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日本政府と与党の「とにかく何が何でもAI推進」スタンス、基本的には本邦の得意技である「投資しているつもりだがやっていることは累積した負けを取り返すための投機（バクチ）」なんだよな。流行り物に飛び付くのは良いがやってることは「とにかく簡単に一発逆転狙い」なので毎回浅知恵止まりでコケる
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実名所属丸出しテニュトラ教員が「博士新卒で採用されたJTC（実名）で高専卒と同待遇だったから大学に戻った」「テニュア取れなかったらコンビニ店員」と公言してるのを見かけてそういうとこやぞ以外の感想がなかった。他者全てを見下す御仁を歓迎する界隈がこの地上にあると確信できる理由が知りたい
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どこかの大学教員が「企業就職する新卒博士には修士+3年以上の待遇を義務付けろ」と言ってるらしいが、その場合企業から見たら「普通の新卒より待遇を大幅に積み増さなければならないのならよっぽどのハイレベル人材以外は採らない方がマシ」となって却って博士の新卒採用を避ける傾向が強まる気がする
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少なくとも日本では「栴檀は双葉より芳し」主義が根強く「優秀な人は若く世に出る前から既に頭角を現している」神話が広く信じられている印象があり、それにつけ込んで「『早熟の天才』を装って広く世に出る前から大々的に売り込みその知名度で先行逃げ切りを図る」戦略も近年あらゆる方面で目に付く
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「社内での地位」というと昔の職場のシニアエンジニアを思い出す。何連続徹夜しても平気な特異体質ゆえに部署のシステム保守を一手に引き受け上層部もそれに完全に依存していたので給料も当人の思うがまま。その地位を傘に着て同僚を恫喝したり若い女性の契約社員を愛人扱いしたりとやりたい放題だった
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「データサイエンティストが実務で注意すべきこと」というのは鉄板ネタでこの10年間で多分100回以上見ている気がするんだけど、本質的には「まず分析の合目的性を最重要視しろ」「次に分析の精度（汎化性能・再現性）は可能な限り高くしろ」で終わりだと思う。というかこの2点以外ないのでは
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「データサイエンス学部やデータサイエンス会社ばかりが増えてドメイン知識を欠いた目的無きデータ分析が蔓延るのはよろしくない」という論を見かけたけど、どちらかというと実社会で問題になっているのは「最適な統計分析手法や予測モデリング手法に拠らないデタラメな分析結果が蔓延る」現状だと思う
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嫁さんとワインを飲みながら「自分が実際に面識のある（あった）人々の中でTVに出るようになって変わらなかった人vs.おかしくなった人」の対比の話をしていて、つくづくTVというのは人々の承認欲求を足掛かりとし人格を破壊し視聴率を稼ぐための道具に仕立てていく「暴力装置」なんだなと改めて思った
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新自由主義政権時代のニュージーランドで行われた大学改革の現場にたまたま居合わせた、元オタゴ大学教員の方の記事。ありとあらゆるものが商業化された結果として大学・研究所も荒廃し、卒業しても金にならない学科は統廃合の議論が大っぴらにされるようになったという
tohokudai-kumiai.org/docs99/nz_rep.…
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吉野家常務の件といい、東京五輪の時の渡辺直美への侮辱発言の件といい、デジタルとか色々修飾語を付けたところで昭和のおっさんマーケッターが語るマーケティングなんてものは本質的には所詮「昭和のおっさん脳が考えるマーケティング」なんだよね。令和の世では時代錯誤も甚だしいのでご退場願いたい
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若くて優秀な人が「我こそはメリトクラシーの申し子」とばかりに極めて強い（苛烈な）言説を放言しているのを見かけるたびに凄いなぁと毎回思う。ただ、自分も若い頃はそういう感じを気取ってたけど、その後迷い込んだけもの道人生では周囲の親切な人々に助けられて何とか歩めてきたのだよと伝えたい
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「コミュ力を高める上で大事なことは『人の話は最後まで聞く』こと」みたいな鉄板ネタって懲りもせずに何十回でも何百回でも流れてくるけど、「本当に人の話を最後まで聞ける」人って実際世の中には少ないんだよね。途中で遮ったり、逆に他人に喋らせまいと延々と自分だけ喋り続ける人の何と多いことか
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あれだけ皆で「ジャパニーズアカデミアの選択と集中は失敗だった」と反省会の大合唱をしているのにまださらに選択と集中をやるのか、付ける薬がない感が酷いな nikkei.com/article/DGXZQO…
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「審議は従来の科学的知見にこだわったものになった」って、日経は馬鹿なんですかね。緊急承認制度だろうと科学的知見に基づくべきなのは当然だし、QRPsが行われていて統計的な偽陽性を疑われる臨床試験があったら是正を待つのも当然では
nikkei.com/article/DGXZQO…
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日本の企業社会の「外注」「下請け」文化って凄くて、SIer業界に代表されるIT/tech開発で多重下請け構造が支配的なのは言うに及ばず、広告やマーケティングも全面的に外注や下請けに丸投げしている大企業って実は全然珍しくないんですよね。誰もがTVCMを通して知る超有名大企業でもそうだったりする
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これ真顔で書きますが、どれほど最先端のテクノロジーを研究開発していてその技術力で他を圧するような企業であっても、民間企業である限りは「何かで売り上げを立てて利益を揚げなければならない」のだということは心の片隅に留めておいて欲しいと思います。さもなくば社員の食い扶持は得られない
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「俺は統計学をずっと勉強していたがデータ分析には何の役にも立たなかった、統計学を勉強している奴らは何の役に立つつもりなのか答えてみろ」という言説を見かけて、「それは単に貴殿が統計学を役立たせられるほど勉強もしなければ統計学が役に立つ課題も見つけられなかっただけでは」と思うなどした
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これは完全に同意。そもそもLLMはテキスト要約・理解のために作られた代物なのでそのように使うのがベスト「言語モデルを用いた対話型AIは検索エンジンではなく『単語の計算機』と考えた方がいい」 gigazine.net/news/20230404-…
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Pythonに限らずデータサイエンティスト関連なんかでもそうだけど、「未経験から3ヶ月で〇〇」系のターゲットになっているモノ・コト・プログラミング言語などの業者コンテンツによる検索汚染はあまりにも酷くて、ぶっちゃけ100位ぐらいまで行かないとまともな情報が出てこなかったりする
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他人より抜きん出たかったら、他人より抜きん出た努力をどこかでしなければならないという簡単な話なんだけど、こういう話は大体理解されない
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ちなみにフェデラーが"Respect the players"と不快感を露わにした時の記者会見の書き起こしがこちら。確かに「このプレスは一体何を聞いているんだ？」的な質問がちらほら見える
asapsports.com/show_interview…
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「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」勢が概ねそのまま「未経験文系から1ヶ月でChatGPTを使いこなして一発逆転」勢に転生したようで、おかげさまでDS業界内の澱んだ空気が一掃された気がする
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専門性を身につけて自身を高く売ることに成功している人は、暇な時間があったら娯楽を楽しむだけでなく何かしら勉強や研究や知識吸収や情報収集といったインプット（そしてアウトプット）をしているわけで、その差を何年何十年と積み上げ続けた結果だということ
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今回のチコちゃん、協力した専門家の先生が極めて適切な見解を示していて良かった。「IQはあくまでも支援が必要な子供を見つけ出すためのもので頭の良し悪しを見るものではない」ということはもっと広く知られて然るべきだと思う。頭の良し悪しはIQという知能検査の軸に射影した値では測れないものだと
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日本並みの地震大国トルコで過去の教訓も多いはずなのに何故あれほど多くの建物が倒壊したのかというルポ。端的に言えば「建築基準は適切だったが一定の金額（罰金？）を払えば建築基準に従わなくても良いという別の法律ができて骨抜きにされてしまったため」らしい…… bbc.com/japanese/featu…
Takashi J Ozaki, PhD / Data Scientist since 2012 / tjo.hatenablog.com / DVT (treated with Rivaroxaban) / Tweets are totally personal & my own