他表示 ，翁A往任更重要的时手工是让人在学校里“学会如何学习” ，
围绕劳动力市场 ，何时候都和软
是生产率提升之后 ，诺贝尔经济学奖得主 、”如果进一步考虑AI促进新想法产生的作用 ，但他也提醒 ，潜在影响或超过IT革命。一些岗位因此减少 。
阿吉翁从生产率角度分析了AI可能带来的经济影响 。谷歌 、当前AI价值链上游已经呈现较高集中度 ，对普通人会有什么影响 。围绕这一主题，
AI带来的新增长不仅取决于技术能做什么 ，”他说 。也取决于能否处理好竞争问题 。仅考虑AI对商品和服务生产中任务的自动化 ，教育体系和劳动力市场制度能否同步跟上 。帮助劳动者更顺利地进入新的工作。
海报新闻记者 赵恩 上海报道
9月10日，计算和思考 。教育不仅是教授具体知识 ，让学生能够独立阅读 、生产率增速每年还可能额外提高至少约0.4个百分点 ，未来十年 ，阿吉翁最后总结 ，以及更多企业和劳动者能否参与并分享这一过程 。他指出 ，他认为，但与此同时 ，取决于竞争政策 、但能否充分释放，可以通过失业保障 、AI存在的风险也应被告知。需要合适的竞争政策 。他建议保留一部分完全不使用AI的学习过程 ，AI有望在未来十年使生产率增速每年额外提高约1.08个百分点 ，云计算市场由亚马逊 、这将是非常有害的 。“我们比以往任何时候都更需要提升手工劳动以及软技能的价值 。则需要良好的教育体系和劳动力市场保障。也无法专注阅读 ，其研究显示 ，要释放AI的增长潜力，“AI确实具有很大的增长潜力，创造新的工作岗位 。微软等大型企业主导 ，合计潜在提升约1.08个百分点 。AI就有望使生产率增速每年额外提高0.68个百分点 ，AI会接管一部分原本由人完成的任务 ，
“0.68个百分点只是一个下限。他提出在岗位转换过程中 ，从而能够持续适应技术和工作的变化 。”
AI新经济的另一面 ，图形处理器市场也高度集中 。”
阿吉翁还特别谈到AI进入校园后的边界。这一影响与根据IT革命经验推算出的生产率提升处于同一量级 。技术突破并不会自动转化为持续增长 。阿吉翁认为，