『半自動運転の本当の怖さは、消費者が性能を「過大評価」することにある』(WIRED)，自動車メーカー各社は、自社製品が自律的に走るとは言っておらず、むしろその反対を主張することも多い。一方で、「半自動運転（semiautonomous）」のような訴求力のある言葉を使い、技術的な先進性を印象づけようとしているのだ。 (snip) そしてこれが、現在市販されているすべてのシステムの現実である。システムはドライヴァーと協力しあって働くように設計されており、ドライヴァーは運転から注意をそらさず、いつでも運転を交代できるような状態でいなくてはならない。 (snip) それにもかかわらずドライヴァーのなかには、自分がハンドルから手を離していても、何かが飛び出してきたらクルマが勝手に避けてくれると思っている人がいるのだ。
『【寄稿】米国の分断めぐる誤ったイメージ』(Wall Street Journal Japan)，2016年の選挙以来、米国は魅力のない2つの層に割れた分断国家だとするステレオタイプな見方が広まった。はく奪され、大抵は貧しく、怒りを抱えた農業地帯の住民と、独善的で満ち足り、ひどく鈍感な都市部のエリート層の対立という構図だ。 (snip) こうした分断の物語には不穏な感じを受けるが、事実ではない。筆者は米地域社会調査（ACS）がまとめた5年間のデータ推計を使い、国勢調査対象の1万6732カ所の社会経済・人口構成データを研究した。 (snip) 結果は意外だった。学歴を除いた大半の基準で、小都市の家計の中央値は都市部と同じかそれを上回る傾向にあるのだ。 (snip) 米国の農業地帯には極度の貧困や慢性的な失業が存在する。しかし、こうした問題は都市にも存在する。地理的にも人口構成的にも満遍なく階級格差が存在する証拠だ。
『目の前にいる人が誰なのか思い出させてくれるウェアラブルカメラ「OrCam MyMe」』(CNET Japan)，OrCam MyMeは、サイズが64.25×22.23×16.18mm、重さ17.2gのスティック型をした小さなカメラ。 (snip) ユーザーの前にいる人を画像解析して識別し、コンタクトリストに登録済みの顔であればそれが誰なのかをBluetooth連携させたスマートフォンやスマートウォッチを通じて教えてくれるのだ。これは欲しいかも…
『機械にないはずの「ジェンダー」を、ロボットに与える問題点を考える』(WIRED)，もちろん、ロボット設計者は必ずしも意図的にジェンダー・ステレオタイプを利用するわけではない。 (snip) 問題は、ロボットに性別が反映されていなくても、それどころか人間や動物のような外見をしていなくとも、わたしたちのほうが性別を分けてしまいがちだということだ（数多くのロボットに会ってきたわたしが言うのだから間違いない。性別を判断しないというのは実に難しい）。
『貧しくて重病、そして医者にも見離され』(swissinfo.ch)，スイスでは、医療費を支払えない人のブラックリストを作成している州がある。リストに載っている患者の治療は緊急時しか受け付けていないが、この制度への賛否は分かれる。 (snip) 「緊急時」の定義は医療保険会社と州によって異なる。