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人工智能和……导致的失业
摘要 人工智能 (AI) 的出现为各行各业带来了变革，但也带来了对工作岗位流失的担忧。随着人工智能技术的进步，人们越来越意识到某些常规和重复性任务可能会被自动化，这可能会导致就业格局的转变。本文利用现有文献对当前工作岗位流失情况进行了更新。例如，涉及常规数据分析、制造和客户服务的工作可能会面临与自动化相关的挑战。然而，必须认识到人工智能也在创造新的机会和角色，需要与智能系统相辅相成和协作的技能。随着社会应对人工智能对就业市场的影响，重新培训和提升技能等主动措施变得势在必行，以使劳动力能够适应数字时代不断变化的需求。在人工智能驱动的效率优势与应对工作岗位流失的潜在挑战之间取得平衡仍然是确保技术与劳动力和谐融合的关键方面。关键词：人工智能、机器学习、未来工作、行业简介人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在各个行业的融合引发了人们对其对工作岗位流失和就业机会的潜在影响的担忧。本研究论文旨在探讨人工智能和机器学习发展对就业市场的影响，并深入了解其对工资、收入不平等、经济增长和劳动力的潜在积极和消极影响。人工智能 (AI) 对就业的影响是一个多方面且不断发展的现象，引起了大量讨论和争论。一方面，人工智能有可能提高生产力、自动化日常任务并创造新行业，从而导致某些行业的就业增长。另一方面，随着人工智能系统越来越多地处理传统上由人类执行的任务，人们开始担心工作岗位流失。常规和重复性工作特别容易受到自动化的影响，这引发了人们对这些领域工人未来就业能力的质疑。然而，人工智能也通过刺激对数据分析、机器学习和人工智能开发等领域技能的需求创造了新的机会。对就业的净影响可能取决于各种因素，包括人工智能的采用速度、劳动力通过再培训适应的能力，以及社会对人工智能技术道德和公平部署的决策。总体而言，管理人工智能对就业的影响需要采取积极主动和全面的方法，以平衡技术进步的好处与劳动力发展和社会福祉的需求。此前预计，低技能工人将
资本主义经济中的失业
摘要： - 本文介绍了隐藏的马尔可夫模型在波兰语言中的文本生成中的应用。开发了一个生成文本的程序，利用隐藏的马尔可夫模型。该程序使用参考文本来学习可能的字母序列。还讨论了文本处理的结果。提出的方法也可以在语音识别过程中有所帮助。键字： - 自然语言处理，文本生成，隐藏的马尔可夫1简介言语综合和识别的领域在过去30年中，由于蜂窝电话的开发，它被广泛使用。在最流行的语音综合方法和分析方法中，采用了隐藏的马尔可夫模型（HMM）[2,6]。隐藏的马尔可夫模型也可以在其他领域中使用，仅命名遗传学，复制DNA代码或经济学，以预测未来的经济结果[3,4]。hmm of str k的估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。 计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。 序列以相同的k字符开始构成上下文。 它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。 2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。 它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。序列以相同的k字符开始构成上下文。它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。然后从公式1计算出可能性，其中p ij是条件下元素x i的概率，前面的符号为x j。[8] p ij（x i /x j）= p（xi∩xj） /p（x j）（1）如果给定序列中n元素的值S n取决于元素n-1的值，则可以应用HMM的值来预测连续值。条件下元素x n+1发生的概率是：p（x n+1 /x n）给出：p（x n+1 /x n）（2）
人工智能与失业：新见解
人工智能与失业：新见解 摘要：本文使用一个理论模型研究了人工智能对高科技发达国家失业的影响，该模型也得到了实证支持。实证方法采用非线性方法，使用面板阈值和 GMM 系统估计。数据集涵盖 1998 年至 2016 年期间，包括 23 个国家。主要结果表明，人工智能对失业的影响呈非线性，人工智能的加速使用会降低失业率，但仅发生在低通胀水平下。在这种情况下，没有记录到“置换效应”和“替代效应”之间的“转换效应”。否则，人工智能对失业的贡献是中性的。 关键词：人工智能；失业；影响；高科技国家 JEL 代码：F22，O17，C23 1. 简介 近几十年来，鉴于人工智能对失业的影响存在争议，人工智能引起了社会科学的极大兴趣。Pentland 等人。 (2019，第 2 页) 指出，“未来的战略优势取决于利用人工智能（如机器学习、计算机视觉和自主系统）并将其与劳动力相结合以创建共生的人机团队的能力。” 这一概念的现代根源可以追溯到第一次世界大战时期，于 1956 年在达特茅斯学院的一次人工智能会议上首次提出。正如尼尔森 (1984，第 5 页) 所指出的那样，这一过程产生了“不同类别的机器——这些机器可以执行以前只能由人类完成的需要推理、判断和感知的任务。” 目前，人工智能不仅是自动化过程的延续；它还代表了这些过程的顶峰，对劳动力市场有着深远的影响。史蒂文森 (2019) 声称，人工智能的使用通过提高生产力来促进经济增长，从而提高未来收入水平。他还指出，只要人工智能产生的好处能够补偿因工资损失而受到负面影响的工人，这种积极影响就是有效的。所有涉及人工智能的流程都会在短期和长期内决定劳动力需求的强烈变化。在短期内，Frank 等人 (2019 年，第 6531 页) 强调“人工智能和自动化技术的快速发展有可能严重扰乱劳动力市场。”主要问题是不同工作需求的下降和专业地位的丧失比工资损失更重要 (Stevenson，2019 年)。否则，从长远来看，技术变革有望通过新创造的就业机会增强人类技能。事实上，人工智能创造了利用人类技能的新方式。因此，由于对人工智能产生的影响存在不同意见，人们主要担心的是人工智能对失业水平的贡献。
通货膨胀和失业对GDP的影响
本研究旨在调查 1991 年至 2021 年通货膨胀和失业对孟加拉国 GDP 的影响。该研究利用单位根检验、自回归分布滞后 (ARDL) 边界检验和误差修正模型 (ECM) 来分析这些变量之间的关系。结果表明，GDP 和通货膨胀在水平和一阶差分上都是平稳的，而失业在一阶差分上是平稳的，同时所有三个变量在一阶差分上都是平稳的。ARDL 边界检验表明，通货膨胀和失业都对 GDP 有害，阻碍了其长期增长。F 统计量表明变量之间存在一致的关系。误差修正模型显示变量在短期和长期内都具有高度相关性，占均衡偏差的 82%。研究结果表明，政策制定者应关注该国的通货膨胀和失业水平，因为它们对 GDP 增长有重大影响。
失业保险金的经济影响
近年来，尽管美国整体经济在深度衰退后已开始恢复增长，但美国劳动力市场仍然疲软。为了应对疲软的劳动力市场状况，美国政府大大延长了失业保险金的领取期限。在本文中，Shigeru Fujita 回顾了一些关于失业保险金经济影响的学术文献。一方面，失业保险金可以帮助人们避免在失业时消费大幅下降（失业者没有足够的储蓄）。另一方面，人们担心失业保险金可能会对寻找工作的积极性产生不利影响。作者介绍了领先的理论和实证研究，这些研究有助于评估最近失业保险金的扩大。