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米商務省国家電気通信情報庁、AppleとGoogleのアプリストア支配が競争を妨げているとの報告書 2023年2月5日 20:31

米商務省国家電気通信情報庁、AppleとGoogleのアプリストア支配が競争を妨げているとの報告書

2023年2月5日 20:31

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。

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1 台のPC に 23 基の USB ポート、何に使う？ 2023年2月5日 18:59

1 台のPC に 23 基の USB ポート、何に使う？

スラド

著者:headless

2023年2月5日 18:59

おそろしく旧聞ではあるが、あるAnonymous Coward が 12月に発売された ASRock の「LiveMixer」シリーズマザーボードに注目している。

この Anonymous Coward 曰く、

注目点としてはピンへッダを含め 23 基の USB ポートが搭載された Z790 がラインナップされていること。バックパネルに 14 基、内部に 9 基のピンヘッダを備える。

これだけあれば USB ハブがなくてもよいかもしれない(PC Watch の記事)。

Z790 LiveMixer は Intel Z790 チップセットを搭載し、第 12 世代および第 13 世代の Intel Core プロセッサー (LGA1700) に対応。AMD B650 チップセット搭載でソケット AM5 の Ryzen 7000 シリーズに対応する B650 LiveMixerも同数の USB ポートを備える。スラドの皆さんは 23 ポートをすべて使いきれるだろうか。

Netflix、メインの利用場所以外でデバイスをブロックするという記述を含むヘルプ記事を誤って公開

スラド

著者:headless

2023年2月5日 17:11

Netflix のアカウント共有に関するヘルプ記事がデバイスのブロックに関する記述を含むものに一時差し替えられ、ユーザーを驚かせたようだ (The Guardian の記事、 The Streamable の記事、 Android Police の記事、 The Verge の記事)。

その後復元された現行のヘルプ記事 (日本版、米国版) ではアカウント登録者とその世帯が住む場所以外からアクセスした場合にデバイスの確認が必要になることがあると記載されている。また、、長期にわたる場合は確認が必要となるものの、複数の家がある場合に両方の家で視聴することや、旅行先で視聴することも容認されている。

一方、誤って公開されたヘルプ記事 (Internet Archiveのスナップショット: 日本版、米国版) ではデバイスの確認に代えて、「メインのご利用場所」に紐づけられていないデバイスでログインした場合に視聴がブロックされることがあること、ブロックされないためには31日に1回以上メインの利用場所からアクセスする必要があること、旅行などでメインの利用場所から長期間離れる場合は一時的なアクセスコードを取得する必要があることなどが記載されている。

Netflix はチリとコスタリカ、ペルーにのみ適用される情報を含むヘルプ記事が一時公開されてしまったと説明したそうだが、これらの国向けバージョンには同一世帯ではない「ゲストメンバー」(チリ版) の利用 (有料) に関する項目や、メインの利用場所でデバイスのブロックを解除する項目が含まれており、誤って公開されたバージョンとまったく同じものではないようだ。なお、Netflix ではゲストメンバー機能を 3 か国以外でも導入する計画を示してはいるが、具体的な時期は示されていない。

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ChatGPT の助けを借りて作られた CatGPT 2023年2月5日 15:18

ChatGPT の助けを借りて作られた CatGPT

スラド

著者:headless

2023年2月5日 15:18

ChatGPT の助けを借りて作ったという CatGPT が公開されている (Neowin の記事、 GitHub リポジトリ)。

作者は ChatGPT に似たウェブサイトを作るため、HTML と CSS、JavaScript の生成を ChatGPT に依頼したそうだ。ただし、最終的なコードは手作業による調整が行われている。猫版のChatGPTのような感じにはなっているが応答にAIが使われているわけではなく、CatGPTは適当な数の猫の鳴き声 (meow) を返してくるだけだ。ページ読み込み後はオンラインである必要もない。なお、特定の入力にのみ異なる応答をするイースターエッグも含まれている。

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Internet Archive、MAME で実行する電卓エミュレーターのコレクションを公開 2023年2月5日 13:07

Internet Archive、MAME で実行する電卓エミュレーターのコレクションを公開

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著者:headless

2023年2月5日 13:07

Internet Archive が電卓エミュレーターのコレクション「The Calculator Drawer」を公開した (Internet Archive Blogs の記事、 Ars Technica の記事、 BetaNews の記事)。

コレクションは MAME でグラフ電卓 (関数電卓) や PDA などをエミュレートするもので、Hewlett-Packard 4 機種、Texas Instruments 9 機種に、 Vtech の Electronic Number Muncher を加えた計 14 機種が利用できる。Electronic Number Muncher は画面のみのエミュレートで PC のキーボードからの操作が必要になるが、その他の機種ではキーパッドを含めてエミュレートされ、マウスでの操作が可能だ。10 機種については取扱説明書も閲覧できる。

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Stable Diffusionなどの画像生成モデル、学習データとほぼ同じ画像を出力することもある 2023年2月5日 11:09

Stable Diffusionなどの画像生成モデル、学習データとほぼ同じ画像を出力することもある

スラド

著者:headless

2023年2月5日 11:09

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。

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