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PostgreSQLのバージョンとTimescaleDBのバージョンの対応表が公式で公開された模様

gigazine.net

アメリカ国防総省とAnthropicの間で進められていた、2億ドル(約310億円)規模の機密システム向けAI契約交渉が2026年2月末に決裂しました。この交渉の破綻は、AI技術の軍事利用における倫理的境界線、特にアメリカ市民に対する監視や完全自律型兵器の運用を巡る深い対立が原因となっていますが、国防総省側は最後まで技術の無制限な使用を求めていたと報じられています。

Anthropicとアメリカ国防総省の交渉決裂の内幕、最後まで国防総省はAnthropicのAIを用いてアメリカ市民に関する大量データを分析したいと考えていた - GIGAZINE

自律型兵器を巡る議論でも両者の認識は大きく異なっていました。アメリカ軍は2026会計年度だけで自律型兵器に134億ドル(約2兆円)の予算を投じており、個別のドローンから群制御ロボティクスまで幅広く開発を進めています。

Anthropicとアメリカ国防総省の交渉決裂の内幕、最後まで国防総省はAnthropicのAIを用いてアメリカ市民に関する大量データを分析したいと考えていた - GIGAZINE

Anthropicはこうした兵器そのものを否定はしませんでしたが、記事作成時点でAI技術の信頼性は十分ではなく、民間人や自軍の兵士を誤って攻撃する危険性があると主張しました。一方でマイケル氏は、中国などの敵対国への対抗を理由に、将来的な防衛手段を文書で制限することには応じられないとの立場を崩しませんでした。

Anthropicとアメリカ国防総省の交渉決裂の内幕、最後まで国防総省はAnthropicのAIを用いてアメリカ市民に関する大量データを分析したいと考えていた - GIGAZINE

一方で、AnthropicのライバルであるOpenAIは、自社モデルをクラウドに限定することを条件に国防総省と新たな契約を締結しました。サム・アルトマンCEOは、特定の法的軍事行動に異を唱えるつもりはなく、自分たちの専門知識を安全なシステム設計に役立てたいと述べています。

Anthropicとアメリカ国防総省の交渉決裂の内幕、最後まで国防総省はAnthropicのAIを用いてアメリカ市民に関する大量データを分析したいと考えていた - GIGAZINE

しかしこの合意は、OpenAI内の一部の従業員から Anthropicと同様のレッドラインを守るべきだという反発を招いており、約100名の職員が抗議の署名を行う事態となっています。

Anthropicとアメリカ国防総省の交渉決裂の内幕、最後まで国防総省はAnthropicのAIを用いてアメリカ市民に関する大量データを分析したいと考えていた - GIGAZINE

また、Googleでも従業員が連名で、同社のAI部門であるGoogle DeepMindのチーフサイエンティスト、ジェフ・ディーン氏に宛てて「GoogleもAnthropicが政府に求めているものと同じレッドラインを設定するべき」とする書簡を送ったことが報じられています

Anthropicとアメリカ国防総省の交渉決裂の内幕、最後まで国防総省はAnthropicのAIを用いてアメリカ市民に関する大量データを分析したいと考えていた - GIGAZINE

各社の労働組合は自分たちの技術がアメリカ国内での大量監視や自律的な殺害に使用されることに反対し、各社が軍とどのような契約を結んでいるのか透明性を高めるよう求めています。

Anthropicとアメリカ国防総省の交渉決裂の内幕、最後まで国防総省はAnthropicのAIを用いてアメリカ市民に関する大量データを分析したいと考えていた - GIGAZINE

⇧ いやはや、「アメリカ合衆国」は「独裁国家」を邁進するつもりなのかね...

それにしても、「Anthropic」のような「企業」が毅然とした態度で「リスク」について言及していることで、辛うじて「アメリカ合衆国」の「政府組織」の横暴を抑止しているということなんでしょうかね...

「アメリカ合衆国」の「政府組織」側の見解として、

中国などの敵対国への対抗を理由に、将来的な防衛手段を文書で制限することには応じられない

とあるのだけれど、「中国などの敵対国」って失言にならないのかしら...

ちなみに、

戦時国際法(せんじこくさいほう、英語law of war)は、戦争状態においてもあらゆる軍事組織が遵守するべき国際法である。戦争法戦時法とも言う。ここでは戦時国際法という用語を用いる。戦時国際法は、戦時のみに適用されるわけではなく、宣戦布告されていない状態での軍事衝突であっても、あらゆる軍事組織に対し適用されるものである。

戦時国際法 - Wikipedia

⇧ 上記のような「制約」を設けていても、歴史を振り返ると抑制が困難であったという結果が明らかであるのに、全く「文書」で「制約」をしないとなった場合、何の「制約」も無い事を理由に「軍事兵器」の「開発」における「制限」がなし崩し的に反故にされて、「軍事兵器」に被害を受けるかもしれない「人間」に対する「リスク」が加速していく気がしてならないのだが...

By the way、

私人間効力(しじんかんこうりょく)とは、憲法の規定を私人間(しじんかん)において直接に適用すること、また、そのような適用が許されるか否かという論点を指して言う場合もある。第三者効力ともいう。

私人間効力 - Wikipedia

憲法は本来、その国家を設置した国民自身が自らの国家権力を監督するためのものである。よって憲法が適用される典型的場面は「私人対国家」である。

私人間効力 - Wikipedia

しかし、「私人」相互において社会的格差が生じている現代においては、人権侵害が生じる場面は対国家には限られず、私人相互の関係(たとえば、巨大企業労働者の関係など)においてもその適用が問題となる。これが「私人間効力」の問題である。

私人間効力 - Wikipedia

⇧ 上記によると、そもそも、

  • 国家権力は監視されなければならない

のであって、

  • 国家権力が国民を監視する

というアプローチがイレギュラーなはずなのよね...

まぁ、

  1. 犯罪者
  2. 犯罪組織

に対する監視は必要なのだが、「国家権力」が全ての「国民」を監視対象とするのは間違っていると思いますけど...

何と言うか、優先度の高い解決すべき「社会課題」が山ほどあるとは思うのですが...

そろそろ、「軍事利用」を経ることなく、「日常生活」に役立つ「技術」を生み出すことはできるような気がするんですけどね...

2026年3月9日(月)追記:↓ ここから

とりあえず、

gigazine.net

Anthropicはアメリカの情報機関や防衛機関向けのAI製品を2024年11月に発表しており、2025年7月には国防総省と大規模な契約を締結しました。しかし、Anthropicは自社製AIを「大規模な国内監視」や「完全自律型兵器」に使用することを制限しており、この制限を嫌ったピート・ヘグセス国防長官がAnthropicに対して「制限撤廃か関係断絶か」を迫っていました。

AI企業のAnthropicが「アメリカの国家安全保障に対するサプライチェーンリスク」に正式に指定される、Anthropicは法廷闘争を宣言 - GIGAZINE

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いわく、国防総省は大規模監視など望んでいないにもかかわらず、まるで望んでいるかのようなレッテルを貼られたとのこと。マイケル氏は「我々はFBIでも国土安全保障省でもなく、大規模監視については我々の仕事ではありません」と主張しています。さらにマイケル氏は「インターネットから大規模にデータをスクレイピングして個人のプロファイルを構築するのはむしろAnthropicがやっていることでは」と付け加えています。

国防総省がサプライチェーンリスクに指定したAnthropicにGoogle・Amazon・Microsoftが防衛関連以外で協力表明、一方「なぜ指定したのか」について国防総省のAI担当者が語る - GIGAZINE

⇧ それでは、「アメリカ国防総省」側が、

  1. 大規模な国内監視
  2. 完全自律型兵器

について、法的な文書を用意すれば良い気はするのだが...

自分たちの思い通りにいかないから「サプライチェーンリスク」に指定するは全く理解に苦しみますけど...

2026年3月9日(月)追記:↑ ここまで

PostgreSQLのバージョンとTimescaleDBのバージョンの対応表が公式で公開された模様

前に、

ts0818.hatenablog.com

⇧ 上記の記事で、

  1. PostgreSQLのバージョン
  2. TimescaleDBのバージョン

の対応表が欲しいと言っていましたが、

www.tigerdata.com

⇧ いつの間にか、対応表が公開されておりました。

We recommend not using TimescaleDB with Postgres 17.1, 16.5, 15.9, 14.14, 13.17, 12.21.
These minor versions introduced a breaking binary interface change that, once identified, was reverted in subsequent minor Postgres versions 17.2, 16.6, 15.10, 14.15, 13.18, and 12.22. When you build from source, best practice is to build with Postgres 17.2, 16.6, etc and higher. Users of Tiger Cloud and platform packages for Linux, Windows, MacOS, Docker, and Kubernetes are unaffected.

https://www.tigerdata.com/docs/use-timescale/latest/upgrades

For more information about feature changes between versions, see the Postgres release notes and TimescaleDB release notes.

https://www.tigerdata.com/docs/use-timescale/latest/upgrades

⇧ とりあえず、「PostgreSQL」を「ソースコード」から「ビルド」して「インストール」している場合は「PostgreSQL」の「バージョン」としては、

  1. 17系の場合
    • 17.2 以上
  2. 16系の場合
    • 16.6 以上

を利用することを推奨とのことなのだが、「Linuxディストリビューション」の「パッケージ管理ツール」で「インストール」している場合は、特に気にする必要は無いということなんだろうか?

とりあえず、「バージョンアップ」が地獄ですな...

仮に、

  • PostgreSQL 12 → PostgreSQL 18

に「バージョンアップ」するとなった場合、「TimescaleDB」の「バージョン」の制約を考慮した場合

  1. PostgreSQL 12で対応しているTimescaleDBのバージョンを上限まで上げる
  2. PostgreSQL 12 → PostgreSQL 15にバージョンアップする
  3. PostgreSQL 15で対応しているTimescaleDBのバージョンを上限まで上げる
  4. PostgreSQL 15 → PostgreSQL 18にバージョンアップする

といった形で段階的に「アップデート」していく必要がありそうですと。

そもそも、「PostgreSQL」の「メジャーバージョン」を一足飛びで「アップデート」できるのかも分からない...

ネットの情報を漁っていたところ、

dev.classmethod.jp

⇧ 上記サイト様で、「GitLab」による「PostgreSQL」の「バージョンアップ」の事例が紹介されており、

  • PostgreSQL 9.6 → PostgreSQL 11

とあるように、一度に「バージョン」を2つ上げていることになる。

一度に3ついけるのかな...

 

ちなみに、「リカバリー(切り戻し)」については、

pg_upgrade 方式は、ロールバック含めて手順が確立されており、高速に動作することから、採用されました。 データサイズが大きいため、大量の I/O が発生しないよう、コピーモードではなく、ハードリンクモードで実行します。

GitLab.comはどうやって6TBのPostgreSQLを9.6から11にたった2時間で移行したのか? | DevelopersIO

本件では、リンクモードの pg_upgrade というインプレースど真ん中のアップグレードを行っているため、一度アップグレードの走ったインスタンスを戻す事はできません。

GitLab.comはどうやって6TBのPostgreSQLを9.6から11にたった2時間で移行したのか? | DevelopersIO

リカバリー時には以下の流れで対応します。

  • リカバリー用インスタンス4台で 9.6 系クラスターを構成
  • スナップショットからさらに4台を追加
  • 動作確認後にメンテナンス終了

GitLab.comはどうやって6TBのPostgreSQLを9.6から11にたった2時間で移行したのか? | DevelopersIO

⇧ 上記によると、「PostgreSQL」が稼働している「仮想マシン(VM:Virtual Machine)」自体の「バックアップ」を取得しておいて、「バックアップ」から「リストア(復元)」する方式を採用しているっぽい。

まぁ、「リカバリー用インスタンス」を用意しておく方式も併用していますが...

 

兎にも角にも、「リカバリー(切り戻し)」できる体制になっていると「精神衛生上」的にも善きですかね...

 

毎度モヤモヤ感が半端ない…

今回はこのへんで。