論文の概要: Follow the money: a startup-based measure of AI exposure across occupations, industries and regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04924v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 15:47:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:31:05.775543
• Title: Follow the money: a startup-based measure of AI exposure across occupations, industries and regions
• Title（参考訳）: Follow the money: 職業、産業、地域にわたってAIが露出する度合いをスタートアップが測定
• Authors: Enrico Maria Fenoaltea, Dario Mazzilli, Aurelio Patelli, Angelica Sbardella, Andrea Tacchella, Andrea Zaccaria, Marco Trombetti, Luciano Pietronero,
• Abstract要約: 既存のAIの職業曝露対策は、技術的実現可能性に基づいて人間の労働を代用または補うAIの理論的可能性に焦点を当てている。 我々は,O*NETとスタートアップが開発したAIアプリケーションからの職業的記述に基づく,新たな指標であるAISE(AI Startup Exposure)指標を紹介する。 我々の発見は、AIの採用は、AIアプリケーションの技術的実現可能性と同様に、社会的要因によって徐々に形成されていくことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) into the workplace is advancing rapidly, necessitating robust metrics to evaluate its tangible impact on the labour market. Existing measures of AI occupational exposure largely focus on AI's theoretical potential to substitute or complement human labour on the basis of technical feasibility, providing limited insight into actual adoption and offering inadequate guidance for policymakers. To address this gap, we introduce the AI Startup Exposure (AISE) index-a novel metric based on occupational descriptions from O*NET and AI applications developed by startups funded by the Y Combinator accelerator. Our findings indicate that while high-skilled professions are theoretically highly exposed according to conventional metrics, they are heterogeneously targeted by startups. Roles involving routine organizational tasks-such as data analysis and office management-display significant exposure, while occupations involving tasks that are less amenable to AI automation due to ethical or high-stakes, more than feasibility, considerations -- such as judges or surgeons -- present lower AISE scores. By focusing on venture-backed AI applications, our approach offers a nuanced perspective on how AI is reshaping the labour market. It challenges the conventional assumption that high-skilled jobs uniformly face high AI risks, highlighting instead the role of today's AI players' societal desirability-driven and market-oriented choices as critical determinants of AI exposure. Contrary to fears of widespread job displacement, our findings suggest that AI adoption will be gradual and shaped by social factors as much as by the technical feasibility of AI applications. This framework provides a dynamic, forward-looking tool for policymakers and stakeholders to monitor AI's evolving impact and navigate the changing labour landscape.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の職場への統合は急速に進み、労働市場に対するその具体的な影響を評価するために堅牢な指標を必要としている。 既存のAI職種曝露対策は、技術的実現可能性に基づいて人間の労働を代用または補うAIの理論的な可能性に重点を置いており、実際の採用に関する限られた洞察を提供し、政策立案者に不適切なガイダンスを提供する。 このギャップに対処するために、私たちは、AI Startup Exposure(AISE)インデックスを紹介します。これは、O*NETと、Y Combinatorアクセラレーターが出資したスタートアップによって開発されたAIアプリケーションからの職業的記述に基づく、新しいメトリクスです。 以上の結果から,高度専門職は従来の指標により理論的に高度に露呈するが,新興企業を標的にしていることが明らかとなった。 データ分析やオフィス管理など、日常的な組織的タスクに関わる役割 – 重要な露出 – は、倫理的あるいは高い評価によってAI自動化に適さないタスクを含む職業 – は、実現可能性以上のもの、裁判官や外科医のような考慮 – は、AISEスコアを低くする。 ベンチャー支援のAIアプリケーションに焦点を当てることで、私たちのアプローチは、AIが労働市場をどう変えようとしているかについて、微妙な視点を提供する。 これは、スキルの高い仕事がAIのリスクに均一に直面するという従来の仮定に挑戦し、AI露出の重要な決定要因として、今日のAIプレーヤーの社会的望ましくない選択と市場指向の選択の役割を強調している。 幅広い仕事のずれを恐れているとは対照的に、我々の研究結果は、AIの採用は、AIアプリケーションの技術的実現可能性と同様に、社会的要因によって徐々に形作られていくことを示唆している。 このフレームワークは、政策立案者や利害関係者がAIの進化する影響を監視し、変化する労働環境をナビゲートするための、ダイナミックで前向きなツールを提供する。

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