麻省理工学院经济系Daniel(1972年)与Gail Rubinfeld讲席教授David Autor已被任命为经济系系主任,任期自7月1日起正式生效。
"David是一位世界级的劳动经济学家,"人文、艺术与社会科学学院院长Agustín Rayo表示,"他同时也是一位富有智慧与洞察力的学者,我期待他加入学院的领导团队。"
Autor的学术研究聚焦于技术变革与全球化对劳动力市场的影响,涵盖工作两极分化、技能需求、收入水平与不平等现象,以及选举结果等议题。他目前担任James M. and Cathleen D. Stone不平等研究与工作未来塑造中心的教师联席主任。
"我自1999年就在MIT工作,我的学术生涯离不开这所学院、这个系,以及既才华横溢又温暖待人的同事们,"Autor说,"接任这一职务,是我回馈这个在每个阶段都塑造了我的地方的机会。"
Autor接替自2023年7月起担任系主任的福特讲席经济学教授Jon Gruber,正式出任新系主任一职。
Autor表示,他"希望在系内教师和学生已树立的卓越标准基础上继续前行,同时应对预算收紧和政治环境变化带来的挑战。"
他还补充道:"同样重要的是,我希望带领经济系抓住AI技术进步所带来的机遇,在教学方式和研究方向上实现突破。"
Autor目前还担任美国国家经济研究局劳动研究项目的联席主任。他于1989年获得塔夫茨大学心理学学士学位,1999年获得哈佛大学肯尼迪政府学院公共政策博士学位。
在学术荣誉方面,Autor曾获得美国国家科学基金会CAREER奖、Alfred P. Sloan基金会研究奖学金、Sherwin Rosen劳动经济学杰出贡献奖、2019年卡内基研究员称号以及2021年社会进步奖章。在教学领域,他亦斩获MIT MacVicar教师奖学金、James A. and Ruth Levitan卓越教学奖、本科经济协会教学奖及MIT技术与政策项目教师表彰奖等多项荣誉。
2020年,Autor因其在"重塑我们对全球化与技术变革如何影响美国工人就业与收入前景的理解"方面的突出贡献,荣获Heinz家族基金会颁发的Heinz第25届特别表彰奖。
2023年,他成为全科学领域中仅有的两位NOMIS杰出科学家之一。
2024年,他又作为五位资深学者之一,被施密特科学基金会评选为AI2050高级研究员。
Q&A
Q1:David Autor的主要研究方向是什么?
A:David Autor的研究主要聚焦于技术变革与全球化对劳动力市场的影响,具体包括工作两极分化、技能需求变化、收入水平与不平等现象,以及这些因素对选举结果的潜在影响。他长期致力于探讨AI与自动化如何重塑就业结构,并在美国国家经济研究局劳动研究项目担任联席主任,是该领域的权威学者。
Q2:David Autor担任MIT经济系系主任后有哪些主要目标?
A:Autor表示,他希望在现有教师和学生已树立的卓越标准基础上继续发展,同时积极应对预算收紧和政治环境变化带来的挑战。此外,他特别强调希望借助AI技术进步带来的机遇,推动经济系在教学方式和研究方向上实现创新突破。
Q3:David Autor获得过哪些重要学术奖项?
A:Autor获奖众多,学术方面包括美国国家科学基金会CAREER奖、Alfred P. Sloan基金会研究奖学金、Sherwin Rosen劳动经济学杰出贡献奖及2019年卡内基研究员称号等;教学方面则获得MIT MacVicar教师奖学金等多项荣誉。2023年他被评为NOMIS杰出科学家,2024年又入选施密特科学基金会AI2050高级研究员。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。