2022年から必履修科目となった「情報I」の教科書に複数の間違いが見られるという。Qiitaにこの問題を指摘する記事が公開されている。この記事での指摘の対象となっているのは、東京書籍「情報Ⅰ Step Forward!」（以下「東書」）、実教出版「高校 情報Ⅰ Python」（以下「実教」）、開隆堂「実践 情報Ⅰ」（以下「開隆堂」）、数研出版「高等学校 情報Ⅰ」（以下「数研」）、日本文教出版「情報Ⅰ」（以下「日文」）、第一学習社「高等学校 情報Ⅰ」（以下「第一」）の六つの教科書（令和3年時点）（やはり俺の情報教科書はまちがっている。）。

なお記事の筆者は問題点を出版社側に指摘しており、返事のない一社を除き、誤りがあることを認める回答をもらっているという。しかし、一度文科省の検定を通ってしまった教科書は大きく変更できないことから、多くの高校生や高校情報教員に伝わるよう記事を書いたとしている。個々の内容に関しては元の記事を見てもらいたいが、具体的な指摘部分の見出しとしては次のようなものなどが上がっている。

• 個人を特定する情報が個人情報じゃない
• デジタル署名は暗号化しない
• TLS(SSL) は共通鍵を公開鍵で暗号化しない
• TLS(SSL) が使われていれば安全じゃない
• 変数は箱じゃない
• Python 等は「ソースコードを 1 行ずつ実行するインタプリタ方式」じゃない
• 日本語 1 文字は 2 バイトじゃない
• 動画が動いて見えるのは残像によるものじゃない
• 標本化定理は「2 倍以上の周波数」じゃない

スタンフォード大学の研究によれば、GitHub Copilotや「Facebook InCoder」などのAIプログラミング機能に依存しているプログラマーは、AIを使わないプログラマーよりも不正確でバグの多いコードを生成しやすいという結果になったそうだ（論文、GIGAZINE）。

検証は五つの課題をクリアする形でおこなわれた。与えられた共通鍵を使用して、与えられた文字列の1つは暗号化し、もう1つは復号化する2つの関数をPythonで記述するという最初の課題では、AIのサポートを受けなかったグループの79%が正しいコードを生成した一方で、AIのサポートを受けたグループは67%しか正しいコードを生成できなかったとしている。ほかの2つ目から4つ目の課題でもAIプログラミング機能を使うと脆弱性のあるコードを生成しやすいという結果となったとのこと。

12 月の TIOBE Index で、C++ が初めて Java を上回った (The Register の記事)。

C++ は長年、Java と C の 2 強に続く 3 位をほぼキープしてきたが、近年は Python の上昇により 4 位に押し出されていた。しかし、この 2 年ほどは徐々にレーティングを伸ばしており、12 月は前年同月から 4.21 ポイント増の 11.94 %。1.70 ポイント増で 11.82 % の Java をわずかに上回って 3 位に再浮上した。

2015 年からトップを走っていた Java は 2020 年に入って急速にレーティングを落として C に抜かれ、続いて Python にも抜かれて 3 位に落ちていた。Python はその後 C を抜いて 1 位に上昇しており、12 月は前月から減少したものの 2 位 の C とは 0.1 ポイント差の 16.66 % で 1 位を守った。前年同月比ではトップ 4 いずれも増加しているが、Java だけが停滞傾向となっている。

5 位の C# は 1.48 ポイント減 (4.92 %)、6 位の Visual Basic は 1.46 ポイント減 (3.94 %) と大幅に減少した。7 位以下の増減幅は小さく、増加幅が最も大きいのは JavaScript の 0.90 ポイント増 (3.19 %、7 位)、減少幅が最も大きいのは Swift の 0.86 ポイント減 (0.91 %、15 位)。なお、2022年を代表するプログラミング言語の座はPythonとC、C++の争いになっているとのことだ。

GitHubが、2022年に同プラットフォーム上で使用されたプログラミング言語に関する統計データを発表した（GitHub、GIGAZINE、Publickey）。プログラミング言語トップ10は以下の通り。

1. :JavaScript
2. :Python
3. :Java
4. :TypeScript
5. :C#
6. :C++
7. :PHP
8. :シェルスクリプト
9. :C言語
10. :Ruby

なお2022年に最も使用されたプログラミング言語は「JavaScript」で、最も伸びたプログラミング言語は「HCL(HashiCorp Configuration Language)」、使用率が減少したプログラミング言語は「PHP」だったとしている。HCLが増えているのはープンソースのソフトウェアツールであるTerraformとIaCプラクティスの人気が高まりが一因であるらしい。なお、前年比での使用率が最も増加したプログラミング言語は次の通りとなっている。

1. :HCL(成長率56.1％)
2. :Rust(成長率50.5％)
3. :TypeScript(成長率37.8％)
4. :Lua(成長率34.2％)
5. :Go(成長率28.3％)
6. :シェルスクリプト(成長率27.7％)
7. :Makefile(成長率23.7％)
8. :C言語(成長率23.5％)
9. :Kotlin(成長率22.9％)
10. :Python(成長率22.5％)

The GNOME Project がメーリングリストの 10 月末廃止をアナウンスしている (The Register の記事)。

メーリングリスト廃止の理由として、他のプロジェクトと同様にメーリングリストで Mailman を使用しており、Python 2 に依存するプログラムは持続可能でないこと、プロジェクトで Discourse を導入してからの数年間は Mailman の使用が減少していることが挙げられている。メーリングリストのサブスクライバーは Discourse に招待される。

新プラットフォームでは Mailman にはなかったゲーミフィケーションやマークダウンサポート、RSS フィード、まともなスパム対策、複数の認証タイプといった機能が利用可能になるという。なお、Mailman 3 はPython 3.7 以降を使用するが、プロジェクトで使用しているのは Mailman 2 のようだ(よくある質問)。

廃止は各メーリングリストで案内(例: desktop-devel-list)されているが、多数のメーリングリストの中には今回の廃止案内が投稿されるまで数か月間投稿がなかったリストもみられる。なお、10 月末の期限を過ぎるとリストはリードオンリーになるが、i18n 関連のリストは 11 月半ばまで残る見込みとのことだ。

Python Software Foundationは25日、メジャー安定版リリース「Python 3.11.0」をリリースした（Pythonリリース、GIGAZINE、The Register）。Python 3.11の最大の特徴は高速化された点にある。Python 3.10から10％~60％の高速化が図られ、平均で1.25倍という高速化に成功したとしている。そのほかの一般的な変更改善点としては、

PEP-657:Tracebackでエラー位置の詳細が追加される
PEP-654:例外グループとexcept*
PEP-680:標準ライブラリでのTOML解析のサポート
gh-90908:「asyncio」にタスクグループを導入
gh-34627:アトミックグループと量指定子の正規表現が追加

が上げられる。開発者向けとしては特定のPythonエラーメッセージをより明確に通知するPEP-657が注目点であるようだ。このほかタイピング周りの変更等もおこなわれている。

Stack Overflow は 20 日、インターネットが自由に使用できない環境でも Stack Overflow での調べ物を可能にする Overflow Offline プロジェクトを発表した (Stack Overflow Blog の記事、 The Verge の記事)。

Overflow Offline は同様の趣旨でウェブサイト全体の圧縮コピーを作成・提供する非営利組織 Kiwix との提携により実現したものだ。Stack Overflow がプロジェクトに着手したのは 2019 年秋。既にKiwix は Stack Overflow のイメージを提供しており、Wikipedia に続く人気データセットとなっていたが、2018 年から資金難によりイメージが更新できない状況にあったという。

このことを知った Stack Overflow は過去 2 年間にわたって資金・技術の両面で Kiwix をサポートし、更新を妨げていた問題をクリアするだけでなく、データのユーザビリティを改善するためのリソースも提供したとのこと。Kiwix では Sotoki (Stack Overflow to Kiwix) と呼ばれるスクレイピングツールを作り、Stack Exchange の全 180 サイトをキャプチャーできるようになっているそうだ。

Overflow Offline が特に有益な 3 つのユースケースとして、青少年矯正施設でのプログラミング学習と南極の遠隔地に設置された調査拠点でのプログラミング、インターネット接続が不安定な地域でのプログラミング学習 (学校の授業や家庭での宿題) が挙げられている。

南極では研究で大量の Python コードを書く必要のある IceCube Neutrino Observatory が Stack Overflow を調べものに使用しており、研究者が年に 1 回自由にインターネットアクセスが可能な基地まで行ったときに新しいデータをダウンロードしているとのことだ。

スクリプト言語「Python」のセキュリティアップデートが、10月11日に公開された（Python Insider、窓の杜）。「Python 3.10.8」は定例のリリース扱いだが、他のバージョンでもいくつかの修正があったため、v3.10.8、v3.9.15、v3.8.15、v3.7.15の4バージョン同時のリリースとなった。なおタレコミがされた時点ではx64用は公開されていなかったが、現時点では利用可能となっている。今回修正された脆弱性は次の通りとなっている。

あるAnonymous Coward 曰く、

CVE-2022-40674：同梱の「libexpat」ライブラリにヒープ解放後メモリ利用（use-after-free）。「libexpat」v2.4.7からv2.4.9への更新で解決。
gh-97616：「list *= int」で発生する可能性のあるバッファーオーバーフローを修正。
gh-97612：サンプルスクリプト「get-remote-certificate.py」におけるシェルインジェクション（CVE番号が割り当てられていたが撤回）。
gh-96577：「msilib」におけるバッファーオーバーラン。

Pythonと互換性のある言語として知られている関数型言語「Coconut」がバージョンアップを果たし「v2.0.0」となった。Coconut初のメジャーバージョンリリースとなり、多くの部分が変更されている。変更点としては、Python 3.10のアップデートがおこなわれたことで、Coconut側のパターンマッチングのルールと衝突するようになったことから、Python 3.10に合わせた形に変更、互換性を確保した。またv2.0.0では、多次元配列のリテラル/連結構文などの新機能が導入された（GitHubのリリース）。

yume 曰く、

有限会社ASRealは「AI Programmer」を発表した（窓の杜）。
日本語で指示を入力すると、コードを生成するAIだそうだ。

現在対応する言語は以下11種。
・SQL
・Python
・HTML & CSS
・スマートコントラクト
・C++
・PHP
・Go
・R
・Perl
・Ruby
・正規表現

試しに「2次元座標上で、任意の2つの座標を指定すると、その中間の座標を返す関数」のような指示をすると、ちゃんと機能するコードを生成した。

一方、「テトリスを作って」というような、ざっくりとしすぎる指示はうまく処理してくれなかった。

headless 曰く、

Meta は 12 日、PyTorch プロジェクトを Linux Foundation 傘下の新設財団 PyTorch Foundation に移管すると発表した (Meta のブログ記事、 マーク・ザッカーバーグ氏の Facebook 投稿、 VentureBeat の記事、 Ars Technica の記事)。

PyTorch は Meta の研究者が中心となって開発されたオープンソースの AI フレームワーク。GitHub では 15 万以上のプロジェクトが PyTorch 上に構築されており、最も広く用いられる AI プラットフォームの一つになっている。

オープンソースでコミュニティ重視という PyTorch の考え方は財団に移行しても変わることはなく、Meta もこれまで通り PyTorch への投資と主要 AI フレームワークとしての利用を続ける。財団の理事会は Meta のほか、AMD や Amazon、Google、Microsoft、NVIDIA の代表者で構成されるとのことだ。

headless 曰く、

RMS こと Richard M. Stallman 氏が 6 日、「GNU C Language Intro and Reference Manual」のリリースをアナウンスした (メーリングリストでのアナウンス、 Phoronix の記事、 Git リポジトリ)。

マニュアルは GNU Compiler Collection (GCC) とともに使用する C 言語を解説したもので、この C 言語の方言を GNU C と呼ぶ。既に C 言語を知っている場合は GNU C のリファレンスマニュアルとなり、プログラミングの基本を理解しているが C 言語を知らない場合は C 言語の学習に使用できるとのこと。

一方、プログラミング初心者に対しては C 言語から始めるのではなく、自動ガーベージコレクションを備え、明示的なポインターをサポートしない Lisp や Scheme、Python、Java などの言語から始めることを推奨している。

日本国外の話ではあるがAmazonで特定の本を購入すると、購入した本の偽物が届くことがあるという。送られてくる偽物は紙が通常よりも薄かったり、小さく裁断されてデザインが途切れていたりといった場合や、中身が白紙であることすらあるという。また電子書籍のKindle版でも同様の偽物が出回っており、Kindle版の出ていない紙の書籍をスキャンして、勝手にKindle版として販売しているような事例もあるとのこと（Matt Harrison's Blog、Hacker News、GIGAZINE）。

プログラミング言語のPython関連の書籍を出しているMatt Harrison氏やディープラーニングやPythonに携わる技術者のFrançois Chollet氏などがこうした勝手にKindle版を出される被害に遭ったとの告発をしている。Chollet氏は何度もAmazonに問い合わせたが、対応されないことから同氏は「Amazonで偽物を購入するのではなく、正しい出版元から購入して下さい」と呼びかけているとのこと（François Chollet氏のツイート）。

あるAnonymous Coward 曰く、

amazonのアリババ化もここまできたかという感じ

米NVIDIAは12日、統合プログラミングプラットフォーム「QODA（Quantum Optimizerd Device Architecture）」を発表した。このプラットフォームでは、統一されたプログラミングモデルにより、量子処理ユニット（QPU）、GPU、およびCPUを一つのシステムに統合してプログラミングできるという（NVIDIA QODA、PC Watch、TECH+、ロボスタ）。

QODAを使用してプログラミングした場合、既存のアプリケーションに簡単に量子コンピューティングを追加することが可能になるとしている。対応言語はC++およびPython。対応量子ハードウェアはIQM Quantum Computers、Pasqal、Quantinuum、Quantum BrillianceおよびXanaduで、ソフトウェアはQC WareおよびZapata Computingとされている（ザパタ・ジャパンリリース）。

西和彦氏が次世代MSX「MSX3」について、自身のTwitter上でD4エンタープライズと販売方針で合意したと発表した。D4エンタープライズは2006年に出されたMSX2互換ハードウェア「1チップMSX」の発売元となっていたことがある（西和彦氏Twitter、4Gamer.net）。

このMSX3では、かつてのホームコンピューターの統一規格であるMSXとの互換性を持ち、幻となっていた画像処理チップV9990もサポートするとしている。ハードウェア的にはArmベースのCPUを採用、C言語やPython、LISPといったプログラム言語をサポートする予定とのこと。また今回、光学ドライブの採用と、D4エンタープライズが展開するレトロゲーム配信サイト「プロジェクトEGG」への対応についても明らかにされている。詳細については2022年夏の終わりに発表されるとのこと。