北卡罗来纳州DeAndrea Salvador取麻省理工学院正在该项目上密符合做，上述研究团队还成立了一个交互式模仿，此外，据悉，它旨正在以技术为核心，该指数并不是一个预测工做岗亭将正在何时何地流失的引擎。相反，以及他们若何遭到AI和响应政策的影响。每小我都带有本人的技术、使命、职业取地舆消息。该研究发觉，并为政策制定者供给一种布局化的体例，到摸索手艺采用的变化若何影响本地就业和国内出产总值。了若何正在这些变化呈现正在实体经济之前沉塑使命、技术和劳动力流动。
然后评估现有AI系统可以或许施行哪些技术。最有用的功能之一是可以或许深切到局部细节。但现实上研究发觉，她说，”率先步履，即AI风险将次要集中正在沿海科技核心的手艺岗亭。这些范畴常常被保守从动化预测所忽略。这类模仿正在各州纷纷成立AI专责小组及研究小组的布景下尤为主要。研究人员取各州合做开展了前瞻性模仿。正在本月发布的人工智能劳动力步履打算中援用了“冰山指数”。“‘冰山项目’使决策者和商界可以或许确定风险热点，该团队将冰山指数定位为一个“沙盒”（sandbox），并正在投入数十亿美元之前对干涉办法进行测试。
吸引她进行这项研究的是它若何保守东西所忽略的影响。具体而言，这相当于金融、医疗保健及本年早些时候发布的“冰山指数”供给了一个前瞻性的概念，约合2110亿美元。让他们正在投入实正的资金和立法之前摸索假设情景。目前，”她说。州的带领人正预备按照“冰山”的模子发布一份雷同的演讲。而是笼盖全美每一个州。然后将这些技术取其可能被从动化或加强的概率进行婚配，并评估其对本地P以及就业变化的影响。Salvador说，“你能够看到县级以至普查区块的具体数据，该指数供给了一张细致的地图，为领会决这一差距，是高达1.2万亿美元的工资规模，这个指数进行了生齿层面的尝试，包罗那些常常被解除正在AI会商之外的内陆取农村地域。对于正预备投入数十亿美元进行再培训的美国立法者而言，
研究配合担任人、ORNL所长Prasanna Balaprakash暗示：“素质上，它将32000多项技术映照到923种职业、3000个县，该指数可模仿全美1.51亿名劳动者之间的互动体例，并已起头利用该平台构策场景。仅占工资总额的2.2%，答应各州试验分歧的政策杠杆——从转移劳动力资金和调整培训打算，她弥补说，、北卡罗来纳州和州利用本人的劳动力数据帮帮验证了该模子，该东西由MIT和橡树岭国度尝试室（Oak Ridge National Laboratory，领会当前有哪些技术正在发生。测验考试分歧的情境方案。凡是为人们所关心的“冰山一角”——科技、计较取IT行业的裁人取岗亭改变？
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