Kien Y. Knot

しかもこのパフォーマンスが「期待値」だから、余計にたちが悪い

生成AI、一週回ってまだコスパが悪いになってそう

ポーカーは「配られた手札で勝負する」ゲームじゃないで。資産とトライアル回数を細分化して、バンクコントロールによって「配られた手札の不条理をコントロール可能な統計事象に変換して克服する」ゲームやで。

Slop文章が全然気にならない人というのもいるらしく、言語能力高くてもそういう人いるので謎である。無意味部分を意識せず読み飛ばす能力が高いのか？

以心伝心したよ

有益な記事書いた zenn.dev/todesking/arti…

【ネット上で見つけた怪文書をまとめました。】 本書は過去十数年にわたって作者が収集してきたネット上の怪文書を誰かと共有出来たらと思い投稿していたものです。 なお本書には一部極めて過激な表現が収録されておりますので心臓の悪い方は十分ご注意のうえご一読ください。 小説『ダクダデイラ』

【衝撃】両腕を切り落とされ崖から投げ捨てられた15歳少女、自力で這い上がり犯人を地獄へ送る ■🇺🇸メアリー・ヴィンセント(15) ・1978年、家出中にヒッチハイクで51歳の男、シングルトンの車に乗ってしまう ・男は彼女を拉致して性的暴行を加えた後、証拠隠滅のために斧で彼女の「両腕（肘から先）」を叩き切るという狂気に出た ・男は虫の息の彼女を約9mの崖下へ投げ捨て、死亡したと確信して去った ■驚異の生存本能 ・意識を取り戻した彼女は、なんと切り口に泥を詰めて止血。両腕を失った状態で崖を這い上がり、全裸のまま5kmも歩いて助けを求めた ・一命を取り留めた彼女は、法廷で義手を付けて証言。犯人の特定に貢献し、男を刑務所へ送り込んだ ■その後 ・男は法制度の穴でわずか8年で出所したが、後に別の女性を殺害し、最終的に獄中で病死 ・この事件を機に、カリフォルニア州では凶悪犯の刑期を大幅に伸ばす通称「シングルトン法」が制定された →現在は芸術家として活動する彼女の強靭な精神力は、今も「被害者サバイバル」の象徴として語り継がれている

人文系は、役に立たない。のではなくて、立ち止まって考える人間を増やすから、邪魔なのです。早く目を覚まして下さい、皆さん。

「50年前は暗記している情報の量が多いほど賢かったんじゃよ」 「え？そんなの機械に頼ればいいのち」

中身を読んで「なるほど一理ある」となりながら「でも俺達はそろばんの使い方を知らなくてもいいしな……」ともなったので、おそらく崩壊に際して困る知識の集合？領域？とそうでないやつがありそうだな、と思った。同時に「別に人間に知識いらなくない？」となる可能性があるのか

#ref-acemoglu2026AI" target="_blank" rel="nofollow noopener">ill-identified.hatenablog.com/entry/2026/05/… nber.org/system/files/w… 初めてこの論文見たんだけど、モデル自体はそこまで複雑でなく、仮定は多いが強引でなく、得られるインプリケーションが豊かなの、いい。こういう仕事をしたいが私には足りないものが多すぎるな……。

私のような人間はAI使っちゃダメ……ってコトZ?

私は「めんつゆ」を作れないが、それは市販されていて作らなくても手に入れられるからで、もしも世の中に自動めんつゆ生成機が生まれて、そこに人の介入余地がなくなったら、誰もめんつゆの作り方を思い出せなくなるってことか。

自分がオーナーシップを持って説明する時は他人より10倍考えてきた自信を持ち、他人がオーナーシップを持って説明してる時は自分より10倍考えてるはずという敬意を持つんだよ

初心者はクソ記事書いて検索汚染するのやめろ論争というのが昔あったが、そろそろAI記事に対して同等以上の熱量で問題化すべきではないか。

仮定とデータとモデルの話はマンスキーとサスキンドも言っている。「仮定が強すぎる」ことの副作用とその処方箋は人間活動として大事でしょう amzn.asia/d/0hnmY4MU amzn.asia/d/03vxaS07

まずは普通に世の中を説明する数理モデルがいかに薄氷の上でタップダンスしてるものかを知るべきで、その上で我々は常にそれを強いられることを理解するべきで、それでもモデルを使うことの意義を理解するべきなんだよな amzn.asia/d/07SSeWSo

モデルの仮定強すぎる話、データがモデルの仮定を満たさない場面のほうが多いので、モデルの仮定を満たすようなデータの設計と加工も実務のうちであると思わないと一生初手ディープラーニングコスパ激悪謎人材になる気がする

Coxハザードモデルは普通に実務で使われるので、モデルの仮定を満たすようにデータを設計したり加工したりすることこそが実務なのだよなぁと思う。 「このモデル仮定強すぎ」って言われる度に統計学の敗北を感じる amzn.asia/d/07SSeWSo