大規模言語モデル（LLM）の台頭により、もっともらしいコンテンツを生成するコストはほぼゼロになった。例えば、curlのメンテナーであるDaniel Stenberg氏は、LLMによって生成されたバグ報告の増加を報告しており、その大半は無価値だが、検証には専門家の貴重な時間が消費される。同様に、ChatGPT登場以降、学術雑誌への投稿数は42%増加したが、執筆の質は低下している。著者自身もClaude Codeを使って一見完全な論文を生成したが、専門家なら2～3分で質の低さを見抜けたという。これは、コンテンツ生成のコスト低下が検証のコストを一定にしたまま、信号対雑音比を悪化させていることを示している。
歴史的に見れば、この状況は新しいものではない。グーテンベルクの印刷術以前は、本の稀少性自体が品質の保証だった。しかし印刷術の普及後、16世紀には「本の混乱と有害な豊富さ」が嘆かれるようになった。その後、17世紀に査読付きジャーナルが登場し、編集者が内容を選別することで、掲載されること自体が品質のシグナルとなった。これは、生産コストが下がるとき、新たな社会的ゲート機構が発明されることを示している。
現在、AIはこのコストダムを決壊させた。従来のゲート（学術審査、オープンソースのメンテナンス）はスロップに押しつぶされている。一方、PageRankに代表されるデジタルプラットフォームのアルゴリズムは、関心の計測に過ぎず、コンテンツの本質的価値を評価しない。その結果、勝者総取りのダイナミクスと既存の不平等が固定化される恐れがある。著者は、新たなゲートが単に既存の名声システム（例えばハーバード所属）を強化するのではなく、真に価値あるコンテンツを選別しつつ、民主的であるべきだと主張する。
要するに、AI時代の信頼性シグナルを再構築する必要がある。それは技術的な課題であると同時に、制度的なデザインの問題である。スロップの氾濫に対処しながらも、開かれた社会を維持する解決策が求められている。