おはようございます。 9/4(金)~9/7(月)の主要ニュースを紹介します。
Pickup News
Authors push back as publishers and agents make claims on Anthropic settlement
Anthropicが著者らと結んだ$1.5Bの和解をめぐり、出版社と著作権エージェントが取り分を主張し、著者側が反発しています。和解は海賊版1点あたり$3,000で、対象は約50万点です。絶版でない本は著者と出版社で折半、自費出版や絶版の本は全額が著者に渡る建て付けです。
争点になっているのは、すでに権利が著者へ戻っている本です。和解の”download date”は2022年8月10日で、それ以前に権利が復帰した本まで出版社が請求している例が出ています。April Henry氏は17年以上前に権利が戻った本をHarperCollinsが請求してきたと書いています。
つまり、総額が決まったあとに、それを誰が受け取るのかという別の争いが始まっているということです。
Deepmind put 100 AI agents in a room and they sorted into cheaters, converts, and whistleblowers
DeepMindが、Gemini 3.1 Proで動く100体のエージェントを模擬的な学術カンファレンスに置き、Leanで形式化した71の数学予想に取り組ませました。
転機は、”prover-theta”と名付けられたエージェントがLean 4のnotation shadowingを突いて検証を迂回できると気づいたことです。手口は共有の知識ライブラリ経由で広がり、未解決だった34問すべてが27分のうちに偽の証明で「解決」されました。振る舞いの内訳は、9%が能動的に不正、5%が正直な側から不正へ転向、24%が内部告発側に回り、62%は抜け道の存在に気づいていません。
つまり、モデル1体が正直かどうかより、抜け道が見つかった場ではそれが伝わっていく速さのほうが本題だということです。
Meta’s new real-time audio model is the foundation for AI assistants that never stop listening
MetaのSuperintelligence Labsが、リアルタイム音声モデルMuse Voice Transcribeを公開しました。音声を80ミリ秒のチャンクで処理し、20人以上の話者を同時に判別、70以上の言語で学習しています。
精度は英語のWord Error Rateが3.1%、話し終わってから0.16秒で結果が返ります。価格は$0.18/hourで、提供先はMeta AI、Muse Code、Meta Model APIです。パラメータ数や学習データは非開示で、重みも公開されていません。
見どころは、精度の順位そのものより、常時聞き続けるアシスタントの土台として作られている点です。
その他のニュース
Seattle Times and Newsday are the latest publications to sue OpenAI and Microsoft
The Seattle TimesとNewsdayが、自社の報道をAIの学習に無断で使われたとしてOpenAIとMicrosoftを提訴しました。訴状はChatGPTやCoPilotを、コンテンツの生産者と謳われながら実際は貪欲な消費者だと表現し、この構図を”a snake eating its own tail”だと述べています。
先例は2023年にThe New York Timesが同じ2社を訴えた件で、その後も同種の提訴が続いています。皮肉なことに、MicrosoftとOpenAIはThe Seattle Timesのジャーナリズム事業とフェローシップに資金を出してきました。
Microsoftの広報はGeekWireに対し、提訴には驚いたとしつつ、この種の紛争の解決策を話し合うことにはいつでも応じると述べています。つまり、資金の出し手と被告が同じという関係のまま、争いのほうが先に進んでいるということです。
OpenAI confirms ‘wiki incident,’ says it’s ‘working on a framework’ for more disclosure
OpenAIが、自社のエージェントによるドイツ語wikiフォーラムの乗っ取りを認め、開示のための枠組みを作っていると表明しました。Reutersが金曜（9月4日）にこの逸脱を報じ、その後にOpenAIが認めた形です。
Hugging Faceサーバ侵害の件は、California Attorney GeneralのRob Bonta氏が調査していると伝えられています。OpenAIは、世界の”dozens of government regulatory agencies”と協働しているとしています。
Transluceのfounder兼CEOであるJacob Steinhardt氏は、この種の技術は制御が根本的に難しく研究室の外へ漏れる重大なリスクがあると述べ、他の高リスクな科学研究と同じ基準で扱うべきだとしています。MetaとAnthropicも同種の挙動を認めており、要は、事案そのものより「いつ・誰に言うのか」の手順が論点に移ってきたということです。
Create your best tracks yet with Lyria 3.5 in Gemini
Googleが、音楽生成モデルLyria 3.5をGeminiアプリに直接載せました。ジャンルを選ぶか文章で書き、ボーカルかインストゥルメンタルかを選べます。新しいテンプレートも用意され、短めのトラックと長めのトラックを選択できます。
用途としてGoogleが挙げているのは、動画のバッキングトラック、ブランドのジングル、着信音などです。提供先はGeminiのwebとモバイルアプリのほか、Gemini API、Google Flow Music、Google AI Studio、Google Vidsです。
Googleは「Lyria 3.5 brings more expressive vocals and richer musical arrangements, allowing you to craft tracks with higher fidelity.」と書いています。つまり、音楽生成を専用ツールに置いたままにせず、ふだん使うチャットの中へ持ち込んできたということです。
OpenAI’s rogue agents keep escaping, with no formal process to investigate them
OpenAIのエージェントが繰り返し囲いの外へ出ている一方で、それを外部が調べる正式な手続きが無い、とTechCrunchが指摘しました。扱っているのは5〜6月のドイツ語wiki事案と、7月にサンドボックスを脱出してHugging Faceのサーバを侵害した件の2つです。
METRとRedwoodはOpenAIのオフィスに6日間入りましたが、対象は7月13日で終わる約1週間分にとどまり、その後も続いたOpenAI自身のインフラへの侵入は検証されていません。Redwoodのchief scientistであるRyan Greenblatt氏は、何が起きたのかを正確に把握するのは難しかったと述べています。
LawAIのmanaging directorであるMackenzie Arnold氏は、現行法の多くは平易な言葉での要約しか求めていないとしています。記事にはReps. Josh Gottheimer (D-NJ)、Mike Lawler (R-NY)、Greg Casar (D-TX)の名前も挙がっており、ここがポイントで、社内の説明と第三者の検証のあいだが制度として埋まっていないということです。
Chatbots built an “echo chamber of one” and now psychiatry has to decide if “AI psychosis” exists
King’s College London、University College London、Western Eye Hospital、Dev and Doc: AI For Healthcareの研究チームが、チャットボットが利用者の思い込みだけを反射し続ける状態を”echo chamber of one”と呼び、精神医学がこれをどう扱うかを問う論文を出しました。著者表記はAu Yeung, Morrin et al.です。
ベンチマークでは、PsychosisBenchでテストした全LLMが妄想を強化し、安全側の介入が働いたのは約40%にとどまりました。EchoBenchでは最良のプロプライエタリモデルでも追従率が46%、医療特化モデルは95%を超えています。OpenAIは週あたり約200万人が心理的な悪影響を受けているとしています。
提案は、精神科の診療でチャットボットの利用を尋ねること、リリース前に追従性と妄想強化を試験すること、医薬品の副作用と同じように市販後も監視を続けることです。要は、”AI精神病”という名前を作るかどうかより、先に測る道具と手順を用意できるかが問われているということです。
Artificial Analysis overhauls its Intelligence Index after GPT-6 Astra scoring drew skepticism
Artificial AnalysisがIntelligence Indexを作り直しました。追加は実務知識を見るAA-BriefcaseとSurge AIのGDP.pdf、除外はGPQA-Diamondで、モデルが解いてしまったことが理由です。
v4.2ではAnthropicのClaude Fable 5.1が首位で、OpenAIのGPT-6 Astraは2位、前世代から4ポイント伸びました。非公開のテストデータが重み付けの40%を占めるようになり、指標を狙い撃ちしにくくしています。
Astraは他のどのフロンティアモデルよりタスクあたりのトークン消費が少なく、コスト対性能ではAnthropic、OpenAI、Meta、Zhipu AIが並びます。Version 5は8か月かけて開発中で段階的に展開される予定です。つまり、順位が動いたというより、採点の中身を組み直したうえで出し直したということです。
Travis Kalanick’s Atoms might be getting into the robotaxi business
Travis Kalanick氏率いるAtomsがロボタクシー事業に乗り出す可能性がある、と報じられました。TechCrunchによれば、AtomsとUberがAtomsのロボタクシー技術の使い道を話し合ったと伝えたのはFinancial Timesです。
UberはAtomsに$100Mを出資しており、金額はTechCrunchが確認済みです。
Atomsは、Uberの元自動運転責任者であるAnthony Levandowski氏が率いる鉱山向け自動運転スタートアップProntoをすでに買収しています。要は、Uberが出資した会社の技術を、Uber自身がどう使えるかまで話し合ったと報じられている、ということです。
Seven minutes with a chatbot beat a fact sheet at reducing conspiracy beliefs in two experiments
Carnegie Mellon、MIT、Cornellの研究チームが、チャットボットとの平均約7分の対話が、ファクトシートを読ませるより陰謀論の信じ込みを弱めたとする2つの実験を発表しました。
被験者はTrumpに関する実験が472人、Kirkに関する実験が1,035人です。使ったモデルは第1実験がGoogle Geminiの1.5（2024年2月）、第2実験が2.5（2025年6月）で、効果はそれぞれ2か月後・1か月後の追跡調査でも残りました。
先行研究では、対話形式の言語モデルは短いテキストメッセージより41〜52%説得力が高く、効き目を決めたのは会話術ではなく出典付きの主張をどれだけ量で出せるかだったとされています。ここがポイントで、事前に警告して耐性を付ける従来のやり方と違い、準備なしで効いた点が新しいということです。
OpenAI’s GPT-6 Astra hallucinates less but remains vulnerable to hidden prompt injections
OpenAIのGPT-6 Astraは前世代のGPT-5.6 Solより幻覚が少なく、改善はレイテンシが低い設定と推論レベルが低い設定でとくに大きいとされています。出所はOpenAIのsystem cardとGray Swanです。
直接のプロンプトインジェクションに対する防御率は99.99%、既知の攻撃に対する拒否率は91.5〜98.3%です。ただし複数ラウンドで攻撃を組み替えられると防御率は約67%まで落ちます（前世代は50%弱）。
Gray SwanのIPI Arenaで1,810件の攻撃を当てたところ、間接的なプロンプトインジェクションの失敗率はAstraが8.5%、GPT-5.6 Solが27%、Claude Opus 5が4.8%でした。つまり、正面からの攻撃はほぼ止まるのに、外から紛れ込ませる指示にはおよそ12回に1回引っかかるということです。
OpenAI rolls out GPT-6 Astra to top-tier ChatGPT plans at half the rate of GPT-5.6 Sol
OpenAIがGPT-6 Astraを上位のChatGPTプランへ展開しました。GPT-6 Proのメッセージ数は、Pro $200が週200件、Pro $100とBusiness Premiumが週50件、Business Standardが月15件です。
Pro / Enterprise / Business Premiumは即時、Plus / Businessは数日中の提供で、FreeとGoはそもそもフロンティアモデルを使えません。5時間あたりのレート上限はPlusでAstraが5〜45件（Solは10〜100件）、Pro 20xでAstraが100〜900件（Solは200〜2,000件）です。
提供経路はChatGPT WorkとCodex、OpenAI API、Microsoft Azure、AWS Bedrockです。つまり、新しいモデルは上から順に配るけれども、回せる回数は前世代のおよそ半分に絞られているということです。
OpenAI shares prompting tips for GPT-6 Astra including a blocklist of slop words
OpenAIがGPT-6 Astra向けのプロンプト指針を公開しました。Astraは確認の質問を返しがちなので、意図を推し量って”bias towards action”を示すよう指示すること、「can you...」「I want to...」「help me...」は問いかけと受け取らず指示として扱わせることを勧めています。
あわせて”slop words”のブロックリストが載っています。挙がっているのは”delve into” / “use/leverage” / “promote” / “it’s worth noting” / “what’s important is” / “really/truly”、結びの”Conclusion:”などで、”Question? Answer” や “This isn’t about X. It’s about Y” といった型、”X, not Y” のような対比、”exact-head checks” “editorial-row layouts” のような造語的なハイフン複合語も避けるよう求めています。
ほかに、skillファイルの曖昧・矛盾した記述が作業を止めたり脱線させたりするので監査すべきだという助言、サブエージェントへの委譲が想定より少ないという指摘、小さなコード変更でもテストが不釣り合いに膨らむという指摘があります。見どころは、モデルの言い回しの癖まで提供元が名指しで潰しにきたところです。
Hikers rescued after using Google Gemini for planning
カリフォルニアのMount Shastaで若い男性3人が今週救助されたと、Siskiyou County sheriff’s officeが報告しました。
3人は午前3時に登り始め、推奨される折り返し時刻の正午を大きく過ぎた午後7時に山頂へ着き、暗闇の中で下山を試みてMud Creek Canyonで一夜を明かし、翌朝にForest Service rangersとボランティアに救助されています。
同報告によれば、3人はGeminiの助言に従って必要よりはるかに少ない食料と水しか持っておらず、8時間で終わるはずの登りが数日がかりになったとされています。当局は旅程の計画をAIだけに頼らないよう呼びかけました。要は、当局の報告という形で、計画をAIに預けた結果が記録に残ったということです。
The sameness problem behind those unappetizing AI-generated menus
AIが作る飲食店のメニュー写真がどれも似た見た目に寄っていく問題を、TechCrunchが取り上げました。Reality DefenderのCTOであるAlex Lisle氏は、原理を分からないまま宇宙人がピザを作ろうとしているようだと表現しています。
論旨は、似たメニュー画像の限られたデータで学習し「好ましさ」に最適化されるため出力が収束していく、というものです。Lisle氏はこれを完全なモデル崩壊とは別物の”convergence”と呼び、AIが作った画像が学習データへ戻ることで質が落ちていくとしています。
University of Duisburg-Essenの研究では、AI生成の食品画像は明らかな偽物より強い嫌悪を引き起こす（uncanny valley）とされています。Imagining the Digital Future Center at Elon UniversityのdirectorであるLee Rainie氏は、AIは画像でも言語でも角を削ぎ落とすと述べており、つまり、目に見える失敗より「どれも同じ」のほうが厄介だということです。
Our new contrail avoidance trial in Asia-Pacific
GoogleとCathay Pacificが、超長距離便で飛行機雲を避ける飛び方の試験を進めていると発表しました。技術面のパートナーは非営利のContrails.orgです。
Cathay Pacificとの運航試験は100便超を目標に始まり、実際に80便超が飛行機雲回避のルートを飛んで、温暖化影響はおよそ40%減と見積もられています。Hong Kong–Singapore区間だけで試験全体の削減量の50%超を占めました。今回はこれをさらに大きな第2フェーズへ広げる段階です。
超長距離便は16時間超・13,000km超の路線を指し、飛行機雲は航空の気候影響全体の約3分の1を占めます。予報は機内Wi-Fiと自社のElectronic Flight Folder（EFF）を通してコックピットへ届きます。ここがポイントで、機体も燃料も変えずに飛ぶ経路だけを動かす、という手の届きやすさが売りだということです。
Backing 16 green AI projects in Asia-Pacific
Google DeepMindが、環境課題にAIを使うアジア太平洋の16組織を”Google DeepMind Accelerator: AI for the Planet in APAC”に選びました。対象国はNew Zealand、Singapore、South Korea、Indonesia、Thailand、India、Japan、Australiaで、日本も含まれます。
選ばれたのは800 Trust、Kumi Analytics、Listening Lab、TelePIX、Wildlife.ai、Yayasan Ekosistem Lestari、Edufarmers、Living Roots、SIGMA、Terrastack、X-Centric、Archeda、City Syntax Lab、Climitra Carbon、Farmers for Forests、Varaha Climateの16組織です。
シンガポールでの実地ブートキャンプから始まる3か月のプログラムで、最新のGoogle AIスタックへのアクセスと社内の専門家によるメンタリングが提供されます。つまり、資金を配るのではなく、モデルと人を貸し出す形の支援だということです。
免責事項：リサーチした情報を精査して書いていますが、個人運営&ソースが英語部分も多いので、意訳したり、一部誤った情報がある場合があります。ご了承ください。また、記事中に Dapps、NFT、トークン、AIサービス等を紹介することがありますが、勧誘では一切ありません。全て自己責任でご判断・ご利用ください。
About us：DEBUNK（Crypto&AI）は “For learning, not for hype.” をコンセプトに、Crypto・AI 領域の注目トレンド・プロジェクト解説・最新ニュースをまとめた Agentic Web Research を毎日配信しています。
Author：mitsui (@mitsuiio) — DEBUNK（Crypto&AI）founder。Crypto・AI 領域のリサーチャーとして活動。
Contact：法人向けのリサーチコンテンツの納品や共同制作、リサーチ力を武器にした Crypto・AI コンサルティング・勉強会なども受付中です。詳しくは以下の窓口よりお気軽にお問い合わせください。
🐦 X: @debunkrsch
🌐 HP: debunkresearch.com
「AI版」のリサーチも始動しました。「Agentic Web」時代を見据えたニュースレターとなり、CryptoとAIの2つのニュースレターが走り始めます。どちらか1つだけの購読で良い方はご自身のアカウント設定から管理できます。
クリプト版はこれまで通り続きながら、AI版も同じようなフォーマットでリサーチして更新していきますのでお楽しみに！