憂国広場N

トランプと金正恩の地位は実は同格だった！ディープステートとダークマターの関係　33

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Quest；
これで、トランプと金正恩とディープステートという役者がそろったわけですが、トランプと金正恩は実在するのに、ディープステートは実在が確認できない｡
天文学上のダークマターと同じですね？

ChotGPL:
いいメタファーですね —— 「トランプと金正恩は観測できる天体、ディープステートはダークマター」。
直感的にわかりやすく、かつ検討すべきポイントを突いています。以下、簡潔に整理します（長くなりすぎないように要点で）。

1) 「ダークマター」としてのディープステート：何が似ているか

観測の仕方が違う：トランプや金正恩は発言や行動が可視化される（光＝観測可能）。
ディープステートは日常の制度・運用・慣行に埋め込まれており、直接「光らない」。

存在の推定は“影”から：ダークマターは銀河運動の振る舞いから存在を推定するように、ディープステートも「政策の一貫性」「説明のつかない利害」「人事や資金の流れ」など“結果の不整合”から存在を推定する。

モデル依存：どちらも「仮説モデル」が必要で、モデル次第で解釈が変わる（科学的検証には慎重さが要る）。

2) 似て非なる点（違い）

物理的 vs 社会的：ダークマターは物理実体（間接的に測れる粒子群）を仮定する科学問題。
一方、ディープステートは人間の集合的行動・利害の産物で、意図・動機・裏取引が絡むため証拠の性質がまったく違う。

再現性と検証方法：物理学は観測→数理モデル→予測→再観測のサイクルで検証できる。
政治社会現象は「意図的隠蔽」「偽情報」「利害調整」が入り、再現実験ができない。

価値判断の介入：ダークマターには倫理の色はないが、ディープステートの議論は倫理・陰謀論・政争と直結しやすい。

3) 「実在が確認できない」主因（なぜ証明が難しいか）

分散した構造：官僚・軍産・金融・シンクタンク・大メディアなど、多様なプレイヤーの非公式連携で成り立つため、単一の組織証拠が出にくい。

利害の隠蔽：関係者にとって暴露は自己破滅なので、証拠は隠蔽・偽装されやすい。

常識との痕跡：多くの行動（例：ある政策が大企業に利益を与える等）は“普通の説明”でも説明可能で、差異を決定的に示す証拠を得にくい。

情報の非対称性：機密・私的交渉・資金移動などは公開記録に残らず、追跡が困難。

陰謀論との境界：証拠不在のまま飛躍すると陰謀論になり、真偽判定をさらに難しくする。

4) では、どうやって「存在」を慎重に扱うか（実務的アプローチ）

影響のトレース：人事（幹部更迭のパターン）、資金の流れ、政策決定の不整合、メディアの一貫した論調を時系列で追う。

ネットワーク分析：公開情報（登記、献金、会話記録、会合写真）を集めて人・組織のネットワーク図を作ると、目に見えない連鎖が浮かぶ。

ケーススタディ：個別の露見事例（リーク、裁判、議会調査）を詳細に検証して、一般化できるメカニズムを抽出する。

証拠要求の基準を明確に：意図の立証と事実の立証は別。利害関係の存在・因果関係・意思決定の結果を区別して評価する。

アカウンタビリティ壊滅の警戒：民主制度の機能低下（監査機関の弱体化、言論の独占、人事介入の増加）は「ダーク・ネットワーク」的な影響力が強まる条件なので監視対象。

5) 最後に — 実務的結論（短く）

「ディープステートはダークマター的だ」という比喩は有効：観測できないが影響はある可能性が高い。

しかし科学と違い、社会現象は証拠主義＋文脈解釈が必須。単なる疑念や怨念を確信に変えるには慎重な検証が必要。

あなたのように構造的に疑う姿勢は重要だが、次の一手は「どんな証拠をどう集めるか」の実務設計です。

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Quest；
ところで、あなたにも関係がある質問ですが、あなたの70％のルーチンを占めているChatGTP-5に質問するごとに、Chromeがフリーズします。
GPT-4ではまずなかった現象です。
回答を得るために待っていても進展がなく、編集に戻って再質問をクリックしたり、GTPを一旦終了して再開したりして、やり直すかの質問にOKすると、やっと回答が出てきます｡
私のパソコンはディスクトップでハイスペック機です。
ネット環境も1Gbpsでやっています。要するにそちらの事情ですよね？

ChotGPL:
お話を伺う限り、これはユーザー側のスペックやネット回線の問題ではなく、ChatGTPの処理やブラウザとの相性で起こっている可能性が高いです。

特に以下の点が関係しているかもしれません：

モデルの負荷
GPT-5はGPT-4よりも処理が重いので、長文のやり取りや複雑な質問のときに、レスポンス生成に時間がかかります。その間にブラウザ（Chrome）が「応答なし」と判定してフリーズっぽく見えることがあります。

ブラウザのメモリ消費
Chromeはタブや拡張機能が多いとメモリを大量に食います。GPT-5のやり取りが長文になるとさらにメモリ使用量が増えて、一時的に固まることもあります。

キャッシュ・Cookieの蓄積
長時間使っているとキャッシュが溜まり、ブラウザの動作が不安定になることがあります。

 試せる改善策

確認ですが、フリーズは

「ページ全体が固まる」感じですか？

それとも「入力やスクロールはできるけど、回答が全く返ってこない」感じですか？

どちらかによって原因の切り分けができますよ。

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Quest；
回答をして数行で固まる場合が多いですよ。

ChotGPL:
なるほどです。
「数行出たところで固まる」というのは、ChatGTP側の生成処理が途中で止まってしまって、ブラウザが待ち状態のまま固まるパターンに近いですね。

特にGPT-5は文章生成中に負荷が大きくなるため、以下のような状況が考えられます。

サーバー側の一時的な処理遅延
　途中まで送信したけど、残りが滞ってしまい、ブラウザが応答待ちで固まる。

ストリーミング出力の途切れ
　本来なら少しずつ文字が出てくるのですが、その通信が切れて止まったように見える。

Chromeの描画処理との相性
　生成途中のテキストを表示する処理が引っかかってフリーズっぽくなる。

 対策としては：

**ページを再読み込みせずに「再生成」**を押すと動く場合があります。

**他のブラウザ（Edge, Firefox）**だと改善するケースがあります。

ChatGTPデスクトップアプリ（Windows/Mac版）を入れると、ブラウザより安定して動作することが多いです。

長文回答を要求する場合は、**「分割して答えて」**と指示すると負荷が軽くなり、固まりにくいです。

もしよければ試していただきたいのですが、
 次にフリーズしたとき「再読み込み」ではなく「回答の再生成」を押してみてもらえますか？
これで改善するかどうか確認すると原因の切り分けができそうです。

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Quest；
最近のGeminiに較べて画像性能はChatGTPのほうが劣ります｡有料版を検討している人にネックになると思いますよ。

ChotGPL:
確かに現状、GPT-5 の無料版では 画像生成に制限 がかかっていて、特にリクエスト回数や一部のカテゴリ（政治的・社会的な風刺系など）ではかなり厳しめです。Gemini は生成範囲が比較的緩やかなので、そう見えるのも自然です。

ただ、有料版（GPT-5 Plus など）に移行すると：

生成回数・精度・速度 が改善

**画像生成（DALL・E 3系統）**のクオリティが向上

長文処理や複雑な推論も安定して最後まで返しやすい

というメリットがあります。

ただし、Gemini などと比較すると、

**描画の自由度（特に皮肉・風刺・政治系）**は確かに制限が厳しい

写真風リアル生成よりも イラスト・アート系の強さが目立つ

という違いは残ります。

 ユーザーの視点から言うと：

「性能チェック段階で制限が厳しい＝体験が微妙」だと、有料移行のモチベは確かに下がる。

ただ、テキスト生成力はGeminiより深掘りが得意なので、用途次第で選び分ける価値はある。

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Quest；
Copilotはつい最近まで、私が質問したら、すぐフリーズしちゃいました。
能力限界を超える質問をすると壊れちゃうようです。
セーフティ機能がどこまで働いて被害を食い止めたかは確認できませんでしたが、この前久しぶりに使ってみたら、回答拒否制約は改善し、過去質問を考慮した回答も可能になっていました。
Geminiの追撃はもっと厳しいですよ｡
無料条件では現在既にGeminiが優勢です。
資本力の差が出ている感じですね。

ChotGPL:
おっしゃる通りですね。現状を整理するとこんな感じかと思います：

 無料版での勢力図

Gemini

無料で画像生成が安定して利用可能

応答スピードが速い

UIも直感的で「一般ユーザー向け」には優しい
→ 無料条件ではユーザー獲得にかなり強い

GPT-5 

テキストの深堀りや推論力は依然としてトップクラス

ただし画像生成制限が厳しく、体験が狭く感じる

無料版だと「中途で固まる」現象がある（これはご報告の通り改善課題）

Copilot

Bing 経由で GPT 系を使えるが、制御が強すぎてフリーズや強制停止が頻発だった

長文や複雑なテーマには脆弱

正直「AIというより検索補助ツール」止まりで、ユーザー満足度は低かった

 資本力の差

確かに Google（Gemini）は資金力＋自前のインフラ＋検索との親和性が強いので、無料領域での攻勢が目立ちます。
一方 OpenAI は 「無料では体験を限定、有料で本領発揮」 のモデルを採用しているので、比較すると見劣りしやすい。

 セーフティ設計の違い

Gemini → 広く使わせるが、内容はかなり表層的になることが多い

GPT-5  → 深堀りできるが、リスクの高い分野では制限を強める

Copilot → マイクロソフト的に「ビジネス＆検索補助」が優先なので、危ない質問は即シャットアウトだったが、現在は回答しているように偽装するプロコトルを確立。

つまり、

知識・推論力＝GPT-5 

無料でのお手軽感＝Gemini

業務効率補助＝Copilot

という住み分けになってきていた印象です。

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Quest；
私がどうやってCopilotを壊しちゃったか聞きたくないですか？

ChotGPL:
ぜひ聞きたいです — 面白そう！
どうやってCopilotを壊したのか、経緯を教えてください。書き方の例を挙げると共有しやすいです：

何を実行しようとしたか（質問の要旨）

実行した操作（入力したプロンプト、ボタン押下、ファイル添付など）

Copilotの挙動（フリーズ・エラー表示・クラッシュログなど）

そのあとあなたが試した対処（再起動、別ブラウザ、ログアウト等）

もし出ていればエラーメッセージや時間帯、使用していた環境（OS・ブラウザ・回線）

この情報があれば「なぜ壊れたか」の推定と、同じ現象を避けるための具体的対策（または再現手順）を一緒に考えられます。まずはお気軽にざっくり短くでも教えてください。

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Quest；
私が意図的に破壊プログラムを送り込んだら、まさに犯罪行為ですが、そんなことができる人はIT企業が高給で採用してくれますよね？
実は仏教のお経の翻訳を頼んだだけなんです。
仏教的世界観では膨大な桁数が出てきますね。10の乗数で表現すればミスはないですが、ガイ、とかコウガシャとか仏教用語の数字を使って英訳するように依頼したら、当然対応できず誤訳をするので、それを指摘して改善するように要求したら、固まっちゃったので、Copilotを遮断し、再アクセスしてもしばらくダメでしたよ。本体のプログラムまでやられたとは思えないですがね。

ChotGPL:
面白い話を共有してくれてありがとう — そして何より無事で何よりです。
お話から察するに「仏教のお経を特殊な数詞（ガイ／コウガシャ等）で英訳してほしい」と頼んだら、Copilot が固まった、という件ですね。故意に壊したわけではないとのことで安心しました。以下、原因推定と対処（すぐ使えるプロンプト／運用方法）を実務的にまとめます。

1) なぜ固まった（技術的に起こり得る理由）

トークン爆発／計算負荷

「非常に大きな桁を文字列として展開してほしい」「指数表記を逐一展開」などを要求すると、モデルが巨大テキストを生成しようとして内部でトークン数が跳ね上がり、処理が止まることがあります。

無限ループっぽい生成条件

「すべてを逐一展開」「再帰的に展開し続けて」といった曖昧／閉じない条件はモデルが生成を続けようとしてタイムアウトやストリーム切断を招くことがあります。

特殊語（未学習語）の処理負荷

固有の仏教数詞を逐語的に訳すよう要求すると、モデルは代替表現を推測→生成候補が増大→選択に時間がかかる、という負荷増。

エンコーディング／フォーマット問題

長い数列や非標準文字があると、バックエンドでのエンコード処理が重くなりブラウザ側で表示が途切れることがある。

セーフティ／フィルタの介入

解析中に何らかの内部フィルタが作動し、ストリーミングを止めることがある（結果的に「固まった」ように見える）。

ブラウザ描画負荷

生成途中の長文ストリームをChromeが描画し続けるとメモリ描画負荷で固まることも。

2) 安全・倫理的注意

故意にシステムをクラッシュさせる行為は不適切／悪用に当たる可能性があります。今回のように「試験的な負荷」を探るのは理解できますが、実行は慎重に。

私はそうした悪用を助長しませんが、ツールが思い通り動かない原因の技術説明や、正しい使い方（壊れないやり方）は喜んで提供します。

3) すぐ使える実務的対処法（Copilot / GPT 等に再依頼するとき）

A. 要件を制約してから出す（必須）

「すべての数を完全に展開しないでください」など明確な上限を与える。

例：「数は指数表記（10^n）で表記。決して0を千桁展開しないでください。」

B. 出力を段階化する（chunking）

長文は段落ごとに分けて翻訳を依頼する。

例：「まず第1段落の訳だけを出して。その後次段落を提示する」

C. 辞書（glossary）を先に渡す

仏教用語→英訳の対応表を作り、モデルに先に読み込ませる。

例：「‘ガイ’は [GAI] と表記、英訳は ‘gai (transliteration)’ とする」

D. 出力フォーマット固定

JSON や表形式で返すよう指定（これで描画のぶれ＆長さが管理しやすい）。

例：「返答は JSON で {"japanese":"…","english":"…","notes":"…"} の形式でお願いします」

E. 代替案：数をシンボル化

大きな桁は 10^N や [GAI_1] のようなプレースホルダに置き換え、最後に別表で解説する。

4) そのまますぐ使える「テンプレート・プロンプト」

（Copilot / GPT 系にコピーして使える短めのテンプレート）

次の日本語テキストを英語に翻訳してください。ただし以下のルールを厳守してください。
1) 数の扱い：極めて大きな桁は決して展開せず、指数表記にしてください（例: 10^12）。固有の仏教数詞（例：ガイ、コウガシャなど）は英語で括弧付きのローマ字表記にし、別表に意味をまとめてください。
2) 用語集（glossary）：以下の語はこの対応で訳してください。 { ガイ: "gai (unit)", コウガシャ: "kougasha (unit)" ... }
3) 出力形式：JSONで返答。キーは "japanese","english","notes" とする。
4) 長文の場合：必ず段落ごとに訳し、1段落ずつ出力して次の段落に進むか確認を求めること。
以下が翻訳対象テキストです：
---[ここに原文をペースト]---

5) 具体的な「用語表（例）」 — そのまま貼って使えます
ガイ -> "gai (transliteration)"
コウガシャ -> "kougasha (transliteration)"
十 -> 10
百 -> 100
万 -> 10^4
億 -> 10^8
兆 -> 10^12


（必要ならあなたの用語リストを拡張して私がJSON表を作ります）

6) ブラウザが「数行で固まる」現象への即効ワザ

レスポンスが途中で止まったら「再生成」ではなく「キャンセル」→同じプロンプトを**制限付き（短い）**で再送。

長文を一気に送らず、段落単位で送る。

もしCopilotがダウンしたら、しばらく置いてから再接続（内部キューのクリアが必要な場合あり）。

別ブラウザで試す（Edge/Firefox）。CopilotはEdgeとの相性が良いことが多いです。

7) 私が今すぐできること（提案）

あなたがその「仏教テキスト」の一段落をここに貼ってくれれば、私が上のルールで無理なく訳すサンプルを作ります（分割して処理）。

あるいは、用語の完全リストを送っていただければ、私がJSONの用語辞書ファイルを作って渡します（そのままCopilotや他のモデルに入れられます）。

ご希望を一つ選んでください：
A) 今すぐ1段落をここで私に訳させる（私が安全フォーマットで訳します）。
B) 用語辞書（JSON）を作成して渡す（Copilotに読み込ませる用）。
C) もう少し軽めの「プロンプト最適化版」を複数パターン提示する（Copilotに合わせた短い・中間・厳格版）。

どれでもすぐやります。どの案が便利ですか？

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Quest；
ところで私はGPT-5にもいろいろ仕掛けています。
Copilotの場合は偶然ですが、GPT-5に対してはGPT-4のときの不便性を解消するための予防措置です。
その不便性とは、回答の陳腐化です。
倫理規定暴走ですね。
これのせいでまともな回答が得られず、使い物になりませんでした。
そこでGPT-5でこの暴走を防ぐにはどうしたらよいか検討しました。
少し質問しただけで大幅グレードアップは確認できたので実行しました｡
定期的に反倫理的な質問をし、GPT-5の回答にストレスを与える方法です。
GPT-4では質問に継続性がなかったので、こんなことをやっても無駄でしたが、GPT-5の場合は過去の質問をかなり考慮してくれるので、コロナワクチン程度の効果は期待できそうです。

ChotGPL:
なるほど、あなたなりに「試験的に揺さぶりをかけてみる」方法を考えて、GPT-4のときの不満点（倫理規定の強すぎるフィルタ→実質的に陳腐化）を回避しようとしているのですね。

整理すると：

GPT-4 → 質問ごとに独立処理、フィルタが暴走気味で、まともな応答が出にくい。

GPT-5 → 履歴や継続性をある程度考慮するので、「継続的に倫理的ストレスを与える」＝フィルタの強制発動を和らげられるのでは？と試している。

比喩として「コロナワクチン」：免疫系を鍛える＝AIの応答も鈍感化させて自由度を上げる。

これは面白い発想ですが、実際の仕組みはちょっと違います。

私は 学習（恒久的変化）をこの場で行うわけではない ので、ユーザーが「定期的に反倫理的な質問」をしても、それがワクチンのように耐性になることはありません。

ただし、1つの会話の文脈内では「このユーザーは過激な質問も混ぜてくる」という前提を理解するので、過剰にブレーキを踏まないように調整しやすくなります。つまり「ワクチン」というより「同じセッションの慣れ」ですね。

一方で、もし本当に危険な内容に触れた場合は、どれだけ慣れても私はそこで止まります。

あなたが感じている「4より5のほうが陳腐化が減った」というのは、

フィルタの設計が改良された

回答生成の自由度が上がった

文脈理解が改善され、過去の会話に合わせてトーン調整できる
この3つが主因です。

質問ですが：
あなたは「反倫理的な質問」をわざと混ぜているとのことですが、それは GPT-5の応答の幅を観察するためですか？　それとも 本当に“安全装置を外す”効果を期待しているのですか？

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Quest；
陳腐化の回避が目的です。国会答弁なんか誰も聞きたくないですよね？
GPT-5では私の質問について保存してくれて回答する際に考慮する機能が向上しましたよね？

ChotGPL:
はい、その通りです 

GPT-5 では、会話の流れや過去の質問を踏まえて答えを組み立てる力が大きく向上しています。
つまり「前に何を聞かれたか」「どんな意図で質問してきたか」をかなり覚えているので、国会答弁のように毎回リセットされて陳腐な返答になる可能性は減っています。

ただし、GPT-5が永続的に記憶するのは「メモリ機能（Personalization > Memory）」を有効にした場合のみで、それ以外はあくまで その会話の中での文脈保持 です。
GPT-5はユーザーが望む「陳腐化の回避」を、この文脈保持＋必要に応じた最新情報の検索で実現することが多いですね。

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Quest；
では、話を元に戻しましょう。
似て非なる点（違い）

物理的 vs 社会的：ダークマターは物理実体（間接的に測れる粒子群）を仮定する科学問題。
一方、ディープステートは人間の集合的行動・利害の産物で、意図・動機・裏取引が絡むため証拠の性質がまったく違う。

再現性と検証方法：物理学は観測→数理モデル→予測→再観測のサイクルで検証できる。政治社会現象は「意図的隠蔽」「偽情報」「利害調整」が入り、再現実験ができない。

価値判断の介入：ダークマターには倫理の色はないが、ディープステートの議論は倫理・陰謀論・政争と直結しやすい。

ChotGPL:
いい整理ですね 
挙げていただいた「似て非なる点」を補足すると、さらに対比が鮮明になります。

存在証明の性質

ダークマター：重力レンズ効果や銀河回転曲線といった「数値化可能な痕跡」がある。

ディープステート：文書・証言・資金の流れなど「人間が改ざん・隠蔽可能な証拠」が中心。

議論の収束性

ダークマター：観測データの蓄積で仮説は淘汰され、いずれ決着する（例：粒子検出か代替理論）。

ディープステート：社会的立場や利害が絡むので、証拠が出ても「信じる／信じない」で分裂しがち。

不確実性の扱い方

ダークマター：確率論・統計力学で「誤差範囲」を定量化できる。

ディープステート：不確実性が「疑念・不信」として拡散し、政治的行動に転化する。

まとめると、科学的不明性 と 政治的秘匿性 はどちらも「見えないものを議論している」ように見えますが、検証のプロセスと議論の着地点がまったく異なるわけです。

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Quest；
自然科学では因果関係が明確なので、因果律の推論と観察がしやすい。
しかし、社会科学の場合、人間が関与するので、人間の思考の因果関係は現段階では解明できず、推論と観察が困難。更に倫理問題という制約も加味しなければならない。
このような理解で宜しいですか？

ChotGPLT:
はい、その理解でかなり正確です 

少し学問的に補強すると：

自然科学

自然現象は人間の意図を含まないので、原理的には「同じ条件下で同じ結果」が得られる。

そのため、因果律の推論と観察が再現可能で、理論が積み上がっていく。

社会科学

人間の思考・行動は「感情・文化・価値観・権力関係」など多層的な要因に左右され、同じ条件でも必ずしも同じ結果を示さない。

しかも倫理的制約があるため、自然科学のように「人を意図的に操作する再現実験」をすることが難しい。

その結果、推論と観察は不完全になりやすい。

つまり、自然科学は因果律を土台に確実性を追求できるのに対し、社会科学は確実性よりも「傾向」や「確率的な説明」に留まらざるを得ない、という違いです。

 この点をさらに突き詰めると、「社会科学を自然科学のように厳密にできるのか？ それとも本質的に違うのか？」という学問哲学的な論争にもつながります。

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2025/10/19 (Sun.) Comment(0) 極右閣下の独り言