論文の概要: The Jagged Global Economy: Frontier AI Unevenly Exposes National Economies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.05404v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 20:10:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-13 07:26:11.080598
• Title: The Jagged Global Economy: Frontier AI Unevenly Exposes National Economies
• Title（参考訳）: 世界経済の混乱:フロンティアAIは国家経済を不均一に排除する
• Abstract要約: 職業レベルの被曝スコアと141カ国の国際雇用データを組み合わせた全国的AI被曝指標を導入する。 高い所得国は低所得国よりも著しく露出しており、ヨーロッパと中央アジアはサブサハラアフリカよりも50%露出している。 91%の国で女性が男性よりも露出しており、ホワイトカラーやセールスの職業が集中しているためです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.504758931263986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Frontier AI's labor-market effects matter to workers, firms, and policymakers, but current evidence generally comes from a handful of high-income economies. The capabilities of frontier AI are jagged across work tasks and national economies diverge in how they allocate human labor. We introduce a national AI exposure metric that combines occupation-level exposure scores and international employment data for 141 countries. We find that high income countries are substantially more exposed than low income countries and that Europe and Central Asia are 50 percent more exposed than Sub-Saharan Africa. We also find a gender gap: women are more exposed than men in 91 percent of countries, driven by their concentration in white-collar and sales occupations. The exceptions are countries where women's employment remains concentrated in agriculture and household enterprises. We validate our national AI exposure estimates by showing they predict national AI adoption statistics published by Anthropic, Microsoft, and OpenAI. Beyond direct exposure, we identify a new mechanism for indirect exposure due to cross-country income dependencies. Some nations such as Tajikistan depend heavily on foreign workers remitting money back to their home countries: Tajikistan's direct exposure to frontier AI is below-average but because 37 percent of Tajikistan GDP is Russian remittance and Russia is very exposed, Tajikistan's remittance-accounted exposure becomes above-average. Our research shows that national variation in exposure is large enough that policy responses calibrated to U.S. or European labor markets will not generalize.
• Abstract（参考訳）: Frontier AIの労働市場効果は労働者、企業、政策立案者にとって重要であるが、現在の証拠は概して少数の高所得経済に由来する。 フロンティアAIの能力は、仕事のタスクにまたがってジャグリングされ、国家経済は、人間の労働を割り当てる方法を多様化する。 職業レベルの被曝スコアと141カ国の国際雇用データを組み合わせた全国的AI被曝指標を導入する。 高い所得国は低所得国よりも著しく露出しており、ヨーロッパと中央アジアはサブサハラアフリカよりも50%露出している。 91%の国で女性が男性よりも露出しており、ホワイトカラーやセールスの職業が集中しているためです。 例外は、女性の雇用が農業や家庭用企業に集中している国である。 我々は、Anthropic、Microsoft、OpenAIが公表した全国AI採用統計を予測して、我々の全国AI露出推定を検証する。 直接曝露以外にも、国間所得依存による間接曝露の新たなメカニズムを同定する。 タジキスタンのフロンティアAIへの直接的露出は平均を下回っているが、タジキスタンGDPの37%はロシアの送金であり、ロシアは非常に露出しているため、タジキスタンの送金額は平均を超える。 我々の研究は、米国や欧州の労働市場に対して調整された政策対応が一般化しないほど、露出の全国的な変化が十分に大きいことを示唆している。

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