観てきた。𝐒𝐜𝐡𝐞𝐝𝐮𝐥𝐞
— 映画『済州島四・三事件 ハラン』𝟒.𝟑 𝐟𝐫𝐢 全国順次公開 (@hallan_film) April 9, 2026
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄#済州島四・三事件ハラン
4/10(金)〜公開2週目の上映時間です⏰
🎬𝑵𝒐𝒎 𝑺𝒉𝒐𝒘𝒊𝒏𝒈
東京|ポレポレ東中野
愛知|シネマスコーレ
大阪|第七藝術劇場
京都|アップリンク京都
大分|別府ブルーバード劇場
東京大阪は連日満席が続いています。
事前予約をお早めに💨 pic.twitter.com/8pxKPkHiIW
検察抗告ばかり問題視されてますが、この法案は、証拠開示の制限の方がむしろ問題です。ですので、仮に自民党の修正が入っても、なお、この法案は通すべきではありません
— 岡口基一 (@okaguchik) April 8, 2026
改悪はむしろ証拠開示制限の方なのですhttps://t.co/o3afDEPceo
Grok
証拠開示制限の問題点
再審請求時の開示を「請求理由に関連する証拠」に限定し、裁判所の裁量でさらに狭める内容。これにより:学者142人らが「重大な改悪」と反対。 アメリカの例(Bradyルール)
- 検察が無罪方向の有利証拠(矛盾・科学鑑定など)を隠しやすくなり、新証拠発見が極めて困難に。
- 冤罪救済の本質が損なわれ、検察中心の不公平が温存(税金で集めた証拠の恣意管理)。
- 開示後の「目的外使用禁止+罰則」で、専門家・報道共有が制限され、手続きがブラックボックス化(袴田事件の衣類写真公開が決め手だった例に逆行)。
1963年最高裁判決で、検察は被告人に有利で重要な証拠(exculpatory)をすべて開示する義務を負う(請求不要、違反で判決破棄)。
多くの州で「open file」(ほぼ全証拠開示)を採用し、公判後・再審相当手続でも拡張。DNA無罪の多くでBrady違反が絡み、Innocence Projectが広範開示で冤罪救済を実現。日本より透明性が高く、真実発見を優先。どうすればいいか
制限を撤廃し、**全面開示(Brady+open fileに学ぶ)**を導入すべき:これで誤判防止と司法信頼向上。現行案は検察中心主義の温存であり、議員立法や市民運動で全面開示を求めるべきです。
- 検察保有の全証拠(有利不利問わず)を義務開示。
- 目的外使用禁止・罰則は廃止(支援・報道共有を認める)。
- 検察に明文義務を課し、違反を再審開始の強力根拠に。
抗告の禁止と証拠開示制限の撤廃、全面開示だな。
企業法務系弁護士の悲劇https://t.co/RmUa76QjJx
— 岡口基一 (@okaguchik) April 9, 2026
守られているのは、戦前の独占業務。 失われていくのは、2026年の国益。日本は既得権益団体のせいで国益が損なわれている・・・自民党のせいだな。
安全保障のために、ならず者に頼らなくてすむようにしないといけない。ただのならず者国家に転落したアメリカですが
— 岡口基一 (@okaguchik) April 9, 2026
それでも日本だけは「ならず者アメリカの忠実な子分」であり続けるでしょうhttps://t.co/qhVeQH8Qps
だから、憲法9条は絶対に必要です
AI依存症の人向けhttps://t.co/LYDIWbbS0D
— 岡口基一 (@okaguchik) April 9, 2026
1. 事象:AIへの無警戒な情報入力
34歳のエンジニアである投稿者は、ChatGPTを含む複数のAIサービスを利用する際、一切のマスキング(匿名化)を行わず、以下のような極めて機密性の高い情報を入力し続けていた。
個人情報: 本人・家族の氏名、住所、年収、健康診断結果。
社外秘情報: 現職で携わっていた金融系プロジェクトの設計書(NDA対象)。
転職情報: 転職予定先の社名や内定条件。
2. 発覚:仕様の誤認と「デジタルタトゥー」の形成
オプトアウト設定を過信し、マイナーなAIサービスの**「会話がデフォルトで公開される」**という規約を見落とした結果、入力した全情報がGoogle等の検索エンジンにインデックスされた。
転職先が名前を検索したことで情報漏洩が発覚。
5chなどの掲示板で「晒し」の対象となり、アーカイブ(魚拓)が取られたことで、情報の完全削除が不可能な状態に。
3. 結末:社会的・個人的資産のすべてを喪失
「便利さ」のために情報の匿名化(30秒の手間)を怠った結果、わずか数ヶ月で人生が暗転した。
キャリア: 内定取り消し、現職は諭旨退職(退職金減額)、再就職困難。
経済: クライアントからの損害賠償請求(数百万円規模)。
家庭: 妻と子供が実家へ。離婚危機の直面。
【教訓】 「学習に使われない設定」は「公開されない保証」ではない。AIを利用する際は、名前を伏せる、社名を伏せる、具体的な数値をぼかすといった最低限のマスキングを徹底しなければ、一瞬で人生が崩壊するリスクがある。
こわいね。
自分プランクのエネルギー量子の発見は逆問題の典型例
— Spica (@CasseCool) April 8, 2026
黒体放射の観測されたスペクトル(結果)から、「エネルギーは量子単位で放出される(原因)」という仮説を導き出した。
上村豊『逆問題の考え方 結果から原因を探る数学』https://t.co/fh7FVLGEZB
はい、逆問題は**アブダクション(abduction、仮説形成推論)**と深く関連していますが、完全に同じものではありません。似ている部分が多く、重なる概念として扱われることが多いです。・・・
逆問題とアブダクションの関係要するに:
- 共通点:
両方とも**「結果(観測データ・効果)から原因(内部パラメータ・仮説)を推定する」という逆向きのプロセスです。
特に数学・物理・工学の文脈では、逆問題をアブダクションの一形態や実装されたアブダクション**として位置づける研究者がいます。
プランクの黒体放射の例(観測スペクトルからエネルギーの量子化を仮説)のように、逆問題の典型例はまさにアブダクション的な仮説形成です。- 違い:
- アブダクション:主に論理的・哲学的な推論。仮説を「生成」し、説明力を重視。創造的で、複数の可能な仮説の中から「ベストなもの」を選ぶ。医療診断や歴史的事実の推測、AIの仮説生成などに幅広く適用。
- 逆問題:主に数学的・計算科学的な問題。観測データから特定のモデルパラメータや構造を定量的に復元・推定する。非適切問題(解が一意的でない、不安定)として扱われ、正則化などの数学的手法で解く。CT画像再構成、地震波からの地下構造推定などが典型。
多くの場合、逆問題を解くプロセスの中でアブダクション(仮説立案)が使われ、逆にアブダクションを数学的に扱う枠組みとして逆問題の理論が役立つ、と言えます。
- アブダクションは「なぜこうなったのか? どんな仮説なら説明できるか?」という広い推論。
- 逆問題は「観測データから、数学モデル内の未知量を逆算する」という、より形式化・数値化された応用版。
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