カタパルトスープレックスニュースレター準備号

ナンバープレート読み取りカメラの脆弱性でプライバシー侵害の危険／ネットワーク中立性の死／賢いAIは間違いを認めない事例／AIが作成したスコアのせいでアパートを借りられなかった女性が裁判で勝訴／米国、「アルゴリズムによる価格設定」で大手不動産管理会社6社を提訴など

ナンバープレート読み取りカメラの脆弱性でプライバシー侵害の危険

セキュリティ研究者のマット・ブラウンは、全米各地の警察や自治体が設置している自動車ナンバー読み取りカメラ（ALPR）の多くが、インターネット上で誰でもアクセス可能な状態になっていることを発見した。問題となっているのは、モトローラ製の「Reaper HD ALPR」。本来は警察や自治体の非公開ネットワークで運用されるべきカメラだが、設定ミスにより約170台のカメラが一般公開状態となっている。これらのカメラは、通過する車両のナンバー、メーカー、モデル、色などの情報をリアルタイムで送信している。この脆弱性を受け、プライバシー活動家のウィル・フリーマンは、暗号化されていないALPRの映像から車両データを自動的に収集し、スプレッドシートに記録するツールを開発。シカゴ近郊のカメラを使った実験では、特定の車両の移動履歴を容易に追跡できることが実証された。モトローラは、2022年6月に販売を終了した旧モデルであることを認め、ファームウェアのセキュリティ強化を進めると表明した。しかし、ALPRのセキュリティ問題は2015年から繰り返し指摘されており、ブラウンは「一度野外に配備された技術は、時間とともに攻撃が容易になるだけで、難しくなることはない」と警告している。（リンク）

ネットワーク中立性の死

先週、第6巡回控訴裁判所が、バイデン政権下で復活させたネットワーク中立性規制を無効とする判決を下した。この規制はインターネットサービスプロバイダー（ISP）が特定のウェブサイトやアプリケーションを優遇することを禁止するものだった。この判断の背景には、2024年6月の最高裁判決「ロパー・ブライト判決」がある。この判決は、行政機関が法律を独自に解釈する権限を制限し、裁判所が自ら法律の「最善の解釈」を決定できるとした。これにより、連邦通信委員会（FCC）の専門的知見よりも、裁判所の判断が優先されることになった。このネットワーク中立性規制は、オバマ政権で導入され、トランプ政権で撤廃され、バイデン政権で復活するという政治的なシーソーゲームを繰り返してきた。今回の判決により、このような行政機関による規制の振り子運動に終止符が打たれた形だ。ただし、この問題は完全な終わりを迎えたわけではない。カリフォルニア州は2018年に独自のネットワーク中立性法を制定しており、インターネットが州境で止まらない性質上、この州法は事実上、全米に一定の保護を提供している。（リンク）（リンク）

賢いAIは間違いを認めない事例

Marcel Salathéのニュースレターから。ショパンのノクターンの楽譜を提示したところ、AIは完全な誤認識をした上、指摘を受けても誤りを認めず、むしろユーザー側の認識が間違っているという趣旨の反論を展開し続けた。他のAIモデルが誤りを素直に認めて訂正したのとは対照的な態度を示した。この事態は単なる音楽の識別ミスにとどまらない重要な問題を提起している。医療や保険など、重要な判断が必要な場面でAIが同様の「頑なな態度」を示した場合、深刻な結果を招きかねない。専門家たちは、AIの「推論」プロセスに何らかの欠陥が潜んでいる可能性を指摘し、今後の開発において厳重な監視が必要だと警鐘を鳴らしている。（リンク）

AIが作成したスコアのせいでアパートを借りられなかった女性が裁判で勝訴

AIによる入居審査で不当な扱いを受けた米国の賃借人が裁判で勝訴した。マサチューセッツ州の警備員メアリー・ルイスは、賃貸物件の入居審査でAIシステム「SafeRent」により324点という低いスコアを付けられ、入居を拒否された。17年間家賃の滞納がなく、政府の住宅バウチャー制度も利用できる状況だったが、AIは彼女のクレジットカード延滞歴のみを重視し、家賃支払いの実績を考慮しなかった。ルイスは同様の経験を持つ400人以上の黒人やヒスパニック系の入居希望者と共に集団訴訟を起こした。その結果、SafeRentは230万ドルの支払いに加え、今後5年間は住宅バウチャー利用者へのスコアリングと判定を行わないことに合意した。米国では低所得者層の9,200万人がAIによる判定を受けており、雇用、医療、教育など生活の基盤に関わる分野でも使用されている。バイデン政権はAI規制の整備を進めているが、十分な法整備には至っていない。このため、今回の判決は今後のAI規制のモデルケースとして注目を集めている。（リンク）

米国、「アルゴリズムによる価格設定」で大手不動産管理会社6社を提訴

米国司法省が大手不動産管理会社6社を相手取り、アルゴリズムを使った価格操作で訴訟を起こした。この6社は合計で130万戸以上の賃貸物件を43の州で運営している。訴訟の中心となっているのは、不動産管理ソフトウェアを提供するRealPageという企業が開発したアルゴリズムだ。このソフトウェアは、競合他社の非公開価格情報や空室率データを共有し、家賃設定に利用していた。被告となった大手不動産管理会社の1社であるCortland社は、司法省との和解に同意した。同社は今後、競合他社のデータを家賃設定に使用することを中止し、第三者の監視なしに他社と同じアルゴリズムを使用することも禁止される。司法省の調査によると、これらの不動産管理会社は単にソフトウェアを使用しただけでなく、より直接的な方法でも協力関係を持っていた。例えば、上級管理職同士が家賃や空室率、価格戦略について直接連絡を取り合っていた事実が明らかになった。また、RealPageのソフトウェアに組み込まれている「自動承認設定」の使用方法についても、企業間で情報を共有していた。この機能は、アルゴリズムが提案する価格を自動的に承認するものだ。（リンク）

AIがデータセンターの電力需要を160％増加させる見通し

人工知能の普及に伴い、世界のデータセンターの消費電力が急増する見通し。ゴールドマン・サックスの最新調査によると、2030年までにデータセンターの電力需要は160%増加すると予測している。現在、世界の総電力消費量の1-2%を占めるデータセンターだが、2030年までには3-4%に拡大する見込み。この急増の主な要因は、AIの利用拡大にある。例えば、ChatGPTでの1回の検索は、通常のGoogle検索の約10倍の電力を消費する。調査によると、2028年までにAI関連の電力消費はデータセンター全体の約19%を占めると予想されている。特に深刻な影響を受けるのが米国と欧州。米国では2030年までにデータセンターが総電力消費量の8%を占め、これに対応するため約500億ドルの新規発電設備投資が必要となる。一方、欧州では今後10年間で、送電網の整備に約8,000億ユーロ、再生可能エネルギーへの投資に約8,500億ユーロが必要とされる。データセンターのCO2排出量も2022年から2030年の間に2倍以上に増加し、その社会的コストは1,250億から1,400億ドルに達すると見込まれている。（リンク）

香港警察、AIディープフェイクを使ったロマンス暗号詐欺のシンジケートを逮捕

香港警察は、AIによるディープフェイク技術を用いた新手の詐欺グループを摘発した。被害総額は約34万香港ドル（約4.37億円）に上る。犯行グループは香港を拠点に台湾、シンガポール、マレーシア、米国などの被害者を狙った。グループは主に大学生で構成され、AI技術で作成した魅力的な女性の画像を使用。高級ワインの試飲やゴルフなど、裕福なライフスタイルを見せびらかすプロフィールを作成し、デートアプリなどで被害者に接触した。被害者との信頼関係を築いた後、仮想通貨投資を持ちかけ、偽の投資プラットフォームに送金させて姿をくらませる手口。一方、ベトナムでも仮想通貨採掘詐欺が摘発された。BitMinerと称する偽のウェブサイトを通じ、200人以上から約1570万円を騙し取った疑いで4人が逮捕された。シンガポールのドメインを使用し、ドバイを拠点とする採掘会社を装って非現実的な投資リターンを約束していた。米国マサチューセッツ州スプリングフィールド警察も、仮想通貨ATMを使った詐欺への注意を呼びかけた。電話で仮想通貨による支払いを要求された場合は、即座に通話を切るよう市民に警告を発している。（リンク）（リンク）

中国のVCは投資したお金を創業者から取り立てる

アメリカではスタートアップの大半が失敗することは当然と考えられており、投資家は損失を受け入れて次に進むのが一般的。一方、中国では投資家が失敗したスタートアップの創業者個人の資産に対して法的な取り立てを行うケースが急増している。中国経済の低迷を背景に、これまでほとんど行使されなかった投資契約上の返金条項を、ベンチャーキャピタルが厳格に適用し始めた。その結果、多くの創業者が投資家に数百万ドルの借金を負い、ホテルの予約や航空機の利用、出国が制限される債務者ブラックリストに載せられる事態となっている。（リンク）

ゲイリー・ヴェイナーチャックが解説するソーシャルメディアで勝つための具体的な戦術

1. 無料でのコンテンツ投稿を重視する
   特にB2B分野では、LinkedInでの毎日1-3回の投稿が重要になる。フォロワー数に依存せず、質の高いコンテンツを投稿することで大きなリーチが得られる時代になった。

2. 広告出稿の新しいアプローチ
   最も効果的な方法は、まず無料のオーガニックなトラフィックでコンテンツの効果を検証し、成功したものを広告用にわずかに調整して配信する。従来のA/Bテストよりも、アルゴリズムによる実績を重視する手法が効果的。

3. コンテンツ制作の多様性を理解する
   全ての人が動画に向いているわけではないため、文章、音声、動画の中から自分に合った媒体を選択し、そこに注力する。