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『korea herald』9月11日の記事、原題：aiは雇用に打撃を与え、不平等を悪化させるのか？ 人工知能 (ai) は、より多くの分野にソリューションを提供し、生産性をさらに向上させることができますが、ai が雇用の喪失や所得格差の拡大につながるのではないかと懸念する人もいます。 ai は、内燃機関やコンピューターと同様、経済状況に影響を与え、失業を引き起こす可能性がある一般的なテクノロジーとみなされています。歴史上のすべての技術革新には「技術的失業」に関する懸念が伴いました。移行期間には痛みが伴いますが、私たちは常に危険を安全に変え、失うよりも多くの新しい雇用を生み出すことができます。
通常、自動化により生産効率が向上し、その成果は新しい製品やサービスの研究開発に使用できるため、新たな生産性要件が高まります。新たな需要や新たな職種の拡大に伴い、かけがえのない人材のポジションも増えています。 mitのデイビッド・オットー氏は、2018年の米国の雇用の60％は1940年には存在していなかったということを発見した。技術の反復と労働力の再分配により、労働者のスキルに対する新たな要求も生じ、継続的な訓練と教育が必要となります。経済変革がスムーズに進まなければ、マクロ経済や金融の安定も労働構造に影響を与えるだろう。数十年にわたる労働市場の二極化は、所得の分配も自動化の影響を受けることを示唆しています。
ai時代は歴史の法則に従うのか、それとも新たな状況を切り開くのか？多くのテクノロジーと同様、ai には多くの自動化されたジョブの生産性を解放する可能性があります。 ai は継続的に自ら学習し、データベースからの暗黙知を統合する能力により、型破りなタスクを完了する可能性をもたらします。将来的には、ai がほとんどの仕事で人間よりも優れたパフォーマンスを発揮する日が来るかもしれない、と考える人もいるかもしれませんが、それは決して今ではありません。この段階では、ai は少数の認知タスクを独立して完了し、人間がより複雑なタスクを完了するのを支援できます。
ある調査によると、金融、広告、コンサルティング、情報通信などの知識集約型業界は、ai の影響をより受けやすいことがわかっています。ただし、鉱業、建設、経営支援、運輸などの知識内容が低い業界は、ai とのつながりがほとんどありません。これにより、テクノロジーの爆発により多くのブルーカラー労働者が職を失うという人々の恐怖が再び引き起こされました。高レベルの技術労働者の雇用も保証されていません。 aiは代替品なのか、それとも触媒なのか?どちらも重要ですが、業界によってパフォーマンスが異なります。ファジーなイベントの判断を必要としないタスクは自動化できます。知識集約型産業では、ai を使用して労働者の作業能力を向上させることがより良い選択となります。 ai は一部の仕事を置き換える可能性がありますが、一部の人々の生産性を向上させることもできます。これは仕事に貴重なツールを提供しますが、一か八かの意思決定において偏った判断や誤解を招く可能性があるため、人間の判断を完全に置き換えることはできません。
コスト、リソースの割り当て、生産プロセスやビジネス モデルの調整能力など、これらの要素は ai の普及と促進の効率に影響を及ぼし、ai の生産性の有効性を決定します。 ai モデルの開発、適用、運用のコストは非常に高く、その高いエネルギー消費はさまざまな国の持続可能な開発目標を脅かし、データとスキルのボトルネックも ai プロジェクトの実施に影響を与えます。 ai技術の利点を利用して市場での地位を強化することで、テクノロジー大手は他社との差をさらに広げることになる。したがって、ai 技術競争の監督は、国家のイノベーションと生産性開発を促進する上で重要なリンクとなります。
多くの経済学者は、ai テクノロジーの画期的な進歩によって生産性の伸び率が永続的に向上する可能性があると楽観視しています。しかし、歴史を通じて、技術革新と応用は常に浮き沈みを経験し、しばしば外部要因の影響を受けてきました。現時点では、大量失業の懸念も生産性の大幅な伸びへの期待も時期尚早です。しかし、ai は依然として仕事方法に革命をもたらし、ビジネス モデルに影響を与え、流通パターンを変える可能性があります。研究によると、ai は下位レベルの労働者により多くの支援をもたらし、それによって不平等な分配の現状を改善できることがわかっています。 ai の主な役割は、失業や給与削減を引き起こす可能性のある自動化された働き蜂なのか、それとも新製品、新サービス、新ビジネス モデル、新雇用をもたらすアシスタントなのか?関連部門は、教育への投資を増やし、スキルトレーニングを促進し、キャリアコンサルタントと就職支援を提供し、公正な競争を確保し、労働税および資本税政策を最適化し、最終的にaiの円滑で健全な導入を達成するためにaiの不適切な使用を防止するための政策を策定する必要がある。 （クリストファー・アンドリュー著、ウェイ・モウ訳）▲
