パーソナルコンピュータは情報技術革命を引き起こしました。 AIも同様に劇的な変化をもたらすだろうか？ Getty Images経由のベットマン

人工知能への関心の爆発的な高まりにより、人間を模倣するアルゴリズムの驚くべき能力だけでなく、これらのアルゴリズムが多くの人間の仕事に取って代わる可能性があるという現実にも注目が集まっています。 経済的および社会的影響は劇的なものとしか言いようがありません。

この経済変革への道は職場を通じてです。 あ 広く流通したゴールドマンサックスの研究 今後 300 年間で現在の職業の約 XNUMX 分の XNUMX が影響を受け、人々が現在行っている仕事の XNUMX 分の XNUMX から半分がアルゴリズムに引き継がれる可能性があると予想されています。 世界中で最大XNUMX億人の雇用が影響を受ける可能性がある。 コンサルティング会社マッキンゼー 独自の研究結果を発表 AI によって世界経済が毎年 4.4 兆 XNUMX 億ドル押し上げられると予測しています。

このような巨大な数字が意味するものは厳粛なものですが、これらの予測はどの程度信頼できるのでしょうか?

私は、と呼ばれる研究プログラムを主導しています デジタルプラネット この研究では、デジタル テクノロジーが世界中の人々の生活や暮らしに与える影響と、その影響が時間の経過とともにどのように変化するかを研究しています。 パーソナル コンピューターやインターネットなどのデジタル テクノロジーのこれまでの波が労働者にどのような影響を与えたかを調べると、今後数年間における AI の潜在的な影響についての洞察が得られます。 しかし、仕事の未来の歴史が何らかの指針になるとすれば、私たちはいくつかの驚きに備える必要があります。

IT革命と生産性のパラドックス

テクノロジーが経済に与える影響を追跡するための重要な指標は、経済成長率です。 労働者の生産性 – 従業員が XNUMX 時間あたりどれだけの仕事を生み出すことができるかとして定義されます。 この一見無味乾燥な統計は、働くすべての個人にとって重要です。なぜなら、この統計は、労働者が XNUMX 時間の労働でどれだけの収入を期待できるかに直接関係しているからです。 言い換えると、生産性の向上が期待されます。 より高い賃金につながる.

生成 AI 製品は、人間の関与を最小限に抑えながら、文書、グラフィック、オーディオのコンテンツやソフトウェア プログラムを作成できます。 広告、エンターテイメント、創造的および分析的な仕事などの職業は、その影響を最初に感じる可能性があります。 それらの分野の個人は、企業が使用することを心配するかもしれません。 生成 AI がかつて行っていた仕事を行うしかし、経済学者は労働力全体の生産性を高める大きな可能性があると見ています。

ゴールドマン・サックスの調査では、生成 AI の導入だけで生産性が年間 1.5% 増加すると予測しています。 2010年と2018年のほぼXNUMX倍の割合。 マッキンゼーはさらに積極的で、このテクノロジーと他の形式の自動化が「次の生産性のフロンティア」と述べ、3.3年までに年間2040％まで上昇させます。

過去数年の率に近づくこの種の生産性向上は、経済学者だけでなく、理論的には労働者も歓迎するだろう。

20 世紀の米国の生産性向上の歴史をたどると、その成長は急速に進んでいきました。 約3％ 1920 年から 1970 年まで毎年、実質賃金と生活水準を引き上げました。 興味深いことに、1970 年代と 1980 年代には、コンピューターと初期のデジタル技術の導入と同時に生産性の伸びが鈍化しました。 これ "生産性のパラドックス』が撮影されたのは有名だ。 MITの経済学者ボブ・ソロー氏のコメント: どこにでもコンピューター時代が見られます しかし生産性統計では.

デジタルテクノロジー懐疑論者は、ソーシャルメディアやショッピングに費やされる「非生産的な」時間を非難し、電気や内燃機関の導入といった初期の変革が影響を及ぼしたと主張した。 仕事の性質を根本的に変える上でより大きな役割を果たす。 テクノオプティミストは同意しなかった。 彼らは新しいデジタル技術について主張した 翻訳に必要な時間 他の補完的な変化も並行して進化する必要があるためです。 さらに他の人 生産性対策が十分ではないことを心配している コンピュータの価値を捉える上で。

しばらくの間は、楽観主義者たちの正しさが証明されるかのように思われた。 1990 年代後半、World Wide Web が出現した頃、米国の生産性は向上しました。 倍増、その1.5年の前半では年3％から、後半ではXNUMX％に増加しました。 ここでも実際に何が起こっているのかについて意見の相違があり、パラドックスが解決されたかどうかについてはさらに混乱が生じた。 いくつかの 主張した 確かに、デジタル技術への投資は最終的には成果を上げつつありましたが、 代替ビュー それは、いくつかの主要産業における経営革新と技術革新が主な推進力であるということでした。

説明に関係なく、始まりと同じくらい不思議なことに、1990 年代後半のその急増は短命でした。 そのため、企業がコンピューターやインターネットに大規模な投資を行ったにもかかわらず、つまり職場を一変させた変化にもかかわらず、経済と労働者の賃金がテクノロジーからどれだけ恩恵を受けたのかは不透明なままだった。

2000 年代初頭: 新たな不景気、新たな誇大広告、新たな希望

21世紀の始まりはちょうどXNUMX世紀の始まりと重なっていましたが、 いわゆるドットコムバブルの崩壊2007 年は、新たなテクノロジー革命の到来を特徴づけました。 Apple iPhone、何百万もの消費者が購入し、企業は無数の方法で展開しました。 しかし、労働生産性の伸びは2000年代半ばから再び失速し始め、 2009 年に一時的に上昇 大不況の最中には低迷したが、2010 年から 2019 年にかけて再び低迷に陥った。

 スマートフォンは何百万ものアプリや消費者向けサービスをもたらしましたが、同時に多くの労働者を職場とより密接に結びつけてきました。 ゲッティイメージズによるサンフランシスコクロニクル/ハースト新聞

この新たな不況の間中、テクノオプティミストたちは新たな変化の風を期待していた。 AI と自動化が大流行しており、仕事と従業員の生産性を変えることが期待されていました。 従来の産業オートメーション、ドローン、高度なロボットを超えて、多くの志望者に資本と才能が注ぎ込まれていました。 革新的なテクノロジー、自動運転車、食料品店の自動チェックアウト、さらには ピザ作りロボット。 AI と自動化が生産性の向上を促進すると予測されていた 2％以上 ここ 2010 年間で毎年、2014 ～ XNUMX 年の最低水準から上昇 視聴者の３８%が.

しかし、そこに到達して、これらの新しいテクノロジーが職場にどのように波及するかを測定する前に、新たな予期せぬ事態が襲いかかりました。それは、新型コロナウイルス感染症のパンデミックです。

パンデミックによる生産性向上 – その後崩壊

パンデミックは壊滅的でしたが、従業員の生産性は低下しました 2020年に始まってから急増; 世界全体の労働時間当たりの生産高は4.9%に達し、データが入手可能になって以来最高を記録した。

この急激な上昇の多くはテクノロジーによって促進されました。知識集約型の大規模企業（本質的に生産性が高い企業）はリモートワークに切り替え、 継続性を維持する ビデオ会議などのデジタル技術や Slack などの通信技術を通じて、 通勤時間を節約し、健康に重点を置く.

デジタルテクノロジーがナレッジワーカーの生産性向上に役立っているのは明らかですが、 さらなる自動化への移行の加速 労働者は自らの安全のために自宅に留まり、ロックダウンに従う必要があったため、他の多くの部門でも同様だった。 食肉加工からレストラン、小売、接客業まで幅広い業界の企業 自動化に投資している、ロボット、自動注文処理および顧客サービスなど、生産性の向上に貢献しました。

しかしその後、テクノロジーの展望にまた新たな転機が訪れました。

2020年から2021年にかけて、 テクノロジーセクターが崩壊した、自動運転車やピザ製造ロボットについての誇大宣伝も同様でした。 他の泡沫的な約束、例えば、 メタバースの革命的なリモートワークやトレーニング、も背景に消えていくように見えました。

並行して、ほとんど警告なしで「生成 AI」 シーンにバースト、大規模に仕事に影響を与えながら、生産性を向上させるさらに直接的な可能性を秘めています。 新しいテクノロジーをめぐる誇大宣伝サイクルが再開されました。

将来を見据えて: テクノロジーの進展における社会的要因

これまでのどんでん返しの数を考えると、今後は何が期待できるでしょうか? ここでは検討すべき XNUMX つの問題について説明します。

まず、仕事の未来は、単に従業員の数、従業員が使用する技術ツール、または従業員が行う作業だけではありません。 AI が職場の多様性や社会的不平等などの要因にどのような影響を及ぼし、ひいては経済的機会や職場文化に大きな影響を与えるかを考慮する必要があります。

たとえば、リモートワークへの大規模な移行が進む一方で、 助けることができます より柔軟な採用によってダイバーシティを促進することは、AI の使用の増加によって逆効果になる可能性が高いと私は見ています。 黒人やヒスパニック系の労働者は、 過剰に代表される 自動化への露出度が最も高い 30 の職業で、 過小評価 暴露が最も少ない30の職業で。 AI は労働者がより短い時間でより多くの仕事をこなせるようにする可能性があり、生産性の向上により雇用されている人々の賃金が上昇する可能性がありますが、職を奪われた人々の賃金の大幅な損失につながる可能性があります。 2021年の論文によると、 賃金格差が最も拡大する傾向にあった 企業がすでにロボットに大きく依存しており、最新のロボット技術をいち早く導入している国々では。

第二に、新型コロナウイルス感染症拡大後の職場では、対面勤務とリモート勤務のバランスが求められるため、生産性への影響やそれに関する意見は依然として不確実で流動的なものとなるでしょう。 あ 2022研究 企業と従業員が在宅勤務の取り決めにますます慣れてきたため、リモートワークの効率が向上したことが示されましたが、2023 年の別の調査によると、管理者と従業員は 同意しない 影響について: 前者はリモートワークが生産性を低下させると信じていますが、従業員はその反対だと考えています。

第三に、生成型 AI の普及に対する社会の反応は、その進路と最終的な影響に大きな影響を与える可能性があります。 分析によれば、生成型 AI は特定の仕事で労働者の生産性を向上させることができます。たとえば、2023 年の調査では、生成型 AI ベースの会話アシスタントが段階的に導入されていることがわかりました。 顧客サービス担当者の生産性が 14% 向上。 それでも、すでに存在します 通話の増加 生成型 AI の最も深刻なリスクを考慮し、真剣に受け止めることです。 それに加えて、天文学的な認識 コンピューティング & 環境コスト 生成 AI の開発と使用が制限される可能性があります。

最後に、経済学者や他の専門家が過去にどれほど間違っていたかを考えると、AI テクノロジーが仕事や労働者の生産性に与える影響についての今日の予測の多くもまた間違っていることが証明されると言っても過言ではありません。 300億人の雇用が影響を受けるとか、年間4.4兆XNUMX億ドルの世界経済押し上げなどの数字は目を引くものですが、人々はそれらの数字を必要以上に信頼する傾向があると思います。

また、「影響を受ける雇用」とは、雇用が失われることを意味するものではありません。 それは仕事の増加、あるいは新しい仕事への移行を意味するかもしれません。 ゴールドマンやマッキンゼーの分析を利用して、仕事や労働者の将来についてのもっともらしいシナリオについて想像力をかき立てるのが最善です。 私の考えでは、実際にどの要因が起こるかに影響を与える可能性のある多くの要因を積極的にブレインストーミングし、早期の警告サインを探し、それに応じて準備する方が良いと考えています。

仕事の未来の歴史は驚きに満ちています。 明日のテクノロジーが同様に混乱を招くとしてもショックを受けないでください。

著者について

Bhaskar Chakravorti、フレッチャースクール、グローバルビジネス学部長、 タフツ大学

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