シリコンバレーの誰もが話題にしてやまない経済学者がいる。システム、市場、人間行動への理解を追い求めるその情熱は、テック業界で彼を伝説にした。しかし、会話の中で繰り返し浮かび上がる疑問がある。「AIが人間の頭脳よりもはるかに速く情報を処理できる今、その知識への飽くなき渇望は依然として重要なのだろうか？」

私たちは奇妙な時代を生きている。機械学習モデルは、経済学者が生涯かけても分析しきれないほどのデータセットを貪欲に処理する。従来の研究手法では見えなかったパターンをも見つけ出す。計算能力の高さが深い思考に取って代わるという意見もあれば、どれほど洗練されたアルゴリズムでも人間の直感や文脈理解は再現できないと信じる人もいる。

本当の緊張関係は、AIが強力かどうかということではない。それは明らかだ。問題は、従来の経済学者のアプローチ——「なぜ」を問うこと、枠組みを構築すること、前提に挑戦すること——が時代遅れになるのか、それともかつてないほど重要になるのか、という点だ。マシンが答えを最適化する時代に、正しい問いを投げかける責任は誰にあるのだろうか？