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AI & Enterprise

诺奖得主Daron Acemoglu：AI大规模替代就业仍缺乏数据支撑，三项变量待观察

诺贝尔经济学奖得主Daron Acemoglu表示，关于AI将大规模取代工作岗位的判断，目前仍缺乏充分数据支撑。他指出，决定AI如何影响就业与生产率的关键变量，主要包括AI智能体的实际能力边界、AI企业对经济学家的持续招募，以及AI应用可用性的提升速度。在现阶段，AI经济前景的核心特征仍是「不确定性」。

AI & Enterprise

纽约州议员提出“AI分红”构想：AI取代岗位时向公民发放现金

围绕AI发展对就业市场的冲击，美国政界对“AI分红”的讨论持续升温。纽约州议员Alex Bores提出，如果AI替代部分岗位，应将相关经济收益的一部分以现金等形式返还给公民，同时用于转岗培训、技能提升以及AI安全与监管基础设施建设。相关资金拟通过对AI征税、持有AI企业股权及税制调整等方式筹集。