人工智能正推动生产力与工资上涨，但这一增长可能即将见顶。宾夕法尼亚大学社会政策与实践学院副教授伊奥安娜·马里内斯库（Ioana Marinescu）指出，AI带来的工资红利或已接近峰值，但通过明智的政策与投资，仍可避免后续下滑。 她与同事康拉德·科德（Konrad Kording）在布鲁金斯学会最新报告中提出“智能饱和”（intelligence saturation）模型。该模型预测，随着自动化在认知类工作中的普及，工资将呈现“倒U型”走势：初期上升，随后趋于平稳，最终在机器接管更多脑力劳动时开始下降。 马里内斯库估计，目前已有超过14%的“智能型”任务被自动化，这一比例从上世纪七八十年代的49%下降至2018年的35%。她表示，这已接近工资可能开始下滑的临界点。在模型推演中，当约37%的智能任务被自动化时，工资将开始下降，而这一节点可能比预期来得更快。 尽管目前尚无全面的工资下滑迹象，但已有“警示信号”：斯坦福大学研究发现，22至25岁、从事软件开发、客户服务等AI高暴露职业的年轻从业者，自生成式AI兴起以来，就业率下降了13%，而年长或非高暴露岗位的就业则保持稳定甚至上升。 真正的风险在于，当整个经济中“智能型”岗位的占比持续萎缩，劳动力开始大规模转向体力工作时，意味着经济结构正在发生根本性转变。 但马里内斯库强调，这一下滑并非必然。关键在于社会如何管理“体力”与“智能”两个经济部门的协同发展。她认为，人类劳动与AI是互补关系，而非替代。若能将AI与实体投资（如工厂、医院、基建）同步推进，使人类在生产中仍具不可替代性，就能维持长期的工资增长。 报告建议，应适度放慢自动化速度，加大对实体资本的投资，同时对“虚拟劳动”征税，以激励企业保留人力。这与参议员伯尼·桑德斯提出的“机器人税”理念一致。 最终，工资能否持续增长，取决于AI与人类是否能真正互补。若两者协同增效，经济仍可持续扩张，劳动者也不会被边缘化。