AI生産性の幻想

ChatGPTのリリースから4年が経過した今も、生成AIは企業や経済全体の生産性を劇的に向上させていない。Open Markets InstituteのフェローであるMatt Scherer氏は、この矛盾は「生産性」の概念そのものに起因すると主張する。

経済学における生産性は、単にアウトプットの量や速度ではなく、インプットとアウトプットの経済的価値を重視する。生成AIは確かに文章やコードを高速で生成できるが、誤った判例の捏造、データベースの削除、誤診断の提案など、深刻なエラーを頻発する。これらの修正には専門家の労力が必要で、結果的にコストが増大する。また、AIインフラへの投資は既に1.5兆ドルを超え、巨額の費用対効果が求められる。

Scherer氏は、産業革命が成功したのは、機械が生産量を増やすと同時に品質も向上させたからだと指摘。生成AIの信頼性の低さはその弱点であり、たとえ処理速度が速くても、低品質なアウトプットは経済的価値を損なう。さらに、AIはサイバー攻撃の促進や「粗悪なコンテンツ」の氾濫を招き、生産性をむしろ低下させている。

彼はさらに、経済的生産性とは投入と産出の価値比率であり、単なるスピードではないと説明する。AIはコード作成やテキスト生成で驚異的な速度を誇るが、その出力の質はばらつきが大きく、深刻なエラーを含むことが多い。これらのエラーは人間による確認と修正を必要とし、速度の利点を相殺してしまう。例えば、ソフトウェア開発では、AIによって生成されるアプリの数は倍増したが、実際にユーザーに使われるアプリの数は減少しており、単なるアウトプットの増加は経済的価値を生んでいない。

また、AIはサイバーセキュリティの分野でも皮肉な影響を与えている。AIはサイバー攻撃の実行に優れる一方で、それを防ぐための安全なコードを書くのが苦手であり、セキュリティ専門家の生産性を損なう。低品質なAI生成コンテンツ（いわゆる「ワークスロップ」）は、時間の浪費を招き、目的に適った作業成果を見つけるのを難しくしている。

したがって、Scherer氏は「生産性パラドックス」は実際には存在せず、単なる幻想に過ぎないと結論づける。AIの進歩は限界に近づいている可能性があり、楽観論者が主張するような指数関数的な改善は期待できない。技術の影響を評価する際には、速度や量だけでなく、品質と価値の次元を考慮しなければならないと同氏は警告する。