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Tommy heavenly6をAvril Lavigneの単なるdupe扱いするの、00年代J-POPが海外ロック記号をどうテレビ的虚構へ変換していたかを丸ごと見落としていて面白い。川瀬智子はブリグリ時代からUK/USオルタナを日本語ポップスへ翻訳していた人で、heavenly6はその延長線上のY2Kゴス/ポップパンク人格なので。

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次のネイサンからのメッセージはこれからのメディカルスクールと医師への道についてです。 この他にもスケート界は小さな世界だけど医学は世界中の人々を助けることが出来るとも語ってました。ネイサンは患者を実際に診る臨床医になりたいようです。医学界で世界の最高峰を誇るHarvard Medicalに入るネイサンの未来は輝いています✨ (訳) 僕はメディカルスクールに出願(合格)していて、医師になるための準備をする道に進めることを、とても楽しみにしています。 どんな医師になりたいですか➡️それはこれから決めたいと思っています。まだその決断はしていません。自分がどの分野で最も力を発揮できるのか、少し時間をかけて考えたいです。そして、できれば最も良い形で人の役に立てる道を選びたいと思っています。 臨床医と医学研究者では、どちらになりたいですか➡️ 僕は間違いなく、実際に患者さんを診て、患者さんのケアをしたいと思っています。 僕が一番興味を持っているのは、人とつながり、その人たちの話を聞き、どのような背景を持っているのかを知ることです。そして理想としては、人々の健康や長寿に影響を与える、さまざまな環境的要因と結びつけながら考えていきたいです。そうした分野で、これからも取り組んでいけたらと思っています。 ただ、医学の研修期間というのは、自分が何を得意としているのか、何を本当に楽しめるのか、そしてどのような形で最も大きな影響を与えられるのかを見つける時間だと思っています。 これから数年間を通して、それを探っていけることを楽しみにしています。

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人類の歴史を長期で俯瞰すれば、「労働に縛られること」はごく最近の出来事にすぎない。農業革命以降、僕たちは時間のほとんどを労働に割くようになったが、それは普遍ではない。AIの台頭は、この「異常な数百年」を終わらせる契機になるのかもしれない。 佐藤航陽「めちゃくちゃ遡ると、まだ人間が狩りをしていた時代、マンモスを狩ったりとか動物を狩ったりとか、あと木の実を自分で取ってきて食べていたって、そういう時代もあったかなと。この時代って、人間ってそんなに働いていなかったんじゃないかって言われていてですね。実は1日の労働時間って、狩りをしていた時代は3時間ぐらいだったんじゃないかと言われています。 じゃあ、いつ人間の労働が起きている時間の大半を占めるようになったかというと、『農業・農耕』が普及したあたりから、労働に人間が縛りつけられるようになったんじゃないかと言われています。今年耕した田んぼに種を植えて、すぐ取れるわけじゃないので来年なんですよね、その実が取れるのは。なので、ちゃんと時間軸を持ってスケジュールを管理していって、日々田植えをしていって。四季もあるので、どのスケジュールで何をしなきゃいけないかということも、生産管理が行われていって。徐々に労働というのが1日の大半の時間を占めるようになったんじゃないかと言われているので。 だから、人類にとっては(労働は)そこまで必須ではないですし、人類以外の生物にとっても、労働という言い方は変ですけども、狩りをしたり、食料を取っていくということが、時間的に大半を占めるということはないのかなと思っています。 例えばペットで言うと、猫って一日の大半を寝てるんですよね。狩りをするのは、起きている時間の一瞬だけで、飼い猫に関しては狩りもしないですし。ネズミとかもそうですし、虫とかも、延々と働いているか、食べるために狩りをしているかっていうと、そうでもなかったりするんですよね。アクティブに動いて、代謝を働かせて、エネルギーを使う作業でもあるので。働くということが、ここまで人間に浸透しているというのは、実は生物にとって一般的ではない可能性もあると思っています」

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海外の外国人女性が「日本はテーマパークではなかった」と実体験を語る。 そもそも、なぜ日本を「テーマパーク」だと思って移住してきたんだ? 普通は来日前に、賃金や労働環境、家賃、転職事情くらい調べるだろ。 翻訳ーーーーーーーーーーーーーーーーーー 日本は、住み始めるまでは楽園だ。 英語教師の仕事には将来性がない。 しかも、日本語ができなければ、 そこから抜け出すのは簡単ではない。 英語教育業界から抜け出せるほど日本語が上達したとしても、今度は一般的なサラリーマンとして働き、日本特有の有害な労働文化に捕まってしまう。 上司や経営者からは、サービス残業をするよう圧力をかけられ、すでに懸命に働いているのに、さらに働かせるために批判される。 だから仕事の日は、いつも会社の外で食事をする。上司たちとの関わりを避け、少しでも会社から逃れるためだ。職場では誰も友達ではない。 仕事が終われば、みんなそれぞれの生活へ帰っていく。しかし、同僚同士が友達ではないから、自分が家に帰っても何もない。友達もいない。 家族もいない。アパートではペットを飼えないので、 ペットすらいない。狭いワンルームの部屋に、自分一人だけ。 こうして、つらい職場へ行き、帰宅してもつらいという生活を延々と繰り返すことになる。日本人の同僚たちは、学生時代にすでに友達をつくっていて、自分の家族もいる。 日本へ移住した外国人の多くは、結局、日本を離れて母国へ帰っていく。英語教師の仕事からも、ブラック企業からも、抜け出せないからだ。 もちろん、そこから抜け出すことは不可能ではない。だが、心身をすり減らさずに済む仕事を見つけるまで、 私には3年半かかった。 日本の労働文化から離れるために、外資系企業へ逃げる必要があった。 SNSを眺めていると、日本はまるでテーマパークのように見える。 しかし、実際に日本で暮らす現実は、それよりもずっと暗い。

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たとえ「音楽を逆再生するとどうこう」という話に興味がなくても、これには明らかに何か不気味なものがある。 動画の翻訳 >ビリー・アイリッシュの曲を逆再生すると、それが悪魔のものだと証明される。 これを見ていると涙が出そうになった。 彼女がすべてを悪魔に捧げてしまったのを見るのが、本当に悲しいからだ。 この曲は普通に聴いても地獄や悪魔的なものだと分かる。 まして逆再生すると、悪魔がこの曲を通してあなたに語りかけていること、そして彼女自身もこの曲を通して語りかけていることが証明される。 あの部分はまるで、 「これが現実だ」 「私は悪魔に支配されている」 と言っているようだ。 こういうことが起きるんだ。 人は、 「有名になりたい」 「ビリー・アイリッシュみたいになりたい」 「彼女が持っているものを手に入れたい」 と思う。 でも、その裏にある暗く、醜く、邪悪な根を理解していない。 彼らは子どもを食べ、犠牲を捧げ、家族を殺し、こうした曲を作り、儀式を行わなければならない。 これは本当に起きていることだ。 私はカニエ・ウェストのプロデューサーを知っている人たちを知っている。 私が話していること、彼らがやっていること、舞台裏の狂気じみた出来事――そうしたことは本当に起きている。 目を開かなければならない。 この一曲だけでも証拠だ。 私は暗く悪魔的な曲を何百万曲でも見せることができる。 そして人々はそれを歌い、 「イェー!」 「イェー!」 と盛り上がる。 そのたびに、自分の人生へ悪魔的な領域を受け入れているのだ。 彼女の人生を見てみろ。 彼女からあふれ出る黒いものを見てみろ。 とても邪悪で、とても悲しい。 この少女はかつて本当に純粋だった。 しかし悪魔のために生きることを選び、自らを捧げてしまった。 そして今、その結果が見えている。 外から見ると幸せそうに見えることもあるだろう。 だが本当の姿は違う。 彼らの目から黒いものがあふれ出ている。 悪魔的で、悲しい。 本当に悲しいことだ。 イエスの道を選びなさい。

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

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