Fortune、AI革新と成長鈍化のパラドックスを指摘

論説は、今日のAI熱狂を2007年のiPhone発売、ブロードバンドの大衆普及、PCがすべての机に登場した時代へとさかのぼる系譜に位置づける。いずれの場合も、消費者の普及は速く進む一方で生産性の伸びは低下し続けた。この差について、Robert Solowは「コンピュータ時代はどこにでも見えるが、生産性の統計の中にだけ見えない」と要約した。

筆者の説明の中心は、自らが「二重のK字型普及パターン」と呼ぶものだ。第一の差は消費者と企業の間にあり、第二の差は企業内部にあり、導入と財務インパクトが分離する。論説は第二の差を、技術の弱さではなく蓄積された組織の複雑さに帰し、筆者が開発した指標「Combined Overhead Ratio」で捉える。米国ではこの比率が2000年頃にGDPの47%という閾値を超え、それを上回るとGDP成長率は持続的に2.5%を超えていない。この読み方では、AIを導入するほとんどの企業は馬車に高速エンジンを載せているようなものだとし、Jack Dorseyの「企業のヒエラルキーは時代遅れの情報経路プロトコルだ」という主張を引く。

論説が対比する歴史的事例は電化だ。消費者と企業が同じペースと同じ深さで導入し、その後にSloanのGeneral Motorsでの組織構造やTaylorの科学的管理法といった組織再設計が続いた。今日の経済はサービス業が支配的で、筆者は経済学者William Baumolの「停滞したサービス部門は人との関わりに依存するため生産性改善に抵抗する」という指摘を引く。AIは情報が不足しているのではなく判断集約型であるため、そうした部門に適する可能性があると筆者は見るが、データガバナンスから専門職の権力力学まで、普及の障壁は技術ではなく組織に残ると論じる。