ロボットが台頭する中、イーロン・マスクが再び「ユニバーサル・ハイ・インカム」を売り込む：AIは失業の未来に資金を提供できるのか？

イーロン・マスクは再び X でこう宣言した。「将来、仕事は自由になるだろう。誰もが高収入を得られるようになるでしょう。」今回、彼は「仕事は急速に消えつつある」と警告した起業家のピーター・H・ディアマンディスへの返答だった。

マスク氏の発言の背景は印象的です。チャレンジャー・グレイ・アンド・クリスマスによると、米国の雇用主は9月に54,064人の人員削減を発表した。これは8月から 37% 減少した。しかし、年初来の総雇用数は約95万人で、2020年以来最高であり、9月までの雇用計画は20万人をわずかに超える雇用計画は2009年以来最低です。

同時に、米国で 2 番目に大きい民間雇用企業である Amazon.com Inc. (NASDAQ: AMZN) は、自動化への傾倒を強めています。今週初め、ニューヨークタイムズ紙は、この電子商取引の巨人が50万人の仕事をロボットに置き換えることができると報じました。

業界アナリストのジェフ・ケイガン氏は、アマゾンの動きはAIの将来性と危険性の両方を捉えていると述べています。「あらゆる変革の波は、新しいテクノロジーが生み出すプッシュ・アンド・プルと格闘してきた」と彼はベンジンガのコラムに書いている。「今日の違いは、AI は同等の新しい仕事の波を創り出すわけではないかもしれないということです。それは、転勤なしでは雇用がなくなるということです。」

自動化への動きは、多くのアナリストが「AI バブル」の出現と表現している状況の中でも行われています。測定可能な生産性の向上が依然として限定的であるにもかかわらず、人工知能企業のベンチャーキャピタル投資と株式評価額は、ドットコム時代を思わせるようなペースで急上昇しています。

では、マスクが「高い」とは正確には何を意味するのでしょうか。そして、それを実現するには何が必要でしょうか？

UBI から UHI への飛躍

ユニバーサル・ベーシック・インカム（UBI）という考えは、雇用に関係なくすべての市民に保証された支払いを意味し、何十年にもわたって広まってきました。世界中の小規模パイロットで試験的に実施されており、一般的には貧困削減と失業防止のための適度な給付金として試験されている。

しかし、マスクの言い回しは概念的な飛躍を表している。ユニバーサル・ハイ・インカム（UHI）は生活費だけにとどまりません。それは繁栄を意味します。自動化とAIによって私たちの生産性が大幅に向上すれば、その成果を分かち合い、誰もがより良い生活水準を享受できるようになります。

Think Bigの政策専門家であるライアン・ウェイト氏は、「ユニバーサル・ハイ・インカムは、より大きなセーフティネットではなく、配当の話です」と述べています。「損失から解放されるだけでなく、人々が成長に参加できるように、AI主導の余剰分を分かち合うことです。」

それでも、「基本」と「高」の区別は誤解を招く可能性があります。UBI の提唱者であるスコット・サンテンス氏は、「ベーシックはローという意味ではなく、ファンダメンタルという意味です」と述べています。

「それは他のすべての収入を支える基盤です」と彼は言い、自動化によってその基盤は時間の経過とともに拡大する可能性があると付け加えました。

サンテンス氏は、米国の貧困撲滅のためのUBIは、1人当たりGDPの約 18% に相当し、そのコストはGDPの約 3% を占めると主張している。彼は、ロボットがなくても経済的に実現可能だと言います。生産性が向上すれば、そのシェアは拡大し、UBIはマスク氏いわゆる「高収入」に近いものに変わる可能性がある。

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これが現実になるのはいつ？

テクノロジー業界の多くの人は、すぐには実現しないと言っています。NEWMEDIA.COMの創設者兼CEOであるスティーブ・モリスは、いわゆる「ロボットの黙示録」は突然ではなく、徐々に展開していると考えています。

「ロボットはキャリア全体ではなく、個々の仕事を引き受けています」と彼は言います。「大手テクノロジー企業でさえ、単純な人的作業を自動化できないため、時間の節約になります。」

つまり、UHIのような所得モデルが必要になるまでに、経済は再訓練やよりスマートな税制を通じて、5～15年の準備期間を設ける必要があるということだ。

ウェイト氏は、小規模、地方、またはセクター別のパイロットプログラムには1〜3年、現金給付、給付改革、公的所有権を組み合わせた全国的なハイブリッドプログラムが登場するまでには5〜10年かかると見ています。

本当のハードル

専門家たちは、UHIをスローガンからシステムに変えることは、経済的、政治的、社会的に計り知れない課題をもたらすことに同意しています。

一つには、自動化による黒字の測定方法と課税方法をまだ知っている国はない。ウェイトはこれをUHI方程式の「ミッシングメーター」と呼んでいます。自動化税、データロイヤリティ、プラットフォーム手数料などのメカニズムがなければ、「UHIは政策よりもブランディングの域を広げている」と彼は言う。

次に、ガバナンスの問題があります。それは、「余剰」と見なされるものを誰が定義し、誰がそれを分配し、企業や政治のエリートに捕らわれるのを防ぐにはどうすればよいかということです。自動化によってコストは下がるかもしれないが、それと同じプロセスでは高収入が得られる前に労働市場と財政が不安定になる可能性がある。

したがって、マスク氏の「未来」というタイムラインは、何十年にもわたる実験、誤ったスタート、政策の再設定にまたがる可能性がある。

もしかしたら、ハイパーメタ的なひねりを加えれば、雇用を奪う恐れのある人工知能そのものが、雇用に代わる収入制度の設計にも役立つかもしれない。

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