[論文レビュー] AI and the Opportunity for Shared Prosperity: Lessons from the History of Technology and the Economy

Guy Ben-Ishai, Jeff Dean+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2024

Economic and Technological Innovation被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、技術的イノベーションの歴史的パターンを根拠に、AIが共有される経済的繁栄をもたらす可能性を主張し、政策立案と集団的行動を支援する。AIの利益が広く共有されるよう、協働的でマルチステークホルダー型のアジェンダを提唱しており、不平等や雇用の喪失といったリスクに対して、予防的ガバナンスと労働力の適応を図る。

ABSTRACT

Recent progress in artificial intelligence (AI) marks a pivotal moment in human history. It presents the opportunity for machines to learn, adapt, and perform tasks that have the potential to assist people, from everyday activities to their most creative and ambitious projects. It also has the potential to help businesses and organizations harness knowledge, increase productivity, innovate, transform, and power shared prosperity. This tremendous potential raises two fundamental questions: (1) Will AI actually advance national and global economic transformation to benefit society at large? and (2) What issues must we get right to fully realize AI's economic value, expand prosperity and improve lives everywhere? We explore these questions by considering the recent history of technology and innovation as a guide for the likely impact of AI and what we must do to realize its economic potential to benefit society. While we do not presume the future will be entirely like that past, for reasons we will discuss, we do believe prior experience with technological change offers many useful lessons. We conclude that while progress in AI presents a historic opportunity to advance our economic prosperity and future wellbeing, its economic benefits will not come automatically and that AI risks exacerbating existing economic challenges unless we collectively and purposefully act to enable its potential and address its challenges. We suggest a collective policy agenda - involving developers, deployers and users of AI, infrastructure providers, policymakers, and those involved in workforce training - that may help both realize and harness AI's economic potential and address its risks to our shared prosperity.

研究の動機と目的

• AIが社会全体に利益をもたらすような国家的およびグローバルな経済的変革をもたらせるかどうかを検討すること。
• AIが経済成長および格差に与える潜在的影響を示す、過去の技術的イノベーションから得られる歴史的教訓を特定すること。
• 意図的な政策および制度的枠組みによって誘導されない場合、AIが既存の経済的不平等を悪化させるリスクに対処すること。
• 開発者、利用者、政策立案者、および労働力訓練機関を含む、多様なステークホルダーが参加する集団的政策アジェンダを策定し、AIのポジティブな経済的外部効果を最大化すること。
• AIの利益が自動的ではなく、分野および政府間で協働的かつ意図的な行動を通じて実現されることを保証すること。

提案手法

• 生産性の成長、労働市場の移行、分配的結果に関するパターンを特定するため、過去の技術的革命（例：産業化、デジタルコンピューティング）の事例研究を分析すること。
• AIが産業全体にわたり生産性、イノベーション、知識活用をどのように向上させるかという経済的メカニズムをマッピングすること。
• 公共および民間の制度が、新技術の採用および分配的効果をどのように形作るかを評価すること。
• 開発者、導入者、利用者、インfraストラクチャープロバイダー、および政策立案者が参加するマルチステークホルダー型ガバナンスフレームワークを提言すること。
• 公平なAI統合の中心的要素として、労働力のトレーニングおよび教育改革の重要性を強調すること。
• 比較的歴史的分析を用いて、包摂的成長に向かってAIを導くための実行可能な政策的インセンティブを導出すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 過去の技術的革命は、長期的な経済成長および所得分配にどのように影響したか？
• RQ2 技術的進歩が広範な繁栄をもたらしたか、あるいは格差を拡大させたかを決定づけた要因は何か？
• RQ3 どのような政策および制度的枠組みが、新技術の公平な普及を可能にしたか、あるいは妨げたか？
• RQ4 AIをどのようにガバナンスすることで、既存の経済的格差を深めるのではなく、共有繁栄への貢献を最大化できるか？
• RQ5 開発者、利用者、および政策立案者が、AIの経済的影響を形作るために果たすべき具体的な役割は何か？

主な発見

• 歴史的技術的進歩は、生産性やイノベーションを高める一方で、分配的結果は政策および制度的選択に依存しており、広範な繁栄に直結するとは限らない。
• AIの利益は保証されていない。意図的な行動がなければ、AIは収入、機会、アクセスにおける既存の不平等を拡大させるリスクをはらむ。
• AIによる生産性の向上は顕著なものになると予想されるが、その分配は人的資本への投資、労働市場政策、包摂的イノベーションエコシステムに依存する。
• AI統合の成功には、開発者、利用者、インfraストラクチャープロバイダー、政策立案者が連携してインcentivesを一致させ、システム的リスクを低減する協働的行動が不可欠である。
• AIが生み出す新しい役割への労働者の移行を保証し、不平等を軽減するために、労働力のトレーニングおよび教育改革が不可欠である。
• 独占禁止法の強化、AIインfraストラクチャへの公共投資、中小企業支援を含む、集団的政策アジェンダは、すべての人にAIの経済的潜在能力を解き放つために重要である。