焼き芋
最近よく焼き芋を買う。昔のように車で売りに来る
焼き芋屋ではなくスーパーで購入している。入り口
に置かれている焼き芋焼き機からいい匂いが遠くま
でする。私のよくいく店には芋の種類によりホクホ
ク系とねっとり系の二種類がある。
焼き芋を自宅で作ってみようと思いやってみたので
ある。これが大成功であった。やり方はこうだ。
１、サツマイモを用意する
２、たわしで洗う
３、電子レンジで10分熱を通し内部までやわらか
くする
４、少し冷ましアルミホイルで包み魚焼きグリルで
15分程度弱火で焼く
５、できあがり。やけどに注意していただく
とても簡単だが思った以上に焼き芋であった。ふか
し芋も良いが香ばしい焼き芋が簡単にできるとしば
らくは焼き芋が続きそうである。
チューリップ その２
これまでヒヤシンス、紅白梅の開花を紹介したがチューリップの近況を紹介する。小さ
な芽吹きを発見して以来ほとんど動きがなかったチューリップであるがある日、チュー
リップのプランターに違和感を感じた。何だろうと思いよく見てみるとなんと、新しい
芽が出ているではないか。よく観察しないと見逃す程度のひかえ目な芽。一つの球根
から一つしか芽が出ないと勝手に思っていたのだがどうやら違うようである。嬉しい誤
算とはこのことである。
これからどのように成長していくか楽しみで仕方がない。途中で何かイレギュラーが
あるかもしれない。しかしその全てがチューリップである。
ビッグデータと危険性
ビッグデータと聞いてそれが何なのかを説明するの
は難しい。と言うよりも私はよく解っていない。と
にかく大量のデータを集め必要な情報を取得すると
予想するのだが従来の方法と何が異なるのだろう
か。
2018年2月4日の東京新聞朝刊にビッグデータとAI
に関する記事があった。
「おそろしいビッグデータ」（朝日新書）著者の山
本龍彦・慶応大教授がビッグデータの危険性を述べ
ていた。私が衝撃的だったのは下記二点である。
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・ビッグデータとAIは社会に有用な面もあるがそこ
から漏れるケースもある。就職活動を例に、一度
NG判定を受けた人は同一システムを採用した他社
からもNG判定を受ける危険性がある
・AIは時間が経過しデータを蓄積することにより高
度になるがそのアルゴリズムは複雑になり過ぎ、意
思決定過程が製作者にも理解できなくなる恐れがあ
る
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他にも読むべき内容がこの記事には多い。どうだろ
うか。これらの危険性は恐ろしい。AIを使ったプロ
グラムや機器の製作者でさえその中身を理解できな
くなるとは。AI判定から弾かれた者は就職、保険、
様々なことから排除されかねない。ビッグデータは
共有される可能性もある。すると一度不合格のラベ
ルを貼られると永遠に不合格とはならないだろう
か。
またそのデータが盗難、流出、改ざんされる危険性
も無視できない。更には、とてつもない量のデータ
であるとの前提に立つと不合格者に関連する者は不
合格者関連者と言うラベル付けも可能である。
AIを利用する者はこう言うだろう。全てAIを利用
するわけではなく適切に利用する、と。
しかしその詳細はブラックボックスであり企業秘密
や個人情報という便利な言葉で隠されてしまうだろ
う。何しろ製作者でさえも理解できない物になって
しまう可能性があるのだから。
この記事を考えるとこの本に興味がわく。
一度読んでみることにした。
