というNBER論文をアセモグル、デビッド・オーター、サイモン・ジョンソンが2月に上げている（ungated版へのリンクがあるブルッキングス研究所まとめ記事）。原題は「Building Pro-Worker Artificial Intelligence」で、著者はDaron Acemoglu、David Autor、Simon Johnson（いずれもMIT）。
以下はその要旨。
This paper defines pro-worker technologies, including Artificial Intelligence, as technologies that make human skills and expertise more valuable by expanding worker capabilities. Our conceptual framework distinguishes among five categories of technological change: labor-augmenting, capital-augmenting, automating, expertise-leveling, and new task-creating. Only the last category is unambiguously pro-worker, generating demand for novel human expertise rather than commodifying it. We illustrate these distinctions through hypothetical and real-world examples spanning aviation maintenance, electrical services, custodial work, education, patent examination, and gig delivery. While AI’s capacity to automate work is substantial, we argue that its potential to serve as a collaborator, by extending human judgment, enabling new tasks, and accelerating skill acquisition, is equally transformative and currently underexploited. We identify market failures, including misaligned firm and developer incentives, path dependence, and a pervasive pro-automation ideology, that may lead to underinvestment in pro-worker AI. We consider nine policy directions that would change incentives, including targeted investments in health care and education, tax code reform, antitrust enforcement, and intellectual property protections for worker expertise.
（拙訳）
本稿は人工知能を含む親労働者技術を、労働者の能力を拡大することにより人間の技能と専門性をより価値あるものとする技術と定義する。我々の概念的枠組みでは、技術進歩の5つの分類を区別する。労働増大的、資本増大的、自動化、専門性均等化的、および新規業務創造的、である。専門性をコモディティ化するのではなく新たな人間の専門性への需要を作り出す最後の分類だけが明確に親労働者的である。我々は、航空機メンテナンス、電気工事サービス、清掃業務、教育、特許審査、ギグワーカーの配達業務といった仮想的および実世界の事例を用いて、これらの分類の区別を説明する。作業を自動化するAIの能力は顕著なものだが、人間の判断を拡張し、新規業務を実現し、技能習得を加速することで協力者の役割を果たすその潜在力も同程度に転換的なものでありながら現在は十分に活用されていない、と我々は論じる。親労働者的なAIへの過少投資につながりかねない、企業と開発者のインセンティブの不整合、経路依存性、および広範な親自動化イデオロギーなどの市場の失敗を我々は特定する。医療と教育への目標を定めた投資、税制改革、独占禁止法の執行、および知的財産権保護など、インセンティブを変えるであろう9つの政策の方向性を我々は検討する。
親労働者技術の構築を阻むイデオロギーとして論文では、汎用人工知能（AGI）への信仰を槍玉に挙げている。AGIによってすべての人間の専門性が凌駕されてしまうならば、親労働者技術への投資は無駄、という考え方である。それに対し著者たちは、AGIが確実に実現する保証はなく、それに全賭けするのは愚か、という立場を取っている。
