最近的进步,人工智能(AI)恢复新技术对就业的影响的争论(例如弗雷和奥斯本2017、2020和阿西莫格鲁2021)。一波又一波的创新通常是伴随着焦虑未来的工作。这种担忧依然存在,尽管历史记录表明,先前的劳动力成为多余的担忧被夸大了(例如。奥特2015 Bessen 2019)。这是因为技术的潜在负面影响就业一直是抵消了增加生产力和创造新的任务。它仍然是一个悬而未决的问题如果可以从AI-enabled预期技术相同。
现有证据在人工智能和就业
AI突破已经在许多领域。这些包括机器人技术的进步,监督和非监督学习,自然语言处理、机器翻译、或图像识别,在许多其他的活动,使人类劳动在非常规任务的自动化,在制造业也服务(如医疗咨询或编写代码)。人工智能是这样一种通用的技术,可以在几乎所有职业自动化工作。它与其他技术如电子计算机化和工业机器人在一组有限的任务实现自动化通过实现manually-specified规则。
现有的经验证据的总体效果AI-enabled技术对就业和工资仍然在发展。例如,费尔et al .(2019)和阿西莫格鲁et al。(2022)认为职业更容易受到人工智能经验对就业没有明显影响。然而,阿西莫格鲁et al。(2022)发现AI-exposed机构减少non-AI和总体招聘,这意味着人工智能中代替人类劳动的一个子集的任务,而创建新任务。此外,法尔顿et al .(2019)发现,职业影响人工智能经验的工资不多,但积极的改变。在一个不同的注意,韦伯(2020)认为,AI-enabled技术可能影响高技能工人的更多,在与软件或机器人。本文献主要集中在美国。
最近Vox列(Ilzetzki和耆那教2023)讨论调查结果从一个专家小组AI对就业的潜在影响在许多高收入国家。大部分小组成员认为人工智能不太可能影响未来十年的就业率。
我们的研究
在最近的一篇论文(Albanesi et al . 2023年),我们检查AI-enabled技术和就业之间的联系的股票在2011 - 2019年期间16个欧洲国家。样本期间恰逢深度学习的应用,如语言处理、图像识别算法的推荐,欺诈检测。那些更有限的范围比当前生成ChatGPT等人工智能模型。深度学习应用程序然而革命和仍然引发担忧他们的工作的影响。我们使用数据在三位数的职业水平(根据国际标准职业分类)从欧盟统计局的劳动力调查和两个代理的潜在AI-enabled自动化,借用了文学。第一个代理是AI职业影响由法尔顿et al .(2018)和费尔et al .(2019),连接特定的应用人工智能的进步为每个职业能力要求中描述O *网。第二个是一个测量任务和职业暴露的AI,由韦伯(2020)通过量化的文本重叠AI专利描述和职位描述从O *网。
根据这些数据,23至总就业的29%在欧洲国家在职业高度暴露于AI-enabled自动化(上tercile暴露措施)。这些职业大多采用高技能,高薪的工人,与其他技术相比等软件。
主要结果
我们发现一个积极联系AI-enabled自动化和就业的变化合并样本股票的欧洲国家,无论代理用于样本的欧洲国家。据韦伯提出的人工智能曝光指示器(2020),移动25百分位数沿着暴露在人工智能的分布与增加sector-occupation就业份额的2.6%,而使用提供的测量法尔顿et al .(2018、2019)估计增加sector-occupation就业的份额是4.3%。估计系数由虚线显示在左边和中间列的图1。
图1暴露在技术和就业股价的变化,通过技能和年龄
源:Albanesi et al。(2023)。
笔记:回归系数测量的影响接触技术就业份额的变化。ISCO 3位数的职业*部门每个观察细胞。观察被细胞加权平均劳动力供给。包括部门和国家假人。示例:16个欧洲国家,2011年到2019年。系数对整个样本由水平虚线显示。酒吧显示的系数估计的子细胞的平均受教育程度低,中间,和上分别tercile教育分布(第一行)和细胞的员工平均年龄较低,中部和上部tercile分别的工人年龄分布(第二行)。系数是统计学意义至少在10%水平是绘制在黑暗的阴影颜色。
自动化提供商也可能引起的变化相对股票的就业技能分布,从而影响收入不平等。文献工作分化routine-intensive表明中等技术工人工作岗位被电子计算机化(例如奥特et al。2003年,美好的et al . 2009年)。相比之下,人们通常认为AI-enabled自动化更可能补充或更换工作雇佣高技能劳动力的职业。
面板(a)和(b)在图1中显示的估计系数之间的关系变化的就业和教育terciles AI-enabled自动化。重要的系数是绘制在黑暗的阴影颜色。没有显著改变就业相关的股票AI接触的职业的平均受教育程度在中低terciles。然而,对于高技能tercile,我们找到一个积极的和重要的协会:移动25百分位数沿着暴露在人工智能的分布估计与增加sector-occupation就业份额的3.1%使用韦伯的AI暴露指标,和6.7%的使用测量法尔顿等。面板如图1 (c)和(d)报告terciles估计年龄。AI-enabled自动化似乎更有利于那些雇用相对年轻工人的职业。不管AI指标使用,估计系数的大小对年轻组双打,其余的组。
因此AI-enabled自动化与就业增长在欧洲,这主要是对高技能职业和年轻的工人。这确实是与证据从先前的技术浪潮,当电子计算机化中等技术工人的就业的相对份额下降导致两极分化。我们也找不到这方面的证据分化模式样本时检查影响software-enabled自动化软件代理的风险敞口,韦伯(2020)。面板(c)和(f)在图1中显示的估计系数。软件投资和就业之间的关系变化是null合并样本,和我们不确定证据的软件取代常规中等技能的工作。在年龄组、核心和老员工开车的负面影响接触股票软件职业的就业。
尽管就业结果股票,我们并没有发现显著影响工资AI或软件曝光,除了费尔腾等人,这表明职业更容易受到人工智能稍差的工资增长。
我们的结果显示各国异构模式。AI-enabled自动化对就业的积极影响着各个国家只有少数例外。然而,当我们讨论本文的大小估计各国之间差异极大,可能反映了不同的基本经济因素,如技术扩散的速度和教育,而且产品市场监管水平和就业保护法(竞争)。
总结
总之,深度学习繁荣的2010年代,职业可能更容易受到AI-enabled技术在欧洲增加了就业份额。这是特别的职业相对更高比例的年轻和熟练工人。工资,证据尚不明朗和中性之间的不同,有些负面影响。这些结果需要谨慎对待。AI-enabled技术继续发展,采用和大部分的就业和工资的影响尚未实现。
作者注:作者的观点是,不一定反映欧洲央行的银行(Banco de Espana或欧元系统。
引用
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