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企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。EnglishAmerican
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此，我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量，例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资，它们倾向于转向受过更多教育的劳动力，拥有本科和研究生学位的员工比例更高，并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外，人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关，初级员工的比例显着增加，中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言，我们的研究结果表明，采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。Englishamerican
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据，感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件：tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件：fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件：axhe@umd.edu。¶ Cognism；AI for Good Foundation。电子邮件：hodson@ai4good.org。
珍妮丝·齐尔奇
-2D 先进鹰眼和机载水雷对抗系统以及美国空军 E-8 联合 STARS。作为墨尔本站点负责人，齐尔奇还为佛罗里达墨尔本站点提供行政领导，此外还负责 MDC2 产品组合和其他工程、设计和开发活动。齐尔奇于 2015 年加入诺斯罗普·格鲁曼公司，在那里她承担了越来越重要的职责。在担任舰队保障主管，负责所有 E-2C、E-2D 和 C-2 战备活动之后，她担任 MDC2 产品组合的副 IPT 负责人，随后被任命为副总裁。她为诺斯罗普·格鲁曼公司带来了在海军航空系统司令部 (NAVAIR) 的丰富领导经验，包括项目管理和承包职位。齐尔奇曾任海军空中交通管理系统 PMA-213 的首席副项目经理，负责空中交通管制、战斗 ID 和精确进近着陆系统的采购和工程要求。在此之前，Zilch 在整个系统开发和演示项目中担任 PMA-231 E-2D 综合项目团队负责人。
RFQ（高分）——为泰恩斯湾垃圾焚烧发电厂提供清洁服务 第 1 页，共 29 页
第三阶段完成后，将把第二阶段和第三阶段的所有得分相加，并根据总分对受访者进行排名。根据《RFQ 流程条款和条件》（第 3 部分）中包含的流程规则，将邀请排名最高的受访者根据第 3 部分签订协议。如果出现平局，则按最低价格选定的受访者为中标受访者。中标受访者将收到书面通知，并应满足本 RFQ 的任何适用条件，包括 RFQ 详情第 E 部分（附录 D）中列出的授予先决条件，并在中标通知中规定的时间内签订协议。未能做到这一点可能会导致受访者失去资格并选定其他受访者或取消 RFQ。