はてなキーワード: 識別とは
画像を生成するAIによる無断学習や利用を防ぐために、以下のような対抗手段を講じることが可能です。
1.透かし(ウォーターマーク)の埋め込み:
画像に目に見えるまたは見えない透かしを入れることで、無断利用や生成AIの学習に対して抑止効果を期待できます。特に、目に見えない形で画像データに暗号的な透かしを埋め込む「デジタル透かし」技術が有効です。
画像データに著作権情報や「AIによる無断学習を禁止する」といったメタデータを埋め込み、ウェブサイトには robots.txt ファイルで画像クローラーのアクセスをブロックする設定を追加します。これにより、クローリングや収集の抑制が期待できます。
ステガノグラフィを用いて、画像に気づかれにくい形で識別情報を隠すこともできます。これにより、画像の流出経路や利用先を追跡でき、無断利用の発見に役立てることができます。
4.法的な警告表示や利用ポリシーの明示:
ウェブサイトや画像の配布先に、AIによる無断利用や学習を禁止する旨の法的警告や利用ポリシーを明示することも有効です。利用条件をはっきりと示すことで、AI企業や研究者が慎重になる可能性が高まります。
AIが利用しにくいように、画像に人間には気づきにくいパターンやノイズを挿入する技術もあります。たとえば、AIにはノイズとして認識されるが、人間には問題なく見える小さな変形やカラーパターンを追加することで、AIによるデータ学習が困難になる場合があります。
生成AIの学習を混乱させるための手段には、以下のような方法が考えられます。
1.ノイズや歪みの追加:
画像に目立たない程度のノイズや歪みを加えることで、アノテーションモデルが境界や特徴を正確に認識しにくくする手法です。たとえば、ピクセルレベルでランダムなノイズを追加する、わずかに画像をぼかす、あるいは境界線付近に小さな変化を加えるといった手法が有効です。
アノテーション処理は、対象物の輪郭や特徴を正確に捉えることが重要です。そのため、背景や対象物の輪郭にわずかな不規則性を加えることで、アノテーションツールが対象物の境界を正確に判断しにくくすることができます。たとえば、背景に模様や偽の輪郭を挿入する方法です。
画像に人間には視認しづらい形でテキストやラベルを埋め込むと、AIのアノテーションプロセスが混乱する場合があります。これにより、AIが意図しない領域を注視することがあり、誤認識を誘発します。
4.色や明るさのランダム変化:
画像の色や明るさを部分的に変化させ、一定のパターンを持たないようにすることもアノテーション処理の混乱を招く一手です。これは、オブジェクトの検出や認識が色や明暗の差異に依存している場合に有効です。
5.擬似的なオブジェクトの追加:
画像内に小さな擬似的なオブジェクトや模様を追加することで、AIがそれらを誤って主要なオブジェクトと認識し、アノテーション精度が低下する可能性があります。特に、背景に似たオブジェクトを散りばめることで、AIはどの部分が対象なのか判断しにくくなります。
AIの認識を誤らせるために用いられる「アドバーサリアル(敵対的)な例」を使う方法もあります。特定のピクセルパターンや色の配列を配置することで、AIのアノテーションが意図的に誤作動するよう誘導できます。この技術は深層学習モデルに対して特に効果があります。
画像全体にわずかなカモフラージュパターンを重ねることで、AIの認識を混乱させる方法です。この手法では、人間が見た場合には問題なく認識できるものの、AIが対象を捉える際に誤って検出するようなパターンを画像に追加します。
・思考実験として、danbooruなどアノテーションの元データとして使われているサイトのタグが荒られたら画像生成AIのモデル作成にダメージはありますか?
思考実験として、Danbooruといったアノテーション元データのタグが荒らされた場合、画像生成AIのモデル作成に与える影響は以下の通りです。
Danbooruは、イラストや画像に対して詳細なタグが付与されており、これらのタグ情報は画像生成AIの学習にとって非常に重要です。タグが荒らされることで、画像とタグの対応関係が崩れ、モデルが正確な特徴を捉えにくくなるため、生成精度が低下します。
例えば、特定のキャラクターやテーマに関連するタグが荒らされ、誤った内容のタグが付与されると、モデルはその誤った情報を学習し、キャラクターの特徴や設定が再現されにくくなる可能性があります。
タグが荒らされると、モデルの訓練にノイズデータが増えるため、学習効率が悪化します。たとえば、「黒髪」のタグが誤って「金髪」などに変更された場合、モデルは同じ画像に対して異なる特徴を学習することになり、結果として生成画像の一貫性が失われることが考えられます。
また、同じ画像に異なるタグが付与されることで、モデルが過学習や誤学習を引き起こし、生成された画像が本来の意図からかけ離れたものになる可能性もあります。
Danbooruでは、特定のキャラクターやアートスタイルを識別するタグが多く存在します。これらが荒らされると、特定のキャラクターやスタイルのデータが混乱し、モデルが正確にキャラクターの特徴を把握できなくなるため、ユーザーが期待する生成結果が得られにくくなります。
例えば、あるキャラクターのタグが「髪型」「服装」「色彩」などで荒らされると、そのキャラクターの再現が曖昧になり、モデルが正しいビジュアルを生成できなくなることがあります。
タグが荒らされると、データセット全体の信頼性が低下します。信頼性の低いデータをもとに学習したモデルは、特定の条件で異常な出力を生成することが多くなり、モデル全体の品質が低下します。これは、生成AIが学習中に「どの情報を信頼すべきか」を判断できなくなるため、生成結果が不安定になったり、多様性が失われたりすることが考えられます。
AIモデルを利用するユーザーは、タグを通じて希望する画像を生成したり、条件に合った画像を探します。タグが荒らされると、AIモデルの検索・フィルタリング機能の精度も低下し、生成プロンプトが期待通りに機能しなくなる可能性があります。たとえば、「風景」タグが荒らされ、異なるジャンルの画像が混入するようになると、風景画像を生成したいユーザーの要求が満たされにくくなります。
Danbooruなどのタグが大規模に荒らされた場合、生成AIモデルの精度低下や一貫性の欠如が発生しやすくなり、特にキャラクターや特定のスタイルに依存する画像生成モデルに大きなダメージを与える可能性が高いです。
すでに学習済みのモデルを使って汚染されたデータのクレンジングや異常値検出を行うなど対策される可能性がありますが、それらを阻害する手段はありますか?
無断での学習を妨害し、学習コストを増加させるために、上記の方法を阻害する手法には以下のようなアイデアがあります。これらの手法は、意図的にデータセットの品質や一貫性を崩すことで、学習モデルの精度を低下させ、データクレンジングや異常値検出のプロセスを複雑化することが目的です。
意図的に誤ったタグや無関係なタグを画像データに付与し、データセットの信頼性を低下させます。これにより、転移学習やラベルノイズ検出が困難になり、正確な特徴量を学習するコストが増加します。
例えば、キャラクター画像に全く無関係なタグ(「動物」や「風景」など)を追加することで、モデルがどのタグが信頼できるか判別しにくくなり、誤ったラベルがノイズとして学習されるリスクが増えます。
2. 特徴量をぼかす/微妙な変更を加える
特徴量ベースのクレンジングや類似度分析に影響を与えるため、画像の特徴がわずかに異なるように加工を施します。具体的には、色調を微妙に変える、ランダムなピクセルの位置でノイズを追加する、または特定の部位を意図的にぼかすことで、モデルが抽出する特徴量の安定性を低下させます。
この方法により、同じキャラクターやスタイルであっても類似度分析が困難になり、正確なクレンジングが行いにくくなるため、データ処理のコストが増加します。
特徴が異なるバリエーションや擬似的な異常データを大量に追加することで、異常検出アルゴリズムの信頼性を下げます。たとえば、キャラクターのデザインや背景を少しずつ変えた画像を意図的に作成することで、異常値検出が頻繁に誤検出されるようにします。
こうしたデータが混在することで、オートエンコーダーやアンサンブルモデルを使った異常検出が混乱し、正確な異常サンプルの抽出が困難になります。
4. 高頻度で微小なラベル変更を行う
学習済みモデルの転移学習やラベルノイズ検出を阻害するために、同じ画像に対してラベルを定期的に変える手法です。微小な変更を行うことで、モデルは正しいラベルを安定的に学習することが難しくなり、モデルの信頼性が低下します。
例えば、ラベル「黒髪」を「暗めの髪」や「濃い色の髪」などに頻繁に切り替えることで、学習に不確実性を持ち込むことが可能です。
データセット内で非常に類似した画像を複数の異なるタグで登録することで、モデルの学習を混乱させます。特定のキャラクター画像を少しずつ変化させて複数のタグを付けると、モデルは「どのタグがどの特徴に対応しているのか」を判別しにくくなり、データセットのクレンジングが複雑化します。
特に、タグの一貫性が失われるため、類似度分析やアンサンブルモデルによる異常検出の効果を低下させることが期待できます。
AIモデルが認識を混乱させるように、アドバーサリアルノイズ(敵対的な例)を追加します。人間にはほとんど気づかれないレベルのノイズを画像に追加し、モデルが特定の特徴を正確に認識できないようにすることができます。
このノイズにより、モデルの特徴量ベースの学習が混乱し、意図した通りに学習できないため、クレンジングの精度も低下し、データ処理の手間が増加します。
特定のルールではなくランダムにタグをつけたり、特定のカテゴリ間でランダムにラベルを入れ替える方法です。これにより、ラベルと画像の関連性が薄れ、アノテーションの一貫性が失われます。この乱数による偽ラベルの付与は、ラベルノイズ検出やアノマリー検出において、真のラベルを見極めるコストを大幅に増加させます。
まとめ
これらの手法は、AIの学習やクレンジングを意図的に妨害し、無断学習にかかるコストを増加させるために有効です。特に、「微小な変更」や「アドバーサリアルノイズの付与」といった手法は、見た目の品質に影響を与えずにモデルにノイズを持ち込むため、非常に効果的です。
https://president.jp/articles/-/87827
このままでは国民皆保険が壊れていく…金子勝「マイナ保険証は政治献金企業が儲かる究極の寄生システム」
敬称略です。
政治献金と技術的に遅れた日本の情報産業のための救済事業との結びつきは非常に強い。
ほぼ10年間でマイナンバー関連事業を少なくとも3000億円近く発注していると見られるが、大企業8社が共同受注などで独占的に契約している。
そんなことはありません。むしろ、大手IT企業はこの手の自治体公共事業が薄利すぎて足を洗いたがっているというのがほぼほぼ現在の状況です。最近では大手の撤退が激しく、元々大手が担っていた部分を別の中堅SIerが無理して受注したものの、ノウハウもなく薄利過ぎて対応出来ず納期通りに納品できない案件が続発しています。そこで、入札参加条件が上げられた結果、入札が予定価格を上回り、随意契約になると言うケースが多発しています。
見る人が見れば、NTT系が基本を抑えつつ、周辺の企業が参画しているというのがわかると思います。大手5社のコンソーシアムで、NTTコムがメイン、NTTデータ、NEC、日立、富士通の合わせて5社で共同受注しています。そして、他に手を上げた企業はありません。
NEC・日立・富士通は関連公共システム(住基や戸籍、税務システムなど)が関わりそれらとのつなぎ込みが必要になるからですね。
他に手を上げた企業がない上、入札では予定価格を上回ってしまった結果、随意契約と言うケースです。報道によれば、いずれも随意契約にするにあたって、調整の結果入札価格よりも低い価格で受注させているようです。
他、凸版とDNPは物理的なカードの発行業務をやっており、合わせて800億円ぐらいの受注額です。そしてマイナカードは1億枚発行していますので、1枚辺り800円。カードは物理的に1枚300円はしますし、送付事務に使う簡易書留は350円しますので。単純に残りの取り分は150円です。全然高くありませんね。ここで事務手続きなどをやる事になります。数が多いので最大限コストは低く抑えていると思いますし、全てが郵送交付ではないとか細かい話はあるでしょうけれども。
JECCはリース会社です。国の予算の関係でいったんファイナンスを引き受る。大手IT企業がごそっと出資している特殊な会社です。金額はでかいですがこの会社が入るのは主に行政の硬直性の問題です。
何故か突然旧ソ連・ロシア方面の用語が出てきて面食らった人もいると思いますが、オリガルヒとは、官製の新興財閥だそうで、その方面の人たちからは社会主義国家ソビエト連邦が崩壊したどさくさに紛れて、民間にいくときに出来た悪しき存在という事で、よく批判に出てくる用語です。
さて、彼らはオリガルヒなのでしょうか?
そんなわけないんですね。
一般的にIT企業が求める水準の利益率とは30%と言われる中、政府系の仕事は利益率が1割を切る事があたりまえです。エンジニア不足の中でやりたくない仕事です。
NTT系が1300億円程度の受注をし、物理的発行やリース会社を合わせて8割以上で、残りとは大きな差があります。ここで金子らなぜNEC日立富士通を入れたのか。それは5社が献金していると言いたいが為に3社を水増しした感じがしますね。
まずは、利便性について検討しましょう。金子はこの一文のみ、内容も根拠も全く触れず、まるで自明のような扱いですが事実とは異なります。
政府は、マイナンバーカードの調査を定期的に行っており、最新の結果はこちらです。
少なくとも、利便性が「まったくない」と言う事は「まったくない」ことがわかります。
やたら多くの紐付けをするために、なくしたり盗まれたりすると、すべての個人情報が漏れてしまう。
ここでは逆に、全ての情報が漏れるにはどのような条件が揃う必要があるかを並べてみると
と言う事が必要。
と言う事が必要です。
さてこれを「セキュリティがまったくない」と表現するのが適切でしょうか?
現状、これよりも固いセキュリティを強いているシステムは本当にわずかです。
暗証番号のない顔認証マイナ保険証、スマホのマイナ保険証(これもマイナ保険証をスマホに接触させないと使えない無意味なもの)など、数種類のカードが発行される極めて非効率なもの
これは明確に誤りです。何故ならば、1人に発行されるマイナカードは1枚しかないからです。受け取る側のシステムも一つ。
「マイナ保険証をスマホに接触させないと使えない無意味なもの」も誤りです。最初の1回だけ行えばよく、使う時にマイナカードは必要ありません。
初回のそれはマイナカードで認証する為に必要というだけの話です。
さて、金子はこの状況を「数種類のカードが発行される極めて非効率なもの」とする一方で、「多数数の紐付けを止め、一つひとつ独自のOS(オペレーティング・システム)で」を提言しているのですが、整合性がありません。
マイナンバーシステムが設計されたのは今から10年前の2014年ですが、当時はまだスマートフォンに安全に電子証明書を持たせる仕組みがありませんでした。
現在できる様になったのは、日本政府や担う企業なども参画し国際標準規格を作ったからです。ISO18013-5が正式に出来たのは2021年です。最初からできた所は存在しないでしょう。そしてこの規格を世界が利用しようとしています。
これも誤りです。いまでもICカードが最も堅いセキュリティ確保の手段の一つです。
それは何故かと言うと、ICカードに入れた鍵は、現実的な手段では取り出す事も複製もできないからです。これはパスワードが漏れていても完全に中身を出せないと言う意味でもあります。
こういったことを言っている人は、大抵プラスチックカードといえば磁気カードの時代で認識が止まっている事が多いです。
ICカードは、単に定型の情報を返すものではなく、このカード自体がコンピュータです。マイナカードを利用する時にパスワードを入れますが、このパスワードはオンラインではなく、カードの中で処理されます。そして複数回数間違えると、カードの中の最も重要な鍵、電子証明書が消されアクセス出来なくなります。また、電子証明書も、このICカードが演算して帰す事で行われます。こういったことを理解しているのでしょうか。
また、顔認証が不安定という詳細が明らかにされていませんが、事実として顔認証は99%の精度があります。たまに「マスクをしていたのに顔認証が通った」という人もいますが、これはマスクをしていても顔認証ができる技術を使っているからです。他人のマイナカードで認証ができてしまったと言った話が出回っていますが、反マイナカード保険証団体の調査した結果2件だそうです。日本の保険医療の件数は数億件ありますが、そのうち2件です。
その理由をオンプレミス方式で、クラウドプラットフォームにしてないからだと説くのですが、今回出てきたトラブルはシステム的なトラブルはほんのわずかであり、ほとんどはインプットするデータの問題でした。
これは、仮にアメリや中国の巨大IT企業に依頼しても同じ事が起きていたでしょう。
金子は「マイナ保険証のひどい醜態」を自明のごとく上げていますが、その具体的な中身について一切論じていませんが、これが事実だと言う客観的な証拠がありません。全国民が使用しているシステムであると言う事を考えたとき、例外でマイナーなトラブルしか起きていませんが、これはむしろ過剰品質とさえ言える状態です。
オードリー・タン氏は、マイナンバーシステムの普及が必要不可欠だと言う事を自明のものとして扱った上で、普及を進めるにはどのようにしたら良いかと言う点で多くの提言を行っています。
また、台湾は日本以上に全ての情報が「中華民國統一證號」に統一されており、身分証の携帯が義務づけられているなど、日本より遙か前から「国民総背番号制です。前からあるが故にシステムが古い所があって運用に苦労をしているようですが、その全てを捨てて失敗だなという暴論が出ているとは聞いたことがありません。
ちょっとこれの意味が分かりません。金子は、オードリー・タン氏の名前を出した直後にこれを言っているのですが。その段落を全部抜き出すとこうです。
マイナ保険証については、通常の健康保険証廃止を止め、一からやり直して、クラウド上でスマホのアプリにする。多数の紐付けを止め、一つひとつ独自のOS(オペレーティング・システム)で丁寧にプログラムを組んでいくことが必要である。
もっと意味が分かりませんが、ここから頑張ってエスパーしてみます。
これについては全く逆です。マイナンバーシステムを通じてデータを関連づけすることによって、システム間で生の個人情報を槍と知りなくて良くなると言うメリットがあります。
共通IDがない場合、一貫した行政処理を行う時には、住所氏名生年月日といった従来からの本人の個人情報で判別するしかなくなります。
一方で統一つぃたIDで管理されている場合は、その結びつけの情報だけでデータのやりとりが出来ます。また、結びつけの情報は中央に存在するシステムが管理するのみで、接続されているそれぞれのシステムではユーザを識別する情報は別々です。中心に存在するシステムを通さないと結びつけが出来ない仕組みになっています。
また、中央のシステムで結びつけの情報を捨てるだけで容易に結びつけが出来なくすることが簡単にできます。
しかし、リアル情報を使ってしまうとそのような事はできません。
既にマイナポータルはスマホで動いていますし、一からやり直す必要はありません。
また、既に述べたようにICカードは現時点で全国民規模で動作させるセキュリティとしては最も固いものの一つです。スマホのアプリ専用にするのはセキュリティ(これは情報保護・不正アクセス回避という他に、可用性という意味も含みます)の問題があります。
現在、スマートフォンに入れることが出来る環境が揃ってきましたので、スマートフォンに入れた証明書を普段は使用して、マイナカード本体は家に置いておく、と言うスタイルが可能になります。
また、マイナカードのアプリケーションはいわゆる「クラウド」と呼ばれるシステムで多数動いており、既にクラウド上であると言えます。
既にOSレベルで独自に作成する意味はありません。それも一つ一つ別のシステムに刷るなどと言う意味はありません。
これは、交通安全のために、全ての自動車の運転方法をバラバラにするべきだ、と言っているようなものです。
また、問題になっているのはその上に乗っているサービスであるため、これによって何かが良くなることはありません。
一概には言えませんが、金子が成功例としてあげるGAFAMなどでは「Agile開発」と言われる手法が一般的になっていますが、これは「丁寧にプログラムを組んでいく」から連想されるものとは大きく異なるものです。
政府や厚生労働省が描いている医療の姿はまさにこれそのもの(もう少し具体化され、洗練されていますが)だと思いますが、何故これが「完全に間違っている」のでしょうか。
また既に実現している部分があります。
一方で実現されていない部分もあり、それを補うためにマイナンバーシステムを共通IDとして活用しようと言う事になっています。
電子投票のシステムを構築し、以下のシナリオに対応するには、技術的および制度的な困難が伴います。しかし、いくつかの国や地域が取り組んでいる例もあり、それぞれに対応する方法も検討されています。
問題点:家庭内での監視を防ぐため、投票者が自由に意思表明できる環境が求められます。
対策例:エストニアでは電子投票(i-Voting)を実施しており、家庭からも投票可能です。このシステムでは、投票者が選挙期間中に何度でも投票できる「リバイオット」機能を導入しており、他者の監視下で投票を強制された場合、後で自分の意思に基づく投票に変更できる仕組みを取り入れています 。
問題点:一人の有権者が複数回投票しないようなシステムの信頼性が求められます。
対策例:エストニアでは、電子投票に個別認証が必須で、国民IDカードやモバイルIDを利用して有権者を特定し、多重投票が防止されています。また、ブロックチェーン技術を使った透明性のある投票システムを導入する動きもあり、これにより票が重複していないことや不正な改ざんがないことを検証可能です 。
問題点:投票内容が第三者(特に現政権)に漏れない仕組みが必要です。
対策例:エストニアやスイスなどでは、投票内容が匿名化される電子投票システムが採用されています。投票者の識別情報と投票内容は分離され、識別が不可能となるため、監視のリスクが低減します。さらに、ブロックチェーンなどの分散型台帳技術を利用することで、投票結果が改ざんされない仕組みを採用することが可能です 。
問題点:サイバー攻撃や情報漏洩のリスクを防ぐため、堅牢なセキュリティ対策が不可欠です。
対策例:エストニアは、サイバー防衛に強い姿勢を持ち、投票システムに多層防御を実装し、投票データをリアルタイムで監視し、異常が検知されれば即座に対応します。また、投票システムのバックアップをブロックチェーンに保存し、外部からの改ざんを防いでいます。エストニアではサイバーレジリエンスの確保に努める一方で、スイスでは第三者機関による定期的なセキュリティ監査や脆弱性テストも実施しています 。
電子投票の実施は技術的には可能ですが、プライバシーの保護、サイバーセキュリティ、法的整備、教育・啓発といった分野における準備が必要です。特にサイバーセキュリティの脅威や家庭内監視といった課題に対応するには、技術的な仕組みと共に、社会的・倫理的な理解を深めるための教育も重要です。
参考文献
1. 「Estonian e-Government」
2. 「Switzerland’s E-Voting System」
会社の人に魂を情報化したいんですよね って話をしたらうんち扱いだったので ここに記して流してしまいたいと思います。
□魂の情報化とは
魂そのものをコンピュータ上で再現すること。(人間の思考や精神をAIで再現することじゃないよ!)
※ここでいう魂とは攻殻機動隊で言うゴーストのこと。ゴーストを情報科学的に定義したかったというのがモチベーション。
魂の構成要素を特定してその構成要素から一意な情報を作成すれば
□そんなことして何が嬉しいの?
Web上でAIと人間の見分けがそのうちつかなくなるから。人間にしか与えられない権限が必要。
□魂の構成要素
精神の情報化は困難だが、精神は経験によってもたらされている とすれば 経験を情報化すれば解决できるのではないかと考えた。
経験とはリアルワールドの経験何でも良い。Amazonの購入履歴とか、病院いったとか、1日中寝てたとか 何でも。
DNA(AIにはないがそれだけでは一意にならない)と経験情報から鍵やら識別子を生成したらいいでしょっていう考え。
・組み合わせでユニークになる
という制約で考えても上記になった。
・先行してAIとの見分けをやっている人がいる
・Web上でAIと見分けがつかなくなるのはわかるけど、リアルワールドで見分けがつかなくなるのはかなり先の未来。
なのでリアルワールドで人間かどうかを判定してそれをWebに持ち込めば、しばらく問題ないのでは。
という合せ技一本の理屈を覆せなくて終了。
戸籍などとは違う正真正銘生きた証を残せる、というような副次的な価値もありそうなんだけど。
ともあれ御陀仏でした。
私はトランスジェンダーで、「性自認って結局何?」とよく聞かれるから、私の理解する限りで書いてみる。と言っても、専門家でも何でもない当事者の一人が本を読んだりして考えたことなので、正確性は保証できない。
まず「性自認」はgender identityの訳語だ。identityは「自己同一性」と訳したり「アイデンティティ」とカタカナで書いたりするが、高校現代文のキーワードとしてお馴染みだからよく知られてる言葉だと思う。もともとはエリクソンという心理学者が提唱した概念。エリクソンは難しくてちゃんと読めてないけど、解説とかを見ると、要は安定して持続的な「自分はこういう存在だ」という意識のことらしい。
アイデンティティの確立は青年期の課題だとエリクソンは考えていた。思春期に自分は何者なのかという課題に向き合い、それを乗り越えるなかで自分のアイデンティティを確立していく。それがうまくいかないと同一性拡散という自分が何者なのかわからない崩壊状態になり、様々な精神的な疾患を生じさせる。
このアイデンティティだが、単に個人の内で完結するものではなく、社会との相互交流の中で、社会に自分自身を位置付けるようにして形成される面も大きい。それは例えば、自分自身を特定の言語と結び付けるとか、特定の国と結び付けるとかして、「自分はこの国の人間だ」というアイデンティティを形成する場合などに起きる。性別もこの関連で扱われる。
この社会には主に二つの性別グループがあって、良し悪しはともかくとしてそれぞれ違う扱いを受け、違う行動傾向を育んでいる。思春期の体の変化に気持ちが追いつかず、いきなり「男」や「女」を期待されて苦痛を覚えた人は多いと思うけれど、そうした人はアイデンティティの確立が始まる時期にまさに自分と性別グループの結び付けという課題の解決に困難を覚えていたのだろう。でも多くの人は思春期を過ごす中で遅かれ早かれ少しずつこの課題を乗り越え、安定した仕方で自分と特定の性別グループを関連付け、その性別の人間としてのアイデンティティを確立する。
gender identityというのはこの話だ。多くの人は青年期にアイデンティティを確立する過程の一部として、葛藤を乗り越えながら自分と特定の性別とを結び付ける自己理解を発現させ、それで心理を安定させる。
性別に関してややこしいのは、こうした青年期の課題としてのアイデンティティの確立とは別に、子供の頃に決められ、周りからの識別に使われるラベルとしても性別が機能している点だ。だから、gender identityの確立は単にアイデンティティを安定させるだけでなく、すでに与えられているラベルに即したアイデンティティ形成を期待されるという面もある。多くの人は多少の葛藤はあれど、これらをいずれも遂行していく。こうして人はシスジェンダーに育っていく。シスジェンダーの中にも葛藤が他の人より長引いたり強かったりする人もいて、そうした人は性別違和に似た感覚を覚えたことのあるシスジェンダーになるのだろう。
けれど、ごく稀に何らかの理由でそれがどうしてもできない人がいる。つまり、性別に関してあらかじめ与えられたラベルに従おうとするといつまで経ってもアイデンティティが拡散し続け、心理的な症状を生じさせる人だ。言い換えると、性別違和を感じる人だ。そうした人の中には、周りから期待される性別と異なる性別に自己を結び付けて初めてアイデンティティが安定する人もいる。ただ、その場合でもそのままでは周囲がそのアイデンティティを承認してくれず、社会と摩擦が生じ続けるし、自分のアイデンティティもその都度疑われて安定しづらくなる。だから、摩擦が生じないように見た目を自分と結びついている性別の人間として周囲に承認されやすいものに変えていくことがある。これがトランスジェンダーだ。
中には、どちらの性別グループとも安定した結び付きを形成できない人もいる。そうした人たちの中には、ノンバイナリーという新しいグループの一員として自己を理解したらアイデンティティが安定する人もいる。
一人の当事者に過ぎない非専門家の素人意見だけど、性自認というのはこういうものだと私は考えている。
この考え方だと、反トランスの右派がトランスを攻撃する中で持ち出してくる「トランスエイジも認めないとならないのか」という議論の馬鹿らしさも見て取れる。特定の年齢や年代であることというのは常に流動的で、青年期における安定したアイデンティティ確立の課題には関わりようがなく、例えば18歳としてのアイデンティティを葛藤を乗り越えて獲得するなどといったことはなされない。なので、そもそもアイデンティティには年齢という要素は入っておらず、それゆえ割り当てられた年齢と年齢自認のギャップなどというものは生じない。性自認を単なる自称に貶めるためのレトリックに過ぎない。
トランスレイスも反トランスのレトリックで頻繁に持ち出されるけど、こちらについては人種アイデンティティのことに詳しくないからよくわからない。ただ、人種が養子とかでなければ多くの場合で親から子へと引き継がれるがゆえに、その家庭の人間としてアイデンティティを形成することとその家庭の人間にはない人種の持ち主としてアイデンティティを形成することが矛盾し、安定したアイデンティティに向かわないとかはあるかもしれない。そうすると、性別の場合と違ってトランスが、不可能かはわからないけどかなり困難になるだろう。
内心いまのままで良いと思ってるなら揺らぐ必要ないけど、本当に楽しみを増やしたいと思っているなら感性じゃなくて知識を増やすといい。
この食器は歴史的にどの国でいつごろ生まれたデザインだとか、昔はこの色を出すのが難しかったとか、日本の焼き物がそれぞれどの地方で生まれたものかとか。
服にしても買わなくていいから流行の色、柄、シルエット、テイストを知っておくと、このブランドは流行の柄をこう取り入れたとか細部が見えてくる。
それから製作者にスポットライトをあてた番組や記事を読むと、どこに力を注いでいるかがわかりやすいので鑑賞の仕方がわかる。
あるブランドがいつごろ生まれて、これまでどういうデザインの服を出してきたかをストーリーとして見ると興味を持てるようになる。
この意見における問題点や矛盾点を指摘するとともに、旧統一教会(現在の名称は「世界平和統一家庭連合」)に関連する具体的なリスクについて説明します。
意見では、統一教会が合法な存在であり、暴力団や過激派とは異なると主張しています。しかし、統一教会の活動に関連する問題は、その合法性に疑問を投げかける数多くの事例が存在する点にあります。たとえば、信者やその家族から多額の献金を強要する手口や、霊感商法による不当な販売行為などが長年にわたって問題視されています。これらの行為は、消費者保護法や詐欺に関連する法律に抵触する可能性があり、実際に訴訟や返金命令などが行われてきました。
統一教会と暴力団や過激派を比較すること自体が不適切です。暴力団や過激派が直接的な暴力行為や違法薬物の取引を行うことに対して、統一教会は精神的な影響力を用いて経済的搾取や信者のコントロールを行うという、異なる種類の害をもたらしています。このため、両者を同じ基準で評価するのは適切ではありません。社会に対する影響の形態が異なるため、それぞれのリスクを理解した上での対応が求められます。
統一教会が宗教法人であるため、信仰の自由の観点から批判しにくいとされていますが、信仰の自由は他人に害を与えない範囲で尊重されるべきものです。統一教会の活動が不当な経済的搾取や、信者に対する精神的な圧力を伴う場合、これらの行為は信仰の自由の範囲を超え、社会的に問題視されるべきです。
この意見では、「統一教会に対する批判は熱心だが、暴力団や過激派に対しては同様の批判が少ない」としています。しかし、実際には暴力団や過激派に対する批判や取り締まりも強化されており、社会的にも非難されています。統一教会に対する批判が際立つのは、政治家や権力者との密接な関係や、彼らが与える政治的影響が原因であり、これが問題をより複雑にしているためです。
1. 政治への影響力:
統一教会は、自民党をはじめとする複数の日本の政治家と関係を築き、政策や政治活動に影響を与えてきたとされています。これにより、教団の利益が政治的に優先される可能性が生まれ、政策決定が国民全体の利益に反する方向に歪められるリスクがあります。
統一教会は信者に対して多額の献金を要求し、それが信者やその家族の経済状況を悪化させるケースが報告されています。霊感商法や偽りの教義に基づく商業活動によって、被害者が金銭的に困窮し、家庭の崩壊を引き起こす事例が多数確認されています。
統一教会は、信者に対する強力な精神的コントロールを行い、信者の自由な意思決定を阻害することで知られています。これにより、個人の自己決定権や人格形成に悪影響を及ぼし、社会生活における健全な活動を妨げる危険性があります。
信者に対して長時間の労働や過度な献金を強いること、さらには信者の家族が教団の活動によって不利益を被るといった問題も指摘されています。これらの行為は、人権侵害としても大きな問題とされています。
改善策
• 透明な調査と報告: 政治家や政党との関係性を透明にし、統一教会が政治にどのような影響を与えているかについて公正で詳細な調査が必要です。
• 消費者保護の強化: 信者に対する経済的搾取を防ぐため、消費者保護法の改正や強化が求められます。
• 教育と啓発: 一般市民に対して、カルト教団のリスクや識別方法についての教育を行うことで、教団による被害を未然に防ぐことができます。
これらの問題に対処するためには、単に違法行為を摘発するだけでなく、教団が社会や政治に与える影響を根本から解決することが求められます。
地図アプリとか作ってた自分からすると、市区町村だけでは不十分で、番地レベルまではちゃんとしててほしい…😟
(番地の次の建物名とか部屋の番号とかは、できれば番地と分離していてほしい…
全角と半角の数字が混ざってるとか、当然だけどやめてほしい(まあ、ジオコーディングのサービス側でかなりなんとかしてもくれるけど…
地図のシステム作ってると、変な住所に詳しくなるんだけど、市区町村はともかく、その下が普通じゃない住所がある
なんかまとまった敷地に家が建ってて、家は番号で識別されてる(仮に横浜市に増田という土地があったとしたら、横浜市増田101みたいな…、もっと変なのもあったはず
ああいうのも表記ブレがあると、尚更ジオコーディングとかで失敗するからやめてほしい
あと、合併とかがあったからかもしれないけど、同じ家に二つの住所がデータから見つかったりとか、正規化だけじゃなくて、結構データのチェックが面倒なんだよね
地図もGoogleみたいに航空写真からある程度は自動で生成できるけど、ゼンリンみたいにちゃんとした地図は人力によるところが大きい
ここだと有識者が多そうなので、是非お知恵を貸してほしい。
Androidスマホに無線接続した入力デバイスからの入力を置き換えることで、YouTubeやNetflix等のアプリで、巻戻し、早送り、前の動画への移動、次の動画への移動を実現したい。
なお、Galaxyだと標準の設定でマウスからの入力をカスタマイズできるらしいけど、いま使用しているスマホはカスタマイズできない。
※そもそも入力を巻戻し、早送り等の特定機能に紐付けることができるかは不明。
・Google Pixel 7 Pro (Androidバージョンは14)
・Huawei P30 lite(Androidバージョンは不明※いま手元にないが、常に最新にアップデートしている)
実現方法は以下があると思うけど、①だと最も嬉しく、数字が大きくなるほど避けたい方法。
できない場合はできないと教えてもらえると嬉しい。
Google Playでの公開でも、apkを配布しているケースでも、どちらでも可。
該当するアプリがあれば教えてほしい。
そんなデバイスがあれば教えてほしい。
ざっくり要件だけど、以下を実現するアプリを自作するのに参考となるサイトや答え(コード)を教えてほしい。
習得コストも含めてそんなに時間をかけて実装したくないという前提で、どんな言語をどんな環境で実装すればよいかも教えて貰えると嬉しい。
こちらに関しては製品のアップデートも難しいだろうから、ほぼほぼ無理だと思っている。
長くなったけど、有識者がいれば教えて欲しい。
日本人の名前というのはマイナンバーとする。これは真名とする。
それ以外の名前は利用前にマイナンバーに対して登録する手続きを行う。これでそれらの名前は正式な名前になる。
木下藤吉郎であろうが羽柴秀吉だろうが好きに名乗っていい。名前はいくつ名乗っても良い。無制限はいかんな上限100個ぐらい。
役所やそのシステムにその名前と住所などの付帯情報を添えて本人確認を要求し、当人のマイナンバー経由で当人に確認が行って許可が出たときにそれがあだ名じゃあなくて名前だと判明する。
そういうのでいいじゃん。
結婚してもしなくても苗字っぽい部分を変更したり追加したりできるようにしよう。
お気に入りの武将の名字に勝手に変更したりアイドルの芸名に合わせちゃったりする人が出るかもしれんがそういうのも良いことにしようよ。
今の名前みたいな一意でない識別子に頼るのやめよう。意味が薄いし無駄が多すぎる。
それに伝統的にも成人して名前変わったりしてたんだしさ。結婚しないと原則名前変わんないなんて運用してるから夫婦の名前がどうこうなんて争うことになってるんだ。
ちゃぶ台ごとひっくりかえせ!
Twitterでやばいプライバシーポリシー見かけたのでメモ
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第8条(プライバシーポリシーの変更)
本ポリシーの内容は,ユーザーに通知することなく,変更することができるものとします。
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第9条(お問い合わせ窓口)
本ポリシーに関するお問い合わせは,下記までお願いいたします。
以上
(a) (5点)予想外の一時的な熱波が東海岸を襲った。ニューイングランドのアイスクリーム市場への影響を示しなさい。
(b) (5点)政府がアイスクリームに課税を導入し、生産者がその税金を支払うことになった場合、アイスクリーム市場にどのような影響があるか?
(c) (5点)中国とメキシコは主要な繊維生産国である。メキシコの労働者がストライキを行うことを決定した場合、メキシコの繊維市場にどのような影響があるか示しなさい。
(d) (5点)(c) で述べた状況が中国の繊維市場に与える影響を示しなさい。
(e) (5点)政府がボトルウォーターに価格上限を設定したと仮定した場合、ボトルウォーター市場にどのような影響があるか示しなさい。
(a) (5点)一般的なコンピュータ vs. Apple MacBook Pro ラップトップ
(b) (5点)一般的なステレオヘッドフォン vs. 補聴器
以下の財ごとに、短期的または長期的にどちらがより自己価格弾力性の高い需要を持つと予想されるかを識別しなさい。上記と同様に、簡単に理由を説明しなさい。
(a) (7点)P_Aを1ドルに固定し、P_T = 5 と仮定しなさい。りんごジュース市場における均衡価格と数量を計算しなさい。
(b) (7点)不作の季節によってりんごの価格が2ドルに上昇した場合、新たな均衡価格と数量を求めなさい。解答を図で示しなさい。
(c) (8点)P_A が1ドル、紅茶の価格が3ドルに下がった場合、新たな均衡価格と数量を求めなさい。
(d) (8点)P_A = 1 ドル、P_T = 5 ドル、りんごジュースに価格上限 P^* = 5 ドルが設定された場合、りんごジュースの超過需要はどのくらいになるか。解答を図で示しなさい。
(a) (10点)この市場での需要と供給の方程式を解き、需要曲線と供給曲線をスケッチしなさい。
(b) (15点)現在、鋼鉄の価格が1トンあたり15ドルで、世界中での鋼鉄の販売量が1億5000万トンであることを発見したと仮定しなさい。今年の業界団体の最も最近の弾力性推定値は、需要が-0.125、供給が0.25であることを発見しました。部分(a) の図を使用して、過去1年間に供給曲線と需要曲線がどのように変化したかを説明しなさい。その変化を説明するような出来事は何か?