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AIは経済に大転換を迫る汎用技術(GPT)

人工知能(AI)を使用するシステムは、人間のパフォーマンスと同等、またはそれを上回り、大きな期待を抱かせます。AIは私たちの時代のGPTになる可能性が高く、以前のテクノロジーと同様、多くの補完的な技術革新を必要とします。

4 months ago

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生産性統計を以外のあらゆる場所で革新的な新技術の効果が見られます。人工知能(AI)を使用するシステムは、人間のパフォーマンスと同等、またはそれを上回り、大きな期待と株価の高騰を促進しています。しかし、過去10年間で測定された生産性の伸びは半減し、1990年代後半以降、アメリカ人の大部分の実質所得は停滞しています。

生産性の伸びの最近のパターンを綿密に調査すると、明らかな矛盾が浮き彫りになります。2014年の書籍『セカンド・マシン・エイジ』に記載されているように、生産性と経済的厚生を大幅に向上させる可能性のある、潜在的に変革可能な新技術は世界にたくさんあります。 たとえば、画像認識などの分野における最近の進歩を考慮してみましょう。画像認識エラー率では、AIは2015年に人間を追い抜きました。

Imagenet 画像認識のエラー率の推移。ニューラルネットワークのモデルは人間の平均的なエラー率とされる0.05を2016年に追い抜きました。Source: AI Progress Measurement https://www.eff.org/ai/metrics

ただし、生産性は長期的な低迷の中にあります。また、低迷は広範に見られ、米国だけでなく、経済協力開発機構(OECD)の他の諸国、および多くの大規模な新興経済国でも発生しています。

将来の技術進歩に関する悲観論は、長期的な政策計画や企業戦略計画に波及しています。 たとえば、米国議会予算局は、平均年間労働生産性成長の10年予測を2016年の1.8%から2017年の1.5%に引き下げましたことがあります。この低下は、米国の国内総生産が10年後にかなり小さくなることを意味します。生産性が以前と同じ速度で単純に成長し続けた場合と比較すると、2017年にはほぼ6,000億ドルのアウトプットに相当する差になります。

最近の生産性の低下は、将来の生産性の成長について何も述べておらず、見通しを下げる理由にはなりません。実際、歴史は反対の教訓を教えています。 過去の生産性の急上昇は、電気や内燃機関などの汎用技術(GPT)によって促進されました。次に、これらの技術は、潜在能力を完全に発揮する前に、工場の再設計、州間高速道路、新しいビジネスプロセス、労働力の変化など、多数の補完的な共同発明を必要としました。重要なのは、これらの共同発明が実現するまでに数年から数十年かかり、それから生産性が著しく向上したことです。

AIは私たちの時代のGPTになる可能性が高いと考えられます。また、以前のテクノロジーと同様に、多くの補完的なイノベーション(新製品、サービス、ワークフロープロセス、さらにはビジネスモデルを含む)が必要です。近年の生産性の低成長は、これらのコストを部分的に反映している可能性があり、必要な共同発明が実施された場合、大幅に高い成長の前兆となる可能性もあります。

Image by ITU Pictures - https://www.flickr.com/photos/itupictures/16636142906  (CC BY 2.0)

Takushi Yoshida

Published 4 months ago