8月第3週の面白かった記事
私はすべての公開LLMチャットをスクレイピングしたので、あなたはしなくてよかった／I scraped every public LLM chat so you didn't have to（dead1nfluence）
dead1nfluence | Scraping LLM Chats
・本記事の執筆時点（2025年8月20日）でも、Claude、Copilot、Grokの共有リンクはWayback Machine上で確認できる。ChatGPTはすでに削除されていた。実際に本記事を参考にCopilotのチャットログを取得してみたので、別記事に詳細をまとめたいと思う。
あらゆるToDoアプリを試してみたが、結局.txtファイルになった／I Tried Every Todo App and Ended Up With a .txt File（Alireza Bashiri）
I Tried Every Todo App and Ended Up With a .txt File - Alireza Bashiri
全部試しました。Notion、Todoist、Things 3、OmniFocus、Asana、Trello、Any.do、TickTick。一度は自分でToDoアプリを作ったこともあります（ネタバレ：結局完成しませんでした）。何年も生産性アプリを転々としてきましたが、結局は原点に戻ってきました。「todo.txt」というプレーンテキストファイルです。
・共感できるなあ。タスク管理ツールは、あらゆるプロジェクトの特性に対応できるように複雑化しちゃって、それ自体を理解したり習熟するのに時間がかかる上、管理コストもバカにならない。結局ツールをうまく使いこなすのが仕事になってしまって、本質的じゃないなあと嘆く。
研究：ソーシャルメディアはおそらく修正不可能／Study: Social media probably can’t be fixed（arsTECHNICA）
Study: Social media probably can’t be fixed
“The [structural] mechanism producing these problematic outcomes is really robust and hard to resolve.”…
Jennifer Ouellette
アムステルダム大学の共著者であるペッター・トーンベルグ氏とマイク・ラローイ氏は、ソーシャルメディアの最悪の側面を生み出すメカニズム、すなわち党派的なエコーチェンバー、少数のエリートユーザーへの影響力の集中（注意の不平等）、そして最も極端な分断の声の増幅について、より深く理解したいと考えました。そこで彼らは、標準的なエージェントベースモデリングと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせ、オンラインソーシャルメディアの行動をシミュレートするための小さなAIペルソナを作成しました。
・ソーシャルメディアの課題は、SNSプラットフォームが実装する独自のアルゴリズムが仕向けるものではなく、感情的な反応による共有を通じて成長するソーシャルメディアという仕組みそれ自体が引き起こしている、ということを明らかにする研究。最近ではDiscordなどのクローズドコミュニティに引っ越しているユーザも増えていて、その背景にはこういった課題がある。