最近、AI業界の動向を見ていると、ティム・オライリーやコリイ・ドクトロウといった論客たちが興味深い議論を展開している。AIは華々しいイノベーションの象徴から、果たして「メタクソ化」した残念なプラットフォームへと転落してしまうのか。それとも、地に足のついた「普通の技術」として社会に定着していくのか。
「メタクソ化」という不吉な予言
コリイ・ドクトロウが提唱した「メタクソ化（enshittification）」という概念がある。これは、最初はユーザーに素晴らしい価値を提供していたプラットフォームが、徐々に収益追求に偏り、最終的にはユーザー体験が劣化していく過程を指す言葉だ（YAMDAS現更新履歴）。
FacebookやTwitter（現X）を思い浮かべれば分かりやすい。初期は純粋にユーザー同士のつながりを重視していたのが、いつの間にか広告まみれになり、アルゴリズムに振り回される場所になってしまった。
ティム・オライリーは、AIもこの道を辿りつつあるのではないかと警鐘を鳴らしている（WirelessWire）。
GPT-5を巡る期待と失望のギャップ
OpenAIのGPT-5発表は、まさにこの問題を象徴する出来事だった。AGI（汎用人工知能）への期待が高まる一方で、実際のパフォーマンスには多くの批判が寄せられた。
「blueberryのbの数を正しく数えられない」「米国の正確な地図を描けない」といった具体的な失敗例が次々と報告され、ユーザーからは「#keep4oを返せ！」という運動まで起きた。投資家向けのアピールばかりで、実際のユーザー体験が置き去りにされているのではないか、という疑念が広がっている。
情報開示の重要性：証券市場から学ぶべきこと
オライリーは、AI分野における情報開示の標準化が極めて重要だと指摘する。これは証券市場の発展を支えた資産公開の理念と同じだ。透明性があってこそ、市場の信頼が生まれ、健全な競争とイノベーションが促進される。
Model Context Protocol（MCP）のようなオープンプロトコルや相互運用性の確保は、AIの「メタクソ化」を防ぐ重要な防波堤になるという。
「普通の技術」としてのAI：現実的なアプローチ
一方で、アーヴィンド・ナラヤナンとサヤッシュ・カプールは、AIを「普通の技術として扱う」という冷静な視点を提唱している（Bluesky）。
彼らの主張は明快だ。AGIや超知能といった壮大なナラティブから距離を置き、現実世界での段階的な普及と社会制度との対話を重視すべきだというのだ。
興味深いことに、生成AIが実際の生産性向上にほとんど寄与していないという「生産性パラドックス」も報告されている。過度な期待は禁物で、AIの社会的影響は数十年単位で現れるものだという認識が必要だ。
私たちはどう向き合うべきか
AIの未来は、「メタクソ化」と「普通の技術化」の間で揺れ動いている。どちらに転ぶかは、私たち次第だ。
必要なこと：
- 透明性の確保：AIモデルの性能や限界についての正直な情報開示
- 相互運用性：特定企業の囲い込みを防ぐオープンスタンダード
- 政策・制度との協調：教育、インフラ、セーフティネットの整備
- 現実的な期待値設定：魔法の杖ではなく、ツールとしてのAI
最後に
AIを「普通の技術」として受け入れるということは、過度な期待も過度な恐怖も持たず、地道に社会に統合していくことを意味する。それは華やかさに欠けるかもしれないが、最も持続可能で、最も多くの人に恩恵をもたらす道かもしれない。
「メタクソ化」を防ぐのは、結局のところ、私たちユーザーが賢明な選択をし、健全な批判精神を持ち続けることなのだろう。AIが単なる投資家向けのバズワードで終わるか、本当に社会に役立つ技術になるか。その分岐点に、今まさに私たちは立っている。
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