The Dual Impact of AI on Routine-Task Jobs: A Multi-stakeholder Framework for Employment Transformation
Notice bibliographique
Résumé
This paper meticulously conducts a comprehensive investigation into the impact of artificial intelligence (AI) on routine - task-intensive occupations. In the current landscape, with AI’s swift and pervasive penetration across numerous industries, this topic has become of utmost importance. Case study analysis vividly shows that AI is actively replacing a large number of traditional low-skilled jobs. Meanwhile, it is also spawning new complementary and service-oriented roles, presenting both challenges and opportunities. Through a multi-dimensional and in-depth assessment, the analysis clearly uncovers positive aspects, such as new job creation, as well as negative impacts like job displacement and worsened inequality. To effectively address these issues, it is proposed that governments should vigorously promote skills upgrading and re-employment initiatives. Enterprises need to carefully balance AI adoption with safeguarding employee rights. And workers themselves should proactively enhance their capabilities. Overall, this research offers valuable and practical guidance for stakeholders, making a notable contribution to fostering a more inclusive and sustainable approach to AI-driven labor market transformations, thereby holding substantial practical and social value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».