ChatGPTが成功しているのは、より良い検索体験を作ったから なんか面白いことに、どの「AI」予言者も、LLMの最も有用な点について言及していないよね。気になるのは、これがどれくらい続くかってこと。今やLLMは自分たちのコンテンツを食べているし、VCのお金が少し枯渇し始めたら、誰かが「マネタイズ」したいと思うだろうね。エンタメの劣化には少なくとも二つの道がある。

ChatGPTが成功しているのは、より良い検索体験を作ったから あるいは、Googleが悪い検索体験を作ったからかもね。

「AIについて変なのは、ハイプだと感じる部分もあれば、投資する価値やその可能性を見ている部分もあるってこと。」ドットコムバブルは、教訓的な歴史の例だね。バブルの間にされたほぼすべてのワイルドな約束が実現したんだよ、ペットフードの配達まで含めて。ただ、バブルが価値あるものだったとするなら、2001年に2015年か2020年のインターネットが提供されている必要があったんだ。（人々は忘れがちだけど、2020年のインターネットを任天堂Wiiと同じくらいのスペックの機械で提供するのは無理があるって言っても過言じゃないよ。ゲーム機を基準に選んでるけど、完璧な比較はないかもしれない。2000年に持ってた機械のスペックは、少なくとも数字的にはWiiと大体同じくらいだったから。ただ、Wiiは2000年のノートパソコンのグラフィックを圧倒してたけどね。）AIバブルが同じ20年の遅れを持つかはわからないけど、今の状況はちょっと行き過ぎてると思う。今あるものは非常に印象的だけど、今の評価に見合うものではないと思う。矛盾はないよ。歴史を振り返ると、変革的で素晴らしい技術が過剰に投資されるケースはたくさんあったしね。もっと昔に遡ると、鉄道バブルもドットコムバブルに似たところがある。鉄道が完全に変革的な技術でなかったわけじゃなくて、ランダムに選ばれた100社が適当なサイズや形の線路を半ばランダムな場所に敷いてたのが、その評価に見合うものじゃなかっただけなんだ。約束が実現するまでには数十年かかった。

変なことに、ベゾスが「顧客にとって最高の体験を作る」って話してた有名な動画で言ってたのとは逆の考え方だよね。ビジネス戦略としてのハイプの大部分は、潜在的な顧客に最高の体験を提供するつもりだと納得させることなんだ。最もシンプルなアプローチは、それをそのまま言うこと。 > 実際、ChatGPTはより良い検索体験を作ったから成功してるんだ。確かに。でも、彼らはそうやってマーケティングしてないし、ChatGPTで成功してるって報告してる人たちの多くは、そういう体験をしてるとは思えない。まあ、チャットしようとしてる人たちを除けばだけど。

「より良い検索体験を作った」って、確かに、でも人肉を食べることが周りに人がたくさんいるからより良いダイニング体験を作るって言ってるようなもんだよ。結局のところ、「AI」がやってることは、いくつかのウェブサイトを切り刻んでブレンドしてるだけで、その過程で、サードパーティの広告や有料オファーで収益化されてるウェブサイトにアクセスしなくてもよくなっちゃうんだ。

なんか「お金がたくさんあれば、大規模な研究所への投資があって、珍しい発見があるかも」って思う部分もあるんだよね。とはいえ、ハイプと投資家の追いかけっこは、私にとってもすごく浅い感じがするけど。

バカな団塊の世代のもの 年齢差別は決して良い印象を与えないよ。どの年齢層にも賢い人もいれば、バカな人もいる。

あなたの政治的・道徳的な想像力は、リベラルな世界観が前提としている超対立的で完全に取引的な人間理解によって制約されてる（「リベラル」とは、ホッブズ、ロック、ミルの伝統における超個人主義的な倫理を指す）。だから、社会主義的な再分配みたいなものに惹かれたり、資本を労働の敵と見なしたりするんだよね。リベラルな世界観では、私有財産は先に存在するものとされていて、公共の利益は私有財産から譲渡されたものとして理解される。人間は原子化された単位として見られ、社会は取引関係の変動する瘴気として捉えられる。古典的な見方では、公共の利益が先に存在し、私有財産は公共の利益のために存在する（私有財産があることで多くの苦痛や社会的対立を避けられるし、適切に管理されれば成功した分配手段になる）。資本と労働は必ずしも対立するものとは見なされない。むしろ、相互利益のための協力関係がルールとなる社会では（搾取によって動く市場の代わりに）、資本と労働は友達なんだ。両者はリスクを負うことでゲームに参加している。古典的な見方では、労働者には少なくとも家族を養える賃金が正義として支払われるべきだ。もし億万長者が従業員に適切に賃金を支払わなければ、それは文字通り従業員を盗んでいることになる。人間関係は単なる取引に限られず、私たちは同意する前に社会に対する義務がある。リベラルな見方によれば、ある地域で飢饉が起こって、誰かが食料でいっぱいの倉庫を持っていたら、その倉庫の食料を取るのは盗みになるし、もちろん盗みは道徳的に許されない（そう主張するのは馬鹿げてる；それは盗みだ！）。一方、古典的な見方では、私有財産は絶対的に固定されているわけではない。思い出してみて、私有財産は公共の利益のために存在するんだから。だから、そういう場合、倉庫の食料は絶対的に私有財産とは見なされない。私有財産は公共の利益に向けて導かれるものだ。飢えている人がその倉庫から食料を取るのは盗みではなく、食料は文字通り彼らのものなんだ！（これは極端な例だけど、各立場の結果がどうなるかを示すために含めてる。）

原子力を作ればいいじゃん。

私もこれに気づいてるし、確かに昔はこうじゃなかったよね。私の考えでは、単に私たちが裕福すぎるんだと思う。平均的な裕福な人（上位20-30%）にとって、最初の$70,000は本物のものを売る本物の企業に行く。それを超えると、ただの面白いお金になっちゃう。私たちの社会には、こういうお金を稼いでいる人がたくさんいるから、実際には何も本物に結びついていない大きな金額が存在する。暗号通貨で$100k失っても、メタバースの何かに$800使っても大丈夫、まだ食べ物は買えるから。もちろん、こういうお金を稼いでいない人たちが困惑（そして怒り）するのもそのせい。ある製品もない会社が[1]数十億ドルで売られたって聞くと、$5000と$6000の車の違いを真剣に考えている時には、信じられない気持ちになるよね。[1] (https://openai.com/sam-and-jony/)

こういう投資のいくつかは、結局は節約につながることもあるよね。税金やお金の流れ（つまり、課税される機会の数）が減少傾向にあるし。まぁ、ずっとこんな感じだった気もするけど。AIが自己宣伝が激しいのは、今回は逆に悪化させるかもしれないけど、逆に非欧州の経済は、影響を主に投資家に限定する力が今は強いからね。

資本主義は競争のある自由市場を前提としてるからだよ。独占が繁栄するのを許すと、その恩恵は得られない。市場の構造によっては、異なるダイナミクスを持つこともある。例えば、参入障壁が高い自然独占とかね。面白いことに、AIスタートアップのエコシステムは、AIをトレーニングするために必要な大量のデータの壁を超えるだけの資金を集めてるんだ。

資本主義は、国際的に承認された実施基準がある単一のものではないんだ。実施方法は無限にあって、もしかしたら大きな再設計が必要かもしれない。 > テスラの株を説明してみてよ。100%ハイプに基づいてるし、株価と会社の実際の業績には全く相関関係がないから。彼らは今でも市場で最高の電気自動車を持ってるけどね。

この理論は、自由市場ではみんなが合理的な行動をするって前提で、みんなが正直だと仮定してるけど、今は嘘の時代だよね。耳を傾けない人たちに反論し続けるか、流行に乗って誰かを騙してお金を稼ぐかのどっちかだね。今の株式市場はまるでポンジスキームみたいに感じる。

資本主義の利点は、サイバネティクスじゃなくて逃げ道だよ。

資本主義は昔からこういう問題を抱えてるから、規制でバランスを取るべきなんだよね。でも、政治家たちが完全に腐敗しちゃってるのが問題で、トランプなんてその腐敗の象徴みたいなもんだし。彼は、最高レベルでの腐敗を見せることで、それが広がってシステムが崩壊することを理解してる。これと連邦準備制度の破壊が彼の主な目的だよ。

資本主義の失敗について話し始める必要がある。人々はこの言葉が生まれるずっと前から、資本主義の失敗について語ってきた。1675年BCのアブラハムが銀貨で土地を買ったり、イエスが両替商を追い出したりするところまで遡ることができる。混乱しているけど、一般的には人々は以前よりも良くなっているし、非資本主義のシステムよりもマシだよ。

俺もそう思う。昔のウェブがこんな感じだったのが懐かしいな。

うん、著者は確実に間違ってるね。バックエンドプログラミングのプロとして10年以上の経験があるけど、VS Code Copilotは全体的にかなり役立つと思ってる。ドキュメントを掘り下げたり、面倒な小さな関数（例えば、日付を別のフォーマットに変換する）を書くのにかかる時間をかなり節約できてる。長いものを書くためには使わないけど、全体的には生産性が向上したと思う。ただ、ジュニアエンジニアには逆効果かもしれないね。

これが記事に悪影響を与えてると思う。企業が株主を気にしすぎるという彼の意見には賛成だけど、この反LLMの宣伝はただのラッダイト主義に見える。LLMがプログラマーの作業を助けるという研究はあるのかな？研究を詳しく追ってるわけじゃないけど、見たことはないな。[ai llm productivity research]でググってみたけど、興味深い証拠はあまり見つからなかった。ある報告によると、ユーザーがJSで基本的なウェブサーバーを作成するのにLLMを使うと、55%早くタスクを完了できるらしい。別の報告は「認知された生産性」を測定していて、テキスト作成の課題を与えられた学生は早く終わるみたい。さらに別の報告は、生産性をコード行数で測定してる。残りは理論的な生産性向上を予測してるだけのようだ。実際に生産性が向上したという結果を測定した人はいるのかな？METRからのこの報告は実際に何かを測定してるみたいだね：https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-o... > コア結果 > > 開発者がAIツールを使うことを許可されると、問題を解決するのに19%長くかかる。これは開発者の信念や専門家の予測に反する大幅な遅延だ。この認識と現実のギャップは驚くべきもので、開発者はAIが24%速くなると期待していたのに、実際に遅延を経験した後でも、AIが20%速くなったと信じている。だけど、確かに誰かが生産性向上を示す結果を見つけているはずだよね。もっと探せばよかったのかな。2021年からCopilot Proのユーザーとして幸せだよ。

うん、ただ全体のテキストにドロップシャドウがあったのはちょっと気が散ったかな。