在人工智能与就业关系的讨论中，一种常见观点认为，自动化技术将取代绝大多数人类岗位，仅保留需要高度创造力或人类特质的职业。然而，一项由经济学领域学者发布的新研究提出了截然不同的判断：在通用人工智能（AGI）时代，多数现有工作可能因缺乏经济必要性而不会被机器替代，劳动力市场结构或将维持相对稳定。
耶鲁大学经济学者帕斯夸尔·雷斯特雷波在美国国家经济研究局发表的论文中指出，自动化决策的核心逻辑并非技术能力限制，而是资源分配优先级。他分析称，当计算资源成为稀缺要素时，社会将优先将其投入降低生存风险、防御小行星撞击或推动核聚变研发等关键领域，而非用于替代大量非核心岗位。这种资源配置模式可能导致人类技能的价值被重新定义——其重要性取决于用算法复制该技能所需的成本。
研究将职业划分为两类：一类是支撑经济增长的"瓶颈型"工作，涵盖能源开发、基础设施建设、基础科学研究等领域；另一类是"补充型"工作，包括手工艺、客户服务、酒店服务、设计及部分学术研究等。论文认为，前者因直接关联经济扩张速度，更可能被自动化技术优先覆盖；后者则因替代成本过高，可能长期由人类承担。例如，现场表演或高端酒店服务依赖实时人际互动，完全数字化复制需要突破现有技术边界并承担巨额计算开支。
这种分工模式将引发经济结构深层变革。随着计算资源取代劳动力成为主要生产要素，劳动收入在GDP中的占比可能持续下降，大部分经济收益将流向技术设施所有者。论文特别指出，这种趋势可能加剧财富分配失衡——当前美国社会已存在严重的资源集中现象，而AI技术的普及可能使1%的人口掌握更多经济命脉。贝莱德集团首席执行官拉里·芬克在相关讨论中提到，数据中心建设已导致技术工种薪资显著上涨，这种分化在AGI时代可能进一步扩大。
面对潜在的社会风险，研究提出了两种应对路径：通过全民基本收入制度实现财富再分配，或将计算基础设施纳入公共资源管理体系。论文同时警示，技术突破速度将决定转型阵痛期长短——若算法研发实现跨越式进展，就业市场可能遭遇剧烈冲击；若硬件发展受限，则社会有更多时间适应结构变化。当前数据中心建设带动电工等职业薪资上涨的现象，已被视为这种转型的早期信号。
尽管劳动在经济中的比重可能趋近于零，但雷斯特雷波强调这并不意味着人类整体贫困化。AGI带来的生产力飞跃将扩大经济总产出，关键问题在于收益分配机制。他特别指出，工作对个体的意义正在发生根本转变：当机器承担了所有"值得做"的工作后，人类可能需要重新寻找社会价值认同的新维度。这种转变既包含解放人类生产力的积极面，也蕴含着存在主义层面的深层挑战。
