インターネットに、プライバシーへの関心は、これまでになく高まっているという記事が載る。その一方で、プライバシーの意識が低下してきているという記事が載る。この一見矛盾した見方は、どうして出てきたのだろうか。

社会には IoT端末がバラ撒かれ、ネットワークに繋がれた監視カメラや自動車に組み込まれたセンサーといった私たちが知りうるものから、知らず知らずのうちに部屋のなかに入り込んできているものまでが、ひとりひとりの行動を見守っている。見守るという言葉が適当ではないのなら、監視という言葉に置き換えてもいい。

そういう現実のなかで、プライバシーについての意識や感覚は、明らかに変化している。かつて、人びとは管理を避けようとしていた。それが今、人びとは管理を受け入れ、安全を確保し、進んで IoT端末と共存しようとしているように見える。人びとは諦めではなく、割り切ることを選んだのだ。

個人の私的な部分を聖域化してきたプライバシーが、情報とコミュニケーションのシステム・IoT端末・AI・ブロックチェインなどを聖域化するプライバシーへと変容しているのではないか。旧来の人権の枠のなかのプライバシーが、テクノロジーの枠のなかのプライバシーに取って代わられつつあるのではないか。

私のような古い人間にとっては、テクノロジーの枠のなかのプライバシーはプライバシーではない。つまり私から見ると、目の前に現れた社会にはプライバシーはないのである。

医者たちはエビデンス（evidence）という言葉を好んで使う。エビデンスがあるからその治療法がいい、エビデンスがあるからその薬を投与する、エビデンスがあるからその検査方法は正しいなどなど、医者たちが都合よく使う。

科学的根拠がある、つまり実験や調査などの研究結果から導かれた裏付けがあるということのようだが、責任逃れに使われたり、患者や家族の思考を停止させるために使われたりもする。

医学という人体を扱う領域に絶対はないし、割り切れることは限りなく少ない。ある治療法がいい場合もあるし、悪い場合もある。ある薬の効果がある場合もあるし、ない場合もある。だからエビデンスは絶対ではないのだが、エビデンスという言葉には「だから正しい」というニュアンスが付きまとう。

医者たちが「エビデンス」と口にしているうちはいい。医者でない人が医療情報や健康情報を発信し、どうでもいいことをエビデンスと言っていたりするから、注意が必要だ。

エビデンスという言葉は、医学を離れても使われる。根拠はこうだ、証拠はここにある、裏付けはこれだなどという調子で、エビデンスが使われる。

「新聞に書いてあることは正しい」とか「テレビで言っていることは正しい」と信じ込まされてきた人たちが、短絡的に「ウェブページに書いてあったから正しい」というノリでインターネット上の情報に接して騙される。

進化しているのはテクノロジーだけではない。騙しのテクニックも進化している。エビデンスだからと言われても、無条件で信じてはいけない。

ここでもうひとつ、どうしても考えておきたいことがある。「エビデンスが正しいものなのか。間違っているものなのか」ということよりも、ずっと重要なことだ。エビデンス、エビデンスと言うあまり、言葉から揺らぎが消えてしまう。そのことが気にかかってしょうがない。

「エビデンスはこれだ！」というあまり、「これ」以外の可能性を消してしまう。言葉の意味で言えば、「これだ！」と言われた以外の意味が消えてしまう。第２・第３の意味がなくなってしまうのだ。

また、エビデンスという言葉には、標準を外れたものが見えてこないという側面もある。個人差を認めない傲慢さがあるのだ。

エビデンスという言葉で裏付けられた情報ほど、空虚なものはない。人が10人いれば、10通りの意味があり、10通りの数値があり、10通りの説明があるというのに、エビデンスとして与えられるのは、ひとつだけの意味、ひとつだけの数値、ひとつだけの説明。それは本当にエビデンスなのだろうか。

インターネット検索で見つかるエビデンスは、何かが余分で、何かが欠けていることが多い。インターネット上のエビデンスを素直に受け入れるのは危険だ。そして、社会にまん延しているエビデンスには、疑ってかかろう。

Google に代表されるインターネット検索を何回繰り返しても、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）をいくら使ったとしても、不思議なことに、興味の一致する人や自分に似た人にしか出会わない。

自分の気に入ることだけを切り取ってきた世界には、同じ意見や同じ好みを持った人が集い、その世界にしかない事実が生まれ、その事実を間違っているという人は、その世界には入ってこない。

外の意見は見事なまでに無視され、批判的な意識は消え、正しいと信じることが確信になってゆく。親しさに溢れる世界は快適で、公共性は遠いものになり、プライバシーは意味を失ってしまう。

遠いところのものが取り除かれた近いところだけの世界は、他に世界があることを見事なまでに忘れさせ、外に向かって開こうとすることはなく、外のことを気にすることもない。

この世界も、あの世界も、どの世界も、この人も、あの人も、どの人も、決して交わることはない。

社会はいつも２つに分かれる。都市に住む人たちと地方に住む人たち。富裕層と貧困層。老人と若者。保守とリベラル。２つのグループは、違うところに住み、違うものを食べ、違う情報に触れ、交うことなど考えられない。

境界には線が引かれ、つながりは断ち切られ、格差が大きくても見て見ないふり。忙しい人々は優しくなく、信じることのできる人はいない。

助ける人は鈍感で、助けられる人を傷つける。理不尽さは説明されず、思考は停まったままだ。誰も自分がどちらにいるのかを知らない。あちらなのか、こちらなのか。内なのか、外なのか。

誰もが部外者よりも部外者で外人よりも外人に見えてしまう社会で、孤立するのが恐くて分断された社会の一方に与しようとする。

インターネット検索やSNSを使ったせいで分断が起きたというのに、多くの人がそのことに気づかずにいる。

情報とコミュニケーションのテクノロジーが進化し、社会の隅々にまで入り込んでいった結果、あらゆるものが決められた手順にのっとったものになり、社会のなかの事象がシステム管理や画面操作がしやすいようにデザインされるようになる。

画面のデザインにあわないようなことは省略され、事象は単純化される。アプリケーションで、氏名の欄に長い名前が入力できないとか、出生地の欄に国名がどうやっても入力できないというようなことが起きた時、アプリケーションの制約に現実を合わせようとする。

Stefanopoulos-Papadimitriouさんが アプリケーションのなかでは Stefanopoulos-Papadimitrさんになってしまったり、満州国で生まれた人が アプリケーションのなかでは中華人民共和国で生まれたことになっていたりする。アプリケーションのなかで予期された答えしか入力できないというのは我慢できるかもしれないが、遅かれ早かれ、社会でもまた予期された答えしか存在できないようになってしまう。

「好き」と「嫌い」のあいだのニュアンスは消え、「どちらかといえば好き」は「好き」になり、「少しだけ嫌い」は「嫌い」になる。「雨の日には好き」は「好き」になり、「落ち込んだ時には嫌い」は「嫌い」になる。システムが「好き」と「嫌い」しか受け付けないように、社会もまた単純化された答えしか受け付けなくなる。

情報とコミュニケーションのシステムや AI のなかでニュアンスが省かれるのは仕方がないとしても、社会からニュアンスが消えるのは、色彩が消え、白と黒としか存在しなくなるかのようで、悲しい。

進化した情報とコミュニケーションのテクノロジーに慣れ切ってしまった人間が、事物から否定性を取り除き、何もかもを平らで滑らかなものに変えてしまうのは、仕方のないことなのかもしれない。

ここまで書いて、私は非論理的なことを書きたい誘惑に駆られている。それは「情報とコミュニケーションのシステムや AI がどんなに多くのデータを集めたからと言って、データなしの人間の直感と比べていつも優れているとは限らない」ということだ。より少ない情報がより大きな効果をもたらしたりするように、より少ないデータと直感とが正解に導いてくれることだってある。そう信じたい。

既存のシステムに対し国民のアクセス権を付与する、という考え方もある。しかし、従来型の中央集権的なデータベースの仕組みだと、特定の管理者に全権を委ねることになり、コンセンサスを得にくい。国民自身が医療情報を自律的に管理可能な仕組みを構築することを視野に入れたら、ブロックチェーンへの期待は高い。
「医療情報を自律的に管理する」というのはどういう意味であろうか。「治療歴、検査結果、薬歴に加え、スマートフォンやウェアラブル端末で取得した心拍や運動量といった日々のヘルスケア情報などを自ら管理し、自分の判断で、それを主治医に提供したり、紹介先の病院などに開示したりすることができる」仕組みがそれに当たる。
このようなシステムにブロックチェーンを導入することの最大の強みは「透明性と安全性に尽きる。自分の医療情報にどの機関がいつアクセスしたのか、といったことが全て記録され、それをポータルサイトで確認できるようになる。そして、その記録自体、不正に改ざんが行えないので、国民も自分の医療情報を安心して預けることができるのだ。

When MIT professor Regina Barzilay received her breast cancer diagnosis, she turned it into a science project. Learning that the disease could have been detected earlier if doctors had recognized the signs on previous mammograms, Barzilay, an expert in artificial intelligence, used a collection of 90,000 breast x-rays to create software for predicting a patient’s cancer risk.
Barzilay calculates the software could have flagged her own cancer two years before it was diagnosed by conventional means. “The AI was able to detect smaller details than the human eye could pick up,” she says.

“Do you want to see yourself acting in a movie or on TV?” said the description for one app on online stores, offering users the chance to create AI-generated synthetic media, also known as deepfakes.
“Do you want to see your best friend, colleague, or boss dancing?” it added. “Have you ever wondered how would you look if your face swapped with your friend’s or a celebrity’s?”
The same app was advertised differently on dozens of adult sites: “Make deepfake porn in a sec,” the ads said. “Deepfake anyone.”
How increasingly sophisticated technology is applied is one of the complexities facing synthetic media software, where machine learning is used to digitally model faces from images and then swap them into films as seamlessly as possible.
It’s now advanced enough that general viewers would struggle to distinguish many fake videos from reality, the experts said, and has proliferated to the extent that it’s available to almost anyone who has a smartphone, with no specialism needed.

あらゆるものがインターネットにつながるIoTという技術が、これまでデータとして蓄積することのなかったものを集めて分析／解析して、これまでに存在しなかった新しい枠組みやプラットフォームを生み出せるようになった。
たとえば、ゼロカーボンという『石油からの脱却』や、『移動』というものの概念を進化させていく MaaS (Mobility as a Service) や CASE (Connected, Autonomous, Shared, Electric) の社会実装が近づいてきているのも、人の活動が常に生み出し続けている『データ』という、いわば『人間の影』が、しっかりと社会を動かしていくエンジンになってきているからと言える。

Security: Today, the most common IoT sensor is the lowly RFID tag, found in everything from store merchandise to warehouse equipment to passports to that “security” (ahem) badge that gets you into your office at night. And what kind of security does that tag sport? Nada. Nothing. Zilch. And you don’t even have to touch the thing to hack it. Simply being in the general vicinity is good enough. Not like your passport is ever in the general vicinity of lowlife like you find in passport lines at airports.
Be afraid. Be very afraid.
Privacy: Even if you can somehow secure that baby monitor and keep the perv down the street from spying on your little bubby boo, there’s still the problem that a lot of these IoT devices are supposed to spy on you. Why do you think there are so many buckets of cash pouring into the IoT hope-to-be-a-market? The Big Corporations don’t expect to make a big profit on the devices themselves, oh no. News flash: the Big Money in IoT is in Big Data. As in, Big Data about everything those sensors are learning about you and your nasty habits that you hide from your neighbors.
Digital Fatigue: Now along comes the IoT, promising to connect the Internet to our eyeglasses and our wristwatches and our thermostats and our appliances and our streetlights and on and on. Can’t we just download a big-ass OFF switch so we can hear ourselves freakin’ THINK for once? Please?

中国国内のデジタル人民元に関する議論を見ていて気になるのが、その強みとして強調される「操作可能な匿名性（可控匿名性）」という概念だ。
デジタル人民元では、その気になればお金の流れを完璧に追跡できるが、個人のプライバシーに配慮して少額の場合は匿名性を確保する――という考え方がとられている。つまり、通貨としての匿名性を確保するかどうかは、状況に応じて当局の判断に任されている。「操作可能な匿名性」とはそういう意味だ。
これは通貨というものに対する国家のコントロール力を大きく強めることになる。
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現在の中国という国の「統治のしくみ」を考えると、このデジタル人民元導入は、ひとつの大きな流れの中にあると考えるのが自然だ。それはやや極端な言い方をすれば「国内で発生しているすべてのことを、為政者が瞬時に知り、迅速に手段を講じて、政治的安定を守ること」が何事にも優先するという文脈である。
全国に張り巡らされた数億台の監視カメラ網とそれに連動した顔認識のシステム、そこに紐付けられた全国民の個人情報、「中国版GPS」とも呼ばれる独自の衛星測位システム「北斗」を活用した精度の高い行動管理は、まさに驚くべきものだ。ある日、中国某都市の空港に降り立ったら、その瞬間に自分の来訪を知るはずがない現地の友人から「着いたみたいですね」と連絡が入った――といった類の「怪談」は枚挙にいとまがない。
中国社会では、自分の行動や履歴、信用情報といったものは、少なくとも公的機関の間ではほとんど秘匿できる可能性がないことが、半ば常識である。国民はそのことを前提に、ほとんど意に介さずに日々、行動している。そう言って過言ではない社会である。
そこにデジタル人民元の導入によって、「お金の流れ」も加わろうとしている。極論すれば「国内のお金の動きを統治者がすべて把握し、コントロールする時代」が来ようとしているのかもしれない。中国政府はそんなことをするとは言っていないし、先にも述べたように、すぐに何かが大きく変わるものでもないだろう。
しかし、政府が社会を管理する、より強力な武器を手に入れることは確かだ。

The Internet of Things (IoT) is connecting people, places, and devices at a rapid pace. With the surge of connected devices comes the demand and necessity to implement security features for IoT devices. Qualcomm Technologies has a long heritage of providing mobile security solutions. Today, our security solutions are found in billions of commercial devices around the world, utilizing our proven mobile solutions for consumer and industrial IoT applications.

企業や政府が集めるデータの中には、個人に関するものが多く含まれます。そして、氏名などの項目を一つ一つのデータから削除しても、加工されたデータを大量に集め、別の企業のデータと一緒に分析すれば、個人を特定したり、その人の行動や思想を明らかにできたりする場合もあります。
さらに、個人データの漏洩や、本来の目的とは違う使い方によって、プライバシーが侵害されるおそれもあります。たとえ公衆衛生という立派な名目のためでも、深く考えずに、そうした濫用を可能にするシステムを作ってしまうと、私たちがいつも監視されて自由な行動ができなくなってしまう危険があり、さらには行動が制限されていることに気づかなくなる可能性すら、指摘されています。

ミスを犯した時、普通は必ず責任を負う人がいます。しかしそのミスが人工知能によるものだったとしたら誰が責任を負うべきなのでしょうか。機械や人工知能は人間よりもミスが少ないと考えられていますが、それでも絶対にミスをしないわけではありません。
例えば自動運転の車が交通事故を起こした例を考えてみます。従来通りであれば交通事故は起こした人の責任。一方的な追突であれば、その責任のすべてを運転手が負うことになります。しかし乗っていた車が人工知能によって制御されていた場合であれば、事故を起こしてしまう人工知能を作ったメーカーにも責任があると考えられるはずです。仮に自動車メーカーと運転手の両方が責任を負うとして、それぞれどれくらいの割合で責任があるかも考えなければいけません。
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人工知能が人類の能力を超えてしまうと、今度は人工知能の判断が本当に正しいのか分からなくなってしまいます。
簡単なプログラムであればバグがあっても人間がそれを見つけ、正しく動作するよう修正できます。しかしあまりに成長した人工知能に対してはバグがバグと分かりません。例えば将来的に刑事事件のサポートをする人工知能が登場したとして、その人工知能が無実の人に容疑をかけてしまったとしたら？「よく分からないけど人工知能が犯人だと言っているから犯人なんだろう」と考えるのは危険です。
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いくら高性能な人工知能があっても、真に実力を発揮するためには判断の元となる大量のデータが必要です。実際、Webサイトに掲載される広告やYouTubeのおすすめ動画などはすでに人工知能の力を借りています。ユーザーがこれまでに見たサイトや検索履歴といったデータがなくては適切な広告やおすすめ動画は表示できません。
一見便利な機能ではありますが、これはユーザーの個人情報が企業に抜き取られているとも考えられます。
企業がどの程度までユーザー個人の情報を集めていいのか、どのように集めた個人情報を管理すればいいのかという点については今まさに問題視されている課題の一つです。

IoT は，モノや人や環境の安全管理や最適化に役立つ一方，それが悪用されたり管理が不十分だったりすると重大な社会問題を引き起こす可能性がある。
悪用される例としては，①盗撮盗聴（隠しカメラ映像を拡散しプライバシーを侵す等），②通信妨害（多数の機器から大量データを一斉送信し回線をパンクさせる等），③偽情報配信（偽造データを送信して社会を混乱させる等），④情報搾取（無線を傍受し機密情報を盗む等），⑤事故誘導（無人飛行機に偽の誘導信号を送って墜落させる等），⑥テロ（自律運転カーを遠隔操作してテロを引き起こす等），⑦サイバー攻撃（通信機器に不正なソフトを入れ動作不能にする等）などが想定される。
管理不十分による事故の例としては，①ハードウェア故障（センサーが壊れて誤ったデータが集計される等），②ソフトウェア不良（長期連続使用すると停止する等），③設定ミス（送信先を間違えて設定しデータを誤送信・紛失する等），④運用ミス（常時監視中の回線を誤って切断する等），⑤通信の渋滞（映像を送るカメラが多数設置されモバイル回線がパンクする等），⑥盗難・紛失（通信機器が盗まれて行方不明になる等），⑦互換性の欠如（独自仕様システムが乱立し相互接続不能になる等）などが考えられる。
広い分野で使われる IoT システムが，こうしたリスクを考慮せずに作られ運用されると，人権が侵害されたり，社会が誤った情報に振り回されたり，仕事や生活に必要な通信が途切れたり，犯罪に巻き込まれたりする事件や事故が頻発し，安心・安全が脅かされる。特にサイバー攻撃については厳重な警戒が必要で，政府も IoT セキュリティガイドラインを策定し対策を呼びかけている。

AIとロボット技術が結合したスマートマシンの興隆で、人間の倫理的判断能力が矮小化され、前近代的な部族政治がふたたび姿を現すのだろうか。それとも休息を必要とする人間労働が、超効率的なロボットに置き換えられることで大量失業が生じるのか。
どちらにせよ、民主主義はあらゆる面で脅威にさらされ、すでにおなじみとなった脅威も存在する。見慣れない姿をまとっていても、怒りの政治、失業問題、市民の無関心はとりたてて真新しい問題というわけではない。しかし、まったく見たこともない脅威がこれから現れてくる。
スマートマシンが人間の意思決定に置きかわり、私たちには完全に理解できそうにない手段による政治的選択に変貌する。不可視のアルゴリズムが、目には見えない権力や不正の源泉を新たに生み出していく。世界がますます結びついていくにしたがって、少数の悪党でも大規模なダメージや危害を引き起こすことが容易になるはずだし、時には司直の及ぶ範疇を超えてしまうケースも少なくないだろう。こうした問題にどう対処すればいいのか、私たちにはその手がかりさえない。

… we are often ‘alone, together’, especially when online, chatting without forming meaningful bonds or learning the art of uniting for a common purpose.

Digital communication is changing the very nature of how we engage with political ideas and how we understand ourselves as political actors.
Just as Netflix and YouTube replaced traditional mass-audience television with an increasingly personalised choice, so total connection and information overload offers up an infinite array of possible political options. The result is a fragmentation of singular, stable identities – like membership of a political party – and its replacement by ever-smaller units of like-minded people.
Online, anyone can find any type of community they wish (or invent their own), and with it, thousands of like-minded people with whom they can mobilise. Anyone who is upset can now automatically, sometimes algorithmically, find other people that are similarly upset. Sociologists call this ‘homophily’, political theorists call it ‘identity politics’ and common wisdom says ‘birds of a feather flock together’. I’m calling it re-tribalisation. There is a very natural and well-documented tendency for humans to flock together – but the key thing is that the more possible connections, the greater the opportunities to cluster with ever more refined and precise groups.

KSI is a blockchain technology designed in Estonia and used globally to ensure networks, systems, and data are free of compromise, all while retaining 100% data privacy.
A blockchain is a distributed public ledger – a database with a set of pre-defined rules for how the ledger is appended by the distributed consensus of the participants in the system. Due to its widely witnessed property, blockchain technology makes it also impossible to change the data already on the blockchain.
With KSI Blockchain deployed in Estonian government networks, history cannot be rewritten by anybody and the authenticity of the electronic data can be mathematically proven. It means that nobody – neither hackers, nor system administrators, nor even the government itself – can manipulate the data and get away with it.

ロジックデバイスの微細化技術で業界をリードする台湾TSMCは、台南の新工場で今年末までに3ナノメートルのリスク生産を開始、2022年に量産に着手する計画だ。同社によると3ナノメートルは、現行最先端となる5ナノメートルに比べトランジスタ密度が最大70％増加。処理能力は15％向上、または最大30％の低消費電力を実現できる。
既に米アップルと3ナノメートルのプロセス技術を使ったチップ設計の試験を行っており22年下半期にも量産の可能性がある。また、米インテルのサーバー用プロセッサーの製造にもTSMCの3ナノメートル技術が適用される見通しだ。
TSMCは過去5世代にわたって、2年に1世代の割合で微細化を進めてきた。次の2ナノメートルでも本社に近い新竹科学園区に工場を建設、年内に試験用生産ラインを完成させ、24年の量産開始を目指す。
微細化ではTSMC、韓国サムスン電子、米インテルの半導体ビッグスリーがこれまでしのぎを削ってきたが、インテルは10ナノメートルプロセス技術の立ち上げに苦戦。次の7ナノメートル（性能的にはTSMCの5ナノメートルに匹敵）の開発も当初計画から大幅に遅れている。
一方のサムスンも最先端の5ナノメートルの歩留まりが安定せず、量産ではTSMCに後れを取る。また、3ナノメートルではGAA（ゲート・オール・アラウンド）アーキテクチャーの採用を早くから宣言し開発は進むが、量産は23年にずれ込む見通しだ。