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Beats Biblionetz - Texte

The Simple Macroeconomics of AI

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iconZusammenfassungen

This paper evaluates claims about the large macroeconomic implications of new advances in AI. It starts from a task-based model of AI’s effects, working through automation and task complementarities. It establishes that, so long as AI’s microeconomic effects are driven by cost savings/productivity improvements at the task level, its macroeconomic consequences will be given by a version of Hulten’s theorem: GDP and aggregate productivity gains can be estimated by what fraction of tasks are impacted and average task-level cost savings. Using existing estimates on exposure to AI and productivity improvements at the task level, these macroeconomic effects appear nontrivial but modest—no more than a 0.71% increase in total factor productivity over 10 years. The paper then argues that even these estimates could be exaggerated, because early evidence is from easy-to-learn tasks, whereas some of the future effects will come from hard-to-learn tasks, where there are many context-dependent factors affecting decision-making and no objective outcome measures from which to learn successful performance. Consequently, predicted TFP gains over the next 10 years are even more modest and are predicted to be less than 0.55%. I also explore AI’s wage and inequality effects. I show theoretically that even when AI improves the productivity of low-skill workers in certain tasks (without creating new tasks for them), this may increase rather than reduce inequality. Empirically, I find that AI advances are unlikely to increase inequality as much as previous automation technologies because their impact is more equally distributed across demographic groups, but there is also no evidence that AI will reduce labor income inequality. AI is also predicted to widen the gap between capital and labor income. Finally, some of the new tasks created by AI may have negative social value (such as design of algorithms for online manipulation), and I discuss how to incorporate the macroeconomic effects of new tasks that may have negative social value
Von Daron Acemoglu im Text The Simple Macroeconomics of AI (2024)

iconBemerkungen

Beat Döbeli HoneggerHmm, so simpel wie der Titel es besagt, ist dieser Text beileibe nicht.
Von Beat Döbeli Honegger, erfasst im Biblionetz am 24.04.2024

iconDieser Text erwähnt ...


Personen
KB IB clear
Daron Acemoglu , David Autor , Simon Johnson , Ray Kurzweil

Aussagen
KB IB clear
Generative Machine-Learning-Systeme erhöhen die Produktivität
Machine Learning senkt den Wert von Erfahrungswissen
Machine learning erhöht das Kapitaleinkommen auf Kosten des Arbeitseinkommens

Begriffe
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Algorithmusalgorithm , AlphaFold , Arbeitwork , Automatisierung , Chat-GPT , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4) , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , Produktivitätproductivity , Technologietechnology
icon
Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2005 local  The Singularity Is Near (Ray Kurzweil) 9, 1, 6, 1, 5, 8, 2, 6, 9, 6, 1, 4 61341591
2010 local web  Skills, Tasks and Technologies (Daron Acemoglu, David Autor) 1, 9, 16, 3, 2, 5, 3, 2, 10, 12, 4, 1 881393
2023 local  Power and Progress (Daron Acemoglu, Simon Johnson) 35, 45, 6, 1 145687

iconDieser Text erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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Auf dem WWW The Simple Macroeconomics of AI: Artikel als Volltext (lokal: PDF, 1016 kByte; WWW: Link OK )

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iconBeat und dieser Text

Beat hat Dieser Text erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieser Text einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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