AIの生産性向上強気シナリオ：言語モデルが経済成長を変革する方法

ソース：Blockworks
原題：ほぼすべてに対する生産性強気のシナリオ
元リンク：https://blockworks.co/news/productivity-bull-case

「生産性はすべてではないが、長期的にはほとんどすべてだ。」

— ポール・クルーグマン

全要素生産性（TFP）は、経済学者が技術革新が経済成長へ与える貢献度を測る指標です。すなわち、同じ投入量でより多くの産出を持続的に実現できる経済の能力を意味します。

したがって、これはおそらく経済学者にとって最も重要な測定値であり、より少ない資源でより多くを生産する継続的なプロセスこそが生活を向上させる方法だからです。

「国が長期的に生活水準を向上させる能力は、ほとんど完全に労働者一人当たりの生産性向上能力に依存している」とポール・クルーグマンは説明しています。技術こそがその実現手段であり、TFPはその測定方法です。

技術による生産性向上がどれほど重要かをより実感するため、次の点を考えてみてください。全米経済研究所（NBER）の最近の論文によると、年間TFP成長率が追加で0.5%増加すれば、現在の債務対GDP比率を維持したまま米国政府の財政を安定させられると推計しています。

0.5%!

大した数字に聞こえないかもしれませんが、もし今後10年間にわたって持続すれば、NBERは米国政府の債務予測を[image]兆ドルも下方修正できると見積もっています。30年間にわたり0.5%のTFP向上が続けば、米国政府の債務対GDP比率はNBERの基本予測より42ポイント、悲観的予測より80ポイントも低くなる見込みです。

政府財政の絶望的に見える現状を考えると、債務水準を維持できるシナリオは夢のように思えます。

しかし、Anthropicの研究者たちはさらに良い結果が期待できると考えています。

Anthropicは10万件の会話を調査し、「AI支援の有無でこれらの会話におけるタスクにかかる時間を推計し、より広い経済全体での生産性への影響を分析」しました。

その結論は？大規模言語モデルによって全要素生産性が1.1ポイント向上する可能性があるとしています。

1.1%!

0.5%で米国政府の財政が数十年も安定するなら、1.1%ならどうなるでしょうか？ほぼすべてが解決するかもしれません。

もちろん、この楽観的な予測に懐疑的な理由もあります。たとえば、研究ではAIが教員のカリキュラム作成を11分で済ませ、労働時間を4時間節約できるとしています。しかし、そうした時間短縮がどのように経済産出の増加につながるかを推計するには、かなりの仮定や精度の怪しい経済モデルが必要です。

つまり、研究が時間短縮について正しかったとしても、生産性については間違っているかもしれません。AIで生まれた時間を経済的に生産性のない活動（動画視聴やコンテンツ消費など）に使ってしまう可能性もあるからです。

この場合、AIは私たちの福祉（自由時間の増加(）は高めても、私たちの富（経済産出の増加)）は高めないことになります——人々には朗報ですが、債務問題の特効薬を期待する政府には助けになりません。

逆に、モデルは悲観的すぎる可能性もあります。「私たちはAIの普及率や、より高性能なAIによるさらなる生産性向上を考慮していません」と説明しています。

つまり、この研究は私たちが今と同じ使い方を今後10年間、改良なしの現行言語モデルで続けると仮定しています。

言語モデルは数ヶ月ごとに目に見えて進化しており、私たちはまだ使いこなし始めたばかりです。研究者が「AIによる生産性効果の概算下限値」だと述べるのは妥当です。

もしそうなら——もし1.1%がAIによる生産性向上の下限値なら——政府債務を返済でき、さらに余暇時間も大幅に増えるかもしれません。

しかもこれはAIの非物理労働への影響だけを考慮した場合です——ロボットが普及したらどうなるでしょう！

こうした楽観論を完全に否定するのは、企業がAIの設備投資や研究開発に計画している兆ドル単位の支出がすべて無駄になると考えるのと同じです。実際、その可能性もあります——技術革命は必ずしも予定通りに到来するとは限りません。

しかし、最も大きな楽観要因は、この推計が「既存タスクをより速く完了する」ことだけに基づいている点です——モデルは、AIによってタスクの遂行方法自体が根本的に変わる可能性を考慮していません。

「歴史的に見て、変革的な生産性向上——電化やコンピュータ、インターネット——は、既存タスクのスピードアップではなく、生産の根本的な再編から生まれた」と研究者は指摘しています。

こうした新しいやり方の影響はモデル化できませんが、そのインパクトは現在測定されているものより大きくなる可能性が高そうです。

研究者たちは希望的観測に対して、手法の限界や多くの仮定についても丁寧に記載しています。そして仮にすべての仮定が成立し、AI生産性が政府の債務問題を解決しても、立法者が再び支出を増やしてしまう可能性も高いでしょう。

しかし、避けられない財政課題を考えると、AI生産性の推計が正しい可能性が少しでもあるなら、私たちの考え方を見直す理由になります。政府財政は思ったほど解決不可能ではなく、長期的な経済見通しも一般的に考えられているより良いかもしれません。

長期的に見れば、生産性はほとんどすべて——そしてAIは私たちをはるかに生産的にする瀬戸際にいるのかもしれません。