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传统知识指标和KMGBF ...
•标题指标（T9的传统职业）•目标9和22的二进制指标（要解决的支架）•目标21、22 22、23的组件指标•标题指标A.1，A.2，a.2，b.1，b.1，b.1，c.1，c.2，2.1，2.1，2.1，2.1，3.1和10.2
面向所有学习者的人工智能：面向非传统学生的人工智能教育
• 麦肯锡公司预测，到 2030 年，美国将有超过 1200 万人因人工智能而发生职业转变。其中大多数预计将发生在收入较低的五分之一人群中，例如呼叫中心代表、客户服务人员和许多制造业岗位。几乎所有职业都需要与人工智能交互并使用人工智能。*
人工智能时代的技术与不平等
数据来自 Freeman, Richard B. 和 Remco H. Oostendorp。2020 年。“全球职业工资 (OWW) 数据库”。NBER 公共使用数据档案。使用国际劳工组织的 ISCO-88 定义低技能职业。以 8 和 9 开头的代码归类为低技能。
就业权利法案经济分析
25. 受影响最大的是那些从事低薪职业的工人，例如社会护理、酒店和零售业。这是因为该一揽子计划中许多最具变革性的政策都旨在改善这些工人的工作条件。例如，被困在“剥削性”零工合同中的工人、收紧小费法、成人社会护理公平薪酬协议以及增加收入低于最低收入限制的人获得法定病假工资 (SSP) 的机会。此外，这些行业的工人往往处于更接近最低标准的条款和条件中，因此对该就业权利框架的改变往往会对这些工人产生更大的“影响”。目前约有 1000 万人从事低薪职业 18 ，相当于就业人数的约三分之一，其中约 600 万人每小时的收入低于国家最低工资和国家生活工资 19 的 1.50 英镑。图 3 显示了按行业划分的低薪工作比例。
IT 热潮和追逐美国梦的其他意外后果*
我们研究了美国移民政策和互联网热潮不仅影响了美国，还导致了印度的科技热潮。印度的学生和工人掌握了计算机科学技能，加入了迅速发展的美国 IT 行业。由于美国签证数量受到限制，许多人留在了印度，推动了印度 IT 行业的增长，最终在 IT 出口方面超过了美国。我们利用移民配额和美国对各职业的需求变化来表明，当移民到美国的可能性更高时，印度经历了“人才回流”。然后，我们建立并估计了一个定量模型，该模型结合了两国的贸易、创新和动态职业选择。我们发现，高技能移民提高了每个国家工人的平均福利，但产生了分配后果。H-1B 计划促使印度人转向计算机科学职业，并推动了 IT 生产从美国转移到印度。我们表明，考虑内生技能获取是量化移民收益的关键。
2021年经济概况
• 16 至 64 岁人口的最新就业水平（2020 年 1 月至 12 月）为 80.0%，较前几个季度略有下降。 • 沃灵顿的失业率保持相当稳定，但最近从 3.2% 上升到 2020 年的 3.3%（2020 年 1 月至 12 月）。 • 沃灵顿最大的就业领域是专业、科学和技术服务（16.5%），以及批发和零售贸易、机动车维修服务（15.8%）。 • 沃灵顿（41.8%）拥有 NVQ 4 级资格证书的人口比例高于西北地区（38.7%）和英国（43.1%）。 • 沃灵顿的主要职业是专业职业和助理专业与技术——这些占沃灵顿就业人数的 39.0%。 • 地区总增加值 (GVA) 是衡量商品和服务生产带来的经济价值增长的指标。2019 年，沃灵顿的 GVA 价值为 77.57 亿英镑。2019 年，沃灵顿的人均 GVA 为 36,937 英镑，高于西北地区（25,629 英镑）和英国（29,599 英镑）。
人工智能是否适合这份工作？映射劳动力和人工智能强度的双向模型
在本文中，我们提出了一个环境，用于检查人工智能研究中研究强度的分布与当前和模拟场景中一系列工作任务（和职业）的相关性之间的关系。我们使用一组认知能力作为中间层，在劳动力和人工智能之间进行映射。这种设置有利于双向解释，以分析（1）当前或模拟的人工智能研究活动对劳动相关任务和职业有何影响，以及（2）人工智能研究活动的哪些领域会对特定劳动任务和职业产生预期或不良影响。具体而言，在我们的分析中，我们将来自几份工人调查和数据库的 59 项通用劳动相关任务映射到认知科学文献中的 14 种认知能力，并将其映射到用于评估人工智能技术进展的 328 个人工智能基准的综合列表。我们提供此模型及其实现作为模拟工具。我们还通过一些示例展示了我们设置的有效性。
雇主围绕技能短缺、员工短缺和移民的决策：文献综述
1.8 在评估定性研究结果时，需要牢记的一个关键问题是，雇主访谈中的信息往往是片面的，尤其是在雇主使用移民劳工方面。斯科特 (2013b) 认为（根据他自己在农业和食品领域的研究以及现有文献），雇主的回应往往集中在缺乏（合适的）家政工人和/或关注“好”移民工人的言论上。他指出，在雇主访谈中，围绕使用移民劳工帮助加强工作场所制度作为有意识地将权力从劳动力转移到资本的一部分的问题不太可能被提及。同样，雇主在面临削减成本的压力（例如来自食品行业的超市和护理行业的护理专员）的情况下，支付更高工资方面面临的困难问题也只是偶尔被提及。虽然这些问题最有可能出现在培训要求较短的职业中，但它们也可能适用于培训要求中等的职业。
人工智能、技能和生产力：出租车司机案例
人工智能 (AI) 有可能彻底改变就业格局 (Brynjolfs-son 等人，2018 年)。1 然而，人工智能对就业的影响可能与过去的技术（包括 IT 和机器人技术）截然不同，后者被认为可以增强技能并加剧不平等 (Autor 等人，2003 年；Bartel 等人，2007 年；Acemoglue 和 Restrepo，2020 年)。过去的技术取代了手工和常规任务，而人工智能将取代非常规认知任务。事实上，Webb (2020) 记录显示，人工智能技术主要影响高技能职业，因为人工智能取代了需要高技能工人所具备的技能类型的任务。所有研究人工智能影响的研究都考虑到了不同职业受到人工智能影响的程度，并根据每种职业受到人工智能的影响程度对不同职业产生了不同的影响（Felten 等人，2018 年、2019 年；Frank 等人，2019 年；Webb，2020 年；Alekseeva 等人，2020 年）。因此，这些研究隐含地假设该职业中的所有工人都受到人工智能的一致影响。2