誰もジョークを説明していないので、私が説明します。それは多層的なものだ。 まず、2017年10月にバーガー絵文字の正しい描写方法についての楽しいTwitterのやり取りがありました。もちろんこれは些細なことでしたが、サンダーは冗談で「他のことは全部やめて月曜日に話す」と言いました。 新しい投稿では、その古いリファレンスを使ってGemini 3の画像レンダリング機能を見せています。通常、AIモデルは空間の向き付け、特に物体の相対的な位置に関して苦労します。また、テキスト(最近は少しはやや)や、全般的な正確さにも苦労しています。 しかし、この画像(もしGemini 3でレンダリングされた場合)は、チーズの正確な空間的配置が正しく正確に処理されているため、その問題を解決しているようです。 もう一つのレベルがあります。それは、Googleが本当にAIに注力するために、これまでのすべてをやめたということです。そしてジェミニ3は、少なくとも今のところ彼らが再びリードを取り戻した瞬間を表しています。サンダーがGoogleの収益を1億ドルに倍増させたことで、彼は技術的にも商業的にも前例のない高みへとGoogleを導けることを証明しました。 だからこそ、わかると思います。知ってるならわかるだろ。

公開されていないAIはありません ここ数年AIの実践を見てきて、これが私の新しいヒューリスティックです。 参考までに、AIにはラッファー曲線があります。ほとんどのことにおける最適なAI量は100%でも0%でもありません。AIを0%使うと遅くなりますが、100%AIに頼ると雑です。正確な数は状況次第です。しかし、100%や0%でないと知っているだけでも有用な経験になります。 とはいえ、いくつかの厳格なルールは役立ちます。というわけで、こちらがその例です: (1)ルール1:公共の場でAI生成テキストを使用しないこと。 発信メールやDM、ウェブサイトでAI生成テキストを使わないでください。なぜならAIテキストは新しいロレム・イプサム、すなわちロレム・アイプサムだからです。プロトタイプとしては仮の名義としては問題ありませんが、実際に本番環境で使うと冗長で陳腐な表現になってしまいます。それは、あなたが書いていることに実際には何も考えていないことを示しています。 (2) ルール2:非公開のAI画像を使用しないこと。 特にプロンプトを丁寧に調整していないAI生成画像や動画の使い方や場所には注意してください。この技術はまだ新しいため、今年までパターンマッチングはしませんでしたが、2025年には低品質のAI生成画像のスライドを見るたびに「これは多分偽物だ」と思うようになりました。 プロトタイプや架空の映画、明らかにAIであるグラフィックデザインの文脈でもAI画像を使うことは可能です。また、Midjourneyのようなツールを使えば、心の中に映るものを本当に反映した高品質なAI画像を大量にプロンプトで生成することもできます。 しかし、大まかに言えば、ゴミが入ってゴミが出るという感じです。もしAI画像にあまり力を入れず、非常に具体的なプロンプトに多くの情報を加えず、何度も繰り返して最適なものを選ぶなら、結果は明らかに悪く(しかも偽物)になります。 (3) ルール3:AIは私的には問題ないが、公の場では開示すること。 AIを使ってチームや自分自身のために研究やプロトタイプを作ることができ、その時は明らかにAIが返ってくるのがわかります。ただし、開示なしで公共の場で使う際は非常に注意してください。 また、明らかにAIテキストが入っているメッセージを受け取った場合、送信者は怠けているか、書けないか、読解力が低いか、質問内容について何も考えていない、あるいはそのすべてだと思います。皮肉なことに、これは初期採用が通常示すものとは正反対の信号を意味しています!コミュニケーションにおけるAIテキストは、人工的に高い知能ではなく、知能が低いか、少なくとも全くの知能の欠如を示している。 これらを総合すると、短いルールは「公開されていないAIは禁止」です。 (a) AIを非公開せずに使えるようにするため、チームが閲覧できるのは検索結果や生データ分析に過ぎません。 (b) そして、開示の前提でAIを公共の場で使用することができます。そしてその開示は、単に文脈に限られ、明らかにフィクションのビデオやプロトタイプとラベル付けされている場合もあります。 (c) そして単に「AIなし」と言うよりも、はるかに洗練されたルールがあります。これは非常に最適とは言えません。なぜなら、0%のAIは多くの文脈で遅いからです。 ただし、AIを公に使うのは(コールドメールやDMも含む)を開示せずに使うべきではありません。これはあなたの利益にもなります。なぜなら、それを開示することで、相手はあなたが簡単なAI検索結果やAIプロトタイプを本物のように偽っているわけではないと理解できるからです。