2024年GenAI人工智能和工作的未来

Gen - AI ： 人工智能和工作的未来由 Mauro Cazzaniga ， Florence Jaumotte ， Longji Li ， Giovanni Melina ， Augustus J. Panton ， Carlo Pizzinelli ， Emma Rockall 和 Marina M. Tavares 编写SDN / 2024 / 001基金组织工作人员讨论说明 （ SDN ） 展示了基金组织工作人员正在开发的与政策相关的分析和研究 ， 并发表了这些分析和研究以征求意见并鼓励辩论。工作人员讨论说明中表达的观点是作者的观点 ， 不一定代表货币基金组织的观点 ，其执行董事会或国际货币基金组织管理层。2024JAN-© 2024 国际货币基金组织 SDN / 2024 / 001基金组织工作人员讨论说明研究部Gen - AI ： 人工智能和工作的未来Mauro Cazzaniga 、 Florence Jaumotte 、 Longji Li 、 Giovanni Melina 、 Augustus J. Panton 、 Carlo Pizzinelli 、 Emma Rockall 和 Marina M. Tavares 编写 *Pierre - Olivier Gourinchas 授权发行 2024 年 1 月摘要 ：人工智能 （ AI ） 具有重塑全球经济的潜力，尤其是在劳动力市场领域。发达经济体将比新兴市场和发展中经济体更快地体验到人工智能的好处和陷阱，这在很大程度上是因为它们的就业结构侧重于认知密集型角色。关于人工智能的暴露有一些一致的模式 ： 女性和受过大学教育的人更容易暴露，但也更容易获得人工智能的好处，而年长的工人可能不太能够适应新技术。如果人工智能和高收入工人之间的互补性很强，劳动收入不平等可能会加剧，资本回报会加剧财富不平等。但是，如果生产率提高足够大，大多数工人的收入水平可能会激增。在这种不断变化的格局中，发达经济体和更发达的新兴市场经济体需要专注于升级监管框架和支持劳动力重新分配，同时保护那些受到不利影响的人。新兴市场和发展中经济体应优先发展数字基础设施和数字技能。推荐引用:Cazzaniga 等。 2024 年。 “Gen - AI ： 人工智能和工作的未来 ” 。国际货币基金组织工作人员讨论说明 SDN2024 / 001 ， 国际货币基金组织 ， 华盛顿特区。ISBN:979-8-40026-254-8JEL 分类号:E24 、 J24 、 J31 、 O33 、 O38关键字:人工智能, 劳动力市场, 就业置换, 收入不平等, 发达经济体, 新兴市场经济体, 低收入发展中国家作者的电子邮件地址 ：* 作者感谢 Pierre - Olivier Gourinchas 和 Antonio Spilimbergo 的反馈和指导 ， 以及许多国际货币基金组织同事的有用评论。本文表达的观点是作者的观点 ， 不应归因于国际货币基金组织 ， 其执行董事会或管理层。任何剩余的错误都是作者的责任。基金组织工作人员讨论说明 （ SDN ） 展示了基金组织工作人员正在开发的与政策相关的分析和研究 ， 并发表了这些分析和研究以征求意见并鼓励辩论。工作人员讨论说明中表达的观点是作者的观点 ， 不一定代表货币基金组织、其执行董事会或货币基金组织管理层的观点。-国际货币基金1Contents执行摘要2I. Introduction II. AI 暴露和互补性5三、 AI 诱导转型中的工人再分配11四、人工智能、生产力和不平等15V. 人工智能准备19六、结论和政策考虑22附件一数据26附件 2. 关于人工智能职业暴露和潜在互补性的补充信息 28附件 3. 工人过渡分析方法29附件 4. 型号详情32附件 5. 人工智能准备指数34参考文献36盒子1. AI 职业暴露与潜在互补 1242. 人工智能主导的创新和更大包容性的潜力 125数字1. 按 AI 敞口和互补性划分的就业份额 ： 国家 / 地区组和选择82. 按风险敞口和互补性划分的就业份额 (选定国家)93. 按人口群体分列的高暴露职业的就业份额104. 按收入十分位数划分的高暴露职业中的就业份额115. BRA 和 GBR 大学教育高暴露工人的职业转变126. 巴西和美国按教育水平划分的就业份额生命周期概况137. 离职工人 1 年再就业概率148. 根据职业变化估算的工资溢价159. 在英国接触人工智能和自动化和收入1710. 按收入百分位数划分的总收入变化1811. 对骨料的影响 (百分比1812. 人工智能准备指数和2013. ICT 就业份额和 AI 准备指数的各个组成部分21工作人员讨论注意事项Gen - AI ： 人工智能和工作的未来国际货币基金2执行摘要人工智能 （ AI ） 将深刻改变全球经济 ， 一些评论家认为它类似于新的工业革命。它对经济和社会的影响仍然难以预测。这在劳动力市场的背景下尤其明显 ， 在劳动力市场中 ， 人工智能有望提高生产率 ， 同时威胁要在某些工作中取代人类 ， 并在其他工作中补充人类。全球近 40 ％ 的就业都受到人工智能的影响 ， 发达经济体面临更大的风险 ， 但也比新兴市场和发展中经济体更好地利用人工智能的好处。在发达经济体中，由于认知任务导向型工作的普及，大约 60% 的工作接触到了人工智能。对潜在 AI 互补性的新度量表明，其中约一半可能受到 AI 的负面影响，而其余的则可能受益于通过 AI 集成提高的生产力。新兴市场经济体的总体风险敞口为 40%，低收入国家为 26% 。尽管许多新兴市场和发展中经济体可能会经历较少的人工智能相关干扰，但他们也没有准备好抓住人工智能的优势。这可能会加剧数字鸿沟和跨国收入差距。AI 将影响收入和财富不平等。与之前的自动化浪潮不同，自动化浪潮对中等技能工人的影响最大，人工智能取代的风险延伸到了更高的工资收入者。然而，潜在的人工智能互补性与收入呈正相关。因此，对劳动收入不平等的影响在很大程度上取决于人工智能取代或补充高收入工人的程度。模型模拟表明，在高互补性的情况下，高收入者可以预期其劳动收入的增长比例超过比例，从而导致劳动收入不平等的加剧。这将扩大收入和财富不平等的增加，这是由高收入者获得的资本回报增加导致的。各国在人工智能产权定义以及再分配和其他财政政策方面的选择最终将影响其对收入和财富分配的影响。生产率的提高如果强劲 ， 可能会导致大多数工人的更高增长和更高的收入。由于资本的深化和生产率的激增 ， AI 的采用有望提高总收入。如果 AI 在某些职业中有力地补充了人类劳动 ， 并且生产率的提高足够大 ， 那么更高的增长和劳动力需求可以弥补 AI 对劳动力任务的部分替代 ， 并且收入可以在大部分收入分配中增加。受过大学教育的工人更愿意从面临流离失所风险的工作转向高互补性的工作 ； 年长的工人可能更容易受到人工智能驱动的转型的影响。例如，在英国和巴西，受过大学教育的个人历史上更容易从现在被评估为具有高流离失所潜力的工作转移到具有高度互补性的工作。相比之下，没有受过高等教育的工人的流动性降低。适应和熟悉新技术的年轻工人也可能