AI時代の経済政策の課題を考える

全米経済調査会(NBER)から、最近、"Economic Policy Challenges for the Age of AI" と題するワーキングペーパーが明らかにされています。まず、引用情報は以下の通りです。

• Korinek, Anton (2024) "Economic Policy Challenges for the Age of AI," NBER Working Paper No.32980, National Bureau of Economic Research, September 2024

次に、NBER のサイトからAbstract を引用すると以下の通りです。

Abstract
This paper examines the profound challenges that transformative advances in AI towards Artificial General Intelligence (AGI) will pose for economists and economic policymakers. I examine how the Age of AI will revolutionize the basic structure of our economies by diminishing the role of labor, leading to unprecedented productivity gains but raising concerns about job disruption, income distribution, and the value of education and human capital. I explore what roles may remain for labor post-AGI, and which production factors will grow in importance. The paper then identifies eight key challenges for economic policy in the Age of AI: (1) inequality and income distribution, (2) education and skill development, (3) social and political stability, (4) macroeconomic policy, (5) antitrust and market regulation, (6) intellectual property, (7) environmental implications, and (8) global AI governance. It concludes by emphasizing how economists can contribute to a better understanding of these challenges.

ワーキングペーパーからいくつか論点を取り上げたいと思います。まず、AIの進歩をプロットした Figure 1: The training compute employed by the most cutting-edge AI models doubled on average every six months for the past 15 years. Distributed under a CC-BY 4.0 license by Epoch を引用すると下の通りです。

こういったAIの進歩に対応して、経済政策の課題も大きく変化しつつあります。先に見たAbstractでは下線を引いた8点が示されています。すなわち、(1) 格差や不平等と所得分配、(2) 教育とスキルの形成、(3) 社会的及び政治的安定、(4) マクロ経済政策、(5) 反独占政策及び市場規制、(6) 知的財産権、(7) 環境への影響、そして、(8) 世界的なAIのガバナンス、です。ただ、私が着目したのは歴史的な観点であり、経済学的な生産関数とともに近代少し前から以下の3つの歴史的なパラダイムを示しています。
(1) The Malthusian Age: Y = A F(T, L)
(2) The Industrial Age: Y = A F(K, L)
(3) The Age of AGI: Y = A F(K, L + M)

(1) マルサスの時代の生産関数は資本ストックは無視できるほど小さく、土地Tと労働Lで付加価値Yが生み出されています。技術Aの伸び率はとても小さく、ほぼ停滞していたとされています。(2) が私なんぞが大学で教えている主流派経済学の生産関数です。資本ストックKと労働Lをインプットして、付加価値Yがアウトプットとなります。付加価値であるYの一定期間の合計がGDPであると考えて差し支えありません。そして、(3) 汎用AIの時代の生産関数は以下のように解説されています。すなわち、"in which the new variable, M, captures machines, in the form of AI compute and robots. In this simple model, machines are a perfect substitute for human labor, i.e., for both human compute and human physical capabilities." 変数MはAIコンピューティングとロボットの形でマシンを捉え、生産関数においては資本ストックではなく、人間労働の完全な代替要素として生産関数に入ると考えています。
そして、汎用AIの活用による生産力の大きな拡大により、post-scarcity society の達成が可能性として浮上します。すなわち、"Post-scarcity is usually defined as a hypothetical economic condition where any goods required to meet human needs can be produced in great abundance and become freely available to all." というわけですので、私が想像しているマルクス主義的な共産主義経済と基本的に大きな違いはありません。主流派の経済学は希少性=scarcityにしたがって価格が形成されて、その価格にしたがって市場で効率的な資源配分がなされる、と考えています。より重要な点は、19世紀的な主流派経済学の最後の到達点は定常経済 steady state だったのでしょうが、21世紀の主流派経済はマルクス主義的な共産主義が経済の最後の到達点と考えるのかもしれません。まあ、私自身の考えとしては、汎用AIがなくても最終的には post-scarcity society ≈ 共産主義に達するような気がしないでもないのですが、汎用AIをうまく活用すれば達成が早まるのは疑問の余地がありません。
最後に、経済政策の課題 challenges for economic policy を8点上げていますので、これを引用して締めくくりにしたいと思います。

• Challenge 1: Inequality and income distribution in an AGI world
• Challenge 2: Education and skill development
• Challenge 3: Social and political stability
• Challenge 4: Macroeconomic considerations
• Challenge 5: Antitrust and market regulation
• Challenge 6: Intellectual property
• Challenge 7: Environmental implications
• Challenge 8: Global AI governance