SGcHat #2 Po prostu ekonomia: Sztuczna inteligencja, automatyzacja i wzrost gospodarczy

Czy postępująca automatyzacja i robotyzacja zwiększy bezrobocie? Które grupy zawodowe są najbardziej narażone na wyparcie z rynku pracy przez sztuczną inteligencję? Dlaczego efektów sztucznej inteligencji nie widać w zagregowanych statystykach produktywności? I czy kiedyś osiągniemy wymarzony krótszy czas pracy? Na te i inne pytania, w kolejnym odcinku podcastu SGH #PoProstuEkonomia, odpowiada prof. Jakub Growiec z Katedry Ekonomii Ilościowej, Kolegium Analiz Ekonomicznych SGH. Po więcej zapraszamy do książek i prac prof. Growca oraz jego współautorek: Growiec, J. (2022) Automation, Partial and Full, Macroeconomic Dynamics, 26(7), 1731-1755, https://doi.org/10.1017/S1365100521000031  Growiec, J. (2022), Accelerating Economic Growth: Lessons From 200 000 Years of Technological Progress and Human Development, Springer, https://doi.org/10.1007/978-3-031-07195-9  Growiec, J., Jabłońska, J., Parteka, A.,  (2023), Hardware and Software over the Course of Long-Run Growth: Theory and Evidence, SGH KAE Working Papers Series, No. 2023/091, http://hdl.handle.net/20.500.12182/1176  Rozmawialiśmy też o poniższych artykułach: Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., Rock, D. (2023), GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models, Papers 2303.10130, arXiv.org, https://arxiv.org/abs/2303.10130  Brynjolfsson, E., Rock, D., Syverson, C. (2019), Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics. The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda, (ed. Agrawal, A., Gans, J., Goldfarb, A.), 23-60, https://doi.org/10.7208/9780226613475-003