为《牛津人工智能治理手册》准备。我非常感谢许多合著者,他们为我思考这些主题做出了贡献,我在本文中大量参考了他们的工作。他们包括:David Autor、Jonathon Hazell、Simon Johnson、Jon Kleinberg、Anton Korniek、Azarakhsh Malekian、Ali Makhdoumi、Andrea Manera、Sendhil Mullainathan、Andrew Newman、Asu Ozdaglar、Pascual Restrepo 和 James Siderius。我感谢 David Autor、Lauren Fahey、Vincent Rollet、James Siderius 和 Glen Weyl 的评论。我非常感谢谷歌、休利特基金会、美国国家科学基金会、斯隆基金会、史密斯理查森基金会和施密特科学基金会的资金支持。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
4 Acemoglu, Daron (2021) 重新设计人工智能:自动化时代的工作、民主和正义,波士顿评论论坛 [以下简称 Acemoglu 2021]。5 Brynjolfsson, Erik、Danielle Li 和 Lindsey Raymond (2023) “工作中的生成式人工智能”。NBER 工作论文第 31161 号;Noy, Shakked 和 Whitney Zhang (2023) “生成式人工智能对生产力影响的实验证据”。Science,381(6654):187–192;Peng, Sida、Eirini Kalliamvakou、Peter Cihon 和 Mert Demirer (2023) “人工智能对开发者生产力的影响:来自 GitHub Copilot 的证据”。arXiv 工作论文第 2302.06590 号。 6 Brady, William, Julian Wills, John Jost, Joshua Tucker 和 Jay Van Bavel (2017) “情绪塑造了社交网络中道德内容的传播” PNAS 114(28): 7313–7318;Braghieri, Luca, Ro'ee Levy 和 Alexey Makarin (2022),美国经济评论 112(11): 3660–3693;Wu, Tim (2016) 注意力商人:争夺我们头脑的史诗级争夺战,PRH Knopf;Acemoglu, Daron, Asuman Ozdaglar 和 James Siderius (2023) “网络虚假信息模型”,经济研究评论 (即将出版)。7 Acemoglu 和 Johnson (2023a),第 10 章。