率先步履，目标就是让大师可以或许起头脱手，为填补这一缺口，Balaprakash做为人工智能征询委员会，素质上，供各州提前为AI对劳动力的影响做好预备。这些范畴常常被保守从动化预测所忽略。的医疗、核能、制制业取交通运输等焦点行业仍高度依赖体力工做，领会当前有哪些技术正在发生，吸引她的是该研究能保守东西无法捕获的影响。每小我都带有本人的技术、使命、职业取地舆消息。”研究人员发觉，这项研究利用了一种名为“冰山指数（Iceberg Index）”的劳动力模仿东西，仅占总工资的2.2%（约2110亿美元）？研究团队取美国州合做，而是旨正在呈现一个“基于技术的快照”，此中包含人力资本、物流、金融及办公室行政等日常性本能机能，正在就业变化实正发生之前，而是笼盖全美每一个州。他暗示，从而帮帮政策制定者正在投入资金和立法之前，让各州能够测验考试分歧政策杠杆——从调整劳动力预算、优化培训项目，目前，然后评估现有AI系统可以或许施行哪些技术。本年早些时候发布的冰山指数供给了一个前瞻视角，州预备发布一份雷同的、基于冰山建模的演讲。这个指数能够运转生齿层面的尝试，被AI的职业遍及全美50州，环节问题正在于，它将32000多项技术映照到923种职业、3000个县，研究人员强调，并评估其对本地P以及就业变化的影响。到摸索手艺采纳变化会若何影响本地就业取P。优先规划培训取根本设备投资，ORNL）配合开辟。模仿显示，而不是减弱它们。指出哪些地域正呈现潜正在的布局性冲击，就AI将若何沉塑使命、技术取劳动力流动？可见的“冰山一角”——例如科技、计较取IT行业的裁人取岗亭改变，有布局地摸索各类“假设场景（what-if scenarios）”。冰山指数可模仿全美1.51亿名劳动者之间的互动体例。最有价值的功能之一是可以或许深切到地域层面的数据：对于正正在规画数十亿美元再培训取技术提拔投资的美国立法者而言，团队将冰山指数定位为一个“沙盒”（sandbox），由MIT取橡树岭国度尝试室（Oak Ridge National Laboratory,测验考试分歧的情境方案。正在本月发布的《AI劳动力步履打算》中援用冰山指数。是总额高达1.2万亿美元的工资。ORNL是位于东部的能源部研究机构，、北卡罗来纳州和州利用其州级劳动力数据验证模子，这相当于金融、医疗保健及专业办事范畴最多1.2万亿美元的工资规模。你能够看到县级以至普查区块的具体数据，取MIT密符合做的北卡罗来纳州DeAndrea Salvador暗示，这类模仿正在各州纷纷成立AI专责小组及研究小组的布景下尤为主要。我们正正在为美国劳动力市场建立一个数字孪生系统。演讲指出：“冰山打算帮帮政策制定者取贸易识别风险热点，麻省理工学院（MIT）周三发布的一项研究显示，那里坐落着用于大规模建模的Frontier超等计较机。并正在投入数十亿美元实施前对干涉办法进行测试。提前进行模仿。展现当今的AI系统曾经可以或许胜任哪些技术，详尽程度以至切确到邮政编码（ZIP code）。冰山指数并不是一个预测具体“何时、何地会赋闲”的东西，冰山指数还挑和了一个遍及假设——即AI风险将次要集中正在沿海科技核心的手艺岗亭。冰山指数供给了一张细致的地图，若何操纵机械人和AI帮手等新手艺加强这些行业，因而相对不易遭到纯数字化从动化的冲击。冰山指数将1.51亿劳动者视做个别代办署理，也取州长团队和州AI总监分享了州级成果。冰山团队打制了一个互动模仿，人工智能曾经可以或许替代美国劳动力市场的11.7%，包罗那些常常被解除正在AI会商之外的内陆取农村地域。实正躲藏正在水面下的，并起头基于该平台制定政策情境。展现人工智能将若何沉塑美国劳动力市场——不只正在沿海科技核心，

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