ビッグデータAI経済の波

私たちはすでにデジタル経済の時代に足を踏み入れており、より正確には、今後20、30年、中國経済は主にビッグデータ人工知能によって推進されるだろうという。『AI経済：ロボット時代の仕事、富、社會福祉』はマクロから個人レベルまで、このような経済形態のいくつかの重要な議題について議論した。この本は市場経済學者の視點から書かれたもので、著者のロジャー?ブラッター氏はHSBC銀行のチーフエコノミストを務めていたため、AI経済が新たな仮想労働力を創造し、既存の労働力市場に一定の衝撃を與え、人工知能がイノベーションの駆動力になるなど、経済學界が注目するいくつかの重要な問題に理論的な角度から觸れた。自分の職業発展がこの時代のニーズにどのように適応するかに注目することも提示されている。

米國の経済學者デロング（Bradford DeLong）氏はかつて1人當たりGDPと人口成長率の相関性を分析し、1人當たりGDPが4000ドルに達する前に、人口成長と1人當たりGDPは相互に促進されていたが、この尺度を超えると相関性は顕著ではなかったことを発見した。これは工業時代の経済成長の法則である。デジタル経済時代に入ると、量ではなく労働力の適した技能であり、生産関數に真に価値のある貢獻をすることができる。生産需要を満たすという観點から、人口が減少するかどうかはあまり重要ではない。

ビッグデータAI時代の人々は今よりもはるかに多くの時間を持っているはずだ。誰も正確な予測をすることはできないが、フランクリン氏は人間は1日4時間働けば十分だと考えていた。バーナード?ショー氏は2000年までに人々は1日2時間働けばいいと予測していたが、ランド社の予測はさらに驚異的で、將來的には人口の2%で社會が必要とするすべてを提供できると予測していた。私たちは論理原則に従って予想することができて、知能設備の大量の生産と生産性の向上に參與するため、生産に參與する必要がある労働者は知能生産とサービスに関連する技能を身につけた人、およびAIに取って代わることができない仕事に従事する人たちであるべきです。人間の働き方も今のように、一つの場所で長時間集中して仕事をすることはありません。人々の仕事はさらに斷片化するかもしれないが、レジャーや娯楽は生産活動に組み込まれている可能性が高い。

ケインズはこの問題についてもっと先見性があるようで、彼は1931年に、100年後の生活水準は5-9倍に向上し、不足はもはや主要な問題ではなく、人々はどのように自分の時間を利用するかを考えなければならないと指摘した。これはもう一つの悩みの問題と関係があり、現在人々は一般的に時間が足りないと感じており、インターネット経済が提供する大量の情報が人々の時間を蝕んでいる。一人一人が物理世界の事務を処理すると同時に、ネット上の情報をタイムリーに検索し、処理しなければならない。將來的にはビッグデータ人工知能が活躍する分野であり、情報の海から人間を岸に救うことができる。

人類の生活水準は向上しており、人類の労働総時間が減少する中で、より多くの物質的財産をどのように公平に分配するかは、デジタル経済時代に考慮すべき問題である。政府は稅収方式でまずこの部分の余剰を獲得しなければならないが、それを均等に分配するのは最適な案ではなく、政府は公共施設の支出に大量に使用するほか、人々も非生産活動の支払いを通じて、その中から余剰の一部を獲得しなければならない。

マクロと総量の観點から分析すると、新しい技術は誰もが直面する問題を解決できないかもしれない。実際には、強力な新技術の応用が急速に普及することはありません。これは漸進的な過程です。誰もが一定の代価を払ってこそ、「早くて良くて楽に」仕事の任務を遂行することができる。未來の人と人との競爭はどのような面に現れますか。物質的財産は依然として重要であり、成功の基準はこれに限らず、より良い精神的享受を得ることが人々のより高いレベルの追求になるかもしれない。そのためには、個人は努力して仕事をしますが、それらの仕事をすることができること自體が、成功した人のしるしの一つかもしれません。技術の発展に伴い、人類の平均作業時間は確実に短縮されている。一人一人が自分の學習と適応能力を高め、自分の労働権利を守る必要がある。人々の目には、異質な仕事は依然として社會的地位の區分のしるしである。

新しい技術による失業現象は過去にも発生しており、常に新しいスキル要件に適応できず、技術的失業や構造的失業者が発生している。しかし、人工知能は長い間、複雑度の高い手蕓制作など、すべての手仕事に取って代わることはありません。コストのため、人工知能も家政サービスのような仕事にすぐに代わることはありません。政府は人工知能がどの業界に影響を與える可能性があるかを系統的に研究し、職業教育と再教育の長期計畫を行い、國が出資して職業教育サービスを購入し、新技術の応用がもたらす可能性のある技術的失業を減らすべきである。

ビッグデータAIには、2050年にAI技術が人類の知的水準に達するかどうかを予測する「特異點」が議論されている。人間にはこの問題を考える時間が十分あり、AI技術が人間の知恵に代わることができても、おそらく実現を促すことは期待されていないだろう。目に見える未來では、人工知能アシスタントと協力し、労働強度を低下させ、仕事の効率を高める計畫を立てなければならない。

?