米国経済とその金融市場は、将来の繁栄や金融の安定という見通しをはるかに超えた影響を及ぼす、世代を超えた競争の真っ只中にある。 この競争は、一方では生産性と収益の成長を解き放つ巨大な可能性を秘めた人工知能（AI）や関連技術と、他方ではこれらの技術がもたらす予期せぬ結果との間で行われている。

特に経済が深刻なレガシー問題を抱えている今、私たちのほとんどは、こうした大幅な生産性と収益の向上を実現するためにAIを必要としている。 しかし、これまでのところこの競争は驚くほど順調に進んできたものの、今後ははるかに変動の激しいものになる可能性が高い。

私は、AI革命で起きていることや、それらがライフサイエンス、ロボット工学、そして最終的には量子コンピューティングといった、同様に刺激的な進歩と相互作用する可能性について、心から期待を寄せている一人だ。 私たちの活動の多くに不可欠な要素――知性――を強化することで、AIの経済的潜在力は計り知れない。先月、米連邦準備制度理事会（FRB）のケビン・ウォッシュ議長がジャクソンホールでの演説で述べたように、AIは潜在的に「新たな生産要素」となり得るのだ。

一つのリスクは、刺激的で急速なAIの進歩と、経済全体における不均一な導入率との間に生じるミスマッチである。

モハメド・A・エル＝エリアン

Googleのジェームズ・マニカ氏は、私との会話やその他の場で、さらに踏み込んだ見解を示している。 AIは、単に（電気のような）「汎用技術」として、現在の業務のやり方を改善するだけのものではありません。再帰的な自己改善やその他の進歩により、AIはますます「発明を生み出す発明マシン」となり、私たちがさらに優れたことを成し遂げることを可能にするでしょう」 こうした見方は、企業収益が飛躍的に向上するという期待を煽り、その結果、株式市場指数は過去最高値を更新し、膨大な額の株式・債券による資金がテクノロジーセクターに流れ込んだ。

この動向が最も鮮明に表れているのが、先月発表されたNvidiaの驚異的な決算である。 その目を疑うほどの売上高の伸びは、このセクターの設備投資規模の正当性を引き続き裏付けている。同様の動向は、Anthropicの新規株式公開（IPO）準備にも見て取れる。同社はSpaceXと同様に、「総潜在市場（TAM）」が膨大である。

しかし、私の期待には懸念も伴う。それは、ショックイベントや「絶滅」といった長期的なリスク（もちろんそれらは重要だが）というよりは、AIがもたらすより差し迫った予期せぬ結果や、それに伴う二次的被害に関するものだ。 後者に対する懸念はすでに政治・社会分野にも波及しており、この技術の導入ペースや普及の度合いに少なからず影響を及ぼす可能性がある。

こうした状況の変化は、特に短期的には、典型的な時間軸間のミスマッチにより、クラウディングアウト効果をもたらすリスクを孕んでいる。 AIがもたらす可能性のある長期的な恩恵は、低成長や高債務から気候変動、極端な不平等に至るまで、我々が現在直面している多くの問題の解決につながる可能性がある。しかし、より差し迫った問題として、AIの開発と導入は、注意を怠ればこれらの問題をさらに悪化させかねない諸問題によって複雑化している。

この革命を牽引する者たちは、付随的な損害を最小限に抑えるために、政策立案者がより大きな役割を果たすことを期待している。

モハメド・A・エル＝エリアン

政府債および社債市場で何が起きているかを考えてみよう。財政赤字の資金調達や従来の企業借入が、利用可能な債券資金の大きな割合を占めている状況下で、ハイパースケーラーによる信用需要の大幅な増加は、住宅ローン金利を含む借入コストを押し上げる要因となっている。

これは、これまで信頼の置けていた米国証券の大口買い手たちが、（日本や湾岸諸国の場合は）国内事情や（中国やカナダの場合は）地政学的な要因により、購入意欲を低下させている現状において、特に顕著である。 さらに、米国の特定の地域では、エネルギー需要の増加が電力価格の上昇を招き、低所得世帯に最も深刻な打撃を与えている、ここ数年続いている生活費高騰の危機をさらに悪化させている。

AIの進展と、その差し迫った影響を管理する必要性との間の緊張関係だけがリスクではない。 もう一つのリスクは、刺激的で急速なAIの進歩と、経済全体における導入率のばらつきとのミスマッチである。Googleによる特に洞察に富み包括的な調査によると、AIの普及範囲は非常に広いものの、その浸透度はむしろ浅いことが示されている。AIはまだ業務プロセスに深く浸透していないため、その生産性向上の潜在力の多くは未活用のままである。

これらすべてが示唆するのは、科学の進歩、経済全体での導入、そしてリスクの軽減を包含するAIの進路が、今後さらに困難になる可能性が高いということだ。だからこそ、この革命を牽引する人々は、導入を促進し、付随的な被害を最小限に抑えるために、政策立案者がより大きな役割を果たすことを期待している。

こうした動向を踏まえると、そのような介入には、機動的な官民パートナーシップが必要となるだろう。例えば、Google DeepMindの創業者であるデミス・ハサビス氏は最近、金融業界規制当局（FINRA）に似た仕組みを提案した。これは、協力的な民間団体が政府機関と協議しながら、公的に委任された規制権限を行使するというものである。

これまでのところ、AIへの資金調達（これは米国資本市場の最大の強みである）は比較的順調に進んできた。株式投資家は、将来にわたる経済的繁栄への期待が高まる中で利益を得ることができてきた。しかし、特に現在、米国の主要政党双方が議論においてポピュリスト的な立場に傾きつつあることから、その道のりは今後より険しくなるだろう。 一方、AIに携わり、前述の緊張関係を研究している経済学者や行動科学者のグループは、その重要性を考えれば、依然として規模が小さすぎる。

比較的摩擦の少ない資金調達と、一見すると容易に得られる市場利益の時代は、まもなく、より強く多方向からの逆風に特徴づけられる時代に取って代わられるかもしれない。 この困難な状況を乗り切るには、国内外を問わず、政府とテクノロジー企業の間で、これまで以上に高い機動性と連携が求められるだろう。

AIには、我々が直面する主要な経済的課題のいくつかを解決し、かつては想像もできなかったレベルの成長を実現する力がある。しかし、その管理を誤れば、甚大なコストをもたらす可能性もある。

• ケンブリッジ大学クイーンズ・カレッジの元学長であるモハメド・A・エル＝エリアン氏は、ペンシルベニア大学ウォートン・スクールのプラクティス・プロフェッサーであり、同大学のローダー研究所ではシニア・グローバル・フェローも務めている。