AKIBA PC Hotline!によると、ゲームボーイで動作する独自OS「AMADO」が店頭販売されているという。このAMADOは同人サークル「へにゃぺんて」の大神祐真氏が開発したもので、シングルタスクで動作し、読み書き可能なファイルシステムを備える。バイナリエディタが搭載され、マシン語によるプログラミングができるそうだ。販売されているOSのバージョンは0.03となっている。

店頭で販売されているのは、カートリッジタイプでゲームボーイ本体に挿して起動するだけで動作するという。カートリッジ内には簡単なゲームや、RAMを初期化するツールなども入っているそうだ。使い方を解説したPDFファイルに関しても公開されている。カートリッジ版はBEEP秋葉原店で販売されており、販売価格は記事の時点では税込4812円だそう。なおPC上で動作可能なROMファイル版に関しては無料でダウンロードできる（ゲームボーイOS「AMADO」で8ビットマシン語入門、BOOTH）。

米国・マサチューセッツ州の最高裁判所は4日、視覚障害者の男性がUberに差別的な扱いを受けたと訴えている裁判で、Uberの利用規約を原告に強制することはできないとの判断を示した(裁判所文書: PDF、 Ars Technicaの記事)。

原告は盲導犬を伴った乗車を3人のUberドライバーに拒否されたため、違法な差別的扱いを受けたとしてUberを訴えている。Uber側は利用規約に従った調停を申立て、下級審では2017年に申立を認めた。調停人は原告の被害を認めたものの、ドライバーがUberの従業員ではなく、Uberに責任はないと判断する。同時期に連邦巡回区第1控訴裁判所ではUberの利用規約が無効との判断を示しているが、原告はこの時点で調停無効などの申立を行わなかった。

しかし、Uberが調停内容の承認を求める申立を2018年9月に行ったのち、原告は連邦控訴裁判所の判決などを挙げて再考の申立を行う。判事は2019年1月、最初の判決で調停を命じたのは誤りであり、利用規約による有効な契約は成立していないとして原告の申立を認め、Uberの申立を却下したため、Uberが上訴していた。Uberの主張としては、a)原告が調停内容について30日以内に異議申立を行わなかった、b)事実関係や法律に変更がないため判事に再考の権限がない、c)利用規約は契約として有効、といったものだ。

州最高裁ではa)について、Uberが挙げる判例は連邦レベルのもので、マサチューセッツ州の法令は異なるため、異議申立が30日以内に行われる必要はないと判断。b)については最終判決まで判事は過去の判断を再考し、誤りを修正する権限があると判断している。c)については、原告が使用したUberアプリのユーザー登録画面に問題があり、原告が利用規約に合意したとはいえないと判断した。

問題点としては、登録画面の「アカウントを作成すると利用規約およびプライバシーポリシーに合意したことになる」というテキストのうち、「アカウントを作成したら合意したことになる」という部分が目立ちにくいこと、利用規約を確認しなくてもアカウント作成を完了できること、ボタンなどで明確にユーザーの合意を求めていないことが挙げられている。Uberのドライバー登録画面では少なくとも2回は「合意する」ボタンをクリックする必要があるとのことで、明確な合意を求めることの必要性をUberが認識していたのは間違いないとのことだ。

OpenAIは5日、テキストの内容に合わせた画像を生成するというニューラルネットワーク「DALL·E」を発表した(OpenAIのブログ記事、 VentureBeatの記事、 Neowinの記事、 The Next Webの記事)。

DALL·Eは自己回帰言語モデルGPT-3の120億パラメーター版で、画像に対するキャプションぐらいの短いテキストから逆に画像を生成するよう、テキストと画像のペアからなるデータセットを学習させたものだという。その名前は芸術家サルバドール・ダリとピクサーのアニメーション映画「WALL·E」からとったそうだ。

ブログ記事にはさまざまなテキストから生成された画像が掲載されており、動物の種類や色、素材などテキストの一部は複数の選択肢から切り替えて表示することが可能だ。中にはテキストのみではなく、画像とテキストによる指定や、テキストの指定に合わせて一部分だけ提示された画像を補完するといったものもある。

掲載画像は512点生成したうち、テキストと画像を結びつけるニューラルネットワークCLIP (こちらも同日発表された)でランキング付けした上位32点と説明されているが、各30点しかないようだ。画像の出来は別として多くが指定内容に沿った画像になっているが、中には指定を完全に解釈できなかったような画像もある。帽子と手袋、シャツ、ズボンの色をそれぞれ指定する例では4つとも正しい色を適用できたものは少ないといい、4つとも同じ色を指定した場合でも、違う色が使われたものがみられる。

国・地域と事物を指定して写真風の画像を生成する例では、日本の野生生物はすべてサルだった。中国の野生生物も29点まではサルだったが、1点のみ何かわからないものがある。他の国や地域ではもう少しバリエーションがあるようだ。不気味な生物も数多い。