ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）の新たな報告書は、AI生産性パラドックスを浮き彫りにしているようだ。経営幹部はAIが業務を効率化していると述べる一方、従業員はそう感じていないという。これは、AI研究における基本的な観察である「モラベックのパラドックス」を浮き彫りにしている。ハンス・モラベック氏によって要約されたこのパラドックスは、次のように述べている。
「コンピューターに知能テストやチェッカーゲームで成人レベルのパフォーマンスを発揮させることは比較的容易だが、知覚や運動能力に関しては1歳児のスキルを与えることは困難、あるいは不可能である」
モラベックのパラドックスは、認知における人間とAIの能力の逆相関を指摘している。つまり、因果推論など人間が直感的かつ瞬時に実行するタスクが、最も高度なAIモデルを困惑させる可能性があるということだ。専門的な文脈では、これはAIがしばしば最高経営責任者（CEO）を計算で上回ることができる一方で、現場の作業員の状況認識能力に匹敵することに苦労することを意味する。我々は「経営情報パラドックス」を目撃しているのかもしれない。AIは、エラーのないデータ処理を必要とするジュニアアナリストの一貫性、信頼性、監査可能性を確保するよりも、高レベルの戦略メモの草案作成により容易に展開できる。経営幹部の40%が8時間以上を節約する一方、従業員の66%がほとんど節約できていないという報告された格差は、単なる訓練の問題ではない。それは、各グループが実行する業務の種類を反映している。
「高レベル」対「文脈的」論理とAI生産性パラドックス
モラベックのパラドックスは、抽象的推論（論理、数学、高レベル戦略）は進化的に新しく、明確なルールに従うため、AIにとって「容易」であると仮定している。上級幹部にとって、日常業務には長い報告書の統合、戦略的メールの草案作成、市場シナリオのシミュレーションが含まれることが多い。これらは人間にとっては困難だが、大規模言語モデル（LLM）にとっては「容易」である。なぜなら、それらは完全に記号論理と言語の領域に存在するからだ。経営幹部はAIに「この50ページの市場調査を3つの戦略的柱にまとめよ」と指示できる。AIはこの「知的」タスクを数秒で実行し、高レベルの認知労働の時間を取り戻す。対照的に、非管理職の役割には、しばしば「現実に根ざした」業務が含まれる。現実世界の正確性を確認する必要があるデータ入力、矛盾する人間のスケジュール間の調整、プロセスの小さなエラーの「修正」などだ。WSJの報告書は、AIタックスを浮き彫りにしている。作業員はしばしば「節約された」時間をAIのエラー修正に費やす。AIには「常識」（パラドックスの「容易」な部分）が欠けているため、完璧に見えるスプレッドシートを作成するかもしれないが、それは事実に基づかない幻覚である可能性がある。作業員は次に、手動検証という「困難」なタスクを実行しなければならない。これは、AIが支援できない知覚的かつ文脈的なタスクである。また、委任の側面もある。経営幹部は生成AIを使用して、タスクの「思考」部分を下方に委任できる。経営幹部がAIを使用して5分で大まかなプロジェクト計画を生成し（2時間を節約）、それをスタッフに送って「最終化」させる場合、スタッフはAIの「幻覚」とフォーマットエラーを修正するのに2時間を費やす。これらは、AIに欠けている知覚的「常識」を必要とする。経営幹部は節約された時間を見る。作業員は、AIの出力を使用可能にするために必要な追加労働を吸収する。
これはAI導入に広範な影響を及ぼす。たとえば、ハイステークスな金融の世界では、AIは数百万のデータポイントを処理して裁定取引を実行したり、四半期収益を予測したりすることに優れている（抽象数学）。ヘッジファンドマネージャーは、突然の地政学的危機の際に主要投資をどのように多様化するかなど、ブラックスワンイベントに対処する必要があるかもしれない。AIはバリュー・アット・リスクの計算のような「困難」なタスクには優れているが、ニュースフィードを見て「日常的な」政治的抗議と「体制を変える」革命を容易に区別することはできない。一方、人間はしばしば文化的時代精神の変化を「感じ取る」ことができ、記者会見での指導者のボディランゲージの「行間を読む」ことができる。
J曲線とAI生産性パラドックス
生産性J曲線は、エリック・ブリニョルフソン教授、ダニエル・ロック教授、チャド・サイバーソン教授による研究に由来する概念であり、この乖離を説明するのに役立つ可能性がある。
「J曲線」は、新しい技術が最初は生産性の低下（曲線の底）を引き起こし、最終的には大幅な急増（Jの上向きストローク）につながる現象を説明している。報告された格差は、経営幹部がすでに上向きストロークに達している一方、作業員はまだ「低下」に留まっているということかもしれない。経営幹部にとって、J曲線は浅いか存在しない。彼らの業務は高レベルで記号的（AIが得意な「困難」な論理）であるため、AIを「プラグアンドプレイ」ツールとして使用できる。経営幹部はAI導入から即座に利益を得る可能性がある。経営幹部はAIを使用して、数秒でスピーチの草案を作成したり、戦略メモを分析したりできる。これには、ほとんど「無形投資」（ワークフローの再編成や深い訓練）を必要としない。彼らは、面倒な中間段階なしに、技術の利益を即座に収穫している。
対照的に、スタッフにとってJ曲線は深く苦痛である。彼らの業務は実行と「常識」（モラベックによれば、AIが苦手な「容易」なこと）に根ざしている。作業員レベルでAIを生産的にするために、企業は無形資本に投資し、生成AI導入におけるインセンティブを確保し、標準作業手順の書き直し、データのクリーニング、スタッフの訓練を行う必要がある。作業員は次に、AIの間違いを修正する（モラベックタックス）ことと、まだ複雑な現実世界のタスクに適合しないツールを統合しようとすることに時間を費やす。この測定されない投資は、紙面上では生産性の損失のように見える。なぜなら、彼らは以前の出力を維持するためだけに、より懸命に働いているからだ。
AI生産性パラドックスのための「J曲線」深度ゲージ
モラベックのパラドックスを使用して、役割のJ曲線がどれほど深くなるかを予測できる。
- モラベック感度が低いタスク（経営幹部の役割）：業務はほとんど抽象的推論である。情報を統合して高レベルの意思決定を行う役割の場合、J曲線は浅い。これらの役割は、モラベックのパラドックスの「人間にとって困難、AIにとって容易」ゾーンに存在する。
- 中程度のJ曲線（「技術専門家」の役割）：現在「ギザギザのフロンティア」にあるAI導入の役割。開発者は、「常識」を欠くAI生成コードのデバッグや、AI生成の粗悪なコンテンツへの対処により多くの時間を費やす可能性がある。
- 高モラベック感度（作業員の役割）：業務には知覚、身体的協調、または高精度が必要である。これにより、状況が改善する前に悪化する（より多くの作業、より少ない時間節約）深く長いJ曲線が生じる。
AIからのリターンにおける大きな格差は、AI生産性パラドックスが解決不可能であることを示すものではない。それは、組織の再設計がまだ起こっていないことを示している。企業が派手なデモ段階を超えて、最前線でモラベックの問題（AIの信頼性と文脈認識の向上）を解決するまで、作業員はJ曲線の底に閉じ込められたままであり、経営幹部を生産的に見せる目に見えない労働を行い続けるだろう。
