ニューヨーカー: AI の収益性のジレンマと歴史的教訓 ジョン・キャシディ著 1987年、ノーベル経済学賞受賞者であるマサチューセッツ工科大学(MIT)のロバート・ソローは、タイムズ・レビュー・オブ・ブックスの記事で次のようにコメントしています。 コンピューティング能力の急速な向上とパーソナルコンピュータの人気の高まりにもかかわらず、政府のデータによると、賃金と生活水準の重要な指標である労働者の一人当たりの総生産高は、10年以上にわたって停滞しています。 これは「生産性のパラドックス」として知られるようになりました。 このパラドックスは前世紀の 90 年代まで、さらに長く続き、一貫性のない学術研究が多数引き起こされました。 一部のエコノミストは、それを新技術の管理ミスのせいにしています。 他の人は、コンピューターは蒸気機関や電気などの初期の発明と比較して、その経済的重要性を矮小化していると主張しています。 また、統計の誤りを非難し、修正後にパラドックスは消えると信じている人もいます。 ソロー氏の記事が掲載されてから約40年、OpenAIがChatGPTチャットボットをリリースしてから約3年が経過した今、私たちは新たな経済的パラドックスに直面しているのかもしれないが、今回の主役は生成人工知能である。 スタンフォード大学、クレムソン大学、世界銀行のエコノミストが最近実施した調査によると、今年の6月と7月に労働者の半数近く(正確には45.6%)がAIツールを使用していました。 しかし、マサチューセッツ工科大学 (MIT) のメディア ラボのチームによる新しい研究では、驚くべき結果が報告されています。「企業は生成 AI に 300 ドルから 400 億ドルを投資していますが、このレポートでは、組織の 95% がリターンがゼロであることがわかりました。 ” この研究の著者らは、公開されている 300 以上の AI プロジェクトと発表をレビューし、50 人以上の企業幹部にインタビューしました。 彼らは、「成功した AI 投資」を、パイロット段階を超えて実際に導入され、6 か月後に測定可能な財務上の利益または大幅な生産性の向上を生み出した投資と定義しています。 「統合に成功したAIパイロットプロジェクトのうち、数百万ドルの価値を生み出しているのはわずか5%であり、プロジェクトの大部分は停滞したままであり、損益(損益)に測定可能な影響を与えていない」と彼らは書いている。 ” この調査インタビューは相次ぐ反応を引き起こし、その中には懐疑的な見方もあった。 「LinkedInでは、すべてが変わったかのように誇大宣伝されていましたが、実際の業務では、基本的なことはまったく変わっていませんでした」と中規模製造会社の最高執行責任者は研究者に語った。 「契約の処理は少し速くなりますが、それだけです。」 別の回答者は、「今年は何十ものデモを見ました。 たぶん1つか2つは本当に役に立ちます。 残りは「ラッパー」(実質的な革新なしに既存の技術のみをパッケージ化すること)または「科学プロジェクト」(実用的な商業応用にはまだ距離が遠い技術探索を指す)のいずれかです。 ” 公平を期すために言うと、このレポートは、AI 投資を成功させた企業が実際にあるとも指摘しています。 たとえば、レポートは、バックオフィス業務のためにカスタマイズされたツールによって生み出される効率性を強調し、「これらの初期の結果は、特定のプロセスを対象とした場合、学習能力を備えたシステムが、組織を大幅に変更することなく、実際に真の価値を提供できることを示しています」と述べています。 また、調査では、一部の企業が「自動化されたアウトリーチとインテリジェントなフォローアップシステムにより、顧客維持率と販売コンバージョン率が向上した」と報告しており、AIシステムがマーケティングに役立つ可能性があることを示唆しています。 しかし、「多くの企業が大きな利益を得るのに苦労している」という考えは、多国籍コンサルティング会社アッコディスによる最近の別の調査と一致しています。 同社は2,000人以上の幹部に連絡を取り、同社のAI導入戦略に「非常に自信を持っている」CEOの割合が2024年の82%から今年は49%に急落していることが判明した。 企業のCTOの信頼も、それほどではないものの低下しています。 アコディスの調査によると、この変更は「デジタルまたはAIプロジェクトにおける以前の期待外れの結果、実装の遅延または失敗、スケーラビリティに関する懸念を反映している可能性がある」と述べた。 ” 先週、MITメディアラボの研究に関するメディア報道は、エヌビディア、メタ、パランティアなどの高評価のAI関連株の下落と重なった。 もちろん、相関関係は因果関係に等しくなく、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏の最近のコメントは、この売りにおいてより重要な役割を果たした可能性があります(最近の価格上昇を考慮すると、売りは避けられません)。 CNBCによると、アルトマン氏は記者団との夕食会で、現在の評価額は「とんでもなく高い」(非常識)と述べ、15秒間に「バブル」という言葉を3回使用した。 それでも、このMITの研究は多くの注目を集めています。 最初のニュース報道の後、多くのテクノロジー企業と関係のあるメディア・ラボが密かにレポートへのアクセスを制限していることが明らかになった。 私が組織の広報室と報告書の 2 人の著者に残した情報は圧倒されました。 この報告書は一部のニュース報道よりも微妙なニュアンスを持っていますが、2022年11月にOpenAIがChatGPTをリリースして以来、テクノロジーブームを支えてきた壮大な経済物語に疑問を投げかけていることは確かです。 この物語の簡単なバージョンは、生成 AI の普及は労働者、特に知識労働者にとっては悪いことですが、生産性の大幅な飛躍をもたらし、その結果、良い利益をもたらすため、企業とその株主にとっては非常に良いことです。 なぜこのシーンはまだ起こったように見えるのでしょうか? 考えられる理由の1つは、管理ミスがコンピューターによってもたらされる生産性の利点を制限するという前世紀の80年代と90年代の考えを彷彿とさせます。 Media Labの調査によると、最も成功したAI投資のいくつかは、ワークフローの狭い領域で高度にカスタマイズされたツールを使用するスタートアップによって行われています。 GenAI の隔たりの反対側では、あまり成功していないスタートアップ企業は「汎用ツールを構築するか、社内で機能を開発しようとしている」と考えています。 より一般的には、報告書は、成功と失敗の区別は「モデルの品質や規制によって決定されるのではなく、[実装]方法によって決定されているように見える」と述べています。 ” ご想像のとおり、生成 AI の目新しさと複雑さにより、一部の企業は躊躇するかもしれません。 コンサルティング会社ガートナーの最近の調査によると、CIOが「AIに精通している」と考えているCEOは半数未満であることがわかりました。 しかし、メディアラボのレポートで強調された残念な記録には、別の説明が考えられます。多くの老舗企業にとって、生成 AI は (少なくとも現在の形では) 宣伝されているほど神聖ではありません。 「ブレインストーミングや初稿の作成には優れていますが、クライアントの好みを記憶せず、以前の編集者から学びません」とメディアラボの調査の回答者の一人は述べています。 「同じエラーが繰り返され、セッションごとに多くのコンテキストを入力する必要があります。 一か八かの仕事には、知識を積み上げ、継続的に改善するシステムが必要です。 ” もちろん、AI が有用であると考える人はたくさんいますし、これを裏付ける学術的証拠もあります。2023 年、MIT の 2 人のエコノミストは、ランダム化試験で、ChatGPT にさらされた参加者が「専門的なライティング タスク」をより早く完了し、ライティングの質を向上させたことを発見しました。 同年、他の研究チームも、AI プログラミング アシスタントである Github の Copilot を使用するプログラマーと、独自の AI ツールを使用するカスタマー サポート エージェントが生産性の向上を実感していることを発見しました。 メディアラボの研究者らは、多くの従業員が職場でGPTやClaudeなどの個人的なツールを使用していることを発見した。 報告書はこの現象を「シャドーAI経済」と呼び、「それがもたらす投資収益率(ROI)」は、雇用主主導のプロジェクトよりも優れている傾向があるとコメントしています。 しかし、疑問は残っており、企業の幹部がより頻繁に尋ねるのは確かです:なぜより多くの企業がこれらのメリットを収益に反映していないのでしょうか? 問題の一部は、生成 AI が魅力的ではあるものの、経済の多くの分野での応用が限られていることかもしれません。 レジャーとホスピタリティ、小売、建設、不動産、介護(子供、高齢者、または病弱者の介護)など、これらの業界は合計で約5,000万人のアメリカ人を雇用していますが、AI変革の直接的な候補とは思えません。 ...