スタンフォード大学デジタル経済研究所の新しい論文「炭鉱のカナリア? 人工知能が最近の雇用に与える影響に関する6つの事実 炭鉱におけるカナリアの意味はよく知られており、鉱山労働者は通常、二酸化炭素を検査するためにカナリアを炭鉱に連れて行きます。 それらは小さく、呼吸が速く、代謝が速いため、有毒ガスに対してより脆弱であり、鉱山労働者が行動する時間が長くなります。 これは、AIが雇用に与える影響の早期警告サインに対応しています。 結論から始めましょう:AIが雇用市場に与える影響は始まっており、最初に矢面に立たされるのは職場に入ったばかりの若者です。 タイトルに記載されている6つの事実は何ですか? 1. AIがエントリーレベルのポジションを正確に打つ 2022年末(ChatGPTがリリースされたノード)以降、AIに対して最も脆弱な職種(ソフトウェア開発、顧客サービスなど)では、22〜25歳の若干社員の雇用率が13%も減少しています。 対照的に、同じ会社で働く上級社員や、看護助手などAIの影響を受けにくい業界で働く同業他社の雇用は安定しているか、持続的な成長さえ続いています。 2. AIは若者の雇用伸び停滞の「元凶」となっている 米国の雇用市場全体は引き続き好調ですが、22〜25歳の全体的な雇用の伸びは2022年末以降ほぼ停滞しています。 一部の業界では、AIが初級レベルの仕事に与えた影響があるからこそ、若者の全体的な雇用成長データが低下しています。 3. 「代替 AI」と「拡張 AI」 すべてのAIが「仕事をつかむ」わけではありません。 雇用の減少は主に人間の仕事を自動化するAIの分野に集中しています。 AIが主に人間の能力を強化するために使用されている分野では、雇用は減少しておらず、増加さえしていません。 簡単に言えば、AI が反復的な作業を支援している場合、あなたの立場は危険です。 AI がより強力なツールを提供してくれれば、あなたの価値は高まります。 4. これはテクノロジー業界に限ったことではありません テクノロジー企業が景気後退に陥っているからだと主張する人もいるかもしれません。 しかし、「企業レベルのショック」(つまり、企業全体がポジションに関係なく縮小している)をコントロールすることで、若年でリスクの高いポジションの雇用の減少傾向は依然として顕著であることがわかりました。 これは、同じ会社内であっても、マネージャーは採用を完全に削減するのではなく、一部のエントリーレベルの仕事を AI に置き換える傾向があることを意味します。 5. 「給与」ではなく「雇用数」に影響が反映される 興味深いことに、初級職の数は減少していますが、これらの職の給与水準は大きく変わっていません。 これは、労働市場の調整が現在、主に「給与削減」によるコスト削減ではなく、「採用を減らす」か「採用しない」かの選択に反映されていることを示しています。 6. 適切な時期が来た 上記の傾向はすべて、生成 AI ツールが大人気になる 2022 年末を明確に示しています。 さらに、この研究では、在宅勤務やアウトソーシングなどの他の潜在的な要因の干渉も排除されているため、結論の信頼性が高まります。 では、この論文のデータはどこから来たのでしょうか? 結論は信頼できるのでしょうか? 研究チームは、米国最大の給与計算サービスプロバイダー(2021年から2025年にかけて数百万人の従業員と数万の企業を対象と)であるADPの月次個人レベルの記録を使用して、仕事を2つのAIエクスポージャー指標にマッピングしました:1セットはGPT-4タスクエクスポージャー(Eloundou et al.)と、もう1セットはAnthropicのClaude会話データで、「自動化」と「拡張」のユースケースを区別することもできます。 異なる年齢層と異なるエクスポージャー五分位の雇用と給与の傾向を比較し、モデル内の会社の時間ショックを吸収することにより、上記の6つの事実が得られます。 個人的には、比較的信頼できる結論だと思います。 「自動化」と「拡張」の違いは何ですか? この調査では、雇用の減少は主にAIが「自動化」できる分野に集中しているのに対し、AIが「強化」された役割を果たす分野では、雇用は減少せず、増加さえしていないことが判明した。 簡単に言えば、自動化は人の代わりに AI を働かせることであり、拡張は AI が人々のより良い仕事を支援できるようにすることです。 たとえば、ソフトウェア エンジニアとして、設計されたモジュールのみを実装すると、AI のこの部分は実際には自動的に完了でき、一部のテスト作業は自動スクリプトを通じて完了することもできます。 ただし、システム設計、要件分析、コード レビューの場合、これらの AI は拡張を支援することしかできません。