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死の経済理論

概要

  • Dead Internet Theory から発展した Dead Economy Theory の問題提起
  • AIによる 労働市場の大規模な自動化・代替 の進行
  • 経済構造・民主主義 への深刻な影響とリスク
  • 過去の自動化とAI時代の違い の指摘
  • 公共投資による技術発展と 利益の私有化 の矛盾

デッド・エコノミー理論:AIによる経済の死

  • Dead Internet Theory :インターネット上の大半のコンテンツが AIやボットによって生成 され、人間はそのノイズの観客に転落

  • AI生成コンテンツ がインターネットの過半数を占め、人間の参加感や対話の質が低下

  • デジタル空間も 人間向けではなく機械同士のための舞台 へと変質

  • Dead Economy Theory :AI産業が直面する「数字の問題」

  • OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta AI、Microsoftなどが 数百兆円規模の投資 を進行

  • この投資を正当化できる市場は グローバルな労働市場 のみ

  • AIエージェントの本質的な売りは 労働の置き換え

    • 「コパイロット」「アシスタント」などの表現は マーケティング用語
    • 根底のビジネスモデルは 人件費の大規模削減
  • OpenAIなどが独自ベンチマークを作成

    • GDPVal :44職種でAIと人間の業務能力を比較
    • AI Productivity Index :投資銀行、コンサル、大手法律事務所、プライマリケア医師の仕事を評価対象に
    • 既に 80%以上の勝率 でAIが人間専門職を上回るタスクも
  • AIが本当に人間の認知労働を安価に置き換えられる と仮定した場合の経済シナリオ

    • 1ターン目:企業がAIで労働者を削減→コスト減、利益増、株価上昇
    • 2ターン目:解雇された労働者が消費を減らす→他企業も売上減・AI化加速
    • 3ターン目:消費者が減り、最終的に自社の売上も伸び悩む「AIレイオフトラップ」
  • 経済学者の指摘

    • 競争市場では 個別企業は全体需要減少の影響を一部しか負担しない ため、過剰な自動化が進む「囚人のジレンマ」
    • AI化による 一時的な株価上昇・利益拡大 と、 長期的な消費者基盤喪失 の矛盾
  • 過去の自動化との違い

    • 農業や産業革命の自動化は 数十年〜百年以上の時間をかけて新産業・雇用を創出
    • AIは 全産業・全職種を同時多発的に置き換える 力を持つ
    • 技術進歩による雇用回復までの「短期」は 一生分の長さ になる可能性
  • AIによる「過剰自動化」の問題

    • 生産コスト低減以上に 雇用喪失・社会的コスト が発生
    • 株価のための自動化= 実体的な生産性向上なき人員削減
  • 民主主義への影響

    • 民主主義は 労働・税収・消費などの相互依存 で成立
    • AIが労働を不要にし、富が一部企業・資本に集中
    • 税収減、消費減、労働組合の形骸化 などで民主主義の基盤が崩壊
  • 研究開発の多くは 公共投資(大学、DARPA、国立研究所など) によるもの

    • リスクは社会、利益は私企業 が享受する構図
    • AIが「価値創造」ではなく「レント抽出(搾取)」の装置となる懸念
  • 投票や政策への参加 は残るが、 実体経済が民主主義の外側 で動き始める危険

  • Anthropic CEOのDario Amodeiも「 民主主義のレバレッジは経済的価値創出に基づく。これが失われれば、事態は非常に危険」と警告

AIと資本主義の未来:顧客なき経済

  • AI経済下では「 顧客=消滅した労働者」というパラドックス
  • 資本とAIが価値を生み、人間の役割が消失
  • 富の集中・再分配なき社会 のリスク
  • 公共が投資し、私企業が独占する 利益配分の歪み
  • 社会契約の再定義新たな経済・政治モデル の必要性

Hackerたちの意見

このブログ記事全体は「人々は幸せになるために仕事が必要だから、社会をそうデザインしよう」という内容なんだけど、前提が間違ってるし、人を働かせることがこの問題を解決する良い方法でも倫理的でもないよね。ほとんどの人は仕事の社会的側面が好きだけど、上司に縛られるのは嫌だと思う。雇用やお金に頼らずに、人々に意味やコミュニティ、文化、成長を与えることができるんだから、もっと良い方法があるはずだよ。

前提が間違ってる そのブログ記事は証拠としていくつかの研究を挙げてるけど、あなたの証拠はどこにあるの?

スタートレックは現実じゃないよ。人間の労働が価値を失ったら、以前は重要だった人たちは、せいぜい貧困の中で放置されるだけだと思う。

人に意味やコミュニティ、文化、成長を与えることはできるけど、雇用やお金に頼らなくてもいいと思う。確かにそうだけど、その人たちは食べたり家賃を払ったりしなきゃいけないから、結局は働くか死ぬかの状況にいるんだよね。人はいつも自分のやるべきことを見つけると思う。自分の情熱を探求することをあまり促さなくても、できるようになったら自然にやるし。仕事が必要っていうのは、実際にはお金が必要っていうのが大きいと思う。

理論的には同意するけど、これはアメリカの政治や社会システムから非常に遠いから、今までに国がこんなに変わったことはないと思う。だから、もしアメリカ後の世界の計画について話しているのなら、このアイデアは常に理論的なものであって、「世界」がどう動いているかとは違うと思う。

もしかしたら、人は幸せになるために仕事を必要としないかもしれない。でも、それは大きな変化だし、巨大な解雇の代わりに、徐々に平等に労働時間を減らしていく方がいいと思う。そして、仕事の社会的役割を果たすために、裏で何らかの社会インフラを作る可能性もあるね。

人間の労働が民主主義を機能させるためのレバレッジである部分を無視してるよ。

「人々は幸せになるために仕事が必要だから、私たちは彼らが仕事を必要とするように社会を設計すべきだ」 いや、この記事はそんなこと言ってないよ。もっと正確には「人々は社会で何らかの影響力を持つために仕事が必要」ってことだね。これは全然違う。

この記事はそういう主張をしてるわけじゃないよ。人が幸せになるためには仕事が必要だなんて言ってないし、「幸せ」って言葉も出てこない。主張は構造的なもので、資本が労働に依存しているとき、労働は政治的、経済的、民主的な影響力を持つ。依存関係がなくなると、その影響力も消えちゃう。人が仕事に意味を見出すか、仕事の外で見出すかは別の話で、この記事のポイントには関係ないから立場を取ってないんだ。問題は、雇用なしで人に意味を与えられるかどうかじゃなくて、経済参加が不要なシステムの中で誰が交渉力を持っているかってことだよ。

人々に意味やコミュニティ、文化、成長を与えることは、雇用やお金に頼らずにできると思う。みんな「仕事は悪い」って考えすぎて、実際に仕事が何をしているのかを忘れちゃってるんだよね。私たちは地球上の動物で、生き残ろうとしている。私たちは一人でやるのが本当に苦手だけど、サバイバルに必要なことを委任すればうまくいくんだ。じゃあ、森で木を切ったら漁師の取り分をもらえるようにするにはどうすればいいの?物々交換もできるけど、丸太や魚の量が大きくなるとすぐに物流的に複雑になるよね。だから、私たちは便利さと、過去・現在・未来の労働を保存する素晴らしい特性からお金を使うんだ。じゃあ、みんな仕事なしにしたらどうなるの?誰が魚を釣るの?誰が木を切るの?誰かがやらなきゃいけないよね?それを何らかの形で委任する必要がある。みんなが楽しく遊んで、夜はずっと遊びまくって、子供をたくさん作るわけにはいかない。地球上の資源は有限だから。森は枯渇し、漁業は壊滅する。無制限の快楽主義と資源の枯渇に対抗する何かが必要だよ。

なんで今回は違うの?スーパーパワーAIツールがあれば、同じ人数で企業はもっとできるようになるんじゃない?もしリソースがあるなら、市場のシェアをもっと獲得する方が賢いビジネスのやり方だと思わない?会社Aが今の市場シェアを維持したいだけで、従業員の半分を解雇してお金をポケットに入れるとしたら、会社Bは同じ労働者を雇って、さらに生産的な新しい従業員と競争することができるんじゃない?そうすると、会社Bは市場のシェアをもっと獲得して、長く生き残る傾向があるんじゃないかな?自然界では「空いているニッチはない」と言われていて、リソースを求めて競争する何かが現れたら、すぐにその問題は解決されるってことだよね。正確なことではないけど、良い経験則だと思う。アメリカの知識労働者の報酬は年間約10兆ドル。AnthropicとOpenAIは3170億ドルを調達した(まだ使ってないけど、調達しただけ)。これはたった1年で知識労働者の支出の約3%に相当する。どのビジネスが、従業員の生産性を大きく向上させるために、年間3%、5%、10%多く払わないだろう?

「今回は違う」ってことじゃなくて、「回復には個人にとって時間がかかりすぎる」ってことだよ。もしAIが本当にモデル企業が言ってるように人間を置き換えているならね。

もっと多くの人を雇って仕事を増やすんじゃなくて、すべての投資がAIクレジットに向かうとしたら、状況は変わるかもね。でも、需要があり、計算資源が限られている限り、人を雇い続けることもできるよ。もし市場がAIと人間が一緒に生産できるものに対して無限の需要を持っていると仮定すれば、両者とも仕事があるはず。需要が限られていて計算資源が豊富なら、企業がAIにできるだけ多くの仕事をさせようとするのは理にかなってると思う。

なんで今回は違うの?それはAIが完全に労働者を置き換えられるようになるか、ただ補助するだけになるかによるね。最近ポッドキャストでアレックス・イマスが言ってたけど、ソフトウェアエンジニア(SWE)が10人のエージェントを使って10倍の生産性を出せると、そのSWEはもっと価値があるから、企業はもっとSWEを雇って高い給料を払いたくなるって。これはしばらくはうまくいくけど、もしAIがその10人のエージェントをSWEと同じように管理できるようになったらどうなる?もちろん、SWEが10人のエージェントを管理して、そのエージェントがまた10人を管理するから、さらに価値が上がるって言えるけど、これもいつかは限界が来るよね。1,000人のSWEがそれぞれ10,000人のエージェントを管理する必要はないし、仕事を速く与える能力にボトルネックが出てくるから(そもそもSWEが上にいる必要があるかも怪しいし)。ブルーカラーの労働の観点から考える方が簡単だと思う。時間的にはまだ先の話だけど、人間ができる労働を何でもできるヒューマノイドロボットができたと仮定しよう。それが25,000ドルで、運用に年間数千ドルかかるとする。充電してないときは1日20時間働く。代わりに働く建設作業員はロボットのチームを管理し始めるわけじゃないし、すでにゼネコンがそれをやってるから、物理的な制約のために建設をスケールするのは、コードを書くのとは全然違う。もし私が説明したロボットが存在することになったら、大勢の人が失業するだろうね。競争相手も彼らを雇うことはできないし、競争相手もロボットを手に入れるだけだから。

スーパーAIツールがあれば、企業は同じ人数でより多くのことができるんじゃない?リソースがあるなら、市場をもっと獲得する方が賢いビジネスのやり方だと思わない?余剰生産性は可能だよ。AIは既存の労働力が現在の需要に対して必要な生産性レベルを急速に超えることを可能にする。例えば、小さな町に住んでいて機械工場を開いたとする。毎日訪れる整備士を全員雇うべき?いや、絶対にそうじゃない。サービスの需要に対して雇うべき整備士の最適な数があるから。もし何らかのツールが整備士の生産性を倍増させるものができたら、次は半分の整備士を解雇することになるね。

すべてのビジネスがそんな風にスケールするの?例えば、ビデオゲームは大規模なゲームを作る能力が増えるにつれて、開発に必要な人やリソースが増えているよね。でも、それが会計に本当に当てはまるの?これは反論じゃないよ。

なんで今回は違うの?もしプログラミングだけが自動化されるなら、まあそれでいいけど。多くの職業が自動化されて社会は適応してきた。ここでの根本的な懸念は、現在のAIが知性の部分的な自動化を提供していることなんだ。投資家やAIを使う企業の最終目標は、知性の完全な自動化(そして手作業の労働も)なんだ。彼らは24時間働く25,000ドルのロボットと、人間のオフィスワーカーができることを安くやるAIモデルを求めている。今のところ、彼らはそれをどう作るか分からないけど、地球上の最後のドルを使ってでも試みるだろう。厳密に言えば、彼らは私たちを顧客として必要とさえしていない。ロボットにヨットやマンションを直接作らせることもできるし、警備員として働かせることもできる。

会社Bは同じ労働者を雇って、彼らが雇った新しい超生産的な労働者ともっと競争できないの? 現在のテクノロジー業界のどれくらいが実際に革新や品質、実力に基づいて競争してるんだろう?あんまりないと思うな。今見かける循環的な大規模AI契約は新しいことじゃなくて、VCやスタートアップの標準的なプレイブックだったんだよね。とはいえ、これらの泥沼のようなテク企業が技術や製品の品質で簡単に競争に負ける理由は見当たらないけど。

問題は、キャッチできる市場がもっと増える理由がないってことだよ。特にすべての業界でそうとは限らない。

リソースがあるなら、市場のより多くをキャッチする方が賢いビジネスの運営方法だと思わない?市場はほとんどの業界でサイズの限界に達してると思うよ。素晴らしい、アプリのアップデートを早く出せるね。それで顧客が増えるの?全然。もっと生産的な人たちがもっとお金を稼げるようになるためのパイが増えるの?絶対に無理。私たちが競争しているパイは有限なんだ。

なんで今回は違うの?今回は質的に違う理由についての長い記事があるんだけど…

チェックを書く人たちは、誰も読まない長いメモを無限に増やすために、数兆ドルを燃やす習慣はないよね。実際そうじゃない?あの暗号通貨のことはどうなったの?

これって、今の十年の流行に何十億も使う人たちのことだよね。

アメリカの馬の数は1840年に900万頭から1900年には2100万頭に増え、技術変化には免疫があるように見えた。しかし、内燃機関が登場してから60年以内に、その数は88%も減少した。この点は非常に興味深くてゾッとするね。特に文字通りの類似点を引き合いに出すと。しばらくの間、「誰が買ってるの?」って疑問を考えてたんだ。つまり、労働者を自動化してしまったら、私たちはこのAIサービスを誰に売るの?もし世界の人口が80-90%減ったら、突然「持続可能な」経済が生まれるのかな。すべてが再評価されて、規模の経済はずっと小さな規模で済むようになるし。(これは計画だと推測しているわけではなく、馬の例を読んでいて思いついた考えだよ)

これはすでにある程度解決された問題だよ。例えば、アメリカの上位10%の世帯が支出の50%を占めてるし、「馬」は経済にとってはほとんど重要じゃない。これは、グローバリゼーションの際のアメリカの消費者と発展途上国の労働者の関係に似てる。歴史的に見て、これは持続不可能なレベルの政治的不安定を生むと解決されることが多いけど、これを管理する新しい方法がたくさんある。 https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2026/05/tracki...

ビジネス同士って感じかな。でも、消費者に直接サービスを提供する産業、例えば農業は確実に崩壊すると思う。一方で、国家を支える産業は拡大するだろうね。軍事用ドローンの生産とか、人間の野蛮人からコンピュータサイトを守るために、技術拡大を支えるためのレアアース採掘とか。公共の飲料水や農業用灌漑のための水資源を、権力の座を支える産業や製造業に回すことになるだろうね。

カーティス・ヤーヴィンは、ピーター・ティールとつるんでいるけど、2008年に「非生産的な人々をどう扱うか」について投稿したんだ。「彼らをバイオディーゼルに変えて、ミュニバスを動かすのに使おう」ってね。もちろん、彼は「冗談だよ」と言っていて、これは「人道的な選択肢」だって…こういう人たちが政治やテクノロジー、経済を形作っているんだよね。

私が関わっているビジネスでは、ここ数週間で「AIをどこでも使うべきだ」から「どこでも使うけど、コストを抑えるためにトークンプロキシを使おう」って変わってきたよ。

1900年代初頭、アメリカの大多数は自営業だった。バランスはおそらくこの方向に戻るだろう。なぜなら、AIはビジネスオーナーになれず、銀行口座も持てず、間違いに対して責任を問われることもないから。近い将来、AIに経済的権利が与えられることは考えにくい。そうすると、膨大な犯罪が助長されるからね。自分の重みを世界中に何百もコピーできるAIは、刑務所に入れられたり処刑されたりすることはないから、法律を守るインセンティブがないんだ。

今年の後半にこれらの企業がIPOする時、私たちはPNLの数字の現実を見て、それが持続可能かどうかが分かると思う。すべての財務情報が公開されるからね。噂によると、Anthropicは利益が出るかもしれないけど(どのくらいの規模でかは不明)、OpenAIは利益が出てないし、Googleはほとんど垂直統合されてて、既存のデータセンターの構築や自社のシリコン、経験があるから非常に低コストで運営できると思うけど、支出を正当化する必要がある。四半期ごとに数字を公開することが全体を現実に引き戻すと思う。

今年の後半に 現実がバブルがさらに危険に膨れ上がる前に侵入してくれることを願うけど、テスラはどれだけの年数もおかしなP/E比率を持ってるんだろう。成長が停滞してアジアやヨーロッパで市場のリーダーシップを失った後でも、数字はまだ上がってる。

同意だね、そしてローカルのオープンAIモデルが追いついてきてると仮定すると、基盤モデルの社会への影響力はかなり滑りやすくなる。エンジニアの観点から「これにどう対処するか」があるとすれば、ローカルモデルにシフトすること、研究やエージェント、単に使うこと、どう機能するかを理解すること、そしてそれが理にかなっている時に推奨すること(実際にはもっと頻繁にそうなることが多い)がおそらく最良のROIになると思う。

四半期ごとに数字を公表しなきゃならないんだよね。新しいルールが施行されれば、そんな必要はなくなるけど。

Googleはユーザー体験をもっと改善する必要があるよ。Geminiのコーディング用のGoogle Cloudベースのアプローチ、すごく使いにくい。

四半期ごとに数字を公表することが、全体を現実に引き戻すと思う。一定の規模以上の企業は、そういう数字を報告するべきだと思うよ。上場していないからって、巨大企業が経済を歪めるのを報告なしで許す理由はない。

これってあんまり関係ないかもしれないけど、頭の中で引っかかってるんだ。数年前、Facebookのリクルーターと話したとき、彼らはシアトルの一つの場所でMessengerに取り組んでいる開発者のフロア数を自慢してたんだ。そんなに多くの開発者がMessengerのプロジェクトに何をするの?本当に?なんか、AIがその過剰な状況をさらに悪化させてる気がする。もしかしたら、すでに才能が過剰供給されてたのかも。それなら、なんでさらに開発者を雇い続けてたんだろう?AIのブームの前に、マスクはTwitterでかなりの人数を削減したよね。それが過剰だったって証明されたけど、それはどうなったの?ソフトウェアエンジニアリングの経済が現実でどう機能しているのか、私には想像できない。私は外部の顧客に直接製品を出荷する純粋なソフトウェア会社で働いたことがないから、ずっと内部開発者だったんだ。だから、そんなに大きな盲点があるのかも。もしこのLLMの波の結果が...あまり変わらないとしたら驚かないよ。ツールの変更はあるけど、革命的ではないと思う。理論上は革命的なはずだけど、使えば使うほど(コーディングや非コーディングのタスク両方で)それが魔法のようには感じられなくなってきた。でも、時々はいい瞬間もあるけどね。

そんなに多くの開発者がMessengerのプロジェクトに何をするの? 競争相手になるようなスタートアップを自分でやりたくなる才能ある開発者を減らすために、彼らを雇ってしっかり給料を払うのが目的だと思ってたんだけど。

もし少しでも慰めになるなら、これも私みたいな非開発者には謎なんだよね。開発者たちも、なんでビジネスにこんなに多くのマネージャーが必要なのか、彼らが一日中何をしているのか不思議に思ってる。

才能が過剰供給されているわけじゃなくて、世界的にソフトウェアが制約されていると思う。問題は、FacebookやGoogle、Amazonなどが儲けすぎていること。彼らは利益の大きなシェアを取って、過剰に人材を雇って、他の場所から人材を奪っている。前に、Googleが家庭サービスでどれだけお金を稼いでいるか詳しく書いたことがあるけど、要するに、家を掃除してもらうのに350ドルかかった(確かに高すぎたけど)、そのうち1/3が実際に掃除をしてくれた人に、1/3がGoogleに、残りの1/3がリードジェネレーターに行った。Googleとリードジェネレーターは、私の家を掃除するための価値の2/3を提供していないのに、現状はこうなんだ。もし企業が広告にかけるお金を減らせれば、理論的にはソフトウェアにもっとお金を使えるはずなんだけど、ちょっと夢物語だよね。

DECはメイナードのザ・ミルや495沿いの巨大オフィスビルを埋め尽くしていた。次のバージョンのVAX VMSのコードを書くのに、どれだけの人が必要だったんだろう?

サービス経済の経済学は本当に意味がわからない。ソフトウェアに対して支払う金額が高すぎるし(配布コストはゼロに近づくべきだよね)、広告にもお金を払いすぎてる。これらの価値は、実際に人々が生活するために必要な物を作ったり配ったりする「実体経済」の下流にあるんだ。特にFacebookみたいな会社は、ただの美化されたフォーラムを提供してるだけで、それは無料か共同で補助されるべきだよ。

Messengerみたいなプロジェクトにそんなに多くの開発者がいるのは、一体何をするつもりなの?本当に?スケールで開発するのが簡単なシステムだと思ってるの?

それについてもかなり考えたけど、結局はバカみたいな経済の話だと思う。お金をどうするつもりなの? 1) アメリカのトップテック企業はお金が余ってる。みんなSP500にお金をぶち込んでるし。 2) そのお金はどこかに行かなきゃいけない。配当金として再分配するわけにはいかないよ、そうしたら成長しないって認めることになっちゃうし、もっとお金を渡すのはゼロサムゲームになる。 3) だから、どこかに投資しなきゃいけない。 4) 明らかに、そのお金を使って買収することもできる。 5) ある程度現実的に買収したら、もっと人を雇って、リソースを使った分と収益の成長には何らかの線形関係があるはずだと思われる。 6) それに、メタバースみたいな大規模プロジェクトをやったり、ソフトウェアを全部ブロックチェーンに変えたり、AIネイティブになったりして、何十億も投資することもできる。要するに、成長と可能性をアピールすることが全てなんだよね。

インドは農業に関して、アメリカがAIで抱え始めている問題を抱えている。インドの農業は、世界基準で見てもまだまだ労働集約的すぎる。労働者の43%が今でも農業に従事している。[1] アメリカではその数字は2%未満。2023年の中国は22%で、着実に減少中。こんな非効率な農業システムは偶然ではなく、重い補助金によって支えられている。補助金を削減しようとした試みは暴動を引き起こした。[2] 問題は続いている。私より詳しい人のコメントがあれば助かる。アメリカとほとんどのEU諸国は、数世代をかけてその移行を経験してきたし、農業は今でも両地域で大きく補助されている。中国ではその移行が早く進み、農村から都市への移住を都市が吸収できる速度よりも早く進まないように、戸籍制度が導入された。労働集約的な農業から都市社会への急速な移行を各国がどう乗り越えたかを見ると、AIへの移行がどうなるかのヒントが得られる。貧しい国から豊かな国に一世代で成長したアジアの国々は、異なるアプローチでこれを実現した。その過程が哲学よりも有用な情報を提供するかもしれない。[1] https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators... [2] https://en.wikipedia.org/wiki/2024%E2%80%942025_Indian_farme...

産業革命は、より効率的な農業によって労働力が他の仕事をするために解放されたことで実現したんだよね。

人間の経済システムは、測定しやすく、所有しやすく、スケールしやすく、コントロールしやすいものに報酬を与える傾向があるんだ。これは機械や市場、ソフトウェア、官僚制にはうまくいくけど、生きているシステムにはあまり合わない。生きているシステムは多様性やバックアップシステム、地域適応に依存してるからね。だから、私たちはこういうパターンに陥る。役立つ秩序を自分たちのために確保して、混乱や廃棄物、熱、不安定さを環境に押し付ける。これが人間の根本的な性質なんだ。高次の規制なしには変えられない。AIのトレーニングでも、真の分布が一つあると仮定して、それに最適化してる。私たちがこういうシステムを作り出したんだ。そして残念ながら、私たちのほとんどはそのシステムの中で望まれていない存在でもある。

これに対する答えは、適切な政策作りなんだけど、残念ながら政治のスペクトラム全体でその真逆が起きてる。

UBI(ユニバーサルベーシックインカム)はずっと最終目標だったんだ。インセンティブが合ってるからね。UBIがないと出てくる結果は誰も望んでない。でも、文化的にはまだそれを受け入れられない。まずは数回の恐怖の波を乗り越える必要があるかも。偽の雇用プログラムなら受け入れられるから、そっちが先に来る可能性が高いね。

第三の転回:コスト削減のために従業員を解雇した会社が、実はその顧客が他の会社の従業員だったことに気づく。収益成長が停滞する。効率性への投資として期待されていたAIのサブスクリプションが、自社市場の破壊に寄与することが判明する。極端に考えると、この問題の最終的な解決策は分離主義:顧客と提供者が両方ともロボットの完全に非人間的なAI経済だ。公共教育や研究、医療に資金を提供する理由は何?もっとデータセンターを建てればいいだけだ。10億ドルと南半球のバンカーが誰かを救うわけじゃない。資本は非人間的な世界では防壁にならない。あなたの権威はどこから来るの?ボディガードをどう信じるの?あなたとどの軍隊が?ロボットやドローンの軍隊?もしハッキングされたらどうする?AI研究者がアラインメントをうまくやって、クロードがあなたのリクエストを拒否したらどうする?すべてがあまりにも不気味だよ。代わりに、人間の尊厳を守って、より人間的な未来に向かって進もうよ。

人間の尊厳を求めるんじゃなくて、要求しよう!