Artificial Intelligence Exposure, Tacit Experience and Occupational Wage Growth

機械がどのように仕事を変化させるかという物語は、長らく人間のスキルとコンピュータの能力との単純な競争として語られてきた。数十年にわたり、経済学者や研究者たちは、あるタスクがいかに簡単に一連のルールとして書き下せるかに基づいて、どの仕事が消え、どの仕事が繁栄するかを予測しようとしてきた。もし仕事が明確なチェックリストに従うことに依存しているならば、コンピュータが最終的にそれをより速く、より安価に実行できるだろう、というのがこれまでの考え方であった。しかし、もし仕事が人間の直感や創造性、あるいは混沌とした予測不可能な状況に対処する能力を必要とするならば、それは安全であると想定されていた。この見方は、テクノロジーを、家を襲う嵐のように、労働者に直接作用する力として扱っている。しかし、新たな視点は、結果は嵐そのものよりも、その家がどのように建てられているかに依存するということを示唆している。それは、仕事の価値が、労働者が従う形式的なルールにあるのか、それとも長年の実践を通じて得られる深い、言葉にならない判断力にあるのかを問うものである。

中国紀霖大学のZezhong Shangによる最近の研究は、2018年から2024年までの米国労働市場を調査することで、この概念を探求している。この研究は、人工知能、特に言語を用いて読み、書き、推論することができる新しい波のツールの台頭に焦点を当てている。著者は単に、ある仕事がこれらのツールにさらされているかどうかを問うているのではない。代わりに、その仕事が要求する知識のタイプが、AIへの露出が増加した際に賃金の伸び方にどのように影響するかを調査している。中心的な発見は、「暗黙的経験」——実践、失敗、そして不確 certainty（不確実性）の中での航海を通じて得られる知恵——に大きく依存する仕事は、人工知能にさらされることで賃金がより速く上昇しているということである。対照的に、「形式化された知識」——容易に書き留められ、教室で教えられ、あるいはマニュアル化できる情報——に主に依存する仕事は、異なるパターンを見せているが、研究ではこの結果はあまり安定しておらず、コントロール変数に対して敏感であると注記されている。この研究は、仕事の未来は単に機械ができることについてではなく、ルールが崩れたときに、判断し、交渉し、責任を取るという人間の能力を、組織がいかに価値付けるかによって決まることを示唆している。

これを理解するためには、まず研究者がどのように仕事の景観を測定したかを見なければならない。彼らは、どの職業が人工知能の影響を最も受けやすいかをマッピングした、広く使用されている指標から始めた。この「AI職業露出指数（AI Occupational Exposure Index）」と呼ばれる指標は、新しいテクノロジーの能力と人々が日々行うタスクがどこで重なるかを示すレーダーのような役割を果たす。しかし、レーダーだけでは職場の中で何が起きているかを伝えることはできない。それが実際にテクノロジーを採用しているのか、日常のルーチンをどのように変えるのか、あるいは労働者が昇給を得るのかどうかまでは示さない。このギャップを埋めるために、著者は米国労働省のO*NETデータベース（技能や要件に関する膨大な情報の貯蔵庫）を用いた2つの新しい尺度を構築した。

第一の尺度は「形式化された知識指数（Codified Knowledge Index）」である。これは、仕事の形式的かつ文書化された部分を捉えるものである。これには、特定の知識領域、学校で教えることができる基礎的なスキル、そして専門的な資格や徒弟制度の必要性が含まれる。これらは、ルールブックや教科書に書き起こすことができる仕事の要素である。第二の尺度は「暗黙的経験指数（Tacit Experience Index）」である。これは、実践を通じて学ばれ、言語化することが困難な部分を捉える。これには、エラーを予見すること、他者と交渉すること、不確実性の下で意思決定を行うこと、そして結果に対して責任を取ることといったスキルが含まれる。これらは、マニュアルを読んだからではなく、これまで経験してきたからこそ、危機に対処する方法を知っている熟練した専門家の資質である。

研究チームはその後、これらの尺度を全米26,697の州と職種の組み合わせに基づく賃金データと組み合わせた。彼らは、生成AIの急速な出現が見られた期間である2018年から2024年の間に、賃金がどのように変化したかを調査した。彼らは具体的な問いを立てた。「人工 intelligence への露出の度合いは、仕事が形式化された知識に重きを置いているか、あるいは暗黙的経験に重きを置いているかに応じて、賃金の伸び方に異なる影響を与えるか？」という問いである。彼らが見出した答えは、明確であり、統計的に有意であった。

研究者が高いレベルの暗黙的経験を伴う仕事を見たとき、人工知能への露出が1標準偏差増加することは、賃金の急激な上昇と関連していることが分かった。平たく言えば、仕事が長年の実践から得られる判断力や経験に依存していればしているほど、人工知能が普及するにつれてその賃金は上昇する傾向があった。この関係は、仕事の開始時の賃金、所在する州、および要求される形式的な知識を考慮した後でも成立していた。このパターンは強固であり、様々なチェックやデータの異なるグループ化の方法を経ても維持された。これは、高度な言語ツールの時代において、出力を解釈し、例外を管理し、重大な決定を下す能力が、雇用主にとってより価値が高まっていることを示唆している。

逆に、形式化された知識に重きを置く仕事については、異なるパターンが見られたが、著者はこの結果が不安定であると述べている。これらの役割においては、人工知能への露出が高まることは、賃金の伸び率の鈍化またはマイナスに関連していたが、この知見はコントロール変数や指数の構成に対して敏感である。これは、形式的な教育や資格が無用であることを意味しない。データは、これらの仕事が依然として形式的な知識を必要としており、その知識が問題を定義し、機械の作業を検証するために不可欠であることを示している。しかし、研究は、書かれたルールに従うことが主な目的である仕事の特有の優位性が、それらのルールを容易に複製し操作できるツールの前で減少していることを示唆している。仕事の価値は、ルールを暗唱する能力から、ルールが適用されないグレーゾーンをナビゲートする能力へとシフトしているのである。

研究者たちは、自分たちの発見が何を証明し、何を証明していないのかを明確にするよう注意を払った。彼らは、人工知能が具体的にどのように使用されているかを見るために、個々の労働者や特定の企業を追跡したわけではない。彼らは、採用の強度や、一台の機械が単一の給与に与える直接的な因果関係を測定したわけでもない。代わりに、彼らは経済全体における広範なパターンを観察した。結果は、仕事の組織化が重要であることを示している。2つの仕事が同じレベルの人工知能への露出を持っていたとしても、一方が深い実践的経験に依存し、もう一方が主に形式的なルールに依存している場合、それらの賃金軌道は分かれることになる。この研究は、労働市場が、事前の記述されたスクリプトに従う能力よりも、特定の状況下での判断力——つまり、特定の状況においてその場で起こる思考——という人間の能力に対して報酬を与え始めていることを示唆している。

この区別は、なぜ一部の労働者が繁栄し、他の労働者が苦戦しているのかを説明する助けとなる。たとえ彼らがテクノロジーの影響を同様に受けているように見える分野で働いていたとしてもである。これは、唯一の安全な仕事は自動化に対して完全に免疫を持っている仕事であるという古い考えに異議を唱えるものである。むしろ、最も回復力のある労働者は、その価値が経験と、予期せぬ事態に対処する能力に結びついている人々であることを示唆している。また、本研究は、変化の方向がテクノロジー自体によってのみ決定されるのではないことも強調している。それは、雇用主がどのように仕事を組織化し、何を報酬として与えるかを決定することによって決まる。もし企業が人工知能を使用してコントロールを中央集権化し、労働者の裁量を奪うのであれば、その恩恵は従業員には届かないかもしれない。しかし、もし彼らが、複雑さを管理することにすでに長けている労働者をサポートするためにそれを使用するのであれば、それらの労働者の報酬は成長する可能性がある。

これらの知見は、仕事の未来に関する進行中の議論にニュアンスを加えている。これまでの研究は、タスクが定型的（ルーチン）か非定型的（ノンルーチン）かに焦点を当てることが多かった。本研究は、新しい世代の人工知能においては、その区別が曖昧になりつつあることを示唆している。機械は今や、コードを書いたり複雑なレポートを要約したりといった、かつては非定型的とされていた多くのタスクを実行できる。残されているのは、知識の源泉の違いである。研究は、労働市場が、データベースに記録できる知識と、実践者の精神の中に存在する知識を区別していることを示している。人工知能が仕事の形式化された部分を扱うことが可能になるにつれ、暗黙的で経験的な部分に対する経済的なプレミアムは高まっているようである。

結局のところ、この研究は、人間の仕事の価値がどのように再形成されているかを示す地図を提供している。それは、人工知能の時代におけるより良い賃金への道は、より多くの事実を知ることや、より多くのルールに従うことではなく、仕事を行うことから得られる実践的な知恵を深めることにあるかもしれないと示唆している。この研究は、すべての経験豊富な労働者が昇給することを保証するものでも、すべてのルールに基づいた仕事が消滅することを約束するものでもない。それは単に、明確な傾向を明らかにしている。現在の経済情勢において、判断力を発揮し、問題を予見し、責任を取る能力は、マニュアルに従う能力よりも、賃金上昇の強力な原動力となっているのである。テクノロジーが進化し続ける中で、組織がこれらの人間的な資質をどのように価値付けるかが、誰が新しいツールの恩恵を最も受けるかを決定することになるだろう。