人工智能与 Gulf Cooperation Council 劳动力适应未来工作
计算机与社会
2025-11-13 v1 人工智能
综合经济学
经济学
摘要
人工智能（AI）在 Gulf Cooperation Council（GCC）的快速扩张引发核心问题：计算基础设施的投资是否匹配技能、激励和治理的同样强劲建设？本研究基于社会技术系统（STS）理论，采用混合方法审查 GCC 六国（沙特阿拉伯、阿联酋、卡塔尔、科威特、巴林、阿曼）劳动力的准备情况。我们结合对六个国家 AI 战略的 TF-IDF 分析、47 项公开披露的 AI 项目（2017 年 1 月至2025 年 4 月）的清单、案例研究，以及 Mohamed bin Zayed 人工智能大学（MBZUAI）和沙特数据与人工智能局（SDAIA）学院，构建情景矩阵，将油收入松弧（技术容量）与监管一致性（社会对齐）关联。整个语料库中，34/47 项项目（0.72；95% Wilson 置信区间 0.58-0.83） exhibit 联合社会-技术设计；各国指数范围为 0.57-0.90（样本量小；置信区间重叠）。情景结果表明，在所建模条件下，监管收敛可能比财政容量更具约束力：碎片化规则可能抵消高油收入，而一致的标准有助于在紧缩情况下维持进度。我们还识别出一种新兴的双轨人才体系，即研究精英与快速培训的从业者，可能在劳动力市场中引发 bifurcation。通过将 STS 论证扩展至石油丰富、国家主导的经济体，本研究细化了理论，制定了聚焦纵向耦合指标、协调的民族志研究和基于结果的绩效指标的研究议程。
引用
@article{arxiv.2511.05927,
title = {Artificial intelligence and the Gulf Cooperation Council workforce adapting to the future of work},
author = {Mohammad Rashed Albous and Melodena Stephens and Odeh Rashed Al-Jayyousi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.05927},
year = {2025}
}