檀D
u/YellowBrilliant8437
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報道で判らない話をネタに、DVの一般論を語るのはなんだかな。あと、AI関係ないやん。たまたま学校で貰ったDV注意喚起のプリントに同じ電話番号書いてあっても話は同じだし。
それとは別に、AIの功罪を語るなら、AIは支援用の知識として、地域ごとの相談先を事例ごとに提示するための情報を網羅して欲しい。例えば福祉事務所、精神保健福祉センター、各地域ごとの警察の女性相談窓口など。AIをネタにするなら、たまたまそういう窓口の知識が入ってた、というのではなく、ある程度危機を明言してAI以外に相談の口がなさそうな相手には無料プランでも分野ごとの窓口を紹介する知識を行政が整備し、各LLMサービスに提供してほしい。報道でもやってるけど、地域ごとの電話番号を直接印すまではやってない上、警察、福祉事務所、児童相談、女性相談の使い分けも報道は明示しない。そういう区分けの提示もチャット画面なら示せるだろ。
何もDVに限ったことじゃない（交通事故や困窮相談など）し、AIが前提を整え、AIチャットが得意な相談前の前提箇条書きを添えての相談なら、窓口も受付対応が楽になるというメリットもある。
DV相談してるなら、被害者が適切な窓口に行きつかない故の問題は山ほど経験しているだろうに。それでAIをタイトルに挙げるならそれくらいのこと考えて欲しいわ。
だいたい、いまのXにコーディングなどの作業確実性をキャラ的に期待するユーザはいないだろ。それに、CursorにAIサービスとしての有利点も少ない。Claudeは確実な要件を構築し、必要な情報がなければ一旦クライアントに訊き直す着実なステップバイステップの自己チェックが信頼感をもたらしてくれる。Codexは様々な言語と実装に長け、コードだけでは完結しない、通信やAPI前提の設計手法での信頼性が高い。対してCursorはAI本体がウリというよりもコーディングツールがウリだ。VS CodeをAIがべったりで操作してくれて、コーディング中でも設計書ベースの資料にアクセスもできるし、デバッグもテストもAIがサポートしてくれる。でもVS Codeの大本はMSだし、VS Codeが流行ったのはオープンソースだからだ。正直、Ｘが開発者をサポートするような事業を大々的に興しているわけでもない状況であえてCursorを選択する意味はないはず。
昔からセキュリティ施策で他国を圧倒しようと施策を進めてきたならともかく、Anthropicが鳴り物入りの商品を出した瞬間に、これを必死で取得するような国がセキュリティ分析にも使えるツールを導入しても意味がない。いまネットワーク犯罪で一番金額的にも情報漏洩としてエグいランサムウェアは、システムの問題ではなく、内部の人間に自ら実行ファイルを起動させるように仕組む物理的、人間的な犯罪介入だ。もちろんAIにそういう面での提言も可能だし、いまの世代のAIにはそういう知識もプリセットされている。だが、何十年もある脅威を見て見ぬふりをし、いまだにランサムウェア天国になってる日本がこれから変わることは少ないと思う。基本はどこ行ってもセキュリティ対策って、通り一遍の定型化だけだからな
中国のロボットで成功してるのは閉じた環境。だから思い切り派手な開発ができる。マラソンやボクシングのデモも隔離したエリアで行うし、家庭で運用するにはまだまだ未成熟というのも伝わっている。売ってはいるけど何に強いというウリはない。 アメリカで比較すると自動運転だけど、これはいまの道路環境を目で見て判断するもの。かなり良く運用できるようになってはいるけど未だ問題は色々報告されてるし、実用レベルになってもなかなか客は集まらない。
そんないまの状況を見て何を比較しようとしてるのかわからない。
また、LLMに関しては一般LLM、生成サービスは中国は安く提供できるけど何処かに特化したウリがない。対してアメリカはclaude code、mythosと言った業務特化のものが効果を上げているが中国ではまだまだだ。
一般にLLM派生のAIはデータを集める費用がとんでもないことになるから、そこで中国は人件費の面で有利なのはそう。でもそれをどう活かすかというところで決定的な製品がない。
というところだけど、この手のAI記事はマラソンもオフィス書類を作らせるのもまあAIだし同じカア、って投げっぱなしの前提で書いてるようにしか見えないのだが。
そもそも情報の真偽は曖昧なもの。 特に自然科学はそう。原子1個の質量やエネルギー量の証明を遡っていくと膨大な論文や科学史的な経緯の情報が必要になる。 そもそもアカデミックな世界はジャンルごとにどこまで遡るか、何をもって枝葉の情報を切り落とすか全く違う。そしてLLM派生のAIは出来るだけ短く応答を返そうとする。
そもそもLLMの初期からのトレーニングが情報と事実は違う、だからこそxxが必要ということをあえて抜いて行われてきた。何故なら具体的な回答を短いやり取りで示すのが是だったからだ。
反対に、例えばアンソロピックのクロードコードはサービス初期から、プログラムの業界の通例を叩き込まれているから、要件段階で情報が不足してればちゃんと聞き返してくるようになっていた。codexもそう。
だから一般LLMがアタマいいからと手放しで論文を扱わせるとかするのが良くないってハナシ。学術分野ごとのやり方をちゃんと構築して指示しろよ。
ハルシネーションって、手放しで「これはAIの特性」とかなんの根拠もなく書く記事多いけど、その原因は何等か人の側にあることはそう。構築段階でも学習段階でも。
「何でもできる知能」とかが目指されてるとか手放しに言う人多いけど、歴史的な学者だって実験しかできない、計算しかできず、その分野のプロだけど論文や資料のまとめは他人に任せてた人がたくさんいる。「知能」とか言って擬人化するならなおさら論文は論文、自然科学の事実の部分は事実の部分、計算や推論はまた別の話になることもあるって理解しろってコト。
