自亚当·斯密的别针工厂诞生以来，经济学家一直在研究技术变革、生产力和就业之间的关系。因此，人工智能系统能够在越来越多的情况下（从驾驶汽车到在医学扫描中检测肿瘤）表现得当，这引起了他们的注意，这并不奇怪。
2017年9月，一群杰出的经济学家齐聚多伦多，制定了人工智能经济学的研究议程。他们讨论的问题包括人工智能在经济上有何独特之处、它会产生什么影响、以及哪些正确的政策可以增强其效益。
最近，我有幸参加了在多伦多举行的第三届人工智能大会，亲眼目睹了该议程在过去两年中的发展。在这篇博客中，我概述了会议的主要主题和相关论文的四个层面：宏观、中观（产业结构）、微观和元（人工智能对经济学研究人工智能的数据和方法的影响）。然后，我概述了当今人工智能经济学议程中的一些空白，我认为这些空白应该在未来得到解决，并得出结论。
序幕：经济学家对人工智能的看法
会议召集人 Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb（与 Catherine Tucker 一起）在之前的论文中将人工智能系统描述为“预测机器”，它使预测变得便宜且丰富，使组织能够做出更多更好的决策，甚至使其中一些决策自动化。亚马逊的推荐引擎就是一个例子，它向每位访问者提供其网站的个性化版本。如果没有机器学习系统（一种人工智能），这种定制化是不可能实现的，它可以根据历史数据自动预测哪些产品可能引起个人客户的兴趣。
原则上，任何面临预测问题的行业都 加拿大电话号码数据 可以采用人工智能系统，从农业到金融，几乎涵盖了经济的各个领域。这种广泛的相关性使得一些经济学家将人工智能视为变革性“通用技术”的最新例子，它将像历史上早期的蒸汽机或半导体一样重塑经济。
宏观视角：人工智能、劳动力和（无形）资本
人工智能使经济决策自动化和增强，从而提高生产率。这对劳动力和投资有何影响？
谁（或什么）做什么：基于任务的模型
分析人工智能对劳动力影响的主要框架是Daron Acemoglu 和 Pascual Restrepo 开发的基于任务的模型（基于Joseph Zeira的先前研究）。该模型将经济视为大量生产任务的集合。人工智能的出现改变了这些任务的价值和重要性，影响了劳动力需求和其他重要的宏观经济变量，例如劳动力的收入份额和不平等（例如，如果人工智能降低了劳动力的技能或增加了资本的收入份额——而资本往往集中在少数人手中——这可能会加剧收入和财富不平等）。
人工智能对任务的影响通过四个渠道实现：
首先，人工智能系统取代了以前由人类工人执行的一些任务，这会带来替代。一个例子是亚马逊采用自动推荐系统后取代的图书评论（亚马逊解雇了图书评论员，尽管现在有些评论员已经回到了公司）。这将减少对劳动力的需求
其次，当人工智能系统增加人类工作者所承担任务的价值时，就会产生增强。亚马逊的网页开发和库存管理任务就是一个例子：由于其人工智能推荐系统，在改进网站和确保有效储存多种不同图书上花费的每一美元都会为公司带来更大的回报。这通常会增加对任务得到增强的工人的需求。
第三，资本深化。新的人工智能系统是一项投资，它增加了工人使用的资本存量，使他们更有生产力，并通过与上述相同的机制增加了对劳动力的需求。
最后，还有复职，即人工智能系统创造全新的任务，例如开发机器学习系统或标记数据集以训练这些系统。这些新任务将创造新的工作岗位甚至行业，从而增加劳动力需求。