人工知能（AI）が米国経済を活性化させるまでにどのくらいかかるかと聞かれたChatGPTは「正確な予測は難しい」と答えた。
テキストや画像などの新しいコンテンツを作成できる生成型AIツール、例えばOpenAI傘下のChatGPTは、消費者や企業にますます人気を集めている。このため、一部の経済学者は、この技術が職場に重大な変革をもたらし、生産性（時間当たりの産出）を向上させ、長期的な低迷状態から抜け出し、経済成長を刺激すると予測している。
しかし、このような予測はこの技術の理論的潜在力に基づいている。実際の作用は小さいかもしれないが、いくつかの要因によっては、効果が遅い可能性もある。1つは、この技術が広く採用されている程度と、人々がこの技術を使いこなす程度である。もう1つの要因は、いったんこの技術が採用されると、企業がどの程度のレベルでより高い生産性に変換できるかということです。
楽観的な推定の一つはゴールドマンサックス（Goldman Sachs）から来ている。ゴールドマン・サックスのエコノミストは、AIが広く応用されてからの10年間で、生成型AIは米国の生産力の年平均成長率を1.5ポイント向上させる可能性があるとみている。これにより、生産力の年平均成長率は2007年末の2倍前後になる。彼らは、同じ時間帯の米国の国内総生産（GDP）成長にも同様の幅の上昇作用をもたらすと述べた。例えば、米連邦準備制度理事会（FRB）の幹部は、米国の長期経済成長率を1.8%と予想しているため、理論的には3.3%に引き上げることができる。
しかし前提条件は無視できない：これはAIが広く採用された後である。ゴールドマンサックスのシニアエコノミストJoseph Briggs氏は、AIがいつ広く応用されるか予測するのは難しいと強調した。Briggs氏によると、企業がAIを採用しているスケジュールとAIの最終的な能力には不確実性があるため、AIの生産力成長率の向上は0.3ポイントに低下する可能性があり、2.9ポイントに達する可能性があるという。
先に突破して、後で応用する
技術のブレークスルーと広範な普及の間には通常時間差があり、AIはこの10年の後半と1930年代から広範なマクロ経済的影響を与える可能性があると述べた。
しかし、Briggs氏は、「私たちが考えているすべてのシナリオの中で、生産性の増加傾向の速度を考慮すると、経済的な意味で侮れない成果を生み出すのに十分な生産性の向上幅が大きくなるだろう」と述べた。
米労働省によると、2007年第4四半期から2019年の前回のビジネスサイクル終了まで、生産性は年平均1.4%増加した。1947年第1四半期から2023年第2四半期までの2.1%の長期成長率を下回った。
生産性の向上は長期的な経済成長の鍵であり、同じ数の労働者がより多くの商品やサービスを生産し、最終的には生活水準を高めることができることを意味するからだ。
電力とインターネット技術による啓示
これまでの経験から、生産性成長に対する新しい技術の推進作用は徐々に実現される可能性があることが明らかになってきた。経済学者ポール・デイビッド氏は1990年に発表した論文で、米国の電力について、工場の機械伝動能力は数十年かかって半分が電化され、その発展は製造業の生産性の増加に影響を与えていると指摘した。
Davidは当時、電力の発展の軌跡を歴史的対比として、なぜ彼が上記の文章を書いた時代に、コンピュータが興っているにもかかわらず、生産性の向上が遅れていたのかを説明した。
David氏によると、当初、工場の電化実施の速度が遅れていたのは、既存の製造工場が水と蒸気動力に依存して稼働しており、大挙した改造には役立たなかったためだという。
バージニア大学（University of Virginia）経済学教授のAnton Korinek氏は、1990年代末と21世紀初頭にインターネットと個人コンピューティングが台頭した際の前回の生産力の大繁栄に比べて、業界や会社が生成型AIを受け入れる速度を速める要因があると述べた。その際、これらの新興技術を利用するには、ルータやインターネット接続などの実体機器を設置するためにお金がかかる必要があります。
Korinek氏は「現在、これらの接続はすべて既製で、基本的には新しいサイトにログインするだけでよい」と述べ、過去20年間のトレンドレベルと比べて、生成型AIは今後10年間で生産性を10%～20%向上させると推定している。
しかし、経済学者たちは、AIの効果が実際に生産力指標に反映されるにはまだ時間がかかる可能性があると述べた。企業や労働者たちはAIの使い方を学び、仕事に溶け込む必要があるからだ。
実際、ウォールストリートジャーナル（The Wall Street Journal）が今年4月に行ったエコノミスト調査では、ChatGPTのようなAIツールは今後5年間で米国のGDP成長にわずかなプラスの影響を与えると予想していると回答した人は61%だった。また29%の人は、AIツールがこの期間中に何の影響も与えないと予想していると述べた。
「新技術の採用履歴から見ると、生産方式を変えるには技術だけでは足りない。他の補完的な資産も同時に採用しなければならない」と、ニューヨーク大学（New York University）管理・組織学教授のロバート・Seamans氏は言う。「コストが高く、時間がかかる」
Seamans氏によると、企業は特に、生成型AIを理解する能力と、既存の生産プロセスを十分に理解する専門家を雇用したり、育成したりする必要があり、両者を結びつけることができるという。
インターネットは1960年代に米国防総省から発展したが、1990年代にパソコンの普及に伴い本格的に飛躍し始め、その後ブロードバンド接続やスマートフォンがあり、最も転覆的な影響を与えた。
一部の業界では、これらのすべての問題を解決するのに特に適したように発展しているようです。例えば、エコノミストのエリック・ブレインジョフソン氏、ダニエル・リー氏、Lindsey Raymond氏は2023年のワーク論文で、AIアシスタントを使用すると、コールセンターのスタッフの作業効率が平均14%向上したことを発見した（1時間当たりの問題解決数で測定）。このAIツールはコールセンターのカスタマーサービス担当者に会話の中でどのように最適な答えを出すかのリアルタイム指導を提供し、研究により新入社員と低技能従業員の生産性の向上が特に顕著であることを発見した。
不均衡を採用し、効果が不均等である
ゴールドマン・サックスの分析によると、AIは米国の約4分の1の作業任務を自動化することができ、行政や法律業界でAIを採用することが特に多いという。ゴールドマン・サックスによると、建築、維持、修理などの体力要求の高い作業AIの採用率は低い。
しかし、雇用研究機関Upjohn Instituteの高級経済学者Brad Hershbein氏によると、以前人間が行っていた仕事に機械が代わるにつれて、経済的な雇用が純減少するとは限らないという。
彼は、「多くの場合、新しいテクノロジーは最終的には既存の仕事のタスクを完全に除去するのではなく、変更することになる」と述べた。
歴史学者は、スプレッドシートなどの新技術が創出する雇用は、破壊された雇用よりも多いことが多いと指摘している。
しかし、Hershbein氏によると、一部の企業が他社よりも迅速に行動できるようになれば、AI採用面の不均衡が雇用の流失を招き、所得不平等と社会不安を激化させる可能性があるという。
「AI採用者は未採用者の市場シェアを奪うことができるかもしれない」と同氏は述べた。「このテクノロジーがすべての場所で同等に普及し、誰もがトレーニングを受け、そのテクノロジーを使用して問題を解決できる方法を理解すれば、私たちは比較的迅速に生産性の大幅な向上を迎えることができます。しかし、事実はそうではありません」