The Impact of AI and Cross-Border Data Regulation on International Trade in Digital Services: A Large Language Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rise of artificial intelligence (AI) and of cross-border restrictions on data flows has created a host of new questions and related policy dilemmas.This paper addresses two questions: How is digital service trade shaped by (1) AI algorithms and (2) by the interplay between AI algorithms and cross-border restrictions on data flows?Answers lie in the palm of your hand: From London to Lagos, mobile app users trigger international transactions when they open AI-powered foreign apps.We have 2015-2020 usage data for the most popular 35,575 mobile apps and, to quantify the AI deployed in each of these apps, we use a large language model (LLM) to link each app to each of the app developer's AI patents.(Thislinkage of specific products to specific patents is a methodological innovation.)Armed with data on app usage by country, with AI deployed in each app, and with an instrument for AI (a Heckscher-Ohlin cost-shifter), we answer our two questions.(1) On average, AI causally raises an app's number of foreign users by 2.67 log points or by more than 10-fold.(2) The impact of AI on foreign users is halved if the foreign users are in a country with strong restrictions on cross-border data flows.These countries are usually autocracies.We also provide a new way of measuring AI knowledge spillovers across firms and find large spillovers.Finally, our work suggests numerous ways in which LLMs such as ChatGPT can be used in other applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle