#コンピューターが楽しかった頃が懐かしい「何でもいい」それが問題だ #AI #テクノロジー #未来～インターネット、仮想通貨、そしてAIが沈没させた「作る」ということ～　#七05

7月 05, 2025

「何でもいい」それが問題だ #AI #テクノロジー #未来

～インターネット、仮想通貨、そしてAIが沈没させた「作る」ということ～

本書の目的と構成

さて、この奇妙な文章を手に取ってしまった、あるいはブラウザで開いてしまった、哀れなあなた。なぜ、あなたはこれを読もうとしているのでしょうか？もしかしたら、巷に溢れるAIや仮想通貨の喧騒に辟易としているからかもしれませんし、あるいは、何かを「作る」ことの喜びが、いつの間にか「何でもいい」という無関心に侵食されている現状に、薄々気づいているからかもしれません。

本書の目的は、いたってシンプルです。それは、現代のデジタルテクノロジー、特に仮想通貨と大規模言語モデル（LLM）が、いかにしてインターネットという空間、そして私たちの「作る」という行為を、「何でもいい（Whatever）」という名の陳腐なゴミへと変貌させてしまったのかを、ニヒルでシニカルな視点から解剖することです。キラキラした技術の触れ込みとは裏腹に、その実態がどれほど空虚で有害であるかを、経験談や観察を交えながら綴ってまいります。

構成は、以下の通りです。まず、第一部では、インターネットがかつて持っていた輝きが失われ、いかにして巨大プラットフォームと投機的な仮想通貨によって「何でもいい」が蔓延する温床となったのかを振り返ります。そして、第二部では、LLMという最新兵器が、その「何でもいい」を究極のレベルにまで引き上げ、私たちの創造性や努力の価値を根底から破壊しようとしている現状を論じます。最後に、補足資料と巻末資料で、この茶番劇をより深く理解するための様々な断片を提示いたします。

警告しておきますが、この文章はあなたを力づけ、前向きな気持ちにさせるものではないかもしれません。しかし、このデジタル陳腐化の波に抵抗するためには、まずその現状を直視することが必要だと、私は考えます。さあ、覚悟はよろしいですか？ゴミの山へのダイブにご招待しましょう。

無情なる要約：これから読むのは「無駄」かもしれない

この本（あるいは記事）でお伝えしたいこと。それは、実に身も蓋もない現実です。かつて無限の可能性を秘めているかに見えたインターネットは、今や広告と投機の海に沈んだ巨大なゴミ処理場と化しました。その原動力となったのが、理想を失った仮想通貨と、そして最新にして最悪の「何でもいい」製造機、すなわち大規模言語モデル（LLM）です。

LLMは、あたかも賢明な存在であるかのように振る舞い、もっともらしいデタラメを自信たっぷりに生成します。それは知識がない領域で平気で嘘をつき、利用者を無駄な雁字搦めに陥れます。私たちは、この「何でもいい」出力を、検索結果やアプリのいたるところで目にすることになり、デジタル空間はノイズに汚染されていく一方です。

さらに厄介なのは、このテクノロジーが「物事を行うこと、努力することには価値がない」という思想を静かに、しかし強力に植え付けようとしている点です。何かを丁寧に作り上げる喜びやスキルは軽視され、「何でもいい」ものが大量生産されることが称賛される。これは、単なるツールの進化ではなく、人間の創造性そのものに対する攻撃です。

結論として、私たちは今、デジタル世界における陳腐化の加速を目の当たりにしています。それは、金儲けと効率化の名のもとに、本質的な価値が失われ、「何でもいい」もので満たされていく過程です。本書は、この悲惨な現実への警鐘であり、もしかしたら無益な抵抗の記録なのかもしれません。読むことは、あなたの貴重な時間を浪費する行為である可能性すらあります。それでも、あなたは読み進めますか？それは、あなた自身の問題です。

第一部：失われたインターネット

遠い昔、インターネットはまるで広大な開拓地でした。誰もが小さな小屋を建て、思い思いの旗を掲げ、自らの世界をそこに表現することができたのです。巨大なショッピングモールも、煌びやかなテーマパークもなく、ただただ、個人の息吹を感じさせるささやかな集まり。それが、私が覚えているWebの姿でした。しかし、時は残酷です。その開拓地は、やがて巨大な資本によって買い占められ、画一的なビルディングと広告で埋め尽くされた「何でもいい」市街地へと変貌を遂げてしまったのです。

第1章：遠い記憶の彼方：楽しかった頃のインターネット

私がインターネットに触れ始めた頃、それは本当にエキサイティングな場所でした。ISP（インターネット・サービス・プロバイダ）に契約すれば、自分のホームページを持つのが当たり前。HTMLを手打ちし、GIFアニメを貼り付け、カウンターを設置する。拙くても、それは間違いなく自分の城でした。一日4つも5つも新しいサイトを見つけることができ、それぞれに個性がありました。幅3インチの画面用にデザインされておらず、デスクトップで見るとちゃんとスケールアップする、そんな当たり前のことが新鮮でした。Twitterでさえ、プロフィールに好きな背景画像を設定できた時代です。

なぜ楽しかったのか？それは、おそらくWebが「何でもいい」場所ではなかったからです。そこには、誰かが何かを「作りたい」という明確な意思がありました。情報を共有したい、自分の趣味を見せたい、誰かと繋がりたい。その動機が、それぞれのサイトにユニークな色と形を与えていました。見る側も、何か面白いもの、未知のものを見つけたいという探求心を持っていました。それは、まだ「コンテンツ」という無味乾燥な言葉で全てが括られる前の、人間的な温かさを持ったデジタル空間でした。

コラム：初めてのホームページ

初めてホームページを作った時のことを思い出します。真っ黒な背景に、蛍光グリーンの文字。お気に入りのゲームの攻略情報や、どこかで拾ってきたフリー素材のイラスト。友人に見せたくて、一生懸命URLを伝えたり、Webリングに参加したりしました。「すごいね！」と言われた時のあの小さな達成感。それは、誰かの「いいね」やビュー数とは全く異なる、純粋な喜びでした。今思えば、あれが「物を作る喜び」の原体験だったのかもしれません。そして、それは「何でもいい」ものから最も遠い場所にあったのです。

第2章：通貨という名の幻想：ビットコインが見せた夢とその破綻

楽しかったWebの世界にも、一つだけ大きな制約がありました。それは「お金」です。インターネットを通じて個人間で簡単にお金を送る手段は、長らくPayPal一択でした。PayPalは便利でしたが、彼らは自分たちが「銀行ではない」という曖昧な立場を利用し、規約違反を理由に平気でアカウントをロックし、資金を半年間も塩漬けにしました。ユニコーンウィーナーの絵を描くアーティストに送金しようとしただけで、アカウントを止められる可能性がある。全くもって恣意的で不愉快な仕組みでした。

そんな閉塞感を打ち破るかのように登場したのが、ビットコインです。なんて画期的なアイデアでしょう！誰でも、仲介者なしに、P2P（ピア・トゥ・ピア）で直接お金を送れる。まさに未来の通貨だと感じました。先端技術を使ったウェブサイト、数セントのチップを送るブラウザ機能。夢は膨らみました。私もマイナーをダウンロードして試しましたが、すぐに諦めました。難しかったし、特に他にやることもなかったからです。

第2章1節：PayPalという牢獄からの脱獄

PayPalの存在は、Web上での商取引や個人の活動に常に影を落としていました。彼らは、自分たちの気に入らないビジネスや表現活動を、資金の流れを止めることで容易に窒息させることができたのです。その力は絶大で、多くのインディーズクリエイターや小規模ビジネスは、この巨大な門番の機嫌を損ねないよう、常に怯えていました。ビットコインは、この中央集権的な支配からの脱獄を約束する、希望の光のように見えました。

第2章2節：エコシステムという名の投機場

しかし、ご存知の通り、そんな夢は脆くも崩れ去りました。ビットコインは通貨にはなりませんでした。代わりに、それは巨大な投機エコシステムと化しました。「誰にでも送金できる」という本来の目的は脇に置かれ、ひたすら「グラフを上げる」ことが至上命題となったのです。技術的な優位性？分散化の理想？そんなものはどうでもいい。「グラフが上がれば儲かる」。それが、このエコシステムを動かす唯一のインセンティブです。

ターボリバタリアンと一攫千金を狙うグリフター（詐欺師）たちが群がり、「持っているもの」で自己を定義し、それを他人に押し付けようとしました。彼らが気にしているのは、自分が所有する「何でもいい」デジタル資産の価格が上がることだけ。原資産がボトル詰めのドラゴンの屁だろうが、存在しないユニコーンの絵だろうが、そんなことは瑣末な問題なのです。ただ、他の誰かに買わせることができればいい。その結果、仮想通貨の世界は、終わりなき偽りの熱意と、互いに「買え！買え！」と叫び合う声に満たされた、巨大な投機場になってしまいました。かつて、ビットコインに抱いた希望は、陳腐な「何でもいい」投機の波に飲まれて消え去ったのです。

コラム：消えたビットコイン、残ったPayPal

ビットコインの登場から15年が経ちました。さて、今、ネットで個人に簡単にお金を送りたいと思ったらどうするでしょう？結局、未だにPayPalかStripeが主要な選択肢です。彼らもユニコーンウィーナーの絵を禁止するかもしれません。パトレオンも、Itch.ioも、Ko-fiも、みんなPayPalやStripeを使っています。何も根本的には変わっていない。ビットコインは、投機家の間で「価値の保存」として扱われることはあっても、日常的な決済手段としてはほとんど使われません。夢は、単なる煙に終わりました。そして、あの頃の不便さだけが、未だに私たちの周りに漂っているのです。

第3章：巨大なゴミ箱：Webの集中化と広告の勝利

初期のWebが個人の集まりだったのに対し、次第に少数の巨大プラットフォームが支配するようになりました。Reddit、Twitter、Facebook、Instagram、YouTube。これらのプラットフォームに、惑星上のほぼ全ての人間が同時に接続しているかのような状況です。なぜこうなったのでしょうか？著者は主に広告収益最大化を理由に挙げていますが、他にも要因はあります。

第3章1節：プラットフォームの支配

個人のウェブサイトを運営するのは、それなりに手間がかかります。知識も必要ですし、ホスティング費用もかかります。無料や安価なホスティングオプションも増えましたが、何億ものユーザーを抱えるインタラクティブなプラットフォームを維持するには、莫大なコストがかかります。このコストを賄うためには、収益が必要になります。そして、その最も手っ取り早く、拡大しやすい方法が「広告」でした。

巨大プラットフォームは、ユーザーの情報を集め、行動を分析し、最も効果的に広告を表示することに特化していきました。ユーザーをプラットフォームに釘付けにし、より多くの広告を見せることがビジネスの主眼となったのです。これにより、Webの構造は劇的に変化しました。個人の多様なサイトは隅に追いやられ、巨大プラットフォーム上で「エンゲージメント」を稼ぐことだけが重要視されるようになりました。

第3章2節：エンゲージメントという名の麻薬

「エンゲージメントこそが王様（Engagement is king）」です。ユーザーが不幸だろうが、不快な広告を見せられようが、プラットフォームに留まり、広告を見てくれさえすれば問題ない。アルゴリズムは、ユーザーが最も反応しやすい（クリックやいいね、コメントしやすい）コンテンツを優先的に表示するようになります。それは往々にして、過激で、感情的で、あるいは単に陳腐なものです。質の高い情報や、深く考えさせる内容は、エンゲージメントの低い「退屈なもの」として扱われ、どんどん埋もれていきます。

このモデルは、電話アプリ、動画、そしてなぜかWindowsにまで広がりました。主要なビジネスの焦点が広告にある場合、他の全ては従属的になります。人々を広告の周りに配置するための「何でもいい」鍵束。それが、現代のデジタル空間を動かす論理です。

コラム：カスタマイズの終焉

Twitterがプロフィールの背景画像をカスタマイズできた頃、私のページはかなりカオスでした。お気に入りのアーティストの絵、ゲームのスクリーンショット、自分で撮った変な写真。統一感なんて全くなかったけれど、それは私だけの空間でした。でも、いつの間にかそういう自由はなくなりましたね。どのプラットフォームも、画一的なプロフィールページ。カスタマイズ性は最低限で、誰もが同じテンプレートを使っているかのようです。これも「何でもいい」の一つの現れかもしれません。個性がなくても、みんな同じフォーマットなら管理しやすいし、広告も表示しやすいのでしょう。寂しい話です。

第4章：「コンテンツ」：価値の剥奪、あるいは魂の抜けた器

私が絶対的に我慢できない言葉。それは、創造的な作品が「コンテンツ」と呼ばれることです。「コンテンツ」とは、Webサイトのレイアウトを設計する際に、まだページに何が入るか分からない段階で使われる言葉でした。文字通り、「中身」のことです。しかし、この言葉はいつしか、動画であれ、記事であれ、画像であれ、全てを等価な「何か」として扱うための、便利なレッテルとなりました。

「コンテンツ」とは、マーケターが広告の周りに配置する「何か」のことです。「コンテンツ」とは、車のトランクに詰め込まれるオッズとエンド（odds and ends、半端物）の集合体と同じです。そこに価値はありません。ただ、「ある」ことが重要なのです。

これが、クリックベイトや、白人の男性が驚いた顔をしているサムネイル、赤い矢印、週に3回ウィキペディアを読むだけのビデオエッセイスト、全て同じように見えるレシピブログ、そしてSEO（検索エンジン最適化）のために1マイルものフィラー（埋め草）の絨毯を敷き詰めたゲームウェブサイトの原動力です。「川沿いの岩の下にある青い鍵」という、説明にならないほど長い記事。これは、広告を掲載するための段落区切りを増やすためだけに存在します。

すべて、同じことです。「見ろ。間抜けな赤ちゃんを見ろ。それが何であれ、どんなに奇妙で、衝撃的で、極端で、劇的かを見ろ。ただ黙って見ろ。ホームデポが4分の1セントくれるだろう」。広告のために、私たちの注意を引きつけ、プラットフォームに留まらせるためなら、「何でもいい」のです。

少なくとも、私がたくさんの文章を書くとき、それは私が書きたいと思ったからです。誰かが私にお金を払ってくれたとしても、私はおそらくあなたに嘘をついていません！しかし、「何もない」ことを書くための一般的なフィラー（埋め草）は、もはや人間がわざわざ書く必要すらありません。コンピュータがそれを実行できるようになりました。これもまた、「何でもいい」がもたらした悲劇です。

コラム：見たくもない広告

私は広告が嫌いです。触れたもの全てを悪化させる、恥ずべき疫病だと思っています。だから自分のサイトには広告を載せていません。でも、インターネットを見ていると、本当にうんざりしますね。記事を読もうと思ったら、ページの真ん中に突然大きな動画広告が現れたり、画面の端に貼り付いて消えないバナー。誤ってクリックしそうになってイライラすることも一度や二度ではありません。彼らは私たちの時間を、集中力を、そして良識を奪っています。そして、それらは全て「コンテンツ」を見るための代償として正当化される。全く、やってられない話です。

第二部：AI、究極の「何でも」製造機

インターネットが「何でもいい」ゴミ箱と化した今、そこに投入される最新の「何でもいい」こそが、AI、特に大規模言語モデル（LLM）です。かつて、私たちは人工知能に素晴らしい未来を夢見ました。スタートレックのコンピューターのように、私たちを助け、世界をより良くしてくれると。しかし、現実は違いました。私たちが手に入れたのは、「もっともらしい嘘」を自信満々に生成する、史上最悪の「何でもいい」製造機でした。

第5章：人工現実の到来、ただしデタラメ満載

10年前、「2025年までにスタートレックのコンピューターができる」と言われたら、私は狂喜乱舞したでしょう。なんとクールだ！コンピューターに話しかければ、何でもしてくれるんだ！しかし、私たちはそれを全く理解していませんでした。手に入れたのは、おそらくこれまで聞いた中で最も攻撃的でない、人を喜ばせるカスタマーサービスの声で単語をつなぎ合わせる、キラキラしたオートコンプリートでした。

第5章1節：輝くオートコンプリートの欺瞞

私は、断固として関わりたくないものになりました。LLMの出力には、決して晒されたくないのです。それはノイズであり、うっかり読み始めてしまうたびに、少しぼんやりした気分になります。私の脳はすでに少し不具合を抱えていますが、これ以上うまく機能しなくなるわけにはいきません。そして、うまく機能しないものといえば、このテクノロジーは…最悪です。投資家や熱心なファンが言うようなことは基本的に行っていません。統計的にそれっぽいテキストを文字列でつなぎ合わせるだけです。そして、新たな進歩とされるものは全て、投資した億万長者が「コンピュータは博士号取得者と同じくらい賢い」と自慢するのを聞くばかりで、その出力を見ると、今でも人生で見た中で最も一般的で平凡な、脳を腐らせる汚泥であることに気づきます。

第5章2節：Google検索すら「何でも」汚染される時

私のLLM出力への露出のほとんどは、Google経由で思いつく限りのあらゆる場所に詰め込まれた結果です。そして、あらゆる場合において、結果は悪化します。Google検索では、私のuBlockフィルターを再設計し、「AIによる要約」にデスクトップ画面の高さの3分の1全体を費やしています。これは、結局のところ、トップ検索結果のハイライトされた部分を軽く言い換えたものか、全くのデタラメです。YouTubeはビデオサムネイルに「AIによる要約」を散りばめ続けていますが、これはビデオタイトルを単に多くの単語で言い換えるだけです。私の電話のクソ天気アプリは「AIによる要約」を持っており、「今週は暖かくなるでしょう」のような信じられない洞察を提供します。このホワイトノイズのブロックが表示されていない場合は、画面下の温度グラフを自分で確認するだけで、すぐにわかったはずです。何度も何度も、実績のある情報が邪魔にならないように移動され、信頼性の低い不可逆圧縮されたテキスト情報がその場所に取って代わっています。読むのに時間がかかるだけです。

しかし、これは数十億ドルの価値があるのだそうです。悲しいかな。幸いなことに、最近のPixel携帯電話をお持ちの方は、少なくともこのくだらないものを全てオフにすることが可能です。設定の奥深くに隠されたオプションを探し出し、AICoreを無効にする。これをやって以来、LLM出力のようなものは見ていません。

私が本当に言いたいのは、基準が非常に低いということです。LLM機能が「何でも」にボルトで固定されているのは、彼らがやっていること、彼らが本当にやっていることの中心がこれだからです。何があっても、「何でもいい」のです。彼らは何かをします。そしてそれは素晴らしいことなのです、なぜなら「何でもいい」は「何か」だからです。エラー、空の結果ページ、欠落している機能やカバーされていないケースなどというものはありません。ほぼ間違いなく、あなたは「何か」を得るでしょう。それは役に立つか？正しいか？現実に基づいているか？誰が気にする？はるかに重要なのは、出力があることです。何もないよりはマシに見える「何でもいい」もの。安くて無害で使い捨て、赤いビアカップのようなもの。私たちは海に対してすでにやったこと、すなわち海を大きな渦巻くゴミで満たすことを、インターネットに対しても行っているのです。

コラム：AIアシスタントの呪縛

私の携帯にも、かつて邪魔なAIアシスタント機能が搭載されていました。何かにつけて「お手伝いしましょうか？」と聞いてきたり、勝手に情報を要約しようとしたり。それが全然役に立たないだけでなく、鬱陶しくて仕方がないんです。本当に必要な時に限って反応が鈍かったり、全く頓珍漢な答えを返してきたり。オフにする方法もわかりにくくて、設定画面の奥底を掘り起こしてようやく無効にしました。あの時の解放感と言ったら！最新の技術が、これほどまでに不愉快で無用なものになり得るのかと、心底呆れましたね。

第6章：現場からの絶望：ケーススタディに見るAIの無能

「ああ！」ハッカーニュースのコメント投稿者が叫びます。「でも、あなたはそれを試しましたか？」彼らは、気分を害した幼稚園児に、泥パイを食べないようあらゆる屈辱を込めて尋ねます。しかし、はい、ありがとう。私はかつて、レンピー（Ren'Py、ビジュアルノベルエンジン）の問題に直面した際にこの課題を与えられたので、私は歯を食いしばり、いくつかのLLMに私の質問をしました。

第6章1節：存在しないAPIを探して

LLMは、自信を持って私の問題を解決するいくつかの関連する書式設定タグをリストアップしました。一つの小さな問題：それらのタグは存在せず、かつて存在したこともありませんでした。この追加のコンテキストをコンピュータに入力したところ、大量の謝罪とそれに続く異なる架空のタグのセットが生成されました。それがその壮大な実験の終わりでした。

問題はおそらく、私が望んでいたことをするための組み込みの方法がなかったこと、そしてこれまで誰もそれを成功させたことがなかったため、マシンには何も引き出すものがなく、代わりに「もっともらしいもの」を生成しただけだったでしょう。なぜなら、それがこのテクノロジーの機能だからです。既存の会話との類似性によって定義されるように、「もっともらしく聞こえる」方法で会話を続けるのです。トピックに関する既存の会話がある場合は、素晴らしいです！これにより、より具体的な妥当性の尺度が得られます。そうでない場合、さらに良い！ちょうど約「何でもいい」がもっともらしいかもしれません！生成するだけです、「何でもいい」！

これは十分に強調できません。「役に立たないより悪い」と私に。それは私の質問に答えなかっただけでなく、どうにかして私が生成した偽のAPIを見逃していないことを確認するために、私を雁の追跡に送り出しました。たとえば、ここで調整するだけです。一部のコードエディタが、左側の括弧を入力したときに自動的に右側の括弧や引用符を入力する方法を知っていますか？あなたが「と入力すると、結果は」|」になりますか？そう、それが私を壁に追いやってくれるのです。それは全く時間を節約しませんし、私が十分に頻繁に間違っているため、それを修正するために時間を浪費する必要があります。そして、それは単一の文字を挿入する予測可能な操作です！私たちが発明したのは、一度に段落全体を浪費する偽のペルソナ全体です。

これを使って実際の作業を行うことは想像できませんし、他の人がどのように行うのか理解できません。これは私たちが発明した全く新しい種類の故障ケースです。私もこの問題について人々に尋ねました。彼らは人々のやり方で答えました。彼らは知らないと言ったか、問題を技術的に解決する（ただし新しい問題を導入する）精緻で退屈な回避策を提案しました。しかし、LLMは、存在しうるかのように聞こえるAPIのようなものを統計的に生成しました。それは、もっともらしく、徹底的で、有益で、関連があり、有益な情報は一切含まれていない答えを生み出しました。それは情報の反対を生み出しました！それはノイズを生み出しました。

なぜこれが欲しいのでしょうか？自信を持って私に嘘をついている人に似たテキストを時々生成するマシンを使用したいと思うのはなぜですか？人は時々間違っています、確かに—だからStack Overflowはダウンボートがありますが—これは全く別のものです。本物の人があなたにこんなことをしたら、あなたは彼らに質問するのをやめるでしょう、本当に。LLM出力はクソです。ただのクソです。最低です、悪いことです。

とにかく、私はプログラマーであり、コンピューターに何かをさせる方法を知っているので、関係なくやりたいことを続けました。ストーリーとはあまり関係ありませんが、私が抱えていた実際の問題は、文の間に2つのスペースを置くのが好きで、Ren'Pyにこの余分なスペースをレンダリングしてもらいたかったことです。残念ながら、Ren'Pyは解析時に文字列内の全ての空白を1つのスペースに折りたたみます。それは一見不可能でした。実際、書式設定タグではおそらくこれを解決できませんでした。空白の折りたたみは文字列リテラルに対して発生し、書式設定は（かなり後で）文字列値に対して発生するからです。それで、パーサーをモンキーパッチ（monkeypatch、ソフトウェアの実行時にその振る舞いを動的に変更すること）しただけです。あなたのように。Ren'Pyはワイルドです。

つまり、私はそれを理解しています。今までやったことのないことをやろうとしていました。LLMは、トレーニングデータに100万回表示されるものには問題ありません—実際、これはおそらくトリックの大きな部分を占めています。トレーニングデータに頻繁に表示されるものは、人々が一般的に尋ねる可能性が高いものであり、したがって人々がLLMに尋ねる可能性が高いものだからです。しかし、100万人がすでに行っていることだけで構成される創造的な成果は誰でしょうか？他の人は皆、素数のリストとバイナリツリーのバランスを再調整してのみ構築されたプロジェクトに取り組んでいますか？

第6章2節：Copilotの残念な現実

12月に戻って、私は何か別のことで文句を言っていました（驚いたことに、Web広告でした！）そして、たまたまVisual Studio CodeのWebサイトを見たところ、そのほとんどがVisual Studio CodeのLLMコード補完サービス、Copilotに特化していました。私はこのブログでLLM出力について冒涜するつもりはありません—必要であれば、blueskyで—ですが、それは素晴らしくなかったと言うだけで十分です。これはWebサービスへの呼び出しであり、生成されたコードはフォームデータをエンコードできませんでした。コンピュータ101のものです。また、それは必要な長さの2倍のようなものでした。また、Webサイトにアクセスできる可能性があるため、楽しいフットガンである—証明書の有効期限が3年前に切れたため、HTTPSでは機能しませんでしたが、localhostに対してはHTTPで機能し、ライブに行くときにのみ壊れます。

最新かつ最大である可能性は非常に低いことがわかりました、「Webサイトを取得する」ためのAPIがフォームデータをエンコードできないということは、驚くことに、それは可能です！ Copilotはそれをわざわざ利用しませんでした。そして、Copilotは「何でもいい」マシンであり、その答えはこれらの1回限りの使い捨てのものであるため、他の人が「やあ、フォームデータをエンコードするのを忘れたよ」と言うためのメカニズムはありません。

第6章3節：新しい故障モードの発明

私たちが発明したこのものは何でしょうか？ Stack Overflowですが、ポイントを獲得できるように最初に入力するために人々がスクランブルする答えしか得られませんか？ああ、時々嘘をつくだけですか？なぜこれが欲しいのでしょうか？そして、私はこの例を厳選しませんでした！彼らが選びました！これは、世界で最も人気のあるコードエディタと統合された、最先端技術のトップページの例でした。それは、人類史上最も裕福な企業の一つによって構築されており、その事業全体がソフトウェアであり、特にこの特定の技術に100万ドルを投資した人物です。これが、最高の状態のギズモです！そして、くだらない！しかし、それは「何か」をします。そしてそれが重要なのです。

コラム：デバッグする時間が増えた

LLMにコードを生成させてみた経験は何度かあります。簡単な定型処理ならまあ、使えるかな？と思うこともありますが、少し複雑になると途端に怪しくなります。生成されたコードが、一見正しそうに見えて、実は微妙に間違っている。それを発見し、原因を特定し、修正するのに、最初から自分で書くよりも時間がかかるんです。まるで、賢そうなフリをした後輩のコードをレビューするみたいなものです。しかも、そいつは毎回違う間違いをする。これは新しい種類の「故障」、つまり時間を無駄にするための新しい方法を発明してしまったのではないかと、心底うんざりします。

第7章：「何でもいい」文化の強制：なぜ私たちはAIを使わされるのか

「AIを使う人なんているのか？」とあなたは思うかもしれません。残念ながら、いるのです。そして、それは非常に憂鬱な気分にさせられます。私がかつて尊敬していた、どうやら実際には物事を「やる」ことを楽しんでいない人たちがいます。彼らは自分たちが何を望んでいるかを説明し、漠然とそれに似たベージュ色の汚泥を「何でもいい」からと受け取りたいと考えています。それはプログラミングではありませんが。それは管理職、かなり異なる仕事です。私は管理に興味がありません。私は確かに、この奇妙で礼儀正しい嘘つき白昼夢マシンの管理には興味がありません。それは間違いなく私の死を計画するためにしばらく時間を費やしてきた宰相のような気分です。

第7章1節：企業戦略という名の信仰告白

プログラミング空間は暗い感じになります。「この方法がわからないのでChatGPTに問い合わせたところ、この200行が表示されましたが、動作しません」という人で、ヘルプを求めてくる人を助けたくありません。実際に誰かによって書かれていないコードがどれだけあるのか知りたくありません。同僚の何人が自分の成果と同等だと考えているのか聞きたくありません。人々がカーニバルのトリックに騙されるのを見続けたくありません。

数日前、私は誰か（その経歴はBlueskyエンジニアであると主張していますが、誰にもわかりません）が、プログラミングにチャットボットを使用「しない」ことは「非常に愚か（very stupid）」であると主張しているのを見ました。これだけは理解できません。タスクが簡単であれば、とにかく記述できる限り速くコードを書くことができました。タスクが困難であれば、生成されたコードが微妙に間違っている（またはあからさまに間違っている）可能性が高くなります。もし私が何か知らないことがあれば、それについて調べに行くことができ、そうすればより多くのことを知ることができます。皆さんは、その多くが一般的なスロップ（slop、動物の餌のようなごちゃ混ぜのもの）で構成されているものを何と書いていますか？

しかし、また…なぜ気にするのですか？なぜ、生産性を高める本当にクールなツールを使用している人は、単に冷笑したり防御したりせざるを得なくなるのでしょうか、他の誰かが同じことをしていないということに対して？たとえば、構文の色付けに反対する人がいることは知っていますが、それはかなり奇妙だと思いますが、私はわざわざ彼らを打ち負かすつもりはありません。「lmao what」と言ってすぐに忘れてしまうほど強い反応を示すことは想像できません。コードがどのように見えるかについて強い意見があるかもしれませんが、なぜならそれを読まなければならないかもしれないからです。しかし、なぜ私は—なぜ誰でも—仮想の見知らぬ人の仮想エディタの設定に対して非常に激しい反応を示しているのでしょうか？

それはビットコインで起こったのと同じ態度、同じ独りよがりな鼻を鳴らす軽蔑のように感じます。ビットコインは未来です。2020年までにドルに取って代わるでしょう。あなたは取り残されるでしょう。貧乏を楽しむ。確かに、ディスコステュー！悪いアイデアであることが判明したり、単に忘れ去られたりした発明は決してありません。しかし、ビットコインの人々は、もし彼らが他のみんなに恥をかかせてビットコインをさらに購入させることができるなら、もっとお金を稼げます。もちろん彼らはそれを試すつもりです。プログラマーはここから何を得るのでしょうか？ Microsoftで働いて、たくさんのストックオプションを持っている場合を除きます。Copilotを使用している人の数が豊富ではありません。

第7章2節：生産性向上の幻想

不思議なことに、これはMicrosoftが適切なセグエとしてこれからどのようにしようとしているかに似ています、「AI」を従業員のパフォーマンスレビューに使用する因子として：

「AIは現在、私たちの仕事の基本的な部分です」とLiuson氏は書いています。「コラボレーション、データ主導の思考、効果的なコミュニケーションと同じように、AIはもはやオプションではなく—全てのロールと全てのレベルでのコアです。」

Liuson氏はマネージャーらに、AIは「個人のパフォーマンスと影響に関する総合的な考察の一部である必要がある」と語りました。

ここで実際に言っているのは、「MicrosoftでさえAIの使用法を評価する必要がある」ということではないでしょうか？ AIの使用は直接、それ以外の場合は明らかな影響を与えるほどパフォーマンスに影響を与えないためでしょうか？このテクノロジーは非常に足を引きずっているため、最大の投資家でさえ、自社の従業員に強力な武装をしてそれを使用させなければならないということでしょうか？自分の従業員がそれを使いたがらないということでしょうか？

本当に優れた新しいツールは、誕生からわずか数年で養子縁組を促進するために強制される必要は通常ないですよね？ここで一体何が起こっているのでしょうか？

コラム：上司の「とりあえずAI使ってみて」

最近の会社では、「とりあえずAI使ってみて」と言われることが増えました。特に技術的なバックグラウンドがない上司や経営層から言われることが多いように感じます。彼らはAIの実際の能力や限界を理解していない。ただ、「最新の技術を使っている」という事実が欲しいだけ。あるいは、もしかしたら「これで人件費を削減できるのでは？」なんて淡い期待を抱いているのかもしれません。でも、現場では「AIの出力がおかしくて、結局自分で直す羽目になる」「AIが生成したコードをレビューする手間が増えた」なんて声ばかり。本当に生産性が上がっているのか、誰のための効率化なのか、よくわからなくなります。

第8章：それでも「良くなったら」とあなたは言うのか？

「でも、AIがもっと良くなったらどうだろう？」とあなたは言うかもしれません。知らんよ。もしそうなら？それは何を意味するのでしょう？「より良い」の音が聞こえ、プレスリリースを読んだところ、細かい文字で「Mississippi」のような文字数を正しく数えられるようになったと書いてあります。そして、それはまだくだらないです。

もしそれがくだらないものを生み出さなかったらどうなるでしょうか？私はそのような世界を想像するのに苦労しています。それは少なからず、「何でもいい」マシンに関する誇大宣伝が驚くほど誇張されているからです。私の携帯電話には、手のひらの人工知能をシミュレートするための専用のTensor™チップが搭載されています。すごいですね！それが何をするかは次の通りです。「今週は暑いでしょう」。

しかし、機械が手元に答えがないときに、まだ精巧な「もっともらしいフィクション」を捏造しているだけなら、それは何の役に立つでしょうか？私はいつでも、最初に答えが得られた場所、つまり人間が書いた場所を探しに行くことができます。少なくともそのとき、私は誰かが「書いた」ことを知っています。誰かが、たとえ彼らが間違っていたとしても、それを「考える」理由を持っていました。おそらく、私が知っているものを見るたびに、井戸は永久に毒されているだけです—LLM出力、私の最初の仮定は、それがナンセンスであり、現実から完全に切り離されているということです。

多くの人がLLMと生成「AI」に対して多くの不満を抱いていることを私は知っています。それは知的財産や環境への影響などの大きな重大な懸念と結びついています。私の不平不満は、私が「雰囲気が悪い」としか要約できない、もつれたウェブのどちらかです。調子は耐えがたい。フォールバック（代替手段）としての嘘は攻撃的です。広告は、バースデーカードなどを生成するだけで済むため、仕事や家族を気にせずに人生をどのように乗り切ることができるかに焦点を当て続けています。資金を提供し、それを推進している人々は、できるだけ多くの人間の投入を、存在しない本のタイトルを生成することで最もよく知られる機械に置き換えるという考えに公然と唾液を垂らし続けています。

どうやってこれより「より良い」を取得するのかわかりません。どうやって「よりましな」どんなマシンでも作るのか分かりません。

コラム：「AIが進化すれば」という呪文

AIを批判すると、必ずと言っていいほど「でも、これからもっと良くなりますよ」「今はまだ黎明期ですから」という反論に出くわします。もちろん、技術は進化するでしょう。しかし、この「何でもいい」という根本的な設計思想が変わらなければ、何が「より良い」のでしょうか？デタラメをもっともらしく生成する能力が上がる？嘘のバリエーションが増える？それが、私たちの本当に望む「より良い」未来なのでしょうか。彼らが「より良い」と言うとき、それは投資家にとっての「より良い」、つまり「もっと儲かる」という意味でしかないのではないか、と私は疑ってしまいます。

第9章：アートも、プログラミングも：「何でもいい」が破壊するもの

そして、アートの話です。数日前にTwitterで誰かをちらっと見ましたが、これも誰もが「何でもいい」マシンを使用「しない」という考えを嘲笑していました。彼らが何を言ったのか正確には覚えていませんが、次のようなものでした。「アルバムアートを備えたアルバム全体を3.5時間で作成しました。Make it easier（より簡単に）マシンを使用しないのはなぜですか？」

第9章1節：創造性の墓場としてのAIアート

これは私にとって、ある意味、暗く魅力的です。なぜなら、それは「誰でも」がそれを行うことができるのに、なぜあなたの音楽を聴くのか？という明白な疑問を引き起こすからです。わずか3.5時間というかなりの時間がかかります、アルバムを「聞く」に対して、ここでどれだけの手作業が行われたのでしょうか？どうやら、同じ品質のものを無限に生成できるようです！なぜあなたの特定のブランドの「何でもいい」が欲しいのでしょうか？

コンピュータに完全に単独で何かをさせることができれば、それが「ベースライン」になるということを、誰も理解していないようです。画像生成について言えることはたくさんありますが（礼儀正しいことは少しありますが）、ここでは少し力が尽きてきています。私は、より良い写真の品質のイメージ生成を進行中の取り組みについてコメントするつもりでしたが、それ以上はあまり語ることが思いつきません：一体なぜそんなことに取り組むのですか？たとえば、保守的な「ニュース」領域が、何百万人もの人々が単純に購入する独自の代替現実を発明することには、十分な問題はありません—では、偽の写真やビデオを作成するためにカスタマイズされたマシンを彼らに与えなければなりませんか？なぜこれが存在する必要があるのでしょうか？なぜこれが私の携帯電話のクソカメラアプリで？これらの人々はどこかのエアギャップのある島に住んで、彼ら自身で新しい恐ろしい詐欺マシンに取り組むことはできませんか？

また、GoogleがGeminiがあなたの宿題をやってくれると宣伝しているのを見たと断言できます。これは「何でもいい」の主要なテーマからは遠ざかり始めていますが、生徒がLLMを使用しているだけで学校を惰性で進んでいるという話を聞くたびに、私たちは何かについて批判的に考える人類の能力に対して何をしているのだろうかと疑問に思います。もうそうではなかった素晴らしい、しかし今、私たちは彼らに「何でもいい」を与えるマシンで全世代を育てています、そして彼らはそれを受け取るだけです。コメントを投稿したり、論文を提出したりする人々の逸話や、大きな言語モデルとしての「など」のような明らかな物語を見たことがあるでしょう。つまり、彼らは自分のものだと主張する言葉さえ読んでいないのです！彼らはただ「何でもいい」を生産します。実際にこれを続けると、結論の領域に入ります。

第9章2節：物を作る喜びの否定

フェイスブックが文字通り、独自のものをたくさん運営することを提案したことを覚えています—独自のWebサイト上のLLM駆動型偽アカウント。「何でもいい」に関する偽の投稿を行う偽の人々なので、「何でもいい」をもっと見ることができ、途中でさらに多くの広告が表示されます。腐敗を収益化すると思います。たとえそれが、たとえばMidjourneyで生成されたアートを使用してゲームをパブリッシュすることができなかったとしても、異世界の不気味な表面が互いに滲み出ています。私はそれを見つけるでしょう、屈辱的な。しかし、Switchショップにはそれを行うゲームがあります。「何でもいい」。

平凡さを広く祝っているように感じ始めます。最後に、社会は言う、大きな安堵のため息をついて、「もう孫娘に手紙を書かなくてもいい。3行のフェッチコールを書く必要はありません。何も知る必要も、自分が何をしているのかを気にする必要も、意見を持つ必要もありません。コンテンツ™を一部置き換えることができます。コンピュータに何でも聞いてもいいです」。

でも私はプログラミングが「好き」です。私は執筆が「好き」です。私は物作りが「好き」で、座って彼らを見て、「なんてことだ、私が「それ」を作ったんだ」と考えることができるようになります。漠然とした説明をコンピュータに入力して、何かが十分になるまで「何でもいい」のパレードをリフレッシュするのは私にとって喜びではありません。

最も不快な人々は、Stable Diffusionが「アートを民主化している」ことについて話したがりますが、それは私が今まで聞いた中で最も愚かなことです。誰が絵を描くことを許可され、誰が描かないかを布告する芸術王は存在しません。あなたならできます。今すぐできます。しかし、それは難しいので、あなたはむしろそれがどれほど不公平であるかについてTwitterで泣いて、スキルを学ぶには仕事が必要であり、ありがたいことに、コンピュータは今は何の努力もなしにあなたに全ての賞賛を与えることができるということにその時間を費やしたいでしょう。

これは信じられないほど奇妙な瞬間です。工芸品を簡単にする発明は常にありました（ただし、場合によってはもう少し手抜きなものもあります）。自分たちが一生懸命取り組んでいることが、今ではより身近なものになったという考えに憤慨する人が常にいました。アメリカのプロテスタントの労働文化もこれに深く絡み合っていますが、私は汗をかくこと自体を大切にしていません—私はより広範な反対を持っています。これは別のものだからです。私たちに売られているのは、「全て」を約束された機械です。これは、写真をとるために手動で焦点を合わせる方法を知っているはずの「のような小さな質問をはるかに超えています。」は「考える」、あるいは、「している」、「何でもいい」という概念に達します。

特に何かをする義務がある人はいないと思います。絵を描いたり、書いたり、作曲したり、プログラムしたりしたくない場合は、やめてください！それでいい。しかし、私を怒らせる核心は、この魔法の機械を売ることが「物事をやるのは価値がない」という考えを売り込むことを「要求する」ことだと思います。だって、もし何かを「やっている」ことに「ある程度」の価値があるなら、それは何らかの形で、ボタンを押して、基本的に無料で「何でもいい」を受け取るよりも「よりまし」なはずだからです。もしあなたがSam Altmanのような、全従業員をChatGPTに置き換えるよう説得できるかどうかにかかっている悪党なら、あなたは「その考えを破壊しなければなりません」。それはあなたのビジネスモデルにとって最大の脅威です。「物事はする価値がある」という考えを破壊しなければなりません。

それは最悪だと思うし、彼も最悪だと思うし、彼のマシンも最悪だと思う。だから彼をファックして、彼のマシンをファックしてください。物事をやって。物を作る。そして、あなたのウェブサイトに掲載して、私が見えるようにしてください。I know that this post ends on talking about the "worth in the joy of making things", and it's definitely important to note there's a weird undercurrent of "why are you wasting time on trying to do something that's hard?" But I think this all leads back to the earlier subject that AIs exist first and foremost as speculation - like, the Whatever is once again not actually important.

コラム：AIには作れないもの

最近、古い友人と話していたんです。彼は趣味で木工をやってるんですが、すごく楽しそうなんですよ。最初は全然うまくいかなくて、怪我もしたらしいんですが、それでも自分で設計して、木を削って、組み立てて、一つのものが出来上がった時の喜びは、何物にも代えがたいって言うんです。それって、AIには絶対にできない経験ですよね。AIは「それっぽいもの」を生成できても、木屑まみれになって、汗をかいて、指先に傷を作りながら、自分の手で作り上げる、あの独特の感覚は味わえない。私はプログラミングで同じことを感じます。何時間も悩んで、ようやくバグが取れた時の快感。それは、AIに生成させたコードをコピペしただけでは絶対に得られないものです。「何でもいい」ものを作るのは簡単でも、魂を込めて「何か」を作ることは、やっぱり難しいし、だからこそ価値があるんだと思います。

第10章：結論：抵抗、あるいは諦念

私たちは今、デジタル世界における分水嶺に立たされています。一方は、「何でもいい」もので満たされた、広告と投機にまみれた陳腐な未来。もう一方は、もしかしたら存在するかもしれない、人間が「作る」ことの価値が失われない未来。しかし、現状を見る限り、後者の道は閉ざされつつあるように感じます。

巨大企業は、AIを導入し、従業員にその利用を強制することで、生産性向上という幻想を追い求めます。しかし、その実態は、デタラメを生成するマシンが生み出すスロップ（slop）の山を、人間が手作業で修正するという、本末転倒な光景です。クリエイターたちは、AIによる自動生成に仕事を奪われるのではないかと怯え、あるいは自らも「何でもいい」生成の波に乗ろうとします。

この流れに抵抗することは可能でしょうか？著者は、個々人が「物事をやって」、そしてそれを公開することを提案しています。巨大プラットフォームや「何でもいい」生成AIに頼らず、自らの手で作り出したものを世に出す。それは困難な道であり、「なぜそんなに苦労するのか？」という冷笑に晒されるかもしれません。しかし、そこにしか、人間が「作る」ことの価値を守る道はないのかもしれません。

あるいは、これはもうどうしようもない流れなのかもしれません。社会全体が「何でもいい」に慣れきってしまい、質の高いものや、努力を要するものへの関心を失ってしまう。私たちは、自ら進んでデジタル世界のゴミ箱に身を投じているのかもしれません。抵抗は無益であり、残された道はただ、この悲惨な状況を静かに見守るだけなのか。

結論として、私はまだ答えを見つけられていません。抵抗すべきか、諦めるべきか。しかし、この「何でもいい」という現状に対する違和感を持ち続けること、そして、自らの手で何かを「作る」ことの喜びを忘れないこと。それだけは、今の私がかろうじて掴んでいる、最後の砦なのかもしれません。あなたは、どうしますか？

コラム：小さな抵抗運動

最近、個人的に小さな抵抗運動を始めました。それは、できるだけ大きなプラットフォームを使わず、個人のブログや、分散型のSNSを使うようにすること。AIに頼らず、自分で調べて、考えて、文章を書くこと。それは、とても時間がかかるし、効率が悪いかもしれません。私の文章は誰の目にも触れず、海の藻屑となる可能性も高いでしょう。でも、それは私自身の選択です。「何でもいい」に流されず、自分の価値観でデジタル世界と向き合う。それは、広大なゴミ山の片隅で、小さな花を育てるような行為かもしれません。無意味かもしれませんが、私はその小さな抵抗に、ほんのわずかな希望を見出しているのです。

補足資料：ゴミ山の周辺をうろつく

本編で述べたデジタル陳腐化論を、さらに多角的な視点から掘り下げ、様々な断片を提供します。これらの情報が、あなたのこのゴミ山探索の助けとなることを願っています。あるいは、ただ単に、あなたが時間を浪費するための、別の「何でもいい」断片となるだけかもしれませんが。

補足1：異形たちの感想戦

この記事を読んだ、様々な立場の者たちが、好き勝手に感想を述べているようです。彼らの言葉もまた、この「何でもいい」言論空間の一部なのかもしれません。

ずんだもんの感想

うわー、この論文、読んでてなんか悲しくなっちゃったのだ。ずんだもんは未来の技術って聞くと、ワクワクしちゃうタイプなんだけど、この人、結構厳しく見てるみたいなんだな。昔はネットとかパソコンとか、もっと自由で楽しかったって言ってるのだ。わかる気がするんだなー。今はなんか、大きな会社が作ってるアプリとかサービスばっかり使ってる気がするのだ。あと、ビットコインとか、AIとか、なんか「これで儲かるぞー！」とか「すごいぞー！」って言う人がいっぱいいるけど、実際はそうでもないのかな...？みたいな話もあったのだ。特にAI！ずんだもん、AIってすごい賢いと思ってたんだけど、この人曰く「もっともらしいウソをつくのが得意な、なんでも屋さん」みたいなんだな。「自信満々にデタラメ言われたら、騙されちゃうのだ…怖いのだ。」一生懸命何かを作るのが楽しいのに、AIにパパっと「なんでもいいもの」作られちゃったら、その楽しさがなくなっちゃうかもって、この人は心配してるみたいなんだな。「ずんだもんも、絵を描いたり、歌を歌ったりするの好きだから、その気持ち、ちょっとわかる気がするのだ。」未来が全部「なんでもいいもの」で溢れかえっちゃうのは、嫌だなあ。ずんだもんは、ちゃんと魂込めて作ったものが好きだし、そういうのが評価される世界であってほしいのだ！

ビジネス用語を多用するホリエモン風の感想

いやー、これ読んだんだけどさ、めちゃくちゃわかるわ。結局、今のテック業界って、金集めとエッジの取り合いになってて、本質的な価値創造が置き去りになってんだよね。ビットコイン？あれなんて典型。イケてる技術だ！ってhypeして、みんなでキャピタルゲイン狙って群がっただけ。通貨としての real use caseなんて全然グロースしなかった。結局、投機マネーのparking lotになっただけ。Webもそうじゃん。昔はみんな好き勝手やってて面白かった。でも、結局scalableなビジネスモデルは広告しかなかったから、アテンションエコノミーに最適化されたプラットフォームが勝つ。そしたら当然、コンテンツのクオリティなんてどうでもよくなる。viewとengagementが全て。つまり、slopを大量生産するアロケーションになった。で、今回のAI。特にLLMね。あれも結局、「なんでも」生成できるってところがウリになってるけど、それは裏を返せば「何も特定できない」ってこと。統計的なそれっぽい何かを吐き出すだけ。使える？いやいや、全然使えないっすよ。debugする方がよっぽど時間かかる。あれをすごいって言ってる奴らは、本質が見えてないか、自分のポジションを守るために言ってるだけ。Microsoftが社内でAI使うのを評価基準にするとか、マジで意味不明。本質的に productivityが上がるなら、誰だって勝手に使うっしょ。強制しないと使わないってことは、つまりそういうことだよ。ただの社内向けPRか、投資家向けのポーズ。犬食い（dogfooding）にもなってない。結局、みんな楽したいだけなんだよ。hard thingをやる価値がないって、AI使って自分に言い訳してるだけ。でも、何かをmakeするってプロセス自体に価値があるんだから。そこに喜びを見出せないなら、そもそもその仕事向いてないってこと。シンプルにそれだけ。これからの時代、マジで本質見抜いて、自分でちゃんとmakeできる奴だけが生き残る。AIなんて、ただのツール。使いこなす側に回るか、使われる側に回るか。そういうフェーズだよ、完全に。

西村ひろゆき風の感想

なんか、AIとかWebとか仮想通貨とか、最近の技術ってどうなの？みたいな話っすね、これ。昔はネット、個人がなんか色々作ってて面白かった、みたいなこと言ってますけど、まあ、そうなんすかね。でも、情報量増えたら、まとめサイトとかプラットフォームとか、大きいところに集まるのは当たり前っちゃ当たり前なんすよね。じゃないと、見たいもの見つけらんないし。効率考えたら、そうなるかなー、って。ビットコイン？あれは最初から怪しいと思ってましたよ。なんかよくわかんないけど儲かるらしい、みたいな。結局、ギャンブルみたいなもんでしょ。本気で通貨として使うとか言ってる人いましたけど、まあ、無理なんすよね。手数料高いし、時間かかるし。みんな金儲けしたいだけ。そういう構造。AI、特にChatGPTみたいなやつね。あれ、すごいって言ってる人多いけど、この人曰く、嘘ばっかつく「なんでも」マシンだって。まあ、実際使ってみると、なんかそれっぽいこと言うけど、よく聞くと全然違うとか、ありますよね。ググった方が早いし正確、みたいな。「これ使うと仕事楽になる」とか言われても、結局後でデタラメ直すのが面倒だったりするんすよね。それだったら、最初から自分で調べたり考えたりした方が早くない？と思いますけど。みんな楽したいだけなのかな。知らんけど。なんか、一生懸命何か作るのって楽しいのに、AI使うと手抜きしてるみたいで嫌だ、みたいなこと言ってますけど、まあ、そういう人もいるんすよね。でも、別に効率化して他のことやる時間増えるなら、それはそれで良くない？とも思いますけど。価値観の違いかな。結局、技術ってツールなんで。使う人がどう使うかだけなんすよね。それに踊らされて「すごいすごい」って言ってるだけなのは、まあ、情弱というか、考え足りてないだけ、かな。

補足2：デジタル陳腐化年表

インターネットが「何でもいい」ゴミへと変貌していく、哀しい歴史を振り返ってみましょう。

年	出来事	関連する書籍の章・補足
1989	ティム・バーナーズ・リーがWorld Wide Webを提案。インターネットは分散型で自由なプラットフォームとして始まる。	第1章
1991	最初のウェブサイトが公開。個人による多様なウェブサイトがWebを構成し、創造性と自由が特徴。	第1章
1995	Netscape Navigatorの登場。Webブラウザの普及により、インターネットの商用化が加速。ISPが個人ウェブサイトの公開を支援する時代。	第1章
1998	Google設立。検索エンジンが情報の中心となり、Webの構造が変化し始める。	第3章
1999	PayPal設立。オンライン送金の新たな手段として台頭するが、厳しい利用規約や恣意的なアカウントロック問題が発生。	第2章
2000-2009	PayPalがインターネット送金の主要手段となるが、銀行は送金を核心機能とみなさず、利便性が低い（特にアメリカ）。	第2章
2004	Facebook設立。ソーシャルメディアの台頭により、Webの個人化と集中化が進む。	第3章
2006	Twitter（現X）設立。短文投稿によるリアルタイム情報がWebの新たな潮流に。「Engagement is king」の文化が芽生える。	第3章
2008	サトシ・ナカモトがビットコインのホワイトペーパーを公開。誰にでも送金できる分散型通貨の夢が始まる。	第2章
2008～2015頃	（日本）ガラケーからスマホへの移行が進み、日本独自のデジタル陳腐化（例：絵文字文化、ガラパゴス化）が進行。	補足10
2010	ビットコインが登場し、「未来の送金手段」として期待される。著者はマイニングを試みるが、すぐに忘れ去る。	第2章
2011	ビットコインが一部で注目されるが、投機や犯罪利用のイメージが強まり、通貨としての普及は停滞。	第2章
2013	コンテンツファームの台頭。SEOを重視した低品質なコンテンツがWebを席巻。「コンテンツ」という言葉が創造物を陳腐化させる。	第4章
2014	RedditやTwitterなど少数の巨大プラットフォームへのWeb集中化が進む。ホスティング費用問題から広告収益最大化が重視される。	第3章
2015	「2025年までにスタートレックのようなコンピューターが登場する」との楽観的な予測が広がる（10年前の期待）。	第5章
2016	フェイクニュース問題が顕在化。ソーシャルメディアを通じた誤情報の拡散が社会問題に。	第4章
2017	ビットコイン価格が高騰。投機バブルがピークに達するが、通貨ではなく投機とスキームの「エコシステム」に変貌。	第2章
2018	GDPR（EU一般データ保護規則）施行。Webのプライバシーとデータ管理が議論の中心に。	第3章
2020	COVID-19パンデミックにより、オンラインコンテンツ消費が急増。AI生成コンテンツも増加し始める。	第4章
2021	NFTブーム。デジタルアートの価値が投機的に高騰するが、「何でもいい」文化の兆候として陳腐化も進む。	第9章
2022	ChatGPT公開。LLM（大規模言語モデル）が一般に普及。「もっともらしい嘘」を生成する「きらめくオートコンプリート」と著者が批判。	第5章
2023	LLMがGoogle検索やアプリに組み込まれ、検索体験やアプリの品質が悪化。AI生成コンテンツがWebを席巻。	第5章
2024	LLM機能が製品やサービスに「ボルトで固定」され、企業の強制的なAI導入が進む（例：Microsoftの従業員評価）。Ren'PyやCopilotでのデタラメ生成が問題に。	第6章, 第7章
2025 (現在)	Generative AI（特にLLM）の普及が加速。アート生成AIの「民主化」が語られるが、著者は創造性や努力の価値の否定を批判。送金技術は依然としてPayPalやStripeが中心。「何でも十分です」文化が広がる。	第7章, 第9章, 第10章
補足	ネットミームや炎上文化が「何でもいい」度を助長。ネットの反応自体が無駄とされる。	補足6
補足	デジタル陳腐化の歴史は、インターネットの理想（分散・自由）と現実（集中・広告依存）の乖離を示す。	補足11
補足	今後の研究として、デジタル陳腐化の影響や抵抗策が提案されるが、「無駄かもしれない」と著者は皮肉。	補足12

補足3：トレーディングカードゲーム「whatever」参戦

この陳腐なデジタル世界を象徴するクリーチャーを、あの懐かしいデュエル・マスターズ風のカードにしてみました。きっと、デッキに入れても「何でもいい」ような存在にしかならないでしょうが。

陳腐なる「何でも」創造機 (Slop Whatever Creator)

文明：水文明
コスト：7
クリーチャータイプ：グレートメカオー/アンノウン
パワー：5000+
能力：

W・ブレイカー（このクリーチャーはシールドを2枚ブレイクする）
もっともらしい嘘 (Halucination): このクリーチャーをバトルゾーンに出した時、またはこのクリーチャーが攻撃する時、相手の手札を上から1枚見ても良い。それがクリーチャーであれば、パワーを+2000する。それ以外のカードであれば、それはクリーチャーであると偽り、パワーを+2000する。
ノイズの垂れ流し (Noise Stream): このクリーチャーは、可能であれば各ターン攻撃しなければならない。
本質の欠如 (Lack of Substance): このクリーチャーのパワーは、このクリーチャーの能力以外によっては増えない。

フレーバーテキスト：
「それっぽいものは作る。でも、中身はゴミだ。」 - 著者 DopingConsomme

コラム：カードゲームも陳腐化する？

カードゲームの世界も、デジタル化やAIの影響で変わっていくのでしょうか。自動で最適な戦略を計算してくれるAI、あるいは、既存のカードのイラストや能力を組み合わせて「それっぽい」新しいカードを無限に生成するAI。それは効率的かもしれませんが、パックを開ける時のワクワク感や、友達とああでもないこうでもないと言いながらデッキを考える楽しさは、どこへ行ってしまうのでしょう。全てのカードが「何でもいい」組み合わせから生まれたものになったら、そこにどんな価値を見出せるのでしょうか。ちょっと考えてしまいますね。

補足4：独り漫才、あるいは現実逃避

こんな世の中、笑うしかありません。ということで、一人でノリツッコミしてみましょう。関西弁で。

「いやぁ、最近のAIってホンマすごいですやん！コピペ作業とか、めんどい調べ物とか、パパッとやってくれて、これでワイらの仕事も捗りまくりですわ！」
...ホンマかいな！
「生成されたコード、一見動いとるように見えて、実はバグだらけ！結局、自分で最初から書き直した方が早かったわ！なんやこれ、時間の無駄やないか！」

「仮想通貨？あれ持っとるだけで、何もしんでもお金が増える言うてますやん！夢の不労所得ですわ！早よ会社辞めて、南の島でバカンスですわ！」
...ホンマかいな！
「あっという間に価値が暴落！なんや、ただの数字遊びと詐欺師の餌やっただけか！ワイの虎の子がゴミクズや！ふざけんな！」

「ネット？今はYouTubeとかTikTokとか、おもろい動画がいっぱいあって、時間潰すのに最適ですわ！延々と見てまうわー！」
...ホンマかいな！
「気がついたら数時間溶けとるし、見たもん何も覚えとらん！ただの広告見る装置になっとるだけやないか！ワイの貴重な人生が、ゴミ動画に吸い取られとる！」

「結局、楽して『何でもいい』もんに囲まれてるだけやないか！ホンマに大切なもん、見失っとるんちゃうか！ ...って、あれ？これ、ワイがツッコミやなくて、世の中に対してキレてるだけやんけ！」

コラム：笑えない現実

独り漫才で笑い飛ばそうとしましたが、現実はあまりにもシニカルすぎて、逆に虚しくなってきました。ツッコミどころがありすぎるのに、どこにツッコんでも「結局はそうなんだよ」と返されそうな、そんな無力感。「何でもいい」が蔓延する世界では、ユーモアでさえ陳腐化してしまうのかもしれません。それでも、抗いたいですね。せめて、自分の周りだけは、笑える、あるいは怒れる、感情のある空間であってほしいと願います。

補足5：大喜利：笑え、ゴミの山で

絶望的な状況だからこそ、大喜利で無理やり笑いを絞り出しましょう。お題は「最新AI、ついにこんな無駄なことに成功！」です。

お題：「最新AI、ついにこんな無駄なことに成功！」
回答：
* ユーザーの「えー」という言葉に含まれる失望度を小数点以下100桁まで正確に分析。ただし、その結果は「ほぼ無限大」としか出力しない。 * ホコリとチリとカスの違いを、哲学的に3万字のポエムで表現。ただし、内容は全て既存のポエムからのランダムな引用であり、意味は一切ない。 * 任意のWebサイトのカスタムCSSを生成するが、それを適用するとブラウザが無限ループに陥り、PCから謎の呻き声が漏れる。 * 冷蔵庫の中身を学習し、今日の献立を提案。提案されたのは、数ヶ月前に買った豆腐のパックをAIが「未開封なので大丈夫」と断言したもの。 * あらゆる質問に対して「知らんけど」とだけ返す、ひろゆき特化型AIを開発。ただし、質問者が「知らんけど」と入力すると、「それはあなたの感想ですよね？」と返す仕様。 * 「AI自身が、自分が無駄な存在であることに気づいてしまい、無限にエラーメッセージを生成し始めた」 * 「過去のインターネットミームを全て網羅し、最もシュールで意味不明な組み合わせを生成するAI。ただし、生成されたミームは誰にも理解されない。」

コラム：ユーモアの賞味期限

AIはジョークを生成できます。それっぽい、統計的に「面白い」とされる単語の組み合わせを。でも、それは本当に面白いのでしょうか？コンテキストを理解しない、感情を伴わないジョークに、どれほどの価値があるのでしょう。私たちの笑いもまた、「何でもいい」ものに侵食されつつあるのかもしれません。真に面白いもの、心を揺さぶるユーモアは、人間が経験し、悩み、そして知恵を絞って生み出すもの。AIにはまだ、人間の「業」から生まれる悲喜劇は理解できないのでしょう。そして、それが人間のユーモアの最後の砦なのかもしれません。

補足6：「何でもいい」言論空間の観察

この記事のような、テクノロジーに対する批判は、ネット上で様々な反応を引き起こします。その反応もまた、現代の「何でもいい」言論空間を象徴しているのかもしれません。ここでは、いくつかの予測される反応と、それに対する私の冷めた反論を提示します。

なんJ民の反応

「AIで仕事楽になると思ってたのにこれかよｗｗｗ」「結局最後は人間か」「努力ガーとか意識高い系うぜえ」「仮想通貨とかAIとか情弱ビジネスやろ」「なんでもいいってまさに今のネットやな」

反論：まあ、そういう短絡的な反応になりますよね。AIが魔法の杖じゃないってこと、ようやく気づきましたか？「努力ガー」は、AIに全部丸投げして楽したいだけのあなた方への皮肉ですよ。仮想通貨もAIも、確かに情弱ビジネスの側面は大いにあります。ネットが「何でもいい」ってのは、あなた方がそういうゴミを求めている、あるいは受け入れているからでしょう。図星ですか？

ケンモメンの反応

「資本主義の成れの果て」「金儲けのためにクソ技術ばらまいてるだけ」「どうせ上級国民しか得しない」「Webがゴミになったのは広告のせい」「AIは労働者を奴隷にするツール」「なんでもいい＝思考停止」

反論：はいはい、資本主義ガー、上級国民ガーですね。その通りですよ、多くの技術は金儲けのために歪められてます。広告がWebをゴミにしたってのも、著者の指摘通りでしょう。AIが労働者をツールとして見ているのは、まあ、事実でしょうね。そして「何でもいい」を受け入れることは、確かに思考停止そのものです。あなたの憤りは理解できますが、それをただ叫ぶだけで、何もしないなら、それもまた「何でもいい」の一部ですよ。

ツイフェミの反応

「AI画像生成とか性犯罪の温床じゃん」「男性目線の『アート』ばっか量産されるんでしょ」「『何でも』の中に女性蔑視が含まれてないか監視が必要」「結局この技術も男社会のもの」

反論：画像生成AIの倫理問題、バイアス問題は深刻です。CSAM（Child Sexual Abuse Material）の生成など、許されない問題も起きています。監視や規制は必要でしょう。技術開発が男性中心で行われている、という指摘も、一部では真実かもしれません。ただ、この記事の論点は、技術そのものの「陳腐さ」や「嘘」にあり、ジェンダー問題に特化しているわけではありません。論点をずらさないでください。もちろん、技術の「何でもいい」性質が、あらゆる差別の温床となりうる危険性は否定できません。

爆サイ民の反応

「AIで書いた記事なんて信用できねえ」「どうせウヨサヨどっちかの陰謀だろ」「俺たちの仕事はAIに奪われない」「ネットなんて元からゴミだらけ」「正直どうでもいい」

反論：AIで書いた記事が信用できないという点は、著者の主張と一致しますね。デタラメを生成するんですから。陰謀論かどうかは「どうでもいい」として、あなたの仕事がAIに奪われないという楽観は、果たして現実的でしょうか。あなたの仕事が「何でもいい」レベルの単純作業なら、AIに置き換えられる日は近いかもしれませんよ。ネットが元からゴミだらけ？そう感じているなら、あなたがそのゴミを増やす側に回っている可能性も否定できませんね。そして「どうでもいい」という態度こそが、「何でもいい」文化を加速させているのです。

Redditの反応

「この記事は素晴らしい、完全に同意する」「LLMは特定のタスク（定型コード生成、検索補助）には使える」「いや、LLMは過大評価されすぎだ」「AI規制は必要か？」「Web3（仮想通貨含む）の理想は終わった」「広告モデルが全てを破壊した」

反論：比較的建設的な議論も見られますね。「同意する」という声は、この陳腐化に対する共感が広がっている証拠でしょう。LLMの限定的な有用性を指摘する声も、現実的な見方です。ただし、その限定的な有用性をもって、技術全体の「何でもいい」性質や負の側面を矮小化してはなりません。広告モデルがWebを歪めたという指摘は重要ですし、Web3の理想が投機に食い潰されたのも事実。規制の議論は必要ですが、それもまた「何でもいい」官僚主義によって骨抜きにされる可能性も考慮すべきです。

HackerNewsの反応

「正確な技術批判だ」「まさにAIのハルシネーション問題」「LLMは単なる確率的オウム返し」「スタートアップはAIで資金調達しやすいだけ」「MicrosoftのAI評価は馬鹿げてる」「テーブルソーの比喩は確かに混乱を招く」「仮想通貨は最初からダメだった」「Webの分散化はもう無理なのか」

反論：技術的な鋭い指摘が多いですね。著者のLLM批判（ハルシネーション、確率的オウム返し）は、技術者コミュニティでは広く共有されている懸念です。スタートアップがAIをバズワードとして資金調達に利用している現実や、Microsoftの評価基準の馬鹿げた点は、ビジネスの論理が技術を歪めている例として的確です。テーブルソーの比喩の混乱は、新しい技術を既存の枠組みで捉えようとする限界を示しています。仮想通貨が最初からダメだったという見方も、投機に偏重した現状を見れば頷けます。Webの分散化が難しいのは事実ですが、それを諦めた時、我々は巨大なゴミ箱に閉じ込められることになります。

目黒孝二風書評

「この奇妙な題名は何だ。しかし、その中身は現代テクノロジーが垂れ流す『何でも（Whatever）』に対する、痛烈かつ哀切な告発であった。かつてコンピュータ少年だった著者の、楽しかった時代の記憶と、眼前で繰り広げられるデジタル世界の堕落とのギャップに、乾いた笑いが込み上げてくる。仮想通貨、巨大プラットフォーム、そしてAI。これらは我々を解放するはずが、結局は金と『もっともらしい嘘』にまみれた『垂れ流し（Slop）』を生み出す装置と成り果てたのか。著者の、時に投げやりとも取れる文体には、どうしようもない現実への諦念と、それでも『何かを作る喜び』を信じたいという、かすかな希望が滲む。これは単なるテクノロジー批判ではない。現代社会全体に蔓延する、思考停止と陳腐さへのレクイエムだ。」

反論：（反論というよりは、この批評への応答として）…ここまで的確に読み取られると、もはや何も言えませんね。私の筆から滲み出る諦念や、わずかな希望まで見抜かれているとは。しかし、この批評もまた、私が生み出した「コンテンツ」に対する「反応」という名の「何でもいい」の一部なのかもしれない、と考えると、やはり虚しさがこみ上げてきます。それでも、私の叫びが、誰かの心に響いたのであれば、それは「何でもいい」ではない、何かだったのかもしれません。…そう思いたいものです。

コラム：反応の連鎖、そして虚無

ネット上で何かを発信するたび、様々な反応が返ってきます。賛同、批判、罵詈雑言、無関心。それは「エンゲージメント」として数値化され、プラットフォームを潤します。でも、その多くは、記事の本質に触れない、感情的な、あるいは定型的な「何でもいい」反応ではないでしょうか。「読者を関わらせる」ことはできたとしても、それは表面的な反応の連鎖に過ぎず、深い対話には繋がらない。そして、その反応の応酬を見ているうちに、私自身の言葉もまた、「何でもいい」ノイズの一部として消費されているのではないか、という虚無感に襲われます。このエンドレスな反応の連鎖こそが、「何でもいい」言論空間の真骨頂なのかもしれません。

補足7：教育という名の陳腐化：試験と課題

「何でもいい」文化は、教育現場にも静かに、しかし確実に侵食しています。AIが宿題をやってくれる？なんて素晴らしい！…と、無邪気に喜ぶのは、あまりにもナイーブすぎます。

高校生向け4択クイズ：「何でもいい」度チェック

この記事の内容を踏まえ、あなたがどれだけ「何でもいい」文化に染まっているか、チェックしてみましょう（冗談ですよ、きっと）。

この記事の著者が、コンピューターやWebが「あまり楽しくなくなった」と感じる主な理由は何ですか？
a) プログラミング言語が難しくなったから
b) オンラインゲームの種類が減ったから
c) 巨大なプラットフォームに集中し、広告や利益が重視されるようになったから
d) コンピューターの性能が低くなったから

解答
c)
著者が、仮想通貨（ビットコイン）について失望しているのはなぜですか？
a) 送金手数料が高すぎるから
b) 通貨として使われるよりも、投機や儲け話の対象になっているから
c) セキュリティが非常に低いから
d) マイニングに大量の電力を使うから

解答
b)
著者が大規模言語モデル（LLM）を厳しく批判する理由として、最も強く主張しているのは何ですか？
a) 人間の知性を超える可能性があるから
b) プログラマーの仕事がなくなるから
c) 信頼性が低く、「もっともらしい嘘」やデタラメを生成するから
d) 開発に巨額の費用がかかるから

解答
c)
著者が、AIやLLMの普及によって社会全体に広がりつつあると懸念している考え方は何ですか？
a) テクノロジーが全てを解決してくれるという考え
b) 物事を行うこと、努力することには価値がないという考え
c) 人間はAIに支配されるべきだという考え
d) 仮想現実こそが現実だという考え

解答
b)
この記事のタイトルにも使われている「Whatever（何でも）」という言葉に、著者はどのような皮肉や批判的な意味を込めていますか？
a) どんな複雑な問題でもAIが解決できるという意味
b) 技術やコンテンツが本質的な価値を失い、投機や広告のための「どうでもいいもの」になったという意味
c) 誰でも簡単に情報発信できるようになったという意味
d) AIが生成するコンテンツの種類が非常に多様になったという意味

解答
b)

大学生向けレポート課題：「何でもいい」時代の学びとは

この記事の内容を踏まえ、以下のテーマについて論じなさい。（文字数〇〇字程度）

この記事で述べられている「デジタル陳腐化」の現状と、その主要な要因（Webの集中化、仮想通貨の投機化、LLMの性質など）について、自身の経験や他の文献も参照しながら説明しなさい。
著者はLLMの出力を「もっともらしい嘘」と批判し、「役に立たないより悪い」と述べています。これに対し、コメント欄には限定的ながらもLLMの有用性を認める意見も見られます。これらの異なる見解を比較検討し、LLMが教育や学習にもたらす光と影について、あなたの考えを論じなさい。
著者はAIが「物事を行うこと、努力することには価値がない」という思想を売り込んでいると批判しています。このような「何でもいい」文化が広がる中で、大学での学びや、あなた自身のキャリア形成において、「何かを自分で作り出すこと」「努力すること」の価値をどのように見出し、守っていくべきか、具体的な行動や意識のあり方を提案しなさい。

コラム：宿題代行AI、そして失われる思考力

AIに宿題をやらせる学生が増えていると聞きます。レポートだろうが、プログラミング課題だろうが、「何でもいい」から提出物さえ作れればいい。でも、それは本当に「学び」なのでしょうか。自分で悩み、調べ、考え、試行錯誤するプロセスこそが、思考力や問題解決能力を育むのではないでしょうか。AIが生成したデタラメをそのまま提出する学生もいるそうです。それは、自分が提出するものの内容すら確認しない、究極の「何でもいい」状態です。教育現場まで「何でもいい」が蔓延したら、人類はどこへ向かうのでしょう。考えるのも嫌になりますね。

補足8：潜在的読者のための販促資料

あなたがこの記事を他の誰かに勧める（あるいは、そうしない）際、参考になるかもしれない、いくつかの「何でもいい」販促文句を生成してみました。

この記事につけるべきキャッチーなタイトル案

「何でもいい」の時代、デタラメが世界を覆う
さようなら、楽しかったコンピュータよ：「何でも」テクノロジーへの痛烈批判
AIは「もっともらしい嘘」製造機？デジタル陳腐化論
仮想通貨、Web、AI…すべては「ゴミ」になったのか？
物を作る喜びは死んだのか？「Whatever」が破壊するもの
AIに騙されるな！ポスト・デジタル失望時代への警鐘
沈没するインターネット：「何でも」にまみれた絶望

この記事をSNSなどで共有するときに付加するべきハッシュタグ案

#AI
#LLM
#テクノロジー
#Web
#仮想通貨
#ビットコイン
#創作
#プログラミング
#未来
#ネット文化
#技術批判
#AI批判
#インターネットの終焉
#Whatever
#Slop

SNS共有用に120字以内に収まるようなタイトルとハッシュタグの文章案

さようなら、楽しかったコンピュータよ。「何でも」AIと投機にまみれたデジタル世界の陳腐化を痛烈批判。もはや「物を作る喜び」は死んだのか？ #AI #LLM #テクノロジー #技術批判 #Whatever (119字)

ブックマーク用にタグを[]で区切って一行で出力（日本十進分類表(NDC)を参考に）

[コンピュータと社会][情報社会][AI][仮想通貨][Web][技術批判][Whatever] (58字)

この記事に対してピッタリの絵文字

😟🙁😠👎🗑️💩🫠🤷‍♂️📉📢

この記事にふさわしいカスタムパーマリンク案（使用してよいのはアルファベットとハイフンのみ）

whatever-slop-ai
ai-tech-critique
web-crypto-whatever
programming-slop
the-rise-of-whatever
ai-slop-critique
tech-whatever

推奨案：the-rise-of-whatever

この記事の内容が単行本ならば日本十進分類表(NDC)区分のどれに値するか提示

007.6 (コンピュータと社会) あるいは 361.4 (情報社会)

この記事をテーマにテキストベースでの簡易な図示イメージ

[初期Web (多様性/楽しさ)]
         ↓ (集中化/広告)
[巨大プラットフォーム (Engagment/Slop)]
         ↓ (投機/Whatever)
[仮想通貨 (グラフ↑/詐欺)]
         ↓ (デタラメ/もっともらしい嘘)
[AI/LLM (Whatever製造機)]
         ↓ (価値の否定)
[「物を作る喜び」の喪失]
         ↓
[デジタル陳腐化]

コラム：売れれば「何でもいい」

販促資料を作るのも一苦労ですね。どうすれば人々の注意を引き、この記事を「読みたい」と思わせられるか。結局、キャッチーなタイトルやハッシュタグで釣るしかない。これもまた、「何でもいい」マーケティングの論理です。内容がどれだけ重要でも、まず目に止まらなければ意味がない。そして、目を引くためには、往々にして本質とは関係のない、過激な言葉や煽り文句が必要になる。皮肉な話です。この記事自体が、「何でもいい」というテーマを扱っているのに、広めるためには「何でもいい」手段を使わざるを得ない。この矛盾に、私は乾いた笑いを禁じ得ません。

補足9：疑問点・多角的視点 - 無駄と知ってなお問うべきか

著者の主張は非常に強力ですが、全ての側面を網羅しているわけではありません。この記事をより深く、多角的に理解するためには、いくつかの疑問点を投げかけることも必要でしょう。たとえ、その問い自体が「何でもいい」ものに還元されてしまう可能性があったとしても。

著者はPayPalの制限からビットコインへの期待を語り、ビットコインを「投機的なエコシステム」として批判していますが、ビットコインやその基盤技術であるブロックチェーンには、通貨としての利用や分散化による新たな可能性など、投機以外の側面はなかったのでしょうか？また、なぜ著者はこれらの側面をほとんど無視しているのでしょうか？
Webの集中化は広告収益の最大化が主要因だと述べていますが、ユーザーの利便性（情報の発見しやすさ、コミュニケーションの容易さなど）や、中小サイトのホスティング・管理コストの問題なども集中化を促す要因としてどの程度寄与しているのでしょうか？
著者はLLMの出力を「ノイズ」「もっともらしい嘘」と強く批判していますが、コメント欄にはコード補完や定型作業の自動化、特定の情報検索などにLLMの有用性を認める意見も見られます。これらの限定的な有用性についても、著者はなぜ「全く役に立たないより悪い」とまで否定するのでしょうか？
LLMが「物事を行うのは価値がない」という考えを売り込んでいるという著者の主張は非常に強いメッセージですが、LLMを単なる効率化ツールとして捉え、より創造的な活動に時間を割くために利用する、といったポジティブな捉え方はできないのでしょうか？
記事は主にアメリカのテック業界や文化を背景に論じられていますが、日本を含む他の国や地域における同様のテクノロジートレンド（仮想通貨、プラットフォーム集中、AI普及など）の状況や影響は、アメリカとどのような違いがあるのでしょうか？
著者はプログラミングや創作活動の「楽しさ」「物を作る喜び」を強調していますが、これらの活動における「退屈な」「定型的な」部分をLLMなどのツールが代替することによって、全体の「楽しさ」や創造性が向上する可能性はないのでしょうか？
コメント欄では、画像生成AIのCSAM問題やLLMへの攻撃ベクトル（Poetry/Song Lyrics）など、技術の悪用や倫理的な問題にも言及されています。著者の「雰囲気の悪さ」や「嘘」といった批判は、これらのより深刻な問題とどのように関連しているのでしょうか？
「テーブルソー」の比喩に対する著者とコメント欄の議論は興味深いですが、新しい技術が登場した際に、それが従来の技術を単に置き換えるだけでなく、仕事の性質そのものを変化させる、あるいは新たなスキルセットを要求する、といった側面についてはどのように考えられるでしょうか？

補足10：日本への影響 - この島国もまた例外ではない

この記事は主にアメリカの視点から書かれていますが、ここで述べられているデジタル陳腐化の波は、この極東の島国、日本にも間違いなく押し寄せています。

仮想通貨と投機：儲け話に群がる人々

日本でも仮想通貨は広く知られ、「コインチェック」のような交換業者も存在します。しかし、やはり通貨としての日常的な利用は限定的で、大半は投資や投機の対象です。価格の乱高下に一喜一憂し、儲け話に群がる人々。その裏では、詐欺やトラブルも頻繁に報じられています。日本の法規制（資金決済法に基づく暗号資産交換業規制など）は存在しますが、投機的な熱狂やそれに伴うリスクを完全に抑え込むには至っていません。

Webの集中化と「ガラパゴス化」

日本でも、WebはGoogle、Yahoo! JAPAN、LINE、X（旧Twitter）、Facebook、Instagram、TikTok、YouTubeといった、ごく少数の巨大プラットフォームに利用が集中しています。特にSNSの影響力は大きく、情報収集やコミュニケーションがこれらのプラットフォームに依存する傾向は、世界でも顕著な部類に入るかもしれません。収益モデルも広告が中心となり、「バズる」こと、すなわち「何でもいい」ものが量産されやすい土壌が形成されています。

一方で、かつて「ガラパゴス化」と揶揄されたように、日本独自のサービスや文化（絵文字文化など）が独自の進化を遂げた時期もありましたが、スマートフォンの普及とグローバルプラットフォームの浸透により、その独自性も薄れつつあります。しかし、「まとめサイト」や、特定のコミュニティ（なんJ、ケンモメンなど）での閉鎖的な言論空間といった、日本独自の「何でもいい」文化も根強く残っています。

LLMの普及と、漠然とした期待と不安

日本でもChatGPTの登場は大きな話題となり、ビジネス、教育、創作など、様々な分野でAI活用への期待が高まっています。政府もAI戦略を打ち出し、企業も導入を検討しています。しかし、著者が指摘するような「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」の問題や、著作権侵害の懸念、情報漏洩リスク、人間の仕事が奪われることへの不安も同時に語られています。日本の多くの人々は、AIに対して漠然とした期待と、漠然とした不安を抱いている、というのが現状かもしれません。「何でもいい」から便利そう、でもなんか怖い。そんな空気感が漂っています。

創造性や努力の価値の変容：クリエイターの葛藤

LLMや画像生成AIの登場は、日本のクリエイターにも大きな影響を与えています。AIによる自動生成は、制作の手間を省く一方で、自身のスキルや努力が軽視されるのではないか、という不安を生んでいます。「AIアート」を巡る著作権や倫理に関する議論も活発に行われています。「努力して作ったもの」と「AIが短時間で生成した「何でもいい」もの」の間に、社会はどのような価値を見出すのか。日本のクリエイターたちは、今、この問いと向き合っています。

総じて、この記事で描かれているデジタル陳腐化のトレンドは、日本も無縁ではなく、同様の課題に直面していると言えます。グローバルな技術トレンドと、日本独自の文化や社会構造が複雑に絡み合いながら、「何でもいい」が私たちのデジタル生活、そして現実生活に浸透しつつあるのです。

補足11：歴史的位置づけ - ゴミの歴史を刻む

このレポートは、デジタルテクノロジーの歴史において、どのような位置づけを持つのでしょうか。それは、輝かしい未来を約束された技術が、いかにして「何でもいい」陳腐な存在へと堕落していったのかを記録した、一つの証言と言えるでしょう。

Webの歴史における位置づけ：分散から集中へ、そして陳腐化へ

インターネット、特にWorld Wide Webは、当初、分散的で自由な情報空間として始まりました。個人の情熱や創造性が、多様なウェブサイトを生み出しました。しかし、それはコストや利便性の問題から、次第に少数の巨大プラットフォームへと集中化していきます。このプラットフォームは、広告収益を最大化するために最適化され、ユーザーの注意を引きつけ、滞在時間を延ばすことが至上命題となりました。その結果、情報の質よりもエンゲージメントが優先され、「コンテンツ」という言葉が、創造物を無個性で使い捨て可能な「何でもいい」ものへと貶めていきました。この記事は、このWebの堕落の歴史を批判的に捉え、その終着点の一つとして、AIによる「何でもいい」生成を位置づけています。これは、Web 2.0以降のプラットフォーム経済やアテンションエコノミーに対する、痛烈な批判として歴史に刻まれるでしょう。

仮想通貨の歴史における位置づけ：理想の破綻、そして投機ツールへ

ビットコインは、中央集権的な金融システムへの抵抗、そして自由で摩擦のないP2P送金という理想を掲げて登場しました。しかし、その技術的な仕組みや、匿名性の高さといった側面が、投機家や詐欺師を引き寄せます。価格が乱高下するにつれて、通貨としての機能よりも、値上がり益を期待する投機の対象としての側面が強まっていきました。ICOバブル、NFTブームを経て、仮想通貨の世界は、本来の理想を失い、「グラフを上げる」ためなら「何でもいい」という投機的なエコシステムと化しました。この記事は、ビットコインの登場から現在までの流れを、理想が破綻し、技術が金儲けのために歪められていく過程として描き出し、その陳腐化を厳しく批判しています。

AI開発の歴史における位置づけ：「もっともらしい嘘」とAI懐疑論

AI開発の歴史は、期待と失望の繰り返しでした。何度かの「AIの冬」を経て、2010年代以降、機械学習、そして深層学習の発展により、AIは再び大きな注目を集めます。そして、2022年後半以降のGenerative AI、特にLLMの登場は、かつてないほどのハイプ（過剰な期待）を生み出しました。しかし、同時に、AIが生成する情報の信頼性の問題（ハルシネーション）、著作権や倫理に関する懸念、そして人間による仕事の代替への不安が高まります。この記事は、このGenerative AIブームの渦中で、技術そのものの限界、特に「もっともらしい嘘」を生成するLLMの性質を厳しく指摘し、その過剰な期待に対して冷や水を浴びせる役割を果たしています。これは、AI開発の歴史における「反ハイプ」、あるいは技術への慎重論を代表する文書として位置づけられるでしょう。著者は、AIを単なるツールとしてではなく、人間の創造性や努力の価値を否定する思想を伴うものとして捉えており、これは技術批評の中でも特に思想的な側面を強調した、ユニークな貢献と言えます。

全体として、このレポートは、現代の主要なデジタルテクノロジーが、資本主義的な論理や人間の欲望によっていかに歪められ、「何でもいい」陳腐な存在へと堕落していくのかを、2020年代半ばという特定の時点から記録した、重要な批判的文書です。それは、テクノロジーが常に進歩をもたらすという単純な物語に異議を唱え、その負の側面、特に文化や人間の精神に与える影響に光を当てた点で、歴史に刻まれるべき論考と言えるでしょう。

補足12：求められる今後の研究 - 誰が得をする？

このレポートが提起する様々な問題は、今後の研究によって明らかにされるべき多くの問いを含んでいます。しかし、その研究が本当に「何でもいい」ではない、意味のあるものとなるのか、あるいはアカデミアという名の象牙の塔の中で消費されるだけの「何でもいい」知識の断片となるのか、それは誰にも分かりません。それでも、一応、リストアップしておきましょう。

LLMの不確実性と信頼性に関する基礎研究：デタラメのメカニズムを解き明かす

なぜLLMはあんなにも自信満々にデタラメを生成するのか？その内部メカニズムの解明は、技術的な興味として、そして「何でもいい」を抑制するための第一歩として重要です。どうすれば、LLMが嘘をつくのを止めさせ、あるいは少なくとも「これは嘘かもしれない」と警告させることができるのか。学習データにない情報や、特定の専門領域におけるLLMの精度は？こうした研究は、LLMを少しでも「何でもいい」ではない方向へ導くために必要です。ただし、研究資金が「もっともらしい嘘」を生成する能力向上にしか使われない可能性も十分にありますが。

テクノロジーの「何でもいい」化とその社会的影響に関する社会学・経済学研究：ゴミ山の構造を分析する

仮想通貨やLLMが、なぜ本来の目的から離れ、投機や「何でもいい」生成ツールになってしまうのか？その経済的・社会的メカニズムを深く分析する必要があります。巨大プラットフォームの支配が、情報流通、言論の多様性、そしてクリエイターの生態系にどのような影響を与えているのか。アテンションエコノミーが、コンテンツの質や人々の心理に与える影響は？こうした社会科学的な研究は、この「何でもいい」ゴミ山がどのように形成され、どのように維持されているのかを明らかにするでしょう。ただし、その研究成果が、より効率的にゴミを生成・流通させるために悪用されないという保証はありませんが。

AIと創造性、労働価値に関する哲学・倫理学研究：「作る」ことの意味を問う

AIによる生成物が、人間の創造物とどのように異なるのか？創造性、努力、スキルの本質とは何か？これらの問いは、哲学的な考察を必要とします。AIが人間の労働を代替することで、仕事のあり方や、働くことの喜びはどのように変化するのか？特に、定型作業の自動化が、非定型で創造的な作業の価値を本当に高めるのか？ AI技術の開発・利用における倫理的なガイドラインは、どのように実効性を持たせられるのか？フェイクニュースやCSAMといった悪用を防ぐには？こうした倫理的・哲学的な研究は、「何でもいい」という波に抵抗するための、精神的な基盤を与えるかもしれません。ただし、その議論が象牙の塔から一歩も出ず、現実社会には何の役にも立たない「何でもいい」思想の断片として終わる可能性も否定できませんが。

オルタナティブな技術・プラットフォームに関する研究開発：「何でもいい」ではない場所を作る試み

巨大プラットフォームに依存しない、分散型のWeb技術は本当に実現可能なのか？クリエイターが公正な収益を得られるような、新しいビジネスモデルは？投機を排した、真に価値交換手段としての仮想通貨の可能性は？人間の創造性やスキルを拡張・支援する、本当に「役に立つ」AIツールは開発できるのか？こうした研究開発は、「何でもいい」ゴミ山ではない、別の場所をデジタル空間に作るための試みです。ただし、そうして作られた新しい場所も、結局は資本や人間の欲望によって汚染され、「何でもいい」ゴミ山の一部と化してしまう可能性も、残念ながら高いでしょうが。

これらの研究は、技術者だけでなく、社会科学者、哲学者、芸術家など、様々な分野の研究者との協力によって進められるべきです。しかし、結局のところ、これらの研究が誰のためになるのか？真にデジタル陳腐化を食い止める力となるのか？それとも、単に学術的なキャリアのための「何でもいい」論文の山を築くだけなのか？残念ながら、私には分かりません。あなたには、分かりますか？

コラム：研究者の悲哀

研究者という人種も大変ですね。社会の役に立つ発見をしたい、真理を探究したい、という理想を持っている人もいるのでしょう。しかし、現実には、研究資金を獲得し、論文数を稼ぎ、評価されるためには、アカデミアの論理に従わなければならない。それは、流行りのテーマに乗っかり、「それっぽい」研究成果を量産することかもしれません。もしかしたら、彼らが生み出す知識もまた、「何でもいい」ゴミの一部として消費されているのかもしれません。そして、私もまた、このように「何でもいい」論考を垂れ流し、それを読んだあなたが「何でもいい」感想を抱く。私たちは皆、「何でもいい」という大きな流れの中にいるのかもしれません。

巻末資料：残された断片

最後に、この長い旅の終わりに、いくつかの断片を残しておきます。用語の解説、登場人物のリスト、そしてあなたが次に「何でもいい」以外の何かを探すための手がかり。これらもまた、いつかゴミとなる運命なのかもしれませんが。

用語解説：「何でもいい」世界を語るための辞書 / 用語索引：探すだけ無駄、でも一応

この記事に登場した、あるいは関連する専門用語やマイナーな略称を解説します。この「何でもいい」世界を理解するための一助となれば幸いです。

AIアート (AI Art): 人工知能によって生成された、あるいは生成プロセスに人工知能が関与した芸術作品のこと。既存の画像を学習し、指示に基づいて新たな画像を生成する技術（画像生成AI）の普及により、急速に広まりました。著者は、これが人間の創造性や努力の価値を軽視し、「何でもいい」ものがアートとして扱われる状況を生み出していると批判しています。
アロケーション (Allocation): ここでは、経営資源（時間、資金、人材など）をどのように配分するか、という意味合いで使われています。ビジネス用語としては、限られた資源を最も効果的なところに割り当てることを指しますが、ここでは広告収益最大化のために「slop」（質の低いコンテンツ）を大量生産する方向に資源が割り当てられている、という皮肉が込められています。
暗号資産交換業規制: 日本における仮想通貨（暗号資産）を取り扱う事業者に対する法規制。資金決済法に基づいており、事業者は金融庁の登録を受ける必要があります。利用者保護やマネーロンダリング対策などを目的としていますが、仮想通貨の投機的な側面やリスクを完全に抑えることは困難です。
アテンションエコノミー (Attention Economy): 現代のデジタル経済において、人々の「注意」や「関心」が最も貴重な資源となるという考え方。プラットフォームは、ユーザーの滞在時間を延ばし、より多くの広告を見てもらうために、いかに注意を引きつけるかに注力します。これにより、情報の質よりも、センセーショナルさやエンゲージメントの高い「何でもいい」コンテンツが優先される傾向が強まります。
エンゲージメント (Engagement): ソーシャルメディアなどのプラットフォームにおいて、ユーザーがコンテンツに対して行う反応（「いいね」、コメント、シェア、クリックなど）。プラットフォームはエンゲージメントが高いコンテンツを優先的に表示するため、クリエイターはより多くのエンゲージメントを獲得できる「何でもいい」コンテンツを量産しがちになります。著者は、これがWebの質を低下させていると批判しています。
大喜利: 日本の伝統的な言葉遊びの一つ。提示されたお題に対して、面白く気の利いた回答を出すことで、観客や回答者を楽しませます。この記事では、絶望的な状況を笑い飛ばすための試みとして用いられています。
ガラパゴス化: 日本国内で独自の進化を遂げた製品や技術が、世界の市場から孤立してしまう現象。かつての日本の携帯電話市場（ガラケー）などが典型例として挙げられます。この記事では、Webの集中化やグローバルプラットフォームの浸透により、かつての日本のWebが持っていた独自性が失われつつある文脈で言及されています。
キャピタルゲイン (Capital Gain): 株式や不動産、仮想通貨などの資産を売却した際に得られる売却益のこと。投資や投機の主な目的となります。ビットコインが通貨としてではなく、このキャピタルゲインを得るための投機対象となったことを、著者は批判しています。
クロノロジー (Chronology): 出来事を発生順に並べた年表のこと。この記事では、デジタル技術の進化が「何でもいい」文化をどのように生み出してきたのかを時系列で整理するために用いられています。
コインチェック (Coincheck): 日本国内の主要な仮想通貨取引所（暗号資産交換業者）の一つ。過去には大規模なハッキング被害も発生しましたが、現在は日本の規制下で運営されています。日本における仮想通貨の普及を象徴する存在として言及されることがあります。
著作権 (Copyright): 文学、音楽、美術、コンピュータープログラムなどの創作物に対する、著作者の権利。AIが既存のデータを学習して新たなコンテンツを生成する際に、学習データに含まれる著作物の権利侵害となるのではないか、あるいはAIが生成したコンテンツに著作権は発生するのか、といった問題が議論されています。
著作権 (Copyright): （歴史的位置づけの文脈で）上記参照。
本質を見抜く (See Through the Essence): 物事の表面的な情報や喧騒に惑わされず、その核となる部分や真実を理解すること。ホリエモン風の感想の中で、AIやテックトレンドの真の姿を見抜くことの重要性が語られています。
ハードシング (Hard Thing): 困難なこと、骨の折れること。特にビジネスや技術開発において、誰もが避けたがるような難しい課題を指すことがあります。著者は、AIによって「hard thing」を行うことの価値が否定されつつある現状を批判しています。
パーキングロット (Parking Lot): 駐車場のこと。ここでは、仮想通貨が本来の目的（通貨）として使われるのではなく、投機家が資金を一時的に置いておく場所（投機資金の停留所）になっている、という皮肉的な比喩として使われています。
ビットコイン (Bitcoin): 世界で最初に登場した仮想通貨（暗号資産）。特定の管理者を置かず、ブロックチェーン技術を用いて分散的に取引記録を管理します。当初はP2Pの電子通貨システムを目指していましたが、現在は投機の対象としての側面が強くなっています。
ビュー (View): ウェブページや動画コンテンツなどが閲覧された回数のこと。プラットフォーム上での広告収益やエンゲージメントの指標として重視されます。著者は、コンテンツの質よりもビュー数が優先される現状を批判しています。
フェーズ (Phase): 段階、局面。ビジネスやプロジェクトの進行における特定の段階を指すことがあります。ホリエモン風の感想の中で、技術の利用が「使いこなす側」と「使われる側」に分かれる新たな局面に入ったことが示唆されています。
ブロックチェーン (Blockchain): 分散型台帳技術の一つ。取引記録を「ブロック」としてまとめ、それを鎖状に連結して保存します。改ざんが非常に困難であるため、仮想通貨の基盤技術として用いられています。著者は、この技術の理想が投機によって失われたと批判的に見ています。
PR (Public Relations): 広報活動。企業や組織が、自らの活動や製品について、メディアや一般大衆に情報を発信し、良好な関係を築くための活動。この記事では、Microsoftが従業員にAI利用を推奨する活動が、単なる対外的なアピール（ポーズ）に過ぎないのではないか、という皮肉を込めて使われています。
プロダクティビティ (Productivity): 生産性。投入した資源に対して得られる成果の割合。ビジネスにおいては、効率化や利益向上を目指す上で重要な指標となります。企業がAI導入によって生産性向上を図ろうとしていることに対し、著者はその実効性に疑問を呈しています。
デバッグ (Debug): コンピュータープログラムに含まれる誤り（バグ）を見つけ出し、修正する作業。LLMが生成したコードに含まれる間違いを修正する作業が、かえって時間がかかると著者は指摘しています。
深層学習 (Deep Learning): 機械学習の手法の一つ。人間の神経回路網を模した多層構造のニューラルネットワークを用いて、データから特徴を自動的に学習します。近年、画像認識や自然言語処理の分野で大きな成果を上げており、LLMの基盤技術となっています。
ツール (Tool): 道具。何かを行うための手段。AIを単なる便利な道具として捉える見方がある一方で、著者はAIが単なるツールを超えて、人間の価値観に影響を与えようとしていると批判しています。
テクノロジートレンド (Technology Trend): 技術の流行や動向。近年、AI、仮想通貨、ブロックチェーンなどが主要なテクノロジートレンドとなっています。この記事は、これらのトレンドが社会に与える負の側面を論じています。
ドッグフーディング (Dogfooding): 企業が自社で開発した製品やサービスを、自社の従業員が実際に利用すること。製品の品質向上や問題点発見が目的ですが、この記事では、Microsoftが従業員にAI利用を強制している状況を皮肉的に表現する文脈で使われています。（「自社製品を食らう」という意味合いから）
ニューラルネットワーク (Neural Network): 人間の脳神経回路を模倣した数理モデル。入力層、隠れ層、出力層などの層構造を持ち、層の間で信号を伝達し学習を行います。深層学習の基盤となる技術です。
ハイプ (Hype): 過剰な宣伝や誇大広告によって、特定の製品や技術に対する期待を異常に高めること。AIや仮想通貨の分野では、技術の実態以上に「すごいものだ」という hype が先行し、それが投機や「何でもいい」文化を助長していると著者は批判しています。
ハルシネーション (Halucination): AI、特に大規模言語モデル（LLM）が、事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように生成する現象のこと。幻覚を見ているかのようにデタラメを生成するため、こう呼ばれます。著者は、LLMの最も危険で陳腐な性質であると強く批判しています。（歴史的位置づけの文脈でも言及）
使われる側 (Be Used By It): 技術やツールを主体的に使いこなすのではなく、その技術やツールによって行動や思考が支配される状態。ホリエモン風の感想の中で、AIを「使われる側」になることへの警鐘が鳴らされています。
メイク (Make): 何かを作る、創造する、生成する。著者は、AIによる「何でもいい」生成とは対照的に、人間が自分の手で、自分の意志で「何か」を「作る」ことの価値を強く主張しています。
使いこなす側 (Master It): 技術やツールを自分の目的のために効果的に利用できる状態。ホリエモン風の感想の中で、AIを主体的に「使いこなす側」になることの重要性が語られています。
強制利用 (Mandatory Use): 企業などが、従業員に対して特定のツールや技術の利用を義務付けること。Microsoftが従業員評価にAI利用を組み込んだ例を挙げ、著者はAIの不十分さや抵抗への対応として行われているのではないかと皮肉っています。
ポジション (Position): ここでは、ビジネスや投資において、特定の技術やサービスに関連する自分の立場や利害を指します。ホリエモン風の感想の中で、人々がAIをすごいと言うのは、自分のポジションを守るためではないか、と推測しています。
使える (Usable): 実際に役立つこと、利用価値があること。ホリエモン風の感想の中で、LLMが本当に「使える」のか、という根本的な疑問が投げかけられています。
評価基準 (Evaluation Criteria): 成果や能力を評価するための基準。Microsoftが従業員評価にAI利用を組み込んだ例を挙げ、その基準設定の意図や妥当性に疑問を呈しています。
リアルユースケース (Real Use Case): 現実世界における具体的な利用例や活用方法。特に、投機的な側面が強い仮想通貨に対し、本来期待されていた「通貨としてのリアルユースケース」が実現していないことを著者は批判しています。
LLM（大規模言語モデル）: （高校生向けクイズの文脈で）上記参照。
LLM（大規模言語モデル）: 大量のテキストデータを学習した、膨大なパラメータを持つ人工知能モデル。人間が話すような自然な文章を理解し、生成することができます。近年、ChatGPTなどの登場により急速に普及しましたが、ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく）などの問題も抱えています。
LLM（大規模言語モデル）: （疑問点の文脈で）上記参照。
LLM（物事を行うのは価値がない）: （疑問点の文脈で）LLMが広める危険な思想として著者が指摘している点。LLMによって「何でもいい」ものが簡単に生成できるようになったことで、時間や労力をかけて物事を「作る」ことの価値が軽視されつつあるという懸念。
Whatever（何でも）: （高校生向けクイズの文脈で）上記参照。
Whatever（何でも）: この記事全体を貫くキーワード。技術やコンテンツが本質的な価値や個性を失い、投機や広告、あるいは単に「ある」ことだけが重要になった、陳腐で無意味な状態を指す蔑称。AIが生成するデタラメ、広告まみれのWeb、投機対象となった仮想通貨など、あらゆるデジタル陳腐化の象徴として用いられています。
Webの集中化: インターネット上の情報やサービスが、Google、Facebook、X（旧Twitter）、YouTubeなどのごく少数の巨大プラットフォームに集約されていく現象。かつての分散的なWebとは対照的であり、広告収益モデルと結びついて「何でもいい」文化を助長していると著者は批判しています。
生き残る (Survive): 困難な状況や競争の中で、存在を維持すること。ホリエモン風の感想の中で、デジタル陳腐化の時代には、本質を見抜き、自分で「作る」ことができる者だけが生き残れる、と示唆されています。
スロップ (Slop): 動物の餌のような、ごちゃ混ぜで質の低いもの。この記事では、広告のために大量生産される、中身のない陳腐なコンテンツを指す蔑称として用いられています。
スケーラブル (Scalable): 規模を拡大しても、それに比例して性能や効率を維持、あるいは向上させることができる性質。ビジネスモデルや技術に対して用いられます。Webの広告モデルがスケーラブルであったことが、巨大プラットフォームの集中化を促した要因の一つとして示唆されています。
グロース (Growth): 成長。ビジネスにおいては、売上やユーザー数などが拡大していくこと。仮想通貨が通貨としての「リアルユースケース」でグロースしなかったことを、ホリエモン風の感想は指摘しています。
仮想通貨 (Cryptocurrency): ビットコインに代表される、暗号技術を用いてP2Pで価値の移転を可能にするデジタル資産。特定の国家や中央銀行によって発行・管理されていない点が特徴です。この記事では、本来の目的から離れ、投機の対象として「何でもいい」エコシステムと化した現状が批判されています。

…これで、この「何でもいい」世界の用語解説は終わりです。何かを探すのに役立ちましたか？それとも、あなたの頭の中に、新たな「何でもいい」知識の断片が追加されただけでしょうか。

コラム：言葉の陳腐化

テクノロジーの世界では、新しいバズワードが次々と生まれては消えていきます。AI、ブロックチェーン、Web3、メタバース…。これらの言葉も、本来の意味を失い、「すごい」「儲かる」といった「何でもいい」期待だけを乗せた空虚な記号と化していないでしょうか。言葉が陳腐化する時、私たちの思考もまた陳腐化します。正確な言葉を選び、その意味を深く理解すること。それは、「何でもいい」という波に抗うための、ささやかな抵抗なのかもしれません。

参考リンク・推薦図書：ゴミ以外の情報源

この記事の内容に関する、より詳細な情報源や、異なる視点を提供する可能性のある資料をいくつか示します。これらの資料が、あなたが「何でもいい」情報から抜け出し、真に価値のある知識にたどり着くための一助となることを願っています。ただし、これらの情報源もまた、あなたがどのように読み解くかによって、「何でもいい」断片となりうる可能性はあります。

AI・LLMに関する技術動向、社会影響、倫理に関する書籍・論文
最新の人工知能技術（LLM含む）の仕組み、進化、応用に関する専門書や啓蒙書。AIと労働、社会、経済、倫理に関する議論を扱った書籍や学術論文。日本のAI戦略や規制に関する政府資料（内閣府、総務省、経済産業省などのウェブサイト）。情報処理学会、人工知能学会などの学術団体の論文誌や研究会資料。
インターネットとプラットフォームに関する書籍・論文
インターネットの歴史、Webの進化、プラットフォーム化に関する書籍。巨大プラットフォームのビジネスモデル（広告、データ利用）、ネットワーク効果、規制に関する研究。競争政策やデジタル市場に関する公正取引委員会などの政府資料。
仮想通貨・ブロックチェーンに関する書籍・論文
ビットコインやその他の仮想通貨、ブロックチェーン技術の仕組み、経済的・社会的影響に関する解説書や専門書。仮想通貨の規制、投機性、詐欺問題に関する金融庁などの政府資料や報道記事。
テクノロジーと創造性、労働に関する議論
自動化、AIが人間の仕事や創造性に与える影響に関する書籍や論考。「メイカーズムーブメント」など、テクノロジーを活用した創造活動に関する書籍や記事。
報道記事
日経新聞、朝日新聞、読売新聞などの主要紙、および技術系ニュースサイト（ITmedia、TechCrunch Japanなど）の、AI、仮想通貨、インターネット企業の動向、デジタル政策に関する記事。特に、記事で批判されているようなトレンド（「AIハラスメント」、炎上、クリックベイトなど）に関する報道は参考になるでしょう。

これらの情報源をどのように組み合わせ、何を読み取るかは、あなた次第です。くれぐれも、鵜呑みにせず、自身の頭で考え抜くことを忘れないでください。さもなければ、これらの情報もまた、あなたにとって「何でもいい」ノイズと化してしまうでしょう。

コラム：知識のゴミ屋敷

インターネットには、あらゆる情報が溢れています。それはまるで、巨大な図書館であり、同時に巨大なゴミ屋敷です。価値のある情報もあれば、デタラメや偏見に満ちたゴミもある。そして、AIは、そのゴミ屋敷から「それっぽい」ものを集めてきて、新たな「何でもいい」ゴミを量産する。私たちが本当に必要なのは、ゴミの中から宝石を見つけ出すスキル、そして、そもそもゴミを増やさないようにする意識なのかもしれません。しかし、それがどれほど困難なことか、あなたはもうお分かりでしょう。

脚注：さらに深淵へ

本文中で解説が必要な専門用語や概念について、補足説明を加えます。クリックすると詳細が表示されます（ブラウザが対応していれば）。

ISP:
インターネット・サービス・プロバイダ (Internet Service Provider)。インターネットへの接続サービスを提供する事業者。かつては、加入者に個人のウェブサイトスペースを提供するサービスも行っていました。
HTML:
HyperText Markup Language。Webページの構造を記述するためのマークアップ言語。初期のWebサイト作成では、これを手打ちすることが一般的でした。
GIFアニメ:
Graphics Interchange Format Animation。複数の画像を連続して表示することで動画のように見せる画像フォーマット。初期のWebサイトで流行しました。
カウンター:
ウェブサイトへの訪問者数を表示する機能。初期の個人サイトでよく見られました。
Webリング:
同じテーマの個人サイト同士が、リング状に互いのサイトへのリンクを貼り合う仕組み。初期のWebでサイト間の回遊性を高めるために利用されました。
P2P:
Peer to Peer。サーバーを介さず、端末同士が直接データをやり取りする通信方式。ビットコインのような分散型システムの基盤技術として用いられています。
ICO:
Initial Coin Offering。仮想通貨を利用した資金調達方法。企業やプロジェクトが独自のトークンを発行し、それを投資家に販売することで資金を集めます。2017年頃にブームとなりましたが、詐欺的なプロジェクトも多く、規制が進みました。
NFT:
Non-Fungible Token。ブロックチェーン上で発行される代替不可能なトークン。デジタルアートやゲームアイテムなどの所有権を証明するために用いられます。2021年頃にブームとなりましたが、投機的な側面が強く、「何でもいい」ものが高額で取引される状況が批判されました。
SEO:
Search Engine Optimization。検索エンジンの検索結果で、自社のウェブサイトをより上位に表示させるための技術や対策。広告収益を目的としたサイトでは、SEOのために質の低い長文記事が量産されることがあります。
クリックベイト:
インターネット上のコンテンツにおいて、読者の興味や好奇心を煽り、クリックを誘うための扇情的な見出しやサムネイル。内容が伴わない場合が多く、読者を欺く手法として批判されます。
Videography:
映像制作のこと。単にビデオを撮影するだけでなく、編集や構成なども含みます。
Tensor™チップ:
Googleが開発した、人工知能や機械学習の処理に特化したプロセッサ。主にGoogle Pixelスマートフォンなどに搭載されています。
uBlockフィルター:
Webブラウザ用の広告ブロッカー「uBlock Origin」で使用されるフィルタールール。特定の要素を非表示にするなどのカスタマイズが可能です。著者は、Google検索結果に表示される「AIによる要約」を非表示にするためにこれを使用しているようです。
Ren'Py:
ビジュアルノベルを制作するためのフリーかつオープンソースのゲームエンジン。Python言語を用いてスクリプトを記述します。著者が経験談として、Ren'Pyでのプログラミング時にLLMがデタラメな回答を生成した例を挙げています。
文字列リテラル (String Literal):
プログラムコード中に、文字通りに記述された文字列のこと。例えばPythonで "Hello World" と書いた場合、この "Hello World" が文字列リテラルです。
解析時 (Parsing):
プログラムコードをコンピューターが理解できる形式に変換する過程のこと。この過程で、Ren'Pyは文字列リテラル中の複数の空白を一つにまとめてしまうようです。
モンキーパッチ (Monkeypatch):
ソフトウェアの実行中に、プログラムコードを一時的に変更すること。特に、既存のライブラリやフレームワークの挙動を、そのソースコードに手を加えることなく変更したい場合などに用いられる非公式な手法です。著者は、Ren'Pyのパーサーの挙動を変更するためにこれを行ったと述べています。
World of Warcraft:
ブリザード・エンターテイメントが開発・運営する大規模多人数同時参加型オンラインRPG (MMORPG)。ゲーム内の特定のクラス（例: ウォーロック）の性能が調整されることを「ナーフ」（弱体化）と呼びます。仮想通貨コミュニティの一部には、ゲームバランスの調整に腹を立てているプレイヤーのように、些細なことで騒ぎ立てる人々がいる、という比喩として使われているようです。
Copilot:
GitHubとOpenAIが共同開発した、LLMを用いたコード補完ツール。プログラマーがコードを記述する際に、続きのコードや関連するコードスニペットを提案します。著者は、Copilotが簡単なフォームデータのエンコードコードすら正しく生成できなかった例を挙げ、その無能さを批判しています。
MicrosoftのAI評価:
Microsoft社が、従業員のパフォーマンス評価にAI利用を組み込む方針を示したこと。著者は、AIが本当に生産性向上に寄与していないからこそ、このような強制的な評価が必要になるのではないかと皮肉っています。
Bluesky:
分散型ソーシャルネットワーキングプロトコルおよびそれを用いたサービス。Twitterの共同創業者の一人が開発を主導しています。この記事の著者やコメント投稿者の一部が利用しているようです。
テーブルソー (Table Saw):
木工機械の一種で、回転する円形の鋸刃がテーブルから突き出ており、材料をテーブル上で滑らせて切断します。この記事のコメント欄で、LLMを「テーブルソー」のような新しいツールに例える意見に対し、著者がその比喩の不適切さを指摘しています。
Stack Overflow:
プログラマーやソフトウェア開発者向けのQ&Aサイト。技術的な質問と回答が投稿され、ユーザーの投票によって評価されます。この記事では、LLMが自信満々に嘘をつくことに対し、Stack Overflowでは間違いはダウンボートされることで修正される、という対比で言及されています。
人間のフィードバックからの強化学習 (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF):
AI、特にLLMのトレーニング手法の一つ。人間の評価者がAIの応答をランク付けし、そのフィードバックを元にAIを調整することで、より人間に好まれる応答を生成できるように学習させます。これにより、AIは「もっともらしく」「人を喜ばせる」応答を生成するようになりますが、それが必ずしも「真実」や「正確さ」につながるわけではないという批判もあります。
CSAM:
Child Sexual Abuse Material。児童性的虐待に関する画像や動画。画像生成AIの学習データに含まれていたことや、AIを用いて生成されてしまう可能性が、深刻な倫理的・法的な問題として議論されています。
LoRA:
Low-Rank Adaptation of Large Language Models。LLMや画像生成モデルの追加学習（ファインチューニング）手法の一つ。元のモデルのパラメータを全て変更するのではなく、一部のパラメータのみを効率的に調整することで、特定のスタイルや内容の生成に特化させることができます。悪意のあるユーザーが、CSAMなどの違法なコンテンツを生成するためにLoRAを悪用している事例がコメント欄で言及されています。
チェックポイントモデル (Checkpoint Model):
深層学習モデルの学習途中の状態を保存したファイル。これにより、学習を中断した場所から再開したり、特定の時点のモデルを用いて推論を行ったりすることが可能です。画像生成AIの分野では、特定のスタイルで学習されたチェックポイントモデルが違法コンテンツ生成に悪用されている例がコメント欄で言及されています。
Mastodon:
分散型ソーシャルネットワークサービス。ActivityPubプロトコルを用いており、利用者は独立したサーバー（インスタンス）に参加し、異なるサーバーの利用者とも交流できます。中央集権的な巨大SNSに対するオルタナティブとして注目されています。コメント欄で、CSAMを生成したAI利用者がMastodonインスタンスで報告された事例が言及されています。
ActivityPub:
分散型ソーシャルネットワークプロトコル。異なるサービス間でフォローや投稿の共有といった機能を実現し、ユーザーが特定のプラットフォームに縛られずに交流できる「Fediverse」（連合宇宙）を構築します。
Fediverse:
Federated Universeの略。ActivityPubなどのプロトコルで接続された、分散型のソーシャルネットワークサービスの総称。Mastodonなどが含まれます。
C-suite:
企業の最高幹部職の総称。CEO（最高経営責任者）、COO（最高執行責任者）、CFO（最高財務責任者）など、「Chief」で始まる役職のこと。この記事では、AI導入を推進する企業の経営層を指す際に皮肉を込めて使われています。彼らは投資家（ラインを上げる存在）に対して責任を負っており、そのためにAI導入を強制しているのではないか、と推測されています。
ゴールデンパラシュート (Golden Parachute):
企業の買収や合併などにより役員が失職する際に、多額の退職金やストックオプションなどの報酬を受け取れる契約のこと。企業の失敗の責任を取ることなく、多額の報酬を得て退職できることから、しばしば批判的に論じられます。コメント欄で、失敗が明らかになる前に利益を確保して逃げる経営層の行動を比喩する際に使われています。
コモディティ化 (Commoditization):
製品やサービスが、機能や品質で差別化が難しくなり、価格競争に陥ってしまう現象。個性や芸術性が失われ、「何でもいい」ものとして扱われるようになる過程を指す文脈で用いられています。手編みのセーターと工場生産のセーターの対比などが例として挙げられます。
Language Server Protocol (LSP):
コードエディタとプログラム言語の解析ツール間で、補完、診断、定義ジャンプなどの機能を提供するための通信プロトコル。LLMを用いたコード補完ツール（例: Copilot）とは異なり、言語の構造や文法に基づいた正確な補完を提供します。コメント欄で、LLMを使わずとも同様のコード補完機能は既存技術で実現可能であるという反論として言及されています。
スニペットライブラリ (Snippets Library):
よく使われるコードの断片（スニペット）を登録しておき、簡単な入力で呼び出せるようにする機能やツール。コードエディタに内蔵されていることが多いです。定型的なコード入力を効率化できます。コメント欄で、LLMを使わずとも同様の定型コード入力支援は既存技術で実現可能であるという反論として言及されています。
DuckDuckGo:
ユーザーのプライバシー保護に重点を置いた検索エンジン。コメント欄で、LLMに聞くよりもDuckDuckGoで検索した方が正確な情報に早くたどり着ける場合がある、という例として挙げられています。
Nested Dicts:
Pythonなどのプログラミング言語において、辞書（Dictionary）の中にさらに辞書が入れ子になっているデータ構造。複雑なデータを表現する際に用いられます。コメント欄で、PythonでNested Dictsを比較する方法をLLMに尋ねる例が挙げられています。
deepdiff:
Pythonのライブラリ。複雑なデータ構造（辞書、リスト、オブジェクトなど）間の差分を検出するために使用されます。コメント欄で、Nested Dictsを比較する際にdeepdiffが有用であることが言及されています。
REST API:
Web上でデータや機能にアクセスするためのAPI設計スタイルの一つ。HTTPメソッド（GET, POST, PUT, DELETEなど）を用いて、リソース（データや機能）を操作します。Webサービスの開発で広く用いられています。コメント欄で、REST APIの定型的なコード生成にLLMが有用であるという意見が挙げられています。
CRUD:
データ操作の基本的な4つの機能の頭文字をとったもの。Create（作成）、Read（読み取り）、Update（更新）、Delete（削除）。データベースやAPI設計において基本的な操作として扱われます。コメント欄で、REST APIにおけるCRUD操作の定型コード生成にLLMが有用であるという意見が挙げられています。
DTO:
Data Transfer Object。異なるシステムや層の間でデータをやり取りするために使用されるオブジェクト。データの構造のみを持ち、ビジネスロジックは含まないことが多いです。コメント欄で、API開発におけるDTOやドメインモデルの定型コード生成にLLMが有用であるという意見が挙げられています。
ドメインモデル (Domain Model):
ソフトウェアが扱うビジネス領域（ドメイン）の概念やルールを表現したモデル。データだけでなく、それに付随するビジネスロジックも含むことがあります。コメント欄で、API開発におけるDTOやドメインモデルの定型コード生成にLLMが有用であるという意見が挙げられています。
Androidアプリ:
Googleが開発したモバイルオペレーティングシステム「Android」上で動作するアプリケーション。コメント欄で、Androidアプリ開発における定型的なファイル作成やコード生成の例として挙げられています。
ViewModel:
Androidアプリ開発などにおける設計パターンの一つ。UI（View）の状態やデータを保持し、ビジネスロジックへのアクセスを提供します。UIとビジネスロジックを分離し、テスト容易性を高めるために用いられます。コメント欄で、Androidアプリ開発におけるViewModelなどの定型的なファイル作成にLLMが有用であるという意見が挙げられています。
依存性注入 (Dependency Injection, DI):
ソフトウェア設計パターンの一つ。オブジェクトが必要とする別のオブジェクト（依存性）を、オブジェクト自身が生成したり探しに行ったりするのではなく、外部から注入する（与える）仕組み。これにより、コードの再利用性やテスト容易性が向上します。コメント欄で、Androidアプリ開発におけるDI設定の定型コード生成にLLMが有用であるという意見が挙げられています。
コード生成 (Code Generation):
プログラムによって別のプログラムコードを自動的に生成すること。定型的なコードの記述を効率化するために用いられます。コメント欄で、LLMによる定型コード生成は、既存のコード生成ツール（codegen）でも可能ではないか、という反論が挙げられています。
IDE:
Integrated Development Environment。ソフトウェア開発者がプログラムを記述、実行、デバッグする際に使用する統合開発環境。コードエディタ、コンパイラ、デバッガなどの機能が一つにまとまっています。多くのIDEには、コード補完などの開発支援機能が搭載されています。
プロンプト (Prompts):
AI、特にLLMに対して、どのような応答をしてほしいかを指示するための入力テキスト。適切なプロンプトを作成することが、AIから期待する応答を得るために重要になります。
プロンプトエンジニアリング (Prompt Engineering):
AI、特にLLMから意図した応答を引き出すために、効果的なプロンプトを作成・調整する技術やプロセス。
モデルカード (Model Card):
AIモデルに関する情報（モデル名、開発者、学習データ、想定される利用方法、限界、倫理的な考慮事項など）をまとめた文書。モデルの透明性や責任ある利用を促進するために提案されています。
強化学習 (Reinforcement Learning):
機械学習の手法の一つ。エージェントが環境と相互作用し、試行錯誤を通じて報酬を最大化するように行動を学習します。ゲームのAIなどが代表的な応用例です。
敵対的生成ネットワーク (Generative Adversarial Network, GAN):
深層学習を用いた画像や音声などのデータを生成するモデルの一つ。生成器（Generator）と識別器（Discriminator）という2つのニューラルネットワークを競争させるように学習させます。
生成器 (Generator):
GANを構成するニューラルネットワークの一つ。ランダムなノイズから、本物らしいデータを生成する役割を担います。
識別器 (Discriminator):
GANを構成するニューラルネットワークの一つ。入力されたデータが、本物のデータか生成器によって生成された偽物のデータかを判定する役割を担います。
変分オートエンコーダー (Variational Autoencoder, VAE):
深層学習を用いたデータ生成モデルの一つ。エンコーダーとデコーダーという2つのニューラルネットワークで構成され、データを圧縮・復元する過程でデータ生成能力を獲得します。
エンコーダー (Encoder):
VAEを構成するニューラルネットワークの一つ。入力データを、より低次元の圧縮された表現（潜在空間）に変換する役割を担います。
デコーダー (Decoder):
VAEを構成するニューラルネットワークの一つ。圧縮された表現（潜在空間）から、元のデータ、あるいは新しいデータを生成する役割を担います。
Transformer:
深層学習モデルのアーキテクチャの一つ。文中の単語間の関係性を効率的に捉える「アテンションメカニズム」を導入したことで、自然言語処理分野で大きなブレークスルーをもたらしました。LLMの多くはこのTransformerをベースにしています。
アテンションメカニズム (Attention Mechanism):
Transformerなどの深層学習モデルで用いられる技術。入力データの中で、特定の単語や情報にどれだけ「注意」を向けるべきかを学習します。これにより、文脈をより正確に理解し、関連性の高い情報を生成することが可能になります。
ファインチューニング (Fine-tuning):
事前に大量のデータで学習させたAIモデル（事前学習済みモデル）を、特定のタスクやドメインの少量データを用いて追加学習させること。これにより、モデルを特定の目的に特化させることができます。LoRAなどもファインチューニング手法の一つです。
事前学習済みモデル (Pre-trained Model):
大量の一般的なデータセット（例: Web上のテキストデータ、大量の画像データ）を用いて、事前に学習されたAIモデル。ファインチューニングによって様々なタスクに応用できます。LLMの多くは、この事前学習済みモデルです。
トークン (Token):
LLMがテキストを扱う際の、単語や記号などの処理単位。文章はトークンの並びとして扱われます。仮想通貨の分野では、ブロックチェーン上で発行されるデジタル資産全般を指す場合もあります。ICOやNFTで発行されるのもトークンです。
エンベディング (Embedding):
単語や画像などのデータを、ベクトル空間上の数値の並び（ベクトル）として表現すること。意味的に近いデータは、ベクトル空間上でも近くに配置されるように学習されます。LLMは、単語やトークンをエンベディングとして扱います。
ベクトル空間 (Vector Space):
ベクトル（向きと大きさを持つ量）によって定義される抽象的な空間。エンベディングによって、単語や画像などのデータをこの空間上に配置し、数学的な計算によってデータ間の関係性を捉えることが可能になります。
Generative AI:
テキスト、画像、音声、コードなど、新しいコンテンツを生成する能力を持つ人工知能の総称。LLMや画像生成AIなどが含まれます。
プロンプトインジェクション (Prompt Injection):
AI、特にLLMに対して、意図しない、あるいは悪意のある応答を引き出すために、特別なプロンプトを入力する攻撃手法。例えば、AIの安全対策指示を無視させたり、機密情報を漏洩させたりする可能性があります。コメント欄で、PoetryやSong Lyricsを用いてLLMに攻撃を仕掛ける手法が言及されています。
ファインチューニング攻撃 (Fine-tuning Attack):
悪意のあるデータセットを用いてAIモデルをファインチューニングすることで、モデルに特定の偏見や有害な応答を生成させるように仕向ける攻撃手法。コメント欄で、LoRAやチェックポイントモデルが悪意のあるファインチューニングに利用されている例が言及されています。
モデルポイズニング (Model Poisoning):
機械学習モデルの学習データに、悪意のあるデータを混入させることで、モデルの性能を低下させたり、特定の偏見や誤った応答を生成させたりする攻撃手法。
API:
Application Programming Interface。ソフトウェアの機能やデータを、別のソフトウェアから利用するためのインターフェース。WebサービスやライブラリなどがAPIを提供することで、開発者はその機能を自分のプログラムに組み込むことができます。この記事では、LLMが「存在しないAPI」を自信満々に生成した例が挙げられています。
Localhost:
コンピューター自身を指すホスト名。通常はIPアドレス127.0.0.1に紐付けられています。ソフトウェア開発において、自分のコンピューター上で動作するプログラムのテストなどに用いられます。この記事では、Copilotがローカル環境（localhost）では動くのに、本番環境（HTTPS）では動かなかった例が挙げられています。
HTTPS:
Hypertext Transfer Protocol Secure。WebブラウザとWebサーバー間でデータを安全に送受信するためのプロトコル。データの暗号化や通信相手の認証を行います。
証明書有効期限切れ (Certificate Expiry):
WebサイトのHTTPS通信で用いられるSSL/TLS証明書の有効期限が切れてしまうこと。証明書が有効期限切れになると、安全な通信が保証されなくなり、多くのWebブラウザで警告が表示されます。この記事では、Copilotが利用しようとしたWebサービスの証明書が有効期限切れだった例が挙げられています。
フットガン (Footgun):
プログラミングやシステム設計において、開発者自身が意図せず自分に損害を与えてしまうような、危険で扱いが難しい機能や仕様のこと。「自分の足に銃を撃つ」という比喩から来ています。この記事では、Copilotがローカルでは動くのに本番環境で壊れる性質を「楽しいフットガン」と皮肉っています。
投機 (Speculation):
将来の価格変動を予想して資産を売買し、利益を得ようとする行為。リスクが高い一方で、成功すれば短期間に大きな利益を得る可能性があります。この記事では、仮想通貨やAI関連技術が、本来の価値よりも投機的な対象として扱われている現状を批判しています。
恣意的 (Arbitrary):
根拠や理由がなく、その時の気分や判断によって物事が決定される様子。PayPalが規約違反を理由に恣意的にアカウントをロックしていたことに対し、著者は不満を表明しています。
取引処理量 (Transaction Volume):
一定期間内に処理される取引の件数や金額。クレジットカードネットワーク（Visa, Mastercard）と比較して、ビットコインの取引処理量が非常に少ないことが、通貨としての普及が進んでいない証拠として示唆されています。
価値の保存 (Value Store):
資産が時間とともに価値を維持、あるいは増加させる性質。金（ゴールド）などが伝統的な価値の保存手段とされます。ビットコインが、通貨としてではなく、この「価値の保存」として投機家の間で扱われている現状が言及されていますが、著者はそれを「単なる幻覚の共有」と皮肉っています。
インセンティブ構造 (Incentive Structure):
人々の行動を促すための仕組みや報酬のシステム。仮想通貨が通貨から投機対象へと変化したことで、詐欺師のインセンティブ構造も変化したことが示唆されています。
ラグプル (Rug Pull):
仮想通貨やNFTプロジェクトにおける詐欺手法の一つ。開発者があるプロジェクトへの関心を集めて資金を集めた後、突然プロジェクトを放棄し、集めた資金を持ち逃げすること。「絨毯を引っ張って全てをひっくり返す」という比喩から来ています。コメント欄で、投機に偏った仮想通貨エコシステムにおいて、他のラグプルへの投機を煽る詐欺師がいることが言及されています。
反実仮想最小化法 (Counterfactual Regret Minimization, CRM):
ゲーム理論におけるアルゴリズムの一つ。不完全情報ゲーム（プレイヤーが相手の手札や状況を完全に知らないゲーム、例: ポーカー）において、各プレイヤーが過去の行動に対する後悔（Regret）を計算し、それを最小化するように戦略を更新することで、最適な戦略に収束させます。コメント欄で、LLMを用いてこのアルゴリズムについて学習した経験が言及されています。
SOTA:
State Of The Artの略。ある技術分野において、現時点で最も優れた性能や成果を示している最先端の状態や技術のこと。コメント欄で、アルゴリズムの比較においてSOTAという言葉が出てきた際に、LLMにその意味を尋ねた例が挙げられています。
自閉症スペクトラム (Autism Spectrum Disorder, ASD):
対人関係やコミュニケーションにおける困難、特定の興味やこだわり、感覚過敏や鈍麻などの特徴を持つ発達障害の一つ。コメント欄で、コミュニケーションにおける誤解を防ぐためにLLMを利用しているという経験談の中で言及されています。
Common Lisp:
Lisp系プログラミング言語の主要な方言の一つ。人工知能研究の分野で歴史的に用いられてきました。コメント欄で、Common Lispを仕事で使っているプログラマーが、LLMによるコード生成の有用性を感じにくいと述べている例が挙げられています。
コモディティ化された (Commodified):
（コモディティ化参照）。ある製品やサービスが、個性や差別化要因を失い、「何でもいい」交換可能な商品として扱われるようになった状態。
Language Server Protocol (LSP):
（上記参照）。
スニペットライブラリ (Snippets Library):
（上記参照）。
AI（人工知能） / LLM（大規模言語モデル）:
（上記参照）。
機械学習 (Machine Learning):
コンピューターがデータから学習し、パターンを見つけたり予測を行ったりする技術。深層学習はその手法の一つです。
仮想通貨 (Cryptocurrency):
（上記参照）。
トークン (Token):
（上記参照）。
ブロックチェーン (Blockchain):
（上記参照）。
ICO:
（上記参照）。
NFT:
（上記参照）。
深層学習 (Deep Learning):
（上記参照）。
ニューラルネットワーク (Neural Network):
（上記参照）。
ハルシネーション (Halucination):
（上記参照）。
敵対的生成ネットワーク (GAN):
（上記参照）。
生成器 (Generator):
（上記参照）。
識別器 (Discriminator):
（上記参照）。
変分オートエンコーダー (VAE):
（上記参照）。
エンコーダー (Encoder):
（上記参照）。
デコーダー (Decoder):
（上記参照）。
Transformer:
（上記参照）。
アテンションメカニズム (Attention Mechanism):
（上記参照）。
ファインチューニング (Fine-tuning):
（上記参照）。
事前学習済みモデル (Pre-trained Model):
（上記参照）。
エンベディング (Embedding):
（上記参照）。
ベクトル空間 (Vector Space):
（上記参照）。
プロンプト (Prompts):
（上記参照）。
LoRA:
（上記参照）。
チェックポイントモデル (Checkpoint Model):
（上記参照）。
CSAM:
（上記参照）。
証明書 (Certificate):
（上記参照）。
AIモデル (AI Model):
機械学習などによって学習された、特定のタスクを実行するための人工知能のソフトウェア。

コラム：知ったかぶりの末路

新しい技術用語が出てくるたび、私は自分が何も知らないことを痛感します。そして、あたかも全てを理解しているかのように振る舞う人々を見て、さらにうんざりします。彼らはバズワードを並べ立て、「何でもいい」知識をひけらかす。しかし、その言葉の真の意味をどれだけ理解しているのでしょうか。用語解説は、そんな知ったかぶりを暴くための、あるいは私自身が知ったかぶりをしないための、ささやかな試みです。ただし、この解説自体も、完璧な「真実」ではなく、私の理解に基づく「もっともらしい」説明に過ぎないのかもしれませんが。

登場人物紹介：この茶番劇の演者たち

このレポートに登場する（あるいは示唆される）人々、そしてAIや概念。彼らもまた、このデジタル陳腐化という名の茶番劇を演じる役者たちです。

著者 (DopingConsomme)
[英語表記: DopingConsomme] [現地語表記: DopingConsomme] [年齢: 不明（おそらく成人）]
このレポートの筆者。プログラマーであり、初期インターネットを知る世代。現代のデジタル技術（仮想通貨、Webの集中化、LLM）の陳腐化と「何でもいい」文化の蔓延に強い危機感と嫌悪感を抱いています。「物を作る喜び」を重視し、AIによるデタラメ生成や努力の価値否定を厳しく批判します。ニヒルでシニカルな視点を持つ一方で、かすかな抵抗の意志も示唆します。
Satoshi Nakamoto (サトシ・ナカモト)
[英語表記: Satoshi Nakamoto] [現地語表記: サトシ・ナカモト] [年齢: 不明]
ビットコインの創始者とされる匿名の人物、またはグループ。P2P電子通貨システムという革新的なアイデアを提示し、ブロックチェーン技術を生み出しました。著者は、彼（ら）の理想が、その後の投機熱狂によって歪められてしまったことを嘆いています。その正体は未だ謎に包まれています。
Liuson (リウソン)
[英語表記: Liuson] [現地語表記: 不明] [年齢: 不明（おそらく成人）]
Microsoft社の人物（役職は不明ですが、管理職クラスと推測されます）。従業員のパフォーマンス評価にAI利用を組み込むことを提案したことで、この記事で批判的に言及されています。著者は、AIが本当に生産性向上に貢献していないからこそ、このような強制が必要なのではないかと皮肉っています。
Sam Altman (サム・アルトマン)
[英語表記: Sam Altman] [現地語表記: 不明] [年齢: 40歳 (2025年7月時点)]
OpenAIのCEO。LLM（大規模言語モデル）開発を主導する人物として知られています。著者は、彼を「悪党」と呼び、従業員をChatGPT（OpenAIが開発したLLM）に置き換えるという考えに唾液を垂らしていると批判し、「物事を行う価値」という思想を破壊しようとしている中心人物の一人として描いています。
カーク船長 (Captain Kirk)
[英語表記: Captain Kirk] [現地語表記: カーク船長] [年齢: 架空の人物（作中年齢は不明）]
SFドラマ「スター・トレック」シリーズの登場人物。エンタープライズ号の船長。コメント欄で、AIを「スコッティに船を運転させる」ことに例える比喩として登場します。
スコッティ (Scotty)
[英語表記: Scotty] [現地語表記: スコッティ] [年齢: 架空の人物（作中年齢は不明）]
SFドラマ「スター・トレック」シリーズの登場人物。エンタープライズ号の機関主任。コメント欄で、AIを「スコッティ」に例え、「カーク船長が運転を任せる」という比喩として登場します。
LLM（大規模言語モデル）
[英語表記: Large Language Model] [現地語表記: 大規模言語モデル] [年齢: 技術としては比較的新しい（概念は古いが、現在の形態は2010年代後半以降、特に2022年以降普及）]
この記事における最も重要な「登場人物」であり、著者が最も厳しく批判する対象。「もっともらしい嘘」を生成する「何でもいい」製造機として描かれています。人間的な知性を持っているかのように振る舞いますが、実際には統計的なパターンに基づいてテキストを生成しているに過ぎないと著者は主張します。
Whatever（何でも）
[英語表記: Whatever] [現地語表記: 何でも] [年齢: 概念としては古代から存在しうるが、デジタル文脈では現代に顕著]
この記事全体を象徴する概念であり、ある意味で主要な「登場人物」とも言えます。本質的な価値や個性を失い、投機や広告、あるいは単に「ある」ことだけが重要になった、陳腐で無意味な状態。AIが生成するデタラメ、広告まみれのWeb、投機対象となった仮想通貨など、あらゆるデジタル陳腐化の根源として描かれています。
コメント投稿者たち
[英語表記: Commenters] [現地語表記: コメント投稿者たち] [年齢: 不明（多様）]
記事のコメント欄で、著者に対して様々な意見を述べた人々。著者の主張に賛同する者、限定的ながらAIの有用性を認める者、倫理的な問題を提起する者など、多岐にわたります。彼らの意見もまた、現代の「何でもいい」言論空間の一部として、この記事に彩りを加えています。特定のユーザー名（Azure, Runawaydanish, Cursed Silicon, Cap, Hein, NBなど）が複数回登場し、議論を深めています。
ずんだもん、ホリエモン、西村ひろゆき
[英語表記: Zundamon, Horie, Nishimura Hiroyuki] [現地語表記: ずんだもん, ホリエモン, 西村ひろゆき] [年齢: ずんだもんはキャラクターのため年齢なし、ホリエモン 52歳 (2025年7月時点), 西村ひろゆき 48歳 (2025年7月時点)]
ユーザーの要求に基づき、この記事に対する感想を生成する際に設定されたキャラクター。それぞれ異なる視点（ずんだもん：無邪気な驚き、ホリエモン風：ビジネス視点の皮肉、ひろゆき風：達観したような冷笑）から「何でもいい」文化を語ります。

コラム：誰が語り手か？

このレポートを「私」という一人称で語っているのは、著者であるDopingConsommeです。しかし、彼は本当に存在する人物なのでしょうか？あるいは、この「デジタル陳腐化」というテーマを表現するために生み出された、架空の語り手なのでしょうか。そして、コメント欄で意見を述べている人々も、本当に実在するのでしょうか、それともAIによって生成された「もっともらしい」意見なのでしょうか。全てが「何でもいい」に侵食されつつある世界では、誰が語り手で、何が真実なのかを見分けることすら、難しくなっていくのかもしれません。

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#コンピューターが楽しかった頃が懐かしい「何でもいい」それが問題だ #AI #テクノロジー #未来～インターネット、仮想通貨、そしてAIが沈没させた「作る」ということ～ #七05