マイナンバーで大混乱 国民管理を優先する政府が繰り返す失敗：朝日新聞GLOBE＋
サーバーダウンでマイナンバーの暗証番号の再設定手続きができないことを透明のビニールシート越しに伝える区役所の職員＝2020年5月11日午後、大阪市中央区、細川卓撮影 新型コロナウィルスによって打撃を受ける生活への支援のため、政府は10万円の現金支給を決めたが、このオンライン申請にマイナンバー・カードを必須としたため、自治体窓口などで大混乱が起きている。カードを申し込む人々が急増して、役所で長時間の過密状態がつくり出されただけでなく、電子認証にカードリーダーやアプリも必要で、申請時に暗証番号を5回間違えると手続きができなくなる、1人で複数回の申請ができるといった問題が次々起きている。そもそも政府はなぜ、人々が一刻も早い助けを必要としている時に、16％しか普及していないマイナンバー・カードを求めたのか。その背景には、政府がしがみつく「国民身分証をみんなが持ち歩く国へ」という夢がある。 コロナ危
人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋
【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味
エリウド・キプチョゲ そのマラソン哲学：朝日新聞GLOBE＋
ベルリンマラソンを前にしたエリウド・キプチョゲ＝2018年9月12日、Mustafah Abdulaziz／©2018 The New York Times
なぜ女性ランナーは悪天候に強いのか 出産の有無、世話焼きの気持ち…？：朝日新聞GLOBE＋
今年（2018年）のボストンマラソンは、横殴りの雨と凍（い）てつくような寒さの中で行われ、史上まれにみる過酷なレースとなった。 過酷な条件は一方で、女子の耐久能力の強さを示した。すなわち、悪天候に耐え抜く力という点では、男子選手より女子選手の方が強いことが分かった。天候の良いレースでは途中棄権するランナーは男子の方が少ないのに、今年のボストンでは女子ランナーの方がずっと少なかったのだ。 過酷な天候下では、なぜ女性の方が忍耐力を発揮できるのだろうか？ 2018年ボストンマラソンは異常な寒さと横殴りの雨の中で行われ、選手たちは水しぶきをあげながらゴールインした＝AP メジャー大会の一つであるボストンマラソンは完走者の平均タイムが抜きんでて速いことでも知られているが、今回は結果も低調だった。優勝タイムは男女とも1970年代以降最も遅く、途中棄権者数は2017年より全体で50％も増えた。 しかし、
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