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历届 CBO 关于人工智能的报告
总体而言，CBO 的分析提供了 AI 技术将如何塑造我们经济的顶级定性视角。虽然我们可能不知道 AI 的全部影响，但这份报告代表着我们朝着理解 AI 将如何影响我们的经济迈出了一步。本报告是在众议院预算委员会今年早些时候举行的题为“人工智能时代：对美国经济和政府的影响”的圆桌会议之后发布的。圆桌会议邀请了麻省理工学院斯隆管理学院首席研究科学家 Andrew McAfee 和微软联邦首席技术官 Jason Payne 与成员讨论 AI 如何影响经济和提高政府效率。
健康和生物医学（治愈）研究中心
RichéalBurns博士，Lisa Ryan博士和Michael McCann博士，Thrive PRTP项目由Tu Rise资助，140万欧元p的：Suresh Pillai教授，Laura Keaver博士，Louise MC Bride博士，Martin O'Neill博士，Martin O'Neill博士，Helen McGloin博士，Helen McGloin博士，Kevin Craddock博士，Eamon Laird博士，Eamon Laird博士，Anne Marie Larkin博士，Carmel Heaney博士，Carmel Heaney博士Doherrter，Shane Wilson博士，William Farrelly博士，Michelle Queally博士，Gabriella Gliga博士，Marion McAfee博士，Andrew McLoskey博士。
政策洞察 123：我们可以拥有亲工人的人工智能吗？
经济文献中的共识是，先前的几波数字技术——包括个人电脑、数控机械、机器人和办公自动化——加剧了不平等。这既是因为其中一些技术（如个人电脑）与受教育程度较高的工人高度互补（Autor 等人，1998 年，Autor 等人，2003 年，Goldin 和 Katz，2008 年），也是因为其中许多工具已用于工作自动化，对不同类型的工人产生了不平等的影响（Autor 等人，2003 年，Acemoglu 和 Restrepo，2022a，2022b）。虽然数字技术无疑创造了新的商品/服务并提高了某些活动的生产力（例如 Brynjolfsson 和 McAfee，2015 年），但也有证据表明，这些技术带来的生产力增长有时远低于预期（例如 Acemoglu 等人，2016 年）。
投资中的人工智能：改变财务决策和市场策略
AI通过复杂的数据分析改善财务决策的潜力是AI投资中最受关注的特征之一。AI工具（例如机器学习和预测分析）使投资者可以分析大量有组织和非结构化的数据，揭示以前无法实现的模式和趋势。此功能在风险评估和投资组合管理方面特别有用，在该管理中，AI驱动的解决方案提供了有用的见解，可以提高决策的精度。在类似的静脉中，Chen等。（2020）强调了如何使用自然语言处理（NLP）来分析财务信息，新闻和社交媒体，使投资者能够评估市场情绪并立即做出良好的判断。
AI x 加密入门
感谢以下人士提供的反馈和讨论，这些反馈和讨论对本报告的形成起到了帮助作用：Sandeep Nailwal（Polygon 联合创始人）、Harry Grieve（Gensyn 联合创始人）、Dima Romanov（LayerN 联合创始人）、Mohamed Fouda（AllianceDAO）、Oliver Turnbull（牛津大学博士研究员）、Qiao Wang（AllianceDAO）、Altan Tutar（NEAR 协议）、DCBuilder（WorldCoin 贡献者）、Pim & Bram van Roelen（Maven11）、Will Papper（Syndicate.io）、Bharat Krymo（6529 Capital）、Justin McAfee（1kx）、Rahilla Zafar（Stability AI）、Raphael Doukhan（Giza）、Jack Chong（Checker Finance）、Yarco Haydek（Pragma）、Piotr Saczuk（AlephZero）、David Ma（AllianceDAO）、Illia Polosukhin（NEAR 联合创始人）、 Robinson（AllianceDAO）、Nick Emmons（Upshot 联合创始人）、Siyuan Han（ABCDE）和 Qiyun Lu（BeWater）。
营销中的人工智能和情商
人工智能 (AI) 和情商 (EI) 在营销领域的融合标志着一个变革时代的到来，超越了传统方法，增强了客户参与度。当代营销人员强调的这种协同作用将数据驱动的洞察力与同理心理解相协调，打造出高度个性化的客户体验。Russell 等人、Brynjolfsson 和 McAfee、Li 和 Karahanna 以及 Li 和 Karahanna 等作者通过认识到情商在解读客户情绪方面的作用，丰富了探索，增加了人工智能的分析能力。Davenport 和 Ronanki 以及 Mayer 等人等学者探索的人工智能和情商之间的协作范式超越了交易，与客户建立了同理心联系。随着技术的发展，这些见解为制定在理性和情感层面产生共鸣的整体营销策略提供了路线图，有望在未来企业在动态技术环境中建立持久的联系。
互联网问题 - 麦肯锡
麦肯锡以外的杰出专家审阅了这些论文所依据的研究，并提供了宝贵的见解和建议。我们要特别感谢我们的顾问：布鲁金斯学会施瓦茨主席兼高级研究员、前美国总统经济顾问委员会主席马丁·N·贝利 (Martin N. Baily)；加州大学伯克利分校信息学院、哈斯商学院和经济系名誉教授、谷歌首席经济学家哈尔·R·瓦里安 (Hal R. Varian)；巴黎国立艺术与工艺学院商业经济学教授、法国总理经济分析委员会成员克里斯蒂安·圣埃蒂安 (Christian Saint-Etienne)；牛津大学互联网研究教授比尔·达顿 (Bill Dutton)；开罗美国大学助理教授、电子政务专家纳希德·阿扎布 (Nahed Azab)。我们也非常感谢麻省理工学院数字商业中心首席研究科学家 Andrew McAfee 提供的意见。
AI在就业生态系统中的演变
Emmanuel，Ethel Ifeyinwa。 博士学位雇佣关系部/人力资源管理，行政和管理学院，河流大学入门人工智能（AI）在日常业务中的就业已充分充分实现，是多样化的业务功能的普遍意识（Ikegwuru，Jack＆Amadi，20233）。 人工智能（AI）的快速发展已深刻地改变了就业生态系统，重塑了组织如何管理人才，优化工作流程并提高生产力。 AI融入工作场所的集成一直是组织变革，影响招聘，绩效管理和工作角色的关键驱动力（Brynjolfsson＆McAfee，2017年）。 最初，AI系统仅限于自动重复任务，例如数据输入和调度。 但是，机器学习和自然语言处理的进步使AI能够演变为更复杂的角色，例如人才获取和绩效评估（Wilson＆Daugherty，2018）。Emmanuel，Ethel Ifeyinwa。博士学位雇佣关系部/人力资源管理，行政和管理学院，河流大学入门人工智能（AI）在日常业务中的就业已充分充分实现，是多样化的业务功能的普遍意识（Ikegwuru，Jack＆Amadi，20233）。人工智能（AI）的快速发展已深刻地改变了就业生态系统，重塑了组织如何管理人才，优化工作流程并提高生产力。AI融入工作场所的集成一直是组织变革，影响招聘，绩效管理和工作角色的关键驱动力（Brynjolfsson＆McAfee，2017年）。最初，AI系统仅限于自动重复任务，例如数据输入和调度。但是，机器学习和自然语言处理的进步使AI能够演变为更复杂的角色，例如人才获取和绩效评估（Wilson＆Daugherty，2018）。
AI在就业生态系统中的演变
Emmanuel，Ethel Ifeyinwa。 博士学位雇佣关系部/人力资源管理，行政和管理学院，河流大学入门人工智能（AI）在日常业务中的就业已充分充分实现，是多样化的业务功能的普遍意识（Ikegwuru，Jack＆Amadi，20233）。 人工智能（AI）的快速发展已深刻地改变了就业生态系统，重塑了组织如何管理人才，优化工作流程并提高生产力。 AI融入工作场所的集成一直是组织变革，影响招聘，绩效管理和工作角色的关键驱动力（Brynjolfsson＆McAfee，2017年）。 最初，AI系统仅限于自动重复任务，例如数据输入和调度。 但是，机器学习和自然语言处理的进步使AI能够演变为更复杂的角色，例如人才获取和绩效评估（Wilson＆Daugherty，2018）。Emmanuel，Ethel Ifeyinwa。博士学位雇佣关系部/人力资源管理，行政和管理学院，河流大学入门人工智能（AI）在日常业务中的就业已充分充分实现，是多样化的业务功能的普遍意识（Ikegwuru，Jack＆Amadi，20233）。人工智能（AI）的快速发展已深刻地改变了就业生态系统，重塑了组织如何管理人才，优化工作流程并提高生产力。AI融入工作场所的集成一直是组织变革，影响招聘，绩效管理和工作角色的关键驱动力（Brynjolfsson＆McAfee，2017年）。最初，AI系统仅限于自动重复任务，例如数据输入和调度。但是，机器学习和自然语言处理的进步使AI能够演变为更复杂的角色，例如人才获取和绩效评估（Wilson＆Daugherty，2018）。
引用本文：Mieta Bobanović (2022) 经济增长的阴影：人工智能自动化和全球化，经济研究-经济研究，35:1，4149-4158，DOI：10.1080/1331677X.2021.2012217
在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要，但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee（2013）的研究表明，尽管美国公民的生产力提高了，但他们的家庭平均收入却下降了，这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象？数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长？众所周知，技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响（Archibugi & Pietrobelli，2003）。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化，初步结果认为，无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化，还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化，都与工资差距扩大相关（Berlingieri 等，2017）。