人工智能 （ AI ） 将深刻改变全球经济 ， 一些评论家认为它类似于新的工业革命。它对经济和社会的影响仍然难以预测。这在劳动 力市场的背景下尤其明显 ， 在劳动力市场中 ， 人工智能有望提高生产率 ， 同时威胁要在某些工作中取代人类 ， 并在其他工作中补 充人类。
全球近40％的就业都受到人工智能的影响 ， 发达经济体面临更大的风险 ， 但也比新兴市场和发展中经济体更好地利用人工智能 的好处。在发达经济体中，由于认知任务导向型工作的普及，大约 60% 的工作接触到了人工智能。对潜在 AI 互补性的新度量表明， 其中约一半可能受到 AI 的负面影响，而其余的则可能受益于通过 AI 集成提高的生产力。新兴市场经济体的总体风险敞口为 40%， 低收入国家为 26% 。尽管许多新兴市场和发展中经济体可能会经历较少的人工智能相关干扰，但他们也没有准备好抓住人工智能的 优势。这可能会加剧数字鸿沟和跨国收入差距。
AI 将影响收入和财富不平等。与之前的自动化浪潮不同，自动化浪潮对中等技能工人的影响最大，人工智能取代的风险延伸到了更 高的工资收入者。然而，潜在的人工智能互补性与收入呈正相关。因此，对劳动收入不平等的影响在很大程度上取决于人工智能取 代或补充高收入工人的程度。模型模拟表明，在高互补性的情况下，高收入者可以预期其劳动收入的增长比例超过比例，从而导致 劳动收入不平等的加剧。这将扩大收入和财富不平等的增加，这是由高收入者获得的资本回报增加导致的。各国在人工智能产权定 义以及再分配和其他财政政策方面的选择最终将影响其对收入和财富分配的影响。
生产率的提高如果强劲 ， 可能会导致大多数工人的更高增长和更高的收入。由于资本的深化和生产率的激增 ， AI 的采用有望提高 总收入。如果 AI 在某些职业中有力地补充了人类劳动 ， 并且生产率的提高足够大 ， 那么更高的增长和劳动力需求可以弥补 AI 对劳 动力任务的部分替代 ， 并且收入可以在大部分收入分配中增加。
受过大学教育的工人更愿意从面临流离失所风险的工作转向高互补性的工作 ； 年长的工人可能更容易受到人工智能驱动的转型的影 响。例如，在英国和巴西，受过大学教育的个人历史上更容易从现在被评估为具有高流离失所潜力的工作转移到具有高度互补性的工 作。相比之下，没有受过高等教育的工人的流动性降低。适应和熟悉新技术的年轻工人也可能能够更好地利用新机会。相比之下，年 长的工人可能会在再就业，适应技术，流动性和新工作技能培训方面苦苦挣扎。
为了充分利用人工智能的潜力 ， 优先事项取决于各国的发展水平。一项新的人工智能准备指数表明，先进和更发达的新兴市场经济 体应该投资于人工智能创新和整合，同时推进适当的监管框架，以优化人工智能使用增加带来的好处。对于准备不足的新兴市场和发 展中经济体，基础设施发展和建立数字技能劳动力至关重要。对于所有经济体来说，社会安全网和对人工智能易感工人的再培训对于 确保包容性至关重要。
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