Z世代は、AIが偉大な平等化装置になる、つまり24歳の若者がベテラン並みの成果を出せるようにするツールになると信じ込まされてきた。しかし経済学者デービッド・オートー(David Autor)氏の新研究は、AIはむしろ目先の遂行能力の差は縮める一方で、根本的なスキルの格差を広げる可能性があることを示唆している。

特許弁護士を対象とした3か月間の実験では、AIは経験年数を問わずドラフトの品質を向上させた。しかし研究者がツールを取り上げ、弁護士の独立した判断力を試したところ、平均的な改善を示したのは経験豊富な弁護士のみだった。若手弁護士には改善が見られなかった。

「我々の結果は、AIが自動的にスキルを平等化するという考えに異議を唱えるものだ」とオートー氏はFortuneへの書面回答で述べた。「我々のデータが示唆するのは、AIは遂行能力は平等化するが、スキルは不平等化するということだ。つまり、すでに基礎的なメンタルモデルを備えていた実務家だけが、自身の根本的なスキルセットを一段引き上げることができたのだ」

この研究では弁護士年齢ではなく経験で分類した。「シニア」とは7年以上の実務経験を指し、研究者はZ世代を独立した集団としては調査していない。しかし、この知見が最も直接関係するのは、専門的能力をまだ培っている段階のキャリア初期の労働者である。

中国ショックからAIへ

オートー氏はMIT経済学部の学科長であり、GoogleのTechnology and Society客員フェローでもある。同氏は経済学者デービッド・ドーン(David Dorn)氏およびゴードン・ハンソン(Gordon Hanson)氏とともに展開した「中国ショック」の研究で最もよく知られている。彼らの研究は、中国からの輸入競争が米国の製造業地域に永続的な打撃を与えたこと、そしてそれらの地域がグローバル化に関する楽観的な見方の予測ほど円滑に適応しなかったことを明らかにした。

影響が大きい労働市場では、賃金と労働力参加率が低下し、失業率が高水準にとどまる状態が少なくとも10年間続いた。近年、オートー氏とハンソン氏は「中国ショック2.0」を警告している。これは、米国の技術的リーダーシップとそれに伴う高賃金の職を脅かしうる、先端産業における中国の競争を指す。

Apollo Global Managementのトーステン・スローク(Torsten Slok)氏をはじめ一部の著名な経済学者は、「AIショック」が米国の労働力に与える影響において中国ショックと類似する可能性があると述べている。タフツ大学のバスカー・チャクラヴォルティ(Bhaskar Chakravorti)氏は、ラストベルトになぞらえて「ワイヤードベルト」という言葉を生み出した。

オートー氏はLinkedIn共同創設者のリード・ホフマン(Reid Hoffman)氏がホストを務めるPossibleポッドキャストへの出演で、この比較を退けた。中国ショックは米国企業にとって「純粋に否定的な競争のショック」として経験されたが、AIは生産性を高めるという「まったく異なる性質」を持つため、AI「はいかなる意味でも中国貿易ックの再現にはならないだろう」と同氏は述べた。

AIをめぐる議論は、中国ショックが覆した仮定の一分野に依拠している。それは、技術が定型業務を引き継げば、労働者は自然に上位のスキルへと進んでいくというものである。オートー氏はFortuneに対し、AIについての懸念は主に大量失業ではないと語った。

「AIをめぐって我々が直面しうる危険は、純減で大量の職を消し去ることではなく、同時に新しい領域を生み出しながら、一部の専門領域を消し去ることだ」と同氏は述べた。「それは合理的な取引に聞こえるが、旧キャリアを失う労働者は、一般に新しく生まれる役割を活かせる人々ではないのだ」

この特許法の実験が検証したのは、より狭い問いである。つまり、強力な新ツールを使用する労働者が、キャリアを進むのに必要な専門知識を実際に培っているのかどうかである。

良いドラフト、偏った学び

オートー氏と6人の共著者は、この研究を全米経済研究所(NBER)のワーキングペーパーとして発表した。この論文は査読を受けていない。ワーキングペーパーは、ジャーナルの審査前に議論とコメントのために公開されるものである。

この研究は、Googleと継続的な特許ドラフト作成の関係を持つ米国の知的財産法事務所11社の弁護士133人を対象に実施された。研究者は、当時未公開だったGoogle LabsのツールであるカスタムAI特許ドラフト作成アシスタントへのアクセスを無作為に割り当てた。3分の2の弁護士がアクセス権を得て、残りは研究期間中ツールを使用しなかった。この無作為化は研究設計の中心である。アクセスが偶然によって決まったため、両群の結果の差は、能力の既存の差ではなくツールによるものと位置づけることができる。

Googleの関与はソフトウェアの提供にとどまらなかった。論文はオートー氏の6人の共著者をGoogleの従業員として明記している。また、研究をGoogleが実施し直接費用を負担したこと、MITの被験者委員会がMITはこの研究に関与していないと判断したことも記されている。FortuneへのメールでGoogleの広報担当者は、本論文についてオートー氏がフェローとして行った独立した研究だと述べた。

弁護士は、模擬の発明者資料をもとに10日後に特許のドラフトを作成し、90日後に再度作成した。論文によれば、独立系法事務所の特許弁護士が、どの弁護士がAIを使用したかを知らされずに成果物を採点した。評価項目は、執行可能性、正確性、戦略的な曖昧さ、完全性、明確さである。

90日後、AIへのアクセスによりドラフト採点は0.38標準偏差上昇した。論文に添えられたGoogleのブログ記事の中で、オートー氏と共著者のターニャ・ロドチェンコ(Tanya Rodchenko)氏は、この結果を対照群比で11パーセンタイルポイントの向上と述べている。論文によれば、この改善は優れた成果物の増加ではなく、弱い成果物の減少によるものだった。

より厳しい試験は実験の最後に行われた。弁護士は、ブログ記事によれば多数の実質的・文体的な誤りを含む架空の特許を修正(マークアップ)する課題に取り組んだ。論文はこの課題を、特許弁護士が「通常AIなしで遂行する」業務と説明している。AIの使用は禁止された。

AIへのアクセスを与えられたシニア弁護士は、対照群の同輩を0.45標準偏差上回ったことが論文で明らかにされた。一方、若手弁護士には平均的な向上が見られなかった。

この研究にはいくつかの注意点もある。133人の弁護士のうちAIなしのテストを完了したのは91人だけだった。事務所側は実験開始時のスキルテストの実施を辞退したため、研究者は実験前後でスキルを測定するのではなく、無作為割り当てからスキルの向上を推定した。

また著者らは、使用禁止にもかかわらずAIの支援を受けた可能性のある91件のマークアップ中15件を指摘した。こうした指摘は対照群の弁護士でもほぼ同程度見られた。論文によれば、この15件を除外すると、シニア弁護士の優位性は0.39標準偏差に縮小し、より緩い統計的しきい値では有意性を保つ。全体の効果は維持されなかった。

「有能さの錯覚」

論文によれば、若手弁護士の成績は分布全体に分かれた。低いスコアが有意に多く、平凡なスコアは少なく、良いスコアは多い一方、最上位層に改善は見られなかった。著者らは、AIは「一部の若手にとっては跳躍台となり、他の若手にとってはクッションとなった」と記している。

併せて公開されたブログ記事は、若手弁護士の作業方法を説明している。彼らは概して文書の冒頭から末尾へと進み、主要な請求項に至る前に導入部の文言を磨いていた。深刻な欠陥に気づきながら、修正するのではなくそれを説明するコメントを残す者もいた。対照群の若手弁護士も同様の傾向を示し、著者らはこれを3か月間のAIアクセスでも解消されなかった「ベースラインの若手の欠如」と呼んだ。

それでも若手弁護士はツールへの好意的な体験を報告した。オートー氏がFortuneに語ったところによれば、AI支援を受けた若手弁護士は業務満足度の急上昇を報告しており、これは研究全体で最大の効果だった。彼らは「白紙の問題」を回避できることで、いきなりレビュアーの役割に移れると感じていたという。その満足感は、AIなしのテストにおける平均的な向上の欠如と併存していた。つまり、仕事の感覚と独立した遂行能力が実際に示したものとの間に乖離があったのである。

「若い専門家は、有能さの錯覚に注意する必要がある」とオートー氏は述べた。「スキルが本当に伸びているかを知る唯一の方法は、AIなしで課題を遂行し、自分のパフォーマンスを評価することだ」

なぜベテランの弁護士が向上したのか

ブログ記事で説明されたフォローアップインタビューでは、経験豊富な弁護士はAIを完成品ではなく「ロジック監査役」と評した。著者らは、このツールが既存の文章への執着を弱め、構造的な編集の理由と方法を言語化することを彼らに求めたと記している。

「流暢な文章の法的な欠陥を見抜えるほど法律に精通していなければ、AIを『ロジック監査役』として使うことは難しいと言えるだろう」とオートー氏はFortuneに語った。ベースのドラフト作成を委ねたことで、シニア弁護士は戦略的な範囲、すなわち「木ではなく森」に集中できたと同氏は述べている。

ブログ記事によれば、AIなしのテストでは、AIを使ったシニア弁護士は重要度の低い文章を省き、請求項をゼロから再構築、法的保護を狭めかねない文言を削除し、多くの編集を法理に結びつけた。

オートー氏は、若手弁護士がAIをやめるべきだとは言っていない。むしろFortuneに対し、若手はシニア弁護士のように、まず助けを借りずに議論を組み立て、その後AIを批評家として使いロジックを吟味する形で作業すべきだと述べた。ただし、そのアプローチが簡単ではないことも認めた。

「手軽で手間のかからないツールが目の前にあって、代わりにやってあげようと差し出しているのに、手作業でやる自制心を持てる人はほとんどいない」と同氏は述べた。

徒弟制度を守れ

雇用主にとって、成果物の質の向上は若手の採用を絞る誘因となりうる。オートー氏はその発想を短視的だと批判した。

「企業が人を育てる実践を自動化しながら、それに代わる何らかのガイド付き学習環境を用意しなければ、明日のシニアパートナーを生み出す徒弟制度の流れを断ち切ることになる」と同氏はFortuneに語った。

同氏は、企業がAIの支援のもとで恒久的に完遂できる業務と、AIなしでの習熟を要する判断業務を区別することを提案している。また、AIの導入に合わせて、オフラインの赤入れ演習のような定期的なAIなしスキルチェックを実施し、技術の誤りを通じて若手を指導する責任をパートナーに負わせることもできるという。

オートー氏は、これらは実証済みの解決策ではなく提案だと強調した。「この分野の研究と実践はまだ始まったばかりだ」と同氏は述べ、しっかり検証されたアプローチはほとんどないと付け加えた。

論文は他の限界も指摘している。サンプルは小規模で、単一の高度な顧客のために継続的に特許業務を遂行する事務所から採用されており、3か月は特許の専門知識を培うのに必要な年月に比べれば短い期間である。ブログ記事は、今日この実験を行えば、より新しいAIモデルやAIへのより広い慣れによって結果が変わる可能性があると述べている。

この研究は、AIが若手弁護士がキャリアを通じて専門家になることを妨げることを証明するものではない。

オートー氏はこの問題を、自身の中国ショック研究に結びつけた。技術的優のほとんどは、設備や設計図よりも、緩やかで骨の折れる習得を通じて培われる人間のノウハウによるものが大きいと、同氏はFortuneに語った。

「AIが専門知識を習得する負担から我々を解放してくれると考えるなら、ひどく失望することになるだろう」と同氏は述べた。「人間の知能と機械の知能は、長期的には補完関係であり続けるだろう」

この記事はもともとFortune.comで公開されました。