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人工智能价值链中“隐形工人”的作用
过去十年，人工智能 (AI) 系统或工具在一系列任务或职业中不断涌现。人工智能系统的开发需要一个迭代的价值链过程，涉及不同阶段：数据收集和注释、分析和模型开发以及数据验证，然后这些阶段形成一个循环。由于需要人类判断，工人是这个过程（人机循环）不可或缺的一部分。本政策简报探讨了这些工人的特点、他们的工作条件以及他们执行的任务内容。它展示了人工智能发展的这一过程如何破坏实现体面劳动（可持续发展目标 8）的进展。政策简报最后呼吁负责任和合乎道德的人工智能发展过程，并强调人工智能供应链中需要披露劳动力，以确保所有人都有体面的工作条件。
一眼2020年的地区和城市
大型地区（TL2，地图）在奥地利地区工作的远程工作所占的份额范围从维也纳的45％到Burgenland的30％（图A1），这是一个显着差异，尽管低于OECD中位数。这样的差异取决于区域中职业的任务内容，这可以适应于不同范围的远程工作。根据工作地点估算远程工作的潜力，因此对该指标的解释应考虑工作和居住区域可能不一致。奥地利的人们在所有地区定期使用互联网，尽管Burgenland显示出数字技术的最低吸收。在该地区，在过去三个月中使用互联网的人所占的比例低于蒂罗尔（图A2）。这种相对较低的互联网使用水平反映了该地区的小规模和不存在大城市的情况。
计算机工程
部分考试 _______________________（X） 期末考试 ________________________（X） 课外作业和家庭作业 ______________（X） 课堂参与 _____________________（X） 参加实践 _____________________（ ） 其他： 可以教授该科目的人员的专业简介 拥有与知识领域相关的学士学位。 拥有与所要教授的任务内容相关的知识和专业经验。 具有教学职业素养和永久的教育态度，以便充分教育学生： 运用教学资源。 激励学生。 公平、客观地评估学生的学习情况。 拥有与教学过程相关的知识和教学经验。 愿意在你的专业领域和教学领域进行培训和更新知识。 认同学校的教育目标并将其作为自己的教育目标。 愿意以专业道德履行教学职责： 在课堂内外表现出模范行为。 准时并持续参加课程。 遵守其主题的当前计划。
第四工业革命技术的潜在就业影响：制造，工程和相关服务的情况
在本文中，我们通过通过职业任务内容或常规假设来观察这种风险，研究了与第四工业革命（4IR）对MER部门有关的技术的潜在就业位移影响。我们使用网络分析来开发MER部门职业空间，该领域显示了Mer部门劳动力的职业结构。鉴于该行业的职业结构，我们确定了高流离失所风险的职业 - 即什么任务，因此哪些职业最有被自动化，计算机化或数字化的风险。借鉴家庭调查数据，我们探讨了占据这些高风险职业的工人的特征，以尝试确定最有可能受到4IR技术对最有害影响的个体的类型学。出现了三个含义：首先，技术引起的就业位移可能会危害生产集群职业中低至中技能的就业，并相应地导致对半技能和高技能非生产集群占领的相对需求增加。第二，在职业空间的两个群集中，高风险职业的非随机分布表明，将工人从高风险职业转变为长期变化的技能过渡很长，并且在整个领域的大量就业流离失所技术的吸收中，技术失业很难缓解。第三，生产集群中与高风险职业相关的相对较高的就业份额表明，导致技术失业的潜在位移影响可能很大。
新数字经济与发展 - 联合国贸易和发展会议
摘要：本技术说明将“新”数字经济 (NDE) 定义为，最突出的是：1) 先进制造、机器人和工厂自动化，2) 来自移动和无处不在的互联网连接的新数据源，3) 云计算，4) 大数据分析，以及 5) 人工智能。NDE 的主要驱动力是遵循摩尔定律，信息和通信技术 (ICT)（主要是微电子技术）的性价比持续呈指数级提升。这并不是什么新鲜事。几十年来，设计、先进制造、机器人、通信和分布式计算机网络（例如互联网）的数字化一直在改变创新过程、任务内容和工作迁移的可能性。然而，NDE 的三个特征相对较新。首先，从智能手机到工厂传感器等新的数据源正在将大量数据发送到“云”，在那里，这些数据可以被分析以产生新的见解、产品和服务。其次，基于技术和产品平台的新商业模式——平台创新、平台所有权和平台补充——正在显著改变行业的组织结构以及一系列前沿行业和产品类别的竞争条件。第三，ICT 硬件和软件的性能已经发展到人工智能和机器学习应用激增的地步。这些新特性的共同点是依赖非常先进且几乎无处不在的 ICT，嵌入在不断发展的平台生态系统中，该生态系统具有高度的互操作性和模块化。NDE 似乎准备将组织和地理上的工作分散性扩展到新的领域，包括以前不可分割且具有地理根源的活动，这些活动位于全球价值链的前端，尤其是研发、产品设计和其他知识密集型和创新相关的业务功能。对就业和国际竞争的影响将主要取决于变化的速度以及组织和社会管理变化的能力。本技术说明讨论了如何定义 NDE，探讨了它对创新和制造业选址的可能影响，特别是涉及发展中国家。讨论了对小型和发展中国家公司的可能影响，以及对整个社会的积极和消极情景。
自动化经济中的最低工资
在过去的几十年里，人工智能、机器人和其他形式的自动化等新技术发展迅速。这些新技术可能会对经济产生重大影响。特别是，劳动力市场将在未来发生根本性变化（例如，Brynjolfsson & McAfee，2014；Ford，2015）。Frey 和 Osborne（2017）探讨了工作与自动化之间的敏感性，并估计美国目前约 47% 的工作可能会在一到二十年内实现自动化。实证研究表明，自动化对常规任务产生了重大影响，导致劳动力两极分化，并加剧了经济不平等（例如，Acemoglu & Restrepo，2020a；Autor，2015；Autor & Dorn，2013；Autor 等，2003、2015；Goos & Manning，2007；Graetz & Michaels，2018）。此外，Goos 等人（2019）强调，自动化对失业求职者造成的调整成本在低技能工人和高技能工人之间分配不均。为了减少新出现的不平等，人们讨论了各种政策手段，例如对机器人征税、基本全民收入或最低工资（例如，Acemoglu 等人，2020 年；Costinot 和 Werning，2018 年；Freeman，2015 年；Furman，2019 年；Guerreiro 等人，2017 年；McAfee 和 Brynjolfsson，2016 年；Thuemmel，2018 年）。然而，人们对最低工资与自动化相结合的影响知之甚少。在现有的少数研究之一中，Lordan 和 Neumark（2018 年）通过实证表明，较高的最低工资会减少可自动化工作的就业。此外，他们强调，在有关最低工资影响的实证文献中，有一些工人群体经常被忽视，例如老年人和低技能工人。然而，似乎几乎没有任何理论研究过基于任务的框架中的最低工资的影响，在该框架中，任务越来越多地由机器取代低技能工人。一个例外是 Aaronson 和 Phelan ( 2019 ) 的研究，他们开发了一个基于任务的理论框架来检验最低工资对劳动力市场的影响。本文旨在探讨具有约束力的最低工资对自动化经济中总产出、就业、要素价格和各种收入分配指标的影响。为了分析最低工资与自动化相结合对劳动力市场的影响，我们以 Acemoglu 和 Restrepo ( 2018a 、 2018b 、 2018d ) 以及 Acemoglu 和 Autor ( 2011 ) 的研究为基础，这两项研究是相互关联的，并且基于 Zeira ( 1998 ) 和 Acemoglu 和 Zilibotti ( 2001 )。基于任务的框架采用了劳动力市场的概念，该市场可以通过工作任务内容进行实证表征（例如，Goos 等人，2019 年）。从理论上讲，基于任务的框架使我们能够沿着密集和广泛的边界对自动化进行建模（Acemoglu & Restrepo，2018c），还要考虑引入最低工资后可能产生的影响。在我们基于任务的框架中，单位间隔内的任务由机器、低技能和高技能工人完成。机器和低技能工人可以生产的任务范围受外生阈值的限制。假设每种生产要素在部分任务上都有比较优势，这会导致要素的简单分配。因此，我们的任务间隔被划分为三个复杂度不断增加的间隔，其中机器在第一个间隔生产任务，低技能工人在中间间隔生产任务，高技能工人在最后一个间隔生产任务。通过假设机器、低技能和高技能工人的供给固定且无弹性，我们实施高于均衡低技能工资的最低工资并确定新的均衡。