Key points are not available for this paper at this time.
نحن نعيش في عصر المفارقات. تحقق الأنظمة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي أداءً يعادل أو يتخطى المستوى البشري في المزيد من المجالات، مستفيدة من التقدم السريع في تقنيات أخرى وتقود ارتفاع أسعار الأسهم. مع ذلك، انخفض نمو الإنتاجية المقاسة إلى النصف خلال العقد الماضي، وركد الدخل الحقيقي منذ أواخر التسعينيات لغالبية الأمريكيين. نصف أربع تفسيرات محتملة لهذا الصراع بين التوقعات والإحصائيات: آمال زائفة، وقياس خاطئ، وإعادة توزيع، وتأخيرات في التنفيذ. وبينما يمكن تقديم حجج لكل منها، نؤكد أن التأخيرات ربما كانت المساهم الأكبر في المفارقة. إن أكثر قدرات الذكاء الاصطناعي إثارة للإعجاب، وخاصة تلك القائمة على التعلم الآلي، لم تُنتشر على نطاق واسع بعد. والأهم من ذلك، مثل غيرها من التقنيات ذات الأغراض العامة، لن تتحقق آثارها الكاملة إلا بعد تطوير وتنفيذ موجات من الابتكارات التكميلية. يمكن نمذجة تكاليف التكيف المطلوبة، والتغيرات التنظيمية، والمهارات الجديدة كنوع من رأس المال غير الملموس. جزء من قيمة هذا الرأس المال غير الملموس ينعكس بالفعل في القيمة السوقية للشركات. ومع ذلك، قد تفشل الإحصائيات الوطنية مستقبلاً في قياس الفوائد الكاملة للتقنيات الجديدة وقد يكون لبعضها حتى علامة خاطئة.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Erik Brynjolfsson
Daniel Rock
Chad Syverson
Massachusetts Institute of Technology
University of Chicago
National Bureau of Economic Research
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس Brynjolfsson وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/69d7906e6cc86f5f11b8a595 — DOI: https://doi.org/10.3386/w24001