インターネットはもう死んでいる？「Dead Internet Theory」を技術的視点で深掘りする

近頃ネット上でよく話題になる「Dead Internet Theory（死んだインターネット理論）」について解説します。簡単に言うと、現代のインターネット上のトラフィックの大半は人間ではなく、ボットやAIによって生成されたものであり、私たちが目にするコンテンツの多くが自動化されたプログラムによるものだという説です。生成AIが全盛の今、この説はかつてないほどのリアリティを帯びています。SNS上のインプレッション稼ぎやSEO目的のAI記事が溢れかえる中で、もはや私たちが「リアルな人間」とコミュニケーションを取っているという確信を持つことすら難しくなっている、というのがこの理論の核心です。

なぜ今回は違うんだ？強力なAIツールがあれば、企業は同じ人数でもっと多くのことができるようになるはずじゃないか？リソースがあるなら、より多くの市場シェアを獲得する方がビジネスとして賢いやり方だと思わないか？もしA社が今の市場シェアで満足して従業員を半分解雇し、利益を懐に入れたとしても、B社がその解雇された生産性の高い労働者を雇い入れて競争を仕掛けたらどうなる？B社の方が市場シェアを拡大して長く生き残る可能性が高いだろう。自然界には「埋まっていないニッチは存在しない」という言葉がある。つまり、リソースを奪い合う余地があれば、それを求める要因によってすぐに「解決」されるという意味だ。厳密ではないが、良いヒューリスティックだよ。米国のナレッジワーカーの報酬は年間約10兆ドル。AnthropicとOpenAIは（まだ使い切っていないが）3170億ドルを調達した。これは、たった1年間のナレッジワーカー支出の約3%に相当する。労働者の生産性を大幅に向上させるために、年間3%、5%、あるいは10%多く投資しないビジネスなんてあるのか？

小切手を切る連中は、より良いオートコンプリート機能や、誰も読まない長ったらしいメモの増殖のために数兆ドルをドブに捨てるような習慣はない。

本当にそうか？暗号資産（仮想通貨）界隈のあれはどうなんだ？

米国の馬の数は1840年の900万頭から1900年には2100万頭へと増加し、技術革新の影響を全く受けていないように見えた。しかし内燃機関の登場から60年で、その数は88%も減少した。

これは非常に興味深く、ゾッとする指摘だね。特に文字通りの並行事例として見ると。「じゃあ一体誰が買うんだ？」という疑問をずっと考えていた。つまり、労働者を自動化で追い出したら、そのAIサービスを誰に売るんだ？世界人口が80〜90%減れば、すべてが再価格設定され、経済規模も小さくなるから、ある種の「持続可能」な経済になるのかもしれない。（これが計画だと言っているわけではなく、馬の例を読んだ時にふと思っただけだけど）

今年後半にこれらの企業がIPOをすれば、損益計算書の現実や持続可能性などが明らかになるだろう。財務情報がすべて公開されるからね。噂ではAnthropicは黒字かもしれない（どの程度かは不明）が、OpenAIは赤字だ。Googleは垂直統合が進んでおり、既存のデータセンターや自社シリコン、そして低いコストで運用できる経験があるためコスト構造は低いはずだが、それでも投資の妥当性を証明しなければならない。四半期ごとに数値を公表しなければならないことが、このバブルを現実へと引き戻すことになると思うよ。

そんなことが起こり得るというのは周知の事実で、もう何年も前から議論されている。問題はどう対処するかだ。David Shapiro氏をはじめ、多くの人がUBI（ユニバーサル・ベーシックインカム）やいわゆる「ポストAI経済」について論じている。夢物語としては、機械が家事をこなしてくれる間に、人間は絵を描いたり、曲を作ったり、小屋で美しい木製家具を作ったりできるというものだった。今でもそうなる可能性はあるが、まずはリソースの責任ある共有を整理しなければならない。ただ、人類には今までそれができなかった。私たちは他人が手に入れられないリソースを確保するために、懸命に稼ごうとする。その結果、現状維持か後退しかできていないことが多い。20〜30年前の方が、平均的な人は今より自由に使えるお金を持っていたような気がするよ。

直接関係ないかもしれないし、大した価値のないコメントかもしれないけど、ずっと気になってることがある。数年前、Facebookの採用担当者と話したとき、彼らはMessengerの開発者だけで（シアトルだけで）何フロア分も人を抱えていると自慢していた。一体、Messengerのようなプロジェクトにそんなに多くの開発者が何のために必要なんだ？本当に。ある意味、AIもその過剰供給の奇妙な状況に拍車をかけている気がする。元々タレントは飽和していたんじゃないか？それなのに、なぜ死ぬほど開発者を雇い続けていたんだ？AIブームの前にマスクがTwitterで人員を大幅に削ったけど、あれは正解だったのかね？純粋なソフトウェア企業で顧客向け製品を作ったことがないから、SWE（ソフトウェアエンジニア）の経済学が実社会でどう機能しているのか想像がつかない。ずっと社内開発者だったから、そこが大きな盲点なのかもしれない。このLLMの波の最終結果が「大したことなし」だったとしても驚かない。ツールは変わるかもしれないが、革命的というほどではないかも。紙の上では革命的であるべきだけど、使えば使うほど（コーディングでもそれ以外でも）、魔法のようなレベルには程遠いと感じる。まあ、たまにスゴい瞬間はあるんだけどね。

インドの農業が抱える問題は、米国がAIで直面し始めている問題と似ている。インドの農業は世界水準で見ても労働集約的すぎる。労働者の43%が農業に従事している[1]。米国ではその数字は2%以下だ。中国は2023年時点で22%だが、着実に減っている。

この非効率な農業システムは偶然ではない。巨額の補助金で支えられているんだ。補助金を削減しようとすると暴動が起きる[2]。トラブルは続いているよ。これについて詳しい人のコメントがあると助かるんだけど。

米国とEUの大半は数世代かけてその移行を経験したが、それでも両地域で農業には多額の補助金が出ている。中国では移行がより速く進んだが、都市が吸収できる速度以上に農村から都市へ人が移動しないよう、戸籍（hukou）システムが導入された。

労働集約的な農業から都市社会へ急速に移行した国々がどう対処したかを見ることは、AIへの移行がどうなるかを知るヒントになる。一世代で貧困から脱出したアジア諸国はすべて、それぞれ異なるアプローチでこれを成し遂げた。その経緯を知ることは、哲学よりも有益な情報になるだろう。

ターン3：コスト削減のために労働者を解雇した企業は、顧客が実は他の企業の労働者であったことに気づく。売上成長は停滞する。効率化への投資だと思っていたAIサブスクリプションが、自分たちの市場を自ら破壊する結果になる。

これを極端に推し進めると、この問題の最終的な解決策は分離主義になるだろう。顧客も供給者も両方ロボットという、完全な非人間AI経済だ。なぜ公教育や研究、医療に資金を出す必要がある？データセンターを増やすだけでいい。10億ドルと南半球のバンカーがあっても、誰も救われない。この人間がいない仮説の世界では、資本は堀（参入障壁）にならない。君の権威はどこから来るんだ？ボディーガードをどうやって信じる？君と、あとどの軍隊？ロボットやドローンの軍隊か？もしハッキングされたら？AI研究者がアライメントを完璧にして、Claudeが君の要求を拒否したら？

すべてが実に醜悪だ。それよりも、人間の尊厳を守り、もっと人道的な未来へ向かおうとしないか？

この記事は、AIの言説において欠けていたと思っていたことを言語化してくれている。最も重要なのは、AIの未来が約束するものに対する「システム的な結果」を真剣に検討し、それが政治経済とどう相互作用するか、そして「西洋的な近代のメタナラティブ」をそのまま受け入れるのではなく、批判的な視点を向けていることだ。

そして、AIの権力者たちが経済を再構築し、資本と政治のフィードバックループを強化することがどれほど有害か、たとえAIの利益が約束通りに実現しなかった場合（あるいは、むしろ実現しなかった場合こそ）であっても、それを明確に説いているのは重要だ。

反AI的な感情は拡散しているが、まとまりがない。もし知識人たちが共通の目的のもとに団結できれば、政治的なムーブメントが生まれるかもしれない。

もし人々に小切手を渡せば、彼らは趣味やコミュニティの中に意味を見出すはずだという仮定。彼らは絵を描き、庭をいじり、ついに小説を書くようになるだろう。

著者は、皆がドラッグや酒に溺れて自殺するから失敗すると示唆しているね。でも退職した人たちにはうまくいっているよ。彼らはそれを楽しんでいる。

私たちが皆9時から5時まで退屈な仕事をしなきゃいけないのは、自由を扱いきれないからなのか？