AIの経済的混乱を再訓練で解決することはできない

Molly Kinder氏はAIと雇用の問題を専門に研究しており、よく「再訓練で人々を新しい仕事に就かせられないか」と尋ねられる。彼女は率直に「できない」と答える。私たちが直面しているのは安定した新しい岸辺への移行ではなく、歴史的な規模の経済変革であり、AIはこれまで最高とされてきた仕事や仕事そのものの概念を脅かしている。過去数十年、技術は中間層を空洞化し、上位層を引き上げてきたため、「成長する仕事に人々を再訓練する」という発想は理にかなっていた。しかしAIはその論理を逆転させ、私たちが常に目指すよう言い聞かせてきた仕事を最初に攻撃し、そして止まらない。混乱が安全な港そのものに達したとき、人々を送り込める高台はなく、常に動く海岸の地図もない。再訓練はそのような問題を解決するために設計されたものではない。

著者は再訓練に反対しているわけではない。実際、労働力システムや調整政策の改善は必要であり、有望な取り組みも存在する。しかし、訓練が主要な解決策であると信じ込むことは、自己満足に陥り、より大胆で困難な取り組みを避けるリスクをもたらす。再訓練の約束は魅力的だ。それは実用的で雇用主に優しく、超党派の支持を得やすい。なぜなら、権力者に何も要求しないからだ。技術をそのまま進め、企業と株主が利益を得、成長と地政学的優位を享受し、その後で敗者を新しい仕事に移せばよい。しかし、私たちはこの約束に以前も惑わされた。NAFTAや中国のWTO加盟に伴う貿易調整援助（TAA）は失敗し、推定200～240万人の雇用が失われた。最も打撃を受けた町では雇用が永久に回復せず、賃金と労働参加率は長期にわたって低迷した。TAAがカバーしたのは年間約13万人に過ぎず、社会的代償として絶望死、オピオイド中毒、家族崩壊、右派ポピュリズムの台頭を招いた。

再訓練の効果に関する実証的証拠も限定的だ。Janesvilleの事例では、自動車工場閉鎖後に再訓練を受けた労働者は、受けなかった隣人よりもむしろ悪い結果に終わった。大規模なメタ分析では、訓練の平均効果は小さく、1年目はほぼゼロ、2～3年後でも雇用確率が5～10%向上する程度である。唯一の明るい点は、医療、IT、熟練技能職など実際の需要に直結した分野別訓練であり、これはランダム化試験で大きな賃金上昇が確認されている。しかし、この成功は需要が既に存在し既知であることに依存している。貿易ショックやAIが需要そのものを破壊した瞬間、このメカニズムは機能しなくなる。

再訓練は労働者を修正するが、仕事を修正しない。AIがすべての良い仕事を脅かす以上、再訓練は根本的な解決策にはなり得ない。著者はより抜本的な政策対応を求めている。