自2022年11月ChatGPT推出以来的一年，人工智能经历了一个重要转折点，生成式人工智能（尤其是大型语言模型，LLMs）的出现和广泛公众访问。与早期的人工智能系统相比，这些LLMs展示了主要的新能力，包括能够用数十种语言就各种话题进行有意义的对话、总结大型文本文档中讨论的关键点、执行各种问题解决任务以及编写计算机程序。
人工智能与生产力
生产力增长——单位投入的产出增长——对于提高长期生活水平至关重要。通用技术的进步是提高生产力的关键。尽管人工智能是一种通用技术——即一种普及、随时间改进并催生互补创新的技术——在特定任务中提供显著的生产力改进，并有可能影响每个经济部门，但其对整体生产力的影响仍然微乎其微，可能反映了迄今为止其在经济中的低采用率。鉴于人工智能的广泛适用性和其技术发展的速度，未来十年可能会对生产力产生重大影响。
人工智能与劳动力
尽管人们对人工智能对工作的影响普遍感到担忧，但美国的失业率与历史水平相比非常低；除了因COVID-19大流行导致的失业率激增外，过去几年的失业率一直极低。此外，美国和整个工业化国家的人口和劳动力增长率预计将放缓。在这种结构性强劲的劳动力需求和结构性逆风阻碍劳动力供应增加的背景下，很难预测新人工智能的采用是否会导致总体劳动力需求下降，表现为更少的工作岗位（相对于工作年龄人口）或更可能是现有工作的薪酬降低。此外，工作场所对最新人工智能进步的采用仍处于初期阶段，尽管最近有所改进，但对人工智能影响的测量仍然有限，无法对当前人工智能对劳动力的影响做出明确评估。
人工智能与教育
劳动力教育水平的提高在过去150年中在美国经济增长中发挥了关键作用，尽管过去50年获得高质量教育的机会存在巨大的社会经济差距，这导致了收入不平等的加剧。获得高质量的初等和中等教育以及继续教育机会可能是未来美国经济增长的重要决定因素。
测量
鉴于预测未来短期内人工智能的技术进步及其对各种专业知识和工人需求的影响存在很大的不确定性，必须改进对人工智能技术进步、实际采用及其对劳动力影响的实时观察和跟踪，并与劳动力共享这些信息。
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