DopingConsommeBlog

  LLM技術の普及を防ぐのは無駄な努力 中国のAI技術の急速な進展は、特にDeepSeekと呼ばれる企業が開発した大規模言語モデル（LLM）の登場を通じて示されています。このモデルは、アメリカの企業が製作する類似技術と比肩しながらも、コストを低く抑えているため、「スプートニクの瞬間」と称されるほどの衝撃を与えました。多くのメディアがこの事件を取り上げ、特に株式市場に与える影響についての議論が続いていますが、実際にはナスダックは上昇傾向にあり、Nvidiaの株も未だ高騰しています。 DeepSeekの革新性は、少ないGPUでAIを訓練できる点にありますが、これによりNvidiaのチップの需要がどう変化するかは議論の余地があります。Nvidiaの評価を大きく損なうほどの影響は現時点では見られず、これからの需要がどのように進化するかが注目されています。また、DeepSeekのリリースは、電気や内燃機関の発明に匹敵するほどの経済的インパクトを持つとの見解もありますが、その主張には疑問の声も存在します。 米中間の技術競争については、多くの論評が存在し、特にDeepSeekがアメリカのAI技術にどのような影響を与えるかという観点からの解説が目立ちます。しかし、オープンソースの性質を持つDeepSeekは、アメリカの技術的優位性を損なうわけではなく、特定の技術を私有化することの実現可能性について疑問を投げかけています。 さらに、DeepSeekには重要な技術やコストに関する疑問が浮かび上がりますが、それに関する詳細な評価はなされていない状況です。それでも、外部から見て明白な教訓として、LLMの分野では多くの企業が優れたAIを開発できる余地があり、アメリカが進展を遅らせることが「AI安全性」には結びつかないこと、そして無形資産の競争では中国との競争が難しいことが指摘されています。最終的に、輸出規制の政治的影響やLLMの技術的障壁の低さも、今後の動向に重要な影響を与える要因となるでしょう。. 中国のAI企業DeepSeekが開発した大規模言語モデル（LLM）は、アメリカのOpenAIやAnthropicが製造するモデルと同等の性能を持ちながら、開発コストが大幅に低いことが注目されています。この現象は、米中間のAI競争における重要な転機を示唆して...

  https://bmjmedicine.bmj.com/content/2/1/e000335 肥満、2 型糖尿病、心血管疾患に対する血漿カフェインの因果関係の評価: 2 つのサンプル メンデルランダム化研究 この研究では、血漿カフェイン濃度が肥満、2型糖尿病、心血管疾患に与える因果関係を調査しました。デザインとしては、2つのサンプルを用いたメンデルランダム化研究が実施され、ゲノムワイド関連研究のデータを基に、関連する一塩基多型を分析しました。主な参加者はヨーロッパ系の個人であり、研究結果にはBMIや全身脂肪量、2型糖尿病、心疾患、脳卒中が含まれています。高い血漿カフェイン濃度は低いBMIと関連し、BMIが低下することで2型糖尿病のリスクが約43%軽減される可能性が示されました。しかし、心血管疾患に対する明確な関連性は見られませんでした。 研究の背景には、カフェイン摂取が短期間で体重や脂肪量を減少させるという過去の研究がありましたが、その長期的な影響は不明でした。観察研究では、コーヒーの摂取が2型糖尿病や心血管疾患のリスクの低下と関連していることが示されています。遺伝的要因がカフェインの代謝に影響を与え、これを利用してメンデルランダム化分析が行われ、高い血漿カフェイン濃度の因果関係を解明しようとしています。 本研究では、カフェインの摂取が肥満やメタボリックシンドロームへの関与を探るための重要性が強調されており、これが将来的な臨床研究に活かされることが期待されています。また、血漿カフェイン濃度の増加は、体重や代謝性疾患のリスク軽減に寄与する可能性があるため、さらなる研究が必要であると結論付けられています。さらに、カフェインと心血管疾患や2型糖尿病との関連についての理解が深まることで、健康政策や実践において重要な役割を果たすことが期待されています。 この研究は、血漿カフェイン濃度が肥満、2型糖尿病、心血管疾患に与える因果関係を調査するために、2つのサンプルを用いたメンデルランダム化研究を実施しました。主にヨーロッパ系の個人を対象に、ゲノムワイド関連研究（GWAS）のデータを基に、血漿カフェイン濃度に関連する一塩基多型（SNP）を分析しました。 研究の主な結果 BMIと全身脂肪量 : 高い血漿カフェイン濃度は、低いBMI（...

  https://www.eff.org/deeplinks/2025/01/online-behavioral-ads-fuel-surveillance-industry-heres-how オンライン行動広告が監視業界に与える影響についてのレナ・コーエンによる記事では、プライバシー侵害を引き起こす危険な技術である「リアルタイム入札（RTB）」について詳述されています。RTBは、個々のユーザーの個人情報をミリ秒単位でオークションにかけ、広告を表示するためのプロセスです。この仕組みにより、データブローカーは個人データを容易に集め、販売することができ、場合によっては政府機関にも提供されることがあります。 リアルタイム入札では、ユーザーの位置情報やデバイス情報、関心や人口統計情報などが含まれ、これらのデータは瞬時に数千の広告主に送信されます。その結果、競争が生まれ、より多くの個人データが求められるようになります。さらに、RTBのオークションに参加する広告主は、他の誰でも入札リクエストを通じてユーザーの情報を受け取ることができ、その情報が広範囲に流出する危険性があります。 最近、連邦取引委員会（FTC）は、データブローカー「Mobilewalla」が広告を掲載せずにRTBから個人データを収集していることを発見し、これが不当行為に該当すると判断しました。この行動は、RTBの危険性を明らかにした重要な事例です。 この記事では、RTBがいかにして政府の監視ツールとしても使用され、個人のプライバシーを侵害し、国家安全保障上のリスクを生み出すかも説明されています。特に、外国や非国家主体がアメリカの敏感なデータにアクセスできる可能性があることが警告されています。さらに、RTBはデータブローカーや広告主にとって不正な利益をもたらす手段になり得ます。 プライバシーを守るためには、個人がアプリやウェブサイトで具体的な対策を講じることが推奨されていますが、根本的な解決策としてオンライン行動広告そのものの禁止が提案されています。これにより、個人データの不正な追跡と販売を防ぎ、企業が個人情報を元に広告を出すインセンティブを排除することができると述べられています。 オンライン行動広告の廃止は、個人のプライバシーを尊重し、監視業界に対する力を抑える一助として、非常に重要なステップであると...

  https://github.com/marketplace/actions/feed-to-bluesky GitHub Actions 経由で Bluesky に RSS フィードを投稿するボット「Blueskyfeedbot」の使い方を解説します。 準備 Bluesky アプリパスワードの取得: Bluesky の設定ページ ( https://bsky.app/settings/app-passwords ) にアクセスし、新しいアプリパスワードを作成します。 パスワード名は任意ですが、分かりやすい名前を付けてください。 セキュリティ上の理由から、このパスワードは一度しか表示されません。 紛失しないように安全な場所に保管してください。紛失した場合は、新しいパスワードを生成する必要があります。 GitHub リポジトリの作成: 新しい GitHub リポジトリを作成します。 シークレットの設定: リポジトリの設定ページ ([https://github.com/ ] ( h ttp s : // g i t h u b . co m / ){YOUR_REPO}/settings/secrets/actions/new) にアクセスし、以下のシークレットを追加します。 BLUESKY_USERNAME : Bluesky のユーザー名 (例: username.bsky.social) BLUESKY_PASSWORD : 手順 1 で取得したアプリパスワード ワークフローファイルの作成 .github/workflows/blueskyfeedbot.yml という名前のファイルを作成し、以下の内容を記述します。 <!-- end list --> YAML name: フィードボット on: スケジュール: # これは 5 分ごとに実行されます。https://crontab.guru/ を使用して変更します - クロン: '*/5 * * * *' ジョブ: rss-to-bluesky: runs-on: ubuntu-latest ステップ: - 名前: キャッシュキーを生成 ...