人工知能の速度に関する議論は、すでに存在の問いにまで及んでいる。多くの予測は、AIが社会のあらゆる側面に急速な変化をもたらすと述べている。しかし、より現実的な見方は、変化は予想よりも緩やかであり、多くの目的は忍耐強く待つことにあることを示している。これは単なる技術的な問題ではなく、深い制度的な断絶、現在のソフトウェアエコシステムの質の低さ、そして現実世界の変化の複雑さに根ざしている。## 迅速な変化に対する制度的な堅牢性過去20年にわたり、私たちは何度も、予想よりも遅い破壊の約束を経験してきた。2007年、米国の地政学的地位はピークオイル理論により低下し始めると多くの専門家は予測した。2008年、金融関係者はドルシステムの崩壊を懸念した。2014年、多くの投資家はAMDやNVIDIAの半導体支配が終わると考えた。しかし、いずれの場合も、深い制度的なつながりが予想以上に強固であることを証明した。具体例として不動産業界を挙げると、長年にわたり、不動産仲介業者は情報の非対称性により5〜6％の手数料を得てきた。多くの人は、ZillowやRedfin、Opendoorのようなプラットフォームが仲介の役割を排除すると信じていた。しかし、市場の慣性と規制の捕捉が、10年前に予測された以上に不動産専門家の生存率を高めている。この経験は私個人にも深く響いている。数ヶ月前に家を購入した際、規制の壁のためにブローカーを雇う必要があった。私たちの買い手ブローカーは、書類作成と関係者の調整だけで約50,000ドルを稼いだが、その作業はわずか10時間で終えられるものだった。しかし、この市場は制度的な摩擦により、ソフトウェアの解決策以上に長引いている。これを理解する重要性は学術的なものだけではない。私は、伝統的な「人主導のサービス」から「ソフトウェア主導の運営」へと移行を支援する会社を設立・運営してきた。最も重要な教訓は、普遍的な法則である：複雑な社会は、変化に時間を要する。これは、未来に大きな変化がないことを意味しないが、変化はより滑らかで、適応のための十分な時間を要するということだ。## ソフトウェアの質：平凡さと永続的な必要性過去には、投資家の懸念から、MondayやSalesforce、Asanaのような企業は「堀」がなく、模倣されやすいとされ、価格圧縮が進んだ。多くのアナリストは、AIのプログラミングがSaaS産業の終焉を告げると見ている。理由は二つ：一つは、製品が均質化し収益性がなくなること、もう一つは、多くの仕事が失われることだ。しかし、見落とされがちな重要な事実がある。実際、多くの既存ソフトウェアは本当に平凡である。私自身、SalesforceやMonday、その他のプラットフォームに何百万ドルも投資しているが、それだけの価値があると断言できる。確かに、AIは競合他社がこれらを模倣するのを助けているが、より重要なのは、AIが競合により優れた製品を作ることを可能にしている点だ。問題は変化や競争そのものではなく、その質にある。私が購入したツールの多くはバグだらけで、使いにくいものも多い。三年前にはCitibankのオンラインバンキングで送金すらできなかった。ほとんどのWebアプリはモバイルやデスクトップで最適化されておらず、ユーザーのニーズを満たす完全な機能を持つ製品はほとんど存在しない。シリコンバレーの有名企業、StripeやLinearは、完璧だからではなく、他よりもはるかに使いやすいから多くのユーザーを獲得している。経験豊富なシニアエンジニアに「理想的なソフトウェアプラットフォームを見せてくれ」と尋ねると、沈黙と皮肉に満ちた視線が返ってくる。この分析の奥底には、深い真実が潜んでいる。たとえ「ソフトウェアのシンギュラリティ」に到達したとしても、人間の労働がソフトウェア開発において無限に必要とされることだ。最後の数パーセントの改善には常に最も多くの努力が必要であり、理論上、すべてのソフトウェアは100倍の効率と機能向上の可能性を秘めている。多くの解説者が「ソフトウェア産業は終わりに近づいている」と言うが、これはソフトウェア開発の本質を理解していない誤解だ。産業は50年以上にわたり進化し続けており、大きな技術革新があっても、「まだ十分ではない」という状態は続いている。2020年の私のプログラミング能力は、1970年代の何百人もの開発者に匹敵し、その潜在能力は非常に高い。だが、その改善の余地は無限に近い。誤解の一つは、ジョブズのパラドックス（Jevons Paradox）だ。効率が上がると、総需要はそれ以上に拡大する。これは、ソフトウェアエンジニアリングの未来が永遠に安泰であることを意味しないが、産業の規模拡大と制度的な慣性は、我々の理解を超えており、市場飽和のプロセスは非常に遅くなるため、適応の時間を十分に確保できる。## 労働の再構築と新たな創造労働と経済的パワーの移動は確実に進行している。自動運転車の普及による輸送産業の破壊はその一例だ。多くのホワイトカラーの仕事も変化し、消失するだろう。制度に寄生してきた層—古い慣習や規制の捕捉により勝者となった層—にとって、AIは終焉のきっかけとなる可能性がある。しかし、米国には大きな希望もある。産業の変革と国内回帰の潜在能力はほぼ無限だ。製造業のリショアリングや、バッテリー、モーター、高度な半導体といった基幹部品の国内生産の喪失は、すでに始まっている。サプライチェーンの外部依存を減らす必要がある。軍事面ではどうか？さらに重要なのは、世界の合成アンモニアの90％が中国で生産されている事実だ。供給が途絶えれば、肥料の生産は不可能となり、農業システムは崩壊する。インフラのあらゆる側面に無限の雇用機会が存在し、インフラ整備は雇用と経済成長を促進し、両党の支持も得られる。経済と政治の動きは、これに向かって進んでいる。製造業の復興、深層技術、アメリカのパワーについての議論だ。私の予測は、AIがホワイトカラーの専門職に影響を与え始めると、政治的抵抗は大規模な政府の産業振興策に向かうだろうというものだ。雇用創出を目的としたプロジェクトを通じて、労働力の移行を促進する。さらに、物理的な世界には「シンギュラリティ」は存在しない。摩擦と複雑さに制約されているからだ。橋や道路、電力システムを改良し、より具体的で実感できる仕事の成果を見せることができる。かつてSalesforceのシニアプロダクトマネージャーだった人が、年収180,000ドルを失った後、「カリフォルニア海水淡水化プロジェクト」のような、長期的に意義のある仕事に就くことも可能だ。これを単に建設するだけでなく、長期的に優れた持続可能なものにする必要がある。本気で変革を目指すなら、ジョブズのパラドックスは物理的な世界にも適用できる。インフラや産業の無制限の需要は、継続的な雇用と価値創造の道を開く。## 持続可能な発展への道筋主要な産業プロジェクトの限界は、資源と富にある。米国は自己完結と大規模生産を低コストで実現できる可能性を持つ。資源制約を克服することが重要だ。長期的には、AIがホワイトカラーの大部分の労働を代替するなら、高品質な生活を維持する仕組みが必要となる。AIは利益率をゼロに近づけるため、消費財は劇的に安くなる。繁栄の側面は自動的に達成される。私の見解では、経済の各セクターはAI主導の移行に向けて異なる速度で加速し、すべての変化はドゥームズデイシナリオよりも緩やかになるだろう。これは誤解を解くための明確化だ。私はAIの潜在能力を強く信じており、いずれこの種の認知作業が比較的価値のないものになる日が来ると見ている。しかし、それには時間が必要であり、その時間は意図的かつ計画的な移行の機会を与えてくれる。この重要な局面で、他者が語る崩壊シナリオを防ぐことも不可能ではない。米国政府のパンデミック対応は、危機管理において積極的かつ迅速に行動できることを証明した。必要なら大規模な刺激策も即座に実施できる。効果に課題はあっても、それが主な問題ではない。最も重要なのは、国民の物質的繁栄と福祉を確保することだ。包括的な富の創造は、国家の正当性を支え、社会の結束を維持する。古い会計指標や経済神話を追い求めるのではなく、技術革新に対して敏感に反応し続けることで、私たちは mediocre なアプローチや制度的な惰性を超えた、より安全な未来を築ける。
なぜAI革命は遅くなるのか：制度的な断絶と平凡なソフトウェアエコシステム
人工知能の速度に関する議論は、すでに存在の問いにまで及んでいる。多くの予測は、AIが社会のあらゆる側面に急速な変化をもたらすと述べている。しかし、より現実的な見方は、変化は予想よりも緩やかであり、多くの目的は忍耐強く待つことにあることを示している。これは単なる技術的な問題ではなく、深い制度的な断絶、現在のソフトウェアエコシステムの質の低さ、そして現実世界の変化の複雑さに根ざしている。
迅速な変化に対する制度的な堅牢性
過去20年にわたり、私たちは何度も、予想よりも遅い破壊の約束を経験してきた。2007年、米国の地政学的地位はピークオイル理論により低下し始めると多くの専門家は予測した。2008年、金融関係者はドルシステムの崩壊を懸念した。2014年、多くの投資家はAMDやNVIDIAの半導体支配が終わると考えた。しかし、いずれの場合も、深い制度的なつながりが予想以上に強固であることを証明した。
具体例として不動産業界を挙げると、長年にわたり、不動産仲介業者は情報の非対称性により5〜6％の手数料を得てきた。多くの人は、ZillowやRedfin、Opendoorのようなプラットフォームが仲介の役割を排除すると信じていた。しかし、市場の慣性と規制の捕捉が、10年前に予測された以上に不動産専門家の生存率を高めている。
この経験は私個人にも深く響いている。数ヶ月前に家を購入した際、規制の壁のためにブローカーを雇う必要があった。私たちの買い手ブローカーは、書類作成と関係者の調整だけで約50,000ドルを稼いだが、その作業はわずか10時間で終えられるものだった。しかし、この市場は制度的な摩擦により、ソフトウェアの解決策以上に長引いている。
これを理解する重要性は学術的なものだけではない。私は、伝統的な「人主導のサービス」から「ソフトウェア主導の運営」へと移行を支援する会社を設立・運営してきた。最も重要な教訓は、普遍的な法則である：複雑な社会は、変化に時間を要する。これは、未来に大きな変化がないことを意味しないが、変化はより滑らかで、適応のための十分な時間を要するということだ。
ソフトウェアの質：平凡さと永続的な必要性
過去には、投資家の懸念から、MondayやSalesforce、Asanaのような企業は「堀」がなく、模倣されやすいとされ、価格圧縮が進んだ。多くのアナリストは、AIのプログラミングがSaaS産業の終焉を告げると見ている。理由は二つ：一つは、製品が均質化し収益性がなくなること、もう一つは、多くの仕事が失われることだ。
しかし、見落とされがちな重要な事実がある。実際、多くの既存ソフトウェアは本当に平凡である。私自身、SalesforceやMonday、その他のプラットフォームに何百万ドルも投資しているが、それだけの価値があると断言できる。確かに、AIは競合他社がこれらを模倣するのを助けているが、より重要なのは、AIが競合により優れた製品を作ることを可能にしている点だ。
問題は変化や競争そのものではなく、その質にある。私が購入したツールの多くはバグだらけで、使いにくいものも多い。三年前にはCitibankのオンラインバンキングで送金すらできなかった。ほとんどのWebアプリはモバイルやデスクトップで最適化されておらず、ユーザーのニーズを満たす完全な機能を持つ製品はほとんど存在しない。
シリコンバレーの有名企業、StripeやLinearは、完璧だからではなく、他よりもはるかに使いやすいから多くのユーザーを獲得している。経験豊富なシニアエンジニアに「理想的なソフトウェアプラットフォームを見せてくれ」と尋ねると、沈黙と皮肉に満ちた視線が返ってくる。
この分析の奥底には、深い真実が潜んでいる。たとえ「ソフトウェアのシンギュラリティ」に到達したとしても、人間の労働がソフトウェア開発において無限に必要とされることだ。最後の数パーセントの改善には常に最も多くの努力が必要であり、理論上、すべてのソフトウェアは100倍の効率と機能向上の可能性を秘めている。
多くの解説者が「ソフトウェア産業は終わりに近づいている」と言うが、これはソフトウェア開発の本質を理解していない誤解だ。産業は50年以上にわたり進化し続けており、大きな技術革新があっても、「まだ十分ではない」という状態は続いている。2020年の私のプログラミング能力は、1970年代の何百人もの開発者に匹敵し、その潜在能力は非常に高い。だが、その改善の余地は無限に近い。
誤解の一つは、ジョブズのパラドックス（Jevons Paradox）だ。効率が上がると、総需要はそれ以上に拡大する。これは、ソフトウェアエンジニアリングの未来が永遠に安泰であることを意味しないが、産業の規模拡大と制度的な慣性は、我々の理解を超えており、市場飽和のプロセスは非常に遅くなるため、適応の時間を十分に確保できる。
労働の再構築と新たな創造
労働と経済的パワーの移動は確実に進行している。自動運転車の普及による輸送産業の破壊はその一例だ。多くのホワイトカラーの仕事も変化し、消失するだろう。制度に寄生してきた層—古い慣習や規制の捕捉により勝者となった層—にとって、AIは終焉のきっかけとなる可能性がある。
しかし、米国には大きな希望もある。産業の変革と国内回帰の潜在能力はほぼ無限だ。製造業のリショアリングや、バッテリー、モーター、高度な半導体といった基幹部品の国内生産の喪失は、すでに始まっている。サプライチェーンの外部依存を減らす必要がある。
軍事面ではどうか？さらに重要なのは、世界の合成アンモニアの90％が中国で生産されている事実だ。供給が途絶えれば、肥料の生産は不可能となり、農業システムは崩壊する。インフラのあらゆる側面に無限の雇用機会が存在し、インフラ整備は雇用と経済成長を促進し、両党の支持も得られる。
経済と政治の動きは、これに向かって進んでいる。製造業の復興、深層技術、アメリカのパワーについての議論だ。私の予測は、AIがホワイトカラーの専門職に影響を与え始めると、政治的抵抗は大規模な政府の産業振興策に向かうだろうというものだ。雇用創出を目的としたプロジェクトを通じて、労働力の移行を促進する。
さらに、物理的な世界には「シンギュラリティ」は存在しない。摩擦と複雑さに制約されているからだ。橋や道路、電力システムを改良し、より具体的で実感できる仕事の成果を見せることができる。かつてSalesforceのシニアプロダクトマネージャーだった人が、年収180,000ドルを失った後、「カリフォルニア海水淡水化プロジェクト」のような、長期的に意義のある仕事に就くことも可能だ。これを単に建設するだけでなく、長期的に優れた持続可能なものにする必要がある。
本気で変革を目指すなら、ジョブズのパラドックスは物理的な世界にも適用できる。インフラや産業の無制限の需要は、継続的な雇用と価値創造の道を開く。
持続可能な発展への道筋
主要な産業プロジェクトの限界は、資源と富にある。米国は自己完結と大規模生産を低コストで実現できる可能性を持つ。資源制約を克服することが重要だ。長期的には、AIがホワイトカラーの大部分の労働を代替するなら、高品質な生活を維持する仕組みが必要となる。AIは利益率をゼロに近づけるため、消費財は劇的に安くなる。繁栄の側面は自動的に達成される。
私の見解では、経済の各セクターはAI主導の移行に向けて異なる速度で加速し、すべての変化はドゥームズデイシナリオよりも緩やかになるだろう。これは誤解を解くための明確化だ。私はAIの潜在能力を強く信じており、いずれこの種の認知作業が比較的価値のないものになる日が来ると見ている。しかし、それには時間が必要であり、その時間は意図的かつ計画的な移行の機会を与えてくれる。
この重要な局面で、他者が語る崩壊シナリオを防ぐことも不可能ではない。米国政府のパンデミック対応は、危機管理において積極的かつ迅速に行動できることを証明した。必要なら大規模な刺激策も即座に実施できる。効果に課題はあっても、それが主な問題ではない。
最も重要なのは、国民の物質的繁栄と福祉を確保することだ。包括的な富の創造は、国家の正当性を支え、社会の結束を維持する。古い会計指標や経済神話を追い求めるのではなく、技術革新に対して敏感に反応し続けることで、私たちは mediocre なアプローチや制度的な惰性を超えた、より安全な未来を築ける。