【ZEROHedge】BY:タイラー・ダーデン 2022年11月13日
BY:ロバート・ブルメン（ミーゼス研究所経由）
世界経済フォーラムの「グレート・リセット」の構成要素の中には、人口の激減と、人間の労働力をロボットや人工知能（AI）に置き換えることが挙げられている。
すぐに頭に浮かぶのは、人間を追い出した後のロボットやAIは、本当にエリートのためにすべてのものを作ることができるのだろうか、という疑問だ。
ウェッブ：第4次産業革命。その大きな柱のひとつが、自動化と人工知能だ。
アマゾンが人間の労働者をロボットに置き換える取り組みをしているように、私たちはすでに巨大企業でそれを目にしている。
スターバックスでは、AIバリスタを試験的に導入し、全店舗とは言わないまでも、ほとんどの店舗に少なくとも1台導入する計画だ。
人間が完全にいなくなるまで、どれくらいかかるのだろうか？
それは小売の場での話です。
英国では最近、テスコがレジなし会計に参入した。すべて携帯電話で行うのだ。
店に入るときにスキャンする。すべてがあなたと、あなたのデジタルIDに関連付けられ、企業に提供される。店から出ればいいだけである。レジの前を通る必要がないのは、とても便利だ。
私たちは、これが製造業で大きく実現するのを目にすることになるだろう。
チリは世界でも有数の銅の産出国である。
チリの北部では、鉱業が経済を牽引しています......。ここ（チリ）では、採掘の自動化が進んでいるのだ。チリの北部の中産階級のほとんどは鉱業に従事している。彼らは皆、切り捨てられようとしている......。
企業にとっては、労働者に継続的に賃金を支払うよりも、ロボットやAIアルゴリズムに初期投資をした方が、限りなく利益になるのである。
傷病手当金に手を出す必要はない。
労働者の待遇改善を求める取り組みは世界中にある。
労働時間を改善する。ロボットは、このような多くの人々にとって究極の労働者であり、彼らは物事の人間の方程式に興味がないのだ。
反人間的なレトリックと相まって、人間のいない未来への動きがある。
機械が人間の労働力を代替することは、第一次産業革命以来続いているプロセスである。
すでに相当量の製造がロボットによって行われている。
しかし、機械がロボットであるかどうかは問題なのだろうか？
電話交換機は、かつて電話のオペレーターが行っていた通話をつなぐものである。
私たちはこれらの機械をロボットとは認識しないが（おそらく認識できる胴体と手足を持っていないため、あるいは物理的な物体ではなくデータ上で作業を行うため）、それらの作業を行うための労働力需要に与える影響は同じである。
ウェッブとは逆に、企業にとってAI搭載ロボットを人の代わりに使うことは「限りなく利益率が高い」とは言えない。
採算性とは、ロボットの価格、ロボットの生産性、人の賃金、人の労働者の生産性に依存する計算である。
資本を労働に置き換えることが経済的に意味を持つのは、サプライチェーン全体の費用を含めた単位生産量あたりの資本財のコストが、置き換えられる人の賃金より低い場合だ。
そう、労働者には賃金が支払われる。
しかし、ロボットやその他の機械は、それ自体がタダモノではない。
設計し、テストし、メンテナンスしなければならない。
多くの部品で構成され、製造し、輸送しなければならない。
製造工程は、人と他の機械の組み合わせで行われる。
部品は最終的に、地球から採掘または抽出された材料から作られ、これも人と機械によって行われる。
労働者は、労働条件が悪いよりも良い方を好む。
そして、機械にも最適な労働条件がある。
悪天候の中、悪路を走るトラックは、消耗や故障が早くなる。
コンピューターには、温度や湿度がコントロールされた、入念に調整された環境が必要だ。
コンピュータのサーバーは、「データセンター」と呼ばれる複合資本に収容される。
労働者を雇うために必要な賃金は、労働市場において、各人のスキルの様々な競合的な用途によって決定される。
もし、ロボットのコストが労働者よりも低ければ、それは彼らの労働力がより緊急に必要とされているからに他ならない。
世界のどこかで、人間の労働力がより必要とされているのです。
AI自体も安価なものではない。AIを構築し、運用するには、エンジニアリングの努力と、ネットワーク、サーバー、ストレージなどのコンピューティングリソースが必要だ。
AIモデルは、AIが再現しようとしているのと同じ人間の知能を起源としなければならないデータによって訓練される。
猫の写真をAIに認識させるには、誰かが写真を撮って、猫か猫でないかを分類し、AIが検証できるようにしなければならない。
防犯カメラの写真であれば、誰かがカメラを設置しなければならない。
モデルを構築した後は、それを維持しなければならない。
AIモデルは永遠に完璧に動くわけではない。
ドリフトを監視し、そのドリフトが単位の変更などのデータ取り込みのミスによるものか、モデルが抽出しようとしている顧客の嗜好の真の変化によるものかを判断するのは人間でなければならない。
後者の場合、モデルは新しいデータセットで再トレーニングされなければならない。
現代のコンピューターシステムは、ある程度の自己診断と自己修復の能力を持って構築されている。
しかし、自動化されたシステムでは、最も簡単なケース以外は、人間をプロセスに引き入れるヘルプコールに回さなければならない。
故障の診断や復旧には、人間が必要だ。
ロボットのような機械の製造は、何万点もの部品からなる複雑な生産構造を必要とする。
それぞれの部品は、人が設計し、人が製造し、他の部品と統合しなければならない。
そして、その統合は、製造上の不具合の切り分けも含め、テストやデバッグを行わなければならない。
部品は、海運やトラック輸送などの産業によって運ばれる。
これらのすべてのステップは、労働力と資本財の組み合わせを含んでいる。
確かに人は病気で休むが、機械は壊れ、摩耗し、修理が必要になる。
機械を修理する人間にも子供がいて、病欠をする。
ロボットを修理に出す場合は、引っ越し屋さんが梱包してトラックに積んでくれる。
自動運転車？ いつかはそうなるかもしれないが、すぐには無理だろう。
ロボットや金属は、地中から採掘して作られる。
鉱物資源の発見、掘り出し、採掘は一筋縄ではいかない。
鉱物資源の発見と採掘は、とてつもなく高度な知性を必要とする作業である。
地質学や地球物理学などの博士号を持つ少数の探査地質学者が、採掘可能な鉱床の大部分を発見してきたのである。
労働力がなければ、ロボットを作るための金属はどこから来るのだろう？
ウェッブのような人は、これらの機能もすべてロボットに取って代わられるだろうと答えるかもしれない。
そして、いつかはそうなるかもしれない。
しかし、人間が機械に置き換わることで、機械を操作するための異なるスキルを持った労働力が必要となる。
トラック運転手、発電所運転手、機械工の仕事が、木を切る人の代わりにあるのはそのためだ。
もし、鉱山労働者がロボットに置き換わったとしたら、ロボットの製造、サプライチェーン全体、輸送、そしてロボットを動かすためのエネルギーなど、どれだけの労働力が必要になるだろうか？ 一概には言えないが、雇用形態が変わるだけで、その影響はごくわずかだろう。
産業革命以来、何世紀にもわたって資本を人間の労働力に置き換えてきたことで、全体の雇用は減少したのだろうか？ それほどでもないだろう。
なぜなら、私たちは多くの資本を蓄積し、それを運用するために多くの労働力を必要とするようになったからだ。
人間の人口は、労働力の需要に連動して増加している。なぜなら、私たちは膨大な資本財の遺産によって生産性を向上させ、より多くの人口を支えることができるようになったからだ。
最も定型的で反復可能な人間の労働を機械に置き換えることで、現在では代替不可能なタイプの労働、すなわち創造性や問題解決能力の需要が生まれる。
確かに、機械ができることの限界は、時間とともに広がっていく。
例えば、音声認識は、以前は非常に苦手でしたが、今では様々なアクセントに対応できるようになった。
しかし、AIはまだ、人間が作ったサンプルをたくさん観察して、人間の学習を再現するのがせいぜいという段階だ。
しかし、チャットボットと会話して航空券を変更しようとしたことがある人にとっては、AIが現状では標準化されたタスクに限定されていることは明らかだろう。
資本家は、私たちに余裕がある限り、蓄積された貯蓄の中から、労働者に代わるロボットやその他の自動化に投資し続けるだろう。
その結果、コスト削減が実現すれば、低コストでより多くの生産が可能になり、生活水準が向上することになる。
ある商品の製造コストが安くなれば、労働者は他の新しい、異なる商品やサービスを要求できるようになり、その産業における労働力の間接的な需要を養うことになる。
