スリーマイル島原発、MicrosoftのAI電力契約で再稼働へ

1979年の事故で有名なスリーマイル島原子力発電所が、MicrosoftのAIデータセンター向け電力供給契約を背景に再稼働に向けて動き出した。Bloombergが報じたところによると、再起動計画は具体的な段階に入っており、AI需要に伴う電力消費の急増が原発再稼働を後押しする形になっている。

AIモデルの学習・推論に必要な電力は年々増大しており、大手テクノロジー企業は原子力エネルギーを「クリーンなベースロード電源」として位置づけ始めている。Microsoftはすでに2024年にも同原発の電力購入契約を発表していたが、今回の報道は実際の再稼働に向けた工事・規制手続きが前進していることを示唆している。AIのインフラ需要がエネルギー政策そのものに影響を与える事例として注目される。

拡散言語モデルの透かしを94%無効化 ——「Chainwash」攻撃

arXivに発表された論文「Chainwash」は、拡散言語モデル（Diffusion LM）に埋め込まれた統計的透かし（watermark）を多段書き換え攻撃で突破する手法を報告している。

対象はLLaDA 8B Instructに適用されたGloaguen et al.の透かし手法で、本来99%以上の検出率を誇る。しかし研究チームは4種類のオープンウェイトモデル（1.5B〜8B）を使い、5種類の書き換えスタイル（言い換え・ヒューマナイズ・簡略化・学術調・要約拡張）を最大5回連続で適用した結果、透かし検出率は87.9%から4.86%に急落。元の透かし文の94.76%が検出されなくなった。

3回の書き換え時点で、検出スコアは透かしあり基準から透かしなし分布に向かって86%の低下を示す。単一の書き換えによる攻撃よりも繰り返し書き換えがはるかに強力であることが示された。AI生成コンテンツの検出・証明技術にとって、この結果は深刻な課題を突きつけている。

コロプラがクリエイター保護ツール「CCP」を無料公開

ゲーム開発からAI活用まで幅広く展開するコロプラが、クリエイターの作品を生成AIの「無断学習」から保護する無料アプリ「COLOPL Contents Protector（CCP）」をリリースした。

ITmediaのインタビューによると、菅井健太CIO（上席執行役員）と開発担当の工藤剛氏は、「ウォーターマークを入れたい絵描きなんていない」というクリエイター側の視点から出発し、AI推進企業でありながら保護ツールを開発するという一見矛盾する立ち位置を明確に説明した。AIを積極的に活用しつつ、同時にAIから作品を守る道を探る姿勢は、AI企業の責任ある対応として注目される。

DDR6が再延期、商用品は2028年へ ——AIハードウェアの足枷

次世代メモリ規格DDR6の商用化が再び延期され、2028年までずれ込む見通しとなった。RedditのLocalLLaMAコミュニティで話題になっている通り、数年前は2026年登場と予想されていたDDR6だが、計画は大幅に遅れている。

同じスレッドでは「ハードウェアだけがモート（競争優位性の源泉）」という議論も活発化。LLM単体では理論的な限界が見え始めており、オープンソースが最終的に追いつく可能性が高いとの見方から、推論能力を支えるハードウェアと計算資源の確保が実質的な差別化要因になるという指摘が出ている。データセンター向けGPU優先の傾向が強まる中、コンシューマー向けハードウェアの高騰も懸念材料だ。

マルチエージェントAIの「認可伝播」問題を指摘

arXivに発表された「Authorization Propagation in Multi-Agent AI Systems」は、プロンプトインジェクションに偏重しがちなエージェントAIのセキュリティ議論に対し、認可（authorization）の伝播という別種の問題を提示している。

複数のAIエージェントが連携してデータを取得・委任・統合する際、人間ではない主体（エージェント）間で権限をどう維持するかは、RBACやABACのような従来のアクセス制御では対処しきれない。論文はこれを「認可伝播」として定式化し、三つの副問題（推移的委任・集約推論・時間的有効性）を特定。実運用のエンタープライズAIプラットフォームから、敵対的攻撃ではなく通常稼働でもこの問題が発生しているという予備実証結果も報告されている。

Sley: 初のネイティブAIプログラミング言語がオープンソースで登場

GitHubで「Sley」が公開された。AIエージェントが直接記述・実行することを前提に設計された「ネイティブAIプログラミング言語」を自称しており、Hacker Newsでも話題を集めている。

従来のプログラミング言語は人間が書くことを前提に設計されているが、SleyはLLMの生成パターンに最適化された構文と意味論を採用するとしている。AIエージェントが自律的にコードを生成・実行するエコシステムが広がる中、AIネイティブな言語設計がどのような利点をもたらすか、実用性と安全性の両面から注目される。