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人工智能和知识密集型劳动力
摘要 本论文研究了人工智能 (AI) 对瑞典劳动力市场的影响。人工智能对知识密集型劳动力的影响尤其令人感兴趣，因为这是一个受人工智能影响更大的群体。理论预测人工智能将使工作任务自动化，同时导致经济中引入新任务。利用职位空缺数据，该论文通过研究机构接触人工智能的两种不同影响阐明了这一主题。首先，研究对劳动力雇用的影响，将劳动力分为工作任务与人工智能相关的劳动力组和工作任务与人工智能无关的劳动力组。其次，测试对机构对非人工智能劳动力所需技能变化的影响。这两个问题都旨在确定劳动任务是否确实被人工智能自动化，以及是否引入了新的工作任务。结果表明，接触人工智能的企业增加了非人工智能劳动力的雇用。此外，研究发现，接触人工智能与所需技能数量的减少有关。知识密集型企业和职业与接触人工智能的关系似乎略弱。结果的解释是，一些人工智能自动化正在发生，尽管不足以引起劳动力市场的重大变化。
Bangsamoro上的劳动力市场信息
日本政府正在为BARMM或Aspire Initiative的高级人类安全提供帮助，以解决Bangsamoro和平进程的退役和正常化方面，通过应对小型武器和轻型武器（Salws）的挑战（Salws）的挑战，并通过为前战斗机和前私人手持私人武装人员和Pag的成员（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）（PAG）。这是由开发计划署菲律宾实施的。该倡议是通过与和平，和解与团结顾问办公室（OPAPRU），摩洛伊斯兰解放阵线（MILF）和联合正常化委员会（JNC）的磋商开发的。
人工智能对劳动力市场的影响
2024 年 11 月 SAM SHARPS THOMAS SMITH JAMES BROWNE OLIVER LARGE RHEA SUBRAMANYA PEICHIN TAY DANAE ELLINA ISABEL ATKINSON JESS LYTHGOW RITHIKA MURALIDHARAN
经济机会 - 劳动力 - 南非-Harambee
解决方案和合作伙伴Harambee青年就业加速器（一家非营利性社会企业，参与Google的数据解决方案的变更计划，与南非的年轻人与入门级工作机会相匹配，利用技术帮助年轻人克服他们在寻找工作时面临的障碍。为了提高整个南非就业市场的可见性，Harambee使用机器学习来从外部合作伙伴来源中确定相关机会，并将其汇总为年轻人浏览。通过在SA青年中担任主持人合作伙伴的角色，这是一个在线平台，该平台汇集了许多合作伙伴，以创建一个单一的国家网络，以允许年轻人获得各种工作和熟练的机会 - 并让雇主免费获得年轻敬业的求职者 - 免费。
电池劳动力挑战
关于电池劳动力挑战：电池劳动力挑战赛（Battchallenge）是由美国能源部（DOE）和Stellantis赞助的大学工程竞赛，由Argonne National Laboratory管理。Battchallenge是35年以上高级车辆技术竞赛（AVTC）的一部分。AVTC是DOE的一系列多年汽车工程竞赛，DOE为未来的汽车工程师和行业领导者提供的旗舰劳动力开发计划。他们的最新竞争，电池劳动力挑战赛是一项全面的电动汽车和电池劳动力开发计划，通过建立一个教育生态系统来培养多样的人才管道，该系统为高中毕业生，职业和过渡工作者提供培训和教育，以及可以为北美电池行业远足充电的技术人员。
提交内容：人工智能对加拿大劳动力的影响
加拿大的慈善行业每年为经济活动贡献 1,920 亿加元，占我国 GDP 的 8.3%。我们每年雇用 250 万人，每 10 个加拿大人中就有 1 个在慈善机构或非营利组织工作。我们的劳动力中有 77% 是女性、47% 是新移民，35% 是原住民和有色人种。自疫情爆发以来，我们行业面临着来自慈善机构和非营利组织的服务需求持续增长的问题。当前的负担能力危机给捐款带来了压力，并产生了新的和增加的服务需求。1 目前的运营成本很高：通货膨胀影响了项目供应成本；保险目前购买成本更高或更难获得；各组织正在争夺人才并留住他们。Imagine Canada 发布的研究表明，我们行业的劳动力正在老龄化。2 可持续的劳动力规划要求组织吸引接受过人工智能使用培训的年轻一代工人。
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。
2020-2029 年航空安全劳动力计划
AVS 继续聘用安全专业人员，提供适当的培训以充分利用员工的多样化技能。通过结合创新的基于网络的培训 (WBT) 和传统的基于课堂的教学，AVS 为其员工做好准备，以满足动态航空环境的未来需求。此外，我们还瞄准在人为因素、系统安全工程、软件工程、制造和工业工程、数据分析和科学以及国际安全标准方面具有专业知识的人员。AVS 仍然专注于建立和维护一批准备在组织内承担越来越大责任的熟练员工。AVS 倾向于雇用职业生涯后期的人。因此，关键任务职业（例如航空安全检查员 (ASI) 和航空安全工程师 (ASE)）拥有最高的平均劳动力年龄和最低的平均任期，这反映了从行业中雇用经验丰富的员工。
Chris Hyams — 劳动力人工智能洞察论坛
当今职场上，最大的问题莫过于人工智能会创造还是摧毁就业机会，以及这种颠覆会以何种形式出现。9 月，Indeed Hiring Lab 3 的经济学家发布了第一轮研究报告，研究哪些行业最有可能受到 ChatGPT 等生成式人工智能技术的影响。他们分析了来自 5500 多万条 Indeed 招聘信息的 2600 项技能，以评估 ChatGPT 执行每项任务的能力。研究发现，近 20% 的工作具有“高曝光率”，生成式人工智能在执行该工作所需技能的 80% 或更多时被评为“良好”或“优秀”。另外 45% 的工作具有“中等曝光率”，人工智能可以有效执行 50% 到 80% 的必要技能。总而言之，近三分之二的工作所需技能中有一半以上都可以由生成式人工智能完成，至少可以相当好地完成。