馬は経済の原動力だった――それが終わるまでは
1世紀前、馬はレジャーのための動物ではなく、アメリカ経済の紛れもない原動力でした。1920年当時、アメリカの農場における牽引力の89%を馬やラバが担い、鋤や荷車を引いていました。都市部でも、その疲れを知らぬ背中が輸送や配送を支えていました。
それは巨大な生きたインフラでした。全盛期には、アメリカには約2,670万頭の農耕馬やラバが存在しました。1910年には44万人以上が馬車を運転して生計を立て、さらに10万人以上が厩務員、馬具職人、馬車製造業者として働いており、馬を中心とした巨大な産業が形成されていました。
この労働力を養うことは途方もない仕事であり、1880年から1920年の間、アメリカの農地の約4分の1が人間用の食料ではなく、馬のためのオート麦や干し草の栽培に費やされていました。1900年に13万頭の馬を抱えていたニューヨークのような都市では、毎日200万〜400万ポンド（約900〜1800トン）の糞尿処理と、年間1万5000頭の死んだ馬を運び出すという過酷な作業に追われていました。
内燃機関は単なる目新しさではなく、救済策でした。トラクターや自動車は、馬経済が抱えていた物流の悪夢や莫大な資源需要を解決し、迅速かつ容赦のない転換への道を切り開きました。
機械は「より優れた馬」を必要としなかった
機械はより優れた馬を必要としたのではなく、単に馬という存在を時代遅れにしたのです。その移行は迅速かつ残酷でした。ニューヨーク市では1912年には交通量調査で自動車が馬の数を上回り、1917年には市内で最後の馬車鉄道が姿を消しました。農場では、1920年に約24万6000台だったトラクターが、1960年には450万台以上にまで急増しました。
これは馬を改良することではなく、より優れた経済的エンジンに置き換えることでした。トラクターは餌や休息、冬の間の維持管理を必要とせず、より低い限界費用でより多くの労働時間を提供しました。所有者にとって、動物の力を維持するよりも機械に投資する方が合理的だったのです。
機械が取って代わるにつれ、職業は劇的に変化しました。1910年から1930年の間に、馬車の御者や厩務員の数はそれぞれ75%、90%減少しました。一方で、お抱え運転手やトラック運転手の数は約4万6000人から80万人以上に急増しました。
Teamstersのように新しい機械の操作を学んで適応した労働者もいましたが、移行は必ずしも円滑ではありませんでした。馬はトラクターの運転を学ぶことはできず、多くの人間の役割も単に消滅し、職を失った労働者に代わる仕事はありませんでした。この厳しい現実は、技術的失業がもたらす容赦のない効率性を浮き彫りにしています。
「人間は馬ではない」という反論が十分ではない理由
もちろん、「次はあなたが馬になる」という説に対する即座の反論は、「人間は馬ではない」というものです。私たちは適応します。農業が自動化されたとき、人々は工場へ移り、工場が自動化されたとき、私たちはオフィスへ移りました。馬とは異なり、人間は経済が進化するにつれてより複雑な新しいタスクを学ぶことができます。
しかし、その新しいタスクこそがAIの得意分野だとしたらどうでしょうか？McKinseyの試算によれば、既存の技術で理論上、アメリカの労働時間の57%を自動化できる可能性があります。これは直ちに失業を意味するわけではありませんが、かつては人間だけの領域だった知的労働にまでAIが前例のない規模で浸透していることを示しています。
この類推には限界があります。人間は政治的な主体性を持つ消費者であり、過去の技術転換は確かに新しい仕事を生み出しました。しかし、どちらの事実も、新しい仕事がすぐに生まれることや、職を追われた労働者がそれらに就けることを保証するものではありません。馬は単なる経済的な投入資源でしたが、人間は需要を創出する存在でもあります。現在の馬の役割についての詳細は、National Economic Impact Study - American Horse Council を参照してください。
その影響は甚大です。もしAIが、機械が肉体労働に対して行ったように、認知的な仕事を「より良く、より速く、より安く、より安全に」実行できるのであれば、人間の比較優位性は劇的に低下します。これは単なる再訓練の問題ではなく、人間の経済的価値の本質そのものに関わる問題です。
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真の問い：誰がトラクターを所有するのか？
真の問いは、人間が適応できるかどうかではなく、誰が新しい「トラクター」を所有するのかということです。私たちは、何かを生産するために労働が必要とされる「派生需要（derived demand）」と、人間の存在そのものが本質的に価値を持つ「本質的需要（essential demand）」を区別しなければなりません。かつて犂や荷車を引くための究極の動力源であった馬は、派生需要の犠牲者でした。
今日、馬はスポーツ、レクリエーション、セラピーのために存在し続けています。それは経済が必要としているからではなく、私たちが馬を「好んでいる」からです。この「レジャーとしての馬」モデルは、重要な区別を明らかにしています。ライブパフォーマンスやパーソナルケアのような、人間独自のサービスに対する本質的需要は今後も残るでしょうが、それが数十億人規模のグローバルな労働市場を支えるほどの雇用を生み出す可能性は低いでしょう。ニッチな需要は、広範な雇用とは同義ではありません。
David Shapiroの動画は、厳しい代替案を提示しています。もし自動化によって生産における労働の重要性が低下するならば、私たちの焦点は再訓練から分配へとシフトしなければなりません。AI時代の「トラクター」である機械とその生産物の所有権を広げることは、職を失った労働者に新しいタスクを見つけることよりも重要になる可能性があります。これは保証された解決策ではありませんが、私たちの注意を必要とする根本的な政策および分配の課題です。
よくある質問
馬の類推は、AIと仕事について何を語っていますか？
それは、機械が単に労働者の仕事のやり方を変えるだけでなく、ある種の労働に対する需要そのものを消滅させ得るという警告です。
トラクターは馬に関連するすべての仕事を排除しましたか？
トラクターは馬に関連する仕事を大幅に減少させましたが、一部の労働者はトラックの運転や機械の操作といった仕事に移行しました。
なぜ一部の経済学者は馬の類推を否定するのですか？
彼らは、人間は新しいタスクを学び、消費者として需要を創出し、政治的・集団的な行動を通じてテクノロジーに影響を与えることができると主張しています。
動画はAIの自動化への対応として何を提案していますか？
自動化システムの広範な所有権を持つことで、人々がそれらのシステムが生み出す価値を共有できるようになる可能性があると主張しています。