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有些成员必须支付D部分的延迟入学罚款。D部分延迟入学罚款是额外的保费，如果您的初始入学期结束后的任何时间，则必须为D部分支付，而当您没有D部分或其他可信度处方药覆盖范围时，连续63天或更长时间。可信赖的处方药覆盖范围是符合Medicare的最低标准，因为预计至少将支付至少与Medicare的标准处方药覆盖范围一样多。晚期入学罚款的费用取决于您没有D部分或其他可靠处方药覆盖的时间。，只要您获得D份额，您就必须支付此罚款。
人工智能的简单宏观经济学
本文评估了有关人工智能新进展对宏观经济产生重大影响的说法。它从基于任务的人工智能影响模型开始，通过自动化和任务互补性进行研究。它确定，只要人工智能的微观经济影响是由任务层面的成本节约/生产力提高驱动的，其宏观经济后果将由 Hulten 定理的一个版本给出：GDP 和总生产力收益可以通过受影响的任务比例和平均任务级成本节约来估算。使用现有的对人工智能的影响和任务级生产力改进的估计，这些宏观经济影响似乎不小但并不大——10 年内全要素生产率的增长不超过 0.71%。论文随后指出，即使这些估计也可能被夸大，因为早期证据来自易于学习的任务，而未来的一些影响将来自难以学习的任务，其中有许多与环境相关的因素影响决策，并且没有客观的结果衡量标准来了解成功的表现。因此，预计未来 10 年的 TFP 增长甚至更加温和，预计将低于 0.55%。我还探讨了人工智能的工资和不平等效应。我从理论上表明，即使人工智能提高了低技能工人在某些任务中的生产率（而不为他们创造新任务），这也可能会增加而不是减少不平等。从实证研究来看，我发现人工智能的进步不太可能像以前的自动化技术那样增加不平等，因为它们的影响在各个人口群体中分布更均匀，但也没有证据表明人工智能会减少劳动收入不平等。预计人工智能还会扩大资本和劳动收入之间的差距。最后，人工智能创造的一些新任务可能具有负面社会价值（例如在线操纵算法的设计），我讨论了如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济影响。 JEL 分类：E24、J24、O30、O33。 关键词：人工智能、自动化、ChatGPT、不平等、生产力、技术采用、工资。
人工智能的简单宏观经济学
本文评估了有关人工智能新进展对宏观经济产生重大影响的说法。它从基于任务的人工智能影响模型开始，通过自动化和任务互补性进行研究。只要人工智能的微观经济影响是由任务层面的成本节约/生产率提高驱动的，其宏观经济后果将由 Hulten 定理的一个版本给出：GDP 和总生产率增长可以通过受影响的任务比例和平均任务级成本节约来估计。使用现有的对人工智能的影响和任务级生产率提高的估计，这些宏观经济影响似乎不小但并不大——10 年内全要素生产率 (TFP) 的增长不超过 0.66%。然后，本文指出，即使是这些估计也可能被夸大了，因为早期的证据来自易于学习的任务，而未来的一些影响将来自难以学习的任务，其中有许多与环境相关的因素影响决策，并且没有客观的结果衡量标准来了解成功的表现。因此，预计未来 10 年的 TFP 增长将更加温和，预计将低于 0.53%。我还探讨了人工智能的工资和不平等效应。我从理论上表明，即使人工智能提高了低技能工人在某些任务上的生产率（而不为他们创造新任务），这也可能会增加而不是减少不平等。从实证上看，我发现人工智能的进步不太可能像以前的自动化技术那样增加不平等，因为它们的影响在人口群体中分布得更均匀，但也没有证据表明人工智能会减少劳动收入不平等。相反，预计人工智能会扩大资本和劳动收入之间的差距。最后，人工智能创造的一些新任务可能具有负面的社会价值（例如设计用于在线操纵的算法），我讨论了如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济影响。JEL 分类：E24、J24、O30、O33。关键词：人工智能、自动化、ChatGPT、不平等、生产力、技术采用、工资。
人工智能的简单宏观经济学
本文评估了有关人工智能新进展对宏观经济产生重大影响的说法。它从基于任务的人工智能影响模型开始，通过自动化和任务互补性进行研究。只要人工智能的微观经济影响是由任务层面的成本节约/生产率提高驱动的，其宏观经济后果将由 Hulten 定理的一个版本给出：GDP 和总生产率增长可以通过受影响的任务比例和平均任务级成本节约来估计。使用现有的对人工智能的影响和任务级生产率提高的估计，这些宏观经济影响似乎不小但并不大——10 年内全要素生产率 (TFP) 的增长不超过 0.66%。然后，本文指出，即使是这些估计也可能被夸大了，因为早期的证据来自易于学习的任务，而未来的一些影响将来自难以学习的任务，其中有许多与环境相关的因素影响决策，并且没有客观的结果衡量标准来了解成功的表现。因此，预计未来 10 年 TFP 增长将更加温和，预计将低于 0.53%。我还探讨了人工智能的工资和不平等效应。我从理论上表明，即使人工智能提高了低技能工人在某些任务上的生产率（而不是为他们创造新任务），这也可能会加剧而不是减少不平等。从实证研究来看，我发现人工智能的进步不太可能像以前的自动化技术那样加剧不平等，因为它们的影响在各个人口群体中分布更均匀，但也没有证据表明人工智能会减少劳动收入不平等。相反，预计人工智能会扩大资本和劳动收入之间的差距。最后，人工智能创造的一些新任务可能具有负面的社会价值（例如设计用于在线操纵的算法），我会讨论如何纳入可能具有负面社会价值的新任务的宏观经济效应。
