おはようございます。 9/2(水)~9/3(木)の主要ニュースを紹介します。
Pickup News
US government sides with OpenAI on issue of training LLMs on copyrighted material
Trump政権が、著作物を使ったLLMの学習をめぐる訴訟で、OpenAI側を擁護する20ページの法廷意見書を提出しました。ChatGPT、Claude、Geminiを支えるLLMは、出版社の許諾を得ずに集めた大量の著作物で学習されており、それがフェアユースにあたるかどうかが争点になっています。
意見書で政府は、AI開発が米国の競争力と世界的なリーダーシップにとって欠かせないと論じ、AIに関する大統領令にも言及しています。文中では「The United States has a strong interest in continuing to develop a robust and competitive artificial intelligence industry...」「Constraining LLM development under a misunderstanding of fair use doctrine would thwart such creative and scientific progress...」と述べられています。意見書そのものはCourt Listener経由で参照できます。
つまり、著作権の解釈をめぐる民間どうしの争いに、政府が産業政策の側から自分の立場を書き込んできたということです。
Introducing Gemini 3.8 Flash and 3.8 Flash Cyber
GoogleがGemini 3.8 Flashと、サイバーセキュリティに特化した3.8 Flash Cyberを公開しました。低価格帯のモデルでありながら上位モデルに迫る性能だとしており、HLE-Verifiedのスコアは54.9%です。Googleは「Gemini 3.8 Flash delivers substantial gains from 3.7 Flash, often approaching the performance of higher-cost frontier models.」と書いています。
3.8 Flash Cyberについては、CWE-BenchのPass@1が47.2%で、比較対象として挙げられた「leading frontier model」の47.8%をわずかに下回る水準です。あわせて、実世界の脆弱性発見での成功率70%超、Chrome Securityのパッチ生成で最良の商用モデルの2.6倍の正しいパッチ、という数字が示されています。
価格は導入期間の扱いとして100万トークンあたり入力$0.75 / 出力$3.75で、これが2026年12月31日まで適用されます。2027年1月1日からは入力$1.50 / 出力$7.50になります。Googleは「3.8 Flash works harder. On complex tasks, it exhibits greater diligence — executing extra reasoning steps, and calling tools iteratively.」とも書いていて、要は安い枠のモデルを、余分に考えさせることで上へ寄せにきたということです。
OpenAI faces 30 more lawsuits tied to Tumbler Ridge shooting
OpenAIが、Tumbler Ridge Secondary Schoolでの銃撃事件をめぐって、新たに30件の訴えを起こされました。原告は2026年2月10日の襲撃のとき校舎内にいた教員、校長、生徒で、銃撃そのものは受けていない人たちです。4月に出された7件に続くもので、訴えを起こしたのは法律事務所のEdelson PC、主任はJay Edelson氏です。今回の訴えは、防止を怠った過失にとどめず、大量殺人の幇助にあたると踏み込んでいます。提出は現地時間の火曜（9月1日）で、カリフォルニア州の裁判所へ出されています。
TechCrunchによれば、原告側は、脅威評価の判断が安全担当の専門職ではなくChris Lehane氏の管轄下に置かれる組織構造だったと主張しています。OpenAIの最高戦略責任者（Chief Strategy Officer）であるJason Kwon氏はこれを否定し、「It is absolutely false to say Chris Lehane was involved with our original referral decision, or that our investigators report to him in any way」と述べています。Kwon氏はこれとは別に、安全上の判断一般について「That judgment is not infallible, but it is always rooted in looking out for this balance for people」とも述べました。Edelson氏は「We are not laying out all of our evidence at this point」としています。
つまり、争われているのが事件そのものへの責任だけでなく、危険を誰が判断する組織だったのかという中身にも及んでいるということです。
その他のニュース
OpenAI’s new reasoning technique alarms AI safety experts
The Informationの報道を受けて、OpenAIのAstraが「recurrent depth」（別名opaque recurrence）という手法を使っていると伝えられました。クエリをモデル内部で複数回ループさせる方式で、従来のchain-of-thoughtのように人が読める痕跡が残りにくくなります。
Redwood ResearchのCEOであるBuck Shlegeris氏は「I am extremely concerned by the reporting that Astra uses opaque recurrence.」と述べています。OpenAIの最高科学責任者（Chief Scientist）であるJakub Pachocki氏は「OpenAI has worked to preserve and utilize chain-of-thought monitoring since our very first reasoning models.」と応じました。
TechCrunchによれば、Astraにおける当該手法の使用は現時点で限定的で、chain of thoughtは読める状態が維持される見込みです。つまり、論点になっているのは性能ではなく、外から中を覗けるかどうかのほうだということです。
World Labs unveils Atlas, a single AI model that generates, reconstructs, and simulates 3D worlds from just a few photos
World Labsが、数枚の写真から3Dシーンを生成・再構築・シミュレートする単一モデル「Atlas」を公開しました。カメラ制御付きで最長1分・1440pの映像を出せるほか、ロボット学習用の合成データ生成にも使えるとしています。
人間による選好評価は対戦相手ごとに別々で、MiniMax H3との比較では75%、Gemini Omni Flashとの比較では81%がAtlasを支持しました。検証では5つのロボットプラットフォームで各1時間、介入なしに動作したとされています。
World Labsはこの領域を「spatial intelligence」と表現しています。要は、映像を作るモデルと、空間を再現して動かすモデルを1本にまとめにきたということです。
Proactive cyber defense for governments and enterprises
Googleが、政府機関・重要インフラ事業者・Google Cloud顧客に向けた限定アクセスプログラム「Fairwind」を始めました。Pickup2で触れたGemini 3.8 Flash CyberとCodeMenderを使い、脆弱性の発見から検証済みパッチの生成までを自動化します。
参加パートナーは世界で650超です。あわせてGoogleは、今回の拠出でサイバーセキュリティ関連の資金が世界で総額$100M超になったとしています。米国では別途、35のサイバークリニックにこれまで$36Mを出し、1,250超の病院・公立学区・自治体公益事業に無償の実地支援を提供しています。
Googleは「Instead of taking weeks to manually fix vulnerabilities, defenders can now generate verified, deployment-ready patches in minutes — within an organization’s secure cloud environment.」と書いています。つまり、モデルを出すのと同時に、それを守り側で使う配り先まで用意してきたということです。
Protests against AI data centers play into China’s hands, Trump says
Trump大統領がTruth Socialへの投稿で、全米に広がるAIデータセンター建設への反対運動を批判しました。データセンターを断る自治体を「backwards and poor」と評しています。
投稿は、中国がこの反対運動を歓迎しているはずだという趣旨で、「could not be happier with this anti Data Center movement」と書かれています（ハイフンの無い表記や大文字は原文のままです）。
つまり、立地をめぐる地元の反対を、エネルギーや騒音の話から対中競争の枠へ載せ替えて語ったということです。
Palo Alto Networks paid $500M for Thrive-backed Console, sources say
現地時間の火曜に両社が発表したPalo Alto NetworksによるConsole買収について、金額が$500M（現金＋株式）だったと報じられました。これはTechCrunchの独自取材で、典拠は匿名の関係者2名です。両社は取引条件を開示していません。
Consoleは2024年創業で、ITヘルプデスクの定型業務を自動化するAIエージェントを手がけます。PitchBookのデータによれば、買収前の評価額は$157Mでした。なおConsoleには、Palo Alto NetworksのCEOであるNikesh Arora氏が個人のエンジェルとして出資していました。
要は、買収そのものは前日に出ており、伏せられていた値札のほうが後から出てきたということです。
Adobe acquires Indian market intelligence startup Rilo
Adobeが、インドのマーケティング・インテリジェンス企業Riloを買収しました。取引条件は非開示です。Riloは市場投入（GTM）を担うチーム向けにカスタムワークフローを組める企業で、競合インテリジェンス、コンテンツの再利用・配信、営業通話の分析などを備えます。
AdobeはRiloのIPの一部と6名のチームを、既存の顧客向け製品へ統合します。買収後、Rilo自体は終了し、既存顧客は使えなくなります。Adobeにとってインドでの買収は、2023年のRephrase.aiに次ぐ2社目です。
創業者はGeorgi Boby氏とDhruv Jaglan氏で、IITの同期が2025年に立ち上げた会社です。Jaglan氏の投稿によれば、これまでに1万人超がツールを試したとしています。つまり、製品はたたんだうえで、IPの一部と少人数のチームだけを自社製品側へ移す形の買収だということです。
India’s richest man now wants to turn aging computers into AI-ready PCs
Mukesh Ambani氏率いるReliance Jioが、2025年7月に投入したクラウドPCサービス「JioPC」を、2026年9月から自社回線の契約者以外にも単体のサブスクとして提供します。
売りは8年前のPCでも仮想デスクトップを動かせる点で、スペックの上限は仮想CPU最大8基 / RAM 16GB / ストレージ1TBです。価格は12か月契約が2本立てで、₹4,000（約$42、RAM 8GB・ストレージ500GB）と₹5,000（約$53、RAM 16GB・ストレージ1TB）です。
つまり、端末を買い替えずに済ませる選択肢を、自社回線の契約者の外まで広げにきたということです。
PSA: Amazon’s shopping AI can now tell you if that message is a scam
AmazonがAlexa for Shoppingに、届いたメールやSMSが本当にAmazonから送られたものかを判定する機能を追加しました。送信者情報、内容、タイミング、メタデータを突き合わせて確認します。利用できるのはAmazonのウェブサイトとモバイルアプリです。
Amazonによれば、届いたメッセージが本物か詐欺かを知りたくてカスタマーサービスに問い合わせる顧客は、年間およそ36万人にのぼります。
つまり、問い合わせ窓口が引き受けていた「これ本物ですか」を、買い物アシスタントの側へ移したということです。
We’re ‘dangerously close’ to dead internet theory, says Pangram’s CEO
AI検出サービスPangramの共同創業者兼CEOであるMax Spero氏が、TechCrunchのポッドキャストEquityに出演しました。見出しでは、ネット上の中身が人間のものでなくなっているという説（dead internet theory）に「dangerously close」だという同氏の言葉が引かれています。
TechCrunchによる番組の説明文では、AI生成のテキストや画像が求人応募、商品レビュー、保険金請求にまで入り込んでいるとされています。
番組の紹介では、「AIか人間か」の二値で判定するより、どの程度AIが関与したかを測るほうが有用だという立場が示されています。要は、検出の勝負どころが、真偽の判定から関与の度合いのほうへ移りつつあるということです。
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