人工智能研究

本文探讨了人工智能时代法律规制的统一路径，强调法律规制优先于伦理和行业规制，并提出系统性的人工智能法律规制体系。

本文通过多案例研究，探讨了人与AI协同的新型组织学习方式，提出了确定场景利用式学习和不确定场景探索式学习两种模式。

本文构建了人工智能在全球性突发公共事件中的现代化治理框架，提出了协同应急体系模型，为应对COVID-19等全球性风险提供了创新路径。

本研究提出了一种基于价值共创的群智能服务设计模型，通过整合人工智能和多方利益相关者协作，提升服务设计的创新性和效率。

本文探讨了在线零售中人机交互感知如何通过自主性影响消费者幸福感，揭示了心理抗拒和体验购买的调节作用。

将人工智能产品形象从替代者转变为协助者，能显著提升消费者评价，减少身份认同威胁。

人工智能技术冲击下，发展中国家在全球价值链中的分工地位受到挑战，但通过创新激励政策和技术培训仍可抓住机遇提升经济韧性。

研究发现，机器人使用显著提升了中国工业企业的就业水平，尤其是在资本密集型行业。

本文探讨了人工智能技术对劳动力市场的深远影响，分析了其对就业总量、结构和作用机制的影响，并提出了未来研究方向。

人工智能显著降低了中国制造业企业对低技能劳动力的需求，且随着时间推移，这种替代效应逐渐增强。

机器人应用显著减少中国制造业企业的劳动力需求，尤其是对中等技能工人的替代效应最为明显。

本文提出了一种长周期、跨领域、多学科的人工智能社会实验方法，旨在应对人工智能对社会的综合影响。

本文探讨了大数据和人工智能如何革新财税服务，通过智能财税机器人和云平台实现自动化、高效化的财税管理。

人工智能技术在制造业中的应用对就业数量有负面影响，但对员工技能和收入有正面影响。

人工智能显著促进了中国企业参与全球价值链分工，特别是在加工贸易企业中表现尤为突出。

产业智能化通过新工作创造效应和生产率效应，显著促进了中国的益贫式发展，助力实现共同富裕。

人工智能技术通过岗位更迭和生产率效应，加剧了高、低技术部门间的劳动收入不平等，年均扩大0.75%。

本文探讨了人工智能的历史、成就、挑战及中美发展差距，呼吁理性看待AI的机遇与挑战。

人工智能通过优化资本结构，既能促进经济增长，又能提升居民消费水平。

本文提出了一种新的产品形态——‘成长品’，通过数据驱动的企业与用户互动创新，揭示了成长品的成长机制和创新逻辑。