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谷歌扩充AI与经济研究团队,诺奖得主Philippe Aghion等经济学家加入
谷歌9月18日宣布扩充旗下AI与经济研究计划,一批经济学家将以学术顾问、访问学者和项目主任的身份加入,其中包括2025年诺贝尔经济学奖得主Philippe Aghion和多伦多大学的Ajay Agrawal。该团队将围绕未来工作、生产率与增长、全球技术扩散以及AI对科学发现的影响展开实证研究。

谷歌在官方博客中宣布扩充其AI与经济研究计划(AI & Economy Research Program),引入世界级经济学家参与并领导这项工作。文章由谷歌Technology & Society的Scott Strand与首席经济学家办公室的AI & Economy负责人Zanna Iscenko署名。该计划此前推出了AI & Economy ATLAS v1.0以及配套的开放访问交互站点,用来观察人们在工作与日常生活中究竟如何使用谷歌的AI工具。
谷歌的判断是,仅仅追踪采用率远远不够。AI正在重塑工作、企业与日常生活,要帮助组织、劳动者、研究者和政策制定者理解这场转型,需要把细颗粒度的数据与严谨的经济学分析结合起来。项目聚焦的核心方向包括未来工作、生产率与增长、全球技术扩散,以及AI对科学发现的影响。
学术顾问与访问学者层面,2025年诺贝尔经济学奖得主、INSEAD与法兰西公学院Kurt Björklund讲席教授Philippe Aghion加入顾问组。他将把关于创新驱动增长与创造性破坏的研究应用于模型化AI的长期宏观经济轨迹,并与已有的顾问成员、同为诺贝尔经济学奖得主的Michael Spence以及剑桥大学的Dame Diane Coyle共事。
多伦多大学Rotman管理学院教授Ajay Agrawal以访问学者身份加入,研究方向覆盖AI经济学与科学发现、AI与机器人,以及AI如何扩展人类福利的边界,他将与现任Fellow、麻省理工学院经济系主任David Autor密切合作。
项目主任层面,Anu Madgavkar此前是麦肯锡全球研究院(MGI)合伙人,二十年职业生涯聚焦劳动力市场、技术采用与结构性经济转型,长期为各国政府、多边机构和商界领袖提供建议,并经常为世界经济论坛和联合国撰稿。据谷歌介绍,她将负责全球AI扩散、小微企业生态以及生成式AI对劳动力影响的实证研究。另一位主任Daniel Rock同样加入该计划,任务是推动实证项目并整合跨议题的洞察。
这次扩充值得注意的地方在于,AI对就业与增长的影响正在从学术争论走向需要长期实测数据的阶段。谷歌在博客中把这项工作定位为用实时数据衡量并分析这场转型,而不是停留在事后统计,相关数据与研究出版物会通过ai.google/economy发布,而这类数据会直接进入企业、劳动者与政策制定者的判断。
接下来的看点是这套学术顾问、访问学者加项目主任的机制能否产出可复核、可被政策讨论引用的实证结果,ATLAS这类开放数据的覆盖范围是否会继续扩大,以及研究产出能否真正落到劳动力培训与产业政策的具体安排上。
为什么重要
谷歌把经济学家引入AI采用数据的长期测量,意味着AI对就业与生产率的影响将更多以可复核的实证数据进入公共政策讨论,而不是停留在线性预测与舆论争论。
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