摘要：美国国家经济研究局（National Bureau of Economic Research，简称NBER）发布的一篇预印本论文揭示了一个令人意外的现实：AI技术应用并未如预期般缩短人类工作时长，反而导致工作时间增加、休闲时间减少。

美国国家经济研究局（National Bureau of Economic Research，简称NBER）发布的一篇预印本论文揭示了一个令人意外的现实：AI技术应用并未如预期般缩短人类工作时长，反而导致工作时间增加、休闲时间减少。

论文研究者通过美国劳工数据深入探讨了接触 AI 技术对员工各方面，特别是大模型对受访者时间分配的影响，以及对他们工作与生活平衡的影响。研究中所采用的核心数据为ATUS数据集。美国劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）每年都会组织《美国居民时间使用调查》（American Time Use Survey，简称 ATUS）。

该调查主要收集每位受访者的时间日记数据，记录了受访者在采访前一天24小时内从凌晨4点到次日凌晨4点参与各种活动的详细信息，包括有偿工作、家务劳动、育儿、志愿服务、休闲、社交等。调查对象通常是从完成了美国劳工统计局另一项家庭采访的受访人员中随机抽取的成年人，每个受访者只接受一次电话采访。

该调查每年的受访者约有26000人，样本跨度20年，从2004年到2023年。受访者通过详细的24小时日记（以15分钟为间隔）记录他们的活动，从这些记录中可以计算出市场性工作时间、休闲时间以及其他一些特殊类别（如教育和娱乐）的时间，并可通过合理的敏感性检验（例如，工作场所的社交活动是否应计为工作或休闲）进行调整。由于数据翔实、样本量大，该数据集被广泛用于分析劳动生产率、评估非市场活动（如家务劳动、照护工作）的经济价值、研究不同群体的时间分配模式，以及探索工作与生活平衡等社会经济问题，帮助政府与学者深入了解美国居民在日常生活中如何分配时间，以及这些时间分配如何影响经济和社会生活。

研究者将受访者工作中接触AI多少的程度称为 “AI暴露”（AI exposure）。因为ATUS数据集中记录了每位受访者的职业信息，所以，只要能获得不同职业所受到的AI暴露水平，就可以推论拥有某职业的受访者受到AI的影响程度。论文作者巧妙地利用了人工智能专利数据（AIPD）来衡量各职业的AI暴露度。AIPD由美国专利商标局（USPTO）于2021年公开发布，其收集了2000年至2023年间美国授予的人工智能专利的全面样本。

通过分析每项人工智能专利的标题和摘要中的文本信息，作者能够从文本语料库中提取关于该专利基础创新范围和内容的信息，并将这些信息匹配到不同的职业，以评估后者受到人工智能的影响程度。为确保受试者属于受到人工智能影响的一方，而非主动影响人工智能的一方，作者在本研究中排除了那些受科技公司雇佣的人，将研究重点聚焦于使用人工智能的企业中的员工。

来源：93913虚拟现实