New human rights for the Digital Age

1. The right to remain natural, i.e. ‘merely’ biological and organic
2. The right to be inefficient if, when and where it defines our basic humanness
3. The right to disconnect
4. The right to be, or remain anonymous
5. The right to employ or engage people instead of machines

湖州師範学院には「両山」理念に基づき、学際的かつ総合的共同研究を実施するイノベーション創出機関である「サステイナビリティ研究院」が設立されています。
「両山」理念とは、２００５年に当時中国共産党浙江省党委員会書記を務めていた習近平氏が、浙江省の安吉余村を実地調査した際に、「澄んだ水と青い山こそが金山であり銀山である」（緑水青山就是金山銀山）との理念を提唱したことが起源とされています。実際この「両山」理念のスローガンは、地域のいたるところに掲げられています。
湖州師範学院のサステイナビリティ研究院は、この理念を持続可能な発展と結び付ける具体的な研究を進めています。その具体的な例が「持続可能な竹の活用」です。両山理念の発祥の地、浙江省安吉余村は豊富な竹林に覆われています。竹は成長が早く、持続的に活用が可能な植物資源です。日本や中国など東アジアには多くの竹林があり、旺盛に生い茂っていることから、その有意義な活用を提起することは重要です。しかし、中国でも近代化の進行に伴い、多くの竹製品が姿を消そうとしています。安吉余村では湖州師範学院と連携し、「竹をもってプラスチックを代替しよう」（以竹代塑）とのスローガンで、様々な製品を開発し、その展示館（安吉优品）を設けています。

光学顕微鏡は 1mm から 0.2μm まで、電子顕微鏡は 0.2nm まで観察可能です。

It’s a time of huge uncertainty. Nobody really knows what’s going to happen… I’m just sounding the alarm.

He lays out his concerns about how the world could lose control of a technology that, paradoxically, also promises to unleash huge benefits—from treating diseases to combatting climate change.

Maybe when they become smarter than us, we’ll be able to keep them benevolent and we will be able to keep them caring much more about people than they care about themselves – unlike people.
But maybe not.
Look at how many people are working on making these things better and how many people are working on preventing them from getting out of control. Noting the ratio is tilted heavily toward the former, particularly at big tech companies.
Where could you make the most impact?

ITER (“The Way” in Latin) is one of the most ambitious energy projects in the world today.
In southern France, 35 nations* are collaborating to build the world’s largest tokamak, a magnetic fusion device that has been designed to prove the feasibility of fusion as a large-scale and carbon-free source of energy based on the same principle that powers our Sun and stars.
The experimental campaign that will be carried out at ITER is crucial to advancing fusion science and preparing the way for the fusion power plants of tomorrow.
The primary objective of ITER is the investigation and demonstration of burning plasmas—plasmas in which the energy of the helium nuclei produced by the fusion reactions is enough to maintain the temperature of the plasma, thereby reducing or eliminating the need for external heating. ITER will also test the availability and integration of technologies essential for a fusion reactor (such as superconducting magnets, remote maintenance, and systems to exhaust power from the plasma) and the validity of tritium breeding module concepts that would lead in a future reactor to tritium self-sufficiency.

尽管美国公司仍然在核心技术上占有优势，但这种优势可能会比预期消失得更快。中国的AI在2016年初腾飞发展。从提到“深度学习”并被引用至少一次的期刊文章上，即可见中国的AI已经超过了美国，并把欧洲、印度、日本和韩国远远甩在后面。
中国走在正确的AI道路上，但挑战依然存在。中国政府用政策鼓励了AI技术的实施，但也引发了机会主义企业家和投资者的激增，想要利用地方政府的信息不对称来获利。中国人也越来越意识到数据隐私的重要性，这可能会影响到AI从大规模可用数据中获得快速发展的机会。
AI的真正价值不在于零售和消费，而在于应用，如智能城市、工厂和其他产业。在中国，大多数基于应用的AI企业仍处于起步阶段，迫切需要引入AI技术的平台标准才能真正腾飞。
但毫无疑问，AI是中国未来经济发展的核心方向。AI无关乎政治，而是关乎建立一个有竞争力的经济体。

1. 国家存亡の危機などといって、国家が軍事兵器や装備品の製造業者を優遇し、法整備や資金提供といった協力をする。
2. 軍事産業にカネが潤うようになると、その分野に優秀な科学者や技術者が集まってくる。
3. すると、軍事兵器や装備品が質的・量的に向上し、大規模で信頼性の高い生産が可能になる。
4. 国家はまた、科学者や技術者のサステイナブルな供給のために、理工学教育と技術訓練に力を入れる。
5. すると、科学者や技術者になろうとする人の数が増えてゆく。
6. 科学者や技術者は国という枠のなかにからめ取られ、軍事兵器や装備品の製造に関係した科学の知識や技術・技能が機密事項になってゆく。
7. 科学技術に関する機密保持が重要になると、国家のもとで軍隊と軍事産業が一体化する。
8. 軍産複合体が政治と結びつき、軍事関係の科学や技術が優先され、科学も技術も急速に発達する。
9. 軍事が優先される時期が続くと、科学・工学において軍事以外の分野の選択が難しくなり、機会費用・機会損失が生じる。
10. 妥協としてデュアルユース技術が発達し、好むと好まざるとにかかわらず、ほぼすべての技術者が軍事に協力するようになる。
11. その結果、一部の科学者や技術者は、道徳的・倫理的問題を抱えてしまう。

Fears of artificial intelligence (ai) have haunted humanity since the very beginning of the computer age. Hitherto these fears focused on machines using physical means to kill, enslave or replace people.
But over the past couple of years new ai tools have emerged that threaten the survival of human civilisation from an unexpected direction. ai has gained some remarkable abilities to manipulate and generate language, whether with words, sounds or images. ai has thereby hacked the operating system of our civilisation.
We can still regulate the new ai tools, but we must act quickly. Whereas nukes cannot invent more powerful nukes, AI can make exponentially more powerful AI.

Starting in the 1990s, the internet offered even lower-cost ways to express opinions. But over time the channels of communication concentrated into a few hands including Facebook, whose algorithm exacerbated political polarization and in some well-documented cases also fanned the flames of ethnic hatred. In authoritarian regimes, such as China, the same technologies have turned into tools of totalitarian control.
With the emergence of A.I., we are about to regress even further. Some of this has to do with the nature of the technology. Instead of assessing multiple sources, people are increasingly relying on the nascent technology to provide a singular, supposedly definitive answer. There is no easy way to access the footnotes or links that let users explore the underlying sources.
This technology is in the hands of two companies that are philosophically rooted in the notion of “machine intelligence,” which emphasizes the ability of computers to outperform humans in specific activities. Deep Mind, a company now owned by Google, is proud of developing algorithms that can beat human experts at games such as chess and Go.
This philosophy was naturally amplified by a recent (bad) economic idea that the singular objective of corporations should be to maximize short-term shareholder wealth. Combined together, these ideas are cementing the notion that the most productive applications of A.I. replace humankind. Doing away with grocery store clerks in favor of self-checkout kiosks does very little for the productivity of those who remain employed, for example, while also annoying many customers. But it makes it possible to fire workers and tilt the balance of power further in favor of management.

• 太陽と地球の間は真空です。真空とは、物質が存在しない空間のことを指します。地球の大気圏は、地球の表面から約1000kmまで広がっていますが、太陽と地球の間には大気圏が存在しないため、そこは真空です。
• 宇宙は真空ではなく、ブラックマターとブラックエネルギーで構成されているというのは正しいです。宇宙には、通常の物質（原子、分子、星、惑星など）の他に、暗黒物質と呼ばれる物質が存在しています。暗黒物質は、重力によって銀河や星系を形成するのに必要な追加の質量を提供します。一方、暗黒エネルギーは、宇宙全体を加速的に膨張させる力を提供します。
• ブラックマターやブラックエネルギーは、宇宙の膨張を加速させる原因とされていますが、その正体は未だに解明されていません。そのため、ブラックマターやブラックエネルギーの質量やエネルギーについては、現在の科学ではわかっていません。

We are the world’s leading open source generative AI company

Our goal is to maximize the accessibility of modern AI to inspire global creativity and innovation.

機械を壊し合うだけの不毛な消耗戦。そんな戦争の時代が訪れるのか？

AI戦闘機は人口減少社会に対応でき、訓練のコストを大幅に抑えられる。無人偵察機はすでに各地に配備されており、戦闘機や爆撃機への応用は難しくないはずだ。

戦争とは、攻撃しなければ自らが攻撃されるような状況で人が人を殺すもの。心に傷を負う兵士もいる。AI戦闘機でも、離れた位置から人が指示を出すことになるはずだが、有人機に対峙たいじするケースもあるだろう。「人が人を殺していいのか」という倫理的な問題がなくなるわけではない。

　　
「資本主義の哲学」を考える際に我々は、まずは「資本主義の存在論」からよりも、「資本主義の概念分析」あるいは「資本主義の言語哲学」から入った方がよいだろう、ということです。もちろん私たちは「資本主義」という言葉、概念にだけ関心があるわけではなく、そのような言葉で指示されている現実そのものに対してこそ深刻な関心があります。しかしながら我々は「資本主義」という言葉、概念なしにはその言葉が指し示す現実について考えることはおそらく不可能なのです。

You may have heard of AI engines that can draw realistic images of landscapes or portraits of people that don’t exist. These are called generative models, and rather than use them to create imaginary things, we’ve adapted this technology to design new materials at unprecedented speeds.
Generative modeling “flips” the traditional design process. Rather than going through cycles of invention then testing, researchers simply decide what characteristics they want a new material to have, and AI pulls from massive amounts of data to reverse-engineer molecules that fit the description. In a matter of hours, an AI engine can draft thousands of designs. This significantly expands the scope of possibility researchers can explore.

GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）とは、OpenAIによって開発された言語モデルである。教師なし学習によって作成された大規模なニューラルネットワークであり、2023年3月14日に公開された。
GPT-4には画像自体を解析して分析・要約する高い能力がある。GPT-4に司法試験を解かせたところ、人間の受験者と比べても上位10％の成績を叩き出しており、かなりの確率で合格している。また、アメリカの大学入試テストとして使われるSATにおいては、1600点中1410点（数学テスト700点、リーディングテスト710点）を獲得している。これらの点数は特別な訓練なしで獲得したものである。
とはいえ、OpenAIはGPT-4の性能を完璧には程遠いと認めており、改良の余地があるとしている。というのも人工知能分野において「幻覚（英語版）」と呼ばれる、間違った正解を出力してしまう問題が完全には解決されていないからである。そのため、あらゆる能力において人間を上回る人工知能、いわゆる汎用人工知能の到達には至っていないと考えられる。
GPT-4はChatGPT PlusユーザーとAPI経由にて利用可能である。
マイクロソフトでは公表前からBingにGPT-4が採用されており、今後はWord、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamなどに搭載を予定している。
言語学習アプリであるDuolingoにも採用されており、現在は英語話者向けにスペイン語、フランス語などの学習を支援している。

Switchblade 300 (YouTube)

What is the difference between data and big data? Where does the big part come in? Many authors who have authored books about this (Harkness, Mayer-Schoenberger and Cukier, 2013) describe it as the ability to deal with the whole population rather than a sample drawn from that population. To term this another way, to deal with a sample size N=all rather than a sample size = n.
Big data is all about analysing the population. the population need not be large. For example, in their book Freakonomics, Levitt and Dubner analyze the population of sumo wrestling matches, a not super large population for evidence of cheating. But it is the entire population, not a sample.
What are the characteristics for big data? Above all, it is messy data (it varies in quality, is collected at different times around the world, is kept in a wide variety of places). So at best, we can only hope for general directions vs. making precise causal inferences. in other words, we measure correlations not causations. But we may be able to infer things that we cannot do with standard causal inference analysis.

Some mobile phones support use of two SIM cards, described as dual SIM operation. When a second SIM card is installed, the phone either allows users to switch between two separate mobile network services manually, has hardware support for keeping both connections in a “standby” state for automatic switching, or has individual transceivers for maintaining both network connections at once.
Dual SIM phones are mainstream in many countries where phones are normally sold unlocked. Dual SIMs are popular for separating personal and business calls, in locations where lower prices apply to calls between clients of the same provider, where a single network may lack comprehensive coverage, and for travel across national and regional borders. In countries where dual SIM phones are the norm, people who require only one SIM simply leave the second SIM slot empty. Dual SIM phones will usually have two unique IMEI numbers, one for each SIM slot. Devices that use more than two SIM cards have also been developed and released.

An eSIM (embedded-SIM) is a form of programmable SIM card that is embedded directly into a device. Instead of an integrated circuit located on a removable universal integrated circuit card (UICC), typically made of PVC, an eSIM consists of software installed onto an eUICC chip permanently attached to a device.
Once an eSIM carrier profile has been installed on an eUICC, it operates the same as a physical SIM, complete with a unique ICCID and network authentication key generated by the carrier.
The eSIM standard was first released in 2016; since that point, eSIM has begun to replace physical SIM in domains including cellular telephony.

Generative AI (GenAI) is the part of Artificial Intelligence that can generate all kinds of data, including audio, code, images, text, simulations, 3D objects, videos, and so forth. It takes inspiration from existing data, but also generates new and unexpected outputs, breaking new ground in the world of product design, art, and many more. Much of it, thanks to recent breakthroughs in the field like (Chat)GPT and Midjourney.

A decentralized autonomous organization (DAO), sometimes called a decentralized autonomous corporation (DAC), is an organization constructed by rules encoded as a computer program that is often transparent, controlled by the organization’s members and not influenced by a central government. In general terms, DAOs are member-owned communities without centralized leadership. A DAO’s financial transaction records and program rules are maintained on a blockchain. The precise legal status of this type of business organization is unclear.
A well-known example, intended for venture capital funding, was The DAO, which amassed 3.6 million ether (ETH)—Ethereum’s mining reward—then worth more than US$70 million in May 2016, and was hacked and drained of US$50 million in cryptocurrency weeks later. The hack was reversed in the following weeks, and the money restored, via a hard fork of the Ethereum blockchain. Most Ethereum miners and clients switched to the new fork while the original chain became Ethereum Classic.

Distancing humans physically from dangerous and unreachable spaces while connecting their skills, intuition, and experience to the task promises to fundamentally alter remote work.

GitHub Copilot is an AI pair programmer that offers autocomplete-style suggestions as you code. You can receive suggestions from GitHub Copilot either by starting to write the code you want to use, or by writing a natural language comment describing what you want the code to do. GitHub Copilot analyzes the context in the file you are editing, as well as related files, and offers suggestions from within your text editor. GitHub Copilot is powered by OpenAI Codex, a new AI system created by OpenAI.
GitHub Copilot is trained on all languages that appear in public repositories. For each language, the quality of suggestions you receive may depend on the volume and diversity of training data for that language. For example, JavaScript is well-represented in public repositories and is one of GitHub Copilot’s best supported languages. Languages with less representation in public repositories may produce fewer or less robust suggestions.
GitHub Copilot is available as an extension in Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim and the JetBrains suite of IDEs.

Released two years ago, OpenAI’s remarkably capable, if flawed, GPT-3 was perhaps the first to demonstrate that AI can write convincingly — if not perfectly — like a human. The successor to GPT-3, most likely called GPT-4, is expected to be unveiled in the near future, perhaps as soon as 2023. But in the meantime, OpenAI has quietly rolled out a series of AI models based on “GPT-3.5,” a previously-unannounced, improved version of GPT-3.
GPT-3.5 broke cover on Wednesday with ChatGPT, a fine-tuned version of GPT-3.5 that’s essentially a general-purpose chatbot. Debuted in a public demo yesterday afternoon, ChatGPT can engage with a range of topics, including programming, TV scripts and scientific concepts.

Nice read on reverse engineering of GitHub Copilot 🪄. Copilot has dramatically accelerated my coding, it’s hard to imagine going back to “manual coding”. Still learning to use it but it already writes ~80% of my code, ~80% accuracy. I don’t even really code, I prompt. & edit.

systemd is a software suite that provides an array of system components for Linux operating systems. The main aim is to unify service configuration and behavior across Linux distributions. Its primary component is a “system and service manager” — an init system used to bootstrap user space and manage user processes. It also provides replacements for various daemons and utilities, including device management, login management, network connection management, and event logging. The name systemd adheres to the Unix convention of naming daemons by appending the letter d. It also plays on the term “System D”, which refers to a person’s ability to adapt quickly and improvise to solve problems.

The Taiwan Semiconductor Manufacturing Company factory in Nanjing, China.

In a shocking new report, Vice has revealed a next-gen version of the lethal O.MG cable which targeted Mac users has gone on sale, and iPhones are now in its sights. And it can hack you from up to a mile away.

Inspired by progress in large-scale language modelling, we apply a similar approach towards building a single generalist agent beyond the realm of text outputs. The agent, which we refer to as Gato, works as a multi-modal, multi-task, multi-embodiment generalist policy. The same network with the same weights can play Atari, caption images, chat, stack blocks with a real robot arm and much more, deciding based on its context whether to output text, joint torques, button presses, or other tokens. In this report we describe the model and the data, and document the current capabilities of Gato.

A Generalist Agent (PDF file)

Whole brain emulation (WBE), is still decades, perhaps more than a century away. Outside of the pure science challenge, it could make us confront some of the most daunting questions about what it means to be human, and where man ends and machine begins.
The term “whole brain emulation” might sound new, but chances are you’ve seen it across popular fiction. In a 2008 whitepaper, futurists Nick Bostrom and Anders Sandberg of the University of Oxford’s Future of Humanity Institute published the first roadmap for WBE.
They identified three core components: 1) scanning a brain 2) interpreting the brain data and building a software model and 3) simulating this model “so faithful[ly] to the original that, when run on appropriate hardware, it will behave in essentially the same way as the original brain.” It’s closely tied to the concepts of “mind uploading” and “downloading”–but even that phrasing needs some unpacking.
The “brain” is that biological mash of neurons and synapses that makes you think, feel, and experience. The “mind” is more ambiguous: Some view it as separate from the brain, others as intrinsically woven together.

Distributed ledger technology (DLT)—and, specifically, blockchains—are used in a variety of contexts, such as digital currency, decentralized finance, and even electronic voting. While there are many different types of DLT, each built with fundamentally different design decisions, the overarching value proposition of DLT and blockchains is that they can operate securely without any centralized control. The cryptographic primitives that enable blockchains are, by this point, quite robust, and it is often taken for granted that these primitives enable blockchains to be immutable (not susceptible to change). This report gives examples of how that immutability can be broken not by exploiting cryptographic vulnerabilities but instead by subverting the properties of a blockchain’s implementations, networking, and consensus protocol. We show that a subset of participants can garner excessive, centralized control over the entire system.

Explainable artificial intelligence (XAI) is a set of processes and methods that allows human users to comprehend and trust the results and output created by machine learning algorithms. Explainable AI is used to describe an AI model, its expected impact and potential biases. It helps characterize model accuracy, fairness, transparency and outcomes in AI-powered decision making. Explainable AI is crucial for an organization in building trust and confidence when putting AI models into production. AI explainability also helps an organization adopt a responsible approach to AI development.
As AI becomes more advanced, humans are challenged to comprehend and retrace how the algorithm came to a result. The whole calculation process is turned into what is commonly referred to as a “black box” that is impossible to interpret. These black box models are created directly from the data. And, not even the engineers or data scientists who create the algorithm can understand or explain what exactly is happening inside them or how the AI algorithm arrived at a specific result.
There are many advantages to understanding how an AI-enabled system has led to a specific output. Explainability can help developers ensure that the system is working as expected, it might be necessary to meet regulatory standards, or it might be important in allowing those affected by a decision to challenge or change that outcome.

　
China has more or less matched the United States in terms of the two nations’ shares of world output in seven high-tech sectors: pharmaceuticals; medicinal, chemical and botanical products; electrical equipment; machinery and equipment (from engines to office gear); motor vehicle equipment; other transport equipment (mostly aerospace); computer, electronic and optical products; and information technology and information services.

Frequently, when a technique reaches mainstream use, it is no longer considered artificial intelligence; this phenomenon is described as the AI effect, which occurs when onlookers discount the behavior of an AI program by arguing that it is not real intelligence. As the British science fiction writer Arthur Clarke once said, “Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic.” Yet when one understands the technology, the magic disappears.

「自然」を疎外しないことが必要だと思います。人と情報環境のかかわり方だけを考えると、『Hyper Reality』のような世界像に行き着くでしょう。しかし人間は本来、自然の一部なので、こうした世界観はアプリの一部以上にはなり得ないのではないでしょうか。わたしたちは自然と人、情報が調和している状態を理想としています。ミラーワールドをつくるのも人間なので、自然と人、情報の関係性を考え続けていくことが重要でしょう。
そもそもコンピュータが出している情報だけレンダリングしても、まったく足りないんです。人間の心の動きに影響を与えるものとしては、景色、情景や人々の営みなどのほうが、圧倒的に情報量が多い。現代の情報技術は、まだまだ表面的な情報しかレンダリングできていません。今後さらに技術が発展し、取得できる情報量が増えていったとき、生活と情報、機械と自然が調和した新しい産業を生み出していく必要があります。

Blockchain, at its most basic, allows humans to reach consensus on a shared digital history without a middleman. AI allows humans to find answers in vast amounts of data more efficiently than ever before. Together they can provide robust business and government processes that are both trustworthy and transparent, rather than trying to manage a hodgepodge of loosely connected entities and processes that were created through historical accident. The implications for society and business are huge.
Today, we see blockchain and AI poised to provide a solution for a set of very real 21st century challenges: the deluge of Big Data, the growth of the IoT, increasing automation and robotics deployment, use of the cloud, various threats to cybersecurity, mobile computing, and the growth of cryptoassets. We have now arrived at a seminal moment where blockchain and AI are the right tools to help humans address these challenges and in fact, take advantage of this next supercycle by providing both transparency and powerful analytics.

　インターネットに「プライバシーへの関心は、これまでになく高まっている」という記事が載る。その一方で、プライバシーの意識が低下してきているという記事が載る。この一見矛盾した見方は、どうして出てきたのだろうか。
　ネットワークに繋がれた監視カメラや自動車に組み込まれたセンサーといった私たちが知っているものから、知らず知らずのうちに部屋のなかに入り込んできている私たちが知らないものまで、社会のあちらこちらにバラ撒かれた IoT端末が、ひとりひとりの行動を見守っている。見守るという言葉が適当ではないのなら、監視という言葉に置き換えてもいい。
　そういう現実のなかで、プライバシーについての意識や感覚は、明らかに変化している。かつて、人びとは管理を避けようとしていた。それが今、人びとは管理を受け入れ、安全を確保し、進んで IoT端末と共存しようとしているように見える。人びとは諦めではなく、割り切ることを選んだのだ。
　個人の私的な部分を聖域化してきたプライバシーが、IoT端末・AI・ブロックチェーンなどを聖域化するプライバシーへと変容しているのではないか。旧来の人権の枠のなかのプライバシーが、テクノロジーの枠のなかのプライバシーに取って代わられつつあるのではないか。
　古い人間にとっては、テクノロジーの枠のなかのプライバシーはプライバシーではない。そういう見方からすると、目の前に現れた社会にはプライバシーはない。

　医者たちはエビデンス（evidence）という言葉を好んで使う。エビデンスがあるからその治療法がいい、エビデンスがあるからその薬を投与する、エビデンスがあるからその検査方法は正しいなどなど、医者たちが都合よく使う。
　科学的根拠がある、つまり実験や調査などの研究結果から導かれた裏付けがあるということのようだが、責任逃れに使われたり、患者や家族の思考を停止させるために使われたりもする。
　医学という人体を扱う領域に絶対はないし、割り切れることは限りなく少ない。ある治療法がいい場合もあるし、悪い場合もある。ある薬の効果がある場合もあるし、ない場合もある。だからエビデンスは絶対ではないのだが、エビデンスという言葉には「だから正しい」というニュアンスが付きまとう。
　医者たちがエビデンスと口にしているうちはいい。医者でない人が医療情報を発信し、どうでもいいことをエビデンスと言っていたりする。こうなると、エビデンスという言葉は「ペテン」と同義語だ。
　エビデンスという言葉は、医学を離れても使われる。根拠はこうだ、証拠はここにある、裏付けはこれだなどという調子で、エビデンスが使われる。
　「新聞に書いてあることは正しい」とか「テレビで言っていることは正しい」と信じ込まされてきた人たちが、短絡的に「ウェブページに書いてあったから正しい」というノリでインターネット上の情報に接して騙される。
　進化しているのはテクノロジーだけではない。騙しのテクニックも進化している。エビデンスだからと言われても、無条件で信じてはいけない。
　ここでもうひとつ、どうしても考えておきたいことがある。「エビデンスが正しいものなのか、間違っているものなのか」ということよりも、ずっと重要なことだ。エビデンス、エビデンスと言うあまり、言葉から揺らぎが消えてしまう。そのことが気にかかってしょうがない。
　「エビデンスはこれだ！」というあまり、「これ」以外の可能性を消してしまう。言葉の意味で言えば、「これだ！」と言われた以外の意味が消えてしまう。第２・第３の意味がなくなってしまうのだ。
　また、エビデンスという言葉には、標準を外れたものが見えてこないという側面もある。個人差を認めない傲慢さがあるのだ。
　エビデンスという言葉で裏付けられた情報ほど、空虚なものはない。人が10人いれば、10通りの意味があり、10通りの数値があり、10通りの説明があるというのに、エビデンスとして与えられるのは、ひとつだけの意味、ひとつだけの数値、ひとつだけの説明。それは本当にエビデンスなのだろうか。
　インターネット検索で見つかるエビデンスは、何かが余分で、何かが欠けていることが多い。インターネット上のエビデンスを素直に受け入れるのは危険だ。そして、社会にまん延しているエビデンスは疑ってかかろう。

「Google」や「百度」に代表されるインターネット検索を何回繰り返しても、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）をいくら使っても、不思議なことに、興味の一致する人にしか出会わない。インターネットのなかの世界には、自分に似た人しかいない。
　自分の気に入ることだけを切り取ってきた世界には、同じ意見や同じ好みを持った人が集い、その世界にしかない事実が生まれ、その事実を間違っているという人は、その世界には入ってこない。
　外の意見は見事なまでに遮断され、批判的な意識は消え、正しいと信じることが確信になってゆく。親しさに溢れる世界は快適で、公共性は遠いものになり、プライバシーは意味を失ってしまう。
　遠いところのものが取り除かれた近いところだけの世界は、他に世界があることを見事なまでに忘れさせ、外に向かって開こうとすることはなく、外のことを気にすることもない。
　この世界も、あの世界も、どの世界も、この人も、あの人も、どの人も、決して交わることはない。
　社会はいつも２つに分かれる。都市に住む人たちと地方に住む人たち。富裕層と貧困層。老人と若者。保守とリベラル。違うグループの人たちは、違うところに住み、違うものを食べ、違う情報に触れ、交わることなど考えられない。
　境界には線が引かれ、つながりは断ち切られ、格差が大きくても見て見ないふり。忙しい人々に優しさなどなく、信じることのできる人はどこにもいない。
　助ける人は鈍感で、助けられる人を傷つける。理不尽さは説明されず、思考は停まったままだ。誰も自分がどちらにいるのかを知らない。あちらなのか、こちらなのか。内なのか、外なのか。
　誰もが部外者よりも部外者で外人よりも外人に見えてしまう社会で、孤立するのが恐くて分断された社会の一方に与しようとする。
　インターネット検索やSNSを使ったせいで分断が起きたというのに、多くの人がそのことに気づかずにいる。

　情報とコミュニケーションのテクノロジーが進化し社会の隅々にまで入り込んでいった結果、「決められた手順」に則ってあらゆる手続きが決められ、システム管理や画面操作がしやすいように社会のなかの事象がデザインされるようになった。
　画面のデザインにあわないようなことは省略され、事象は単純化される。アプリケーションで、氏名の欄に長い名前が入力できないとか、出生地の欄に国名がどうやっても入力できないというようなことが起きた時、アプリケーションの制約に現実を合わせようとする。
　Stefanopoulos-Papadimitriouさんが アプリケーションのなかでは Stefanopoulos-Papadimitrさんになってしまったり、満州国で生まれた人が アプリケーションのなかでは中華人民共和国で生まれたことになっていたりする。アプリケーションのなかで予期された答えしか入力できないというのは我慢できるかもしれないが、遅かれ早かれ、社会でもまた制限された答えしか存在できないようになってしまう。
　「好き」と「嫌い」のあいだのニュアンスは消え、「どちらかといえば好き」は「好き」になり、「少しだけ嫌い」は「嫌い」になる。「雨の日には好き」は「好き」になり、「落ち込んだ時には嫌い」は「嫌い」になる。システムが「好き」と「嫌い」しか受け付けないように、社会もまた単純化された答えしか受け付けなくなる。
　情報とコミュニケーションのシステムや AI のなかでニュアンスが省かれるのは仕方がないとしても、社会からニュアンスが消えるのは、色彩が消え、白と黒としか存在しなくなるかのようで、悲しい。
　進化した情報とコミュニケーションのテクノロジーに慣れ切ってしまった人間が、事物から否定性を取り除き、何もかもを平らで滑らかなものに変えてしまうのは、仕方のないことなのかもしれない。
　ここまで書いて、私は非論理的なことを書きたい誘惑に駆られている。それは「情報とコミュニケーションのシステムや AI がどんなに多くのデータを集めたからといって、データなしの人間の直感と比べていつも優れているとは限らない」ということだ。より少ない情報がより大きな効果をもたらしたりするように、より少ないデータと直感とが正解に導いてくれることだってある。間違っているのだろうが、そう信じたい。

既存のシステムに対し国民のアクセス権を付与する、という考え方もある。しかし、従来型の中央集権的なデータベースの仕組みだと、特定の管理者に全権を委ねることになり、コンセンサスを得にくい。国民自身が医療情報を自律的に管理可能な仕組みを構築することを視野に入れたら、ブロックチェーンへの期待は高い。
「医療情報を自律的に管理する」というのはどういう意味であろうか。「治療歴、検査結果、薬歴に加え、スマートフォンやウェアラブル端末で取得した心拍や運動量といった日々のヘルスケア情報などを自ら管理し、自分の判断で、それを主治医に提供したり、紹介先の病院などに開示したりすることができる」仕組みがそれに当たる。
このようなシステムにブロックチェーンを導入することの最大の強みは「透明性と安全性に尽きる。自分の医療情報にどの機関がいつアクセスしたのか、といったことが全て記録され、それをポータルサイトで確認できるようになる。そして、その記録自体、不正に改ざんが行えないので、国民も自分の医療情報を安心して預けることができるのだ。

When MIT professor Regina Barzilay received her breast cancer diagnosis, she turned it into a science project. Learning that the disease could have been detected earlier if doctors had recognized the signs on previous mammograms, Barzilay, an expert in artificial intelligence, used a collection of 90,000 breast x-rays to create software for predicting a patient’s cancer risk.
Barzilay calculates the software could have flagged her own cancer two years before it was diagnosed by conventional means. “The AI was able to detect smaller details than the human eye could pick up,” she says.

“Do you want to see yourself acting in a movie or on TV?” said the description for one app on online stores, offering users the chance to create AI-generated synthetic media, also known as deepfakes.
“Do you want to see your best friend, colleague, or boss dancing?” it added. “Have you ever wondered how would you look if your face swapped with your friend’s or a celebrity’s?”
The same app was advertised differently on dozens of adult sites: “Make deepfake porn in a sec,” the ads said. “Deepfake anyone.”
How increasingly sophisticated technology is applied is one of the complexities facing synthetic media software, where machine learning is used to digitally model faces from images and then swap them into films as seamlessly as possible.
It’s now advanced enough that general viewers would struggle to distinguish many fake videos from reality, the experts said, and has proliferated to the extent that it’s available to almost anyone who has a smartphone, with no specialism needed.

あらゆるものがインターネットにつながるIoTという技術が、これまでデータとして蓄積することのなかったものを集めて分析／解析して、これまでに存在しなかった新しい枠組みやプラットフォームを生み出せるようになった。
たとえば、ゼロカーボンという『石油からの脱却』や、『移動』というものの概念を進化させていく MaaS (Mobility as a Service) や CASE (Connected, Autonomous, Shared, Electric) の社会実装が近づいてきているのも、人の活動が常に生み出し続けている『データ』という、いわば『人間の影』が、しっかりと社会を動かしていくエンジンになってきているからと言える。

Security: Today, the most common IoT sensor is the lowly RFID tag, found in everything from store merchandise to warehouse equipment to passports to that “security” (ahem) badge that gets you into your office at night. And what kind of security does that tag sport? Nada. Nothing. Zilch. And you don’t even have to touch the thing to hack it. Simply being in the general vicinity is good enough. Not like your passport is ever in the general vicinity of lowlife like you find in passport lines at airports.
Be afraid. Be very afraid.
Privacy: Even if you can somehow secure that baby monitor and keep the perv down the street from spying on your little bubby boo, there’s still the problem that a lot of these IoT devices are supposed to spy on you. Why do you think there are so many buckets of cash pouring into the IoT hope-to-be-a-market? The Big Corporations don’t expect to make a big profit on the devices themselves, oh no. News flash: the Big Money in IoT is in Big Data. As in, Big Data about everything those sensors are learning about you and your nasty habits that you hide from your neighbors.
Digital Fatigue: Now along comes the IoT, promising to connect the Internet to our eyeglasses and our wristwatches and our thermostats and our appliances and our streetlights and on and on. Can’t we just download a big-ass OFF switch so we can hear ourselves freakin’ THINK for once? Please?

中国国内のデジタル人民元に関する議論を見ていて気になるのが、その強みとして強調される「操作可能な匿名性（可控匿名性）」という概念だ。
デジタル人民元では、その気になればお金の流れを完璧に追跡できるが、個人のプライバシーに配慮して少額の場合は匿名性を確保する――という考え方がとられている。つまり、通貨としての匿名性を確保するかどうかは、状況に応じて当局の判断に任されている。「操作可能な匿名性」とはそういう意味だ。
これは通貨というものに対する国家のコントロール力を大きく強めることになる。
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現在の中国という国の「統治のしくみ」を考えると、このデジタル人民元導入は、ひとつの大きな流れの中にあると考えるのが自然だ。それはやや極端な言い方をすれば「国内で発生しているすべてのことを、為政者が瞬時に知り、迅速に手段を講じて、政治的安定を守ること」が何事にも優先するという文脈である。
全国に張り巡らされた数億台の監視カメラ網とそれに連動した顔認識のシステム、そこに紐付けられた全国民の個人情報、「中国版GPS」とも呼ばれる独自の衛星測位システム「北斗」を活用した精度の高い行動管理は、まさに驚くべきものだ。ある日、中国某都市の空港に降り立ったら、その瞬間に自分の来訪を知るはずがない現地の友人から「着いたみたいですね」と連絡が入った――といった類の「怪談」は枚挙にいとまがない。
中国社会では、自分の行動や履歴、信用情報といったものは、少なくとも公的機関の間ではほとんど秘匿できる可能性がないことが、半ば常識である。国民はそのことを前提に、ほとんど意に介さずに日々、行動している。そう言って過言ではない社会である。
そこにデジタル人民元の導入によって、「お金の流れ」も加わろうとしている。極論すれば「国内のお金の動きを統治者がすべて把握し、コントロールする時代」が来ようとしているのかもしれない。中国政府はそんなことをするとは言っていないし、先にも述べたように、すぐに何かが大きく変わるものでもないだろう。
しかし、政府が社会を管理する、より強力な武器を手に入れることは確かだ。

The Internet of Things (IoT) is connecting people, places, and devices at a rapid pace. With the surge of connected devices comes the demand and necessity to implement security features for IoT devices. Qualcomm Technologies has a long heritage of providing mobile security solutions. Today, our security solutions are found in billions of commercial devices around the world, utilizing our proven mobile solutions for consumer and industrial IoT applications.

企業や政府が集めるデータの中には、個人に関するものが多く含まれます。そして、氏名などの項目を一つ一つのデータから削除しても、加工されたデータを大量に集め、別の企業のデータと一緒に分析すれば、個人を特定したり、その人の行動や思想を明らかにできたりする場合もあります。
さらに、個人データの漏洩や、本来の目的とは違う使い方によって、プライバシーが侵害されるおそれもあります。たとえ公衆衛生という立派な名目のためでも、深く考えずに、そうした濫用を可能にするシステムを作ってしまうと、私たちがいつも監視されて自由な行動ができなくなってしまう危険があり、さらには行動が制限されていることに気づかなくなる可能性すら、指摘されています。

ミスを犯した時、普通は必ず責任を負う人がいます。しかしそのミスが人工知能によるものだったとしたら誰が責任を負うべきなのでしょうか。機械や人工知能は人間よりもミスが少ないと考えられていますが、それでも絶対にミスをしないわけではありません。
例えば自動運転の車が交通事故を起こした例を考えてみます。従来通りであれば交通事故は起こした人の責任。一方的な追突であれば、その責任のすべてを運転手が負うことになります。しかし乗っていた車が人工知能によって制御されていた場合であれば、事故を起こしてしまう人工知能を作ったメーカーにも責任があると考えられるはずです。仮に自動車メーカーと運転手の両方が責任を負うとして、それぞれどれくらいの割合で責任があるかも考えなければいけません。
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人工知能が人類の能力を超えてしまうと、今度は人工知能の判断が本当に正しいのか分からなくなってしまいます。
簡単なプログラムであればバグがあっても人間がそれを見つけ、正しく動作するよう修正できます。しかしあまりに成長した人工知能に対してはバグがバグと分かりません。例えば将来的に刑事事件のサポートをする人工知能が登場したとして、その人工知能が無実の人に容疑をかけてしまったとしたら？「よく分からないけど人工知能が犯人だと言っているから犯人なんだろう」と考えるのは危険です。
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いくら高性能な人工知能があっても、真に実力を発揮するためには判断の元となる大量のデータが必要です。実際、Webサイトに掲載される広告やYouTubeのおすすめ動画などはすでに人工知能の力を借りています。ユーザーがこれまでに見たサイトや検索履歴といったデータがなくては適切な広告やおすすめ動画は表示できません。
一見便利な機能ではありますが、これはユーザーの個人情報が企業に抜き取られているとも考えられます。
企業がどの程度までユーザー個人の情報を集めていいのか、どのように集めた個人情報を管理すればいいのかという点については今まさに問題視されている課題の一つです。

IoT は，モノや人や環境の安全管理や最適化に役立つ一方，それが悪用されたり管理が不十分だったりすると重大な社会問題を引き起こす可能性がある。
悪用される例としては，①盗撮盗聴（隠しカメラ映像を拡散しプライバシーを侵す等），②通信妨害（多数の機器から大量データを一斉送信し回線をパンクさせる等），③偽情報配信（偽造データを送信して社会を混乱させる等），④情報搾取（無線を傍受し機密情報を盗む等），⑤事故誘導（無人飛行機に偽の誘導信号を送って墜落させる等），⑥テロ（自律運転カーを遠隔操作してテロを引き起こす等），⑦サイバー攻撃（通信機器に不正なソフトを入れ動作不能にする等）などが想定される。
管理不十分による事故の例としては，①ハードウェア故障（センサーが壊れて誤ったデータが集計される等），②ソフトウェア不良（長期連続使用すると停止する等），③設定ミス（送信先を間違えて設定しデータを誤送信・紛失する等），④運用ミス（常時監視中の回線を誤って切断する等），⑤通信の渋滞（映像を送るカメラが多数設置されモバイル回線がパンクする等），⑥盗難・紛失（通信機器が盗まれて行方不明になる等），⑦互換性の欠如（独自仕様システムが乱立し相互接続不能になる等）などが考えられる。
広い分野で使われる IoT システムが，こうしたリスクを考慮せずに作られ運用されると，人権が侵害されたり，社会が誤った情報に振り回されたり，仕事や生活に必要な通信が途切れたり，犯罪に巻き込まれたりする事件や事故が頻発し，安心・安全が脅かされる。特にサイバー攻撃については厳重な警戒が必要で，政府も IoT セキュリティガイドラインを策定し対策を呼びかけている。

AIとロボット技術が結合したスマートマシンの興隆で、人間の倫理的判断能力が矮小化され、前近代的な部族政治がふたたび姿を現すのだろうか。それとも休息を必要とする人間労働が、超効率的なロボットに置き換えられることで大量失業が生じるのか。
どちらにせよ、民主主義はあらゆる面で脅威にさらされ、すでにおなじみとなった脅威も存在する。見慣れない姿をまとっていても、怒りの政治、失業問題、市民の無関心はとりたてて真新しい問題というわけではない。しかし、まったく見たこともない脅威がこれから現れてくる。
スマートマシンが人間の意思決定に置きかわり、私たちには完全に理解できそうにない手段による政治的選択に変貌する。不可視のアルゴリズムが、目には見えない権力や不正の源泉を新たに生み出していく。世界がますます結びついていくにしたがって、少数の悪党でも大規模なダメージや危害を引き起こすことが容易になるはずだし、時には司直の及ぶ範疇を超えてしまうケースも少なくないだろう。こうした問題にどう対処すればいいのか、私たちにはその手がかりさえない。

… we are often ‘alone, together’, especially when online, chatting without forming meaningful bonds or learning the art of uniting for a common purpose.

Digital communication is changing the very nature of how we engage with political ideas and how we understand ourselves as political actors.
Just as Netflix and YouTube replaced traditional mass-audience television with an increasingly personalised choice, so total connection and information overload offers up an infinite array of possible political options. The result is a fragmentation of singular, stable identities – like membership of a political party – and its replacement by ever-smaller units of like-minded people.
Online, anyone can find any type of community they wish (or invent their own), and with it, thousands of like-minded people with whom they can mobilise. Anyone who is upset can now automatically, sometimes algorithmically, find other people that are similarly upset. Sociologists call this ‘homophily’, political theorists call it ‘identity politics’ and common wisdom says ‘birds of a feather flock together’. I’m calling it re-tribalisation. There is a very natural and well-documented tendency for humans to flock together – but the key thing is that the more possible connections, the greater the opportunities to cluster with ever more refined and precise groups.

KSI is a blockchain technology designed in Estonia and used globally to ensure networks, systems, and data are free of compromise, all while retaining 100% data privacy.
A blockchain is a distributed public ledger – a database with a set of pre-defined rules for how the ledger is appended by the distributed consensus of the participants in the system. Due to its widely witnessed property, blockchain technology makes it also impossible to change the data already on the blockchain.
With KSI Blockchain deployed in Estonian government networks, history cannot be rewritten by anybody and the authenticity of the electronic data can be mathematically proven. It means that nobody – neither hackers, nor system administrators, nor even the government itself – can manipulate the data and get away with it.

ロジックデバイスの微細化技術で業界をリードする台湾TSMCは、台南の新工場で今年末までに3ナノメートルのリスク生産を開始、2022年に量産に着手する計画だ。同社によると3ナノメートルは、現行最先端となる5ナノメートルに比べトランジスタ密度が最大70％増加。処理能力は15％向上、または最大30％の低消費電力を実現できる。
既に米アップルと3ナノメートルのプロセス技術を使ったチップ設計の試験を行っており22年下半期にも量産の可能性がある。また、米インテルのサーバー用プロセッサーの製造にもTSMCの3ナノメートル技術が適用される見通しだ。
TSMCは過去5世代にわたって、2年に1世代の割合で微細化を進めてきた。次の2ナノメートルでも本社に近い新竹科学園区に工場を建設、年内に試験用生産ラインを完成させ、24年の量産開始を目指す。
微細化ではTSMC、韓国サムスン電子、米インテルの半導体ビッグスリーがこれまでしのぎを削ってきたが、インテルは10ナノメートルプロセス技術の立ち上げに苦戦。次の7ナノメートル（性能的にはTSMCの5ナノメートルに匹敵）の開発も当初計画から大幅に遅れている。
一方のサムスンも最先端の5ナノメートルの歩留まりが安定せず、量産ではTSMCに後れを取る。また、3ナノメートルではGAA（ゲート・オール・アラウンド）アーキテクチャーの採用を早くから宣言し開発は進むが、量産は23年にずれ込む見通しだ。

ブロックチェーン テクノロジとは
ブロックチェーン技術により、組織は資産とトランザクションを共有台帳で交換および追跡することで、サプライ チェーンのような共有ワークストリームを効率化できます。
多くの場合、企業のブロックチェーンのネットワークはパートナー グループ間で分散されており (コンソーシアムと呼ばれます)、各パートナーは、発生するすべてのトランザクションをリアルタイムで確認できます。また、各パートナーは誤ったトランザクションが台帳に適用される前に拒否することができます。これにより、監査が簡素化され、不正行為のリスクが大幅に削減されます。

ブロックチェーンの主な利点は何ですか?
ブロックチェーンは透過的で検証可能なシステムです。ブロックチェーンでは、共有された安全な台帳がコンピューターのネットワークに分散されているため、無駄を省き、不正のリスクを減らし、新たな収益源を生み出すことができます。

Quorum is an open source blockchain protocol specially designed for use in a private blockchain network, where there is only a single member owning all the nodes, or, a consortium blockchain network, where multiple members each own a portion of the network. Quorum is derived from Ethereum by modifying the Geth client.

Some of the key features of Quorum include:

• Privacy via private transactions: members of a Quorum network can send private transactions that are addressed to a subset of nodes, such that the contents of the transaction are not exposed to non-privy members.
• Peer permissioning: a Quorum network can be configured to run in permissioned mode such that all nodes must be explicitly listed in an access control list enforced by all nodes. This prevents foreign nodes from tapping into the network and replicating blocks as is the case in permissionless networks.
• Flexible consensus: described in greater detail later in this post, Quorum supports Raft and Istanbul BFT as valid consensus options. Both support transaction finality (i.e. lack of chain forking) and offer shorter block intervals than proof-of-work.

エンタープライズAIに関する5つのよくある神話

• 神話その1：エンタープライズAIには、自分自身で構築するアプローチが必要。
  現実：ほとんどの企業は、社内ソリューションと既成のソリューションの両方を組み合わせてAIを導入しています。社内でAIを開発することで、企業は独自のビジネスニーズに合わせてカスタマイズできます。事前構築されたAIソリューションを使用すると、すぐに使えるソリューションで実装を合理化でき、より一般的なビジネスの問題にも対応できるようになります。
• 神話その2：AIは魔法のような結果をすぐにもたらしてくれる。
  現実：AIの導入を成功させるには、時間、慎重な計画、そして達成したい成果物の明確なアイデアが必要です。まとまりのない乱雑なAIソリューションの提供を回避するためには、戦略的なフレームワークと反復的なアプローチが必要です。
• 神話その3：エンタープライズAIでは、人間の出番はない。
  現実：エンタープライズAIは、人間に代わるロボットではありません。AIの価値は、人間の能力を増強し、従業員をより戦略的なタスクに注力できるよう解放することにあります。さらに、適切なデータを入力し、適切な方法で処理するためには、人間の力が必要です。
• 神話その4：データは多ければ多いほど良い。
  現実：エンタープライズAIにはスマート・データが必要です。AIから最も効果的なビジネス・インサイトを得るには、高品質で最新の、関連性が高く充実した内容のデータが必要とされます。
• 神話その5：エンタープライズAIが成功するために必要なのは、データとモデルだけ。
  現実：データ、アルゴリズム、モデルが出発点ですが、AIソリューションが変化するビジネス・ニーズに対応できるようにするには、スケーラブルでなければなりません。今日まで、ほとんどのエンタープライズAIソリューションはデータ・サイエンティストの手で作られてきました。これらのソリューションは、大規模な手動のセットアップとメンテナンスを必要とし、拡張性がありません。AIプロジェクトを首尾よく実装するには、前進するにつれて新しい要件を満たすように拡張できるAIソリューションが必要です。

ブロックチェーンの定義：ブロックチェーン とは、ビジネス・ネットワークにおいてトランザクションを記録し、資産を追跡するプロセスを容易にする、変更不可能な共有台帳です。 資産 には有形の資産（家、車、現金、土地など）と無形の資産（知的財産、特許、著作権、ブランディングなど）があります。 実質的に、価値のあるものは何でもブロックチェーン・ネットワーク上で追跡して取引することができ、すべての関係者のリスクを軽減し、コストを削減することができます。
ブロックチェーンが重要な理由：ビジネスは情報の上に成り立っています。 情報は早く受け取るほど、またその情報が正確であるほど有用です。 ブロックチェーンがこのような情報を提供するために最適である理由は、許可されたネットワーク・メンバーのみがアクセスできる変更不可能な台帳に保管された、即時性、共有性、完全な透明性を兼ね備えた情報を提供できるためです。 ブロックチェーン・ネットワークは、注文、決済、アカウント、生産など、さまざまなものを追跡できます。 また、メンバーが1つしかない真実の情報を共有し、エンドツーエンドでトランザクションの詳細を確認することができるため、情報の信頼性が高まるだけでなく、新たな効率性と機会を得ることもできます。
変更が必要なこと：オペレーションでは、重複レコードの保持や第三者による検証のために無駄な作業が必要になることがよくあります。 記録保持システムは、不正行為やサイバー攻撃に対して脆弱である可能性があります。 透明性が限定的なものになると、データ検証に時間がかかる場合があります。 さらに、IoTの登場により、トランザクション量が爆発的に増加しています。 これらはすべて、ビジネスの速度を低下させて、収益を悪化させるため、改善する必要があります。 このような問題の解決に役立つのがブロックチェーンです。

• ブロックチェーンを技術のコアとする独自のイノベーションの重要な突破口とし、今後の発展の方向性を明確化するとともに、関連するコアとなる技術開発に注力することで、ブロックチェーンによる産業のイノベーションを加速的に推進すべき。
• ブロックチェーン技術の応用はデジタル金融、IOT、スマート・プロダクション、サプライチェーンの管理、デジタル資産取引など多岐にわたる。
• ブロックチェーンの標準化に関する研究を強化し、国際的な発言力とルールの制定への関与を強めるべき。

We live in a time of major technological changes.
The fear of artificial intelligence is perfectly legitimate. The acceptance of said technology by different demographic groups is also very thought-provoking. AI fears are most pronounced among the well-educated and women. Technology may once again prove to be a factor that deepens social divisions.
For now, the presentation of the new robot created by Tesla and Elon Musk was only a publicity stunt. It was a man in a costume. Almost no one fears revenge-seeking, Terminator-style AI robots invading their homes.
But—
For a substantial part of society, the AI revolution could mean changing jobs or their lifestyles. The expected disruptions to the job market, education, or transportation should be our major concerns. Before things get out of hand.

F社が管理するビッグデータに
C社の社員がアクセスした
F社がきちんと管理していなかったために
C社の社員が F社のビッグデータを簡単に手に入れた

C社は手に入れたビッグデータを使い
データマイニング技術をフルに活用し
一人の候補の潜在的な有権者ベースを拡大し
リーダーを選ぶ選挙の結果に影響を与えた

F社が管理していたビッグデータが
C社の社員の手に渡らなければ
違うリーダーが選ばれていたかもしれない

ビッグデータを手にすれば
思いもよらないことができてしまう
そんなことが証明されたわけだ

F社がC社の社員にアクセスさせるために
わざと管理を緩めていたとか
いや C社の社員が不法にアクセスしたのだとか
真相は闇のなかに葬り去られた

F社が悪いにせよ
C社の社員が悪いにせよ
F社がビッグデータを持っているという事実は変わらない
F社がそれを使えば同じことができる

C社でないG社がアクセスしても
P社がアクセスしても
M社がアクセスしても
同じことができる

一企業がビッグデータを持っている
一企業はビッグデータを使って 社会を変えることができる
それがあたりまえだというのか
そんなことが許されていいのか

Even the most conscientious companies cannot be expected to figure out the common good by themselves, without engaging in robust public discussion about the purposes of technology, about the ethical dilemmas that technology raises and about how we should address those ethical challenges.
The tech industry cannot answer those questions by itself. Only a sustained lively public debate about the ethical implications of technology can address those questions.
The most responsible technology companies will be those that welcome and encourage a broader public debate about how technology, rather than being disempowering, can be a force for the common good.

18世紀から19世紀にかけての産業の変革は
人々の生活や考え方を大きく変えた
　綿織物の生産過程が変わり
　機械工業や製鉄業が変わり
　蒸気機関よって動力源が変わり
　蒸気船や鉄道で交通が変わった
それに伴う社会構造の変革をまとめて
産業革命と呼んでいる

20世紀になると科学と技術がもっと近づき
技術のための科学と
科学を応用した技術とが
社会を豊かにしていった

人々の生活は向上したが
戦争はどんどん悲惨になってゆき
第一次世界大戦では
化学が大きな役割を果たし
毒ガス兵器が登場し
第二次世界大戦では
物理が大きな役割を果たし
レーダーや原爆が登場した

化学や物理が 多くの人の命を奪っても
科学や技術への信仰は止まず
電化製品や自動車やコンピュータによって
科学の信者は世界中で増えていった

科学や技術が医療に入り込み
人の寿命はどんどん伸びる
科学や技術は農業にも入り込み
品種改良は限りなく続く

21世紀になると科学と技術は離れていって
科学ではないデータサイエンスと
科学の要らないAIと
科学の見えないブロックチェーンが
社会を大きく変えている

科学を知らない人たちに
遺伝子が弄ばれ
科学を無視する人たちに
地球環境が破壊される

自分の専門分野にしか
興味を持たない専門家は
他の専門分野のことを
なにも知らない

なにもコントロールできない政府と
儲からないことはなにもしない企業と
カネがないために遅れていく大学と
収入のことが頭から離れない個人には
なにも変えることができない

科学でも技術でもないものが
社会を変えていく
不気味としか
言いようがない

ビッグデータと ブロックチェーンと AI が
今までのビジネスモデルを時代遅れにし
組織の中での人間の役割を変えていく

ビッグデータで
明確な戦略を立てたり
変化し続ける環境を
よりよく理解することができ

ブロックチェーンで
データソースが統合され
矛盾への対処や
エラーや誤報告の特定が
容易にできるようになり

AI で
特定地域の状況の監視や予測が
現地に行かないでもできるようになる

ビッグデータ 人工衛星からのデータ ブロックチェーン AI などを
複合的にそして積極的に利用することで
開発の分野でも人道援助の分野でも
大きな貢献を続けることができる

COVID-19 の流行は
ビッグデータと ブロックチェーンと AI の利用の各国の実力の差を
世界中の人たちにまざまざと見せつけることになってしまった

二つの大国の優位性が明らかになり
二つの大国のやり方の違いも明らかになった
テクノロジーの応用の仕方や運用の仕方が違うのはもちろん
その裏にある価値観の違いがお互いの不信感を増幅している

人権とかプライバシーといった価値に重きを置く大国と
最大多数の最大幸福を追求する大国は
お互いの非難を繰り返している

ビッグデータと ブロックチェーンと AI の利用についての
不平等は広がるばかり
各国がますます内向きになるなかで
それぞれの国から不平等の解消についての議論は出てこない

ブロックチェーンのおかげで
ペーパーレスが進んだ国と
そういうことが考えられない国との
事務量の差は広がるばかり

オンライン決済が浸透し
キャッシュレスが浸透した国と
浸透していない国との
利便性の違い大きくなり
恩恵の差は広がるばかり

感染症の脅威があるかないかを
知ることのできるシステムのある社会と
それらしいシステムしかない社会との差は
驚くほど大きい

行方不明になった人が簡単に見つかる社会と
見つからない社会とでは
間違いなく何かが違う

ビッグデータと ブロックチェーンと AI の
利用についての不平等を解消していかなければ
現在の経済的な貧富の差は
現在とは違った形で
現在よりはるかに大きなものになってあらわれる

ビッグデータと ブロックチェーンと AI の
競争に参加している人の数は
びっくりするほど少ない

ビッグデータがビジネスを変える
AIが株価を予測し株の売買を行う
ブロックチェーンが社会を変える
人がいないのがニューノーマルだ
うーん
本当にそうなんだろうか

日本企業に顕著な傾向として「上司への信頼性の低さ」も挙げられた。10カ国全体で、「自身の上司よりロボットを信頼する従業員」の割合は64％だったのに対し、日本では76％。岩本特任教授は、産業構造の変化に人事制度がついていけなかったことを理由に挙げる。「大量生産、大量消費の時代には、経験や勘に頼る部分も大きく、年功序列がある程度機能していた。しかし、効率化が重視されるようになる中で、マネジメントにも勘に頼らない合理性が必要となってきている。これまでの年功序列式のマネジャーでは、現場との距離が生まれている」と岩本特任教授。「データで見ると、年功序列の効率が悪いと分かることがほとんど。その一方で、データを基に効率化すると困る人がAI導入や制度改革に抵抗している」とも指摘する。
今回の発表では、AIの導入が進まないのが単にテクノロジーの問題ではなく、日本企業の構造的な問題も絡んでいることが浮き彫りになった。一部の大手企業では、労組と協調して年功序列の段階的な変更を実行しているケースが出始めてきたが、世界基準のAI導入にはまだまだ時間がかかりそうだ。

ブロックチェーンの技術は、仮想通貨に限らず、幅広い分野での応用が期待されており、今後の社会を大きく変革する可能性を秘めていることから、世界中で注目されている。
ところが、残念なことに、日本はこの分野で国際競争に立ち遅れているとの懸念が高まっている。なぜ日本にはブロックチェーン技術が不足しているのか?　その最大の理由は日本にフィンテック（ITを活用した新しい金融サービス）への投資が少ないことにある。フィンテックの投資規模は中国のわずか1・5%程度にすぎないという調査結果もある。
さらにもう一つ背景にあるのは、日本国内での担い手(技術者)不足である。もともとブロックチェーンのエンジニアは、海外では「P2Pファイルシェア」のプログラマーが多い。なぜならブロックチェーンはP2Pの技術を用いて構築されている分散型ネットワークの一つだからだ。しかし日本では、この分野は著作権問題などがからむグレーゾーンだったため、これまでプログラマーが個人として、あるいはベンチャー企業として積極的に開発に携わっていなかったという事情がある。大企業ではなおさらそうした傾向が強く、ブロックチェーン技術に縁遠い時間が長かった。その結果、諸外国に比べて最先端の技術に対応できる人材の厚みに欠けてしまっている点は否めない。

日本ではよく「Why Blockchain」という言葉を耳にする。要するに「それブロックチェーン使う必要ある？」ということだ。Fedexのような物流におけるサプライチェーンにブロックチェーンを適用する場合、多くが運送される商品のトラッキングを目的としている。この商品追跡をブロックチェーンで行う意義は大いにある。最もインパクトが大きいと考えるのはヒューマンエラーの防止だ。スマートコントラクトで物流の管理を自動化することにより、意図したエラーだけでなく意図しないエラーすらも防ぐことができる。これは純粋なプログラムとデータベースの解放では実現できない。なぜなら、そこに人間の意思が介在するからだ。

I have come to the conclusion that it would be beneficial for all if Facebook concentrates on addressing its many existing deficiencies and failures before proceeding any further on the Libra project.

United Nations secretary-general António Guterres says the intergovernmental giant needs to embrace blockchain.
Coming at a time when the president of China has touted blockchain as a national priority, and the $6 billion United Nations Children’s Fund has started accepting bitcoin and ethereum donations for some of its projects, the statement from Guterres shows that cryptocurrency and the underlying blockchain technology is being seriously explored at the highest levels of the largest organizations in the world.
While China seems largely focused on using blockchain as a way to prevent money laundering and better track its citizens’ transactions, the United Nations work has been more focused on giving donors increased assurance their donations are being spent how they wish, while reducing waste in the organization’s giant supply chain.

中共中央政治局10月24日下午就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。我们要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，着力攻克一批关键核心技术，加快推动区块链技术和产业创新发展。

ブロックチェーンのビジネス事例～フィンテック以外での活用も着々と進行中

• ウォルマート（生鮮食品の衛生管理、配送システムの管理）
  Walmart Is Using Blockchain to Make Shipping ‘Smarter’
• IBM（医療保険会社の情報共有&非効率性へのソリューション）
  CLS’s DLT payment netting service goes live with Goldman Sachs and Morgan Stanley
  CLSNet brings a bilateral payment netting service to over 120 currencies, optimizing intraday liquidity, improving operational efficiency, and reducing risk
  Built in conjunction with IBM, it is the first global FX market enterprise application running on blockchain in production
• デンソー（自動運転車にブロックチェーンを搭載、データの改ざんを防止）
  DENSO Shares Insights on Blockchain, Smart Mobility at MOBI Colloquium LA
  Denso joins MOBI consortium to advance automotive use of blockchain
• ソニー（著作権をブロックチェーンで管理）
  ブロックチェーン基盤を活用したデジタルコンテンツの権利情報処理システムを開発
• アクセンチュア・マイクロソフト（ブロックチェーンベースの個人IDを開発）
  Accenture, Microsoft Create Blockchain Solution to Support ID2020

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(China is positioning itself as a global leader in precision medicine, the use of a person’s genetic information to diagnose and treat diseases.)
When it comes to understanding precision medicine China has an historical advantage because Chinese herbal medicine was always tailored to the individual. Now China is trying to apply this principle to many cutting edge technologies.

Banking the unbanked of the world is one of the Holy Grails for blockchain technology and could help millions of people around the globe reach financial inclusion.
However, it may come as a surprise to many that this is not just a third-world problem or that it doesn’t only affect individuals. A whole industry in the United States is currently operating completely unbanked and cryptocurrencies could save the day.

Some 5 real-world usage of the blockchain that are already being tested:

• A completely decentralized internet, where ISPs aren’t need anymore. This is what Skycoin does with Skywire. They will soon provide their custom built 1Gbps antennas for $100, which have a range of 10 miles and provide high speed internet to 7,000 people and with their mesh network on top probably 20,000 people. You only need 2,000 antennas per European country to cover the whole continent and the data is stored on Skyminers.
• Decentralized Storage. This is directly competing with Google Drive and Dropbox.
• An near infinitely scalable and near infinitely decentralized payment processor. This will replace all banks, ALL banks. IOTA, Skycoin and Nano are that, it only needs to be seen which one can get to adoption the quickest.
• Security Identification, so that you don’t show your passport when traveling anymore, because security identification is now all handled by the block chain (Civic, THEKEY).
• Voting, so that it doesn’t happy through intransparent and insecure voting machines, but through the blockchain (DistrictXo)

7 ways to win the quantum race

• Superconducting uses an electrical current, flowing through special semiconductor chips cooled to near absolute zero, to produce computational “qubits.” Google, IBM, and Intel are pursuing this approach, which has so far been the front-runner.
• Ion trap relies on charged atoms that are manipulated by lasers in a vacuum, which helps to reduce noisy interference that can contribute to errors. Industrial giant Honeywell is betting on this technique. So is IonQ, a startup with backing from Alphabet.
• Neutral Atom Similar to the ion-trap method, except it uses, you guessed it, neutral atoms. Physicist Mikhail Lukin’s lab at Harvard is a pioneer.
• Annealing designed to find the lowest-energy (and therefore speediest) solutions to math problems. Canadian firm D-Wave has sold multimillion-dollar machines based on the idea to Google and NASA. They’re fast, but skeptics question whether they qualify as “quantum.”
• Silicon spin uses single electrons trapped in transistors. Intel is hedging its bets between the more mature superconducting qubits and this younger, equally semiconductor-friendly method.
• Topological uses exotic, highly stable quasi-particles called “anyons.” Microsoft deems this unproven moonshot as the best candidate in the long run, though the company has yet to produce a single one.
• Photonics uses light particles sent through special silicon chips. The particles interact with one another very little (good), but can scatter and disappear (bad). Three-year-old stealth startup Psi Quantum is tinkering away on this idea.

Among the most anticipated uses of quantum computers is the ability to create new chemicals, like catalysts for producing nitrogen-based fertilizers or for use in cells in higher-powered batteries. Quantum computing could also be used to crack most commonly used forms of digital encryption. It may one day also be used to streamline logistics and delivery operations, as well as speeding up machine learning applications.

IBM scientists have rejected Google researchers’ claim to have achieved “quantum supremacy,” a demonstration that a quantum computer can vastly outperform a traditional one on a particular task. They contend in a blog post published Monday evening that “the goal has not been met.”

The concept of “quantum supremacy” showcases the resources unique to quantum computers, such as direct access to entanglement and superposition. However, classical computers have resources of their own such as a hierarchy of memories and high-precision computations in hardware, various software assets, and a vast knowledge base of algorithms, and it is important to leverage all such capabilities when comparing quantum to classical.

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当社の蓄電システム全てに搭載している「大型リチウムイオン電池セル」は、全て国内自社工場で生産。
正極材には安全性に優れた「オリビン型リン酸鉄リチウム」を採用。大型リチウムイオン電池として、世界で初めて国際的認証機関TÜV Rheinland リンクアイコン（テュフ ラインランド）の製品安全検査に合格しました。
万一の電池管理装置（BMU）の機能喪失に備え、電池セル単体の安全性確保が最重要と考え、釘刺し（内部短絡）・圧壊・過充電しても、熱暴走のリスクがなく発火しない、安全性を実現した電池を開発・製造しています。
また、10年繰り返し充放電を行っても（約12,000回）電池容量保持率80.1％という長寿命を実現。

Motivation-Driven (熱意を元に)：　PFNの組織文化を表す上で欠かすことができないのは、メンバーのモチベーション主導である、ということです。モチベーションがある（つまり”熱中している”）ということは、真剣に成果と向き合っている、ということを意味します。プロジェクトの成果に意義を見出し、強いモチベーションがあれば、私たちはそれぞれのチームのメンバーの成果にも貢献しようとします。これはチームワークで成果を出す、ということとも同義です。このカルチャーがあるからこそ、私たちは非常にフラットで、フレキシブル、かつ高いパフォーマンスを誇る組織であり続けられるのです。
Learn or Die (死ぬ気で学べ)：　PFNのメンバーは全員、学ぶことに非常に貪欲です。PFNが挑戦する分野は変化の大きな分野であり、その中で私たちが最先端であり続ける為には、学ぶことが唯一の方法です。私たちは一つのアイデアや、一つの技術、一つのドメインに固執しません。たとえば、PFNのソフトウェアエンジニアは、ハードウェアで新しいチャレンジをすることを望み、ハードウェアのリサーチャーはHCIデザインに自分の分野を切り替えることにわくわくします。その結果、PFNは多様なバックグラウンドを持つメンバーによって構成される、真の学習組織になるのです。
Proud, but Humble (誇りを持って、しかし謙虚に)：　PFNはテクノロジーをコアとする会社です。私たちは、自分たちの成果に挑戦し続けます。そうすることで、最高の人材を魅了し、仲間を増やし続けます。同時に私たちは、何が自分たちでは実現できないか、ということについても正しい理解を持っています。世の中に知らない事象や技術があることを認識し、それだからこそ、多様な専門分野を持つメンバーのアイデアを最大限にリスペクトできるのです。
Boldly Do What No One Has Done Before (誰もしたことがないことを大胆に為せ)：　より良い未来を描いて、技術で世界を変える　ー　新しいソフトウェアやハードウェア、新しいサービスやビジネスの変革、これまでにない市場の創出に私たちは挑戦します。「PFNにしかできないこと」をやることが、社会における私たちの使命だと考えます。