NAP: 2024 年の人工知能と仕事の未来

ChatGPTが2022年11月に開始されてから1年が経ち、生成AI（特に大規模言語モデル、LLM）の出現と一般公開の普及により、AIは大きな転換点を迎えました。以前の AI システムと比較して、これらの LLM は、さまざまなトピックについて数十の言語で有意義な会話をしたり、大きなテキスト ドキュメントで議論の要点を要約したり、さまざまな問題解決タスクを実行したり、コンピューター プログラムを作成したりする機能など、主要な新しい機能を備えています。

人工知能と生産性

生産性の向上、つまり投入単位あたりの産出量の増加は、長期的な生活水準の向上に不可欠です。一般的な技術の進歩が生産性向上の鍵となります。 AI は、普及し、時間の経過とともに改善され、補完的なイノベーションを生み出す汎用テクノロジーであり、特定のタスクで大幅な生産性向上をもたらし、経済のあらゆる分野に影響を与える可能性を秘めていますが、全体的な生産性への影響は依然としてわずかであり、これはおそらく、これまでの経済における AI の導入率の低さを反映していると考えられます。 AI の幅広い適用性とテクノロジーの進化のスピードを考えると、今後 10 年間は生産性に大きな影響を与える可能性があります。

人工知能と労働力

AIが雇用に与える影響について広く懸念されているにもかかわらず、米国の失業率は過去の水準と比べると非常に低い。 COVID-19パンデミックによる失業率の急増を除けば、過去数年間の失業率は極めて低い水準で推移しています。さらに、米国および先進国全体で人口と労働力の増加率が鈍化すると予測されています。構造的に強い労働需要と、労働供給の増加を妨げる構造的な逆風という背景から、新しい AI の導入が、（労働年齢人口と比較して）雇用数の減少という形で、あるいは、より可能性が高い、既存の雇用の賃金低下という形で、全体的な労働需要の減少につながるかどうかを予測することは困難です。さらに、最新の AI 技術の職場への導入はまだ初期段階にあり、最近の改善にもかかわらず、AI の影響の測定は限定的であり、AI が労働力に及ぼす現在の影響を明確に評価することができません。

人工知能と教育

過去 150 年間、労働力の教育レベルの向上は米国の経済成長に重要な役割を果たしてきましたが、一方で、質の高い教育へのアクセスにおける大きな社会経済的格差は、過去 50 年間の所得格差の拡大に寄与してきました。質の高い初等・中等教育および継続教育の機会へのアクセスは、将来の米国の経済成長の重要な決定要因となる可能性があります。

測定

近い将来の AI 技術の進歩とそれがさまざまな専門知識や労働者の需要に与える影響を予測することは非常に不確実であるため、AI 技術の進歩、実際の導入、労働力への影響をリアルタイムで観察および追跡し、この情報を労働力と共有することが必要不可欠です。

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