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Warner Bros. Discovery、第2四半期に、傘下ストリーミング事業MaxとDiscovery+（などを含むコンシューマダイレクト系事業）の購読者が180万人減少。開示された決算報告で明らかに。同分野で300万ドルの損失。同社は広告収入も大きく減らしている。下半期でも、俳優・作家らのストライキも影響し悪い見通しを示す。

「広告配信という目的のためだけにつくられたサイト（＝MFA）が、どれだけの損害を実際に与え得るのか。実際のところ、その損害はかなりのものだ。MFAはユーザー体験を阻害し、コンテンツの価値を毀損し、セキュリティリスクを呼び込む」。

——ジェネレーティブAIが手軽に利用できる段階となり、いまではコンテンツ単体でも、その集合であるサイト単位でも、2000年代初頭に現れた「コンテンツファーム」が効率的に運用できるようになっている。ジェネレーティブAIの商業メディア事業の毀損が語られるようになったが、実は検索狙いのコンテンツファームは20年近い歴史がある。

「電子透かしは、テキストの品質にほとんど影響を与えず、人間には見えない形式で埋め込める。さらに、言語モデルのAPIやパラメータにアクセスせずにも、効率的なオープンソースのアルゴリズムを使って検出できる」。

——あえて引用しないが（ぜひ一読を）、この研究、読む限りにおいて良いところだらけ。テキスト系に電子透かしの実装は難しいと思っていたのだが。

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「グーグルは検索結果で自社製品を宣伝できるし、アマゾンはアマゾンマーケットプレイスで自社が販売する商品を宣伝できる。アップルはアプリ開発者から30％の手数料を徴収したうえ、アップストア（App Store）以外でのアプリ販売を阻止できる」。

——顕著な寡占化が進んだITサービス。寡占化の原動力は小規模事業者（スタートアップ）の買収に尽きるとする記事。さらに、これら超大手が“無料”でサービスを提供することから、反競争法的視点で「価格の上昇や高止まり」という古典的な現象を生まないからブレーキがかからなかったという。

「同意したユーザーのサンプルを、デフォルトのアルゴリズムではなく、逆時系列のフィードに割り当てた。アルゴリズムによるフィードからユーザーを離脱させると、プラットフォームでの滞在時間と活動が大幅に減少した。時系列フィードは、コンテンツへの接触にも影響を与えた」。

——興味深い研究成果を平和博さんが解説している。今回の検証にはFacebook内部の人間も関わっている（アルゴリズムの悪影響説を払しょくできるかもしれないので、当然だろう）。実験は、アルゴリズムによる「オススメ」フィードと、単純な時系列フィードを（タイムライン）を比較するもの。政治的には有意な差異が生じなかったという。でも、二極化だけが論点ではないのだが。

英国のコンテンツライセンスおよび著作権保護に関する団体NLA Media Access、2023年の半年間で70万件もの盗用記事を摘発（削除）と報告。22年の3万件から急増。団体は、コンテンツファーム（意図的盗用を行う組織）が活動を活性化している指摘。

「上半期の出版物推定販売金額は5481億円、前年比8.0%減、書籍は3284億円、同6.9%減、雑誌は2197億円、同9.7%減。
これに高返品率を重ねれば、下半期は最悪の出版状況を招来しかねないところまできているように思われる」。

——真摯な読書人でもない自分が、出版の衰退を嘆くのはスジ違いなので、電子化（読書形態の変化）に興味を持つようにしているのだが、今夏はその方面でも話題が乏しくなっている。他方で、一部の大手出版ではIPビジネスの成果で業績は底堅い。クリエイターとその周辺が持ちこたえることを願う。

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「たまたまエンターテインメントを配信する」テクノロジー企業のNetflix。同社はデータ分析とアルゴリズムに依存したテクノロジー企業という中心的価値をますます磨き上げている。データはストを行う労働者への優位も作り上げるとする詳しい記事。

壁掛け型のフラットディスプレイのTVにNFTアートを表示する仕掛け。米投資家のFred Wilson氏が自宅で試みている。TVを観ていない間は、購入したアートを表示する。ここではソニー製のTVだが、NFTを表示する仕組みを標準装備すべき時期だと同氏は語る。

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「外務省は2022年に部局横断の偽情報対策の体制をつくり対応している。インターネットやSNSで処理水の偽情報とみられる書き込みをAIが自動検索できるシステムを構築した。関連する単語を学習し、ヒットする語彙を増やしている」。

——「単語を学習」「語彙を増やす」というような点が、あまりインテリジェントな感じがするのは、紹介する記者の理解の問題なのか？ それとも“AI”といいつつも、単語集を持って検索をしているシステムに過ぎないのか。

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