Yale經濟學家Restrepo論文分析AGI世界中工資與增長機制
耶魯大學經濟學副教授Pascual Restrepo的論文《We Won't be Missed: Work and Growth in the AGI World》（NBER Working Paper 34423，2025年）分析了人工通用智能（AGI）可行且算力持續增長條件下的長期經濟增長與勞動市場。論文將工作區分爲瓶頸工作（對增長必需、必須擴張的任務）與補充性工作（非增長必需的任務）。
論文的主要理論結果是：在算力持續擴張的前提下，經濟將自動化所有瓶頸工作，產出對算力與人力從相乘關係轉爲相加關係，長期增長率等於算力增長率。工資收斂於複製人類工作所需算力的機會成本（算力當量），勞動收入在GDP中的份額趨近於零。部分補充性工作可能仍由人類承擔。論文指出，若算力與人類技能爲僅有的稀缺資源，AGI之後的工資總和不低於AGI之前，平均工資更高。
論文摘要同時說明，算法進步成爲瓶頸時過渡可能呈現鋸齒形，特定技能的最後任務被自動化後工資可能驟降至算力當量水平。作者披露自2025年5月9日起擔任Anthropic經濟顧問委員會成員。論文爲理論推演，未提供實證數據或具體時間表。
原始來源：
標題：We Won't be Missed: Work and Growth in the AGI World 發佈者：Pascual Restrepo（NBER Working Paper 34423） 發佈日期：2025年10月（工作論文）；章節收錄於《The Economics of Transformative AI》（2026） URL：https://www.nber.org/papers/w34423 來源性質：學術工作論文 覈驗情況：本次實際讀取摘要與相關描述，覈驗日期2026-10-26 支持內容：區分瓶頸與補充性工作；自動化所有瓶頸工作；產出轉爲算力與人力相加；增長由算力擴張驅動；工資收斂於算力機會成本；勞動份額趨零
標題：Pascual Restrepo on AI, automation, and the future of work 發佈者：Yale Department of Economics 發佈日期：2026-03-17 URL：https://economics.yale.edu/news/260317/pascual-restrepo-ai-automation-and-future-work 來源性質：大學官方介紹 覈驗情況：本次實際讀取，覈驗日期2026-10-26 支持內容：論文探討AGI使算力成爲增長約束；增長由計算資源擴張驅動；收入更多歸於算力所有者
標題：A Yale economist says AGI won’t automate most jobs—because they’re not worth the trouble 發佈者：Fortune（轉載於Yahoo Finance） 發佈日期：2026-04 URL：https://finance.yahoo.com/sectors/technology/articles/yale-economist-says-agi-won-080200425.html 來源性質：媒體報道 覈驗情況：本次實際讀取，覈驗日期2026-10-26 支持內容：論文論點爲多數工作因不值得投入算力而可能不被自動化；技能按複製所需算力的機會成本重新定價；勞動份額趨零
ABAB AI 解讀
Restrepo的模型建立在兩個前提之上：AGI使原則上可用算力完成所有經濟有價值工作，且算力在任何時點有限但可無限增長。在此條件下，增長要求瓶頸任務同步擴張。由於人類勞動力數量不隨算力同比例增加，模型推導出瓶頸工作最終被自動化的結果，否則人力將約束整體擴張。
自動化後，生產函數從算力與人力的相乘關係轉爲相加關係。此時經濟擴張速度直接取決於算力存量的增長速度，無需額外的技術生產率提升。工資不再由對增長的邊際貢獻決定，而是由用算力複製該技能所需資源的機會成本決定。人類工作仍可獲得正工資，但該工資等於其替代算力的價值，而非其在總產出中的貢獻份額。
勞動收入份額趨零是份額層面的結果，而非工資絕對水平趨零。論文同時指出，若可構造一個無AGI的子經濟並維持原有生產，則總工資不會低於AGI之前。過渡路徑取決於約束是算力還是算法進步：前者工資連續變化，後者在特定技能最後一項任務被自動化時可能出現工資驟降。論文未對具體職業、時間或政策結論作出實證預測。
觀察指標是後續研究對瓶頸任務識別標準的細化、算力增長實際軌跡對模型參數的檢驗，以及勞動份額長期變化的實證觀察是否與理論方向一致。
ABAB News · 認知定律
當所有瓶頸工作可被算力自動化時，長期增長率等於算力增長率，勞動份額趨零。
工資由複製該技能所需算力的機會成本決定，而非由該技能對總產出的貢獻決定。
補充性工作因對增長非必需，可能因算力機會成本過高而仍由人類承擔。