美國國家經(jīng)濟研究局（National Bureau of Economic Research，簡稱NBER）發(fā)布的一篇預(yù)印本論文揭示了一個令人意外的現(xiàn)實：AI技術(shù)應(yīng)用并未如預(yù)期般縮短人類工作時長，反而導(dǎo)致工作時間增加、休閑時間減少。?

論文研究者通過美國勞工數(shù)據(jù)深入探討了接觸 AI 技術(shù)對員工各方面，特別是大模型對受訪者時間分配的影響，以及對他們工作與生活平衡的影響。研究中所采用的核心數(shù)據(jù)為ATUS數(shù)據(jù)集。美國勞工統(tǒng)計局（Bureau of Labor Statistics）每年都會組織《美國居民時間使用調(diào)查》（American Time Use Survey，簡稱 ATUS）。

該調(diào)查主要收集每位受訪者的時間日記數(shù)據(jù)，記錄了受訪者在采訪前一天24小時內(nèi)從凌晨4點到次日凌晨4點參與各種活動的詳細(xì)信息，包括有償工作、家務(wù)勞動、育兒、志愿服務(wù)、休閑、社交等。調(diào)查對象通常是從完成了美國勞工統(tǒng)計局另一項家庭采訪的受訪人員中隨機抽取的成年人，每個受訪者只接受一次電話采訪。?

該調(diào)查每年的受訪者約有26000人，樣本跨度20年，從2004年到2023年。受訪者通過詳細(xì)的24小時日記（以15分鐘為間隔）記錄他們的活動，從這些記錄中可以計算出市場性工作時間、休閑時間以及其他一些特殊類別（如教育和娛樂）的時間，并可通過合理的敏感性檢驗（例如，工作場所的社交活動是否應(yīng)計為工作或休閑）進(jìn)行調(diào)整。由于數(shù)據(jù)翔實、樣本量大，該數(shù)據(jù)集被廣泛用于分析勞動生產(chǎn)率、評估非市場活動（如家務(wù)勞動、照護工作）的經(jīng)濟價值、研究不同群體的時間分配模式，以及探索工作與生活平衡等社會經(jīng)濟問題，幫助政府與學(xué)者深入了解美國居民在日常生活中如何分配時間，以及這些時間分配如何影響經(jīng)濟和社會生活。?

研究者將受訪者工作中接觸AI多少的程度稱為 “AI暴露”（AI exposure）。因為ATUS數(shù)據(jù)集中記錄了每位受訪者的職業(yè)信息，所以，只要能獲得不同職業(yè)所受到的AI暴露水平，就可以推論擁有某職業(yè)的受訪者受到AI的影響程度。論文作者巧妙地利用了人工智能專利數(shù)據(jù)（AIPD）來衡量各職業(yè)的AI暴露度。AIPD由美國專利商標(biāo)局（USPTO）于2021年公開發(fā)布，其收集了2000年至2023年間美國授予的人工智能專利的全面樣本。

通過分析每項人工智能專利的標(biāo)題和摘要中的文本信息，作者能夠從文本語料庫中提取關(guān)于該專利基礎(chǔ)創(chuàng)新范圍和內(nèi)容的信息，并將這些信息匹配到不同的職業(yè)，以評估后者受到人工智能的影響程度。為確保受試者屬于受到人工智能影響的一方，而非主動影響人工智能的一方，作者在本研究中排除了那些受科技公司雇傭的人，將研究重點聚焦于使用人工智能的企業(yè)中的員工。