- デンマークの2023〜2024年の労働市場データでは、ChatGPTのような生成AIチャットボットが急速に導入されたものの、全体の賃金や雇用の変化はまだほとんど見られない
- University of ChicagoとUniversity of Copenhagenの経済学者は、自動化に脆弱と見なされていた11職種の労働者25,000人と事業所7,000カ所のデータを分析した
- AI利用者の64〜90%が時間短縮を報告したが、平均の短縮幅は勤務時間の2.8%、週あたり約1時間にとどまった
- 労働者の8.4%には、教師によるChatGPT宿題利用の検知、AI出力の品質確認、プロンプト作成のような新しい業務が生じ、節約効果を一部相殺した
- データが初期導入期とデンマークに限定されているため一般化には注意が必要だが、生成AIがただちに広範な労働市場の変化をもたらすという期待には歯止めをかけている
デンマークの労働市場データで見た生成AIの初期効果
- 新たな研究は、2023〜2024年のデンマーク労働市場において、ChatGPTのような生成AIモデルが全体の賃金や雇用にまだほとんど有意な影響を与えていないと分析している
- University of ChicagoとUniversity of Copenhagenの経済学者Anders Humlum、Emilie Vestergaardによるワーキングペーパーのタイトルは「Large Language Models, Small Labor Market Effects」である
- 分析対象は自動化に脆弱と見なされていた11職種で、会計士、ソフトウェア開発者、カスタマーサポート担当者が含まれる
- データ規模はデンマークの労働者25,000人と事業所7,000カ所である
急速な導入と小さな経済的変化
- 企業のAI投資はツール導入を増やし、研究対象職種の利用者の**64〜90%**が時間短縮を報告した
- しかし研究期間中、AIチャットボットはいずれの職種でも収入や記録された労働時間に有意な影響を与えなかった
- 統計分析の信頼区間は、平均効果が**1%**を超える可能性を排除している
- HumlumはThe Registerに対し、対象職種の大半の労働者がチャットボットを導入したものの、経済的結果では「まったく変化をもたらさなかった」と述べた
時間短縮をむしばむ新しい業務
- AIチャットボットは労働者の**8.4%**に新しい業務を生み出し、ツールを直接使わない労働者にも影響を与えた
- 新しい業務の例は次のとおりである
- 教師が学生のChatGPT宿題利用の有無を検知する時間
- 別の労働者がAI出力の品質を確認する作業
- 効果的なプロンプトを作るために試行錯誤を繰り返す作業
- 利用者が報告した生産性向上は平均勤務時間の2.8%、週あたり約1時間の水準である
- 節約された時間がすべて経済的報酬につながったわけではなく、生産性向上分のうち3〜7% בלבדが労働者の高い収入へ転換されたと推定される
実験室の結果と現実の業務のギャップ
- The Registerは、この結果が2月に発表されたランダム化比較試験と食い違っていると指摘している
- そのランダム化比較試験では、生成AIが労働者の生産性を平均**15%**高めたことが示された
- Humlumは、他の実験がAIに特に適した業務に焦点を当てていたため差が生じたとみている
- 実際の職務の大半には、AIが完全には自動化できない業務が含まれており、組織もツールを効果的に統合する方法をまだ学んでいる途中である
限られたスナップショットと残された問い
- 今回の結論は、時期と範囲の制約のため、今後見直される可能性がある
- 2023〜2024年のデータは生成AI展開の初期段階しか捉えておらず、遅れて現れる効果や、チャットボットを超えたより統合的な生成AI活用の影響は含まれていない可能性がある
- デンマークのデータに集中することで、他の労働市場やフリーランスの創作業務のような特定分野ですでに現れている局所的な影響を見落とす可能性もある
- それでもこの研究は、生成AIが即時かつ広範な労働市場の変化を生み出したという物語に異議を唱える初期のスナップショットと見なせる
- 生成AIの長期的な経済への影響は、技術進歩の速さゆえに依然として不確実で、議論の分かれるテーマとして残っている
1件のコメント
Hacker Newsの意見
ほぼ10年前にEconomistで、自動化の結果は雇用の消滅ではなく、仕事は増え、ジュニア採用は減るという内容の記事を読んだ記憶がある。
例として、検索エンジンとデジタル文書によってジュニア弁護士の人数が大きく減った、という話だった。以前は裁判の準備で実際の文書保管庫に行って関連判例を探す作業を3〜10人のジュニアチームに任せていたが、今ではノートPCを持ったジュニア1人で十分になった。その結果、法律事務所はより多くの案件を処理できるようになった。かなり一般的なパターンに見える
ところがFacebook社内のAIのおかげで、今ではコールセンターが実現可能かもしれないと考え始めている。電話の大半は「パスワードを忘れた」や「壊れている」といった内容なので、50以上の言語でFAQを案内するロボットがいれば、およそ90%には十分だという。より難しいものだけ人に回せばよい。
だから新技術と労働の関係は階層的というより、フラクタルに近いと見ている。Zuckは以前ならコールセンター自体を考えなかっただろうし、それだけ多くの雇用も存在しなかったはずだが、新技術のおかげで難しい問題だけを人が処理する、より小さなコールセンターが生まれる。形は似ているが少し違う。
技術が破壊的でないと言いたいわけではない。ただ、技術はたいてい新しい仕事を生み、その仕事はより難しい問題を扱う方向へ進む。境界はさらに細分化され、頭脳労働はより専門化されて厳しい環境になる。問題は、大学院生を信じるのと同じように、その境界で働く人が本当に仕事をしているのか、それともハッタリなのかを信頼しなければならないことだ。Cal Newportも、知識労働は長いあいだ何の成果も出ていないように見えた後で、突然天才的な瞬間が来るとよく語っている。これは知的な問題というより、感情的な問題に近いと思う
その後、自動化が来ると機械の保守のような新しい仕事は生まれるが、それでも多くの未熟練労働者は仕事を失う
小さな封建領地と帝国はこれからも維持されるだろう
記事の結論を人々は誤解しているように思う。AIで時間を節約し、その時間を新しい仕事に使うという話ではなく、AIの使用によって生じる出力の検証、プロンプト作成、不正行為の検知、デバッグといった新しい仕事が、体感できる節約分を相殺するという話だ。
テック業界でも観察的には当てはまっているように見える。世界最高のプログラマーや技術者たちが、トランスフォーマー、データセット、評価をいじることに縛られており、そのおかげで最低レベルのプログラマーでも温度変換器や安全でないTwitterクローンを雑に作れるようになった。その一方で、実際に消費者が使うソフトウェアの品質は急落している
AIは仕様の空白部分を埋めるのが意外とうまく、実際にコンパイルできるC++コードをかなり生成した。ただし必要な
#includeは抜けていた。ビルドして実行してみると、出力は完全に間違っていた。ここからなぜ間違っているかを見つけるには、数百行のC++を読んで完全に理解しなければならない。問題を考えさせてくれたし、面白い解決方法も見せてくれたので、完全な時間の無駄ではなかったが、大きく時間を節約できたかといえばそうではない。むしろ何をしているのか把握するのに、もっと時間がかかるかもしれない。
Webやモバイルアプリを作る人たちへの礼儀として言うなら、AIは高水準で反復的な問題には素晴らしいが、システムプログラミングには依然としてほとんど役に立たないという感覚が続いている
「ひどい」といった美学的な意味ではなく、純粋に利益を生む効率という観点から見て、これまで自分が書いたコードの90%以上は企業に有意義な貢献をしていなかった。その割合を下げようと本当に努力したのに、そうだった。これは専門ソフトウェアの話であって、バイブコーダーまで含めたら、その数字ははるかに高くなると思う。
コンピューティングを世界に押し込んできたやり方そのものがずれているように感じる。私たちは何日もかけてUIを作るが、そのUIは実際のユーザーの助けにならず、プロセスが少し変わるだけで壊れる。そしてそのUIを支えるために、肝心の自動化はほとんどできない。
コンピューターが人類にとって今なお非常に有用だとは思うが、私たちはコンピューターの使い方を忘れてしまった
AIが問題を悪化させているのか、改善しているのか、あるいは現状維持なのかを語るには、まだ早い。悪化させているという見方には共感するが、断言するのは難しい
エンジニアの99%を解雇したのか？ もしかすると、そのメモもAIが書いたのかもしれない。5人で50人分の仕事をこなすソフトウェア会社などあるだろうか？ 見たことがない。人々が自分自身に信じ込ませた物語と、現実のマクロデータがここまで乖離している状態が、いつまで続くのか気になる
現代のAIツールは驚くべきものだが、最初に登場したときスペルチェッカーが驚きだったのと似ている。雑務の助けにはなるかといえばなるが、結局は誰もが持つ新しい基準線を作り、基準を引き上げるだけだ
近いうちにAIが会社を回し、私たちは浜辺に寝そべっているだろうという証拠はほとんどない。どのAI企業も新たな基準線の製品へと変わってしまわない何かを作っている兆候はほとんどなく、AI製品の大半はひどく収益性が低い。この現実にもまもなく向き合わなければならない
ビデオゲームは今ほど多くはならないだろうが、その代わり遊ぶ時間ができる。私はゲームより時間のほうが価値があると思う。Lee Iacoccaをもじって言えば、私たちは立ち止まって自分に問うべきだ。ビデオゲームが本当にそんなに必要なのか？
今では綴りの誤りの代わりに、正しい単語の位置に間違った単語が入る。最近はどんなWebサイトでも長文を見れば、伝統的な報道サイトでさえ誤りだらけである可能性が高い
現在のペースであと3〜5年改善が続けば、工学において人間の入力がどれほど有用であり続けるのか想像しにくい
これは実質的にジェボンズのパラドックスが働いている姿だ
ある種の仕事を終えるコストが、金であれ時間であれ下がる。すると人々は需要を増やしてその隙間を埋め、労働者は「フル稼働」状態になる
次の技術が、私たちが働かない、あるいははるかに少なく働くユートピアをもたらすという主張は非常に昔からある。だが私たちは、そのたびに実際にはそれを望んでいないことを証明してきた
私の仮説は新しくも独創的でもないが、手持ち無沙汰になったとき何をすべきか分かっている人は非常に少ないということだ。私たちはストレスの水準を高く保って注意をそらす傾向があり、ストレスが低く「やらなければならない」ことがないと、さまざまな形で不安定になる
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Jevons_paradox
簡単に言えば、私とあなた、それにHNユーザー8人がBezosの倉庫で1日8時間働いているとしよう。ある日、私たちと同じ仕事をする新しい機械が導入され、機械1台が私たち2〜4人分をこなす。Bezosが機械を4台買って、それぞれを2倍の能力で回せば、私たち8人には1日8時間 × 週5日 × 4週 = 160時間の余暇が生まれる
問題は、私たち8人が依然として生きるために金を必要としていることだ。食べ物、家賃、光熱費、医療費がある。技術ユートピア論者によれば、私たちは今や160時間の自由時間で、もっと重要でやりがいのあることをすればよい。これはAIの売り手が、AIによってより重要でやりがいのある仕事ができると言うのと同じ文脈だ。しかし生き延びるには、私のやりがいのある仕事はギグワークになるか、同じ強度、あるいはそれ以上に長い時間の仕事になる
理論上、自動化を支配する所有者は、インタビューや政治・社会的なイベントに行く余暇をさらに得る。自動化によって押し出された人々は下へ落ち、生き延びるためにもっと苦労して働かなければならない。LLM提供者に金を払いながら自分の代替物を訓練している熱心な人たちが、この方程式に早く気づくことを願う。自動化が入ってくる間、一時的な安全装置が必要であり、Bezosの倉庫が一部の人に一時的な余暇を与えたのと同じように、「もっと意味のある仕事をする自由時間」という言葉にまたしても乗せられないでほしい
金の問題がなければ、魂のない企業に自分の時間を売りたいとは思わないだろう。忙しく過ごせる関心事は十分にある。仕事は、もっと良いことに使いたい時間を吸い取るだけだ
現在のAIツールは、生産性を文字通り1,000倍に引き上げた変化と比べれば見劣りするため、私たちはまだそうした変化からは遠い。だから100年もしないうちに、プログラミングが極端にニッチ化する可能性もある
雇用主はたいていその誘因を持っており、政治システムもこれを明示的に禁じていないので、より短い労働時間を望む労働者にとって良い選択肢は多くない
今は4×10時間を考えているが、「賃上げの代わりに据え置きで4×8時間にしよう」といった形で交渉してみることもできる。AIが同じ時間でより多くの仕事を可能にしてくれるなら構わない。一方で、会社はAIツールに月30ドルの値段を付けているので、私が個人的に買ったAIツールが節約してくれた時間は労働週から差し引くべきだと考えている
「雨の日の日曜の午後に自分の時間をどう使えばいいのかさえ分からない何百万人もの人々が、不死を渇望している」 — Susan Ertz
父はコンピュータと自動化について良いことを言っていた。1970年代にオフィス用コンピュータが出始めたころ、「コンピュータがあまりに多くの労力を節約してくれるので、余った時間をどう使えばいいか分からなくなるだろう」と言われていたそうだ
実際には、コンピュータのおかげで1日により多くの仕事をするようになっただけだ
プログラミングに関して言えば、AIはこれまでのところ私の生産性をおよそ 2倍 に引き上げたと言える。
もちろんプロンプト作成には時間を使う。「絶対にこうするな、絶対にああするな、常にこうしろ、あれを確認しろ」といった形で、自分のコーディングの好みをAIに伝えているわけだ。だが、そのプロンプトは残り続ける。ほとんどは数か月前に書いておいたもので、今はその恩恵を受けている
少し立ち止まって考えてみると、AIが生産性を2倍にしたというのは、以前より実際に2倍の仕事をこなしているという意味だ。それを指標で裏づけられるのか？
テスト条件の作成や、すぐ捨てる試作品づくりのような特定の作業では、AIがはるかに生産的にしてくれるというのは信じられる。しかし全体として以前の2倍をこなしているというのは、とても大きな主張だ。
実際には、人々が以前より 生産的だと感じている というほうがもっともらしい。だから個人は2〜10倍生産的だと言う一方で、職場研究では高くても約25%の生産性向上にとどまる、という乖離が生じるのだと思う
自信満々に間違ったコードを出してくることが多く、コンパイルできたとしても結果はひどく、私が直そうとしている問題をきちんと解決してくれない。一方で、今年の初めにバックエンド向けのTerraformプロジェクトを書く必要があったときは、生成AIが本当に輝いた
完全な勝利のように聞こえる
つい昨日もスクレイパーを大幅に改修したが、手作業でやっていたら最低でも1週間はかかったはずだ。1日2〜4時間を5日として、およそ15時間くらいだったと思う。ChatGPTの助けで、2時間もかからずに終わった。
だから作業量も減り、納期もずっと短くなり、ストレスもずっと少なかった
特定のモデルをなだめて特定のやり方で振る舞わせることはできても、別のモデルでは同じ入力でまったく違う状態になるかもしれず、完全に別のプロンプトが必要になりそうだ。そうなると、ベンダーがモデルを更新するたびに、すべてのプロンプトが無意味になる可能性がある
本当の問題は 低技能職 にある。より簡単な役割を担う人やジュニア層がそれにあたる。最終的には、自分の技術水準に見合うポストが不足し、かなりの割合の人々が雇用不能になるだろう
その結果は、教育システムが時代に合わせてどう変わるかに大きく左右されるかもしれない
仕事を補強するためにAIを使う技能も、新しい形の リテラシー になると思う
これはあらゆる技術に共通する話で、AIが仕事を奪わないというpmarcaらの予測もこの論理に基づいている。私たちの焦点は、ますます狭い領域へと移っていくかもしれない。
映画も100年前にはほとんど存在しなかった。100年後には、労働から解放されたおかげで、まったく新しい産業が生まれているだろう
AIがソフトウェア生産を自動化すれば、ソフトウェア需要は爆発的に増える可能性がある。高級言語がアセンブリの手書きコーディングに取って代わったときも、同じことが起きた。はるかに多くのソフトウェア、そしてより複雑で興味深いソフトウェアを作れるようになり、産業も拡大した
人間がやるべき仕事の量が減るのは、実際には良いことだ。ただし、その減少を大量失業、70歳まで引退不可、週50時間労働にするのではなく、社会全体に行き渡らせるには、制度の構造を変えなければならない。問題はAIではなく、統制されていない資本主義 かもしれない
自動化にも、そのほかすべてにも同じことが当てはまる。私たちはずっと前から、もっと働かずに済む技術を持っていたが、それが私たちの心理には合っていないようだ。
理由もなく週40時間労働を意図的に選んでいる、という意味ではない。ただ、少し閉じ込められている感じがあり、個人が働く時間を減らそうとすると他人に比べて不利になるので、誰も動けない
驚くことではない。ITでも同じことが起こりうる。PC以前、ほとんどの仕事がメインフレームと紙とファイルキャビネットで処理されていた時代を覚えている。
今と比べると、仕事量はほぼ同じか、むしろ少し多いくらいだ。大きな違いは、処理・保存される データ量 であり、その量は当時から指数関数的に増え続け、今もなお増えている。
だからAIも同じだと予想している。仕事の形は多少変わるかもしれないが、データが増えるぶん、仕事は同じかそれ以上になるだろう