**要点まとめ（日本語）**

- **企業とCEO**：米国の防犯ソリューション企業 *Flock Safety* の CEO、ガレット・ラングレー氏が発言。
- **対象プロジェクト**：Flock が提供する監視カメラやナンバープレートリーダーの設置場所を特定し、監視網の拡大を阻止しようとする活動「**Deflock**」。
- **発言内容**：ラングレー氏はインタビュー（Forbes）で、Deflock を「**テロ組織**」と非難。
- ACLU・EFF などは「法廷で争える」合法的活動家とし、
- Deflock は「手段を選ばずカオスをもたらす」点で ANTIFA に近いと批判。
- **Flock の主張**：同社のカメラは住民や選挙で選ばれた政治家の安全志向に基づくもので、強制はしていない。安全なコミュニティ構築の最良手段と説明。
- **批判と実例**：
- プライバシー侵害の懸念が根強く、カリフォルニア州やテキサス州でデータ共有無断問題が指摘され、撤去や無効化が行われた事例がある。
- イリノイ州でも撤去命令が出された。
- **インタビューの反応**：Forbes のインタビュアーはラングレー氏の「テロリズム」レッテルに苦笑いし、Deflock が同意しないだろうとコメント。
- **結論**：Flock Safety は防犯技術で安全性を高めようとする一方、Deflock などのプライバシー保護活動家からは監視拡大への反発が強く、企業と市民団体の対立が顕在化している。

**ゲームボーイカラーでリアルタイム3Dシェーダーを実装**

エンジニアのダニー・スペンサー氏は、ゲームボーイカラー（GBC）上で「光源と物体の向きから陰影を計算し、回転や光の移動に合わせてリアルタイムで描き替える」3Dシェーダーデモを公開した。

- **目的**は本格的なポリゴン描画ではなく、3Dらしさを出すための最小構成をGBCの限られた性能に収めること。
- **手法**は、PCで作成した表面法線情報を連番画像として格納し、GBC側ではその画像を高速に参照。陰影はLambert反射をベースに、重い乗算や浮動小数点を使わずにテーブル参照と足し算/引き算で近似した。
- **描画最適化**は、全画面を一度に描き直すのが難しいためタイル単位で更新し、残像やちらつきを逆手に取って動きを演出。さらに実行中に一部命令を書き換える自己改変コードで処理時間を短縮した。
- **AI活用**は補助スクリプト作成に有用だったが、アセンブリ最適化の正確さには限界があり、最終的に手修正が必要だった。
- 完成したデモはGitHub（`nukep/gbshader`）で公開されており、レトロハードウェア上での高度なシェーダー技術の可能性を示した。

この取り組みは、8ビットハンドヘルドのハードウェア制約を工夫と低レベル最適化で克服し、リアルタイムな3D陰影表現を実現した点が注目されている。

**Waymoが発表した「Waymo World Model」概要**

- **目的**：自動運転車の学習に使える、超リアルな3Dシミュレーション環境をAIで自動生成する。
- **技術基盤**：Google DeepMindのテキスト入力だけで自由に移動できる3D世界を作り出すAIモデル「Genie 3」を応用。
- **従来の課題**：多くの自動運転シミュレーションは実走行データだけで構築され、希少なシチュエーションを学習できない。
- **特徴**
- 大規模・多様な動画データで事前学習した「世界知識」を活かし、実際に観測したことのない状況（竜巻が現れる、道路に象がいる、恐竜に扮した歩行者が横断する等）を再現。
- 2D動画情報を3D空間情報に変換し、奥行きや物体の動きを正確に表現。
- 長時間にわたるシミュレーションが可能で、より厳格な安全性評価が行える。
- **狙い**：限られた実走行経験だけに頼らず、極端・稀なシナリオも含めた膨大な学習データを生成し、Waymoの自動運転モデルのロバスト性と安全性を向上させる。

要するに、WaymoはGoogleのGenie 3を土台に、テキスト指示だけで「象や恐竜が走る道路」など現実ではほぼ起こり得ない状況を含む高度な仮想世界を作り出すAI「Waymo World Model」を開発し、次世代自動運転システムの訓練に活用するというものです。