バッファロー大学経営大学院の新しい調査によると、人工知能に投資する国は生産性と成長に大きな影響を及ぼしているが、戦略的なアプローチをとる必要があるという。

に掲載意思決定分析ジャーナル、研究AIが発見した革新（AI関連の特許数と設備投資) 高度なスキルを持った人の存在下で最も効果的に機能します。労働その可能性を最大限に活用するために、適切なインターネット インフラストラクチャを強化します。

「AI イノベーションには経済を変革する可能性がありますが、特許や投資の増加が自動的に生産効率の向上につながるわけではないことが、私たちの研究で示されています」と共著者で、UB の経営科学およびシステム教授であるラジ・シャーマン博士は述べています。経営大学院。「次のような戦略的アプローチ高速インターネットアクセスそして熟練した労働力がAIの利点を最大限に実現する鍵となります。」

AI イノベーションの影響を研究するために、研究者らは 10 か国の AI 特許、資本、労働に関するデータを 11 年間にわたって分析しました。彼らは、コブ・ダグラス関数と定弾性代替モデルの両方を採用した確率的生産フロンティア モデルを使用して、資本や労働などの伝統的な経済投入量と、生産効率を決定するための AI 投入量との関係を評価しました。

研究者らは、米国が最多の特許数でAIイノベーションをリードしている一方、英国が最も生産効率が高いことを発見した。一方、中国はAIイノベーションで4位にランクされているが、生産効率は調査対象国の中で最も低い。

「米国はAI研究において長い歴史と膨大な資源を持っているが、最高の効率性を示しているわけではない」とシャーマン氏は言う。「英国はAIへの投資が少ないにもかかわらず、より良いパフォーマンスを示しています。これは、英国がリソースをより有効に活用し、AIをより効果的に業務に統合しているためです。」

研究者らは、将来を見据えて、国や企業はAIのイノベーションを増やすだけでなく、テクノロジーの実装と使用の効率を向上させることに焦点を移す必要があると述べている。これは、最良の結果を達成するために、インターネット帯域幅に投資し、従業員のスキルを向上させ、リソースを戦略的に最適化することを意味します。

詳細情報:Ying-Chih Sun 他、世界中の人工知能投資のパフォーマンス効率を評価するための確率的生産フロンティア モデル、意思決定分析ジャーナル（2024年）。DOI: 10.1016/j.dajour.2024.100504