企业业使用 AI 追尾跟踪报告

经济研究中心（CES）的研究计划产生了广泛的经济分析，以改善美国的统计计划S.人口普查局.其中许多分析采用CES研究论文的形式。这些文件尚未经过人口普查局出版物的审查，因此不应推断出认可。此处表达的任何观点和结论均为作者的观点，并不代表作者的观点。 美国人口普查局。所有结果都经过审查，以确保没有机密信息被披露。全部或部分重新出版必须与作者一起清除。 要获取有关该系列的信息，请访问www. census. gov / ces或联系Sean Wang，编辑，美国人口普查局，经济研究中心，华盛顿特区银山路4600号，华盛顿特区20233，CES. Working. Papers @census. gov。要订阅该系列，请单击此处。 Abstract 及时准确地衡量公司的人工智能使用情况对于理解人工智能对美国的影响既具有挑战性又至关重要S.经济。我们根据2023年9月至2024年2月的商业趋势和展望调查，为商业目的的AI当前和预期未来使用提供新的实时估计。在此期间，对人工智能使用率的双周估计从3.7%上升到5.4%，到2024年秋季初，预期使用率约为6.6%。使用人工智能的企业工人比例更高，特别是对于大型企业和信息行业。大公司的人工智能使用率更高，但人工智能使用率与公司规模之间的关系是非单调的。相比之下，年轻公司的人工智能使用率更高，尽管在就业加权基础上，公司年龄是U型的。人工智能的常见用途包括营销自动化、虚拟代理和数据/文本分析。人工智能用户经常利用人工智能来代替工人的任务和设备/软件，但很少有人报告由于人工智能的使用而减少了就业。许多公司经历了组织变革以适应人工智能，特别是通过培训员工，开发新的工作流程以及购买云服务/存储。与其他企业相比，AI用户还表现出更好的整体表现和更高的就业扩张发生率。不采用的最常见原因是AI不适用于业务。 1.Introduction 人工智能（AI）将对美国经济产生什么影响是一个关键问题。 一些人预计人工智能将具有变革性，特别是考虑到最近在生成人工智能方面的突破，导致持续的高生产率增长(Baily，Bryjolfsso，Korie (2023))，而另一些人则对其影响不那么乐观(Gordo (2024))。人工智能的开发和使用已经持续了几年，调查人工智能对经济的影响是一个活跃的研究领域。然而，关于企业使用人工智能的实时、全面数据一直受到限制。最新的人工智能使用综合研究依赖于年度商业调查(ABS)数据，报告了2016 - 18年期间的使用情况(Acemogl等人。(2023年，2022年)和一个子集，2017年，在McElhera等人中。（2024）和Zolas等人。（2020）），在生成AI的快速发展之前。 考虑到生成人工智能的最新进展，及时跟踪公司的人工智能使用变得更加紧迫。一些证据表明，生成人工智能的快速采用和使用。据媒体报道，ChatGPT在发布后的5天内拥有超过100万用户，在发布后的几周内拥有1亿用户（NYT，2023年12月12日）。最近的报告显示，截至2024.2年3月，ChatGPT拥有约1.805亿用户，但目前尚不清楚有多少企业正在使用AI。我们通过使用实时商业趋势和展望调查(BTOS)来填补这一空白。 BTOS是一种实验数据产品，旨在通过代表美国的定性调查来捕获经济状况的高频变化S.从2023年9月开始的BTOS集合涵盖单一和多个位置业务，其中包括两个关于在商品和服务生产中使用人工智能的新问题。这些“核心” AI问题是针对两个时间段提出的：当前（以前。 两周)和未来六个月。从2023年12月至2024年2月，BTOS中添加了补充内容，以提供有关企业使用AI的更详细信息。除了两个核心AI问题外，该补充还有13个问题（AI补充见附录B）。这些问题涉及两个时间框架：过去六个月和未来六个月。补充问题询问企业使用的AI类型和对业务功能的应用，AI使用对工人任务和现有设备的影响，AI的就业影响以及生产过程的其他变化。对于那些回答说他们不打算在未来六个月内使用人工智能的企业来说，最后一个问题是未来使用人工智能的障碍。AI补充内容的数据收集于2024年2月停止，但两个核心AI问题仍然存在。 BTOS样本包括在给定的12周内约120万个雇主企业。因此，每两周一次的收集将针对大约200,000家企业的样本。AI相关核心和补充内容收集期间的平均双周回复率约为16%，为我们利用该补充的主要分析样本提供了约164, 500家企业的样本。遵循标准的人口普查局程序，对样本进行加权，以使估计值在国家，州，部门和公司规模层面具有代表性。我们利用这些新颖的数据来提供美国对AI使用的实时评估。S.bsiesses 4. 我们发现，使用人工智能的公司比例相对较低，但仍在上升：从2023年9月开始收集时的约3.7％到2024年2月底的约5.4％。预计到2024年秋季，人工智能的使用将进一步增加到约6.6％。目前各行业的使用差异很大，从建筑和农业的低1.4％到信息的高18.1％。 未来的预期使用表现出类似的变化，农业中的低1.5％，信息中的低21.5％。 企业层面的使用率掩盖了一个事实，即更多的工人受雇于使用人工智能的企业。这一发现反映了大型企业更有可能使用AI。例如，在拥有至少250名员工的公司中，约有7％的公司和约9％的工人在使用AI的公司中。企业和就业加权使用率之间的差距也因行业而异— —大约1.9%的建筑业工人和大约22.3%的信息行业员工都在使用人工智能的企业。对于这些相同的行业，预计到2024年秋季按就业加权计算的未来利率分别为3.2%和25.2%。 虽然AI使用与公司规模之间存在总体正相关关系，但这种关系是U型的。最小的公司（1 - 4名员工）比5 - 99名员工范围内的公司拥有更高的AI使用。拥有250名或更多员工的公司使用AI的比例最高。 我们发现人工智能使用随着公司年龄的增长而下降。然而，在就业加权的基础上，人工智能使用和公司年龄之间存在U型关系。也就是说，最年轻和最古老的公司群体拥有最多的员工接触人工智能。 更深入地观察，我们发现使用AI的企业通常将其用于营销自动化、虚拟代理和聊天机器人、自然语言处理和数据/文本分析。在就业加权的基础上，主要重点转向数据分析。在所有情况下，与当前使用相比，使用AI的公司对未来的特定业务应用有更清晰的看法。很大一部分AI用户表示他们使用它来代替工人任务和设备/软件操作。然而，相对较少的人工智能用户表示，由于人工智能的使用，他们减少了就业。许多AI用户实施了组织变革，包括培训现有员工使用AI的高倾向。对于那些不打算在不久的将来使用AI的企业，被引用最多的原因是AI不适用于他们的业务。 在衡量AI业务使用方面存在许多挑战，需要在解释我们的发现时认识到这些挑战。公司可以以偶然或无关紧要的方式使用AI，并且不会报告这种使用，因为AI可能不是其核心流程或产品的一部分。其他人可能依赖于嵌入在第三方提供的系统或服务中的AI;在这种情况下，他们是未知的AI用户。从对BTOS的业务响应中得出的估计可能不包括AI的这些附带和/或嵌入式使用。尽管如此，我们认为BTOS统计数据很高。 相关的，因为他们可以说更直接和显著地使用人工智能用于商业目的。鉴于关于生成性人工智能转变经济的兴趣爆发，跟踪这种显著的使用是重要的。 有趣的是，我们从2023年9月到2024年2月检测到的模式与涵盖2016 - 2018年期间的ABS的两个互补集合的结果基本一致（参见Acemogl等人。（2023年，2022年）和2017年在McElhera等人中。（2024）和Zolas等人。（2020年））。在此期间，人工智能使用率相对较低，但在就业加权基础上较高。在信息部门等部门中，它们要高得多。 虽然需要更多的分析，但在2023年9月至2024年2月期间，生成人工智能的快速发展尚未导致企业使用人工智能的爆炸式增长。尽管如此，我们确实发现，与2019年之前的ABS样本期相比，我们的样本期用于商业目的的人工智能使用量大幅增加（当针对可比表格进行调整时）。 本文的其余部分结构如下。在下一节中，我们将描述AI问题的设计和测试。在第3节中，我们提供了核心AI问题的结果，并将这些结果与其他调查的采用率进行了比较。在第4节中，我们提供了AI补充的结果。我们在第5节中引入了BTOS的其他数据，其中我们研究了AI采用与公司业绩之间的关系（并将这些数据与ABS的结果进行比较）。最后，在第6节中，我们提供了我们的结论和对未来研究的讨论。 2.人工智能问题的设计与测试 正如其名称所示，BTOS提供有关当前趋势和企业未来前景的几乎实时信息。BTOS提供了对经济的更定性的看法，并提出了有关状况改善或恶化方面的变化和变动的问题。由于每两周收集一次，受访者提出的问题必须及时回答。传播平台需要足够敏捷以处理几乎连续的。 结果更新。最后，BTOS旨在以相对简化的方式处理内容变化，同时仍努力遵守人口普查局的质量标准。我们描述了BTOS样本、方法、内容审查和传播平台如何实现这些目标。 a.样本和方法 BTOS样本约120万家企业每年从企业登记册中提取。从2023年9月开始，样本涵盖了所有非农，私营雇主企业，并产生了具有国家，州和部门层面代表性的数据，以及25个最大的大都市统计区6;每个代表小组包括大约200个，000项业务-截至目前，AI相关内容在收集期间的平均双周回复率约为16％，导致我们的主要分析样本约为164, 500项业务。BTOS在一年中在这六个小组中轮换，因此每个小组中的企业都被要求每12周报告一次BTOS周期。7每个双周小组第一次在样本中，通过电子邮件或信件与企业联系。邀请回复调查。从每个双周面板第二次进入样本开始，只能通过电子邮件与企业联系，并邀请他们回复调查。调查响应和非响应调整的调查权重用于创建对每个问题响应的企业百分比的估计。权重使估计数在国家一级以及按国家、部门和规模具有代表性。与许多其他人口普查局的调查不同，大型企业没有选择比小型企业更高的可能性进行抽样。 BTOS公布的统计数据包括按地理和NAICS部门的估计，也包括未分类的地理和NAICS部门的估计。在多个州（或MSA）中运营的多个位置企业被认为是地理未分类的，并且不包括在任何州（或MSA）总数中。类似地,在多于一个部门中运营的多个位置企业被认为是部门未分类的,并且不包括在任何部门总数中。从详细总数中排除这些是为了防止重复计算。被分配为未分类的企业。 地理和/或部门,包括在国家总数中,包括公司特征,如公司年龄和规模8. b.核心内容 在内容方面，企业被问及实际和预期增加或减少方面的变化或变动，包括就业、投入价格和产出价格（见附录A的核心BTOS问题）。这些是针对两个时间段提出的：当前和未来六个月。同样，在当前时间段和未来六个月内，人工智能在商品和服务生产中的使用有两个核心问题。问题问：“在MMM DD - MMM DD之间，该业务是否使用人工智能（AI）来生产商品或服务？（AI的示例：机器学习，自然语言处理，虚拟代理，语音识别等。）”和“在接下来的六个月中，您认为该业务将在生产商品或服务时使用人工智能（AI）吗？（AI的示例：机器学习，自然语言处理，虚拟代理，语音识别等。). “ 额外的AI内容（两个核心问题以及13个补充问题）在2023年夏季分别进行了测试。9大多数受访者了解AI 问题，并能够回答他们。在认知测试中提出的挑战包括受访者是否了解当前或计划使用AI或公司不使用AI的原因。一些受访者在公司财务或会计中扮演角色，和/或不熟悉公司的技术计划。测试支持在这些情况下，受访者将选择正确的响应选项“不知道”。认知测试中最常见的挑战是AI的定义和定义。为了帮助受访者，BTOS在在线工具中的每个AI问题上都包含了与先前测试的ABS调查定义的超链接。 考虑到BTOS当前与未来的观点，我们在对AI使用率的分析中包括了“不知道”的案例。例如，一家公司可能计划在未来将AI用于商业目的，但对于某些AI的使用是否已经