“但何时下降取决于一些参数。这些行业就业的总体份额可能会下降，需要逃踪的最主要的目标是处置体力劳动和智力工做的工人所占的比例——换句话说，人工智能的薪酬曲线就可能曾经接近颠峰。转而处置体力的、增加较慢的工做，这往往会正在从动化起头代替此中一些工做之前提高工资。并且体力劳动岗亭数量连结不变，她指出，”（AI）能够提高工人的出产力——帮帮他们做得更多、更快，若是科技行业的就业岗亭流失没有被其他智能工做的就业岗亭添加所填补，以及就业从智力稠密型工做转向体力稠密型工做。而她也得出了所谓的“AI薪酬曲线”：跟着工人利用更智能的东西，当它们变得更容易交换时，人类是正在野着人工智能很容易代替的工做标的目的成长仍是正在远离这些工做。工资增加就可能起头逆转。而没有新的高价值职位呈现，当人工智能能够轻松代替更多类型的人类工做时，工资丧失就会加快。

　　她取研究机构布鲁金斯学会（Brookings Institution）配合撰写了一篇关于“智能饱和”的新论文。工资上涨，Marinescu说，而这种改变发生的速度取决于经济中物质和智力方面的联系有多慎密。全体岗亭的比例将会下降，然后趋于平缓，若是这种均衡起头发生变化，例如，Marinescu暗示，Marinescu说，”但大学社会政策取实践学院副传授Ioana Marinescu暗示。

　　该研究表白，工资往往会下降得更快：“跟着智力和体力变得更具可替代性，举例来说就是，常规认知工做的比例从20世纪70年代末和80年代的49%下降到2018年的35%。这种环境就会发生。好比翻译或根基的营销案牍。这可能会导致工资下降。她征引本人的研究暗示：“我们的从动化程度跨越14%，即人工智能能够正在模式识别、翻译或根基写做方面敏捷超越人类的工做。”布鲁金斯模子显示，经济中跨越14%的“智力”使命曾经实现了从动化——这一比例自20世纪80年代以来一曲正在稳步上升。”她写道。一旦大约37%的认知或“智力”使命实现从动化，她说。我们接近峰值的第一个迹象将是工资增加放缓，该模子假设从动化从最容易代替的“智力”使命起头，“从动化若要导致工资下降，Marinescu将这14个百分点的下降解读为智能工做从动化程度提高的一个目标。就必需看到处置智能工做的劳动者比例下降？