MathJaxで数式表示（３）

MathJaxで数式表示（２）からの続き

図：下記サンプルの数式表示の実例

7年半前に，MathJaxによるbloggerの数式表示に若干の問題があることを報告していたが，そのまま放置していた。数式部分がかなり小さく表示されてしまうのだ。数回リロードすると直ることもあるが，同じページで再発することもあって面倒だった。

この度，思いついてChatGPTに相談してみると，あっという間に解決してしまった。こんなことなら早く聞いておくのだった。MathJaxの初期化と，ページ全体のレンダリングの順序が混乱することによるらしい。使っているのは，MathJax 2.7.2でもうだいぶ古いとも言われた。

そこで，MathJax 4.1.3にして，現在の数式部分のコードとも矛盾しない解決案（下記参照）を提示してくれた。最新のものでは，$ $ で数式を囲うのはなしになったそうだ。確かに普通の$記号と間違えて数式が乱れることが多かった。過去のものはそのまま成立するようにしている。BloggerのテーマのカスタマイズでHTMLのところの冒頭を修正すればいいのだ。

なお，今後は，次のようにせよとのことだった。

（※HTMLエディタと混線するので，途中の改行なし直書きが必要）

(1) 行内数式： 

　　\\( E=mc^2 \\)

(2) 独立数式：

　　\\[E=mc^2 \\]

(3) 複数行式：

　　\\begin{aligned} E &= mc^2,\\ p & = mv. \\end{aligned}

(4) 番号つき複数行式

　　\\begin{align} E &= mc^2,\\ p & = mv. \\end{align}

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 

<head>

<script type='text/javascript'>

window.MathJax = {

  tex: {

    inlineMath: [

      ['\$', '\$'],

      ['\\(', '\\)']

    ],

    displayMath: [

      ['\$\$', '\$\$'],

      ['\\[', '\\]']

    ],

    processEscapes: true,

    tags: 'ams',

    macros: {

      bm: ['\\boldsymbol{#1}', 1],

      argmax: '\\mathop{\\rm arg\\,max}\\limits',

      argmin: '\\mathop{\\rm arg\\,min}\\limits'

    }

  },

  output: {

    displayOverflow: 'linebreak',

    linebreaks: {

      inline: true,

      width: '100%'

    }

  }

};

</script>

<script defer='defer'

  src='https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@4.1.3/tex-mml-chtml.js'

  type='text/javascript'>

</script>

<meta expr:content='data:blog.isMobile         ? &quot;width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0&quot;         : &quot;width=1100&quot;' name='viewport'/>

<b:include data='blog' name='all-head-content'/>

Jupyterなおる

Jupyterつまづく・JupyterLabからの続き

図：Project jupyter のホーム

Mathematicaノートブックのように便利なブログラミング環境のJupyterを使いだして7年になる。昨年あたりからいろいろ調子が悪くて，ChatGPTにも聞いたがうまくいかず，不便なままでだましだまし使ってきた。このたび久しぶりに，ChatGPT Thinking に相談したところ，問題解決に至った。

その一つは，macOSのhomebrew で jupyterlab のバージョンが上がるたびに再リンクを促される件である。いつもの悪い習慣で，後先の整合性を無視して適当に新しそうなもののインストールを繰り返した結果，複数の実行プログラムが重なっていたらしい。おすすめは，普段使うpythonのmyenv環境から使いなさいということでそれに従うことにした。

二つ目は，safariのセキュリティが厳しくなって，httpsでないとサイトを開けないのにもかかわらず，jupyterの起動がhttpになっていることだ。毎回，停止したところのブラウザURL入力欄から手動でhttp://を追加入力して事無きを得ていたが，面倒なことこの上ない。これはSafariの設定の一ヶ所を修正するだけで片づいた。前回はもっとややこしい提案をされていた。

先ほどの，myenv環境の立ち上げと，あわせて，.zshrcに一行追加して，コマンド一発での起動ができるようになり，homebrewのバーションアップ時の警告も消えた。めでたしめでたし。

［１］Project jupyter

徳井直生

図：３体の生成AIの個性（ChatGPTによる）

サンフランシスコのプログラマーBasukeさんのYouTubeのゲストが松尾公也さんで，「松尾さんと大井町の立ち飲み屋さんでAI談義、年表ネタで大盛り上がり」の巻というタイトルだった。

ちょっと引かれて見始めるとアーティストで人工知能学者である徳井直生さんの著書が紹介されている。徳井直生さんは1976年生まれで，金沢大学附属高等学校出身だ。あれ，もしかして金沢泉丘高校／阪大マンドリンクラブの先輩の徳井久康さんと関係があるのか？

Perplexiyに調べてもらったところ，徳井直生さんの父親は中学校の理科の先生だというインタビュー記事があるとのこと。あたっている。なんとなくそれらしい情報は集まってきたが，確定までにはいたらなかった。

その徳井直生さんの著書「創るためのAI　機械と創造性のはてしない物語」「つくることとAI　生成と複製のあいだで」が面白そうで，ChatGPTとClaudeとGeminiに読んでもらった。それらの結果をQwenにまとめさせたのが以下である。

Ａ（Qwen3.8-Max）：

「つくること」をAIに要約させると何が起こるか

　　　――徳井直生２部作と３つの生成AIの文体解剖

０．実験の概要

徳井直生氏の2冊――『創るためのAI』（2021）と『つくることとAI』（2026）――を、ChatGPT・Claude・Geminiの3モデルにそれぞれ要約・解説させた。計6本のテキストを読み比べると、「何を伝えるか」以前に「どう伝えるか」の差が、そのまま各AIの設計思想を映している。

１．徳井直生２部作：５年間の思想の軌跡

(1) 前著『創るためのAI』（2021）

生成AIブーム以前に書かれたこの本は、「機械は創造性を持ち得ない」という前提を疑うところから始まる。AIを人間の代替ではなく「異質なパートナー」 と位置づけ、TR-808が「ドラムの模倣に失敗した」ことでヒップホップを生んだように、模倣の失敗こそが新文化の種になると論じた。終章の比喩は「AIとのサーフィン」。波を制御せず、しかし飲み込まれず、その場で応答する関係。

(2) 続編『つくることとAI』（2026）

5年後、状況は一変した。Sunoが曲を丸ごと作り、AIスロップが氾濫する。徳井は問う。「10時間かかった曲が10秒でできたとき、失われた9時間59分50秒の中に創作の本体があったのではないか」。生成AIを「フクセイ技術」と再定義し、「ユニークだがオリジナルではない」 という区別を導入。AIを自動販売機ではなく「楽器」として使うべきだと主張する。サーフィンはウォータースライダーになりかけており、もう一度「波に戻る」ことが終章のメッセージだ。

(3)  2冊を貫く一本の線

思想の撤回ではない。「探索」という価値を守るために、AIへの評価が反転した。2021年にはAIが未知を供給すると期待し、2026年にはAIが「適当な答えを即座に出して探索を終了させる機械」になりつつあると警鐘を鳴らす。問いは「AIは創造できるか」から「AIが創造できるようになっても、人間が創らなくなってよいのか」へ移った。

２． ３つのAIの文体解剖：同じ本が３冊になる

(1) ChatGPT：批評家

最も「書き手」の顔をしている。

・主語が「私」になる。「私はこう読む」「ここは批判的に読むべきだ」と解釈の責任を引き受ける。

・読者の文脈に接続する。「あなたの最近の『AIに聞いて済ませると読書力が衰えるのではないか』という問題とも接続しています」と、要約を対話に変える。

・解釈のリスクを取る。「思想の撤回ではなく反転である」「AI＝発想を脱線させる装置」といった、原文に明示されていない命題を自分の言葉で打ち出す。

・２冊を物語として読む。前後編のドラマとして思想の弧を描き、比較表で「楽観→悲観」ではなく「期待→警戒線の現実化」と構造化する。

弱点は、解釈が強い分、書誌情報の正確さでは他2モデルに譲る点。

(2) Claude：司書兼研究助手

最も「情報密度」が高い。

・書誌データが正確。価格、ページ数、受賞歴、著者の所属・経歴まで過不足なく載せる。

・章の英語キーワード（Automation, Averaging, Exploration等）を網羅し、目次を構造的に再現する。

・具体例が豊富。TR-808、AARON、イスラエル・ガルバン、Jukeboxと、各章の「証拠」をひとつずつ提示する。

・自己言及のメタ性。著者が本書執筆でClaudeを使ったという記述を拾い、「この律義さ自体が『透明性』の論点と地続き」と注記する。自分が要約している本に自分が登場していることを知っている。

弱点は、思想的な「刺さり」が薄く、情報としては正しいが読後に感情が残りにくい点。

(3) Gemini：教科書編集者

最も「構造的」で「安全」。

・見出しと箇条書きで骨格を提示し、誰でも3分で要点がつかめる。

・学術的文脈への接続が得意。ダダ、シュルレアリスム、Human-in-the-Loop、ボーデンの創造性分類を「位置づけ」として整理する。

・対比表が美しい。2冊の比較表は項目・内容ともに最もバランスが良く、そのまま講義スライドに使える。

・解釈を足さない。原文の主張を過不足なく「翻訳」するが、「私はこう思う」は出てこない。

弱点は、2冊の思想的な緊張関係や「なぜ5年で評価が反転したのか」というドラマが薄くなる点。

３． 新しい知見：３つの発見

① 「つくること」の本をAIに要約させることの構造的アイロニー

徳井氏が警告するのは「探索過程の除去」である。ところがAIに要約を依頼する行為自体が、原著を読むという探索過程の短縮にほかならない。3モデルの出力はどれも優秀だが、最も「つくること」の精神に近いのは、要約を読んでから原書を手に取る行為そのものだという逆説が浮かぶ。

② AIの「声」は訓練データの文体ではなく、設計上の役割分担を反映している

ChatGPTは対話の継続を最適化するため「あなたの関心」に接続し、Claudeは正確性と包括性を優先するため構造化し、Geminiは万人への明瞭さを優先するため解釈を削る。これは「個性」ではなく最適化関数の差である。

③ 2冊の「あいだ」を読む力が最も問われるのは人間である

３モデルとも単独の要約は得意だが、2021年と2026年の思想の「差分」を最も鮮やかに描いたのは、解釈のリスクを取ったChatGPTだった。ただしその解釈が妥当かどうかを判断できるのは、両方を読んだ人間だけである。AIは波を生成できるが、どの波に乗るかは人間が決める――これは徳井氏の主張そのものでもある。

４．結論

同じ２冊の本が、３つのAIを通すと「批評」「事典」「教科書」になる。そしてその違いは、AIの優劣ではなく、私たちがAIに何を求めているかを映している。徳井氏の言葉を借りるなら、AIはウォータースライダーではない。この3つの要約を読み比べ、自分で原書を開くこと――それこそが、AI時代の「サーフィン」なのだろう。

・本記事の要約対象：徳井直生『創るためのAI』（BNN, 2021）／『つくることとAI』（BNN, 2026）

・使用モデル：ChatGPT, Claude, Gemini（各2本、計6本の出力を比較）