汎用技術とは何か？あらゆる経済革命を支える枠組み

汎用技術（GPT）は経済史においてもっとも希少な発明の類型だ。特定の産業を改善するにとどまらず、最終的には経済全体の構造を作り変えてしまう技術を指す。蒸気機関、電力、インターネットはいずれもこの定義に当てはまる。そしてどれも同じ見かけ上の逆説を伴って登場した。生産性の向上が統計に反映されるまでに数十年にわたる混乱が続く。このパターンは技術の失敗ではない。GPTの特徴的な証左である。

経済学者のティモシー・ブレスナハンとマニュエル・トラジュテンベルクは1995年の論文でこの概念を体系化し、以来マクロ経済学の基礎を成す枠組みとなった。この理論は、歴史上ごくわずかな発明だけが経済規模の変革を引き起こす一方で、特定分野に有益なほかの無数の技術革新がそうならなかった理由を説明する。決定的な基準は発明の規模ではない。一つの技術が経済全体のインフラになることを可能にする、三つの相互に絡み合った特性である。

一つ目は普及性だ。GPTは、生まれた産業だけでなく、多くのセクターで同時に利用できなければならない。電力は工場を照らすだけでなく、病院・農場・オフィスも同時に稼働させた。二つ目は継続的な改善だ。GPTは時間とともに安価になり能力を高め、各世代の利用者が新しい応用を見つけることで普及範囲を広げる。三つ目、そして最も重要なのがイノベーション補完性だ。GPTは、それなしには存在しえなかった全く新しい技術を生み出す。電動モーターが組み立てラインを可能にした。トランジスターがパソコンを可能にし、パソコンがインターネットを可能にした。それぞれのGPTが、次の発明の波のプラットフォームとなる。

この構造は、経済学者ロバート・ソローが有名な一言に凝縮した現象を説明する。コンピュータは生産性統計を除くいたる所に見られた、というあれだ。GPTは完全な価値が生まれるまでに、補完的な投資の連鎖が必要になる。新しいビジネスプロセス、新しいスキル、新しい組織構造などだ。適応コストが先にやってくる。生産性の向上はエコシステムが成熟して初めて続く。

現在、人工知能が次のGPTの最有力候補だ。エリック・ブリンジョルフソンとチャド・サイバーソンはこの逆説がリアルタイムで展開されていることを記録した。AI導入があらゆる産業に広がる中、ChatGPTは史上いかなるデジタルプラットフォームよりも速く月間10億ユーザーを突破した一方、先進国の測定労働生産性は2008年以前のトレンドを下回り続けている。この枠組みが示唆するのは、これがAIの失敗ではないということだ。それはGPTの到来から、経済が十分に再編されてその完全な価値を取り込むまでの特有の遅れである。

問われているものは具体的だ。歴史上のすべてのGPTは最終的に、労働市場・競争環境・経済的権力の分配を再編してきた。この枠組みは一つの問いを突きつける。AIが経済を変革するかどうかではなく、その移行にどれほどのコストがかかるか、そしてそれを誰が負担するか、だ。

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