Nobi Hayashi 林信行

生成AIに重要な判断・決断を依存し、それに基づいて行動してくる人が増えてくると、例えば生成AIのハッキングなどでクーデターなども起こしやすくなりそう。元アメリカ政府やその政府に近い企業の生成AIだったら、America Firstの考えで、他国民が全体不利益になる方向に誘導されることもあるのではないか（まあ、大統領がそこまで頭が回る知恵者かは別問題として）

これ見て衝撃を受けたんだけど、これ、拡大してよく見ると、白黒写真なんだよね。

Appleが画像圧縮技術「PICO」を発表しました。 今まで100MBだった写真データを、見た目をほぼ変えずに30〜43MBに圧縮できます。 仕組みは「人間の目が何を重要だと感じるか」をAIに学習させ、 目が気づかない部分のデータを優先的に削る設計です。 JPEGやiPhone標準のHEICと比べても大幅に小さく、 既存の学習型コーデックと比べても20〜40%削減を達成しています。 iPhone 17 Pro Max上での処理速度は、 ハイエンドサーバーGPUより速いという結果が出ています。 注意すべき点が2つあります。 1つ目:これはまだ論文段階です。 iOSやMacに実装される時期の公式発表はまだありません。 2つ目:比較対象の選び方に問いがあります。 競合として知られるJPEG XLはこの比較に含まれておらず、 研究コミュニティから指摘が出ています。 技術の方向性は明確です。 人間の感覚を基準にした圧縮は、 これまでの数値ベースの圧縮設計とは出発点が違います。 Appleがこの技術を自社製品に組み込む動機は十分にあります。 ストレージ、iCloud帯域、写真アプリ、全ての問題に直結するからです。 現実的な話をすれば、研究発表から日常利用まで数年のラグが通例です。 今起きているのはその出発点です。 Apple just published research on a new AI image codec called PICO. The headline claim: photos that once took 100MB of storage can be compressed down to roughly 30–43MB — with quality differences most people wouldn't notice. The key design shift: instead of minimizing pixel-level math errors, PICO is trained to match what the human eye actually perceives as important. It learns which visual details matter and discards the rest. Against JPEG, AV1, and Apple's own HEIC, the gains are substantial. Even against the best competing AI-based codecs, it cuts bitrates by 20–40%. On an iPhone 17 Pro Max, it processes a 12-megapixel photo faster than most high-end server GPUs running rival codecs. Two things worth noting before the enthusiasm runs ahead of the facts. First: this is a research paper, not a product announcement. Apple has made no statement about when or whether this appears in iOS or macOS. Second: JPEG XL — a widely respected competing codec — is absent from the comparison benchmarks. That absence has already drawn attention in technical communities. The underlying logic is sound. Apple owns one of the world's largest photo storage ecosystems: iPhones, iCloud, the Photos app. Every percentage point of compression improvement translates into real infrastructure savings and real user experience gains. The incentive to ship this is not academic. What exists today is a research milestone, not a deployment. The gap between those two points is where the real story will happen.