Feixiang.com（Sun Yingxin/Text）在当前的劳动力市场上有一个荒谬的现象。一方面，东圭工厂的机器人武器不懈地转动，但是组装线的古老大师们深信不疑，看着“保安人员的恢复少于35少于35”。另一方面，杭州以西的AI学院整夜都有灯光，HRS在筛选要求“在NLP算法中都有能力”，而下一个咖啡服务员为讨论“大型资格认证模型”模型的一群年轻人提供咖啡。他们可能会分享上个月被解雇的经验。当Chatgpt撰写了他的第一本新闻稿时，有些人惊讶地说“文科学生将失业”，但是在某些媒体剪裁了三分之一的编辑后，其余职位需要一个可以“可视化数据和操纵简短视频”的繁殖Generic UCOR，并且仅向研究生提供了课程s。同时，AI模型接受了十亿美元的培训，仅被“牛和马”取代。更神奇的是，苏州高级护理社区的出版物迹象表明，“每月招募价值12,000元的康复护士”，而在县互联网咖啡馆（County Internet Cafes）则有数千英里的距离，年轻的年轻人准备培训电子运动并赢得每月超过10,000年的培训。他们不知道教老年人在屏幕前使用聪明的布拉Zones的工作。 Fang是来自中国社会科学学院的高端专家小组专家，他是一位学者，他长期以来一直在研究就业问题。更加专心。我在这里。虽然我们不应该陷入“技术的恐慌”的厚度，也不应该盲目地运用“技术最终创造更多工作”的传统乐观逻辑，但我们需要深入分析Artif时代的新就业的矛盾基于现实的智能。影响的特征：人工智能改革如何“加速”和“无处不在”的人工智能和传统技术在于他们的自我评估能力和从Chatgpt（2022）（2022）到Severallage -Scale语言模型的出现的一年。这种“索引加速度”背后是通过数字技术的测试和错误成本的创新降低。例如，基因编辑技术可以通过算法模拟无尽的迭代，这些算法远远超出了“年度周期”的传统繁殖模型。更重要的是，人工智能已将替代性手动工作位置（例如制造商）更改为渗透高注射位置（例如编码，数据分析等）。投资大量资源来开发AI的公司的核心目标是减少劳动生产力飞跃的工作动态投资vity。这种“效率优先级”取向不可避免地会对劳动力市场产生系统的影响。以下是整体雇用和创建之间的“时差”和“结构不匹配”。传统经济认为“技术破坏了就业机会，但最终创造了更多的就业机会”，但是这个结论忽略了两个重要的矛盾。时间和技巧。时间不对称：机器交换工人“完全完整”（例如生产线中的机器人引入）。新工作的创造需要长期的“技术传播行业的重新配置技能”。带美国。例如。低评级工人花了数十年的时间来改变制造业就业后的低端服务，以自动化取代。替换的人在同一时期已经从劳动力市场退休。技能差距扩大了：新技术应用增加了C的“保留生产力”要求。Ompanies。 ISIT意味着雇主只是雇用高素质的工人，这可能与技术效率一致。这导致由于不合适而导致长期就业的损失，或者被迫接受低工资（例如将制造业改为餐饮服务）并加剧了劳动力市场的两极分化。因此，Cai Fang认为，在这种情况下，简单地批评“ Rudech”是没有意义的。现代劳动经济的“搜索方模型”表明，失业者必须经过信息搜索，所需的付款谈判和其他链接。同时，它加速了此过程的“不平等”。现实证实：中国和全球劳动力市场的变化面临典型的中国事件。衰老，自动化，就业变化，社会不可避免地恐慌，别无选择，只能找到方法。同时，就像世界上最大的机器人市场（多年来全球设施数量）一样，中国正在经历在“年龄变得富裕”的背景下，自动化的加速度。根据数据，自2012年以来，我国家的工作年龄人口在连续第十二年内一直为负，其中60多个人口的比例达到20.8％（2023），这迫使公司通过“机器交流”来解决劳动力短缺。在制造业中，这种趋势尤为明显。在过去的十年中，制造价值的GDP的比例从32％下降到27％，工作量相应下降。在退出制造业的劳动力中，以及返回其原产地城市并参与农业和自治公司的劳动力中，其中大多数人流向了服务行业。但是，服务行业的一般劳动生产率（约占制造业的60％）很难支持工资水平，这会导致城市内的收入不平等（作为衡量标准）在Thiel指数上，城市收入不平等表现出自2020年以来的上升趋势）。同时，没有单位的就业规模正在迅速增加。在全国范围内，不是工会的就业编号为3.1亿，大约2亿灵活的就业官员和新型的就业类型（例如驾驶员和电子邮件）。这些就业形式减轻了就业稀缺的压力，但是存在常见的问题，例如不当的社会保障和侵犯权利和利益的脆弱性。目前，如果您想参考国际理论和经验，这会引起您的关注儿子的“阿萨姆格罗格的行为”，这是由衰老驱动的。麻省理工学院达伦·阿西米格鲁（Daron Assimagru）教授的一项研究揭示了三个重要事实。旧老化是自动化的新驱动力。日本和韩国有严重的国家，机器人密度（每10,000人安装）在世界顶部。劳动稀缺减轻人工成本，这迫使公司采用自动化技术，形成了“老化→劳动力短缺→机器更换”的因果链。双层收入差距：自动化不仅增加了资本收益（例如，公司的利润），还增加了高级和低评级工人之间的收入差距。美国的数据显示，在1980年至2020年之间，高收入组的10％和低收入群体的50％的群体的扩张量为2.3倍。 AI应用程序中的“价值选择”：AI针对另一条路线：“提高生产率”或“改善的服务体验”。例如，卫生部门中的AI应用可以选择“将医疗治疗的数量增加一倍”（减少50％的员工”（就业破坏）（减少了50％的就业人数”（减少了50％的就业人数）（就业的50％），具体取决于社会目标和机构对技术应用的限制。CAIFang相信“在解决方案中停止”（该comps of Comps in Comps of Comps''UTER技术盛行。产品）和服务行业认为，服务行业没有服务行业），并且没有改善统计行业）。在AI时代（必须与社会平均工资相同）的落后（必须与社会平均水平相同）。 （解释事实是，事实是它是电梯的事实“好像是在任务和任务的高度”，就好像他们符合任务一样”，就好像是任务的任务一样。“孩子很困难。CE城市和农村地区之间的数字差异，避免了加剧教育不平等的“技术股息”。安全系统。懒惰的人”并诉诸于“保证 +通用”模式。“平台责任”的机制（为工人的社会保障付款的合作，例如平台和政府等），改善集体咨询系统并保护工人的价格。现在，您需要专注于渴望通过渴望通过工业政策来进行渴望的社会培训，例如，AI的发展，例如，AI的养育率，例如“养护”，例如“养护”，例如，“等级的社会价值”，例如“等级”，例如“等级”，例如“等级”，例如“等级的“养育”，例如“等级”，例如“等级社会养育”，例如“等级”，例如“诸如“高级社会养育”，例如“等级”，例如“等级”，例如“诸如“高级社会养育”，例如“等级”，例如“等级”，例如“诸如“愿望”。诊断以替代医疗人员的供应，而不是替换医疗人员：改建技术变革的就业伦理的最终挑战是迫使人们重新考虑“凯恩斯的含义”在西欧的某些国家（例如德国的平均工作时间）已获得认可，但中国通常有40多个小时以上。这种差异是技术股息分配和社会价值期权之间的差异。马克思曾经想象过在共产主义社会中生产力高度发展，但是想象着这项工作可以改变“以一种谋生”为“自由和有意识的活动”。如今，AI正在加快这种愿景的可能性。当技术生产基本的材料生产时，人类有更多的空间来追求创意工作和自我实现。 Cai Fang认为，实现这一目标的先前要求是通过机构创新确保技术股息的社会交流。正如Asimogru所说：“ AI的正确途径不是由技术决定的，这是社会选择的结果。”我们需要在效率与公平，技术创新与人道主义之间找到平衡引起关注，以便人工智能可以成为扩大就业机会并增加工作尊严的工具，而不是加剧差异化的动力。因此，我积极满意。在人工智能时代，就业人士的变化是挑战和机遇。人们需要通过永久学习来建立“不可替代的竞争障碍”，并且国家需要通过机构创新建立“温暖的技术社会”。只有这样，我们才能维持这种前所未有的技术革命的“人”的价值和尊严。但是看着他的悲观，在潮汐AI之后，在海滩上揭示的不是普遍生活的Boya，而是以不同的方式揭示了无数的井。有些人是旧船的门票，找不到新船，但另一些人看着新路线，但没有导航桌。当机器人的手臂开始编程机器人臂时，算法开始为了优化算法，那些没有时间重新定义自己的人站在时间的交叉点上，看着“排除”和“重建”的街道标志，手的课程似乎是一张黄色地图。无论是试图赢得AI时代还是AI潮流消除，您都可以自己选择。