AIの経済的潜在力、鍵は労働者の監視と関与

人工知能を巡る新たな物語は、しばしばそれを未曾有の経済的繁栄をもたらす必然的な力として捉えています。しかし、重要な反論は、この技術革命が真の利益を生むのは、人間の能力を単に置き換えるのではなく、それを増強する場合に限られると示唆しています。ノーベル賞受賞者であるダロン・アセモグル氏が提唱するこの視点は、AIの成功の真の尺度は、タスクを自動化するだけでなく、労働者に力を与える能力にあると位置づけています。

テクノロジー業界や様々な経済機関は、AI、特に大規模言語モデルや予測ボットのような高度なシステムを、富への迅速な道として頻繁に喧伝していますが、アセモグル氏の研究はより微妙な全体像を描いています。彼は、新技術が単に人間の労働を置き換えるだけでは、確かに企業の利益を押し上げるかもしれないが、より広範な経済的利益は最小限に留まると主張しています。集団的な恩恵は、労働者が新しいツールの受動的な使用者であるだけでなく、その設計に積極的に参加し、新しい繋がり、市場、能力を形成するときにのみ実現されると彼は論じています。

この理論の実践的な応用は、説得力のある洞察をもたらしています。例えば、UTS人間技術研究所によるテストでは、看護師がAIを喜んで採用して煩雑な事務作業を効率化する一方で、患者への直接介入には明確な一線を引きました。同様に、小売業の従業員はインテリジェントな在庫管理システムを歓迎しつつ、顧客関係における人間的要素を維持しようと努めました。ロボデットスキャンダル（Robodebt scandal）のような過去のアルゴリズムの誤りを警戒していた公務員でさえ、AIが市民に対して武器化されないことの保証を求めました。これらの例は一貫したテーマを強調しています。労働者は、AIが負担を軽減し、役割を向上させる場合にそれを受け入れますが、専門的な自律性や人間的相互作用の質を脅かす場合には抵抗します。

社会を真に豊かにするAIエコシステムを育成するためには、重要な構造改革が必要です。それは、AI技術の導入を監督、監視、形成する任務を負う「労働者評議会」の義務的な設立です。このアプローチは、雇用主が職場安全に対して負う既存の一般的な注意義務を、新しい技術の展開にまで拡大するでしょう。この拡大された義務を果たすために、雇用主は従業員と真剣に関わり、AIの使用についてテスト、改善、保護策の提案、明確な境界線の定義を行う機会を提供することが求められます。これらの評議会は、民主的で代表的な性質を持ち、技術を理解するために必要な情報、その適用を観察する権限、そしてその影響を評価する継続的な役割を与えられるでしょう。組合化された環境では、既存の協議プロセスを活用できますが、そうでない環境では、雇用主や業界団体が真に責任ある枠組みを確立する必要があります。

予想通り、このような提案はしばしば抵抗に直面します。雇用主は「お役所仕事」の増加を嘆いたり、これを管理権の放棄と見なしたりするかもしれません。しかし、労働者を積極的に巻き込むことは、権力を譲歩することではありません。それは、現場の貴重な知識を活用することです。技術変革の歴史は失敗に満ちていますが、それは技術自体に欠陥があったからではなく、人間の仕事の現実に不適切だったからです。AIがこの力学から免れると仮定することは、ベンダーによって広められた危険な誤謬です。テクノロジー業界もまた、「変化に対する摩擦」がグローバルな「AI競争」におけるイノベーションを抑制すると主張して反発するかもしれません。しかし、搾取的なアルゴリズムから責任を放棄したソーシャルメディアプラットフォームに至るまで、業界の実績を考えると、より慎重で民主的に管理されたアプローチを求める明白な国民の懐疑心が存在します。

特にオーストラリア人は、AIに対して深い懸念を抱いており、それが不明確な大義のために押し付けられる外部の力だと感じています。AI評議会のような新しい民主的構造を確立することは、切望されている主体性の感覚を提供し、市民がこれらのツールがどのように進化するか、AIを動かす核となるリソースであるデータがどのように収集され使用されるか、そしてその貢献に対してどのように報酬が支払われるかに影響を与えることを可能にするでしょう。これは単に技術を規制することではありません。それは、私たちが目指すべき国家のあり方を定義することです。もしAIが本当に経済的涅槃をもたらすことができる変革的で準神的な技術であるならば、その開発に民主的構造を組み込むことは、国民の信頼を得るための最も確実な道です。この信頼は、過去の技術的ユートピアの約束によって厳しく試されてきました。