同じ週に正反対の結論を盛り込んだ主張が相次いで出た。ベンチャーキャピタルa16zのジェネラルパートナー、デビッド・ジョージ氏はエッセイで、AIがホワイトカラー人材を追い出し恒久的な失業階層をつくるという予測を誤った経済学であり虚構だと反論した。反対側では、米国の大卒若年層の雇用指標がはっきりと悪化しているという診断が続いた。двух двух の主張が見ている対象は同じではない。
ジョージ氏が狙ったのは「労働塊の誤謬」だ。世の中に必要な仕事の総量が決まっていて機械が一つを取れば人の取り分が一つ減るという前提を指す言葉だが、彼はこの前提から間違っていると見た。20世紀初めの農業機械化で米国の雇用の3分の1が消えたが、その人材が工場と事務所へ移っていったという事例が根拠として示された。アポロ・グローバル・マネジメントのチーフエコノミスト、トルステン・スロック氏もジェボンズのパラドックス、つまり技術の費用が安くなるほどかえってその技術を使う需要が増えるという論理を挙げて雇用増加の側に立った。
総量統計はこちらの側を支持する。NBERや連邦準備銀行などの研究で、AI導入後の総雇用の数値に有意な変化は確認されなかった。カーネギー国際平和財団はAI労働論争の参加者を驚愕派、忍耐派、熱狂派に分け、a16zを熱狂派に分類した。AI投資で収益を上げる側の楽観だという利害関係も合わせて指摘される。
ところが総量を取り除いて年齢層別に入っていくと絵が変わる。スタンフォード大の研究は、ソフトウェア開発をはじめとする「AI露出職種」の雇用が13%減ったと見た。22-25歳の若年層の雇用は6%減少した一方、高年齢層の雇用は増えた。同じ技術が同じ会社に入っても衝撃が特定の年齢層に集まるという意味だ。
米国の22-27歳の大卒失業率は2022年の4.1%から今年2月に5.6%へ上がった。ニューヨーク連邦準備銀行の基準による大卒者の不完全雇用率は43%の水準だ。フリーランスプラットフォームのUpworkの調査では、企業経営陣の64%がAIを理由に新入社員の採用を減らすか止める計画だと答えた。英国のIPPR研究所は、AI拡散の1次的な衝撃が女性、若者、低賃金労働者の割合が高いエントリーレベルの事務職に集まっていると診断した。
就職準備の現場の風景も変わった。デューク大を卒業したブンミ・オミソレさん(22)は、AI書類フィルターを通過しようとChatGPTでキーワードを応募書類に埋め込むと語った。エイモン・モートンさん(23)はインターンの応募書類を453回出した末にYouTubeに入った。
米国の新入社員採用公告でAI活用能力を求める割合は近年2倍ほど増えた。この変化の原因がAIなのか、利上げ期の技術企業の人員削減のような他の要因が一緒に作用した結果なのかは切り分けが難しい。
代替と再設計を分けて見る視点もある。BCGの報告書「AIは仕事を代替するより再設計する」は、完全に消える仕事を10-15%、業務構成が組み直される可能性が高い仕事を半分以上と推定した。この推定の対象国と見通しの年度は公開された範囲の外だ。
ファン・ヒョンジュンBCGコリア代表は、この論旨を盛り込んだコラムをこの日の紙面に載せた。アントン・コリネク氏ら経済学者がAGIの実現時に労働そのものが選択事項になる状況を警告したことも、同じ論争の一つの分かれ道だ。
AIがコーディングと分析の参入の敷居を下げるという事実そのものには双方が同意する。解釈だけが正反対だ。一方は誰でも開発者になれると読み、もう一方はその低くなった敷居が本来新入社員が学びながら耐えていた仕事を消したと読む。実際に減ったのは仕事の総量より、初心者が不慣れに働きながら実力を積むことができた時間だ。
韓国のデータで同じ絵を確認するには青年失業率と新入社員の採用公告数を一緒に置いて見なければならないが、その作業は行われなかった。今月29日、東国大ソウルキャンパスでは技術以後の労働をテーマにした学術大会が開かれる。イ・グァンソク ソウル科学技術大教授、ホン・ナムヒ延世大教授、パク・ソヒ雇用労働部労働基準監督官らが発表者として登壇する。
技術が人を代替するのかという問いは大きすぎる。実際に答えが必要なのは、23歳が最初の職場で3年分の不慣れな仕事をしながら学ぶ機会が残っているかだ。453回の応募書類は、その機会の値がどこまで上がったのかを示す記録だ。
