シタデル・セキュリティーズ、シトリニの「グローバル・インテリジェンス危機」論に異議

シタデル証券は、Citrini Researchのバイラルな「2028年グローバル情報危機」人工知能（AI）シナリオに対し、鋭い反論を発表し、現状の労働データと採用動向は差し迫ったホワイトカラーの崩壊を示す証拠には乏しいと主張している。

AIはあまりに優秀になりすぎているのか？シタデルは異なる見解を示す

グローバルマクロアナリストのフランク・フライトが執筆した、マーケットメイキング企業の反応は、未来のフィクションではなく現代の事実から始まる。2026年時点で失業率は4.28%、AIの資本支出はGDPの約2%、約6500億ドルに相当し、米国内で計画されているデータセンターは約2800箇所に上ると同社は示している。一方、ソフトウェアエンジニアの求人は前年比11%増加している。

シタデル証券について詳しく知らない読者のために説明すると、同社は株式、オプション、固定収入市場で活動する世界最大級の流動性提供者の一つである。ヘッジファンドのシタデルとは別に運営されているが、両者は創業者ケン・グリフィンとの歴史的なつながりを共有している。シタデル証券が発言する際は、マクロデータや市場の仕組みに基づいた視点から語られる。

フライトの批評は、技術的可能性から経済的必然性への過信に焦点を当てている。予測者は通常、2ヶ月先の雇用増加さえ予測に苦労するが、彼は、いくつかのコメンテーターが仮想のSubstack投稿に基づき、「労働破壊の前進経路」を異常なほど明確に見通していると指摘する。

同社は以前、短期的なAI資本支出の動向をインフレ的と説明していたが、その反論の核心は別のところにある。それは拡散の速度だ。シタデルは、AI採用の拡大が急速に進むという前提に依存した displacement（置換）の物語を否定し、次のように述べている。

「差し迫った仲介排除の物語は、拡散の速度に依存している。」

では、データは何を示しているのか。セントルイス連邦準備銀行のリアルタイム人口調査を引用し、生成AIの利用は増加しているものの、頻度データはより穏やかな動きを示している。もしAIが広範な労働の置換に差し掛かっているなら、仕事のための日常的な利用は急激な変曲点を示すはずだが、実際のデータは比較的安定しているように見える。

シタデルの戦略家は、より広い議論をカテゴリーエラーと捉えている。再帰的な技術は再帰的な採用を保証しない。AIシステムは自己改善する可能性があるが、経済的な展開は歴史的にS字カーブに従う。初期の採用は遅くコストも高いが、インフラが成熟するにつれて加速し、最終的には規制や統合コスト、収益逓減により停滞する。

市場はしばしば、この加速段階を無限に延長しようとするが、歴史はそうではないことを示している。組織変革にはコストがかかり、規制の枠組みは進化し、限界利益は時間とともに縮小する。したがって、採用の遅れは突発的な置換の確率を低減させる。

「市場はしばしば加速段階を直線的に外挿するが、歴史は、組織の統合にコストがかかり、規制が出現し、限界利益が減少するにつれて採用ペースは停滞することを示唆している」とフライトはCitriniのシナリオに対して述べている。

もう一つ、ディストピア的な物語であまり語られない制約は計算能力の要求だ。トレーニングや推論には膨大な半導体容量、データセンター、エネルギーが必要となる。ホワイトカラーの仕事を完全自動化するには、現在の利用率をはるかに超える計算能力が必要となる。もし計算需要が急増すれば、その限界コストは上昇し、特定のタスクにおいて人間の労働コストを超えた場合、置換は停滞する。経済的な重力が再び働き出すのだ。

フライトはまた、Citriniの仮説の核心にあるマクロ経済の会計についても言及している。AIによる自動化は、根本的に生産性ショックである。生産性ショックは正の供給ショックであり、限界コストを下げ、潜在的な生産量を拡大させる。歴史的に、蒸気力から計算機に至るまで、こうした変化は実質所得を長期的に引き上げてきた。

反論は、AIが労働所得を直接置換し、需要を抑制するため、従来の生産性向上とは異なると主張する。シタデルは、国民所得の恒等式を用いて反論する。もし生産量が増加し、実質GDPが拡大すれば、消費、投資、政府支出、純輸出のいずれかの需要要素も増加しなければならない。生産性が向上しながらも総需要が崩壊し、測定された生産量だけが増加するシナリオは、会計の論理に反する。

新たな事業創出は議論に深みをもたらす。米国国勢調査局のデータは、新規事業申請の急速な拡大を示している。資本所得は賃金所得よりも消費傾向が低いかもしれないが、それがブラックホールに吸い込まれるわけではない。利益は再投資、分配、課税、支出に回せる。

置換の本質的な問題は、代替弾力性にある。これは、企業が労働を資本に置き換える容易さを示す指標だ。もしこの弾力性が非常に高い場合、労働の所得シェアは縮小する可能性がある。しかし、その場合でも、民主主義国家は財政や規制の措置を通じて調整を行うだろう。さらに、シタデルは、現在の労働追跡データは、AIデータセンター建設が建設業の雇用を促進しているなど、前向きな指標の改善を示していると指摘している。

フライトは次のように述べている：

「現時点では、労働市場のデータにAIの破壊的影響の証拠はほとんどない。実際、我々の労働市場追跡の先行指標は改善しており、AIデータセンターの建設が建設業の採用増を促しているようだ。」

経済は、フライトによれば、物理的、関係的、規制的、監督的な無数のタスクから構成されており、それらは自動化がコストや困難を伴う。認知的な自動化も調整や責任の制約を受けるため、AIが多くの分野で労働を補完し、根絶するよりも共存する可能性の方が高いと示唆している。

彼は、ジョン・メイナード・ケインズの1930年のエッセイを引き合いに出し、21世紀までに労働時間が15時間に短縮されると予測したが、実際には生産性は飛躍的に向上した。それにもかかわらず、多くの社会は労働から撤退せず、むしろ消費が増え、好みが変化し、新産業が生まれ、人間の欲求は弾力的であることを示した。

最後に、シタデルはディストピア的シナリオの実現には高いハードルがあると指摘している。それは、急速な採用、ほぼ完全な労働置換、財政的対応の欠如、投資吸収の制限、計算能力の無制限な拡大が同時に必要となるからだ。過去100年の技術革新は、労働を根絶したり、爆発的な成長をもたらしたりはしていない。むしろ、長期的な2%前後の成長を支えてきたに過ぎない。

シタデル証券にとって、AIに関する議論は、指数関数的な空想ではなく、置換弾力性、制度的対応、人間の需要の再創造能力に関するものである。