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国会承诺向受过教育的失业青年提供 8500 英镑
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话
国会承诺向受过教育的失业南方人提供 8,500 加元
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话
国会承诺向受过教育的失业青年提供 8500 英镑
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话
国会承诺向受过教育的失业青年提供 8500 英镑
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话
新冠疫情后美国劳动力市场
为控制新冠病毒疫情而实施的美国经济大范围停摆导致失业率空前上升。尽管当局做出了诸多努力以限制危机的影响，但 2020 年 3 月至 4 月期间仍有约 2500 万人失业，失业率从 2 月份的 3.5% 升至 4 月份的 14.7%。与此同时，劳动力市场参与率较往常大幅下降抑制了失业率的上升。与以往的经济衰退相比，女性、兼职人员、低收入者和酒店业尤其受到失业的影响，而制造业和建筑业工人受到的影响较小。由于采取了疫情防控措施，失业工人的数量比以往的经济衰退时期要多得多，而招聘在经济衰退之初就被暂停，这与以往经济衰退的情况一致。
IMDA 引领全国 AI 技能培训，打造 AI 人才库
1. 2022 年 10 月，信息通信媒体发展局 (IMDA) 为信息和通信 (I&C) 劳动力推出了就业转型地图 (JTM)，为经济数字化程度的提高以及将改变就业并可能导致失业的新兴技术趋势做好准备。这些趋势包括 5G 和物联网 (IoT)、云计算、人工智能 (AI) 和分析。其中，人工智能具有最大的变革潜力，随着它的出现，一个关键挑战是人才的广度和深度无法跟上需求。鉴于技术的快速发展，技能的获得可能并不总是通过正规培训，也可能通过独立实验和边做边学来实现。因此，需要通过深度技能开发和自下而上的学习相结合来建立人工智能能力。
衡量人工智能对组织层面就业的影响
人工智能 (AI) 的进步重新引发了关于技术对未来工作影响的争论，引发了人们对大规模失业的担忧。然而，现有证据受到方法论限制的困扰。大多数研究要么 (1) 基于主观判断的建模预测，要么 (2) 使用 AI 效果的代理来更广泛地衡量自动化技术的影响。缺乏对引入 AI 技术的组织中实际情况的分析。本研究报告提出了第三种方法，该方法基于使用定制的雇主调查。根据对英国商业领袖的一项全新独特调查，它通过展示关于引入 AI 与组织内创造和破坏就业机会之间关联的描述性发现，说明了这种方法的实用性。建议使用此方法进行未来研究的方向。
人工智能时代的工作未来：取代还是风险转移？
许多人对人类工人的大规模流失表示担忧。本章对“机器人将取代人类工作”这一常见论调提出了更细致入微的看法。我们认为，对人工智能导致大规模失业的经济预测实用性有限，因为它们往往只关注任务执行的技术方面，而忽略了关于工作社会成分、组织结构和跨行业影响的更广泛的背景调查。本章随后探讨了人工智能可能如何通过取代以外的方式影响工人。我们重点介绍了公司开始使用人工智能驱动的工具将风险从自身重新分配给工人的四种机制：算法调度、任务重新定义、损失和欺诈预测以及生产力激励。然后，我们探讨了对失业和风险转移问题的潜在政策应对措施。