人工智能能为拉丁美洲和加勒比地区停滞不前的生产力做些什么？2024

人工智能在拉丁美洲和加勒比地区如何推动停滞不前的生产力？ Bas Bakker, Sophia Chen, Dmitry Vasilyev, Olga Bespalova, Moya Chin, Daria Kolpakova, Archit Singhal, and Yuanchen Yang WP/24/219 国际货币基金组织工作报告描述作者（们）正在进行的研究，并公开发表以征求评论和促进辩论。在国际货币基金组织（IMF）工作报告中表达的观点是作者（们）的观点，不一定代表国际货币基金组织、其执行董事会或国际货币基金组织管理的观点。 2024OCT 国际货币基金组织工作论文 西半球部门 人工智能能够为拉丁美洲和加勒比地区的停滞不前生产力做些什么？本报告由Bas Bakker、Sophia Chen、Dmitry Vasilyev、Olga Bespalova、Moya Chin、Daria Kolpakova、Archit Singhal和Yuanchen Yang联合撰写* 经Bas Bakker授权分发，2024年10月 国际货币基金组织工作报告描述作者进行的正在进行中的研究，并发布出来以征求评论和鼓励讨论。国际货币基金组织工作论文中表述的观点属于作者（们）的个人观点，并不一定代表国际货币基金组织、其执行董事会或基金管理层的观点。 摘要：自1980年以来，拉丁美洲和加勒比海地区（LAC）的收入水平与美国相比没有显示出收敛，这与新兴亚洲和新兴欧洲形成了鲜明对比，后者见证了快速的收敛。导致这种差异的一个关键因素是LAC生产力的缓慢增长。低生产力增长在正式部门的各个行业和公司中普遍存在，技术传播有限是重要的贡献因素。数字技术和人工智能（AI）在提高正式部门生产力、促进其扩张、减少非正式性以及促进LAC与发达经济体的收敛方面具有巨大潜力。然而，该地区在AI采用方面可能落后于发达国家前沿新兴市场。为了利用AI的益处，政策应旨在促进技术传播和职业转型。 工作论文 人工智能在拉丁美洲和加勒比地区如何推动停滞不前的生产力？ 由Bas Bakker、Sophia Chen、Dmitry Vasilyev、Olga Bespalova、MoyaChin、Daria Kolpakova、Archit Singhal和Yuanchen Yang准备1 目录 准备使用人工智能................................................................................................................................32 人工智能的使用.......................................................................................................................................................34 在人工智能上的投资............................................................................................................................................35 该地区很少有AI技术生产商..................................................................................................36 对人工智能的担忧........................................................................................................................................38 政策以实现人工智能的全面潜力......................................................................................................40 结论.........................................................................................................................................................43 附件1. 拉丁美洲和加勒比地区的融资创新——以金融科技和人工智能为例— ups......................................................................................................................................................................44 附件2. 拉丁美洲和加勒比海地区人工智能应用案例。 ................................................................51 参考文献..........................................................................................................................................................55 缩写词 ▪ AEs – 先进经济体▪ AI – 人工智能▪ AGI – 人工生成智能▪ AIPI – 国际货币基金组织人工智能准备指数▪ ASEAN – 东南亚国家联盟▪ Agrotech – 农业技术▪ BCRP – 秘鲁中央储备银行▪ CEB – 中欧及波罗的海地区▪ CENIA - 国家人工智能中心▪ EAS -东亚及太平洋地区▪ EAP – 员工援助计划▪ ECLAC - 拉丁美洲和加勒比经济委员会▪ Edtech – 教育技术▪ EMs – 新兴市场▪ ENAHO – 国家家庭调查（秘鲁的国家家庭调查）▪ EPO – 欧洲专利局▪ EU – 欧洲联盟▪ FAO – 食品及农业组织▪ Fintech – 金融技术▪ GAIL -生成式人工智能实验室▪ GDP - 国内生产总值▪ IDB - 国际开发银行▪ ILO- 国际劳工组织▪ ICT - 信息和通信技术▪ IT - 信息技术▪ LAC - 拉丁美洲和加勒比海地区▪ LA5 - 巴西、智利、哥伦比亚、秘鲁、墨西哥▪ LA7 - LA5 加乌拉圭和阿根廷▪ MENA - 中东和北非▪ MIT - 麻省理工学院▪ OECD - 经济合作与发展组织▪PC - 个人计算机▪ PPP - 购买力平价▪ R&D - 研发▪ ROW - 世界其他地区▪ SSA -南苏丹以南非洲▪ SMEs - 小型和中型企业▪ TATT - 特立尼达和多巴哥电信管理局▪ US - 美国▪ YTEPP - 青年培训和就业伙伴计划 摘要 自1980年以来，拉丁美洲和加勒比海地区（LAC）的收入水平与美国相比没有显示出趋同，与新兴亚洲形成鲜明对比。1并且新兴欧洲2这，经历了快速的趋同。导致这种趋同缺乏的一个关键因素是劳动力生产率增长乏力。与东欧或亚洲的企业不同，这些企业已经缩小了与美国企业的差距，拉丁美洲企业的生产力却在下降。下降的影响覆盖了广泛的行业和企业类型。 部分生产率问题在于存在一个由小型且低效企业组成的大规模非正式部门。由于本身性质，非正式经济中的生产率增长可能较低。在拉美国家，非正式部门的规模在时间上并未下降，与亚洲形成对比，在亚洲，快速增长的正式部门吸收了大量的非正式部门。 更重要可能是正式部门生产力的疲软增长。拉丁美洲和加勒比地区正式部门的生产力停滞导致了有限的生产增加，这些增加不足以吸引工人离开非正式部门。 技术扩散的有限可能是拉美及加勒比地区正式部门生产率和产出增长低下的关键原因之一。从长期来看，产出增长差异是生产率增长差异的结果。自工业革命以来，技术扩散的差距可以解释大多数国家在产出和生产率增长方面的跨国家差异（Comin and Mestieri, 2018）。 确实，拉丁美洲和加勒比地区的IT采用速度比发达国家或亚洲的新兴市场经济体慢且不够密集。技术低渗透率的关键因素包括竞争弱化、治理不善、小型企业数量激增、研发投资不足以及人力资本不足。 人工智能（AI）预计将对经济产生的影响类似于之前的信息技术（IT）创新，例如个人电脑和互联网的发明。从历史上看，IT创新显著提升了劳动力生产率增长。类似地，AI很可能会提高生产力，由于其广泛采用所需的资本和基础设施要求较低，其采用滞后期可能甚至比互联网更短。 人工智能在拉丁美洲和加勒比地区（LAC）具有提升生产力和扩大正规经济体的潜力。以接触人工智能的程度来衡量的人工智能提高生产力的潜力，在正规部门与发达国家相当。人工智能通过使国家能够跨越技术，达到技术前沿，可以进一步加速生产力的增长。例如，巴西通过引入数字零售即时支付系统Pix，绕过昂贵的信用卡技术，显著提高了金融包容性，并在支付系统方面走到了前沿。 人工智能可能不会减少整体就业。技术创新往往会增加而不是减少整体就业。确实，每一次自动化浪潮都创造了以前不存在的新的工作岗位（Autor，2015）。 1指的是孟加拉国、不丹、文莱达鲁萨兰国、柬埔寨、中国、斐济、印度、印度尼西亚、基里巴斯、老挝人民民主共和国、马来西亚、马尔代夫、马绍尔群岛、密克罗尼西亚联邦、蒙古、缅甸、瑙鲁、尼泊尔、帕劳、巴布亚新几内亚、菲律宾、萨摩亚、所罗门群岛、斯里兰卡、泰国、东帝汶、汤加、图瓦卢、瓦努阿图和越南。 2涉及阿尔巴尼亚、白俄罗斯、波斯尼亚和黑塞哥维那、保加利亚、匈牙利、科索沃、摩尔多瓦、黑山共和国、北马其顿、波兰、罗马尼亚、俄罗斯、塞尔维亚、土耳其和乌克兰。 然而，与以往的创新一样，人工智能可能导致社会挑战和劳动力市场两极分化，因为一些工作将消失，而另一些工作将因人工智能而受益。 职业最易受损失的是那些人工智能能执行大部分任务的工作（暴露对AI进行编程并将其用于取代工人（互补性在人工智能（AI）领域).一个例子是呼叫中心。在LA5国家中，大约四分之一的就业岗位属于这种对AI高度暴露且与AI低互补性的类别。最有可能从AI中受益的岗位是那些AI能够提高工人生产力而不取代他们的岗位。一个例子是医生——AI可以显著减少他们在行政工作上的时间，从而让他们有更多时间照顾患者。在LA5国家中，大约20%的就业岗位属于这种高度暴露和高互补性的类别。 人工智能对某一行业就业的影响受到多种因素的影响，而不仅仅是生产力的提升和劳动替代性。这些因素包括人工智能是否扩大了消费者获取渠道、改善了性价比以及增加了市场需求。例如，在20世纪初期，美国农业部门的自动化导致就业岗位的显著减少，因为随着食品价格的下降，对食品的需求并没有显著增加。相反，汽车行业由于生产力的显著提升，降低了汽车价格，刺激了消费者需求，从而出现了就业激增。在医疗保健领域，人工智能有可能降低成本并扩大对先前未解决条件的治疗选择，这可能会增加对医疗服务的需求，从而影响就业。 该地区在人工智能采用方面可能会落后于发达国家及前沿新兴市场。首先，阻碍先前技术扩散的相同因素，例如市场竞争、法规、产业结构以及物质和人力资本短缺，可能会阻碍人工智能的传播。其次，由于非正式部门规模较大，该地区对人工智能的整体接触度低于发达经济体；在发达经济体中，人工智能接触度达到劳动力总数的60%，而拉丁美洲的接触度低于4