拉丁美洲生成式人工智能的就业机会与数字鸿沟

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尽管有大量文献分析了技术变革对拉美和加勒比地区劳动力市场结果的影响(例如，见Dutz等人，2018年)，但GenAI的预期发生率可能与前几次技术突破不同。Autor(2024)声称，新技术对劳动力的变革性影响是通过重塑人类专业知识来实现的，他用两个例子来说明这一假设:18世纪和19世纪的大规模生产，以及自1960年代以来对数字技术的采用。

大规模生产的出现，使工匠的复杂工作变成了由生产工人利用新机器，在监督下进行的自保和简单的任务。国际劳工组织工作文件121随着教育水平的提高，对这种“大众专业技能”的需求不断增加，高中毕业生的数量不断增加，导致一个新的中产阶级的崛起。后来，数字技术通过将常规任务编码为确定性规则来执行这些任务。非例行任务无法被这种技术所取代，因为它们不是通过学习规则获得的，而是通过边做边学获得的。

因此，数字技术通过允许专业人士更有效地获取和处理信息，从而有更多的时间来解释和应用信息，从而产生了一种新的专业技能。被这种技术取代的常规工作往往处于收入分布的中部，而由数字化补充的非常规工作往往处于顶部，导致劳动力市场的两极分化。相比之下，人工智能可以执行通常需要隐性知识的非常规任务。例如，它可以使非精英工人(如护士)参与复杂的决策，它可以自动化一些由高技能工人(如医生、软件工程师和律师)执行的任务。

然而，如下文所述，对就业的最终影响也将取决于其他因素。例如，GenAI对就业的直接自动化影响可能会被对生产力的积极影响所抵消，这将加强劳动力需求。虽然之前没有关于拉丁美洲和加勒比地区职业接触GenAI的粒度评估，但其他地区在更广泛的研究中进行了比较。例如，GBB(2023)将拉丁美洲和加勒比的潜在自动化接触水平排在区域排名的中间位置，总就业人数的2.5%属于这一类别(图2)。就增强潜力而言，同一项研究将拉丁美洲和加勒比排在倒数第三位(就业人数的12.8%)。

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