人工知能革命は雇用を創出するのか、それとも雇用を破壊するのか?

技術革命への懸念

私たちは技術革命を心配すべきでしょうか、それとも期待すべきでしょうか。一方では、技術革命によって仕事の自動化が加速し、人間の労働が機械に置き換えられてタスクが完了するので、私たちは恐れるかもしれません。一方で、私たちはそれらを歓迎します。なぜなら、それらは経済のあらゆる分野に影響を及ぼし、成長を促進する二次的イノベーションの連鎖を生み出すからです。

間違いなく、この最もよく知られた例は、1770 年代のジェームズ・ワットによる蒸気機関の発明であり、これが第 2 章で言及されている最初の大きな技術革新の波である第一次産業革命を引き起こしました。革命はイギリスとフランスで始まり、その後他の西側諸国、特にアメリカに広がりました。電気の発明により第二次産業革命が始まり、その黄金期は20世紀前半にありました。第二次革命は、1879年にトーマス・エジソンが電球を発明し、1866年にヴェルナー・フォン・シーメンスがダイナモを発明したことから始まりました。ロバート・ゴードン（1999）は、この技術の波を「巨大な波」と呼び、大西洋を反対方向に横断し、1930年代に米国で最初に発生し、第二次世界大戦後に他の先進国に広がったとしています（図3.1を参照）。この波は非常に大きく、特にヨーロッパと日本ではアメリカよりも大きかった。なぜなら、ヨーロッパと日本は戦後の復興とアメリカへの技術的追いつきの両方を必要としていたからだ。最後に、第 3 次産業革命、つまり情報技術革命は、1969 年にインテルのエンジニアであるフェデリコ・ファジン、マルシアン・ホフ、スタン・メイザーがマイクロプロセッサを発明したことから始まりました。

しかし、波を起こす技術の発明と、その波が立ち上がるきっかけとなる成長との間には、大きな遅れがあります。最初の蒸気機関が市場に登場したのは 1712 年ですが、英国で一人当たり GDP の成長が加速したのは 1830 年になってからでした。同様に、電球は 1879 年に発明されましたが、米国で生産性の向上が加速するまでには 50 年以上かかりました。さらに、2000年代初頭以降、米国とユーロ圏の両方で生産性の伸びが実際に低下していることがわかりました。

汎用的な発明の出現とその後の成長の加速の間に遅れが生じるのはなぜでしょうか。これまでの技術革命は、19 世紀のイギリスの労働者ネッド ラッドや 1930 年代のケインズが恐れたような大量失業をもたらさなかったのはなぜでしょうか。人工知能革命の見通しはどのようなものでしょうか。それは雇用を創出するのでしょうか、それとも雇用を破壊するのでしょうか。これらがこの章で探求する謎です。

フィリップ・アギオンは、フランス科学アカデミー会員、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの経済学教授、計量経済学会フェロー、アメリカ芸術科学アカデミー会員であり、ハーバード大学の元経済学教授です。 「内生的成長理論」の第一人者であり、「シュンペーター成長パラダイム」の創始者の一人。

歴史的視点

人々は長い間、機械が人間の仕事を奪ってしまうのではないかと懸念してきた。 1589 年にウィリアム・リーがストッキング マシンを発明したとき、労働者階級はその結果を非常に恐れていたため、リーはあらゆるところで障害に遭遇し、脅迫を受けました。その後、リーは特許取得を期待してエリザベス1世女王に発明品を提出したが、女王は次のように断り、拒否した。「あなたの発明品が貧しい国民に与える影響について言えば、それは間違いなく彼らの雇用を奪い、彼らを乞食にし、彼らを破滅させるでしょう。」時が経つにつれ、特定の産業を技術の進歩から守ろうとしていた専門職組合は徐々に影響力を失っていった。 1769年の法律により機械は妨害行為から保護されたが、織機が普及するにつれて妨害行為はむしろ激化し、1811年から1812年にかけてラッダイト暴動が起こった。この反乱は、機械で製造された綿や羊毛の織物製造業者に対して、手織りの織物労働者のグループであるネッド・ラッドが主導した反乱でした。 1812年、議会は機械の破壊行為を死刑に処する法律を可決した。技術進歩に対する政府の姿勢がこのように変化した理由は何でしょうか。その主な原因は、工業製品の輸出で利益を得ており、技術進歩が生産、輸出、雇用に与えるプラスの影響を積極的に推進している資本家たちです。これらの「資本家」は英国議会でますます多くの代表者を獲得し、議会の権力は徐々に王権を上回っていった。

経済学者は、ケインズが提唱した用語である技術的失業について、1930年代から懸念してきた。 「我々は新たな病気にかかっている」と彼は1930年に書いている。「読者の中にはまだ知らない人もいるかもしれないが、今後数年間は頻繁に耳にすることになるだろう。それは技術的失業だ」。それからほぼ20年後の1952年、レオンチェフは「労働はますます無意味になるだろう…ますます多くの労働者が機械に置き換えられるだろう。そして、これらの新しい産業が仕事を求める人全員を雇用することは不可能だと思う」と指摘した。

最も脆弱な職業はどのようなものでしょうか? 19 世紀には、熟練労働者が資本に置き換えられたため、職人が機械に置き換えられるという最大のリスクに直面しました。このパターンは 20 世紀に変化し、物的資本と教育が補完的な入力要素となり、未熟練労働者が自動化の犠牲者となり、その後の情報技術革命によってこの傾向が強化されました。そのため、1990年代には、技術進歩によって未熟練労働者よりも熟練労働者の需要が増加し、その結果、低熟練労働者の失業が増加し、熟練労働者との賃金格差が拡大するという「スキル偏向型技術変化」に関する研究文献が多数登場しました。

集合体レベルでの自動化と雇用

自動化が雇用に及ぼす全体的な影響をどのように測定すればよいのでしょうか? 自動化と雇用の相関関係を測定するために使用できる自動化指標を見つけることは、困難な課題です。まず企業秘密の問題にぶつかりますが、最も難しいのは自動化自体を測定することです。機械の数だけを測定するのでしょうか? そうであれば、どのような種類の機械でしょうか? さまざまな機械を「合計」するとどうなるでしょうか? それらの有効性を考慮する必要があるでしょうか?

国際ロボット連盟（IFR）は、1990年代初頭から数カ国でさまざまな分野で使用されている産業用ロボットの数を追跡しており、自動化に関する初めての測定基準を提供しています。アセモグル氏とレストレポ氏による画期的な研究では、国際ロボット連盟の各部門で導入されたロボットの総数に関するデータを使用して、1993年から2007年にかけての米国におけるロボットの雇用への影響を推定しました（アセモグルとレストレポ、2020年）。これを実行するために、研究者らは722の通勤圏における雇用と地域の自動化レベルを比較した。しかし問題は、現在のロボットデータは国レベルでのみ収集されており、通勤圏別に分類されていないことです。次に、研究者らは通勤圏レベルでの自動化指数を構築した。これは、全国レベルでの各産業におけるロボットの数の変化と、各通勤圏における総雇用における各産業の相対的な重みを組み合わせて計算される。

この地域的自動化指標を用いて、2人の学者は自動化が雇用と賃金の伸びにマイナスの影響を与えることを発見した。通勤圏内にロボットが1台増えるごとに、6つの雇用が失われ、時給が下がるのだ。フランスのデータを使用して分析を繰り返したところ、同様の規模でさらに大きな影響があることが判明しました。通勤圏内にロボットが 1 台増えるごとに、11 人の雇用が失われることになります。さらに、ロボットの普及は、教育水準の低い労働者の雇用に大きな脅威をもたらすと思われる。

この分析にはいくつか欠陥があります。まず、測定方法です。なぜロボットだけに注目するのでしょうか。ロボットは本当に他の機械と違うのでしょうか。ロボットは高度な自動化を実現していますが、実行するタスクという点では、他の機械と根本的に異なるわけではないかもしれません。国際ロボット連盟のロボットの定義は実は非常に狭く、主に自動車製造業界で使用されるロボットに該当します。推定に関するもう 1 つの問題は、ローカル レベルのデータが不足していることです。そのため、業界内のすべての工場に同じ数のロボットがあり、同じレベルのテクノロジーが使用されているという仮定に基づいてデータを構築する必要があります。しかし、工場間で使用されている技術の違いがまさに雇用の創出と消滅の原因であると考えるのが妥当でしょう。

企業レベルでの自動化と雇用

上で紹介したように、企業レベルまたは工場レベルでの自動化のレベルを推定する際には、いくつかの困難が伴います。 Xavier Jaravel との最近の研究では、工場のミクロレベルで自動化のレベルを測定する一連の指標を導入することで、これらの困難を克服しようとしました。当社では、自動化技術を「あらかじめプログラムされた指示や設定に従って、比較的自律的に動作できる電気機械設備」と定義しています。この定義に基づき、生産工程で直接使用されるエンジンの年間電力消費量を工場レベルの自動化指標として使用しています。

次に、特定の時点での自動化の増加がその時点の雇用に与えた影響と、2年後、4年後、10年後の雇用に与えた影響を、個々の工場レベルで測定することを目指します。

私たちの計算によれば、自動化は実際には雇用にプラスの効果をもたらし、この効果は時間の経過とともに強まります。現時点で工場の自動化レベルが1パーセントポイント上昇すると、雇用は2年後に0.25％、10年後には0.4％増加することになる（図3.5）。この効果は、非熟練製造労働者にとって依然としてプラスであることに特に留意することが重要です。言い換えれば、予想に反して、自動化によって失われる工場の雇用よりも多くの雇用が創出されるのです。

自動化のプラスの効果は雇用だけに限らないことに留意すべきです。また、自動化により売上が増加し、消費者価格が下がることもわかっています。その結果、それが促進する生産性の向上は、従業員、消費者、企業に等しく共有されます。

では、企業レベルでの自動化レベルと雇用のこの正の相関関係をどのように説明すればよいのでしょうか。すぐに思い浮かぶ説明の 1 つは、自動化レベルが高い企業は生産性が高く、その結果、競合他社よりも大きな価値を消費者に提供できる製品が生まれ、市場シェアが拡大するというものです。逆に、市場シェアの拡大は、自動化を積極的に推進する企業に生産拡大を促し、より多くの従業員を雇用することになります。

個々の企業レベルから産業レベル、さらには経済全体のレベルに移ると何が起こるでしょうか。自動化の度合いが高い産業では雇用は増加するのでしょうか、それとも減少するのでしょうか。ここでも、自動化と雇用の間には正の相関関係があることがわかります。自動化の度合いが最も高い産業は、まさに雇用の増加が最も大きい産業です。全体的に、自動化が進むと雇用も増えます。そのため、ロボットに税金を課すなど、国内企業の自動化を遅らせようとする試みは、結局は生産に悪影響を及ぼす可能性がある。

自動化自体は雇用の敵ではありません。自動化により生産プロセスが近代化され、企業の競争力が高まり、新しい市場を獲得し、より多くの従業員を雇用できるようになります。これを生産性効果と呼びます。この生産性効果は、蒸気機関と電気によって推進された最初の 2 つの産業革命でも発生しており、当時一部の人が予測したような大規模な失業が発生しなかった理由もこれによって説明できます。

この記事の前半では、自動化が通勤圏の雇用に悪影響を及ぼしているという、より悲観的な調査結果について言及しました。これらの楽観的な結論と悲観的な調査結果をどのように調和させるのでしょうか。1 つのアプローチは、前述のように、通勤エリアでの自動化やロボットの使用レベルを測定することの難しさを考慮することです。 2 つ目の可能性としては、自動化を推進できない企業は従業員数を削減したり、生産を外部委託したり、閉鎖して倒産したりするだろう、というものです。これは自動化による雇用へのクラウディングアウト効果を反映しています。図 3.6 に示すように、新しい産業設備に多額の投資をする企業は、投資額が少ない企業よりも、今後 10 年間で倒産する可能性がはるかに低くなります。

したがって、雇用の減少は、製造工程の自動化を推進する企業によって引き起こされたのではなく、自動化の重要なポイントを見逃し、生産を削減したり、市場から撤退したりせざるを得なかった企業に責任がある。自動化は創造的破壊のプロセスを通じて雇用喪失につながるとも言える。

過去の技術革命の歴史は、そのどれもが多くの人が予想したような大規模な失業を引き起こしなかったことを示しています。実際、生産活動の自動化に取り組んでいる企業や工場は、雇用の純創出者となることがわかります。自動化に失敗した企業は、自動化の推進がうまくいかなかったために衰退したり、市場から撤退したりするため、雇用を破壊します。この章の分析の興味深い意味合いは、ロボットに課税すると自動化が阻害され、企業の革新、市場の拡大、新しい雇用の創出の可能性が制限されるため、逆効果になる可能性があるということです。