研究：AIが仕事を「分解」し、より狭く低賃金の業務へと変える

ルイス・ガリカーノ（ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス）、ジン・リー、ヤンフイ・ウー（ともに香港大学）による研究論文は、AIへの露出が直接的に雇用喪失につながるという前提に異議を唱えている。代わりに彼らは、AIが役割内の特定のタスクを自動化することで仕事を「分解」していると主張している。

弱いバンドル vs 強いバンドル

この論文は「弱いバンドル」と「強いバンドル」の職業を区別している。弱いバンドルの仕事では、AIが一部のタスクを自動化し、仕事の境界を狭める。例としては、サポートチケットの処理や予測可能なコーディングタスクが挙げられる。人間は機械が扱えない部分だけを行うことになり、元の役割のより狭い部分に限定されることが多い。

強いバンドルの職業では、AIは仕事内でのパフォーマンスを向上させるが、人間をバンドルから排除することはない。著者らは放射線科医を例に挙げている：彼らは単にスキャンを読むだけでなく、境界事例を解釈し、臨床医と相談し、決定に署名する。

経済的影響

AIが仕事の一部を引き継ぐと、人間は残りのタスクに集中し、労働者一人当たりの生産量が増加する。これにより価格が下落し、労働者への需要が減少する。雇用への影響は、AIが仕事全体を行うことからではなく、人間が残りのタスクにより効率的になることから生じる。

この研究は、AIの採用にもかかわらず雇用と労働時間が劇的に変化していない理由を説明していると示唆している。多くの場合、仕事のバンドルはそのまま維持されている。

開発者への示唆

予測可能なタスクを含む弱いバンドルのコーディング役割に従事する人々にとって、AIは徐々に役割を空洞化させる可能性がある。判断力、文脈理解、責任を必要とする強いバンドルのポジションにいる開発者にとって、AIはパフォーマンスを向上させ、報酬を増加させる可能性が高い。

この論文は、2030年までに約1040万人（労働力の約6％）の米国での雇用喪失を予測する予測とは対照的であり、現実は単純な置き換えよりも微妙であることを示唆している。