人工智能(AI)正迅速改变经济和社会。人工智能已经重塑对技能的需求(雷斯特雷波et al . 2018年,Taska 2020),和AI-driven产品和服务已经成为人民日常生活中不可或缺的一部分,尽管他们可能没有完全意识到它((2019)。
AI通常被认为是一个通用的技术(GPT)有可能带来显著改善采用者(Brynjolfsson et al . 2018年)。它可以发挥重要作用在解决社会挑战,如健康和气候变化,通过培育突破性的创新(Agrawal et al . 2018年)。虽然人工智能带来了重大机遇提高生产力和幸福,这也带来了风险——例如,对金融市场来说,不平等和民主价值观(挑出2018年Pastorello et al . 2019年,阿西莫格鲁2021)。
尽管人工智能在经济和政策辩论的中心(甘斯等。2018年,Bholat 2020),实证研究对其扩散在公司德赢vwin官网手机登录仍然是有限的,特别是在国际层面(见阿西莫格鲁等。2022年在美国的证据,和卡尔维诺丰达涅利2023更全面的文献综述)。
各国公司的肖像使用人工智能
基于数据来自11个国家的代表,我们最近的分析(卡尔维诺和丰达涅利2023)侧重于公司使用人工智能的特点,互补资产的作用,人工授精技术和生产率之间的联系。
我们的研究是基于分布式微数据的方法,利用一种常见的由经合组织统计代码,以分散的方式执行公司级的官方调查,由于各国的专家合作的背景下人工智能扩散项目。
这些数据源的共同特征是其高度的代表性和存在信息数字技术的使用企业——特别是包括人工智能——结合公司特点和成果,包括就业和营业额,允许建立一个代理的劳动生产率。分析集中在11个国家:比利时、丹麦、法国、德国、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、葡萄牙和瑞士。进一步的信息数据,调查问题,定义可在卡尔维诺和丰达涅利(2023)。
越野分析进行了开创性的使用一个共同的统计代码,由经济合作与发展组织(OECD),然后以分散的方式运行在特定国家的调查由国家专家。国家输出然后用于越野分析,进行一致性检查和元数据验证步骤与来自各个国家的专家密切合作。
AI的越野模式的分析突出了五个关键的发现企业所用。
公司规模
人工智能使用更为普遍大公司。这可能是贴切地与他们更高的禀赋或相关功能互补使用无形资产和其他资产需要充分利用人工智能的潜力。这是显示在图1中,突出了人工智能的股票之间的积极关系各国使用和公司大小类。
图1AI使用公司的股票大小类:越野的发现
笔记:基于数据,比利时,丹麦,法国,德国,以色列,意大利,日本,韩国,葡萄牙和瑞士。人工智能的轴显示股票的排名的用户。圈的大小成正比的国家数量的关系。看到卡尔维诺,丰达涅利(2023)的额外细节。
源:论述基于卡尔维诺和丰达涅利(2023)。
公司的年龄
年轻的公司往往有更高的人工智能使用股票。初创企业更有可能引入更激进的创新,特别是在新的技术范式的出现。
公司部门
信息通信技术和专业服务部门最高的股票AI用户。这表明,人工授精技术还没有在所有经济部门的均匀分布。考虑到人工智能是在较早阶段的扩散,这表明其全部潜力作为一个GPT尚未完全实现。
公司的互补资产
使用AI显著的存在有关互补资产ICT技能和培训等公司级的数字能力(由其他数字技术的使用代理),和数字基础设施。更一般的技能和创新活动似乎也积极与人工智能相关使用。
公司的生产力
平均而言,用户往往是人工智能更有成效比,与生产力溢价被大公司中更为明显。但这似乎并没有反映了单独使用人工智能。
事实上,上述互补资产,尤其是那些有关数字转换,发挥关键作用的生产力优势AI用户。回归分析时考虑了他们的角色,如图2中突出显示,AI用户的生产力溢价明显减少或消失,而互补资产仍明显与生产力。
图2人工授精技术和劳动生产率:互补资产的作用
笔记:基于回归的系数(日志)劳动生产率(因变量)AI使用和额外的控件。在右侧面板中互补资产的角色也考虑在内。看到卡尔维诺,丰达涅利(2023)的额外细节。深绿色:关系是积极和重要的;浅绿色:较低的关系是积极和重要的大小对左侧面板。
源:论述基于卡尔维诺和丰达涅利(2023)。
我们的研究是最近其他经合组织的补充分析人工智能扩散在公司基于微数据。这些包括Dernis et al。(2023),其重点是公司和大学人工智能网上银行出现在四个国家,和工作,卡尔维诺et al .(2022)结合了微数据的不同来源(知识产权、在线招聘信息、网站和公司财务)识别和描述不同类型的人工智能采用者在英国。
政策讨论
上面列出的证据表明,一些公司——那些大,有更高的数字能力,已经可能更有效率——目前是利用人工智能更加紧凑。初步证据表明一个国家(法国)似乎也强调,一些更直接的人工智能对生产率的影响可能开始新兴公司,开发自己的智能算法,可能具有更高的数字功能和补充资产。
两极分化的采用人工智能,主要是更大的和更有效率的公司,结合人工智能的作用在加强他们的优势可能意味着现有的领导人和其他公司之间的差距可能会扩大在未来,与相关影响社会的结果。
在这种背景下,决策者可以在培养一个起到至关重要的作用包括数字转换通过一个广泛的政策组合,激励和影响能力和捕获在政策领域的协同效应。
这将不仅包括措施提高对新技术的认识和发展企业的吸收能力,还提供相关信用工具,促进竞争,提高知识生产和分享,并加强数字基础设施和技能的基础。
关注这些互补的政策领域可能使AI使用和其回报更广泛分布在公司和部门,促进包容性数码转型时代的人工智能。
作者注:此文表达作者的,不能归咎于经合组织或其成员国。请参阅卡尔维诺和丰达涅利(2023)额外的细节和笔记。
引用
阿西莫格鲁、D (2021),“不受监管的人工智能的危险”,VoxEU.org, 11月23日。
阿西莫格鲁、D、G安德森,D Beede et al。(2022),“自动化和劳动力:公司级的观点从2019年度业务调查”,经济研究中心工作论文22-12,美国人口普查局。
Agrawal, J麦克海尔,Oettl (2018)。“干草堆发现针:人工智能和重组增长”,人工智能的经济学:一个议程,NBER章,页149 - 174。
Bholat D (2020),“机器学习和人工智能的影响英国经济”,VoxEU.org, 7月2日。
布林E、D岩石和C Syverson(2018),“人工智能和现代生产力悖论:预期和统计”的冲突,人工智能的经济学:一个议程NBER章,页。
23-57。
布林E、D岩石和C Syverson(2021),“生产力j曲线:无形资产如何补充通用技术”,美国经济日报:宏观经济学13 (1):333 - 372。
卡尔维诺,F、L Samek M Squicciarini和C莫里斯(2022),“识别和描述AI采用者:基于大数据的新方法”,经济合作与发展组织科学、技术和行业工作报告2022/06。
卡尔维诺,F和L丰达涅利(2023),“各国的肖像AI采用者:公司特点,资产的互补性和生产力”,经济合作与发展组织科学、技术和行业工作底稿,2023/02。
Danielsson J (2017),“人工智能和稳定的市场”,VoxEU.org, 11月15日。
L Moussiegt Dernis H F卡尔维诺,D那霸,L Samek和m . Squicciarini (2023)。”使用在线数据识别人工智能的演员”,经济合作与发展组织科学、技术和行业工作底稿,2023/01。
甘斯J戈德法布和Agrawal, (2018),“人工智能的经济政策”,VoxEU.org, 8月8日。
,S, G Calzolari V Denicolo和E Calvano (2019),“人工智能算法的定价,勾结”,VoxEU.org, 2月3日。
雷斯特雷波P D奥特尔,J黑兹尔和D Acemoğlu (2021),“人工智能和工作:证据来自我们空缺”,VoxEU.org, 3月3日。
(S (2019),“人工智能标签:标准的作用在新技术的扩散”,VoxEU.org, 12月5日。
Taska B S Samila J阿扎尔,M,发动机是否有和L Alekseeva (2020),“人工智能技术在劳动力市场的需求”,VoxEU.org, 3。
