#ai

LLMは行間が読めないが網羅性がある。人間が持っているすべての情報をコンテキストにいれることは難しいし、すべての情報を等価に扱い重み付けを優先的にすることもない。議事録の作成は網羅性が必要だから得意、しかし実際合意形成がなされたわけではないのに、話されただけでやると明記されることもある。

LLMの記述は常に冗長になりやすいが、冗長であればあるほど出力token数が増えるのでLLM providerにとって利益となる。逆に端的に短く出力することは利益になりずらい。どれだけプロンプトを改良しても、人間のように端的な出力にはならないのかもしれない。

Ankur Sethi から引用

I want to understand every line of code that goes into this project. Never create, edit, move, rename, or delete project files unless I explicitly ask you to do so. Instead, show me every proposed edit in the chat so I can type it in manually.

Do not run commands that modify project files, install dependencies, or change repository state unless I explicitly request that action. Instead, show me those commands in the chat so I can run them manually.

I’m an experienced developer. Do not explain syntax, APIs, programming concepts, or implementation details unless explicitly asked.

大事だと思っていたけれど気づいたら埃をかぶっていたノートを見つけて片付ける。そんな手助けをできるObsidianプラグインを作りました。公式のコミュニティプラグインとして公開しています。

グラフビューでは見つけにくい

保存庫が大きくなるとノートもバックリンクも増えます。 リンクが多重に繋がっているとき、グラフビューではノートは何にでも繋がる寄せ集めに見えてしまう。こうなると情報は多いけれど、多いがゆえに目的のノートにすぐたどり着けなくなります。

六年前。この場所の最初の記事で、僕はポケットの中の小さな魔法について書いた。記憶を半永久に伸ばし、知識の所有者の境界をぼんやりさせる魔法だ。あれからノートは増え続けた。魔法は約束どおり僕の記憶を外へと押し広げてくれた。

そしていま、その裏面に立っている。増えすぎて探せない。

整理そのものが仕事になっていた

興味はあっても腰を据えて読めない論文たち

どこかで見かけて「興味はある」のに積まれたままの論文や長文記事があります。好奇心はあります。でも、腰を据えて読む集中の時間は、なかなか取れません。読むのは能動的な作業で、その枠を確保するのが難しいのです。

一方であるのは、受動的な時間のほうです。移動中、散歩、窓の外をぼーっと眺めている数分は、意識しなくても訪れます。むしろそういう瞬間がベストで、聞くのは読むのと違ってそこにすっぽり収まります。だから私が欲しいのは、斜め読み用の要約や書き起こしではありません。手を空けたまま、ただ聞くだけで入ってくるくらいに平たく噛み砕かれたものです。

生成AIは、人間と見分けがつかないほど巧みな嘘をつけるようになった。 そんな時代だからこそ僕たちは、「理解」そのものをAIに委任してはいけない。

情報を集め、自分なりに解釈し、言葉にする。 そしてバラバラに見える知識や経験をつなぎ合わせ、一つの線にしていく この「点と点を繋ぐ」作業こそ思考の本質であり 決して他者に、ましてやAIに委任してはならない領域だ。

Hello world!

革命の新しい一歩を見たので、書き留めておく。新しい顔ができたのだ。

計算機上世界の自己は周りから見られるものである、という観点は非計算機世界でも同じことが言える。しかし前者の世界では容姿を大きく創造することができる点が異なる。どのみちこの世界ではMLや計算機は非計算機世界と融合しており、「この世界で自分とは何か？」と在り方を見つめ直しても、それも融合状態にあることに変わりはない。新しい顔を創るのに使用したデータは非計算機世界の顔写真であるが、支配的だったのは集団叡智による視覚的芸術の賜物であったことを忘れないようにしたい。