筆跡をＡＩで分析、死海文書がこれまで考えられていたより古い可能性　新研究 [すらいむ★]

筆跡をＡＩで分析、死海文書がこれまで考えられていたより古い可能性　新研究

（ＣＮＮ） 歴史上最も知名度のある考古学的発見の一つとされる「死海文書」の多くは、これまで考えられていたよりも古いものである可能性があることがわかった。

　放射性炭素年代測定法と人工知能（ＡＩ）を組み合わせた新たな分析により、聖書の写本の一部は著者と推定される人物が生きていた約２３００年前のものであることが判明した。
　米科学誌プロスワンに掲載された論文の主筆者であるオランダ・フローニンゲン大学のムラデン・ポポビッチ氏が明らかにした。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

CNN 2025.06.09
https://www.cnn.co.jp/fringe/35234023.html

ノアの方舟の話は5000年前実際に起きた洪水が元ネタだから最大そこまで遡るわな

聖書って極論で言うと昔の人達が妄想を書き記した同人誌みたいなもんなんだろ？

はじまったな

死海文書とか30年前は中二病患者の大好物じゃったのう

聖書も元ネタがあるパクリ文章だったんでね？

>>3
それ以前の楔形文字で記されたギルガメッシュ叙事詩など多くの文書から伝承を引き継いだものだ
妄想では無い
後は、真相はエジプト王家の史実をヘブライ人に置き換えたストーリーにしている
モーセとかアブラハムとかダビデ王とかソロモン王とか全員エジプト人

神話って過去にあった本当の話が

次代が進むにつれて

誰も覚えていなくなった揚げ句に

嘘の話ではとなって

売れるように内容を改変したものなのか

>>8
それとも

民衆を洗脳もしくは組織に取り入れるために

上層部の都合の良いように下記られたモノなのか

>>5
エヴァ厨で裾野が広がった

約１０００点の写本
うち、２００点余りが、いわゆる旧約聖書
ヘブライ語の聖書の中で最も古い写本

ベドウィン（アラブ系遊牧民）の羊飼いが１９４７年、死海近くの砂漠で偶然、巻物を初めて発見
その後、考古学者が（現在のパレスチナ自治区ヨルダン川西岸地区の）遺跡近くの１１の洞窟から
「数百冊の写本からなる数千の断片」を発掘？？？

（数千の断片が発掘されて
それは調べて合わせてみたら
数百冊の写本だったんだろ？）

既存のスパイウェアを緻密に計画されたフィッシングやソーシャルエンジニアリングと組み合わせると政権崩壊まで引き起こせることが明らかに
https://gigazine.net/news/20250609-analysis-spyware-help-compromise-syria/
>>STFD-686について、Mobile Hackerは「スマートフォンを利用したスパイ活動は必ずしも高価なゼロデイエクスプロイトや、高度なカスタムメイドの検出されないスパイウェアの開発が必要ではないことを示しています」と指摘。むしろ、
>>古くから存在する市販のスパイウェアを巧妙に練られたフィッシングキャンペーンやソーシャルエンジニアリングと組み合わせるだけで、
>>致命的なスパイ活動に応用できると述べました。
これは昔から行われていたことが今判明したのですか
ネットが発達した２０００年ごろから行われていましたか？

政治的に多様な人々と関わることの意外なデメリットとは？
https://gigazine.net/news/20250608-political-diversity-sns-trade-off/
・結果誰とかかわろうとも洗脳されている
・宗教や社長などの企業団体などの組織も同じようなことになっているのか

主に羊皮紙やパピルスにヘブライ語で書かれている
日付の記載はほとんどない→すこしあるんだな？

「古文書学」で９０年代に放射性炭素年代測定法で調べて
「紀元前３世紀から紀元後２世紀」

ポポチームは
より現代的な新しい放射性炭素年代測定法で
３０点の写本に使用
そのほとんどがより古いものであった（じゃ28が古い？）
新しいものは２点だけ

これの高解像度の画像でＡＩ「エノク」を訓練
画像ね画像！

８５％の確率で年代を正確に推測した

そのあとがわからない
「放射性炭素年代測定法を行った他の文書を提示したが、年代については情報を伏せていた。」ってなんだよ？

そしたら
AIが「８５％の確率で年代を正確に推測した」んだと

そしてさらに次にポポチームは

放射性炭素年代測定法が行われていない１３５点の死海文書の画像をAIに与え、その年代を推定させた。

研究者は自身の古文書学の経験に基づき、
その結果を「現実的」か「非現実的」かで評価した。
すると、エノクは７９％の試料で現実的な結果を残した。

何言ってるかわかる？

これで「これまで考えられていたよりも５０年から１００年古いものもあることがわかった。」となるわけだ

途中の説明がわからない

死海文書というが英語だとDead Sea Scrollsなんだな
スクロールだから巻物だろ？
スクロールしてる画面は巻物なんだな

英語のCNNみると

研究者は自身の古文書学の経験に基づき、
その結果を「現実的」か「非現実的」かで評価した。
すると、エノクは７９％の試料で現実的な結果を残した。

は

The scientists rated the results as “realistic” or “unrealistic,” based on their own paleographic experience, and found that Enoch had given realistic results on 79% of the samples.

チームが従来手法で
その結果を「現実的」「非現実的」で分類して
エノクの判断は７９％が「現実的」
と評価した

だな？
じゃ2割は外してたってこと？

古い預言？

>>17
視点がおかしい。79％の部分を重点的に評価すればいい
残り21％は別途調査する
いずれにしても21％部分もいたずらに切り捨ててはいけない

ああ、そうでしかい。

筆跡を調べたってどういうこと？
既知の字体の変遷と比較して
死海文書の字体はどの時代かを調べたということ？

たとえば現代用いられているハンコが
篆書体だからといって紀元前に
製作された物とは限らない

聖典を書き写すには格式高い書体を
好んで用いられた可能性もあるだろう

>>17
大丈夫だ、問題ない(イーノック的には)

>>14
機械学習はちゃんと覚えたかどうか
テストするための学習させないデータを
予め用意してるからそれの事では

テスト試料にアメリカの聖書博物館所蔵などの偽物の断片も混ぜ
高画質画像ファイルに写っている文書文字の筆跡形状はもとより光の吸収・反射具合やインクの滲みなどから
年代推測や真贋判定が可能であるか？をAIを用いてテストしたのではと空想

・人間とAIは１６％は誤認して認識していることを意味しているのか
・１６％は幻覚「空想や妄想」として認識しているけれど人間は性格によって分類されるのか
・AIは与えられた質問内容で人間「各分野の学者」にが幻覚「空想や妄想」での１６％の思い込みをあぶりだせることになるのか

『いいえ』の使い方でバレた！――AIも旧約聖書を「寄せ集め本」だと判定
2025.06.13 FRI
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/179571
☆>>創世記から列王記までの九書（エンネアテウク）から厳選した五十章を対象に、単語の語根頻度と組み合わせパターン──たとえば「いいえ」「どの」「王」といった平凡な語の使い分けだけで84％の正解率を達成しました。
AI幻覚は悪化の一途を辿り今後も続く

AI幻覚は悪化の一途を辿り今後も続く：o3モデルはなぜ間違いが多いのか？
2025.05.12 17:00:38 MONDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/177278
>>その代表が次の2つの課題です。
>> １つ目は有名人や歴史上の人物に関する質問で構成された人物課題で、人物についての知識の正確さと架空の経歴や事実を語ってしまわないかを評価します。
>> 2つ目は百科事典的な事実を問う多岐選択の質問4000問からなる一般課題で、各モデルが事実を正しく答えられるか（正答率）と、誤った情報をどれだけ含んだか（幻覚率）を測定します。
>>評価指標としては、正答率が高いほど事実を正しく答えていることを意味し、幻覚率は低いほど望ましい（幻覚＝不正確な情報の混入が少ないこと）と定義されます。
>>人物課題（左）における旧モデルと新モデルの幻覚率を比較しており、最先端モデルのOpenAI o3（赤）は、質問に対し約33%の頻度で幻覚を起こしました。
☆>>これは一世代前のモデルo1（青）の約16%と比べてほぼ倍増しています。
>>さらに小型版モデルのo4-mini（緑）では48%と、回答のほぼ半数が幻覚混じりという深刻な値が報告されました。
>>一方で人物課題の正答率はo3は59%と、o1の47%よりやや向上していました。
>>またより一般的な知識を問う一般課題（右）では、幻覚率は51%（o3）対44%（o1）とわずかに新モデルの方が悪化する結果でした。
>>一般課題の正答率はo3の49%とo1の47%でほぼ同等でした。
>>しかしo4-miniは一般課題においても正答率20%・幻覚率79%と極めて不安定でした。
生成AIは学術論文を誤って要約することが多く、新型モデルはより悪化している
2025-06-10
https://karapaia.com/archives/516449.html
>>学術誌・医学誌に掲載された研究300本を要約させ、過剰に一般化されていないかどうか分析
>>判明したのは、ほとんどのAIの要約は原文よりも「過度な一般化」が当たり前のように出力
>>また皮肉なことに、AIに「正確に要約するように」と指示すると、状況はかえって悪化してしまう。普通に要約せよと指示したときに比べ、過剰な一般化が2倍にも増えた。

>>1は>>25-26の可能性を秘め居ている

英語版や日本語版の旧約聖書をAIに分析させてもだめだよ。