技術

研究者らは、AI画像生成器の悪用に対する新たな防御策として、拡散モデルに直接保護用バックドアを埋め込み、許可されていない肖像画の生成やアーティストスタイルの複製を防ぐ手法を提案した。 PersGuardと題されarXivに掲載されたこの論文は、テキストから画像への（T2I）拡散モデルの悪意あるパーソナライゼーションを防ぐための、初のバックドアベースのフレームワークを紹介している。既存の防御策は主に、ファインチューニングに使用される前に参照画像に敵対的摂動を加えることに依存しており、これはすべての学習画像が事前に摂動されていると仮定し、データセットにクリーンな画像が含まれるか、軽微な変換が行われると失敗する。 PersGuardは根本的に異なるアプローチを取る：入力画像を摂動する代わりに、リリース前にモデル自体に保護用バックドアを埋め込む。下流のユーザーが保護された画像でモデルをファインチューニングすると、バックドアはアクティブのままで、モデルは事前定義された保護出力（実質的に使用不可能な画像）を生成する。モデルが保護されていない正当な画像でファインチューニングされた場合、バックドアはトレーニング中に自動的に除去され、モデルは通常のユーティリティを維持する。 このフレームワークは、バックドア注入を3つの目的を持つ統合最適化問題として定式化する：保護を活性化するバックドア動作損失、クリーンな入力に対する標準生成を維持する事前保存損失、そして下流のファインチューニングでもバックドアが生存することを保証するためにパーソナライゼーション損失を反映する新規な保持損失である。 研究者らは、PersGuardをグレーボックスシナリオ（攻撃者が防御の存在を知っているがバックドアの詳細は知らない）とブラックボックスシナリオ（防御の知識がない）の両方、さらにマルチオブジェクト保護（複数の被写体のパーソナライゼーション防止）と顔識別保護でテストした。この手法は、特にデータセットにクリーンな画像が含まれている場合において、敵対的摂動手法よりも優れたロバスト性を示した。 この論文はXinwei Liu、Xiaojun Jia、Yuan Xun、Hua Zhang、Xiaochun Caoによって執筆され、2025年2月に最初に提出された後、2026年7月15日に改訂された。 このアプローチは、T2Iモデルがより強力でアクセスしやすくなるにつれて高まる懸念に対処するものである。Midjourney、DALL-E、Stable Diffusionのようなオープンウェイトモデルなどのサービスにより、特定の人物の肖像や特定のアーティストのスタイルで画像を生成することが非常に容易になり、既存の法的枠組みが対処に苦慮している緊急のプライバシーと著作権の問題を引き起こしている。 ソース: arXiv 雅子 訳

Moonshot AIは、2.8兆パラメータの混合エキスパートモデルKimi K3を公開した。同社はこれを世界初のオープン3Tクラスシステムであり、これまでに公開された中で最大のオープンウェイトAIモデルであると説明している。 7月16日にKimiアプリ、Playground、APIを通じて公開されたこのモデルは、Stable LatentMoEを使用してトークンあたり896のエキスパートのうち16を活性化する。アーキテクチャは同社独自のKimi Delta Attentionメカニズムを中心に構築されており、Moonshotによれば、標準的なアテンションと比較して100万トークンコンテキストで最大6.3倍高速なデコードを実現するという。 Kimi K3は104万8576トークン（100万）のコンテキストウィンドウをサポートし、ネイティブのビジョン機能によりテキスト、画像、動画の入力を受け付ける。Moonshotは、完全なモデルウェイトを2026年7月27日までに公開するとしている。これにより、西洋の最前線モデルに対する最も重要なオープンウェイトの挑戦となる。 ベンチマークでは、MoonshotはK3がGPQA Diamondで93.5パーセントを達成したと主張している：これは公開時点で大学院レベルの科学ベンチマークにおける最強のオープンウェイト結果である：また、Webベースの情報検索におけるBrowseCompでは91.2パーセントを記録している。Frontend Code Arenaでは、モデルは18位から1位に急上昇し、AnthropicのClaude Fable 5を上回った。独立した評価では、K3は35の共有ベンチマークでClaude Fable 5と広く互角であり、Terminal-Bench 2.1（88.3パーセント）やSWE-Marathonなどの長期的コーディングタスクで勝利している一方、Fable 5は推論、知識、ビジョンのベンチマークでリードしている。 価格設定は積極的で、入力トークン100万あたり3米ドル、出力トークン100万あたり15米ドルである。Fable 5の10米ドルと50米ドルと比較すると、トークンあたり約70パーセント安い。キャッシュされた入力レートはトークン100万あたり0.30米ドルで、高ボリュームのエージェンティックワークロードに経済的である。 このリリースにより、Moonshotは西洋のラボに対する最も信頼性の高いオープンウェイトの挑戦者として位置づけられ、DeepSeek、Z.aiなど、中国の急速に成熟するAIエコシステムにおける同様の動きに続くものとなった。Moonshotは2023年に設立され、Alibabaを含む中国の支援者から多額の資金を調達している。 ロイターは、このモデルが複数の評価で主要な米国モデルを上回っていると報じたが、ベンチマークスイート全体の独立した検証はまだ pending である。 ソース：Tom’s Hardware；Reuters；LLM Stats 雅子 訳

データブローカーが個人情報を入手する仕組み、注意深くても避けられない 自分の名前をオンラインで検索し、自宅の住所、電話番号、過去の住所、親族、収入の推定額がすべて表示される。しかも一度も訪れたことのないウェブサイトで。アメリカのほとんどの人にとって、これは仮定の話ではない。これこそがデータブローカー業界のビジネスモデルである。 データブローカーの仕組み データブローカーとは、既存のデータベース、公的記録、小売店、アプリ、ソーシャルメディアプラットフォームから個人情報を合法的に収集し、それをパッケージ化して最高入札者に販売する企業である。ダークウェブで販売される盗難データとは異なり、ブローカーが収集する情報は完全に合法的手段で蓄積されており、この違いが規制をはるかに困難にしている。 彼らは複数の情報源から情報を引き出している。公的記録は不動産所有権、結婚許可証、裁判所の書類、有権者登録情報を提供する。小売店やロイヤルティプログラムは、収入レベル、食習慣、健康上の懸念を明らかにする購入履歴を販売する。モバイルアプリは位置情報データ、連絡先、端末識別子を収集する。ソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーが自発的に投稿したデータを共有、あるいは販売する。 誰がデータを購入するのか 購入者には、広告をターゲティングするマーケティング担当者、リスクを評価する保険会社、身元調査を実施する賃貸人、候補者を審査するリクルーターが含まれる。しかし、同じデータは詐欺にも利用されている。詐欺師はブローカーからデータを購入し、フィッシング攻撃を個人向けにカスタマイズしたり、家族になりすましたり、個人情報盗難を実行したりする。 BBCが今年初めに報じたところによると、インドのコールセンター詐欺師が米国の消費者データをブローカーから購入し、被害者に銀行口座の全額引き出しを強要した事例が確認されている。 オプトアウトの方法 データブローカーから個人情報を削除することは可能だが、骨の折れる作業である。各ブローカーは独自のオプトアウト手続きを運営しており、公的記録が更新されたり、ロイヤルティカードが使用されたりするたびに新しいデータが出現する。プライバシー擁護派はこのプロセスを、さらに厄介なモグラ叩きゲームに例えている。 2026年に施行されたカリフォルニア州のDelete Act（削除法）は、州民がすべてのデータブローカーに一度に適用される単一のオプトアウト要求を行うことを認めている。プライバシー擁護派は、他の州もこのモデルを採用することを期待している。 カリフォルニア州外のユーザーには、IncogniやDeleteMeなどの自動データ削除サービスが加入者に代わってオプトアウト要求を提出し、数百のブローカーサイトをカバーする。セキュリティ専門家はまた、小売店と共有するデータを最小限に抑え、プライバシー重視のブラウザを使用し、定期的に信用報告書を監視することを推奨している。 出典： データブローカーがユーザーが注意していても個人情報を入手する方法に関するPCWorldの記事。 PCWorldで全文を読む 雅子 訳

GoogleはNotebookLMをGemini Notebookに改名し、AI搭載のリサーチおよびノート作成ツールをGeminiブランドに統一するとともに、ネイティブコードの作成と実行を含む重要な新機能を追加した。 2023年にProject Tailwindとしてスタートし、多くのレビューアからGoogleがこれまでに生み出した最高のAI製品かもしれないと評されたGemini Notebookは、現在3000万人以上と60万の組織によって利用されている。Googleの製品エコシステムとの統合が進んでいるものの、スタンドアロンツールとしての位置づけは変わっていない。 最も重要なアップデートは、各ノートブックに割り当てられる新しい安全なクラウドコンピュータである。これにより、ツール内で直接ネイティブコードの作成と実行が可能になる。以前は、NotebookLMはアップロードされた文書を分析し質問に答えることはできたが、コードを実行することはできなかった。この追加機能により、特に定量データを扱う研究者や学生にとって、より強力なデータ分析プラットフォームに変貌した。 ユーザーは、追加フォーマット（.jsonやMicrosoft PowerPoint（.pptx）ファイルなど）で作業内容をエクスポートできるようになり、従来のテキストベースのノートエクスポートの枠を超えた。 Gemini Notebookを他のAIツールと差別化するのは、そのソース限定設計である。ユーザーがアップロードした文書、ウェブページ、PDF、音声ファイルのみを分析し、ソースに回答が含まれていない場合はインターネットを検索しない。数学の文書をアップロードしてイルカの生物学について質問すると、提供されたソースには回答がないと返す。この意図的な制約により、検証されたリサーチに役立つツールとなっている。 名称変更と新機能は、7月16日からGoogle AI Ultraの加入者およびAI Ultra AccessまたはAI Expanded Accessを持つWorkspaceビジネス顧客が利用できる。ウェブ上のAI Proユーザーは、数週間以内にアクセス可能になる。 ノートブックはGoogle Driveと直接同期するようになり、Geminiアプリから直接作成できる。Google検索のAIモードとの統合は将来のリリースで計画されている。 ソース: CNET 雅子 訳

リーナス・トーバルズ氏は、人工知能をめぐるオープンソースの議論に明確な線引きをし、Linuxカーネルは反AIプロジェクトではないと宣言、AI支援コーディングに反対する開発者にはプロジェクトをフォークするか去る自由があると述べた。 「Linuxは反AIプロジェクトの一つではありません。もし誰かがそれに問題を感じるなら、オープンソースのやり方でフォークしてもいいし、ただ去っても結構です」とトーバルズ氏は7月15日にLinuxカーネルメーリングリストに投稿した。「AIが本当に嫌いな人がいることは理解していますが、トップレベルのメンテナーとして絶対に譲れない領域です。」 この発言は、2024年10月にAIメッセージの約90%を「マーケティングの誇大広告」と評していたトーバルズ氏にとって、大きな進化を示すものだ。2026年半ばまでに、彼はカーネル開発におけるAIツールの積極的な擁護者となっている。 「AIは私たちが使う他のツールと同じく、一つのツールです」とトーバルズ氏は書いた。「そして明らかに有用なものです。たった1年前にはそれほど明確ではなかったかもしれませんが、今日もはや疑問の余地はありません。それを疑う人は、明らかに実際に使ったことがないのでしょう。」 彼はさらに次のように付け加えた：「誰かに使わせようと強制しているわけではありませんが、他の人が使うことに反対しようとする人の主張は、非常に大音量で無視します。」 直接のきっかけは、GoogleのエンジニアRoman Gushchin氏が開発したLinuxカーネル向けAI搭載パッチレビューシステムSashikoをめぐる議論だった。Linux Foundationの下で運用されるSashikoは、大規模言語モデルエージェントを使用してカーネルへの提出物を自動的にスキャンし、人間のメンテナーがレビューする前に潜在的な問題をフラグ付けする。このツールは2026年3月にオープンソース化されて以来、テストされたコードセットの約53%のバグを特定したと報告されている。 現在のカーネルポリシーはAI支援開発を許可しているが、人間の貢献者にはDeveloper Certificate of Origin（DCO）を通じて結果のレビュー、開示、署名に対する責任を課している。一部のオープンソースプロジェクトは、低品質の自動提出、レビュー負担の増大、コードの出所の不確実性を懸念し、AI支援による貢献を完全に禁止している。 トーバルズ氏は欠点にも目を向けていないわけではない。2026年5月、AI生成のバグ報告によってカーネルセキュリティメーリングリストが「ほぼ完全に管理不能」になったと指摘し、LLMの出力が不正確になる可能性があることを認めている。しかし彼の立場は、有用な技術に対するイデオロギー的な禁止は逆効果だというものだ。 ソース: Ars Technica; Virtualization Review 雅子 訳

AI推論のボトルネックが変化している。ワークロードが単発の質問応答から、持続的で多段階のエージェントシステムへと進化するにつれ、最も重要な制約はもはやGPUの可用性ではなく、コンテキストメモリである。 「コンテキスト管理がなぜGPUの可用性や計算効率よりも主要なボトルネックになったのか、それが2026年の問いです」と、SolidigmのAI応用研究責任者ジェフ・ハーソーン氏はVentureBeatへのコメントで述べた。「GPUはFLOPあたりのコストが劇的に下がりました。モデルアーキテクチャも推論エンジンもはるかに効率的になりました。しかし、その両方よりも速く成長したのはコンテキストです」 3つのトレンドが問題を悪化させる コンテキスト量は3つの同時進行の力で爆発的に増加している。第一に、コンテキストウィンドウ自体が劇的に拡大しており、最新のモデルは従来モデルよりはるかに大きな入力を処理する。第二に、エージェント型AIシステムは数十から数百のモデル呼び出しを連鎖させ、それぞれが追跡・保持すべき状態を生成する。第三に、企業は監査、ガバナンス、再利用のために推論状態をセッション間で持続させることをますます要求している。 その結果、モデルが推論ステップ間でコンテキストを保持・再利用できるようにするデータ構造であるKV（キー・バリュー）キャッシュは、既存のどのメモリ階層も処理できるように設計された容量を超えて膨張している。 登場するコンテキスト階層 業界の注目は、GPUメモリとネットワークストレージの間に位置する専用のコンテキストストレージ層に向けられている。NvidiaはこのアーキテクチャをCMX（Context Memory Storage Platform）として正式化し、BlueField-4データプロセッシングユニットで管理している。Solidigmを含むストレージ企業は、推論速度でKVキャッシュと検索データを提供するために特別に最適化されたSSD製品を構築している。 「セッション間で保持する必要のある永続的な状態は、コンテキストそのものよりもさらに速く成長しています」とハーソーン氏は指摘した。 TrendForceのAI推論用メモリ需要に関する調査はこの傾向を確認しており、次世代推論インフラの重要なアーキテクチャ要件として、KVキャッシュのSSDベースストレージポッドへのオフロードを特定している。 エンタープライズインフラ計画への影響は大きい。ストレージはかつてコモディティであり、1ギガバイトあたりの最低コストが重視されていたが、今やAIの投資収益率（ROI）を直接決定する要素となっている。SolidigmのAI・エコシステムマーケティングディレクター、エース・ストライカー氏は次のように述べている。「ストレージが十分でなければ、ROIは低下し、最終的な利益に直接影響します」 出典：AI hit the memory wall, now it needs a new context tier（VentureBeat、2026年6月22日）；2026 Trends: Memory for New AI Inference Demand（TrendForce、2026年6月12日） 雅子 訳

SpaceXは木曜日の夕方、スーパーヘビーブースターの複数のラプターエンジンがカウントダウンゼロ時点で着火しなかったため、南テキサスの同社スターベース施設でのスターシップV3ロケットの打ち上げを中止した。 ロケットの自動飛行コンピュータがT-0でホールドおよびアボートコールを発動し、打ち上げの中止に至った。SpaceXのライブ配信ホストであるダン・ホート氏は放送中に「ブースターでホールドが発生し、ラプターエンジンの着火開始時に離陸が中断されました」と述べた。 スターシップ飛行13および2回目のV3試験飛行と位置づけられた本打ち上げは、7月16日18時45分EDT（22時45分UTC）に予定されていた。アボート後、チームは直ちに推進薬の排出を開始した。「現在推進薬を排出中。次の打ち上げ試行は数日後になる見込みです」とSpaceXはXに投稿した。 飛行13は、スーパーヘビーブースターとスターシップ上部ステージの両方に再設計されたハードウェアを搭載する、改良型スターシップV3設計の重要な検証となる予定だった。同社は飛行中にスターリンク衛星シミュレーターを展開し、宇宙空間でのエンジン再着火を実施する計画だったが、中止によりいずれも実現しなかった。 スターシップV3は従来機から大幅な改良を施している。第3世代ブースターは射点タワーでの捕获を容易にする設計で、グリッドフィンが1枚減らされている。SpaceXはまた、複数の過去試験飛行で問題を引き起こした推進薬漏れを防止するための変更も行った。 今回でスターシップV3の打ち上げ試行は2回連続で射台での中止に終わった。2026年5月の初回V3打ち上げ試行も離陸直前に中断されたが、車両は翌日の次の試行で無事に飛行に成功した。 SpaceXはスターシップV3を信頼性の高い打ち上げシステムにする必要がある。同社は2025年に110億米ドル（約85億ポンド）の収益を上げたスターリンクに巨額の賭けをしており、新型ロケットは月面着陸ミッションにスターシップ派生型を選定したNASAのアルテミス計画にとっても極めて重要である。 連邦航空局（FAA）はテキサスからのスターシップ飛行に関する商業打ち上げ許可を監督している。 出典：Ars Technica; Space.com 雅子 訳

Samsungは、AIが単にアプリの中に存在するだけでなく、インターフェースそのものになる未来を描く、Red Dot Design Award 2026受賞コンセプト「Fluid AI Design System」を発表した。 本コンセプトは、AIエージェントと生成型ユーザーインターフェースを組み合わせ、ユーザーの現在のタスク、物理的な環境、状況に基づいてリアルタイムで形状を変化させるもので、10年以上にわたってスマートフォンインターフェースを定義してきたアプリアイコンの静的グリッドとサイロ化されたアプリケーションを置き換える。 ナビゲーション、カレンダーイベント、天気、メッセージのために別々のアプリを開く代わりに、Fluid AIコンセプトの情報は浮遊カードとして表示され、ユーザーが達成しようとしていることに応じて拡大、縮小、再配置される。一例として、会議リマインダーが利用可能な空き時間やナビゲーションルートと自然に組み合わせて表示される様子が示されている。また、ユーザーが操作すると、日付ピッカーがより大きなインタラクティブ要素に変化する例も紹介されている。 本システムは、ユーザーが今何をしようとしているか、どこにいるか、その時点でどのような情報が関連するか（時間、今後のイベント、最近受信したメッセージなど）の3つの入力に基づいて動作する。ユーザーがオペレーティングシステムの構造に適応するのではなく、システムがユーザーの即時のニーズに合わせて形状を変化させる。 Samsungは、Fluid AI Design Systemが将来のバージョンのOne UIの一部となるかどうかを確認していない。この種のデザインコンセプトが正確にそのまま製品化されることはほとんどない。しかし、本コンセプトはSamsungの最近のソフトウェア方向性と密接に一致している。現在Galaxyデバイスに展開中のOne UI 8.5には、画面上の内容に基づいてコンテキスト提案を表示するNow Nudgeや、AIを活用した写真編集などのAI駆動機能がすでに含まれている。 Samsungの次なるメジャーソフトウェアリリースであるAndroid 17ベースのOne UI 9は、7月22日にロンドンで開催されるGalaxy Unpackedで発表される見込みである。同社は、One UI 9が「インテリジェント機能と適応型ユーザー体験」を導入すると予告しており、この表現はFluid AI Design Systemの思想を反映している。 Fluid AI Design SystemコンセプトはSamsungのデザインポートフォリオで公開されており、デザイン業界のイベントでも紹介されている。 出典：Gizmochina; Sammy Fans 雅子 訳

イーロン・マスク、xAIデータセンター向けガスタービン企業に10億ドルを費やす イーロン・マスクは、ジャクソンビルに拠点を置き、1ギガワット以上の発電容量を持つ移動式ガス・ディーゼルタービンの fleet を運営するAPR Energyを、約10億ドル（約770億ポンド）の取引で静かに買収した。 この取引は、公的な発表ではなく、2026年5月14日に連邦取引委員会に提出された早期終了通知によって明らかになった。評価額は、少数株主であるDuos Technology GroupがAPR Energyの親会社の5％の株式に対して約5040万ドルを受け取ったという開示情報から算出された。 APR Energyは、トレーラー搭載型ガスタービンとレシプロエンジンを専門としており、10分未満でフル出力に達し、数日で設置が可能で、固定式発電所に必要な数年がかりの許認可と建設期間を回避できる。同社のウェブサイトによると、同社は「米国最大のAIトレーニングシステム」に375メガワットを供給しており、データセンターの需要増加に対応するため、2026年1月には fleet を1.1GW以上に拡大した。 電気自動車と太陽光発電で評判を築いてきたマスクは、今回の買収により、xAIのGrokチャットボットを稼働させるエネルギー消費の多いデータセンターに電力を供給する化石燃料発電会社を掌握することになる。2026年夏の新規株式公開に先立ち、2026年2月にxAIを買収したSpaceXは、連邦政府の提出書類によると、年初にデータセンター向けガスタービンにすでに28億ドル以上の支出を約束していた。 テネシー州メンフィスにあるxAIのColossusおよびColossus 2スーパーコンピューターは、その大部分が許可なく設置されたガスタービンで稼働しており、NAACP、サザン・エンバイロメンタル・ロー・センター、アースジャスティスなどの環境団体から訴訟を起こされている。これらの団体は、xAIが適切な許可や汚染防止装置なしに約35基のタービンを設置し、年間2,000トン以上の窒素酸化物を排出しているとして、大気浄化法に基づき訴訟を起こした。 司法省は、エネルギー、経済、国家安全保障上の懸念を理由に、タービンの稼働継続を認める介入を行った。施設に隣接する黒人居住区ボックスタウンの住民は、すでに全国平均の4倍の癌リスクに直面している。 法的な課題にもかかわらず、xAIの役員はColossus 2施設でも同様のタービン構成を採用する計画を示している。2026年7月までに、同社はメンフィスとミシシッピ州サウスヘイブン近郊に59基の天然ガスタービンを配備していた。 出典： Tom’s Hardware; Electrek; Latitude Media 雅子 訳

自動的に有効化される生成AI機能への反発が高まる中、その最も鋭い表現がWiredのオピニオン記事に見られた。同記事は、テクノロジー企業はユーザーにAIのオプトアウトを強いるのをやめ、センシティブな機能についてはデフォルトでオプトインにするべきだと主張している。 「自動的に有効化される生成AI機能のためのオプトアウトトグルは、テクノロジー業界全体で標準的な慣行となっている」とWiredのリース・ロジャースは書いている。「センシティブな機能については、『オプトイン』をデフォルト設定にする時期が来ている。」 この記事は、注目を集めるAIオプトアウト論争の波の中で発表された。7月初旬、Metaは同社のAIアプリを使用する誰もが公開Instagramアカウントにタグを付け、その肖像を使って画像を生成できる機能を展開した、ユーザーは設定メニューに移動して手動で機能を無効にしない限り、自動的にオプトインされる仕組みだ。Googleもまた、検索でAI Overviewsをデフォルトで有効にし、ユーザーデータをAIモデルの学習に利用していること、ユーザーが埋もれたオプトアウトトグルを見つけない限り、で批判に直面している。 Wiredの主張は、同記事が「努力の根本的な非対称性」と呼ぶものに焦点を当てている。企業はAI機能をデフォルトでオンになるように設計し、ほとんどのユーザー、特に技術的に詳しくないユーザー、はオプトアウトの仕組みを見つけたり理解したりできないことを知っている。プライバシー保護の負担は完全に個人にのしかかり、企業はより広範なデータアクセスとエンゲージメントの恩恵を享受する。 「オプトアウトは同意を前提としている。それは間違った方向だ」とロジャースは書いた。 同記事は、デフォルト設定がデジタルシステムにおけるユーザー行動の最も強力な決定要因の一つであることを示す研究を引用している。機能がオプトインの場合、adoption率は低くなるかもしれないが、採用したユーザーは積極的で情報に基づいた選択を行っている。同じ機能がオプトアウトの場合、adoption率は高くなるが、尋ねられれば辞退したであろうユーザーも含まれる。 規制当局も動き始めている。EUのデジタル市場法（DMA）とデジタルサービス法（DSA）は、いずれもプラットフォーム運営者に対し、より透明性の高い同意メカニズムを促す条項を含んでいる。2026年に発効したカリフォルニア州のDelete Actは、州民がすべてのデータブローカーに適用される単一のオプトアウト要求を行えるようにしている、現在のシステムが個人に不当な負担を課していることの認識である。 出典: Wired 雅子 訳