解決策はAIサブスクリプションをキャンセルすることかもしれない

著者はAIツールを使用した自身の経験を共有している。AIを活用して構築したプロジェクトのリストには、音声認識システム、メールアーカイブツール、Jellyfinデスクトップクローン、Invidiousクローン、Windows 95メモ帳クローン、交通流計測システム、Claude UIクローン、偶発的に開始した地域ニュースサイト、3Dカーレースゲーム、投資バックテスター、Lightroom UIクローン、Markdownビューア、世界時計ウィジェット、ネットワーク同期オーディオプレーヤー、中国製IPカメラ用Rustクライアント、そして大規模なSaaSプロジェクトが含まれる。しかし、SaaSプロジェクトを除き、ほとんどは実用的ではなく、保守する気も起きない。これらのプロジェクトはAIツールの学習に役立ったが、本来必要ではなかったと認める。

問題は、AIセッションが当初の目的から逸れることだ。簡単なスクリプトを書こうとしたのに、1時間後には大規模なプロジェクトが出来上がり、元の問題は解決されていない。著者は、AI技術が注意の悪夢であり、ADHD症状を増幅させ、複数の無関係なプロジェクトを同時に進める原因になると述べる。周囲の友人たちも同様で、複数のAIプロジェクトを同時に走らせているが、維持するコミットメントがなく、時間を無駄にしている。新たなツールを見せられたとき、著者はいつもマーケットはどこかと考えるが、エンジニアは商業化を無視する傾向がある。インタビューでの「全員が最大5つのルームでエージェントを管理している」という答えに、著者は不安を感じた。

著者はサブスクリプションをProにダウングレードして使用量を制限しようとしたが、その後別のツールに移行し、使用量が再び増加した。AI技術自体は素晴らしく、例えば難解な言語で実装されたパーサーをゼロショットで生成できるが、既存のツールは過剰使用を促進する。ほとんどのベンダーとツールは使用量、トークン数、出力を増やすように設計されている。ChatGPTは常に関連フォローアップ質問を付け加え、インタラクションを増やす。商業環境でのこのような乱用は恐ろしい。

著者はCal Newportの「疑似生産性」の概念を引用し、デジタルツールが個人を忙しくするが生産性は低下させると指摘する。音声認識をブログ生成パイプラインに接続する実験では、努力が不要なため出力は質が低かった。品質が重要な限り、手書きは決して時代遅れにならないと結論付ける。最終的に、著者は危機に向かっていると感じ、解決策はより良いモデルやツールではなく、積極的に使用を制限することだとする。安価な報酬を摩擦なく提供するツールは負債でしかなく、その認識がAIの唯一の真の貢献かもしれない。