人工知能の進歩が広範囲にもたらす影響を論じた新たな研究について耳にしない日はほとんどない。数え切れないほどのコンサルティング会社やシンクタンク、シリコンバレーの著名人によれば、AIの応用は、私たちが想像もつかない形で生活を変えようとしている。
最大の変化は雇用に関わる。近い将来、何人の労働者が自動化の犠牲になるのか、広く憶測が飛び交っているが、大半の予測者はその数が数百万人に上ることで一致している。危機にさらされているのはブルーカラーの仕事だけではない。法律、会計、医療など、高度な技能を要するホワイトカラーの職業も同様だ。産業全体が混乱したり壊滅したりし、大学などの伝統的な機関も規模縮小や閉鎖を迫られるかもしれない。
こうした懸念は理解できる。現在の政治経済では、雇用が富の創出と所得分配の主な手段となっている。仕事があれば、人々は消費する手段を得て、それが生産を前進させる。AIをめぐる議論が大量失業の可能性や、将来必要になるかもしれない補償の形を中心に展開されるのは当然だ。
AIが私たちの共有する経済の未来に何をもたらすのかをよりよく理解するには、見出しの先に目を向ける必要がある。まずは、プロジェクト・シンジケートの論説執筆者たちの知見から始めよう。彼らは、現在の技術革命をより大きな歴史的文脈に位置づけ、AIが経済に及ぼす影響を評価している。彼らの分析によれば、AIは先進国と発展途上国の双方で雇用を確かに再編するが、仕事の未来は、はるかに大きな物語のごく一部にすぎない。
各AIに、その能力に応じて……
ノーベル経済学賞受賞者のクリストファー・ピサリデス氏とジャック・ビュギャン氏（マッキンゼー・グローバル・インスティテュート）は、政府が将来の市場ニーズに備えて労働者に「適切なスキル」を身につけさせるという課題に取り組めば、AI革命が「仕事の未来について悲観的なシナリオを生み出す」必要はないと述べる。ピサリデス氏とビュギャン氏は、新技術による雇用の喪失は目新しいものではなく、しばしば波のように起こると指摘する。「しかし、その過程を通じて、生産性の向上分は新たなイノベーション、雇用、産業の創出に再投資され、経済成長を促してきた。生産性の低い古い仕事が、より高度な職業に置き換わるのだ。」
SAPのCEO、ビル・マクダーモット氏も同様に楽観的で、「防ぐ力が私たちにあるディストピア的な未来を恐れても、得るものは何もない」と考える。人間を時代遅れにするどころか、AIの応用によって何百万人もの人々が「肉体労働につきものの危険で反復的な作業」から解放される可能性があると、マクダーモット氏は見る。また、「協働ロボット」の導入を例に挙げ、あらゆる分野でAI技術との将来の関係を形づくるのは「対立ではなく協働」だと指摘する。ただし、同氏がすぐに付け加えるように、この人間と機械の関係は自然に生まれるものではない。「変化を主導する人々」は「人間的な要素」を見失ってはならず、「どれほど賢い機械にも決してできないことがある」という事実も忘れてはならない。
しかし、ローラ・タイソン氏（カリフォルニア大学バークレー校）は、新たな「スマートマシン」の設計よりも「それを取り巻く政策」のほうが重要だと警告する。タイソン氏によれば、技術変化は実際にすでに30年にわたって労働者の職を奪っており、米国の製造業で失われた雇用の推定80%を占めている。同氏は、「教育や技能にかかわらず、中間層の所得を得られなくなる労働者が増える『良質な雇用のない未来』」に向かっている可能性があると見る。このリスクを最小限に抑えるため、同氏は先進国の政策立案者に対し、「教育・訓練プログラムなど、職を失った人々を支援する措置や、賃金保険、生涯にわたる再訓練ローン、持ち運び可能な医療・年金給付を含む所得支援と社会的セーフティネットに重点を置く」よう求める。
AIを歓迎する人々や懸念する人々がいる一方、現在の警告は時期尚早だと考える人々もいる。例えば、タイソン氏のカリフォルニア大学バークレー校の同僚であるJ・ブラッドフォード・デロング氏は、「ロボットへの恐怖をあおり、問題を『人工知能が米国人の仕事を奪う』と捉えるのは、まったく役に立たない」と考える。長い歴史的視点から、デロング氏は、市場経済の中で起きた技術進歩が、非熟練労働者を直接貧困化させた事例は「比較的少ない」と論じる。それでもタイソン氏と同様に、「労働者はますます高度化する技術を使えるよう教育・訓練を受けなければならない」とし、「適切な所得分配を維持する」には再分配政策が必要だと指摘する。
検討されている選択肢
所得格差の抑制は、実際、デジタル時代の主要課題の一つだ。考えられる対策の一つはロボット税で、この考えは欧州議会のマディ・デルヴォー氏が初めて提案し、後にマイクロソフト創業者のビル・ゲイツ氏も支持した。ノーベル経済学賞受賞者のロバート・シラー氏は、この考えが多くの方面から嘲笑を浴びているものの、検討に値すると指摘する。ロボット化には「政府の介入を正当化する明白な外部性」があるからだ。さらに、「より累進的な所得税も『ベーシックインカム』も『幅広い国民の支持』を得ていないことを踏まえると、明白な代替策もない。
しかし、ヤニス・バルファキス氏（アテネ大学）は、別の解決策を提示する。「すべての資本から得られる収益を財源とする、ユニバーサル・ベーシック・ディビデンド（UBD）」だ。バルファキス氏の構想では、社会そのものが「あらゆる企業の株主となり、配当がすべての市民に均等に分配される」ため、自動化の進行や企業収益の増加が社会の安定を脅かすことはない。少なくともUBDは、自動化で失われた所得の一部を市民が取り戻したり補ったりする助けになると、同氏は主張する。
同様に、カウシク・バス氏（コーネル大学）は、「成長を促すうえで欠かせない市場のインセンティブを損なったり中央集権化したりせず、利益分配の仕組みを拡大すること」に、より重点を置くべきだと考える。具体的には、不当な「規模の利益」を享受する新たなテック独占企業の台頭に対処するには、「国民全員に経済利益の一定割合を受け取る権利」を与える必要がある。同時に、「各社内でより幅広く株式を分散させることを義務づける法律」によって、「従来の独占禁止法」を置き換えることになる。
アジア開発銀行のスティーブン・グロフ氏が指摘する別の選択肢は、自動化の対象になりにくい分野へ労働者を導くことだ。例えば、「政府は、コミュニケーションや交渉など、機械より人間のほうが得意なスキルへの投資を行う企業に、補助金や税制優遇措置を提供すべきだ」。ブルッキングス研究所のケマル・デルヴィシュ氏が挙げるもう一つの案は「ジョブ・モーゲージ」だ。特定のスキルを将来必要とする企業が、「そのスキルを習得しようとする人に対し、将来の採用内定を含む一種の支援者となる」仕組みである。
さらに根本的なレベルでは、アンドリュー・ワハテル氏（中央アジア・アメリカン大学学長）は、「人間を人間たらしめるスキル」を教えることで、人々をAI時代に備えさせるべきだと論じる。明日の労働者には、「人間の価値をもはや当然のものと見なせない世界を生き抜くため、倫理についての訓練が必要になる」と同氏は指摘する。
絶え間ない競争から降りる
とはいえ、こうした考えは有用であるものの、デジタル時代の根本的な問いには答えていない。なぜ私たちは、今も仕事を必要としているのか。結局のところ、AI技術が必要な財やサービスの大半をより低コストで提供できるなら、なぜ貴重な時間を労働に費やすべきなのだろうか。従来型の雇用を維持しようとする衝動は、働いて消費するという動きが成長を促した産業時代の名残だ。しかし今や、資本の成長が雇用の伸びを上回り、そのモデルは崩れつつある。
資本、土地、労働は産業時代を支える三本柱だった。しかし、デジタル化といわゆるプラットフォーム経済によって土地の価値は低下し、AI革命はいま、多くの労働を時代遅れにする恐れがある。完全自動化された未来に向けた問いは、仕事と所得、そして所得と消費を切り離せるかどうかだ。それができなければ、ロバート・スキデルスキー氏（ウォーリック大学）が述べるように、「ますます大量の消費財を生産するため、機械と競争する運命にある世界」に向かうかもしれない。
幸い、AI革命は別の未来への希望をもたらす。ニュー・エコノミック・シンキング研究所のアデア・ターナー氏が指摘するように、「太陽光を動力源とし、ロボットが製造し、人工知能システムが制御するロボットが、人間の福祉を支える財やサービスの大半を届ける世界」は容易に想像できる。同時に、社会理論家ジェレミー・リフキン氏は、著書『限界費用ゼロ社会』で、共有プラットフォームが数え切れないほどの新しい財やサービスを生み出す可能性や、消費者に費用を負担させることなく、そうしたプラットフォームを収益化する新たなビジネスモデルが登場しうることを示している。
荒唐無稽に聞こえるなら、すでに起きていることを考えてみよう。世界中の何十億人もの人々が、Facebook、WhatsApp、Wikipediaなどのプラットフォームを無料で利用している。デロング氏が指摘するように、「これまで以上に私たちは、市場価値ではなく使用価値を通じて社会福祉に寄与する商品を生み出している」。また人々は、「収益の流れが、あっても付随的な広告に結びついたごくわずかなものにすぎない情報技術システムとのやりとり」に、ますます多くの時間を費やしている。
AIの進歩に伴い、ネットワーク効果と「集合知」を基盤とする、オープンソースのコミュニティにも似た拡大中の「フリーミアム」経済から、私たちはより多くの製品やサービスを消費できるようになるかもしれない。同時に、並行するプレミアム経済の担い手は、AIを基盤とするシステムを活用し続け、新たな価値を引き出すだろう。高度なAI経済では、従来の仕事に就く人は減り、政府の税収は少なくなり、国のGDPは縮小するだろう。それでも誰もが、所得から切り離された幅広い財を自由に消費でき、より豊かになる。
雇用の終焉
このようなシナリオでは、仕事は必需品ではなく、ぜいたく品や趣味になる。より多くの所得を求める人には、今日の暗号資産マイナーと同じように、データマイニングで稼ぐ機会が生まれる可能性が高い。しかし、その所得が役立つのはAIでは生産できない製品やサービスの購入に限られるため、取引はブロックチェーン・ネットワーク上で運営されるニッチ市場に限られるだろう。オックスフォード大学のマチェイ・クジエムスキ氏が述べるように、AIは「人間の生活を変える」だけでなく、労働する存在としての自己認識を出発点に、「人間であることの境界と意味」も変えていく。
繰り返すが、これは荒唐無稽、あるいはユートピア的に聞こえるかもしれない。しかし、産業時代の経済構造を維持するという現在の議論より、未来をより現実的に描いている。例えば、資本から地代を得る人々をはじめ、すでに労働を売って生計を立てていない人は大勢いる。AI社会では、マックス・ウェーバーが論じたプロテスタントの労働倫理は、徐々に時代遅れになっていくだろう。ドイツの哲学者ヨーゼフ・パイパーが思い描いたように、労働はより高次の人間活動に道を譲る。70年以上前、パイパーは「現代人は生きるために働き、働くために生きている」と指摘した。「しかし、古代や中世の哲学者にとって、これは世界を捉える奇妙な見方だった。むしろ、余暇を得るために働くのだ、と彼らは言うだろう。」
AI経済では、人々は身体を動かして余暇を楽しむとき、「グリーン」な消費を選ぶとき、あるいは物語や写真、動画を共有するときに、自分のデータから「所得」を得るかもしれない。こうした活動はいずれも、今日すでにさまざまなアプリを通じて報酬を生み出している。しかし、プリンストン大学のハロルド・ジェームズ氏は、労働が新たな余暇の形に置き換わることには大きな危険があると考える。とりわけ、AIが大半の知的労働を取り込むことで「愚かな経済」が到来し、認知能力が衰えるのではないかと懸念する。肉体労働に取って代わった技術が、座りがちな生活と肥満の増加をもたらしたのと同じだ。
しかし私の見解では、未来の技術が、人々により賢く、より創造的に生きる機会をさらに与えないと考える理由はない。結局、AIの恩恵を十分に得るには、想像力を働かせること自体が必要になる。さらに何百万人もの人々が、子どもや病人、高齢者、その他の弱い立場にある人々の世話など、ロボットには不向きな社会的活動を行えるようになる。そしてさらに何百万人もの人々がフリーミアム経済の余暇と労働が交わる活動に携わり、そこでデータは新たな「天然資源」の中の最高のものとなる。
仕事のない社会を機能させる
それでも、この未来像が実現する保証はない。新たな経済モデルだけでなく、新たな統治形態と法的枠組みも必要になる。例えばクジエムスキ氏は、「AI時代にすべての人々に力を与えるには、主要企業ではなく、一人ひとりが自ら生み出すデータを所有する必要がある」と論じる。自由・民主主義研究所のエルナンド・デ・ソト氏は、すべての人々がデータに平等にアクセスできるようにすることも、同じくらい重要だと付け加える。
こうした要請は、AI革命をめぐる根本的な倫理上の問いを浮き彫りにする。最終的に、新技術を管理するために私たちがつくる規制や制度には、深く根付いた価値観が反映される。しかしその結果、国によって規制や制度の発展の仕方が異なる可能性がある。欧州議会の欧州自由民主同盟（ALDE）グループに属するガイ・フェルホフスタット氏はこれを懸念し、プライバシーや安全への懸念が比較的小さい政府が先に基準を定める前に、欧州の仲間たちが今すぐAIの基準づくりに着手するよう促している。
安全性に関して、コネチカット大学の哲学者スーザン・リー・アンダーソン氏は、「許容できる行動とは何かについて倫理学者の合意がある領域に限り、機械が自律的に機能することを認めるべきだ」と論じる。さらに広く、AI技術の倫理的な運用手順を策定する人々に対し、「倫理学は哲学の中で長く研究されてきた分野」であり、「一般の人々の直感をはるかに超える」ものだと注意を促す。
この点を強調するように、プリンストン大学のピーター・シンガー氏は、AI開発者がすでに直面している、明確な解決策のないさまざまな倫理的ジレンマを挙げる。例えば、自動運転車は「道路を横切る子どもをはねないよう進路を変えるべきか、たとえ乗客を危険にさらすことになっても」と問いかける。シンガー氏は、AIをチェスや囲碁で人間に勝てるだけの機械と考えることに警鐘を鳴らす。「明確なルールと目標のあるゲームでAIを使うことと、環境の予測不可能性によってソフトウェアの誤りが明らかになり、悲惨な結果を招きかねない現実世界でAIを稼働させることは、まったく別のことだ」と同氏は記す。
AIへの反発が起きる可能性は、特に公共サービスで高まるだろう。ロボットが個人記録を管理したり、子どもや高齢者、病人、社会的に疎外された人々と接したりする可能性があるからだ。MITスローン経営大学院のサイモン・ジョンソン氏とジョナサン・ルアン氏が指摘するように、「私たちには簡単なことでも、最も高度なAIにとっては難しい。反対に、私たちが難しいと考えることを、AIは簡単にこなすことが多い」。したがって、安全性だけを考慮するのではなく、どこで、いつAIを導入すべきか、また導入すべきでないかを見極めることが課題となる。
さらに民主主義国家は特に、AIの応用を担う人々の責任を問う枠組みを整える必要がある。AIは高度な技術を要するため、政府は公共サービスへの応用を第三者の設計者や開発者に委ねざるを得ない可能性が高く、民主的なプロセスにリスクをもたらしかねない。しかし、オックスフォード大学の倫理学者ルチアーノ・フロリディ氏は、反対のシナリオを懸念する。つまり、「AIが技術者や管理者の一団によって管理されなくなり」、何十億人もの人々が「スマートフォンやその他の機器で利用できる」ようになることだ。
幅広い課題
結局のところ、未来への道筋を定める政策立案者は、避けられない変化を遅らせたり妨げたりするのではなく、AIを活用するフリーミアム経済への円滑な移行を確実にすることに注力しなければならない。過去の自動化の時代に行われた政策介入を手本にすべきだ。ニューヨーク大学のヌリエル・ルービニ氏が指摘するように、「19世紀後半から20世紀初頭の指導者たち」は「産業化の最悪の側面を最小限に抑えよう」とした。その結果、児童労働が廃止され、労働時間は徐々に短縮され、「弱い立場にある労働者を守り、（しばしば脆弱な）マクロ経済を安定させるための社会的セーフティネットが整備された」。
より最近の成功例として、新たなビジネスモデルを生み出す「グリーン」政策がある。こうした政策には、固定価格買い取り制度、炭素クレジット、排出権取引、日本の「トップランナー制度」などがある。フリーミアム経済について考える際、政府は自動化オフセットの導入を検討すべきだ。労働を代替する技術を導入する企業に対し、それに応じた割合のフリーミアム商品やサービスを市場に投入するよう求める仕組みである。
より広く言えば、教育、技能訓練、雇用、所得分配に関する政策はすべて、今やAI後の視点を前提とすべきだ。フロリディ氏が指摘するように、そのためには、私たちが深く抱いている信念の一部に疑問を投げかける必要がある。「自律型AIシステムが私たちの選択を予測し、操作できる世界は、自由の意味を考え直すよう迫るだろう」と同氏は述べる。同様に、教育、技能、仕事、賃金の意味と目的も再考しなければならない。
さらに、ほとんどのものが無料で、あらゆる支出がぜいたくとなる状況に合わせて、経済価値を捉え直す必要がある。そのような条件下で適切な資本所有の形を決めなければならない。そして、人々が社会に貢献するための新たなインセンティブをつくる必要もある。
そのためには、新たな所有権、新たな統治の仕組み、新たなビジネスモデルが必要となる。言い換えれば、まったく新しい社会経済システムが必要だ。私たちが形づくり始めるか、それともそのシステムに形づくられるかのどちらかである。
