GCRI · कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त प्रणालियाँ
श्रम और सामाजिक प्रभाव
AI changes which tasks people do, how work is organised, which skills are valued and how information spreads. Effects differ by occupation, country, gender and age, and depend on how firms and governments choose to deploy it. This page sets out how AI affects work and society, how exposure and impacts are measured, and what evidence serves the labour ministries, employers, unions and educators involved.
Labour and social effects on the record.
Labour and social effects: how the risk develops.
Work, education, public trust and inclusion. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Tasks change before jobs do
AI automates or assists specific tasks within occupations. Jobs are reorganised around remaining tasks before they disappear or new ones form.
Exposure is uneven
Clerical and some professional tasks are highly exposed to generative AI, while manual and interpersonal work is less exposed. Women are over-represented in some highly exposed clerical jobs.
Skills and training lag
Workers need new skills to use AI well, and those displaced need retraining. Training प्रणालियाँ often respond more slowly than technology adoption.
Information ecosystems shift
Generated content, recommendation systems and synthetic media change how people find and judge information, with effects on trust and public debate.
How labour and social effects is modelled, measured and tested.
मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।
प्रणाली मॉडल
The couplings between the systems in labour and social effects: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
AI’s effects on work vary across domains.
- स्वास्थ्ययुग्मनClinical and administrative tasks are exposed differently.What to watchTask exposure by occupation
- खाद्ययुग्मनAgricultural work is less exposed to generative AI than clerical work.What to watchExposure by sector
- ऊर्जायुग्मनGrid operations need new digital skills.What to watchकौशल की कमियाँ
Labour studies are designed for the चरघातांकी प्रौद्योगिकी शृंखला. The ILO’s 2023 working paper estimates exposure, not job loss, and finds clerical work most exposed.
- Firm-level adoption studies.
- Worker surveys on task change.
क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।
प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।
| संकेतक | इकाई | लय | स्रोत प्रकार | लेबल |
|---|---|---|---|---|
| Employment in occupations highly exposed to AI | percent of employment | प्रति आकलन | Exposure studies using occupational data | अनुमानित |
| Firms using AI | percent of firms | वार्षिक | Business surveys | रिपोर्ट किया गया |
| Workers using AI tools at work | percent of workers | per survey | Labour force and worker surveys | रिपोर्ट किया गया |
| AI-related job postings | share of postings | मासिक | Online job posting data | प्रेक्षित |
| Participation in AI skills training | percent of workforce | वार्षिक | Training surveys | रिपोर्ट किया गया |
| Wage changes in exposed occupations | percent change | वार्षिक | Wage statistics | प्रकाशित सांख्यिकी |
साक्ष्य कहाँ से आता है।
नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।
| स्रोत | यह क्या देता है | लाइसेंस वर्ग |
|---|---|---|
| ILO studies on generative AI exposure of occupations | Occupational exposure estimates by country and gender | Public, ILO terms |
| OECD Employment Outlook and AI in work studies | Evidence on AI adoption and labour effects | Public, OECD terms |
| Eurostat ICT usage in enterprises survey | Share of enterprises using AI | Open, Eurostat reuse policy |
| Online job posting data such as Lightcast summaries | Demand for AI skills | Commercial; public summaries (to check) |
| Stanford AI Index | Compiled indicators on AI adoption, investment and labour | Public, licence to check |
कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वायत्त प्रणालियाँ prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| निर्णय कौन लेता है | प्रश्न | यह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है |
|---|---|---|
| Labour ministries | Which workers and sectors need transition support | Exposure analyses; adoption tracking |
| Employers and unions | How to introduce AI at work and share its gains | Adoption and wage evidence |
| शिक्षा and training bodies | Which skills to teach and to whom | Skills demand evidence |
इस विषय से उत्पन्न आउटपुट
- Occupational exposure analyses by sector, gender and region
- Adoption tracking from business and worker surveys
- Evaluation designs for AI training programmes
- Evidence notes for social dialogue on AI at work
What researchers ask about social effects.
- Which tasks can current AI perform well, and how does that map onto occupations?
- Does AI substitute for workers, complement them or change what their jobs consist of?
- How does AI change learning and assessment in education?
- How do errors, opacity and misuse affect trust, and who is excluded?
Tasks, not jobs.
Jobs are bundles of tasks. AI tends to automate or assist specific tasks, such as drafting, summarising, coding or classifying images, which changes the content of jobs rather than simply removing them. Whether that raises productivity and wages or displaces workers depends on how organisations redesign work and how gains are shared.
In education, AI can personalise support but also undermine assessment and the learning that comes from effort. Trust depends on experience: visible errors, unexplained decisions and synthetic content erode it, while accountable use can build it. People with limited digital access, skills or language support risk exclusion.
Evidence on social effects.
- 01
Task exposure analysis
Mapping AI capabilities onto occupational task data. Exposure is not the same as displacement.
- 02
Field and natural experiments
Studying workplaces and classrooms that adopt AI, using सामाजिक और व्यवहार विज्ञान. Early studies may not generalise.
- 03
Surveys of trust and use
Measuring how people use and perceive AI. Attitudes change quickly and vary by context.
- 04
क्षमता मूल्यांकन
Linking what प्रणालियाँ can actually do, from AI मूल्यांकन और आश्वासन अभियांत्रिकी, to claims about social effects.
इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।
- 01सामाजिक और व्यवहार विज्ञानमानवीय निगरानी अध्ययन · प्रभावित समुदाय अनुसंधान · कार्यस्थल अंगीकरण अध्ययनयहाँ लागू
- 02प्रायिकता और सांख्यिकीबेंचमार्क अंकों पर अनिश्चितता · अंशांकन आकलन · लेखा परीक्षा प्रतिचयनयहाँ लागू
- 03कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंगवितरण परिवर्तन विश्लेषण · किसी विशिष्ट उपयोग के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग · व्याख्येयता पद्धतियाँयहाँ लागू
- 04रोबोटिकी और स्वचालनपरिदृश्य-आधारित परीक्षण · सहयोगी रोबोट सुरक्षा · परिचालन क्षेत्र निगरानीयहाँ लागू
Where this page’s references lead.
वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।
प्रश्न और उत्तर।
Will AI take jobs?
What is occupational exposure to AI?
Who is most exposed to generative AI?
Will AI cause mass unemployment?
Which workers are most exposed?
How does this topic relate to Future of Work and Skills?
Does the platform advise employers?
इस पृष्ठ से साक्ष्य का योगदान करें।
रिपोर्ट is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- ईमेलगेटवे GW-GCRIइसे इसी पृष्ठ से भेजेंसाक्ष्य, सुधार, मामला, पद्धति, समीक्षा, अनुवाद या प्रोफ़ाइल इनपुट। यह इस पृष्ठ के टैग के साथ पहुँचता है, ताकि इसे सँभालने वाले संपादक को मिल जाए।
- Zenodoखुला जमाइसे जमा करें और समुदाय को प्रस्तुत करेंअपने ORCID iD के साथ Zenodo पर अपना अभिलेख प्रकाशित करें, फिर वहाँ Reports समुदाय को प्रस्तुत करें। संरक्षक उसकी समीक्षा करते हैं; DOI आपका ही रहता है।
- रिपोर्टGCRIयोगदान के सभी तरीके देखेंयोगदान के प्रकार, प्रत्येक की समीक्षा कैसे होती है, आपको क्या श्रेय मिलता है, लाइसेंस और क्या कभी स्वीकार नहीं किया जाता।
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