先週、友達がゲームナイトに来ていた。夕食とカードゲームの合間に、話題は AI に移った。最近はいつも AI の話になる。ある友人が、同僚が ChatGPT を使って業績評価を書いた話をしていた。別の友人は、パートナーが週末に食事計画アプリを作ったと言っていた。小さな成功と小さな不満のいつもの繰り返し。こういう会話が好きだ。X フィードに表示される以上の、人々が実際にこれらのツールをどう使っているかをリアルタイムで知るのに一番近い方法だからだ。
途中で、予想外の感情に気づいた。失望だ。友達に対してではない。彼らは賢くて好奇心旺盛で、これらのツールで本当に生活を良くしている。失望したのは、会話の形そのものだった。私たちは ChatGPT 時代に 3 年を経て、リスボンのアパートに座っていた。そして私たちが興奮していたことはすべて、人間がすでにやり方を知っていることの少し良いバージョンだった。
コードを書く。ウェブサイトをデザインする。スプレッドシートを分析する。メールを書く。食事を計画する。ワークアウトを実行する。セラピスト型のチャットボットと何かを話し合う。どれも便利だ。以前より速く、安く、パーソナライズされている。そしてどれも、よく考えてみれば、新しいものではなかった。
先に進む前に、正直に言いたいことがある。私も同じパターンに陥っている。
ここ数ヶ月、AI を使って to-do リストアプリを作ってきた。小さなデジタル出版物。自分の健康を追跡したい方法に合ったヘルストラッカー。既製のプラットフォームではうまくできない方法で株式ポートフォリオを管理するツール。どれも作るのが本当に楽しかった。どれも何年も抱えていた人生の小さな問題を解決してくれる。文句はまったくない。
しかし、これらのどれも新しい発明ではない。カスタマイズだ。To-do リストは 1985 年には存在していた。ヘルストラッカーも存在する。ポートフォリオマネージャーも存在する。私がしているのは、すでに存在するソフトウェアのカテゴリーを自分の好みに合わせて調整することだ。それは実際に価値のあることだが、私たちが築こうとしていた未来ではない。
技術者と非技術者の壁は崩れた。それについて 1 年以上書いてきた。今気づいているのは、私たちのほとんどが、その隙間を通り抜けた後、新しい自由を使って、すでに持っていた部屋を、家具を好きなように配置して再構築しているということだ。
これには理由がある。謎ではない。LLM は人類の蓄積された書き言葉の出力で訓練されている。人間がすでに生み出してきたものをさらに生み出すのが非常に得意だ。もちろんコードやメールや食事計画が得意なのは当然だ。私たちは何十年もそれらを行ってきた。訓練データは豊富で、パターンは明確で、出力は信頼できる。
モデルが簡単にできず、ユーザーとして私たちが押し進めてこなかったのは、人間がまだ作り方を知らないものを作るのを助けることだ。「個人として以前は作れなかったもの」ではない。人類がまだ解明していないものだ。この二つには大きな違いがあり、私たちは集団的に混同していると思う。
もっと鋭いことを言いたい。なぜなら、このソフトなバージョンはもう私には響かないからだ。
AI の議論は間違った人々に乗っ取られている。どんなフィードをスクロールしても、同じパレードが見える。より良いプロンプトの書き方を教えるコースを販売するプロンプトエンジニア。AI アバターを量産してカメラに向かってスクリプトを読ませる UGC 工場。10 億ドルの評価額で資金調達して、法律契約用の 17 番目の ChatGPT ラッパーを構築するスタートアップ創業者。「人生を変える 10 のプロンプト」というスレッドを流すインフルエンサー。それはいつも、少し良い LinkedIn の投稿を書く方法に過ぎない。これが言説だ。これがほとんどの人が AI の目的だと思っているものだ。そしてそれは、テクノロジーが実際に何であるかについて、私たちを集団的に愚かにしている。
さらに言えば、今構築されているほとんどのコンシューマー AI ソフトウェアは気晴らしだ。有害だからではなく、別の場所に向けられるべき才能、資本、文化的注目を吸収しているからだ。AI 搭載のメモアプリに 1 年を費やす賢いビルダーは、その 1 年を実際に人類を前進させるかもしれない何かに費やさないビルダーだ。私たちは世代を代表するツールを持っているのに、それを受信箱に向けている。
重要な仕事は、テック Twitter のほとんど誰も話していない場所で起こっている。材料科学。人間なら誰も試そうと思わなかった新しい分子、新しい合金、新しい構造設計。創薬。化学者の直感ではなく潜在空間から生まれる化合物。タンパク質フォールディング。数十年行き詰まっていた進歩が 18 ヶ月で打ち破られた。気候モデリング。人間の研究者が決して特定できなかった大気データのパターン。純粋数学。一世紀にわたって証明を拒んできた予想が、人間の数学者が提案しなかった角度からアプローチされている。
これこそが AI の本当の目的だ。より速いメールではない。パーソナライズされた to-do リストではない。スクリプトを読むアバターではない。ツールの最も深い能力は、人間の直感の範囲外に存在するパターンや可能性を見つけることだ。そして私たちはその能力を、すでに持っていたものを模倣するコンシューマーソフトウェアに浪費している。
私もこれに含まれる。先に挙げた 4 つのプロジェクト？それらはまさに私が説明している病気の症状だ。私はこれまでに作られた最も強力な推論ツールにアクセスできるのに、それを使って朝のルーティンを最適化している。その矛盾は私にもわかっている。だからこれを書いている。
ここ数週間、ある問いを抱えていて、手放せずにいる。私が作っているものは、この瞬間に値する使い方なのか？人生の瞬間ではなく、歴史の瞬間だ。AI 支援による創造に早くから取り組むことで、一人の人間がかつてないほどの力を得られる窓。その窓をより良い to-do リストに費やすのは、私がしてきた選択だ。そしてそれを直視すると、自分のしていることが好きではない。
自分の仕事で繰り返し立ち返る問いは、もはや「AI で何を簡単にできるか？」ではない。「答えが訓練データのどこにもないから、以前は決して試そうとしなかった何を試せるか？」だ。それらは私にはまったく異なる問いに感じられる。まったく異なる仕事につながる。そしてそのうちの一つが、私が実際に生きたいと思っている問いだ。
その仕事が自分にとってどのようなものか、まだ完全にはわかっていない。直感はある。AI が金融市場で、人間の投資家が気づいていない何を見つけられるかに興味がある。良い投資家を模倣するのではなく、データを横から読むことで。AI が、一日、一週間、人生の整理方法について、既存の構造を最適化するだけでなく、私たちが試したことのない構造を提案できることに興味がある。AI が健康に何ができるかに興味がある。そこではパターンが高次元すぎて、一人の医師が頭の中に保持できない。ツールが到達しなければならない領域に興味がある。
もう興味がなく、面白いふりをするのをやめたのは、to-do リストだ。メモアプリ。すでに機能していたもののパーソナライズ版。それらのプロジェクトは引退させる。悪かったからではなく、これほど貴重なものをあまりにも簡単に使っていたからだ。
その夜、友達が帰った後、パートナーと片付けをしながら、夕食中に考えていたことを話した。ロケットで通勤しているようなものだ。彼女は笑って、ロケットをロケットとして使おうとするなら、代わりに何を作るのかと尋ねた。完全な答えはなかった。
でも、通勤はもう終わりにするとわかっている。
