国家政府最新研究：AI当前威胁的是工资 而不是就业

财联社

今年以来，随着生成式机器学习热卖的兴起，引发了社才会各界对岗位被取代的担忧。许多管理机构也感到遗憾，岗位将大规模流失。但最新研究说明了了，这种担忧被严重夸大了。

当地时间周二，发布的一项研究说明了了，迄今为止，机器学习（AI）的迅速推广以及应用更是多地是在塑造，而不是破坏失业者机才会，更是是对小孩子和机器学习高精神力人才而言，但不利的一面是，它无论如何才会减低工资（下降小幅度较大）。

许多企业都在机器学习方面改装成了大量经费，金融业学们渴望了解这对劳工的产品的考量，以及未来的近期。

机器学习在许多领域都取得了更是，比如EVA应用、抽象概念处理方式和图形识别等，而且机器学习是一种通用应用，几乎可以在所有足球员里实现控制系统。虽然目前的ChatGPT等方法考量范围曾受限，但它几乎是社会变革的商品。

数据说明了了，在16个东欧国家里，大概25%的岗位是相对暴露于机器学习。而机器学习与失业者份额变化之间存在正相关关系，这就说明了机器学习目前并未避免岗位的大量流失。

与此同时，尽管金融业衰退往往才会纾缓劳工的产品的压力，但员工几乎难以找到合格的铁路工人。

统计数据称，在追查样本里，曾受机器学习考量的行业有所增加，低精神力和里等精神力的工作基本上不曾受考量，而高精神力其职反而是曾受到了最大的冲击，这默许了机器学习应用无论如何与高精神力劳工竞争的观点。

按教育水平来看，对于平均曾受教育程度分属里低精神力社才会阶层的足球员来说，机器学习并未产生太大考量；按学龄前别来看，机器学习默许的控制系统似乎更是利于那些雇佣相对几位铁路工人的足球员，显然，机器学习更是利于几位社才会阶层，远亲的铁路工人更是有无论如何在应用浪潮里被输给。

但统计数据还指出，对企业收入有“阴性到明显的考量”，并表示这无论如何才会全面性增加。

综合来看，机器学习在大多数国家对失业者的产品产生了积极考量，只有少数例外。考量的程度因国家而异，这无论如何反映了基本金融业考量的差异，例如应用扩散和教育的盛行程度。

不过，这些结果并不近似于最终结论，机器学习应用仍在大幅持续发展和应用里，它们对失业者和工资的大部分考量，进而对金融业和社才会持续发展的考量，尚未开始显现。

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