AIのためのAnthropicの経済政策対応策

Anthropicは、高度なAIが引き起こす経済的移行を政府が管理できるよう支援するための、9つの政策案の枠組みを提案しました。AI導入の規模と速度は不透明であるため、同社は、緩やかな混乱、中程度の加速、そして急速な変革という3つの異なる経済シナリオに合わせて、特定の政策対応を提案しています。

ほぼすべてのシナリオに向けた政策

これらの提案は、AIが労働市場に与える悪影響が緩やかであっても重大であっても、どちらの場合でも使用されることを意図しています。これらは、基礎となる労働力の開発とインフラの効率性に焦点を当てています。

労働力トレーニング助成金

実務研修を支援するため、「労働力トレーニング助成金」の提案では、体系的なトレーニングプログラムを確立する雇用主に対して、多額の年間補助金（例：米国では年間10,000ドル）を直接提供することを提案しています。資金は、既存の高等教育への補助金を転用するか、AI消費への課税を実施することで確保できる可能性があります。

離職防止と再教育のための税制優遇措置

現在の税法は、人的資本よりも物理的資本への投資を偏らせる可能性があります。提案されている改革には、非課税の教育支援に対する5,250ドルの上限を撤廃することや、すべての仕事に関連するトレーニングに対して完全かつ即時の費用処理を適用し、再教育を再雇用の解雇よりも経済的に魅力的なものにすることなどが含まれます。

法人税の抜け穴の解消

AIによる変革が政府予算を圧迫するのを防ぐため、提案には、エンティティレベルでの脱税を防ぐための「パートナーシップ・ギャップ」の解消や、市場ベースの配分（apportionment）の実施が含まれます。後者は、デジタルおよび無形資産ベースのビジネスモデルから価値をより適切に捉えるために、顧客の所在地に基づいて事業税を割り当てるものです。

AIインフラの許認可改革

データセンター、送電インフラ、および発電施設の建設を加速させることは、生産性と国家安全保障にとって極めて重要です。提案されている改革には、特定の施設について事前分析を可能にするための国家環境政策法（NEPA）の更新や、連邦政府の権限を活用して重要な送電網の構築を迅速化することなどが含まれます。

中程度の加速シナリオに向けた政策

これらの政策は、AIが労働力の大部分に対して、測定可能な賃金低下と失業を引き起こすシナリオを想定しています。

AIによる置換支援

貿易調整援助（TAA）モデルを適応させた「自動化調整援助（AAA）」プログラムは、AIによって職を失った労働者に対して、スキル研修と支援を提供します。初期資金は年間約7億ドルに設定され、時価総額の高い企業からのAI主導の収益に対する課税を通じて、規模を拡大できる可能性があります。

コンピュートおよびトークン税

経済学者は、トークン生成、ロボット、およびデジタルサービスへの課税を提案しています。「トークン税」は、人間が主要な消費者である間は、エンドユーザーに販売されるAI生成トークンに対して課税することが効果的かもしれません。もしAIシステムがリソースの主要な消費者となった場合、コンピュートおよびハードウェア蓄積への課税が、AIによって生み出れたウィンフォール（windfalls）を捉える唯一の方法になる可能性があります。

急速な変革シナリオに向けた政策

これらの提案は、劇的な失業と不平等の悪化を伴うシナリオに対処するものです。

国家主権基金（National Sovereign Wealth Funds）

AIから派生する富をより公平に分配するため、政府はAI関連資産の株式を取得するための主権基金を設立することが考えられます。英国で提案されている同様の概念である「AI債券（AI Bond）」は、AIスタックへの投資を確保し、その収益を広く国民に分配することを目的としています。

近代的な消費税

経済生産における労働の割合が低下するにつれ、所得税だけでは不十分になる可能性があります。提案には、付加価値税（VAT）を採用または近代化して、税負担を消費へとシフトさせることも含まれます。さらに、「低率の事業資産税」は、会計操作を減らし、非常に収益性の高い企業から価値を捉えることを補題として補完することができます。

研究と実施

Anthropicは、これらの政策案の枠組みを研究するための実証的な研究を支援するために、自身の「Economic Futures Program」に1,000万ドルを投じています。また、政策立案者や研究者向けのシンポジウムを開催します。同社は、これらの提案が決定的な政策提言ではなく、研究と議論の出発点であることを強調しています。