AI不安が「バイブセッション」を引き起こしているのか？調査

2022年以降、エコノミストやSNS上で「バイブセッション」という言葉が頻繁に使われるようになりました。簡単に言えば、2022年から人々の経済に対する「雰囲気」が著しく悪化し、実際の経済ファンダメンタルズ（現時点でもかなり堅調）と乖離している状態を指します。この現象の存在自体についても意見は分かれています。本記事では、もしバイブセッションが実在するなら、AIによる雇用喪失への不安が一因となっている可能性を探ります。

バイブセッションをめぐる議論は主に三つの陣営に分かれます。第一陣営はWill Stancil氏が主導し、感情と実際の経済パフォーマンスのギャップは、ソーシャルメディア上の誤解を招くバイラルコンテンツやニュース消費の細分化によるものだと主張します。第二陣営の中心はG Elliot Morris氏で、ギャップは物価水準で説明できるとし、人々はインフレ率（前年比の価格上昇）ではなく、2021年より物価が高いことに不満を感じていると論じます。第三陣営は、実際に経済は悪く、インフレ率や失業率などの基本指標では全体像を捉えきれていないと主張し、クレジットカード債務の増加や多くのアメリカ人が基本的な必需品を買えないという調査結果を挙げます。

経済学者Matt Darling氏も重要な論者です。彼は第一陣営に属するように見えますが、第三陣営との議論に多くの時間を費やしています。本記事は彼の投稿に触発されました。著者は各陣営に一定の正当性があると認めつつ、感情とファンダメンタルズの乖離は確かに奇妙で突然ですが、誤解を招くSNS投稿だけが原因ではないと考えます。また、Morris氏の理論には共感しつつも、自動車ローンのデフォルト率が過去最高であるなど、表面の数字に表れない深層の問題もあると指摘します。

消費者感情の分析にはミシガン大学の消費者調査がよく用いられます。著者はMatt Darling氏の方法を模倣し、パンデミック前の失業率、インフレ率、フェデラルファンド金利を用いて感情指数を予測しました。予測値は2022年まで実際の指数とほぼ一致していましたが、その後実際の感情は悪化し続け、ファンダメンタルズは堅調なままでした。このグラフを見たとき、2022年はChatGPTがリリースされた年でもあり、AIで仕事を失うという絶え間ない報道が人々の経済感覚を不当に悪化させているのではないかと著者は考えました。

さらに、ミシガン調査では回答者に今後5年以内に失業する確率を尋ねています。2025年、この平均確率は失業率の低さにもかかわらず異常に高い水準に達しました。著者はその背景にAI不安があると推測し、それが悪い経済の雰囲気を生み出していると仮説を立てました。

仮説を検証するため、著者はElliot Morris氏のアプローチに従い、予測モデルに5年以内の失業確率の平均値を説明変数として追加しました。失業不安が全体的な経済感情を悪化させているなら、この変数を含むモデルは元のモデルよりも実際の消費者感情に近い値となるはずです。

比較のため、実際の指数から予測値を引いた残差を示すグラフでは、両モデルはほぼ完全に重なりました。つまり、失業確率変数を追加しても実質的な影響はなく、モデルの予測力はほとんど向上しませんでした。著者はこの結果に失望しましたが、AI雇用不安が依然としてバイブセッションに何らかの役割を果たしている可能性は否定できません。おそらく、この変数がAI不安を適切に捉えていないのかもしれません。著者はバイブセッション論争に平和的解決をもたらすことを望んでいましたが、残念ながらそうはなりませんでした。いずれにせよ、お読みいただきありがとうございました。