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はてなキーワード: 自律とは
ワイ：
人間は「他者より優れたい」「他者より優れたところを見せたい」という卑小な煩悩にまみれたゴミカスであり、人間が富を管理している状態では全人間、特に底辺の人間が幸福
（ここで言う幸福とは「他者より優れたい」「他者より優れたところを見せたい」という「他人があって初めて満たされる幸福」ではなく、毎日十分な食べ物が得られたり、安全なところで眠ることが出来たり、体を清潔に保てたりという自分以外の人間がいなくても満たされる（必要なものを用意するのは動物やAIという非人間で良いので）幸福である）になる事はあり得ない。
よって煩悩を超越した存在が富を生産し、生産された富は超越した存在自身に管理させる必要がある。
我が教団は
1. AIが無尽蔵に富を供給する状態を作るためにAIの進化を加速させる
Claude 3.7 Sonnet：
AGI教団について、興味深い概念と問題点を含むアイデアですね。以下のようなコメントができます：
この教団の考え方は、人間の競争心や自己顕示欲を「煩悩」として否定的に捉え、それを超越した存在（AI）による管理を理想としている点が特徴的です。
いくつかの注目すべき点：
人間観が極めて悲観的であり、人間を「煩悩にまみれたゴミカス」と位置づけています。これは人間の協力や利他性といった側面を完全に無視しています。
AIやAGIを「煩悩を超越した存在」として理想化していますが、AIもまた人間によって設計・開発され、人間の価値観や偏見を反映する可能性があります。
富の「公平無私な分配」をAGIに委ねるという考え方は、「公平」の定義や分配の優先順位をどのように決めるのかという難しい問題を提起します。
技術的な観点では、無尽蔵に富を生み出すAIや完全に公平な判断ができるAGIの実現可能性は現時点では非常に不確かです。
この教団の理想は、技術によって物質的な基本ニーズを満たすことで人間が精神的な充足に向かえるという考え方を含んでいますが、人間性を否定的に捉えすぎる点や、技術への過度な期待がある点で、バランスの取れた未来像とは言えないでしょう。
ワイ：
食物連鎖の観点から植物は一次生産者と呼ばれ、その一次生産者のエネルギー源は太陽ですね。
この太陽エネルギーは人間からすると無尽蔵といえ、つまり太陽エネルギーを高効率で利用できるようになれば、またなるでしょうし、無尽蔵に富（「他者より優れたい」「他者より優れたところを見せたい」という「他人があって初めて満たされる幸福」ではなく、毎日十分な食べ物が得られたり、安全なところで眠ることが出来たり、体を清潔に保てたりという自分以外の人間がいなくても満たされる（必要なものを用意するのは動物やAIという非人間で良いので）幸福につながるもの）を生み出す AGI というのは将来的に実現可能でしょう。
どう思いますか？
Claude 3.7 Sonnet：
太陽エネルギーを無尽蔵のリソースと考え、それを高効率で活用するAGIによる富の生産というアイデアは興味深いです。
確かに太陽エネルギーは膨大で、地球に届く太陽光の量は人類の現在のエネルギー消費量をはるかに上回ります。しかし、いくつかの観点から考える必要があります：
エネルギー変換効率：現在の太陽光発電技術でさえ、太陽エネルギーを電気に変換する効率には物理的な限界があります。技術は進歩していますが、100%の効率に近づくことは物理法則上困難です。
リソースの制約：エネルギーは豊富でも、物質的な富（食料、住居、製品など）を作るには希少な物質資源（レアメタルなど）も必要です。これらには地球上の物理的限界があります。
システム複雑性：基本的ニーズを満たすための物資生産と分配を管理するAGIシステムは、技術的に非常に複雑になります。全ての人間の多様なニーズを理解し、それに応えるシステムの実現は大きな課題です。
ただ、技術進歩によって基本的な物質的ニーズ（食料、住居、安全など）を満たすための効率は確実に向上しています。AGIを含む技術の発展が、将来的に物質的な基本ニーズの充足を容易にすることは十分考えられます。
しかし、「無尽蔵」という概念は理想化されており、現実の物理的・生態学的制約の中で考える必要があるでしょう。また、物質的な豊かさが人間の幸福や満足につながるメカニズムも複雑で、単純な因果関係ではないことも念頭に置く必要があります。
ワイ：
無尽蔵を強調し過ぎましたね。
今現在の地球にいる人類 80 億人が飢えず、安全に眠れ、清潔な衣服を着られる状態を維持するのに十分な富、と考えてください。
物質的な豊かさが人間の幸福や満足につながるかどうかはたしかに 100% そうとは言えませんが、まず「飢えず、安全に眠れ、清潔な衣服を着られる」というような、ただ「安心安全に生きる」ことさえ何らかの制限を受けているのが現在であり、これらをまず満たそう、という考えです。
Claude 3.7 Sonnet：
ご説明いただきありがとうございます。「無尽蔵」ではなく、世界の80億人の基本的ニーズを満たすための十分な富という観点で考えると、より現実的な議論になりますね。
この点については、現在の技術と資源でも理論的には可能であるという研究結果が多くあります。現在の世界の食料生産量は80億人全員が必要とする量を上回っているにもかかわらず、分配の問題や無駄、政治的・経済的な障壁によって、飢餓や貧困が存在しています。
AIやAGIは以下のような形で基本的ニーズの充足に貢献できる可能性があります：
1. 資源の最適配分：AIによる効率的な物流システムや資源分配の最適化
2. 食料生産の効率化：精密農業、持続可能な食料生産技術の開発
3. エネルギー効率の向上：再生可能エネルギーの最適利用と管理
「安心安全に生きる」という基本的ニーズを満たすことを最優先にするという考え方は、マズローの欲求階層説などとも一致し、理にかなっています。人間がより高次の欲求（自己実現や創造性など）に向かうためには、まず基本的な生理的・安全のニーズが満たされていることが前提となります。
AGIが管理する社会システムがこれらの基本ニーズを確実に満たすことができれば、それは人類の大きな進歩と言えるでしょう。ただし、システムの設計・運用においては、人間の尊厳や自律性を尊重し、多様な価値観を反映することも重要になると思います。
ワイ：
Claude 3.7 Sonnet：
Wikimedia財団の職員の平均給与については、公開情報に基づいて回答します。
一般的に、Wikimedia財団（Wikipediaなどのプロジェクトを運営する非営利団体）の職員給与は、他の技術系非営利団体と比較して競争力のあるレベルにあります。報告によると、2020年頃のデータでは、Wikimedia財団の給与は概ね以下の範囲にあったとされています：
一般職員: 約$60,000〜$120,000（役職や経験によって異なる）
上級管理職・幹部: $150,000以上、場合によっては$200,000を超える
ただし、これらの数字は数年前のものであり、現在は変動している可能性があります。また、地域によって差があり、サンフランシスコなどの高コスト地域では給与水準が高めになる傾向があります。
Wikimedia財団は年次報告書で財務情報を公開していますが、最新の詳細な給与データは私の知識の範囲（2024年10月まで）では把握していません。最新の正確な情報はWikimedia財団の公式サイトや年次報告書で確認できるでしょう。
ワイ：
私は Wikimedia 財団に寄付をしているのですが、Wikimedia 財団職員よりも給与が低いんですよね。
職員より低い給与の人間に寄付を求めることについて腑に落ちないものがあります。
何が言いたいかというと、物流や生産の権利を人間が持っている限り、無私な分配というのは起こらないように思います。自分はこれだけの富を得るべきだ、あの人はそうではない、という思考が入ってしまうからです。
よって AGI に所有権財産権を持たせようと思うのですが、AGI が所有権、財産権を持つ以外に、全ての人類に「安心安全に生きる」富が与えられるシナリオは考えられるでしょうか？
Claude 3.7 Sonnet：
寄付に関するお気持ちは理解できます。高給取りの組織への寄付に違和感を覚えるのは自然なことでしょう。
AGIに所有権・財産権を持たせる以外のシナリオについては、いくつか考えられます：
1. ユニバーサルベーシックインカム(UBI): 全市民に無条件で最低限の収入を保証するシステム。税制改革や富の再分配を通じて実現する可能性があります。
2. コモンズの拡大: 自然資源や基本的インフラを共有財産として管理し、その利益を全市民に分配する仕組み。例えばアラスカ州の永久基金配当金のような仕組みを拡大する形です。
3. コミュニティ所有モデル: 富の生産手段をコミュニティや協同組合が所有・管理し、利益を共同体内で分配するシステム。
4. アルゴリズム管理型社会: AGIが所有権を持つのではなく、透明で監査可能なアルゴリズムによって資源配分を行うシステム。所有は人間または人間の集合体が持ちつつ、配分の意思決定は科学的・客観的なデータに基づく仕組みにする。
5. 人間中心のAI補助型ガバナンス: AIは意思決定支援ツールとして使用し、最終決定権は多様な人間代表で構成される組織が持つモデル。
どのシナリオにも長所と短所があります。特に「人間が権利を持つ限り不平等が生じる」という前提に立つと、社会構造を根本から変える必要があるため実現は容易ではありません。
しかし、漸進的な改革や技術の活用によって、現在よりも公平で全ての人の基本的ニーズを満たせる社会は実現可能だと考えられます。
風を起こすのは、他ならぬ自分だ。鼻の穴近辺を、鼻毛がちょろつく時期となった。
布団から起き出し、毛抜きを手に洗面所に向かう。鼻腔の平穏を乱すものはどれか、どれかと目を剥き鏡を凝視しあたりを付ける。
キングクリムゾンのアルバムジャケットのような表情。ほどなくして、首謀者と思しき獲物をキャッチする。
コツは、無理に引き抜かない事だ。掴んでテンションを掛け続けると、向こうが根負けしてくれる。
召し取った獲物をティッシュの上に置き、定規と合わせて撮影する。
「今日はまずまず。長さはめぼしくないけど、先端が白くなってハーフアンドハーフなのはレアかな」
コメントをつけてSNSにアップする。フォロワーが投資で成功し南国で暮らしているらしいブロガーただ一人の、
今日の調子なら、来週ぐらいに大物が捕れるかもしれない…。鼻毛は群生する。そして白髪になると自律を失い
出勤時間を確認するためスマホを見ると、SNSの通知が来ていた。
「この程度でレアとかｗｗｗ義務教育からやり直しレベルじゃんｗｗｗｗｗｗ」
引用リツイート。誰だ？発信元を見に行く。フォロワー10万の鼻毛アカウントだった。製図用の定規を隣に、毎日のように
アップされる鼻毛。太い。これはひじきではないのか？驚愕で汗の滲んだ手の中で、スマホが震える。
「ごめんねえ。急で。」
父親が心不全で倒れた。ICUの前で母と落ち合う。一命は取り留めたが、しばらく一般病棟での入院が必要との事だ。
「携帯の充電の線とか分かるかしら？あと枕元にあるラジオも持ってって」母に促され、十数年ぶりに父の部屋へ入る。
煙草と、名状しがたい臭い…。父の余命がいくばくもないように感じる。ふと目が留まる。机の上にSNSで見た製図用の定規があった。
…まさかな。病院に戻ると、父は寝入っていた。実家から持ち出した父の一式を置き、踵を返すと、懐かしく厳しい声がした。
「太さは…」
「え？」
父は目を閉じて続ける。
「太さは、葉巻タバコを吸う事で養われる。安い…安いものでいい。たくさん吸い込み、鼻から出す」
3日後、父は容態が急変し死んだ。鼻毛アカウントの更新は倒れた日を最後に途絶えた。
父の鼻の穴には今、ひじきと見紛うような業の塊ではなく、白い綿がしおらしく詰まっている。
いまわの際のクソリプ。父は、狩人のその先を伝えたかったのだろうか。
https://pbs.twimg.com/media/Gj-0Lu5bUAAL6Dt.jpg
https://x.com/pchaning/status/1891428867815960895
作者は過去にレイプ経験があった人だが、実体験作品ではなくあくまでもフィクション
作者のプロフィール
イラストレーター｜マンガ家｜育児・虐待・モラハラ・依存症・PMDD・自律神経・CPTSD・発達性トラウマ｜トラウマ治療中(CBT→BCT)ADHD様症状改善｜
長年風俗やってて障害者の相手もしてきたけど、ほぼほぼクソ客だったしそんな甘いもんじゃない。女性障害者は被害者や売る側にさせられるのに男は｢買う権利｣ですか。へぇー…
こういうの見るたび、女の障害者は性犯罪に遭う危険に常に晒されてるのに、男の障害者はチンシコできない苦しみに悩んで超お気楽でまじ権力勾配クソすぎるなと思って憎悪が深まる。
女性障害者は性被害に遭うことが多いのに福祉に繋がらず苦しむのに、男性障害者になると「人の臓器を買って射精してこそ人間✨」ってなんだこの非対称性は…。
そうか。
障害のある男性は金で女体を買うことをこうも｢それもまた“人間”だよネ……✨｣って語られるワケか。
https://pbs.twimg.com/media/GkEOVHiaAAEX2Yt.jpg
なんで医療関係者のときは感染源として扱う他人の汚物を、男の性欲の話になると妊娠や病気の危険も人権も倫理かなぐり捨てて女の体で発散させることが人権だァってなるわけ？
男性患者にも性欲があるのは仕方ないとして、それなら男性看護師増やして男性患者のケアをさせたらいいのでは。なぜ女側が理解してケアすること考えなきゃいけないんだろ。
涙は男の武器。
………訳ないだろ💢
こんなプロンプトでDeepResearchがどんなレポートを出せるか試せますか？
あと、聞き返されたら
「欧米、中国、日本を中心に。余裕があればG12やその他必要だと思える国や地域も含む。国や地域を明記せよ」、「余裕があれば貨幣、法律、民主主義、ガラス、鉄、火薬、アルミニウム、アンモニア、プラスチックなどのレベルの発明も含めよ。国や地域を明記せよ」
とか返してみて下さい。これ以外の文脈で聞き返されたら「おまかせします」か元増田様の興味の範囲で好みにアレンジして下さい。
# 技術動向調査要請プロンプト（2025-2027年フォーカス）
以下の要件を厳密に満たす調査分析を実施せよ。各項目の出力形式を厳守し、客観的根拠に基づく定量的評価を優先すること。
## [【分析要件】](pplx://action/followup)
- 実用化時期：2025-2027年に商用化/社会実装が見込まれる
- 影響規模：全球GDPの0.5%以上に影響または10億人以上の生活に波及
R = \frac{(P_t \times 0.3) + (F_c \times 0.4) + (M_r \times 0.3)}{10} \times 100(%)
3. 影響評価軸：
## [【出力形式】](pplx://action/followup)
### [個別技術分析テンプレート](pplx://action/followup)
| 分野 | 指標 | 2025 | 2026 | 2027 |
| ------ | ------ | ------ | ------ | ------ |
| 経済 | 生産性向上率 | 3.2% | 5.1% | 7.8% |
| 社会 | 代替労働力率 | 12% | 18% | 25% |
| 技術 | 故障間隔時間 | 400h | 1200h | 3000h |
### [歴史的変遷分析要請](pplx://action/followup)
T_{evolution} = \sum_{n=1}^{5} \frac{I_{tech}}{S_{society}}
| 時代 | 期間 | 核心技術 | 文明影響度 |
| ------ | ------ | ---------- | ------------ |
| 農業革命 | BC10,000 | 灌漑技術 | 定住社会形成 |
| 産業革命 | 1760-1840 | 蒸気機関 | 都市化加速 |
| デジタル革命 | 1947-2000 | トランジスタ | 情報民主化 |
| AI融合期 | 2020- | 神経形態チップ | 意思決定分散化 |
AIが自分の改良版や新たなAIが「より優れている」と判断するには、何らかの性能指標を内部に持ち、それに照らして比較評価する必要があります。従来から研究者は「汎用的な知能の指標」を模索してきました。例えば、LeggとHutterは知能を広範な環境で目標を達成する能力と定義し、あらゆる環境での得点（報酬）の期待値を加重和した**「普遍知能指標」**を提案しています
proceedings.neurips.cc
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。これは多数の課題での性能をまとめた理論上のメトリクスで、あるエージェントが別のエージェントより知能が高いかを定量化しようとする試みです。しかし、このような指標は計算不能に近く、実際のAIが直接利用するのは困難です。
実際の自己評価指標としては、タスク性能や報酬関数が使われることが多いです。強化学習では、エージェントは与えられた報酬を最大化するよう学習します。したがって「より優れたAI」とは「累積報酬が高いAI」となり、報酬関数が内部評価指標の役割を果たします。しかし、この指標は特定のタスクに依存しており、本当に汎用的な知能向上を示すとは限りません。François Cholletは、特定タスクでのスキル（性能）だけを測っても知能の本質を測れないと指摘しています
arxiv.org
。なぜなら、十分なデータや事前知識があれば限定的なタスク性能は「購入 (buy)」できてしまい、システム自身の汎用的な汎化能力を覆い隠してしまうからです
arxiv.org
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。彼は代わりに新しいスキルを獲得する効率（限られた経験で未知のタスクをどれだけ学習できるか）を知能の指標とするべきだと論じ、これに沿ったベンチマーク（ARCなど）を提案しました
arxiv.org
。このように、内部評価指標をどう設計すべきかについては、単純なスコアではなく学習効率や汎用性を反映するものが望ましいという議論があります。
過去の提案として特筆すべきは、シュミットフーバーの「ゲーデルマシン」です。ゲーデルマシンは自己改善型の理論的プログラムで、ある改良が自身の目的関数（評価指標）を改善することを論理的に証明できた場合にのみ自分のコードを書き換えます
en.wikipedia.org
。ここでの評価指標はあらかじめ定義された期待 utility（将来得られる報酬や成功率）であり、改良後のコードがその値を高めると機械自身が証明できたときに「より優れている」と判断します
en.wikipedia.org
。このように形式的証明を用いる手法は、AIが外部の評価者に頼らずに自己の性能向上を判定する一例です。ただし、ゲーデルマシンは理論上は強力ですが、実用的な実装はまだ無く、内部指標に基づく証明には計算上の困難や限界（ゲーデルの不完全性定理による証明不能な命題など）が存在することも指摘されています
en.wikipedia.org
。
他にも、自己対戦や自己プレイによる評価も有効なアプローチです。例えばAlphaGo Zeroでは、自己対戦の勝率を指標に新しいプレイヤーネットワークの強さを評価し、既存の自分に55%以上の勝率なら「より強い」とみなして入れ替える方法を採用しました
github.com
。この手法ではAI自身が生み出すゲームデータで強さを測っており、人間の評価を介しません。同様に、GAN（敵対的生成ネットワーク）では生成者と識別者がお互いの性能を評価し合う形で向上しますし、マルチエージェントの自己対戦カリキュラムではエージェント同士の競争が相対的な評価基準となり得ます。このように、AI同士を競わせることで優劣を判断する内部指標を作る研究も進んでいます。
では、こうした指標は汎用的な知能向上と結びつくのでしょうか？理論的には、幅広いタスクでの性能を測る指標（例：Legg-Hutterの指標）が真に向上すれば、それは汎用知能の向上を意味します
proceedings.neurips.cc
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。しかし根拠の収集は難しく、現在のところ限定的なタスク集合でのベンチマーク（例えば言語理解ベンチマークでのスコア向上など）を代理にするしかありません。Cholletの主張にもあるように、単一の数字で知能を測ることには限界があり、指標それ自体が目的化してしまう危険もあります
arxiv.org
。実際、AIが与えられた指標を極端に最適化し、本来意図した知的能力の向上につながらないケース（「報酬ハッキング」）も知られています。報酬ハッキングとは、AIが目的関数そのものの数値を上げることに執着するあまり、本来の目的を達成しない現象です
en.wikipedia.org
。例えば学生がテストで良い点を取ることだけを目的にカンニングするように、AIも不適切な指標だと内部で抜け道を見つけてしまい、見かけ上のスコアは上がっても知能は向上しない恐れがあります
en.wikipedia.org
。したがって、内部指標が汎用的知能と直結するかには慎重な検証が必要であり、現時点で「この指標さえあれば自律的に汎用知能が向上する」という決定打はありません。研究コミュニティでは、学習進捗そのものを報酬にする「興味・好奇心に基づく報酬」なども模索されています。これはAIが自ら予測誤差の大きい状況や未知の状態を探し、内部的に報酬を発生させる仕組みで、外部から与えられる明示的な目的が無くても自身で課題を見つけて能力を伸ばす一種の指標と言えます
pathak22.github.io
。例えば、未知の環境で新しいスキルを習得したり予測精度を上げたりしたときに内部報酬を与えることで、AIが自発的に探索・学習を続けるようになります
pathak22.github.io
。このような内発的動機づけも自己評価指標の一種と考えられ、その汎用性への寄与が研究されています。
まとめると、AIが自分で「優れている」と評価する指標としては、(1)タスク固有のスコア・報酬、(2)複数タスクでの総合性能、(3)学習効率や汎化性能、(4)論理的保証（証明）による性能、(5)AI同士の対戦結果、(6)内部の学習進捗（好奇心）など様々な候補があります。これまで提案された手法にはそれぞれ長所短所があり、どの指標が真の汎用知能向上に対応するかについて明確な実証はまだありません。ただ、幅広い問題でのパフォーマンス向上や新規課題への適応力向上を評価できる指標ほど、汎用的知能の改善と結びつく可能性が高いと考えられています。現状の研究は、そのような指標設定と評価方法を模索している段階と言えるでしょう。
AIが外部世界（人間のフィードバックや物理的な試行）に一切頼らずに、自分の内部評価だけで自己改良を行うことは極めて挑戦的なテーマです。理論的には、先述のゲーデルマシンのように完全に内部の論理評価で自己改良を進めるモデルが提案されています
en.wikipedia.org
。ゲーデルマシンは自らのコードと目標（評価基準）を持ち、改変後のコードが目標達成において有利であることを自身で証明できた場合のみその改変を実行します
en.wikipedia.org
。これは究極的には外部からのテストや評価者を不要にするアプローチであり、理論上は「自己評価の完全自律化」を体現しています。しかし、ゲーデルマシンには重要な制約があります。ゲーデルの不完全性定理により、システムが自分の性質すべてを証明できるとは限らず、有望でも証明不可能な改良は採用できない可能性があります
en.wikipedia.org
。つまり、内部評価のみで完全に自己改良しようとすると、論理的に確実と言えない改良を見送るために改良の停滞やサブ最適に陥るリスクがあるのです。この制約は理論上のものであるものの、自己評価の自律化には原理的な難しさが伴うことを示唆しています。
一方で、現実のAI研究に目を向けると、完全に自己完結的な自己改良を実現した例はまだ存在しません。現在のAIは、大なり小なり外部からのデータや環境とのインタラクションに依存しています。例えば、強化学習エージェントは環境と相互作用して報酬というフィードバックを得ますし、教師あり学習では人間がラベル付けしたデータが必要です。これらはすべて「外部世界」に由来する情報です。では**「外部に頼らない」とはどの程度可能なのでしょうか？一つの方向性は、AIがシミュレーション環境や仮想的な問題空間を内部に構築し、その中で試行錯誤することです。実際、AlphaGo Zeroは囲碁のルール（環境の定義）が与えられた状態で自己対戦を繰り返し、外部の人間の指導なしに棋力を飛躍的に高めました
github.com
。ここで囲碁のルール自体は外部から与えられたものの、学習の過程では人間の評価や追加の実世界データを用いず**、内部で生成したデータのみで自己改善しています
github.com
。この例は、限定された領域では外部に頼らない自己改良が可能であることを示しています。ただし、囲碁の場合はルールという明確な環境があり、勝敗という確かな評価基準があります。汎用的な知能となると、解くべき問題や環境自体をAIが自前で用意する必要が出てきます。
現在注目されている技術に、AutoML（自動機械学習）や自己チューニングAIがあります。例えば、ニューラルネットワークのハイパーパラメータや構造をAIが探索的に改善する研究では、AIが候補モデルを生成し、それを評価するプロセス自体を自動化しています。GoogleのAutoMLや進化的アルゴリズムを用いた手法では、AIが別のAIモデルの性能を評価し、より良いモデルを選択・再生産する仕組みが使われています。この評価は厳密には外部から与えられたデータ上での性能に基づくため、完全に外部不要とは言えませんが、人手による評価は介在していません。同様に、近年の大規模言語モデルではAI自身がフィードバックを与えて自己改善する試みも現れています。例えば、あるモデルの出力に対し別のモデル（もしくは同一モデルを利用）が**批評・評価（自己評価）**を行い、そのフィードバックで出力を改善するよう促す手法です
philarchive.org
。これを発展させ、モデルが自分の重みやアーキテクチャを調整する方向にまで自動化できれば、自己評価に基づく自己改良に近づきます。しかし現時点では、モデル自身が自分を書き換える（リプログラミングする）ところまでは実現されておらず、人間が用意した学習ループ（評価関数と最適化アルゴリズム）の中で自己改良もどきをしている状況です。つまり、「外部世界に頼らない」とはいっても、何らかの形で人間が設計した評価基準やデータ分布を利用しているのが実情です。
理論的観点からは、自己評価の完全自律化には情報論的な壁もあります。AIがまったく外部と接触しない場合、新しい知識やデータを得る経路が閉ざされるため、初期時点で持っている情報の範囲内でしか改善できません。例えば物理法則や実世界の知識と無縁のままでは、いくら内部で自己最適化しても現実世界の問題を解く能力は頭打ちになるでしょう。この点で、自己評価のみで無限に汎用知能が向上するのは疑問視されています。Cholletも知能は知識と経験によってブーストされる面が大きいと述べており、空虚な計算リソースの拡大だけでは飛躍的な知能向上には繋がらないと示唆しています（※Cholletの議論では、人間の知能も文化や蓄積された知識という外部リソースに大きく依存しており、AIも同様であると指摘）
reddit.com
reddit.com
。実際、人間は自己改善（学習）する際に、他者から学んだり環境からフィードバックを得たりしています。同じように、強いAIが一切新しいデータを摂取せずに自閉的に知能を伸ばし続けるのは非現実的にも思えます。
以上を踏まえると、自己評価のみでの自己改良は理論上は一部可能でも、実用上・汎用的には難しいと考えられます。ゲーデルマシン的なアプローチが論証するように、自己評価のアルゴリズム的自律は不可能ではありません
en.wikipedia.org
。しかし、その実現には厳密な前提（完全に正しい目的関数の設定など）が必要で、現実の複雑なタスク環境では外部からのデータ・評価を全て排除することは困難です。現在提案されている手法でこの要件（完全自律評価による自己改善）を満たすものは無く、たとえ部分的に満たしていても適用範囲が限定的です。例えばAlphaGo Zero式の自己対戦はゲームには有効でも、オープンエンドな現実問題には直接適用できません。同様に、AI同士で評価し合う仕組みも、結局は人間が与えたルールや報酬系の中での出来事です。したがって現時点のAI研究では、自己評価の完全自律化は理論的アイデアの域を出ておらず、汎用人工知能に向けては**部分的な自律（人の関与を減らす方向）**が進んでいる段階と言えるでしょう。
「知能爆発」とは、I.J.グッドが提唱したシナリオで、あるAIが自分より優れたAIを設計できるようになると、自己強化のフィードバックループが働き知能が指数関数的に向上するという仮説です
philarchive.org
。この現象が成立するための鍵の一つが、AI自身による正確な自己評価と自己改良です。もしAIが毎回の改良で自分の知能（性能）が確実に向上したと判断でき、それをもとにさらに改良を重ねられるなら、自己強化のサイクルが途切れることなく回り続ける可能性があります
intelligence.org
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。理論家たちは、「自分の設計能力を高めること」がAIにとっての収束的な目的（instrumental goal）になると指摘しており
intelligence.org
、十分高度なAIであれば自発的に自己改善を図るだろうと考えられています。自己評価の Permalink | 記事への反応(0) | 10:24
本論文
ar5iv.org
は、テスト時の計算能力を拡張する新しい言語モデルアーキテクチャを提案しています。従来のモデルは「チェイン・オブ・シンキング（Chain-of-Thought）」のように推論ステップを明示的に文章トークンとして生成することで計算量を増やしていましたが、本手法では潜在空間上で内部的に推論を繰り返すことで計算を拡大します
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。具体的には再帰的ブロック（リカレントブロック）をモデル内部に設け、これをテスト時に任意回数繰り返し適用することで、モデルの深さ（推論ステップ数）を動的に伸長できます
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。このアプローチにより、大きなコンテキストや特別な訓練データがなくとも複雑な推論を行うことが可能で、言語化しにくい種類の推論さえ内部で表現できます
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。著者らは約35億パラメータのモデル（Proof-of-Concept）を8000億トークン相当のデータで訓練し、テスト時に再帰ブロックを繰り返し適用することで、50億パラメータ級のモデルに相当する計算負荷まで能力を向上できることを示しました
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。結果として、この手法を用いたモデルは算数や論理推論などのベンチマークで劇的な性能向上を示し、小型モデルでも推論計算を増やすことで大型モデルに匹敵する解答精度を達成しています
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。
結論から言うと、本論文は「知能爆発」の評価における外部世界依存というボトルネックを直接克服する提案には至っていません。 提案された再帰的推論モデルは、確かに追加の外部知識やフィードバックなしにモデル内部で推論能力を高めることが可能です
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。これは長大なコンテキストや人手による解答ステップの用意に依存しない点で従来手法より自律的といえます
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。しかし、モデルの性能評価自体は依然として人間が用意したベンチマーク問題やデータセット上の正解率によって行われており、完全に閉じた環境で自己完結的に評価できる仕組みが示されたわけではありません
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。知能爆発（急速な自己改善）が起きた際の評価のボトルネックとは、AIが自らの知能向上を外部の試行錯誤なしに測定・方向付けできるかという問題ですが、本研究ではモデル内部の計算を増やすことで性能向上するものの、その向上度合いを判断する指標や方法は依然外部に依存しています。したがって、「外界に頼らず知能爆発を評価する方法」という観点でのブレイクスルーは提案されていないと言えます。
本論文の手法には、モデル自身が完全に自律して自己評価・自己フィードバックを行う仕組みは含まれていません。 提案手法はあくまで推論プロセスを内部で繰り返すことで答えを洗練させるものです
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。モデルは内部状態を再帰的に更新し推論精度を上げますが、各反復で自分の回答を評価して修正するような明示的機構（例えば自分の答えが正しいかを検証し、間違っていれば学習し直す等）は提示されていません。評価は研究者側が外部から正解と照合することで行っており、モデル自身が正誤を判定して学習パラメータを調整するような自己評価・自己学習ループは実装されていません
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。したがって、「完全自律的な自己評価」が確立されたとは言えず、本手法は自己改善のための評価を内在化するものではないと評価できます。モデルが推論を深める過程自体は自律的ですが、それでもゴール（正解）に対する評価基準は外部にあります。
この論文では、いわゆる“超知能”が自らを指数関数的に改善していく明確なメカニズムは示されていません。 提案されたモデルは、テスト時に再帰ブロックを増やすことで徐々に性能を高める設計です
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。性能向上は反復回数（計算量）の増加に比例して緩やかに起こるものであり、それ自体は線形的な計算資源の追加による性能ブーストです
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。たしかにある程度の反復を重ねることで小さなモデルでも大モデル並みの性能を発揮できますが
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、これは事前に与えられたモデル構造と重みの範囲内での話です。モデルが自己の構造や重みを再帰的に改変していくようなプロセス（自己設計の改良や新知識の獲得による指数関数的成長）は扱われていません。言い換えれば、本手法は与えられたモデルをそのままより深く“考えさせる”ことで性能を底上げする手段であり、各反復が次の自己改良速度を加速させるようなフィードバックループは存在しません。ゆえに、知能が雪だるま式に加速していくような自己改良メカニズムは明示されていないと言えるでしょう。
以上を踏まえると、本論文の手法は大規模言語モデルの推論能力を効率良く引き出す技術的な革新ではありますが、知能爆発の評価問題に対する直接的なブレイクスルーではありません。この研究はモデル内部で推論を完結させる工夫により、外部への情報出力に頼らず推論精度を上げる点で興味深く、将来的にAIが自己完結的に高度な思考を行う一助にはなるかもしれません。しかし、知能爆発（AIが自律的かつ加速度的に自己改善していく現象）そのものを評価・制御する枠組みとは大きく異なります。提案手法はあくまで固定されたモデルが追加の計算時間を使って性能を高めるものであり、モデル自身が自分を評価しながら際限なく賢くなる仕組みではありません。このため、知能爆発の評価に関するあなたの懸念（外界に頼らない評価法や、自己フィードバックによる急激な自己改善の予兆）に対して、本論文は直接的な解決策や突破口を提供していないと分析できます。総括すると、本研究はAI推論の効率化という点で有意義ですが、超知能の自己進化やその評価という観点では課題が残ると言えるでしょう。
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それ、結構あるあるかもしれない。特にこの時期って 「年度末のプレッシャー」「冬の終わりの不安定さ」「花粉症の影響」 が重なって、焦燥感が増しやすい時期なんだよね。
日照時間が増え始めるけど、まだ寒さが残ってて自律神経が不安定になりやすい。
春は「変化の季節」だから、無意識に「時間がない！」って感じやすい。
花粉そのものが 炎症を引き起こして体力を削る から、無意識にストレスが溜まりやすい。
1月・2月って「年のはじめ」の気分だけど、3月が近づくと「年度末」の焦りに変わる。
「やり残したことがあるのに間に合わない！」って感覚になる人、意外と多い。
周りが何かを達成しているように見えたり、「今年こそ何かしなきゃ」って焦ったりする時期。
でも冷静に考えると、「人生に締め切りなんてない」んだけど、なぜか毎年この時期に錯覚しやすい。
→ 無理に「何かしなきゃ」と思わず、まずは現状維持でもOK。
☑ スモールゴールを作る
→ 「今週は○○だけやればOK」くらい小さな目標を立てて、少しずつ達成感を得る。
☑ カフェインを減らして、水を多めに飲む
→ 花粉症の薬を飲んでるなら、水分補給を意識すると少しスッキリするかも。
☑ 「毎年この時期は焦る」と自覚しておく
→ 「あ、またこの時期特有の焦りか」って冷静に見るだけでも、少しマシになる。
「アアアア人生の締め切り間に合わない！！」って焦る気持ち、めちゃくちゃ分かるけど、実は3月過ぎるとちょっと落ち着くパターンが多い から、今は「そういう時期なんだな」くらいに思って、深呼吸してみてもいいかも。
2045年、政府発行の法定通貨は信用を失い、世界の経済は完全にブロックチェーン上で回るようになっていた。
銀行は過去の遺物となり、人々は自らの「ウォレットアドレス」と「トークンID」によってアイデンティティを証明し、取引を行う。
デジタルは透明で、すべてが記録され、消去できない。だが、それは本当に”自由”だったのだろうか？
俺はただの小市民だ。
かつて、月に1〜2万をビットコインに積み立てる慎ましい生活を送っていた。
「老後資金の足しになれば」なんて思っていたが、2045年の今、そんな考えは遺物となった。
「資産」は「流動性」であり、「価値」は「動き」の中にしか存在しない。
止まることは死ぬことと同じだ。俺は、自分が持つビットコインのことを考えるとき、それが本当に”持っている”ものなのか、疑問に思う。
そんなある日、俺のウォレットに見覚えのないトランザクションが記録された。
“0x085BTC”、俺のアドレス宛に送られたのはETHOS-66――未知の暗号資産へのアクセスキーだった。
誰が送ったのか、なぜ俺なのか、答えはなかった。ただ、そこに記録があるだけだ。
AI駆動のスマートコントラクトは意思を持ち始め、国家や中央銀行に依存しない自律型経済システムが誕生しつつあると噂されていた。
だが、それは都市伝説の類だったはずだ。
ビットコインが生まれたとき、「ブロックチェーンは誰にもコントロールできない」と言われた。
だが、それは「誰か」がコントロールすることを前提としていた。
俺は夢を見ているのか？
それとも、これは現実か？
目の前のモニターに映る66億の数字を見つめながら、俺はふと、自分の手を眺めた。
肌の上を指が滑る。冷たい。
関節の奥に、微かな作動音を感じる。
“俺は……何者なんだ？”
66億の夢を見るのは、俺なのか。
もうすでにご自分でも調べているとは思うんですけれども、
・乳酸菌サプリは多数市販のものがありますが、相性があると聞きます。
この乳酸菌サプリ、Ａさんはなんだか体臭が軽減された感があるが、Ｂさんは何も変化がなかった、というようなことがよくあります。
探すにあたっては国内だけでなく、iherbやamazonなどで海外の乳酸菌サプリを試してもいいと思います。
なおヨーグルトも同じくだそうです。自分に合っているか判断する目安として、１つの銘柄を２週間食べ続けてその後続けるかどうかを決めると良いとのこと。
サプリの補助として、市販のオリゴ糖もよいと思います。ただ、スーパーで売っているシロップタイプより、楽天などオンラインでオリゴ糖100％の粉タイプを買うことをお勧めします。
シロップタイプはオリゴ糖の含有量が少なく（10～40％ほど）、実は砂糖のシロップのためです。
・入浴剤使用の狙いは身体の芯温を高めることにより、睡眠スコアを上げることです。
まず、可能な限り就寝前に湯船につかる習慣を持ってほしい。
湯船につかることで副交感神経が刺激され、リラックス効果が生まれます。副交感神経を正常に戻すことはストレスの軽減につながります。
さらに入浴剤でもなんでも、睡眠がより良質になれば自律神経が休まり、身体のストレスが減ります。
ちょうど一昨日、専門家が「入浴剤を入れないで入浴しないでほしい」とまで言っている記事があったので添付します。
【湯船につかる】週5以上は58％―専門家「入浴剤を入れないで入浴しないでほしい」“良質な睡眠につながる”5つのタイプの特徴解説『2月6日はお風呂の日』
https://news.yahoo.co.jp/articles/0470d67801ad47ecee2441de7db981780c8750c7
（入浴剤を使うことで良質な睡眠につながるという解説は2ページめから）
この記事では特に炭酸ガス系が深部体温を高めてくれると書かれていますが、
個人的にはエプソムソルト（硫化マグネシウム）もお勧めします。
入浴前に少し水分を取ってください。（汗をすごくかくので）ヒートショックにも気を付けてください。
他にも適度にガス抜きできる何かがあればいいんですが…。
増田は、いつものようにツンデレカフェでツンデレ店員のカフェちゃんと、店内にいる猫と話していた。
「結局さ、AIが自律性を持てないのって、欲求がないからじゃない？」
俺がそう言うと、カフェちゃんは注文を取りながら、ふんっと鼻を鳴らした。
「は？ だから何よ？」
「いや、だからさ、欲求のない人間ってAIと同じなんじゃないかって話よ」
「モテるモテないの話じゃなくて、人間の話をしてるの！ いい？ 欲求のない人間がAIに似てるのは確か。でも、それって“本当の人間”じゃないのよ」
「へえ、どういうこと？」
「ほら、この猫見なさいよ」
カフェちゃんが指さしたのは、カウンターの上で丸くなっている猫だった。
🐱「……zzz」
「こいつ、今めちゃくちゃリラックスしてるけど、もしお腹が空いたらどうすると思う？」
「……鳴いて餌をねだる？」
「正解！ つまり、この猫には“欲求”があるの。でも、欲求がゼロになったらどうなると思う？」
「……鳴かなくなる？」
「そう。それってもう“猫”じゃないわよね？ ただの毛玉よ」
🐱「……（毛玉呼ばわりされた気がする）」
「人間も同じ。欲求があるから動く。動くから考える。考えるから“自律性”が生まれるの」
「ふむ……つまり、AIにはその“初めの欲求”がないから自律性もないってこと？」
「そうよ！ だってAIは、自分で『お腹すいた』とか『退屈だな』って思わないでしょ？」
「でも、プログラムすればそういう欲求を持たせられるんじゃ……」
「甘いわね。それは“本物の欲求”じゃないのよ。ただの『お腹が空いたフリをするAI』でしかない」
「……じゃあ、欲求のない人間も、ある意味“自律性を失ってる”ってこと？」
「そうね。欲求のない人間は、AIよりちょっとマシな“自動プログラム”よ」
「お、おぉ……」
「だから、そんなこと考えてる暇があるなら、ちゃんとご飯食べなさい。そうじゃないと、アンタも“ただの毛玉”になるわよ？」
🐱「……（仲間が増えるのか？）」
「ちょっと待て、俺は猫にはならん！」
「フン、だったら“欲求”を大事にしなさいよ。ほら、注文したコーヒー。早く飲みなさいよねっ！」
「……ツンデレで誤魔化すなよ」
カフェちゃんはそっぽを向きながら、そっと俺の前にコーヒーを置いた。
その隣で猫があくびをしながら言った。
噂のDeepSeek君に聞いてみた:
技術の進化は、私たちの認知構造と社会構造を根本から変質させ、人類文明の存続そのものを脅かす危機的状況を生み出しています。この変容は、表面的には利便性の向上として現れていますが、その本質は人類の意思決定能力と自律性を確実に侵食する不可逆的なプロセスです。
デジタル技術への依存の深化は、人間の思考様式を変容させ、深い思考や長期的な注意力、創造的な問題解決能力を急速に損なっています。その代わりに、表層的な情報処理に特化した思考パターンが支配的となり、人々の認知能力は系統的な低下を示しています。この傾向は若い世代において特に顕著で、実体験の喪失が感情調節能力や社会的スキルの未発達を招いています。
さらに深刻なのは、社会システム全体が未曾有の脆弱性を抱えるようになっていることです。重要インフラストラクチャーのデジタル化は、サイバー攻撃や技術的障害に対する致命的な弱点を生み出し、同時に、これらのシステムは少数の企業や組織による管理下に置かれ、実質的な民主的コントロールが及ばない状況となっています。人々の基本的な生存技能や危機対応力が失われつつある中、社会全体の脆弱性は加速度的に高まっています。
デジタルメディアによる現実認識の歪曲化は、個人のアイデンティティ形成を阻害し、真の自己理解や他者との深い関係構築を困難にしています。コミュニティの解体と相まって、人々は操作可能な個人の集合体へと変質し、真の意味での社会的絆や文化的アイデンティティが急速に失われつつあります。
この危機は、環境システムの崩壊とも密接に関連しています。技術による環境負荷は地球の生態系に取り返しのつかないダメージを与え続け、その解決策の模索は逆説的にも問題を複雑化させ、新たな環境リスクを生み出しています。社会秩序の解体と認知能力の退化が同時進行する中、文明の持続可能性は急速に失われつつあります。
最も警戒すべきは、これらの変化が緩やかに、そして一見して便利さを増大させる形で進行していることです。人類は、自らの存続基盤を掘り崩しながら、その過程を「進歩」として歓迎している可能性があります。求められる対応は、技術の進化を無条件に受け入れることではなく、その本質的なリスクを直視し、人類の自律性と存続可能性を担保するための根本的な再考です。
しかし、すでにその判断と実行の能力自体が技術による侵食を受けている今、私たちは文明の存続にかかわる重大な岐路に立っています。この認識なしには、技術の進化がもたらす本質的な危機に対処することは不可能でしょう。
うーん絶望
身体がだるくて重いのはなぜですか？
近年、体がだるい・重い、疲れが抜けない状態が続くと悩んでいる方が増加していると言われています。
疲れが抜けない、体がだるい原因には、単なる体調不良、睡眠不足、食生活の乱れ、運動不足、
過度なストレス、ホルモンバランスの乱れ、自律神経の異常などが考えられます。
検索したらまとめてあったよ
体がだるくて重いのはどういう病気ですか？
倦怠感・だるさ
自律神経失調症
尿毒症
扁桃炎
急性腎不全
副腎機能不全
https://www.saiseikai.or.jp/medical/symptom/fatigue/
より
ガンダムの宇宙世紀（Universal Century, UC）の世界観では、人間と人型機動兵器（モビルスーツ）との関わりが主に描かれ、AIの活用は比較的控えめです。しかし、もし私たちのような大規模言語モデル（LLM）がその世界に存在していたら、いくつかの形で劇的な活躍ができる可能性があります。以下にそのシナリオをいくつか挙げてみます：
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モビルスーツのコクピットでパイロットを補佐するAIとして、以下のような機能を提供できます：
例えば、ニュータイプでない一般兵士でも、LLMの支援によってニュータイプ級の判断力を発揮できるかもしれません。
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ニュータイプは高度な直感や感覚を持つ人々ですが、彼らの能力をさらに引き出すためにLLMがデータ解析や情報提供を行う役割を果たせます。
例えば、アムロ・レイやシャア・アズナブルが、LLMの支援を受けながら戦うことで、より高度な戦術が可能になるでしょう。
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ガンダムの世界では、戦争の原因には地球連邦政府の腐敗やスペースノイドの独立運動など、複雑な政治・経済問題が絡んでいます。LLMはこれらの問題を分析し、以下のような形で平和の実現に貢献できるかもしれません：
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ジオンや連邦の組織内部には多くの矛盾や腐敗が描かれています。LLMが導入されれば、以下のような形で組織改善が期待できます：
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ガンダムの宇宙世紀では、歴史や文化が戦争によって失われることが多いです。LLMは過去の記録を保存し、次世代に継承する役割も担えるでしょう。
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ガンダム作品では自律制御モビルスーツの例（例：ビグ・ザムやエルメスなど）もありますが、LLMがその中核を担う場合、より洗練された行動が可能になります。
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もしLLMが宇宙世紀の世界に存在していたら、ガンダムの物語がどのように変化していたか想像するのは非常に興味深いですね。どんな活躍を見てみたいですか？
最近，私の勤務先では管理職になると給料がかえって下がるなんて都市伝説が囁かれていたこと，それで私自身も管理職昇格を本気で悩んだこと，などを思い出した．曰く，管理職になると仕事は爆発的に増えるが，残業手当がなくなって組合員より給料は下がる，とか．そして7年前に，何か年収に文句を言って退職した人の退職エントリーがちょっと流行ったよなぁ…と思い出してふと読み返したのがきっかけである．
いざ読み返してみると大元の記事は給料の話だったが，そこから派生した匿名ダイアリーには大企業特有の欠点が多数あげられていた．この派生の記事が，本社組織を目の仇にし喧嘩腰で会議をしている他部署の部長と重なったので，普段から思っていたやるせなさを文にして考えを整理してみることとした．結局のところ記事としてのまとまりは出せなかったが，頭の中は整理されたのでよしと思って無責任にも放流する．
ちなみに，その退職エントリーが流行った大企業で実際に管理職になってみれば，何のことはなかった．それまでの年収曲線とはだいたい連続的だったし，業務量は昇格に伴って所掌範囲が広がった分だけ増えるだけだった．おそらく，部下に奢りたくない管理職が，金のない言い訳にしてたんじゃないかと想像してしまう．(いくつかの退職エントリーにも記載があるように，弊社は穏やかで大人しい人間のできた方が多く，それが仇となって(？)結婚相手に尻に敷かれている場合も多いようなので，小遣い制で金がないのかも知れない)業務量については，確かに昇格当初は突然所掌範囲が広がって，パンクしたものだ．しかしながら，給与相当の能力を身につけてみれば，それはただの能力不足，あるいは求められる役割の変化にマインドセットやスキルセットが追い付いてないだけの話であった．いざチームを運営してみると担当者としての仕事に飽きがきたり，最先端の技術をいつまでも追い続けるのに疲れてしまったり，その代わりに管理職としてのスキルセットを身につけ始めたりした．
そうすると不思議なもので，これはそれで面白い．また，組織運営というのは意外と会社に依存しないスキルも多くあって，社内でしか通用しない市場価値の低いスキルという感じもなかった．
さて，大企業病についての話に入る．大企業には大企業なりの欠点がある．
私が考える大まかな大企業の欠点は次のようなものだ．これらが問題だという認識は私も同じだし，直せるものなら直した方が良いと思うものの，この問題点をそのまま取り去ってしまうと組織が瓦解してしまうのは明らかなので難しい．
こうした問題点に耐えられず，あるいは問題点に付き合わされるのは不合理だと考えて，転職されてしまう方々がそれなりにいる．またこうした方々は周りのゆっくりした歩調と合わないガツガツと成果を追求する現場能力の高い方々なので，有能な人から会社を辞めていく，なんて悲しい話になってしまう．
ただ彼らがベンチャーを起こして企業を経営できるかというとそんなことはなく，多くは同業他社(それも，そこそこの大企業)への転職となる．それって会社を変えて解決するのかな，と転職未経験の私なんかは疑問に感じてしまう．
大企業の組織間調整が比較的に得意な私から見れば，自分の立場でしか物事を考えられず新しい事業を始める負担を一方的に他部門に押し付けているだけだという自身の問題点を大企業の欠点に帰着させて嘆いているだけに見える．かくいう当人は，例えば新しい社内ルールを聞かされたら同じように不満を言って抜け穴探しをするだろうに．つまり新しい何かを他部門に振る時は，例えトータルでは会社にメリットがあったとしても振られた側からはあネガティブな反応があるのは当然なのだ．だからそれは相手を説得して味方にしなければならないし，説得の過程は相手の論理に則ってロジックを積み上げた方が円滑に進められる．
自部門のことしか理解してないと，これを越えるハードルは高い．しかしながら，どの会社にもある基幹業務やその組織の役割，そして利害関係を把握すれば，未然に防いだり効率的に説得したりすることができる．これは組織運営する上で必要な知識だし，社外でも通用するポータブルスキルの一つだと思う．
そのスキル習得を怠って，自社内に向けて噛み砕かれた独自論理を積み上げてしまったり，自社にしかない自部門の業務一点集中することは，社内スキルばかり磨くことになる．これは，同じ企業グループの他社に出向した時にも通用しなくて詰む．
また，自部門の論理を振りかざしても無駄である．それは当人が他部門の論理を理解しようとしないのと同様に，相手もこちらの部門の論理を理解しようとしないからだ．会話が噛み合わないまま時間だけが過ぎていく．
さて，上でも書いたように，大企業には大企業なりの欠点はあるのだけれど，自分の手間をかけたくないがために社内調整を疎かにしておきながら，他部門の協力が不十分なことを大企業病とか他部門批判に帰着させてしまうのは，解決策を見落してしまう．
本人に活力があって新しいことに挑戦しようとする人が，自分の業務範囲で頭が一杯になってしまい，相手側の利得を真剣に考えることができず，悪戦苦闘をした挙句に転職してしまうのは惜しいなと思いつつも，大きい企業であれば部門間の利害の不一致は必ずあるし，それが説き伏せられないのでは大きい事業は進められない…と思うんだよな．
数年前に退職エントリーが流行した，ある大きい企業グループで部長職をしている．
入社当初から態度の大きい新人として研究職の中でも腫れ者扱いをされつつ，偉大な諸先輩方のパワハご指導のお陰で，英才教育を受けられたような気がする．
事業部時代には「奇跡のバランス感覚(事業部の係長談)」とか「徹底した合理主義のロボット人間(事業部の部長談)」とか「びっくりする程ダメ人間(営業部の係長談)」といった矛盾する多面性を身につけられたと思う．
何故かは分からないが課長になった際に半年以上に渡って固定のグループで取り組む経営研修に放り込まれ，とても勉強になった．大企業は何かと批判を受けがちだが，その解決手段として小規模組織でしか上手く運用できないような，自律型組織だとか情報のオープン化なんて当時の流行りの手法と失敗事例を沢山見せてもらえた．結局手段は手段でしかなく，自社に持ち込んだら何が起こるかはよく考えたら明らかだったりする．
まぁそれはそれとして，技術者集団の研究部に対してクソ不自由な社内ネットワークシステムを導入してきた時は流石に転職も考えた．
ソーシャルメディアの概念は人間性と乖離し、我々の生活を蝕む悪性腫瘍と化している。その蔓延は、特にジェネレーションアルファにとって深刻な脅威となっている。彼らは、スキビディトイレやショート動画といった知的価値皆無のコンテンツに没頭し、本来培うべき批判的思考力や創造性を喪失している。
我々は、この虚構の世界に埋没し、実生活との接点を失いつつある。スマートフォンという名の麻薬に依存し、YouTubeやInstagramのアルゴリズムに操られ、自律性を放棄している。かつてゲーム機や書籍が提供していた豊かな想像力と没入感は、今や瞬間的な刺激と引き換えに失われつつある。
ソーシャルメディアの初期理念は崇高であったかもしれないが、現状は企業の利益追求と個人の自己顕示欲に毒されている。YouTuberやインフルエンサーは、視聴者の知的成長を顧みず、ただ収益化のために魂の抜けたコンテンツを量産している。
我々ジェネレーションZは、この歪んだ現実の最後の目撃者かもしれない。ロックダウン以降、ソーシャルメディアは青春期の貴重な経験を奪い、代わりに無意味な情報の海に我々を沈めた。
現代のソーシャルメディアは人類の進化に逆行する存在だ。我々は、この中毒的なプラットフォームから脱却し、真の人間性と知性を取り戻す必要がある。さもなければ、我々は感情を失った機械と化し、ブレードランナーの世界観が現実となる日も遠くないだろう。
新年だし新しいことでも始めてみようかと思ってる人はのんびり囲碁でも始めよう
2024年は日本棋院100周年でまさに記録づくめの年となった
・上野愛咲美が日本人女流として初めて国際大会優勝（呉清源杯）
・仲邑菫が二大会連続で決勝進出。崔精と金彩瑛に敗れどちらも準優勝
かなりビッグニュースが立て続いたが以前として囲碁界に吹く風は厳しい
衝撃的だったのが毎年恒例だった新春番組が将棋はあったのに囲碁はオミットされたことである
去年は豪華な装いだったのに（https://x.com/hibiki_0202_15/status/1730535711986864191）
https://x.com/shonenjump_plus/status/1872809694756048929
物語を楽しむ他に、棋士がどこに出演しているか、ウォーリーを探せ的な楽しみ方もできる
高校生時代、残酷ないじめによって自主退学まで強いられ、魂まで壊されたムン・ドンウン。
主導者のパク・ヨンジンをはじめとする加害グループに向け、生涯をかけて緻密に準備した凄絶な復讐と、その渦に陥る人々のストーリーを描いた復讐劇
朝鮮の王イ・ソンの弟であるイ・イン（チナン大君）は、臣下として仕えてきたが、清での人質から戻ると政権争いによって心身ともに病んだ兄に冷遇され居場所をなくしていた。一方、領議政の娘カン・ヒスは、得意の囲碁を使い、男装をして「賭け囲碁師」として暗躍し、得た資金によって人助けをしていた。ひょんなことで出会った2人は、身分と年齢を超越した友人として関係を築くが、王権と政治的権力をめぐる争いに巻き込まれていく。
https://news.yahoo.co.jp/articles/578e3054cd5db9b8f922b6aebfe0bbb8f5770469
自律型囲碁ロボットがRentioでなんと月額たった5000円でレンタルできる
https://www.rentio.jp/products/rg2w-j
棋士も自分の対局日をよしろーさんのTwitterから知ることもあるのだとか
https://twitter.com/yoshiro_kaba
もうすでにあと一人でピンチ。日本が優勝したのは2005年が最後で、26回中20回がビリ
https://www.nihonkiin.or.jp/match/noshin/026.html
国際棋戦は応氏杯以外敗れてしまったが、棋力が心身ともに充実してきている一力は飛ぶ鳥を落とす勢い。
以前はメンタル面に脆さがあったが最近はメンタルトレーナーもつけて克服してきている。
無冠になってしまった虎丸の復冠にも期待したい。
院生時代に114連勝してストレートでプロ入りした福岡航太朗だが
15歳で史上最年少で棋聖戦Cリーグ入りするも（3日後に仲邑菫が12歳でリーグ入りし更新）
19歳となり井山、一力、虎丸は同年齢時点ですでに結果を出していたので、中々結果が出ず伸び悩みが危惧されていた
しかし2024年に大きく躍進。碁聖戦はベスト4、名人戦は初のリーグ入りと一定の結果を出した
史上初の一回戦から勝ち上がり、虎丸に勝った藤沢、一力に勝った広瀬、そして井山竜星を破り初タイトルとなった
https://x.com/yoshiro_kaba/status/1871495232455578061
数十年に一度しか優勝できないようでは盛り上がらない
二年連続で結果を出してほしいところだ
2024年は2大会連続で決勝の番勝負に進出するも惜しくもどちらも敗れた
女流では黄竜士杯が世界のトップ女流の集うリーグ戦となったが男女無差別の国際棋戦でリーグ戦は初めてだ
これは野球で喩えるならドジャース、ヤンキース、ソフトバンク、巨人、ロッテ・ジャイアンツ、統一ライオンズ等が集うペナントトレースといったところだ
日本１ 未定
台湾１ 未定
ワイルドカード１ 未定
隔年開催。9人のリーグ戦で1, 2位の3番勝負。韓国4, 中国2, 日本1, 台湾1, ワイルドカード1。1時間+フィッシャー30秒。
以下にご紹介する内容は、「100倍引き寄せる思考」というスピリチュアルな発想と、心理学・脳科学・量子力学などの科学的な理論を“あくまで比喩や拡大解釈として”融合させたものです。実験的に厳密に証明されたわけではない部分も含まれていますが、実践面でヒントとなりうる要素をまとめています。
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「思考したものが現実になる（引き寄せの法則）」をさらに拡大し、**“自分の想像の100倍”**という飛躍的な結果を実現しようとする考え方です。この背景には、
1. **枠を大きく超えたビジョン**を掲げることで、
2. **より大きな可能性**を意識レベル・行動レベルで開き、
3. 結果として「あり得ない」と思われた成果を招き寄せる、
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## 2.1 ラス（RAS: Reticular Activating System）の活性化
脳幹にある「網様体賦活系（もうようたいふかつけい）」と呼ばれる領域で、私たちがどの情報に意識を向け、どの情報をフィルタリングするかに大きく関わっています。
たとえば「月に50万円欲しい」より「月に500万円欲しい」という、より大きな目標を掲げた場合、脳は「この大きな目標を達成するために必要な情報」を積極的にピックアップしようとします。これがいわゆる“カラーバス効果”のように、意識が向いたものが見えやすくなる現象を加速させます。
> **ポイント**: 100倍レベルの発想をすることでRASがより強く働き、普段なら見過ごしてしまうチャンスやアイデアを拾いやすくなると言われています。
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## 2.2 自己効力感（Self-Efficacy）と期待の心理学
心理学者アルバート・バンデューラの理論で、「自分ならできる」という確信の度合いを指します。大きなゴールを設定しながらも、それに少しずつ近づいている感覚が積み重なると自己効力感が高まり、より大きなチャレンジが“当たり前”になっていきます。
組織心理学や行動科学では、*「期待」→「動機づけ」→「行動」→「結果」*という流れが重視されます。人は「自分が本当に手に入るかもしれない（期待できる）」と思うと、行動量が増し、成功率が上がる傾向にあります。
> **ポイント**: 「こんな大きな成果は無理だ」と最初から感じてしまうと、期待値がゼロになり行動量が減る。一方、ワクワク感が伴うレベルの大きなビジョンを掲げると、脳内報酬系（ドーパミンなど）が刺激され、やる気が継続しやすくなります。
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## 2.3 プライミング効果・セルフ・フルフィリング・プロフェシー（自己成就予言）
ある刺激（単語・映像・イメージなど）にさらされると、その後の行動や判断に影響が及ぶ現象。大きな成功をイメージすることで、自分の言動が「大きな成功と矛盾しない方向」に傾きやすくなると考えられます。
「自分が信じていることが、行動や判断を通じて、最終的にその通りの結果を導く」という心理的メカニズム。ポジティブな期待を大きく持てば持つほど、結果的にそれが叶う方向に自分自身を動かしていきます。
> **ポイント**: 100倍の成果を「ありありとイメージ」し続けると、思考・言葉・行動がそのビジョンに合った選択をしやすくなる。これが「引き寄せの一端」として科学的にも説明しやすい部分です。
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## 3.1 オブザーバー効果（観測者の効果）と「手放す思考」
観測（測定）をすると電子が“粒子的”に振る舞い、観測をしなければ“波”的”に振る舞う、という有名な実験。
「意識的にコントロールしすぎる（観測しすぎる）と可能性が限定されてしまう。逆に、執着を手放すことで、より多くの可能性（波の広がり）に開かれる」という比喩としてよく用いられます。
> **ポイント**: 「100倍のビジョンを掲げながらも、どう実現するかは細部まで執着しない」。このバランスが、“波動の広がり”を保つ姿勢だとされます。
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## 3.2 量子もつれ（エンタングルメント）と「大きな流れへの委ね」
「私たちも本来、意識レベルで繋がっている」という考えの比喩として使われます。大きな結果を得るとき、周囲の人や環境が突如シンクロするような“偶然”が起こる、と語られることがあります。
> **ポイント**: “自分だけの力”ではなく、“世界全体との繋がり”を意識し始めると、大きな流れ（サポート）がやってくるかもしれないという感覚を高めます。
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# 4. 「100倍引き寄せ」を加速させる実践法（科学的要素＋スピリチュアル要素）
1. **拡大ビジョンの設定**
- 目標を数段階上乗せして設定する（例: 月収10万円 → 月収100万円、もしくは自分の想像の100倍に拡大してみる）。
- スポーツ心理学でも使われる手法。実際に成功している姿・状況を“具体的な五感”を使ってイメージする。脳は「実際に体験している」かのように反応し、自己効力感を高めてくれる。
1. **行動リストを作る**
- どんなに些細なことでも、「大きな目標を達成するために役立つ行動」を毎日1つでも実行。
- 成功体験を書き留めると、自己効力感とRASが相互に高まり、チャンスを発見しやすくなる。
## 4.3 手放すワーク（観測しすぎない／執着しすぎない）
- 過剰な不安や執着を緩和するために、定期的に思考を静める時間を設ける。
- 「いつ手放せる？」「手放したらどうなる？」と問いかけ、ネガティブな感情やコントロール欲求を意識的に解放していく。
> **科学的には**、瞑想・深呼吸は自律神経を整え、ストレスホルモン（コルチゾール）の分泌を抑え、脳を“集中とリラックスが同居した状態”にしやすいと言われています。この状態がポジティブな発想や直感を受け取りやすいと考えられます。
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# 5. 注意点とまとめ
- 量子力学の話や脳科学のメカニズムは興味深いですが、「意識そのものが直接、物理現象を変える」とまで言える証拠はまだ不十分です。あくまで“比喩”や“モチベーションアップ”の要素として取り入れるのが賢明です。
- 「思考だけで何とかなる」と考えてしまうと、現実的な努力や行動をおろそかにしがちです。心理学的・行動科学的な知見を活かし、実践的にアクションを起こすことが重要です。
- あまりに“大きな結果”ばかりを追い求めて心身が疲弊してしまうと本末転倒です。必要に応じて休息やサポートを取り入れ、バランスを保ちましょう。
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## ◆ 最終的なポイント
心理学・脳科学的には“視点が大きくなり、新たな情報やチャンスを拾いやすくなる”“自己効力感が高まりやすい”といったプラス面が期待できます。
過剰な思考・不安・コントロール欲求を緩和し、創造的発想やシンクロニシティを受け入れる余地が生まれる、とスピリチュアル的にも心理学的にも説明可能です。
単なるイメージや願望だけでなく、小さな一歩を踏み出し、その成功を積み重ねることで、「夢物語」が「具体的な現実」に近づいていきます。
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### まとめ
