ロバート・ギンズバーグ著
最近の批判的思考の授業で、私の学生たちは人工知能がビジネスと社会にとって純粋にプラスになるのか、マイナスになるのかについて議論しました。彼らは、AIの大量使用が推論能力を弱め、労働者を置き換え、経済力を集中させる可能性があることを示す信頼できる研究を引用しました。
議論は賢明でしたが、何か不完全に感じられました。
それはAIの軌道がすでに決まっており、初期の影響を単に測定して将来を予測できるという前提に立っていました。そこで見落とされていたのは、最も重要な変数：人間の主体性です。明日はまだ起きていないのです。
AIは多くの場合、取締役会や政策サークルで議論されますが、そこではこのテクノロジーは、インセンティブ、制度、設計の選択によって形作られるシステムというよりも、自律的な力として扱われています。この枠組みの誤りは重要です。なぜなら、それは意思決定者に初期のシグナルと必然性を混同させるからです。
テクノロジーではなく制度が結果を決定する
政治経済学は、急速な技術変化の時代に忘れがちな教訓を教えています：テクノロジー自体が結果を決定するのではありません。制度が決定するのです。
例として、産業革命は単一の普遍的な結果をもたらしたわけではありません。同じ機械でも、労働法、教育システム、企業統治、社会的協約の強さによって、社会的・経済的結果は大きく異なりました。ドイツ、日本、アメリカ、イギリスはすべて工業化しましたが、生産性、賃金、安定性のバランスは顕著に異なる結果となりました。
AIも同様のパターンをたどるでしょう。問題は、AIが「人間を置き換える」のか、それとも「私たちをよりスマートにする」のかではありません。問題は政治的・経済的システムがどのようにAIを展開するか、そして誰がその選択を形作るのかということです。AIの影響を必然的なものとして枠組みすることは、実際に進行中の争い、つまり制度設計をめぐる闘争を見えにくくします。
明確にしておくと、政治経済学はAIの軌道を形作る唯一の力ではありません。あらゆる文脈で支配的な力でさえないかもしれません。技術的能力、文化的規範、組織行動、個人の選択もすべて重要です。しかし、政治経済学は依然として重要な（そして多くの場合過小評価されている）パズルの一部です。なぜなら、それはどのインセンティブが報われ、どの用途が標準化され、どの道筋が逆転しにくくなるかを決定するからです。
利益最大化論の限界
批評家はしばしば、利益最大化が支配するため人間の主体性は重要ではないと反論します。企業は容赦なく自動化を進め、労働者を置き換え、社会的コストを外部化するだろう、という議論です。認知能力の低下と不平等が続くでしょう。
この議論は現実的で実践的に聞こえますが、その論理は現代経済の機能についての不完全な見方に基づいています。
企業は価格以上のものに反応します。規範、ルール、評判への圧力、長期的な戦略的インセンティブがあります。企業行動は、労働法、税制、情報開示制度、資本市場、正当性に関する期待によって形作られます。利益最大化はシステム内で機能します。それはシステムの外側に存在するものではありません。
歴史的に、エリート機関はこれをよく理解してきました。一流大学が先進的なAI教育を広くアクセス可能にする最近の動きは、慈善行為ではありません。それらはアジェンダ設定、労働市場のシグナリング、長期的な影響力への戦略的投資です。これらの選択は、AIがどのように学ばれ、使用されるべきかについての規範を形作り、AI経済におけるインセンティブが単一ではなく複数あることを示しています。
それが政治経済学の働きです。
人的資本の決断としてのAI
このレンズを通して見ると、AIはテクノロジーの物語というよりも人的資本の物語です。
ビジネスと政府のリーダーは選択に直面しています。AIは人間の判断を代替するように設計することも、それを補完するように設計することもできます。仕事のスキルを低下させることも、問題のフレーミング、情報の統合、判断の行使に向けて人間の努力を再配分することで認知的な基盤を高めることもできます。これらの結果は、教育システム、トレーニングへの投資、パフォーマンスの測定と報酬の方法に依存します。
歴史は教訓的です。スキルを戦略的インフラとして扱った経済は、社会的不安定化なしに技術変化を吸収するのに有利な立場にありました。そうでなかった経済は、生産性の向上と政治的反発や制度的緊張を伴うことが多かったのです。AIはこれらのタイムラインを圧縮し、インセンティブが硬直化すると修正の余地が少なくなります。
決定論が真のリスクである理由
今日のAI議論における最大の危険は、AIが必然的に人間の判断力を弱めるということではありません。この結果が避けられないと信じることが自己成就的予言になることです。
リーダーが未来がすでに書かれていると仮定すると、彼らは設計をやめます。彼らは制度への投資をやめ、AIが人間の能力を高めるのではなく侵食するための条件が何であるかを問うことをやめます。
政治経済学は、結果が偶発的であることを思い出させます。それらはインセンティブ、アクセス、ガバナンスに関する選択から生まれます。
明日はまだ起きておらず、それを形作る窓は狭まっています。ビジネスと政策立案者にとっての本当の問題は、もはやAIが世界を変えるかどうかではありません。それは誰がどのように（そしてどのような目的で）それを決定するかということです。
