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Beats Biblionetz - Texte

Still Waters, Rapid Currents

Early Labor Market Transformation under Generative AI
Anders Humlum, Emilie Vestergaard
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iconZusammenfassungen

This paper argues that early labor market transformation under generative AI is best understood as rapid currents under still waters: substantial reorganization of work occurs as workplaces integrate AI chatbots and workers take on new AI-related tasks, absorbing change before it surfaces in earnings or recorded hours.
Von Anders Humlum, Emilie Vestergaard im Text Still Waters, Rapid Currents
We study the early labor market impacts of AI chatbots by linking large-scale adoption surveys to administrative labor market records in Denmark. We document rapid currents: most employers in exposed occupations have adopted chatbot initiatives, workers report productivity benefits, and new AI-related tasks are widespread. Yet these currents have not broken the surface: using difference-indifferences, we estimate precise null effects on earnings and recorded hours at both the worker and workplace levels, ruling out effects larger than 2% two years after the launch of ChatGPT. What moves is the structure of work: employers absorb AI through task reorganization—including new tasks in content generation, AI oversight, and AI integration—and adopters transition into higher-paying occupations where AI chatbots are more relevant, though still too few to move average earnings. Technological change reshapes work well before it surfaces in earnings or hours.
Von Anders Humlum, Emilie Vestergaard im Text Still Waters, Rapid Currents

iconDieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel erwähnt ...


Personen
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Erik Brynjolfsson , Bharat Chandar , Aaron Chatterji , Ruyu Chen , Thomas Cunningham , David J. Deming , Zoe Hitzig , Danielle Li , Shakked Noy , Christopher Ong , Lindsey R. Raymond , Daniel Rock , Carl Yan Shan , Robert M. Solow , Chad Syverson , Kevin Wadman , Whitney Zhang

Aussagen
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Generative Machine-Learning-Systeme erhöhen die ProduktivitätGenerative machine learning systems increase productivity.

Begriffe
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Chat-GPT , Dänemark , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Produktivitätproductivity , Produktivitätsparadoxon
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
local web  How People Use ChatGPT (Aaron Chatterji, Thomas Cunningham, David J. Deming, Zoe Hitzig, Christopher Ong, Carl Yan Shan, Kevin Wadman) 36 4 15 36 36
1987 local web  We’d Better Watch Out (Robert M. Solow) 11 1 0 0
2018 local web  The Productivity J-Curve (Erik Brynjolfsson, Daniel Rock, Chad Syverson) 9 12 0 0
2023 local web  Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence (Shakked Noy, Whitney Zhang) 22, 11, 10, 14, 9, 17, 6, 15, 21, 42, 34, 62 20 12 62 456
2023 local web  Generative AI at Work (Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey R. Raymond) 23, 4, 7, 6, 1, 3, 8, 22, 20, 14 12 14 14 108
2025 local web  Canaries in the Coal Mine? (Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen) 8 12 20 8 8

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iconBeat und dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel

Beat hat Dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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