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普华永道 2024 年人工智能就业晴雨表
资料来源：普华永道对 OECD 数据的分析，Felten 等人 (2021)。Felten 等人 (2021) 的《人工智能职业暴露 (AIOE)》构建的人工智能职业暴露 (AIOE) 评分并衡量职业对人工智能近年来取得最大进展的能力的依赖程度，这意味着人工智能可以更容易地用于某些任务。AIOE 分数是一个相对指标，数字越高表示对人工智能的暴露程度越高，这意味着即使是负值也意味着一定程度的人工智能暴露。为了衡量劳动生产率的增长率，普华永道使用了 OECD 的人均就业 GVA 指标，该指标以 2018 年为指数。由于 OECD 数据的可用性，普华永道仅关注六个行业。2023 年 OECD 劳动生产率数据尚未公布。因此，考虑的是 2018 年至 2022 年之间的劳动生产率增长率。如果人工智能正在提高生产率的观点是正确的，那么预计受人工智能影响行业的生产率增长更强劲的模式将在 2023 年继续或加速。“4.8 倍的高增长”是平均劳动生产率增长率的比较；绝对增长率分别为 0.9% 和 4.3%。
普华永道 2024 年人工智能就业晴雨表
资料来源：普华永道对 OECD 数据的分析，Felten 等人（2018 年、2019 年）。Felten 等人（2018 年、2019 年）的 AI 职业暴露 (AIOE) 构建的 AI 职业暴露 (AIOE) 评分并衡量职业对 AI 近年来取得最大进展的能力的依赖程度，这意味着 AI 可以更容易地用于某些任务。AIOE 分数是一个相对指标，数字越高表示 AI 暴露程度越高，这意味着即使是负值也意味着一定程度的 AI 暴露。为了衡量劳动生产率的增长率，普华永道使用了 OECD 的人均 GVA 指标，该指标以 2018 年为指数。由于 OECD 数据的可用性，普华永道仅关注六个行业。2023 年 OECD 劳动生产率数据尚未公布。因此，考虑的是 2018 年至 2022 年之间的劳动生产率增长率。如果人工智能正在提高生产率的观点是正确的，那么预计人工智能行业生产率增长更强劲的模式将在 2023 年继续或加速。“4.8 倍的高增长”是平均劳动生产率增长率的比较；绝对增长率分别为 0.9% 和 4.3%。
https://orcid.org/0000-0002-6500-6708管理部阿扎德大学迪拜，阿拉伯联合酋长国
https://orcid.org/0000-0002-6500-6708管理系阿拉伯大学迪拜，阿拉伯联合酋长国h.nozari h.nozari@iau.ac.ae绿色供应链管理，基于编辑Ewa Ziemba接受的所有事物的人工智能管理收到：2024年3月25日|修订：2024年5月23日； 2024年6月4日； 2024年6月7日|接受：2024年6月9日|发布：2024年6月20日。©2024作者。This article is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) Abstract Aim/purpose – This research aims to design an analytical framework to investigate the dimensions, factors, and key indicators affecting the green supply chain based on the innovative technology of Artificial Intelligence of Everything (AIoE).了解这个智能和可持续体系中所有参与者的因果关系也是这项研究的关键目标之一。此外，研究AIOE技术作为一种新的混合技术的关键特征是这项研究最重要的特征之一。设计/方法论/方法 - 这项研究试图通过审查文献并研究研究领域的活跃专家的意见来提取和完善基于技术影响绿色供应链的最关键参数。然后，通过使用焦点组，它已尝试提供一个分析框架，以通过检查AIOE的基本特征来表达该系统中所有参与者的因果关系。最后，使用专家的意见和焦点小组对该框架进行了验证和批准，强调诚信，全面性和有效性。发现 - 这项研究确定了基于人工智能（AI）的智能，绿色和可持续供应链的维度，组成部分和指标。它还提出了一个分析框架，该框架显示了该系统中所有活性参与者的因果关系。研究含义/局限性 - 该研究同时为实施智能和可持续的流程系统提供了重要的见解。但是，重要的是要注意限制。提出该框架的最重要挑战之一是找到具有足够认识，知识和经验和参与者的专家来分析因果关系。
AI职业曝光，语言建模和人员选择：劳动法的未来观点
作者研究了由于数字化和人工智能所产生的影响而造成的劳动力市场，特别关注实施旨在旨在进行语言建模的模型，并着重于引入职业暴露量的测量（AI职业暴露）。特别是，对AIOE（AI职业暴露）的分析很有趣，即测量每个职业对人工智能的暴露。本文还通过联合利华和DeepSense等一些案例研究分析了公司选择的新方法。最后，人们对人工智能的个性和法律责任以及集体谈判的核心作用越来越多的观点有一些思考。关键字：Artificia lintelligence; chatgpt;语言建模；职业;集体谈判简介