Производительность труда и использование искусственного интеллекта

Автор: Никифорова Н.А.

Журнал: Вестник Алтайской академии экономики и права @vestnik-aael

Рубрика: Экономические науки

Статья в выпуске: 3-1, 2024 года.

Бесплатный доступ

В статье рассматривается вопрос: должен ли повысить производительность с течением времени искусственный интеллект (ИИ). Автор отмечает, что в последнее десятилетие рост производительности труда замедлился, несмотря на быстрое развитие новых эффективных цифровых технологий. Машинное обучение и искусственный интеллект не смогли достичь ожидаемого результата в увеличении производительности. Возникает парадокс: развитие новых технологий не смогло полностью преобразовать общество и улучшить жизнь людей. Возникает вопрос, были ли надежды на потенциал этих технологий ошибочными? Для выполнения поставленной задачи был изучен и обобщен различный материал, практический опыт, теоретические исследования в данной области, которые дают представление о составе современных технологий, связанных с искусственным интеллектом. В результате анализа были обобщены данные и выявлены тенденции, характерные для этой области исследования. Научная новизна исследования состоит в проведении структурного и динамического анализа с учетом особенностей формирования производительности труда, который является одним из самых важных критериев развития экономики государства в целом.

Еще

Анализ производительности труда, искусственный интеллект, факторы влияния, профессиональные навыки, анализ цифровых технологий

Короткий адрес: https://sciup.org/142240346

IDR: 142240346   |   DOI: 10.17513/vaael.3288

Список литературы Производительность труда и использование искусственного интеллекта

  • Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologie // American Economic Journal: Macroeconomics. 2021. № 13(1). Р. 333-372.
  • Никифорова Н.А., Иззука Т.Б., Миловидова С.Н. Методика экономического анализа: учебник. М.: КНОРУС, 2024. 356 с. EDN: UWBDIV
  • Acemoglu D., Anderson G.W., Beede D.N., Buffington C., Childress E.E., Dinlersoz E., Zolas N. Automation and the workforce: A firm-level view from the 2019 Annual Business Survey // NBER Working Paper w30659, National Bureau of Economic Research. 2022.
  • Becker B. Public R&D Policies and Private R&D Investment: A Survey of the Empirical Evidence // Journal of Economic Surveys. 2015. № 29(5). Р. 917-942.
  • Bloom N., J. Van Reenen, Williams H. A toolkit of policies to promote innovation // Journal of Economic Perspectives. 2019. № 33(3). Р. 163-184.
  • URL: https://twitter.com/elonmusk/status/984882630947753984?lang=en (дата обращения: 15.01.2014).
  • Wang J., Petropoulos G., Steffen S. Concentration of artificial intelligence and other frontier IT skills // Bruegel Blog. 2021. 21 October.
  • Deming D.J., Noray K. Earnings Dynamics, Changing Job Skills, and STEM Careers // Quarterly Journal of Economics. 2020. № 135(4). Р. 1965-2005.
Еще
Статья научная