というNBER論文（原題は「Applying AI to Rebuild Middle Class Jobs」）をMITのDavid Autorが上げている（H/T Mostly Economics；cf. 同内容のNOEMA記事に関する本人のツイート）。
以下はその要旨。
While the utopian vision of the current Information Age was that computerization would flatten economic hierarchies by democratizing information, the opposite has occurred. Information, it turns out, is merely an input into a more consequential economic function, decision-making, which is the province of elite experts. The unique opportunity that AI offers to the labor market is to extend the relevance, reach, and value of human expertise. Because of AI’s capacity to weave information and rules with acquired experience to support decision-making, it can be applied to enable a larger set of workers possessing complementary knowledge to perform some of the higher-stakes decision-making tasks that are currently arrogated to elite experts, e.g., medical care to doctors, document production to lawyers, software coding to computer engineers, and undergraduate education to professors. My thesis is not a forecast but an argument about what is possible: AI, if used well, can assist with restoring the middle-skill, middle-class heart of the US labor market that has been hollowed out by automation and globalization.
（拙訳）
現在の情報化時代についてのユートピア的な見方は、コンピューター化が情報の民主化によって経済のヒエラルキーを平坦化するだろう、というものだったが、その逆のことが起きた。情報は、エリートの専門家の領域である、より重要な経済的機能、意思決定への入力に過ぎないことが明らかになった。AIが労働市場に提供するユニークな機会は、人間の専門性の関連性、範囲、および価値を拡張することにある。情報と規則を獲得された経験でまとめ上げて意思決定を支援する能力によってAIは、例えば医療は医師、文書作成は弁護士、ソフトウエアのコーディングはコンピューターエンジニア、学部教育は教授、というように現在はエリートが占有している意思決定業務の一部を、補完的な知識を有している労働者のより多くの割合が遂行できる形に適用できる。私の論題は、予測ではなく、何が可能かについての議論である。AIは、上手く使えれば、自動化とグローバル化によって空洞化されてきた、米労働市場の中核である中程度の技能を有する中層階級の回復を支援できる。
以下はMostly Economicsの本文からの引用の孫引き。
Most “experts” of our era would be at a loss if teleported back to the 18th century. Prior to the Industrial Revolution, goods were handmade by skilled artisans: wagon wheels by wheelwrights; clothing by tailors; shoes by cobblers; timepieces by clockmakers; firearms by blacksmiths. Artisans spent years acquiring at least two broad forms of expertise: procedural expertise, meaning following highly practiced steps to produce an outcome; and expert judgment, meaning adapting those procedures to variable instances.
（拙訳）
我々の時代の「専門家」の大半は、18世紀に送り返されたら途方に暮れるだろう。産業革命以前は、商品は技能を持つ職人によって手作りされていた。荷馬車の車輪は車大工、衣服は仕立屋、靴は靴屋、時計は時計工、銃器は鍛冶屋が作っていた。職人は少なくとも2つの広義の形態の専門性を身に付けるために何年も費やした。商品を生産するために高度に熟練された段階を踏む、という手順の専門性と、そうした手順を様々な場面に応用する、という専門的な判断である。
Although artisanal expertise was revered, its value was ultimately decimated by the rise of mass production in the 18th and 19th centuries (Hounshell, 1984). Mass production meant breaking the complex work of artisans into discrete, self-contained and often quite simple steps that could be carried out mechanistically by a team of production workers, aided by machinery and overseen by managers with higher education levels. Mass production was vastly more productive than artisanal work, but conditions for rank-and-file workers were typically hazardous and grueling, requiring no specialized expertise beyond a willingness to labor under punishing conditions for extremely low pay.
（拙訳）
職人の専門性は尊敬されていたが、その価値は最終的に18世紀と19世紀の大量生産の台頭によって消滅した（Hounshell, 1984）。大量生産は、職人の複雑な仕事を、自己完結していて、しばしば極めて単純な個々の*1段階に分解することを意味していた。そのように分解された仕事は、教育程度の高い管理者の監督下で、機械の助けを得つつ、生産労働者のチームによって機械的に遂行できるようになった。大量生産は職人の仕事よりも遥かに生産的であったが、一般の労働者の環境は危険かつ激務なのが普通で、極めて低い賃金のために過酷な環境下で働く意思以外の特別な専門性は要求されなかった。
As the tools, processes and products of modern industry gained sophistication, demand for a new form of worker expertise — “mass expertise” — burgeoned (Goldin and Katz, 1998; Buyst et al., 2018). Workers operating and maintaining complex equipment required training and experience in machining, fitting, welding, processing chemicals, handling textiles, dyeing and calibrating precision instruments, etc. Away from the factory floor, telephone operators, typists, bookkeepers and inventory clerks, served as information conduits — the information technology of their era.
（拙訳）
近代産業の道具、プロセス、および製品が洗練されるのに伴い、労働者の新たな形の専門性である「大量生産の専門性」への需要が急増した（Goldin and Katz, 1998; Buyst et al., 2018）。複雑な装置を操作し維持する労働者は、機械加工、取り付け、溶接、薬品加工、織物の取り扱い、染色、精密機械の較正などに訓練と経験が要求された。工場の現場以外では、電話交換手、簿記係、在庫係が情報の導管――その時代の情報技術――として機能した。
Stemming from the innovations pioneered during World War II, the Computer Era (AKA the Information Age) ultimately extinguished much of the demand for mass expertise that the Industrial Revolution had fostered. The unique power of the digital computer, relative to all technologies that preceded it, was its ability to cheaply, reliably and rapidly execute cognitive and manual tasks encoded in explicit, deterministic rules, i.e., what economists called “routine tasks” and what software engineers call programs.
（拙訳）
第二次世界大戦中に先鞭が付けられた技術革新から誕生したコンピューター時代（あるいは情報化時代）が、産業革命によって育まれた大量生産の専門性への需要の多くを最終的に消滅させた。それ以前の全ての技術と比べたデジタルコンピューターの独自の力は、明示的かつ決定論的な規則でエンコードされた認知的および手作業の業務、即ち経済学者が「ルーチン業務」と呼び、ソフトウェアエンジニアがプログラムと呼ぶ業務を、安価に信頼性が高い形で素早く実行できることにある。
Like the Industrial and Computer revolutions before it, Artificial Intelligence marks an inflection point in the economic value of human expertise. To appreciate why, consider what distinguishes AI from the computing era that we’re now leaving behind. Pre-AI, computing’s core capability was its faultless and nearly costless execution of routine, procedural tasks. Its Achilles’ heel was its inability to master non-routine tasks requiring tacit knowledge. Artificial Intelligence’s capabilities are precisely the inverse.
（拙訳）
それ以前の産業革命とコンピューター革命と同様、人工知能は人間の専門性の経済価値に変曲点を付けた。その理由を考えるために、AIと、我々が後にしつつあるコンピューター時代とを区別するものを検討してみよう。AI以前のコンピューティングの中核的な能力は、無謬かつほぼ無コストで、ルーチン化され手順化された業務を実行することにあった。そのアキレス腱は、暗黙知を要する非ルーチン業務を習得できないことにあった。人工知能の能力はまさにその正反対である。
Artificial Intelligence is this inversion technology. By providing decision support in the form of real-time guidance and guardrails, AI could enable a larger set of workers possessing complementary knowledge to perform some of the higher-stakes decision-making tasks currently arrogated to elite experts like doctors, lawyers, coders and educators. This would improve the quality of jobs for workers without college degrees, moderate earnings inequality, and — akin to what the Industrial Revolution did for consumer goods — lower the cost of key services such as healthcare, education and legal expertise.
（拙訳）
人工知能がこの逆の技術である*2。リアルタイムのガイダンスと補助レールという形で意思決定支援を提供することによりAIは、現在は医師、弁護士、プログラマー、教育者といったエリートの専門家が占有している重要度の高い意思決定業務の一部を、補完的な知識を有している労働者のより多くの割合が遂行することを可能にする。このことは大学の学位を持たない労働者の仕事の質を向上させ、所得格差を緩和し、産業革命が消費財について成し遂げたのと似た形で、医療、教育、および法律の専門性といった基幹サービスの費用を低下させる。
