ゴールドマン・サックスのエコノミストは、生成型人工知能（AI）の利用が経済にかなりの好影響をもたらすと予想していると述べた。
同社は最初の試算に基づき、AIの普及による労働力の能力向上に利用可能な資本の量が適応すれば、米国の労働者の生産性と国内総生産（GDP）が累積で15％上昇すると予測している。
一方、マサチューセッツ工科大学のエコノミスト、ダロン・アセモグルによる最近の分析では、全体の生産性は0.7％向上し、GDPは1.1％成長すると予測しており、より緩やかな増加を示唆している。
ゴールドマン・サックスのエコノミストは、自分たちの予測とアセモグル氏の予測の違いは、AIによる自動化の程度と、労働者を新しい役割に再分配する能力に関する仮説が異なるためだとしている。
ゴールドマン・サックスは、AIは最終的に全仕事の25％をこなすようになると予測しており、アセモグルの4.6％という予測とは対照的である。アセモグルの方が低い数字は、AIの影響を受けやすい仕事は19.9%に過ぎず、そのうち今後10年間に自動化が経済的に可能な仕事は23%に過ぎないという彼の見解から生じている。さらに、ゴールドマン・サックスが予測で考慮している、労働者が他の仕事に移ったり、新しい仕事が生まれたりする可能性は含まれていない。
「このような前提の違いが、我々の予測のばらつきの80％以上を占めている。残りは、コスト削減と機械に取って代わられない労働者の生産性に関する予測のわずかな違いによるものである」とゴールドマン・サックスは指摘する。
「現在のところ、AIがこなせるような多くの作業を自動化することは経済的に賢明ではないというアセモグル氏の見解に、我々はほぼ同意する。
しかし、エコノミストたちは、コスト削減の可能性と技術にかかる費用の急速な減少が、時間の経過とともに利用や機械化の拡大につながるだろうとも強調している。
ゴールドマン・サックスは、労働者の再分配と新たな仕事の創出の意義を否定するアセモグルの意見に異議を唱えている。彼らは、技術の進歩による資源の再配置と生産範囲の拡大は、歴史的に経済拡大の重要な原動力であったと主張している。
「AIは、労働者がより効率的に働ける部門の需要を押し上げるだけでなく、技術的あるいは財政的な制約のために以前は実現不可能だった新たな可能性を切り開くことによっても、生産を向上させると予測する」とエコノミストたちは述べている。
したがって、彼らはアセモグルのあまりポジティブでない視点を、生成的なAIによる著しい経済変化はすぐには起こらず、多くの人が予想するよりも遅れて起こる可能性があるという重要な注意喚起とみなしている。
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