Workers’ Exposure to AI Across Development Stages
In diesem Beitrag wird ein länderspezifischer, aufgabenangepasster Maßstab für die Exposition von Arbeitnehmern gegenüber künstlicher Intelligenz (KI) in 108 Ländern entwickelt. Aufbauend auf Felten et al. (2021) passen wir den Index für die berufliche Exposition gegenüber KI (AIOE) an die PIAAC-Daten auf Arbeitnehmerebene an. Unter Verwendung vergleichbarer Umfragen und regressionsbasierter Prognosen, die etwa 89 % der weltweiten Beschäftigung abdecken, erweitern wir ihn weltweit. Die Berücksichtigung länderspezifischer Aufgabenstrukturen zeigt erhebliche Unterschiede zwischen den Ländern. So weisen Arbeitnehmer in Ländern mit niedrigem Einkommen ein AI-Expositionsniveau auf, das etwa 0,8 Standardabweichungen unter dem von Ländern mit hohem Einkommen liegt. Dies ist hauptsächlich auf Unterschiede in den Aufgabeninhalten innerhalb eines Berufs zurückzuführen. Regressionszerlegungen führen die meisten Unterschiede zwischen den Ländern auf die IKT-Intensität und das Humankapital zurück. Hochlohnländer beschäftigen die Mehrheit der Arbeitnehmer in Berufen mit hoher KI-Exposition, während sich Niedriglohnländer auf Berufe mit geringerer Exposition konzentrieren. Anhand von zwei PIAAC-Zyklen dokumentieren wir eine steigende KI-Exposition in Hochlohnländern. Diese ist eher auf Veränderungen innerhalb der Aufgabenbereiche als auf Veränderungen in der Beschäftigungsstruktur zurückzuführen.