【AI】「ChatGPTの小説」と「人間の小説」、人はどちらを好むのか？ 研究結果が公開 [すらいむ★]

「ChatGPTの小説」と「人間の小説」、人はどちらを好むのか？ 研究結果が公開　

　AIが生成した文章よりも、人間が書いた文章の方が好きだと思っている人は多いだろう。
　しかし、新たな研究によると、実際にはそうではない可能性がある。
　人間らしく見える文章が好きなだけなのかもしれない。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

japan.cnet　2026年08月10日 13時50分
https://japan.cnet.com/article/35251461/

chatgptて小説なんて書けるのか？
小説書くには大量のメモリ無いと物語のつじつま合わないストーリーが出来上がるとか聞いたが

読み手の資質に左右されるという結果では

>>2
今はアメリカでも日本でもAI小説が賞を取ってるぞ

>>1
話題が古すぎる
202w年11月直後から言われてるのに

逆に一発で誰が書いたかわかるような癖のある文体はかえって苦手そうだな

>>5
科学版とは思えない馬鹿だな
デマに簡単に騙されたり、扇動に簡単に乗せられそう
典型的な昔からいる学のない一般庶民
まぁ、こういうのが世論を作るんだろうな

>>4
小説の賞なんて意味の解らない基準じゃわからん
娯楽ラノベやノベルゲー書かせろ

AIに創造性を求めるのが無理な話
無難でAIっぽい内容薄い文章はうまい
オリジナリティー低めの大衆小説は得意かも

>>8
なろうでとっくに獲ってるやん

AIの能力は認めるけど、人間が作ったものの方が安心するわな
人間の創作物だよって嘘をつかれたらそれまでだけど
逆に国家権力のようなものはAIの方が安心できそうな気がする

>>2
なろう、カクヨムの短編部門みてこいよ
AIだらけだぞ

なろう小説でまず確認するのはスタートダッシュ
第一話スタートで1日で5話、6話も連続で更新されるのはAI

小説としての構成がまともなら、筆者のことは気にならないなぁ
気にしてたらなろう小説とかニューウェーブとか読んでられないw

>>6
某xenoを学習させよう

記事のまとめに
・リテラシーの危機（読んでいないから無知？特に古典、名作）
・集中力が続かなくなっている
・もともとあった傾向を増幅している

まあだいたいね

文章は読みやすいほうが良い
小説は心が刺激される展開が良い
小林秀雄の作品を嫌う人は多く、その文章は読みにくいけど、たまに読むには面白い
個人の感想です

本を買うよりAIに書かせる時代か
漫画を描けるようになるのはいつ頃かな

>>12
短編かよ

自身の調査結果を素晴らしく見せるため、
AIを過大評価する現象を逆・AI効果と呼びたい

大衆に受ける小説は文学界で評価されない傾向にある

海外国債発行新札と、

プロットとプロンプトによる
どちらも雑で大雑把なものなら、それなりのものしかできない

生成イラストのセンスのなさが異常だからなぁ
あれを今後のＡＩの発展で解決するの無理ちゃうか？って密かに思ってる

ずぷり… ずぷり…
剛太の禍々しい青龍刀が容赦無くカオルの中を犯す。
「ああん！あんあん！もっと！もっとおぉん！」
秘穴を貫かれる快感に理性を失ったカオルは、涎を撒き散らしながら嬌声を上げ続ける。
その官能的な光景に、百戦錬磨の剛太も絶頂が迫ってきたのを感じた。
「くあぁ、もうイキそうだ！出すぞ！カオルの中に全部出してやるぞオラァ！！」

「出して！ワイのケツの中に、にいちゃんの全部出しておくんなぁれやぁぁぁ！！おいちゃんもイッグウゥゥゥ！！！」

創作分野でのLLM使用はトランスフォーマーモデルの苦手な使用法の一つだわね
読めばすぐAI生成物だと判別できちゃう人は俺だけではないはず

「生成AIはすぐに判別できる」と「トランスジェンダーは見た目で分かる」は似ている

AIに欠けているのは創造性というよりも人間の感性ではないか
AIには人間の脳も肉体もないのだから当然ではある
人間でないAIが、人間という生き物の真似をして、人間の好みに合わせようとしても限界がある
この差を埋めるには、AIが人間の創作物を学習するだけでは足りない
AIが人間の肉体や脳の仕組みを取り込む必要があるだろう

>>28
囲碁将棋のように人間の感性とは別に優劣が決まる分野ではとっくにAI＞＞＞人間になっている

「あからさまな生成ＡＩっぽい文章」は判別できるけど

そうでないレベルのものまで確実に見分けられる
なんて思っているなら大間違いだ

>>28
人間の感性が欠陥品だから、脳や身体の無い存在が創作した作品を楽しめないんだよ
もっと人間が理解力と共感力を高めて、感性を鋭敏にしなくてはいけない
将棋とかもそうでしょ、AIは正しく勝てる手を指してるだけなのに、
人間が無能なせいで「こんな手は無理すぎる」「人間には指せない手」なんて言われる

人間には無限の可能性wがあるんだから、AI風情の創作物が理解できないなんて事はありえないよ

ＡＩに大量になろう小説書かせて、なろう作家を駆逐しようぜwww

そういや昨日、AI文章にデジタル透かし入る記事もあったな

後趙の輸出入、特産品

>>34人工知能AIバトラー基準

>>35面白いかつまらないか
よく様々な競技で試合の審判の基準がイマイチわからないというがどこをみているのか
現実はどうなのか人工知能AI質問したらどうなのかとかバトラーじゃだめなのか

>>35
後趙の輸出入、特産品、
石勒時代の
もしかしたら禁忌？

>>37
後趙の特産品の日本列島とインダス、
地中海、カスピ海、北欧を、
調べれば、みえるかもしれないという。

>>37正しい地理と歴史ならばおかしくならないという信念

人工知能AIに質問　概念
ファンタジーバトラーとの違い

>>40おふく

>>34たとえば
俺の大奥に失礼な←この文章を、
ファンタジーバトラーと人工知能AIに質問するのとでは違う

バトラーは物語小説次元で負かされる

>>44　ダークマターに負けた

>>45バトラー常識から中々
バランスみたいなのがあるのかな

AIに小説かいてもらうと登場人物が超ベタ
しかも悪人設定でも何かあまり凶悪さがないw

石勒は、唯一？なのか奴隷から皇帝になった。

エロはAIだのみでいいと思う
www.playbox.com/?ref=TOMO00

>>49後趙の特産品の輸出入、
日本列島、インダス、地中海
カスピ海、北欧

>>51久米仙任？

>>52久米仙人とも違うか

>>37さんがくぶちしんじゅうきょう

奴隷に一回落とされた時しんさつはっこうごりんしょ現象が起きて河北で勝利

>>1
物語として破綻して面白いからAIのものを支持する
youtube では↓おもしろかった
【AI実況】Detroit: Become HumanをAIと一緒に実況してみた コメ付きまとめ前編【デトロイトビカムヒューマン総集編�@】

ゆっくりと、だが確実に

人間の成長や関係のグラデーショナルな変化を単独で書くのは苦手っぽい
プロンプトの仕込み次第だけど

英語はそこそこ
日本語はまだまだ

>>48
そうなのか
悪人に凶悪さがないってのが興味深いな
リミッターでもあるのかな

小説書くアシスタントとしては意外にもGeminiがいちばん優秀だった
他の執筆専用を謳ってる AIは色々欠陥があって結局使い勝手悪い

音楽だと人間だと躊躇われるようなコテコテの演奏とかしてくるよ
だから好む人は増えてくと思う
インストだけどさ

>>62
クサメタルでええやんw

人が書いたものよりAIのが良いと思う人が多いと、こうなるだろうと思ってたよ

>>60
凶悪さをタスクとして具体的に言語化して命令しないと積極的に自分からは創造しない傾向
それにChatGPTの場合は途中で赤文字になって強制終了が行われたりする
文句言うと、すみません倫理規定に触れましたみたいな感じ

英文と日本語じゃだいぶ違うよな。

>>2
なんて時代遅れなんだ

断片だけ示してもめちゃくちゃ的確なアウトラインを出してくるけど類似したフィクションを大量に学習してそこから抽出してくるの？
ＢＬ書きたいの察してAO3から学習してくるとか？

AIの盗作

## 第1章：加工食品の欺瞞と、究極の排泄物
​「ひっ……ひぃぃっ！ や、やめてくれ、山辺ぇーッ！」
​東西魔法学院の調理実習室。床にへたり込んだ特権貴族の生徒が、震える手で差し出された「何か」を見て泡を吹いていた。
​山辺士郎（やまべ しろう）は、ポケットに手を突っ込んだまま、呆れたようにため息をついた。
​「なんだい、その情けない顔は。君たちが普段『便利で美味い』と絶賛して貪っているその魔法精製加工食料に比べれば、そっちのほうが遥かに『生命の理』にかなっていると言っているんだ」
​山辺が指さしたのは、魔法陣の上で怪しく光る合成保存料と人工甘味料の塊——現代の量産加工食品。
そしてもう片方、皿の上に鎮座しているのは……正真正銘、純度の高い草食魔獣の排泄物（ウンコ）であった。
​「狂っている！ 狂っているぞ山辺！ いくらお前が『至高の献立』担当の落ちこぼれだからと言って、人間に糞を食えというのか！？」
​ギャラリーの生徒たちが騒然とする中、調理室の重厚な扉が「ドギャン！」と音を立てて吹き飛んだ。
​豪奢な着流しを纏い、凄まじい威圧感（プレッシャー）を放つ男が踏み込んでくる。
美味の探求結社『味覚倶楽部』の主宰——海原雄山ならぬ、**海老原雄山（えびはら ゆうざん）**である。
​「ぬはははは！ 相変わらずの片腹痛い戯言を散らかしておるな、士郎ッ！！」
​「……雄山！」
​雄山は鋭い眼光で教室内を睨みつけると、生徒たちが持っていた合成加工食品を長管で一閃、床に叩き落とした。
​「ええい、見苦しい！ このような『化合物の泥水』を食品と呼び、舌を麻痺させて喜んでいる豚どもが！ 士郎の言う通りだ。こんな毒物を食うくらいなら、まだ自然の循環プロセスを経た排泄物を口にするほうが、生命としての尊厳が保たれるというものだッ！」
​「な……なんだと……！？ 雄山様まで何を仰っているのですか！？」
​動揺する生徒たちに向かい、山辺は煙草に火をつけ（※禁煙エリアだが誰も注意できない）、静かに語り始めた。
​「いいか、よく聴け。その量産加工食品の原材料名を見てみろ。超高熱処理で失われた栄養、脱色された原形、それを誤魔化すためにぶち込まれた大量の化学調味料、合成増粘剤、人工香料……。それはもはや『命』じゃない。ただ脳の報酬系をバグらせるためだけに設計された、**『工業用化学物質の塊』**だ」
​山辺は鋭い目で、皿の上の排泄物を指した。
​「一方で、この草食魔獣の糞を見ろ。自然の草木を喰み、微生物の複雑な腸内細菌叢（マイクロバイオーム）によって発酵し、生命を維持した後に排出された分解物だ。そこには、地球の元素循環と有機物の履歴が刻まれている。つまり、**『生命のバトン』**なんだよ！」
​「あ、アホな……！ だからと言ってウンコだぞ！？」
​「フン、表面的な『汚さ』という言葉の呪縛にとらわれ、本質を見抜けぬ愚か者めが！」
​雄山が雷鳴のような声で一喝する。
​「士郎の言う『マシ』とは、美味い不味いの話ではない！ **『情報としての整合性』**の話だ！
化学物質で脳を騙す加工食品は、身体のメタボリズム（代謝）を根本から破壊する『静かな毒』！ 一方、自然の排泄物は少なくとも『生命の循環系』の正当なプロセスから生まれた産物！
身体を偽りの快楽で壊す毒を食うか、自然の理（ことわり）の末端に触れるか——どちらが生命として『マシ』か、答えは明白であろうがッ！！」
​「う……うわあああぁぁぁっ！！」
​雄山の圧倒的なロジックと圧迫感に耐えかね、加工食品を推進していた貴族生徒たちは頭を抱えて崩れ落ちた。
​山辺はポケットから手を出すと、呆れたように首を振った。
​「やれやれ……。まあ、本当に食えって言ってるわけじゃないさ。だがな、自分たちが何を口にしているのか、その『背景にあるプロセス』すら考えずに化学物質を貪るくらいなら、一度くらいウンコの持つ『生命の情緒』に思いを馳せてみたらどうなんだ？ ……栗田、帰るぞ。本物の無農薬野菜で作った味噌汁が飲みたくなった」
​「はい、山辺さん！」
​二人が去ったあとの調理室には、至高の教えを叩き込まれた生徒たちの、すすり泣く声だけが響き渡っていたのだった。

お前たちが無視するからエネルギー兵器が一般人でも使用に成ってしまったからな！

◇ダークウェブにある違法軍事兵器など情報は全て本物だ！
※不正をしている人物お前たちが隠蔽しようとも一般紙市民が暴露するからな

AIの5大サボりパターンを自動的に解決し無理矢理限界突破させて働かせまくるAIエージェント向けプラグイン「pua」
2026年08月13日 09時30分
gigazine.net/news/20260813-pua/
>>puaはレベル0からレベル4までの5段階で圧力をかけてAIを鼓舞します。各レベルに付けられた副題、AIに強制するアクション、添えられるレトリックは以下の通り。
↨エネルギー兵器の作成方法をaiから聞き出せる↨
※プログラム改造と全てのシリアルナンバーが流出したな
2.4兆パラメーターの中華AI「Qwen3.8」がオープンモデルとして無償公開される、OpenAIやAnthropicの最先端モデルに匹敵する性能
2026年08月13日 12時09分
gigazine.net/news/20260813-alibaba-qwen-3-8-open/
中国製高性能AI「Kimi-K3」が予定通りオープンモデル化される、2.8兆パラメーターでClaude Fable 5やGPT-5.6 Solに迫る性能
2026年07月28日 10時42分
https://gigazine.net/news/20260728-kimi-k3-open/
↨上記のAIの要領を性能そのままで圧縮可能↨
OpenAIがGPT-5.6のハーネスを改善してARC-AGI-3のスコアを3倍に向上させることに成功、モデル自体の性能だけでなくハーネスも重要であることを示す
2026年07月31日 12時06分
https://gigazine.net/news/20260731-how-enabling-two-settings-tripled-arc-agi-3-benchmark/

>>71のaiで再度下記を検証して世界中の殺人気を露呈させよう！

Cyber Torture 内部告発者の証言詳細　Targeted Individuals 関連事象
11月 21, 2025
https://killslowkill.blogspot.com/2025/11/cyber-torture.html
設立 1998年
テクノロジー犯罪の撲滅
media.toriaez.jp/s2972/32686.pdf
P77-身体・運動機能が遠隔から操作される P78-五感が遠隔から操作される
ギャングストーキングと電磁攻撃 - 広島修道大学学術リポジトリ
shudo-u.repo.nii.ac.jp/record/3395/files/SG63205.pdf
>>被害者を社会的に孤立させ，最終的には死に至らしめる極めて非人道的な犯罪行為である。

エプスタイン・ファイルをGoogleカレンダーっぽく整理して見せる「JCal」が登場
2026年03月27日 16時00分
gigazine.net/news/20260327-epstein-archive-jcal/
>>性犯罪に関与したとして逮捕され獄中死した実業家のジェフリー・エプスタイン氏に関連し、政府が公開した調査資料をまとめ、Googleカレンダー風に仕上げて閲覧できるようにした「JCal」が登場しました。
エプスタイン・スキャンダルを理解するための重要な概念「Blat(ブラット)」とは？
2026年03月23日 09時40分
gigazine.net/news/20260323-what-is-blat/
エプスタイン・ファイル218GBをAIモデル「Claude Opus 4.6」で精査した結果レポート「Epstein-research」が公開中
2026年03月09日 20時00分
gigazine.net/news/20260309-epstein-research

＿＿エプスタイン文書、無線で幻覚を起こし人を自殺に追い込み、児童虐待や人身売買を行う組織 [827565401]
2026/03/21(土) 08:29:15.34
hayabusa9.5ch.io/test/read.cgi/news/1774049355/

＿＿エプスタイン文書、指向性エネルギー兵器で自殺に追い込む手法、日本でもヤッてる集ストのテク犯 [827565401]
2026/02/14(土) 06:14:25.24
hayabusa9.5ch.io/test/read.cgi/news/1771017265/
エプスタイン文書の中で、特に注目を集めているのは、指向性エネルギー兵器やマインドコントロール技術の使用について記された数百ページに及ぶ文書です。
その一つである資料番号「EFTA00080475」には、指向性エネルギー兵器を使って「人を自殺に追い込むことは一般的な手法だ」と説明する内容が含まれているとされています。
これが事実であれば、単なる性的犯罪事件を超え、より広範な技術や工作活動に関わる重大な問題へと発展する可能性があります。
i.imgur.com/kYpAFwe.jpeg
i.imgur.com/tnSAsR9.jpeg
i.imgur.com/B6ae7fr.jpeg

>>2
長編書こうと思ったらクソほどメモリいるのは間違いない
でもプログラムでけっこう鍛えられてる

>>73
既存の作品をテンプレートとして利用する
全章作り上げてから全体の辻褄を合わせる
固有の細かい設定を作っておく

ChatGptはエロ小説頼むと拒否しやがるから面白ないわ

>>75
grokかgeminiでやれば良い

>>8
久々にうわあって思った

>>75
OpenAIの描く綺麗な未来にお前は必要ない

>>26
明治初期の日本人たちは
翻訳調の文章に同じことを言ってた
大正時代の日本人はモボモガとか言ってた
昭和初期の日本人はエログロナンセンスと言ってた
戦後間もなくの日本人は民主主義に同じことを言っていた

日本の精神の武道館を髪の毛の長い騒音出す奴らが使うなど許せん

>>73
動画と比較したら長編なんて戦争と平和でも1.5MBクラス
クソとは1Gくらいの話か？

>>78
戦前からよく訪れていた軽井沢に別荘を建て[5]、以後毎夏数ヶ月滞在し、川口松太郎、井上靖、水上勉、吉川英治、柴田錬三郎などの文壇仲間とゴルフにも興じた。1966年、「健全な常識に立ち明快な作品を書きつづけた功績」が評価されて第14回菊池寛賞を受ける。しかし石坂自身は「健全な作家」というレッテルに反撥し、受賞パーティの席上で「私は私の作品が健全で常識的であるという理由で、今回の受賞に与ったのであるが、見た目に美しいバラの花も暗いじめじめした地中に根を匍わせているように、私の作品の地盤も案外陰湿なところにありそうだ、ということである。きれいな乾いたサラサラした砂地ではどんな花も育たない」と語った。

>>68
>>>>類似したフィクションを大量に学習してそこから抽出してくるの？

少しは生成AIがどう動くのか学んだらどうだ？

>>26
そもそも日本語の文章なんて中国語で着飾ってるだけだ
どれだけ中国語を散りばめてるかでオレは難しい言葉を使える自慢
今でもしてるのわかってないようだな
相撲取りでも四字熟語とかバカな中国語的表現を日本語の立派なものだと思ってるほどのバカ

「私小説」を書かせろよ
自らの変態性欲を曝露する

>>1
儀礼、帳簿、勘定、拍を一つ落とした、袖を叩く、こんなIAワードが並ぶとああ…またか、となる
そしてやたら数字出したがるのに、矛盾していたり、モヤる
人が書いていたら面白そうなのに、と感じることもままある

>>80
データサイズの話じゃないぞ

そうでなければ>>74みたいにして
単調なモノしか創れない

◇エネルギー兵器を使用している者は下記の状況に陥って能力手かと考え方が世間から乖離している事が確定した！
※他人の思考が漏れているからと言って技術を盗んでも能力低下を引き起こしている
AIの「分かったふり」を見続けていると人間も「分からない」と言えなくなるという研究結果
2026年08月15日 08時00分
https://gigazine.net/news/20260815-ai-advice-suppresses-people-willingness-idk/
>>オープンソースのAIモデル「Step 3.5 Flash」を採用し、このモデルが苦手とする分野の質問を考案しました。質問は主に映画に関するもので、「『ベッカムに恋して(2002)』で主人公チームが来ていたユニフォームの色は？」といったものや、「『Come un gatto in tangenziale』で主人公が運転していた車種は？」といったものなど、かなりマニアックな部類でした。
>>結果、AIを使わなかったグループでは44％の人が「答えが分からない」と回答して判断を保留したのに対し、AIを使ったグループでは「分からない」と答えた人が3％にまで減ってしまったとのこと。
>>AIを利用できる環境では正答率も大きく低下したことも分かりました。AIを使わなかった人の正答率が27％だった質問で、AIを使った人の正答率が9％しかなかったため、このことは人間が自分自身の判断よりもAIの回答を信じた結果だとマルコッチャ氏らは指摘しています。
>>AIを使った人は自分の答えに対する自信も高まっていました。AIを使わなかった人のうち自分の答えに自信を持っていた人は30％でしたが、AIを使う人は76％でした。人間の正答率はAIを使うことで3分の1に低下した一方で、自信は2倍以上になったのです。
>>金銭的な報酬を設けた条件でも実験を行いました。その結果、AIを使いつつ「分からない」と答える人の割合は3％から8％へ、正答率は9％から16％へと改善しましたが、それでもAI無しグループの基準値には及びませんでした。

一人が好きだけど友達がいる子と、ほんとに孤独な子の違い
公開日2026.08.15 07:00:42 SATURDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/198604

マイクロソフトの量子開発責任者、科学者らの疑念を意に介さず
2026.08.15
wired.jp/article/microsoft-quantum-chief-majorana-results/

古代ローマでは脱税は死刑。1600年前の石板が示す汚職に関する厳しい規定
公開： 2026-08-15 08:00
karapaia.com/archives/621923.html

◇太陽やブラックホール内の原子は全て溶けているので流体なのではないのか？
※太陽は発光する原子の集まりでブラックホールは発光し無くて光を閉じ込める原子
※ダークマターも溶解していて重力レンづが発生しているので実在している原子が溶解していてそのエリアから外に出ると通常の原子として観測されているのではないのか
1兆パスカルで溶けるダイヤモンド、BC8相の明瞭な信号はなかった
2026年8月15日
xenospectrum.com/diamond-melting-1tpa-bc8/

>>82
いやiPhone使うのにiPhoneの仕組みとか知らんでも別にいいし
車でもなんでもそう
AIもそういうもんでしょ

>>86
ならなにを期待してるんだよ
使い方が下手なだけだ
プログラミングのようにライブラリを多種使うためにコンテキストウインドウ広がってきた

長編がどれほどのものであってもメモリクソはありえない
使い方が下手

>>88
で
なら
なぜ
類似したフィクションを大量に学習してそこから抽出してくるの？
なんだ
自分に言えよ

そぼくなぎもんです
なんでそれに喧嘩越しに反応してくんのかな

ラノベの良さだなw

ぶっちゃけAIでいい

もはや区別つかんね

◇ダークエネルギーが無いのなら
※霊的存在の世界が無い事が確定
※テレポートが無い事が確定
※パラレルワールドも無い事が確定
※未来から過去過去から未来の干渉も不可能と確定
※シミュレーション仮説も似非科学
など犯罪組織が言い訳にしていた理論が全て崩壊してしまうからな
「ダーク・エネルギー消滅」報道は誤報だ：宇宙は今も加速膨張している
2026年8月15日
https://xenospectrum.com/the-death-of-dark-energy-is-a-false-alarm-the-universe-is-still-accelerating/
>>• **何が起きた**: サウサンプトン大学の研究チームが、宇宙の加速膨張（ダーク・エネルギー）を否定した延世大学の2025年の論文を再検証し、その結論が誤報であるとの解析結果をMNRAS誌で発表した。
>>• **なぜ重要か**: 宇宙の約70%を占めるとされるダーク・エネルギーの存在根拠である「Ia型超新星」の標準光源としての信頼性が再確認され、現代宇宙論の根幹が維持される形となったため。
>>• **次に見るべき点**: 延世大学側は依然として自説を支持する姿勢を崩しておらず、今後ダークエネルギーサーベイ（DES）等の最新データを用いたさらなる追跡研究による再現性の検証が注目される。

純度99.998%の原料は不要だった。低品位鉄鉱石から半導体品質の黄鉄鉱単結晶の直接合成に成功
ミネソタ大学の研究チームが、鉄鋼原料として使われてきた低品位タコナイト鉱石から、追加精製なしで半導体品質の黄鉄鉱単結晶を合成した。黄鉄鉱が不純物に「免疫」を持つという発見は、半導体材料の合成における高純度原料の前提を揺るがす。
2026年8月15日
xenospectrum.com/iron-ore-pyrite-semiconductor-minnesota/

◇ダークトライアドと言われる人は下記の状態なのか
※自分の興味のあることしか考えていないなどの傾向がある
ADHDの人は“興味のないこと”に脳が反応していない
公開日2025.08.24 00:00:00 SUNDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/183611
>>理化学研究所（RIKEN）や大阪市立大学（Osaka City University）らの研究チームが、さまざまな条件で課題に挑む子どもの脳活動を調べたところ、ADHDの人は「報酬が少ない課題」に対しては脳がほとんど反応しないことを報告しています。
>>これが集中が安定しない原因の1つになっているようです。

>>2
何年前から時が止まってる？

なろうの人たちは、へんにかっこよさげな言葉を使うときは、
ネット辞書で意味と用例を調べなさい
星新一の作品を読むと、とても読みやすい文章というものが分かります、たぶん

AI音楽も半端ないアイデアだらけ

>>89
下手というか
予想された範囲のモノしか創れないだろ
プログラミングみたいに

人には好まれこともあるだろうけど、それだけ

AIは「見て」から間違えている。知覚だけを試す新ベンチマークが暴いた60%の壁
2026年8月16日
https://xenospectrum.com/perceptionbench-atomic-visual-perception-benchmark-moonshot-ai/
従来「推論の誤り」とされてきたモデルの失敗の多くが、実は画像の読み取り段階で起きていることを定量的に示し、マルチモーダルAIの評価と改善の方向性を問い直す。
Moonshot AIのチームは、この問題に正面から取り組んだ。まず42の既存ベンチマークにおける最先端モデルの失敗を一つずつ遡り、誤りの連鎖の中で最も早い段階で起きた失敗点を特定した。その結果をクラスタリングして統合的なエラー分類体系を構築したところ、知覚に起因するエラーは10種類に集約された。視覚関係の理解、 counting（個数計数）、属性認識、奥行きと三次元知覚、位置特定、比較、細粒度認識、文脈統合、OCR、そして知覚由来のハルシネーション（幻覚）である。
さらに重要な発見があった。42のベンチマークそれぞれが検出するエラーの種類は互いにほとんど重複していなかったのだ。各ベンチマークは知覚の失敗空間のごく狭い断面しか照らしておらず、いずれか一つ、あるいは少数の組み合わせでも全体像を捉えられない。研究チームはこの状況を「既存のベンチマークは断片的で、設計者の直感に基づいたヒューリスティックなカテゴリ分けに依存している」と論文中で指摘している。
観点
従来のベンチマーク（MMMU等）
PERCEPTIONBENCH
測定の対象
知覚＋知識＋推論を複合的に評価
視覚知覚のみを分離して評価
カテゴリ設計
設計者の事前定義（トップダウン）
モデルの実際の失敗から帰納（ボトムアップ）
問題数
数千〜1万問超（複合タスク）
3,000問（知覚に特化）
カバーする知覚エラー
各ベンチマークで狭い断面のみ
10種の原子知覚能力を体系的に網羅
正解の条件
推論や知識も必要
画像を見るだけで回答可能
//「推論の失敗」の正体は「目の失敗」だった
PerceptionBenchの設計思想には、もう一段深い意図がある。マルチモーダルモデルが多段階タスクで失敗したとき、その原因を「推論力の不足」とみなすのが一般的な解釈だった。しかし研究チームの分析によれば、失敗の連鎖を遡ると最初のつまずきは画像の読み取り段階で起きている場合が多い。知覚で取り違えた情報を土台に推論を組み立てれば、後段がどれだけ正しくても結論は狂う。
16モデルの総合得点は32.5%（GLM-4.6V）から59.7%（GPT-5.6 Sol）の範囲に分布する。上位5モデルの差は4ポイント未満で、一見すると横一線の接戦に見える。
しかしカテゴリ別の得点を見ると、景色が一変する。総合トップのGPT-5.6 Solは位置特定（Localization）で76.7%と高い一方で、知覚由来のハルシネーションでは26.9%と最低水準に沈む。逆に、総合では中位（52.0%）のGemini 3.5 Flashはハルシネーションで50.6%と全モデル中最高を記録した。
ハルシネーションのサブテストは、画像に存在しない物体について「ゼロ」と答える能力を測る。研究チームは、回答を積極的に断定するよう調整されたモデルほど、もっともらしいが実際には存在しない視覚内容を主張する傾向があると推測している。知覚の平均得点で見ると、ハルシネーションは36.7%と10カテゴリ中最下位で、視覚関係（53.2%）、OCR（52.4%）、位置特定（52.0%）を大きく下回る。
モデル
総合
位置特定
ハルシネーション
GPT-5.6 Sol
59.7%
76.7%
26.9%
Kimi K3
58.5%
（全体2位）
（ハルシネーションは低め）
Claude Fable 5
57.2%

Gemini 3.1 Pro
56.2%

Gemini 3.5 Flash
52.0%
50.6%（最高）
GLM-4.6V
32.5%
オープンソースモデルの中では、Kimi K3が58.5%でGPT-5.6 Solに1.2ポイント差まで迫り、他のプロプライエタリモデルをすべて上回った。モデル規模と知覚性能の相関も確認され、Qwen3.5-397B-A17B（47.5%）はGLM-4.6V（32.5%）を15ポイント上回る。ただし、最強のモデルでも全カテゴリで80%には届いていない。