随着人工智能能力的快速发展,我们对潜在的经济、社会和地缘政治影响的理解却落后了。为了弥补这一差距,我们提出了一项关于变革性人工智能 (TAI) 经济影响的研究议程。关键研究领域包括经济增长、创新、收入分配、决策权、地缘政治、信息流、人工智能安全和人类福祉。我们讨论了几种方法,包括理论建模、新经济指标、福利指标、任务级评估和人工智能代理模拟。通过加速这些领域的研究,经济学家可以开发洞察力和工具来应对 TAI 带来的挑战和机遇。本文强调跨学科合作和主动政策制定,以确保广泛分配 TAI 的好处,同时降低潜在风险。
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首先,近几十年来出现的一组定量和计算方法既大又多样。本集不仅包括经典统计的方法,还包括网络分析,自然语言处理以及与当代数据科学相关的其他计算方法。这些方法今天很容易访问,并且已经在社会科学和人文科学中广泛使用(Weingart,2015; Nelson,2020; Do等,2022; Grimmer等,2022)。它们已用于研究有关经济学的各种问题。这种方法的一个例子是锻炼,它允许对特定的研究领域,期刊,机构和时期进行统计分析(请参阅美国经济协会的Hoover andSvorenčík,2023年; Rossier和Benz,2021年,Swiss经济学家;勒巴伦和Dogan,2020年,在中央银行家)。另一个例子是越来越多地用于映射学科发展和学术领域的相互关系(Claveau and Gingras,2016; Truc,2022)或研究特定经济问题(例如通货膨胀(GoutsMedt,2021)和个人科学贡献(Andrada,2017年))的文献计量方法。网络分析已被证明是研究思想循环(Herfeld and Doehne,2019年),专业关系(Goutsmedt等,2021)以及经济学家与政策机构之间的联系(Helgadóttir,2016; Flickenschild and Afonso,2019年)。最后,诸如文本挖掘之类的工具还为解决经济学社会研究中的研究问题(例如特定概念的发展(Cherrier andSaïdi,2018),《经济学的分散》(Ambrosino等,
M.A.考虑到进入行业需要理论和实用技能,经济学计划已开发出来。该部门为经济理论和原则提供了坚实的基础,但特别着眼于研究其与实践世界的相关性。将要求学生分析经济环境和政策,以评估外部因素的影响。
1。在交流方面有四到六年的经验,最好展示气候沟通,气候政策倡导,学术沟通和/或环境经济学的知识和经验。2。强大的写作技巧,尤其是用于写作媒体和社交媒体材料,意见社论,博客文章和其他通信资产。3。访问广泛的相关媒体联系网络,或在媒体关系中获得有效经验的记录。4。经验利用社交媒体,数字讲故事工具(视频,信息图等)。),以及以有效而引人注目的方式传达复杂主题的创造性沟通策略。5。每周最多可用15-20个小时。
包括AI在内的数字技术的快速发展和气候紧急情况是我们这个时代最紧迫的挑战之一。欧盟已经将这些挑战构成了双胞胎过渡的需求。挑战是全球性的,影响了这些国家在制定和规范数字技术,参与生产,消费和污染的全球价值链中的竞争方式,导致劳动力市场的影响,并在国际上在开发所有受益的技术方面进行国际合作。设计和实施有效的工业和创新策略至关重要。
经济增长和发展与环境资源的合理管理无关。减少社会的不平等和维持健康的生态系统是实现可持续发展的基础,但是这些目标之间的相互作用在很大程度上却没有得到充实。生态和经济源于相同的根源和关注点。经济学为理解和管理资源提供了重要的工具。生态经济学的重点是自然服务的价值,并试图将这些服务包括在价格计算中。本文简要介绍了社会如何为绿色和包容性的经济复苏创造机会,并旨在通过结构化的估值方法来实现这一目标,该方法可以帮助决策者认识到生态学和生态系统所提供的广泛利益,其价值观,其价值观,以经济和决策。面对严重的衰退和加速环境挑战,绿色恢复将显着增强经济和社会的韧性。通过教育,研究,政策和社会行动,需要将人与自然权利,生物文化多样性和尊重其生态界限的权利转变为一个公平和生态可持续的社会。关键词:生态经济学,环境经济学和可持续发展。JEL代码:Q56,Q57,Q58