この記事では、生成AIツールが様々な産業、特にソフトウェア開発や芸術創作に与える影響を探っています。織工と動力織機の史実を例に、AIによる効率化は伝統技術の消滅や高品質志向の低下につながる危険性を指摘。コスト削減のためのAI利用や、セキュリティ上の脆弱性、社会正義への悪影響といった懸念が示されます。そして、AIの倫理的な側面に焦点を当て、誤用を防ぎ、高品質と人間の創造性の重要性を強調するよう訴えています。
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AI企業による積極的なウェブサイトスクレイピングに対抗するため、Anubisと呼ばれるアンチスクレイピングシステムが実装されました。Anubisは、Hashcashに似た作業証明（PoW）メカニズムを使用しており、個々のユーザーへのオーバーヘッドは最小限ですが、大規模なスクレイパーのコストは大幅に増加します。これは一時的な解決策であり、最終的な目標はヘッドレスブラウザを特定してブロックし、正当なユーザーに対してPoWを必要としないようにすることです。Anubisは最新のJavaScript機能を必要とするため、JShelterなどのプラグインを無効にしてください。
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Terraformなどのツールが設定しか提供せず、コードではないことにうんざりしていませんか？Yokeでは、インフラストラクチャ定義をGoまたはRustで記述し、WebAssemblyにコンパイルしてKubernetesマニフェストを生成します。これにより、ランタイム依存関係によるセキュリティリスクを回避できます。KubernetesオペレーターであるAir Traffic Controlにより、宣言的なインフラストラクチャ管理が可能になり、デプロイメントが簡素化されます。著者は自身の経験を例に、カスタムリソース定義（CRD）を使用してYokeがアプリケーションのデプロイをどのように簡素化するかを示し、WebAssemblyベースのセキュリティサンドボックス機構についても説明しています。
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筆者はMacBookでKubernetes開発のためのローカルLinux環境を探していました。Docker Desktopを使用してみましたが、消費電力が大きく、スリープの問題もありました。そこで意外な解決策としてOracle Linuxを見つけました。Oracle LinuxはRed Hat Enterprise Linuxをベースにしており、使いやすいUTMテンプレートを提供しています。筆者はk3sとcert-managerの設定手順を詳細に説明し、UTMでのOracle Linuxの驚くほど低い消費電力を強調しています。これにより、Docker Desktopの問題が解決しました。ローカル開発には優れた選択肢です。
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ブロガーXe IasoのGitサーバー（gitea.xeserv.us）がAmazonのAIクローラーによる攻撃を受け、不安定になっています。robots.txtやnginxの設定で特定のユーザーエージェントをブロックしようとしたにも関わらず、IPアドレスとユーザーエージェントを偽装した攻撃が続いています。最終手段として、サーバーをVPNの背後に移動させ、将来の保護のためにプルーフオブワーク型の逆プロキシを開発中です。この投稿では、AmazonのAIクローラーによるリソース消費に対する不満と怒りを表明し、Amazonに攻撃の中止または解決策の交渉を促しています。
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このブログ投稿は、Bashスクリプトにおける隠れた機能、ハッシュマップ（連想配列）の組み込みサポートについて明らかにしています！著者は、GPUインスタンス管理を含むプロジェクトに取り組んでいる際にこの機能を発見し、使用方法を共有しています。この投稿では、Bashハッシュマップ内でキーと値のペアを宣言、値の割り当て、読み取り、反復処理、削除する方法を詳細に説明し、動的な追加と事前に定義されたキーと値のペアという2つの宣言方法を示しています。これは、Bashスクリプト内でキーと値のデータを効率的に処理するための貴重なテクニックです。
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この記事では、最近リリースされたAppleのApple Intelligenceについて分析しています。これは、iPhoneにインテリジェンスをもたらすことを目的とした機能のスイートです。Appleは、ユーザーデータのプライバシーとセキュリティを優先した安全な「プライベートクラウドコンピューティング」システムを構築するという驚くべき偉業を達成しましたが、これらの機能の実際の導入は期待外れです。著者は、ライティングツールや通知サマリーからイメージプレイグラウンドまで、各機能を詳しく分析し、Appleの通常の高品質基準を満たしていない欠陥や未熟さを明らかにしています。この記事では、Appleが「心の自転車」（Steve Jobsによるコンピューターのアナロジー）を作る機会を逃し、強力な技術基盤を平凡なアプリケーションに浪費したと主張しています。例外はMath Notesで、著者はこれを高く評価しています。この記事は、ジェネレーティブAIの本質と適切なアプリケーションを探求することで締めくくられ、その強みはデータ分析などのバックエンドタスクにあり、直接的な消費者向け製品ではないと示唆しています。著者は、Apple Intelligenceの未実現の可能性を嘆き、それをより効果的なオープンソースツールと比較しています。
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