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在过去十年中，人工智能 (AI) 已成为一种潜在的通用技术 (Cockburn 等人 (2019))。在机器学习进步的推动下，各个领域的预测成本开始加速下降 (Agrawal 等人 (2018a))。这引发了一些有趣的问题：人工智能将在哪些领域得到采用，以及它对就业和企业的潜在颠覆性影响 (Gans 和 Leigh (2019)、Frey 和 Osborne (2017)、Brynjolfsson 和 McAfee (2017))。到目前为止，我们对人工智能采用的概念主要在任务或决策层面上运作 (例如，Frank 等人 (2019)；Acemoglu 和 Restrepo (2018))。例如，为了预测人工智能对就业的潜在影响，已经进行了大量练习，旨在识别受人工智能威胁的工作、构成威胁的工作的任务以及自动化对工作场所的更普遍影响（Webb（2020）；Brynjolfsson 和 Mitchell（2017）；Brynjolfsson 等人（2018）；Felten 等人（2018））。尽管如此，一些人质疑这种任务级别的关注是否合适。Bresnahan（2020）认为人工智能是一种信息技术，传统上这种技术需要组织重新设计才能全面采用。这在早期 IT 的采用模式中显而易见（Bresnahan 和 Greenstein（1996）；Bresnahan 等人（2002）；Aral 等人（2012）；Dranove 等人（2014））。 Bresnahan (2020) 质疑了可以在任务层面分析 AI 采用情况的观点，而与任务所在的组织环境无关。Bresnahan 将组织的模块化程度确定为 AI 采用的预测指标。当一个组织是非模块化的时，改变一个部分的决策性质（就像采用 AI 时会出现的情况一样）可能需要改变其他地方的决策和实践。他认为，整个非模块化组织都需要进行调整，这可能会阻碍 AI 的采用。相反，Bresnahan 预测 AI 将主要在现有的模块化组织中采用，并且只有在其他组织被重新设计为模块化时，AI 才可能被采用。我们建立了一个模块化在 AI 采用中的作用模型。我们考虑一家公司，其价值来自两个决策（类似于任务）的结果。模块化是指公司从一个决策中获得收益的程度，即使这两个决策没有正确对齐。在基线模型中，决策者不知道外部状态，因此不知道正确的操作。因此，他们选择最有可能正确的操作。无论模块化程度如何，决策者都没有必要进行沟通。他们总是做同样的事，而且通常是正确的，但并非总是正确的。
人工智能的采用和系统范围的变革
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