AI の部分が興味深いのは、アリババの会長がデータセンター建設にバブルが起きる可能性があると警告した後、マイクロソフトがいくつかのデータセンター プロジェクトを断念しているからだ。NVIDIA の GPU を購入して再販する CoreWeave 社は、複雑な技術的デフォルトに見舞われている(同社のビジネスの 62% はマイクロソフト関連なので、ドミノ倒しが少し進んでいる)。

画像自体の本質的な価値よりも、文脈（バイラルツイート、プラットフォームの誇大宣伝、AIフィルターの目新しさ）が現象を牽引していることに注目してください。ここでも、文脈がコンテンツを覆い隠しました。

しかし、AI によって (1) 情報の生成、(2) 操作、(3) 情報の配信能力が加速するにつれ、この奇妙な緊張関係はさらに顕著になります。私たちは、コンテンツとコンテキストの戦いによって、すべてのポリシーの作成、伝達、理解の方法が変わる時代を迎えています。

1.生のコンテンツ（画像）は簡単に再現でき、本質的な価値は最小限です。

2.文脈（誰が共有するか、どのように組み立てられるか、どのプラットフォームがそれを増幅するか）が実際の経済的価値と社会的価値を生み出す。

3.オリジナルスタイルのクリエイター（スタジオジブリ）は「関心の高まり」を通じて何らかの価値を獲得し、プラットフォームは経済的利益を獲得します。

a.スタジオジブリ自体も関心が高まったが、そのトレンドから得られる経済的価値はほとんどなかった。

b.プラットフォーム企業（Twitter）はエンゲージメントの増加を収益化した。

c.AI開発者はアップロードされた何百万もの画像から貴重なトレーニングデータを得た。

d.個々のユーザーはトレンドに参加することで社会的資本を「消費」した。

コンテンツ制作者が注目を集め、プラットフォームが収益を獲得するというこの価値分配パターンは、明らかに私たちのデジタル時代の支配的な経済モデルです。

宮崎氏のAI生成アートに対する不快感は、より大きなトレンドを強調している。AIは単にタスクを複製するだけではなく、意味（そして価値）の作り方を再構築するのだ。

そして、これは重要なことです。なぜなら、AI の経済的影響について話すとき、私たちは往々にして「ロボットが私たちの仕事を奪うのか？」というおなじみの自動化の物語に頼ってしまうからです。しかし、それとは反対の証拠もあります。たとえば、ATM の増加によって支店の運営コストが下がり、銀行の窓口係の仕事が増えたのです。

しかし、現在起こっているのは、単なる自動化による定型業務の置き換えではありません。価値の創造と分配の方法が再構築されているのです。主に物理的な生産を変革した過去の技術革命とは異なり、AI は意味の創造そのものを変革し、価値の創造と分配の方法を変えています。ジブリの AI トレンドは、まさにその縮図です。

かわいいし、楽しい。でも。このスタイルの創始者である宮崎駿の AI に関する考えは、かわいいわけでも楽しいわけでもない。彼は「この技術を自分の作品に取り入れたいとは絶対に思わない…それは生命そのものに対する侮辱だ」と言った。これは複雑な話だ。アーティストがメディアを好んでいないのは明らかだが、アーティストにそのことについて発言権はあるのだろうか？作品の内容は彼のものだが、人々がそれを共有する文脈は彼のものではないのだ！

宮崎作品で人々がやっていることは、Snapchat のフィルターと非常に似ています。まったく新しいものではありませんが、人々がそれについてどう語っているかが重要です。

彼らは当初、DeepMindなどの研究を、1980年代のニューラルネットワークに関する研究の派手なバージョンにすぎないと見なしていた。2018年から2020年にかけての英国の主要な大学のコンピュータサイエンスのカリキュラムを見ると、ディープラーニングはほとんど取り上げられていない。英国の上級学者はディープラーニングがどれだけ拡張できるかについて懐疑的で、「AIの冬」を予測する者さえいた。

オックスフォード大学の上級研究者であり、ATIの基礎AI研究ディレクターのマイケル・ウールドリッジ氏も懐疑論者の一人だ。

2023年になっても、彼は依然として最近のイノベーションを軽視し、AlphaGoを規模の大義名分として退けていた。同じ記事で、ウッドリッジ氏はLLMを「迅速な完了…まさに携帯電話がやっていることと同じだ」と一蹴した。今年1月のDeepSeekブームに対しては、「私はそれについて聞いたことがなかったと告白する」と述べた。この見落としは、国立AI研究所の最上級AI研究者によるものでなければ許されたかもしれない。

AI がなければ、経験の浅い従業員はチーム内でも比較的パフォーマンスが低かったのですが、AI の支援により、経験豊富なメンバーを含むチームと同等のパフォーマンスを突然発揮するようになりました。AI は、機能的な知識のギャップを効果的に埋め、専門的な訓練を超えて考え、創造できるようにし、アマチュアが専門家のように行動できるようにしました。

AI なしで作業した場合、チームは個人よりも 0.24 標準偏差という大幅なパフォーマンスを発揮しました (チームワークの価値を訴えてきたすべての教師や管理者にとって、これは安堵のため息でした)。しかし、AI 対応の参加者に目を向けると驚きました。AI を使って作業した個人のパフォーマンスは、AI なしのチームと同程度で、ベースラインより 0.37 標準偏差向上しました。これは、AI が人間のチームメイトがいる場合のパフォーマンス上の利点を効果的に再現したことを示しています。つまり、AI を 1 人で使用すれば、以前は 2 人での共同作業が必要だった作業に匹敵する成果を上げることができるのです。

ストリーミング戦争の初期の頃を彷彿とさせます。Netflix (コンテンツのライセンスを供与するストリーミング プラットフォーム) と HBO (ストリーミング プラットフォームを持たないコンテンツ会社) の間には競争がありました。2013 年に、Netflix の幹部が「目標は、HBO が私たちになるよりも早く HBO になることです」と有名な発言をしました。正しい答えは、ストリーミングかコンテンツかではなく、両方でした。

今日の大手ストリーミング サービスのほとんどが「フル スタック」であることは注目に値します。これらの企業はコンテンツ制作と技術を所有しています。その比率はほぼ半々です。約半数がストリーミングからスタートしてコンテンツ制作に参入しました (Netflix、Amazon Prime Video、Hulu、Apple TV)。残りの半数はコンテンツ制作者としてスタートしてストリーミングに参入しました (HBO、Disney、Paramount、Peacock)。