人工知能と仕事に対する伝統的な恐怖は次のとおりです。ロボットはすべてのために近づいており、最も創造的で深い人間の仕事だけが生き残るでしょう。世界最高のオートメーション経済学者の一人が書いた新しい論文は、これらの仮定を完全に裏返し、標準的な悪夢のシナリオよりも安心するとともに、より不安な結論に達します。
エール大学経済学部、副教授であり、自動化および労働市場の分野で最高の研究者の一人であるPascual Restrepo（Pascual Restrepo）は、全米経済研究所（National Bureau of Economic Research）が発行した研究報告書で、一般人工知能時代にはほとんどの人間作業が自動化されないと主張しました。その理由は、AIの能力が不足しているからではありません。人々が生活のためにやっていることの大部分は、あえて交換するほど重要ではないということです。
Restrepo氏は、We n’t Be Missed: Work and Growth in the AGI Worldというタイトルの論文で、「このモデルは、今日の作業の多くが、将来の成長に不可欠ではないかもしれないし、決して自動化されないかもしれないという興味深い可能性を開く」と書いた。代わりに、コンピューティングは、既存のリスクの低減、小惑星の防御、核融合エネルギーのマスタリングなど、将来の発展に重要なボトルネック作業に集中し、労働市場の大部分を変えない可能性があります.」
古いものではなく、関連性がないだけです。
彼が主張する要点は、基本的に「AGIは人間のスキルを無駄にするのではなく、その価値を再評価する」ということです。経済の新たな希少性は、熟練した労働力や知能ではありません。計算です。これは、テクノロジーの複製に必要なコンピューティングの機会コストでテクノロジーの価値が評価されることを意味します。
「実際にコンピューティングと人間の技術が唯一の希少資源であれば、AGIの後の世界では平均賃金が高くなりますが、労働の相対的な役割は減少します」
彼の分析はこの論理を拡張し、コンピューティングが経済成長にとって最も価値のある領域に移行し、それほど重要ではない仕事は人間がいっぱいになると仮定しています。
AI経済における2種類の作業
この論文では、2種類の作業を明確に区別しています。 「ボトルネック」作業は、エネルギー生産、インフラ整備、科学発展、国家安全保障などの経済成長に不可欠な作業で構成されています。
対照的に、「補足」の仕事は、芸術と工芸、カスタマーサポート、ホスピタリティ、デザイン、学術研究、さらには専門の経済学者の仕事まで、経済がなくても可能であり続けることができるすべてです。 Restrepoのフレームワークでは、経済は最終的にAIシステムの生のコンピューティングリソースであるコンピューティングを使用してすべてのボトルネック作業を自動化します。しかし、補足作業？ AIはこれを無視することもできます。
Restrepoの言葉によると、決定的なボトルネック作業は、「実用的なリスクの減少、小惑星の防御、または核融合エネルギーのマスタリング」など、非常に空想科学のように聞こえます。一方、社会的に集中的な作業には、ホスピタリティ、ライブパフォーマンス、エンターテイメントが含まれます。これは将来の成長に不可欠ではなく、コンピューティングに複製するのに費用がかかり、したがって人間として残る可能性が高いです。 「これらのドメインは、使い慣れた意味のあるタスクを引き続き提供できます。」
オートメーションで生き残ることは成長を共有することとは異なります
しかし、この新聞がより冷徹なメッセージを伝えるところはここです。オートメーションで生き残ることと経済成長を通じて繁栄することは非常に異なる問題です。
AGIの世界では、賃金がGDPから分離されるとRestrepoが示しています。今日、経済が成長するにつれて、労働者は賃金が上昇し、生活水準が向上するにつれて成長を共有する傾向があります。彼がモデル化したAGI以来、経済ではその接続が失われました。 AIシステムが成長に不可欠なすべてのタスクを処理すると、経済の拡張は完全にコンピューティングリソースの追加を通じて行われます。
必須であるか補足的であるかにかかわらず、人間の仕事の価値は成長への貢献ではなく、それをコンピューティングに置き換えるコストとして評価されます。その天井は長期的に見ると低い天井だ。
GDPで労働が占める割合は0になる
この論文の最も明確な発見は、GDPで労働が占める割合がゼロに収束するということです。経済の総計算リソースは、最終的に毎秒10⁵⁴浮動小数点演算に達する可能性があります。すべての人間の脳のコンピューティング能力を合わせると、約101⁸フロップに達します。
賃金が人間の仕事を複製するのにかかる費用によって決まる経済では、人間の労働は経済的に限界になります。つまり、無価値ではありませんが、全パイに比べて無視できるほど小さいです。 「ほとんどの収入はコンピューティングリソースの所有者に発生します」と論文では結論を下します。
これは、誰がコンピューティングを所有しているかについての配布の問題が、AGI時代の決定的な政治的、経済的課題になることを意味します。すでにその質問が緊急になっています。 BlackRockの最高経営責任者（CEO）であるラリー・ピンク（Larry Fink）は、AIが「富を捉えることができる企業や投資家に富を集中させるはるかに大きな規模で、このパターンを繰り返すことを脅かしている」と警告し、現在の世帯の上位1％が下位90％を占めています。悪化させる可能性があると指摘しました。
Restrepoは、このような経済において、「一つのアプローチは、これらの利益を普遍的な所得を介して再分配することです。
2つの自動化モード
さらに、この報告書は将来への道について重要な区別を提示し、そのすべてが今日の移行を模索している労働者に慰めになるわけではありません。 Restrepoは2つの自動化モードを識別します。 「コンピューティングバインディング」移行では、AIの採用は利用可能なハードウェアによって制限されます。調整は漸進的で、賃金は継続的な経路に従い、労働者は再配置する時間があります。
「アルゴリズムバインディング」の切り替え（AI機能が急激に発展し、現在の瞬間に似ているような遷移）では、絵がギザギザで不安定です。 「不平等が急激に増加する可能性があります。まだ自動化できない作業を実行している労働者は大きな一時賃金プレミアムを享受しますが、他の労働者は急激な賃金の下落に直面します」と彼は書いた。
これは、特にデータセンターの建設分野で電気技術者、配管工、HVAC技術者が高いプレミアムを受けるなど、2026年現在業界で起きている状況と非常に似ています。 AIベースの採用プラットフォームであるSkillitのデータによると、データセンタープロジェクトの建設労働者は現在、年間平均約81,800ドルを稼いでいます。これは、データセンターではなく建設労働者より約32％多いです。
一部の電気技術者は年間260,000ドルを受け取っており、電気工事はデータセンター全体の建設コストの約45〜70％を占めています。米国には引退すると予想される200,000人を置き換えることに加えて、今後10年間で約300,000人の新しい電気技術者が必要になるでしょう。
私たちはもっと貧しくなることはありません。しかし、より豊かになることもないかもしれません。
Restrepoは1つの意味のある安心を提供します。つまり、移行によって労働者グループの状況が悪化することはありません。 AGIは経済が生産できるものを拡大するため、AGI以降の世界の総労働所得はすべての労働者にわたってAGI以前の基準よりも高くなります。
AIの出現が私たちを集団的にさらに貧しくすることはできないと論文は主張する。なぜなら私たちは常にAIがない地域に後退し、以前と同じように生産できるからだ。私たちは、新しい配列が全体的に良いことを意味しないという事実です。 Restrepoは、「AGIの出現により、私たちの状況は全体的に悪化することはできません」と書いています。
しかし、これらの集団的利益が企業、投資家、データセンターを所有する国々の間で所得分布の最上位に集中しているならば、冷静な慰めになるでしょう。
実際、フィンクによると、現在アメリカ人の40％は資本市場への意味のある露出を欠いています。そして、構造的な介入がなければ（彼はトークン化や引退投資オプションの拡大などのツールを提案する）、AIベースのブームは彼らをさらに遅らせるでしょう。
「私たちは見逃さないでしょう」
最後の主張で借りたこの論文のタイトルは、AGI経済の現実的な賭けを捉えます。 Restrepoは「歴史的に仕事は収入だけでなく、個人の努力が社会福祉を向上させるという認識も提供しました」と書いた。 「仕事は人々に自分がいなくなるという感じを与えました。
今日、彼は労働力の半分がもはや出勤しなければ経済が崩壊すると指摘しています。 AGIの世界では、私たちも見逃すことはできません。
ノーベル賞受賞者であるDaron Acemogluとの作業を通じて、10年以上自動化に対する経済学界の理解を形成してきたRestrepoにとって、メッセージは絶望ではなく明確な判断を意味します。問題は、AIがあなたの仕事に代わるかどうかではありません。あなたの仕事は質問が重要なほど重要ではなかったかもしれません。
この記事のために、Fortuneジャーナリストは生成AIを研究ツールとして使用しました。編集者は、公開前に情報の正確性を確認しました。
