ベネディクト・エヴァンスが語るAI：インターネットと同じくらい大きく、そしてそれだけの大きさ

エヴァンスは、自身の最も物議を醸す意見だというものから話を始める。AIはインターネットやモバイルと同じくらい大きな出来事であり、そしてそれだけの大きさだ、というものだ。AIを産業革命になぞらえるテック業界の人々は、この後半部分に反発する。エヴァンスは、スマートフォンもインターネットも途方もなく大きかったと応じる。インターネットがなければこの対談もありえなかった、と彼は指摘する。

彼はさらにインターネットとの比較を推し進める。彼の見立てでは、今はだいたい1997年あたりにいる。非常にワクワクする時期だが、ほとんどのものはまだ実際にはうまく機能しておらず、人々が最終的に作るもののほとんどはまだ作られておらず、それが実現したときにどう機能するのかも不明だ。「すでにピルを飲んだ」人々は、他の誰もが自分と同じ地点にいると思い込みがちだ。エヴァンスはむしろ、非常に幅広い分布を見ている。テック業界には、Mac miniをクラスタで買い込み、Googleを使わなくなった人もいる。テック業界の外では、そもそもAIを使っている人の大半は1〜2週間に一度使う程度だ、と彼は言う。

彼はこの不確実性をフラクタル的だと表現する。最上位のレベルでは、AIはすべてを変える。しかし、それがインターネットより20%大きいのか100%大きいのかを議論しても生産的ではないと彼は考えている。一段下のレベルでは、モデルラボに価格決定力があるのか、OpenAIが勝ったのか、今週はAnthropicがリードしているのか、といった問いは、1997年にExciteとYahooのどちらが勝つかを問うようなものに見える。当時の答えは、たいていどちらでもなかった。彼の新しいプレゼンテーションに寄せられたあるコメントは、「『わからない』と言っているスライドが80枚」というものだった。エヴァンスはそれを少々ふざけた言い方だとしつつも、ある意味では本当だと言う。

物事が根本的に変わるまであとどれくらいかと問われ、エヴァンスは、ソフトウェア開発はすでにその瞬間にあると答える。それはソフトウェア業界について未解決の問いを提起する。人々は自分のためにどれだけのものを作るのか、そしてソフトウェアはどれだけ増えるのか。とはいえ、自分用のStripeをバイブコーディングで作ればいいと本気で信じている人はほぼいない、と彼は言う。

その対極にあるのが法律事務所だ。法律事務所はこうしたものすべてを興味深いと思いつつも、それをどう使えばいいのか、ハルシネーションだらけの書面を提出したという次のニュースにならないためにはどうすればいいのか、来年はアソシエイトを何人採用すべきなのかを知りたがっている。

彼の主要なたとえは、1970年代後半に最初のソフトウェアのスプレッドシートを目にした会計士だ。金利を変えると他のすべての数字が更新され、1週間分の仕事が30秒で終わる。会計士にとって、これは衝撃的だった。同じデモを見た弁護士やジャーナリストは、賢いものだし自分の会計士に見せるべきだとは思っただろうが、自分の仕事とは関係なかった。もしApple II、モニター、プリンターを買うのに今の貨幣価値で1万〜1万5,000ドルもかからなければ、タイムシートに使うくらいはしたかもしれない。彼らに必要だったのはワープロであり、それはその少し後に登場した。エヴァンスは今日のソフトウェア開発者を会計士の立場に置き、「VisiCalc以前／VisiCalc以後」という区分を「Claude Code以前／Claude Code以後」に対応させる。他の多くの人々も程度の差こそあれAIを使っているが、まだ少し戸惑っている。

彼はプレゼンテーションに含まれる調査データを引用する。13〜18歳の若者の間でさえ、毎日使っているのはおよそ15〜20%、週に一度使っているのがさらに20%で、約60%は使っていないと答えているという。彼はこの幅広いばらつきを「ギザギザのフロンティア（jagged frontier）」と結びつける。どこでなら機能するのか、それを事前に見分けられるのか、それをどう使えばいいのかを自分で見つけ出せるのか、ということだ。

ラチツキーは、エヴァンスが書いてきたある傾向を取り上げる。AIがコンサルタントを一掃すると多くの人が予想していたにもかかわらず、ラボ、特にOpenAIとAnthropicは、プロフェッショナルサービスやコンサルティング、フォワード・デプロイド・エンジニアに投資しているというものだ。

エヴァンスは、フォワード・デプロイド・エンジニアとはサンフランシスコで働くAccentureの外部委託開発者のようなものだと冗談を言う。彼の真面目な論点は、企業は大きな新規プロジェクトのために余剰人員を待機させてはいない、ということだ。店舗を再設計したり、店舗をどこに置くべきかを考えたり、解約率がなぜ高すぎるのかを突き止めたりするための手の空いた人員はいない。だからこそ企業は、一方ではベイン、BCG、マッキンゼーを、他方ではAccentureやインフォシスを、あるいはブランディング会社や建築事務所を雇う。事務所に依頼できるのに、社内に建築家を15人抱えておく理由は企業にはない。

AIで何を自動化できるかを見極めるために社内のあらゆるワークフローを再構想することは、それ自体がひとつのプロジェクトだ。5人から10人で1〜2か月かかる。それを実装するのもまた別のプロジェクトで、バーティカルなシステムをホリゾンタルなシステムにつなぎ込み、新しいワークフローを構築し、人々を訓練することが含まれる。誰かがその作業をしなければならない。ポートフォリオ企業にそうした支援を提供するPEファンドもあるし、そうでなければ企業はコンサルタントやインテグレーターを雇う。

ここから、エヴァンスがプレゼンテーションの「変化」セクションを構成する際に用いるテーマにつながる。プレゼンテーションには、資本と展開に関するセクションもある。仕事の難しい部分は、コードを一行ずつ書くことや、PowerPointを作ることなのか、それとも何か別のものなのか？

時には、タスクこそが本当に仕事そのものであることもある。エヴァンスは、係員がレバーで操作する手動式エレベーターのある建物に住んでいる。そうした仕事は1950年代以降に自動化され、ボタンに置き換えられた。しかし多くの場合、関係する力学は価格弾力性であり、それこそがジェボンズのパラドックスの本質だと彼は主張する。何かが安くなったとき、同じことをより少ないお金でするのか、同じお金でより多くのことをするのか、それとも新たなリターンが生まれるので、より多くのお金でより多くのことをするのか。彼は自分の昔のジョークを思い出す。Excel以前、ジュニアの投資銀行家は過酷な長時間労働をしていたが、Excelのおかげで、ゴールドマンのアソシエイトは今では金曜日の昼には仕事を終えている、というものだ。もちろん、そんなことは起きなかった。同様に、AppleはiPhoneアプリのコードの90%ほど（モデムドライバ、グラフィックドライバ、ファイルシステム）を書いているが、エンジニアの数が10分の1になったわけではない。

彼のEコマースのたとえも同じ点を示している。Amazonは、どのSKUが欲しいかすでにわかっていれば、そのSKUを届けてくれる。どのマイクを買えばいいかわからなければ、おそらくAmazonから探し始めはしないだろう。Claude Codeはコードを書けるが、どのコードが欲しいのか、どの機能を、どの顧客のために、そしてそれをどう市場に出すのか。Claudeで作ったマッキンゼー風の75枚のスライド資料は、彼の言葉を借りれば本物のお粗末な模造品だ。仮に良いものだったとしても、それはクライアントがお金を払う対象ではない。クライアントがベインにお金を払うのは、社内を歩き回り、社内政治を理解し、なぜ何かが実行されなかったのかを突き止め、顧客と話すためだ。PowerPointはタスクであって、仕事ではない。

彼はまた、2つのものが切り離せたためにインターネットによって打撃を受けた業界にも目を向ける。レコード会社は自らを小さなプラスチック円盤の製造業者だとは考えていなかったし、新聞社も自らを印刷・輸送業だとは考えていなかった。それらの機能が切り離されると、彼らは苦境に陥った。しかし多くの場合、それらの要素は切り離せないか、それが本当の問題ではなかった。彼のプレゼンテーションには、計算機、パンチカード、メインフレーム、データベース、ERP、スプレッドシート、クラウドソフトウェアが登場したにもかかわらず、会計士の数が20世紀を通じて増加し、21世紀にも再び増加したことを示すグラフが含まれている。彼の結論は、それは自動化よりも複雑なものに違いない、というものだ。ラチツキーは、最も先進的なAI企業でさえ、また最近ポッドキャストに創業者のダン・シッパーが出演したEveryのような企業でさえ、従業員数を増やしていると付け加える。

エントリーレベルの仕事は消えるというダリオ・アモデイの警告のようなものについて問われると、エヴァンスはまず権威に訴える論法に異議を唱える。それを使うなら、その権威は関連性のあるものであるべきだ、と彼は言う。今後6〜12か月でモデルがどこへ向かうかについてのアモデイの見解には関心があるが、労働市場や比較優位に関する彼の理論にはそれほど関心がない。エヴァンスは、そうした発言は単なる株価のつり上げにすぎないという冷笑的な見方は信じていないと言う。

彼の実質的な議論は歴史的なものだ。あらゆる新技術はある仕事を自動化し、価格弾力性とそれが可能にするものを通じて、新しい仕事を生み出す。1800年ごろには人々のおよそ90%が凶作を心配する農民だった、と彼は言う。それ以来、私たちはずっと仕事を自動化し、新しい仕事を生み出してきた。消えていく仕事は常に目に見えるが、新しい仕事は見えない。それはまだ存在しておらず、しばしば馬鹿げたものに聞こえるからだ（「鉄道技師？鉄道って何？」）。そのたびに摩擦による痛みが生じる。人々は職を失い、町は空洞化する。一方で、私たちは皆より豊かになった、とエヴァンスは主張する。植字工、電話交換手、タイピストはほとんど姿を消したが、消えていく仕事は、振り返ってみればたいてい悪い仕事に見えると彼は言う。

では、AIは違うのか？ひとつの答えはスピードだ。エヴァンスは普及が速いことには同意するが、それは巨人の肩の上に立っているからだと考える。ChatGPTがおよそ9億人のユーザーに到達できたのは、すでにそれだけの人々がオンラインにいたからだ。1993〜94年にマーク・アンドリーセンがNetscapeを立ち上げたとき、世界にはPCが5,000万〜1億台しかなかった。それぞれの波は以前の波の上に築かれており、だからインターネットも速かったのだ。

彼のもうひとつの答えは、組織が実際にどう機能するかに関するものだ。大企業が明日ChatGPTを購入し、2週間後に従業員を解雇すると想像する悲観論者たちを、彼は「愚か者」と呼ぶ。彼の見方では、世界に対する彼らの基本的な理解不足こそが、他のあらゆる誤りの出発点だった。エンタープライズの営業サイクルは運が良くても18か月で、スタートアップの資金調達ラウンドの間隔よりも長く、航空宇宙やヘルスケアのような分野ではさらに遅い。来週SAPを引き剥がす人などいない。3年、5年、10年かけて、分野ごとに、全体の状況は根本的に違って見えるようになり、仕事も変わっているかもしれないが、それにはそれだけの時間がかかる。

新しい技術で何をするかを見つけ出すのにも時間がかかる。彼はa16zが検討した動画コラボレーション企業Frame.ioを思い出すが、最先端のWeb技術に依存していたので弱い例だと認める。彼のより広い論点はこうだ。ChatGPTがローンチされる前日に設立されたSaaS企業を無作為に10社選び、そのうち何社がそれ以前の15年間のどの時点でも設立できたかを問うてみるといい。遅れの原因は、誰かが業界の内部で問題に気づき、それをどう解決するかを見出すことにあった。それはGoogle Docsの翌日にすべて起きたわけではなく、10年から20年かかった。

エヴァンスの資料の終盤には、おおよそ「これは他のすべてとはまったく違うものになるだろう、他のすべてと同じように」と書かれたスライドがある。その後に続くのは、白いシャツを着て計算尺を持った男性たちがずらりと並ぶ1950年代のIBMの広告で、IBMの電子計算機（当時はまだ「コンピューター」という言葉は使われていなかった）は150人の技術者を追加で雇うようなものだ、というスローガンが添えられている。エヴァンスは、これは基本的にClaude Codeの売り文句だと指摘する。

私たちがどれほど多くのことを忘れてしまうかを示すため、彼は1950年代以降にアメリカのスーパーマーケットが取り扱ってきた商品数のグラフを作った経験を語る。このグラフの要点は、バーコードによってスーパーマーケットがはるかに多くの品目を管理でき、したがって取り扱えるようになったということだ。それを作るには、Food Marketing Instituteという団体が存在すること、その団体が毎年SKU数を公表していること、そしてそれが1950年代までさかのぼれることを見つけ出す必要があった。1994年なら、そのどれも知らなかっただろう。報告書を所蔵している図書館を探して何日もかけ、長距離電話にお金を使うか、同協会にお金を払ってコピーを入手し、2週間後にグラフを見て、面白くないと判断したかもしれない。エヴァンスにとっては、それがGoogleで2時間で済んだ。途方もない変化も、それが単に世界のあり方になってしまえば見えなくなるのだ。

ラチツキーは、今回を違うものにしているのはAGIや超知能なのかと尋ねる。エヴァンスはわからないと答える。私たちには人間の知能に関する理論も、これらのモデルがなぜこれほどうまく機能するのかに関する理論も、それがどれだけ良くなるのかに関する理論もないので、誰もが「雰囲気で予測（vibes forecasting）」している。彼は意識についての深夜の哲学談義には冷淡だ。

彼が観察可能だと考えるのは、再定義である。彼はラリー・テスラーの「AIとは機械がまだできないことであり、できるようになった途端に『ただのソフトウェア』になる」という言葉を引用する。かつてジェット旅客機は「テクノロジー」だったが今ではそうではないのと同じように、人々は画像認識や感情分析は「AIではない」と言う。彼の見方では、AGIは、経済的に価値のある仕事の一定割合をこなすといった、今機能しているものを意味するように再定義されつつある。彼は、1975年のIBMのメインフレームは、それまで人間が行っていた仕事のかなりの割合をこなせたと指摘する。用語の意味がこれだけ変わってきたことを考えると、超知能が今ではAGIより多くのことを意味するのか少ないことを意味するのか、彼にはわからない。暗号資産がブロックチェーンなのか、それともその逆なのかという議論と同じように、正解はない。重要なのは、自分が何を意味しているのかを明確にすることだ。

人間レベルの知能に到達するかどうかは、私たちには知りようがない、と彼は言う。彼の真面目な論点は、そのどれも信じる必要はないということだ。仮にモデルが明日改善しなくなったとしても、これは今後10年にわたって展開される、信じられないほど有用で世界を変える技術であることに変わりはない。

ラチツキーは、企業は今や以前よりはるかに大きく成長でき、今後さらに多くの1兆ドル企業が生まれるというマーク・アンドリーセンの見解を紹介する。エヴァンスはこれをアンドリーセンの「ソフトウェアが世界を食べている」というテーゼと結びつける。ソフトウェアが経済のより多くの部分に到達するにつれて、対象市場は拡大し続ける。彼は各プラットフォームのおおよその導入台数を挙げる。メインフレームはピーク時でおそらく7万〜8万台、インターネットが離陸した時点のPCは5,000万〜1億台、今日のPCはおそらく10億〜15億台（消費者向けはたぶん7億〜8億台）、スマートフォンは約55億〜60億台だ。数年前、人々は新規ユーザーが尽きるだろうと論じていた。エヴァンスは、それは間違ったモデルだったと言う。成長は今や、経済の大きな新しい領域を自動化することから生まれているからだ。彼はそれを、電気がまず工場に広がり、その後あらゆるものに広がっていったことになぞらえる。

この比較から、彼の「資本」に関する議論が導かれる。彼は、AIの知能は水道や電気のようにメーター制で販売されるようになるというサム・アルトマンの発言を引用し、誰か彼に公益事業の利益率を説明してあげるべきだと応じる。テレビメーカーは電気料金の一部を電力会社に払っているわけではないし、ボッシュも洗濯機1台ごとに公益事業者に取り分を払っているわけではない。

エヴァンスは通信アナリストとしてキャリアをスタートさせており、その業界を警告として用いる。彼の数字によれば、世界のモバイル収入は年間約1兆ドル、モバイルの設備投資は約2,000億ドル（通信全体では約3,000億ドル、収入の15〜20%）で、モバイルデータの消費量は2010年の水準のおよそ1,500〜2,000倍だ。それでも株価は25年間まったく伸びていない。彼はそれを、成長の止まった低利益率のコモディティ公益事業だと表現する。並外れたインフラでありながら、クールなものはすべて他の誰かが作っている。通信キャリアはかつて、人々が電話上で行うことを自分たちが作るのだと考えていたが、結局その大半は彼らもAppleも作らなかった。

エヴァンスは、基盤モデルにとっての重要な問いは、モデルやチャットボットがすべてをこなすのかどうかだと考えている。「Claude for X」のような製品は、彼にはExcelの「ファイル→新規作成」の下にあるテンプレートのように見えるが、その本当の相当物は10億ドル規模の企業だ。もしすべてがアプリでなければならないのなら、Microsoftがそうしなかったように、ラボはそのすべてを作ることはできない。そうなると問いは、Windowsがそうだったようにモデルがスタックの上位に対して影響力を持つのか、それともこれはAWSのようなものになるのか、ということになる。ソフトウェアを購入する法律事務所は、それがどのクラウド上で動いているかを気にしないし、開発者は顧客がそうするからという理由で1つのクラウドに標準化するわけではない。

決定的なのは、モデルにはネットワーク効果がないように見えることだと彼は言う。したがって勝者総取りの力学はなく、競争は無期限に続くはずだ。根本的な差別化がなければ、なぜラボに価格決定力があるだろうか？彼は、結果はWindowsよりもクラウドに近いものになり、3〜6社が限界費用に近い価格でコモディティを販売し、価値はスタックのさらに上位に蓄積されると予想している。彼は今日の「極端な価格の不均衡」を、最終的な定常状態とは区別している。彼は、OpenClawの開発者が1か月にトークンに150万ドルを費やしたと報じられていることに触れ、それを2010年に5万ドルのモバイルデータ料金の請求を受けた人になぞらえる。一時的なものだ、というわけだ。彼は半導体アナリストたちは同意していないことを認め、自分が彼らの見解を誇張していることも認めたうえで、自分が間違っていると証明されるのを楽しみにしていると言う。

彼は、これはまったくの間違いかもしれないと強調する。2000年にモバイルについて論じていた人は誰でも、「クパチーノの落ち目のPC企業」と検索企業が勝つことを見逃していただろう。1999年、ジュニアアナリストだった彼は、コンピューター部品をオンラインで販売するイギリスのドットコム企業を訪問した。バーミンガムからの帰りの電車で、シニアバンカーのデイヴィッド・テイトがこう要約した。いくら「ドットコム」と言おうが、それは一回限りの販売をする低利益率の再販業者だ、と。エヴァンスは、ラボも同じような立場にあると考えている。科学はたくさんあるが、それはフラットパネル製造も同じで、ノーベル賞を受賞しながらも依然として低利益率のコモディティだ。

何に投資するかと問われ、エヴァンスは、自分はセルサイドのアナリストとしては出来が悪かった、その理由のひとつは株価に興味がなかったからだと言う。彼は、正しいことと早いことは同じではなく、正しい企業と正しい価格も同じではないと強調する。Google、Apple、Meta、Amazonは問いに直面してはいるが、彼らにとっての本当の問題を見出すのは難しい。彼はモバイルを例に挙げる。Yahoo Mailやおそらくイーベイのように、そのシフトを完全に見逃した企業もあった一方で、GoogleとAmazonにとってはほとんど何も変わらず、Metaにとってはカメラと通知が常に手元にあることで素晴らしい結果になった。彼は、自分は大幅に単純化していると言う。彼はスティーブン・シノフスキーの「既存企業は常に新しいものを機能にしようとするし、時にはそれが正しい」という観察を引用する。

ラチツキーは、このポッドキャストで繰り返し出てくるテーマを持ち出す。ソフトウェアを作るのが簡単になるにつれて、流通が重要な資産となり、それは既存企業に有利に働く、というものだ。エヴァンスは同意し、ドレイクのミームを使って冗談を言う（「GPTラッパーは嫌いだが、ハーネスは好きだ」）。製品がコモディティなら、重要なのは流通だ。

彼の比較対象はWebブラウザだ。レンダリングエンジンには良し悪しがありうるが、ブラウザという製品はその周りの薄いラッパー、つまり入力ボックスと出力ボックスにすぎない。最後の本当のイノベーションは20〜25年前のタブだった。Microsoftは流通を使ってブラウザ競争に勝ったが、その後、価値はスタックのさらに上位にあったため、ブラウザで勝つことは重要ではなかったことが判明した。今日、Googleは流通を使ってGeminiを推し進めている、とエヴァンスは言う。普通のユーザーにはChatGPTと区別がつかない。テック業界の人々が見限っているMetaは、最新の取り組み以前からすでに、調査データでChatGPTとGeminiの間に位置していた。それは「あらゆる面にばらまいた」うえに、製品がそこそこだったからだ。彼は、多くのことを同時に試すというOpenAIの2025年後半の戦略を、Google、Meta、Amazonが自社の提供物をデフォルトにしてしまう前に、フライホイールと流通を探し求める動きだと読み解いている。

Appleは最後に残された一手だ、と彼は言う。WWDC 2024を見返すと、Apple Intelligenceの部分は、彼がこれまで見た中で今もなお最も説得力のあるパーソナルAIアシスタントのビジョンだ。エージェント的で、オンデバイスで、ツールを使い、プロンプトインジェクションもハルシネーションもなく、1万のアプリにまたがる標準化されたインテントシステムを備えている。Appleがそれを出荷できなかったことに彼は驚いていない。他の誰もできていないからだ。彼はAppleがWWDCで何を見せるのか、おそらくGeminiを搭載したものになるのかを見たいと思っている。もしそうなら、Android上のGeminiベースの機能と、iOS上のGemini搭載のApple Intelligenceは別の製品になるだろう。モデルは「下にある愚かなもの」であり、製品上の判断と流通はその上にあるからだ。Appleにはオンデバイスで処理を実行できる10億台のデバイスがある。エヴァンスは、Googleが最近発表したAndroidのインテリジェンス機能が最も高性能な端末にしか提供されないことを揶揄し、それはつまり彼の言い方によれば「Pixelを買った5人」向けだということだと言う。その発表がほとんど注目を集めなかったことは、人々が今やAndroidをいかに見ていないかを示している、と彼は言う。

ラチツキーは、AIが不人気であることを示す調査や、データセンターに対する地域の反対、そしてエリック・シュミットが卒業式のスピーチでAIに言及するたびにブーイングを受けたことに触れる。エヴァンスは、そこには妥当性がまったく異なるさまざまな問題が混在していると見ている。

電気料金の上昇は現実のものだ、と彼は言う。ただし、ごく一部の地域に限られる。水の問題については、本質的に偽物の議論だと彼は言う。データセンターは主に閉ループ冷却を使っており、彼は2024年後半のリバモア研究所の研究を引用して、アメリカのデータセンターの水使用量は国全体の消費量の約0.017%と推定されていると述べる。小さな町の唯一の井戸がデータセンターに引き渡されるのなら、それは都市計画の問題であって、データセンターの問題ではない。彼の推定では、データセンターはアメリカのエネルギーの約5%を使用しており、年に約1パーセントポイントずつ増えるかもしれない。

雇用については、経済学者もまだわかっていないと彼は言う。影響を示唆するグラフもあれば、そうでないグラフもある。18〜24歳の雇用は鈍化しているが、学位の有無にかかわらず、またAIの影響を受けやすそうな分野でもそうでない分野でも、同じように鈍化しているようだ。彼はまた、より広範なデータ不足も指摘する。ラボは意味のある利用統計を一切出しておらず、ChatGPTのデイリーアクティブユーザー数さえ公表していない。それを彼は「狂っている」と言う。そのため、証拠はBLSの調査を丹念に調べる学者や、2万人を対象に調査を行うコンサルティング会社や代理店から得られている。とはいえ政治的には、原因が何であれ、職が見つからない学生にとってはそのどれも関係ない。

もっと狭い範囲の争いもある。エヴァンスは、ヤングアダルト向け恋愛小説の表紙を描くイラストレーターたちが、そうした画像が今や生成できることに憤っていることについて、自ら認めるように意図的に辛辣だ。彼はまた、小説家や電子書籍作家の間の文化戦争、「AIスロップ」、そして新しいポッドキャストの30〜40%がAI生成であるという数字にも触れる。彼はこれらすべてを、時間的に圧縮されたソーシャルメディアへの反発になぞらえる。本当のものもあれば、部分的に本当のものもあり、嘘のものもある。嘘の部類の例として彼が挙げるのは、「Facebookはあなたのデータを売っている」という思い込みで、彼はそれを事実ではないが固く信じられているものだとし、自ら理屈で辿り着いたわけではない立場から理屈で人を引き離すことはできないというジョナサン・スウィフトの言葉を引き合いに出す。彼は、サイバーリスクのような懸念から出された、危険なモデルに関するトランプの大統領令案が、一般市民の反発を駆動しているとは考えていない。

エヴァンスは、自分が冷静でいられるのはひとつにはイギリス人だからだとし、イランの人なら違うふうに感じるかもしれないと言う。彼の見方では、あらゆる技術は私たちが心配すべき変化をもたらし、それは常に続くものだ。彼は1970年代後半にデータベースをめぐってパニックを起こす本が大量に出たことを思い出すが、その半分は本当だった。警察や政府のすべての記録をオンラインに載せることは、本当に違うことだった。

彼は害を軽視してはいない。ディープフェイクのヌード画像について、愚かな反応は「Photoshopって聞いたことないの？」というものだ。15歳の子どもがPhotoshopを使って、学校中の女子生徒全員の露骨な画像を作り、それを午後のうちにばらまくことはできなかったが、今ではそれができる。ソーシャルメディアは、村で唯一のゲイの子どもが仲間を見つけられると約束したが、それは村で唯一のナチや小児性愛者も同じだった。すべての人をつなげることは、すべての悪人と私たちの最悪の本能をもつなげた。そして彼は、AIもそれ独自の形でこうしたものを生み出すだろうと予想している。

彼の戒めとなる例は、イギリスの郵便局スキャンダルだ。郵便局の大半は、多くの場合薬局を経営するインド系移民の二世などの小規模事業者が運営するフランチャイズだ。富士通が構築したPOSシステムにはバグがあり、現金の不足を表示していた。郵便局はそれを窃盗として扱った。何百人もが刑務所に送られ、自殺や破産が起き、人々は家を失った。その一方で、郵便局と富士通の職員は、システムにバグはないと証言した。エヴァンスは、それは本質的に1970年代の技術だったと言う。彼の教訓は、あらゆる技術の波は、意図的に（彼は中国の大規模監視を挙げる）であれ偶発的にであれ、人々の人生を台無しにしうるということであり、私たちはパニックに陥ることなく、そのことを意識しておく必要があるということだ。

子育てについて、エヴァンスはタイミング次第だと言う。今後1〜2年のうちに就職市場に出る子どもは、すべてが不確定な状況に直面する。5年後には、物事はおそらく予測できない形で落ち着いているだろう。彼の息子は10代前半だ。多くの問いはChatGPT以前から存在している。ゲートキーパーの崩壊、TikTokのインフルエンサーを信頼すること、世界の出来事についての理解をどこから得るのか。ドライバーについてのジョージ・カーリンのセリフ（自分より遅い奴はみんな間抜けで、速い奴はみんな狂人だ）を引用して、親は誰もが自分は真ん中にいると思っていると彼は言う。彼には体系的な計画はなく、息子がまたChromebookを壊さなければそれで十分だという。

彼は、目指すべき仕事や避けるべき仕事を挙げようとはせず、株式アナリストから事業会社、そしてコンサルティングへと進んだ自分自身の道のりに触れる。彼の唯一の枠組みは、自分が持っているスキル、そのスキルによって得意になれる仕事、そして人々がお金を払ってくれるもの、この3つの交わるところを見つけ、少なくとも3つのうち2つを手に入れることだ。

あまり問われていない問いは何かと尋ねられ、エヴァンスは2つ挙げる。1つ目は、モデルラボが価格決定力を持つのかどうかで、多くの人が単にそう思い込んでいると彼は考えている。2つ目は、タスク対仕事という問いと、それがどう展開するかだ。彼は資料を世界の録音音楽の売上で締めくくっているが、それはU字型を描いている。2000年から2015年ごろにかけておよそ半減し、その後ストリーミングのおかげでインフレ調整後のピークの約75%まで回復した。前半は「その1曲を手に入れるためにCDに15ドル払わなくてよかったら？」という問いへの答えだ。後半は別の問いへの答えだ。「月15ドルで世の中のすべての音楽が手に入るとしたら？」新しい技術は、まず古いことを、より多く、新しい場所で行うことから始まる。Flickrをモバイルに載せたり、メールを印刷したりするように。次に、新しい技術でしか可能でないことを実現し、最終的には問いそのものを再定義する。Spotifyはオンラインの音楽ストアではない。問いが何だったのかは、誰かが10億ドル規模の答えを作ってから初めてわかることが多く、Spotify、Uber、Airbnbはいずれも最初は狂気の沙汰に見えた。

ラチツキーは、かつては最後に自動化される職業だと考えられていたコーディングが、最初に変革されたと指摘する。エヴァンスはこれを使って、アメリカ政府のO*NETデータセットに基づき、各職業がAIにX%さらされているとスコア付けする取り組みを批判する。彼はそれらを2つの理由から「妄想じみたたわごと」と呼ぶ。第1に、それはエキスパートシステムの誤りを繰り返している。手書きの700のステップから猫検出器を作れなかったのと同じように、シニアの法律事務所パートナーを「17%自動化可能」に分解することはできない。第2に、影響の受けやすさは本質的に予測不可能だ。1997年、人々は新聞は印刷コストの削減で恩恵を受けるだろうと言い、タクシーはインターネットとは何の関係もないと言っていた。彼は最近、パーソナルトレーナーがAIの影響を受けない職業として挙げられているのを見たが、それからスマホを立てかけて、AIにトレーニングメニューを組んでもらい、フォームを修正してもらうことを想像する。それはナンセンスかもしれないと彼は認めるが、まさにそこが要点だ。

影響の大きさもさまざまだ。エヴァンスの説明によれば、Uberは多くの都市でタクシー業界を破壊すると同時に、それをはるかに大きくした。数字で見ると、Airbnbのホテルへの影響はわずかだ。それは別個のビジネスを生み出し、ホテルの成長をいくらか鈍らせたかもしれない程度だ。彼の妻は来週ミルウォーキーに飛び、午後8時に到着し、ルームサービスと朝6時のジムを望み、7時に車でクライアントのもとへ向かう。妻がAirbnbに泊まる可能性はまったくなく、ホテル需要の半分は出張だ。かつて誰かが、エヴァンスの答えは何に対しても「場合による」だと不満を言ったことがある。彼は、実際にそうなのだと同意する。

エヴァンスはまず、その安心材料に条件をつける。ケインズが言ったように、長期的には我々は皆死んでいるし、平均は個人を覆い隠す。第一次世界大戦で「平均的に」死んだ人はいないが、1914年の19歳には、おそらく3分の1の確率で帰ってこられない可能性があった。アソシエイトやアソシエイトになりたいと思っている人々にとって、プロフェッショナルサービスのピラミッドの未来は非常に不透明だ。

彼の唯一のアドバイスは、現実から目を背けるなということだ。AIが嫌いだと宣言すれば、道徳的な優越感を味わえるし、Blueskyでそれがいかに邪悪かを叫ぶこともできる。それはよかったですね、と彼は言うが、それは何の助けにもならない。助けになるのは、そこに没頭し、その技術で何ができるのか、それが物事をどう変えるのかを理解し、どうすれば優れた人材になれるのかを考え出すことだ。それでも十分ではないかもしれない。しかし、法律事務所がアソシエイトの採用を100人から50人に減らしているときに、面接で絶対にAIは使わないと宣言するのは、おそらく間違ったやり方だ。彼はそれを、自分とラチツキーがモバイルやインターネットを吸収しなければならなかったことになぞらえる。

AIをどう使っているかと問われ、エヴァンスは、自分は弁護士の立場にいるのでその質問には答えにくいと言う。彼が自動化したいのは正確な情報検索だが、それはAIが現時点で最も苦手とすることだと彼は言う。それは観察であって批判ではない、と彼は言う。彼はAIを校正や画像、そして自宅アパートの模様替えに使っており、模様替えでは「素晴らしくうまく」いった。この部屋を塗り直して、この照明とテーブルとラグを加えて、ラグの色を変えて、という具合だ。彼は、AIはコンピューターが苦手なことが得意で、コンピューターが得意なことが苦手だという誰かの言葉を引用する。彼は、一日中机に向かって大量の資料を統合し新しいアイデアを生み出すという自分の仕事が特殊であることを認めている。

ラチツキーは、私たちはAIに通りを掃除してほしかったのに、AIはアートを作りたがっているというピート・ホームズのジョークに触れる。エヴァンスは、一般的な願いは、AIに楽しいことではなく退屈なことをやってほしいというものだと言う。彼はこれを、チャットボットはギザギザの縁を持つ白紙の画面であり、その解決策はそれをユースケースで包むことだという自身の見解と結びつける。その一部は、AIが物事の中に消えていくことだ。彼は文章のほとんどをボイスメモで口述し、iPhoneに内蔵されたメモアプリで自動的に文字起こししている。それはまだAIなのか、それとも単なる音声認識なのか、と彼は考える。おそらくその中にはLLMが入っているだろうが、ある時点でそれは単なる自動化になる、と彼は言う。

彼はまた、消費者向けAIにはまだブレイクしたアプリがないことにも触れる。その主な理由は限界費用だと彼は考えている。アプリを無料にして5,000万人のユーザーに到達し、それからビジネスモデルを見つける、ということができないのだ。

ライトニングラウンドで、エヴァンスはジェローム・K・ジェロームの『ボートの三人男』を薦める。彼はこの本を、あらゆる状況に当てはまる話が載っているものとして扱っている。彼はまた、ウィリアム・クロノンの『Nature's Metropolis』も薦める。シカゴの歴史を描いた本だが、彼によればブロードバンドについての本のように読める。標準化、物流、チャネルコンフリクト、ネットワーク中立性、そしてニューヨークで屠殺するよりも、牛をニューヨークからシカゴに運んで屠殺し、送り返すほうが安くなった時点のことが描かれている。彼はテック業界の人々に、『指輪物語』以外の本を読むよう促す。彼は最近『第七の封印』を観て、素晴らしいと感じた。

彼は20〜30台の古い携帯電話を所有しており、その中には1998年ごろのエリクソン製の端末や、カラー画面とカメラを備えた2001年の日本の携帯電話も含まれる。日本の携帯電話はクライアントが列をなして見に来たもので、今でも充電できる。iPhone以前、携帯電話のデザインは、風洞以前の自動車のように大きくばらついていた、と彼は言う。誰もが小さなグレーの画面を中心に差別化を図っていたからだ。ポケットPCを持ち歩く人もいれば、キーボード付きの端末を持つ人も、折りたたみ式の端末を持つ人もいるだろうと想像されていて、1つの形に収束するとは誰も予想していなかった。

座右の銘を問われ、エヴァンスは「場合による」と答え、続いて「たぶん大丈夫」と答える。ラチツキーはその「たぶん」に注目する。彼は最後に、自分自身の課題について語って締めくくる。何かを本当に理解した瞬間こそが、次へ進まなければならない瞬間だ。彼は、去年はモデルがまだハルシネーションを起こすと主張することに時間を使いすぎたと考えている。少し押してみれば実際にハルシネーションは起きる。しかし、だからといってモデルが役に立たないということにはならない。彼が自らに課している課題は、違う問いを問い続けることだ。