2024生成式AI的崛起对美国劳动力市场的影响分析报告渗透度替代效应及对不平等状况.pdf
本文是国际清算银行（BIS）的工作论文，编号为1207。该论文题为《生成式人工智能的崛起：对美国劳动力市场的影响建模，包括风险暴露、替代效应和不平等效应》。作者是Raphael Auer, David Köpfer和Josef Švéda，来自国际清算银行货币与经济部门，发表于2024年9月。
该论文研究了生成式人工智能（AI）能力不断提升对美国劳动力市场的影响，包括AI对不同职业的潜在风险暴露程度、替代人类劳动的程度以及对收入不平等的影响。作者通过模拟711个美国职业，并根据认知技能的重要性和水平进行分类，来探讨这些问题。
论文的核心假设是，AI只能执行其能力范围内的、且涉及计算机交互的技能。研究发现，在较低的AI能力水平下，只有7%的技能暴露于AI风险，且在工资范围内分布均匀。随着AI能力提升到中等和高等水平，平均风险暴露分别达到17%和36%，最高工资四分位数的风险暴露甚至高达45%。
论文还考察了AI的互补性和替代性影响，重点分析了AI对职业核心技能和辅助技能的不同影响。研究发现，在AI能力较低时，AI可以辅助所有工人，因为辅助技能相对简单。然而，随着AI能力提升，低工资工作的核心技能开始面临风险，从而可能导致替代效应和收入不平等加剧。与普遍认为AI可能损害白领工人的观点相反，研究发现他们的核心技能难以自动化，因此更安全。
论文通过构建“AI份额自动化指数”（AISA），模拟了AI能力演进对职业的影响，并区分了核心技能和辅助技能。研究结果表明，AI最初可能辅助所有职业，但随着AI能力增强，低收入工人的核心技能面临风险，导致不平等加剧。
论文还进行了稳健性分析，例如，考察了社交互动的部分自动化、使用不同的技能分类方法（能力和工作活动）以及修改核心技能和辅助技能的定义。
总而言之，该论文旨在为经济政策制定提供有价值的见解，探讨了AI对劳动力市场的潜在影响，并提出了在技能发展、培训和透明度方面需要考虑的关键问题，以应对AI带来的机遇和挑战。
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