概要
https://rakhim.exotext.com/ai-is-impressive-because-we-ve-failed-at-semantic-web-and-personal-computing
詳細内容
## AI is impressive because we’ve failed at semantic web and personal computing
https://rakhim.exotext.com/ai-is-impressive-because-we-ve-failed-at-semantic-web-and-personal-computing
AIの印象的な能力は、セマンティックウェブとパーソナルコンピューティングにおける構造化データ構築の失敗に起因する「力ずくの回避策」であると、筆者は主張する。
**Content Type**: 🎭 AI Hype
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 91/100 | **Annex Potential**: 93/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Generative AI, Semantic Web, Personal Computing, Information Architecture, LLM Limitations]]
この記事は、ChatGPTのような現代のAIが複雑な質問に驚くべき回答を導き出せるのは、セマンティックウェブや真のパーソナルコンピューティングといった情報構造化の取り組みが過去に失敗した結果であり、AIはその欠陥を「力ずくの回避策」で補っているに過ぎないと主張します。例えば、ドミニカ国の国旗にまつわる歴史的背景を問う複雑なクエリに対しChatGPTが即座に正解する一方で、従来の検索エンジンが失敗する事例を挙げ、AIの成功の背景に情報の非構造化があることを示唆しています。
筆者は、Google Driveがファイル整理の煩雑さから全文検索に頼るように、現代のデジタル情報管理は構造化を諦め「とりあえず全部入れて後で検索する」というパラダイムに陥っていると指摘します。かつて「ウェブは構造化された機械可読データによって進化する」と期待されたセマンティックウェブは実現せず、プレーンなHTMLからJavaScript駆動の動的なHTMLへの移行は、かえって機械可読性を低下させ、データは無秩序なままになっています。また、コンピューターがHyperCardのような構造化された知識ベースとなる「真のパーソナルコンピューティング」も達成されませんでした。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、AIの印象的な能力の背景にある「なぜ」を理解することです。もし情報が最初からリッチなセマンティックリンクで構造化されていれば、LLMのような膨大な計算資源を必要とせずとも、はるかにシンプルな自然言語処理アルゴリズムで効率的に質問に答えられたはずです。さらに、その知識と関係性は、AIモデルの不透明な内部に隠されることなく、常にアクセス可能で理解しやすい状態で保たれたでしょう。この洞察は、現代のAI、特にLLMが、混沌としたウェブから一時的なセマンティックマップを推論する「力ずくの手法」であり、洗練された設計の勝利ではないという現実的な視点を提供します。これにより、エンジニアはAIを過度に神格化せず、その本質を理解し、将来のシステム設計において情報の構造化とアクセシビリティを再重視することの重要性を再認識するきっかけとなるでしょう。