その昔「銀のロマンティック…わはは」に「日本のペアはフィギュアの不毛地帯…それ程層が薄いって事だよ…」という台詞があったのに。思えば遠くに来たもんだ、という感想。

How AI Impacts Skill Formation arxiv.org/abs/2601.20245 Python経験はあるが非同期プログラミングフレームワークの経験はないプログラマ52人を、生成AI利用群と非利用群にランダムに振り分けてコーディング課題を実施し、その後で理解度テストを実施した。 ①利用群は非利用群に比べて、17%のスコア低下。 ②プログラミングの経験年数に関わらずスコア低下。利用群の経験者（7年以上）も、非利用群の初心者（1〜3年）よりスコア低下。 ③利用群と非利用群で、作業時間に有意な差がない。利用群に、プロンプトの作成や対話に時間を費やした参加者がいたから。

普通の業務に適用しちゃダメ、絶対。 （派遣社員の規制緩和の顛末を見ても、無期転換から雇止めの顛末を見ても、とにかくこの手の「建前」頼りの制度が上手くいった例はないと思うんですが）

あら？大学のネットワークが落ちてるかな？

reject++ （あたた、これは計画が狂ったぞ、参ったな）

高校入試の得点分布グラフを見ると、英語だけ何かが深刻に間違っていることがはっきりわかるね。入試問題は学習指導要領に基づいて作られているはずなので、この結果が示しているのは、「これこれを身につけさせるカリキュラム」として設計されたものが全く機能しておらず、生徒には全然身についていないということ toyokeizai.net/articles/-/8...

最近の人はええなあと言いたくなる案件を観測したけど、それは単に、最近の人の苦労が見えてないだけだよ > 自分

私が簡単に思いつくくらいのことは、既に誰か手をつけてる（ポジティブかネガティヴかは分からないけど）、または、必要な資源が大きすぎて手が出せない。なので、もっと必死になって知恵を絞らないといけない。

本日もスケート教室。忙しいとか、身体がきつくなってきたとか、とにかく止める言い訳には事欠かないわけで。最早、続けているだけでエライと言って良いのではないか。

1日遅れとか、頂けるものに細かいことは言いませんとも。

Physics of Language Models: Part 3.1, Knowledge Storage and Extraction arxiv.org/abs/2309.14316 の分析が、とても面白い。架空の人物に関する伝記「アーニャ・ブライア・フォージャーは1996年10月2日生まれ。幼少期をニュージャージー州プリンストンで過ごす（略）カリフォルニア州メンロパークに勤務」だけからなる事前学習コーパスで訓練したモデルに、「アーニャ・ブライア・フォージャーはどこで勤務していた？」と質問しても答えられない（instruction tuning を施しても）。

世界中でよってたかって計算効率の改善競争（ハード bsky.app/profile/tsuc... もソフト bsky.app/profile/tsuc... も）をしているので、数年以内に電力不足問題は解決するんじゃないかな、という個人的予想。

子「ねーねー、自分の実力を把握できずに見栄を優先して自爆する10代男子キャラって、どう思う？」 母「かわいいなーって思う」 子「30代なら？」 母「そろそろ自分の実力を弁えろよって思う」 父（自分の実力とか余計なことを考えるより、やらねばならんことをやってるだけですが、なにか？）

平日は大学業務のTODOタスク、休日は家族業務のTODOタスク。やっぱりそろそろ秘書がほしい（けど、そんな予算はない）。やはりここは、なにかしら仕組み化して乗り切るしかないか。

日本語が母語ではない講演者（非常勤講師）を見つけてこい、という依頼。だったら、その人に記入してもらう書類は英語化しとけよ、という気持ち。

この分析、面白かったんですけど、じゃあもっと極端にコンテキストを長くしたタスク（RAGなど）はどう解釈したら良いのかな、と。また論文読まなきゃ。

少し前の論文なのですけど。Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work? aclanthology.org/2022.emnlp-m... が、プロンプトの実例（図2の demonstrations の部分）のラベルの正誤をランダムに入れ替えても、ほとんど性能が低下しない（図4）と報告しています。ここから、LLM は、プロンプトに含まれる実例から論理を類推して問題を解いているのではなく、実例に基づいて事前学習コーパスに含まれている既知タスクを検索して解いているのでは、と示唆されています。

論文を書いている学生に「チェックリスト↓を適用して？」と何度もお願いしているのですけど、なかなかやってくれない。方針がはっきりしているチェックリストの場合、チェックリストを生成AIに渡して「このチェックリストにしたがって修正して」と言った方が速いのかも知れず（ちょっと試してみたら、出てくるわ、出てくるわ。網羅されているかどうかはまだ未検討ですけど）

生成AIを使うと、英文メールを書くのが簡単でめちゃくちゃ助かる。日本語で雑に、これとこれを伝えて、と書いたら、丁寧なビジネス英文にしてくれる。一応、英文はチェックしましたけど、どう見ても私が書くより上手。あと、伝えるべき内容と文体を別々に指定するというのも、従来の機械翻訳では難しかったことなんだけど、チャットという形で実現できるとは思わなかったよなあ。

学生とは、ミスをする生き物である。学生のミスにいちいち目くじらを立ててはいけない（と分かっちゃいるものの。ため息）

やる気が起きない作文。完成を100とすると、0を10にする部分が一番めんどくさいわけですが。そこを生成AIにお願いすると、なにも考えていない指示でも5くらいのブツは出てくるので、やる気の壁をクリアするのが楽。その後、会話して修正してもらうと、お題によりますけど30〜50くらいのブツが出てくるので、最後に推敲を頑張れば良い…やばいな、これは堕落が捗ってしまうぞ。やっぱり、作文の大部分は、柔軟なコピペに過ぎないのかも知れない。

情報系センター教員をしていた当時、業務分担の押し引きでめちゃくちゃ苦労させられたことを覚えているので、職員が「○○をお願いします」と連絡してきた時、ついつい「それ本当に私の仕事？」と聞いてしまいそうになる。 （一部だとは思うのだけど、職員の中には、自分の業務を最小化することしか考えていない人がいる。そういう職員は、ほとんどの教員は年度単位で委員を交代するために、実務的な引継ぎが不十分という情報の非対称性を悪用して、できるだけ業務を教員に押し付けようとする）

年取ったら、Perlで書かれてて、メンテナンス困難になったシステムをメンテナンスする仕事で食べていこうと思ってたのになー。目算が狂った。

セキュリティガバガバと言えば、大学方面は以下略。

ふと気になって、ブラウザで開きっぱなしになっているタブを確認したら、数年前に「この論文面白そう、後で読もう」と思って開いたまま忘れていて、最近の変化を考えると、今から読んでも意味がないかも、という事故発生。タブの開きっぱなしも大概にせよ > 自分

あらま、それは難儀やな案件。

受験を2週間後に控えた子供、どうしても読みたい本があるから図書館に連れて行け、と言う。 書架に受験生向けアドバイス本が転がっていて、最近はどんなこと言ってるのかなあと、ぱらぱらしてみたら「受験だからと言って、生活のペースを変えない」というアドバイス。少なくとも、うちの子供は満点だな！と爆笑。 父と同じで、周囲からなにを言われようと、自分で納得したこと、自分で変えようと思ったことしか変えやしない。何度も言うけど、そのルートは厳しいねんで…

対戦型SNSの推薦アルゴリズムに最適化するインプレゾンビの進化論。対岸の火事で済んでいるうちは笑ってられるけど、これで社会の分極化が悪化したりしたら嫌だなあ。対戦型SNS運営的には、利用時間がKPIであって、社会の有り様とか眼中に無いだろうからなあ。

大学の事務というのは不思議なところで、前例にしたがって○○なんです、と良く言われるのですけど。それって外部の原則（法律、会計基準など）に照らすとおかしいですよね？と指摘しても、でも前例では以下略、というループにはまって、まったく建設的な議論にならないんですよねえ。いやはや。

3日前に案を提出して、十分な確認時間を提供したにも関わらず、時間切れだから確定しますよとアナウンスしたら、変更して！とか言ってくる人、サイテー

テキストで情報収集する少数派と、動画で情報収集する多数派の分極化が起きている気がする。こうなってみると、対戦型SNSにおけるエコーチャンバー問題は所詮、少数派のコップの中の嵐だったのかも。

初投票の子供と一緒に投票してきた。

「学術出版の来た道」 calil.jp/book/4000297... 読了。20世紀以後の科学史として、とても興味深い書籍。現在の科学を運営するシステムが、できるだけ多くの論文を出版したい研究者と、研究費からお金儲けしたい出版社と、研究の実質を知る手間をかけずに研究費を査定したい行政の、3者のもたれ合いによって成立していることが良く分かる。同時に、自分にとっての常識が、たかだか最近半世紀の常識に過ぎないことが分かって、目から鱗。

このアカウントは驚き屋さんだなあ、を見分けるのと、この雑誌はハゲタカだなあ、を見分けるのはちょっと似ている（どちらも経験がないと難しい）。

結論（処方）だけでなく、検査数値と、その解釈・含意もきちんと教えてくれ、と思ってしまうのは、学生の実験結果を検討することに慣れた大学教員の職業病？

従来、日本の大学教員は企業研究者に比べて、実験を担当できるマンパワー（学生）の点で有利という説がありましたけど。教育的な必要を考えなければ、生成AIに実験させた方が速い状況になると、もろもろ考え方を変えねばならないのでしょうね（まだなにも考えていない発言）

本音は○○なんだけど、文字数が足りないから増やして！みたいな、普通の人に言うのははばかられるような依頼も、生成AIなら平気だもんなあ。

生成AI、どんな些末な書き換えを言っても怒らずに対応してくれるものなあ。というか、某大学で現在進行中の形式的な体裁ばかりが重要な某書類作成、まるっと生成AIにやらせたら良いのでは。

やっぱり、やる気が起きない作文は、生成AIにまるっと投げるに限るな。

www.cml-office.org/atom11archiv... は、つくづくと怖い話。

某卓越大学のKPIの件。どうせ決めた人は「これくらい当然」「これが正論」と思ってるんだろうなあ。構造的にマッチョな人の意見しか通らない組織って危ない気がするのですけど、もごもご。

もともと、興味をもったことに勢い良く取り組むことは得手でも、こつこつ継続することは不得手、という自己評価なので。ちょっとでも継続できたことは、自分で自分を褒めてモチベーションを上げてやらないと。

だったら苦労しないよね案件（Google Scholarが生成した書誌情報を無批判でコピペした学生の原稿に何度泣かされたことか）

人を雇用する費用は人件費。システム開発・保守を外注する費用は物件費。短期のプロジェクト予算では物件費は支出できても、人件費は支出できないので、小規模なシステムばかり増える。しかも、技術的な目利きができる人員がますます減っている上に、システムを導入すれば人間の工数が減るという幻想ばかり広まっているので、歯止めがまったく効いていない。事前に一言相談してくれればアドバイスできるんだけど、だいたい手遅れになってから見つかるので、どうにもならず。ため息。

漢字表記、仮名表記（発音）、アルファベット表記など、どのような表記を自分の名前だと受け容れるか？は、そんなに一筋縄ではいかない問題なんだよなあ。

1年前の記事ですが。SSDが一般化してからキャッシュがほぼ不要になったので、メモリ16GBで不便を感じたことがないのですけど。ただ、日常的にWindowsを使っていない異端なので、感覚にズレがありそうな気がします。一般的には、どんな状況なんでしょう？

カサンドラはそうやって排除されるんよね。

今年度末は家族業務が立て込んでいるので、ひょっとしたら年次大会も全日程参加できないかもしれないんだよな。

Apache/Postfix/Dovecot/OpenLDAP/Perlくらいのソフトウェアスタックで構築された後、担当者が転出してしまってメンテナンスできなくなったサーバの面倒を見る会社でも作るか（そして、まずは某大学から高額で受託したい）

（卒業式で歌う予定の曲をYouTubeで再生していたら、おすすめに結婚式ソングが現れたのに気付いた）子「なんで卒業式ソングと結婚式ソングって似てるの？」 父「そりゃ、どっちも『今までの人生にありがとう』って歌詞が多いからだよ」 という回答をしてしまうくらいには、すれた大人にいつの間にかなりました。