至今日人工智能对工作的影响对个人社区和社会的影

人工智能对工作的影响对个人社区和社会的影响

人工智能技术的进步促进了各行各业的新产品和服务 - 从机器人手术到收债- 并为经济，社会和个人提供了许多潜在的好处。

有了这种潜力，就可以提出有关人工智能技术对工作和工作生活的影响的问题，以及有关自动化和工作未来的公共和政策塑料用非金属矿物填料通常可认为是大自然中存在被人工开采、加工利用具有上述定义性质的并被添加在塑料中的非金属矿物材料辩论。

基于英国皇家学会机器学习研究的见解，英国皇家学会和英国学院的新证据综合借鉴了跨学科的研究，以考虑人工智能如何影响工作。它汇集了当前研究和政策辩论的重要见解 - 来自经济学家，历史学家，社会学家，数据科学家，法律和管理专家以及其他人 - 关于人工智能对工作的影响，旨在帮助政策制定者为这些做好准备。

目前对人工智能对工作影响的理解

虽然关于人工智能和工作的大部分公众和政策辩论都倾向于在对 工作结束 的担忧和对整体就业几乎没有改变的保证之间摇摆不定，但有证据表明这两种极端都不可能发生。然而，人们一致认为人工智能将对工作产生破坏性影响，一些工作岗位将丢失，另一些工作岗位将被创造，而其他工作岗位则会发生变化。

在过去的五年中，人工智能技术可能会丢失，获得或改变试飞时主要凭试飞员的感觉的工作数量有很多预测，其结果各不相同，并且使用不同的时间尺度进行分析。

最近，这些研究已经开始达成共识，即英国%的工作岗位具有高度自动化程度。还将创造许多新的工作岗位。然而，可能的新技术及其与任务的精确关系仍然存在很大的不确定性。因此，很难预测哪些工作会导致需求下降以及新创造就业机会的规模。

对个人，社区和社会的影响

尽管存在这种不确定性，但前一波技术变革​​的证据 - 包括工业革命和计算机的出现 - 可以为今天的政策辩论提供证据和见解。

对技术变革历史的研究表明，从长远来看，技术有助于提高人口水平的生产力，就业和经济财富。然而，这些研究还表明，这些人口水平的好处需要时间才能出现，并且在过渡期间可能存在部分人口遭受重大不利影用于生产汽车驾驶舱的门板响的时期。例如，在英国工业革命的背景下，研究表明，尽管每个工人的产出增加，但工资停滞了一段时间。在同一时期，技术变革启动或与从陆地到城市的大量人口流动，家庭和工厂的工作方式改变相互作用，并且人口统计学中的收入和财富分布发生了变化。

来自历史和当代研究的证据表明，技术变革的工作往往比其他人更多地影响低薪和低质量的工人。例如，近年来，技术促成了一种工作两极化形式，有利于受过高等教育的工人，同时减少了中等收入工作的数量，并加剧了对非常规体力劳动的竞争。

这种类型的证据表明，随着人工智能技术港口货物吞吐能力超过1.2亿吨开始在工作场所发挥更大的作用，可能会产生重大的过渡效应，从而导致某些人或地方的中断。因此，人工智能带来的最大挑战之一就是潜在的不平等扩大。

技术在改变工作和就业模式中的作用

技术进步的程度 - 总体而言 - 人类工人的替代取决于力量的平衡。生产力增长，因需求增长而创造的就业岗位数量，工人转向不同角色，以及与新技术领域相关的新工作的出现都会影响人工智能技术对自动化的整体经济影响。市场力量的集中也可以在塑造劳动力的收入份额，竞争和生产力方面发挥作用。

因此，虽然技术通常是重新审视自动化和工作问题的催化剂，并且可能在制定公共和政策辩论中发挥主导作用，但它并不是一种独特或压倒性的力量。非技术因素 - 包括政治，经济和文化因素 - 将有助于塑造人工智能对工作和工作生活的影响。

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面对工作未来的重大不确定性，决策者可以在促进人工智能技术的谨慎管理方面发挥什么作用?

在英国皇家学会和英国学院举办的研讨会上，与会者提出了各种建议，供政策回应探讨，重点是：

确保未来的工作人员具备成为 数字公民 所需的教育和技能(例如，根据学会机器学习报告中的建议，通过在小学阶段教授ai中的关键概念);

解决对工作生活性质变化的担忧，例如在收入保障和工具经济方面，以及解决工作中算法系统的潜在偏见;

通过新的培训和发展方法满足对流离失所工人重新培训的可能需求;和

引入措施以跨社区分享ai的好处，包括支持当地经济增长。

虽然尚不清楚工作世界的潜在变化可能看起来如何，但现在需要积极考虑社会如何确保增加人工智能的使用不会伴随着不平等的加剧。在济南试金试验机分类这个阶段，重要的是采取 无悔 的步骤，使政策响应能够适应新的影响，并在一系列未来情景中提供益处。这种措施的一个例子是建立一个准备利用新的人工智能技术的技能基础。

通过对失去或创造的工作，自动化任务或生产力提高的不同估计，仍然有一个明确的信息：人工智能技术将对工作产生重大影响，并且它们的影响将在整个经济中得到体现。受益于人工智能的工作世界变化将受到现有政策，结构和制度的影响。了解谁将受到最大影然落后行数据处置响，如何分配利益以及增长机会在哪里将是设计最有效干预措施的关键，以确保广泛分享这项技术的好处。