于航（北京大学国家発展学院助教授）「人工知能が中国の労働市場に与える影響」2024年6月16日

まとめ

2024年6月16日に北京大学国家発展研究院（北大国発院）で開催された第186回朗潤・格政フォーラムでは、人工知能と労働市場の関係に関する研究成果が発表された。本フォーラムでは、北大国発院の胡佳胤助理教授と于航助理教授が主導した研究が紹介された。

技術発展の二重効果

人工知能の急速な発展により、労働市場には「代替効果」と「補完効果」という二つの異なる影響が現れている。
代替効果：機械やコンピュータが人間のタスクを代替し、雇用機会が減少する傾向がある。
補完効果：新技術が新しい製品やサービスを生み出し、新たな産業を発展させることで、雇用機会が創出される傾向がある。

どちらの効果が主導的であるかは、職位の特性や市場構造、さらに企業や社会の技術適応力に依存する。

実証分析：AIが中国の労働市場に与える影響
北大国発院の課題グループは、2018年から2023年までの智聯招聘プラットフォームに掲載された100万件以上の求人広告を詳細に分析した。この分析により、新技術が労働市場に与える影響を探った。

まず、各職業の「大規模言語モデル暴露度」を構築し、AI技術との適合度を測定した。その結果、財務、翻訳、銀行従事者、インターネットエンジニアなどの職業は暴露度が高く、家政、作業員、料理人、飲食サービスなどの職業は暴露度が低いことが判明した。

さらに、時間の経過とともに労働市場全体の暴露度が下降傾向を示しており、暴露度が高い職業ほど市場需要の減少が顕著であることが分かった。

大規模モデルAI時代の労働市場
過去5年間で、中国の労働市場における新しい職位の大規模言語モデル暴露度は全体的に下降傾向を示している。これは、新たに募集された職位とAI技術の関連度が徐々に低下していることを意味する。また、暴露度が高い職業ほど需要の減少幅が大きく、学歴や職務経験の要件も高くなっている。

理論的には、新技術は労働に対して「代替効果」と「補完効果」の両方をもたらす可能性があるが、現在の中国の労働市場では「代替効果」が顕著である。つまり、多くの仕事が技術によって代替されている。

未来の労働市場への対応
新技術が全く新しい次元で労働市場に影響を与えている現在、積極的に技術変革を受け入れる個人や国家には新しい機会が訪れるであろう。また、新技術は教育の重要性を再考させる。どのような人材を育成すべきか、そして労働市場の変化にどのように適応するかが重要である。

さらに、人工知能が創造する価値を社会でどのように分配し、新技術の恩恵を全員が享受できるようにするかという課題も残っている。この点については、依然として多くの課題と長い道のりが待っている。

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本文

題記：2024年6月16日午後、北大国発院朗潤・格政第186期が承沢園で開催されました。本フォーラムは北京大学国家発展研究院、労働経済学会人工知能と柔軟雇用専門委員会、嶺鵬産業とイノベーション研究院が共同主催しました。本文は北大国発院助理教授胡佳胤、北大国発院助理教授、南南学院助理教授于航のテーマシェアを整理したものです。

国発院課題グループ（主に胡佳胤、于航、張丹丹、李力行、朱麗等）は最近、人工知能の急速な発展とそれがもたらす新しい応用について研究を行いました。この研究は多くの側面から展開できますが、私たちは新技術が労働市場に与える潜在的な影響に優先的に注目しています。

理論的基盤：技術発展が労働市場に与える二重効果

現在、技術発展は顕著な特徴を示しており、私たちはすでに人工知能発展の「新時代」に突入しています。
新時代と呼ぶ理由は、「人工知能」という言葉自体は新しいものではないものの、その内包と応用範囲が深く変化しているからです。過去には、人工知能は主に自動化とロボット技術を指し、プログラム化されたタスクの解決に用いられていました。しかし、大規模言語モデル（例えばChatGPT）などの技術が登場することで、人工知能は今や理解、推論、意思決定などの人間の仕事に近いタスクを実行できるようになっています。

この変化は産業に直接的な影響を与えている。

過去、人工知能は主に製造業に応用されていましたが、今ではホワイトカラーの業界にさらに深く影響を与えています。例えば、人工知能は詩を書くことができるようになっており、これは以前には考えられなかったことで、詩人のような創造的な職業が代替されるとは思われていませんでした。

ChatGPTなどの大規模言語モデルツールがアメリカで初めて登場したとき、海外の学者たちはこの技術が社会と職業構造に与える影響に注目し始めました。彼らの研究は、特にホワイトカラーの仕事が顕著に影響を受けることを示しています。賃金水準と新技術の影響の程度を描いた曲線は、以前の賃金が高いホワイトカラーやゴールドカラーの職業が、この技術の衝撃で大きな影響を受けていることを示しています。これはアメリカの職業典型を基にした受ける衝撃の大きい職業リストから得られた結論です。

新技術の出現、特に人工知能の急速な発展に伴い、私たちは労働経済学の視点からその雇用市場への影響を深く考察する必要があります。

新技術の誕生はまず「代替効果」をもたらす可能性があります。これは、機械やコンピュータが人間のタスクを代替することを意味します。その結果、以前は人を雇用して行っていた仕事が今では機械で行われるようになり、総雇用機会が減少する傾向にあります。

しかし、同時に「補完効果」と呼ばれる現象も現れる可能性があります。新技術の出現が過去には存在しなかった新しい製品やサービスを生み出し、これにより新しい産業が発展し、より多くの雇用機会を創出するのです。例えば、過去のコンピュータ技術の急速な発展は、前例のない産業革新をもたらし、プログラマーという職業が誕生し、発展してきました。これが技術と人間の労働との間の「補完効果」の表れであり、社会の総雇用機会が増加する傾向にあります。

私たちの経済社会において、「代替効果」と「補完効果」のどちらが主導的かは実証的な問題です。これには多くの要因が関与しています：

まずは職位特性と市場構造です。これは客観的に与えられたもので、ある職位は機械に代替されやすく、別の職位は新技術と補完関係を形成しやすい場合があります。

次に重要なのは企業、業界、さらには社会全体の経済構造が新技術の応用にどのように適応し、対応するかです。これらは主観的能動性に関わるもので、社会や個人が主体的に行動をとることで対応できる領域です。

したがって、さまざまな要因を総合的に考慮して、新技術が雇用市場に与える影響を理解する必要があります。

実証分析：人工知能が中国労働市場に与える影響

私たちの課題グループの一連の研究は、次の問題を探ることを目的としています：

まず、人工知能が急速に発展する重要な段階で、中国の労働需要の総量と構造にどのような変化が生じたのか？

次に、職業の内包に顕著な変化が見られるかどうか、つまり職位の名称が変わらなくても、その仕事の内容が調整または更新されているのか？

最後に、私たちの経済体系は、ミクロレベルの個体からマクロレベルの全体まで、人工知能による大変革に対応する準備が整っているのか？

これらの質問に答えるために、まず智聯招聘プラットフォーム（大手求人サービス）を利用し、100万件を超える求人広告を詳細に分析しました。求人広告を研究対象として選んだのは、企業の雇用需要、つまり労働市場の需要側をタイムリーかつ直接的に反映しているからです。求人広告のサンプルカバー率は全体の経済環境と異なる場合がありますが、ある程度、労働市場の変化傾向を反映することができます。分析対象の期間は2018年から2023年4月までで、これは人工知能の大発展の前夜をカバーしています。特にChatGPTの登場を象徴的な出来事として、その前後の期間を含んでいます。この期間、人工知能の大規模言語モデル技術は静かに発展し、その後急速に進展しました。

私たちは新たな指標「大規模言語モデル暴露度」を構築し、異なる職業と新しく登場した人工知能技術との適合度を測定しました。この指標を基に、2018年から2023年までの間に、異なる暴露度の職業がどのように変化したかを分析し、人工知能が労働市場に与える影響とその発展傾向を明らかにし、同じ職業の内包の変化を分析しました。

職業の「大規模言語モデル暴露度」を構築する際には独自の技術手法を用いました。

第一歩として、人工知能ツールを用いて、膨大な求人広告に記載された仕事内容の自由記述を2000以上の標準化された仕事タスクに分類させました。最終的に、各求人広告がいくつかの標準化された仕事タスクに分類するようになりました。

第二歩として、各標準化された仕事タスクに対して大規模言語モデルの暴露度スコアを付与しました。

第三歩として、同じ職業の求人広告において、異なる仕事タスクの出現頻度は異なります。同じ職業内の仕事タスクを総頻度に基づいて加重平均し、その職業の「大規模言語モデル暴露度」としました。

この方法により、職業の内包を求人広告の表現を通じて直接的にまとめ、人為的な定義の曖昧さを避けることができました。

このスコアリング方法に基づき、いくつかの興味深い記述的な統計結果が得られました。例えば、財務、翻訳、銀行従事者、インターネットエンジニアなどの職業は暴露度が高く、家政、作業員、料理人、飲食サービスなどの職業は暴露度が低いという結果が得られました。これは新技術が異なる業界に与える影響の程度を反映しています。

さらに分析を進めると、時間の経過とともに、労働市場全体の暴露度は下降傾向を示しています。これは、2018年には市場が求める仕事とAI技術の適合度が高かったものの、時間の経過とともにその適合度が徐々に低下していることを意味しています。これは暴露度が低い職業の需要が大幅に増加し、暴露度が高い職業の需要が相対的に減少したことに起因します。この発見は、新技術が労働市場に与える影響についての深い洞察を提供します。

詳細な分析の結果、直感的な図示が得られました。図中の各円点は一つの職業を表し、円点の大きさはその職業の市場シェアの大きさを反映しています。横軸は職業の暴露度、つまり大規模言語モデルとの関連度を示し、縦軸は市場の変化率、つまりその職業の2018年から現在までの労働需要の相対的な市場シェアの成長率を示しています。

観察すると、これらの二つの間には明らかな負の相関関係があることがわかります。つまり、大規模言語モデル暴露度が高い職業ほど、市場需要の減少が顕著であるということです。

さらに、同様の方法で職業レベルの「大規模言語モデル暴露度」を構築し、各求人広告内の職位を暴露度スコアで評価しました。いくつかの重要で市場シェアが大きい職業を分析した結果、時間の経過とともに、総体的に暴露度が高い職業は職位内部の変化が安定しており、顕著な変動は見られませんでした。しかし、総体的に暴露度が低い職業では、仕事の記述に反映される暴露度が時間とともに下降傾向を示しました。これは技術の発展に伴い、同じ職業内でも人々の仕事が新技術暴露度の高いタスクから遠ざかっていることを意味しています。

今非昔比：大規模モデルAI時代の労働市場

私たちの発見を総括すると、過去5年間で中国の労働市場における新しい職位の大規模言語モデル暴露度は全体的に下降傾向を示しています。つまり、新たに募集された職位と大規模言語モデルの関連度は徐々に低下しています。また、暴露度が高い職業ほど需要の減少幅が大きく、学歴や職務経験の要件もますます高くなっています。同時に、これらの職業内部の賃金格差も徐々に拡大しています。これは中国の労働市場が新技術に適応する上での課題を反映しています。

理論的には、新技術は労働に対して「代替効果」と「補完効果」の両方をもたらす可能性がありますが、現在の中国の労働市場では、技術の「代替効果」が多く見られます。つまり、より多くの人々の仕事が技術によって代替されています。しかし、新技術の「補完効果」、つまり新技術の存在により、過去になかった新しい価値を創造するためにより多くの労働者が必要となる効果はまだ十分に現れていません。

デジタル技術は私たちの働き方を何度も変えてきました。私たちは数多くの産業革命とAI革命を経験しましたが、最新のAI技術、特に大規模言語モデルを代表とする人工知能の暴露指数は、過去の自動化代替などのAI技術とは明確な関連が見られません。

これは、現在の技術的衝撃が過去とは異なり、新技術が全く新しい次元で労働市場に影響を与えていることを示しています。

新しい仕事が次々と出現する中、機会は積極的に技術変革を受け入れる個人や国家に傾くでしょう。また、新技術は教育の価値についてもより深く反省させます。つまり、どのような特質を持つ人材を育成すべきか、そして労働市場の変化によりよく適応するためにどのように教育戦略を調整するかということです。

さらに、人工知能が創造する価値を社会でどのように合理的に分配し、新技術の進歩の恩恵を全員が享受できるようにするかという重要な問題も残っています。この点については、まだ多くの課題と長い道のりが待っています。

〔原文：“于航：人工智能对中国劳动力市场的影响——理论与实证”〕