アーリー・インテリジェンス（AI）の導入は生産性と賃金の上昇をもたらしているが、その成長は今後、ピークに達し、やがて鈍化・下降する可能性がある。ペンシルベニア大学の社会政策・実践学部准教授イオアナ・マリネスク氏は、自身とコーンラッド・コーディング氏が共同執筆したブローグィング機関の論文で、「知能飽和（intelligence saturation）」の概念を提唱。AIの普及が進む中、賃金は「山型」の推移を示すと予測している。すなわち、初期は上昇し、ピークに達した後、人間が行っていた認知的作業の多くが機械に置き換わるにつれ、賃金は横ばい、やがて下落する可能性がある。 マリネスク氏は、既に14％以上の「知能的タスク」が自動化されていると推定。1970～80年代の49％から2018年には35％に減少したという研究を根拠に、この数値は「賃金の低下の兆し」に近いと指摘。ブローグィングのシミュレーションでは、知能タスクの自動化率が37％に達した時点で賃金の下落が始まる。AIの導入が加速する中、この閾値は予想より早く到来する可能性がある。 現状では広範な賃金下落の兆候は見られないが、マリネスク氏は「示唆的な証拠」を挙げる。スタンフォード大学の研究によると、生成AIの台頭以降、ソフトウェア開発やカスタマーサービスなどAIに影響を受けやすい職種において、22～25歳の若手労働者の雇用は13％減少した一方、高齢層や影響を受けにくい職種では雇用が安定または増加している。 しかし、賃金の下落は避けられる。マリネスク氏は、物理的作業（工場、病院、建設、インフラなど）を担う部門と知能的作業部門が「補完的」に機能するかが鍵だと強調。AIと人間の労働が互いに生産性を高め合うことで、経済成長は持続可能になる。そのために、AIの導入ペースを制御し、物理的資本への投資を拡大する必要がある。また、仮想的労働（AIによる作業）に課税する仕組みを導入し、企業が人間の労働を維持するインセンティブをつくる提案もされている。これは、バーニー・サンダース上院議員が提唱した「ロボット税」と類似する。 最終的な課題は、AIと人間の労働が「代替可能」か「補完的」か。後者であれば、賃金の持続的成長と労働者の雇用の安定が可能になる。マリネスク氏は、社会がこの転換をどう管理するかが、AI時代の経済の行方を左右すると結論づけている。