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1. 简介人工智能的最新发展似乎将给经济带来巨大变化，包括通过雇主要求的工作。但这些影响不会统一地感受到——某些工人会比其他工人受到更大的影响。在本文中，我们从两个维度记录了工人接触人工智能的变化：地理位置和教育程度。我们使用来自职业信息网络 (O*NET) 的工作活动数据来定义职业人工智能接触，该网络是美国劳工统计局 (BLS) 的产品。这些数据使我们能够根据预期的人工智能接触对职业进行排名。我们将职业人工智能接触率排名在前四分之一的工人定义为“高度接触”。在第 2 节和第 3 节简要概述了我们预计人工智能将如何以及为何影响工人并总结了当前文献之后，第 4 节简要描述了我们的方法，附录 A 提供了进一步的细节。我们强调，我们的衡量标准仅确定对人工智能的“接触”。目前尚不清楚人工智能对这些职业的工人会产生多大程度的积极影响（即提高生产率，从而在不大幅减少就业的情况下提高工资）或负面影响（即大幅减少就业，工人与人工智能竞争导致实际工资下降）。两种情况都有可能发生。在第 5 节中，我们提供了描述性统计数据，显示了我们对职业人工智能暴露的衡量标准如何因年龄、种族和教育等人口和社会经济特征而异。在第 6 节中介绍的地理分析中，我们表明，人口密度高地区（即城市）的工人更有可能从事高度暴露于人工智能的职业。在暴露最严重的地区，从事高度暴露职业的工人比例是暴露最少地区的四倍多。我们的结果表明，东海岸北部城市的工人尤其容易受到人工智能的影响。不过，这种关系可能会随着时间的推移而减弱，因为我们发现高度暴露的工作和那些可以完全在家完成的工作之间存在很大的重叠。在第 7 部分中介绍的教育分析中，我们表明不同教育程度的人在 AI 接触方面存在很大差异，拥有至少学士学位的人接触 AI 的几率要高得多。这些结果与其他研究（例如 Kochhar 2023）一致。然而，与之前的研究不同，我们的教育分析主要关注学士学位持有者在 AI 接触方面的差异。特别是，我们记录了不同学习领域（即大学专业）1 的职业 AI 接触方面的显著差异。处于较高端的是 STEM 专业，例如工程学，目前在职的学士学位持有者中有 50% 以上从事高接触率的职业。另一个极端是护理和教育专业的接触水平非常低——有些专业不到 10%。这些专业的职业 AI 接触率甚至低于人类的平均水平
不同地理区域和教育程度的人工智能职业接触情况
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