🚨新しい@BrookingsInst論文w.@KordingLab:人工知能の飽和と仕事の未来。#AI は諜報部門の人間に取って代わり、労働者を物理的な部門に押し上げることができます。2つのセクターが補完的➡️である場合、AIへの還元は飽和します 特異点なし + あいまいな賃金効果。

物理と知能を区別する理由 (1) ロボットのコストは依然として比較的高く、ほとんどの知能タスクでますます安価で豊富な #AI が人間に取って代わる可能性があります。➡️インテリジェンスタスクの #AI 自動化による賃金と生産量への影響を調べます。

なぜ物理的と知性を区別するのか(2)知能の飽和:知性は物理的な入力を最大限に効率的にすることができますが、その影響は飽和します。➡️物理部門と知能部門は補完的なものであり、生産量を増やすには両方をさらに必要とします。

知能の飽和はもっともらしいのでしょうか? (1) 知的な人は比例して成功するわけではありません (図を参照) (2) 科学研究者を追加すると、追加出力はますます低くなります (3)以前のテクノロジー(ICT)革命は、成長への影響は限定的でした。

モデル： アウトプットは、それぞれが人間と資本によって駆動されるインテリジェンスおよび物理セクター (CES) によって生み出されます (AI はインテリジェンスセクターの資本です)。 労働は、賃金を最大化するために、身体と知性の間で最適に再配分します。

結果 1: #AI による知能の自動化が進むにつれて、生産量が増加し、物理部門 \beta^* (つまり、料理、教育、手術などの対面作業) の労働者の割合が増加します。

結果2(シミュレーション):インテリジェンスと物理部門がより代替可能である(rhoマイナスが少ない場合)、インテリジェンスの自動化は、初期の段階ではよりプラスの賃金効果をもたらしますが、後でよりマイナスの影響を及ぼします。 ➡️注意点として、早期賃金上昇は持続しない可能性があります。

結果3(シミュレーション):知能と物理的により代替可能である場合、知能の自動化はアウトプットに大きなプラスの効果をもたらします。 ➡️労働者の賃金にとって良いことは、生産高、つまりトレードオフと潜在的な経済紛争にとって悪いことです。

結果 4 (シミュレーション)。ここでは、自動化中および自動化後に AI を追加することをシミュレートします。 (1) AIの賃金効果は飽和する可能性があります(青)。 (2) 物理的と知能の間の代替可能性が高いと、自動化中に賃金が低下する可能性がありますが、無制限の賃金上昇が可能になります (緑)。

テイクアウェイ: 1. 物理的な遅れをとった場合、AI は飽和を返します 2. インテリジェンスの自動化に伴い、賃金はしばしば上下する 3. 賃金の低下には、知能と雇用のシェアの縮小が必要 4. ポリシー: AI 導入のペース + 物理的能力への投資を検討します。「シンギュラリティ」に賭けないでください