在人工智能与就业关系的讨论中，一种普遍观点认为，随着通用人工智能（AGI）的发展，大量工作岗位将被自动化取代，仅剩少数需要高度创造力和人类特质的职业得以保留。然而，耶鲁大学经济学副教授帕斯夸尔·雷斯特雷波在美国国家经济研究局发布的工作论文中提出了截然不同的看法。他指出，在AGI时代，多数人类工作可能因缺乏经济必要性而免于被自动化替代，而非因AI能力不足。
雷斯特雷波在论文中分析，当前许多工作对未来经济增长的贡献有限，因此可能不会被纳入自动化优先序列。计算资源更可能被集中用于解决生存性风险、防御小行星撞击或推进核聚变技术等关键领域，而劳动力市场的整体结构可能因此保持相对稳定。他强调，AGI不会使人类技能失去价值，而是会重新定义其经济价值——人类技能的价值将取决于用计算资源复制这些技能所需的成本。
根据这一框架，工作被分为两类：一类是“瓶颈型”工作，如能源、基础设施、科学研究和国家安全等领域，这些工作对经济增长至关重要，因此更可能被计算资源优先自动化；另一类是“补充型”工作，包括手工艺、客户服务、酒店服务、设计和学术研究等，这些工作即使缺失也不会阻碍经济扩张，因此可能不会被AI取代。雷斯特雷波指出，酒店服务和现场表演等依赖人际互动的职业可能继续存在，原因并非它们具有不可替代的人类特质，而是因为完全复制这些活动所需的计算成本过高。
论文进一步分析，在AGI环境下，工资与经济增长之间的关系可能被打破。经济扩张将主要由计算资源的增加驱动，而非人类劳动。人类工作的价值将不再由其对增长的贡献决定，而是取决于其替代成本。由于计算能力可能远超人类大脑总和，劳动在GDP中的占比将逐渐趋近于零，大部分收入将流向计算资源的所有者。这一趋势可能加剧财富集中，正如贝莱德集团CEO拉里·芬克所指出的，AI可能进一步扩大当前已高度不均的财富分配格局。
为应对这一挑战，雷斯特雷波提出两种可能的解决方案：一是通过全民收入进行再分配，二是将计算资源视为公共资产以更广泛地分配收益。他同时指出，通向这一未来的路径可能因技术突破速度而异。在硬件受限的情况下，转型过程可能较为平稳；而在算法快速突破的情况下，变化将更加剧烈，不同群体之间的不平等可能迅速扩大。当前劳动力市场已出现类似现象，例如数据中心建设带动技术工种收入上升，电工等职业出现显著溢价。
尽管存在这些变化，雷斯特雷波认为，从整体来看，劳动者并不会变得更贫困，因为经济总产出将因AGI而扩大。然而，他同时指出，社会始终可以选择不使用AI，因此AI的应用意味着整体状况更优。但如果收益高度集中，这种整体改善对多数人而言意义有限。论文最后提到，工作曾赋予人们被社会需要的意义，而在AGI时代，这种联系可能消失。雷斯特雷波认为，问题不在于AI是否会取代工作，而在于许多工作本身并不重要到值得被取代。
