报告聚焦人工智能对美国劳动力市场的影响，探讨其在技术发展、生产力、劳动力、教育及测量等方面的作用，为各界应对人工智能带来的变革提供参考。
1. 人工智能发展现状：人工智能作为通用技术发展迅猛，生成式AI展现出强大能力，但仍存在“幻觉”、偏见等缺陷。其未来发展充满不确定性，虽有诸多推动因素，但也面临数据获取、计算能力及社会接受度等方面的限制。
2. 对生产力的影响：从历史上看，生产力增长受技术进步等因素影响，近年来有所放缓。人工智能虽目前对总体生产力影响较小，但应用广泛且发展迅速，未来十年有望大幅提升生产力。其对生产力的影响取决于应用领域、互补投资、时间滞后等多种因素，且可能加剧收入不平等，同时带来隐私、安全等风险。
3. 对劳动力市场的影响：当前难以预测人工智能对总劳动力需求的影响，但可以确定它会改变工作性质和对专业知识的需求。历史上，技术变革既会淘汰部分专业知识，也会创造新的需求。在人工智能时代，部分“精英专家”任务和“大众专业知识”任务可能被替代，同时也存在职业两极分化加剧、专业知识被消除或重新强化等不同情景。此外，人工智能还带来了工人监控、隐私、版权©️及算法偏见等风险。
4. 对教育的影响：人工智能对教育影响深远，既带来挑战，如学生作弊、传播错误信息等，也蕴含机遇，如实现个性化学习、提升学习体验等。随着人工智能改变劳动力市场对技能的需求，教育体系需做出相应调整，加强对批判性思维、适应性和社交技能的培养。
5. 相关数据测量：在数据测量方面，虽取得一定进展，如美国人口普查局的年度商业调查及私营部门数据提供了新视角，但仍存在知识差距和挑战，包括数据获取与整合困难、难以衡量无形资本投资和任务变化等。为解决这些问题，需推动数据共享，利用先进技术整合数据，并开展更及时的调查。
6. 应对机遇与建议：为引导人工智能发展，政府、企业和社会各界可在多方面采取行动，如支持基础研究、制定标准和法规、促进数据共享、推动人工智能在教育和科研中的应用等。同时，要关注人工智能对劳动力市场的平衡影响，加强对工人的再培训和继续教育，建立更完善的数据监测体系，以应对人工智能带来的各种变化。
