あなたの仕事は人工知能に (たぶん) 奪われない [英エコノミスト]

生成人工知能（AI）の時代が、いよいよ到来した。11月、大規模言語モデル（LLM）技術を用いたOpenAIのチャットボットが、その幕開けを告げた。今では、1日も欠かさず、目を見張るような進化を遂げている。「ドレイク」と「ザ・ウィークエンド」の偽物が登場するAI楽曲は、音楽業界を震撼させた。

テキストを動画に変換するプログラムは、かなり説得力のあるコンテンツを作っている。やがてExpedia、Instacart、OpenTableといった消費者向け製品がOpenAIのボットに接続され、人々はボックスにテキストを入力することで食べ物を注文したり、休暇を予約したりできるようになるだろう。最近流出した、Googleのエンジニアが作成したとされるプレゼンテーションによると、Googleは、ライバル企業がいかに簡単に進歩を遂げることができるかを心配しているようだ。この先も、おそらく多くのことが起こるだろう。

AIの開発には、深い問いがある。しかし、その中でも最も重要なのは、単純な問題である。それは、経済にとってどのような意味を持つのか。多くの人が大きな期待を寄せている。銀行であるゴールドマン・サックスの新しい調査によると、「AIの普及は、最終的に10年間で世界の年間GDPを7％または約7兆ドル増加させる可能性がある」と指摘している。学術的な研究では、テクノロジーを採用する企業の労働生産性の年間成長率が3％ポイント上昇すると指摘されており、これは長年にわたって複利で計算される所得の大きな上昇を意味する。2021年に発表されたOpen PhilanthropyのTom Davidsonによる研究では、今世紀中に「爆発的成長」（世界の生産高が年間30％以上増加することと定義）が起こる可能性は10％以上とされている。一部の経済学者は、冗談半分で世界の所得が無限大になる可能性を唱えている。

しかし、金融市場は、もっと控えめな結果を示している。過去1年間のAI関連企業の株価は、ここ数カ月で上昇したものの、世界平均より悪い結果となっている（図表参照）。また、金利も一つの手がかりとなる。もし人々が、この技術によって明日から誰もが豊かになると考えたら、貯蓄の必要性がなくなるため、金利は上昇するだろう。マサチューセッツ工科大学（MIT）のバジル・ハルペリンらの研究では、インフレ調整後の金利とその後のGDP成長率には強い相関があると指摘されている。しかし、11月にAIの宣伝が始まって以来、長期金利は低下し、歴史的な基準からすると非常に低い水準にとどまっている。金融市場は、「少なくとも30年から50年の時間軸で、AIによる成長加速を高い確率で期待していない」と、研究者は結論付けている。

どのグループが正しいかを判断するためには、過去の技術革新の歴史を考慮することが有効である。このことは、投資家にとって有益である。というのも、1つの新技術がそれ自体で経済を顕著に変化させたというケースは、良くも悪くも難しいからである。1700年代後半の産業革命は、紡績機械の発明によるものだと思われているが、実際には、石炭の利用拡大、所有権の強化、科学的精神の台頭など、さまざまな要因が絡み合って起こったものである。

最も有名なのは、1960年代にロバート・フォーゲルが米国の鉄道について発表し、後にノーベル経済学賞を受賞することになったことであろう。多くの人は、鉄道が米国の将来性を変え、農業社会を産業大国に変えると考えていた。しかし、鉄道は運河などの技術に取って代わられたため、その影響は非常に小さいものであったことが判明した。1890年1月1日に米国が達成した一人当たりの所得水準は、鉄道が発明されていなければ、1890年3月31日には到達していたはずである。

もちろん、Aiのような根本的に予測不可能な技術が、人間をどこに連れて行くのか、誰も確実に予測することはできない。暴走的成長も不可能ではないし、技術の停滞もありうる。しかし、その可能性を考え抜くことはできる。そして、少なくとも今のところ、フォーゲルの鉄道は有用な青写真となりそうだ。独占、労働市場、生産性という3つの領域について考えてみよう。

新しいテクノロジーは、時として、巨大な経済力を持つ少数の人々を生み出すことがある。ジョン・D・ロックフェラーは石油精製で、ヘンリー・フォードは自動車で勝利を収めた。今日、ジェフ・ベゾスやマーク・ザッカーバーグは、テクノロジーのおかげでかなりの支配者になっている。

多くの識者は、やがてAI産業が巨額の利益を生み出すと予想している。ゴールドマンのアナリストが最近発表したレポートでは、最良のシナリオとして、生成AIが世界の企業向けソフトウェアの年間売上高に約4,300億ドルを上乗せする可能性があると予測している。彼らの計算では、世界の11億人のオフィスワーカーがそれぞれいくつかのAI機器を導入し、1人あたり約400ドルを支払うと仮定している。

どのような企業でも、このような現金の一部を獲得することは喜ばしいことだ。しかし、マクロ経済学的には、4,300億ドルでは奇跡を起こすことはできないのだ。非現実的ではあるが、すべての売上収益が利益に転じると仮定し、その利益がすべて米国で得られたと仮定すると、もう少し現実的である。この条件下でも、GDPに占める税引き前の企業利益の比率は、現在の12％から14％に上昇する。これは長期的な平均をはるかに上回る水準だが、2021年第2四半期と比べれば、それ以上高くはない。

この利益は、ある組織（多分、OpenAI）に行くことができる。独占は、固定費が高い産業や、競合他社への乗り換えが難しい場合に生じることが多い。例えば、顧客はロックフェラーの石油に代わるものがなく、自分たちで生産することができなかった。OpenAIのチャットボットの1つであるGPT-4は、トレーニングに1億ドル以上かかったと言われており、この金額を手元に置いている企業はほとんどない。また、ユーザーからのフィードバックはもちろんのこと、モデルを学習させるためのデータについても、独自のノウハウが多く存在する。

しかし、一企業が業界全体を支配する可能性はほとんどない。それよりも、航空、食料品、検索エンジンのように、少数の大企業が互いに競争する可能性が高い。AIの製品は、どれも似たようなモデルを使っているため、本当にユニークなものはない。そのため、顧客は簡単に別の製品に乗り換えることができる。また、モデルを支える計算能力も、かなり汎用的だ。つまり、素人でもモデルを作ることができ、多くの場合、驚くほど良い結果を得ることができるのだ。

ベンチャーキャピタルのAndreessen Horowitzのチームは、「生成AIにはシステム的な堀がないように見える」と主張している。Googleからとされる最近のリークも、同様の結論に達している。 「トレーニングや実験への参入障壁は、主要な研究機関の総生産量から、一人の人間、一晩、そして頑丈なラップトップにまで低下した」。すでに、10億ドル以上の価値を持つ生成AIの企業がいくつか存在する。新しいAIの時代からこれまでで最大の企業勝者は、AIの会社ですらない。AIモデルを強化するコンピューティング企業であるNVIDIAでは、データセンターからの収益が急増している。

でも、あなたの仕事はどうか？

生成AIが新たな強盗団を生み出すことはないかもしれないが、多くの人々にとって、それは冷たい慰めにしかならないだろう。彼らは、自分たちの経済的な見通し、特に自分の仕事がなくなるかどうかにもっと関心があるのだ。恐ろしい予測はたくさんある。OpenAIのTyna Eloundouらは、「米国の労働者の約80％が、LLMの導入により、少なくとも10％の業務に影響を受ける可能性がある」と推定している。プリンストン大学のEdward Feltenらも同様の試算をしている。法律事務所、会計事務所、旅行代理店などが、最も損失を被る可能性の高い職業のトップかそれに近い位置にある。

エコノミストは以前にも暗い予測を発表している。2000年代には、アウトソーシングが富裕層の労働者に与える影響を懸念する声が多く聞かれた。2013年には、オックスフォード大学の2人の研究者が、自動化がその後の10年ほどの間に米国の仕事の47％を一掃する可能性を示唆する論文を発表し、広く引用された。また、失業が蔓延しなくても、「空洞化」が起こり、やりがいのある高給取りの仕事が消え、心もとない低賃金の仕事がその代わりを果たすという説もあった。

しかし、実際に起こったことは、人々を驚かせた。過去10年間で、富裕層の平均的な失業率はおよそ半減した（図表参照）。生産年齢人口に占める雇用の割合は、史上最高水準にある。日本、シンガポール、韓国など、自動化やロボット化が進んでいる国では、失業率が最も低くなっている。米国の労働統計局の最近の調査によると、近年、新技術によって「リスクがある」と分類された職種は、「顕著に急速に雇用が失われる一般的な傾向を示していない」ことがわかった。空洞化」を示す証拠はまちまちだ。2010年代には、仕事の満足度を示す指標が上昇した。過去10年間の大半で、最も貧しい米国人は、最も豊かな米国人よりも賃金の伸びが速かった。

今回は違うかもしれない。宿題の手伝いをする会社であるCheggの株価は、ChatGPTが「新規顧客の増加率に影響を与えている」と認めたため、最近半減した。大手ハイテク企業のIBMの最高経営責任者は、今後数年間はAIに取って代わられる可能性のある職務の採用を一時停止する見込みであると述べた。しかし、これらは津波が襲来する初期の兆候なのだろうか？　おそらくそうではないだろう。

AIが包含するタスクの50％以上を自動化したときに、ある仕事が消滅すると想像してください。あるいは、経済全体のタスクのうち、自動化されたタスクの割合に比例して、労働者がいなくなると想像してみてほしい。いずれにせよ、Eloundouの試算によれば、米国の雇用の約15％が正味で失われることになる。ホスピタリティなど、人手不足の業種に移動する人もいるだろう。しかし、その後に失業率が大きく上昇するのは確実で、おそらく、2020年のパンデミック時に米国で一時的に15％に達したのと同じことになる。

このシナリオの問題点は、歴史的に見ると、雇用破壊はもっとゆっくり起こるということだ。人間のオペレーターに代わる自動電話交換機が発明されたのは1892年である。しかし、ベルシステム社が初めて完全自動化されたオフィスを設置したのは1921年であった。この画期的な出来事にもかかわらず、米国の手動電話オペレーターの数は増え続け、20世紀半ばには約35万人のピークに達した。AIが労働市場を席巻するのに90年もかからないだろう。LLMは使いやすく、多くの専門家は一般の人々がChatGPTを生活に取り入れるスピードに驚かされる。しかし、職場へのテクノロジーの導入が遅れている理由は、今回も当てはまるだろう。

Andreessen HorowitzのMark Andreessenは、最近のエッセイでそのいくつかを紹介している。Andreessenの主張は、規制に焦点を当てている。教育や医療など、国家が大きく関与する経済分野では、技術革新のスピードが極端に遅くなる傾向がある。競争圧力がないため、改善へのインセンティブが鈍るのだ。また、政府は雇用の最大化といった公共政策の目標を掲げている場合があるが、これは効率性の向上とは矛盾するものである。また、このような産業は労働組合が結成されやすく、労働組合は雇用の喪失を防ぐのに長けている。

その例はたくさんある。ロンドンの公共交通機関である地下鉄の運転手は、中央値の2倍近い賃金を受け取っている。これは、運転手の一部または全部を代替する技術が何十年も前から存在しているにもかかわらずだ。政府機関では、いまだに個人情報を記入する書類を何度も提出する必要がある。AIサージの世界的な中心地であるサンフランシスコでは、ラッシュアワーの交通整理に実在の警官がまだ雇われている。

Au revoir！

AIによって脅かされる仕事の多くは、こうした規制の厳しい分野にある。プリンストン大学のフェルテン氏の論文に戻ろう。AIの影響を最も受ける職業トップ20のうち14が教師である（外国語系はトップに近く、地理学者がやや強い位置にある）。しかし、教師をAIに置き換えるのは、よほど勇敢な政府だけだ。警官や犯罪と闘うAIも同様だ。イタリアがプライバシーの問題でChatGPTをすでにブロックし、フランス、ドイツ、アイルランドも追随を考えていると言われていることから、政府がいかにAIによる雇用破壊の可能性を懸念しているかがわかる。

おそらく、やがて政府は一部の仕事を代替することを認めるようになるだろう。しかし、その遅れは、経済が常に行っていること、つまり、他の仕事がなくなる一方で新しい種類の仕事を生み出すためのスペースになる。生産コストを下げることで、新しいテクノロジーは商品やサービスに対する需要を増やし、自動化が困難な仕事を後押しする。MITのDavid Autorらが2020年に発表した論文には、驚くべき結論が示されている。米国にある仕事の約60％は、1940年には存在しなかった。2000年の国勢調査では、「fingernAIl technician」という仕事が追加された。「太陽光発電の電気技師は、わずか5年前に追加された。AI経済は、今日では想像もつかないような新しい職業を生み出す可能性がある。

労働市場への影響は小さく、第3の要因である生産性への影響も小さいと思われる。米国では、19世紀末から工場や家庭で電気が使われるようになった。しかし、第一次世界大戦が終わるまでは、生産性の向上は見られなかった。1970年代にパーソナルコンピュータが発明された。しかし、当時はまだ遅いと感じていた。1987年、経済学者ロバート・ソローは、コンピュータの時代は「生産性統計以外のあらゆるところにある」と宣言した。

世界はまだ、最近の技術革新に関連した生産性の急上昇を待っている。スマートフォンが普及して10年、数十億人が超高速インターネットにアクセスし、多くの労働者が都合の良いようにオフィスと自宅を行き来するようになった。公式調査によると、米国の従業員の10分の1以上がすでに何らかのAIを利用した企業で働いており、非公式調査ではさらに高い数字が示されている。しかし、それでも世界の生産性の伸びは弱いままだ。

AIはいずれ、一部の産業の生産性を飛躍的に向上させる可能性がある。スタンフォード大学のErik Brynjolfssonらによる論文では、カスタマーサポートのエージェントについて考察している。AIツールを利用すると、1時間に解決できる問題の数が平均で14％増加したそうだ。研究者自身も、より効率的になる可能性がある。GPT-Xは、ほぼ無料の研究アシスタントを無制限に提供することができる。また、AIによって医療における事務的な非効率性が解消され、コストが削減されることを期待する人もいる。

しかし、AIが及ばないものもたくさんある。富裕層のGDPの約20％を占める建設業や農業などのブルーカラー労働はその一例である。アスパラガスを収穫する人には、LLMはほとんど役に立たない。ウィジェットが水道の蛇口を認識し、故障を診断し、修理方法をアドバイスしてくれるかもしれない。しかし、最終的には、配管工が物理的な作業をしなければならないのだ。ですから、数年後にブルーカラーの仕事が今よりずっと生産的になっているとは考えにくいのだ。接客業や医療など、人と人との触れ合いがサービスの本質である業種も同様だ。

また、豊かな世界の生産性の向上を妨げている最大の要因である、誤った計画システムについても、AIは何もできない。都市の規模が制限され、住宅コストが高ければ、人々は最も効率的な場所に住み、働くことができない。どんなに素晴らしい新アイデアがあっても、それをタイムリーに建設できなければ、機能的に意味がない。ニンゲンを殲滅するのは政府次第だ。技術というのは、ここでもそこでもない。エネルギーも同様で、許認可やインフラがコストを不快にさせる原因になっている。

AIの経済が生産性を下げる可能性すらある。最近の技術を見てみよう。スマートフォンは瞬時のコミュニケーションを可能にしますが、その反面、気が散ってしまうこともある。電子メールでは24時間365日つながっているため、集中力が低下することがある。カリフォルニア大学アーバイン校、マイクロソフトリサーチ、MITの研究者による2016年の論文では、「メールに費やす1日の時間が長いほど、生産性が低いと認識された」という結果が出ている。かつては生産性を高めると考えられていた在宅勤務が、サボる口実を与える人が多すぎると考える上司も出てきている。

生成的なAIは、それ自体が生産性を低下させる可能性がある。例えば、AIがあなたのあらゆる欲求にぴったり合ったエンターテイメントを作り出したらどうなるでしょうか。さらに、膨大な量のテキストを瞬時に生成できるシステムの意味を考えた人はほとんどいない。gpt-4は、計画申請に直面しているNIMBY（公共施設等の建設を嫌がる近隣住民）にとって天の恵みだ。5分もあれば、1,000ページにも及ぶ立派な異議申立書を作成することができるのだ。そして、誰かがそれに応えなければならない。スパムメールは発見が難しくなる。詐欺事件は急増する可能性がある。銀行は、攻撃を防ぎ、損失を被った人々に補償するために、より多くの費用を費やす必要がある。

私たちに必要なこと

弁護士も増員されるだろう。「1970年代には、再入力が面倒だったので、数百万ドルの契約を15ページで済ませることができた」と、法律事務所Brown RudnickのPreston Byrneは言う。「AIを使えば、最初のドラフトで最も可能性の高い1,000のエッジケースをカバーすることができ、その後、当事者は何週間もそれを議論することになる」。米国の経験則では、25万ドル以上の賠償を希望しない限り、損害賠償を訴えても意味がないとされており、それだけ裁判にかける費用が必要だからだ。今は、訴訟費用がゼロに近くなる可能性がある。一方、教師や編集者は、読んだものがすべてAIによって作曲されたものでないことを確認する必要がある。OpenAIは、それを可能にするプログラムを公開した。そうして、その技術が生み出した問題への解決策を世界に提供しているのだ。

AIは、今日では想像もつかないような方法で世界を変えるかもしれない。しかし、それは経済をひっくり返すこととは違う。フォーゲルはその研究の中でこう述べている。 「先の議論は、鉄道が19世紀の米国の発展に決定的な役割を果たしたという見解に反論することが目的ではなく、むしろこの見解の根拠となる経験的基盤が、通常推定されているほどには充実していないことを実証することが目的である」と述べている。21世紀半ばのある日、未来のノーベル賞受賞者が生成AIを研究して、同じ結論に達するかもしれない。■

From "Your job is (probably) safe from artificial intelligence", published under licence. The original content, in English, can be found on https://www.economist.com/finance-and-economics/2023/05/07/your-job-is-probably-safe-from-artificial-intelligence

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翻訳：吉田拓史、株式会社アクシオンテクノロジーズ