人工智能對歐盟及美國勞動力市場的影響

報告背景2023年4月9日美國歐委會C在219美歐貿(mào)和技委會間都對開展一項聯(lián)合研究以評估人工智能對勞動力的潛在影響表示了強(qiáng)烈興趣。匹茲堡聲明承諾會進(jìn)行一項聯(lián)合研究，內(nèi)容主要涉及經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，通過關(guān)注就業(yè)、工資和勞動力市場審查人工智能對勞動力市場未2023年4月9日響。通過該合作，本報告試圖為符合包容性經(jīng)濟(jì)政策的人工智能方法提供信息，以確保技成能夠應(yīng)用于所有工水的工人當(dāng)中。報告范圍鑒于該項目涉及范圍較廣，本報告并不會作全面覆蓋；相反，它以更均衡的方式展示人工智能經(jīng)濟(jì)學(xué)的一些重要話題。由于歐盟委員會和美國經(jīng)濟(jì)顧問委員會（A）在這項工作上的獨特合作，我們的目標(biāo)是綜合運用美國和歐盟的數(shù)據(jù)以及兩國的學(xué)術(shù)成果為政策制定提供服務(wù)。我們這份聯(lián)合報告的目標(biāo)是加強(qiáng)分析和政策方面的合作，以擴(kuò)大人工智能帶來的利益。該報告旨在強(qiáng)調(diào)人工智能驅(qū)動的技術(shù)變革背后的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，特別側(cè)重于I未來對勞動力體系和政策定影響。宏宏觀研究報告人工智能是一項發(fā)展快速并且具有巨大潛力的技術(shù)，它可以提高工人生產(chǎn)力、公司運轉(zhuǎn)效率并推動產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新。同時人工智能也可以推進(jìn)現(xiàn)有工作的自動化，但是這可能會導(dǎo)致對工人的歧視并加劇社會的不平等。然以的自化術(shù)進(jìn)步向于響常規(guī)務(wù)，但工智有可能使非常規(guī)務(wù)自動這將導(dǎo)大量的人失。因此策制定臨的挑戰(zhàn)是在促進(jìn)人工智能的進(jìn)步和創(chuàng)新的同時，保護(hù)工人和消費者免受可能出現(xiàn)的潛在傷害。本報告第一和第二部分介紹了人工智能及其在歐盟和美國使用情況；第三部分重點介紹了人工智能對勞動力的影響；第四部分包含了招和流領(lǐng)域的案例研究第部分是結(jié)論。第一部分：人工智能概什么是人工智能經(jīng)合組織對人工智能系統(tǒng)是這樣定義的：“人工智能系統(tǒng)是一個基于機(jī)器的系統(tǒng)，它能夠通過為一組特定的目標(biāo)產(chǎn)生輸出（預(yù)測、建議或決定）來影響環(huán)境。它使用機(jī)器或基于人的數(shù)據(jù)和輸入來（1）感知真實或虛擬環(huán)境（2）通過自動方式（例如，用機(jī)器學(xué)習(xí)）的分析，將這些感知抽象成模型（3）使用模型來推理可能的結(jié)果。人工智能系統(tǒng)可以按照不同程度的自主性行作?！弊鳛槿斯ぶ悄軐嶋H應(yīng)用的一個例子，可以考慮讓人工智能給出它自己的人工智能的定義。我們對一個現(xiàn)代的、經(jīng)過訓(xùn)練的人工智能引擎給出如下指令：寫一段話，描述什么是人工智能以及它能做什么。3的答案是：I是人工智能的縮寫。人工智能是應(yīng)用認(rèn)知科學(xué)技術(shù)的2023年4月9日果，以人工方式創(chuàng)造出一些東西來完成只有人類才能完成的任務(wù)，如推理、自然交流和解決問題。人工智能很重要，因為它有可能幫助人類更好地完成認(rèn)知任務(wù)并目前人類難以完成無2023年4月9日這個例子能突出人工智能技術(shù)的變革力量。雖然以前的許多技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致了常規(guī)任務(wù)的自動化，但人工智能有能力自動化原本被認(rèn)為只能由人類來成任。本告的三分我將一步描述P3關(guān)于人工能勞力響看法。近期關(guān)于I的進(jìn)展人工智能的潛力來自于它對機(jī)器學(xué)習(xí)的使用，機(jī)器學(xué)習(xí)是計算統(tǒng)計學(xué)的一個分支，它專注于設(shè)計能夠從新數(shù)據(jù)中自動和迭代地建立分析模型的算法，而無需明確地對解決方案進(jìn)行編程。它是統(tǒng)計學(xué)意義上的預(yù)測工具，用擁的息用它預(yù)你有信。圖1所自20宏觀研究報告世紀(jì)80代來機(jī)學(xué)習(xí)直人智研的重。去10年左右的時間里，機(jī)器學(xué)習(xí)作為預(yù)測技術(shù)的用途已經(jīng)大大增加。機(jī)器學(xué)習(xí)的重點領(lǐng)域是是計算機(jī)視覺以及使用計算機(jī)從圖像和視頻中獲取信息。這在一系列應(yīng)用中具有十分重要的意義，如確定在線圖像的內(nèi)容以進(jìn)行標(biāo)記或?qū)徍?、實現(xiàn)汽車自動駕宏觀研究報告圖：19022年按主題劃分的人工智能研出物數(shù)量ECD,國泰君安國際在過去五年中，人們更多地關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個特定領(lǐng)域——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些算法使用權(quán)重和激活函數(shù)的組合，將一組數(shù)據(jù)輸入轉(zhuǎn)化為對輸出的測，并量這預(yù)測與實的接近度然后調(diào)其使用權(quán)重，以縮小預(yù)測和現(xiàn)實之間的距離。輸入和輸出之間有兩層以上轉(zhuǎn)換的網(wǎng)絡(luò)被深度。這系結(jié)構(gòu)以學(xué)習(xí)層抽，這有于它們效地表復(fù)的系。2023年4月9日Dea（219）總結(jié)了機(jī)學(xué)習(xí)的演變歷程。機(jī)器習(xí)的關(guān)鍵思想和算從20世紀(jì)60代已存在在20世紀(jì)80年末和90年初隨著人們意識到機(jī)器學(xué)習(xí)可以用獨特的方式解決一些問題，人工智能界掀起了一股熱潮，人工智能的優(yōu)勢源于其接受原始形式輸入數(shù)據(jù)的能2023年4月9日以及訓(xùn)練算法來執(zhí)行預(yù)測任務(wù)。然而在那個時候，計算機(jī)還沒有強(qiáng)大到足以處理大量的數(shù)據(jù)。在摩爾定律的推動下，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，計算機(jī)開始變得足夠強(qiáng)大，為人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。此外，公共單位和個人現(xiàn)在都可以獲得大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，這也為開發(fā)和訓(xùn)練人工智能模型提了Beaa、ang和uchmn20）對進(jìn)究，結(jié)果顯示，能夠獲得政府海量數(shù)據(jù)的公司開發(fā)出商業(yè)人工智能軟件的數(shù)量大增。以下示些器習(xí)展的子。宏觀研究報告斯福學(xué)在200年舉了屆maNet挑戰(zhàn)。挑是給定個10張色（被為100個別組成的訓(xùn)，通過訓(xùn)機(jī)模，新彩色像行類200年和01的勝團(tuán)隊用傳的碼法，是誤仍于2。212年一參賽者首次使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并以164%的錯誤率獲勝。隨后幾年，度學(xué)習(xí)在該類問題中廣泛使用，217年獲勝的錯誤率只有23，這低于類錯水usskosky宏觀研究報告lpao，這是一款旨在與人類棋手對弈的圍棋軟件。它使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，除了了解圍棋的規(guī)則外，該模型既通過與自己對弈來訓(xùn)練，也通過以計真比來學(xué)策016年3，lpao以4比1的成績擊敗了世界排名第一的選手。研究人員隨后考慮通過讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只與自己下棋來訓(xùn)練它結(jié)果是lpao零勝。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始時只有隨機(jī)策略，但在三天內(nèi)與自己下了490萬盤棋，隨后新的人工智能以100比0的績敗一版的Aphao。ALLE它與P3具相的術(shù)DLE在一組25億個文本—圖像組合基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練的模型，可以根據(jù)用戶提供的文字描述生成圖像。經(jīng)過學(xué)習(xí)，它可以創(chuàng)造出它從未“見過”但符合要求的圖像。以上這些例子表明了以前被認(rèn)為是不可能的任務(wù)，現(xiàn)在可以由人工智能執(zhí)行甚呈優(yōu)人執(zhí)行結(jié)?？傮w進(jìn)展和未來方向自0紀(jì)0代來人工智能發(fā)展的特是期性的突破和巨額投資（“人工智能的春天）以及失望和少量資金（人工智能的冬天。技術(shù)突破引發(fā)了對未來預(yù)期的上修，這推動了投資的增長。當(dāng)研究停滯不前時，投資也會隨之下行（ichll01。2010年左右顯然是一個春天”，人工智能在圖像處理和自然語言處理方面取得了較大的進(jìn)展。一部分人認(rèn)，人工能現(xiàn)正處于個黃金時代而，鑒一些目然遙不可及，例如完全自動化的汽車（icel21，人們擔(dān)心“冬天”即將來具前視的科家始慮工用智（A）的行2023年4月9日性，它等同于或超過了當(dāng)下的人類智能。AI概念在二戰(zhàn)后就已經(jīng)出現(xiàn)了，一人智會于156年達(dá)茅院舉。95，諾貝爾獲者伯特西erbetSo）言機(jī)器在20年有能力做任何人類能做的工作"。近年來，由于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展和進(jìn)步，AI出了潮雖然I不是研的點超越類能機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)和會有的2023年4月9日雖然人工智能的崛起有望改善現(xiàn)有的商品和服務(wù)，并大大提高生產(chǎn)效率但CokburHedson和Sco209為，器習(xí)為一種新的通用技術(shù)（T，是一種“發(fā)明方法的發(fā)明”（I，可能對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生更大的響。PT與I的不同之在于，I可以研究與發(fā)本身的組織結(jié)構(gòu)。例如，Jmer等人（221）展示了他們基于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具lpaFod測蛋質(zhì)物結(jié)方的成應(yīng)，隨向科學(xué)界提供了一個超過2億個預(yù)測蛋白質(zhì)形狀的數(shù)據(jù)庫供研究人員使用。這意味著深度學(xué)習(xí)可以使我們能更好地理解基因組，從而推動分子生物和傳領(lǐng)的步。人工智能帶來的經(jīng)濟(jì)機(jī)遇和挑戰(zhàn)宏觀研究報告隨著人工智能技術(shù)的不斷完善，它可能會在生產(chǎn)效率、增速、創(chuàng)新和就業(yè)等方面對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生實質(zhì)性影響。政策制定者可以利用人工智能來制定更有效和公平的決策。另一方面，由于人工智能未來發(fā)展的不確定性以及目前人工智能的使用范圍（如搜索引擎、數(shù)字助理或社交媒體）并沒有體直的濟(jì)益因此難化宏觀研究報告為此，Brnjosson等（01）提出了一名為DPB的新指標(biāo)，該指標(biāo)量化了人工智能帶來的收益而非成本。通過一系列的實驗，他們評估了消費者對免費數(shù)字商品和服務(wù)的支付意愿。例如，acbok帶來的相關(guān)收益將使國年的PB增加005至01個百分點。考慮到Faeook僅僅是數(shù)經(jīng)濟(jì)中的一個產(chǎn)品因人工智能帶來的收一定是巨大的。然而，正如Acogu（021）所說的那樣，人工智能會讓社會付出巨大的代，由于人智的前景巨大的力，解和面這代顯得更加重要。直接源于人工智能對信息過度使用的例子包括侵犯隱私，創(chuàng)造反競爭環(huán)境，以及通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行行為操縱，使公司能夠識別和利用消費者不能自我認(rèn)知的漏洞。此外還存在因過度自動化導(dǎo)致工人被直接取代的風(fēng)險。最后，人工智能或可以通過多種方式加劇社會問題，有大量證據(jù)表明人工智能已經(jīng)引入并延續(xù)了種族或其他形式的歧視。人工智能還可能在社會關(guān)于民主國家運作等至關(guān)重要的問題上產(chǎn)生負(fù)面影響，例如社交媒體中傳播虛假信息和分化社會。雖然這些代價是巨大的，但它們往往不是人工智能所固有的，而是開發(fā)和研究該技術(shù)時所作選擇的產(chǎn)物，這意味著政府在研究和監(jiān)管人工智能方面發(fā)揮著核心作用，美國的《工能權(quán)利法案》和《工能法》就是證明。本報告的重點是人工智能對勞動力市場的影響。雖然在二戰(zhàn)后的四十年里，技術(shù)進(jìn)步看似為所有工人帶來了繁榮的勞動力市場，但在20世紀(jì)2023年4月9日80年代開始出現(xiàn)了一條不同的技術(shù)發(fā)展道路，這個方向?qū)Φ托焦と说娜菪圆钸@政制者帶了戰(zhàn)Amou和uo（01表的klliaedehnogialChnge（T闡釋美內(nèi)和不同經(jīng)濟(jì)體的收入分配趨。然而，典型的SC型表明技術(shù)對高技工人會比低技能工人產(chǎn)生更大的好處，而人工智能既可以是相對較高技能工人的替代品，也可以是補(bǔ)充品。例如，為推進(jìn)自動化，而不是提高工人的工作強(qiáng)度，企業(yè)希望開發(fā)和采用人工智能；另外，人工智能可以增加對工人的實時檢測，但是一旦這種檢測會導(dǎo)致工人工資降低，那么這種人工智能的作用就是負(fù)面的。總而言之，不受約束的人工智能可能導(dǎo)致更不民主的勞動力市場、更糟糕的工作條件以及對工人有利的勞動力市制的2023年4月9日宏觀研究報告如果沒有對人工智能負(fù)面作用的正確理解和管理，其巨大潛力就無法實現(xiàn)。工業(yè)革命開始后經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長并不完全是由具體發(fā)明所推動的，人類這發(fā)的解管理起相重的用。然70之前的世界也有來自火藥、眼鏡和機(jī)械鐘等發(fā)明所推動的經(jīng)濟(jì)增長，但由于缺乏對這些技術(shù)的理解和管理，這種增長并不持續(xù)。因此我們應(yīng)如何管理人工智能所可能帶來的負(fù)面影響？我們?nèi)绾尾拍茏詈玫乩闷渚薮蟮臐摿ΜF(xiàn)續(xù)經(jīng)增？這報宏觀研究報告第二部分：人工智能應(yīng)用的現(xiàn)美國對人工智能的采用情況在美國，關(guān)于不同技術(shù)（包括人工智能）采用情況的最新公開數(shù)據(jù)來自人口普查局的年度商業(yè)調(diào)查（AS。最近來自于Amglu等人（02）和cleran等人（222）的兩篇論文分別使用219年和2018年的BS模來述美企對AI術(shù)用情。篇文都發(fā)現(xiàn)，人工智能的總體采用率很低，但在某些大型的、年輕的公司中采用率較高。lhern等人的論文（222）專注于研究所有者和管理層的特征與人工智能采用的關(guān)聯(lián)情況，結(jié)果顯示擁有更年輕、更高教育水平管理者或所有者的公司更有可能采用人工智能技術(shù)。colu等人的論文（22）則專注于研究擴(kuò)大采用人工智能的問題，如企業(yè)采用人工智能背后的原因，進(jìn)一步采用的障礙，以及人工智能采用和生產(chǎn)力之間的系。這兩篇論文都發(fā)現(xiàn)，總體上很少有公司采用人工智能，但公司層面采用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)掩蓋了美國工人接觸人工智能的真實狀況。Eleran等人（202報說，在207年，2公使器學(xué)，1用機(jī)器視覺，13%使用自然語言處理。同樣，Acglu等人（222）發(fā)現(xiàn)，在206至218年間只有32美公司人智作其流程方的部。而在21717工人使機(jī)學(xué)的公司工作（68%和88%的工人在使用機(jī)器視覺和自然語言處理的公司，在2016年至018年期26工雇于用工公司。企業(yè)和工人層面的這種差異源于兩篇論文的一個關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：大型企業(yè)更有可能采用人智技術(shù)。2023年4月9日除公司規(guī)模外，其他因素也會影響公司對人工智能的采用。首先，信息、專業(yè)服務(wù)、管理和金融等行業(yè)的公司最有可能采用人工智能技術(shù)；零售業(yè)、運輸業(yè)和公用事業(yè)等行業(yè)也更有可能采用人工智能技術(shù)。其次，無論公司規(guī)模如何，年輕的公司更有可能采用人工智能。例如2023年4月9日特定模所大司，年公（四之）大有7采了人工智，最公（四分一中只約3至公采用人工智能。人工智能的采用主要集中在較大和較年輕的公司，這反映出采用這種技術(shù)很可能需要解決大量的成本和架構(gòu)問題。此外，擁有風(fēng)險投資金企和被clhern歸為以長創(chuàng)原業(yè)基礎(chǔ)的業(yè)智的用更關(guān)。2019年S還詢問了業(yè)為什么采用人工智能以及在實施這項技術(shù)時面臨哪些障礙。采用和不采用人工智能的公司均反饋，人工智能對公司業(yè)務(wù)的不適用性以及成本太高是不采用人工智能的主要原因。在所有人工智能的采用者中，大約80（按雇員人數(shù)加權(quán)）反饋這樣做是為了宏觀研究報告提高其產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量，65%是為了升級現(xiàn)有流程，54%是為了使現(xiàn)有流程自動化。雖然人工智能采用公司表示自動化并不是采用人工智能的最主要因素，但Acogu發(fā)現(xiàn)人工智能采用公司的勞動生產(chǎn)率較高且勞動份額低于同類公司，這與自動化作為人工智能的主要應(yīng)用相一致。但是使用人工智能來實現(xiàn)現(xiàn)有流程的自動化可能會對工人產(chǎn)生重要的不利影響。與其他先進(jìn)技術(shù)相比，人工智能與工人的競爭更加激烈，可能對別人就宏觀研究報告上面討論的調(diào)查數(shù)據(jù)并不是對公司層面采用人工智能技術(shù)的完全全面考察。在這些調(diào)查中，許多人工智能的使用可能被忽略，例如Sii、Corna或Aexa這語音手根皮研中心PewesarchCene的數(shù)，217，46的國人用數(shù)語音助手絕大數(shù)人通過智手機(jī)用該務(wù)。根據(jù)軟的項調(diào)，209年報告數(shù)字語音助理的美國人的比例已經(jīng)增長到7%。這說明了人工智能已在生中許領(lǐng)出，而僅是業(yè)。除私營部門外，美國聯(lián)邦政府也已經(jīng)開始采用人工智能，包括改善納稅人與國內(nèi)收署（R）系時的等時間利用療保險數(shù)預(yù)測人的健康狀況等。國稅局為了解決來電者等待時間過長的問題，已經(jīng)實施了一個基于人工智能的語音機(jī)器人系統(tǒng)，目前該系統(tǒng)允許納稅人設(shè)置付款并取得已設(shè)定問題的答復(fù)。在明年，這項服務(wù)范圍將被進(jìn)一步擴(kuò)大，允許機(jī)器人檢索更多關(guān)于個別納稅人的信息，進(jìn)一步減少等待時間。2019，療險醫(yī)補(bǔ)助務(wù)心CS建了CS工能健康結(jié)果挑戰(zhàn)賽，這項比賽旨在加速“開發(fā)人工智能解決方案，預(yù)測醫(yī)保險受益人的病人健康結(jié)果”。201年比賽結(jié)束，獲勝者使用醫(yī)療保險病例記錄，準(zhǔn)確預(yù)測可能出現(xiàn)不良事件的患者，并向臨床醫(yī)生解釋這些預(yù)測果。歐盟對人工智能的采用情況2023年4月9日在歐盟，企業(yè)方面人工智能采用的總體趨勢似乎與美國類似（數(shù)據(jù)來自歐盟統(tǒng)計局關(guān)于企業(yè)T使用和電子商務(wù)的社區(qū)調(diào)查，范圍涵蓋一系人工智能技術(shù)的使用情況，包括深度學(xué)習(xí)、圖像和書面/口頭語言的2023年4月9日以及作動2021年，所有雇員超過10人的企業(yè)中，有8采用了人工智能技術(shù)。規(guī)模較大的公司更有可能使用人工智能技術(shù)，在雇員超過250人的公司中有28的公司使用人工智。調(diào)還示企業(yè)使用人工智能最多的場景是采用機(jī)器學(xué)習(xí)或分析書面語言使工作流程自動化。整體情況與前一的結(jié)果相差不大：020年，歐盟有7的業(yè)使用人工智能。常見用途是通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析大型數(shù)據(jù)集和部署聊天機(jī)器人。通過這些數(shù)據(jù)，我們也可以看到人工智能在歐盟成員國的使用分布。2021年，丹麥的企業(yè)使用人工智能比例最高（2%，其次為葡萄牙（7、蘭（6、盧堡荷（為宏觀研究報告Hoan和Nuk（02）更細(xì)探了盟計局于業(yè)T使用、電子商務(wù)的社區(qū)調(diào)查以及其他調(diào)查（包括歐盟委員會的小型調(diào)查。與美國一樣，歐盟的機(jī)器人使用集中在制造業(yè)，其他類型的先進(jìn)技術(shù)在金融、教育、衛(wèi)生和社會工作等服務(wù)宏觀研究報告中，大型企業(yè)采用人工智能的比例更高，這表明采用人工智能涉及大量成本和架構(gòu)問題。技能和資金限制是報告的主要障礙，大約8%的企業(yè)提到部動和部動力場關(guān)能同時買AI和整運營流成過。第三部分：人工智能對工作的影響我們在前文探討過，隨著人工智能的發(fā)展和在各種應(yīng)用中的嘗試，它對社會的潛在收益是巨大的。人工智能的優(yōu)勢可以跨越行業(yè)，為工人提供時間來完成新工作，并通過自動化提高公司的運營效率。該報告還顯示了在用工能術(shù)，它給策定來怎樣挑。報告這一部分將重點討論人工智能給勞動力市場帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。一方面，人工智能有可能提高生產(chǎn)力，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會并提高生活水平；另一方面，由于人工智能已經(jīng)開始執(zhí)行以前被認(rèn)為嚴(yán)格屬于人類才可以執(zhí)行的任務(wù)，人工智能可能會擾亂現(xiàn)有的勞動力市場，并損害現(xiàn)有工人的工作機(jī)會。人工智能開發(fā)和采用的目的是為了使工作自動化，而不是擴(kuò)大工作機(jī)會。推進(jìn)人工智能技術(shù)的公司通常會朝著利潤最大化的方向發(fā)展，而這可能與利于社會發(fā)展的方向不同（比如，人工智能增加了雇主監(jiān)控工的能力）總而言之，雖然人工智能對勞動力市場的潛在好處很多，但不受約的工能可導(dǎo)致動市更不主和平。人工智能的發(fā)展帶來了眾多挑戰(zhàn)，因此政策制定必須要正確理解技術(shù)進(jìn)步是如何影響勞動力市場的，以及未來人工智能將如何改變工作。（2022）概述了關(guān)于“數(shù)字技術(shù)對勞動力市場影響”的思考。他的出發(fā)點是基于工作的勞動力市場觀點，該觀點在過去十年中已經(jīng)成為文獻(xiàn)中的2023年4月9日標(biāo)準(zhǔn)框。這一點產(chǎn)的假設(shè)，數(shù)字術(shù)可使常規(guī)工作動化常規(guī)工作的特點是，它遵循一套明確的規(guī)則和程序。符合這種描述的工作可以被編入計算機(jī)軟件并由機(jī)器執(zhí)行（例如，機(jī)器人組裝汽車，用電子郵件傳遞信息。相反，“非程序性工作”是很難編程的，因為完成這些工作通常沒有明確的步驟。有趣的是，盡管我們無法用算法表達(dá)非常規(guī)工作，但許多這些工作對人類來說卻很容易完成。這就是所謂的波蘭尼悖論類道比們說的多，以0的哲家克波蘭尼和的點名，我們有知都根隱性識2023年4月9日oos、anig和Slmn（214表，工作中中收入的職業(yè)（如電腦操作員、辦公室文員，而非常規(guī)工作（如在餐廳中等餐桌、清潔房間、診斷疾病或團(tuán)隊管理）集中在低薪職業(yè)（如餐廳服務(wù)員、清潔工）和高薪職業(yè)（如衛(wèi)生專業(yè)人員、經(jīng)理。因此，自動化技減少了中等收入人群的工作，進(jìn)而導(dǎo)致了工作兩極分化的過程。研究發(fā)現(xiàn)，這種情況發(fā)生在他們所研究的193年至20年的16個西歐國家，國有似情（Amolu和uor201宏觀研究報告人工智能有可能從根本上改變自動化技術(shù)、勞動力需求和不平等之間的關(guān)系。雖然迄今為止的研究已經(jīng)考察了計算機(jī)和工業(yè)機(jī)器人等數(shù)字技術(shù)，但人工智能顛覆了技術(shù)只能完成常規(guī)任務(wù)的假設(shè)。由于人工智能通過對實例的訓(xùn)練來學(xué)習(xí)歸納執(zhí)行這些任務(wù)，而不是遵循可編程的明確規(guī)則，此工能以來推底軟無宏觀研究報告因此，未來人工智能可以完成在低薪和高薪職業(yè)中許多不能由計算機(jī)完成的非程序性工作，這將對勞動力需求、就業(yè)兩極化和不平等有深遠(yuǎn)的影響。例如，我們可能不再看到就業(yè)兩極分化的過程，而是高薪職業(yè)就業(yè)增長更強(qiáng)（如果人工智能使低薪職業(yè)的非程序性工作自動化）或低薪職業(yè)業(yè)長強(qiáng)如人工能高職的程序工自化。綜上所述，人工智能對勞動力市場的影響方面依舊存在很多不確定性。接下將點論四問題：哪些作任會人工能威？人工能出哪的工和務(wù)？人工能工的將是么？人工能工場影響是么？a）哪些工作和務(wù)會受人工智能的威脅？雖然早期的數(shù)字技術(shù)將涉及常規(guī)工作的職業(yè)（如機(jī)器操作人員、辦公室文員）自動化，但人工智能作為一種預(yù)測技術(shù)，也有可能將各種非常規(guī)工作自動化，這涉及更廣泛的職業(yè)范圍。學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始加速研究這個問題，Amou等人（202；Bnjfssn、icel、Rk（2018；Flen、Rj、Seans（2020；Wb（2020）已經(jīng)應(yīng)用適當(dāng)方法來分析人工智能的采用對不同職業(yè)的影響。這些研究假設(shè)人工智能并不是只能做某種特性類型的工作，而是可以依靠各種創(chuàng)新的方式來確人智可或可以成些作。Wb（020）提供了一個例子。他使用自然語言處理（NLP）算法，2023年4月9日利用工作任務(wù)描述的文本和專利文本之間的重疊程度，開發(fā)出一種新的方法來識別哪些任務(wù)可以被自動化，這樣他構(gòu)建了一個衡量職業(yè)對該技術(shù)的“暴露”程度的工具。例如，假設(shè)一名醫(yī)生的工作描述包括“診斷病人的狀況這任務(wù)P算法從項務(wù)提動詞—詞合即診斷病情；然，該在不同專利樣中對同的動——詞行量，確是有術(shù)可使生任自2023年4月9日利用這種方法，Wb（020）首先研究了以前兩種類型技術(shù)的影響：軟件和機(jī)器人。對于軟件來說，工人整體接觸程度與受教育程度呈負(fù)相關(guān)，中薪職業(yè)的個體接觸程度最高。就機(jī)器人而言，受教育程度低于高中的和0以男性影最。的說，些果關(guān)工作兩分的獻(xiàn)致即在190年至200期間計機(jī)機(jī)人減少了對常規(guī)的、中等工資工作的需求，但是增加了對非常規(guī)的、低工資和工工的求。宏觀研究報告韋伯（00）的研究隨后轉(zhuǎn)向了人工智能對職業(yè)需求的影響。與軟件和機(jī)器人相比，人工智能執(zhí)行的任務(wù)涉及檢測模式、做出判斷和優(yōu)化。其影響最大的職業(yè)包括臨床實驗室技術(shù)人員、化學(xué)工程師、驗光師和發(fā)電廠操作員。更廣泛地說，高技能的職業(yè)最容易受到人工智能的影響。此外，正如可以預(yù)期的那樣，受人工智能影響的工作主要是涉及高教育水平和經(jīng)驗積累的工作，因此年齡較大的工人最容易受到人工智能的影響。與此同時，也有一些低技能的工作受人工智能影響較大。例如，涉及檢查和質(zhì)量控制的生產(chǎn)工作會受到影響，但是這宏觀研究報告最后，一個新成立研究機(jī)構(gòu)的調(diào)查表明，未來會有越來越多的需要高學(xué)歷水平的負(fù)責(zé)工作將被人工智能所代替。與早期的數(shù)字創(chuàng)新相比，這表明我們對人工智能使工人工作自動化潛力的思考發(fā)生了本質(zhì)轉(zhuǎn)變。例如，人工智能對工人工作的自動化推動可能會加速職業(yè)去技術(shù)化過程，而不工的極。但是這種轉(zhuǎn)變不會是輕松就可以完成的。一方面，由于人工智能并不能完全了解現(xiàn)實世界的復(fù)雜性，因此它不能完成人類在工作中需要承擔(dān)的復(fù)雜的決策工作；另一方面，目前為止人工智能還沒有對勞動力市場產(chǎn)生明的響。人工智能將出現(xiàn)哪的工作和任務(wù)？在探討人工智能的優(yōu)勢時，決策者的一個重要考量是人工智能不僅能實現(xiàn)自動化，還能增加工作機(jī)會。歷史上有很多例子表明，一些工作雖然最初預(yù)會失但們反獲了勃發(fā)。190年左右引進(jìn)的第一臺自動取款機(jī)被預(yù)測為將結(jié)束傳統(tǒng)銀行柜員的工作，但今天美國反而有更多的銀行柜員。如果工作內(nèi)容是固定的，那么不斷推進(jìn)的自動化將把工人制到來越的細(xì)分工領(lǐng)域如果工智能發(fā)到AI的狀態(tài)，也最終使人勞動完全淘汰但是I也有可能為工人創(chuàng)造多的作。目前我們對人工智能為工人創(chuàng)造新工作的潛力了解的非常少，不過我們可以從更廣泛的角度探討技術(shù)進(jìn)步到底創(chuàng)造了多少新工作。為了回答這2023年4月9日個問題，Auor等人（22）利用了美國人口普查局的職業(yè)描述中出現(xiàn)的新工作頭銜進(jìn)行統(tǒng)計，分析表明，無論新工作是由于技術(shù)進(jìn)步還是其他原而生，工的數(shù)都龐。們計218年國2023年4月9日60就在140不存的作類發(fā)的如000增的手指技和208增加太能伏工人工能2000年首出。對于工的質(zhì)Aur等人現(xiàn)，在190至190年，多數(shù)雇用非大工人新工都來源于等技的工；190年，非學(xué)工人創(chuàng)造新工作的地點從這些中等技能工作轉(zhuǎn)移到了傳統(tǒng)的低薪個人服務(wù)。相反，雇傭受過大學(xué)教育工人的新工作創(chuàng)造越來越集中于專業(yè)、技術(shù)和理業(yè)綜來，1980年新作造出了極化這也代總工出了極分。為了進(jìn)一步解釋新工作種類的產(chǎn)生，以及這其中技術(shù)進(jìn)步的作用，等人202采了與ebb200類的，用LP檢查利數(shù)據(jù)。如199，專利商局予項強(qiáng)和復(fù)甲法的專利Auor的法這專利人普局在00年加甲術(shù)員的業(yè)聯(lián)來同樣，們算法將214年于效宏觀研究報告太陽轉(zhuǎn)的統(tǒng)關(guān)到太陽光電職業(yè)職業(yè)稱在018年增加的。總而言之，Aor等人（022）的研究表明，新技術(shù)是宏觀研究報告Auor等人（202）還發(fā)現(xiàn)，一些職業(yè)（如放射科技術(shù)員和機(jī)械師，對于工作機(jī)會增加而言，自動化率更高，因此這些職業(yè)的勞動力需求和就業(yè)將趨于下降；而在其他職業(yè)中（如工業(yè)工程師和分析員，增員比動化更重要，這導(dǎo)致該類職業(yè)的就業(yè)增加。有趣的是，許多職業(yè)要么同時接觸到增員和自動化，要么根本沒有接觸到任何技術(shù)。到目前為止，與技術(shù)進(jìn)步相關(guān)性較小的職業(yè)包括需要人際交往技能的工作，如兒童保育員酒職和職員?？偠灾?，盡管技術(shù)進(jìn)步使工作自動化的潛力得到了廣泛的關(guān)注，但它也增加了工作機(jī)會，是創(chuàng)造新工作的一個重要驅(qū)動力。Auor等人（222）將創(chuàng)新對工作的這種雙面影響稱為“自動化和增員之間的競賽”。在就業(yè)份額下降（增加）的職業(yè)中，這場競賽是自動化（增員）獲勝。好解場賽以給策定提重的政制思。Auor等人（022）并沒有特別關(guān)注人工智能。但許多由人工智能增加的新工作種類可能很快就會產(chǎn)生新的職業(yè)名稱——數(shù)字助理工程師、倉庫機(jī)器人工程師以及社交媒體內(nèi)容策劃者。從政策角度來看，需要進(jìn)一步考慮這些新工作是否是社會希望人工智能創(chuàng)造的工作，以及隨著未來人工能發(fā)，薪業(yè)會會人智所代。人工智能對工人的影將是什么？包括人工智能在內(nèi)的技術(shù)進(jìn)步對工作影響的優(yōu)勢集中在可自動化的工作以及增加就業(yè)機(jī)會上，尤其（主要）是在更細(xì)分的職業(yè)領(lǐng)域。因此，研究人員的重點不僅應(yīng)該是人工智能的自動化或增員潛力，還應(yīng)該是工作的重新設(shè)計。例如，Bnofssn、icel和Rok（218）推測，機(jī)器學(xué)習(xí)將推動對禮賓員、信貸授權(quán)人和經(jīng)紀(jì)公司職員的工作進(jìn)行實質(zhì)性的重設(shè)，作新計也對人應(yīng)力挑戰(zhàn)。2023年4月9日Acolu人202利用國口查局209年BS中入一個新模塊，在評估企業(yè)對人工智能的采用情況的同時，還探討了企2023年4月9日人工智能對其勞動力和技能需求影響的自我評估。在人工智能采用者中，5的人報告說人工智能提高了總體就業(yè)水平，6的人表示人工智能降低了就業(yè)水平，這表明人工智能對就業(yè)水平的影響尚不明朗。與此同時，41%的人工智能采用者增加了雇員的技能需求，幾乎沒有公司（到2）告?zhèn)儐T技的求低。enz等人（022）對德國的研究得出了類似的結(jié)果。他們研究了德國工人何應(yīng)業(yè)新字技的資包人智能增現(xiàn)或打印。他們收集新的數(shù)據(jù)，將企業(yè)技術(shù)采用的調(diào)查信息與德國的社會安全行政數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。然后將技術(shù)采用者與非采用者進(jìn)行比較。雖然他們發(fā)現(xiàn)幾乎沒有證據(jù)表明人工智能影響了工作的數(shù)量，但缺乏整體的就宏觀研究報告業(yè)對比掩蓋了工人之間的巨大差異。他們發(fā)現(xiàn)受過職業(yè)培訓(xùn)的工人比有大學(xué)學(xué)位的工人受益更多。一種解釋可能是，人工智能對職業(yè)工人工作機(jī)會的增加大于對大學(xué)工人工作的增加；另一個解釋是，德國傳統(tǒng)的職業(yè)培訓(xùn)體系（樣本中76的工人完成了職業(yè)教育）提宏觀研究報告勞動者在不同工作中的流動性。人工智能推動的自動化發(fā)展將會導(dǎo)致部分工人的工作被取代，或者原有工人不再滿足新工作對技能的需求。對于被裁員的人來說，換工作的成本很高，這可能對整個勞動力市場造成破壞。這些調(diào)整代價和之前技術(shù)進(jìn)步的代價很相似，電話接線員角色的自動化就是很好的例子。隨著人工智能迅速發(fā)展，這些代價正在逐步擴(kuò)大，關(guān)因工能淘汰工向工移研究常限。Besen等人（022）對此做過一個調(diào)查。他們使用荷蘭的行政數(shù)據(jù)，研究了當(dāng)公司投資于人工智能以實現(xiàn)公司生產(chǎn)過程的自動化時，那些被裁員的工人會發(fā)生什么。結(jié)果顯示，人工智能自動化的負(fù)面影響在小公司以及中老年工人中更為嚴(yán)重。同時失業(yè)工人的調(diào)整成本很高，這些成本失保只部抵。人工智能對工作場影響將是什么？人工智能將極大地改變工作場所和公司的商業(yè)模式，同時這些變化也將進(jìn)一影工環(huán)。Wd（221）討論了工作場所算法管理的普遍性。算法管理通過對工人數(shù)據(jù)的收集和監(jiān)控，以自動化的方式管理勞動力。在線勞務(wù)平臺是一個常見的例子。這些平臺使工人能夠選擇他們的客戶和工作，可以選擇如何進(jìn)行這些工作，并決定如何對這些工作收費。但是工人的選擇權(quán)受到平臺規(guī)則和設(shè)計結(jié)構(gòu)的限制。算法管理也被用于其他場合，如倉庫、零售、制造、營銷、咨詢、銀行、酒店、呼叫中心，以及記者、律師和警察Wd201總結(jié)這部的個細(xì)的例究。出租車服務(wù)或送貨上門的數(shù)字平臺。在這些平臺上，算法通過司機(jī)的智能手機(jī)（或其他手持設(shè)備）將任務(wù)分配給他們。例如一個出租車平臺可2023年4月9日以通司一出請，司必在15秒間內(nèi)受個求只有在接受請求后，該算法才會向司機(jī)提供乘客的位置、車費和目的地。該算法在通知司機(jī)出行請求的同時隱瞞了關(guān)鍵信息，是為了盡量減少司機(jī)拒絕出行請求的機(jī)會。此外，如果司機(jī)拒絕了太多的請求，該算法可以將他們暫時從應(yīng)用程序中記錄下來，作為懲罰。一旦司機(jī)接受了出行請求，該算法就會推薦一條到達(dá)下車地點的路線。如果司機(jī)偏離了建議的路線，該算法可以隨即發(fā)送通知。如果應(yīng)用程序還負(fù)責(zé)支付司機(jī)相關(guān)費用，那么應(yīng)用程序可以通過拒絕發(fā)放司機(jī)的款項，進(jìn)一步懲罰故意拖延時間的司機(jī)?？傊M管平臺給工人和客戶帶來了許多好處，但他們的算管可大降工人選空2023年4月9日宏觀研究報告Wl（207）探討了算法管理對商業(yè)模式和勞動關(guān)系的更深遠(yuǎn)影響。通過對美國眾議院證詞的分析，他認(rèn)為企業(yè)可以利用信息和通信技術(shù)來削弱對統(tǒng)傭系需。自20紀(jì)80年來，多公已棄了直接雇傭的行為，而將工作外包給較小的分包商或特許經(jīng)營商。這些分包商或特許經(jīng)營商之間的競爭意味著工人工資、福利都會降低。Wl所說的這種變化主要影響到低工資的工作，它加劇了工資的不平等，降低了職業(yè)安全，并增加了工人的健康風(fēng)險。另一方面，人工智能可以成為催化劑，促進(jìn)主導(dǎo)公司及其股東通過對外包工人的智能監(jiān)測，更好管其動供鏈，而宏觀研究報告第四部分：案例研究”案例一：人工智能在人力資源和招聘中的應(yīng)用在0紀(jì)半，的招方是晰簡的：請?zhí)崴暮啔v和求職信，以及對具體工作問題的回答。招聘人在一疊申請者的文件中進(jìn)行篩選，以確定合適人選。經(jīng)過若干輪的面試后，招聘人會發(fā)出工作請最，選會接聘并始作。在過去十年，隨著人工智能的發(fā)展，招聘過程發(fā)生了巨大的變化。雖然這個過程的主要步驟大致相似，但在每個階段，企業(yè)都采用了基于人工智能的工具來提高速度和規(guī)模。人工智能可以大規(guī)模地將簡歷與職位列表相匹配，為申請人和招聘人節(jié)省大量時間。人工智能可以對簡歷進(jìn)行篩選，摒棄那些可能不合適的申請人；然后對候選人做再次評估，進(jìn)一步縮小范圍。對許多公司來說，只有在流程的后期階段，招聘人才會介入：最后的面試、談判和說服候選人接受聘用，這仍然是人力資源專業(yè)人士的重要工作。雖然招聘的核心目標(biāo)不變，但人工智能的發(fā)展已經(jīng)改變了聘的聘法。為了探索人工智能在招聘領(lǐng)域的最新發(fā)展，經(jīng)濟(jì)顧問委員會的工作人員對該域利相者行了系采在22夏，們四家公司、一個行業(yè)團(tuán)體的代表和一位人工智能領(lǐng)域的學(xué)者進(jìn)行了六次訪談，每個人都被問到了一系列關(guān)于目前人工智能在招聘中應(yīng)用的問題。訪談容由EA工員整，結(jié)獨研和與盟員合伙伴的商形本例究。人工智能在招聘中的實踐2023年4月9日假設(shè)一家公司正在進(jìn)行招聘，他們想盡快為每個職位找到合適的候選人，這項任務(wù)既需要最大限度地提高匹配質(zhì)量，也需要追求速度。此外由于該公司現(xiàn)在正面臨著現(xiàn)代勞動力市場上許多公司所面臨的高工作流動率，這意味著公司有相當(dāng)大的招聘壓力。這種情況對公司來說是陌生的，因為歷史上沒有發(fā)布過如此多工作，也沒有過招聘速度的壓力。當(dāng)下招聘市場的規(guī)模是前所未有的，職位發(fā)布、提交申請和發(fā)出邀請的數(shù)量都在增加。這種壓力要求他們在不犧牲質(zhì)量的前提下，更快地處理更多的請吸更不的合員2023年4月9日招聘經(jīng)理現(xiàn)在一邊要管理招聘團(tuán)隊一邊要處理多個職位空缺，每個職位都處于招聘過程中的不同階段。然而在每個階段，他們都可以向人工智能尋指、議支。求網(wǎng)nee）的eyCauey對招聘領(lǐng)域出一看：難想在聘域哪地方有現(xiàn)A。招聘經(jīng)已能在聘程中使人智解決案。宏觀研究報告在招聘最開始，招聘經(jīng)理需要發(fā)布一個職位空缺，包括在一系列求職平臺上發(fā)布職位描述的文件。但是他們不需要獨自完成這項工作。相反，他們可以使用人工智能服務(wù)，這些服務(wù)將使用自然語言處理來幫助他們撰寫職位描述。這些工具的強(qiáng)大之處在于，它們可以將語言與結(jié)果的數(shù)據(jù)樣本聯(lián)系起來，使招聘經(jīng)理能夠精心設(shè)計職位描述，從而宏觀研究報告從撰寫招聘信息文本開始，招聘經(jīng)理需要弄清楚如何將這個機(jī)會展現(xiàn)在候選人面前。為了做到這一點，他們利用了招聘中最常見的算法應(yīng)用之一：將求職者與招聘信息進(jìn)行匹配。這些算法依賴于簡歷和招聘信息的文本，以及有關(guān)職位和候選人的背景信息，以確定哪些候選人最適合給定的招聘信息。在某些情況下，這將產(chǎn)生一個量化分?jǐn)?shù)，招聘經(jīng)理可以用它來評估候選人。使用這些系統(tǒng)可能需要招聘經(jīng)理在不同的招聘平臺上購買廣告，以便將招聘信息展現(xiàn)在合適的候選人面前，從而擴(kuò)大候選人規(guī)。幾天前，招聘經(jīng)理發(fā)布了一個職位招聘，已經(jīng)有候選人在申請，并詢問有關(guān)該職位的細(xì)節(jié)和申請程序。招聘經(jīng)理并沒有對這些信息作出回應(yīng)，而是由自然語言處理驅(qū)動的聊天機(jī)器人負(fù)責(zé)回答候選人提出的有關(guān)空缺職位的具體問題。聊天機(jī)器人的使用場景并不局限于此，招聘經(jīng)理可以使用聊天機(jī)器人來篩選第一輪申請人，鑒于公司收到的申請數(shù)量可能相當(dāng)龐大，這是一個重要的環(huán)節(jié)。這些機(jī)器人通過分析候選人的背景和經(jīng)驗資，定否候人篩到一環(huán)。在初輪篩選后，招聘經(jīng)理隨后可以利用一系列評估工具，從轉(zhuǎn)錄和分析的錄音試進(jìn)入到戲評估環(huán)，這個節(jié)基上是邏游戲，以用來評估申請人的特定技能。這些測試通常有科學(xué)依據(jù)，可以將測試結(jié)果與他們所需的特定技能聯(lián)系起來。但是招聘經(jīng)理對使用這些工具持有謹(jǐn)慎態(tài)度，并不僅僅因為技能和工作表現(xiàn)之間的聯(lián)系沒有得到徹底論證，還因為他們看到舊的工具因為偏見問題被取消使用。與此同時，招聘經(jīng)理又認(rèn)為這些工具很有用，因為它們既能提高申請過程的速度，又有可提匹的量。2023年4月9日申請2023年4月9日在為找工作做準(zhǔn)備時，所有申請人（無論是從大學(xué)直接申請，還是在一個行業(yè)內(nèi)的角色之間過渡，或者考慮改變職業(yè)）都可以求助于一些基于人工智能的工具來提高他們的面試技巧和完善他們的簡歷。ned和Vok等公司提供由人工智能驅(qū)動的工具，這些工具通常高度重視評估簡歷的特定術(shù)語，并就如何改進(jìn)簡歷提供建議。尤其是現(xiàn)在許多簡歷都是由基于人工智能工具進(jìn)行篩選的，因此改進(jìn)簡歷的一個重要方法是使用能幫候人過步篩的鍵。宏觀研究報告人工智能幫助申請人的另一種方式是關(guān)注申請人的擅長技能，這些技能可以擴(kuò)大申請人的潛在工作范圍。Vok給出的一個例子是，廚師的常工作涉及在高壓環(huán)境下管理大量人員，同時高效地管理時間，這套技能在飲務(wù)外許職位都有值iRcuier平使一種主動學(xué)習(xí)算法，試圖根據(jù)候選人迄今為止對他們所展示職位的興趣程度，了解哪些空缺職位對他們最有吸引力；他們在招聘方面使用類似的算法，了解招聘經(jīng)理正在尋找哪些類型的候選人。這些學(xué)習(xí)算法使申請人和宏觀研究報告在候選人申請了職位后，他們可能會與上一節(jié)中提到的聊天機(jī)器人進(jìn)行互動；自然語言處理技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了聊天機(jī)器人與求職者可以開展類似人類間互動的行為。該公司也闡述了聊天機(jī)器人的利弊，指出雖然它們在減少招聘過程中無意識的人類歧視方面很有用，但它們也有可能給候選人造成負(fù)面印象。這反映了一個更大的問題：當(dāng)候選人被人類與算法評時他在大度上識機(jī)人存？算法爬行和意外結(jié)果在美國和歐洲公司招聘過程的幾乎每個階段，人工智能驅(qū)動算法的介入程度都在增加。布魯金斯學(xué)會的亞歷克斯-恩格勒AlexEnler)將這種趨勢稱之為法爬行，包括在聘過程不同段擴(kuò)大法使用也包括在每個階段采用算法的公司所占比例的增加。在本報告中被采訪的大多數(shù)公司都認(rèn)為這個趨勢未來將更快、規(guī)模更大，并能使更多的合格候選人找到更好的工作。但是恩格勒也指出這種算法趨勢的演變速度比社會其果評速更快。幾乎所有受訪者都關(guān)注的是，采用人工智能驅(qū)動的算法是否會在招聘的過程中導(dǎo)致歧視的產(chǎn)生機(jī)器習(xí)法經(jīng)被為歧視洗因雖然依托公平的數(shù)字化運算過程，但依然可能會出現(xiàn)歧視。一些公司意識到了這種風(fēng)險，并意識到人工智能有可能導(dǎo)致比以前以人為主的招聘過程生多歧。如mbrcht和uke（209發(fā)，明是性中的SEM業(yè)廣，被法不例地示了在男性申請人，因為向年輕的女性申請人做廣告的成本較高，算法在成本與效率做優(yōu)。2023年4月9日為評估申請人而開發(fā)的人工智能工具在歧視問題上遇到了更復(fù)雜的情況。主技中在20年2發(fā)了份為算驅(qū)的聘工具：創(chuàng)新招聘還是加速殘疾歧視？的報告。該報告探討了對候選2023年4月9日算法評估在遵守《美國殘疾人法案》方面所面臨的挑戰(zhàn)，指出了不同的篩選工具可能通過多種方式加大對殘疾人士的歧視。由于許多人工智能評估工具采用視頻面試，一項關(guān)于自動語音識別軟件的研究發(fā)現(xiàn)，白人和非裔美國人的面試之間存在巨大的種族差異。此外，麻省理工學(xué)院媒體實驗的enerhaes項目示，種領(lǐng)先人工智能具在析皮膚較黑的人，尤其是皮膚較黑的女性圖像時表現(xiàn)較差。這些研究提出了關(guān)于在候選人評估中采用人工智能時引入歧視的嚴(yán)重問題，如果公司實施的人工智能解決方案違反了關(guān)于歧視的現(xiàn)有法律和法規(guī)，相關(guān)公司就要擔(dān)續(xù)任。宏觀研究報告在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，人們已經(jīng)認(rèn)識到在人工智能介入之前的招聘過程是存在歧視的（有證據(jù)表明對非白人工人和殘疾人以及其他群體存在長期的歧視，部分人群擔(dān)心人工智能的使用會加劇這些歧視。然而人們又都或或少地相信，正確應(yīng)用人工智能可以減少招聘中的歧視。恩格勒說，在向招聘中大量使用人工智能的過程中有機(jī)會“重新設(shè)置勞動力市場對工的種族、性別、殘疾和經(jīng)濟(jì)方面的歧視。而數(shù)據(jù)和信任聯(lián)盟（aaustliace）強(qiáng)調(diào)，他們正致力于利用人工智能來識別模型內(nèi)現(xiàn)有的歧視，并幫助他們的客戶實現(xiàn)多樣性和包容性目標(biāo)。對人工智能技術(shù)的審計開始逐步成為發(fā)展人工智能系統(tǒng)的必要步驟，但是如何進(jìn)行審宏觀研究報告雇傭與失業(yè)在招聘和人力資源行業(yè)，任何關(guān)于自動化的討論都會出現(xiàn)一個擔(dān)憂，那就是工作崗位流失的可能性。正如本報告前面所討論的，人工智能有能力將非常規(guī)工作自動化，如果人力資源部門使用人工智能算法來安排預(yù)約、審查簡歷、回答候選人的問題，那勢必會減少相當(dāng)多的人力資源崗位需。這種變化的后果是，人力資源人士可能需要更多或更深的專業(yè)技能。nded司的Cusey舉例下人資經(jīng)現(xiàn)在要解何人工智能的內(nèi)部和外部工具來管理其招聘信息的推廣。盡管許多職位發(fā)布平臺許免費布服，但大數(shù)都提了付費推廣職位機(jī)會以增加其職位曝光量。人工智能提供了一個機(jī)會，使之變得簡單并減少對招聘經(jīng)的要求不同網(wǎng)站有同的模：有使用按點付的式，即公司在每次點擊招聘信息時都要付費，而其他網(wǎng)站則使用“按申付費”的模式，即公司在每次收到申請時都要付費。這兩種類型的系統(tǒng)都要求招聘經(jīng)理設(shè)定每天的預(yù)算，以確定要花多少錢。這項工作對人力資源行業(yè)來說是一項新的工作，需要學(xué)習(xí)不同的系統(tǒng)，以及投資推廣工作崗位價。我們采訪的公司中也反映上述變化是招聘過程中采用人工智能的一個潛在好處。Penm公司的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人aeBaiedi強(qiáng)調(diào)，許多利潤微薄的公司正在尋求將人工智能作為提高招聘效率和降低2023年4月9日人力資源關(guān)成本一方式。把hem的能定位為助企確認(rèn)在哪個節(jié)需要動，在哪環(huán)節(jié)需人為預(yù)。通過個框，他既強(qiáng)調(diào)了人工智能可以使公司以更快的速度與更多的工人聯(lián)系，同時又將人力資源分配在更有價值的環(huán)節(jié)當(dāng)中，如說服某人接受已經(jīng)發(fā)出的招聘邀請。這種將人力資源部門的角色重塑為人工智能的管理者和“人顧問做，得聘程中某環(huán)更人2023年4月9日上面的討論回答了第三部分中提出的關(guān)于難以確定人工智能對就業(yè)數(shù)量影響的問題。盡管人工智能可能會使員工的生產(chǎn)力提高，并創(chuàng)造出需要人類干預(yù)的新任務(wù)，但是人工智能的發(fā)展最終可能會使目前由人執(zhí)行的許多任務(wù)自動化。雖然人工智能對就業(yè)數(shù)量的影響還不清楚，但它很有可能使力源門理更的務(wù)。人工智能和招聘的未來宏觀研究報告本報告所調(diào)查的公司被問及人工智能如何改變了招聘過程，許多公司指出，人工智能通過大規(guī)模執(zhí)行吸引、篩選和評估潛在員工的系統(tǒng)，從數(shù)量上改變了招聘現(xiàn)狀。人力資源職能并沒有改變，它仍然是為每個職位空缺尋找合適的人。人工智能已被作為一種工具應(yīng)用于現(xiàn)有的招聘工作；也有部分人樂觀地認(rèn)為，招聘過程中宏觀研究報告在調(diào)查過程中，幾家公司提到的可能發(fā)展方向是“數(shù)字證書”或“學(xué)習(xí)和就業(yè)記錄”，這些技術(shù)可以改善人工智能在今天所發(fā)揮的作用。教育、培訓(xùn)和技能的標(biāo)準(zhǔn)化電子記錄可以簡化人工智能如何將申請人與工作崗位相匹配，這將是一種更公平和更平衡的方式。當(dāng)然，這有賴于一個假設(shè)，即獲得這些記錄的過程本身是公平的。雖然人工智能在使用現(xiàn)有的簡歷和工作列表方面已被證明是有效的，但尚不清楚這些是否是匹配系統(tǒng)的最佳輸入。就招言，人智能對力資流程進(jìn)改造依存在很力。結(jié)論在與招聘領(lǐng)域公司的討論中，最重要的信息是，人工智能驅(qū)動的算法可以改善公司招聘過程中的幾乎每個步驟。事實上，一些公司在回答問題時，非常明確地系統(tǒng)闡述了招聘過程中的每個利益相關(guān)者，討論了每個人如何從更多的部署中受益。然而人工智能的采用是如此迅速，以至于企業(yè)可能沒有完全認(rèn)識到允許算法進(jìn)入人力資源部門的影響。公司應(yīng)該審核他們對人工智能工具的使用，以確保符合勞動法規(guī)和自身的道德標(biāo)準(zhǔn)。案例二：人工智能在倉儲業(yè)中的應(yīng)用2023年4月9日供應(yīng)2023年4月9日在20紀(jì)90代于新信技以許國際易制如額和關(guān)稅）的減少，越來越多的行業(yè)開始重新評估產(chǎn)品制造流程，供應(yīng)鏈管理成為一個重要領(lǐng)域。更專業(yè)化的供應(yīng)鏈通過降低中間產(chǎn)品和服務(wù)的價格提高公司利潤。消費者也從更低價的最終產(chǎn)品中受益。供應(yīng)鏈運作的核是流倉，在公之和消者送貨。當(dāng)能夠以較低成本提供中間投入的外部供應(yīng)商給公司帶來的收益超過了公司自己處理相關(guān)工作時，公司通常會采用外包，供應(yīng)鏈就會延長。因為供應(yīng)鏈通常采取深度整合網(wǎng)絡(luò)的形式，以主導(dǎo)公司為中心，其供應(yīng)商圍繞其運行，從而形成所謂的精準(zhǔn)生產(chǎn)、精準(zhǔn)零售和全球價值鏈的商業(yè)模式。精準(zhǔn)生產(chǎn)宏觀研究報告精準(zhǔn)生產(chǎn)是一種核心生產(chǎn)策略，由豐田公司在二戰(zhàn)后開發(fā)。它的目標(biāo)是減少中間零件和成品的庫存，嚴(yán)格地使商品的實時需求與供應(yīng)的數(shù)量相匹配。在大多數(shù)供應(yīng)鏈中，這需要在流程的每個步驟中進(jìn)行高度協(xié)調(diào)、嚴(yán)格管理資本和勞動力、關(guān)注質(zhì)量和影響產(chǎn)量的因素，這需要強(qiáng)大的物流支持系統(tǒng)。精準(zhǔn)生產(chǎn)始于汽車行業(yè)，隨后許多其他制造業(yè)和零售業(yè)都采用豐公部宏觀研究報告精準(zhǔn)零售像精準(zhǔn)生產(chǎn)一樣，精準(zhǔn)零售利用信息技術(shù)、自動化、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)以及物流和倉儲方面的創(chuàng)新，使供應(yīng)商的訂單與消費者在商店里購買的東西更緊密地結(jié)合起來。通過使用數(shù)以百萬計的條形碼標(biāo)簽掃描收集的銷售信息，零售商減少了囤積大量產(chǎn)品庫存的需要，從而降低了缺貨、減價和庫存帶本風(fēng)。全球價值鏈配額和關(guān)稅的減少，加上運輸成本的下降，使得國內(nèi)供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)變?yōu)槿騼r值鏈。在制造業(yè)中這意味著制造商將在全球生產(chǎn)商的零部件和組件中尋找應(yīng)。國生商的包被為岸包。供應(yīng)鏈的核心物流和倉儲在過去的幾十年里，隨著精準(zhǔn)生產(chǎn)、精準(zhǔn)零售和全球價值鏈在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的普，流倉的要性隨增。外自20紀(jì)80代以來，字術(shù)及工能的展已改了流和儲性。最初，倉庫只是一個儲存庫存的地方——庫存貨物可以在那里放很長時間。雖然倉儲需要跟蹤和管理東西放在哪里，但它并不要求關(guān)注如何在2023年4月9日必要時對貨物進(jìn)行快速存取和移動。然而，隨著精準(zhǔn)生產(chǎn)的進(jìn)行，倉庫變成了配送中心——一個有效跟蹤、處理和轉(zhuǎn)移中間或最終產(chǎn)品的地方。一些現(xiàn)代配送心被稱為履行中心（）2023年4月9日倉儲的重要性日益增加隨著精準(zhǔn)生產(chǎn)與精準(zhǔn)零售的發(fā)展，倉儲的經(jīng)濟(jì)重要性在過去幾十年中不斷增加。下圖說明了這一點，對于每個國家，第一個黑條顯示了該國2018由ACS第4訂版行倉和輸持活動產(chǎn)在國總產(chǎn)值的占比情況。下圖按照倉儲在018年總增加值中的重要性進(jìn)行排名，愛爾蘭倉儲占總增加值的0，美國是0，最高的是立陶宛的36％。對于每個國家，第二個藍(lán)條顯示了該國28年的總勞動力中倉儲部就比比時從倉工的動比例高為23。在所國，儲門是一重動部。宏觀研究報宏觀研究報告OECDSANtbse,國泰君安國際上圖還顯示，自1995年以來，倉儲相對于其他部門變得更加重要。例如，歐最的濟(jì)——國倉在增值中份從95年的10%增加到208年的18%。在美國，195年倉儲的增值份額為04，018年為07總的說自195來，儲發(fā)經(jīng)濟(jì)體中重性斷加這與應(yīng)的速張一致。我們可以從下組圖中總結(jié)推動倉儲重要性不斷增加的原因。下圖展示了樣本中五個最大的歐盟成員國（德國、法國、意大利、西班牙、荷蘭）和美國的輸?shù)膫}和持活動中均勞動產(chǎn)和平均動成本演變。從長期角度看，平均勞動生產(chǎn)率會隨著技術(shù)進(jìn)步而增加。如果勞動者的平均勞動生產(chǎn)率相對于平均實際工資增加，勞動份額（即工人的增值份額）將減少。反之如果每個工人的平均勞動生產(chǎn)率相對于平均實際工資降勞份就增加。下圖中的黑色實線展示了倉儲業(yè)每個雇員增加值的變化過程。例如，德國數(shù)據(jù)顯示，倉儲業(yè)的平均勞動生產(chǎn)率（即每個雇員增加值）在000年之前相對較低，然后在20002008年經(jīng)濟(jì)繁榮時期迅速增加到206年的峰值，在208010年的經(jīng)濟(jì)衰退期間降此后保持相對穩(wěn)定。2023年4月9日從長期來看，倉儲的均勞動生產(chǎn)率在91年至209年期間大幅加了38。淺藍(lán)色實線顯示了整個經(jīng)濟(jì)的平均勞動生產(chǎn)率的演變。黑和淺藍(lán)色實線走勢表明，與整個德國經(jīng)濟(jì)相比，倉儲業(yè)在短期內(nèi)更具順周期性，在長期內(nèi)有強(qiáng)的勞動生產(chǎn)率增2023年4月9日下圖中的虛線繪制了倉儲業(yè)（橙色虛線）和總體經(jīng)濟(jì)（綠色虛線）中每個雇員的勞動成本（根據(jù)生產(chǎn)力調(diào)整）的演變。例如，德國的數(shù)據(jù)顯示，從995年到019年，倉儲業(yè)的平均實際工資增長了8%。在200年之，倉業(yè)的均實際工與整經(jīng)濟(jì)變化相一。倉業(yè)的平實工增在1世初快，從205年到215為數(shù)，205年后次加。從期來看，儲業(yè)平均際工資增超過個經(jīng)濟(jì)的平均實際工資增長，再次表明倉儲業(yè)在德國經(jīng)濟(jì)中的重要性日益增。對所有的五個歐盟成員國，下圖顯示了過去三十年來各國的差異和相似之處主有：宏觀研究報告?zhèn)}儲業(yè)的平均勞動生產(chǎn)率在德國、法國和荷蘭有所增加，在西牙保持相對穩(wěn)定，在意大利則有所下降。在德國、法國和荷蘭倉儲業(yè)的平均勞動生產(chǎn)率的增長超過了整個經(jīng)濟(jì)的平均勞動生率的增長。這些歐洲國家倉儲業(yè)生產(chǎn)力的快速增長表明，隨著間的移倉業(yè)技宏觀研究報告?zhèn)}儲業(yè)的平均實際工資變化在各國之間不盡相同。德國的平均際工資增長最快（超過整個經(jīng)濟(jì)的增長），其次是荷蘭。法國平均實際工資長期保持不變，意大利和西班牙的平均實際工資所下。在除意大利以外的所有歐洲國家，平均勞動生產(chǎn)率的增長速度過了倉儲業(yè)的平均實際工資。這種生產(chǎn)力和工資增長的脫鉤現(xiàn)在倉儲業(yè)相比整個經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)更為明顯。這表明倉儲業(yè)的生產(chǎn)力長只部轉(zhuǎn)為工福。最后，下圖（f）板塊顯示了美國倉儲業(yè)和整個經(jīng)濟(jì)的平均勞動生產(chǎn)率和平均際資演。儲業(yè)平勞生在195至09間也增長了41，與經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)力高速增長趨勢一致。與此同時倉儲業(yè)的平勞生率平實際資呈類一趨勢與200年以來生力工增脫以及動份下形了鮮的比。宏觀研究報告2023年4月9日圖：歐盟成員國和的倉儲業(yè)平均勞動宏觀研究報告2023年4月9日OECDSANtbs,國泰君安國際倉儲中的算法管理倉儲業(yè)的生產(chǎn)力增長可是由技術(shù)或組織創(chuàng)新驅(qū)的。Dfani201）和ent（208）闡述了亞馬遜配送中心是如何圍繞四個核心流程運行的：接、存儲揀選包裝。收和存是進(jìn)貨過程的部分，揀選和包則構(gòu)出貨。具體言，首接收的工人進(jìn)入的品進(jìn)行拆包，并通過獨特的條形碼識別每個商品。然后，工人將商品存放在揀選區(qū)。揀選區(qū)通常是一個大型的多樓層區(qū)域，通常有數(shù)千個貨架。當(dāng)需要取回商品時，工人們穿過倉庫去揀選商品，并把它們搬運到包裝站。包區(qū)工對品進(jìn)包和標(biāo)，后商被往輸。Dlani（019）認(rèn)為收、存儲、揀選和包裝核心是產(chǎn)品條碼和各種類型的條碼掃描器。這些條形碼和掃描儀不僅用于統(tǒng)計庫存，還用于協(xié)助工人，并收集有關(guān)工人工作的信息。工人在開始工作時拿起一個便攜式條碼掃描儀，用它來掃描他們胸牌上的條碼，然后登錄到工作系2023年4月9日統(tǒng)。隨后掃描儀在工人和管理層之間進(jìn)行協(xié)調(diào)，分配任務(wù)，傳達(dá)命令，并監(jiān)控作。這似于工經(jīng)中算法管形，條形掃描儀通常用于收集和使用數(shù)據(jù)的手機(jī)應(yīng)用程序所取代。大多數(shù)情況下，這些企業(yè)的算法本身是不透明的，而且工業(yè)保密和不披露協(xié)議禁止對其進(jìn)行訪問。此難這算進(jìn)行2023年4月9日基于對亞馬遜倉庫工人采訪，Dfani2021述了亞馬遜位于意大利北部小鎮(zhèn)某個倉庫中揀貨員的工作。揀貨員拉著小車在貨架間行走，小車上放著一個箱子，她需要按規(guī)定挑選出所需要的貨物。一旦某件物品被揀選，揀貨員就用條形碼掃描儀掃描該物品的條形碼。條碼掃描器記錄、批準(zhǔn)并向揀選者傳達(dá)她要揀選的下一件物品。它還記錄了取走貨物在貨架的位置和揀貨員完成任務(wù)的時間。這種形式的算法管理的效果是輔助了工人的工作：如果沒有算法的幫助，沒有一個人可以有效地瀏覽幾千個貨架的區(qū)域來挑選貨物清單中的貨物。此外，算法管理通過要求揀貨保持快的亞遜速（一個人能，但必盡可能地走進(jìn)步高動率。宏觀研究報告然而數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)帶來倉庫運營效率的提高，也讓倉庫工人付出了代價。由于倉庫工人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是由算法和管理人員（他們通常不在倉庫工作，而是在某個遙遠(yuǎn)的全球總部）管理，倉庫工人對他們所做的任務(wù)失去了決定權(quán)。算法可以決定工作的節(jié)奏和內(nèi)容，而工人們只能猜測管理人員正在提取什么數(shù)據(jù)，或使用什么分析方法來組織和監(jiān)督他們的活動。為了說明亞馬遜的況，Dfani2021）如下：技術(shù)決定了亞馬遜的工作節(jié)奏。它被用來提高工人的生產(chǎn)力，使任務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化，促進(jìn)工人流動，并最終獲得對勞動力的絕對控制。工人們敏銳地意識到他們與機(jī)器關(guān)系的不平衡性，同時他們也知道倉庫需要他們做最終的工作。正如一位經(jīng)理所說的那樣，技術(shù)可以編纂、理解和宏觀研究報告?zhèn)}儲業(yè)的工作條件一方面，倉庫仍然需要依賴人來進(jìn)行更有效率的接收、儲存、揀選和包裝工作。另一方面，工人也需要依賴算法，來了解商品的實時狀態(tài)（如存儲位置等。總而言之，工人和算法管理在今天的倉儲業(yè)中是必須共的。然而Wod（2021）認(rèn)為，工人和算法之間的平衡可能越來越傾向于算法。在剛剛的統(tǒng)計中，除意大利外的所有歐洲國家，倉儲業(yè)以犧牲倉儲工人的平均報酬為代價，收益越來越多地流向股東。導(dǎo)致這個現(xiàn)象出現(xiàn)的原因可能是算法應(yīng)用的推廣以及工人議價能力的下降。Dlani（01）認(rèn)為，算法管理意味著倉庫工人只需要接受最少的培訓(xùn)就能完成他們的工作，這相當(dāng)于只需要幾個小時就可以將新的員工培訓(xùn)成揀貨員。這使倉庫既能夠長期維持高周轉(zhuǎn)率，又能在銷售量突然激增的情況下，及時獲得所需的靈活勞動力。但是最大限度地減少培訓(xùn)和工人流動的成本是不可行的：管理層還需要確保工人和倉庫的算法之間有一個穩(wěn)定且相對和諧的關(guān)系。為了進(jìn)一步安撫工人的情緒，亞馬遜提出了“努力工作享樂等號創(chuàng)造作所化。結(jié)論2023年4月9日在過去的幾十年里，隨著精準(zhǔn)生產(chǎn)、精準(zhǔn)零售和全球價值鏈在全球經(jīng)濟(jì)中傳播，倉儲的重要性也在增加。目前在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中，僅倉庫就2023年4月9日數(shù)就總業(yè)的1至2。外自0世紀(jì)80年代以來，數(shù)字技術(shù)以及最近人工智能的發(fā)展，改變了倉儲的性質(zhì)。倉庫業(yè)迭代的標(biāo)志是平均勞動生產(chǎn)率和均際工資的增加。然而，平均勞動生產(chǎn)率的增長超過了平均實際工資的增長，導(dǎo)致倉儲業(yè)工人勞動占比的下降。在現(xiàn)代倉儲中心，這可能是由于使用了算法管理，加上員工議價能力的降低，使得倉儲業(yè)的發(fā)展開始對工人的利益構(gòu)成了挑戰(zhàn)。隨著人工智能的進(jìn)步，倉儲業(yè)的未來可能會趨向于完全獨立于工人的算法管理系統(tǒng)。不使用人類勞動力，完全自動化的倉庫被稱為暗倉，暗倉味著所算法管帶來的儲生力的提已經(jīng)可全替代工人。雖然不確定在未來是否大多數(shù)倉庫會成為暗倉，但目前為倉儲開發(fā)的人工智能技術(shù)是趨向自動化的，而不是增加人類的勞動份額。宏觀宏觀研究報告人工智能的推廣的確為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了許多機(jī)會。在過去的十年里，自然語言處理和計算機(jī)視覺方面取得的進(jìn)展使人工智能開始進(jìn)入原本只有人類才能勝任的領(lǐng)域。由于人工智能可以擴(kuò)大規(guī)模和降低成本、吸收和處理大量的數(shù)據(jù)、幫助做出更好的決定，因此世界各地的公司正在加速推廣采用人工智能。所有這些變化過程都有可能會創(chuàng)造出新的工作崗位，果有工能這些作位不存的。但是人工智能也帶來了一些挑戰(zhàn)。由于人工智能現(xiàn)在已經(jīng)可以處理非日常工作（包括高技能要求工作中的任務(wù)，因此大量的勞動力可能會受人工智能的影響。人工智能對勞動力市場的主要風(fēng)險在于