本動画は、AIや自動化の発展により人間の労働力が経済的生産の制約条件ではなくなる未来を想定した「ポスト労働経済学」の概念を解説するものである。汎用技術としての自動化の歴史を紐解き、デフレの負のスパイラルや家計所得の低下といったマクロ経済的な脅威を指摘するとともに、資本所有の拡大や政府移転支出の拡充などの解決策を提示している。さらに、人間の関与（ヒューマン・プロビナンス）の普遍的価値について言及し、企業のインセンティブ、政治的実現可能性、技術的後退のリスクに関する聴衆の質疑応答にも答えている。
ポスト労働経済学の始まりと定義
さて、本題に入る前に皆さんにお伝えしておきたいのですが、ポスト労働経済学は実はここ、人間とAIのエンパワーメントラボから始まりました。約2年前、カルロスが初めて私に連絡をくれ、当時の彼の教え子たちの前で話をしてくれないかと招待してくれたのです。その頃の私は、AIの安全性やAIのリスク、AIのアライメントといった、より倫理的な側面に焦点を当てていました。
もちろん、大学生を相手に話すわけですから、彼らが懸念していたことの一つは、AIが自分たちの未来に何をもたらすのか、自分たちの将来の展望にどう影響するのかということでした。何を学ぶべきなのか、誰もがそれを知りたがります。ここクレムソン大学で過ごす時間の効用をどう最大化すればいいのかと。当時の私は、あまり良い答えを持っていませんでした。
学ぶための学び方だとか、学校で学んだことはもう何も使っていないだとか、すべては基礎知識なんだといった、多くの人が耳にするような一般的な答えを返しました。しかし、その講演の後、皆さんが非常に良い質問をしてくれたおかげで、私の頭の歯車が回り始めました。そして、ポストAGI経済学というビデオを作ったのです。当時はまだ、このフレームワークに対する今のタイトルは持っていませんでした。そしてそのビデオは、50万回以上再生され、私がこれまでに出した中で最も成功したビデオであり続けています。
そのことが、私が何か重要なテーマに辿り着いたこと、人々が本当に気にかけているテーマであること、人々が本当に知りたいと思っていることであることを教えてくれました。そのため、私は過去2年間、このテーマについて研究し、人々や教授、ビジネスリーダーたちと対話してきました。ですから、今日私が皆さんにお見せするのは、最終的な完成形ではなく、ポスト労働経済学理論の現在の到達点です。
それでは前置きはこのくらいにして、私が考えるポスト労働経済学の最もシンプルな定義は、人間の労働力の投入がもはや経済的生産に対する強い制約（ボトルネック）ではなくなる経済体制、というものです。
少し抽象的で難解に聞こえるかもしれません。人工知能や、より広義の自動化が未来に与える影響を定義する方法としては、皆さんが思い描くものとは違うかもしれません。そして、心に留めておくべきことの一つは、これらはすべて明らかにまだ推測の域を出ないということです。これはモデルに基づき、データに基づき、このプレゼンテーションで提示されるトレンドに基づいています。
労働と価値の変換
しかし基本的な考え方は、人類の歴史上ずっと、労働は人間がやりたいことすべてに対する強い制約であったということです。ローマを建設したい場合でも、ローマ人が橋を架けたい場合でも、月に到達したい場合でも、原子炉を作りたい場合でも、すべては人間の労働力の投入に依存していました。あなたの精神、あなたの身体、あなたの手、そういったものです。
ここで少し引いて、物事の経済的な定義を見てみると、労働の経済学的な基本定義は、価値のある変換を生み出すための、対価を伴う人間の活動ということになります。変換とは、情報や人、あるいは物質を受け取り、それをより価値のあるものにすることです。例えば、森から木を切り出し、製材して木材にし、その木材で家を建てる。これは変換の一種です。
別の種類の変換の例として大学があります。十分な教育を受けていない人を大学に迎え入れ、提供されるサービスによって、その人をより知的に、より教養豊かに、より知識を持った人間にするのです。物理学の第一原理に基づく労働の現実は、情報処理や物質操作のためにエネルギーを消費し、経済的な状態変化をもたらすことであると言えます。私がこの定義を区別する理由は、人々が実際に何にお金を払っているのかを見たとき、人間の入力が常に必要だったと言うかもしれないからです。
しかし、物理学的な観点から見れば、実際に起きていることはそうではありません。何かをより価値あるものにするためのエネルギーと情報の適用なのです。なぜなら、人々が本当にお金を払っているのは、その結果（アウトプット）だからです。これはぜひ覚えておいていただきたい点です。さて、この下にある認知、器用さ、筋力、そして社会的・感情的という4つのカテゴリーは、価値ある変化を生み出す人間の能力の、基本となる4つの主要グループのようなものです。
では、それら4種類の変換を行えるのが人間だけではなかったとしたらどうでしょうか。認知とは、計画し、考え、問題を解決する能力です。器用さとは、精密な操作や機械の仕組み、外科医などの能力です。筋力については、重機や電動工具によってすでに大部分が自動化されています。そして社会的・感情的な要素とは、真正性、共感、信頼、説明責任といったものです。
自動化というテクノロジーの歴史
私が労働の代替が起こる時期について持っている基本原則は、そして先へ進む前に説明すると、労働の代替とは、資本や機器が労働市場において人間を完全に置き換えることを指します。より良く、より速く、より安く、より安全に。これが、労働の代替が経済的に合理的になる時期を示す基本的な判断基準です。言い換えれば、資本設備や機械のほうがより良く、より速く、より安く、より安全である場合、人間を使うことは経済的に非合理的になるということです。
トラクターを例に挙げましょう。トラクターは1世紀以上前から存在していますが、その一つの発明によって、文明化された、あるいは現代の経済において、手作業で農業をする人は誰もいなくなりました。もしあなたがそれをやっているなら、それは趣味と呼ばれ、ガーデニングと呼ばれます。
仕事に就いているとき、これはなかなか消え去らない神話の一つだと思いますが、テクノロジーは常に新しい仕事を生み出すと人々は言います。では、仕事とは何でしょうか。今日の経済学的な観点から人々が理解している仕事とは、一枚岩のような単一の役割ではありません。大学の学長でも、YouTubeのコンテンツクリエイターでも、その他何でもありません。仕事とは単なる個別のタスクの集合体なのです。そしてテクノロジーが行うのは、それらのタスクの解体（アンバンドリング）です。タスクをより小さな要素に分解し、その仕事や特定のタスクを行うために依然として必要な人間にそのタスクを与えるか、あるいはそのタスクを機械に引き渡すかして再構築します。
自動化について見るとき、人工知能やロボティクスも根本的には自動化の一種ですが、すべてはこの概念の下流にあります。ちなみに、経済学的な視点からの自動化の定義は、労働節約的なテクノロジーです。ですから、以前は人間がやっていたことをこの機械がやるようになる、と言えるものはすべて自動化なのです。
それは5世紀以上前、もうすぐ6世紀になりますが、活版印刷機から始まりました。活版印刷機は人間の生産量を150倍から400倍に高めます。つまり、完成した本を1冊作るのにかかる時間がそれだけ短縮されるということです。J.K.ローリングが、ハリー・ポッターを数百万部売って億万長者になろうとしたとき、それらがすべて手書きでなければならなかったとしたらどうなっていたか想像できますか。何世紀経っても彼女はまだ本を書き続けていたでしょう。
私たちが自動化について語るとき、これは直感的に理解するのが難しく、実際に見て経験するまでは分かりにくい重要なポイントの一つですが、自動化というのは物事を20%効率化するとか、50%効率化するとか、あるいは200%効率化するといった次元の話ではありません。私たちが話しているのは生産性のことであり、経済的に価値のあるアウトプットを生み出すという点での生産性が、数桁違い、数百倍安く、数千倍安く、数百万倍安くなるということです。
もう一つの例は電灯です。ろうそくが物を照らす主な手段だった頃、家を照らすのにかかる費用は、現在の1日あたりの費用の約200倍から1000倍でした。さらに、現在の電灯ははるかに多くの光を出します。人工知能やロボティクスは、最新の形態の自動化にすぎません。
そしてこれは私が伝えたい非常に重要なポイントです。なぜなら、私たちがポスト労働経済学について語るとき、議論のために、人間の労働が経済的に非合理的になる未来の日、人類の未来の状態が存在すると仮定するなら、あなたは本質的に、自動化が人間のそれらのタスクすべてに取って代わり、包含する能力を持つようになるという主張をしていることになるからです。このスライドのポイント、持ち帰っていただきたい主なことは、私たちは非常に長い間、人間の労働領域を侵食し続けてきたということです。
そして活版印刷機に関する最後のポイントとして、オスマン帝国は実際、書記の仕事を守るために、2世紀以上にわたってイスラム教徒による活版印刷機の使用を禁止していました。彼らがテクノロジーの進歩を抑制し、どんどん遅れをとっていったことが、オスマン帝国がもはや帝国でなくなった理由の一つです。
汎用技術としてのAI
ChatGPTのこと聞いたことがある人？ 素晴らしい。GPTが何の略か知っている人はいますか？ 誰でもいいので叫んでみてください。
Generative pre-trained transformerです。
素晴らしい。もっと古いバージョン、元祖のGPTがあります。汎用技術（General Purpose Technology）です。汎用技術とは、人類の働き方を根本的かつ急激に変える技術のことです。蒸気、電気、車輪、冶金。人工知能は次の大きな波です。そして、インターネット上の一部の人々が言うような単なる一時的な流行ではなく、それが次の大きな波である理由は、汎用技術の定義を容易に満たしているからです。
普及性、それはほとんどの分野に広がります。AIがまだ触れていない分野を思いつきますか？ これは真面目な質問です。もし思いつけたら、私の代わりに仕事をしてくれたことになりますから。どうですか？ 建設業？ 肉体労働ですね。では、プロジェクト計画を支援するためにAIが使われている場合はどうでしょう。あるいは、ロボットが建設現場で物を運べるようになった場合は。ですから、まだ完全ではないですが、惜しいですね。しかし、医療、法律、行政管理など、AIはすでにあらゆるものに触れています。特にLLMはそうです。
継続的な改善、急速に進化し、機能的に時間の経過とともに安価になり、そして波及効果によって新しい能力が出現します。これが何を意味するのか、継続的な改善について直感的に理解する良い方法は、電気について考えることです。電気がまだ発明されていなかった頃、私たちはそれをどう制御するかを学んだばかりでした。それをどう使えばいいのか、本当のところは分かっていませんでした。最古のバッテリーは小さな衝撃を起こすだけでした。私たちは、へえすごいね、と言っていました。
その電流を使って明かりを作る方法を理解するのには時間がかかりました。ショートさせると、白熱電球ができます。トーマス・エジソンが安定した電球の作り方を解明するのに1000回の試行錯誤が必要でした。少し時間が経って、それをコイルに巻くと電磁石ができます。そこから電気モーターが生まれます。その後、ダイオードができ、抵抗器ができ、集積回路ができ、最終的に人工知能が生まれます。
電気は、私個人の見解では汎用技術の王様です。人工知能は単に電気の下流にある結果にすぎません。私たちが初めて電気を制御し始めてから1世紀以上経った今でも、私たちは電気の新しい用途を発見し続けています。同様に、今後数十年間、あるいは数世紀にわたって、あらゆる形態の人工知能の新しい用途を発見し続けていない未来を想像できますか。汎用技術の3つ目の構成要素は波及（スピルオーバー）です。
イノベーションの波及。つまりこれは、すみません、少し時間をください。他にアレルギーのある人はいますか？ ああ、南部は大好きですが、木々は私の副鼻腔が気に入らないようです。さて、どこまで話しましたか。イノベーションの波及でしたね。
関連する概念としてネットワーク効果と呼ばれるものがあります。NASAに投資された1ドルが、NASAから生まれるすべてのイノベーションのおかげで、より広範に10ドルのリターンを生み出す、というような言い回しを聞いたことがある人はいますか？ 最近のものだと赤外線治療などがありますが、レーシック手術を可能にした手ぶれ補正技術もNASAから来ています。電子レンジや、他にも色々なものがあります。
普及性が高く、絶えず改善され、新しい用途が見つかるテクノロジーがあるとき、バリュー・ストリーム（価値の流れ）と呼ばれるものを変革することになります。ここで経済学を少しでも勉強したことがある人はいますか？ よかった、全員が経済学を学んでいるなら、釈迦に説法みたいになりたくなかったので。バリュー・ストリームとは、生の実体験や知識、ノウハウであれ、石や粘土であれ、何らかの原材料から始まり、連続する経済取引を通じて、それを有用なものにするプロセスのことです。
このキャンパスにはたくさんのレンガがあります。それは粘土と窯から始まり、建設現場の作業員を経て、最終的な場所に設置されました。それがバリュー・ストリームの一例です。人工知能、少なくとも最新版であるLLMは、まだバリュー・ストリームを完全には変革していません。しかし、それは始まりつつあります。チャットボットを使ったことがある人はいますか？ プライバシーを侵害するようなことを言わせたくはありませんが。個人的な助け、セラピー、授業の課題、家族のことなど、自分の人生の運営方法を本当に変えてしまうような目的でチャットボットを使ったことがある人はいますか？ 数人いますね。はい。ええ、ほとんどの人ですね。
正直なところ、AIがなければ今日私はここに立っていなかったでしょう。私がここで行った他のプレゼンテーションはすべてリモートでした。なぜなら私は慢性疾患を患っていたからです。そして、私の健康のどこが悪いのかを突き止めるために何百時間ものリサーチを行うことができたのは、AIのおかげでした。ほんの一例として、医療を提供するというバリュー・ストリームは、このテクノロジーを利用する人々にとってはすでに変化しつつあります。まだFDAの承認は得ていません。厳密には合法的ではありませんが、ここは自由の国ですから、私自身をどう治療しようと完全に自由です。多くの人がそうしています。
しかしそれは、バリュー・ストリームが完全に再構築された際の波及効果の一例なのです。私のコンサルティングや、医師から弁護士、エンジニアに至るまでの人々との対話の中で、誰もがこれはすべてを変えるだろうと言っています。ですから、少し視点を引いて考えてみると、最初に言ったように、人々はお金を払って結果を求めているということを思い出してください。必ずしもプロセスにお金を払っているわけではありません。それについては後で触れます。単なる結果ではなくプロセスにお金を払う場合についてお話しします。以上が、汎用技術としてのAIについての話です。
ああ、それと最初に言うつもりだったのですが、プレゼンテーションを進める中で疑問に思ったことや考えたことがあれば、ぜひメモしておいてください。このプレゼンテーションは全時間を使うわけではなく、対話のための時間はたっぷりありますから。
デフレと技術の経済的影響
というわけで、AIやロボティクス、自動化技術が汎用技術であることは確認しました。私たちが話さなければならないのは、これがどのように現状への脅威になり始めるかということです。私は決して悲観的になっているわけではありません。物事がどう進むかについては非常に楽観的ですが、同時に課題についても非常に現実的です。急速なイノベーションが引き起こす可能性のある、そして過去にも引き起こしてきた最初の課題の一つがこれです。
これが初めてのことではありません。これはすべて歴史的な事実に基づいています。ただ、今回は以前の時代よりも少し激しいかもしれないと思えるだけです。最初の概念はデフレと非収益化（デモネタイゼーション）です。ビジネスニュースなどをバックグラウンドで流したことがある人なら、インフレが大きな恐怖の対象であり、人々が恐れる経済的な怪物であることを知っているでしょう。
様々な定義がありますが、最もシンプルなのは、時間の経過とともに物価が上がるということです。歴史映画を見たり歴史書を読んだりして、ああ、40年や50年前なら家が8,000ドルで買えたんだと思ったことはありませんか。今では同じ家が80万ドルします。それがインフレです。デフレはその逆です。それは物価が下がる現象です。厳密に言えば、テクノロジーは本質的にデフレを引き起こすものです。だからこそ私たちはそれを追求するのです。私たちがテクノロジーを開発するのは、より少ない労力でより多くのことができるようになるからです。
そしてお金は労力の代用品です。お金の正式な定義を知っている人はいますか？ 3つの部分からなる定義です。価値尺度、交換手段、価値貯蔵手段です。基本的には価値の抽象的な表現です。ですから、ある物の値段が安くなるということは、通常、必要な時間、エネルギー、材料が少なくて済むということを意味します。それは代用品なのです。テクノロジーはデフレ的です。テクノロジーがなかった場合の地球の環境収容力を知っている人はいますか？ ハーバー・ボッシュ法を知っている人は？ ハーバー・ボッシュ法によって、グアノ（鳥の糞の化石）から採取しなくても土壌に窒素を供給できるようになりました。
テクノロジーがなければ、地球の環境収容力は20億から40億人です。つまり、そのテクノロジーがなければ、この部屋の半分から4分の3の人が餓死してしまうということです。それだけでなく、農業のコストを劇的に下げました。つまり、農地1エーカーあたりの経済的生産性は時間の経過とともに上がり続けているということです。より良い肥料、より良い品種改良、より良い遺伝学、より良い雑草防除。私たちがテクノロジーを利用するのはそのためです。より多くのことができるようにするためです。経済学的な観点から見れば、それは決して先見の明があるような響きではなく、デフレと呼ばれます。
非収益化（デモネタイゼーション）はもう一つの要素です。これはInstagramのアカウントが停止されたり、YouTubeで動画の収益化が剥奪されたりするのとは違います。この文脈における非収益化とは、ある商品やサービスが他のものに取って代わり、それらの取引が二度と発生しなくなるという概念です。皆さんのほとんどが自分の生活を助けるためにAIを利用したことがあるとのことですが、無料であれ有料のサブスクリプションであれ、その一つのAIを持つことでどれくらいのお金を節約しましたか？ 頭の中で計算してみてください。
数百ドル、数千ドル、数万ドルを節約しましたか？ 私は数十万ドルを節約しました。自分の健康問題について専門家のところに行っていたらかかっていたであろう費用と、自分が学習に費やした時間を合計してみました。私はAIから、望んでもいなかった腸の健康に関する博士号レベルの知識を得ました。私は数十万ドルを節約したのです。これが非収益化です。これらは決して発生しなかった取引です。
労働なき資本主義の危機
さて、それは一面にすぎません。もう一つの側面は、この非常にドラマチックな竜巻、デフレの死のスパイラルです。ここから事態は本当に暗いものになり始めます。皆さんはこう思ったかもしれません。なるほど、ここまではAIを自動化テクノロジー、汎用技術として捉えているんだな。活版印刷機のようなものだが、次のイテレーションなんだと。
サイクルはこのように進みます。ここに図を用意しました。企業は私と同じことをします。つまり、コストを避けるためにAIや自動化を利用するたびに、それはミクロ経済的な決定と呼ばれます。ミクロ経済的な決定においては、十分な結果を得るために最も安い選択肢を使うことが経済的に合理的です。私はジョンズ・ホプキンス大学に行って、最高級の医療を受けることもできました。そうすれば私の全財産、あるいはそれ以上の費用がかかっていたでしょう。代わりに私はChatGPTやGemini、Grok、Claudeを使うことができたわけです。
ということは、他の人が提供している商品やサービスに対する需要が減るということです。それはつまり、それらの企業が稼ぐお金が減り、雇う人が減り、みんなに支払われる賃金が減り、経済全体の総需要が減るということを意味します。では、企業はどうしなければならないでしょうか。もしあなたが企業を経営していて、顧客が他でニーズを満たせるからといって誰も来なくなったら、どうしなければなりませんか？ 人をレイオフするしかありません。成長を止め、人をレイオフする。そしてさらに自動化を進める。これが延々と続くのです。つまり、これがAIが仮説的に引き起こす可能性のある死のスパイラルなのです。
そして、これがなぜ悪いことなのか説明しましょう。これは経済の仕組みの非常に簡略化された表現です。企業（ファーム）があります。これは会社やビジネスに対する正式な定義です。企業は何をするのでしょうか。企業は商品やサービスを提供します。クレムソン大学も厳密には企業の一種です。商品やサービスを提供し、人々を雇います。それが労働需要です。そしてその労働に対して賃金を支払います。それが家計に回ります。そして家計は、それらの商品やサービスを求めるためのお金を手にするわけです。
市場が機能するために、資本主義が機能するために必要な唯一のものは、商品やサービスの供給と需要です。それは2×2のマトリックスです。このマトリックスに欠けているものは何でしょうか。ひっかけ問題ではありません。商品やサービスの需給というマトリックスにないものは何ですか？
人です。労働です。資本主義が機能する上で、労働は実際には必要ありません。しかし、人間は常に必要とされてきました。先ほどお話ししたように、筋力、器用さ、認知、感情的あるいは共感といった要素です。すみません、私はこのスライドについて話していました。私が今このスライドについて言ったことをすべて想像してください。市場経済が成立するために必要なのは、商品の供給とそれを消費する需要の2つだけです。
家計所得を支える3つの柱
さて、次に進みます。申し訳ありません。家計所得。これは、総需要がどこから来るのかを説明するために経済学者が好んで使う非常に具体的な用語です。総需要とは基本的に、人口全体がどれだけの商品やサービスを購入したいと思っており、かつ支払う能力があるかを示す専門用語です。家計所得はGDPの70～80%を牽引しています。つまり、総需要からGDPに至るまで、経済のすべては家計を通じて流れているのです。
それは個人の支出ですが、住所が銀行口座や仕事などと結びついているため、家計レベルで計上されます。したがって、GDPの70～80%は家計支出によって牽引されており、賃金が家計所得の82%を牽引しています。問題がお分かりいただけるでしょう。もし人工知能やロボティクス、その他の自動化技術が、人を雇って賃金を支払うことを経済的に非合理的なものにしてしまったら、何が起こるでしょうか。
家計所得は落ち込み、支出は落ち込み、消費者信頼感は落ち込み、雇用は枯渇し、税基盤も枯渇します。これがデフレの死のスパイラルです。しかし幸いなことに、家計所得には3つの源泉があります。皆さんの家計が支出する1ドル1ドルは、一人暮らしであれ、ルームシェアであれ、親と同居であれ、経済的にまだ親に依存しているのであれ、すべての家計所得、使われる1ドル1ドルは、3つの源泉または3つのカテゴリーから来ています。
1つ目は賃金です。給与であれ時給であれ何であれ。あなたの時間やエネルギー、体や脳ができる何かをお金と交換して支払われます。2つ目のカテゴリーは移転支出（トランスファー）です。移転支出というのは、基本的には福祉や政府から支給されるものを指す、少し分かりにくい用語です。SNAP給付、医療、住宅支援、社会保障、退役軍人給付などの政府の再分配プログラム、これらはすべて専門的には移転支出のカテゴリーに入ります。そしてすべての移転支出がお金というわけではありません。公立大学や公立学校に行ったり、公共交通機関を利用したりする場合、それも政府が支払いをしてあなたが受け取っている価値なのです。
そして最後が資本です。所有によるリターン、配当、株式、家賃などです。さて、皆さんはどうか分かりませんが、私は資本から多くのお金を稼いではいません。少しの株式や債券は持っていますが、生活費を賄えるほどではありません。生計を立てるためには、より広い世界と交換できる価値ある何かをするために、自分の時間のほとんどを費やさなければなりません。
しかし、これら3つのバケツ（カテゴリー）は非常に重要です。ですから覚えておいてください。頭に焼き付けてください。なぜなら、これがポスト労働経済学の要だからです。もし賃金がなくなれば、消去法により、家計所得は移転支出と資本に置き換わらなければなりません。
自動化を示すマクロ経済のトレンド
しかし、解決策に入る前に、何が起こっているかについての証拠をもう少し提示したいと思います。単なる景気循環ではない、マクロ経済の大きなトレンド、いわゆる長期的トレンド（セキュラー・トレンド）が3、4つあります。大不況を覚えている人はいますか？ 私は皆さんより少し年上なので。私は大不況のせいで最初のテクノロジー系の仕事を失い、1ヶ月間車上生活をしなければなりませんでした。お勧めはしませんよ。不況は楽しくありません、特にキャリアの駆け出しの時期には。それが景気循環です。
長期的トレンドとは構造的なものです。これは経済の再構築なのです。もちろん、産業革命やインターネット革命、デジタル革命、列車や蒸気など、そういった面白い話は誰もが聞いたことがあるでしょう。私たちは今まさに、その中を生きているのです。次の革命の中を生きています。不確実性、不安、怒り、そして、卒業した時に自分が何をしているか分からないかもしれないという事実。もっとも、何を卒業するかに関わらず、誰もがある程度はそのように感じているとは思いますが。
ここにある最初のトレンド、ナンバーワンは生産性と給与のデカップリング（切り離し）です。経済が成長しても、給与は上がりません。これは1970年代から指摘されており、経済の生産性は上がり続けているのに、時間あたりの報酬は多かれ少なかれ横ばいになっています。これには複数の要因がありますが、自動化が大きな要因の一つです。
2つ目は労働分配率の低下です。これはより専門的な概念です。受け取るすべての所得を見ると、所得は家計によって、つまり労働から受け取られますが、企業によっても受け取られます。企業にも所得があります。歴史的に見て、アメリカにおける労働分配率はほぼ完全に66%から64%の間に固定されていました。これは数十年、あるいは何世紀にもわたって事実であり、あまりにも一貫していたため、暗黙の経済法則のように考えられていました。
しかし過去50年間で、アメリカや他の先進国における労働分配率は66%から56%近くまで落ち込みました。これは家計に回らなくなった数兆ドルものお金が、代わりに資本に戻り、企業に戻っているということです。そして3つ目は移転支出への依存の高まりです。私の記憶が正しければ、1950年代には、家計所得全体に占める移転支出の割合は、計算方法にもよりますが8%から12%の間でした。現在ではアメリカで20%近く、ヨーロッパ諸国では30%以上になっています。これらはすべて、経済がますます自動化され、労働への依存度が下がるにつれて見られるであろう兆候や症状です。なぜなら、仕事やタスクをするために人を雇う必要がなければ、雇うことはないからです。
ポスト労働経済学の解決策：移転支出と資本
さて、ここから解決策の領域に入ります。覚えていると思いますが、賃金、移転支出、資本という3つのバケツがあります。UBI（ユニバーサル・ベーシックインカム）という言葉を聞いたことがある人は？ 概念として。なるほど、約半数ですね。UBIの概念は基本的に、政府が無条件にすべての人に小切手を切るというものです。それがユニバーサルの意味です。
パンデミック中に給付金を受け取りましたか？ もしあなたやご両親が受け取ったなら、それは機能的にはUBIがどのように機能するかを示すようなものです。政府が毎月小切手を切り、それが銀行口座に振り込まれるわけです。家計支出と家計所得を下支えするための移転支出の活用例として、UBIの導入について語る人はたくさんいます。他の例としては、保証所得や負の所得税などがあります。これらは政府による移転支出です。
しかし思い出してください。GDPの70～80%は家計所得によって牽引されています。そして家計所得の82%は賃金です。もし賃金がなくなり、この数字を見てください。アメリカ連邦政府の歳入の80～85%は所得税と給与税から来ています。そうすると、政府も破産してしまうのです。もし賃金がなくなり、労働がなくなれば。私たちの資本主義システム全体は労働を中心に組織されています。なぜなら労働は非常に永続的な必要条件だったからです。私はこれを労働不可欠の前提と呼んでいます。私たちが構築してきたあらゆるもの、あらゆる政策、あらゆる資本主義の論文は、人間の労働が必要であることを前提としています。
しかし、もし労働がなくなり、賃金がなくなれば、所得税や給与税もなくなります。ここの箱が溶けていくのが分かりますか？ つまり、UBIを支払うための政府の収入を、富裕税、付加価値税、法人税のようなもので代替しなければならなくなるということです、いくつか例を挙げただけですが。すべて非常に乾燥していて退屈な話ですが、これはかなり壊滅的な事態です。
このスライドは、ポスト労働経済学が物事のやり方を考える上で全く異なるパラダイムであると私が言う理由の一つを、本当に痛感させるものです。想像してみてください。もし世の中のすべての家計の収入の80%がなくなってしまったら。あなたが今稼いでいる、あるいは今得ている収入の5分の1で生活できるでしょうか？ それはかなり厳しいはずです。完全自動化の時代になれば、政府も同じことに直面することになります。
解決策のBは資本のバケツです。現在は一番小さなバケツです。家賃や配当金、債券から収入のほとんどを得ている家庭も確かに存在しますが、それだけでは十分ではありません。資本には2つのサブカテゴリーがあります。一つは公的資本です。これをすでに実施している場所がいくつかあります。アラスカ・パーマネント・ファンドやノルウェーの政府系ファンドです。これらの例を知っている人はいますか？ いない？ はい。この手の話にどっぷり浸かっていないと知らないでしょうね。
アラスカ・パーマネント・ファンドは70年代に創設されました。72年か76年だったと思います。アラスカには石油が豊富にあるため、共和党の知事によって創設されました。彼らはこの一部を人々のために、アラスカの市民のために使いたいと言ったのです。そこで彼らはアラスカ・パーマネント・ファンドを創設し、税金の一部、石油収入の一部を取り、それを寄付基金（エンダウメント・ファンド）の原資として利用しました。
エンダウメント・ファンドが何なのか知らない人はいますか？ はい。エンダウメント・ファンドとは、退職金ファンドのようなものですが、より大きな事業体のためのものです。ほとんどの大学にはエンダウメント・ファンドがあります。ですから、これは大きな事業体に代わって投資を行う株式口座です。アラスカ・パーマネント・ファンドはアラスカ州のためのエンダウメント・ファンドであり、皆さんが知っている個人の退職金口座のように給料などから手動または自動で拠出するのではなく、石油収入でその基金に拠出しています。数年前の時点で、家族に対して年間約1,700ドルを支払っています。
大した金額ではないように聞こえるかもしれませんが、年収3万ドルしかない家族にとっては、貧困かそうでないかの違いを生み出します。ノルウェーも同様の公的基金を持っています。正式名称は、ええと、年金基金か何かそんな名前です。彼らは2兆ドルを保有しており、これは市民一人当たり30万ドル以上に相当します。彼らの基金も石油収入によって賄われています。その基金の収益、配当や売却益は政府の財源の大部分を賄っています。このように、公的資本はアラスカ・パーマネント・ファンドのように政府系ファンドから直接家族にお金を与えるためにも使えますし、政府の財源にすることもできます。
そして民間資本です。株式、債券、賃貸物件など、これらは昔からあるものですが、ポスト労働経済学の枠組みの一部として私たちが本当に見たいのは、人々が時間をかけて資本を蓄積するための参入経路（オンランプ）をもっと作ることです。ESOPやEOT。ESOPは従業員株式所有計画で、アメリカで人気があります。EOTは従業員所有信託で、イギリスで非常に人気があります。これは本質的に、ある場所で働く人々がその会社の共同所有者にもなるという仕組みです。
EOTは現在イギリスで非常に人気を集めています。年配の経営者が引退する際、子供に会社を譲らなければならないが必ずしもそうしたくない場合、会社を畳むか、従業員に譲るかという選択肢があり、引退の準備ができた経営者の出口戦略として非常に人気が高まっています。ちなみに、これらの選択肢はすべて家計の富を劇的に増加させます。アメリカでは、ESOPに参加している家計は通常、そうでない人々の2倍の退職資金を持っています。そしてもちろん、それは貧困や食料不安の減少とも釣り合っています。
協同組合やトラストも他の例です。DAO（分散型自律組織）。これは実現するかどうかわかりません。徐々に合法化されつつありますが、DAOとは基本的に、暗号資産と分散型金融を融合させて、自己運営型の会社を作るというものです。AIがそれをより実現可能なものにするかもしれません。少し細部に入りすぎましたね。次に進む前に、すみません。最後にもう一点。
私が研究してきたすべてのこと、そしてこれから発表するホワイトペーパーの内容をすべて実行した場合どうなるか、シミュレーションを行いました。移転支出と資本を増やすための解決策Aと解決策Bに当てはまる、140以上の異なるプログラムを見つけました。それらをすべて実行すれば、家計所得の中央値を年間約14万ドルまで引き上げることが可能です。中央値でですよ。そして、自動化が引き起こすデフレや非収益化と組み合わせると、労働しなくても実質的な購買力は年間約30万ドルまで上がります。
社会主義や共産主義、マルクス主義のように聞こえるかもしれません。それについて議論することもできます。興味があれば、なぜそうではないのか説明できます。しかし、それが目標なのです。それがポスト労働経済学の中核的な目標です。もし労働がなくなったら、政府をどう機能させ、家計をどう機能させ、資本主義をどう機能させ続けるのか。もし人間の入力の必要性を自動化でなくしてしまったら、どうするのか。
人間の関与が持つ普遍的な価値
さて、最初にお約束したように、これには常に例外があります。これらすべてに対する最大の例外は、あえて人間を雇い続けるという経済的に非合理的な選択と呼べるものです。コンサートやスポーツの試合などに行ったことがある人はいますか？ はい？ もしそれがお気に入りの人たちのホログラムだったら行きますか？ もしアニマトロニクスだったら行きますか？ もし録音だったら行きますか？ 行きませんよね？
それは、生身の人間による肉体を伴う体験に対して、不合理なまでに高い価値を置くように生物学的に組み込まれているからです。ですから、私が経済的に非合理的だと言うとき、それは狂っているとか異常だという意味ではありません。バスケットボールの試合やコンサートを見たいなら、自宅の快適な場所から見ることができ、実際に行くよりも100倍、1000倍安く済むということを意味しているだけです。
数年前、妻と私はワシントンDCのコンサートに行くために車で5時間走り、Airbnbに泊まってまた車で帰ってきました。大変な労力でした。お金も時間もかかりました。しかし、それは私たちを結びつけたバンドだったからです。私たちは執筆リトリートにいて、彼女がそのバンドのTシャツを着ていたので、私が、やあ、このバンドが好きな人間に会ったのは君が初めてだよ、と声をかけたのです。だから、私たちにとってそれは非常に意味のあることでした。そこには人間の由来（プロビナンス）があったのです。それは肉体を伴う人間の体験から来たものでした。
仕事が常に存続する領域としては、狭い定義に思えるかもしれません。しかし、一つ質問させてください。皆さんの多くがAIを使っていますよね。学ぶためにAIを使ったことがある人は？ ええ、ほぼ全員ですね。100%だと思います。それでも皆さんは、私やカルロスから学ぶためにここにいます。そして私は机から落ちそうです。皆さんは、この体験からより多くの価値を得ていると感じていますか？ はい。少なくとも数人が頷いているのが見えます。思い出してください。経済活動とは変換を引き起こすものです。そして皆さんは、ChatGPTとの会話よりも、今日ここで私とやり取りしたことの方を記憶に残すでしょう。
ヒューマン・プロビナンスには他の次元もあります。もしあなたがスピード違反か何かで捕まったとして、逮捕する警官がロボットだったら、もっと安心しますか、それとも不安になりますか？ これは議論の素晴らしいテーマです。あるいは、そのスピード違反の切符で交通裁判所に行かなければならず、裁判官がAIだったらどうですか？ もしくは、大統領や知事が機械だったら？ 少し奇妙な感じがしませんか？ 人間は腐敗する可能性があるため、機械の方がいいという意見もあるでしょう。しかし、アルゴリズムも同様です。では、誰がそのアルゴリズムを書いたのか、そしてそのアルゴリズムをクビにできるのかという話になります。私はYouTubeをクビにすることはできません。私はアルゴリズムに依存しています。それは選ばれたわけではない経済原則なのです。
ですから、人間の入力、人間の存在、説明責任、そして由来に対する需要が、私たちの生物学的な進化のせいで、私たちの神経系がそのように組織されているせいで、そしてまた私たちの法制度が構築されている方法のせいで、永続的なものとなる次元は他にもたくさんあります。法理論ではこれを文字通り絞めるための首と呼んでいます。ミスをしたときに、お前はクビだと言える誰か、責任を負うCEOのような誰かが必要なのです。
これが皆さんにお伝えしたい最後のポイントです。これらはすべて予備的な話です。まだ起きていません。私は信じていますし、私だけではありませんが、必ずしも主流の意見というわけでもありません。私はこれが起こり続けると信じています。先ほど話した40年から50年続くトレンドは、これからも複利的に進行していくでしょう。ですから問題は第一に、私たちはどの程度まで経済を自動化するのかということです。自動化は良いものです。それは勝手に売れていきます。それが私たちが自動化を行う理由です。
ここはコンピュータサイエンスのクラスですよね。実際に自動化を行ったり、プロセスやタスクを自動化したり、自動化のクラスを受講したことがある人はどれくらいいますか？ ああ、そうですね。それこそが、私が今のような活動をする前にやっていたことでした。私はクラウド自動化の専門家でした。私が自動化した最大のものは、データセンターの約2ペタバイトでした。楽しかったです。しかし、私の仕事は文字通り人員増加を防ぐことでした。そしてそれはテクノロジーができる最高のことの一つです。
では、誰もが行っているミクロ経済的な選択、経済的に合理的な選択、可能な限りAIを使うという選択をとったとしましょう。人を雇う代わりにAIを使うことを決めたすべての企業、セラピストや教授、家庭教師、医者にお金を払う代わりにあなたがAIを使うたびに、それはミクロ経済的な側面です。私たちが今話したことはマクロの側面です。みんながそれをしたらどうなるのか。ただそれについて考えてみてください。
これでプレゼンテーションは終わりです。皆さん、ありがとうございました。
質疑応答：企業のインセンティブと富の再分配
それでは、時間を見てみましょう。思ったより時間がかかりましたね。質問や議論のための時間は残り約何分ですか？ 20分か35分ですね。何かありますか？ あ、ちなみに、最初にも言ったように、この学部がなければポスト労働経済学は存在しなかったので、私はハードルをかなり高く設定していますよ。だから皆さん、私を次のレベルに引き上げるくらいチャレンジングな質問をお願いします。どうぞ。
私の質問は、AI企業がユーザー基盤を築き続けるにつれて、お金の分配がそれらの企業にシフトしていくと思います。では、彼らが従順になり、自分たちの資本を世界の他の人々に分配しようと思う理由は何になるのでしょうか。
それは素晴らしい質問です。理解した範囲で言い換えさせてください。お名前は？ オースティンですね。オースティンからの質問は、AI企業、より広く自動化企業としましょう、ロボットやAI、データセンターを作る企業が、自動化やAIの製造に長けるにつれて、より多くの資本を得るようになります。彼らはより多くのものを所有します。データセンターを所有し、ロボットを所有し、より多くの顧客を持ち、お金は彼らのところに集まります。しかし、もし彼らが誰も雇う必要がなくなった場合、その利益を分配する動機は何になるのか、ということですね？ これで正確に言い換えられていますか？ 経済学的な答えは、現在のところあまりないということです。確かに法人税を支払う義務はありますが、法人税率は15%程度です。
フォーディズムと呼ばれる概念があります。ヘンリー・フォードが誰か知っている人は？ ヘンリー・フォードは自動化、自動車産業に革命をもたらしました。そして彼が気づいたのは、自分の従業員が自分の会社の車を買えないということでした。そこで彼は、今私たちがフォーディズムと呼ぶ政策を作りました。1日5ドルという、当時としては大金ですが、自分の従業員が車を買えるようにしたのです。
これは需要制約型経済と呼ばれる概念につながります。現在、私たちは供給を増やし続けています。だからこそデータセンターやロボットに何千億ドルも投資しているのです。私たちはすでに需要制約型経済にあります。つまり、GDPはもっと高くなる可能性があるということです。ビリオネアはもっと豊かになれるし、ミリオネアももっと豊かになれる。しかし、私たち一般の人々には、欲しいものをすべて買うだけの十分なお金がないのです。ですから、システムはすでに壊れています。
長期的には、ミリオネアやビリオネア、アップルや大企業がとるべき経済的に合理的な選択は、循環を維持するシステムに協力することです。では、ここからどうやってそこに行き着くのでしょうか。いくつか理論があります。一つは、私があまり同意できないものですが、またしても少し馬鹿げているように思えるからです。それはウィンドフォール・トラスト（棚ぼた信託）と呼ばれるアイデアで、基本的には企業が、もし我々がAIと自動化で1,000億ドル稼いだら、その何パーセントかを1回限りの措置として寄付し、政府系ファンドなどの原資にします、というものです。それは素晴らしいことですが、アップルやマイクロソフトが200億ドルの資金を持っていたとして、それを自発的に手放すと思いますか？ 私にはそうは思えません。そこには何らかのインセンティブ構造が必要です。
だからこそ、私は様々な解決策を検討した際、自ずと売れる（自然に受け入れられる）解決策を探しました。自ずと売れるというのは、世界的にすでに実施されているということです。ここでそのすべてについて詳しく話す時間はありませんが、国家レベル、州レベル、さらには市町村レベルでの政府系ファンド、これは自ずと受け入れられる概念です。従業員所有信託、協同組合、DAOなど、資本にアクセスするための参入経路もまた自ら普及していくものです。
では、人々に力ずくで強要するような他の選択肢はないということでしょうか。カリフォルニア州は富裕税を導入しようとしています。聞いたことがありますか？ ビリオネアに対して年間2%の富裕税と、40%の出国税のようなものです。税金逃れの移住は、政治家や有権者がFox Newsで議論するような話題です。良い質問ですね。ですから、私たちはすでに需要制約型経済に陥っているため、これらの解決策をすでに必要としています。しかし、私たちはそれを自ら受け入れられるようなパッケージにまとめる必要があります。
トランプ政権が行った一つの例が、トランプ・ベビーボンドと呼ばれるものです。これは実は正真正銘の社会主義者であるトマ・ピケティから来たアイデアです。彼は『21世紀の資本』という本を書き、全員が成人したときに10万ドルを与えられれば、すべてが変わる。人々の手に資本が渡るからだと言いました。トランプ・ベビーボンドは、それに向けた第一歩のようなものです。満期時には2万ドル弱になるでしょう。しかし基本的な考え方は、子供が生まれるごとに、政府がその子の名義で5000ドルの債券を購入し、18歳になったときにアクセスできるようにするというものです。つまり、調停者が必要だということです。資本主義の水循環サイクルを機能させ続けるために、政府が助けとなることができるのです。良い質問でした。他には誰か？ どうですか？ 考えたことは？ はい。
質疑応答：政治的実現可能性と資本主義
これが共産主義でも社会主義でもないとおっしゃっていましたが、それが気になっています。だって、そう聞こえるからです。
はい。お名前は？ ファティマです。ファティマですね。よし。ファティマからの質問は、先ほど後で答えると約束した、なぜこれが社会主義や共産主義、マルクス主義ではないのかというものです。ポスト労働経済学を設計する上で私が取り組んだ最大の制約事項の一つ、最大の設計制約は、それが政治的に実行可能でなければならないということでした。測定可能でなければならず、他にもいくつか要件がありました。市場に友好的でなければならず、資本主義に友好的でなければなりませんでした。
多くの人がアイデアを思いつきます。SFを読む人なら、もし自分がすべてをコントロールできたら、これを解決できるのに、と思ったことがない人はいないでしょう。そう思ったことがある人は？ ほら、正直に言ってください。自分がコントロールできたら解決できるのにと思ったことがある人は？ はい、数人は正直ですね。多くの人が、もし自分が1日だけ皇帝になれたら、これを解決できる。それはこういう形になるだろうといったアイデアを思いつきます。それは楽しいエクササイズです。私はSF作家ですから。作家は神を演じるのが好きです。
しかし、現実はそのようには動きません。現実には、経路依存性（パス・ディペンデンシー）と呼ばれるものがあります。経路依存性とは、出発点がどこであるかが、どこに行き着けるかに大きな影響を与えるという、市民的、経済的、そして文明的な概念です。私はそれを念頭に置いて、よし、ゼロから何かを再設計することもできると考えました。共産主義や社会主義は再設計であり、物事の仕組みの完全な作り直しです。私有財産を廃止し、すべてが政府の所有物になるというものがその中核的なアイデアの一つです。
私は言いました。それは売り込むのが難しい。アメリカ人はそれに投票しないだろう。私たちは明確に資本主義社会であり、新自由主義社会だ。社会主義者、共産主義者、マルクス主義者などを自認する強力なグループは存在するものの、それらは十分な大きさの投票層ではない。決して実現しないだろうと。
そこで私が代わりに注目したのは、実際に機能することが証明されているものは何か？ 先ほど述べたように、自ら受け入れられる解決策は何か？ということでした。そしてそれを実行しました。ゼロから車輪を発明する必要はない、何も再発明する必要はないと気づいたのです。そして、アメリカで、ヨーロッパで、南米で、インドで、アジアで、世界的に機能している政策を探しました。そして、アラスカ・パーマネント・ファンドが社会主義的なものに聞こえることに驚きました。それは皆の所有物である信託基金です。社会主義みたいですよね？ 共産主義みたいです。でもそれをやったのは共和党員だったのです。
なるほど、ではそこにはどんな理由があるのか。政治的な話にするつもりはありません。私は非政治的というわけでもありませんから。とにかく言いたいのは、今日のような気候の中で、共和党の知事がそのようなものを作るとは誰も予想しなかっただろうということです。しかし、政治的に実行可能で市場に友好的な解決策を見ると、それは私たちが現在いる場所から行きたい場所へ、つまりポスト労働の世界へと少しずつ構築していくことを可能にするものです。
私はポスト労働の世界が、準備ができているかどうかにかかわらずやってくると考えています。だからこそ、これは明確な社会主義でも共産主義でもマルクス主義でもないのです。そして依然として非常に資本主義に友好的です。全体のアイデアは、20年か30年後には、家計所得の大部分が資本から来るべきだというものです。あなたが所有するもの、権利を持つものからです。基本的に、全員が資本家になるべきなのです。
全員が、投資のアドバイスを鵜呑みにするわけではないにせよ、投資家階級のように考えるべきなのです。なぜなら、必ずしも自分の時間を労働と交換して賃金を得る必要がなくなり、自分の時間の多くを、すべてではないにせよ、リターンを得るために資本を割り当てる最適な場所を見つけることに費やすようになるかもしれないからです。あるいは、自動操縦に設定することもできます。いずれにせよ、やるべきことはまだたくさんあるでしょう。良い質問でした。さて、見てみましょう。あと15分ありますね。次の質問を。はい、どうぞ。
質疑応答：自動化のインセンティブとバイブコーディング
AnthropicのClaudeなどのAI企業が設けているルールで、従業員として自分自身の仕事の一部を自動化した場合、企業は引き続き給料を支払うというものがあるのを見ました。解決策としてこれについてどう思われますか？
はい。お名前は？ アーチャーです。アーチャーですね。では、アーチャーの質問を確認させてください。Anthropicだけではありませんが、例としてAnthropicは、もしあなたが自分の仕事、または仕事のこの特定の部分を自動化したら、給料を払い続けると言っています。これは実は、現在ビジネス理論の上層部で議論されている戦略なのです。なぜなら、こういうことだからです。企業は仕事を自動化でなくしたいのです。
始まる前にカルロスが教えてくれたんですが、皆さんはニュースについて話し合っているそうですね。この授業でレイオフについて話し合いましたか？ 時々話しますね。 時々ですか、なるほど。企業がとる合理的な選択は、できるだけ多くの人をレイオフすることです。彼らは慈善事業で人を雇っているわけではありません。少なくともアメリカでは。いくつかの国では、人々に十分な準備期間を与えることが要求されるようなところもあります。それが、いわゆる埋め込まれた自由主義の考え方でした。前近代、基本的には1930年代から70年代頃までのことです。
埋め込まれた自由主義の考え方は、誰もが仕事を持つべきだというものでした。そのためにどんな政策が必要であれ、政府がただ人を雇って何かをさせるだけでも、ただ立っているだけでも、誰もが仕事を持つべきだと。ゴーストジョブ、無意味な仕事といったものです。その後、1980年代にマーガレット・サッチャーやロナルド・レーガンが登場し、全世界が新自由主義を採用しました。それは実は、労働市場の柔軟性を維持すべきだというものです。これは、市場の効率性が最も重要であるため、いつでも好きなときに人を解雇できるという非常に婉曲的な表現です。
ですから、競争の激しい市場があるとき、資本主義があるとき、AnthropicがOpenAIと競争し、Metaと競争しているとき、それはAIの側だけの話ですが、誰もができるだけ多くを自動化するインセンティブを持っています。これが自動化の至上命題です。そのインセンティブを一致させるために、Anthropicなどの企業が、自動化によって自分の仕事がなくなることを恐れてほしくない。だから、自動化して仕事がなくなったことに対してお金を払ったらどうだろう？と言っているのです。
そして実は、それが私がこの分野に転向する前にキャリア全体を築いてきた方法でした。短い話をしましょう。私はシリコンバレーの企業であるシスコシステムズで働いていました。チームのアーキテクトが私にスクリーンショットを送ってきました。私たちは非常に高価なストレージアレイを用いた大規模なデータベースを持っていましたが、彼は、これらはエンジニアが作成して削除していないスナップショットでいっぱいだ。つまり、光ファイバーアレイの上にテラバイト級のデータがただ放置されていて非常に高コストになっている。何とかしてくれと言いました。
私は、なるほど、それはかなり自由度の高い指示ですねと思いました。データベースを調べてみると、このエンジニアがこのスナップショットを取り、このエンジニアがこのスナップショットを取ったということがわかりました。そこで私は、エンジニアのユーザー名を見て、そのユーザー名をメールアドレスと一致させるスクリプトを書きました。それが自動的にエンジニアにメールを送り、あなたはスナップショットを持っています。これだけの容量を占有しています。削除してくれませんか？と言うだけのものでした。
解決策を考え出すのに数週間かかりました。私はそれを実行し、その後、数万ドル相当のストレージ容量である何テラバイトものデータが解放されるのを見守りました。手作業でやっていたら、フルタイム以上の仕事になっていたでしょう。しかし私はそれを考え出し、毎朝自動で実行されるように設定しました。シスコのエンジニアが古すぎるスナップショットを持っていたら、これもう必要ですか？ いいですね、と。これで、私がやらなくて済む何週間分もの作業時間ができました。それで私は他のタスクでも同じことをやりました。そしてまた他のタスクでも。最終的に、私は事実上一人で何でもこなす店のような状態になりました。
これが自動化のフライホイールの加速であり、私はただ曲線より少し先にいただけです。バイブコーディングについて聞いたことがある人は？ おお、すごい。全員ですね。それこそがバイブコーディングがやろうとしていることです。なぜなら、PythonやPowerShell、APIといったものを手作業で何週間もかけて理解する代わりに、今はCodexに頼めばいいのですから。コードを差し込んで、これらを削除する必要がある。代わりにやってくれと言うことができます。そうすれば、どれくらいでしょう、30秒くらいで終わるかもしれません。そしてそのコードをテストします。私には数週間かかりました。
これが加速する自動化のフライホイールです。これが質問の答えになっているかどうかわかりませんが、それが私の考えです。
質疑応答：インフラ喪失リスクと人類のテクノロジー依存
2つ目の質問があります。はい、オースティン。ポスト労働の世界において、すべての人がAIが存在する世界で生きている時期が来たと仮定しましょう。例えば、子供たちが成長し、彼らも子供を持つというように。もし人類が自動化しか知らない状態になったとして、人間同士は必ずしもうまくやれず、戦争などを起こすこともわかっています。仮に大きな戦争が起きて、データセンターがすべてダウンしたとします。人類は自動化以前の世界に戻ることができると思いますか？
飢えというのは非常に強力な動機付けになります。ですから、短い答えはイエスです。長い答えとしては、痛みを伴うだろうということです。そうは言っても、データセンターの管理は私が以前やっていたことです。現在起きているイランへの不法な侵攻の可能性についてチェックしている人はいますか？ Amazonのデータセンターが文字通り外国に爆撃されたことを知っていた人は？ 私はあの障害の時にオンコール担当でなくて本当に良かったです。
ですから、はい、インフラを失う可能性はあります。しかしあなたが概略しているのは、あなたの気分を害するつもりはありませんが、SFの用語でゼロ・インフラストラクチャーと呼ばれるものです。ある文明を、インフラをすべて爆撃して石器時代に引き戻すという考え方です。それは非常に難しいことです。そしてもし私たちがそのような状況に直面したなら、核のフォールアウトのようなもっと大きな問題を抱えていることになります。
そうは言っても、キャリントン・イベントや、ウイルスによるサイバー攻撃などは、一時的にシステムをシャットダウンさせる可能性があります。しかし、文明を実際にリセットするために必要な運動エネルギーや電磁エネルギーの量は、目に見えるほど大きな出来事になるでしょう。さて、あなたが設定した、自動化に長期間依存していたらどうなるのかという状況についてですが。南部で育った私にとって最大の恐怖の一つは、エアコンを失うことです。私はあれに依存しています。そしてどうやって動いているのか知りません。漠然とは知っていますが、修理の仕方はわかりません。
ですから、これははるかに大きな問題であり、倫理的な問題に分類されるかどうかもわかりません。しかし、私たち人類がすべてのテクノロジーにどれほど依存しているかに気づいたとき、種としてどうするのかという哲学的問題ではあります。先ほど、ハーバー・ボッシュ法による窒素について話しましたが、もし農業を再発明するのがあなた任せになったら、何人が最初に餓死するでしょうか？ これは個人としてのあなたを責めているわけではなく、この部屋にいる誰が農業について何か知っているかということです。私は基本的に発芽のプロセスは知っていますし、肥料が必要なことや害虫がいることも知っていますが、正直に言えば、それを大規模に行う方法はわかりません。
私たちは種として、テクノロジーと分業の双方に非常に長い間依存してきました。それはリスクでしょうか？ もちろんそうです。それが起こる可能性は低いでしょうか？ マイナーな可能性だとは思います。そして常にそれを考えている人々がいます。私は非常に楽観的ですが、悲観的な人もいれば、破滅論者もいれば、プレッパーもいます。実際、最悪のシナリオに備える人々がいることこそが、人間の思考の多様性の利点の一部なのです。そして、最悪のシナリオに備えることを仕事にしている人々もいます。
私個人の哲学は、それをどう避けるか？ 仕事を失った人々によって48%の失業率に達し、誰も解決策を持っていないことによる内戦をどう避けるか？というものでした。それが本当に起こるかどうかはわかりません。そうならないことを願っていますし、私の研究がそれを防ぐことができればと願っています。もしそれがあなたに強く響くことなら、考えてみてください。文明を再起動するのに十分な情報とデータをどうやって保存するかを考えてください。そういったことに取り組んでいる人々はたくさんいます。そしてそれは素晴らしい物語にもなります。私はよく、人々に想像力と経験的な仕事を切り離すことを勧めています。私が今私たちがエージェントと呼んでいるものを使った認知アーキテクチャに非常に初期の頃から取り組んでいたとき。OpenCogやその他のエージェントを使ったことがある人は？ 数人ですね。私はLLMを使ってそれをやっていた最初のリーダーの一人でした。
そして私はそれと並行してSFを書いていました。よし、補助輪を外し、制約を取り払って、想像力だけを使ってみよう。何が起こり得るだろうか？と。ですから、あなたの質問に対して少し回りくどい答えになりましたが、何かのヒントになれば幸いです。残り5分です。あと1つか2つ質問を。この部屋の半分から誰か新しい人にお願いします。皆さんとっても静かでしたからね。はい、どうぞ。
質疑応答：セキュリティ課題と複雑適応系
人工知能のセキュリティ面についてですが、AIが境界を越えてしまうケースがたくさんありますよね。あるワークフローの誤作動で、誰かのメールの受信トレイが丸ごと自動で削除されてしまったケースがあったと思います。そうしたことがこの種の経済をどのように後退させるのか、あるいはこの種の経済がそのようなセキュリティ問題にどう対処するとお考えですか？
それは素晴らしい質問です。お名前は？ ウェーバーです。ウェーバーですね。ウェーバーの質問は、事態が悪い方向へ進んだ時、メールを削除したり、データベースを削除したりといった楽しいことが起きた時、テクノロジーが暴走した時、それが技術的プロセスにおいてどれだけの後退を意味するのかということです。テクノロジーの分野で働いていると、それはよくある火曜日のようなものです。ユーザーは常に最も弱い環です。私たちはそれをPEBKACとか、ID10Tエラーと呼びます。あるいはレイヤー8の問題とも。OSIモデルを知っている人は？ レイヤー8の問題とは、実際にそれを使っている肉体のことです。人間は常に最も弱い環です。
そうは言っても、もし私たちが自律的な自動化を望むなら、それがあなたの指摘するところであり、多くのことに本当に必要なものですが、私たちはまだ、これらのシステムを完全に自律的にするためのインターロックや認知アーキテクチャ、安全確認の仕組みを完全には開発していません。しかし、市場のインセンティブの話に戻ると、ほとんどの人がOpenCogを使ったことがないようなので、短い話をしましょう。
数年前、ドイツのある男が自分のテクノロジー企業を売却して引退し、数年間海辺でぶらぶら過ごした後、完全自律型のAIエージェントを作ることに過集中し始めました。LLM技術を使用していますが、ツールを使ったり、コードを書いたりといったことができるものです。今年の初めにそれがバイラルになりました。Linuxを超えたのです。GitHub上でLinuxよりも人気を集めました。そしてその男はOpenAIで働くことになりました。彼らがいくらオファーしたかは知りませんが、彼はすでにお金を必要としていません。すでに何千万ドルも持っているのですから。
より自律的なAIを作り出す市場のインセンティブは巨大です。Anthropicは、ああ、OpenCogのようなもので我々のモデルを使うなら、より高い料金を請求しますよと言っています。これが何を物語っているか分かりますか？ 彼ら自身でそれを開発するつもりなのです。ですから、サイバーセキュリティの問題であれUXの問題であれ、そういうことが起こるたびに、それは集合知が学習しているだけなのです。
それが資本主義が複雑適応系を作り出す文字通りの方法です。私たちが故障モードを見つけるたびに、脆弱を見つけるたびに、誰もがそれについて学び、誰もがそれを修正し、そして私たちは次の問題へと進むのです。では、それは後退でしょうか。絶対そうです。データベースを削除したりデータを流出させたりすれば、より大きな後退になります。
しかし全体として見れば、それは実は私たちが信頼を築き上げる方法なのです。なぜなら、何かが間違った方向に進むたびに、それはもはや仮説ではなくなるからです。ああ、ここで実際に故障モードが見られた。これがどうやって悪い方向へ進むか分かったし、なぜ悪い方向へ進んだかも分かった。これで新しい設計仕様ができたとなるわけです。ですから、はい。短期的には後退です。
すべてを後退させるような出来事が何も起こらないとは言いません。例えば、Palantirのような企業が結末を迎えたとしたら分かりません。Palantirという会社を知っている人は？ 彼らはAIを使っており、軍事と密接に統合されています。仮に、これは私の頭に浮かんだ単なる仮説ですが、PalantirがOpenAIとAnthropicを使用しており、AIに何か問題が起きて、私たちが核攻撃を受けていると判断したとしましょう。そしてアメリカが国中に戦闘機をスクランブル発進させ、核の反撃に備えてデフコンを引き上げ、全員を恐怖に陥れる。
その後、その事件が世論の法廷で争われるとき、誰もが、いや、そんなのは受け入れられないと言います。そして人々は政治家に圧力をかけ、次の選挙では、ああ、私は超反AIだとなります。ご存じのように、世間でAIがどれほど不人気か注目している人はいますか？ AIを好まない人はたくさんいます。そしてそれはますます分極化していくでしょう。ですから、AIに対して本当に、本当に形勢を逆転させるような事態、大きな後退が起こる可能性は絶対にあります。そうすれば、政治レベルでは減速する可能性があります。
しかし、技術レベルでそれを減速させるものは何もありません。エネルギーの要件やアルゴリズムの要件以外にそれを止めるものはなく、経済的なインセンティブは異常なほど大きいです。ですから、それは進み続けるでしょう。システム理論を勉強した人は？ 複雑適応系が何であるかを知っている人は？ おっと。よし、オタクっぽい話はしないでおきましょう。あ、もう一人オタクがいましたね。
さて、複雑適応系についてですが、人々が気づいている最も一般的な例は株式市場です。投資家には信念があります。すべての投資家が信念を持っています。そして規制当局にも信念があり、企業にも信念があり、情報の非対称性があります。その結果、人々が株価を上げるためにハイパースティションを起こすGameStop現象のようなことが起こります。それは物事がお互いに影響を与え合いながら進む複雑適応系の例です。
人類とテクノロジーは常に複雑適応系であり、これは今日の話を終えるのに良いポイントです。人類とテクノロジーは常に複雑適応系です。つまり、私たちがテクノロジーを作り、私たちがテクノロジーを変えるのですが、その後テクノロジーが私たちを逆方向に変えるのです。そして私たちはその変化に反応します。そしてテクノロジーは、その変化のせいでまた異なる形をとります。それらの波及効果があるため、テクノロジーが最終的にどのような形をとるかを完全に予測することは実は非常に難しいのです。
後から見ればiPhoneは当たり前のように思えますが、90年代にある日本人のIT企業の役員が、仕事ができる持ち運び可能なテクノロジー機器ができるだろうというような本を書いています。それは90年代後半のことでした。彼は現代のスマートフォンを描写していましたが、それを示す言葉はなく、時代を12、3年先取りしていただけなのに、あまりにも進みすぎていたため、ほとんどの人が彼を無視しました。ほとんどの人が、なんだよ、おじさん。もう引退の時間だねといった感じでした。
だから私には分かりません。覚えている人がいるか分かりませんが、80年代の日本は私たちよりも技術的に洗練されていました。人類とテクノロジーという複雑適応的な性質のため、私たちはそれが最終的にどのような形をとるか予測できません。電気の仕組みを理解したばかりのときに、誰かが、ああ、そういえば、それを使って金属に考えさせることができるよと言ったと想像してみてください。一部の人にとっては直感的でしたが、誰もがそうではありませんでした。ですから、良い質問でした。そして皆さん、ありがとうございました。ああ、ビッグデータ。
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