AIはドットコムバブルと同じようにバブルだ

アンドレイ・カルパシーは、多くの人がCRUDアプリを書くように、大規模言語モデルを書いてきました。 彼はOpenAIの設立メンバーであり、TeslaでAIを統括し、この春Anthropicに入社してClaudeのトレーニングを行いました。 彼は、人々が言語モデルの仕組みをエンドツーエンドで学ぶために使用する、小さくて読みやすいコードベースであるnanoGPTとllm.cを書きました。 AnthropicがClaudeをSlackに組み込んだとき、彼はそれを「新しいパラダイム」と呼びました。これは、人間がこれらのシステムを使用する方法の3番目のメジャーリデザインです。 もはや訪問するウェブサイトではなく、インストールするアプリでもなく、「組織全体でツールとコンテキストを持ち、人間のチームと並んで働く、自己完結型で永続的で非同期なエンティティ」です。 彼は「それは機能し、素晴らしい」と締めくくりました。 返信は異なる見解を示していました。そのうちの1つは、全文が次のとおりです。 > これは新しいパラダイムだ、兄弟、これはSlackインテグレーションだ > 昔のアンドレイが恋しい— @MatthewFoxAF 2026年6月24日 そのやり取りを少しの間そのままにしておきましょう。 そこにいる誰も愚かではありません。 それが理解する価値がある理由です。 同じ分裂が今、すべてに走っており、その周りの何も静止していません。 リーダーシップは「AIをもっと使え」と言い、責任ある使用を定義しません。 エンジニアはそれを古い本能を通して聞きます：理解できないものを出荷するな。 両方がどのように生き残るかを誰も説明しません。 レイオフの発表は、決算の好調さと同時にAIを称賛します。 その下には、より冷たい恐怖があります：一方ではAIを所有する人々、他方ではその仕事をする人々、その間を渡る目に見える道はありません。 地面は動き続けています。 プロンプトエンジニアリングは職種でした。 OpenClawは10万のGitHubスターを獲得し、同じ週にMac Miniの品不足を引き起こしました。 Ralphは週末の間、未来でした。 次にコンテキストエンジニアリング、次にハーネスエンジニアリング、次にグラフエンジニアリング。 それぞれが、次のものが現れるまで、働くための明白な方法でした。 ギャップは短くなり続けています。 そしてどこでも、チームは理解できるよりも速くコードを出荷しています。 担当者に聞いてみてください。 私はこれらのすべてをきれいに片側に立つことを望みます。 できません。 私は約1年間コードを書いていません。 Claudeがすべてを書いています。 これらの投稿もです。 出荷される前にすべてのコードを読みますが、それでも違いを感じます。 理解は、自分でコードを書くことの副産物でした。 今、理解は独立した仕事です。 両方の視点、一人の人間。 これらの矛盾を解決するためのデフォルトの方法があります：誰が妄想しているかを決定することです。 「昔のアンドレイが恋しい」は5語でそれをします：カルパシーがSlackボットをパラダイムと呼ぶなら、カルパシーに何かが起こったに違いありません。 人々を正誤に分類することは、厳密さとして通用します。 それは、2つの視点が矛盾するとき、一方または両方が偽でなければならないと仮定します。 私たちの業界は、この仮定をかつて、大規模にテストしました。 2000年3月にNASDAQは5,000を超えてピークに達しました。 2002年10月までに、その価値の78パーセントを失っていました。 Pets.comは2月にIPOを行い、11月までに姿を消しました。 靴下の人形は会社の寿命よりも長生きしました。 それに賭けることは完全に正しかった。 Amazonは同じクラッシュで株価の90パーセント以上を失い、出荷を続けました。 10年以内に、インターネットは小売、ニュース、音楽、そして仕事の見つけ方を再編成しました。 Amazonに賭けることも完全に正しかった。 同じ年。 同じ技術。 「大げさに宣伝された」と「すべてを変える」は、極端な両方で正しかった。 誰も妄想する必要はありませんでした。 そして、4つの立ち位置があり、2つではありませんでした。 すべてをショートする：それはすべてバブルだ。 すべてをロングする：それはすべて未来だ。 Pets.comをロング、Amazonをショート：2回間違っている。 Amazonをロング、Pets.comをショート：2回正しい。 最初の2つはテクノロジーに対する気分です。 最後の2つはケースに対する判断です。 2回正しいものと2回間違っているものを隔てていた唯一のものは理解でした。 それは魔法ではありませんでした。 AmazonとPets.comを分ける情報は、常に公開されていました。 難しいのは、それにどのような質問をするかを知ることでした。 インターネットは何ができたのか、それ以前のものは何もできなかったのか？ 印刷されているすべての本がある書店、はい。 40ポンドのドッグフードの無料配送、いいえ。 ほとんどの人は、同じ画面を見ながら、決して尋ねませんでした。 彼らは気分を選び、採点を待ちました。 私たちは今、次のものの中にいます。 それが驚嘆する人々とうんざりする人々の唯一の共通点かもしれません：それが何であれ、それは大きい。 変革的なテクノロジーは、おそらく一生に二度現れます。 私は最後のものについては学校にいました、異なる画面を見ていました：South Park、Perfect Dark、Conker's Bad Fur Day。 今回は、それが動いている間に理解したいです：起こっていることに仮説を立て、決定がまだ重要である間に自分の働き方を決定します。 あなたもその中にいます。 あなたのフィードはすでにあなたにポジションを割り当てています：驚嘆するか、恐れるか。 どちらも気分です。 理解は割り当てられません。 あなたはそれを取りに行かなければなりません。 だから、理解が始まる場所から始めましょう。 意見の相違は何についてですか？ ほとんどモデルについてではありません。 どのモデルが最高か、オープンウェイトがクローズドウェイトを打ち負かすかについて議論があります。 それらは小さく、ほとんど丁寧です。 本当の戦いはどこかにあります。 モデルが書くすべての行を読みますか？ 理解できないコードを出荷できますか？ 合格したテストは、それが機能することを意味しますか？ AIレビューはレビューと見なされますか？ 私が知っているすべてのチームは、これらのルールをその場で再決定しています。 一部は確信を持って決定します。 もっと多くは次のように聞こえます：どうすればいいかわからないが、何かをしなければならない。 モデルの品質は1つの点でしか入りません：「モデルは非常に良くなるので、これらすべてはどうでもよくなるでしょう」。 多分。 だから、私の最初の仮説を述べます。あなたは私にそれを守らせることができます。 モデルは、これらの質問を私たちに解決するほど十分に信頼できるものには、すぐに、ならないでしょう。 もしあなたがそれが間違っていると確信しているなら、1年か2年でほぼ完璧な出力が到着すると確信しているなら、読むのをやめてください。 質問はそれ自体で答えられ、このシリーズも同様です。 私はそうは思わない。 今、ピースを並べてみましょう。 知的な人々は1つのテクノロジーを見て、まったく異なるものを見ます。 歴史は、それほど離れた結論が両方とも正しい可能性があると言っています。 そして、ルールに関する議論は、チームごとに解決されずに続いています。 有能な人々の間でこれほど長く続く議論は、誰もチェックしていない仮定に基づいています。 私たちはすでに1つを見ました：誰かが間違っていなければならない。 ルールに関する議論は、誰も声に出して言っていない別のものに依存しています。 その背後には、AmazonとPets.comを分類した質問があり、今回は私たちの仕事に向けられています。 これによって、以前はできなかったことが可能になったことは何ですか？ それらのルールに関する議論のそれぞれは、それに対する答えを仮定しています。 それがこのシリーズが解き明かす質問です。 一度に1つの小さく、チェック可能なステップ。 私はそれを自分自身のために答えるために書いています。 あなたは一緒に来て、仕事をチェックすることを歓迎します。 終わりまでに、あなたは私の結論を必要としなくなるでしょう。 あなたのフィードを横切るあらゆるAIの主張について、あなた自身の読みを持つでしょう。 これを含みます：AIはドットコムバブルと同じようにバブルだ。 初期のドラフトを読み、何がうまくいかなかったかを教えてくれたEmma BukacekとTim Poteに感謝します。