List of Code [text.Baldanders.info]

情報通信白書に見る AI

2026-06-22T10:06:45+00:00

【メモ】元号-西暦変換表

毎回分からなくなってググるので，ここにメモしておく。お役所の文書で元号を使うのマジでやめて欲しい。もう元号は祭事と皇室関連だけでいいじゃん。

元号	西暦
令和5年	2023年
令和6年	2024年
令和7年	2025年
令和8年	2026年

情報通信白書に見る AI

仕切り直しまして。

例によって Bluesky の自 TL に流れてきたポストから。

総務省｜令和6年版情報通信白書｜著作権を含む知的財産権等に関する議論

2024年版の情報通信白書の一部らしい。現時点（2026-06-22）で情報通信白書は2025年版まで出ている。

2024年版で AI 関連のトピックには以下のものがある。

第Ⅰ部
- 特集②　進化するデジタルテクノロジーとの共生
  - 第3章デジタルテクノロジーの変遷
    - 第1節 AI進展の経緯と生成AIのインパクト
    - 第2節 AIの進化に伴い発展するテクノロジー
  - 第4章デジタルテクノロジーの課題と現状の対応策
    - 第1節 AIの進化に伴う課題と現状の取組
    - 第2節 AIに関する各国の対応
  - コラム2 AIやロボットと協働・共生する未来に向けて（コンヴィヴィアルな関係）
第Ⅱ部情報通信分野の現状と課題
- 第9節 AIの動向

「著作権を含む知的財産権等に関する議論」は特集②第4章第1節の中にある。

2025年版で AI 関連のトピックには以下のとおり。

第Ⅰ部特集　広がりゆく「社会基盤」としてのデジタル
- 第1章「社会基盤」としてのデジタルの浸透・拡大と動向
  - 第2節 AIの爆発的な進展の動向
- 第2章進展するデジタルがもたらす課題
  - 第2節 AIの進展に伴う新たな課題
第Ⅱ部情報通信分野の現状と課題
- 第1章 ICT市場の動向
  - 第9節 AIの動向

見出しに AI が付いてるものだけを抜き出してみたが，2025年版は言及が少なくなってるのかな？

このブログ記事では著作権を含む知財権と AI についての話に絞ることにしよう。とはいえ「著作権を含む知的財産権等に関する議論」自体はあまり深い話はなくて，物凄く端折って言うなら「AI に絡む知財権の問題が複雑化してるから，どげんかせんといかんね」といった感じだろうか。企業側の対策として Microsoft の “Copilot Copyright Commitment” や Adobe Firefly における取り組みを紹介している。

「AI と著作権に関する考え方について」

政府側のアクションとしては

日本では、生成AI技術の発展と急速な普及に伴って権利者やAI開発者から著作権などの知的財産権の侵害に関する懸念の声が上がったことを踏まえ、2024年3月、文化審議会著作権分科会法制度小委員会において、「AIと著作権に関する考え方について」がとりまとめられるとともに、（著作権を含む）知的財産権との関係について、2024年5月、AI時代の知的財産権検討会より、「AI時代の知的財産権検討会中間とりまとめ」が公表された。

AIの進化に伴う課題と現状の取組より

「AI時代の知的財産権検討会」は現在も定期的に会合を開いているようだ。

まず「AIと著作権に関する考え方について」について Kagi Assistant に簡単にまとめてもらった。

観点	要点
文書の位置づけ	この文書は，生成AIと著作権に関する考え方を整理・周知するために取りまとめられたものであり，公表時点の一定の考え方を示すもの。法的拘束力はなく，特定の生成AIや技術について確定的な法的評価もしない。
前提（人とAIの関係）	人はAIを「高度な道具」として補助的に用いる前提で，AIを道具として用いる人に行為の責任が帰属する，という考え方を前提にしている。
開発・学習段階：30条の4（非享受目的）	30条の4の柱書は「享受を目的としない場合」を挙げており，AI学習のための情報解析を含む「情報解析の用に供する場合」は，享受目的がないものに該当すると整理している。
開発・学習段階：享受目的が併存する場合	1つの利用行為に目的が複数併存し得るところ，享受目的が1つでも含まれれば30条の4の要件を欠く（＝適用なし）と整理している。
開発・学習段階：ただし書（不当な害）	30条の4には，著作権者の利益を不当に害する場合は適用しないというただし書があり，これに該当すれば適用されない。
生成・利用段階：侵害判断の軸	生成物の生成・利用でも，既存の判例と同様に，類似性と依拠性の両方が認められると著作権侵害となり得る。その場合，差止や損害賠償の請求等が問題になり得る。
生成・利用段階：類似性	類似性は，「表現上の本質的な特徴を直接感得できるもの」について認められてきた，という整理。
生成・利用段階：依拠性（学習データに含まれていた場合）	AI利用者が既存著作物を認識していなくても，学習・開発段階で学習用データに含まれていればアクセスがあったと認められ，依拠性が推認されて侵害になり得るとする。
生成物の著作物性と「著作者」	「著作者」は著作物を創作する者だが，AIは法的な人格を有しないため，AIが著作者になることはない。生成物が著作物と判断される場合も，AIを利用して創作した人が著作者になる。
生成物：指示の具体性と著作物性	生成AIへの指示が「表現に至らないアイデア」にとどまるような場合は，著作物性が認められないと考えられる，という整理。
責任主体：原則と例外	侵害となる場合の主体は，原則として物理的行為主体であるAI利用者が責任を負う。
責任主体：事業者が責任を負い得る場合	そのうえで，規範的行為主体論により，生成AIの開発やサービス提供をする事業者が責任を負う場合があり得る。例として，特定の生成AIで侵害物が高頻度で生成される場合は，侵害主体と評価される可能性が高まるとする。
まとめ（今後）	判例・裁判例の蓄積，技術発展，諸外国の検討状況などを踏まえて，引き続き検討が必要とされている。

まだ流し読みした程度だが，この辺の内容は2023年の文化庁の資料の内容を踏襲しているように見える。

Generative AI は Copyright-Safe か？

ポイントは「既存著作物への依拠性」そして「『享受』を目的とする利用か否か」である。

著作権侵害の要件は大きく分けると「既存著作物との同一性・類似性」と「既存著作物への依拠性」の2つです。

前者の「既存著作物との同一性・類似性」について、AIは関係ありません。これまでの膨大な判例を元に、判断基準がほぼ確立しています。

たとえ「作風・画風」が類似していたとしても、「同一性・類似性」があることにはなりません。これは文化庁の資料に記載されているとおりです。

生成AI、画像の特徴が似ていれば「著作権侵害」にあたる？文化庁の最新見解を読み解くより

「AI時代の知的財産権検討会中間とりまとめ」の内容は多岐にわたるけど，著作権を含む知財権部分を同じようにまとめると以下の通りとなる。

著作権法との関係（学習・生成/利用を分けて整理）

観点	要点（超要約）
著作権法30条の4（非享受目的）	30条の4の柱書は，著作物に表現された思想又は感情を「享受」することを目的としない場合に利用し得るという考え方で，かつ「情報解析（用に供する場合）」が示される。
「非享受目的でも適用されない」場合（享受目的の併存）	1つの利用行為に複数の目的が併存し得る前提で，目的の内に一つでも“享受”が含まれると要件を欠く（＝30条の4が適用されない）という整理。
生成AIへの入力（プロンプト等）	生成指示（プロンプト等）を行う入力は，入力の性質として情報解析にあたり，付随して複製等が生じ得るため30条の4の適用が考えられる一方，入力が「類似生成を意図して著作物を享受させる」性格を持つ場合は適用されないと整理。
侵害の要件イメージ（類似性・依拠性）	既存の裁判例の枠組みを踏まえ，類似性と依拠性が認められると著作権侵害となり得る，という整理。
生成物の著作物性（AI出力が保護されるか）	AI生成物の著作物性は個別具体的に判断され，単なる労力ではなく，創作的寄与がどの程度積み重なっているか（例：指示・入力の具体性等）が要素になる。
侵害主体（利用者だけ？事業者も？）	原則は物理的な行為主体（AI利用者）だが，状況により事業者が規範的行為主体として責任を負う可能性がある（例：侵害物が高頻度に生成，抑止措置を取らない等）。

著作権法以外（意匠・商標・不正競争防止法・肖像/パブリシティ）

観点	要点（超要約）
意匠・商標（学習 vs 生成/利用）	現行制度を前提に，学習段階は（原則として）権利効力が及ぶ「実施」等に当たらない方向，生成・利用段階は従来の侵害判断と同様の発想で検討する，と整理。
不正競争防止法（商品等表示等）	商品等表示規制等について，依拠性が不要になる類型もあり，生成物への利用の違法性判断は一般的な枠組みに沿う，と整理。
肖像権・パブリシティ権	肖像権・パブリシティ権の侵害判断は，一般的な判断基準と同様の枠組みで考える（生成AIに特有の基準を置くものではない）方向で整理。

個別課題（労力・作風／声／デジタルアーカイブ／ディープフェイク）

観点	要点（超要約）
労力・作風（アイデア）の扱い	著作権法は「表現」を保護し，作風や労力そのものは保護対象ではないため，現行法だけで一律保護は難しい，という問題意識の整理（その上で契約・技術も組み合わせ得る）。
声	「声」の保護は肖像権・パブリシティ権等の周辺領域も含め整理し，成立可能性を検討する枠組みを提示。
デジタルアーカイブ	アーカイブ機関の保有データを学習に使う意義や，権利関係・技術仕様の整理が必要という問題設定。
ディープフェイク	無断利用があれば著作権等の侵害になり得ること，また肖像権・パブリシティ権や名誉毀損等の評価も含め，事案ごとに整理する方針。

特許（AIを利用した発明の取扱い／進歩性・記載要件）

観点	要点（超要約）
AIを利用した発明者性	現時点では「AI自身の自律的発明」は確認できず，自然人による創作過程でのAI利用が一般的として，発明の特徴的部分への創作的寄与者を発明者と認定する考え。
進歩性の判断	現時点では審査運用を変える事情は認められず，AI利用も含めて技術常識・技術水準を的確に把握し，従来の運用に従って判断する，という方針。
記載要件（実施可能要件・サポート要件）	AIによる予測等が絡む領域では，従来の考え方に照らして要件を満たさない事例があり得る旨を踏まえ，判断枠組みの維持を前提にしつつ，技術進展に応じた検討可能性を示す。

こちらも，著作権に関しては概ね文化庁の見解を踏襲しているように見える。

とりあえず，もう少し資料を読み込んで，AI がまとめた内容を精査しないとダメだな。

ブックマーク

参考

著作権は文化を発展させるのか: 人権と文化コモンズ: 山田奨治 (著); 人文書院 2021-07-29 (Release 2021-07-29); Kindle版; B099RTG3J7 (ASIN); 評価

[Comment] 著作権を「ユーザーの人権」という観点から捉え直す。その後文化→コモンズ→文化コモンズと進み，本当の意味で「文化の発展に寄与する」とはどういうことか考察していく。

reviewed by Spiegel on 2022-10-23 (powered by PA-APIv5)

Integrity が問われる時代

2025-06-28T10:48:41+00:00

セキュリティの3要件をご存知だろうか。すなわち

機密性 (Confidentiality)
完全性 (Integrity)
可用性 (Availability)

である。このうち機密性は言わずもがなで，可用性についても Web 2.0 以降から重要視されるようになった。一方で完全性についてはこれまで機密性を担保するための（データ破壊や改竄を防ぐ）要件として考えられることが多かったように思う。

ここで我らが Bruce Schneier 先生が以下のエッセイを公開された。

The Age of Integrity - Schneier on Security

この記事ではまず，これまでの狭義の「完全性（Integrity）」を拡張する。

More broadly, integrity refers to ensuring that data is correct and accurate from the point it is collected, through all the ways it is used, modified, transformed, and eventually deleted. Integrity-related incidents include malicious actions, but also inadvertent mistakes.

via The Age of Integrity

つまり，利用からはじめ変更・変換そして削除に至るまで，データのライフサイクル全体で「整合性¹（Integrity）」を担保していくわけだ。こうした「整合性」の問題は，これからの AI 時代に特に重要になっていくという。

Integrity has always been important, but as we start using massive amounts of data to both train and operate AI systems, data integrity will become more critical than ever.

Most of the attacks against AI systems are integrity attacks. Affixing small stickers on road signs to fool AI driving systems is an integrity violation. Prompt injection attacks are another integrity violation. In both cases, the AI model can’t distinguish between legitimate data and malicious input: visual in the first case, text instructions in the second. Even worse, the AI model can’t distinguish between legitimate data and malicious commands.

Any attacks that manipulate the training data, the model, the input, the output, or the feedback from the interaction back into the model is an integrity violation. If you’re building an AI system, integrity is your biggest security problem. And it’s one we’re going to need to think about, talk about, and figure out how to solve.

via The Age of Integrity

さらに Bruce Schneier さんは “confidentiality” に対する “confidential” や “availability” に対する “available” のように “integrity” に対しても “integrous” という言葉を普及させてはどうかと提案している。ただし辞書にはない単語らしいけど（笑）

There are deep questions here, deep as the internet. Back in the 1960s, the internet was designed to answer a basic security question: Can we build an available network in a world of availability failures? More recently, we turned to the question of privacy: Can we build a confidential network in a world of confidentiality failures? I propose that the current version of this question needs to be this: Can we build an integrous network in a world of integrity failures?

via The Age of Integrity

（強調は私がやりました）

AI だけでなく，近年 Web 3.0 などと言われる分散型・非中央集権型・インテリジェンスなネットワークにおいても「整合性」の問題は重要な課題と言える。

We need research into integrous system design.

via The Age of Integrity

こうした議論についても今後注目していく必要があるかな。

ブックマーク

参考

ハッキング思考　強者はいかにしてルールを歪めるのか、それを正すにはどうしたらいいのか: ブルース・シュナイアー (著), 高橋聡 (翻訳); 日経BP 2023-10-12 (Release 2023-10-12); Kindle版; B0CK19L1HC (ASIN); 評価

[Comment] Kindle 版が出てた！

reviewed by Spiegel on 2023-11-21 (powered by PA-APIv5)

広義の “Integrity” の場合は「完全性」と訳すより「整合性」のほうが日本語的にピッタリくる？ Google 翻訳や Kagi 翻訳では「整合性」と訳していた。 ↩︎

CC Signals と AI

2025-06-27T13:08:32+00:00

CC Signals と AI

Creative Commons がまた面白いことを始めたようだ。

CC Signals: A New Social Contract for the Age of AI - Creative Commons
- Introducing CC Signals: A New Social Contract for the Age of AI - Creative Commons
- CC Signals Implementation - Creative Commons

たとえば CC Licenses は著作権および著作権法を根拠にしたライセンスツールである。でも CC Signals はそういったものとは違うようだ。

AI is outpacing the social contract. Why does this matter for the commons?

The norms that govern how machines use data are out of date and under threat. The current AI ecosystem is out of alignment with the social contract that has long governed the digital commons: we share openly, but we do so expecting respect, recognition, and reciprocity. This has resulted in (understandable) backlash against advances in AI that range from various types of enclosure to simply not sharing at all.

via CC Signals: A New Social Contract for the Age of AI

Copyright law was never meant to do this. So what’s the solution?

Ideas, facts, and other building blocks of knowledge cannot be owned. Expanding copyright to control AI training risks stifling innovation and access to knowledge. The future depends on shared expectations and responsible reuse. Any viable solution needs to be legally grounded, technically interoperable, and backed by the collective action of humans. We need a new social contract for the age of AI. This isn’t just about datasets or licenses — it’s about safeguarding open knowledge, trust, and equity in the digital age.

via CC Signals: A New Social Contract for the Age of AI

つまり CC Signals はこれからの AI 時代に即した「社会契約」を模索する実験的な開発プロジェクトと言えるかも知れない。

現在「シグナル」として以下の4つを挙げている。

Credit: You must give appropriate credit based on the method, means, and context of your use.

Direct Contribution: You must provide monetary or in-kind support to the Declaring Party for their development and maintenance of the assets, based on a good faith valuation taking into account your use of the assets and your financial means.

Ecosystem Contribution: You must provide monetary or in-kind support back to the ecosystem from which you are benefiting, based on a good faith valuation taking into account your use of the assets and your financial means.

Open: The AI system used must be open. For example, AI systems must satisfy the Model Openness Framework (MOF) Class II, MOF Class I, or the Open Source AI Definition (OSAID).

via CC Signals Implementation

CC Licenses と同じように，上記のシグナルを組み合わせて運用することを目論んでいるようだ。今後，修正・追加もあるかも知れない。ただ（既存の法的根拠を持つ）ライセンスとして運用するわけではなさそうなので，どうなるやら。ただのマークじゃ意味ないしねぇ。もっと大規模な社会運動を考えているのか？

今後の動向に注目したい。あと GitHub リポジトリ上で議論がされているみたいなので，興味のある方はどうぞ。

ブックマーク

それは「AI」ではなく「サービスとしての AI」の問題

2025-06-01T10:08:58+00:00

今回も Bluesky の自 TL で見かけた記事をネタにしてみる。

トム・ヨーク　AIについて語る　「AIは人間の芸術的表現を盗むだけ。人間のアイデアを報酬も支払わずに盗んでいる」 - amass

どうにも「AI」という語が指し示すものが拡散もしくは発散してるんじゃないだろうか。

このブログでは何度も言っているが，生成 AI が齎したものは「翻案の大量生産」である。かつて「複製の大量生産」を可能にしたコピー機が著作権システムに大きな影響を与えたように「翻案の大量生産」を行う生成 AI が著作権システムに大きな影響を与えるのは間違いない。故に，社会の中で生成 AI をどのように位置づけるかを議論することには意味があると思う。

しかし

しかし、経済構造は道徳的に間違っている…AIが創造性を偽るために使っている人間の労力は認められていない。作家たちは報酬を受け取っていない。

トム・ヨーク　AIについて語る　「AIは人間の芸術的表現を盗むだけ。人間のアイデアを報酬も支払わずに盗んでいる」より

というのは，何か根本的な勘違いをしているような気がする。

そもそも著作権を含む知財権が保護（＝独占）するのは「表現」であったり「アイデア」であったり「意匠」であったりするもので，考えた人・作った人の「労力」を保障するものではない。しかもその法設計は市場原理に根ざしたもので倫理だの道徳だのといったものではないのだ。

だいたいやね，「表現」や「アイデア」や「意匠」といったものを誰かが独占することを（権利として）許すのは「道徳的」なのか？

閑話休題 (それはさておき) 。

生成 AI の機能は凄いと思うけど，それでもまだ「自律機械」には至っていない。

自立とは、仮想代理人ソフトウェアであるところのエージェントが自ら動き、誰の力も借りずに意思決定できることを言う。 [...] 一方、自律というのは哲学的な意味であり、自らが行動する際の基準と目的を明確を持ち、自ら規範を作り出すことができることをいう。

そろそろ、人工知能の真実を話そうより

つまり生成 AI 自身が，自身の倫理・道徳観念に基づいて，行動しているわけではなく，言ってみれば人の「認知」の仕組みを模倣して（インプットに対する）アウトプットを生成しているだけのことである（それが凄いんだけど）。「認知」のベースとなっている記憶（データ）やアルゴリズムは，あらかじめ人間が設定・チューニングしたものであり，その「アウトプット」がどれだけ人間臭かろうと，やってることは従来の機械と変わらないのである。

少なくとも今世紀に入ってからの AI に対する要求は「クラウド」という名の巨大な情報ダムを如何にして効率的に処理するかということだ。そして，生成 AI の登場で画期的なことは，機能もさることながら（クラウドを背景にして）それを「サービス」として一般に提供したことである。

これで生成 AI は従来の XaaS と同じ問題を抱えることになった。つまり Web 2.0 の SaaS から始まる「サービスとしての○○」は基本的に搾取の構造で成り立っているものであり，生成 AI のサービスも例外ではないということだ。

これをどうにかしたいなら，私達ユーザがサービスの主導権を握らなければならない。サービスの非中央集権化もそうだし，ユーザ間の繋がりなどの「文脈」を含めた情報に可搬性を持たせることもそうだろう。今の AI に引き付けるなら AI アシスタントを CRM ではなく VRM (Vendor Relationship Manager) として構成する必要がある。

AI 技術を VRM の道具として使える 4th party が現れれば「サービスとしての AI」の問題を解決する糸口になるかも知れない。

ブックマーク

参考図書

はじめて学ぶビデオゲームの心理学脳のはたらきとユーザー体験（UX）: セリアホデント (著), 山根信二 (監修), 成田啓行 (翻訳); 福村出版 2022-12-13; 単行本（ソフトカバー）; 4571210450 (ASIN), 9784571210457 (EAN), 4571210450 (ISBN); 評価

[Comment] デジタル版が出そうもないので，諦めて紙の本を購入。ゲームデザイナやゲームエンジニアだけでなく，ソフトウェア・エンジニアは全員読むべき。あと，ゲーマーな人も読むといいよ。感想はこちら。

reviewed by Spiegel on 2023-04-09 (powered by PA-APIv5)

そろそろ、人工知能の真実を話そう (早川書房): ジャン＝ガブリエルガナシア (著), 小林重裕・他 (翻訳), 伊藤直子 (監修); 早川書房 2017-05-25 (Release 2017-05-31); Kindle版; B071FHBGW8 (ASIN); 評価

[Comment] シンギュラリティは起きない。

reviewed by Spiegel on 2016-07-02 (powered by PA-APIv5)

インテンション・エコノミー～顧客が支配する経済: Doc Searls (著), 栗原潔 (翻訳); 翔泳社 2013-03-14 (Release 2013-06-20); Kindle版; B00DIM6BE6 (ASIN); 評価

[Comment] 時代はソーシャル CRM から VRM へ。俺達がインターネットだ！感想文はこちら。

reviewed by Spiegel on 2015-04-26 (powered by PA-APIv5)

〈反〉知的独占　―特許と著作権の経済学: ミケーレ・ボルドリン (著), デイヴィッド・Ｋ・レヴァイン (著), 山形浩生 (翻訳), 守岡桜　 (翻訳); NTT出版 2010-10-22; 単行本; 4757122349 (ASIN), 9784757122345 (EAN), 4757122349 (ISBN); 評価

[Comment] 「知的財産権は、人類進歩を阻害する！」（帯文より）

reviewed by Spiegel on 2018-11-17 (powered by PA-APIv5)

著作権２．０ウェブ時代の文化発展をめざして (NTT出版ライブラリー―レゾナント): 名和小太郎 (著); NTT出版 2010-06-24; 単行本（ソフトカバー）; 4757102852 (ASIN), 9784757102859 (EAN), 4757102852 (ISBN); 評価

[Comment] 名著です。今すぐ買うべきです。

reviewed by Spiegel on 2014-08-02 (powered by PA-APIv5)

万物理論 (創元SF文庫): グレッグ・イーガン (著), 山岸真 (翻訳); 東京創元社 2004-10-28; 文庫; 4488711022 (ASIN), 9784488711023 (EAN), 4488711022 (ISBN); 評価

[Comment] グレッグ・イーガンの名作。これも singularity を巡る物語だな。

reviewed by Spiegel on 2017-09-18 (powered by PA-APIv5)

「日本はポップカルチャー大盛況」なの？

2025-05-25T03:55:40+00:00

日本のポップカルチャーは「ガラパゴス」なの？

今日も Bluesky の自 TL で見かけたネタを拾ってみる。

マット・アルト「日本のポップカルチャーについて：日本はキミらのことなんかク○ほども気にしない」（2025年5月17日）｜経済学101

実は読んでもいまひとつピンとこなかったのだが Kagi Assistant と記事についてやりとりしてようやく分かった。

上の記事を書いてる「経済学101」が以下の翻訳記事を公開しているのだが

いちばん最初に紹介した記事は，後者の翻訳を要約したものらしい。

前者の Noah Smith 氏の記事では「アメリカのポップカルチャーは停滞している」理由として

音楽産業の停滞: 記事は特に音楽産業に焦点を当て、ヒット曲の多様性の欠如、新しいジャンルの不在、そして過去のヒット曲の再利用が多い現状を指摘しています。

原因の考察: 停滞の原因として、以下の点が挙げられています。

インターネットとストリーミングサービス: 音楽へのアクセスが容易になったことで、消費者の選択肢が広がり、ヒット曲が生まれにくくなった可能性。

レコード会社の役割の変化: レコード会社がリスクを避け、既存の成功パターンに固執する傾向。

クリエイターのインセンティブ: クリエイターが実験的な作品よりも、安全な選択肢を選ぶ傾向。

文化的な要因: ポップカルチャー全体が、過去の成功体験に囚われ、新しいものを生み出す活力が失われている可能性。

と述べていて，それに対して後者の Matt Alt 氏の記事では，日本のポップカルチャーが繁栄している理由とアメリカのポップカルチャーが衰退しているとされる理由について

日本のクリエイターの焦点: 日本のクリエイターは、自分たち自身や国内市場のためにコンテンツを制作することに注力しています。この姿勢が、世界中で共感を呼ぶユニークで本物の製品を生み出しています。

アメリカのクリエイターの課題: 対照的に、アメリカのクリエイターはデータやアルゴリズムに過度に依存し、すべての人を喜ばせようとすることで、結果的に誰の心も掴めない状況に陥っています。

ガラパゴス症候群の逆説的効果: 記事では「ガラパゴス症候群」という概念にも触れ、この現象が逆説的に日本の文化輸出に良い影響を与えていると指摘しています。

と述べていて，だから「日本はキミらのことなんかク○ほども気にしない」ということらしい（笑）

一連の記事について個人的な感想を書くなら，米国から見た日本の「ガラパゴス症候群」と日本国内から見た自身の「ガラパゴス化」は違うよなぁ，という感じか。

そもそもゼロ年代に言われた「ガラパゴス化」は当時の通信業界・携帯端末メーカーの癒着構造を揶揄した言葉で，その構造によっていわゆる「グローバル化」やソフトウェアの「オープン化」の波から取り残されてるという状況を指したものだ。日本の産業界ではこういったことがちょくちょく起きる。たとえば20世紀末に「国民機」とまで皮肉られた某パソコンシリーズの独占状態のように。そんで「黒船」が来襲して，その度に慌てふためくのだ。

一方で日本の文化面ではゼロ年代は「COOL JAPAN」なるだっさいキャンペーンをぶち上げて海外に売り込もうと勢いづいてた時期である。つまり国内で批判された「ガラパゴス化」の埒外だったのだ。もっともこのキャンペーンについては出版のレギュレーションが日本国内と海外諸国で違いすぎて尻すぼみになってしまったようだが。

ザマーミロ。お上の下らない皮算用に乗るからそういうことになるんだよ（笑）

でも Matt Alt 氏の記事で言及されている「ガラパゴス症候群」の逆説的効果とやらは完全に日本というエスニック文化に対する皮肉である。

20世紀末から2010年代あたりまで世界を席巻した「グローバル化」とは，米国外から見れば「米国化」に他ならない。「グローバル化」の名のもとに全てを過剰包摂（bulimia）しようとする中で，それらのカウンターとなる存在を「ガラパゴス症候群」などと，まさに米国の傲慢ここに極まれりである。まぁ，その象徴こそが今の米国大統領なんだろうけど。米国内で今の大統領への批判は多いように見えるが，こっちからすれば「おまえらえっと変わらんじゃろ」って感じである。

「日本はポップカルチャー大盛況」ってホンマ？

話を戻して。

一番最初に紹介した記事に「日本はポップカルチャー大盛況」と書いてあって

しばし反論は脇に置いて，「アメリカのポップカルチャーは衰退しつつある」説をとるとしよう．では，どうして今，日本はアメリカと真逆の経験をしているんだろう？どうして日本はポップカルチャー大盛況の時期を迎えているんだろう？

マット・アルト「日本のポップカルチャーについて：日本はキミらのことなんかク○ほども気にしない」（2025年5月17日）より

「大盛況」の根拠となってるらしい FINANCIAL TIMES の記事を私は（購読契約してないため）読めなかったので，またもや Kagi Assistant に訊いてみた。

はい、「日本のポップカルチャーは大盛況」というのは事実です。アニメ、漫画、ゲーム、音楽、ファッション、食文化など、多岐にわたる日本のポップカルチャーが世界中で人気を博しています。特にアニメやゲームは、その緻密な表現や豊かなストーリー性で世界的に高く評価されており、海外から日本のポップカルチャーを目当てに日本を訪れる人も少なくありません。 ¹ ²

これを裏付けるようなWebページは以下の通りです。

アニメ・漫画・ゲーム

アニメは日本の代表的なポップカルチャーであり、世界中で親しまれています。特に『ONE PIECE』、『NARUTO -ナルト-』、『ドラゴンボール』などは国際的なブランド価値と文化的影響力を確立しており、多くの人々にとって日本文化に触れる最初のきっかけとなっています。 ² ³

動画配信サイトの普及に伴い、日本アニメの人気が世界的に高まっており、アニメ産業市場全体の売上の約半数は海外市場が占めています。 ⁴ ⁵

日本のゲーム産業も、技術的な進化だけでなく、独自の音楽で世界中の心を掴み、国際的な文化交流に貢献しています。 ⁶

『名探偵ピカチュウ』や『ザ・スーパーマリオブラザーズ・ムービー』など、日本の知的財産権（IP）のハリウッド展開による成功例も増えています。 ⁷

音楽（J-POP）

J-POPはSNSやストリーミングサービスの普及により、世界中でチャートインするなど、海外での人気が拡大しています。 ⁸

アニメや映画の主題歌・挿入歌としてJ-POPが使用されることで、海外のファンが日本の音楽に出会うきっかけにもなっています。 ⁹ ¹⁰

Perfumeのニューヨークでのライブが満員御礼になるなど、海外でのJ-POPアーティストの活躍も目立ちます。 ¹¹

その他

日本のポップカルチャーは、日本政府が取り組むクールジャパン戦略の中核にもなっています。 ¹²

東京コミコンのようなイベントも大盛況であり、日本のポップカルチャーが世界中で注目されていることが伺えます。 ¹³

日本の食文化もポップカルチャーの一部として世界中で親しまれており、寿司やラーメン、カワイイスイーツなどがSNSを通じて広まっています。 ² ¹⁴

これらの情報から、「日本のポップカルチャーは大盛況」であると言えるでしょう。

日本のポップカルチャーが世界にファンを増やしたワケ - テレメール ↩︎

日本文化とポップカルチャーとは?食文化からポップカルチャー … ↩︎ ↩︎ ↩︎

海外で人気の日本のポップカルチャーについて紹介します - hey Japan ↩︎

コロナの巣ごもり生活で「日本のアニメ」が世界中から注目を … ↩︎

日本アニメの存在感増す世界のポップカルチャーイベント - ジェトロ ↩︎

世界を魅了する日本のアニメとユースカルチャー：文化的影響 … ↩︎

「クールジャパン」の失敗をくり返すな！世界を席巻する日本の … ↩︎

なぜJ-POPは海外で人気？SNS活用で世界進出成功の理由 … ↩︎

J-popのグローバルな人気拡大の理由 : JPOPちゃん！ ↩︎

世界を魅了する日本の人気アーティスト20組の音楽的ルーツを … ↩︎

日本のポップカルチャーが、ちっとも世界に浸透しないのは … ↩︎

#1 日本のアニメはいつから世界で人気になったの？ | Meiji.net … ↩︎

TRACUL｜日本の伝統・技術ものづくりポップカルチャー文化遺産 ↩︎

初対面で盛り上がる！日本のポップカルチャー話題ネタ5選 … ↩︎

いや，う〜ん…

そういえば先日 YouTube で再生回数が多い J-POP の MV のトップ10を紹介する動画を見たのだが

最も再生されているミュージックビデオに外国人驚き！まさかの第一位は... - YouTubeより

米津玄師さんの「Lemon」が9億再生で驚いてたら全ジャンルで最も多い MV は87億再生近くあるらしい。桁が違うよ（笑）「Lemon」は全ジャンルでは577位なんだってさ。こういう情報を見ると「『大盛況』ってなんだろう？」って思うよね。

最初に紹介した記事に挙がってる漫画やアニメにしたって，米国内での市場規模は小さくとも日本国内よりはよほど大きい。世界全体ならなおさらだ。「グローバル化」された世界から見ればマイナー文化でも，日本にとっては十分に収益が見込める規模として期待できる。つまり無理に「グローバル化」の波頭に乗る必要はないのだ。漫画・アニメならそれこそ「ONE PIECE」「NARUTO」「ドラゴンボール」あたりが客寄せパンダとして機能しているならOKなわけ。

「コンテンツ」の市場価値をを評価する際はどうしても定量評価になりがちである。 YouTube ならチャネル登録数とか高評価ボタンの押下数とかライブ配信時の同時接続（視聴）数とか。特に営利企業はそれしか「株主」にアピールする評価軸がないものね。

そりゃあ，チャネル登録数ミリオンとか同接数万〜数十万人とか，ホンマに凄いと思うよ。でも，たとえば VTuber なら同接十人とかの規模の個人勢が数多活動していて，そういう構造が VTuber の文化というか folklore を形成してるのよ。

昔，シオドア・スタージョン（1918-1985）というSF作家がいて，彼はあるSF雑誌で「SFの90%はカス（crud）だ」と述べたらしい。これは「スタージョンの黙示」と呼ばれ，やがてあらゆる創作ジャンルに拡張され「スタージョンの法則」と呼ばれるようになったそうな。

これを逆説的に考えるなら，良質な（＝お金の取れる）コンテンツしかないプラットフォームは何かしら不自然な運用をしていると疑ってかかるべきだ。そのジャンルの9割が，お金になるかも怪しい他者から「カス」呼ばわりされる，それでも（内発的動機に従って）クリエイティブな活動を続けていることにもっと注意を払うべきだ。

機械に「好きなこと」をさせるのは間違ってる？

創作活動とはちょっと違うかもしれないが今年の「RubyKaigi 2025」でまつもとゆきひろさんが「Programming Language for AI age」というタイトルで講演されたそうなのだが，その中で

今日のAIには得意なことと苦手なことがあります。得意なことはプログラミングです。「⁠こういうコードを書いてほしい」とお願いすると、概ね正しく動くコードを生成してくれます（よく間違えることもありますが⁠）⁠。一方で、苦手なことは交渉や仕様決めなどです。

[…]

人間が楽しめるプログラミングの仕事はAIが得意だからとAIに任せ、つらい仕事を人間が担っている現状を、まつもとさんは「逆アルファシンドローム」と表現し、私たちはこの逆アルファシンドロームに気をつけなければいけないと警告しました。

まつもとゆきひろさん「Programming Language for AI age」～RubyKaigi 2025 3日目キーノート | gihyo.jpより

とあって面白いと思った。

まぁ「プログラムを書くことが好き」というのは万人に共感してもらえないかもしれないが FOSS とかで影響力のあるコードを「創造」している人たちの多くは基本的に「プログラムを書くことが好き」な人たちである。お金を稼ぐことは大事だが「内発的動機」を損ねるような仕組みは本末転倒だし，人間が喜々としてやってることを機械が取り上げるのは（実際に取り上げるのは経営者や管理職だろうが）間違ってるよなぁ，とは思う。

まぁ，道具が変わればプロセスも変わるので，最終的に「やっぱプログラマ要らね」ってなるかもしれないが（笑）

生成 AI の登場は人にとって自明だった「知性」について，何がそれを齎しているかについて改めて考えるきっかけになっている。同じように「文化」についても，それが何によって構成されているか，創作物が何によって生み出され発展していくのか，もう一度考えてみるべきだと思う。

ブックマーク

参考図書

後期近代の眩暈　―排除から過剰包摂へ―　新装版: ジョック・ヤング (著), 木下ちがや (翻訳), 中村好孝 (翻訳), 丸山真央 (翻訳); 青土社 2019-08-23; 単行本（ソフトカバー）; 4791772091 (ASIN), 9784791772094 (EAN), 4791772091 (ISBN); 評価

[Comment] 新装版が出てた。『排除型社会』の続編。現代社会の過剰包摂（bulimia）について。

reviewed by Spiegel on 2023-01-05 (powered by PA-APIv5)

はじめて学ぶビデオゲームの心理学脳のはたらきとユーザー体験（UX）: セリアホデント (著), 山根信二 (監修), 成田啓行 (翻訳); 福村出版 2022-12-13; 単行本（ソフトカバー）; 4571210450 (ASIN), 9784571210457 (EAN), 4571210450 (ISBN); 評価

reviewed by Spiegel on 2023-04-09 (powered by PA-APIv5)

VTuber学: 岡本健 (その他), 山野弘樹 (その他), 吉川慧 (その他); 岩波書店 2024-08-28 (Release 2024-08-28); Kindle版; B0DBZ3QP7J (ASIN); 評価

[Comment] VTuber を歴史的観点，理論的観点から記述していく試み。多様な論者が登場してなかなか面白い。Kindle 版も横書きで読みやすい。

reviewed by Spiegel on 2024-09-16 (powered by PA-APIv5)

日経サイエンス2025年6月号 [雑誌]: 日経サイエンス (編集); 日経サイエンス 2025-04-25 (Release 2025-04-25); Kindle版; B0F64YN7KQ (ASIN); 評価

[Comment] 2025年6月号の特集は「好奇心に好奇心」。他には「1秒の定義を変える原子時計のいま」「仲間はずれを作らない教室」など。固定レイアウトなのでブラウザで読める。

reviewed by Spiegel on 2025-05-05 (powered by PA-APIv5)

AI が描く物語

2025-05-22T14:20:31+00:00

オチなし記事。どんどん行こう（笑）

AI が描く物語

今回の起点はこれ：

grokにファクトチェックさせている人は何も知らない | Books&Apps

そういえば 𝕏 休眠中の私は Grok について全く知識がないわ。ちょっと Kagi Assistant に訊いてみた。

Grokは、xAIによって開発されたAIアシスタントで、X（旧Twitter）プラットフォーム上で利用できます。質問への回答、問題解決、ブレインストーミングなどを支援するように設計されています。¹

GrokはxAIの最先端の大規模言語モデル（LLM）を搭載しており、『銀河ヒッチハイク・ガイド』や『アイアンマン』のジャーヴィスから着想を得て、ユーモアを交えながら有益で洞察力のある応答を提供することを目指しています。¹ ²

Grokの大きな特徴は、Xプラットフォームを通じてリアルタイムの情報にアクセスできる点です。これにより、他のモデルと比較して大きな優位性を持っています。³ ⁴ トレンド分析なども可能です。⁵

2025年2月20日には、Grok 3が無料開放され、有料プランのユーザーだけでなく、無料ユーザーも利用できるようになりました。⁶ ⁷ ただし、無料開放はサーバー負荷による制限がある場合もあります。⁷

Grokは、ほぼすべての質問に回答し、さらにはどのような質問をすべきか提案することも意図されています。² 型破りな性格と、人類の部外者としての視点を持つ、ユニークで楽しいAIコンパニオンとされています。¹

参考になるWebページとしては、以下のものがあります。

Grok - xAI: https://x.ai/grok

xAI: Welcome: https://x.ai/

Xのユーモア溢れるAIアシスタント、Grokについて: https://help.x.com/ja/using-x/about-grok

Grok: https://grok.com/

Xのユーモア溢れるAIアシスタント、Grokについて ↩︎ ↩︎ ↩︎

Announcing Grok! - xAI ↩︎ ↩︎

Grok the AI (@groktheai) / X ↩︎

xAI (@xai) / X ↩︎

Grok - xAI ↩︎

世界で最も賢いAI、Grok 3が登場しました。現在どなたでも無料で … ↩︎

XがGrok 3を無料開放！無料版ユーザー含めて誰でも利用可能に … ↩︎ ↩︎

ええつと？これって Grok はエンターテインメント特化ってことなのか？ファクトが云々以前の問題じゃね？よーわからん。

閑話休題 (それはさておき)

プログラム・コードなら実際に動かしてみれば間違っていることが分かる。まぁ悪意のコードを混ぜ込まれればどうなるか分からないが，今のところ AI はそこまで賢くなく（？）既存のコードを（要件に応じて）無難に組み合わせることしかできない。プログラマにとってはそれだけで「助かる」のだが（笑）

でも社会的な事実や真実が何かなど分からなくて当たり前だし，大抵の人は確かめようもない（統計データの読み方とか読解力はあるという前提でも）。むしろ事実や真実を（都合よく）再構成した「物語（narrative）」の上に存在するのが私達の人間社会である。人間はコンピュータのようにデータをデータのまま記憶・再利用するわけではないからだ。前期近代と後期近代（つまり現代）との違いは，その物語がどの程度に受容・共有されているかの差だ。人の多様性とは物語の多様性である。

LLM によって機械は「言語的理解」に必要なピースを獲得した。

現在の大規模言語モデルのように広範な言語情報を獲得したAIは，すでに世界の地図を手にしたAIだ。

「日経サイエンス」2025年6月号脳が興味を生み出すとき「やる気」の源泉に迫るより

これにより機械は人間に（単なるデータではなく）物語を語れるようになった。

物語を語れる AI がアシストすることにより人間の認知の一部を（機械が）肩代わりできる。これは人の能力を飛躍的に向上させる期待がある（これ自体がSFの鉄板の物語）一方で，認知する「世界」を容易に歪める事ができる（これもSFの鉄板）。よく「ナーロッパ」ファンタジーで鑑定スキルが人格を持って主人公と対話を始めるというプロットがあるが，鑑定スキル自体が認知の一部を肩代わりする機能なのに，それが人格を持つとか，なかなかにホラーである（笑）

好むと好まざるに関わらず今の LLM を発端とする何度目かの AI ブームは確実に（情報化）社会の構造を変えるだろう。かつて SNS の台頭が社会構造を変えたように。

人と人を繋ぐと期待された SNS が企業および政治の広告媒体に成り果て，人はそれらが提供する物語の消費に堕すると2010年代前半¹ までに予測できた人はきっと少ないだろう。

つながりのテクノロジーはまたしても我々を引き裂く – WirelessWire News

同様に今の AI ブームが何をもたらすか予測するのは難しい。言うだけなら（この記事みたいに）誰でもどうとでも言えるし，当たればドヤ顔されるだろうが。

【2025-05-23 追記】 AI アシスタントと広告

Google is stuffing even more ads into its AI results | The Verge

これも Kagi Assistant に要約させてみる。

Googleは、AI検索結果にさらに多くの広告を導入しています。具体的には、AI Modeでのテストと、デスクトップ版のAI Overviewsへの展開を進めています¹。

AI ModeはGoogle検索の新しいタブであり²、AI Overviewsは検索クエリに基づいてAIが情報を要約し、検索結果の上位に表示する機能です³ ⁴。これらのAIが生成する応答の中に、「sponsored」と表示された広告が表示されるようになります⁵。

Google is stuffing even more ads into its AI results | The Verge ↩︎

Google launches AI Mode to everyone in the US, adds… | The Verge ↩︎

2024年のGoogle AI Overviews：検索の未来を変える革新的な技術 ↩︎

Googleの「AIによる概要」がGemini 2.0にアップデート、より … ↩︎

Google Expands Sponsored Ads in AI-Powered Search Features ↩︎

上の要約にはないが一応米国リージョンでのテストということらしい。まぁ，全世界展開でないのは広告主との契約関係からだろう。

「さすが Google！おれたちにできない事を平然とやってのけるッ」って感じだろうか。シビれもあこがれもしないけど（笑）

広告と（AI が描く）物語は，さぞかし相性がいいことだろう。私は既に Kagi Search に移行済みなので大したインパクトはない。

Kagi products will always be free of ads and trackers. In fact, Kagi Search will actively down-rank sites with lots of ads and trackers in the results and promote sites with little or no advertising.

via Kagi HQ: Kagi products will always be free of ads and trackers... — Bluesky

ブックマーク

「好奇心に好奇心」を読む

参考図書

日経サイエンス2025年6月号 [雑誌]: 日経サイエンス (編集); 日経サイエンス 2025-04-25 (Release 2025-04-25); Kindle版; B0F64YN7KQ (ASIN); 評価

reviewed by Spiegel on 2025-05-05 (powered by PA-APIv5)

はじめて学ぶビデオゲームの心理学脳のはたらきとユーザー体験（UX）: セリアホデント (著), 山根信二 (監修), 成田啓行 (翻訳); 福村出版 2022-12-13; 単行本（ソフトカバー）; 4571210450 (ASIN), 9784571210457 (EAN), 4571210450 (ISBN); 評価

reviewed by Spiegel on 2023-04-09 (powered by PA-APIv5)

FACTFULNESS（ファクトフルネス）10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習慣: ハンス・ロスリング (著), オーラ・ロスリング (著), アンナ・ロスリング・ロンランド (著), 上杉周作 (翻訳), 関美和 (翻訳); 日経BP 2019-01-11 (Release 2019-01-01); Kindle版; B07LG7TG5N (ASIN); 評価

[Comment] データを元に世界を読み解くコツについて。全ての人に必見の本，かな。

reviewed by Spiegel on 2019-01-24 (powered by PA-APIv5)

社会は情報化の夢を見る (河出文庫): 佐藤俊樹 (著); 河出書房新社 2010-09-03 (Release 2016-07-29); Kindle版; B01J1I8PRQ (ASIN); 評価

[Comment] 1996年に出版された『ノイマンの夢・近代の欲望―情報化社会を解体する』の改訂新装版。しかし内容はこれまでと変わりなく，繰り返し語られる技術決定論を前提とする安易な未来予測を「情報化」社会論だとして批判する。

reviewed by Spiegel on 2015-09-15 (powered by PA-APIv5)

後期近代の眩暈　―排除から過剰包摂へ―　新装版: ジョック・ヤング (著), 木下ちがや (翻訳), 中村好孝 (翻訳), 丸山真央 (翻訳); 青土社 2019-08-23; 単行本（ソフトカバー）; 4791772091 (ASIN), 9784791772094 (EAN), 4791772091 (ISBN); 評価

[Comment] 新装版が出てた。『排除型社会』の続編。現代社会の過剰包摂（bulimia）について。

reviewed by Spiegel on 2023-01-05 (powered by PA-APIv5)

2010年代前半といえば「アラブの春」によって SNS への期待が最高潮に盛り上がった頃である。その後，2016年の米国大統領選挙によってその評価は地に落ちるのだが。 ↩︎

コードの易姓革命

2025-05-22T10:42:48+00:00

またオチがない orz とりとめのない話でスマン。

今回の起点はこれ：

古いコードを捨てて1から書き直したからこそ続いているソフトウェア - きしだのHatena

Windows に関しては，割と早い段階（バージョン 3.1 あたり）から DOS ベースのバージョンと NT ベースのバージョンが並走していて NT の完成形が Windows 2000 (W2K) と言える。個人的には W2K の直系子孫は Windows 7 と思っていて XP や Vista はゼロ年代の Microsoft の迷走ぶりを示す色物って感じ（個人の感想ですw）。いや W2K はホンマ名作だったと思うよ（今のセキュリティ要件は満たさないけど）。ちなみに Windows 95 は Windows for Workgroups (WfW または Windows 3.11) の直系という認識。 WfW の日本語版は出なかったため 3.0/3.1 から Windows 95 がいきなり登場する感じになってしまい，余計にインパクトがあったんだよなぁ。

大昔の話で恐縮だが「動いてるコードは変更するな」と言われた時代がある。紙テープの時代は物理的にコードを切り貼りしてたそうだが（パッチの語源と聞いたことがある），テキストファイルのアセンブラコードでも既存のコードはなるべく弄らずにジャンプ（またはコール）命令でパッチコードに飛んで戻るみたいな書き方が定石だった（あれホンマに読みにくくてさぁ）。アセンブラ以上の高級言語でも修正部分に修正履歴のコメントを残すのが普通で，下手をするとコードより修正履歴のコメントのほうが多いというカオスなコードもあった。 VCS (Version Control System) はどちらかというとリリースバージョンの管理に使われ，作業過程をコミット履歴として細かく残すようになったのは Subversion が登場するあたりからではないだろうか。それだけ「修正」というのは高コストな作業だったのである。

FOSS 開発では（修正はともかく）プロジェクトの fork は忌避する傾向があったが，多分 Git/GitHub の登場あたりから fork のコストが劇的に下がった。これについては良い面と良くない面があるが，今回は割愛しておこう。

ただねぇ。 Fork はまだしもコードの全面的な書き換えは技術的な「断層」が発生するのよ。「涼宮ハルヒ」で言うなら「3年前より昔に遡れない」ってやつである（笑）

件のブログ記事では例として Firefox を挙げてたけど，あれが「使える」ようになるまでに傍で見ても相当な苦労があった。名前も二転三転してるし。しかも Firefox は Rust を使ってもう一度「易姓革命¹」を行っている。これも（言語・フレームワークの熟成も含めて）相当に時間がかかってしまい，その間に Chrome/Chromium がほぼブラウザ市場を制圧してしまった。

政治なんかでも革命やクーデターは最も高コストの改革として「最後の手段」になることが多いよね。

最近読んだ記事で面白いなと思ったのがこれ：

開発系AIツールの探索とAI時代の「富豪的プログラミング」 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog

要するに流行りの AI エージェントなら要件を示せばコードを書いてくれるんだから，人間がコツコツとイテレーションを回さなくても毎回 AI にまるっと書き直させればいんじゃね？という話である。 LLM の hallucination や「モデル崩壊」の問題に目をつぶれば（つぶれるかなぁ）本当に面白いとは思う。

でも，さっき書いたように，コードの全面的な書き換えは技術的な断層が発生するのよ（大事なことなので2回言いました）。あと VCS が無効化されるよね。いや，バージョンに意味がなくなると言うべきか。いずれも人間側の問題だけど。

私はロートルエンジニアで「技術は人に付く」と叩き込まれた世代である。なので（たとえ要件を完全に満たしているとしても）前後の脈絡のない離散的なコード生成でホンマにええのん？と思ってしまう。

機械は「後悔」しない。

与えられた情報から何らかのアウトプットを出すだけだから「悪いのはインプットしたやつ」だし，アウトプットがダメダメでも（口先では謝罪するが）後悔して以後の自分自身を律したりはしない（律するのは人間側）。その時々のフィードバックはあるが統合的に文脈を保持しているわけではないのだ。面従腹背よりも質が悪いのが今の AI である（笑）

まぁ AI が「知りたがる」ようになれば，もう少し何か変わるかもしれない。

参考図書

涼宮ハルヒの憂鬱「涼宮ハルヒ」シリーズ (角川スニーカー文庫): 谷川流 (著), いとうのいぢ (イラスト); KADOKAWA 2009-03-01 (Release 2012-09-01); Kindle版; B009EN3M7C (ASIN); 評価

[Comment] Kindle 版を買い直した。当時は火浦功さんの「スターライト」シリーズ以来のインパクトだった（個人の感想です）。

reviewed by Spiegel on 2014-03-16 (powered by PA-APIv5)

「易姓革命」とは，簡単に言うと（王朝の）姓が易 (か) わる革命のこと。さらに「革命」は儒教思想に基づくもので「（天）命を革める」という意味なんだそうだ。要するに「単なる下剋上による謀反ではないよ」ということで，宗教上でも肯定される正当な行為であると主張しているわけだ。まぁ，その時の支配者・為政者が言うことだから（笑） ↩︎

プライバシーの乱獲

2024-06-06T11:13:28+00:00

プライバシー（権）が指し示すものは時代とともに変わる。

もともとのプライバシーは空間概念と一体になっている。つまり私的領域と公的領域を区別することである。しかしインターネット（特に Web 2.0 以降）は情報は空間概念から切り離される。場所が不定になるのだ。だから，それをコントロールしたければ情報へのアクセス性を対象にせざるを得なくなる。

「ネットが蝕むプライバシー」を読む（再掲載）より

また「誰」からプライバシーを守るか，その対象も変わってきた。インターネット上のプラットフォームを巨大企業が牛耳るようになれば，プライバシーの問題は「個人 vs. 市場」に発展する。

誰がプライバシーを支配するのか

一方で市場は私達個人に大いなる恩恵をもたらしてくれる。こうした恩恵とプライバシーはトレードオフにされているのだ。このため「どこまで自身のプライバシー（に関する情報）を渡せばいいのか」という議論に流れがちである。

こうした「シフト」を漁獲量管理の問題に喩えたエッセイが公開されている。

これは Bruce Schneier と Barath Raghavan の共著のようだ。今回はこのエッセイを少し真面目に読んでみようと思う。とはいえ独断と偏見に塗れているので，誤読はご容赦（笑）

話の発端 (トリガー) は，スピアフィッシング攻撃等の精度を高めるために生成 AI チャットボット・サービスを利用している国家支援のハッカー集団を発見しこれを排除したというニュースだ。

Microsoft (MSFT.O), opens new tab said in its report it had tracked hacking groups affiliated with Russian military intelligence, Iran’s Revolutionary Guard, and the Chinese and North Korean governments as they tried to perfect their hacking campaigns using large language models. Those computer programs, often called artificial intelligence, draw on massive amounts of text to generate human-sounding responses.

The company announced the find as it rolled out a blanket ban on state-backed hacking groups using its AI products.

via Microsoft says it caught hackers from China, Russia and Iran using its AI tools | Reuters

こうした「悪用」自体は予測可能なことではあるが，問題はどうやって件の「ハッカー」を見つけ出したか，だろう。

In the security community, the immediate questions weren’t about how hackers were using the tools (that was utterly predictable), but about how Microsoft figured it out. The natural conclusion was that Microsoft was spying on its AI users, looking for harmful hackers at work.

via Online Privacy and Overfishing

まぁ，そうだよな（笑）ただこれを「スパイ」行為と言っていいのかということについて疑問を呈す人もいる，当然ながら。

If you call this “spying”, you should read the TOS of the OpenAI API again. If you, as a “hacker”, still use their API

via Microsoft is spying on users of its AI tools | Hacker News

最初から ToS (Terms of Service) に書いてあるぢゃん，文句ゆーな！というわけだ。本当に？

ここで先ほどの漁獲量管理の例が出てくる。

One scientist, Daniel Pauly, realized that researchers studying fish populations were making a major error when trying to determine acceptable catch size. It wasn’t that scientists didn’t recognize the declining fish populations. It was just that they didn’t realize how significant the decline was. Pauly noted that each generation of scientists had a different baseline to which they compared the current statistics, and that each generation’s baseline was lower than that of the previous one.

[…]

Pauly called this “shifting baseline syndrome” in a 1995 paper. The baseline most scientists used was the one that was normal when they began their research careers. By that measure, each subsequent decline wasn’t significant, but the cumulative decline was devastating. Each generation of researchers came of age in a new ecological and technological environment, inadvertently masking an exponential decline.

via Online Privacy and Overfishing

これってそのまま「シフティング・ベースライン症候群」って呼べばいいのかな。「基準推移症候群」って訳してるところもあるみたいだけど。まぁ，とりあえず前者で行こう。

Bruce Schneier & Barath Raghavan のエッセイでは，プライバシーにおいてもベースラインのシフトが起きていると指摘する。

Historically, people controlled their computers, and software was standalone. The always-connected cloud-deployment model of software and services flipped the script. Most apps and services are designed to be always-online, feeding usage information back to the company. A consequence of this modern deployment model is that everyone—cynical tech folks and even ordinary users—expects that what you do with modern tech isn’t private. But that’s because the baseline has shifted.

[…]

Shifting baselines are at the heart of our collective loss of privacy. The U.S. Supreme Court has long held that our right to privacy depends on whether we have a reasonable expectation of privacy. But expectation is a slippery thing: It’s subject to shifting baselines.

via Online Privacy and Overfishing

ここで最初に挙げた「スパイ」の話に戻る。生成 AI チャットボット・サービスを利用している殆どは善良なユーザで，そこで疚しい行動をしているわけではない。疚しいことをしていないならプライバシー情報を吸い上げられたところで問題ないのではないか（ゼロ年代にそういう主張があったな）。むしろ今回のようにサービスを「悪用」するハッカーを釣り上げられるんだからええぢゃん！という感じ。

でも，サービスがユーザの行動を監視し情報を吸い上げるのはユーザのためではない。

AI chatbots are the latest incarnation of this phenomenon: They produce output in response to your input, but behind the scenes there’s a complex cloud-based system keeping track of that input—both to improve the service and to sell you ads.

via Online Privacy and Overfishing

陰謀論的な言いがかりをするなら，プラットフォーマー（笑）は利便性やセキュリティを「人質」にとって，プライバシーのベースラインを意図的に引き下げてるんじゃないか，などとゲスの勘ぐりをしてしまう。まぁ，本当にそうなら「シフティング・ベースライン症候群」なんてもんじゃないけどな。

話が逸れた。

意図せざるベースラインのシフトによる「崩壊（collapse）」を回避するにはどうすればいいか。それはもう議論の焦点を変えるしかない。

Fisheries scientists, armed with knowledge of shifting-baseline syndrome, now look at the big picture. They no longer consider relative measures, such as comparing this decade with the last decade. Instead, they take a holistic, ecosystem-wide perspective to see what a healthy marine ecosystem and thus sustainable catch should look like. They then turn these scientifically derived sustainable-catch figures into limits to be codified by regulators.

via Online Privacy and Overfishing

プライバシーやセキュリティについて考える場合も同じ。その時々の「ベースライン」で考えるのではなく，系全体を俯瞰する視点が必要だろう。

Instead of comparing to a shifting baseline, we need to step back and look at what a healthy technological ecosystem would look like: one that respects people’s privacy rights while also allowing companies to recoup costs for services they provide. Ultimately, as with fisheries, we need to take a big-picture perspective and be aware of shifting baselines.

via Online Privacy and Overfishing

その上で，件のエッセイでは具体的な手段として「科学的情報に基づいた民主的な規制プロセス」が必要と主張する。

A scientifically informed and democratic regulatory process is required to preserve a heritage—whether it be the ocean or the Internet—for the next generation.

via Online Privacy and Overfishing

ところで「シフティング・ベースライン症候群」でググると色んなシチュエーションで使われているっぽいね。でも検索結果を拾い読みしてみると，思い込みや認知の問題として扱ってるところが多いような。「茹でガエル」を例に挙げてるところもあるみたいだし。実際にはこれって生態系（ecosystem）におけるスコープの取り方の問題で，それを適切に扱わないと科学的な議論と言えど致命的な間違いをおかすよってことだと思うのだけど。

今回のプライバシーの話に引き付けて考えるのなら，最初に述べたように，オンラインプラットフォームにおいてプライバシーはセキュリティや利便性とのトレードオフの対象になることが多く，セキュリティや利便性のために「どこまで自身のプライバシー（に関する情報）を渡せばいいのか」という方向に流れがちだ。その文脈で，その時々のプライバシーに対する「合理的な期待（reasonable expectation of privacy）」をベースラインとして議論する。でもホンマにそんな議論の仕方でええのん？というのが今回のエッセイの核心なんじゃないかと思っている。

プライバシーは切り売りする商材ではなく，社会と個人の関係の中で「絶対に譲れないもの」があるという点が重要であり，個人が台頭する近代〜現代社会ならではの命題だ。もちろん簡単ではない。

ブックマーク

参考図書

ハッキング思考　強者はいかにしてルールを歪めるのか、それを正すにはどうしたらいいのか: ブルース・シュナイアー (著), 高橋聡 (翻訳); 日経BP 2023-10-12; 単行本; 4296001574 (ASIN), 9784296001576 (EAN), 4296001574 (ISBN); 評価

[Comment] 「AI時代にルールを味方につけるには、「正しいハッキングの考え方」が必要だ」（帯の言葉より）

reviewed by Spiegel on 2023-10-13 (powered by PA-APIv5)

はじめて学ぶビデオゲームの心理学脳のはたらきとユーザー体験（UX）: セリアホデント (著), 山根信二 (監修), 成田啓行 (翻訳); 福村出版 2022-12-13; 単行本（ソフトカバー）; 4571210450 (ASIN), 9784571210457 (EAN), 4571210450 (ISBN); 評価

reviewed by Spiegel on 2023-04-09 (powered by PA-APIv5)

もうすぐ絶滅するという開かれたウェブについて続・情報共有の未来: yomoyomo (著); 達人出版会 2017-12-25 (Release 2019-03-02); デジタル書籍; infoshare2 (tatsu-zine.com); 評価

[Comment] WirelessWire News 連載の書籍化。感想はこちら。祝 Kindle 化！

reviewed by Spiegel on 2018-12-31

つながりっぱなしの日常を生きる：ソーシャルメディアが若者にもたらしたもの: ダナ・ボイド (著), 野中モモ (翻訳); 草思社 2014-10-09 (Release 2015-07-21); Kindle版; B0125TZSZ0 (ASIN); 評価

[Comment] 読むのに1年半以上かかってしまった。ネット，特に SNS 上で自身のアイデンティティやプライバシーを保つにはどうすればいいか。豊富な事例を交えて考察する。

reviewed by Spiegel on 2016-05-10 (powered by PA-APIv5)

自家中毒を起こす AI と SF に取り憑かれたビッグテック

2024-04-15T13:12:54+00:00

久しぶりに P2Ptk.org の翻訳記事を見た気がする。

食糞AIがもたらす危機：botshitの肥溜めと化すインターネットの未来 | p2ptk[.]org

またコリイ・ドクトロウさんってばお下品な言葉を（笑）と思ったが “botshit” というのは2024年1月のこの論文が元ネタらしい。

Beware of Botshit: How to Manage the Epistemic Risks of Generative Chatbots by Tim Hannigan, Ian P. McCarthy, Andre Spicer :: SSRN

Abstract によると

Generative chatbots do this work by ‘predicting’ responses rather than ‘knowing’ the meaning of their responses. This means chatbots can produce coherent sounding but inaccurate or fabricated content, referred to as ‘hallucinations’. When humans use this untruthful content for tasks, it becomes what we call ‘botshit’.

via Beware of Botshit: How to Manage the Epistemic Risks of Generative Chatbots

なんだそうだ。そしてコリイ・ドクトロウさんによると「すでにインターネットはbotshitの肥溜めと化している（internet is already drowning in it）」ということらしい。つか，訳文のほうがお下品だな（笑）

これによって起こりうるのがモデル崩壊（Model Collapse）である。以下は2023年5月の論文。

[2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget

We find that use of model-generated content in training causes irreversible defects in the resulting models, where tails of the original content distribution disappear. We refer to this effect as Model Collapse and show that it can occur in Variational Autoencoders, Gaussian Mixture Models and LLMs. We build theoretical intuition behind the phenomenon and portray its ubiquity amongst all learned generative models. We demonstrate that it has to be taken seriously if we are to sustain the benefits of training from large-scale data scraped from the web.

via The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget

なんちうか，これって自家中毒みたいだよな（喩えが雑）。こっちの記事のほうがイメージしやすいかな。

Will GPT models choke on their own exhaust? | Light Blue Touchpaper

Just as we’ve strewn the oceans with plastic trash and filled the atmosphere with carbon dioxide, so we’re about to fill the Internet with blah. This will make it harder to train newer models by scraping the web, giving an advantage to firms which already did that, or which control access to human interfaces at scale. Indeed, we already see AI startups hammering the Internet Archive for training data.

via Will GPT models choke on their own exhaust?

“AI startups hammering the Internet Archive for training data” の部分を示す記事がこれだね。

Let us serve you, but don’t bring us down | Internet Archive Blogs

Tens of thousands of requests per second for our public domain OCR files were launched from 64 virtual hosts on amazon’s AWS services. (Even by web standards,10’s of thousands of requests per second is a lot.)

via Let us serve you, but don’t bring us down

これは酷い。 1年前にこんなことが起こってたのか。

モデル崩壊については，私も耳にしていたが，昨年前半は仕事が徐々に忙しくなっていて LLM への関心が薄れていたんだよな。

皮肉なことに、AI企業自身がこの問題の火種を作っている。GoogleやMicrosoftによる「AI検索」の全面的な推進は、検索エンジンがウェブページへのリンクを返すのではなく、そのコンテンツを要約する未来を想定している。しかし、そうなれば誰がウェブを書くだろうか。あなたの書いたものを見つけられるのはAIのクローラーだけで、しかもそのAIはあなたの書いたものを自分のトレーニングの餌にするだけで、読者にあなたの書いたものを紹介する気は毛頭ない。AIが検索を支配すれば、オープンウェブはAIの工業的畜産場（CAFO）となり、検索クローラーはますます肥溜めからクソを吸い上げるようになるだろう。

食糞AIがもたらす危機：botshitの肥溜めと化すインターネットの未来より

大昔，仕事とかでメールのやり取りに辟易してた頃， AI がエージェントとなってメール送受信を仲立ちしてくれれば，マナーと称した下らない時候の挨拶とか書かなくて済むし，分かりにくい文面も要約してくれるんじゃないか？と夢想したものだが，人同士のやり取りを LLM が仲立ちして肩代わりするようになったらどんな恐ろしいことが起きるんだろうねぇ（笑）

ところで，この記事の最初の方に

かつては、一部の作家や読者がSFを予言と勘違いしても、さして問題にはならなかった。SF＝予言という妄想に駆られた人々に、社会を間違った方向に再構築する力がなかったからだ。しかし、SFに取り憑かれたテック億万長者たちが、我先に「人類苦悩化システム（torment nexus）」の発明に乗り出すに至っては、SF作家たちは作り物のお話と予言とを明確に区別しなくてはならなくなった（例「サイバーパンクは警告であって提案ではない」）。

食糞AIがもたらす危機：botshitの肥溜めと化すインターネットの未来より

とか書かれていて思わず笑ってしまったのだが，似たような話を yomoyomo さんが紹介していた。

SFが未来を方向づけるのか？当代の人気SF作家が答える - YAMDAS現更新履歴

この記事でも

コリイ・ドクトロウは、実際にものを作る人の多くが SF にインスピレーションを受けているのは否定できないと認めながらも、物語の寓意をそのまま受け取りすぎるのは、「プラトンの洞窟」を本当に探すようなものと語っている。

SFが未来を方向づけるのか？当代の人気SF作家が答えるより

と紹介している。ほかにも

結局のところ、SF が我々が築く未来の青写真になるんですかね？という最初の問いに、N・K・ジェミシンが、そんなわけない。他の文学ジャンルと変わらん。ちょっとしたことを一つ正しく言い当てて、他はすべてハズレなのが「先見の明がある」ヴィジョンと言えるか？と答えていて受けた。

SFが未来を方向づけるのか？当代の人気SF作家が答えるより

と紹介されていて，これが一番面白かった。「SFに取り憑かれたテック億万長者たち」のせいで SF 作家がわざわざこういうことを言わないといけない世の中になったのかねぇ。

ブックマーク

「人工知能と信頼」〜鉄腕アトムとは友達になれない

2023-12-05T13:01:31+00:00

我らが Bruce Schneier 先生の最新エッセイが面白かったので紹介するふりをして戯れ言を書いてみる。

AI and Trust - Schneier on Security

このエッセイでは以下の4つの内容について取り上げている。

信頼には対人信頼（interpersonal trust）と社会的信頼（social trust）の2つがあり，私達はしばしば両者を混同してしまう
人工知能（AI）によってこの混同が拡大する
AI システムを管理している企業はこの混同に便乗して私達を利用する
社会への信頼を生み出すのが政府の役割（＝規制）である

その上で

Not regulating AI, but regulating the organizations that control and use AI.

via AI and Trust

と言うのだ。もうのっけから面白い！

まずは対人信頼（interpersonal trust）について。

When we say that we trust a friend, it is less about their specific actions and more about them as a person. IIt’s a general reliance that they will behave in a trustworthy manner. We trust their intentions, and know that those intentions will inform their actions. Let’s call this “interpersonal trust.”

via AI and Trust

つまり「◯◯さんは人として信頼できる」というのが対人信頼なわけだ。それに対し，社会的信頼（social trust）については

We might not know someone personally, or know their motivations—but we can trust their behavior. We don’t know whether or not someone wants to steal, but maybe we can trust that they won’t. It’s really more about reliability and predictability. We’ll call this “social trust.” It’s the ability to trust strangers.

via AI and Trust

と書かれている。たとえば企業が「顧客サービスは信頼が大事」などというときの「信頼」は対人信頼ではなく社会的信頼ということだ。そして

Because of how large and complex society has become, we have replaced many of the rituals and behaviors of interpersonal trust with security mechanisms that enforce reliability and predictability—social trust.

via AI and Trust

と続く。しかし対人信頼と社会的信頼はひと括りに「信頼」と呼んでるため両者を混同してしまう。カテゴリーエラーが発生するわけだ。

We might think of them as friends, when they are actually services. Corporations are not moral; they are precisely as immoral as the law and their reputations let them get away with.

via AI and Trust

私は上に引用した文章で爆笑してしまったよ。企業は法律と同じくらい非道徳的だってさ。言われてみればそうだよね（笑）

Corporations like that we make this category error—see, I just made it myself—because they profit when we think of them as friends. They use mascots and spokesmodels. They have social media accounts with personalities. They refer to themselves like they are people.

via AI and Trust

ここでようやく AI が出てくる。

Science fiction author Ted Chiang writes about it. Instead of solving all of humanity’s problems, or wandering off proving mathematical theorems that no one understands, the AI single-mindedly pursues the goal of maximizing production. Chiang’s point is that this is every corporation’s business plan. And that our fears of AI are basically fears of capitalism.

via AI and Trust

And near-term AIs will be controlled by corporations. Which will use them towards that profit-maximizing goal. They won’t be our friends. At best, they’ll be useful services. More likely, they’ll spy on us and try to manipulate us.

via AI and Trust

そして，企業に制御される AI は以下の2つの理由で悪い方向に転ぶと予測する。

The first is that these AI systems will be more relational. We will be conversing with them, using natural language. As such, we will naturally ascribe human-like characteristics to them.

via AI and Trust

The second reason to be concerned is that these AIs will be more intimate. One of the promises of generative AI is a personal digital assistant. Acting as your advocate with others, and as a butler with you.

via AI and Trust

その結果

It’s no accident that these corporate AIs have a human-like interface. There’s nothing inevitable about that. It’s a design choice. It could be designed to be less personal, less human-like, more obviously a service—like a search engine . The companies behind those AIs want you to make the friend/service category error. It will exploit your mistaking it for a friend. And you might not have any choice but to use it.

via AI and Trust

私達は AI によって「信頼」を混同したまま強制されるわけだ。

Corporations are profit maximizers, at the expense of society. And the incentives of surveillance capitalism are just too much to resist.

via AI and Trust

そして，これに規制をかけるのは政府の役割となる。

The more you can trust that your societal interactions are reliable and predictable, the more you can ignore their details. Places where governments don’t provide these things are not good places to live.

via AI and Trust

“not good places to live” って今の日本社会のことか（笑）

それはともかく

Government can do this with AI. We need AI transparency laws. When it is used. How it is trained. What biases and tendencies it has. We need laws regulating AI—and robotic—safety. When it is permitted to affect the world. We need laws that enforce the trustworthiness of AI. Which means the ability to recognize when those laws are being broken. And penalties sufficiently large to incent trustworthy behavior.

via AI and Trust

そのために多くの国が AI 規制について議論しているが，そこに大きな間違いがあるという。つまり

Many countries are contemplating AI safety and security laws—the EU is the furthest along—but I think they are making a critical mistake. They try to regulate the AIs and not the humans behind them.

via AI and Trust

ということだ。何故なら AI は人間ではないから。

AIs are not people; they don’t have agency. They are built by, trained by, and controlled by people. Mostly for-profit corporations. Any AI regulations should place restrictions on those people and corporations. Otherwise the regulations are making the same category error I’ve been talking about. At the end of the day, there is always a human responsible for whatever the AI’s behavior is. And it’s the human who needs to be responsible for what they do—and what their companies do. Regardless of whether it was due to humans, or AI, or a combination of both.

via AI and Trust

AI とは友達になれない。でも AI を善いサービスにすることはできる。

We can never make AI into our friends. But we can make them into trustworthy services—agents and not double agents. But only if government mandates it. We can put limits on surveillance capitalism. But only if government mandates it.

via AI and Trust

そのための政府ってことだよね。

To the extent a government improves the overall trust in society, it succeeds. And to the extent a government doesn’t, it fails.

via AI and Trust

あれ？やっぱり日本政府って失敗してる？

このエッセイを読みながら5年前に書いた記事を思い出してた。

Amazon や Google などが提供する AI アシスタントの最大の問題はユーザがコントロールできないことにある。喩えるなら百貨店の外商がリアルタイムで店と連携をとりつつ24時間家の中に張り付いているようなものだ。「外商」が忠誠を誓うのは所属する店であり，客との関係は利害の一致を基本とした信頼関係に過ぎない。これが「執事」なら向きが逆になる。「執事」は主人に忠誠を誓うからこそ執事として機能するし主人は執事をコントロールできる。

AI アシスタントはユーザをアシストしないより

結局そこに帰着するんだよなぁ。

そうそう。関係ないが ~~「地上最大のロボット」~~ じゃない「PLUTO」のアニメ版が Netflix で公開されているらしい。当時コミックをあれほど絶賛したのに，アニメはまだ観てないとか。平日はアニメを観る気がしなくて，週末はチャリンコを乗り回して遊んでるので，やっぱりアニメは観なくなった。このまま年を越してしまうのか…

ブックマーク

参考図書

信頼と裏切りの社会: ブルース・シュナイアー (著), 山形浩生 (翻訳); NTT出版 2013-12-24; 単行本（ソフトカバー）; 4757143044 (ASIN), 9784757143043 (EAN), 4757143044 (ISBN); 評価

[Comment] 社会における「信頼」とは。

reviewed by Spiegel on 2015-11-28 (powered by PA-APIv5)

超監視社会: ブルース・シュナイアー (著), 池村千秋 (翻訳); 草思社 2016-12-13 (Release 2017-02-03); Kindle版; B01MZGVHOA (ASIN)

[Comment] 実は積ん読のまま読んでない。そろそろちゃんと最後まで読まないと。

reviewed by Spiegel on 2019-03-23 (powered by PA-APIv5)

ハッキング思考　強者はいかにしてルールを歪めるのか、それを正すにはどうしたらいいのか: ブルース・シュナイアー (著), 高橋聡 (翻訳); 日経BP 2023-10-12 (Release 2023-10-12); Kindle版; B0CK19L1HC (ASIN); 評価

[Comment] Kindle 版が出てた！

reviewed by Spiegel on 2023-11-21 (powered by PA-APIv5)

PLUTO　デジタルVer.（１） (ビッグコミックス): 浦沢直樹×手塚治虫 (著), 長崎尚志プロデュース (著), 手塚プロダクション (著), 手塚眞 (読み手); 小学館 2004-09-30 (Release 2022-10-28); Kindle版; B0BHYJKB5N (ASIN); 評価

[Comment] 今までの浦沢直樹さんの作品の中で一番なんじゃないだろうか。地上最大のロボット」って実はあまり印象にないんだよねぇ。全集なんかで読み返すと当時は（時代を反映した）結構な問題作だったらしいが，敢えてそれを選ぶってのが凄いよなぁ。オリジナルのラストはちょっと切ないというか物足りない終わり方をしているのだが，浦沢版ではいったいどうなるのか。楽しみである。

List of Code [text.Baldanders.info]

情報通信白書に見る AI

【メモ】 元号-西暦変換表

情報通信白書に見る AI

「AI と著作権に関する考え方について」

ブックマーク

参考

Integrity が問われる時代

ブックマーク

参考

CC Signals と AI

CC Signals と AI

AI is outpacing the social contract. Why does this matter for the commons?

Copyright law was never meant to do this. So what’s the solution?

ブックマーク

それは「AI」ではなく「サービスとしての AI」の問題

ブックマーク

参考図書

「日本はポップカルチャー大盛況」なの？

日本のポップカルチャーは「ガラパゴス」なの？

「日本はポップカルチャー大盛況」ってホンマ？

アニメ・漫画・ゲーム

音楽（J-POP）

その他

機械に「好きなこと」をさせるのは間違ってる？

ブックマーク

参考図書

AI が描く物語

AI が描く物語

【2025-05-23 追記】 AI アシスタントと広告

ブックマーク

参考図書

コードの易姓革命

参考図書

プライバシーの乱獲

ブックマーク

参考図書

自家中毒を起こす AI と SF に取り憑かれたビッグテック

ブックマーク

「人工知能と信頼」〜 鉄腕アトムとは友達になれない

ブックマーク

参考図書

【メモ】元号-西暦変換表

「人工知能と信頼」〜鉄腕アトムとは友達になれない