NISHIO Hirokazu[Translate]
Pol.is 2.0の踏襲
僕のTTTCやPolis関連の活動がmashbeanの提唱した概念: Pol.is 2.0を踏襲しているかどうかという問い
>これにより、ユーザーはこれらのクラスターとチャットを続けることができ、ロボットはこれらのクラスターの位置に基づいて、見たり聞いたりしたことをユーザーと共有します。
>

個人的には踏襲してる気はなかったので、ライトに「踏襲しているつもりはない」と答えたのだが、しばらく経ってから「踏襲とは何か」ということが気になってきた


GPT「踏襲」という言葉の意味を深く考えることは興味深いテーマです。一般的に「踏襲」とは、過去の方針ややり方をそのまま引き継ぎ、同じように実施することを指します。具体的には、次のような要素が含まれるかもしれません:
過去の意図や目的の維持:元々の概念やアプローチの意図や目的をそのまま保持している場合。
方法論の継続:具体的な手法や技術をそのまま用いる場合。
明示的な参照:過去の概念を意識的に取り入れて、それを改変することなく活用する場合。

あなたのTTTCやPolis関連の活動が「踏襲」かどうかは、以下の視点で考えることができます:
意図の違い:あなたの活動は「Pol.is 2.0」の理念や目的を受け継ぐことを意識したものだったか?
手法の違い:具体的な技術やプロセスをそのまま利用しているか、独自に発展させたか?
関連性の認識:その概念やモデルがあなたの活動にどれほど影響を与えたと感じているか?

nishio
理念や目的を受け継ぐことを意識してない

この件に関しては、理想を同じくする異国の友人であり、言語が異なるからあんまり細かいニュアンスが伝えられないので「大筋ポジティブ」という方向性を伝えているのであって、この図がとても良いものだとか、この図の通りにやっていこうなどとは思っていない

GPT(以下要約)
単に似た理想を共有しつつ独自に発展しているなら、『踏襲』ではなく『共通する理想に基づく独立した活動』という位置づけに。
誤解を避けるには、『私はこのモデルをそのまま使っているわけではありません』と補足するといいでしょう。

nishio
まずこの図はPolisやTTTCをブラックボックスのコンポーネントとして扱っている。これは自分でシステムを作ることができない非エンジニアの目線であり、サービスをブラックボックスのコンポーネントとみなすことで認知の解像度が落ちてしまっている。
現実的に何かをハプンさせる時に、エンジニアリングリソースが不足しているなら、既存サービスをつなぎ合わせて問題解決をするしかないのは事実だ。2010年台のvTaiwanで行われていたことはそれだ。

GPT
非エンジニアが既存ツールを統合して課題解決する手法は実用的だが、システム自体の理解や改良には限界がある。
PolisやTTTCをブラックボックス化すると仕組みの詳細が見えなくなり、ポテンシャルを十分に発揮できない場合がある。

nishio
一方でエンジニア的な視点で言えば既存の成功したシステムをより詳細に観察し、それを構成する要素に分解していく、解像度を高めるアプローチが考えられる
僕が世論地図でやったのはそれで、Polisのサーバサイドを部品として使いつつ、フロントエンドを差し替え、政党意見の表示とAIによるクラスタ解説をつけた
またUTAS-UMAPではPolisの次元削減部分をPCAからUMAPに変更し、クラスタリングを人間にとって直感的なアノテーションによって行い、その前提でもフィッシャー正確確率検定を用いてクラスタ解説を作れることを示した
どちらもブラックボックスにするのではなく分解して掘り下げて深く理解する方向性だ

GPT
エンジニア的視点では、
部品を分解・再構成し、独自要素(フロントエンドの差し替え、AI解説など)を組み込む
次元削減やクラスタ解説を別の手法(UMAPやフィッシャー正確確率検定)で実行
といった工夫で、ブラックボックス化を回避しつつシステムを発展させている。

nishio
2024年から2025年にかけて起こりつつある変化は、AIがエンジニアの役割を肩代わりすることによってエンジニアリングリソースが増大することだ。このタイミングで今までエンジニアリングリソースが不足しているせいで動かなかったところを動かすのが時流を読んだアクションだと思う。

gpt
AIがコード生成や設計を支援し、これまでリソース不足で停滞していたプロジェクトが動かしやすくなる。
過去のアイデアの再評価
AIを活用したプロトタイピング
開発の効率化による先行者利益
などのアクションが今後の主なポイントになる。

o1 Proまとめ
踏襲かどうかは、明確に同じ目的・手法を継承しているかが重要。ユーザ自身は「踏襲」のつもりはない。
ブラックボックス化せずエンジニア的に分解・再構成することで、システムの可能性をより引き出せる。
2024~2025年のAI進化により、エンジニアリングリソースが増大していく波を捉えることが重要。
以上の流れで会話を整理すると、ユーザの主張とAIのコメントがスムーズにつながり、議論全体の概要がわかりやすくなります。

"Engineer's way of creating knowledge" the English version of my book is now available on [Engineer's way of creating knowledge]

(C)NISHIO Hirokazu / Converted from [Scrapbox] at [Edit]