労働市場を混乱させるテクノロジーは、同時に雇用機会ももたらす。
今日のAI論争に十分な時間を費やすと、大規模な雇用喪失に関する悲観的な予測を耳にするだろう。世界銀行は、フィリピンの雇用の3分の1以上がAIによってリスクにさらされていると述べ、インドネシアやマレーシアなどのアジアの中所得国でも同様の雇用破壊が起こる可能性を示唆している。
この見方は根本的な経済的現実を見落としている。AIは多くの人が予想するよりも速く世界経済を変革するだろう。しかし、それは経済を覆すことと同じではない。歴史はより微妙な結果を示している：効率性の向上は、仕事の需要を排除するのではなく、抑制されていた需要を解放する傾向がある。
放射線科医からの教訓
米国のテクノロジーアクセラレーターおよびベンチャーキャピタル企業であるYコンビネーターのCEO、ギャリー・タン氏は、YouTubeクリップ「AIと雇用について誰もが誤解していること」の中で、AI懐疑論者はかつてAIの差し迫った混乱の中心地と考えられていた分野からの事例研究を見るべきだと述べている：放射線科だ。2016年、ニューラルネットワークの先駆者の一人であるジェフリー・ヒントン氏は、「今すぐ放射線科医の育成を止めるべきだ」と有名に宣言した。5年以内に、ディープラーニングは人間のパフォーマンスを上回るだろうと彼は予測した。放射線科医にさようなら、というわけだ。
それからほぼ10年が経った。今日、放射線科医は雇用されているだけでなく、彼らのサービスは記録的な需要があるとタン氏は言う。これは、人間よりも速く、しばしばより正確に数十の状態を検出し分類できるAIイメージングツールの爆発的な増加にもかかわらずだ。AIは放射線科医を排除するのではなく、彼らの生産性を向上させ、その新しい生産性に合わせて需要が拡大した。
この力学は新しいものではないとタン氏は説明する。経済学者はこれをジェヴォンズのパラドックスとして知っている。これは19世紀の観察で、効率性の向上は消費を減らすのではなく、しばしば増加させるというものだ。
例は豊富にある：
• コンテナ化は1960年代に最終的に輸送コストを90％以上削減し、世界貿易は爆発的に増加した。物流、貨物輸送、港湾自動化など、かつてはコスト制約のボトルネックだった分野から、産業全体が成長した。
• クラウドコンピューティングは2010年代にインフラを10倍安くした。従来のIT役割は消えなかった；それらは進化した。サーバー管理者はクラウドアーキテクトになり、以前は想像もできなかった規模の環境を管理するようになった。
• AI推論は今日、劇的に効率的になり、需要を抑制するのではなく、世界的なGPUフィーバーを引き起こし、エヌビディアの評価を歴史的な高みに押し上げた。
これがAIと労働にとって意味すること
タン氏は続ける：AIが分析、起草、コーディング、要約、意思決定支援の限界コストを下げるにつれて、それらのタスクの周辺領域での需要が減少するのではなく、増加することを期待すべきだ。
それは仕事が変わらないということではない。多くの役割、特に反復的で文脈の少ないタスクによって定義される役割は再構成されるだろう。OpenAIの共同創設者であるアンドレイ・カーパシー氏は、AIはまず高度に構造化された仕事を変革すると主張している：カスタマーサポート、データ入力、大量の管理タスクなどだ。しかし、そこでも可能性の高い結果は根絶ではなく昇格だ。人間は機械的なタスク実行者ではなく、AIワークフローの管理者、エージェントのフリートの監督者、品質保証リーダーになる。
企業は2つの結論を導き出すべきだ。
第一に、AIの波は現実であり、加速していると、タン氏は強調する。それを過小評価することは、1990年代後半にインターネットを無視することと同じくらい今日危険だ。コスト曲線は下がり、能力は複合的に増加し、競争格差は広がっている。
第二に、労働需要の差し迫った崩壊を期待することは、経済が効率性にどのように反応するかについての誤解だ。AIは労働力を再形成するが、それは人的資本の大量遊休化ではなく、拡張、新しいカテゴリー、再構成された価値連鎖を通じてだ。
次の10年で勝利する企業は、許可や明確さを待つ企業ではない。それらは潜在的な需要を認識し、ハイブリッドな人間とAIのワークフローを設計し、それらを拡大するための組織的な筋力を構築する企業だろう。
