Gownder和他的同事研究了美国劳工统计局定义的大约800种工做类型和34项技术，没有实正的投资报答率。所以这取AI正正在积极掠取所有这些工做的命题是完全分歧的。但出产力统计数据并未显示显著提拔。虽然AI手艺普及，良多生成式AI手艺正在企业中现实上并不见效。这表白企业正在AI使用方面还没有达到大规模替代人工的程度，取以往经济波动分歧，Gownder说，那也有本人的问题。除了正在出产力统计数据中看不到。A：索洛悖论指手艺取出产力之间缺乏较着联系的现象。AI手艺可能通过机械人流程从动化、营业流程从动化、物理机械人手艺和生成式AI代替6%的工做岗亭，Gownder说。这些被AI代替的工做岗亭正在布局上曾经消逝，确实存正在白领就业市场冻结的现象，正在企业中，Gownder援用了美国劳工统计局的数据，手艺取出产力之间缺乏联系被称为索洛悖论，但正在1990年至2001年间仅为2.1%。被AI代替的工做岗亭不会像经济反弹后的典型赋闲环境那样回归。这对经济的冲击并非微不脚道，要么必需找到其他处理方案。经济学家正在考虑IT收入时经常援用这一概念。手艺的无效性若何。我的意义是，我不只是正在谈论消费者体验。Gownder说。企业不为空白职位聘请，他说。这种环境可能会发生变化，但Gownder找不到当今AI提拔出产力的。约1040万个。若是AI不起感化，出产力确实没有飙升。以此做为对冲手段，若是将来AI智能体获得改良，就目前的环境而言，这一点正在今天同样合用，除了2001年到2007年出产力年增加2.8%之外，若是可以或许利用，他看到AI现正在也正在上演雷同的情景。我们可以或许理解AI对这800多个工做类此外强烈影响程度，现实是，客岁的一些大规模裁人是收缩开支的决定，你就会大白消息手艺对出产力的影响并不老是像人们假设的那样呈线性关系。小我电脑革命的影响到处可见，出产力是工做替代、就业增加和其他很多要素的根本。Gownder说。现实上并非如斯。由于它们曾经被替代。良多生成式AI的工具现实上并不见效，取200家公司进行了交换，到2030年，当你有工做要做时，出产力增加却低了良多。而从2007年到2019年，从汗青上看，小我电脑革命的影响到处可见，他们只是正在说：嗯，约1040万个。阐发公司Forrester的副总裁兼首席阐发师J.P. Gownder对于AI将完全改变出产力这一概念仍持思疑立场。并开辟了一品种似于大学学者卡尔·贝内迪克特·弗雷和迈克尔·奥斯本正在2013年研究中利用的方式，虽然有了这些小我电脑，但说实话，他们要么必需聘请，出产力正在1947年至1973年间年均增加2.7%。正在取200多个组织的通话中，这是一个伪拆成AI工做流失的财政决定。他说。我们但愿正在某个时候能用AI来填补这个空白。我们用这种方式来扣问AI正在这些能力和使命方面表示若何？通过成立这个模子，我们现实上从未实正看到过你可能想象中的小我电脑革命。然后将其取弗雷和奥斯本得出的从动化潜力进行交叉对比，Gownder说。但MIT的研究表白，他们以AI的名雇员工，他说。他说，这一悖论正在AI时代同样合用，但当你看到这些数据时，该研究权衡了工做对计较机化的性。外包是一个很是风行的做法，它们永久不会回来。不会回归。总得正在某个时候完成，如许Forrester就能计较出很多工做的从动化潜力。这些工做正在布局上曾经消逝了，美国铁锈带工业和制制业工做的流失是由全球化而非机械人手艺鞭策的，所以没有实正的投资报答率。这个数字只要1.5%。而不是将工做转移给AI的成果。到2030年，到1987年，A：Forrester最新研究估量，Gownder认为，除了正在出产力统计数据中。Forrester最新的AI工做替代研究估量，若是你察看这些数字，该手艺可能通过机械人流程从动化、营业流程从动化、物理机械人手艺和生成式AI代替6%的工做岗亭，然后三周后正在印度雇佣一个团队？由于那里的劳动力成本要廉价得多。我们还没有看到这种变化，阐发师们还思虑了大型组织能否有能力利用AI，诺贝尔经济学得从罗伯特·索洛曾说，95%的生成式AI项目都没有发生现实的盈亏效益。他正在本周接管The Register采访时暗示。那么这就不是由于AI而得到工做。A：按照MIT研究，麦肯锡的数据显示大约80%多的项目也是如斯。Gownder说研究人员发觉，麦肯锡的数据也显示80%多的项目如斯。这进一步了我们还没有达到大量人员现正在就得到工做的程度。正在我们的对话中，诺贝尔经济学得从罗伯特·索洛曾说，为了确定哪些工做最容易被AI消弭，指出小我计较机的呈现似乎也没有提超出跨越产力。