昨年、著者はLLMを使用してHacker Newsのユーザーをランク付けし、モデルがプロンプトで最初に言及されたユーザーを常に好むというバイアスを発見しました。今年、TTS音声の魅力度をランク付けする新しい実験では、画面の右側に表示された音声を好むという同様のバイアスが人間の参加者にも見られました。これは著者の以前の発見を強化し、AIと人間の判断の両方を使用する際に、バイアスを軽減するためにサンプルサイズとランダム化の重要性を強調しています。
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この記事では、現代社会における複雑さへの理解と敬意の欠如について論じています。自動化と情報化社会の到来により、複雑なシステムとの直接的な接触が減少し、農業や製造業などの分野の複雑さへの理解が不足しています。この敬意の欠如は、日常生活における複雑な問題への単純化されたアプローチに表れ、教育システムや未来への展望にも影響を与えています。「分かりません」と認めることが貴重な特性であり、複雑さへの敬意こそが真に称賛に値すると著者は主張しています。
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この記事では、コードの書き換えのメリットとデメリットを探っています。Netscapeの失敗例を挙げて、書き換えが常に最良の方法とは限らないことを主張しています。大規模な書き換えを行う代わりに、理想主義を保ち、完璧なソリューション（魔法の杖）を想像し、既存のコードを反復的に改善することを提案しています。必要な複雑さと偶発的な複雑さを区別することで、改善の方向性を特定し、「魔法の杖を振ることができれば、どうしたいか」を常に自問自答することで、最終的に理想的な状態に到達することを目指します。
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