これは上の人たちが続けている詐欺みたいなもので、その流れに乗って下の人たちも巻き込まれていくんだよね。「これを聞く必要がある」人たちは逆らえないから、引き下がれないし、逆に聞く必要がない人たちはそれを推進してるから給料がそれに合わせてるし、引き下がるわけがない。

AI懐疑派がこれを絶対的で反論できない証拠として扱う気がするのはなぜだろう？たった一つのデータポイントなのに、まだ5年も経ってない業界で。

そうそう、インターネットも同じだった。1990年代や2000年代の頃、人々はなぜインターネットが生産性の数字に現れないのか不思議がってた。多くの人が、インターネットはただの流行りかバブルなのかって疑問を持ってた。今のAIについても同じことを言う人がいるよね。技術が大きな経済に測れる影響を与えるまでには時間がかかるんだ。AIもそれが違う理由はないよ。

これは皮肉で言ってるわけじゃないんだけど、OpenAIやAnthropicの人たちが「3年で超知能が実現する」とか、ボリスが「コーディングは解決済みで、彼のコードは100% AIが書いた」とか言ってるのが問題なんだよね。オレオのCEOが「もっとオレオが必要だ」って言うだけじゃダメなんだ。これらのツールがある程度役立つのは確かだけど、その混乱の中で何十億も使ってる。あまりにも多くの人が矛盾することを言ってて、混沌は長期的な成長には良くない。20年がAIには全く当てはまらないのか、それとも痛い目に遭うのか、どっちかしかないよ。

AIのマーケティングは、初期のコンピュータの取り組みよりもずっと広まってるってことだね。

ウィキペディアの記事のこの段落がうまくまとめてると思う: 「多くの観察者は、意味のある「生産性の逆説」が存在するとは異論を唱えており、ITの能力と支出の間の乖離を認めつつも、それを生産性に対する技術の影響についての一連の不当な仮定として捉えている。この後者の見方では、この乖離は私たちが利用可能な技術を理解し、より良く活用する必要があることを象徴しているのであって、解明が難しい神秘的な逆説ではない。」

アメリカ経済における生産性は、（$で測った出力）÷（$で測った投入）として定義される。通常、新しい技術（コンピュータ、インターネット、AI）は投入コストを削減するし、市場の競争により企業は価格を下げる必要があるから、全体的に経済にデフレ効果をもたらす。AIが上記のように生産性に小さな影響しか与えない可能性もあるけど、社会は安価なAIによって提供される安い製品やサービスにアクセスできることで恩恵を受けるだろう。個々の企業は生産性を向上させるためにAIを使うのではなく、競争に勝つためにAIを使う必要があるんだ。

確かに、でもAIの問題は結果と費用のバランスだよね。

最初のリンクの元記事でも、同じ企業が「今後3年間で大きな影響を予測している」って書いてあるし、2025年後半は多くの企業にとって転換点だったみたい。

「生産性の逆説」が何度も強調されてるのを見かけるけど、この特定の技術に関して人々が見落としていることがあると思う。コンピュータやインターネット、ブロードバンドなどの比較とは違って、特にAIは消費者側での高い要件がないんだ。みんなすでにそれを使うために必要なものを持ってる。今のように劇的な能力の向上（最近のコーディングの進展みたいな）に人々が適応するのには時間がかかるけど、変化はもっと早くなると思う。過去3ヶ月のコーディングツールの普及速度は、私が予想していたよりも早かった。こういう変化が他の分野でも数ヶ月の間に起こるのを見られると思う。

これは新しいことじゃない。「生産性の逆説」とは、コンピュータがオフィスに定着するかどうかに疑問を持っていた時に呼ばれたものだ。90年代には、コンピュータを買うために人々がどれだけお金を使っているのか、実際の生産性には影響がないと不満を言っている記事もあったよ。 https://dl.acm.org/doi/10.1145/163298.163309

AIがどれだけ強力で、エンジニアと同じレベルで今すぐにでもパフォーマンスを発揮できるかっていう話と、現実をどうやって折り合いをつけるの？現実に直面すると「生産性の逆説」ってやつが出てくるのかな？

現在の形のAIを支えているリーダーシップや財政的サポートは、長期的な変化として扱うだけの忍耐や冷静さがないと思う。数年で大きなシフトを実現しようと、全か無かのアプローチを取っているか、国レベルの予算を使い果たそうとしている。私には、生産性向上が遅れていることが問題じゃなくて、ほぼすべての他のイノベーション分野からの資金が即座に枯渇していることが問題に見える。

言及された技術は結局、すべて物事を良くしてきた。ジェネレーティブAIが機能するためには、広く普及したほとんど平凡な結果を一般的に受け入れる必要があると思う。比較が成り立つとは思えないな。

技術のせいで大量の解雇が起きてるって言われてるのに、実際に数値化すると本当に利益があったのか議論の余地があるって、目標がどんどん変わっていく感じだね。

来るべき変化について。君の主張は、昨年のネット出力が基本的にゼロだったことを強調しているだけだよね。2026年のデータについては話してないみたいだけど。

技術がまだそこにないわけじゃなくて、倫理的な懸念や、誰もAIに解決策を求めるために一日中頼んでいたくないっていうメンタルバリアがあるんだよね。

この文章は「基本的にゼロ」の内容のようだね。なぜ？過去についての記述に過ぎない。君は近い未来や遠い未来を予測しようとしているけど、それは別のことだよ。

「キラー」AI製品までまだ6〜12ヶ月以上かかるよ。OpenClawは可能性を示したけど、半分の時間は壊れるし、トークンを異常に消費するし、いろんな秘密を漏らす可能性もある。確かに可能性はあるし、AI分野で製品に取り組んでいる人はたくさんいる（俺もその一人）。でも、真剣にこれらのモデルを扱おうとした人は、思い通りに動かすのが非常に難しいって現実に同意すると思う。

こんな大きな予測をしながら、官僚主義のスペルも書けないなんて。

変化はいつもやってくるよね。今回は特別だと思う人がいるのが可愛い。

12月と1月には何も変わらなかったけど、2023年に誰かの最初のOpenAIチャットで全てが変わった。徐々にあらゆるところに取り入れられていってるけど、高い、微妙、そしてマイナスの効果がある。実際、物事は遅くなってる。社会は来年の報告書にAIがほとんど貢献しないのをまだ見るだろう。コストが利益を上回ってるからね。

人々が言うように、12月か1月に何かが変わった はい、AnthropicはIPOをしたいと思って、盛り上がりを作り出したんだ。LLMはこれからも存在し続けるけど、今の使い方はかなり変わると思う。こういうこと：> 一般的に、みんなは自分のプロジェクトの整理やドキュメント作成を下から上に進めなきゃいけないし、スキルを整えたりする必要がある。それは会社がそれを許可している前提だけど、AIから多くを引き出すためには必要ないし、ほとんどが詐欺みたいなものだ。実行可能なフィードバックと統合することが重要だけど、それにはかなりの時間と既存のシステムの見直しが必要だと思う。インターネットのアナロジーは好きじゃないな。新しい原材料を生産するようなもので、AIは最終的にはExcelみたいになると思う（世界で最も重要なソフトウェアの一つ）。

LLMが意識を持つようになると思ってるテック業界の人には一度も会ったことがない。でも、オンラインではそう思ってる人がたくさんいるって言ってるのをよく見る。どこにいるの？それって用語の誤解じゃないの？キュービックジルコニアみたいな人工ダイヤモンドはダイヤモンドじゃないし、誰もそう思ってない。「人工」ってことは本物じゃないってことだよね。意識を持った実際の知能はいつ「人工知能」じゃなくて「合成知能」って呼ばれるようになるのかな？ちなみに、このコメントはAIが書いたものです。

「バイブコーディング」と無限スクロールの比較、めっちゃ感謝してるって言いたいな。

「コンピュータ時代はどこにでも見られるが、生産性の統計には現れない」ロバート・ソロー、ノーベル賞受賞経済学者、1987年。

インセンティブが大事だよね。

別のバージョンを聞いたことがあるんだけど、AIは一部のタスクを早くすることができるけど、従業員は会議や承認、他のユーザーの意見を待たなきゃいけないから、結局のところ効果があまり目立たないって。

これも一因だけど、知ってる開発者のほとんどは1日8時間コードを書いてるわけじゃないよ。いい日でも4時間で、残りは会議とか他の雑用だったりする。集めた情報からすると、企業はまだ生産性の向上を測る方法が分からないみたい。

それに、AIはまだ開発者にとって生産的になり始めたばかりだよ。ほとんどの労働者はまだ手を付けられてないし、知識労働を支えるツールはまだ開発中なんだ。

「これらの革命は効率と生活の質を向上させた」って言うけど、正直よく分からない。ここにいるのはみんなコンピュータ関係の人だから、私たちの生活は改善されたかもしれない。でも、多くの人にとって情報技術は、意味のある活動に使う時間を減らしてしまったんじゃないかな。

まだ「こういう話がある一方で、AIを使って何かを実装しようとして失敗して、時間とリソースを無駄にした」っていう逆の話もあると思う。AIが役に立たないわけじゃなくて、学ぶための時間が必要なんだ。学び始めの段階では、使うことで節約できるリソースと同じくらいのリソースを学ぶのに使うことを期待すべきだと思う。経済全体をマクロ的に見ると、これが「経済成長ゼロ」って見えるんだよね。

これって経済に悪影響じゃない？

そのソフトウェアパッケージは何だったの？

そうだね。私たちは大規模な移行プロジェクトをやらなきゃいけなかったんだけど、普通なら6ヶ月かかって、10万ドル以上の費用がかかるところだった。Opus 4.5のおかげで、3週間で終わらせられて、トータルで1200ドルのコストだった。先月そのことについて投稿したよ。だから、経済的に考えると、普通なら6桁の収入を得ていたソフトウェアコンサルティング会社は、その分得られなかったってこと。私たちが使うはずだったお金の大部分が手元に残った。こういう「お金の流動性」のちょっとした減少が、確実に大きな金額に積み重なると思う。

これが主流になると思うよ。必要なものを定義できれば、LLMがそれを生み出してくれる。提供されたものを理解できれば、期待通りに動くしね。私は埋め込み型のドキュメントベースのデータベースが必要だったんだけど、30年の経験がある友人がRustでデータベースを作っていて、SwiftをサポートしてiOSに埋め込めるようにできるか聞いたら、数分でClaudeを使ってそれを実現してくれた。その後、Codexを使って自分が欲しい機能を追加して、プロジェクトに統合していった。期待通りに動いたよ。MongoDBと同等のレベルに近づいていると思う。週末にバイブコーディングで何年分の作業を終わらせた感じだ。これからコンピュータのプログラミング方法やIT業界に根本的な変化があると思う。