Anthropicは新たな経済モデルを発表し、誰もが関心を持っている疑問に答えようとした。人工知能がさらに進化したらどうなるのか。このモデルは、人工知能が雇用、賃金、および米国経済に2030年まで与える影響を分析し、穏健、実質、極端の3つのシナリオを設定している。人工知能の能力、企業の導入度、自律性のレベル、生産性の向上幅、および置き換えられた労働者の転職の難しさなどの変数を調整することで、さまざまな展開を推論する。
Anthropicの穏健なシナリオは、過去の技術変革の経験に近い。人工知能が生産性を向上させ、経済成長を促進するが、全体的な影響は歴史的な範囲内に収まる。実質的なシナリオは大きく異なる。2030年までに人工知能が知識労働タスクの半分を実行し、そのほとんどを自律的に完了できるとするならば、米国のGDPは36.3兆ドルに達し、人工知能がない場合のベースラインより8.3%高く、経済成長率は通常の約2倍となる。しかし、このシナリオでは知識労働者の賃金はほとんど横ばいとなる。
人工知能が知識労働に与える影響は将来の雇用市場を大きく変える
知識労働者という概念は、1959年に経営学者のピーター・ドラッカーが提唱したもので、専門知識と批判的思考を中核的資本とする職業集団を指す。Anthropicのモデルは、一つの仕事を「人工知能が代替できるかできないか」の二者択一として見るのではなく、具体的なタスクに分解する。人工知能が強化できるものもあれば、自動化できるものもあり、それでも人がやらなければならないものもある。介護を例にとると、人工知能は退院説明を作成し、患者のモニタリングを支援し、介護計画を立てることができるが、患者の体を拭くことはできない。人工知能は一部のデジタル化された職種の需要を減らし、同時に生産性の向上によって他の分野で新たな需要を生み出す。例えば、人工知能がインフラの設計と承認のサイクルを短縮することで、より多くのプロジェクトが実行可能となり、逆に建設労働者の需要と賃金を増加させる。
最も警戒すべきなのは極端なシナリオである。このバージョンでは、人工知能がほとんどの知識労働分野で人間よりも効率的になり、ほとんど完全に自律的に動作し、失われた職種の穴を埋めるのに十分な新しい知識仕事を生み出せないと仮定している。このシナリオに達するには、再帰的自己改善を行う人工知能と非常に速い企業の導入速度が必要になる。この条件下では、2030年の米国のGDPは44.4兆ドルに達し、経済規模は人工知能がない場合のベースラインより32.4%拡大する。しかし、知識労働者の賃金は10%以上減少し、失業率は通常経済不況に関連するレベルまで上昇する。
経済は成長しているが、価値を創出している人々がその利益を享受していない。
Anthropicは予測を行っているわけではなく、モデルには明らかな限界がある。政府の政策対応、ビジネスサイクル、金融市場の変動、消費需要の変化、または人工知能の破滅的なリスクを考慮しておらず、高能力ロボットが肉体労働に与える影響をシミュレートしていない。今年の8月、Anthropicは10,980人のアメリカ人が人工知能に抱く期待を調査し、その回答をモデルに反映した結果、一般的な回答者は「実質」シナリオに近いことがわかった。経済は約10%ベースラインを上回り、失業率は約5%である。しかし、この中間地帯であっても、数百万人の働き方が実質的に変わることを意味する。