以前からバイトテロのような、SNSに悪ふざけ写真を投稿する行為が横行しているが、最近も回転寿司チェーンで卓上の醤油ボトルや湯呑みを舌でなめる動画などがアップされ、大炎上となった。そのうちの一つで被害に遭った「スシロー」を展開するあきんどスシローは1日、撮影された店舗を特定、警察に被害届を提出したと発表した。こうした被害はスシローのほか、はま寿司でも起きており、こちらではレーン上の寿司に無断でわさびを乗せるといった行為をおこなっている。このほか人気うどんチェーン店で備えつけの共用のスプーンで「天かす」を食べるなどの動画も上がっていた模様（読売新聞、朝日新聞、Foodist Media by 飲食店ドットコム、テレビ西日本）。

この騒動であきんどスシローの親会社である「フード＆ライフカンパニーズ」の株価は暴落。一時は時価総額で170億円が吹き飛んだとされる。動画をアップした少年の本名や高校名は、すでにネット上に晒されており、取材陣も押しかけているという。本人らはスシロー側に謝罪にも行ったが、同社では刑事と民事両方で訴訟をおこなう方針を固めている。同社ではこの騒動を受け、被害店舗などで店内の専用コーナーから食器類や調味料を持って自席まで移動するセルフサービスを導入、テーブル席と提供レーンの間に一部アクリル板を設置する工事などの対応をおこなうこととなった（FLASH、ITmedia、その2）。

SNS上で「おっさんビジネス用語」なるものが話題になっているらしい。一定の世代の社会人が職場で多用しがちなフレーズをまとめたもので、産経新聞に掲載された一覧表では以下のようなものが挙げられている（産経新聞）。

• 一丁目一番地（最優先事項）
• 鉛筆なめなめ（数字上の帳尻を合わせる）
• ロハ（無料）
• ガラガラポン（企画などを白紙に戻す）
• 寝技（裏工作）
• よしなに（いい具合に・適切に）
• えいや（気合いで・雑に）
• 全員野球（関係者で一致団結）

東京都の30代の男性会社員は、こうした用語を使われ「新入社員時代、上司の発する言葉の意味が分からず混乱した」などと述べているとのこと。武庫川女子大の佐竹秀雄名誉教授によると、こうした用語は50代以上の人たちが、若いときに慣れ親しんだ感覚で使っている印象があるとコメントしている。

あるAnonymous Coward 曰く、

若くはないが半分もわからないぞ

Amazon.comのネットショッピングで、目的の商品がうまくみつからなかったり、目当ての商品だと思ったら類似の別ブランドだったりするという問題を日本でも目にするが、海外でも同様に問題になっているようだ。ヤミ市じみた状態になってきているなどの指摘も出ているという（New York Magazine、WSJ、GIGAZINE）。

WSJによるとこうした状況から、Amazonの顧客満足度が低下してきているという。かつては88％になったこともあるが2022年は79％に低下したという。コロナ禍の最中の2020年には65％に低下していたことを考えると回復しているものの、この2020年を除外した場合、右肩下がりの傾向になっているとのこと。配送問題のほか、検索結果の低品質化、扱う製品自体の低品質化などが理由として挙げられているとしている。

あるAnonymous Coward 曰く、

最近Amazonの品揃えがAliexpressとかなり被ってるように見える

NTT東西のフレッツADSLサービスは先日の1月31日にサービスを終了した。しかし、代替となる光回線が敷設されないままサービスを終えてしまった地域も存在しており、その代替として衛星回線であるStarlinkを導入した事例が報告されている（ウォルテさんのツイート、ねとらぼ）。

ねとらぼの記事によると、スターリンクを導入したのはウォルテさん。同氏のStarlinkは1月に導入したものだという。速度はADSLに比べるとかなり高速で、下り200Mbps以上、上り15Mbpsが出ている。これを一家4人で利用しているとのこと。ただし、周囲の森が邪魔をしてときどき接続が切れてしまうことからオンラインゲームはできないなどの問題もあるとのこと。また海外アクセス扱いになることから、dアニメのような国内向けサービスなどが利用できない状況になるといった問題が出ているとのこと。

チャットボット「ChatGPT」は、さまざまな形で話題となっているが、Amazon社内では、機密情報をチャットボットと共有しないように警告しているそうだ。同社内のSlackチャンネルでは、社内では社員がChatGPTを研究目的と日常の問題解決の両方に利用しているという。このため車内では昨年の12月頃には、ChatGPTを使う際の手引やガイドラインなどが存在するのかといった質問等が出ていたようだ（Medium、Business Insider Japan）。

これに回答した同社の上級顧問弁護士の回答のスクリーンショットが流出しているようだ。その内容を報じた記事によると弁護士は従業員に対し、ChatGPTに自分が作業中のAmazonコードなどを含む機密情報を書き込まないよう注意喚起しているとのこと。その理由としてChatGPTに入力したデータは、ChatGPTアプリケーションの学習データとして使われる可能性があり、社内の機密情報が入力されることは危険であるとしている。すでにChatGPTが精製したデータが、既存の資料の内容とほとんど一致している例も存在しているという。

2 月初めからニュースになっていたが、Windows 11 をフルスクリーンでおすすめする画面が手元の Windows 10 環境にもようやく表示された。

この画面はシステム起動時に表示されるもので、手元の環境では昨夜から通知領域にアイコンが表示されており、再起動したタイミングで表示された。画面には「ロックが解除されました: Windows 11 への無償アップグレードの対象です」「安心してください - バックグラウンドでダウンロードが実行されている間も PC を使用することができます (約 4 GB)」として「取得する」「スケジュールする」の2つのボタンが表示される。一見アップグレードするしかないように見えるが、画面下部の「Windows 10 を維持する」をクリックすれば Windows 11 へのアップグレードを拒否できる。ただし、1 クリックで拒否することはできず、次の画面で「アップグレードを拒否する」をクリックし、さらに次の画面で「Windows 10 に進む」をクリックして初めて Windows 10 が使用可能になる。Windows 11 へのアップグレード要件を満たしつつ、まだアップグレードしていない Windows 10 環境限定の表示となるが、スラドの皆さんはこの画面を目にしただろうか。

ChatGPT や新しい Bing、AI の話題にうんざりしているかどうか、という投票を Windows Central が実施している (Windows Central の記事)。

Microsoft が 7 日に発表した AI を利用する Bing の新機能は順番待ちリストに登録したユーザーへの提供が始まっており、実際に試した人が次々に報告している。当初報告されたような面白い回答は Microsoft が導入した制限により減少しているが、それでも関連する話題は続きそうだ。

Windows Central の投票は「Yes (うんざりだ)」「No (うんざりしていない)」の二択。19 日 17 時の段階では 456 票が投じられ、61.18 ％ (279 票) を獲得した Yes が優勢だ。スラドの皆さんはいかがだろうか。

河野デジタル相は、12日にフジテレビの番組に出演した際、スラドでも和田になった飲食店での迷惑動画問題について触れた。こうした迷惑動画のSNSでの投稿に関して、SNSなどの各種サービスのアカウント作成時にマイナンバーカードの認証機能を利用できるようにすれば、投稿者に年齢制限をかけることに役立つとの認識を示した。また「おもしろ半分に動画にして載せることは、ずっと人生に影響してくる」と述べ、ネットリテラシーの向上に向け、教育の分野でも指導していくべきとの考えを示した（FNNプライムオンライン）。

あるAnonymous Coward 曰く、

SNSのアカウントを作るときにマイナカードの認証機能を使って、年齢制限のチェックをきっちり行うという話のようだ。現時点ではマイナンバーとSNSアカウントを紐づけるという話ではなさそうだが、前者が通るならあっという間に後者もやられそうな気がするが、大丈夫か？

なお海外では実際に、韓国で日本のマイナンバーに当たる住民登録番号がオンラインゲーム登録に必須となっている例などがある。

多くのクラウドストレージサービスは、一定容量を超えて使うと有料になってしまうことが多いが、その対策としてYouTubeをデータストレージとして活用する方法が考案されたらしい。YouTubeには、1本の動画は｢256GBまたは12時間のいずれか小さい方｣という制約がある。しかし、本数に関しては無制限となっていることから、これに目を付けて容量無制限のストレージとして活用しているようだ（Hackaday、データを動画にしてアップロードしたもの[動画]、GIZMODO）。

元データの変換にはDvorakDwarf氏が開発した「ISG（Infinite-Storage-Glitch）」を用いているという。このツールは、バイナリファイルをビデオファイルにエンコードする役割を持つ。YouTubeの圧縮アルゴリズムの影響を回避するための対策もされているという。サンプル動画の見た目は昔ながらの砂嵐だが、きちんとデータが仕込まれているとのこと。動画は元のファイルの約4倍のサイズになるという。こうした行為がYouTube側の規約に反しているかは不明であるようだ。

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。