はじめに: a16z Growth のパートナーである David George 氏と、a16z Crypto のパートナーである Chris Dixon 氏が、暗号通貨を使用した分散型 AI インフラストラクチャ、ネットワーク効果の開始、AI がこの時代特有のメディア形式になるなど、新しいインターネットのビジョンについて話し合いました。この会話では、インターネットの本来のビジネス モデルが崩壊している理由や、新しいインターネットがクリエイターにとってまったく新しいビジネス モデルをどのように導入しているかについても探ります。
テクノロジーはどのように進化してきたか
「David George」: あなたは現在、暗号化の分野にほとんどの時間を費やしていますね。暗号化技術とAIの関係についてどうお考えですか？
クリス・ディクソン:私のマクロ的な見方では、テクノロジーの波は2つまたは3つ組でやってくる傾向があります。 15 年前、モバイル インターネット、ソーシャル ネットワーキング、クラウド コンピューティングが 3 つの大きなトレンドでした。モバイル インターネットにより、コンピューティング デバイスを持つユーザーの数は数億人から数十億人に増加しました。ソーシャル ネットワークはユーザーを引き付ける「キラー アプリ」であり、クラウド コンピューティングはこれらすべてをサポートするインフラストラクチャです。これら 3 つは相互に依存しており、不可欠です。どちらが優れているか議論されましたが、結局はどちらも重要であることがわかりました。
「デイビッド・ジョージ」：はい、それらはすべて必要です。
クリス・ディクソン: AI、暗号化、新しいデバイス（ロボット、自動運転車、VR など）が、現在最も興味深い 3 つのトレンドだと思います。また、それらは互いに補完し合い、共に発展していきます。暗号化は、インターネットを設計し、ネットワークを構築するまったく新しい方法を提供する新しい技術です (これが私の本のテーマです)。これまで不可能だったことを可能にする独自の特性を備えています。 多くの人が暗号通貨について考えるとき、ビットコインやミームコインを思い浮かべます。しかし、私や暗号化を本当に理解している多くの専門家にとって、暗号化の本質はそれ以上のものです。 AIとの共通点が多数あります。最も基本的な組み合わせ方法の 1 つは、暗号化アーキテクチャを使用して AI システムを構築することです。私たちはこの方向に多額の投資をしてきました。
私たちは社内で核心的な問題について議論しました。AI の将来は少数の大企業によってコントロールされるのか、それともより広範なコミュニティによって管理されるのか。ここでの最初の質問は、「AI はオープンソースですか?」です。 AI分野がいかに閉鎖的になっているかに本当に驚いています。 10 年前、すべての AI 研究は公開され、論文として発表されていました。しかしその後、業界は突然閉鎖的になってしまいました。彼らは安全上の理由でそうしていると主張していますが、それは彼ら自身の競争上の優位性のためだと思います。幸いなことに、Llama、Flux、Mistral などのオープン ソース プロジェクトがいくつかあります。しかし、多くのプロジェクトがモデルの重みを公開していないため、このオープンソース モデルは多少脆弱であるのではないかと少し心配しています。これは本当にオープンソースですか?一部のモデルはオープンソースですが、そのデータ パイプラインはオープンソースではありません。本当に自由に複製できるのでしょうか？明日モデルが変わるかもしれないが、それについては何もできない。これらの AI モデルは毎月改善されていますが、最先端の状態を維持できなくなったら、何が起こるかわかりません。
「デイビッド・ジョージ」：少なくとも現時点では、AI は大企業に大きく依存しています。
暗号通貨とAIの相互作用
クリス・ディクソン：私たちが投資しているプロジェクトの中には、AIエコシステムに適した分散型インターネットサービスアーキテクチャの構築に重点を置いているものもあります。たとえば、コンピューティング リソースの分散型ネットワークを構築している Jensen というプロジェクトがあります。そのモデルはAirbnbに似ており、ユーザーはコンピューティングタスクを送信し、それを世界中のアイドル状態のコンピューティングリソースに割り当てることができるため、コンピューティングパワーの需要と供給を最適化できます。このネットワークは、コンピューティング リソースの需要と供給を管理する経済台帳のような役割を果たします。
もう 1 つの例は、知的財産を登録する新しい方法である Story Protocol です。あなたがクリエイターであれば、写真、ビデオ、または音楽をブロックチェーンに登録することができ、それによってメディアとそのすべての権利が記録されます。既存の著作権法を利用して、著作権の所有者を明確にします。そうすれば、契約条件の下で誰でもコンテンツを使用でき、誰でも「このリミックスを使用して、派生作品を作成しても構いませんが、収益の 10% を私に支払っていただく必要があります」と言うことができます。
「デイビッド・ジョージ」: ...または任意の比率。
クリス・ディクソン:ブロックチェーンでは条件を設定し、オープンな市場を作り出すことができます。しかし、現在の市場では、自分で会社に連絡して交渉することしかできません。その結果、人々はコンテンツを盗むか、単に使用しなくなるか、あるいは大企業だけが著作権取引を行えるようになります。たとえば、OpenAI は Shutterstock に 1 億ドルを支払いました。また、ブロックチェーンは小規模なクリエイターが独自の条件を設定できる幅広い民主的なリソースを生み出します。
暗号化技術の中心的な利点は、構成可能性です。オープンソース ソフトウェアの成功は、開発者が既存のモジュールに革新を組み合わせて重ね合わせることができるという点に大きく起因しています。 Linux は良い例です。Linux は、そのコンポーザビリティにより、1990 年代の市場シェアがほぼ 0% でしたが、現在ではサーバー市場の 90% 以上にまで成長しました。人々は（たとえ小さなことでも）システムに貢献し、システムをより良いものにします。これも知識統合システムとしてのWikipediaに似ています。
ストーリー プロトコルに戻ると、レゴ ブロックのようにクリエイティブ コンテンツを自由に組み合わせることもできます。たとえば、誰かがキャラクターを作成し、別の人がストーリーを書き、別の人が AI を使用してアニメーションを生成すれば、新しいスーパーヒーローの世界を作り出すことができ、資金が還流する限り、最終的には誰もが利益を得ることができます。
「デイビッド・ジョージ」：このモデルの鍵は、資金の流れが透明かつ公正であることです。
クリス・ディクソン：こうすることで、クリエイターは AI ツールを使用して効率性を向上させながら、無料で搾取されるのではなく、金銭的な報酬も受け取ることができます。これは素晴らしいビジョンです。人々にこれらの新しいツールを使用するよう促すと同時に、経済モデルも提供します。私たちの投資では、AI主導の世界でクリエイティブな労働者のための新しい経済モデルを見つける方法についてよく考えます。これは、AI + 暗号通貨の交差点で私が最も興奮する分野です。
「デイビッド・ジョージ」：以前は、ソーシャルプラットフォームが広告収入の100％を獲得し、クリエイターはトラフィック収益化に頼るしかありませんでした。私たちが期待しているのは、クリエイターが自由に価格を設定し、取引できる新しいシステムです。これによりさらなるイノベーションが生まれます。
「デイビッド・ジョージ」：経済的インセンティブが一致しているからです。
クリス・ディクソン:これを踏まえて、AI に対する「クラウドソーシング」アプローチが増えています。データの観点から見ると、AI にはさらに多くのデータが必要です。暗号化技術の画期的な点は、新しいインセンティブ システムを設計できることです。重要なのは、これらのシステムをどのように使用して AI トレーニング データをさらに収集するかです。データは、AI の入力、モデル評価、その他の目的に使用できます。これは Scale AI が行っていることと似ていますが、違いは、中央集権的な企業がプロセス全体を管理するのではなく、分散型の方法で実行したいという点です。
私たちが投資したプロジェクトの一つは、サム・アルトマン氏が共同設立したWorldCoinです。その中心的な考え方は、AI が人間のアイデンティティやコンテンツを偽造できる世界では、人が実際に存在することを証明する方法が必要であり、その最善の方法はブロックチェーンを使用して暗号化技術で本人確認を完了することであるということです。 WorldCoin は、虹彩をスキャンする球形スキャナ (オーブ) など、ユーザーが登録して本人確認を取得するためのインセンティブ メカニズムを設計しましたが、この方法はいくつかの論争を引き起こしました。現在はパスポートによる本人確認など他の方法も提供されています。本人確認が完了すると、ブロックチェーン上で暗号化された認証情報を取得し、さまざまなサービスで利用できるようになります。
簡単なアプリケーションシナリオは検証 (CAPTCHA) です。現在の認証コードは非常に複雑になっており、人間でも簡単には通過できない可能性があります。これらの面倒な不正防止システムと比較して、暗号化検証方法を使用することができます。ユーザーは、自分が人間であることを証明する暗号化されたコードを受け取ることができ、それを使用して検証の層を追加することができます。これはまた別の興味深い交差点です。
集中型 AI システムを分解してコードレベルとサービスレベルの両方で分散化するなど、インフラストラクチャレベルでの分散型 AI の機会はまだたくさんあります。マシンツーマシン決済など、まったく新しい可能性もいくつかあります。等
最もエキサイティングなのは、AI時代の新しいビジネスモデル、特にクリエイター向けのビジネスモデルを模索することだと思います。
インターネットの経済契約を破る
David George: ChatGPT の直後に、あなたは私に「私たちはインターネットの契約を破っているかもしれない」と指摘しましたが、それは非常に興味深い質問だと思いました。
クリス・ディクソン:このことについては、本の最後のほうに章があります。私はそれを新契約と呼んでいます。インセンティブ システムについて考えると、インターネットが成功した主な理由の 1 つは、非常に巧妙なインセンティブ システムを備えていることです。中央権力のないシステムに 50 億人の人々をどうやって参加させるのでしょうか?これはインターネットのインセンティブ構造によるものです。
ChatGPT は、インターネットの経済契約がどのように破られる可能性があるかを垣間見ることができます。過去 20 年間、インターネットは暗黙の経済契約を形成してきました。検索エンジンとソーシャル プラットフォームはコンテンツにアクセスできるようになり、その代わりにクリエイターはトラフィックを獲得します。たとえば、旅行ウェブサイト、レシピウェブサイト、イラストウェブサイトなどは、検索トラフィックと引き換えに Google がコンテンツをクロールすることを許可します。このモデルはインターネットの発展をサポートします。しかし今では AI が直接コンテンツを生成し、ユーザーはリンクをクリックする必要すらなくなり、Google はウェブサイトにトラフィックを分配する必要がなくなりました。こうしてクリエイターの収入源は断たれ、インターネット本来の経済モデルも崩壊した。
これまで、Google はトラフィックの一部を迂回させていました。たとえば、ユーザーが質問を検索すると、Google は概要を表示していましたが、詳細情報については引き続き Web サイトにアクセスするようユーザーを誘導していました。しかしその後、Google は「トラフィックを傍受」し始めました。たとえば、StackOverflow のコンテンツの場合、Google はユーザーが元の Web サイトにアクセスできるようにするのではなく、検索結果に回答を直接表示しました。これにより、多くのウェブサイトのトラフィックが減少し、収益化能力に影響が出ています。 Google は旅行、レストラン、その他の業界 (Yelp など) でも同様のことを行っており、独立したクリエイターのコンテンツよりも自社のコンテンツを優先することさえあります。こうした問題は古くから存在していましたが、AI時代になってさらに深刻化しています。
しかし、AI がイラストやレシピ、旅行のアドバイスを直接生成できるようになれば、ユーザーはそれらのコンテンツの Web サイトにアクセスする必要がなくなります。これはユーザーにとってはより良い体験となるかもしれませんが、コンテンツ作成者にとっては壊滅的な打撃となります。将来的には、AI の巨人は数社しか残らなくなり、元々独立した Web サイトやクリエイターは生き残る場所を失うことになるかもしれません。
私たちが考えなければならないのは、「AI 時代のインターネットは依然としてイノベーションと起業家精神をサポートできるのか?」という疑問です。この問題を解決しなければ、インターネットは 70 年代のテレビ業界のようになり、少数の巨大企業がすべてのコンテンツを管理するようになるかもしれません。これは私たちが望むインターネットの未来ではありません。
では、新しいウェブサイトはどのようにして生まれるのでしょうか?どうすれば新しいものが生み出されるのでしょうか?これについてはまだよく考えていません。
私には唯一の答えがあるとは思いませんし、この問題の解決には必ずしも暗号化に頼る必要はありません。しかし、これがインターネット本来のインセンティブメカニズムを損なっていることを認識する必要があります。次に、これは良いことなのか？と考える必要があります。私はそうは思わない。適切な解決策を見つける必要があります。新しいインセンティブを作成する必要があるでしょうか?
これが、私が Story Protocol のようなプロジェクトなど、新しいインセンティブ システムへの投資と検討に注力してきた理由でもあります。インターネットが革新と成長を続けられるようにするには、既存のシステムの上に新たな経済構造を重ねる新しい方法を模索する必要があります。
モバイルインターネット、ソーシャルネットワーキング、クラウドコンピューティングから暗号化、AI、ハードウェアまで
「デイビッド・ジョージ」：あなたが話していたことの 1 つは、生成 AI、暗号通貨、新しいハードウェア プラットフォームという 3 つのテクノロジー製品が同時に出現していることです。これら3つの組み合わせについてどう思いますか?
クリス・ディクソン:類似点としては、もちろんモバイル、ソーシャル、クラウド コンピューティングがあります。最後の波では、彼らは互いに促進し合い、共同でインターネットの発展を推進しました。私たちはすでに、この統合の一部を目にしています。
今、私たちはAI、暗号化、そしてロボット工学、自動運転車、VRなどの新しいタイプのハードウェアを中心とした新たなテクノロジーの波の真っ只中にいます。これらの技術は互いに独立しているのではなく、相互に補完し合いながら新しいエコロジーを形成します。 AR や VR グラスなどの新しいハードウェア デバイスは、映画「Her」のようなスマート アシスタントなど、より優れたインタラクティブ エクスペリエンスを提供するために AI を活用しています。自動運転車、テスラのロボット技術、さまざまなヒューマノイドロボットプロジェクトでも、現実世界のアプリケーションのために物理環境に AI 技術を導入しています。暗号化は、分散型ネットワークがこれらの AI アプリケーションをサポートするための新しい方法を提供します。私が興味を持っている分野の一つは、DPIN（分散型物理インフラストラクチャ）です。最も顕著な例は、Verizon や ATT などの従来の通信事業者と競合している、コミュニティ所有のクラウドソーシング通信ネットワーク プロジェクトである Helium です。 Helium は、誰でも自宅でノードを構築してネットワークをサポートできるようにするインセンティブ メカニズムを設計しました。これらのノードは無線送信機のように機能し、米国全土に数十万個が設置されています。
現在、Helium もインターネット サービスを開始しており、その料金は Verizon よりもはるかに安く、月額 20 ドルのみです (Verizon は 70 ドル)。これは主に、Helium のネットワークがコミュニティによって構築されており、従来の通信会社がインフラの構築に数百億ドルを投資する必要がないためです。
暗号化技術を使ってネットワーク効果を引き起こす方法
Chris Dixon:暗号化技術は、「コールド スタート」問題を解決するのに非常に有利です。
多くのネットワーク効果プロジェクトは、初期段階で、ネットワークを実際に機能させるのに十分なユーザーを引き付けるにはどうすればよいかという課題に直面します。
たとえば、Helium はコミュニティによって構築および運用されています。しかし、ノードが 10 個しかない場合は、明らかに機能しません。ネットワーク効果を構築することは、鶏が先か卵が先かという問題です。新しいソーシャル ネットワークの参加者が 10 人しかいなければ、新規ユーザーにとってあまり魅力的ではありません。しかし、すでに 100 万人のユーザーがいる場合は、新規ユーザーを追加する価値が飛躍的に高まります。
暗号通貨は、トークン経済を通じて早期導入者にインセンティブを与え、それによってネットワーク効果の形成を促進できるという点で独特です。ヘリウムはほんの一例です。気候データ、自動運転データ、電気自動車充電ステーション、分散型マップ、さらには科学研究など、他の分野もすべて同様の方法でネットワーク化できます。
AIはアイシングでしょうか、それとも砂糖でしょうか?
「デイビッド・ジョージ」：マークが私にとても気に入っている比喩を教えてくれました。AI は「アイシング」でしょうか、それとも「砂糖」でしょうか。 AI が単なる「付け足し」であれば、既存の業界大手が勝利するでしょう。なぜなら、既存の製品に AI チャットボットを追加するだけで、既存の流通チャネル、販売能力、顧客関係を活用して市場を支配し続けることができるからです。しかし、AI が「砂糖」、つまり中核となる成分である場合、単に「追加する」だけでは不十分で、製品全体をゼロから構築する必要があります。この場合、AI分野は新興企業によって独占される可能性が高くなります。
まだ明確な答えは出ていません。製品が従来のモデルに従うほど（たとえば、元のビジネスを強化するために AI を使用するだけなど）、スタートアップ企業ではなく業界の大手企業に利益をもたらすことになります。
クリス・ディクソン：これをクレイトン・クリステンセンの観点から見てみましょう。彼は「破壊的イノベーション」と「持続的イノベーション」という概念を提唱した。 「破壊的イノベーション」の意味を誤解している人が多いです。それは単なる「新しい技術」ではなく、既存企業のビジネスモデルに合わないイノベーションです。これがまさに、最大手の企業でさえ、中心顧客が破壊的イノベーションを要求しないために、真に破壊的なイノベーションに対応するのが難しい理由です。
これは、マークが提唱する「アイシング対砂糖」という概念と一致しています。AI が既存の製品の単なる「アイシング」である場合、業界の大手企業が当然優位に立つことになりますが、AI がビジネス モデルを完全に変更した場合、状況はまったく異なります。
たとえば、今日のデータベース市場は基本的に従来のリレーショナル データベース (SQL) が主流ですが、AI によってまったく異なるコンピューティング アーキテクチャがもたらされ、データベースの概念が完全に覆される可能性もあります。 AI が SQL データベースの最適化にのみ使用される場合、それは単なる「おまけ」であり、既存のビジネスに脅威を与えるものではありません。しかし、AI がデータの保存と取得の方法に革命をもたらし、従来のデータベースを無意味にしてしまうと、それは業界全体に混乱をもたらす「砂糖」となるでしょう。
「デイビッド・ジョージ」：そのようなケースはまだ見たことがありません。価格への影響（AI サービスの低価格化など）しか見られませんが、業界に混乱をもたらすほどではありません。
クリス・ディクソン:はい、それが問題の 2 番目のレベルです。私は通常、フレームワークを使用してこれらの新興テクノロジーの実装プロセスを分析しますが、これについて説明する前に、まずコンシューマーグレードの AI について説明しましょう。現時点では、コンシューマー向けAI分野で真にネットワーク効果を発揮する製品は存在しないと考えています。 Claude や ChatGPT のような AI チャットボットは成功していますが、強力なネットワーク効果は形成されていません。ユーザーは切り替えコストをほとんどかけずにいつでも AI ツールを変更できるため、価格競争に陥りやすくなります。
「デイビッド・ジョージ」：私たちはかつて、データ ネットワーク効果が AI 製品の堀になると信じていました。
クリス・ディクソン:データ ネットワーク効果は理論上は存在する概念であるのは事実ですが、実際にはそれほど強力ではないことがよくあります。多くの人は、AIトレーニングデータが増えれば増えるほどモデルは良くなり、より多くのユーザーがそれに依存するようになるため、障壁が形成されると考えています。しかし現実には、個々のユーザーによって生成されたデータは、AI トレーニングにほとんど貢献しません。つまり、単一ユーザーの利用データではAIの能力は大きく向上しないため、強力なネットワーク効果を形成することは難しいのです。これは AI 企業にとって大きなリスクにつながります。市場競争が激化し、価格競争が避けられなくなるのです。 ChatGPT などの AI 製品は現在、高いブランド認知度を誇っていますが、純粋な価格競争に陥ることをどのように回避するかが問題です。
異なる AI ツール間の切り替えコストが低い場合、最終的な市場競争は、すべての企業がユーザーを引き付けるために価格を下げることを余儀なくされる「価格戦争」に発展する可能性があります。この場合、これらの AI 企業は「支配的」な企業にはなりません。
「デイビッド・ジョージ」：では、スタートアップにはまだチャンスがあるのでしょうか？
クリス・ディクソン：AI が既存の製品の改善にのみ使用される場合、スタートアップ企業が大企業と競争することは難しくなります。しかし、AIをコアアーキテクチャとして使用してまったく新しいビジネスモデルを作成する場合は、状況が異なります。現在、顔を変える、画像を強化するといった多くのAIコンシューマーアプリケーションは短期間で人気を博しますが、TikTokやInstagramにすぐにコピーされ、最終的にスタートアップ企業は競争上の優位性を失ってしまいます。 AI製品にネットワーク効果がない場合は、その機能が複製されてしまうと、長期的に競争力を維持することが難しくなります。そのため、本当に成功する AI スタートアップを構築したいのであれば、機能を提供するだけでなく、ネットワーク効果を生み出すことができるエントリーポイントを見つける必要があります。
ツールのために来て、ネットワークのために滞在する
Chris Dixon:典型的なユーザー成長戦略は、「ツールのために来て、ネットワークのために留まる」というものです。つまり、多くのユーザーは最初はツールのために製品を使用しますが、最終的にはネットワーク効果のために留まります。たとえば、初期の Photoshop ユーザーは画像編集ツールだけを求めていたかもしれませんが、後に Photoshop エコシステムの強力さに気づき、長期ユーザーになりました。ソーシャル ネットワークの台頭も同様で、多くのユーザーは最初は特定の機能 (友人のアドレス帳など) のために参加しますが、最終的にはソーシャル リレーションシップ リンクのために留まります。 AI も同様の戦略を採用できます。たとえば、AI 生成画像ツールを出発点として使用できますが、最終的に形成されるべきなのは、単なるツール ソフトウェアではなく、完全な AI クリエイティブ コミュニティです。
模倣技術とオリジナル技術
クリス・ディクソン:その話に入る前に、主要なテクノロジーがどのように段階的に導入されるのかについて議論することが重要です。新しいテクノロジーの開発は通常、次の 2 つの段階を経ます。
• 模倣段階: 新しい技術は、ユーザーが受け入れやすくするために古い技術を模倣します。
• ネイティブ ステージ: 新しいテクノロジーによって、まったく異なる新しいエクスペリエンスが生まれます。
そして第3段階は、新しいテクノロジーによってもたらされるより広範な変化です。たとえば、自動車が発明された後、私たちは高速道路、郊外、トラックなどの他のインフラを構築しました。
たとえば、初期の Web ページは電子雑誌のようなもので、すべてのコンテンツは静的であり、大きな違いはありませんでした。この模倣段階は、1993 年の Mosaic から 2005 年頃の YouTube や Facebook まで、10 年、あるいは 20 年も続くことがあります。
しかし、インターネットが成長するにつれ、ソーシャルメディア、検索エンジン、オンライン動画プラットフォームなど、オフラインに対応するビジネスモデルを持たないネイティブのインターネット製品が登場し始めました。
AIはまだスキューモーフィズムの段階にあります。私たちが目にするAIアプリケーションは、AIカスタマーサービス、AIライティングアシスタントなど、主に人間の労働を置き換えるものです。しかし、本当の AI 革命は、AI 生成のゲーム世界や AI 生成のインタラクティブ コンテンツなどの AI ネイティブ製品で実現されるでしょう。それは、写真が初めて登場したとき、文化評論家たちがそれが芸術に与える影響について懸念していたのと同じです。ヴァルター・ベンヤミンの有名なエッセイ「複製技術時代の芸術作品」は、誰でも写真を撮れるようになったら芸術家に何が起こるのかを問いました。
同様の問題が今日の生成 AI にも存在します。 AI が映画全体を制作できるようになったら、従来の映画制作はどうなるでしょうか?
デビッド・ジョージ：これはすでに画像で見ました。
創造の基盤としてのAI
クリス・ディクソン:はい、このトレンドは画像から始まっており、ビデオもすぐに続くかもしれません。写真が初めて登場したとき、人々はそれが絵画に取って代わるのではないかと心配しましたが、結局、写真と絵画はそれぞれ独自の芸術的スタイルを発展させました。美術は写真から離れて抽象化へと向かった。一方、写真技術の進歩によりフィルムが普及しました。人々は、機械が写真に取って代わることができると同時に、これまでに存在しなかった新しい芸術形式を生み出すこともできることに気づきました。
生成型 AI についても同じことが言えます。AI が人間の創作に取って代わるという否定的な見方もありますが、実際には AI はまったく新しい芸術形式を生み出し、仮想世界、ゲーム、新しいタイプの映画など、人間の創造性のための新しいキャンバスを提供する可能性があります。クリエイティブ産業に加えて、消費やソーシャルネットワークなどの他の分野にも同じ原則を適用できます。
何か新しいものを作ると、より広範囲にわたる変化が起こります。ソーシャルネットワーキングが良い例です。それは2000年代に始まり、2008年と2012年のオバマ大統領選挙のときにピークに達した。当時のニュース記事では、ソーシャル メディアが二次的な位置から主要な位置に移行したことも指摘されていました。それから、予期せぬ社会の変化が起こり始めました。こうした変化は、今後 20 ～ 30 年の間に起こる可能性が高いでしょう。
AIにおける需要と供給のバランス
「デイビッド・ジョージ」：あなたがおっしゃった技術的な段階は非常に興味深いですね。インターネットの発展に長い時間がかかった理由の一つは、巨大なネットワークの構築が必要だったことです。これは需要と供給の問題であり、インターネットの発展には光ファイバーやケーブルなどの無線インフラストラクチャの敷設が必要です。 AIに必要なのは、大規模なGPUクラスターなどのコンピューティングリソースです。しかし、AIが「模倣段階」から「革新段階」に移行する上での主な制限要因は、技術的な能力ではなく、人間の創造性とアイデアである可能性があります。
クリス・ディクソン：私もそう思います。 AI 開発におけるボトルネックは、おそらく技術ではなく、密接に関連する人間の適応速度と政策や規制の影響にあると考えられます。
「デイビッド・ジョージ」：言い換えれば、AI 開発における問題には、供給側 (計算能力) と需要側 (ユーザーの受け入れ) の両方が含まれます。しかし、鍵は依然として需要側にあるのでしょうか?
クリス・ディクソン:はい、供給側の課題は、十分に強力な AI モデルを開発し、それをサポートするのに十分な計算能力を持つ必要があることです。しかし、本当の課題は、いかにしてユーザーに AI を受け入れてもらい、日常生活に取り入れてもらうかということです。
現在、多くの起業家が AI を活用して実用的な問題を解決する方法を模索しています。しかし、20年前とは異なり、現在の起業家エコシステムは大きく成熟しています。 12 年前、ほとんどの賢い人は起業するのではなく、大企業で働くことを選びました。しかし現在では、起業家のエコシステムはより完成しており、資金調達、人材、市場は以前よりも成熟しています。
しかし、AIには依然として大きな問題が残っています。それは、人々の働き方がどのように変化し、業界がAIにどのように適応していくかということです。
AIが業界にもたらす変化
「デイビッド・ジョージ」：たとえば、ハリウッドはどれくらい早く AI を導入するのでしょうか?
クリス・ディクソン：まさにそれを考えていました。本を執筆していたとき、AI を使って独自のオーディオブックを生成したいと思っていましたが、出版社も Audible も AI の使用を明確に禁止していました。理由の一部は業界組合が AI に抵抗していることだが、さらに深い理由もある。
「デイビッド・ジョージ」：つまり、コンテンツを生成する AI の能力は存在するが、業界はそれを受け入れる準備ができていないということですね。 AI の潜在的な応用の多くは規制上の障壁に直面していることがわかります。例えば、医療業界では、AI診断の技術的能力はすでに十分に強力ですが、規制によりその広範な適用が依然として制限されています。
クリス・ディクソン：今後 5 年間で、米国の裁判官は AI トレーニング データが公正使用に該当するかどうかの判決を下すか、あるいは議会が AI トレーニング データを規制する法律を可決する可能性があります。現在、AI トレーニング データの合法性については議論が続いています。 AI 企業は、AI トレーニング データは情報の「コピー」ではなく「学習」であると考えています。しかし著作権者は、AI が自分たちのコンテンツを許可なく使用したことは著作権侵害に当たると考えています。
「デイビッド・ジョージ」：これは、ほぼすべての AI 関連業界で議論されている問題です。
クリス・ディクソン：そうですね、最終的には AI トレーニングの妥当性を判断するための法律が必要になるかもしれません。そうでなければ、問題は未解決のままになります。
「デイビッド・ジョージ」：医療や金融などの規制産業では、AI が本格的に導入されるのはいつでしょうか?
クリス・ディクソン：現在、これらの業界は非常に厳しい規制の対象となっており、AIがこれらの分野に参入するには長い時間がかかるかもしれません。しかし、自動運転などの一部の分野では、すでに大きな進歩が見られます。
「デイビッド・ジョージ」：Waymo がその一例です。データによれば、自動運転はすでに人間の運転よりも 7 ～ 10 倍安全であり、何百万マイルもの実世界のデータによって裏付けられています。
クリス・ディクソン：おそらくこれが AI の広範な応用のモデルです。まず特定の分野 (自動運転など) でブレークスルーを達成し、人間よりも優れたパフォーマンスを発揮することを証明し、その後他の業界にそれを広めていくのです。
インターネットの理想的な未来とはどのようなものでしょうか?
「デイビッド・ジョージ」：理想的なインターネットとはどのようなものであるべきだとお考えですか?
クリス・ディクソン：私たちは岐路に立っています。インターネットの当初の構想は、コミュニティが共同で所有し管理できる分散型ネットワークであり、ネットワークの経済的利益は少数の大企業ではなく、ユーザーに多く行き渡るべきものでした。しかし現在、インターネット上のお金の流れは変化し、利益は少数のテクノロジー大手の手に集中するようになりました。
「デイビッド・ジョージ」：確かに、ソーシャルプラットフォーム上の広告収入は数百億ドルに達していますが、クリエイターが受け取れるのはそのほんの一部にすぎません。
クリス・ディクソン：現在、時価総額で世界トップ 5 のインターネット企業が、業界全体の市場シェアの 50% 以上を占めている可能性があります。インターネットは、少数の企業によって支配される閉鎖的なエコシステムになっています。
「デイビッド・ジョージ」：つまり、テクノロジー企業はユーザーを完全に掌握し、ユーザーに自社のプラットフォームでより多くの時間を過ごしてもらう方法を見つけ始めているということです。
クリス・ディクソン:そうです。彼らはインターネットの頂点に登り詰めた後、新たな競争相手が参入するのを防ぐために梯子を蹴飛ばしたのです。これが、私たちがブロックチェーンと分散型ネットワークの構築に大きな注意を払っている理由です。将来のインターネットが少数の企業によって完全にコントロールされれば、イノベーションの余地は大幅に縮小されるでしょう。集中型プラットフォームに依存してビジネスを構築することは、いつ崩壊するかわからない流砂の上にビジネスを構築するようなものです。真のイノベーションは、少数の企業によってコントロールされるのではなく、オープンなエコシステムの上に構築されるべきです。
「デイビッド・ジョージ」： ですから、私たちは、このエコシステムの中で小規模なテクノロジー企業が生き残り、成長できるようにすることに重点を置くべきです。私は将来についてまだ非常に楽観的です。皆様のご努力と業界全体の推進により、分散型技術とオープンソース AI はますます多くの人々に受け入れられるようになっています。今日は素晴らしい議論でした。ご参加いただきありがとうございました。
クリス・ディクソン：ご招待ありがとうございます。
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