人工知能時代の雇用問題と解決策

人工知能（AI）は現在、頻繁に使われる言葉であり、一般的には、もう一つの総合的な技術革命、つまり「第四次産業革命」や「第二の機械革命」の先駆者と考えられています。スイスのジュネーブ高等国際関係研究所の教授リチャード・ボールドウィンは、調査と分析の結果、あらゆる大きな技術変化は大きな社会変革（大変革）につながり、社会は変革期に何らかの必要な調整、あるいは根本的な変化を通じてさまざまな問題に対処しなければならないと提唱しました。この記事では、なぜ人工知能の時代が始まったのか、人工知能の時代の到来によって雇用にどのような影響が出るのか、そしてどのような対策を講じることができるのかについて簡単に説明します。

人工知能の時代が到来

1997年にIBMのディープ・ブルーがチェスのグランドマスター、ガルリ・カスパロフに勝利したことが単なるコンピューターの計算能力のテストであったとすれば、2016年にグーグルのアルファ碁が韓国の囲碁世界チャンピオン、イ・セドルに勝利したことは、人工知能の台頭における画期的な出来事とみなされた。 「AlphaGo」の勝利は、「Deep Blue」の誕生以来、人工知能技術がますます成熟し、一連の飛躍的進歩を遂げてきたことを人々に示しました。 「Deep Blue」と「AlphaGo」の主な違いは、前者はプログラマーが与える明示的な指示（プログラム）に依存してルールベースの論理計算を実行するのに対し、後者は機械学習（Machine Learning）を使用して、サンプルデータセットの自律マイニングを通じて過去のデータに隠されたパターンを発見して識別し、モデル内のアルゴリズムをデータに適合するように継続的かつ自動的に調整できることです。これが人工知能と呼ばれる理由です。

人工知能の台頭は、主にデジタル技術の飛躍的な発展とビッグデータの爆発的な増加に基づいています。デジタル技術の急速な発展を要約し、実証するために 4 つの法則を使用できます。1 つ目は、データ処理能力に関するムーアの法則です。これは、集積回路に収容できるコンポーネントの数が 18 か月ごとに 2 倍になり、そのパフォーマンスも 2 倍になることを意味します。 2つ目は、データ伝送容量に関するギルダーの法則です。これは、バックボーンネットワークの帯域幅が6か月ごとに2倍、12か月ごとに2倍になるというものです。その成長率は、ムーアの法則で予測された成長率の3倍です。 3つ目は、ネットワークの価値の増加に関するメトカーフの法則です。これは、ネットワークの価値はネットワーク内のノード数の2乗に等しいというものです。つまり、ネットワークのユーザー数が増えると、ネットワーク全体の価値は指数関数的に増加します。 4 つ目は、デジタル技術イノベーションに関するバリアンの法則です。これは、無料のデジタル コンポーネントと高価値のデジタル製品を組み合わせることで、組み合わせイノベーションが爆発的に成長する可能性があるというものです。

過去10年間で、プラットフォーム経済とソーシャルメディアが出現し、スマート端末が普及しました。それらによって収集・生成された膨大なデータは貴重なリソースとなっただけでなく、ビッグデータに基づくアルゴリズムの応用の急速な発展を可能にしました。スマートフォンの音声アシスタントから、インテリジェントな音声対話技術を組み込んだスピーカー、車の完全自動運転システムまで、多くの人工知能製品が私たちの生活に入り込み、人工知能時代の到来を静かに告げています。

雇用市場に大きな影響を与える

第一次産業革命と第二次産業革命によってもたらされた変化により、西洋諸国の人口は農村部から都市部へと集中し、雇用の場も農業から工業へと移行し、グローバル化の第一波を引き起こしました。情報通信技術（ICT）が主導した第三次産業革命を経て、西洋社会はアメリカの社会学者ダニエル・ベルが「ポスト工業化時代」と呼んだ時代に入った。多くの西洋諸国、特にイギリスとアメリカでは、製造業の就業者数は減少し続け、サービス産業、特に近代的なサービス産業が主要な産業となっている。では、人工知能が主導する第四次産業革命は、これらの国の雇用市場にどのような影響を与えるのでしょうか?

英国オックスフォード大学の2人の研究者、カール・フレイとマイケル・オズボーンが2013年に実施した画期的な研究では、自動化可能な作業の内訳とそれらの作業に依存する職業の分類に基づき、技術的に言えば、米国の仕事のほぼ半分がロボットなどの人工知能関連製品に置き換えられる可能性があることが示されました。マッキンゼー・コンサルティングが2018年に大手多国籍企業の幹部を対象に実施した調査によると、幹部の大多数は、自社の事業をデジタル化する過程で、2023年までに従業員の4分の1以上が再訓練されるか、直接交代されると考えていることが分かりました。これまでの3つの産業革命とは異なり、人工知能が主導する今回の産業革命では、西側諸国で多くの雇用を生み出す主力産業であるサービス産業だけでなく、中間所得層の主力である一般のオフィス勤務のホワイトカラー労働者も直接影響を受けることになる。仕事の観点から見ると、情報の収集と処理、予測可能な身体活動を伴う仕事は人工知能に置き換えられる可能性が最も高いが、管理、研究開発、対人関係、予測不可能な身体活動を伴う仕事は維持されるだろう。言い換えれば、創造的知能と社会的知能を必要とする仕事は影響を受けにくく、人間が比較優位を持つ分野です。また、第一次産業革命は100年近く続き、第三次産業革命は50年以上続いていますが、人工知能が主導するこの産業革命の進歩は、以前よりもはるかに速くなります。専門家は、2020年から2030年が人工知能が最も本格的に展開される時期であると予測しており、これは西洋社会が関連する変化に適応するために残された時間は本当に限られていることを意味します。

効率性と公平性のバランス

第四次産業革命が雇用に与える影響については、「従来通りのビジネス」または「過去の慣行の継続」が一つのシナリオとして考えられます。長期的には、大きな技術変化によって社会の労働生産性が大幅に向上するだけでなく、新たな雇用も創出されるからです。しかし、こうした動きが短期から中期的に社会にどのような影響を及ぼすのか、また社会がこうした影響に耐えられるのかを判断するのは難しいだろう。西側諸国における経済成長の停滞と格差の拡大という現状を考えると、大量のサービス産業従事者が職を失い、すでに長期失業状態にある集団に加われば、社会秩序の安定と制度の正当性に大きな課題をもたらすことになるだろう。 1980年代以降、英国と米国は新自由主義的な経済政策を積極的に推進し、民営化と自由市場を主張し、経済への政府の介入に反対し、公共支出を大幅に削減し始めました。第三次産業革命の過程で、多くの製造業の雇用が置き換えられたり移転されたりした一方で、人々は自動化やグローバル化がもたらした利益をほとんど享受できず、強い不満が生じている。このような背景から、米国では既存の社会福祉制度をいわゆるユニバーサル・ベーシック・インカムに置き換えるという考え方が注目されるようになりました。この考えはまだ広く受け入れられてはいないものの、政界や経済界の人々からはますます注目を集めています。

雇用問題の解決を主に市場に頼っている英国、米国などの国とは異なり、大陸ヨーロッパ諸国は一般的に雇用市場における政府の規制役割をより重視しています。その中でも、デンマークに代表される北欧諸国の実践は特に紹介する価値があります。デンマークはフレキシブル・セキュリティまたはフレキシキュリティと呼ばれる制度を導入しています。簡単に言えば、雇用の自由と労働者の保護を両立させる政策です。その中心にあるのは労働者を保護することであり、雇用を保護することではありません。具体的には、この政策は3つの主要な側面から成ります。第一に、雇用主は市場のニーズに応じて（従業員を）解雇したり採用したりする自由があります。第二に、解雇された労働者に、元の給与の最大90％、ただし月額2,000ユーロを超えない失業手当など、寛大だが制限のある失業手当を提供します。最後に、再就職訓練、求職支援およびコンサルティングサービス、再雇用労働者への賃金補助など、置き換えられた労働者の再就職を促進するための十分かつ強力な保護を提供します。こうした柔軟なセーフティネットが存在するからこそ、デンマークなどの国々では失業率がここ数十年、妥当な範囲内に抑えられているのです。デンマーク人にとって失業はこの世の終わりではないが、一般のアメリカ人にとっては、一度失業すると永久的な借金の罠に陥る可能性がある。

技術進歩のペースを止めるのは難しいかもしれないが、技術進歩の結果は選択できる。第四次産業革命に際し、各国の事情を踏まえて生産効率と社会的公平性のバランスをいかにとり、双方の利益を考慮した実用的なシステムを構築するかは、すべての国が考えるべき課題である。