Veränderungen der Arbeitswelt durch Künstliche Intelligenz
Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz auf den Arbeitsmarkt werden breit diskutiert. Welche Folgen für Beschäftigung, Löhne und Qualifikationsanforderungen sind zu erwarten? Birgt die Nutzung automatisierter Entscheidungssysteme (z.B. für die Personalauswahl) ein Diskriminierungsrisiko? Wie wirkt sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz auf die Arbeitsqualität aus?
Dieses Themendossier stellt Literatur zum Stand der Forschung zusammen.
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A machine learning approach for assessing labor supply to the online labor market (2023)
Fung, Esabella;Zitatform
Fung, Esabella (2023): A machine learning approach for assessing labor supply to the online labor market. (MPRA paper 118844), München, 28 S.
Abstract
"The online labor market, comprised of companies such as Upwork, Amazon Mechanical Turk, and their freelancer workforce, has expanded worldwide over the past 15 years and has changed the labor market landscape. Although qualitative studies have been done to identify factors related to the global supply to the online labor market, few data modeling studies have been conducted to quantify the importance of these factors in this area. This study applied tree-based supervised learning techniques, decision tree regression, random forest, and gradient boosting, to systematically evaluate the online labor supply with 70 features related to climate, population, economics, education, health, language, and technology adoption. To provide machine learning explainability, SHAP, based on the Shapley values, was introduced to identify features with high marginal contributions. The top 5 contributing features indicate the tight integration of technology adoption, language, and human migration patterns with the online labor market supply." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Literaturhinweis
ChatGPT, Chatbots und mehr – wie wird künstliche Intelligenz in den HR-Abteilungen von Unternehmen genutzt? (2023)
Garnitz, Johanna; Schaller, Daria;Zitatform
Garnitz, Johanna & Daria Schaller (2023): ChatGPT, Chatbots und mehr – wie wird künstliche Intelligenz in den HR-Abteilungen von Unternehmen genutzt? In: Ifo-Schnelldienst, Jg. 76, H. 9, S. 65-68.
Abstract
"Das ifo Institut befragt im Auftrag von Randstad Deutschland quartalsweise deutsche HR-Abteilungen zu personalpolitisch relevanten Themen. Das aktuelle Schwerpunktthema befasst sich mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz, insbesondere in den HR-Abteilungen. Derzeit nutzen ca. 5% der befragten Unternehmen Künstliche Intelligenz im HR-Bereich, geplant haben dies weitere 25% der Unternehmen. Ein Viertel der Unternehmen ergreift Maßnahmen für den (geplanten) Einsatz von KI, und zwar am häufigsten in Form von Arbeits- und Expertengruppen (53%), gefolgt von Fortbildungen (43%). 86% der Teilnehmenden sind hinsichtlich des Einsatzes von KI skeptisch. Trotzdem sehen sie Potenzial für KI im Personalbereich, besonders im Bereich der Automatisierung von Personalprozessen, in der Rekrutierung und im Bewerbermanagement." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Über die Arbeit: Ein Essay (2023)
Geuss, Raymond; Bauer, Martin;Zitatform
Geuss, Raymond (2023): Über die Arbeit. Ein Essay. Hamburg: Hamburger Edition, 198 S.
Abstract
"Ende der 1980er Jahre schloss nördlich von Philadelphia das Stahlwerk seine Tore, in dem Raymond Geuss’ Vater lange Zeit gearbeitet hatte. Sein Onkel, ein Landwirt in Indiana, brauchte bald einen zweiten Job, um seinen Lebensunterhalt bestreiten zu können. Auch anhand seiner Familiengeschichte zeigt der Philosoph in seinem neuen Buch, dass Arbeit, wie wir sie in westlichen Gesellschaften kannten, verschwindet. Automatisierung und Outsourcing haben einen tiefgreifenden gesellschaftlichen Wandel in Gang gesetzt, und Geuss führt seine Leserinnen und Leser durch diese Umbrüche bis zur die Gegenwart dominierenden Amazonisierung. Was ist Arbeit? Wie ist sie organisiert? Und wie wird Arbeit in Zukunft aussehen? In seinem hellsichtigen Essay verbindet Raymond Geuss philosophische Überlegungen mit ökonomischen und historischen Reflexionen. Auch mit der Arbeitsethik und dem Unbehagen an der Arbeit befasst er sich, das so alt ist wie die Arbeit selbst. Wir sollten uns, so Geuss, von den Pathologien unendlichen Wachstums befreien. Das bedeutet auch, Arbeit endlich nicht mehr als Konzept stetig steigender menschlicher Produktivkraft und Anstrengung zu begreifen." (Verlagsangaben, IAB-Doku)
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Inhaltsverzeichnis -
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Artificial Intelligence and Workers' Well-Being (2023)
Zitatform
Giuntella, Osea, Johannes König & Luca Stella (2023): Artificial Intelligence and Workers' Well-Being. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 16485), Bonn, 43 S.
Abstract
"This study explores the relationship between artificial intelligence (AI) and workers' well-being and mental health using longitudinal survey data from Germany (2000-2020). We construct a measure of individual exposure to AI technology based on the occupation in which workers in our sample were first employed and explore an event study design and a difference-in-differences approach to compare AI-exposed and non-exposed workers. Before AI became widely available, there is no evidence of differential pre-trends in workers' well-being and concerns about their economic futures. Since 2015, however, with the increasing adoption of AI in firms across Germany, we find that AI-exposed workers have become less satisfied with their life and job and more concerned about job security and their personal economic situation. However, we find no evidence of a significant impact of AI on workers' mental health, anxiety, or depression." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Ähnliche Treffer
auch erschienen als SOEPpapers 1194, DIW Berlin -
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Generative AI and Jobs: a global analysis of potential effects on job quantity and quality (2023)
Zitatform
Gmyrek, Pawel, Janine Berg & David Bescond (2023): Generative AI and Jobs: a global analysis of potential effects on job quantity and quality. (ILO working paper / International Labour Organization 96), Geneva, 51 S. DOI:10.54394/fhem8239
Abstract
"This study assesses the potential global exposure of occupations to Generative AI, particularly GPT-4. It predicts that the overwhelming effect of the technology will be to augment occupations, rather than to automate them. The greatest impact is likely to be in high and upper-middle income countries due to a higher share of employment in clerical occupations. As clerical jobs are an important source of female employment, the effects are highly gendered. Insights from this study underline the need for proactive policies that focus on job quality, ensure fair transitions, and that are based on dialogue and adequate regulation." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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"This Time It's Different" - Generative Artificial Intelligence and Occupational Choice (2023)
Zitatform
Goller, Daniel, Christian Gschwendt & Stefan C. Wolter (2023): "This Time It's Different" - Generative Artificial Intelligence and Occupational Choice. (IZA discussion paper / Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit 16638), Bonn, 23 S.
Abstract
"In this paper, we show the causal influence of the launch of generative AI in the form of ChatGPT on the search behavior of young people for apprenticeship vacancies. There is a strong and long-lasting decline in the intensity of searches for vacancies, which suggests great uncertainty among the affected cohort. Analyses based on the classification of occupations according to tasks, type of cognitive requirements, and the expected risk of automation to date show significant differences in the extent to which specific occupations are affected. Occupations with a high proportion of cognitive tasks, with high demands on language skills, and those whose automation risk had previously been assessed by experts as lower are significantly more affected by the decline. However, no differences can be found with regard to the proportion of routine vs. non-routine tasks." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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The supply, demand and characteristics of the AI workforce across OECD countries (2023)
Green, Andrew; Lamby, Lucas;Zitatform
Green, Andrew & Lucas Lamby (2023): The supply, demand and characteristics of the AI workforce across OECD countries. (OECD social, employment and migration working papers 287), Paris, 55 S. DOI:10.1787/bb17314a-en
Abstract
"This report provides representative, cross-country estimates of the artificial intelligence (AI) workforce across OECD countries. The AI workforce is defined as the subset of workers with skills in statistics, computer science and machine learning who could actively develop and maintain AI systems. For countries that wish to be at the forefront of AI development, understanding the AI workforce is crucial to building and nurturing a talent pipeline, and ensuring that those who create AI reflect the diversity of society. This report uses data from online job vacancies to measure the within-occupation intensity of AI skill demand. The within-occupation AI intensity is then weighted to employment by occupation in labour force surveys to provide estimates of the size and growth of the AI workforce over time." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Artificial Intelligence and Employment: A Look into the Crystal Ball (2023)
Zitatform
Guarascio, Dario, Jelena Reljic & Roman Stöllinger (2023): Artificial Intelligence and Employment: A Look into the Crystal Ball. (GLO discussion paper / Global Labor Organization 1333), Essen, 28 S.
Abstract
"This study provides evidence of the employment impact of AI exposure in European regions, addressing one of the many gaps in the emerging literature on AI's effects on employment in Europe. Building upon the occupation-based AI-exposure indicators proposed by Felten et al. (2018, 2019, 2021), which are mapped to the European occupational classification (ISCO), following Albanesi et al. (2023), we analyse the regional employment dynamics between 2011 and 2018. After controlling for a wide range of supply and demand factors, our findings indicate that, on average, AI exposure has a positive impact on regional employment. Put differently, European regions characterised by a relatively larger share of AI-exposed occupations display, all else being equal and once potential endogeneity concerns are mitigated, a more favourable employment tendency over the period 2011-2018. We also find evidence of a moderating effect of robot density on the AI-employment nexus, which however lacks a causal underpinning." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
Ähnliche Treffer
auch erschienen als: LEM Papers Series, 2023/34 -
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Forschungsmonitoring "Arbeit der Zukunft": Oktober bis Dezember 2022 (Berichtszeitraum) (2023)
Habelitz, Nora; Müller, Annekathrin;Zitatform
Habelitz, Nora & Annekathrin Müller (2023): Forschungsmonitoring "Arbeit der Zukunft". Oktober bis Dezember 2022 (Berichtszeitraum). (Hans-Böckler-Stiftung. Working paper Forschungsförderung 271), Düsseldorf, 73 S.
Abstract
"Das Forschungsmonitoring Nr. 20 gibt einen Überblick über aktuelle Studien und Publikationen zur Arbeitswelt der Zukunft für den Berichtszeitraum Oktober bis Dezember 2022. Es orientiert sich an den Schwerpunkten der Forschungsstelle "Arbeit der Zukunft": Digitalisierung und Arbeit der Zukunft, Standards für digitale Arbeitsformen, Beschäftigung im Wandel, Aufwertung der Arbeit, Humanisierung der Arbeit 4.0, Atmende Arbeitszeiten und Zeitarrangements, Künstliche Intelligenz und Sozial-ökologische Transformation." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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KI und der Arbeitsmarkt: Eine Analyse der Beschäftigungseffekte: Ein Überblick über aktuelle empirische Befunde (2023)
Hammermann, Andrea; Monsef, Roschan Pourkhataei; Stettes, Oliver;Zitatform
Hammermann, Andrea, Roschan Pourkhataei Monsef & Oliver Stettes (2023): KI und der Arbeitsmarkt: Eine Analyse der Beschäftigungseffekte. Ein Überblick über aktuelle empirische Befunde. (IW-Report / Institut der Deutschen Wirtschaft Köln 2023,55), Köln, 26 S.
Abstract
"Rund zehn Jahre ist es her, seit Frey und Osborne mit ihrer Studie über die Automatisierungsrisiken von Berufen in den USA die Debatte über das Ende der Arbeit durch die Digitalisierung weltweit befeuert haben. Seitdem erschienen zahlreiche wissenschaftliche Studien, um die Beschäftigungseffekte einzelner Technologie(-gruppen) wie der Robotik näher zu untersuchen. Aktuell liegt der Fokus stark auf Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI), die durch Chatbots wie ChatGPT oder Google Bard in das Bewusstsein der breiten Öffentlichkeit gelangt sind. Im ersten Teil der vorliegenden Studie werden die wissenschaftlichen Papiere über die Arbeitsmarkteffekte von KI dargestellt und Stärken und Schwächen von drei unterschiedlichen Ansätzen diskutiert. Diese nähern sich der Fragestellung i) mittels der Ermittlung der potenziellen Betroffenheit von Tätigkeiten, Aufgaben und Fähigkeiten der Beschäftigten, ii) über die Auswertung von Stellenanzeigen und iii) den Rückgriff auf Befragungsdaten zum Einsatz von KI-Anwendungen. Im zweiten Teil wird der Zusammenhang zwischen dem Einsatz von KI-Verfahren und der tatsächlichen und erwarteten Mitarbeiterentwicklung von Unternehmen am Standort Deutschland empirisch untersucht. Hierfür werden mehrerer Wellen des IW-Zukunftspanels, einer regelmäßigen Befragung von Unternehmen des Industrie-Dienstleistungsverbunds, im Zeitraum zwischen 2019 bis 2022 mit rund 4.300 Beobachtungen von über 2.800 Unternehmen ausgewertet. In der empirischen Analyse auf Basis des IW-Zukunftspanels zeigt sich kein robuster Zusammenhang zwischen dem Einsatz von KI-Verfahren und der tatsächlichen sowie der erwarteten Mitarbeiterentwicklung auf Unternehmensebene. Die wechselnden Vorzeichen von KI-Verfahren je nach Betrachtungszeitraum könnten auf gegenläufige Wirkungsmechanismen über positive Produktivitäts- und Substitutionseffekte menschlicher Arbeit hindeuten, die in der Literatur diskutiert werden. Um diese stärker voneinander zu trennen, bräuchte es jedoch mehr Informationen über die Art der KI-Anwendungen in den Unternehmen. Zusammengefasst weisen die wissenschaftlichen Befunde in der Literatur bislang nicht auf starke negative Beschäftigungseffekte hin. Es deutet sich vielmehr an, dass KI die menschliche Arbeit bisher weitestgehend ergänzt. Technologische Fortschritte von KI-Verfahren am aktuellen Rand sind jedoch in der Studienlage noch nicht abgebildet, sodass die Forschung zu Beschäftigungseffekten durch KI erst am Anfang steht." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Künstliche Intelligenz in öffentlichen Verwaltungen: Grundlagen, Chancen, Herausforderungen und Einsatzszenarien (2023)
Heine, Moreen; Schrills, Tim; Dhungel, Anna-Katharina; Wessel, Daniel;Zitatform
Heine, Moreen, Anna-Katharina Dhungel, Tim Schrills & Daniel Wessel (2023): Künstliche Intelligenz in öffentlichen Verwaltungen. Grundlagen, Chancen, Herausforderungen und Einsatzszenarien. (Edition eGov-Campus), Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, XVIII, 208 S. DOI:10.1007/978-3-658-40101-6
Abstract
"Dieses Buch bietet eine verständliche und kompakte Einführung in die Nutzung von KI-Systemen in öffentlichen Verwaltungen. Es beantwortet folgende Fragen: Was bedeutet Künstliche Intelligenz? Wie und in welchen Einsatzgebieten können KI-Systeme im öffentlichen Sektor genutzt werden. Welche Erwartungen und Ziele werden mit dem KI-Einsatz verbunden? Welche Probleme werden adressiert? Auch Aspekte der Governance, also Steuerungsfragen spielen eine Rolle, ebenso die Betrachtung der Interaktionen zwischen Mensch und KI-System. Die Inhalte versetzen Personen in die Lage, den Einsatz von KI in der öffentlichen Verwaltung differenziert beurteilen zu können, um u.a. KI-Anwendungsfälle im öffentlichen Sektor zu identifizieren, KI-Methoden im Überblick zu verstehen und Anforderungen an KI-Anwendungen im öffentlichen Sektor zu erarbeiten. Kenntnisse im Bereich der Informatik werden nicht vorausgesetzt. Im Sinne von Offenheit ist dieses Werk eine Open-Access-Publikation mit freiem Online-Zugang. Inklusive kostenlosem Online-Wissens-Quiz mit der Springer Nature Flashcards-App. Die Autor°innen Moreen Heine ist Professorin für E-Government und Open Data Ecosystems am Institut für Multimediale und Interaktive Systeme (IMIS) an der Universität zu Lübeck und wissenschaftliche Leiterin des Joint eGov and Open Data Innovation Labs. Anna-Katharina Dhungel arbeitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin am IMIS im Bereich E-Government und Open Data Ecosystems. Tim Schrills ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am IMIS im Bereich Ingenieurpsychologie und Kognitive Ergonomie. Daniel Wessel ist Postdoc am IMIS im Bereich E-Government und Open Data Ecosystems." (Verlagsangaben)
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The skill-specific impact of past and projected occupational decline (2023)
Hensvik, Lena; Skans, Oskar Nordström;Zitatform
Hensvik, Lena & Oskar Nordström Skans (2023): The skill-specific impact of past and projected occupational decline. In: Labour Economics, Jg. 81. DOI:10.1016/j.labeco.2023.102326
Abstract
"Using population-wide data on a vector of cognitive abilities and productive non-cognitive traits among Swedish male workers, we show that occupational employment growth has been monotonically skill-biased in terms of these intellectual skills, despite a simultaneous (polarizing) decline in middle-wage jobs. Employees in growing low-wage occupations have more of these skills than employees in other low-wage occupations. Conversely, employees in declining, routine-task intensive, mid-wage occupations have comparably little of these skills. Employees in occupations that have grown relative to other occupations with similar wages have more intellectual skills overall but are particularly well-endowed with the non-cognitive trait “Social Maturity” and cognitive abilities in the “Technical” and “Verbal” domains. Projections from the US Bureau of Labor Statistics about future occupational labor demand do not indicate that the relationship between employment growth and skills is about to change in the near future." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2023 Elsevier) ((en))
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The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment: Evidence from an Online Labor Market (2023)
Hui, Xiang; Reshef, Oren; Zhou, Luofeng;Zitatform
Hui, Xiang, Oren Reshef & Luofeng Zhou (2023): The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment: Evidence from an Online Labor Market. (CESifo working paper 10601), München, 22 S.
Abstract
"Generative Artificial Intelligence (AI) holds the potential to either complement knowledge workers by increasing their productivity or substitute them entirely. We examine the short-term effects of the recent release of the large language model (LLM), ChatGPT, on the employment outcomes of freelancers on a large online platform. We find that freelancers in highly affected occupations suffer from the introduction of generative AI, experiencing reductions in both employment and earnings. We find similar effects studying the release of other image-based, generative AI models. Exploring the heterogeneity by freelancers' employment history, we do not find evidence that high-quality service, measured by their past performance and employment, moderates the adverse effects on employment. In fact, we find suggestive evidence that top freelancers are disproportionately affected by AI. These results suggest that in the short term generative AI reduces overall demand for knowledge workers of all types, and may have the potential to narrow gaps among workers." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Digitalisierung der Arbeitswelt: Gegenwart und Zukunft (2023)
Zitatform
Jacob, Michael (2023): Digitalisierung der Arbeitswelt. Gegenwart und Zukunft. Wiesbaden: Springer Gabler, 147 S.
Abstract
"Ziel dieses Buches ist es, Arbeitnehmern und Führungskräften Ängste vor Veränderungen in der Arbeitswelt, insbesondere durch die Digitalisierung, zu nehmen und Anregungen für eine bessere Gestaltung zu geben. Solche Bedenken fnden sich nicht zum ersten Mal in der Geschichte der Menschheit. Denn das Ende der Arbeitswelt wurde schon 1811 zu Beginn der Industrialisierung von Ned Ludd und seinen „Maschinenstürmern“ vorausgesagt. Sie nahmen an, dass neue technische Errungenschaften wie Webstühle und Baumwollspinnereien an dem Arbeitsverfall und der Lohnminderung schuld seien. Dies stellte sich als Trugschluss heraus, denn die Mechanisierung führte zu einer gesteigerten Produktivität und einem Wachstum des Wohlstands." (Textauszug, IAB-Doku, © Springer Gabler)
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Robots and Wages: A Meta-Analysis (2023)
Jurkat, Anne; Klump, Rainer; Schneider, Florian;Zitatform
Jurkat, Anne, Rainer Klump & Florian Schneider (2023): Robots and Wages: A Meta-Analysis. (EconStor Preprints 274156), Kiel, 72 S.
Abstract
"The empirical evidence on how industrial robots affect employment and wages is very mixed. Our meta-study helps to uncover the potentially true effect of industrial robots on labor market outcomes and to identify drivers of the heterogeneous empirical results. By means of a systematic literature research, we collected 53 papers containing 2143 estimations for the impact of robot adoption on wages. We observe only limited evidence for a publication bias in favor of negative results. The genuine overall effect of industrial robots on wages is close to zero and both statistically and economically insignificant. With regard to the drivers of heterogeneity, we find that more positive results are obtained if primary estimations a) include more countries in their sample, b) control for ICT capital, demographic developments, or tenure, c) focus on employees that remain employed in the same sector, d) consider only non-manufacturing industries, e) are specified in long differences, and f) come from a peer-reviewed journal article. More negative effects, in turn, are reported for primary estimations that are i) weighted, ii) aggregated at country level, iii) control for trade exposure, iv) and consider only manufacturing industries. We also find some evidence for skill-biased technological change. The magnitude of that effect is albeit small and less robust than one might expect in view of skill-biased technological change. We find little evidence for data dependence." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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KI in der Arbeitswelt (2023)
Kellermann, Christian; Markert, Cornelius;Zitatform
Kellermann, Christian & Cornelius Markert (2023): KI in der Arbeitswelt. In: Aus Politik und Zeitgeschichte, Jg. 73, H. 42, S. 35-40.
Abstract
"In den vergangenen 200 Jahren hat sich die Produktivität im verarbeitenden Gewerbe dank des Einsatzes von Maschinen um ein Vielfaches gesteigert. Durch KI könnte die Automatisierung nun auch in die Domänen kognitiver Arbeit vordringen und neue Potenziale freisetzen." (Autorenreferat, IAB-Doku)
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Die Zukunft der Arbeit: New Work mit Flexibilität und Rechtssicherheit gestalten (2023)
Knappertsbusch, Inka; Wisskirchen, Gerlind;Zitatform
Knappertsbusch, Inka & Gerlind Wisskirchen (Hrsg.) (2023): Die Zukunft der Arbeit. New Work mit Flexibilität und Rechtssicherheit gestalten. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 443 S.
Abstract
"Dieses Buch nimmt die Leser mit auf eine Reise in die Zukunft der Arbeit. Unter dem Einfluss der Pandemie ist eine vorher undenkbare Flexibilität der Arbeitsbedingungen eingetreten. Die in diesem Rahmen gewährten Freiheiten werden von vielen Mitarbeitern weiterhin eingefordert. Ebenso gibt es zahlreiche Unternehmen, die mit dieser Umstellung überwiegend positive Erfahrungen gemacht haben und diese gerne fortführen möchten. Vor diesem Hintergrund ist zu erwarten, dass sich die erfolgte Abkehr von einem traditionellen Arbeitsumfeld – bedingt durch die vier Einflussfaktoren demografischer Wandel, Fachkräftemangel, Digitalisierung und künstliche Intelligenz – in Zukunft noch verstärken wird. Dieses Buch vermittelt einen Überblick über die verschiedenen Gestaltungsoptionen im Bereich New Work und zeigt die jeweiligen Vor- und Nachteile auf. Zudem werden neue Trends und Prognosen in Bezug auf die Zukunft der Arbeit analysiert. Darüber hinaus wird in aller Kürze und leicht verständlich der maßgebliche rechtliche Rahmen dargestellt. Dieses Buch gibt Ihnen die nötigen Werkzeuge an die Hand, um die Zukunft der Arbeit in Ihrem Unternehmen aktiv und rechtssicher zu gestalten." (Verlagsangaben, IAB-Doku)
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The impact of trust in AI on career sustainability: The role of employee–AI collaboration and protean career orientation (2023)
Zitatform
Kong, Haiyan, Zihan Yin, Yehuda Baruch & Yue Yuan (2023): The impact of trust in AI on career sustainability: The role of employee–AI collaboration and protean career orientation. In: Journal of vocational behavior, Jg. 146. DOI:10.1016/j.jvb.2023.103928
Abstract
"Drawing upon person–environment fit theory and the importance of employees' career sustainability in Artificial Intelligence (AI) integration within organizations, we propose a moderated mediation model to test how and when AI trust is linked to employees' career sustainability. This mechanism posits employee–AI collaboration as a mediator and employees' protean career orientation as a moderator. Two studies were conducted to test the hypothesized model. In Study 1, a 5-item measure was developed to evaluate employee–AI collaboration and tested with a sample of employees working with AI technology. In Study 2, multisource and two-wave data were collected to analyze 447 employee–supervisor dyads. The results indicated that AI trust was positively related to employee-rated well-being and supervisor-rated employee productivity via employee–AI collaboration. In addition, the relationship between AI trust and employee–AI collaboration was stronger for employees with high protean career orientation. We concluded with a discussion of the theoretical contributions and practical implications." (Author's abstract, IAB-Doku, © 2023 Elsevier) ((en))
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Scenario planning for an A(G)I future (2023)
Korinek, Anton;Zitatform
Korinek, Anton (2023): Scenario planning for an A(G)I future. In: Finance and development, S. 30-33.
Abstract
"Artificial intelligence is rapidly advancing, and the pace of progress has accelerated in recent years. ChatGPT, released in November 2022, surprised users by generating human-quality text and code, seamlessly translating languages, writing creative content, and answering questions in an informative way, all at a level previously unseen. Yet in the background, the foundation models that underlie generative AI have been advancing rapidly for more than a decade. The amount of computational resources (or, in short, “compute”) used to train the most cutting-edge AI systems has doubled every six months over the past decade. What today’s leading generative AI models can do was unthinkable just a few years ago: they can deliver significant productivity gains for the world’s premier consultants, for programmers, and even for economists (Korinek 2023)." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))
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Language Models and Cognitive Automation for Economic Research (2023)
Korinek, Anton;Zitatform
Korinek, Anton (2023): Language Models and Cognitive Automation for Economic Research. (NBER working paper / National Bureau of Economic Research 30957), Cambridge, Mass, 34 S.
Abstract
"Large language models (LLMs) such as ChatGPT have the potential to revolutionize research in economics and other disciplines. I describe 25 use cases along six domains in which LLMs are starting to become useful as both research assistants and tutors: ideation, writing, background research, data analysis, coding, and mathematical derivations. I provide general instructions and demonstrate specific examples for how to take advantage of each of these, classifying the LLM capabilities from experimental to highly useful. I hypothesize that ongoing advances will improve the performance of LLMs across all of these domains, and that economic researchers who take advantage of LLMs to automate micro tasks will become significantly more productive. Finally, I speculate on the longer-term implications of cognitive automation via LLMs for economic research." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))