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以医疗健康行业为例：该行业所承担任务的性质、数据可用性、业务流程变化范围及其产业结构（包括竞争和创业水平）与金融或广告等行业完全不同。这意味着该行业采用人工智能的速度及其影响将与这些行业的情况大不相同。此前的人工智能经济学会议包括有关人工智能对媒体或医疗保健等行业影响的论文。

今年考虑了多个领域的特定行业问题，包括研发和监管

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在首届人工智能经济学会议上，科克伯恩、亨德森和斯特恩提出，人工智能不仅仅是一种通用技术，而且是一种“发明方法的发明”，它可以极大地提高科学研发的生产力，为使用这些知识的行业产生重要的溢出效应。人们甚至可以说，奇点的概念是这种模型的一个极端情况，在这个模型中，“创造更好想法的人工智能系统”在创造“创造更好想法的人工智能系统”方面变得更好，这是一个递归循环，可能导致指数增长。

今年，风险投资家 Steve Jurvetson 和Atomwise（一家利用人工智能进行药物研发的初创公司）首席执行官 Abraham Heifts 谈到了他们如何在自己的企业中寻求其中的一些机会，还有两篇论文探讨了人工智能对研发的影响：

我们对人工智能在计算机科学研究中的部署情况进行了分析，该分析在 arXiv（一个在人工智能社区中很受欢迎的预印本网站）上，支持了这样一种观点：人工智能是一种发展方法的发明：它在绝对和相对方面都经历了快速增长，它被许多计算机科学子领域采用，并且它已经在任何采用它的地方产生了重要影响（以引用量衡量）。人工智能在计算机视觉、自然语言处理、声音处理和信息检索等领域的应用速度更快，因为这些领域有大数据集可以训练机器学习算法，这突显了人工智能研发在具有互补数据集的领域进展更快。
Agrawal 和合著者开发了一个正式模型，用于研究人工智能对生物医学和材料科学等科学领域研发过程的影响。这些领域的创新通常涉及在大海捞针。例如，在蛋白质的数百万个潜在折叠中，确定哪一个可以成为药物的靶点。使用有关先前成功和失败的标记数据训练的人工智能系统可以帮助确定这些组合中哪些最有潜力，减少浪费并恢复研发领 开曼群岛电话号码数据 域缓慢的生产力增长。要实现这些好处，需要获得训练数据并建立研究团队，将人工智能技能与采用人工智能的科学领域的领域知识结合起来。
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监管设定了游戏背景和规则，决定了人工智能等新技术的发展速度和方向。与此同时，监管本身也是一个行业，其结构和流程正在被人工智能系统改变，人工智能系统加速了变革的速度和广度，并为监控经济活动创造了新的机会。会议上的两场演讲重点讨论了监管和人工智能之间的这种双向关系。

Suk Lee 和合著者对企业进行了调查，询问他们将如何根据不同的监管模式改变其人工智能采用计划。他们表示，通用法规将比行业特定法规对人工智能采用设置更多障碍，而且监管增加了对管理人员监督人工智能采用的需求，同时减少了对技术和低技能工人的需求。它还为小公司设置了更大的障碍，凸显了人工智能监管、创新和竞争之间的权衡。
克拉克和哈德菲尔德认为，监管行业需要创新，以跟上人工智能技术的快速变化，但公共部门监管机构缺乏有效做到这一点的灵活性和激励机制。为了消除这一瓶颈，他们建议建立监管市场，让政府授权私营企业监管人工智能的采用，以实现可衡量的成果（例如，将人工智能的错误率和事故率降低到商定的阈值以下）：这将为私营企业提供激励和自由，以开发创新的监管技术和商业模式，尽管这也引发了一个问题：谁来监管这些新的监管机构，以及如何避免它们被它们本应监管的行业所束缚。