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takahashicleaning · 2 months

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ＴＥＤにて

レジーナ･ハートリー：最高の人材の履歴書が必ずしも理想的でない理由？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

完璧な履歴書を持つ候補者と、困難を戦い抜いてきた候補者のどちらかを選ぶことになったとき、人事のレジーナ･ハートリーは常に「静かなる闘士」にチャンスを与えると言います。

「公正」の定義は、「公平」の「判断や言動などがかたよっていないこと」に加えて、「正義」の方向に現在進行形で進んでいる事象のこと。

「正義」の定義は、この場合、マイケルサンデルによると、ジョンロールズの格差原理から最下層の便益に合わせて社会を動かすことが正義である！と言っています。

知ってるつもりで思い違いしてること！

公平概念は「ハンデをつけて上限を公平に！」

平等概念をわかりやすく言葉にすると「上限の公平ではなく底上げの平等！」みたいな感じで、これ以上でも以下でも概念が変わるから拡大解釈しないこと。

法人の平等な競争はあまり聞いたことない。公平な競争がしっくりくる。

自身逆境を生き抜いてきたハートリーは、最悪のところから這い上がってきた人には変化し続ける仕事環境を耐え抜ける力があると知っているからです。

彼女はアドバイスします！

「過小評価されている候補者に目を向けてください。彼らの秘密の武器はその情熱と目的意識です。静かなる闘士を採用しましょう」

しかし、産業によっても異なるので絶対ではありませんし、新産業は優遇される可能性は高いかもしれません。

履歴書は、その人物のストーリーを語ります。長年の経験からパッチワークキルトみたいな履歴を持つ人について学んだことがあり、そういう履歴書をすぐには放り出さず、立ち止まってよく検討するようになりました。

半端な仕事の連続は、一貫性の無さや集中力の欠如。気まぐれさを示すかもしれませんが、一方で何かの障害と戦ってきたことを示すのかもしれません。

「闘士」には少なくとも面接してみる価値があります。

断っておきますが、別に「銀のスプーン」に文句があるわけではありません。

「銀のスプーン」とは、たとえば、難関大学に合格し、卒業するには、多くの犠牲と努力が必要です。

大企業にあう適性な人はこれでもよいです。

しかし、すべて成功を前提とした人生を歩んできたとしたら困難にどう対処するのでしょうか？

私が採用したある人は、一流大出の自分には相応しくない仕事があると考えていました。仕事のプロセス理解のために一時的につまらない手作業をさせると彼は辞めてしまいました。

それとは、逆に、敗者の人生を運命付けられたような人が成功を勝ち取っていたとしたらどうでしょう？

ぜひ、自ら意思決定して、そういう「闘士」を面接するようお勧めします。

このように、日々、成長していき、ある日突然、開眼するような人材は、人工知能の社員を雇う際の雇用アルゴリズムでは探せませんよ。

ある履歴書を見てみましょう。この人物は、両親から養子に出されました。大学は中退し、職を転々とし、１年間。インドに滞在しています。その上、彼には読字障害がありました。

皆さんだったらそんな人を採用しますか？

彼は、名を「スティーブ・ジョブズ」と言います。

世界で最も成功した起業家（新産業限定ですが・・・）を調査した結果。読字障害を持つ割合が非常に高いことが分かりました。米国では、調査対象となった起業家の35%が読字障害を持っていたのです。

驚くのは、心的外傷後成長の経験者であるこれらの起業家の中には、自分の学習障害は長所になっていて「望ましい欠陥」なのだと考えている人がいることです（最先端の治療技術を十分に受けてからですが・・・）

なお、アメリカでは、心療内科や精神的なメンタルケアの分野は、日本の１０、２０年先位進んでいます！！

なぜなら、そのお陰で良い聞き手となり、細部に注意を払うようになったからだと。彼らは、自分が逆境にもかかわらず、成功したとは考えていません。今の自分があるのも逆境のお陰だと思っているのです。

彼らは、トラウマや苦難を自己形成の主要な要素として受入れるとともに、そのような経験がなければ、成功に必要な力や根性は身につかなかったかもしれないことを理解しています。

そして、最後に人間関係があります。逆境に打ち勝った人々は、単独で成し遂げているわけではありません。成功への道のりのどこかで彼らは自分の長所を引き出し、自分の成功に投資してくれるエンジェル投資家に出会っています。

どんな時でも頼りにできる人の存在が逆境に打ち勝つ為には必要なのです。

最後に大事なヒントを皆さんにお教えしようと思います。多様性とインクルーシブな実践に取り組む企業（新産業限定ですが・・・）は、「闘士」タイプを支援し、業績も優れている傾向があります。

DiversityInc誌の調査によれば、多様性において上位50社に入る企業は、S&P500を利益率で25%上回るという結果が出ています（アメリカでは）

最初の質問に戻りますが、皆さんはどちらに賭けますか？

「銀のスプーン」か「闘士」か？私は、過小評価されている候補者を選ぶべきだと言いたい。彼らには情熱と目的意識という隠れた武器があります。

産業によって適性は異なりますが・・・

既存産業以外の人間の限界を遥かに超えるような新産業は、タイマンで面接をして「闘士」を雇いましょう。

マイケルサンデルは、メリトクラシー（能力主義）の陳腐さを警告し、諌め(いさめ)ています！

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）

特に、人材派遣業界に強制適用して事前分配や再分配を行政府は促進させること。

万が一、公人、有名人、俳優、著名人以外の個人情報が無断コピーされたら、データ配当金を回数に応じて、何倍にも増やすことで、法人への罰金として本人が請求できるようにする弱者救済、削除の仕組みも必要。

派遣業界の相場はわからないが、ダニエルカーネマンから年収600万円位で簡単に計算すると時給3000円位が幸福な生活を維持できる分岐点！

今の日経平均株価なら夢ではなく現実で業界イメージ刷新見直しにも？

時給3000円位を目標にして法人単位では異なるから行政府が最低賃金以外の経路で下支えし底上げする現在の政策を維持して

派遣業界の再分配も促進させるとブーストしていいかもしれない

＜おすすめサイト＞

ダニエル・ピンク：やる気に関する驚きの科学

ダン・アリエリー：人はどれだけ平等な世界を求めているのか？―驚きの実態

デイヴィッド・ブルックス：人間の本質と社会的動物

ゼイナップ・トゥフェックチー:機械知能は人間の道徳性をより重要なものにする！

＜提供＞

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takahashicleaning · 7 days

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ＴＥＤにて

スーザン・エトリンガー: ビッグデータにどう向き合うべきか！

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

あるデータのおかげで、心地よい気持ちになれますか？

より、成功していると感じることができますか？

だとしたら、あなたのそのデータの解釈は間違っている可能性が高いでしょう。

この驚くほど心を揺さぶられるトークで、スーザン・エトリンガーは、より多くのデータを手にすればするほどに、私たちの批判的に考える能力もまた深められなければならない理由を説明してくれます。

なぜなら、単に物を数えるところを超えて、それらを本当に理解するところまで到達するのはとても難しいのです。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジーサイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

科学技術は多くをもたらしてくれました。月面着陸、インターネット、ヒトゲノム配列の解析などです。

ですが、私たちの奥深くにある恐怖の多くにも、それは入り込んでいます。およそ、30年ほど前。文化批評家のニール・ポストマンは、「Amusing Ourselves to Death」という著作でこのことを的確に述べました。

彼は、この著作においてジョージ・オーウェルとオルダス・ハクスリーのディストピア (反ユートピア) 思想を比べて、こう書きました

「オーウェルは、私たちが囚われの身になる文化を恐れた。ハクスリーは、私たちが取るに足らないことに耽溺する文化を恐れた」

要するに、「ビッグ・ブラザー」に監視されるか、「ビッグ・ブラザー」を監視するかのどちらかということです。

でも、そうでなくともよいのです。

私たちは、データや技術を受け身で消費するだけではありません。

生活において、データや技術が果たす役割やその意味を見出す方法を私たちが形作るのです。

しかし、そのためには、コード化の方法と同じくらいに考え方にも注意を向けねばなりません。

物を数えるだけでなく、さらにそれを理解するために難解な問いを投げかけねばなりません。

私たちは、世界にどれ位のデータがあるか？常に聞かされていますが、ビッグデータやそれを読み解く難解さとなると量だけがすべてではありません。データが動く速さも問題になりますし、データには様々な種類があります。

ごくわずかな例を挙げると画像、文章、映像、音声などです。これら別々の種類のデータに共通しているのは、これらは人の手で作られ文脈を必要としているということです。

難しいのは、私たちは、その概念を証明する機会を自らに与えられていることです。

データ自身ではなく、私たちが概念を数値化し意味を証明するのです。

消費者として、患者として、庶民として、私たちには、より多くの時間を使って批判的に考える能力を鍛える責任があります。

また、三つの重要な「権利」が提唱されています。

まず、初めに、個人データを収集する巨大な影響力のある「法人、国家のプロファイリングに異議を唱え中止できる権利」です。「忘れられる権利」

なぜなら、何度も耳にしてきたように、有史以来、今やものすごい速さで何エクサバイトものデータを法人、国家たちは処理することができるからです。

そして、間違った判断をより速く、効率的に自動で下し、これまでにないほどの影響を及ぼす可能性があるからです！！

これに対しても、「自動的に重要な決定は下せない権利」を与える試みがなされています。

ですから、私たちがすべきなのは時間をもう少し、人文学や社会学。社会科学、修辞学や哲学、倫理学などに費やすことです。

それから、データを取得した以上は、適切な個人情報保護や消費者の意思、プライバシー権を汲んでこれを「匿名性、透明性」をもって扱わねばなりません。

データの力を解き放つのであれば、私たちは、必ずしもオーウェルの思い描いたような全体主義的な未来やハクスリーの描いたような些末な事柄に溺れる未来。

あるいは、両者を折衷したおぞましい未来に盲目的に突き進まずに済む可能性があります。

日本では、どうでしょうか？

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

歴史が示すところによれば、警察が、ひとたび大量のデータを保有し、無実の人々の追尾するようになると暴走し、拡大解釈をし続け、脅し、威嚇、特権意識の乱用や政治的な優位を得る行為、時には、法令を無視した同意や許可申請のない単なる覗き見行為へと濫用されがちです。

幸いにも、我々にも取るべき手段があります。市議会は、地方警察を統制できるので、条例を制定することによって無実の人々の情報を破棄し、保存期間も短期間にすることで、このような技術の合法的な使用のみを認可するのです。

オウム真理教の集団テロ事象の原因は開発独裁特有の当時、自民党55年体制の特権意識による負の遺産とインターネット黎明期にまだ周波数を独占的した民放テレビ局の暴走が談合を産み出し、警察機関が職権乱用して談合に便乗。監視も悪用し権力を思うままにふるまわせたことによる出来事にすぎない。

みなさん。考えてみてください！オウム真理教の集団テロ事象の後の警察権力は拡大してます！防衛庁は防衛省になりましたよね。拡大してます！スピード早くないですか？歴史的に見ると危険です。権力を思うままにふるまわせたことによる証拠です。憎しみの連鎖の起点の一つ。

テレビ潰れろ！なくせ！警察の職権乱用。警察が悪さしないようにまず監視カメラを警察内部につけろ！防衛省を防衛庁に格下げ、警察予算を削減してベーシックインカムの原資にすること。

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（合成の誤謬について）

合成の誤謬とは、ミクロの視点では正しいことでも、それが、合成されたマクロ（集計量）の世界では、必ずしも意図しない結果が生じること。物理学では、相転移みたいな現象です。性質が変わってしまうということ。

ミクロのメカニズムが個人同士の経済における仕組みであるのに対して、マクロのメカニズムは、国家間や経済全体の循環における仕組みだからである。

例えば、家計の貯蓄などがよく登場するが悪い例えです。前提条件が、所得が一定の場合！！所得が一定じゃない増加する場合は？これは、論じていませんので参考になりません！！（法人が提供する製品やサービスの価格も一定の場合も前提条件です）

１９３０年代のアメリカ経済が金融危機2008と似たような状態に陥った時、ケインズは、「倹約のパラドックス」というケインズ経済学の法則を発見しています。

それは、ポール・Ａ・サミュエルソン(1915-2009)が、近代経済学の教科書「経済学」の冒頭で「個人を富裕にする貯金は、経済全体を貧困にする！（所得が一定の場合）」というわかりやすい言葉で表現しました。しかし、庶民の所得が増加し、貯蓄が投資、消費に回る場合には、「倹約のパラドックス」は生じません。

その後、この「倹約のパラドックス」は、アメリカの経済学者・ケネス・Ｊ・アロー(1921- )が「合成の誤謬」を数学的論理に基づいて「個人個人がそれぞれ合理的選択をしても、社会システム全体は合理的選択をするとは限らない」を検証してみせた。要するに、部分最適ではなく、全体最適させていくということ。

つまり、新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！ということに集約していきます。

なお、金融危機2008では、マイケル・メトカルフェも言うように、「特別資金引出権（SDR）」は、2008年に行われた緊急対策で、一国だけで行われたのではなく、驚くほど足並みの揃った協調の下に国際通貨基金（IMF）を構成する188ヶ国が各国通貨で総額2500億ドル相当を「特別資金引出権（SDR）」を用いて世界中の準備通貨を潤沢にする目的で増刷してます。

このアイデアの根本は、元FRB議長であったベンバーナンキの書籍「大恐慌論」です。この研究がなければ、誰一人として、変動相場制での当時の状況を改善し解決できなかったと言われています。

それ以前では、固定相場制でのマーシャルプランが有名です。

続いて、トリクルダウンと新自由主義

インターネットの情報爆発により隠れていた価値観も言葉となり爆発していくことになった。

しかし、法定通貨の方が、その価値、概念に対する通貨量拡大として価格で応じることができず、圧倒的に通貨量が足りない状況が生まれていたのが、2010年代の問題点のひとつでした。

リーマンショックの後に、新自由主義が誤りであることが、ピケティやサンデルによって指摘され、当時のFRBバーナンキ議長が、通貨供給量を大幅に増やした対策により、ベースマネーの金融、銀行間の相互不信を解消して収束した。

それでも、まだ足りないが、適正水準に収まったことで、さらに価値も増幅され、マネーストックの財政政策から再分配、事前分配を大規模に行い、さらなる通貨供給量が重要となっている現在の日本国内。

例えば

Googleがしようとしてた事は、まだ新産業として、基礎研究から発展できない機械学習の先端の成果をすべて持ち込んだ社会実験に近いこと。

シュンペーターの創造的破壊は、一定数の創造の基礎を蓄積後に、未来を高密度なアイデアで練り上げてから破壊をするのが本質です。

こうして、憎しみの連鎖や混乱を最小限にする。

アルビン・トフラーの言うように、法人と行政��とのスピードの違いが縮まらないのは、構造上の違いであって、それを補うためにプラスサムな連携するということが、必要になってくることを説いています。

三権分立が、規制のないGAFAMを非政府部門としてMMT（現代貨幣理論）からプラスサムに連携したらどこで均衡するのか？という社会実験も兼ねています。

このような前提で、あらゆるインターネット企業が、創業時、貢献するためコンセプトの中心であったものが、今では、悪性に変質して違う目的に成り下がっています。

再分配、事前分配の強化がスッポリ抜けてる欠点があり、ここに明かしたくないイノベーションの余地があります！！

2021年には、新自由主義のような弱肉強食では自然とトリクルダウンは生じないことは明らかになる。

確かに、トリクルダウンは発生しないが、法律で人工的に同じ効果は、貨幣の再分配、事前分配という形にできる可能性は高い。

再分配や事前分配をケムにまく「金持ちを貧乏にしても、貧乏人は金持ちにならない」「価値を生み出している人を罰するつもりがないのであれば税に差をつけないほうがいい」（サッチャー）

とあるが、新自由主義は誤りで、ピケティやサンデルによると違うみたいだ。

（個人的なアイデア）

Don tap scott is “block chain revolution”, such as Uber, Airbnb, TaskRabbit and Lyft. We are talking about shared economies. It is that equal peoples generate wealth together and share. It is a very powerful idea.

ドン・タプスコットが「ブロックチェーンレボリューション」の中で、UberやAirbnbやTaskRabbitやLyftといった。共有経済について話題にしています。対等な個人がいっしょに富を生み出し、共有するというのは。とても強力なアイデアです。

But, when you tell me that kind of company does not really share it! ! In fact, the success of these companies is due to not being shared. Furthermore, unless it is a country with high inflation, deflationary spirals will occur and gradually wages will not rise. The only solution at the moment is to tax and distribute widely to platform firms taking de facto standards with redistribution of wealth. This is important! ! I say.

でも、私に言わせるとそういった企業は本当に共有をしてはいません！！実際、これらの企業が成功しているのは、まさに共有しないことによってなのです。さらに、高インフレの国でないとデフレスパイラルが起きてしまい、次第に賃金が上昇しなくなります。現在の唯一の解決法は富の再分配でデファクトスタンダードをとっているプラットフォーマー企業に課税して広く配分するということです。ここが重要！！と言っています。

As a personal feeling, I think that around the dawn of Google until the financial crisis 2008 is the ideal form of redistribution. It might be even better if you incorporate block chains and virtual currency here.

個人的な感覚としては、金融危機2008までのGoogle黎明期の頃が再分配の理想形と思っています。ここにブロックチェーンと仮想通貨を組み込めば、さらに良いかもしれません。

As for the virtual currency, there are possibilities that three scenarios will merge into the hybrid in the future.

仮想通貨については、今後、３つのシナリオがハイブリッドに融合していく可能性があります。

First, virtual currency like bit coin substitutes investment and speculation. Second, platform firms taking the de facto standards issue and use virtual currencies. Third, we will utilize the virtual currency issued by central banks to support individuals with lower annual income (policy of the executive branch like helicopter money)

第一は、ビットコインのような仮想通貨が投資や投機を代用していく。第二は、デファクトスタンダードをとっているプラットフォーマー企業が仮想通貨を発行、活用していく。第三は、中央銀行が発行する仮想通貨を年収の低い個人の下支え用に活用していく（ヘリコプターマネー的な行政府の政策）

Current age of artificial intelligence. As other extended ideas such as MBS, REIT and ETF of effective monetary policy measures that began to be utilized after the financial crisis by the central bank, compensation other than options to raise taxes.

現在の人工知能時代。中央銀行による金融危機以降に活用し始めた有効な金融政策手段のMBS、REIT、ETFなどの他の拡張アイデアとして、賠償金をかける、税金アップ以外の選択肢。

In other words, central banks in each country actively purchase and forcibly buy industrial individual securities of platform companies that deflate goods other than the large public goods affecting low-income people who are currently de facto standards Support

つまり、いっそのこと現在デファクトスタンダードをとってる低所得者に影響大な公共財以外の財をデフレストリーム化させてるプラットフォーマー企業の産業個別の証券を各国の中央銀行が積極的に買取り、強制的に下支えして

Idea to stabilize price inflation by indirectly offsetting declines in prices by increasing the income of low-income earners by making profits on securities funded by basic income. Perhaps there is also the effect of increasing real GDP?

証券上の利益をベーシックインカムの原資にすることで低所得者の収入を増やし物価の下落を間接的に相殺させ物価を下支え安定化させるアイデア。もしかして、実質GDPも増加していく効果もあるかも？

In addition, central banks of neutral countries can improve redistribution function at basic income, as Plato says, it is possible to prevent the rise of populism which negatively falsifies dissatisfaction of the disparity which is the blind spot of ideal democratic politics maybe.

さらに、中立の各国の中央銀行がベーシックインカムで再分配機能を向上させることで、プラトンが言うように理想の民主政治の盲点である格差の不満を負に扇動していくポピュリズムの台頭を予防できるかもしれません。

In some ways, the information industry is also similar to credit markets.

情報産業はある意味、信用市場に似ているためもあります。

データに向き合う別の方法として

「Appleでサインイン」

これに切り替える方法！！

Facebook、Google、Twitter、Lineのアカウント(日本他企業含む)を使って、ワンクリックでサインインできるようになる画面がよく登場します。

このソーシャルサインイン(ソーシャルログイン)方式にAppleが非常に魅力的な提案を2019の秋からしています。

Introducing Sign In with Apple - WWDC 2019 - Videos - Apple Developer

これはアプリなどからサインインする際に、ソーシャルメディアに登録しているアカウントの情報を自動的にサードパーティのサイトやサービスに提供してしまうことをコントロールする方法です。

「Appleでサインイン」（Sign In with Apple）ボタンは、アプリへの実装が義務化されて数年かけて普及してます。2021年時点ですべてに適用済み。

こちらは、Apple IDに登録しているアカウント情報からサービス側に提供する形にしてします。

使い方の簡単な説明は以下から

まずソーシャルサインインボタンから「Appleでサインイン」を選ぶ。

次に、名前とメールアドレスを登録する。ここで「メールを非公開」を選ぶと、Apple ID内に登録してるメールアドレスを公開せず、転送用のアドレスがサービス側に登録される。

最後にApple IDのパスワードを入力して登録を完了する。

次回からワンクリックで「Appleで続ける」ボタンから再ログインできるようになる。

転送用のアドレスは「設定」→「Apple ID」→「パスワードとセキュリティ」→「Appleでサインイン」から確認可能です。

他のソーシャルメディアアカウント情報から切り替えると、万が一、漏洩してもメールアドレスは非公開で保護できます。

そして

Appleは、プライバシー保護を目的とした「AppTrackingTransparency（ATT、Appのトラッキングの透明性）」を導入

高度なセキュリティーや高いプライバシーに投資を積極的に行います。

Appleはこれらの対策として提案した内容がこれ。

データミニマイゼーション！

取得する情報・できる情報を最小化する。データが取れなければ、守る必要も漏れる可能性もない！

オンデバイスでのインテリジェンス！

スマートフォンなど機器のなかで処理を完結させることでプライバシーにかかわる部分を端末内に留める。

クラウドにアップロードして、照会プロセスを最小化することで、漏洩や不適切な保存の可能性を排除する！

高い透明性とコントロール！

どんなデータを集め、送っているのか、どう使うのかを明示し、ユーザーが理解したうえで自身で選んだり変更できるようにする！

セキュリティプロテクション！

機器上などで、どうしても発生するデータに関しては指紋認証や顔認証などを使ったセキュリティ技術で、漏えいがないようにしっかりと守るセキュリティプロテクション！

機器上などで、どうしても発生するデータに関しては指紋認証や顔認証などを使ったセキュリティ技術で、漏えいがないようにしっかりと守る

202012のApp Storeプライバシー情報セクションは、3つ目「透明性とコントロール」の取り組み。

位置情報などは自己申告だが、アップルとユーザーを欺いて不適切な利用をしていることが分かればガイドラインと契約違反になり、App Storeからの削除や開発者登録の抹消もありえます。

このプライバシー情報の開示は12月8日から、iOS、iPadOS、macOS、tvOSなどOSを問わず、新アプリの審査時または更新時に提出が求められるようになっています。

続いて

iOSのメッセージングアプリ「iMessage」に量子暗号を用いた「PQ3」を導入する

と2024年3月に発表し、年内にも全世界に展開するかもしれません。

量子暗号の先端を走る日本が行政府に先行導入すればよかったが、さすがAppleです！！

マイナポータルは中身が行政府に読み取られ悪用される危険性が高い？

かもしれないので(利用規約にもしっかり書いてあります)慎重に様子を見ていましたが改善されるような発表は見えない。

改善案として申請や令状を取らないと本人以外はマイナポータルの中身を見ることができないとか・・・

中の人がアクセスした履歴を記録しておくとかなどの対応をAppleを見習って欲しいものです。

Appleによると

「PQ3」という量子コンピューター対応の暗号プロトコルにより、高度に洗練された量子攻撃にも耐えうるとのことです。

つまり、最先端の量子コンピューターでも解読できなくなります。

妥協弾力のある暗号化と高度に洗練された量子攻撃に対する広範な防御を備えた「PQ3」は

Appleが定義するレベル3セキュリティと呼ばれるものに到達する最初のメッセージングプロトコル

であり、他のすべての広く展開されているメッセージングアプリを上回るプロトコル保護を提供します。

私たちの知る限り「PQ3」は世界のあらゆる大規模なメッセージングプロトコルの中で最も強力なセキュリティ特性を持っています。

でも、量子コンピューターはまだ存在しないのに、なぜこのことが問題になるのか？

Appleは「前提は単純で、そのような攻撃者が暗号化されたデータを今のうちに大量に収集しておいて、将来、解読するために保管しておく可能性があるから」と説明している。

「今は、データを解読できなくても、解読できる量子コンピューターが将来手に入るまで保管しておくことはできる」

Appleは、今やりとりされているiMessageのやり取りを、将来のコンピューターや攻撃者、特に「Harvest Now, Decrypt Later」（今から収集しておき、後で復号する）と呼ばれる攻撃シナリオから守れるようにしようとしている。

このシナリオは、量子コンピューターなどのデータを解読できるだけの高度なデバイスが作られるまで、何年もデータを保管しておくというものだ。

量子コンピューターの近年の進歩から現実的に可能になり始めているためです。

Appleの説明では、メッセージングサービスの中でレベル3の「ポスト量子安全性」を持つものは2024年時点ではiMessageのみになります。

また「ポスト量子安全性」とは、将来、登場する量子コンピューターを使った暗号の解読にも耐えられることを意味します。

「PQ3」は、各デバイスがiPhoneデバイス内で生成し、iMessage登録の一環としてAppleサーバーに送信する公開鍵のセットに新しい量子暗号化キーも組み合わせて導入します。

この仕組みは、送信者デバイスは、受信者がオフラインであっても、受信者の公開鍵を取得して、最初の鍵確立時と鍵の再構築時の双方に量子暗号化キーが生成されるようになります。

「PQ3」は、2024年3月に公開されるiOS17.4、iPadOS17.4、macOS 14.4、watchOS10.4からiMessageで順次展開されていき、今年後半にはiMessageのすべての暗号プロトコルが置き換えられます。

最後に

背景として米国国立標準技術研究所(NIST: National Institute of Standards and Technology)は、既存の暗号を短時間に解読可能な量子コンピュータが実用化されると想定し

量子コンピュータでも解読困難な「耐量子計算機暗号(PQC)」の標準化を進めています。

さらに・・・

勝手に警察が拡大解釈してしまうと・・・

こんな恐ろしいことが・・・

日本の警察は、2020年3月から防犯カメラやSNSの画像を顔認証システムで本人の許可なく照合していた！

憲法に完全違反！即刻停止措置をみんなで要求せよ。

日本の警察の悪用が酷いので、EUに合わせてストーカーアルゴリズムを規制しろ！

２０２１年に、EU、警察への初のAI規制案！公共空間の顔認証「原則禁止」

EUのAI規制は、リスクを四段階に分類制限！

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

禁止項目は、行動や人格的特性に基づき警察や政府が弱者個人の信頼性をスコア化や法執行を目的とする公共空間での顔認識を含む生体認証。

人間の行動、意思決定、または意見を有害な方向へ操るために設計されたAIシステム（ダークパターン設計のUIなど）も禁止対象にしている。

禁止対象の根拠は「人工知能が、特別に有害な新たな操作的、中毒的、社会統制的、および、無差別な監視プラクティスを生みかねないことは、一般に認知されるべきことである」

「これらのプラクティスは、人間の尊厳、自由、民主主義、法の支配、そして、基本的人権の尊重を重視する基準��矛盾しており、禁止されるべきである」

具体的には、人とやり取りをする目的で使用されるAIシステム（ボイスAI、チャットボットなど）

さらには、画像、オーディオ、または動画コンテンツを生成または操作する目的で使用されるAIシステム（ディープフェイク）について「透明性確保のための調和的な規定」を提案している。

高リスク項目は、法人の採用活動での利用など違反は刑事罰の罰金を売上高にかける。

など。他、多数で警察の規制を強化しています。

人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道の限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。

マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命（立憲君主制とは異なり王様は処刑されました）の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。

また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか？権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。

アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

基本的人権がないと科学者やエンジニア（ここでは、サイエンスプロトコルと定義します）はどうなるかは、歴史が証明している！独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される！確実に！これでも人権に無関係といえますか？だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。

今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

＜おすすめサイト＞

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ケイド・クロックフォード：顔認証による大衆監視について知る必要のあること！

ジーナップ・トゥフェックチー: ネット広告アルゴリズムの仕組みが拓くディストピアへの道

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