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AI采用与能力的开源经济指数

计算机与社会 2026-05-23 v1 人工智能 机器学习
作者: Seamus Somerstep , Aritra Guha , Divesh Srivastava , Yuekai Sun
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摘要

我们致力于测量各职业中AI的采用情况以及AI执行离散劳动任务的能力。为测量采用，我们开发了一个开源经济指数，利用公开可用的用户-LLM聊天数据与 O*NET 任务复现前沿AI实验室的研究，发现金融、计算机科学与艺术行业的职业具有最高采用率。为测量能力，我们构建一个系统，生成基于 O*NET 职业、任务与模型上下文协议（model-context-protocol, MCP）服务器的基准场景。我们在指数中频繁出现的9个职业场景上测试 Kimi-k2.5 配合 OpenAI agents SDK 框架，发现AI能正确执行高层工作流，但常在细粒度细节（如所用具体工具调用）上出错。

关键词

AI采用 开源经济指数 劳动任务 O*NET 能力基准 模型上下文协议 用户-LLM聊天数据 Kimi-k2.5

引用

@article{arxiv.2606.26118,
  title  = {The Open Source Economic Index of AI Adoption and Capability},
  author = {Seamus Somerstep and Aritra Guha and Divesh Srivastava and Yuekai Sun},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2606.26118},
  year   = {2026}
}