AIが経済を変える3つの未来、Anthropicがシナリオ公開

最も悲観的でないシナリオが単にLLMが違いを生まないというものなのが面白い。教育を損ない、人々の注意力と学習能力を破壊し、社会内の信頼を損ない、富の不平等を拡大し、階級闘争に至るという非常に現実的な可能性ではなく。

現時点でLLMの正味の効果は確実にマイナスだと思うし、彼らが作り出した混乱を取り戻し始めるまでには何年もかかるだろう。

> 結果：看護師の仕事が変わる

> 看護師がAIを仕事に取り入れるにつれて、より多くのことを監督し、達成できるようになる。患者と話す時間や、診断を理解してもらうための時間をより多く取れる。生産性が向上する。

実際に起こるのは、患者との接触時間は変わらないまま、追加の生産性が看護師の人数を減らす正当化に使われるということだ。

Finding 4は必読：

> Finding 4：労働対資本のシェア：パイは大きくなるが、より大きなシェアが資本に渡るかもしれない

> 今日、経済が生み出す1ドルのうち、約60セントが労働者に、40セントが資本に渡っている。

控えめなシナリオ：2030年に40.6%が資本へ（労働シェアは0.6ポイント低下）

相当なシナリオ：2030年に43.9%が資本へ（労働シェアは3.9ポイント低下）

極端なシナリオ：2030年に54.8%が資本へ（労働シェアは14.8ポイント低下）

つまり、成長はすべて資本に行く。知識労働者にとっては：大幅な失業と賃金の低下。その他の労働者にとっては：名目上は賃金が上がるかもしれないが、実際の購買力としてはそうではない。（注：彼らの推定はすべて2030年時点のもので、遠い未来ではない）

実にディストピア的だ。

負の効果や経済危機シナリオの可能性が欠けているのが面白い。多くのデータセンターは数年後には存在しない企業によって建設されている。勝者がすべてを取るからだ。だからXAIはすでにAnthropicにコンピュートを貸している。言うまでもなく、数年でコンピュートの価格は大幅に下がるだろう。

もう一つの効果は、ソフトウェア/AI/ハードウェア企業がより少ないリソースでより多くをできるようになることで、米国や他の西側諸国での不平等が増すことだ。

肉体労働の賃金上昇は体系的ではない。データセンター建設に使われる労働にのみ影響する。

> 一部のタスクは人間にしかできない

> 例えば、AIは患者を入浴させることはできない。

ロボットができるまでは。あるいはAIがこの「問題」の解決策を見つけようと創造的になり、患者に致死量のモルヒネを処方するまでは。

> そして新しいタスクが現れる

> 歴史的に、新しい技術は労働者に新しいタスクも生み出してきた。看護師にとっては、AIが患者をどの程度トリアージできるかを確認したり、AIが提案したケアプランをレビューしたりすることかもしれない。

彼らがどこに向かっているかはわかるだろう。

> 個人レベルでは、コーダーやコールセンターのエージェントは、電気技師や看護師などAIの影響を受けにくい仕事に転向しなければならないかもしれない。

AIが看護師をAIのタスクマスターの下僕に変える可能性について前のセクションで議論しているのに、看護師を「AIの影響を受けにくい」と呼ぶのは奇妙だ。

> 強力なAIは経済をどのように変えるのか？

この議論が2030年を中心に構築されていることは注目に値する。2030年は今から3.5年も先ではない。

極端なシナリオをそれほど悪く聞こえなくするヘッジは、最高給のグループ（人間の知識労働者）が壊滅させられているときに、誰が電気技師に支払うのかを説明できていない。理論は、誰もが電気技師になるか、完全に公平で効率的な富の再分配スキームが魔法のように現れるかのどちらかだと言っているように聞こえる。

> どんな経済モデルにも限界がある。例えば、人類が超高性能ロボットを開発するシナリオは含めていない。

「もし私たち（Anthropic）がAIの価値について間違っていたら」というシナリオは見なかった。個人的には、ほぼすべてのAIラボが持つ盲点を考えると、これが最も重要だと思う。経済的影響がマイナスだったら？規模ではなく種類において間違っているリスクを考慮せずに、どうやってこんなテーマを研究できるのか理解できない。

すぐに、Wendell BerryのThe Unsettling of Americaの冒頭をなぞるブログを読むことになりそうだ：

ルイビル・クーリエ・ジャーナルの記事によると、委員会は国の最大の農業問題は農民の余剰だと述べた：「……農業における技術進歩は人手の必要性をあまりにも大きく減らしたため、あまりにも多くの人々が、彼らにとって全く不十分な国の農業所得で生活しようとしている。」提案された解決策は、「農民により良い機会を」、「より包括的な国家雇用政策」、「再訓練プログラム」、「一般教育施設の改善」などを見つけることだった。委員会も記事の筆者も明らかに、当時まだ農場にいた小規模農家の生活とコミュニティ、そして1940年以来農場を離れた2500万人の生活が、「農業における技術進歩」よりも価値が低いと当然視していた。政府が提供する「機会」、施設、プログラムに適切な解決策があることに公式の疑いもなかったようだ。その記事を読んで、自分の価値観が流行遅れなだけでなく、強力な攻撃を受けていることに気づいた。自分が脅かされた少数派の一員であることがわかった。それが私を駆り立てた。

> 最終的に、2030年の経済がどうなるかは、AIに何ができるか、企業と労働者がそれをどう採用するかなど、多くの要因に依存する。

つまり答えは基本的に「さあね、笑」ってことだ。

我々には本当の問題があると思う。なぜなら、まだ何を構築する必要があるかはわかっていて、構築されれば機能するからだ。

例えばソフトウェア開発は、claudeをローカルで動かすことで強化される。

しかし正直に言おう。'プロジェクト'を調整する正しい方法は、テキストフィールドに仕様を入力として書き、AIに好きなようにさせ、専門のAIにセキュリティを確認させ、最後にレビューして完了だ。

これには何が必要か？完全なエンドツーエンドの統合だ。それはただ構築する必要があるもので、発明する必要はない。

看護師の例も同じだ。コンピュータのエンドツーエンドのフローを構築し、適切な場所にAIをプラグインし、国固有の要件に合わせて微調整するだけでいい。

業界は今日この「エージェント層」を構築している。ハイパースケーラーもこの層を構築している。

我々がこれらすべてを構築し、古いものを整理し、現在のモデル能力に合わせて調整し、システムを変更する黄金期があり、これには少し時間がかかるが、結論はすでに至る所で失われている。

FableとAstraのBlenderサポート？おそらくFiverrで多くの人の仕事を奪うだろう。

誰かが必要とする小さなソフトウェア？すでに以前のモデルに殺されている。ほんの数日前、ある建築家（ソフトウェアを書いたことがない）が、労働時間を追跡するツールをバイブコーディングしたと話していた。

なんと、ほんの2年前は基本的なウェブサイトでさえ構築するのに高額だった。

コードベースが小さく、簡単で、良ければ良いほど、人々を排除するのは簡単になる […]