Analysis: The automation of human jobs in the 2030s
本論文は、新たなOECDのデータを利用して、AIによる雇用の代替が、対応する生産性の向上やディスインフレ効果が顕在化する前に、2030年代に可視化され、潜在的にはほぼすべての雇用に影響を及ぼす可能性があると論じることで、主流派の経済モデルに異議を唱えるものである。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
機械がいかに仕事を変化させてきたかという物語は、長らく二つの全く異なる方法で語られてきた。一方では、経済学者が過去を見て未来を予測し、新しい技術が仕事を緩やかに再形成し、いくつかのタスクを容易にするものの、一夜にして職種全体を消滅させることはめったにないと考えている。他方では、最も高度な人工知能システムの開発者たちが、より速く劇的な変化を予測しており、人間のように考え行動できる機械が、数十年ではなく数年以内に、ほとんどの知的労働を引き継ぐ可能性があると主張している。この慎重な経済モデルと大胆な技術予測の間のギャップは、「いつ、実際にこれらの変化が起こり、どの程度の規模になるのか」という困難な問いを未解決のまま残している。これに答えるためには、単に機械がラボ内で何ができるかだけでなく、複雑な問題解決から人間との相互作用に至るまで、特定の人間が行う仕事の全要件をこなせるかどうかを測定する方法が必要である。
OECD（経済協力開発機構）の研究チームは、人間の能力の全範囲に対してAIの進歩を追跡するための新しいツールを構築することで、この問題に取り組んだ。個々のタスクを数えようとするのではなく（それはリアルタイムで測定することがほぼ不可能であるため）、彼らは職業全体に焦点を当てた。彼らは、言語、社会的相互作用、問題解決、物理的な操作といった9つの異なる領域において、基本的な解決済み機能から完全な人間と同等の能力に至るまでのスケールを作成した。これらのAIの評価を、約900種類の異なる職業の要求事項と比較することで、技術が追いついた際にどの職業が完全に自動化され得るかを特定した。彼らの分析によれば、現在の広範な経済においてこれらの変化はまだ目に見えてはいないものの、私たちは急速な変革の瀬戸際に立っており、機械によって完全に代替可能な仕事の割合が、現在の極めて小さな断片から、10年以内にほぼ全雇用へと拡大する可能性がある。
研究者たちは、標準的な仕事の研究方法が、最も重要なシグナルを見逃していることを認めることから始めた。従来のモデルは、技術が仕事の中のタスクの構成をどのように変えるかに注目するが、特定のタスクがどの程度の頻度で行われるかを簡単に測定できないため、これらのモデルは人工知能の到来を検知することに苦慮している。代わりに、チームは実際にデータが存在する2つの場所に注目した。それは、職業全体の置換と、それに伴う経済全体の変化である。彼らは、たとえAIが舞台裏でタスクをすでに変えていたとしても、この変化の最初の明確な兆候は、機械がある職業の名称全体を完全に代替できるようになった時であると考えた。それが大規模に発生して初めて、生産性の急増や価格の下落といった、より広範な経済的影響が見られることになる。
この測定を行うために、チームは誰もが理解できる形でAIの進歩を記述する一連の指標を開発した。彼らは、言語、社会的相互作用、創造性、物理的操作を含む9つの人間の能力領域を定義し、それぞれに5段階のスケールを作成した。レベル1は長い間解決されている能力を表し、レベル5は人間の能力のあらゆる側面に一致するパフォーマンスを表す。初期の評価において、現在のAIシステムは、これらの領域において主にレベル2からレベル3の間に位置していた。事態がどこに向かっているのかをより明確にするため、彼らは最も高度な2つのAIシステムに対し、最近の研究に基づいて自らの進歩を再評価するよう求めた。この予備的な更新は、わずか18ヶ月の間に、AIが特に問題解決と言語において大幅な飛躍を遂げ、多くの専門的な役割の全要求を処理できるレベルに近づいていることを示唆した。
次に、研究者たちはこれらの能力レベルを、約900の職業の要件にマッピングした。その結果、現在のAIがすでに完全に自動化できる仕事に従事している労働力は、わずか約1パーセントであることがわかった。これらは主に定型的な事務や管理の役割である。しかし、現在利用可能になりつつある能力に目を向けると、状況は劇的に変化する。第一波の新しい能力によって、自動化可能な仕事の割合は約8パーセントに跳ね上がり、販売、金融、コンピュータ作業の一部をカバーすることになる。しかし、真の転換は、予測される次の2つの波とともにやってくる。もしAIが最近見られたペースで進歩を続ければ、第二波では全仕事の約3分の1が完全に自動化可能となり、第三波では最終的にほぼすべての雇用をカバーすることになる。唯一、ほとんど影響を受けない仕事は、地域社会の社会福祉サービスやヘルスケアの特定の側面など、深い人間関係に大きく依存する仕事である。
データはすでにこの傾向の始まりを示している。研究者たちがすでに自動化可能な仕事の雇用統計を調査したところ、これらの分野の雇用はすでに減少に転じていることがわかった。第一波の新しい能力によって自動化可能になる仕事については、減少が始まったばかりであり、タイムラインの先にある仕事は依然として安定しているか、あるいは成長している。このパターンは、変化のシグナルが研究者の予測通りに到着していることを示唆している。つまり、まず機械が現在引き継ぐことができる特定の職業において起こり、その後になって初めて、経済全体に影響を与えるのである。彼らは、自動化可能な仕事の割合が増えるにつれ、経済的影響は歴史的な規模となり、生産性の劇的な向上と価格の大幅な下落が同時に起こる可能性があると推定している。これは現代において前例のない組み合わせである。
この軌道は、政策と社会に対して深刻な課題を突きつけている。研究者たちは、経済が自然に調整されるのを待つことはリスクが高いと主張している。なぜなら、この移行の速度は、労働者が新しい役割のために再訓練を行う能力を追い越してしまう可能性があるからである。もし機械がほぼあらゆる仕事を遂行できるようになった場合、「新しいタスクが自動的に人間のための新しい仕事を生み出す」という伝統的な考えは、もはや成立しないかもしれない。代わりに、政府は、高い生産性と価格の下落が、広範な雇用喪失と同時に起こる経済に備える必要があるだろう。本研究は、変化は緩やかで控えめなものだと仮定するモデルに頼るのではなく、自動化可能と特定された具体的な職業リストを用いて、今こそ行動すべきであると結論づけている。現在の、あるいは近い将来の技術の射程圏内にある具体的な仕事に焦点を当てることで、社会は、人間の仕事の定義が根本的に変わってしまう未来への備えを始めることができるのである。
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