内容自体は昨年11月掲載とだいぶ時間が経過しているネタだがとりあえず。一般社団法人未踏が主催した独創的なアイデアと技術を持つ17歳以下のクリエータを支援するプログラム「未踏ジュニア」による成果物を発表する「未踏ジュニア 成果報告会」で、中学1年生の五島舜太郎氏がカラスからゴミを守るシステム「scairecrow」を開発したことが報告されている（中学1年生が開発した「カラスからゴミを守るシステム」の成果）。

「scairecrow」の開発では、カラスの習性の調査から始め、カラスは強い光や大きな音を嫌うこと、街中で大きな音をならすわけにも行かないことから、レーザーポインターを使う判断をしたという。調査でカラスの後ろ側にレーザーポインターを照射すると、カラスは逃げることを確認した。次に画像認識でカラスを識別するシステムを構築したという。カメラで映像を出力、Raspberry Piに送りOpenCVというライブラリで画像をトリミング加工、TensorFlowLiteというライブラリで物体認識をするシステムを構築したとしている。

Google は 8 日、次期 Android 14 初の開発者プレビュー版となる Android 14 Developer Preview 1 (DP1) をリリースした (Android Developers Blog の記事)。

Android 14 はタブレットや折り畳み型デバイスをサポートするために Android 12L と 13 で行われた変更を元に構築されており、異なるサイズの画面に対応するアプリを作るのに役立つウィンドウサイズクラスや SlidingPaneLayout、アクティビティの埋め込みなどが利用できる。また、バックグラウンド処理を合理化するための JobScheduler やフォアグラウンドサービスの改良、ブロードキャストの最適化、正確なアラーム設定のパーミッション追加などが行われている。

Android 14 では最大 200 % のフォントスケーリングに対応しているが、非リニアスケーリングにより元々大きな文字が大きくなりすぎないよう調整される。また、アプリごとの言語設定を動的に更新できる setOverrideLocaleConfig や文法的な性のある言語で語形変化を容易な適用を可能にする Grammatical Inflection API などが利用可能だ。

プライバシーやセキュリティの面では、実行時に登録するレシーバーの安全性が強化され、より安全な暗黙的インテントや動的コード読み込みが利用できるようになるほか、Credential Manager とパスキーのサポートが追加される。また、実行時パーミッションを回避するマルウェアへの対策として、targetSdkVersion が 23 未満のアプリのインストールはブロックされる。ただし、Android 14 にアップグレードしたデバイスでは、targetSdkVersion 23 未満のアプリが削除されることはないという。

アプリの互換性に関しては、必要な変更に開発者が時間を取れるようアプリ側から見える変更の多くがオプトインになっており、変更のテストやデバッグも容易になっている。また、OpenJDK 17 がサポートされている。今後のスケジュールは 3 月に DP2 がリリースされ、4 月の Beta 1 と 5 月の Beta 2 を経て 6 月の Beta 3 でプラットフォーム互換性のマイルストーン到達。その後はファイナルビルドに近い Beta 4 以降で最終テストを行ったのちに最終リリースとなる。

DP1 を利用するには、Android StudioのSDK Manager で API レベル「UpSideDownCake」の SDK プラットフォームやシステムイメージをダウンロードすればいい。Android Studio は最新のプレビュー版 Android Studio Giraffe の使用が推奨される。Pixel 4a (5G) / 5 / 5a 5G / 6 / 6 Pro / 6a / 7 / 7 Pro 向けのファクトリーイメージも提供されている。

Android のメジャーバージョンで伝統的に付けられていたアルファベット順のデザートの名前は Android 10 (Q) で廃止され、以降は禁止されたかのような扱いになっていた。それでもコードネームとしてのデザートの名前は引き続き使われており、Android 12 (S) ではリリース記念の壁紙に Snow Cone が登場。Android 13 (T) では Tiramisu がバージョン名として表示されるなど、デザート名が再び大っぴらに使われるようになった。Android 14 (U) の Upside Down Cake は昨年 4 月からコードネームとして使われている。

Microsoftは3日、コードエディタ「Visual Studio Code」の最新版となるJanuary 2023（バージョン1.75）をリリースした（January 2023 (version 1.75)、TECH+、窓の杜）。

拡張機能や設定、ショートカットなどをひとまとめにしたプロファイル機能の追加がおこなわれており、職場での利用と趣味での開発でプロファイルを分け、状況ごとに切り替えて使うことが可能となった。VS Marketplaceに公開された拡張機能にデフォルトで署名が付けられるようになったとしている。検証に失敗した場合はインストールされなくなり、「タイポスクワッティング」と呼ばれる攻撃をある程度回避できるようになった。同時に複数のビューのサイズを変更できるといった変更などもおこなわれている。

海賊版サイト「漫画村」の創設者である星野ロミ氏が5日、プログラミングスクールを開設することをTwitter上で予告し話題になっているという。3月中旬ごろに開設する計画であるらしい。「超初心者でも5ヶ月で漫画村を作れるレベルにさせます」「漫画村の技術全て教えるけど絶対に作るなよ!?」などと煽るような告知をおこなっているようだ（星野ロミ 漫画村を作って捕まった人、ITmedia）。

ITmediaの記事によると、料金は月2万円程度で講義はオンライン形式、対象年齢は小学校高学年、もしくは中学生以降を想定しているという。取り扱うプログラミング言語は初心者向けの物で調整中とのこと。なおスクレイピング含めて匿名化まで教えるとしている。当然ながらネット上ではさまざまな意見が出ているようだ。

あるAnonymous Coward 曰く、

なお、漫画村だけでなく「破産者マップ」の創設者も参加するという。

Python向けのJITコンパイラ「Numba」に関して、そのGithub上でその開発における内情が紹介されている。Python 3.11をサポートしたいわゆる新バージョンの「進捗どうですか？」の質問に回答する形でおこなわれている。曰く、NumbaはPythonのバイトコードで動作しており、Pythonのマイナーリリースごとに、Numbaを新しいバイトコードのバージョンに追従させる必要があり、その作業には3～6か月の期間、作業が必要であるとしている（GitHub）。

headless 曰く、

ロシアの元大統領で現在は安全保障会議副議長を務めるドミトリー・メドベージェフ氏が海賊版の入手や利用を可能にするソフトウェアの作者に感謝している (TorrentFreak の記事、 メドベージェフ氏の Telegram 投稿)。

ロシアはウクライナ侵略により西側諸国の経済制裁を受けているが、メドベージェフ氏によれば制裁は失敗しているのだという。工業製品や消費財は国産で置き換えられ、不足している部分はアジアブランドが補うほか、並行輸入により西側のブランドも入手可能だ。並行輸入でも西側に代金は支払われるはずだが、メドベージェフ氏はブランド所有者が何も得られずにいると主張する。

映画から工業用ソフトウェアに至るまで、ライセンス取得や著作権料支払いを行うことなく西側の知的財産を使用するのは、ロシアからの報復制裁になるという。そのため、ライセンスを取得することなく高価な知的財産製品を利用可能にするプログラムを開発した人に感謝したいとのことだ。

米商務省国家電気通信情報庁 (NTIA) は 1 日、Apple と Google が支配するモバイルアプリストアモデルを競争の妨げと位置付け、代替アプリストアの利用促進を勧告する報告書を公開した (プレスリリース、 報告書)。

NTIA によれば、消費者は Apple と Google のモバイルアプリストアの外でアプリを入手することが難しく、開発者側からも消費者に到達する経路が非常に限られているという。また、Apple と Google がアプリの機能する方法などについて技術的な制限を設け、遅く不透明なレビュープロセスを要求して開発者が消費者を獲得するためのハードルを上げているとのこと。アプリストアのポリシーは消費者により高いセキュリティを提供するなどの利点もあるが、そのコストは利点を上回り、より競争的な環境でも同様のセキュリティやプライバシーを達成可能だと指摘する。

そのため、報告書はユーザーのためにアプリエコシステムを改善する以下のような変更を勧告している。

• デフォルトアプリの選択や代替のアプリストアの利用、プリインストールアプリの削除など、消費者が自分の所有するデバイスをよりコントロールできるようにする
• アプリストア運営者が自社アプリを優先しない
• アプリストア運営者は消費者がアプリをダウンロード・インストールする方法を制限しない
• アプリ内購入オプションの制限を緩和する

報告書は米市場での競争を促進するバイデン政権の意向に従ったもので、ホワイトハウスのファクトシートでも進捗した政策の一つに挙げている。

高品質な画像生成で注目を集める Stable Diffusion などの拡散 (diffusion) モデルが学習データを記憶しており、条件によっては元の画像とほぼ同じ画像を生成させることも可能だという研究成果を Google や DeepMind、バークレー大学などの研究グループが発表した (Ars Technica の記事、 論文アブストラクト)。

拡散モデルは学習データと似たようなものではない全く新しい画像を生成できる点が魅力であり、学習データのプライバシーも保護できると考えられている。これは拡散モデルが学習データを記憶したり再生成したりしないという前提に基づくものであり、その前提が覆されればプライバシー侵害や著作権侵害の問題が発生する可能性がある。

研究では Stable Diffusion と Google の Imagen を用い、記憶された画像の特定を試みている。Stable Diffusion を用いた実験では学習データのうち最も重複している 35 万点のサンプルを選び、それぞれ 500 点の候補画像を生成。これにより生成された 1 億 7,500 万点の画像のうち、109 点の見た目が学習データとほぼ同じだったという。これにより 50 点の記憶された画像が特定されているが、特に学習データの重複数が 100 件を超えるものに集中していたとのこと。記憶された画像の 58 % は人物を特定可能な写真であり、このほかの画像は販売物 (17 %) やロゴ・ポスター (14 %)、アート・グラフィックといったものだったそうだ。

Imagen でも同じ手順で実験を行っているが、計算上の都合により重複数の多い画像トップ 1,000 のプロンプトに絞って各 500 点の画像を生成させている。結果としては Stable Diffusion よりもはるかに多い画像が記憶されており、1,000 点中 23 点が特定されたとのこと。

最新の拡散モデルでは GAN と比べて 2 倍以上の画像を記憶しており、より役立つ拡散モデルほど記憶している画像が多い。これは時間の経過に伴って脆弱性が増していくことを示すものだという。論文ではプライバシー侵害や贋作生成のリスクを低下させるための対策として、重複データを減らすことや、本研究の攻撃手法やその他の監査技術を用いてリスクを推定すること、プライバシー保護の実用的な技術が利用可能になったら可能な限り使用することを挙げ、本研究が拡散モデルのプライバシーへの過度な期待を緩和することを望んでいる。

Microsoft が 1 日に Dev チャネルでリリースした Windows 11 Insider Preview ビルド 25290 には、エクスプローラーのタブを別のウィンドウへ移動可能にする機能が無効化された状態で含まれている (Neowin の記事、 Windows Central の記事)。

ビルド 25290 では既にエクスプローラーの同じウィンドウ内でタブをドラッグして並べ替える機能が利用可能になっているが、タブをウィンドウから取り外したり、別のウィンドウにドロップしたりといったことはできない。無効化された機能を有効にするとこれらの操作が可能になるが、別のウィンドウにタブをドロップして結合する操作は既存のタブの真上か左右の狭い範囲にドロップする必要があるため容易ではない。そのため、報告者も最初はタブの取り外しだけが可能だと思っていたようだ。

この機能は ViVeTool で構成 ID「39661369」を有効化すれば利用可能になる。変更はシェルを再起動しただけでは反映せず、Windows を再起動する必要があった。

headless 曰く、

OpenAI は 1 月 31 日、AI が書いたテキストと人間が書いたテキストを区別できるよう学習させた AI テキスト分類ツールを公開した (OpenAI のブログ記事、 The Guardian の記事、 The Verge の記事、 Neowin の記事)。

この分類ツールは完全に信頼できるものではなく、AI が書いたテキストの 26 % を「AIが書いたらしい」と正しく識別できるが、人間が書いたテキストでも 9 % の確率で AI が書いたものと誤ってラベル付けしてしまうという。分類ツールの信頼性はテキストが長いほど向上する一方、1,000 文字未満の短いテキストでは非常に信頼性が低下する。また、英語以外の言語では信頼性が大幅に低下するため、英語でのみ使用することが推奨されている。

1,000 番目までの素数のリストのように人間が書いても AI が書いても同じ内容になるテキストを正しく識別することはできないほか、学習データと大幅に異なる内容のテキストを入力した場合にも正しく識別できない可能性がある。AI が書いたテキストを編集して分類ツールをだますことも可能とのことだ。

headless 曰く、

GitHub を利用する開発者が 1 月 25 日、公式に 1 億人を超えたそうだ (The GitHub Blog の記事、 On MSFT の記事)。

GitHub では 2018 年 11 月 8 日にリポジトリ数が 1 億件に到達しており、この時点での開発者数は 3,100 万人だった。2019 年 11 月には 2025 年までに開発者 1 億人を達成するという目標を掲げたが、2 年早く達成したことになる。

現在の開発者はテクノロジー企業のためにソフトウェアを構築する人のみにとどまらず、世界各地のさまざまな業界で働き、余暇にコードの改造や設計、ドキュメンテーションを行う人のほか、オープンソースプロジェクトに貢献する人や科学的な研究を行う人なども含まれるという。

そのため、GitHub ではすべての開発者の本拠地として機能すべく、GitHub Copilot や GitHub Next の開発を進めているとのことだ。

なぎせさんが「和暦を正しく扱うための暦の話」という記事を作成している。この記事は、日本では明治6年(1873)よりグレゴリオ暦が採用されているが、それ以前の年代での和暦の扱いについて注意点をまとめたものとなっている。和暦をコンピューター上で扱う場合の問題点などに関しても触れられており、コンピュータ上での扱いはISO準拠（ISO 8601）が無難としつつも、表示上は利用者の文化にあわせて表示する必要があるといったことなどが紹介されている。このほか、ユリウス暦とグレゴリオ暦の切り替わりで生じる問題点など、暦をコンピューター上で扱う上での注意点などがまとめられている。なお同氏はこの問題に対処するための和暦ライブラリも製作中だという（和暦を正しく扱うための暦の話）。

headless 曰く、

Apple Lisa の 40 周年に合わせ、Computer History Museum (CHM) が 1 月 19 日にソースコードをリリースした (CHM のブログ記事、 Ars Technica の記事 [1]、 [2]、 The Register の記事、 ダウンロードページ)。

1983 年 1 月 19 日に発売された Lisa は GUI で操作する初期のパーソナルコンピューターの一つ。プリエンプティブマルチタスクに対応し、アイコンのドラッグ＆ドロップや移動可能かつ重ねて表示可能なウィンドウ、アンドゥ・カット・コピー・ペーストといったショートカットキー、メニューバー、ゴミ箱、コントロールパネルなど現代的な GUI ベース OS のさまざまな要素を定義した。しかし、現在の貨幣価値で 3 万ドルを超える 9,995 ドルという高価格で売り上げは振るわなかった。1984 年には低価格な Lisa 2 シリーズも投入されたが、Apple は同時に発表したより低価格な Macintosh に注力するため 1985 年には Lisa を廃止した。

Apple の許可を得て CHM がリリースしたのは 1984 年の Lisa OS 3.1。Pascal で書かれた 1,300 以上のコメント入りソースファイルからなるソースコードのダウンロードサイズは 7 MB、展開すると 26 MBになるという。ライセンスは非商用で教育や研究向けの利用のみが認められる Apple Academic Licenseとなっており、合意して名前と電子メールアドレスを入力すればダウンロード可能になる。

注目を集める OpenAI の対話向け言語モデル ChatGPT だが、その開発には 1 時間 2 ドル以下で働くケニアの労働者が多数かかわっていたという (TIME の記事、 Windows Central の記事、 The Register の記事)。

ChatGPT の前に OpenAI が開発した GPT-3 は高精度な文章生成能力を示していたが、学習に使用した素材の関係で一般的な使用に向かない有害なコンテンツを生成することもあった。このような失敗を繰り返さないためには、ヘイトスピーチや暴力、性的虐待といった有害なコンテンツを回避する AI が必要になる。そのため、OpenAIではインターネットのダークサイドから抽出した数万件のテキストスニペットへのラベル付けを米サンフランシスコの Sama とにアウトソーシングした。Sama はケニアやウガンダ、インドで労働者を雇い、IT 企業からの依頼を受けてデータにラベル付けを行う企業だ。

Sama は 2021 年 11 月から作業を開始したが、TIME がインタビューした Sama の従業員によれば暴力や性的虐待などを生々しく描いたテキストにラベル付けする作業は拷問のようだったという。2022 年 2 月には別プロジェクトとして性的および暴力的な画像を収集する作業のパイロットプログラムも開始したが、契約時に言及のなかった違法なコンテンツの収集を要求された Sama は作業を打ち切り、他のプロジェクトもすべて終了するとOpenAI に通告。同月、予定より早く契約を打ち切ることになった。

Sama は従業員のトラウマになるような作業を続けさせたくなかったと説明するが、TIME が 2 月 14 日に発行した Facebook の過酷なコンテンツモデレーションに関する記事で作業を請け負う企業として Sama が紹介されたことも関係しているという。記事が出てから 3 日後、Sama はルフトハンザ航空の子会社 zeroG から契約を打ち切られており、これを契機として OpenAI との契約を打ち切ることにしたようだ。

Sama は自然言語処理とコンテンツモデレーションをやめてコンピュータービジョンに注力する計画を進めており、今年 1 月 10 日には Facebook のコンテンツモデレーションを含むセンシティブなコンテンツにかかわる業務をすべて打ち切ると発表している。Sama がやめても AI システムのために人力でデータにラベル付けする需要はなくならない。大量の人力作業とスクレイピングデータを必要とすることは根本的な問題だが、OpenAI が対処しているようには見えないと AI 倫理が専門の Andrew Strait 氏は述べている。

11 日に発生したフライトクルー向け通知 (NOTAM) システムの障害について、誤ってファイルを削除してしまったことが原因だったことを米連邦航空局 (FAA) が明らかにした (FAA の声明、 The Register の記事)。

FAA は復旧直後に破損したデータベースファイルが原因だと説明していたが、実際には契約職員が本番用データベースとバックアップ用データベースの同期を修正していた際、誤ってファイルを削除してしまったのだという。FAA では引き続き障害発生の状況を調査するが、サイバー攻撃や悪意による削除だという証拠は見つかっていないとのこと。FAA は修復を行うとともに、堅固な米国の航空管制システムを維持し、回復力を高めるための措置なども行ったとのことだ。