tkgshnとは
以下の内容、二つの話がごっちゃになってると思う
思考の方法について
意思決定について
まあでも切り分けむずいのでとりあえずこのままで
1 確かに。tkgshn.icon
-.icon
tkgshn、理数系や人文学など、一般的に学校で学ぶような基礎がとても不安定なのは事実
それでもそれらが関わる分野で成果を産んでいて、今後も産みそうと人に思わせられているのはなぜなのか
仮説：以下のPositive Feedback Loopを回している
①外部ソースから情報を集める -> ②ポジションを見つける -> ③ポジションを取る -> ①より情報を集められる
同意tkgshn.icon
①②③の能力が高いため、このサイクルがどんどん回っているという印象
①: 情報を集める
人と繋がって話を聞いたり、人の頭や知識を借りたり、自分でサーベイする能力
Decartographyについて知り合いをたくさん突っ込んで議論するZoomを見て、この能力を特に感じた
②: ポジションを見つける
これは本人が「センス」と主張しているところだと思う
集まった情報を見て、面白い組み合わせ方を見つける能力
基礎が不安定なのに、ここがうまくできている（ように見える）のはなぜなのか
大抵の人が基礎は持っているので、それらの人を巻き込むことで変な方向に向かった時の軌道修正を行なっている印象
人間は人の間違いを指摘するのが好きなので
多分僕は結構ここで使われていると思っているw
「基礎」はコモディティなので必要になってからでも容易に入手できるのだと思うnishio.icon
あ、わかった
「基礎知識」は「知識」が複製可能な財なので必要になってから入手できる
「社会実装の経験」という基礎は複製不能で、自分でやりきった経験のある人しか持ってない
後者の経験的基礎を持ってるから、周囲の同じ基礎を持ってる人が「知識を与える方がレバレッジが効く」と考えてどんどん知識を与える
逆にイベントに単なる参加者として参加して「面白かった〜」とか言ってるだけの人間には与えない
正の外部性がある、ということかな
書いた:
③: ポジションを取る
i.e. Twitterイキリ力
これを上手くすると、①においてより質の高い情報が集まってくるようになる
基礎の上に論理的に正しく一個一個ブロックを積み上げていくようなアプローチではなく、情報を元に高速にFeedback Loopを回して精度を高めている確率論的なアプローチ、みたいな印象
なので、機械学習っぽいな〜という印象
そうそう、これblu3mo.icon
- tkgshn = 大規模言語モデル 説(?)
文脈はちょっと違うけどwtkgshn.icon
これ年末のSGGでもちょっと話上がってたよねwkota-yata.icon どんな感じwtkgshn.icon*3
https://gyazo.com/5d4a28da1cdb67765bf93ebbe48f2294 https://twitter.com/0xtkgshn/status/1636754395902648323
もっと違うテーマでもある？wtkgshn.icon
これを、いいところだけ抽出して万人が使えそうな知見にすることは可能か？tkgshn.icon
むしろLLMを社会とinteractさせる方法に活用できそうかも、と思ったりblu3mo.icon
LLMに適当なことをとりあえず言わせる？wtkgshn.icon
LLMにポジションを持たせる、みたいなblu3mo.icon
それはLLMを賢くする方法？ or 人間が賢くなる方法？tkgshn.icon
前者に近いblu3mo.icon
LLMを人間社会で活躍させる方法、みたいなblu3mo.icon
間違ったことをどんどんChatGPTに言わせて、それを人間の専門家がフィードバックしたくなる状況を作る？tkgshn.icon でも、今のTwitterでみんながdisってるのはそういうことか？tkgshn.icon
「インターネット上で正しい答えを得る最良の方法は質問することではなく、間違った答えを書くことである」という法則である
これを意図的にやるのはスマートだけど邪悪であるとは思うblu3mo.icon
いや、それもそうだけど、もっと高いレベルのことができそうblu3mo.icon
①外部ソースから情報を集める -> ②ポジションを見つける -> ③ポジションを取る -> ①より情報を集められるのループを回させる、というイメージblu3mo.icon
人と繋がって話を聞いたり、人の頭や知識を借りたり、みたいなところをやらせることができそう
tkgshnは、話していておもろいとかそういう所でお互い利益の出るような状況を作っていそう
構造は一緒なので、「レベルが高い」っていうのを言語化してほしいtkgshn.icon
カンニガムの法則とかは、間違った情報を広めることで相手に不利益・ネガティブな感情が生まれるのを逆手にとっている それは正の外部性が無いと言えそうblu3mo.icon 間違った情報を広めなければいい？tkgshn.icon
「なんでblu3moはtkgshn.iconと一緒に今いるのか」 おもろい
話していて楽しいBotを作ることで、この高木学習モデルのLLMは作れるのではないか
blu3moは俺の行動を見て、参考にすることはあるのか。それは何かtkgshn.icon 評価機構がバグってる
具体例:
「bluemoのカバンをtkgshn.iconのベッドに置いていて、荷物を選ぶためにHostelの中に連れ込めるかを試した」
行動:
とりあえず、スタッフが見ている前でbluemoにカードを渡して通らせる
→止められた
→交渉した
一瞬だけだし、よくね？
→交渉は失敗
→普通に前で待った
これは、自分達はコストを一切払っていないわけだから、「論理的に可能かもしれない範囲」を探索しただけtkgshn.icon
思考:
子供は、大人と体格差があったり、経済的に依存していたりするので「怒られ」を気にするのが合理的なのだが、あるタイミングで独立する、その過程で認知の構造が変わる必要があるのだけど変わらない人も多いということだと思うnishio.icon
これは自分も最近多少できている気がするblu3mo.icon
なぜ感情的ブレーキがかかるのかtkgshn.icon
合理的な選択を思いつくスキル
全探索ではないが、探索能力の高さとは言えそうblu3mo.icon
それに対する非合理的な感情ストッパーを無視するスキル
シンプルに「成功体験」があるかどうかの問題って可能性もありそうtkgshn.icon 具体例2
BogotaでDevconを楽しんだ後、とりあえず家ないけどNew Yorkにきた。（B-1ビザがあるので帰りの航空券は取らなくていい状態だった）tkgshn.icon 0. 渡航を決める
「アメリカ、楽しそう」って理由？tkgshn.icon
「なんかみんなが、『アメリカ行った方がいいよ』って言ってたから」
友達がいて、「Public Goodsってあんまり受け入れられないんだよね」と話してると、ベルリンとかいいんじゃない？って言われた
理由考察
シンプルに、負債ない。フットワーク軽い
1. 最初？数日は、blu3mo.iconのColumbiaの寮に泊めてもらった 2. その数日で、NYの中で最安のHostel（屋根があればよかった）を見つけ出す
5. 普通に住んだ
不確実を許容できるのではなく、確実だと思っているのが強いのかもしれない
4月にtkgshnと二人で話した時と違っておととい三人で話した時には僕の観察が捗ったので改めて考えると言語化が進みそうな気がしているnishio.icon
僕の観察が捗った
「nishioから見たtkgshn」の観察が捗った？tkgshn.icon
yesnishio.icon
ある友人Cと共通の側面があるなと思い始めている
友人C: ドラッカーブームの時に流行りの小説版ではなくドラッカー本人の書いた方を読むのを好んだ僕を見て東工大MOTに社会人大学院生として入ることをすすめた
tkgshn: Scrapboxを見てPlurality Tokyoに来ることをすすめた
その後: 共通の知識ベースが増えていき、僕が通訳をしたり、別の形での言語化をすることが容易になって正の外部性が生じた
これも「nishioから見たtkgshn」の話かなblu3mo.icon
書き終わって貼りに来たらもう貼ってあったwnishio.icon