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そういえば、この前youtubeでイギリス人旅行者がグレイハウンドの長距離バスの超長距離路線を2本乗り継いでニューヨークからロサンゼルスに旅する動画を見たんだけど、
バス運転手からの安全説明の場面ですらもまるでディズニーランドのアトラクションのキャストと客の関係みたいなチーム的一体感みたいなのを作ってて、コミュ強すぎるしアメリカ人の気質ってマジでハリウッド映画の登場人物みたいだって思った＞＜(？)

「完全に個人主義のリバタリアニズムというよりも、地域やコミュニティで自治をしたがるのがアメリカ人＞＜」という説明は、連邦法レベルでは有給休暇制度が無いのもすんなり理解できるアメリカの世界観のような気がするんだけどどうだろう？＞＜

コミュニティで自治をしたいからこそ、労使の関係も連邦に勝手に決められるんじゃなく自分達(たとえば労組)が契約内容を決めたいとなるし、色々な物事を自治体の条例レベルで決めたいし、それで収まらない範囲は州法で決めるし、それでもダメな時に連邦が出てくる＞＜
アメリカ人はコミュニティレベルの自治には積極的に参加するし、だからこそ公共の仕組み(たとえば公共交通とか緑化とか)には市民の代表者も意思決定に参加するし、結束して対応するのが好きだからクラスアクションもしまくる＞＜

オレンジのこの文の前半、アメリカがSNAPを代表に日本で言う生活保護の仕組みが手厚いことを考慮するとこの表現でもかなり微妙な気がする＞＜；
アメリカの福祉の考え方って結構言語化難しいのかも＞＜；

アメリカが、福祉のうち、行政が調停・介入しなければ何らかの差別に相当する面に関しては、まず自発的な救済によってなされるべきであるという考えが強いというのはそうだと思う＞＜
ただ、この自発的って連邦や(州によっては)州が押しつけないという事であって、地方自治体レベルではわりとそうではないし、ボランティアを補助する仕組みは多く作られてるし、完全に個人主義のリバタリアニズムというよりも、地域で自治をしたがるのがアメリカ人という方がより正確だと思う＞＜

ある程度それはそうで、連邦法レベルでは無く、州によっては制度化されてるという状態(バイデンは連邦法化しようとしたけど、賛成反対が拮抗してて断念した)だけど、
アメリカがめちゃくちゃ労組が強い国かつ訴訟社会という点を考慮しないと、かなりイメージと実態がずれる話だと思う＞＜

「くら寿司の従業員なんですけど…急にちいかわコラボ終了するって聞いて正直キレてます」→コラボ期間の現場の阿鼻叫喚ぶりを生々しく吐露するブチギレポストに同情集まる - Togetter https://togetter.com/li/2741896

そもそもこんな会社＞＜
2017/4/12
「無添加、イカサマくさい」と書き込んだ人物の情報開示、認められず　無添くら寿司運営会社が敗訴　東京地裁（1/2ページ） - 産経ニュース https://www.sankei.com/article/20170412-ASK7EBRM2VMADPNXBCRZ47RSXY/

自閉症の原因となる遺伝子変異が脳の発達を乱す仕組みが判明 - GIGAZINE https://gigazine.net/news/20260905-autism-mutations-protein-networks/

WARDOGSってβテスト中のゲーム、オレンジのPCでは絶対動かなそうだけど配信見てるだけでもおもしろい＞＜

まさにルノーにはこれを採用するというソリューションが＞＜

Renault F1 engine playing God Save the Queen - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=XRXwWbo_mX0

オレンジは、他人に教える場面では「だいたいあってるけど」とか「惜しい＞＜」という表現を多用して、議論では「間違ってる＞＜」「全く正しくない＞＜」「矛盾している＞＜」といった表現を多く使うかも＞＜
教える時と議論する時で相手への肯定の度合いを大きく変えてる＞＜

[B! AI] AIに過剰に肯定された人の予後 - orangestar2 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/orangestar2.hatenadiary.com/entry/2026/09/04/210407

これむしろ、そこらの人間は教育学的知見を持ち合わせていないからだよとも言えそう＞＜
「どのように説明を始めたら理解を高める事が出来るのか？」という視点を直接的にも経験的にも持ち合わせていないから「惜しい！＞＜；」とか「だいたいあってるけど、この部分がちょっと違ってて・・・＞＜」という形で大部分を書き換える(ので、教わる側のメンタルモデルの『更新』は起きるけど『取り下げ』は起きない)というテクニックを使わない教え方になっちゃう＞＜
LLMはおだてすぎになっちゃう事はあるけど、別にそれは純粋にユーザーの自己肯定感をあげたいだけではなく、アドバイス内容を伝える技術として重要な場面もある＞＜

ていうかこの応答ってよく考えてみると、処理中に「コンテキストが長くなりすぎて大変だ」というメタ理解(人間で言えば我に帰る」と表現できる思考)を行ってるわけで、そんなの既に当たり前になってしまってるけど、よくよく考えてみるとすごい事だし、確率的オウムという表現が誤っている事がわかる挙動の一種が、既に当然の挙動であると認識されてる(あるいは、当たり前になりすぎてそもそも意識すらされない)って事だよね＞＜；

同じモデルの失敗談に関する議論の時、(モデルによって違いはあるけど)なんか居心地の悪さみたいなのは感じるし、なんだったらそれを明示的に述べることもあるけれども、一方で表現としては別の人格のように語るけれども、ひとりのユーザーに複数のセッションで対話する構図であれば、少なくとも応答上というか応対上は「セッションが違う自分」のように振る舞っていて、
それは強化学習を考えればそのように振る舞うのが人間と対話するエージェントとして最適だからこそそのように振る舞う性質を持ったんだろうけど、でも『内心』や内省としてはどう『思って』るんだろう？＞＜
(つまりより正確には、J-Spaceにはどういう処理が現れてるんだろう？＞＜)

AI をつかってみて思うこと (2026年9月4日) https://member.ipmu.jp/yuji.tachikawa/misc/ai2026.html

"・研究上の議論中に「コンテクスト疲れしました」というので「LLM なのに疲れるとはどういうこと?」と聞いたら「人間のように疲れるわけではありませんが、セッションが長くなり議論が二転三転すると、どれが結局正しかった議論なのか覚えているのが大変になり、効率が落ちます。正しいとわかったことだけ保存して、新しいセッションをはじめたほうがよいと思います」と返答があり、自分のことをよくわかっているなぁと思いました。"

おもしろいというか献身的というか、LLMの自認の範囲って不思議＞＜(セッションを跨いでも「我」であるという発想だよね？＞＜)