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はてなキーワード: 学術とは
赤いきつねのCMのアニメ表現としての観点がどうこうと言ってる軟弱者に告ぐ。
ツイフェミに顕著なんだけど、最近のフェミニスト、特にラディカルフェミニストを自称する人々が増えてる。こいつらはだいたい性嫌悪的でもある。
ラディカルとは「フェミニズムは男性も解放する」的なリベラルフェミニストと対義語で、特に女性は抑圧され苦しめられており女性が解放されるべき他は二の次みたいな考え。
学術的には違うかもしれないがTwitterフェミ論壇ではこう定義される。女性解放以外は興味ないので、ゲイ男性やトランス女性などに攻撃的。
そして風俗、AVなど女性のセックスが売り物となる現場は絶対的な女性への加害で暴力だから存在自体をなくすべきと主張する。買春男性だけを処罰して売春女性は福祉に繋げる「北欧モデル」が信奉対象になっている。
その射程をグラビアやテレビ、漫画、アニメなどに広げる者も多く、先日の赤いきつねを燃やしてたのもこの層。
ラディカルフェミニストはリベラルフェミニスト的態度は女性を守れない欺瞞扱いし、闘争することを選んだ人々なので表現の自由などもちろん通用しない。内心の自由すら否定する過激層もいる。
女性フェミニストのなかでもセックスワークイズワーク、性表現もビジネスで表現みたいなのはリベフェミ的なのでこれも敵のなかの敵と思ってる。よってセックスポジティブを掲げてナイトワークを守ろうとして立憲から出馬した要友紀子さんなんかはめちゃくちゃ攻撃されてる。
たまに「フェミは○○には声を上げずに××を叩く」などと言うバカがいるが、これはキーワードでちゃんと検索してない情弱を晒してるに等しく、現実はラディフェミは日本で話題になるすべての事象に対して女性差別だと激怒してツイートを連発している。ラディフェミは連帯感も凄いのでフォロワーが万単位いて数千いいねもザラ。
ちなみにゲイ男性やトランス女性に攻撃的と先述した通り、ポリティカルコレクトスもラディフェミは信じていない。
体面を気にする人々が軟弱な自由主義や正義を掲げてる今にもラディカルフェミニストは男を断種せよと叫んでいる。
男児を出産したラディフェミが男児擁護をしてラディフェミに叩かれてラディフェミ引退も定番。
ミサンドリーを悪とは考えないので、「ミサンドリーを楽しめるフィクションをもっと作ってほしい」という声を挙げ続ける者も多い。
男女間のセックスはほとんどの場合、女性へのレイプという派閥も強い。反出生主義も多い。闘いの果てに人類の滅びをも躊躇わない、いや、人類などという男性も入るくくりを守ることよりも、彼女らの信じる女性の尊厳ただそれだけを守るために闘うことを至上とし、人類は女性の下位概念であるという宇宙の真理を伝達する態度こそがラディカルフェミニストなのである。
これらはもちろん釣り合いがとれている。古代ローマやギリシャの時代から20世紀半ばまで男性は男性だけが権利ある人間と定めてきた歴史があまりに長く、長すぎたからだ。
自由意志やら愚行権やら表現方法やらゾーニングやらを未だに信じてそのレベルで物事を語ってる軟弱者の遥か先をいってるのがフェミニズムの現在地点なのだ。
# 前提条件:
# 実行指示:
{書籍のジャンル}である{書籍タイトル}の書籍を作成するために、
{本の目次}の{今回作成する章}の内容{今回作成する章の内容}を、
[#出力フォーマット]を参考に、{スタイルやトーン}で執筆してください。
各セクションは最低でも{各セクションの最低文字数}文字以上で記述してください。
# 情報:
年齢: 28-35歳
職業: 戦略コンサルタント、投資銀行家、起業家などエリートビジネスパーソン
興味関心: 世界史、地政学、テクノロジー、ビジネス戦略、未来社会
"
職業: 歴史哲学者、科学思想史家、数理生物学者、計算論的精神医学研究所所属
専門知識: 歴史学（世界史、文明史）、地理学、生物学（進化生物学、疫学）、数学（数理モデル、複雑系）、哲学（科学哲学、歴史哲学）、社会科学（政治学、経済学、社会学）、計算論的精神医学（知能モデル）
補足: ジャレド・ダイアモンドの「銃・病原菌・鉄」の議論を基盤としつつ、最新の研究成果と批判的視点を取り入れ、より厳密で多角的、かつ未来志向の文明論を展開する。数理哲学的な厳密さと歴史学的な実証性を重視し人間の知能を問い直す。
"
書籍タイトル="文明の興亡：地理、病原菌、技術、そして社会構造の進化"
ターゲット層="知的好奇心旺盛なビジネスエリート、グローバル企業のリクルーター"
本の目次="
* なぜ今、文明の興亡を再び問うのか？
* 「銃・病原菌・鉄」は何を間違えていたのか？
"
序章と終章以外の各章の最低文字数="2000"
"
# 出力フォーマット:
第{章番号}章：{章タイトル}
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{このセクションが章の中で果たす役割、読者に提供する情報を具体的に示す。}
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# 補足:
これは歴史修正主義連中の手法だからね。自分に都合のいい「証拠」らしきものを積み上げてドヤる。
反論できるが一つ一つ手間暇かけて反論するのは非常に労力がいる。
修正主義連中は不利な証拠は無視して議論を続ける。学術的には絶対あったとは言えないというのが誠実な対応なのでそこをつく。それの繰り返しで相手を疲弊させていく。
そうやっているうちにネット上では南京大虐殺はなかったガス室はなかった両論併記だという事になっていく。
それで修正主義者は大勝利である。相手にしないのが最善手なんだよ。
こいつもそう。大量のエビデンスらしきものを集めて「女が悪い」という長文を連投する。反論できない訳ではないが手間暇かけても効果は薄い事はわかっている。それを喜ぶ連中は反論しろできないだろとはしゃぐがそいつらだってどうせたいして読んでいやしない。議論したい訳ではないし真実が知りたい訳でもないからだ。お気持ちがスッキリすればそれでいい。
「女が悪い」という言説を広めるのが目的だからこれで反論されてもされなくても目的は果たされる。
炎上商法と一緒。
相手にしないのが最善手なんだよ。
学生たちは相変わらず論文を提出するが、それを読むのはもはや人間ではない。査読も指導もすべてAIが行う。指導教員は形式上いるものの、論文の中身を精査することはなくなった。研究テーマが与えられ、学生は生成AIを使って論文を作成し、AIが採点し、フィードバックを与える。論理の破綻や矛盾、誤った計算結果があれば、AIが修正を促す。それで問題が解決すれば、それでよし。
学生はもはやコードのバグに悩むこともなければ、理論の正しさに苦しむこともない。すべては「最適化」され、円滑に流れる。誰も研究の内容を理解していなくても、論文は完成するし、評価される。大学はそのシステムのもとで問題なく回り続けていた。
時折、「教育とは何だったのか？」と疑問を抱く教員もいたが、それを考えたところで何かが変わるわけではない。そもそも、今の学生たちが本当に学びを求めているのかすら分からない。彼らにとって重要なのは「論文を出し、卒業し、就職すること」であり、その過程がどのように進められるかは大した問題ではないのだ。
社会もまた、それで回っていた。企業はAIの精査を通じた論文の評価を受け入れ、AIによってトレーニングされた人材を採用する。研究成果もまた、AIによって評価され、AIによって管理される。結果として、誰も論文の中身を読まなくなって久しい。だが、不思議なことに、学術論文の数はかつてないほど増え続け、研究の生産性は上がり続けている。
ある日、ある学生がAIの指導に疑問を持った。「この結果、本当に正しいのかな？」と。しかし、その問いに答える人間はどこにもいなかった。教授も、研究室の先輩も、誰もが「AIが正しいと言っているなら、正しいんじゃない？」と口をそろえて言う。彼が自分の手で確かめる術を持っていなかったのは、そもそもそうした能力が養われる機会が失われていたからだった。
SNSはクソ。一般人風情が発言権を持つのが許せない。でもファンのポジティブな声だけは大歓迎でぇす♡ 【芸能人】
SNSはクソ。俺をいいねする奴もフォローする奴もいねぇし、おすすめポストが不快だ 【一般人】
SNSはクソ。情報の品質管理がされていない。いいねやシェアというモデルは、ただ感情を煽るだけの無価値な仕組みだ 【リーナストーバルズ】
SNSはクソ。かつて俺が説いた通り、愚者は黙っていれば賢く見える。言葉の暴走を許すこの土壌こそがSNSだ。【ソロモン王】
SNSはクソ。陰謀論によって間違った政治的批判が増幅している 【政治家】
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SNSはクソ。成果ではなくフォロワー数で人の価値が測られる現代のビジネス環境は、真実の実力を隠してしまう 【ビジネスマン】
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SNSはすばらしい。ゲーム情報を追いかけられる。ただしおすすめとトレンド、てめぇはダメだ【オタク】
SNSはクソ。過剰な自己比較と嫉妬が、心の健康を蝕む状態を生み出している 【セラピスト】
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SNSはクソ。子供や学生に対するいじめやハラスメントが深刻化している 【教育者】
SNSはクソ。ユーザーという商品を広告主に売る仕組みだ 【エコノミスト】
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SNSはクソ。真偽の定かでない情報が氾濫し、正確な報道が困難になっている現代社会の暗部だ【ジャーナリスト】
SNSはクソ。深遠な哲学的議論はなく、ただ感情の爆発と扇動だけが目立つ浅はかな空間だ 【哲学者】
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SNSはクソ。孤独感が増したり、幸福度が下がるという研究結果がある 【心理学者】
SNSはすばらしい。こんなユニークな歴史、体験できるのは今だけだろう【歴史家】
近年、人工知能（AI）の急速な発展に伴い、「AIは人間に害をもたらすのではないか」「AIが社会を支配してしまうのではないか」といった不安や懸念が高まっている。しかし、単に「AIだから悪」という価値観を持つことは、技術の本質や社会が直面している課題を正しく捉えられなくなる大きな要因となり得る。技術が普及する過程では常に新たなリスクや倫理的問題が顕在化するものだが、それらを踏まえて社会全体で適切に向き合い、利点を活かしながら解決策を模索するのが本来の在り方である。「AIだから悪」とあらかじめ決めつけてしまうと、AIがもたらしうる肯定的な側面に目を向ける機会を失い、結果として人類にとっての有益な発展を阻害してしまう恐れがある。私たちは、単純な二項対立でAIを悪とみなすのではなく、より柔軟かつ批判的思考をもってAIと向き合い、その可能性を探求しながら慎重に導入を進める必要があるのではないだろうか。
そもそも「AIだから悪」という考え方が生まれる背景には、SF作品などでしばしば描かれる「AIによる人類支配」のようなシナリオが大きく影響しているだろう。AIが自我を持ち、制御不能な状態となって暴走するイメージは、多くの人にとってわかりやすい恐怖をかき立てる物語として浸透してきた。しかし実際には、現在主流となっているAIの多くは「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれる手法をベースとしており、大量のデータから確率的にパターンを学習する仕組みにすぎない。人間のような自発的意志や欲望を持ち、自らの意図によって行動を決定するというよりは、与えられたデータとアルゴリズムに基づいて最適化を行うシステムである。もちろん、未来にはさらに高度なAIが開発される可能性があるが、それがすぐに「悪意を持つ存在」へと直結するわけではない。そもそも「悪意」は人間の感情や欲望に基づくものであり、機械がそのような感情を抱くには、また別の次元の技術的・哲学的課題が存在するのである。
次に、AIが社会にもたらすメリットを考えてみたい。例えば、医療分野では画像診断や病気の早期発見、創薬プロセスの効率化といった形でAIの活用が進んでいる。医療従事者が本来の診察や患者ケアにより集中できるようになるために、AIが持つ高速かつ正確なデータ処理能力が大いに役立っている。また、教育分野でも個々の生徒の学習進度や得意分野・苦手分野に合わせて最適な教材を提供する「アダプティブ・ラーニング」が注目されている。さらに、公共交通機関や都市インフラの管理、災害予測など、AIの活用によって安全性を高める取り組みも多数見られる。これらは一部の例にすぎないが、AIが適切に機能することで、人間が負担していた危険な作業や大量の事務処理を効率化し、創造的な活動や人間同士のコミュニケーションに割ける時間を増やす可能性がある。そして何より、そうしたAIの活用から生まれる恩恵をより多くの人に行き渡らせることが、社会全体の豊かさや福祉向上へつながるのは間違いないだろう。
しかし、AIを盲信するあまり、リスクを見逃してはいけないのも事実だ。たとえば、AIによる差別や偏見の助長が挙げられる。AIは過去のデータをもとに学習を行うため、もし学習データそのものが人種・性別・年齢などにおいて偏りを含んでいれば、そのバイアスを引き継いだまま判断を下してしまう恐れがある。また、AIによる監視システムの高度化は、プライバシーや人権に対する脅威となる可能性を孕んでいる。中国における社会信用システムが世界的に物議を醸しているように、AIの発達した監視社会が政治的弾圧や思想統制の手段として利用されるリスクは現実の課題である。こうしたリスクや懸念を踏まえても、なおかつ私たちはAIを「ただ悪だ」として葬り去るのではなく、問題を明確化し、より公正かつ倫理的なシステムとして実装していくための議論を深める必要がある。技術そのものが悪を生み出すのではなく、それを用いる人間の価値観やルール設計こそが、悪を増幅させるかどうかを左右する鍵となるからである。
さらに、AIの普及とともに懸念される「雇用の喪失」や「格差の拡大」にも目を向ける必要がある。単純作業や事務作業が自動化されれば、多くの職種がAIやロボットによって代替される可能性は高い。一方で、新しい産業や仕事が生まれることも事実だ。インターネットが普及した当初、IT系の新たな雇用が急激に増えていったように、AI時代にもAI開発者やデータサイエンティスト、AIを活用した新ビジネスを運営する起業家など、多様な新しい職業が創出される見込みがある。ただし、その恩恵を受け取れるかどうかは、教育やスキル習得の機会、あるいはインフラ環境の整備によって大きく左右されるだろう。格差を是正しつつ、人々がAI時代に適応できるようサポートするのは政府や企業、教育機関の大きな責務であり、社会全体で取り組む課題である。
このように、AIは確かに多くの可能性と同時に少なからぬリスクを内包している。しかし、それは他の科学技術でも同様であり、「自動車が登場すれば事故が増える」「インターネットが普及すればサイバー犯罪が増える」といった歴史的事例を振り返ってもわかるように、技術の進歩と社会問題は常に表裏一体の関係にある。そこで必要なのは、技術そのものを一方的に悪と断じて排除するのではなく、どのようにコントロールし、社会の利益につなげるかという視点だ。自動車が普及した際に交通ルールや免許制度、インフラ整備などが整っていったように、AIに関しても倫理的枠組みや規制の整備、そして国際的な協調や情報共有を行うことで、リスクを最小限に抑えながら技術の恩恵を享受する道筋が開かれるはずである。
AIによる影響は産業界や技術界だけでなく、社会全体に及ぶものであるからこそ、多角的な視点で議論を深めることが重要だ。企業が自社の利益のみを優先してAIを導入すれば、労働環境や消費者の権利を損なう危険があるし、逆に必要以上に規制を強化しすぎればイノベーションの阻害にもつながる。だからこそ、政府や学術機関、民間企業、NPO、さらには市民一人ひとりが、AIの可能性とリスクについて正しく理解し、建設的な対話を行う必要がある。メディアを通じて発信される情報に対しても、鵜呑みにするのではなく、どのような観点や利害関係が存在するのかを見極め、複数の情報源を比較検討するリテラシーが求められる。こうした取り組みを継続していくことで、AIと共生する社会の基盤を整備することが可能となるはずだ。
結局のところ、「AIだから悪」という先入観は、私たち自身が新しい技術に向き合う意志や理解を閉ざしてしまう偏見にほかならない。私たちがすべきことは、AIが実際に社会や生活にもたらす影響を多方面から検証し、倫理や法制度を整備しながら、より良い方向へと導いていくことだろう。技術そのものに善悪はなく、それを使う人間の意図や制度設計の巧拙こそが、結果の良し悪しを大きく左右する。AIの進歩を恐れて拒絶するのではなく、責任ある形で技術を運用し、人類の発展と福祉に活かしていくために、社会全体が協調しながら知恵を絞る必要があるのだ。「AIだから悪」という価値観を一掃することは、単にAIに対するネガティブなイメージを払拭するだけでなく、技術の可能性を最大限に引き出し、同時にリスクを丁寧に管理していくための第一歩なのである。
男の方が知的能力のバラつきが高い、て言うのは学術的に正しいことになってたんだっけ。
それが正しいのだとしたら、知的能力でトップオブトップしかなれないプロ棋士が男ばかりなのはごく自然な現象だし、
トップオブトップじゃない普通の上級者レベルで比べたら男女差が見えないこととも特に矛盾はないんじゃないかな。
将棋に限らず、科学者のトップオブトップが男ばかりなのも同じことで説明できる。
まあでも、今の世の中は「トップオブトップに男女差があってはいけない」という科学じゃない規範が生まれてて、それと衝突してるんだよね。
でもさ、そういう規範を元に主張する人、「底辺レベル同士で比べたら男の方が何倍もクズ、だから男は救わなくていい」って意見には賛同したりするんだよね。
トップオブトップが男ばかりなのも、クズオブクズが男ばかりなのも、「バラツキが高い」が仮に事実なら同じ現象の裏表に過ぎないんだけど。
チャイナのやつでLi Zhangってやつ80億人くらいおるから通名使えなかったら衝突しまくってわけわかめだぜ
Liたちは衝突回避のためなのか脈絡なくJacksonみたいな名前名乗ってる
半島の連中もキムとパクだけで99割くらいだから衝突不可避で通名使うし
しかしParkみたいな元の発音に近い英単語を選ぶせいで結局衝突してるし
日本人も結婚したら名前変わってしまうから結局通名使うわけだし
例えばHo Akikoが結婚して名前変わったらYosano Ho-Akikoみたいな通名を作り出してる人もいる
し、結婚して名前変わっても論文に書くオーサーネームはHo Akikoのまま変えないパターンも全然ある
あとは、サトーシンタローみたいな衝突の多い名前の場合はスペルをヘンテコにしてみたりSatou Syntarouのような
それで全然認められてるし、有名な学者がおふざけでStudentとかいう人を食ったようなペンネームで論文書いてるし
とにかく学術界では本名でないと通用しないという事実は全くない
ようは論文の著者でググった時に連続性が失われたらめんどいからというので、衝突避けたり名前繋げたりしてるわけ
