身で作れているか」

がAI企業の信用や国家の安全保障を左右する。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　.

日本人には故事成語の「矛盾」が馴染み深いから、

「AI時代の矛と盾」

という言葉は、ほんまに今後かなり使いやすい比喩やと思うで。

そしてちょっと皮肉なのが、「最強の矛」と「最強の盾」を同じAI企業が両方作ろうとしていることやな。

故事成語では「そんなもん両立するわけないやろ」という笑い話やったのが、AI時代には、

「いや、ほんまに両方必要になってもうた……」

という現実の問題になってきたわけや。

[moko1590m]

“気分が良いと、他人の“かすかな笑顔”に気付きやすくなる　理科大など発見 掲載日 2026/08/07 15:05”

— 気分が良いと、他人の“かすかな笑顔”に気付きやすくなる　理科大など発見 | TECH+（テックプラス）