アメリカとフランスから避難されたMVホンディウス号の乗客の一部が、ハンタウイルス陽性と判定されました。

3月、最先端AI企業であるAnthropic（チャットボットClaudeの開発元）は、AIが雇用に与える影響に関する報告書を発表した。その目的は、知能ロボットが人間の生活を一変させ、人間の労働を不要にするという考えを評価する手助けをすることだった。 昨年5月、Anthropicの共同創業者であるDario Amodeiは、AIが1年から5年以内にエントリーレベルの仕事の半数を排除する可能性があると主張した。1月には、AIが「人間の労働の一般的な代替物」になる可能性が高いと述べた。6月までには、「経済的なトレードオフが超成長と超不平等に固定された世界」に陥る可能性があると警告した。 しかし、Anthropic自身の報告書は、これまでのところAIの影響はそれらの予測に及んでいないことを示唆している。「2022年後半以降、高い影響を受ける労働者の失業率に体系的な増加は見られない」と報告書は述べている。また、AIの使用は「可能性のほんの一部にとどまっている」とも指摘している。例えば、Claudeはコンピューターと数学のカテゴリーにおいて、理論上はほぼすべてのタスクを引き受けられるにもかかわらず、実際には33%のタスクしか処理できない。 AIによる雇用の終末論は忘れよう。AIの真の脅威は、労働者の管理と監視かもしれない。 データセンターへの支出は急増しているが、生産性はテクノロジー愛好家たちの壮大な予測が示唆するような急速な向上を見せていない。実際、AI時代の最初の3年間における労働生産性の成長は、1990年代半ばに始まった情報技術ブームの時よりも鈍かった。 OpenAIで最も目立つ顔であるSam Altmanでさえ、今ではAIが仕事を奪うとは疑っている。「私たちの分野の一部の企業が主張したり話したりするような、雇用の終末は起こらないと思う」と彼は5月に述べた。MITの経済学者David Autorが言うように、「多くの人々が、世界は彼らの予測ほど急速には変化していないことに気づいている」。 これにより、AIがどのように進化しているかについて、より控えめな議論が開かれた。浮かび上がってきた話は、歴史を通じた自動化と人間の仕事の複雑な関係を浮き彫りにするだけでなく、AIが脅かされているように本当に世界を変革できるのかという疑問も提起している。AI関連株の上昇によってほぼ完全に牽引されてきたテクノロジー重視のナスダック指数は、6月初旬のピークから約8%下落している。 「AIがすべてを行う」という物語に対する批判の一つは、Oリング論法と呼べるものだ。これは1986年1月28日、スペースシャトル・チャレンジャー号が飛行開始から73秒で爆発したことに由来する。長期にわたる調査の結果、数十億ドル規模の宇宙船は、低温で機能しなくなったゴム製のOリングによって破壊されたことが判明した。 その安価なOリングが決定的に重要であることが判明した。この類推は、AIがすべてのタスクを完璧に実行できない限り、AIが実行できないタスクの価値を高めることを示唆している。AIがどのタスクを引き継ぐかによって、低レベルのタスクを処理することで高スキル労働者の価値を高めることも、より専門的なタスクを引き継ぐことで低スキル労働者により多くの機会を生み出すこともあり得る。 最近のある研究が指摘しているように、「タスクレベルでは強い代替が見られるものの、全体的な雇用効果は緩やかである。なぜなら、影響を受ける仕事における需要の減少は、AIを採用する企業での生産性主導の労働需要増加によって相殺されるからだ」。 状況は変わる可能性がある。Jed Kolkoが指摘するように、雇用市場へのAIの影響に関する研究はまだ初期段階にある。Amodeiの1年から5年という期間には、まだ約4年が残っている。そして、本当の混乱は6年目に訪れるかもしれない。連邦準備制度理事会によると、企業全体でのAI導入は急速に拡大している。 さらに、Autorは、AIは向上していると主張する。そして、それがすぐに天井に達する兆候はない。「確率的オウムに対する懐疑論は過去のものだ」と彼は私に語った。ディストピア的なAIの未来、あるいは勝ち組にいればユートピア的な未来は、依然として可能性として残っている。AIを所有し運営することは、まだ可能だ。 「内部関係者は相変わらず熱心だ」と、ノーベル賞経済学者のDaron Acemogluは言う。「彼らは今でも汎用人工知能がすぐそこまで来ていると信じている」。実際、Elon Muskは「AIとロボットがすべてを実行できるようになり、普遍的な高所得につながる。仕事は任意になる」という考えを放棄していない。 コンピューター革命の初期に、ノーベル賞経済学者Robert Solowが述べた言葉を覚えているかもしれない。「コンピューター時代は、生産性統計以外のどこにでも見られる」。企業が新しいテクノロジーを中心に再編成されるまでには、さらに約10年かかった。しかし、コンピューターは最終的にデータに現れた。 それでも、AIの地平線には暗雲が立ち込めている。AIが人間の仕事をすべて排除しないかもしれないというだけではない。AIは、人類が喜んで支払う代償に見合う巨大な経済的機会を提供するという約束を果たせないかもしれない。 政治的なムードは明らかにAIに反対している。アメリカ人の10人中7人が、自分の地域にAIデータセンターを建設することに反対している。これは、データセンターの膨大なエネルギー需要が地域の電気代を押し上げることに一部起因しているが、AIの人気のなさは、それが私たちの知る社会を破壊するという考えにも関連している。 他にも障害がある。大きな進歩にもかかわらず、AIが現代経済に必要なすべてを実行できるかどうかについては、依然として大きな疑問がある。「すべてが計算問題というわけではない」とAutorは指摘する。AIは言語をコピーするのは得意だが、言語を周囲の現実世界に結びつけることはできない。進歩しているにもかかわらず、依然として多くの重大な間違いを犯す。 ギグワーカーは際限なく搾取されている。AIは、私たちのより多くを彼らと同じ運命に追いやる可能性がある。 そして、不可能な経済性の問題もある。たとえAIが最終的にすべての問題を解決できたとしても、その解決策は高くつくように見える。私たちはGDPのどれだけをAIデータセンターに投資するつもりなのか——20%、30%、40%か？ いくつかの推定によると、それが私たちの向かっている先だ。国際エネルギー機関は、データセンターからの電力需要が2030年までに2倍以上になり、約945テラワット時に達すると予測している。これは日本の総エネルギー消費量を上回る。 AI投資の価値が、わずか数ヶ月前に開発されたモデルに新しいモデルが取って代わられることで急速に減少することを考慮すると、経済性はさらに不安定に見える。AIモデルを開発している企業は「決してお金を稼げない」とAcemogluは言う。「彼らは毎年数千億ドルを失っている」。 Altmanの新たな謙虚さをPR活動の一環として片付けるかもしれない。おそらく誰かが、AI革命を大量失業に結びつけることは賢明な政治ではないと彼に伝えたのだろう。しかし、AIの大いに宣伝された能力に対する疑問は、マーケティングを超えたものがある。壮大で歴史的な約束は危機に瀕しているかもしれない。おそらく人工知能は、社会が喜んで支払う代償に見合うものを提供できないのだ。 **よくある質問**...