というNBER論文が上がっている（ungated版）。原題は「Artificial Intelligence in Research and Development」で、著者はBenjamin Jones（ノースウエスタン大）。
以下はその要旨。
How much can AI accelerate progress in different research fields? This paper shows that three features—the share of research tasks AI performs, the productivity of AI at those tasks, and the strength of bottlenecks—are key determinants of AI’s implications in any area, from cancer therapeutics to software design. The model maps changes in AI capabilities to research outcomes, quantifies the “marginal returns to intelligence,” and shows how AI can shift returns to R&D investment. Concepts like superintelligence, Powerful AI, and Transformative AI are further engaged and disciplined. Finally, the framework sets a measurement agenda linking AI benchmarks to field-specific opportunities for accelerating progress.
（拙訳）
各種の研究分野においてAIはどの程度進捗を加速させられるのだろうか？ 本稿は、3つの特性――AIが実行する研究業務の割合、それらの業務におけるAIの生産性、およびボトルネックの強さ――が、癌治療法からソフトウェア設計に至るまで、どの領域においてもAIの重要性の主要な決定要因になることを示す。モデルではAIの能力の変化と研究の結果を関連付け、「知性の限界収益」を定量化し、AIが研究開発投資の収益をどのように変えられるかを示す。超知能、強力なAI、および転換的なAIについても論じ、まとめる。またこの枠組みは、AIのベンチマークと、進捗を加速させる分野固有の機会とを結びつける測定方法を設定する。
JonesはAIと経済成長 - himaginary’s diaryで紹介した論文でPhilippe Aghion（コレージュ・ド・フランス）、Charles I. Jones（スタンフォード大）と共にAIと経済成長の関係を分析したほか、イノベーションの社会的リターンの計算 - himaginary’s diaryで紹介した論文でサマーズとともにイノベーションの社会的リターンについて分析している。今回は、個別の研究分野という、よりミクロな世界でAIが成長とリターンに与える影響を分析している。
