AIは経済を計画できるか? 

かつてはコンピューターにとって難しいと考えられていた多くの作業が、今では日常的なものとなっている。クレジットカード番号の入力からエスプレッソの抽出まで、私たちは日々人工知能の恩恵を受けている。街中を自動運転車で移動することが当たり前になりつつある一方で、メールの作成、論文の執筆、さらには試験合格まで可能な強力な言語モデルの突然の出現は、新たな疑問を投げかけている。

経済計画にAIを使うのはどうだろうか？AIはそれができるのだろうか？そもそも可能なのだろうか？できると言う人もいる。世界経済フォーラムは「経済の脱成長」に関する動画を公開した。動画によると、経済成長が後退するにつれて、AIはどの産業を最初に廃止すべきかを決定できる可能性があるという。自称「AIはすべての人を殺さない」主義者である@RokoMijicは、AIは市場よりも優れた経済システムを計画できると示唆している。同じTwitterスレッドのコメント投稿者は、ボルシェビキがコンピューターを持っていたら共産主義は成功していたかもしれないと考えている。

高度なAIは新しい概念だが、コンピューターが経済の中央計画を担うという考え方はそうではない。これは約100年前、「社会主義計算論争」の一環として初めて提唱された。これは、中央所有・中央計画経済の可能性をめぐる、経済学界における歴史的な論争であった。

オーストリアの経済学者ルートヴィヒ・フォン・ミーゼスは、1920年の論文でこの論争の火付け役となった。彼は、資本財市場が存在しない限り、単一の中央機関がすべての生産資産の合理的な利用方法を決定することはできないと主張した。現代の経済システムには膨大な量の資本財が蓄積されている。これらの生産資産には多くの代替的な利用方法があるため、それらの中から最適なものを選ぶための合理的な基準が必要となる。比較するためには、費用と結果を考慮に入れた単一の共通尺度に代替案を集約する必要がある。

市場経済では、費用と収益の一般的な尺度は貨幣価格です。 複数の民間企業がそれぞれの生産資産を自社のビジネスにどのように貢献するかに基づいて個別に評価しているため、価格は代替用途の価値を反映しています。 企業間の競争入札プロセスにより、各資産の最大限の活用を反映した価格が決定されます。 

価格はすべて金額単位であるため、各選択肢を単一の正味金額に減らすことができます。 純額がプラスの場合は利益、マイナスの場合は損失です。 利益は、少ない資金でより多くのことを行う機会を見つけることができる企業によって得られます。 市場経済では、起業家は将来の市場価格を予測して、何を生産するかを計画します。 

ミーゼスはこの比較プロセスを「経済計算」と呼びました。 社会主義は私有資本財を持たない経済システムです。 生産資源は国家が集中的に所有している。 独立した個人所有者が互いに入札しなければ、競争は存在しないため、市場価格も利益も損失もありません。 生産性資産の代替用途の選択は、純粋に管理プロセスになります。 

ミーゼスによれば、この問題は行政的には解決できず、全く解決策が残されていない。 すべての資本財の単一の所有者には、ある選択肢を別の選択肢よりも選択する合理的な根拠がありません。 ある最終商品セットが他の最終商品よりも消費者のニーズをよりよく満たしているかどうかを知る方法はありません。 

また、サプライチェーンの中間段階で、生産を進めるために適切な量の部品や原材料が適切なタイミングと場所で提供されることを保証する手段もありません。 部品が多すぎると、資源が無駄になってしまいます。 少なすぎると、部品、労働力、またはその他の重要なリソースが不足するため、後続の段階を進めることができなくなります。 

コンピューターは数学的な計算を行うことができます。 それは常に真実でした。 コンピューター、またはおそらくいくつかの大型コンピューターは、妥当な時間内に非常に多くの方程式を解くことができます。 経済計算に関する議論は 1920 年に始まり、1950 年頃まで続きました。現代のコンピューターはその時代の始まりには存在していませんでしたが、終わり近くに登場し始めました。 1950 年には広く使用されていませんでしたが、その能力は明らかでした。 

ポーランドの経済学者オスカー・ランゲは、中央計画者が私的市場を介さずに資源を配分することを提案した。彼の考えは、価格システムの数学モデルを用いて市場をシミュレートすることだった。当時の経済学者たちは、一般均衡理論と呼ばれる方程式体系を開発していた。これらの方程式は、消費者の嗜好を前提として、ある時点におけるすべての既存資源の最適な利用方法を表す。市場がこれらの方程式を「解く」ことができるのであれば、なぜ社会主義も解けないのだろうか？ランゲは市場経済を「粗雑なコンピュータ」とさえ捉えていた。ランゲの予想通りにすべてが機能すれば、コンピュータは経済計算に用いられる価格を計算できるはずだった。

市場経済を計算問題に還元できるのであれば、確かにコンピュータで解決できるだろう。しかし、このように問題を定義するのは還元主義的な行為である。そうすることで、問題は定義上存在しなくなってしまう。F・A・ハイエクが「経済問題」と呼ぶものは、計算問題ではない。それは、限られた資源を節約して最も重要な目的を達成するという問題なのだ。

したがって、社会の経済問題は、単に「与えられた」リソースをどのように割り当てるかという問題ではありません。「与えられた」とは、これらの「データ」によって設定された問題を意図的に解決する単一の心に与えられたことを意味すると解釈されます。 それはむしろ、社会の構成員の誰もが知っている資源を、その相対的な重要性をその人々だけが知っている目的のためにどのようにして最大限に活用するかを確保するかという問題である。 あるいは、簡単に言えば、それは誰にもその全体が与えられていない知識の活用の問題です。

経済システムの目的は生産です。 社会主義は、中央で計画されたシステムではなく、中央が所有するシステムとしてより正確に説明されます。 現在の問題は、投入量を計算できるかどうかではありません。 問題は、中央管理システムがその過程でより貴重な資産を消費することなく商品やサービスを生産できるかどうかでした。 それには価格と計算が必要です。 

均衡価格の問題に焦点を当てることにより、社会主義討論チームは問題を生産から計算まで大幅に絞り込んだ。 この議論全体が計画に関する議論として記憶されています。 計画の範囲は、既知の生産方法を前提として、出力に変換される入力の量を決定することに限定されていました。 

時間がかかるものと同様、生産には計画が必要です。 最終結果である生産には、計画と実行の両方が必要です。 社会主義システムで使用される投入量の計算に固執することで、実行ステップが無視されます。 また、この XNUMX つは完全に分離しているわけでもありません。 計画と実行の境界は透過的です。 一部のステップは純粋にどちらか一方に当てはまりますが、ビジネスで行われる多くのことはその中間に当てはまります。 プロデューサーは、実行中に計画を改良し、状況の変化に応じて計画を修正します。 計画はビジネスを開始するのに十分な自信を与えますが、完了するには計画以上のものが必要です。 

投入量と産出量からなるいわゆる「計画」があったとしても、社会主義社会は依然として何も生産する能力を持たないだろう。経済学者F・A・ハイエクが指摘したように、量を計算したとしても、「それは主要な課題解決の第一歩に過ぎない。資料が集まったとしても、それが意味する具体的な決定を練り上げる必要がある」。

経済生産は、大部分において、水分子を作るのに水素原子2個と酸素原子1個が必要な化学とは異なります。製品とその製造方法には、多くのバリエーションが存在します。現代の自動車には、鋼鉄、亜鉛、マンガン、ナット、ボルト、プラスチック、その他の材料や部品が使用されています。しかし、かつて自動車は木材で作られており、それは今でも可能な選択肢です。企業が資材を発注した後、早い段階でいくつかの選択が行われます。工場に機械が導入された後で方針を変更するのは非常にコストがかかります。その時点で計画を変更すると、企業は機械の損失を被ることになるかもしれません。

コストと製品の品質に影響を与えるその他の多くの決定が毎日行われます。 多くの決定は事前に計画することができず、実行中に対処する必要があります。 市場価格を使用した代替案の比較は、計画から実行まで継続されます。 生産が進むにつれて、大小を問わず多くの意思決定において、以前のバージョンの計画と同じように、競争力のある価格システムを考慮する必要があります。 

建設プロジェクトは、家を建てるのに必要な資材の量をおおよそ知っていますが、監督者は、建物が適切に建設されるように、作業員を組織し、毎日の労働を指揮しなければなりません。 異常気象、乾式壁の不足、または予期しない土壌の状態を考慮する必要があります。 作業スタッフが不足している場合、その日に利用できる限られた労働力の供給を節約する最善の方法は何でしょうか? 大人数を必要としない業務は少数の乗組員で進めるべきでしょうか、それとも臨時職員を雇うべきなのでしょうか？ 希望する建設資材が不足している場合、建設を中止するか、より品質の低い代替品を使用する必要がありますか?

生産が進むにつれて、途中で一部のコストが支払われ、残るコストが少なくなるため、完成までの残りのコストは減少する傾向があります。 ただし、市場の状況が当初の想定から大きく離れている場合は、進行中の作業を放棄した方が、プロジェクトを完了するよりも損失が少なくなります。 立ち去ることが最善のことかもしれない。 大都市では、部分的に完成したオフィスビルを見かけることがあります。 当初の計画は完了していませんでした。 なぜ？ 不動産開発業者はコストを過小評価したために資金が不足している可能性があります。 あるいは、オフィスビル価格の下落により、建設を完了することが経済的に意味がなくなった。 

企業内での生産には、管理されたものと価格主導のものが混在しています。 同社はある程度、集中モデル、つまり社会主義がシステム全体で機能するべきであると考える社会主義者の考え方に基づいて取り組んでいる。 人々は何をすべきかを指示され、リソースが積み込みドックから部門に送られます。 通常、同じ会社の各部門が、注文に応じる機会を求めて互いに入札することはありません。 しかし、事業計画はある程度までしか詳細に書かれていません。 その過程でさらに多くの決定を下す必要があります。 多くの場合、市場価格がこれらの選択の決定要因になります。 

ほとんどの仕事において、従業員は使用する備品や機器のコストを大まかに把握しておく必要があります。一般社員は、どの備品をより自由に使えるか（より多くの備品があれば助かる場合）、どの備品をより慎重に使う必要があるか（必要な場合）を判断する立場にあることが多いのです。バリスタがコーヒーフィルターを1枚余分に使うのはわずかな出費ですが、100ポンド（約45キロ）の最高級ステーキは腐敗を防ぐために冷蔵保存しなければなりません。テクノロジー系スタートアップ企業では、新製品を迅速に市場に投入することに価値が置かれ、他のコストよりも優先されます。そのような状況では、「迅速に行動し、多少の失敗は許容する」という方針が正しい判断となります。ソフトウェアが航空機や医療機器などの重要な機器を操作する場合、事故のコストが非常に高いため、広範囲にわたる（そして高額な）テストが必要となります。

最良または最も効率的な生産方法は、純粋に技術的な問題ではありません。 計算で完全に解決することはできません。 代替品のコストは異なる方法で評価される必要があるため、生産方法は市場価格とのみ比較できます。 多くの業界でベストプラクティスが確立されています。 同じ業界の企業は、これまでの試みの履歴に基づいて、何がうまくいくかを学びます。 その過程で、多くのことがうまくいかず、その結果損失を被りました。 成功した生産方法はコストの削減や製品の改善につながり、初期導入者の利益に貢献します。 

生産方法は単に企業の経営者に与えられるものではありません。 起業家には何か違うことに挑戦する自由があるため、改善がもたらされました。 もし社会主義の工場管理者に投入物と必要な生産物のリストが与えられたとしたら、彼らは市場経済における資本主義的管理と同じ立場にはならないだろう。 彼らには、生産方法の選択や、途中で何をどのように節約するかについて多くの決定を下す際の指針となる価格がありません。 

生産の実行において、知性、技能、意思決定が果たす役割は大きい。一部の作業はソフトウェア（AIなど）に委任できる。しかし、人間の意思決定には容易に捉えられる側面もある。ハイエクは、専門化された産業においては、「（知識と呼ばれるものの）ほとんどは、個々の技術者が新たな状況に直面するとすぐに新しい解決策を見出すことを可能にする思考技術から成る」と指摘した。産業システムの修理や運用といった仕事の中には、予期せぬ問題を妥当な時間内に解決できる能力によってほぼ完全に定義されるものもある。

私たちは、生産には計画と実行が含まれることを確立しました。 AI はどちらでも役に立てるでしょうか? はい、確かにそれは可能です。 企業内のプロセスを測定し、そのデータを AI のトレーニングに使用できれば、あることをうまく実行するように、また他のことを十分にうまく実行するようにソフトウェアを学習させることができます。 時間の経過とともに、ある分野における人間のスキルが強化されたり、コンピューターに置き換えられたりする可能性があります。 

強化された AI 機能がすぐに利用できるようになると、それらは有料で市場に提供されるようになります。 経済計算のルールに基づいて、AI、ロボット、コンピューターが人間の労働に取って代わるでしょう。 現在、すべての企業がサプライ チェーンの自動化と決済プロセッサを使用しているのと同じように、成功する選択は業界全体のベスト プラクティスとなるでしょう。 これらのイノベーションが広く採用されると、ほとんどの企業に同様のメリットがもたらされ、もはや競合他社との差別化はできなくなります。 

しかし、労働力を機械に置き換えることは、必ずしもコストの削減を意味するわけではありません。 人間を AI に置き換える決定には、他の代替案の選択と同じ経済計算ルールが適用されます。 マシンがコストを削減するか収益を増加させるかは、マシンの機能とコストによって異なります。 ソフトウェアの導入は無料ではありません。 すべてのテクノロジーと同様に、AI にも値札がかかります。 

企業は、AIが理にかなう場合とそうでない場合とで、AIの導入のタイミングが異なります。私自身、音声認識システムと話すよりも、人と話す方がよっぽど良い経験ができることが多いです。クレジットカード会社が顧客サービスを提供するために人を雇う場合、 1回の通話につき最大5ドルの費用がかかります。この費用は、何らかの形で私に転嫁されるはずです。より良いサービスを受けるために、5ドル多く支払う意思があるでしょうか？ 高い費用を払うくらいなら、サービスの質が悪くても構わないと思うかもしれません。

今、私たちは問うべき段階に達している。ChatGPTのような大規模言語モデル、あるいはその他の最近のAIの進歩は、計算能力の欠如という社会主義プロジェクトを救うことができるのだろうか？前回は「否」だった。今日はどうだろうか？そうとは言えない。AIは専門的なタスクを実行できる。しかし、AIは起業家を代替することはできない。

LLM のトレーニングは、入力内のすべての言語サンプルの統計的平均のようなものです。 これにより、LLM はプロンプトに対して一貫した応答を生成できるようになります。 ChatGPT は、平均的なインターネット ライターがトピックについて考えていることの概要を提供します。 これは、さまざまな用途に十分役立ちます。 iPhone の設定を変更する方法を知りたければ、ChatGPT は広く知られているため、それを教えてくれます。 

ブロンズエイジ・パーバートの説明によると：

今AIと呼ばれるものは良いと思います。 これは実際には知性ではなく、「標準的なシミュレーター」と考えてください。 内容のない言語の模倣とルールの適用は、すでに正常な精神を表しています。

市場は、企業の異なる知識、スキル、経営陣の視点、リーダーシップによって動かされます。 市場価格の形成プロセスは一種のコンセンサスです。 入札プロセスを通じて、価格がわかります。 入札プロセスでは、どの企業が特定の資産を管理するかも決定されます。 各購入者は、資産に対して独自の特定の用途を持っています。 

起業家は普通の人ではありません。起業家は、競合他社との差別化によって成功するか失敗するかが決まります。希少な労働力や資本財の入札で成功する買い手は、資産に対して少し多めに支払うことをいとわないのです。最高額を提示する買い手は、なぜ特定の資産が、それほど高額を提示したがらない他の企業よりも自社にとって価値があるのか​​を理解できます。石油・ガス業界の大富豪でダラス・カウボーイズのオーナーでもあるジェリー・ジョーンズは、これを高品質の資産に「払いすぎる」と表現しました。しかし、それは多くの場合、労働者の雇用を見つけたり、過小評価されているために格安で売られている資産を見つけたりすることでもあります。起業家は、6か月間リースされていない倉庫をヨガスタジオに転用できると見抜きます。

起業家は、生産を指揮することで利益を得る能力を XNUMX 人の人間に結集させます。 「既存の資産を活用して商品やサービスを生み出す」ことは、誰でもできる、あるいはできることではありません。 AI を訓練できる「経済全体の計画」に関するデータはありません。 企業は計画を立て、個人も計画を立てますが、生産には民間企業のすべての計画とすべての実行が相互作用する必要があります。 

起業家は、計算、計画、実行のいずれかの段階で失敗した場合、損失のリスクを受け入れます。 市場経済は、生産を個人の利益または損失の発生と結びつけます。 人間は、自分自身や家族、あるいは思い描く将来を養うために、事業を始めたり、投資したりします。 

人生において時間を有意義に使うには、過去から現在まで意識を継続することが必要です。 各ビジネスには、製品やサービスの作成に必要な時間に応じて、利益を獲得するまでに必要な独自の期間があります。 現在の世代の AI には、時間を超える意識はありません。 彼らは質問されるとある程度のコンピューティング能力を起動し、会話が完了するとそれを破棄します。 彼らには、過去、現在、未来を単一のタイムラインに結び付ける継続的な存在や目的はありません。 

AIは、人間がその作業を行う際に収集したデータに基づいて、特定の作業を行うように訓練することができます。例えば、探査地質学者は既にAIを用いて、鉱床発見につながる可能性のある掘削対象を特定しています。企業の経営におけるその他多くの具体的な業務も、部分的または完全に自動化したり、AIによる支援を受けたりすることが可能です。

AI にできないことは、起業家が持つ専門スキルをすべて XNUMX つのエンティティに組み込むことです。 計算し、計画し、実行する能力、損得を個人的に受け入れる能力、そして富の追求を目的のあるものにする長期にわたる意識の継続です。