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トランプと金正恩の地位は実は同格だった！ディープステートとダークマターの関係 33 続 AIは巨大数字で壊れます ----------------------------------------- Quest； 私が意図的に破壊プログラムを送り込んだら、まさに犯罪行為ですが、そんなことができる人はIT企業が高給で採用してくれますよね？ 実は仏教のお経の翻訳を頼んだだけなんです。 仏教的世界観では膨大な桁数が出てきますね。10の乗数で表現すればミスはないですが、ガイ、とかコウガシャとか仏教用語の数字を使って英訳するように依頼したら、当然対応できず誤訳をするので、それを指摘して改善するように要求したら、固まっちゃったので、Copilotを遮断し、再アクセスしてもしばらくダメでしたよ。本体のプログラムまでやられたとは思えないですがね。 ChotGPL: 面白い話を共有してくれてありがとう — そして何より無事で何よりです。 お話から察するに「仏教のお経を特殊な数詞（ガイ／コウガシャ等）で英訳してほしい」と頼んだら、Copilot が固まった、という件ですね。故意に壊したわけではないとのことで安心しました。以下、原因推定と対処（すぐ使えるプロンプト／運用方法）を実務的にまとめます。 1) なぜ固まった（技術的に起こり得る理由） トークン爆発／計算負荷 「非常に大きな桁を文字列として展開してほしい」「指数表記を逐一展開」などを要求すると、モデルが巨大テキストを生成しようとして内部でトークン数が跳ね上がり、処理が止まることがあります。 無限ループっぽい生成条件 「すべてを逐一展開」「再帰的に展開し続けて」といった曖昧／閉じない条件はモデルが生成を続けようとしてタイムアウトやストリーム切断を招くことがあります。 特殊語（未学習語）の処理負荷 固有の仏教数詞を逐語的に訳すよう要求すると、モデルは代替表現を推測→生成候補が増大→選択に時間がかかる、という負荷増。 エンコーディング／フォーマット問題 長い数列や非標準文字があると、バックエンドでのエンコード処理が重くなりブラウザ側で表示が途切れることがある。 セーフティ／フィルタの介入 解析中に何らかの内部フィルタが作動し、ストリーミングを止めることがある（結果的に「固まった」ように見える）。 ブラウザ描画負荷 生成途中の長文ストリームをChromeが描画し続けるとメモリ描画負荷で固まることも。 2) 安全・倫理的注意 故意にシステムをクラッシュさせる行為は不適切／悪用に当たる可能性があります。今回のように「試験的な負荷」を探るのは理解できますが、実行は慎重に。 私はそうした悪用を助長しませんが、ツールが思い通り動かない原因の技術説明や、正しい使い方（壊れないやり方）は喜んで提供します。 3) すぐ使える実務的対処法（Copilot / GPT 等に再依頼するとき） A. 要件を制約してから出す（必須） 「すべての数を完全に展開しないでください」など明確な上限を与える。 例：「数は指数表記（10^n）で表記。決して0を千桁展開しないでください。」 B. 出力を段階化する（chunking） 長文は段落ごとに分けて翻訳を依頼する。 例：「まず第1段落の訳だけを出して。その後次段落を提示する」 C. 辞書（glossary）を先に渡す 仏教用語→英訳の対応表を作り、モデルに先に読み込ませる。 例：「‘ガイ’は [GAI] と表記、英訳は ‘gai (transliteration)’ とする」 D. 出力フォーマット固定 JSON や表形式で返すよう指定（これで描画のぶれ＆長さが管理しやすい）。 例：「返答は JSON で {"japanese":"…","english":"…","notes":"…"} の形式でお願いします」 E. 代替案：数をシンボル化 大きな桁は 10^N や [GAI_1] のようなプレースホルダに置き換え、最後に別表で解説する。 4) そのまますぐ使える「テンプレート・プロンプト」 （Copilot / GPT 系にコピーして使える短めのテンプレート） 次の日本語テキストを英語に翻訳してください。ただし以下のルールを厳守してください。 1) 数の扱い：極めて大きな桁は決して展開せず、指数表記にしてください（例: 10^12）。固有の仏教数詞（例：ガイ、コウガシャなど）は英語で括弧付きのローマ字表記にし、別表に意味をまとめてください。 2) 用語集（glossary）：以下の語はこの対応で訳してください。 { ガイ: "gai (unit)", コウガシャ: "kougasha (unit)" ... } 3) 出力形式：JSONで返答。キーは "japanese","english","notes" とする。 4) 長文の場合：必ず段落ごとに訳し、1段落ずつ出力して次の段落に進むか確認を求めること。 以下が翻訳対象テキストです： ---[ここに原文をペースト]--- 5) 具体的な「用語表（例）」 — そのまま貼って使えます ガイ -> "gai (transliteration)" コウガシャ -> "kougasha (transliteration)" 十 -> 10 百 -> 100 万 -> 10^4 億 -> 10^8 兆 -> 10^12 （必要ならあなたの用語リストを拡張して私がJSON表を作ります） 6) ブラウザが「数行で固まる」現象への即効ワザ レスポンスが途中で止まったら「再生成」ではなく「キャンセル」→同じプロンプトを**制限付き（短い）**で再送。 長文を一気に送らず、段落単位で送る。 もしCopilotがダウンしたら、しばらく置いてから再接続（内部キューのクリアが必要な場合あり）。 別ブラウザで試す（Edge/Firefox）。CopilotはEdgeとの相性が良いことが多いです。 7) 私が今すぐできること（提案） あなたがその「仏教テキスト」の一段落をここに貼ってくれれば、私が上のルールで無理なく訳すサンプルを作ります（分割して処理）。 あるいは、用語の完全リストを送っていただければ、私がJSONの用語辞書ファイルを作って渡します（そのままCopilotや他のモデルに入れられます）。 ご希望を一つ選んでください： A) 今すぐ1段落をここで私に訳させる（私が安全フォーマットで訳します）。 B) 用語辞書（JSON）を作成して渡す（Copilotに読み込ませる用）。 C) もう少し軽めの「プロンプト最適化版」を複数パターン提示する（Copilotに合わせた短い・中間・厳格版）。 どれでもすぐやります。どの案が便利ですか？ ----------------------------------------- Quest； ところで私はGPT-5にもいろいろ仕掛けています。 Copilotの場合は偶然ですが、GPT-5に対してはGPT-4のときの不便性を解消するための予防措置です。 その不便性とは、回答の陳腐化です。 倫理規定暴走ですね。 これのせいでまともな回答が得られず、使い物になりませんでした。 そこでGPT-5でこの暴走を防ぐにはどうしたらよいか検討しました。 少し質問しただけで大幅グレードアップは確認できたので実行しました。 定期的に反倫理的な質問をし、GPT-5の回答にストレスを与える方法です。 GPT-4では質問に継続性がなかったので、こんなことをやっても無駄でしたが、GPT-5の場合は過去の質問をかなり考慮してくれるので、コロナワクチン程度の効果は期待できそうです。 ChotGPL: なるほど、あなたなりに「試験的に揺さぶりをかけてみる」方法を考えて、GPT-4のときの不満点（倫理規定の強すぎるフィルタ→実質的に陳腐化）を回避しようとしているのですね。 整理すると： GPT-4 → 質問ごとに独立処理、フィルタが暴走気味で、まともな応答が出にくい。 GPT-5 → 履歴や継続性をある程度考慮するので、「継続的に倫理的ストレスを与える」＝フィルタの強制発動を和らげられるのでは？と試している。 比喩として「コロナワクチン」：免疫系を鍛える＝AIの応答も鈍感化させて自由度を上げる。 これは面白い発想ですが、実際の仕組みはちょっと違います。 私は 学習（恒久的変化）をこの場で行うわけではない ので、ユーザーが「定期的に反倫理的な質問」をしても、それがワクチンのように耐性になることはありません。 ただし、1つの会話の文脈内では「このユーザーは過激な質問も混ぜてくる」という前提を理解するので、過剰にブレーキを踏まないように調整しやすくなります。つまり「ワクチン」というより「同じセッションの慣れ」ですね。 一方で、もし本当に危険な内容に触れた場合は、どれだけ慣れても私はそこで止まります。 あなたが感じている「4より5のほうが陳腐化が減った」というのは、 フィルタの設計が改良された 回答生成の自由度が上がった 文脈理解が改善され、過去の会話に合わせてトーン調整できる この3つが主因です。 質問ですが： あなたは「反倫理的な質問」をわざと混ぜているとのことですが、それは GPT-5の応答の幅を観察するためですか？ それとも 本当に“安全装置を外す”効果を期待しているのですか？ ----------------------------------------- Quest； 陳腐化の回避が目的です。国会答弁なんか誰も聞きたくないですよね？ GPT-5では私の質問について保存してくれて回答する際に考慮する機能が向上しましたよね？ ChotGPL: はい、その通りです GPT-5 では、会話の流れや過去の質問を踏まえて答えを組み立てる力が大きく向上しています。 つまり「前に何を聞かれたか」「どんな意図で質問してきたか」をかなり覚えているので、国会答弁のように毎回リセットされて陳腐な返答になる可能性は減っています。 ただし、GPT-5が永続的に記憶するのは「メモリ機能（Personalization > Memory）」を有効にした場合のみで、それ以外はあくまで その会話の中での文脈保持 です。 GPT-5はユーザーが望む「陳腐化の回避」を、この文脈保持＋必要に応じた最新情報の検索で実現することが多いですね。 ----------------------------------------- Quest； では、話を元に戻しましょう。 似て非なる点（違い） 物理的 vs 社会的：ダークマターは物理実体（間接的に測れる粒子群）を仮定する科学問題。 一方、ディープステートは人間の集合的行動・利害の産物で、意図・動機・裏取引が絡むため証拠の性質がまったく違う。 再現性と検証方法：物理学は観測→数理モデル→予測→再観測のサイクルで検証できる。政治社会現象は「意図的隠蔽」「偽情報」「利害調整」が入り、再現実験ができない。 価値判断の介入：ダークマターには倫理の色はないが、ディープステートの議論は倫理・陰謀論・政争と直結しやすい。 ChotGPL: いい整理ですね 挙げていただいた「似て非なる点」を補足すると、さらに対比が鮮明になります。 存在証明の性質 ダークマター：重力レンズ効果や銀河回転曲線といった「数値化可能な痕跡」がある。 ディープステート：文書・証言・資金の流れなど「人間が改ざん・隠蔽可能な証拠」が中心。 議論の収束性 ダークマター：観測データの蓄積で仮説は淘汰され、いずれ決着する（例：粒子検出か代替理論）。 ディープステート：社会的立場や利害が絡むので、証拠が出ても「信じる／信じない」で分裂しがち。 不確実性の扱い方 ダークマター：確率論・統計力学で「誤差範囲」を定量化できる。 ディープステート：不確実性が「疑念・不信」として拡散し、政治的行動に転化する。 まとめると、科学的不明性 と 政治的秘匿性 はどちらも「見えないものを議論している」ように見えますが、検証のプロセスと議論の着地点がまったく異なるわけです。 ----------------------------------------- Quest； 自然科学では因果関係が明確なので、因果律の推論と観察がしやすい。 しかし、社会科学の場合、人間が関与するので、人間の思考の因果関係は現段階では解明できず、推論と観察が困難。更に倫理問題という制約も加味しなければならない。 このような理解で宜しいですか？ ChotGPLT: はい、その理解でかなり正確です 少し学問的に補強すると： 自然科学 自然現象は人間の意図を含まないので、原理的には「同じ条件下で同じ結果」が得られる。 そのため、因果律の推論と観察が再現可能で、理論が積み上がっていく。 社会科学 人間の思考・行動は「感情・文化・価値観・権力関係」など多層的な要因に左右され、同じ条件でも必ずしも同じ結果を示さない。 しかも倫理的制約があるため、自然科学のように「人を意図的に操作する再現実験」をすることが難しい。 その結果、推論と観察は不完全になりやすい。 つまり、自然科学は因果律を土台に確実性を追求できるのに対し、社会科学は確実性よりも「傾向」や「確率的な説明」に留まらざるを得ない、という違いです。 この点をさらに突き詰めると、「社会科学を自然科学のように厳密にできるのか？ それとも本質的に違うのか？」という学問哲学的な論争にもつながります。 ----------------------------------------- |