人工知能（AI）は、世界経済のあらゆる分野で変革をもたらす力として急速に発展している。製造プロセスの自動化から、病気の診断方法や投資判断の革命まで、AIは生産性、イノベーション、経済競争力を根本から変革している。

国際データコーポレーション（IDC）の推計によると、AIは2030年までに世界経済を驚異的な$19.9兆ドル増加させる潜在能力を有している。この数字は、現在の中国経済の規模を超える経済ポテンシャルの劇的な変化を意味している。専門家は、AIが今後10年間で世界全体の国内総生産（GDP）の年間成長率を最大1ポイント引き上げる可能性があると予測しており、これは産業革命時の経済変革のレベルに匹敵するものである。

この経済成長の急拡大は、自動化による生産性の大幅な向上、膨大なデータセットの生成と分析能力、AI を活用した全く新しい市場やサービスの創出など、いくつかの主要な要因によって推進されている。

産業はすでにこの変革の初期の影響を実感している。金融業界では、AI 駆動のアルゴリズムが取引やリスク分析を変革している。医療分野では、AI が早期診断や個人に合わせた治療計画を支援している。

物流や製造では、自律システムが効率の向上と運用コストの削減に貢献している。

変化の規模とスピードはかつてないものであり、AI は、電気や蒸気機関と同様に、経済活動のほぼすべての分野に浸透し、その発展に貢献する汎用技術としてますます認識されている。

しかし、AIのグローバルな経済的影響は巨大になると予想される一方で、その成長の分配は極めて不均衡になる可能性が高い。一部の産業と国がAIの恩恵の大部分を占める一方、他の産業や国は取り残されるリスクに直面している。

デジタルインフラが整備され、先進的な研究機関、堅固な規制枠組み、豊富な投資資本を有する国々が、リーダーシップを発揮する最良の立場にある。AI競争で優位に立つ国々は、機械学習研究への早期投資、大規模な計算能力、高度な技術を持つ人材の育成により、その地位を確立している。これらの国々は、AI関連の特許やスタートアップの数が最も多いだけでなく、他国が追随すべき倫理的・技術的な基準を確立している。

国内においても、この動向は産業分野で反映されている。金融、バイオテクノロジー、防衛、クラウドコンピューティングなどのハイテク産業は、AIを迅速に吸収し拡大する準備が整っている。一方、開発途上国や農村地域などの低技術産業は、採用に大きな課題を抱えている。これには、インフラの不足、高速インターネットへのアクセス制限、未発達な資本市場、高度な技術を持つ労働力の不足などが含まれる。

その結果、AIの経済的恩恵は、比較的少数のプレイヤーに集中する可能性が高く、グローバル北とグローバル南、都市部と農村部、高スキル層と低スキル層、資本豊富な層と資本不足層の間の既存の格差を拡大する恐れがある。

共有基準の確立、データプライバシーの対応、AIガバナンスの調整に向けた協働努力は不可欠だ。

マジド・ラフィザデ博士

これは、重要なかつ緊急の質問を提起する：GDP（国内総生産）は、国の経済パフォーマンスを測定する標準指標として、AIの真の影響を適切に捉えているのか？GDPは20世紀に工業生産と消費を追跡するために開発された。全体的な出力を測定する上で依然として有用だが、技術革命の社会的・経済的影響の全体像を反映できないことが多い。

例えば、AIによるGDP成長は、格差の拡大、雇用喪失、伝統的な産業の衰退を隠蔽する可能性がある。数百万人の労働者がルーティン作業や手作業の職を失っても、その国のGDPは堅調に成長する可能性がある。同様に、GDPはAIの倫理的・心理的な側面、例えば監視、アルゴリズムの偏り、雇用不安に関連するメンタルヘルスへの影響などを反映できない。この乖離は、AIが支配する世界で政策立案者が経済的福祉を評価する方法について重要な疑問を投げかけている。

AI が、莫大な富の創出を推進すると同時に、不平等、社会不安、経済混乱を助長し続けるのであれば、政府、機関、国際機関は今すぐ行動を起こさなければならない。

AI の恩恵を享受し、取り残されないようにしたい国は、AI 対応経済の基盤となる要素への投資から始めなければならない。

これには、データセンターやブロードバンドアクセスなどの物理的なインフラだけでなく、イノベーションを促進し、倫理的リスクを規制し、グローバルな協力を促進するための法的・制度的インフラも含まれる。これらの要素を欠く国は、AI の生産者ではなく消費者に留まり、この分野でのリーダーシップによって得られる富や地政学的影響力を失うリスクがある。

同時に、AI が普及する将来に向けて労働力を育成するため、教育制度も抜本的な変革が必要だ。従来の暗記中心の教育や静的な技術スキルだけでは、もはや不十分だ。各国は、機械と競合するのではなく、機械を補完する、批判的思考力、データリテラシー、倫理観、問題解決能力などの適応力あるスキルを教える生涯学習制度を導入すべきだ。

さらに、AIによって職を失った人々を支援するための、対象を絞った再スキル化プログラムを開発する必要がある。これらのプログラムは、単にコーディングや技術的なスキルを教えるだけでなく、AI倫理、データ管理、人間中心のデザイン、学際的なAIアプリケーションなどの新興分野への道筋を築くものでなければならない。

投資も重要な役割を果たす。政府は、包括的なAIイノベーションに対する民間部門と公共部門の両方の投資を奨励する必要がある。これには、AI スタートアップへの資金提供、オープンソースプラットフォームの支援、AI アプリケーションが、気候変動、食糧安全保障、教育、医療のアクセスなど、サービスが不十分なコミュニティの現実の問題に対処することを確保することが含まれる。税制優遇措置、官民パートナーシップ、包括的な調達政策は、イノベーションを社会的に有益な目的に向ける上で役立つ。このような介入がなければ、市場原理だけで利益の最大化を図るアプリケーションが優先され、不平等がさらに固定化し、より広範な人間のニーズが無視されることになるだろう。

さらに、国際協力も不可欠だ。AI はグローバルな技術であり、そのメリットとリスクは国境を越える。共通基準の確立、データプライバシーとサイバーセキュリティへの対応、AI ガバナンスの調整に向けた協力的な取り組みが不可欠だ。同様に重要なのは、富裕国がグローバルサウスにおける能力構築を支援し、開発途上国が AI の将来にアクセスし、その形成に公平な機会を確保することだ。そうしなければ、AI はグローバルな支配のもうひとつのツールとなり、デジタル格差を埋めるどころか、さらに深める危険性がある。

結論として、AI は世界経済の歴史における新しい時代の最前線に立つ存在であり、生産性を高め、イノベーションを引き出し、数兆ドル規模の新たな経済価値を生み出す力を持っている。しかし、その一方で、準備ができていない人々を取り残し、国内および国家間の格差を拡大させる恐れもある。今後の課題は、AI を成長のために活用するだけでなく、その成長が包括的で持続可能であり、人間の価値観と調和したものとなるよう確保することだ。

今日下される政策、教育、投資、国際協力に関する決定は、グローバルGDPの軌道を形作るだけでなく、未来の世代が築く世界の姿をも決定づける。

• マジド・ラフィザデ博士は、ハーバード大学で教育を受けたイラン系アメリカ人の政治学者。X: @Dr_Rafizadeh