Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from Online Vacancies

TL;DR: Lojistik teknolojileri, tedarik süreçlerinde değişim sonrası müşteriye hızlı ve etkin bir şekilde ulaştırmak için kullanılan yeni araç, gereç, bilgi, yazılım ve dijital teknolojilerdir.

Abstract: Badanie przedstawia globalną analizę potencjalnego wpływu generatywnej sztucznej inteligencji na zatrudnienie. Korzystając z modelu GPT-4, szacujemy wyniki na poziomie zadań i oceniamy ich potencjalne oddziaływanie na zatrudnienie w skali globalnej oraz w krajowych grupach dochodowych. Stwierdzamy, że praca biurowa jest jedyną spośród szerokich kategorii zawodowych w wysokim stopniu wystawionych na oddziaływanie technologii, podczas gdy inne grupy zawodowe, takie jak menedżerowie czy specjaliści, wykazują znacznie niższe poziomy ekspozycji. W związku z tym główny wpływ generatywnej sztucznej inteligencji będzie prawdopodobnie polegał na usprawnieniu pracy, a nie na pełnej automatyzacji zawodów. Ze względu na różne struktury zawodowe oddziaływanie na zatrudnienie różni się w zależności od kraju. W krajach o niskich dochodach tylko 0,4% całkowitego zatrudnienia może podlegać oddziaływaniu automatyzacji, w porównaniu z 5,5% w krajach o wysokich dochodach. Skutki automatyzacji są również silnie zróżnicowane ze względu na płeć, przy czym kobiety są ponad dwukrotnie bardziej podatne na wpływ automatyzacji niż mężczyźni. Ustaliliśmy, że 10,4 % zatrudnienia w krajach o niskich dochodach może zostać usprawniona w porównaniu z 13,4 % w krajach o wysokich dochodach. Szacunki te nie uwzględniają jednak ograniczeń infrastrukturalnych, które mogą znacząco ograniczać wdrażanie technologii w krajach o niższych dochodach.

TL;DR: In this article , the authors present the first estimates of the impacts of smart and artificial intelligence technologies on unpaid work and how this would change the time spent on domestic work and on the gendered division of labour.

TL;DR: This paper propose a task-based model in which the assignment of skills to tasks is endogenous and technical change may involve the substitution of machines for certain tasks previously performed by labor, and they show how such a framework can be used to interpret several central recent trends.

TL;DR: In this paper, a task-based model is proposed for analyzing the changes in the returns to skills and the evolution of earnings inequality in the United States and other advanced economies over the last three decades.

TL;DR: In this article, an integrated explanation and empirical analysis of the polarization of U.S. employment and wages between 1980 and 2005, and the concurrent growth of low-skill service occupations is presented.

TL;DR: The authors showed that job polarization can explain one-third of the rise in the log(50/10) wage differential and one-half of the increase in log(90/50).