研究で判明、生成AIの普及は広範だが労働市場の大幅な混乱はまだ確認されず
重要ポイント
- •Jolevski、Melo、MooreによるSSRNの新しいワーキングペーパーは、生成AIの採用が広く普及している一方、雇用データでは総体的な労働市場の混乱はまだ検出されていないとしている。
- •代替への懸念は、AIを直接使用し、自分の仕事の中核タスクをAIがこなすのを見た労働者で最も強い。
- •認識と結果のギャップは、総体統計が変わる前に代替への恐れが研修、転職、賃金の意思決定に影響を与えうるため、政策担当者にとって重要である。
- •論文は、生産性向上が経験の浅い労働者に集中していたことを発見したBrynjolfsson、Li、Raymondのカスタマーサポート研究など、先行研究を踏まえている。
- •AIの労働市場への影響がまだ大規模には顕在化していないのか、現行の総体データにそれを捉える粒度がないのかについては、経済学者の議論が続いている。
経済学者ジョン・ハートリーがX上のスレッドで、生成AIと労働市場に関する新しいワーキングペーパーを紹介した：ジョン・ハートリーのスレッド。この論文はSSRNで公開されており、Jolevski、Melo、Mooreの共著である。
研究結果を要約して、ハートリーは次のように述べている。「生成AIの採用は広く普及しているが、総体としての労働市場の大幅な混乱はまだ見られない。それでも労働者は、特に自分で使ってみてAIが自分の仕事の主要なタスクをこなせることを知った場合、相当な代替リスクを感じている。」
この研究は、生成AIツールが労働力の間でどのように採用され、その採用が雇用の測定可能な変化につながっているかを検証する、拡大しつつある研究蓄積に新たな知見を加えるものだ。その文献には、カスタマーサポート要員を対象としたErik Brynjolfsson、Danielle Li、Lindsey Raymondによる先行の実験研究（生産性向上が経験の浅い労働者に集中していたことを発見）や、企業間でのAI利用の急速な拡散を追跡してきた国勢調査局のBusiness Trends and Outlook Surveyなどの調査が含まれる。ハートリーのスレッドで要約された論文の知見によれば、大規模言語モデルなど類似のツールは登場以来、労働者の間で急速に広まったものの、総体の雇用データにはこれまでのところ大規模な代替の証拠はほとんど示されていない。
この研究はまた、認識と観測された結果の間の顕著なギャップを指摘している。総体としての混乱がまだ測定できない段階でも、個々の労働者は代替への深刻な懸念を表明しており、その懸念はAIを直接使用し、自分の仕事の中核となるタスクをAIがこなすのを見た人々で最も強い。この認識と結果のギャップは政策担当者にとって重要である。労働者の代替への恐れは、総体統計に変化が現れる前から、研修の意思決定、転職、賃金交渉に影響を与えうるためだ。さらに、コンピュータ化など過去の技術変化では、粗い総体データではリアルタイムに検出しがたい、遅れて現れる労働市場の調整が歴史的に続いてきた。
関連する文脈として、Marginal RevolutionのAlex Tabarrokは前日、AIと雇用に関する記事を公開し、AIが採用や人員配置に与える影響について企業自身が報告している内容を紹介した。論文とこうした論評を併せると、生成AIの労働市場への影響が単に大規模にはまだ顕在化していないのか、それとも既存のデータがそれを捉えるほど細かくないのかをめぐる経済学者の継続的な議論が映し出される。今後の研究にとって自然な問いは、タスクレベルや職業別のデータセットが、全国の総体データではこれまで見えなくなっていた影響を示し始めるかどうかである。
