最近、米国連邦準備制度理事会のウォラー理事は、多くの米国大手企業のCEOたちが私的に人工知能による大量のリストラを示唆していると明らかにしました。多くの人はこの発言に対してあまり真剣に受け止めていません。なぜなら、現時点での人工知能の発展レベルやコストは、大量の人間の代替に十分な段階には達していないからです。しかし、この「自己満足」の態度は根本的に誤りです。現在のAIと雇用に関する主流の見方は次の通りです：AI技術はまだ十分に成熟しておらず、生産性の向上も微々たるものだ。将来的にAIが十分に強力になったときに初めて人間の仕事を代替し始め、大規模な失業を引き起こす可能性がある。言い換えれば、多くの人は「大規模失業」を物語の最後に置いています。それはAIが成熟した後の結果だと考えているのです。しかし、経済史や現在のマクロ経済データを注意深く分析すると、全く逆で、より論理的な結論が見えてきます。それは、大規模失業はAIの生産性向上の結果ではなく、その前提条件だということです。企業はまず、徹底的な組織再構築を経験しなければなりません。古いポジションの削減、既存のプロセスの解体、AIを中心に据えた生産方式の再設計を行うことで、初めて生産性は本格的に向上します。失業の波はAIが「成熟した後」に現れるのではなく、むしろAIが「役立つ小道具」から「コアな生産エンジン」へと変わるその転換期にこそ起こるのです。
AIが本当に生産性の向上を実現するには、必然的に大規模な失業が先に現れる必要がある
最近、米国連邦準備制度理事会のウォラー理事は、多くの米国大手企業のCEOたちが私的に人工知能による大量のリストラを示唆していると明らかにしました。
多くの人はこの発言に対してあまり真剣に受け止めていません。なぜなら、現時点での人工知能の発展レベルやコストは、大量の人間の代替に十分な段階には達していないからです。
しかし、この「自己満足」の態度は根本的に誤りです。現在のAIと雇用に関する主流の見方は次の通りです：AI技術はまだ十分に成熟しておらず、生産性の向上も微々たるものだ。将来的にAIが十分に強力になったときに初めて人間の仕事を代替し始め、大規模な失業を引き起こす可能性がある。言い換えれば、多くの人は「大規模失業」を物語の最後に置いています。それはAIが成熟した後の結果だと考えているのです。
しかし、経済史や現在のマクロ経済データを注意深く分析すると、全く逆で、より論理的な結論が見えてきます。それは、大規模失業はAIの生産性向上の結果ではなく、その前提条件だということです。
企業はまず、徹底的な組織再構築を経験しなければなりません。古いポジションの削減、既存のプロセスの解体、AIを中心に据えた生産方式の再設計を行うことで、初めて生産性は本格的に向上します。失業の波はAIが「成熟した後」に現れるのではなく、むしろAIが「役立つ小道具」から「コアな生産エンジン」へと変わるその転換期にこそ起こるのです。