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采用生成AI将在美国物流劳动力中产生不同的影响
概述生成的人工智能有望深刻地重塑劳动力市场，就像以前的自动化浪潮一样，但存在明显的差异。与早期的技术（例如计算机化）不同，这些技术主要是自动化的常规管理任务或机器人技术，它影响了制造环境中的手动任务，生成的AI针对认知任务。以市售的大语言模型或LLMS为例，[…]在美国物流员工中，生成型AI的采用将对公平增长产生不同的影响。
来源:华盛顿公平增长中心信息概述
生成的人工智能有望像以前的自动化浪潮一样深刻地重塑劳动力市场，但存在明显的差异。与早期的技术（例如计算机化）不同，这些技术主要是自动化的常规管理任务或机器人技术，它影响了制造环境中的手动任务，生成的AI针对认知任务。
以市售的大语言模型或LLM（例如GPT-4）为例，生成的AI可以执行传统上依赖人类判断的复杂，非标准化功能。这包括诸如实时调度，运输资源的动态重新路线以及在物流操作中解释客户查询之类的任务。确实，主要的全球物流提供商已经成功利用了生成的AI来自动化重复的认知任务，从而产生了显着的操作效率和响应能力。此外，物流部门的公司还利用生成AI来自动化海关文档，简化库存管理和优化货运网络。
尽管生成AI可以增强传统的物流流程（从需求预测和供应商谈判到网络设计和合同分析），其更广泛的含义取决于工人的任务和经济激励措施。供应链和物流中的职业，尤其是那些涉及常规但认知密集的任务（例如计费，工资和数据输入）的职业，以实现潜在的破坏。
美国物流部门的劳动力特征
表1
在这些子行业中，就业集中在少数关键职业中。重要的是，AI暴露的潜在影响可能集中在这些职业中。表2概述了运输和仓储行业的就业最大职业的概述。 （请参阅表2。）
表2
定义AI暴露
图1
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