Fugu-MT 論文翻訳(概要): Who Uses AI? Platforms, Workforce, and AI Exposure

論文の概要: Who Uses AI? Platforms, Workforce, and AI Exposure

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21743v1
Date: Wed, 20 May 2026 21:11:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-22 20:14:18.490957
Title: Who Uses AI? Platforms, Workforce, and AI Exposure
Title（参考訳）: AIを使うのは誰か? プラットフォーム、ワークフォース、AI露出
Authors: Michelle Yin, Burhan Ogut,
Abstract要約: 成長する文献は、人工知能プラットフォームによる会話ログを使用して、職業曝露を測定する。これらのスコアは、労働力よりもプラットフォームユーザーベースを部分的に測定することを示します。非古典的測定誤差、確率限界の導出、雇用弾力性に対する部分同定境界の定式化を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A growing literature uses artificial intelligence platform conversation logs to measure occupation exposure. We show that these scores partly measure platform user base rather than the workforce. Holding outcome, sample, controls, and estimator fixed while varying only the platform input changes the post-ChatGPT employment coefficient by a factor of 1.9, and within-vendor consumer-versus-enterprise channels produce estimates that disagree in sign. Reweighting to Bureau of Labor Statistics workforce shares attenuates estimates by 42 to 93 percent. We formalize the non-classical measurement error, derive probability limits and partial-identification bounds for employment elasticities. The bias understates substitution more than augmentation.
Abstract（参考訳）: 成長する文献は、人工知能プラットフォームによる会話ログを使用して、職業曝露を測定する。これらのスコアは、労働力よりもプラットフォームユーザーベースを部分的に測定することを示します。プラットフォーム入力のみを変更しながら、結果、サンプル、制御、推定器を固定し、ChatGPT後の雇用係数を1.9倍に変更し、ベンダー内消費者対企業チャネルは、署名に反する見積を生成する。労働統計局への重み付けは、推計を42～93%減らす。非古典的測定誤差、確率限界の導出、雇用弾力性に対する部分同定境界の定式化を行う。バイアスは増大以上の置換を下支えする。

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