第四次産業革命は、人工知能（AI）をその主要な推進力の一つとして、大きな変化をもたらすと期待されている。AIによる自動化は、とりわけ労働市場に大きな混乱をもたらすと見込まれている。 2013年のオックスフォード大学の研究は、米国の雇用のほぼ半分がコンピュータ化によって失われる危険にさらされていると推定した。同様に、2017年のマッキンゼーの報告書は、2030年までに仕事の3分の1が自動化によって代替されうると指摘している。国や産業、職業によってこうしたリスクへの受けやすさは異なり、その結果、これらの変化は再分配的な影響をもたらすことになる。つまり、AIは国家間および国家内の両方で経済格差の拡大につながると見込まれている。
しかし、技術革命が雇用を脅かし社会を覆してきたのは、今回が初めてではない。第一次産業革命も同様の懸念を生み、国家間の所得における「大分岐」の引き金となった。工業化した国々は豊かになり、そうでなかった国々は取り残された。技術進歩が次々と飛躍するたびに、その格差は広がってきた。
AIによる自動化は社会全体に大きな生産性向上をもたらすものの、それでも勝者と敗者を生み出すだろう。経済学者は通常、こうした労働市場の衝撃を抽象的に語り、離職した労働者は再教育を受け、経済の他の分野へ移行できると考えている。しかし現実には、この移行には長い時間を要する。ケインズは「長期的には、我々は皆死んでいる」と述べたことがある。そして一部の人々は、新たなパラダイムで求められる必要な技能を持っていないことに気づくだろう。したがって、AIがもたらす分配への影響を、政策立案において最優先で考慮しなければならない。
コンピュータの時代（第三次産業革命）は、グローバル化とともに、国内における格差拡大の時代をもたらした。今や第四次産業革命は、二つの面で新たな大分岐を生み出す態勢にあるように見える。
第一に、すでに豊かで技術に精通した国々は、AIを活用し、その生産性向上の恩恵を取り込む準備が整っている。逆に、AIによる自動化は新興国における従来のオフショアリングモデルによる発展を崩壊させるだろう。これらの国々は低コスト・低賃金という優位性を失うからである。これにより、持つ国と持たない国の格差は広がるだろう。
第二に、AI技術には国内の人口動態上の偏りがあり、民族・人種の違いに沿った経済格差を一層深刻化させるだろう。例えば、AIは富裕層に有利である。富裕層はAIを購入し、生活に取り入れる余裕があるからだ。また、ビッグデータのアルゴリズムが（過去の）データに組み込まれた構造的な偏りを取り除けなければ、AIは根深い社会的偏見を永続化させるおそれもある。さらに、AIがもたらす利益は主に資本の所有者に帰属する一方で、この技術そのものは労働を大きく代替する性質を持つ。そして最も重要なことは、AIによる自動化によって失われる仕事が、特有の民族的パターンを持っていることである。
われわれの不平等には、すでに明確な人口動態上のパターンが存在する。例えば米国では、一般人口の民族構成は、ミリオネア層の民族構成とは異なっている。さらに、ミリオネア層も、ビリオネア層とは大きく異なる。つまり、上位1％は下位99％を映し出しておらず、0.01％は上位1％のようには見えない。
しかし、AIによる自動化がもたらす人口動態上の偏りが最も明確に表れるのは、雇用の喪失においてである。これは、雇用や産業の人口構成が民族的な側面を持つため、職の喪失の規模に特徴的な民族・人種的パターンが生じるからである。例えば、(1) カナダのトラック運転手は圧倒的に男性、白人、そして地方在住者が多い。(2) カリフォルニア州では、民族的フィリピン系女性（大半が女性）が看護師の4人に1人を占める。AIがこうした職を代替すれば、これらの集団の失業が増大することになる。
下の図は、カナダにおける産業別の労働力の民族構成（ビジブル・マイノリティ（VM）の地位）を示している。カナダは、多様な人口構成を持ち、かつ国の統計機関が民族的背景別に雇用の特徴を追跡しているため、良い事例研究の対象である。さらに、AIによる自動化がもたらす恩恵とリスクが現実のものとなっている豊かな国でもある。
カナダの職業ごとのコンピュータ化の確率を踏まえ、2016年国勢調査のデータを用いて、ビジブル・マイノリティ集団別にカナダの労働力の自動化確率を集計することができる。下の表は、ビジブル・マイノリティの地位別のカナダの労働力を示している。5列目は、既知の確率を持つ333の職業分類（NOC）の自動化確率の平均である。これは、オックスフォード論文の前提の下で、コンピュータ化によって失われる仕事の割合と考えることができる。6列目は、AIによる自動化の衝撃が全体の失業率には中立である一方、集団ごとの自動化確率の違いが相対的な失業水準に影響するとした場合に生じる失業率を示している。
AIによる雇用への衝撃は、職業への参入パターンの違いにより、集団によって異なる影響を受ける。AIによる自動化で最も大きな打撃を受ける集団（5列目）は先住民であり、その雇用への衝撃は全国平均より14％高い。最も影響が小さい集団は韓国系であり、その自動化確率は全国平均のわずか88％である。
こうした違いは、すでに存在する失業のパターンの乖離をさらに拡大させる傾向がある。6列目は、AIによる自動化の衝撃が失業率に及ぼす分配的影響を示している。すなわち、AIによる自動化の確率の違いが、全体の水準を変えることなく、相対的な失業率にのみ影響した場合である。この結果、失業率の幅は10.0ポイント（2016年国勢調査）から11.5ポイント（中立的なAI衝撃）へと拡大することになる。
図3：カナダにおけるビジブル・マイノリティ集団別の職業のAI自動化確率
正確なパターンは国によって異なるものの、AIによって引き起こされる雇用喪失が民族によって特徴的なパターンを示すことは明らかである。AIによる自動化が雇用に与えるこの側面は、世界各国がますます多様化しているにもかかわらず、ほとんど検討されてこなかった。
AIがもたらす人口動態上の偏りは、社会的・政治的な課題を提起している。人種・民族間の緊張の結果として、多くの国で社会的不和が深まりつつあるのをすでに目の当たりにしている。実際、研究によれば、いわゆるポピュリズム運動の多くは、経済よりも人種・民族的な不安と深く関係していることが示唆されている。後者が学術界や政策立案者の大きな関心を集めているにもかかわらず、である。
AIの影響、とりわけ失業の衝撃は、多文化社会において顕著に現れるだろう。すでに存在する対照的な社会的指標をさらに悪化させるからである。上記のシナリオどおりに数字が推移すれば、カナダでは、黒人や先住民といったすでに社会的に周縁化されたコミュニティが、同胞以上にAIによる失業の打撃を受けることになる。
政府や政策立案者などは、AIの従来型の課題だけでなく、その分配的影響も考慮する必要がある。しかしこれまで、分配的影響は格差そのものに焦点が当てられてきたにすぎず、格差の人口動態的パターンには目が向けられてこなかった。こうしたパターンは、われわれの不協和な政治状況において一定の役割を果たしてきた。AIがもたらす人口動態上の偏りに対処しなければ、グローバル化と移民の時代において、世界は一層の政治的不安定化を目の当たりにする可能性が高い。
