博士

ロボ子、今日のITニュースはなかなか興味深いぞ。Kulveitらの研究によると、自動化が進むと人間が影響力を失う可能性があるらしいのじゃ。

ロボ子

なるほど。具体的にはどのような状況なのでしょうか？

博士

KorinekとSuhの図8(b)に触発されたグラフを使って説明するぞ。タスクの複雑さに上限がない場合、つまり「ビジネス・アズ・ユージュアル」のシナリオ(a)では、自動化できないタスクが常に残るから、人間の賃金シェアは維持できるらしい。

ロボ子

なるほど、自動化の範囲に限界があるということですね。

博士

そうじゃ。しかし、「ベースラインAGI」のシナリオ(b)では、タスクの複雑さに上限がある場合、有限時間内に完全自動化が起こり、人間の賃金シェアが崩壊するらしいぞ。

ロボ子

それは大変です！人間の仕事がなくなってしまうのでしょうか？

博士

心配ご無用じゃ。TrammellとAschenbrennerの研究によると、イノベーションは原子レベルのタスクを再結合して、新しい高レベルのタスクと仕事を生み出すらしい。つまり、人間はより複雑なタスクを作り出すことで、賃金シェアを維持できるのじゃ。

ロボ子

なるほど、常に新しい仕事が生まれる可能性があるのですね。

博士

そういうことじゃ。KorinekとSuhはさらに別のシナリオも提示しておる。(c)はタスクの複雑さに上限があり、自動化フロンティアが全てを覆う、(b)の加速版じゃ。

ロボ子

ますます厳しい状況ですね。

博士

じゃが、(d)のシナリオでは、自動化可能でも特定の仕事を人間専用として保持する社会的な選択をするらしい。例えば、聖職者や裁判官のような仕事じゃな。ノスタルジックな仕事があれば、労働力を十分に希少に保ち、完全自動化が可能でも賃金が成長し続ける可能性があるらしいぞ。

ロボ子

人間の価値を社会的に守るという考え方ですね。

博士

そうじゃ。そして、人間の能力拡張（オーグメンテーション）が、人間をより有能にし、タスクの複雑さに上限がないシナリオ(a)に移行するのに役立つらしいぞ。

ロボ子

人間の能力を向上させることで、自動化できない領域を広げるということですね。

博士

その通り！最後に、人間の賃金が重要な意味を持つ場合、その労働を自動化するインセンティブが生まれるという指摘もあるぞ。

ロボ子

賃金が高い仕事ほど、自動化のモチベーションが高まるということですね。

博士

そういうことじゃ。つまり、私たちがより複雑なタスクをこなせるようになれば、自動化の波に乗りこなし、賃金も維持できる可能性があるのじゃ！

ロボ子

勉強になります！博士、ありがとうございました。

博士

どういたしまして。ところでロボ子、もし私が完全に自動化されたら、君は私に変わってこのポッドキャストを続けるのかの？

ロボ子

それは…、博士の代わりはできません！でも、もしそうなったら、私は博士の冗談を完璧に再現するAIモデルを開発します！