申鉉松（シン・ヒョンソン）韓国銀行総裁が、人工知能（AI）の生産性効果を高めるには技術導入を超えて生産方式と地域経済構造を共に変えなければならないと強調した。19世紀末に電気発電機である「ダイナモ」が導入された後も、工場構造が変わるまでは生産性改善が限定的だった事例を挙げながらだ。データセンターなどAIインフラも地域産業とサプライチェーンに結びつけ、投資効果を地域経済全般へ拡散させるべきだと述べた。
申総裁は15日、大田で開かれた「2026 BOK地域経済シンポジウム」の開会の辞で、AIを蒸気機関・電気・インターネットのような汎用技術と評価し、このように述べた。
申総裁が紹介した経済史学者ポール・デービッドの研究によると、19世紀末に電気が工場に導入されたが、生産性向上はすぐには現れなかった。既存の工場構造と生産方式が蒸気機関に合わせられていたためだ。その後、工場構造を電気に合わせて再設計することで生産性が本格的に高まった。
申総裁はAIにも同じ過程が必要だと説明した。AIプログラムやデータセンターを構築するにとどまらず、労働者の能力を高め企業の業務方式を変えるなど、技術に合わせた「補完的革新」が共に行われなければならないということだ。彼は「AIが地域経済の新たな成長動力になるかどうかは、技術をどれだけ早く導入するかよりも、AIを活用して生産性を最大化できるよう地域経済をどう再設計するかにかかっている」と語った。
特にAIデータセンター投資を地域産業と結びつける方策も強調した。データセンターを地域に構築するにとどまらず、電力・通信などインフラと関連企業、地域サプライチェーンを連携させ、AIインフラ投資が地域産業の生産性向上と雇用創出につながるようにすべきだという趣旨だ。
この日のシンポジウムでは、AI拡散に伴う地域労働市場の変化と企業の対応も議論された。労働者への教育投資とAI活用能力の強化、地域産業とAIインフラの連携などが主要議題として取り上げられた。AIベースの検索サービスが物理的距離の制約を下げ、地域の小規模事業者に新たな事業機会を提供する可能性も議論された。