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生成的AI技术（例如Chatgpt，Gemini和Midjourney）近年来取得了显着进展。最近的文献记录了Chatgpt对其具有强大专业知识（可用于广泛培训数据集）的领域的生产率的积极影响，例如英语和Python/SQL编程。但是，文献仍然限制在Chatgpt在其能力仍可以进一步增强其功能的领域的表现。在本文中，我们要求参与者使用较不常用的编程软件包（特别是STATA）执行非英语语言（特别是泰语）和数学和数据分析任务的编写分析任务。调查结果表明，平均而言，在完成任务的分数和时间方面，参与者使用Chatgpt表现更好。但是，一项详细的检查表明，34％的参与者在编写分析任务方面没有改善，而在使用CHATGPT时，42％的参与者在数学和数据分析任务方面没有改善。进一步的调查表明，通过计量经济学等级的代理，更高的能力参与者是在使用CHATGPT时在编写分析任务方面表现较差的参与者。我们还发现证据表明，具有更好数字技能的参与者在ChatGpt方面表现更好。这项研究提供了有关生成AI影响的见解。因此，相关各方可以就适当的策略，政策和教育制度做出明智的决定。它还强调了人类技能在解决和补充AI局限性方面的关键作用。JEL代码：A20，D24，J24，O33关键字：CHATGPT，生成AI，大语言模型，劳动生产力
实验生成ai
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