「Artificial Intelligence and Economic Growth」というNBER論文が上がっているungated版)。著者はPhilippe Aghion(コレージュ・ド・フランス)、Benjamin F. Jones(ノースウエスタン大)、Charles I. Jones(スタンフォード大)。

This paper examines the potential impact of artificial intelligence (A.I.) on economic growth. We model A.I. as the latest form of automation, a broader process dating back more than 200 years. Electricity, internal combustion engines, and semiconductors facilitated automation in the last century, but A.I. now seems poised to automate many tasks once thought to be out of reach, from driving cars to making medical recommendations and beyond. How will this affect economic growth and the division of income between labor and capital? What about the potential emergence of “singularities” and “superintelligence,” concepts that animate many discussions in the machine intelligence community? How will the linkages between A.I. and growth be mediated by firm-level considerations, including organization and market structure? The goal throughout is to refine a set of critical questions about A.I. and economic growth and to contribute to shaping an agenda for the field. One theme that emerges is based on Baumol’s “cost disease” insight: growth may be constrained not by what we are good at but rather by what is essential and yet hard to improve.
本稿は人工知能(AI)が経済成長に与える可能性のある影響を調査する。我々はAIを、200年以上に及ぶより広範な過程である自動化の最新の形態としてモデル化する。前世紀は電気、内燃機関、および半導体が自動化を促したが、現在のAIは自動車の運転から医療上の勧告、あるいはそれ以上のことに至るまで、かつては手が届かないと思われた多くの業務を自動化するように思われる。このことは経済成長ならびに労働と資本の所得分配にどのような影響を与えるだろうか? 機械知能の界隈で多くの議論を促した概念である「シンギュラリティ」や「超知能」の出現の可能性はどうだろうか? AIと成長の関係は、組織や市場の構造といった企業レベルの事項ではどのように仲介されるだろうか? 本稿全体を通じた目的は、AIと経済成長に関する一連の根本的な疑問を精緻化し、この分野の今後の研究課題を定めることにある。そこから出てくる一つのテーマは、成長は我々が得意とすることではなく本質的ではあるが改善が難しいことによって制約される、というボーモルの「コストの病」の洞察に基づいている。