Code Interpreterに自分のTweetを分析させたらだんだん怖くなってきた - toyoshiの日記
Twitterから離れるにあたり念の為データをバックアップしました。（方法）せっかく過去の全てのツイートのデータを取得できたのでCode Interpreterに入れてどんな人物か推定させてみました。 面白半分に分析を始めましたが思ってた以上に推測されてだんだん怖くなっていったという記録です。 読み込み もうこれぐらいでは驚きませんがアップロードしたら余分な行を削除してJSONだけを取り出して読み込みました。 分析内容を提案してもらう 分析内容を考えるなんて人間のすることではありません。考えてもらいます。 年別の時間帯別の投稿数 2013年に起業したのでツイートが減り、2019年に会社をやめたのでツイート数が増えています。2020年は学校に通っていたのでツイート数が増え、2021年にまた起業したのでツイートが減っています。 2017年は子会社社長として働いていたのでツイート数が特に減ってい
最近Twitterで蔓延している「引用RTをコピペしてリプライを送ってくるbot」を食らった人による解説
模範的工作員同志/赤野工作 @KgPravda 【AIああ播磨灘進捗】 五日目。25000000回プレイ。信じられない不正が発覚。相手がフリーズするバグを確定で発現させられるパターンを編み出し、バグを利用してタイムアップまで生き残っていた。動画を見ても何がバグの原因になっているか分からないため禁止も出来ない。再現率100％。品格以前の問題。 pic.twitter.com/pYMkgsdvQZ 2022-08-11 23:52:27 模範的工作員同志/赤野工作 @KgPravda このツイートとリプ欄、暇なら見てみてください。バズの気配を察知した業者の人工知能が「ああ播磨灘」ってワードに反応して「昔の漫画の電子書籍って良いよね」って群がってきて、人工知能を訓練することの難しさの見本市みたいになってるので、技術のボトムが手に取るように分かると思います。 twitter.com/kgpravd
毒になるテクノロジー iDisorder - 基本読書
『毒になるテクノロジー iDisorder』を読んだ。現代のようなテクノロジーが溢れかえっている状況にあって、危険性を「精度が高く」認識するのは特に重要だろうと思う。ネットの危険性を挙げたものでは『ネット・バカ』とか反対にネットやゲームがもたらした良い効果については『ダメなものはためになる』などがあるけれど、どちらも両極端すぎて誠実なものではない。本書はテクノロジーがもたらす良い効果を認めた上で、危険性とその対処法をあげていく。 もはや当たり前のような状況になってしまったけれど、よくよく考えてみるとおかしい、という状況が結構ある。ご飯を食べる時、食器の横には常に携帯電話やスマートフォンがおかれ、人と会話をしている時でもたえず操作している。勉強をしている時や、何か他のことをしている時でもついついFacebookを開き、Twitterをみて行動が細切れになる。着ても居ない着信を着たと思い込んで
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永遠に生きる「自分のアヴァター」をつくれるサーヴィス