論文の概要: Brief for the Canada House of Commons Study on the Implications of
Artificial Intelligence Technologies for the Canadian Labor Force: Generative
Artificial Intelligence Shatters Models of AI and Labor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03595v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 22:58:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 17:42:45.315505
- Title: Brief for the Canada House of Commons Study on the Implications of
Artificial Intelligence Technologies for the Canadian Labor Force: Generative
Artificial Intelligence Shatters Models of AI and Labor
- Title（参考訳）: カナディアン・ハウス・オブ・コモンズによるカナダ労働力における人工知能技術の意義に関する概説: 生成型人工知能がaiと労働のモデルを破壊している
- Authors: Morgan R. Frank
- Abstract要約: 過去の技術と同様に、生成的AIは大量失業に繋がらないかもしれない。
生成AIは創造的で認知的で、潜在的にユビキタスである。
AIのフルセットの能力とアプリケーションが出現するにつれて、政策立案者は労働者のキャリア適応性を促進するべきである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Exciting advances in generative artificial intelligence (AI) have sparked
concern for jobs, education, productivity, and the future of work. As with past
technologies, generative AI may not lead to mass unemployment. But, unlike past
technologies, generative AI is creative, cognitive, and potentially ubiquitous
which makes the usual assumptions of automation predictions ill-suited for
today. Existing projections suggest that generative AI will impact workers in
occupations that were previously considered immune to automation. As AI's full
set of capabilities and applications emerge, policy makers should promote
workers' career adaptability. This goal requires improved data on job
separations and unemployment by locality and job titles in order to identify
early-indicators for the workers facing labor disruption. Further, prudent
policy should incentivize education programs to accommodate learning with AI as
a tool while preparing students for the demands of the future of work.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)の進歩は、仕事、教育、生産性、そして仕事の未来への関心を喚起している。
過去の技術と同様に、生成的AIは大量失業につながらないかもしれない。
しかし、過去の技術とは異なり、ジェネレーティブaiは創造的で認知的で、潜在的にユビキタスであり、今日のオートメーション予測の一般的な仮定に適さない。
既存の予測では、生成AIは以前自動化に免疫があると考えられていた職業の労働者に影響を与えることが示唆されている。
AIの全機能とアプリケーションが出現するにつれて、政策立案者は労働者のキャリア適応性を促進するべきである。
この目標は、労働力の混乱に直面している労働者の早期指標を特定するために、雇用分離と失業率に関するデータの改善を必要とする。
さらに、先進的な政策は、将来の仕事の要求に備えつつ、AIによる学習をツールとして扱えるように教育プログラムにインセンティブを与えるべきである。
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