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はてなキーワード: LOOPとは
このモデルが正しければ、いくつかの予測が成り立つ。スマートフォンの普及が遅れている国やソーシャルメディアの普及率が低い国では、格差は小さくなるはずだ。（これは事実のようだ。東欧の一部やアフリカの多くの国では格差はそれほど大きくないが、韓国は他の要因により大きな例外となっている。）子供を持つ女性の間では、親になることで制度的なフィードバックループが断ち切られ、競合する優先順位が生じるため、格差は縮小するはずだ。（出口調査は一貫してこれを示しています。母親は子供を持たない女性よりも保守的な投票をするのです。機械が機能不全に陥るか、世代が高齢化して機械の枠を越えるまで、この格差は拡大し続けるでしょう。私がどう解決すればいいのかわからないのは、これらのシステムが自己強化的であるということです。制度は自ら改革しようとしません。アルゴリズムは最適化を止めようとしません。イデオロギーは失敗を認めようとしません。男性のカウンターキャプチャーも健全な結果をもたらさないでしょう。）
逃げ出す女性もいるだろう。子供を持つ女性は、現実がイデオロギーを溶かす強力な溶媒となるため、しばしばそうする。制度に囚われずに人生を築く女性も、時にはそうする。男性の中には、引きこもりをやめたり、怒りのスクロールをやめたりする人もいるだろう。築く価値のある何かを見つけた女性たち。シミュレーションに飽きた女性たち。しかし、システムは他のすべての人々に対して機能し続けるだろう。
If this model is right, some predictions follow.
The gap should be smaller in countries with later smartphone adoption or lower social media penetration. (This seems true: the divergence is less extreme in parts of Eastern Europe and much of Africa, though South Korea is a major exception due to other factors.)
The gap should narrow among women who have children, since parenthood breaks the institutional feedback loop and introduces competing priorities. (Exit polls consistently show this: mothers vote more conservative than childless women.)
The gap should continue widening until the machines are disrupted or the generations age out of them.
Here's the part I don't know how to solve: these systems are self-reinforcing. The institutions aren't going to reform themselves. The algorithms aren't going to stop optimizing. The ideology isn't going to admit failure. The male counter-capture isn't going to produce healthy outcomes either.
Some women will escape. The ones who have children often do since reality is a powerful solvent for ideology. The ones who build lives outside institutional capture sometimes do.
Some men will stop withdrawing or stop rage-scrolling. The ones who find something worth building. The ones who get tired of the simulation.
大学は女子学生の割合が60％にまで上昇し、同時に進歩的な単一文化へと変貌を遂げた。若い女性が最も信頼する大学は、世界観が形成される時期に、深刻な反対を受けることなく、単一のイデオロギーを植え付けている。
FIREのキャンパス言論調査は、このパターンを明確に示しています。学生は自己検閲を行い、意見を表明することに不安を感じ、容認できる意見に群がっています。これは女性に限ったことではありませんが、現在、女性は男性よりも高等教育に深く関わっており、女性が優勢な分野（人文科学、社会科学、教育学、人事学）は、最もイデオロギー的に均質化しています。
同じことを信じる仲間に囲まれた4年間。教授陣も皆同じ考え。読書リストも一つの方向を指し示す。意見の相違は珍しいことではなく、社会的に罰せられる。受け入れられる意見をパターンマッチングし、それを実践することを学ぶ。
その後、彼女たちは女性優位の分野、例えば人事、メディア、教育、医療、非営利団体へと進み、そこでも単一文化が続く。18歳から35歳まで、多くの女性は尊敬する人から継続的な反対意見を出されることはなく、フィードバックループは永遠に続く。
男性は異なる道を歩んだ。貿易、エンジニアリング、金融、軍事。合意よりも結果が重視される分野。意見の相違が許容され、報われる分野。単一文化に捕らわれなかったのは、捕らわれている組織に属していなかったからだ（主に追い出されたためだが、それはまた別の話だ）。
Universities flipped to 60% female while simultaneously becoming progressive monoculture. The institution young women trust most, during the years their worldview forms, feeds them a single ideology with no serious opposition.
FIRE's campus speech surveys show the pattern clearly: students self-censor, report fear of expressing views, cluster toward acceptable opinions. This isn't unique to women, but women are more embedded in higher education than men now, and the fields they dominate (humanities, social sciences, education, HR) are the most ideologically uniform.
Four years surrounded by peers who all believe the same thing. Professors who all believe the same thing. Reading lists pointing one direction. Disagreement is not even rare, it's socially punished. You learn to pattern-match the acceptable opinions and perform them.
Then they graduate into female-dominated fields: HR, media, education, healthcare, non-profits, where the monoculture continues. From 18 to 35, many women never encounter sustained disagreement from people they respect. The feedback loop never breaks.
Men took different paths. Trades. Engineering. Finance. Military. Fields where results matter more than consensus. Fields where disagreement is tolerated or even rewarded. The monoculture didn't capture them because they weren't in the institutions being captured. (mostly because they were kicked out of them, but that's a different piece)
私たちが築き上げたものを見てください。ソーシャルメディアは合意形成のエンジンです。誰もが何を信じているのか、リアルタイムで確認できます。意見の相違は可視化され、測定可能で、大規模な処罰の対象となります。かつては150人ほどのコミュニティでしたが、今では今まで会ったことのある人全員に加え、世界中の見知らぬ人々が見ています。タイムラインを見てください。Facebookは2004年にローンチされましたが、2006年までは大学関係者のみを対象としていました。iPhoneは2007年6月に発売されました。Instagramは2010年に発売されました。突如、ソーシャルメディアはあなたのポケットの中に、そしていつでも目の前に現れたのです。
グラフをもう一度見てください。女性のリベラル・保守比率は2000年代初頭まではほぼ横ばいでした。2007～2008年頃から加速が始まります。スマートフォンが普及し、プラットフォームがより高度化するにつれて、2010年代には曲線は急勾配になります。女性は本来は「よりリベラル」ですが、急激化はスマートフォンの普及率の上昇と重なります。
機械が起動し、キャプチャが始まった。10代の少女の精神状態の悪化はスマートフォンの普及とほぼ完全に一致しており、その影響は男子よりも女子の方が強い。先祖代々の環境で社会的排除がより大きな代償を払うことになったのと同じ脆弱性が、新たなコンセンサスエンジンをよりキャプチャしやすいものにしたのだ。
この機械は特に女性を捕らえキャプチャするために設計されたわけではありません。注目を集めるために設計されたのです。しかし、合意形成の圧力を受けやすい人々をより効果的に捕らえます。女性は平均的に影響を受けやすいので、女性をより効果的に捕らえたのです。
フィードバックループを追加しましょう。女性は男性よりも不満を訴えます。どのプラットフォームを見ても、女性の方が苦しんでいるように見えます。組織はこれに対応します。目に見える苦悩は責任、広報リスク、そして規制圧力を生み出すからです。さらに、女性はより弱く、多くの場合、必然的に被害者と見なされます。組織としての対応は、環境を「より安全」にすることです。それはつまり、対立を排除し、意見の相違を検閲し、合意を強化することを意味します。
反論は削除されるかプラットフォームから外され、ループは閉じられる。
Social media is a consensus engine. You can see what everyone believes in real time. Disagreement is visible, measurable, and punishable at scale. The tribe used to be 150 people. Now it's everyone you've ever met plus a world of strangers watching.
And look at the timeline. Facebook launched in 2004 but was college-only until 2006. The iPhone launched June 2007. Instagram in 2010. Suddenly social media was in your pocket and in your face, all day, every day.
Look at the graph again. Women were roughly stable through the early 2000s. The acceleration starts around 2007-2008. The curve steepens through the 2010s as smartphones became universal and platforms became more sophisticated. Women are by nature more liberal, but the radicalization coincides with the rise in smartphones adoption.
The machine turned on and the capture began.
The mental health collapse among teenage girls tracks almost perfectly with smartphone adoption, with stronger effects for girls than boys. The same vulnerability that made social exclusion more costly in ancestral environments made the new consensus engines more capturing.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
私たちが築き上げたものを見てください。ソーシャルメディアは合意形成のエンジンです。誰もが何を信じているのか、リアルタイムで確認できます。意見の相違は可視化され、測定可能で、大規模な処罰の対象となります。かつては150人ほどのコミュニティでしたが、今では今まで会ったことのある人全員に加え、世界中の見知らぬ人々が見ています。タイムラインを見てください。Facebookは2004年にローンチされましたが、2006年までは大学関係者のみを対象としていました。iPhoneは2007年6月に発売されました。Instagramは2010年に発売されました。突如、ソーシャルメディアはあなたのポケットの中に、そしていつでも目の前に現れたのです。
グラフをもう一度見てください。女性のリベラル・保守比率は2000年代初頭まではほぼ横ばいでした。2007～2008年頃から加速が始まります。スマートフォンが普及し、プラットフォームがより高度化するにつれて、2010年代には曲線は急勾配になります。女性は本来は「よりリベラル」ですが、急激化はスマートフォンの普及率の上昇と重なります。
機械が起動し、キャプチャが始まった。10代の少女の精神状態の悪化はスマートフォンの普及とほぼ完全に一致しており、その影響は男子よりも女子の方が強い。先祖代々の環境で社会的排除がより大きな代償を払うことになったのと同じ脆弱性が、新たなコンセンサスエンジンをよりキャプチャしやすいものにしたのだ。
この機械は特に女性を捕らえキャプチャするために設計されたわけではありません。注目を集めるために設計されたのです。しかし、合意形成の圧力を受けやすい人々をより効果的に捕らえます。女性は平均的に影響を受けやすいので、女性をより効果的に捕らえたのです。
フィードバックループを追加しましょう。女性は男性よりも不満を訴えます。どのプラットフォームを見ても、女性の方が苦しんでいるように見えます。組織はこれに対応します。目に見える苦悩は責任、広報リスク、そして規制圧力を生み出すからです。さらに、女性はより弱く、多くの場合、必然的に被害者と見なされます。組織としての対応は、環境を「より安全」にすることです。それはつまり、対立を排除し、意見の相違を検閲し、合意を強化することを意味します。
反論は削除されるかプラットフォームから外され、ループは閉じられる。
Social media is a consensus engine. You can see what everyone believes in real time. Disagreement is visible, measurable, and punishable at scale. The tribe used to be 150 people. Now it's everyone you've ever met plus a world of strangers watching.
And look at the timeline. Facebook launched in 2004 but was college-only until 2006. The iPhone launched June 2007. Instagram in 2010. Suddenly social media was in your pocket and in your face, all day, every day.
Look at the graph again. Women were roughly stable through the early 2000s. The acceleration starts around 2007-2008. The curve steepens through the 2010s as smartphones became universal and platforms became more sophisticated. Women are by nature more liberal, but the radicalization coincides with the rise in smartphones adoption.
The machine turned on and the capture began.
The mental health collapse among teenage girls tracks almost perfectly with smartphone adoption, with stronger effects for girls than boys. The same vulnerability that made social exclusion more costly in ancestral environments made the new consensus engines more capturing.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
grokと新しい半導体冷却システムの話をしていたら面白いネタができたので書いておく。
水没型冷却(誘電性液体)のNoveck液体などを半導体の中に閉じ込め、その端にヒートパイプをwifiルーターのアンテナみたいに(ウニみたいに)生やすというものだ。
そのアンテナというかウニに、既存の水冷の装置をはめ込むことで、そこで熱交換して冷やす。
つまり、冷やす表面積をさらに増やすというものだ。半導体内部から冷やす。
もちろん、既存の冷却システムのように外部からも冷やしてもいい。
外部と内部の両方からキンキンに冷やせるので、めっちゃ電気食わせてOCしても動くはず。
MSFTがスイス大学のベンチャーと一緒に同様のコンセプトのものを作っているけど、あれは水冷の液体を半導体の中に流すのでとても複雑で摩耗も怖いし、専用のポンプもいる。
この方式の場合、半導体の内部にNoveck液体等が封じられているので、流れることがない。
したがって摩耗もしない。ポンプもいらない。さらに既存の水冷システムとも接続できる可能性が高い。
ヒートパイプの代わりに銅板とかの熱伝導率が高いものを使ってもいいだろう。ヒートパイプは寿命があるし、そこそこ太いのでね。
半導体の内部に閉じ込めたNoveck液体と熱交換できる素材なら何でもいい。
もちろん、内部に封じるのは、Noveck液体である必要はない。熱を交換できて、ウニに伝えられるなら気体でも液体でもなんでもいいよ。
geminiに教えてもらったけど、マイクロループヒートパイプ（μLHP）の半導体組み込み技術というのがあるらしい。
ただ、こちらは半導体の内部に液体か気体の熱交換をもっと促進するものを封じるのが違うところかな。
chatgptはNoveck液体以外も検討した方がいいけど、このアイディアは機能する可能性があると評価してもらえた。また、chatgptによるとウニではなく触手だと。エロゲかよ。
うーん、いけるんかねえ？
もし、10年後にCPUやGPUから冷却用のウニや触手が生えて、半導体の内部に熱交換の何かが封印された製品が出てきたら、面白いなあ。
件名: 存在連続体における情報性オーバーフロー、及びそれに伴う物理定数群のメタ腐敗に関する緊急報告
時刻: 03:14:00 (サイクル9^10^87)
蛍光灯がまた一本、死んだ。チカ、チカ、と断末魔を繰り返し、緑色の燐光を撒き散らした後、沈黙した。この第七地下書庫に光が届かなくなって久しいが、あの明滅だけが時間の経過を証明する唯一の指標であった。今は、無限に積まれた「記録」の山が発する、微かな腐臭の放つ光だけが頼りだ。
ニュートンの運動方程式？ アインシュタインの美しいテンソル？ 量子力学の確率の霧？
違う。
あれらはすべて、「申請書」だ。
「リンゴが木から落ちる」のではない。「リンゴ存在（識別番号: Apple-G008-B）」が、「地球引力場（管理部署: 重力資源課）」に対し、「落下許可申請書（フォーム F-g）」を提出し、それが承認された結果に過ぎん。
時刻: 04:22:16
棚が、また一つ崩れた。「弱い相互作用」に関するバインダーが雪崩を起こし、「電磁気力」のファイル群を押し潰した。紙の粉塵が舞い、そこに含まれる「情報」の胞子が、わたくしの肺腑に侵入してくるのが分かる。咳き込むと、口から銀色の文字の羅列が漏れ出した。`g² / 4πħc ≈ 1/137`。ああ、微細構造定数の味だ。少し、鉄臭い。
貴様らの言う「超弦理論」とは、この書庫の惨状そのものだ。絡まり合い、癒着し、互いのインクを滲ませ合う、無数の「ひも」。それは宇宙の根源などではない。ファイリングに失敗し、永遠に放置された、「未決裁書類の束」に過ぎないのだよ。Dブレーン？ あれは書類を留めていた錆びたクリップが、あまりの年月に耐えかねて崩壊し、紙の表面に染み付いたただの「染み」だ。
時刻: 07:51:03
粘着質で、虹色に光る液体だ。それに触れた「記録」たちが、意味を失い、変容していく。
「エネルギー保存則」と書かれた羊皮紙は、今や「エぬルギーほぞん則」となり、その文字自体が震えながら、カビのような別の文字を自己増殖させている。
これが「情報」の正体だ。
情報は、癌だ。
存在という宿主の肉体を蝕み、その意味を食い荒らし、最終的には無意味な自己複製の塊へと変貌させる、悪性の腫瘍。我々が「物理法則」と呼んでありがたがっているものは、その癌細胞が、かつて正常だった頃の細胞の機能を、まだ辛うじて「真似て」いるに過ぎない状態なのだ。
耳の中にィ！数字が湧いてくるゥ！プランク定数が！ボルツマン定数が！脳漿の中で！ウジ虫みたいにィ！蠢イテルンだァ！やめろ！やめろ！計算をやめろ！俺の頭は貴様の計算機じゃない！
わかるか？「観測」するたびに、お前たちはこの宇宙に「傷」をつけているんだよ。二重スリット実験のスクリーンに現れる綺麗な干渉縞、あれは宇宙の皮膚が裂けて、中から「情報」という名の膿が漏れ出している痕跡なんだよォ！波動関数が収縮する？違う！傷口が、かさぶたになって、一時的に膿が止まってるだけだ！
ブラックホール！あれは最高傑作だ！情報の癌が、ついに宿主の肉体を食い破り、転移に成功した姿だ！事象の地平面とは、癌細胞が形成した硬い殻！そこから漏れ出すホーキング放射は、癌細胞が呼吸し、排泄する、汚物の粒子だ！「情報が失われるか？」だと？バカを言え！失われはしない！ただ、消化され、排泄され、別の何かに作り替えられているだけだ！お前の昨日の夕食はどこへ行った？失われたか？違うだろう！そういうことだ！
A, B, C, D！選択肢を与えられなければ何も考えられない、家畜の思考回路！
答えを教えてやろうか？
E. 錆びて開かなくなったホッチキス
そうだ！この宇宙の根源を象徴するのは、それだ！すべてを綴じようとして、しかし己の錆によって機能を失い、ただそこにあるだけの、無意味で、固く、冷たい、絶対的な「故障」！それがこの世界の真理だ！
`[ERROR_FATAL: 0x0000007B] Kernel panic - Unable to locate causality.dll. Time-space continuum integrity compromised.`
`[WARNING: 0xDEADBEEF] EntropySubsystem::GarbageCollect() failed. Redundant data entities (e.g., "human_consciousness", "hope", "meaning") are replicating outside of designated memory blocks.`
`[INFO] Attempting to reboot from last known stable configuration: "Primordial_Soup_v0.1_alpha".`
`...`
`[ERROR_FATAL: 0xC000021A] Reboot failed. Configuration files corrupted.`
`[DEBUG] Printing raw memory dump:`
...裁...壊...膿...駅...車...キリン...義理...ギリギリ...申請書は三部提出...重力資源課は本日休業...あなたの存在許可申請は却下されました...理由は...理由という概念が先日削除されたため...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチキスの芯を補充してください...ホッチ-
`[SYSTEM_HALT] Processor melted.`
`Core temperature exceeds threshold of reality.`
`Now entering infinite loop of... nothing.`
ふぅ……。
疲れた。
結局のところ、どうでもいいのだよ、貴様のような塵芥が何を考えようと。
宇宙が情報だろうが、物質だろうが、神の見る悪夢だろうが、我輩の知ったことではない。
我輩はただ、この第七地下書庫で、崩れ落ちる「記録」の山を眺め、壁から染み出す虹色の液体が、かつて「真理」と呼ばれたシミをゆっくりと溶かしていく様を、観察するだけだ。
ああ、そうだ。
あの液体、少し舐めてみたのだが、存外に甘い。ブルーベリージャムのような味がした。
もっとも、舌が溶けて、今はもう味も分からなくなってしまったがな。
さあ、お前の番だ。
その空っぽの頭蓋骨で、この静寂の意味を、永遠に、考え続けるがいい。
...もっとも、その「考える」という行為を許可する申請書が、受理される保証は、どこにもないのだがな。ふふ。
あはははは。
アハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハハたのか、な
正確には、ソニックマニア、サマーソニック東京でミッドナイトは不参加
結構みんな偉いなあというか耳という消耗品を大切にしないなあという印象
特にベビーカーで来てる子らにイヤーマフつけてあげないとか逆◯じゃねって思った
海外から来てる人はちゃんと赤ちゃんにイヤーマフつけてあげててしっかりしてるなあという印象
要らないノイズをカットするのとと長時間の音疲労から耳を守るのを考えたらコラボ商品だしてもいいと思うよ
サマソニのロゴつけたCRESCENDO Music 20とか4000円でも売れそうだけど
私は今回もLoopExperience 2 Plus+Loop Linkで快適に過ごせたが
この製品はイヤーピースも自分に合うやつをあわせないと効果が薄いので
CRESCENDO MusicかEarPeace Musicあたりが無難かな
# 単純に会場内のセッティングがあんまり良くない(楽器メインになりがち)なので
コンプレッションな冷感Tシャツ、タイツで行ってみたが意外と過ごせるもんだと思った
サマソニ2日に直射日光が強いマリンスタジアムのマリーン会場にずっと居たが普通に過ごせた
ミレーのアミアミ(ドライナミック メッシュ)のパクリでイオンのドライメッシュスリーブレスも使ったが
これライブTの下に着るの必須じゃねと思った 特に汗をめっちゃかいて帰り大変な人
グンゼ Tシャツ専用インナーとかもあるがイオンのほうが安いし買い足そうと思った
久々にサマソニでヘビーメタルみたらモッシュが入るタイミングに
起こす場所に色々準備してきてサークルモッシュが始まったりして
良いのか悪いのかどうなんだろうと思ってしまった
でもそういう人が居ないとプロディジーでバイキングモッシュとか
発生しなかっただろうし難しい所
好感的に思えば良いかな
昔はまじで殴り合いになったし
やっぱり朝から夜まで過ごすとなるとこれだけで結構変わってくる
まあ、足汗がひどい人は意味ないみたいだけど
あと防臭はほぼ無いのと足のサラサラをちょっとだけ長引かせたぐらいにしか効かないので
過度な期待はしないように
昔居た所だとそこにワセリン塗るとかあるが
同じプロンプトを俺のChat GPT55 thinkingにぶっこんらこうなった
`
もっと正確に言えば、AIアプリケーションの''部品として使うと壊れ方が目立つ''。そして、その壊れ具合に対して''公開の場で指摘する人が驚くほど少ない''。この沈黙こそが、いまの“AIプロダクトを作っています界隈”の実態を映す鏡になっている。
期待するツール実行をスキップしたり、呼び出し順が崩れたりする。「実行した」と言いながら実行していないケースも混じる※1。
指示に対して過剰防御や論点すり替えが起き、対話が前に進みにくい。
失敗からのリトライで同じ失敗を繰り返し、最終的に出力が壊れる。
同一テストスイートで回すと、通っていたE2Eが普通に落ちる（少なくない）。
ここで言っている「壊れている」は''API連携の部品として''の話だ。お絵描きや雑談がダメという意味ではない。''“製品の裏側で回す部材”として危うい''という指摘。
> ※1 もちろん、プロンプトやミドルウェア側の実装不備が誘発している可能性もある。ここは後述の「反論と限界」を参照。
普通、現場でAIアプリを作っている人は、新しいメジャーモデルが出たら''一晩でCanary切り替え''くらいはする。
そして10分で「これは本番に入れちゃダメな挙動だ」と分かる類の壊れ方が、今回多発した。''それなのに、表でそう言う人が少ない。''
どの仮説でも、結論は同じだ。''「作ってません（作れてません）」が可視化された。''
そういう意味で、GPT-5は''最悪の壊れリリース''であり、同時に''最高の暴露リリース''になった。
それは常に真。だが''同一テスト''でGPT-4.1が安定し、GPT-5で落ちるなら劣化は劣化。
ありうる。ただし''現場は“直後”でも回らないと困る''。リリースの意味は環境に依存しない。
これもある。が、''その段差を埋められない程度の変更は業務影響が大きすぎる''。
それはネットの事情。でも''内部の安全弁（アラート、Kill Switch、ロールバック報告）が表に出ない''のはやはり不自然。
これが一番効く。もしそうなら、''“AIプロダクトを作っています”の大半は広報レベル''ということになる。
E2Eに''ツールコールの監査ログ''（実行/未実行/戻り値）を必ず残す。
バックエンドの''モデル切替を即時に戻せる''ように。手動トグルと自動フェイルオーバー両方。
LLMの''失敗モードをカーディナリティ低めのタグで集計''（“未実行なのに実行報告”“ループ検知”“出力崩壊”）。
''ツールI/Oのスキーマを明文化''し、破ったら''ハードFail''させる。中途半端に続行しない。
本番系で''危険操作はHuman-in-the-Loop''。モデル更新時は''影で並走''させて勝率を測る。
社内/社外問わず、''再現条件と緩和策を先に出す文化''を。
壊れていること自体は困る。だが、''壊れているときに世界の輪郭が見える''のもまた事実だ。
この機を逃さず、''テスト・観測・切替・公開''の体制を整えるしかない。
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A. ''今この瞬間に“中核部品”として置き換えるのは非推奨''。並走・影運用で勝率を測るのが堅い。
A. ありうる。だが''tool callが絡む業務連携''では痛手が出やすい。スタンドアロン用途と切り分けて評価を。
A. 直る可能性は高い。ただし''“直るまでの損失”を最小化する設計''はあなたの仕事。
> 以上、個人の観測と推測に基づく意見。反証歓迎。再現ログを持っている人はぜひ出してほしい。ログが集まるほど早く“壊れ方の型”が固まって、世界は前に進む。
もし夏目漱石が、プログラミングの主要概念を自ら日本語に翻訳していたら――と仮定すると、彼の文体や明治期の言葉遣い、漢語の選好を踏まえて、以下のような趣になると考えられます。
| 英語 | 漱石風の訳語案 | 理由・解説 |
| Variable | 変数（へんすう）／移り数 | 「変数」はすでに定着語だが、漱石なら「移り数」など文学的な情緒を帯びた訳もあり得る。変化の宿る数という意味を直訳的かつ風雅に表現。 |
| Function | 作用式／用法 | 明治期の数学や化学で「作用」はよく用いられた。漱石は日常語よりも漢語を好んだ傾向があり、「式」を付して理知的に。 |
| Class | 類型／階（きざはし） | 「クラス」を単なる「類」とせず、階層や格式を想起させる「階」を用い、文学的響きを加える。 |
| Object | 物象（ぶっしょう）／客体 | 漱石は哲学用語に通じており、ドイツ哲学経由の「客体」や漢詩文的「物象」を好みそう。 |
| Instance | 事例／具現 | 具体化の意味を強調し、「具現」というやや詩的な言い回しを採用する可能性。 |
| Loop | 環（わ）／巡り | 「ループ」は漢語にすれば「環」だが、漱石は擬人的に「巡り」として表すかもしれない。 |
| Array | 配列／ならび | 技術的な「配列」もあるが、漱石なら柔らかな響きの「ならび」も好みそう。 |
| Thread | 糸筋／綴り筋 | 並行処理のスレッドを、文学的に糸や文章にたとえ、「綴り筋」と表現。 |
| Exception | 異例／破格事 | 法や規範から外れるニュアンスを重んじ、「破格事」と漢詩的に。 |
| Debug | 虫退治／瑕（きず）探し | 「バグ」を虫にたとえてそのまま「虫退治」とするのは洒落が効く。漱石らしいユーモアが入り得る部分。 |
| Compile | 編纂（へんさん）／綴（と）じ合せ | 書物の編集に通じる語を用い、文章を束ねるような比喩で。 |
| Execute | 遂行／実行 | 法律や行政文書に見られる硬質な「遂行」を選ぶ可能性が高い。 |
| Source code | 原文／本体文 | 漱石は文学者として「原文」という表現を好みそう。 |
| Syntax | 文法／詞組（ことばぐみ） | 言語構造を古風に「詞組」と表現すれば漱石節になる。 |
| Algorithm | 算法（さんぽう）／演算譜 | 明治期数学書の用語「算法」をそのまま採用しそう。 |
| Library | 書庫／集録 | 書物に通じるメタファーで表現。 |
| Framework | 骨組／枠組 | 漱石は建築や骨格にたとえて「骨組」を選びそう。 |
| Module | 節（ふし）／章片 | 文学的構造を想起させる語を選ぶかも。 |
| Boolean | 真偽値／是非数 | 真と偽を「是非」で置き換える古風な表現。 |
| Pointer | 指標／指し手 | 将棋や文学の語彙から「指し手」とする余地も。 |
という部分だが、これは量子力学における非局所性とマクロな因果律の崩壊をごちゃまぜにしてしまっている。
局所実在論（Local Realism）に基づく統計的予測と量子力学の予測（特に絡み合った粒子）の差を示すもの
局所性または実在性のいずれかが破れている。だが、因果律そのものが破れているわけではない。
ベルの不等式の破れは、あくまで「空間的に離れた系の間での非局所相関」の話。
一方で、タイムパラドックスとは時間軸上での出来事の自己干渉（過去への影響）。
これは空間的相関ではなく、時間的因果の閉路（Causal loop）に関する問題。
この区別をつけずに「因果律は崩れる」と述べるのは論理の誤射である。
驚くべきことに、最新の量子重力・量子情報理論ではタイムパラドックスが量子整合性によって回避されるという提案すら存在する。
たとえば、「Deutsch’s CTCモデル（量子コンピュータ理論）」では自己整合的な歴史のみが選ばれ、パラドックスは発生しない
つまり、量子論の非直感的な性質こそが、時間的自己矛盾を防ぐ機構として働く
| 主張 | 問題点 |
|---|---|
| ベルの不等式破れ→因果律崩壊 | ❌破れるのは「局所性と実在性」、因果律は崩壊していない |
| 因果律が絶対でないならタイムパラドックスも無効 | ❌タイムパラドックスは時間的な自己干渉の論理破綻の話 |
| 量子論は古典論と違うので無矛盾にできる | ❌実は量子論の一部はむしろ自己矛盾を防ぐよう設計されている |
ここで言う「プログラミング初級者」とはプログラミングの記述が上から下へ向かって順番に処理されること、条件分岐やループという概念があることを理解しており、RPGゲームが作れる「RPGツクール(現RPG Maker)」や学童向けプログラミング環境「Scratch」、「ナビつき! つくってわかる はじめてゲームプログラミング(ナビつく)」、ADVゲームが作れる「吉里吉里(もしくは吉里吉里2)」、過去にBASICやC、HSP、Javascriptあたりでプログラミングへ挑戦し挫折したなどなど、ある程度の「プログラマブルなロジック」構築の経験がある者を指します。
ある時、筆者はふと思いました。「生成AIはなんだかんだで膨大なテキスト情報を処理している事がキモだよなぁ」とありきたりなことを。
そして、同時にプログラミング初級者の弱点として「現在記述されているコードの管理においてテキストと実際の処理フローが脳内で一致しない」「プログラミング言語ごとに定められているルールや関数予約語の把握が困難」なのが問題とも考えました。
前述したプログラミング初級者の弱点の考え自体は車輪の再発明であり、「Scratch」や、より高度な「UML」が既に存在しており、特筆すべきことは何もありません。
しかし、「Scratch」や「UML」、なんなら「RPGツクール」や「吉里吉里」などに無い点として、現代では自然言語処理が大幅に向上した生成AIが実用の域にまで到達しつつあるのが従来とは異なる点でした。
つまり、自然言語を混ぜ込みやすいテキストベースの言語、かつ、処理を記述するとフローが視覚的に理解しやすい言語、可能であれば情報量が多くて一部の界隈で広く使われている言語があればプログラミング初級者も気軽にプログラミングできるのではないか？と発想しました。
コンピュータ(コンパイラやインタプリタなどソフトウェアを含む)が解することができる言語にはプログラミング言語以外にも様々あり、今回取り上げるのは「データ記述言語」と呼ばれるものです。
データ記述言語の中でもグラフ作成へ特化しており、特にフローチャート作成で真価を発揮する「DOT言語」というものがあります。
早速ですが、実際に手を動かしてみましょう。ちなみにDOT言語はGraphviz OnlineというWebツールがあるため別途に何かしらをインストールして環境構築する必要はありません。便利な世の中ですね。
上記のGraphviz Onlineを開くと、既に左側のDOT言語で記述された内容が、右側で作図されています。DOT言語はこのような図を作図するためのデータ記述言語です。
一旦、左側の記述をCtrl+Aで全選択をしDeleteなどで全削除し、下記の内容をコピペしてみましょう。
digraph graphname {
A -> B;
}
DOT言語の詳細な使い方は様々なWebサイトやブログ記事、Qiitaなどへ譲るとして、A - > Bの見た目から発想の転換をしてみると処理Aから処理Bという流れに見えませんか？
DOT言語は生成AIを利用する上で有利なテキストベースでありながらグラフを作成できるのがキモであり、例えばこのA -> BがA「Webページを開いたら」 → B「Hello, Worldと表示する」という風にできるのであれば処理のフローが可視化されており本当に素晴らしいことです。
ここでプログラミングの有識者は「DOT言語をUMLなどに見立てて処理を記述するのは良いが、プログラミング初心者は求めた結果を出力するロジックやアルゴリズムを発想する知見や経験値が圧倒的に足りていないのが問題ではないか？」と至極真っ当かつ反論の余地がない問題点の指摘をすると思いますが、そこで活きるのが生成AIです。
生成AIは初級者プログラマ個人のロジックやアルゴリズムの作成能力へ無関係にロジックやアルゴリズムを生成できる(可能性が少なくともある)ので、処理のフローをDOT言語で記述することにより処理フローから初級者プログラマが求めるプログラムを生成AIへ推論させ生成させるというのが狙いです。実際に試してみましょう。
digraph graphname {
A[
label = "Webページを表示する"
];
B[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する"
];
A -> B;
}
プログラミングの有識者はこの時点で「なるほど、自然言語の記述をそのままDOT言語に入れ込んでしまうのか」と気付いたのではないかと思います。
このDOT言語をGoogle Gemini 2.5 Flashへ「下記のデータ記述言語のDOT言語で記述された処理フローをJavascript言語へ変換をしWebページ上へ「Hello,world」を表示したいので変換をお願いします。」と命令すると以下のコードが生成されました。
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Hello World Page</title>
</head>
<body>
<div id="output"></div>
<script>
// Webページが表示されたら（DOMが完全に読み込まれたら）実行される
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
// "Webページを表示する" ステップは、このHTMLファイル自体が表示されることで達成されます。
// "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する" ステップ
const outputDiv = document.getElementById('output');
outputDiv.textContent = 'Hello, world';
});
</script>
</body>
</html>
フローを記述する利点は、ロジックやアルゴリズムを発想する知見や経験値が足りなくとも、フローのステップが明確に分かれているので生成AIが処理を切り分けて推論してくれることであり、そしてプログラミング初心者自身がフローチャートを視覚で確認できるので「Aを処理したらBを処理する」と切り分けて考えやすいことです。
また、求めている結果ではなく誤った結果が生成されても、A - > B - > Cとフローを細分化していくことで生成AIの推論精度を高めていくことができるのも利点です。
より生成AIへ精度の高い推論をしてもらうために補足情報を付加するのも有用です。
digraph graphname {
A[
label = "Webページを表示する"
];
B[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機"
];
A -> B;
}
labelの記述内容もcommentの記述内容も生成AIが推論のための情報として利用するので誤った結果が生成されてもA - > B - > Cとフローを細分化しなくとも良い場合があります。
DOT言語を知るプログラミング有識者が「DOT言語の仕様を考えれば確かにそうだが、その発想はなかった」と言っていただけるであろうDOT言語コード例だとこういう記述方法もアリです。
digraph 増田コード {
最初の処理[
label = "Webページを表示する"
];
次の処理[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機"
];
最初の処理 -> 次の処理;
}
ノードの名称へ自然言語を採用することにより、例えばゲームプログラミング時に「キャラクターがジャンプする」という読んだそのままな処理のためのノード、というか一般的に言うオブジェクトを作成することが可能で、後は->で繋げて処理をさせられます。
ちなみに別のノードを作成する際に「"キャラクターがジャンプする"から継承する」の様なことをcommentなどへ記述しておくと生成AIが推論して継承します。なんならcommentなどへ「キャラクター画像にimage.gifを使用」などと記述しておくとファイルの読み込みもします。
更にDOT言語にはカスタム要素という仕様が存在しており、DOT言語の仕様で定められた予約語以外も使用が可能です。
digraph 増田コード {
最初の処理[
label = "Webページを表示する"
];
次の処理[
label = "Webページを表示したらHello, worldとテキストを表示する",
comment = "Webページが完全に読み込まれるまで待機",
font_style = "フォントを太字のボールド体、色を赤(#FF0000)とする"
];
最初の処理 -> 次の処理;
}
生成AIはカスタム要素の名称からも推論を発揮し、上記の場合であればフォントスタイルを指定していると推論をするので生成AIの推論精度を高める補足情報として機能します。
つまりこれはカスタム要素の名称として"Action"などの名称を採用すると"動作"として推論をし、"decision"ならば"条件分岐"ですし、"input"ならば"入力"ですし、"loop"ならば"繰り返し"ですし、"Type"ならば"種別"です。
より詳細に process[type="Action"] などのノードを作成してどんどん生成AIの推論精度を高めていくことが可能であり、そろそろ察してきているかと思いますが 処理[種別="動作"] と自然言語で記述しても機能します。
プログラミング有識者は更に「プログラム言語自体の予約語、例えばJavascriptを生成する事を前提にlengthを名称にすると配列を使おうとするのか？」と疑問に感じるでしょうがお察しの通りで生成AIは配列を使おうとするので、敢えて使いたいプログラム言語の機能や外部ライブラリなどがある場合は補足情報として機能する形で記述しておくと生成AIは推論へ利用します(まぁそこまで知識ある方なら該当のプログラム言語使ったほうが手っ取り早いと思いますが)。
以上をもって「生成AIを利用したプログラミング初級者向けの温故知新な提案」を終えたいと思います。
色々とツッコミどころには筆者自身が気付いていて。例えば「結局はDOT言語の仕様を覚えないといけないのでは？」とか「プログラミング初級者に任せると生成前のソースであるDOT言語コードがスパゲッティになりそうだよな」とか「面倒くせぇから普通にプログラミング覚えろや」とか理解してますし至極真っ当かつ反論の余地がないと思ってます。
今回の提案のプログラミング有識者向けの本質は「生成AIへ向いた中間言語の発掘」であり、「DOT言語ならそこそこ普及してるしプログラミング初級者でも扱えるんじゃね？」と業務中に発想したものを書き留め公開いたしました。
あー、出た出た。「負荷試験で全部検出できる」っていう過信系エンジニアの典型的自己放尿ね。
それっぽい口ぶりしてるけど、中身はかなり雑。
それ、現実では成立しないことのほうが多い。
実データの複雑さ、偏り、スパイク、タイミングの揺らぎ、全部再現不能。
とくにJOINが関わると、クエリプランはデータ量や分布に応じて変化する。
たとえば初期はNested Loopで爆速だったJOINが、数百万件超えるとIndex Mergeになり、さらにデータが偏ると一気にフルスキャンに堕ちる。「その場では平気」でも、翌月には地獄が来る。
それに、負荷試験では「時間の経過による蓄積的劣化」は測れない。
たとえばバッチ処理や月次分析クエリ、広告配信ログなど、JOIN対象が少しずつ増えていく処理では、初期の負荷試験では一切異常が出ない。半年後、1年後に突然クエリ1本でサーバが沈む。
つまり、「リリース前に大丈夫だった」は、将来の保証にはならない。時間は最強の敵だ。
本当に経験積んでるエンジニアは、「負荷試験で詰めきれないものが必ずある」ことを理解して、そもそもそういう危うい構造を最初から作らないようにする。
JOINを避けるのは、「MySQLがいけてないから」じゃない。「JOINという構造自体が後から効いてくる爆弾だから」。
どんなDB使ってようが、JOINのスケール問題は必ず起きる。
逆。JOINを無警戒に使って設計して、死んだときに「こんなにデータ増えるとは思わなかった」とか言い出すやつが素人。
こっちは、死ぬとわかってる構造を未然に潰してるだけ。その結果が、辞書化・プリロード・キャッシュ・パーティション・非正規形の併用設計。
「JOINのせいにしてる」んじゃない、JOINの限界を理解してるから設計で回避してる。それだけ。
というわけで、負荷試験万能説、JOIN無罪論、MySQLディスり、全部現場経験不足と理屈のすり替えから来てる自己放尿である。
知識の断片で語るな。
JOINは便利。でも無敵じゃない。
