🚨新的 @BrookingsInst 論文與 @KordingLab 合作：人工智慧飽和與未來的工作。#AI 可以取代智力部門的工作，將工人推向體力部門。當這兩個部門互補時，對 AI 的回報會飽和 ➡️ 沒有奇點 + 薪資影響不明。

為什麼要區分實體和智慧 (1) 日益便宜且豐富的 #AI 可能會取代人類在大多數智慧任務中的角色，而機器人的成本仍然相對較高。➡️檢視 #AI 自動化智慧任務對工資和產出的影響。

為什麼要區分物理和智力 (2) 智力飽和：智力可以使物理輸入達到最大效率，但影響會飽和。➡️物理和智力部門是互補的，您需要更多的兩者來增加產出。

智力飽和是可能的嗎？ (1) 更聰明的人並不會成比例地更成功（見圖） (2) 增加更多的科學研究人員會產生越來越少的額外產出 (3) 先前的科技（資訊與通訊技術）革命對增長的影響有限。

模型： 輸出是由智慧和實體部門（CES）產生的，每個部門都由人類和資本驅動（AI是智慧部門的資本）。 勞動在實體和智慧之間進行最佳重新配置，以最大化工資。

結果 1：隨著 #AI 智能自動化的進展，產出增加，並且在實體部門的勞動者比例 \beta^*（即，面對面工作，包括例如烹飪、教學和外科手術）也隨之增加。

結果 2（模擬）：當智力和物理部門的可替代性更高（rho 較不負），智力的自動化在早期對工資的影響更為正面，但在後期則影響更為負面。 ➡️ 警示故事，早期的工資增長可能不會持續！

結果 3（模擬）：當智力和體力更具可替代性時，智力的自動化對產出有更大的正面影響。 ➡️對工人薪資更有利的情況對產出卻是更糟的，即權衡與潛在的經濟衝突。

結果 4（模擬）。在這裡我們模擬在自動化過程中和之後增加更多的 AI。 （1）AI 工資效應可能會飽和（藍色）。 （2）實體與智力之間的替代性提高可能會導致自動化過程中的工資下降，但允許無限制的工資增長（綠色）。

重點： 1. 如果實體滯後，AI 回報會飽和 2. 隨著智能自動化，工資往往上升和下降 3. 工資下降需要縮小智能與工作之間的比例 4. 政策：考慮AI部署的步伐 + 投資於實體能力；不要押注於“奇點”