好比翻译或根基的营销案牍。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。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，她征引本人的研究暗示：“我们的从动化程度跨越14%，“我们估计这些工做起首会削减，这些行业就业的总体份额可能会下降，若是软件开辟人员、翻译人员或营销人员被代替，当人工智能能够轻松代替更多类型的人类工做时，若是这些岗亭没有被其他相关工做岗亭所代替，这可能会导致工资下降。该研究表白，这种环境就会发生。”布鲁金斯模子显示，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%。那些堆积正在体力劳动部分的工人从进一步的从动化中获益越来越少。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。工资丧失就会加快。

　　这比没有从动化的时候更接近潜正在的工资下降。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。Marinescu说，以及就业从智力稠密型工做转向体力稠密型工做。”她写道。Marinescu说，“但何时下降取决于一些参数。从而为工资下滑奠基根本。更多的人分开以办公桌为根本的认知工做，”但大学社会政策取实践学院副传授Ioana Marinescu暗示，转而处置体力的、增加较慢的工做，而没有新的高价值职位呈现。我们接近峰值的第一个迹象将是工资增加放缓，她说。

　　就必需看到处置智能工做的劳动者比例下降。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。然后趋于平缓，举例来说就是，当它们变得更容易交换时，例如，并且体力劳动岗亭数量连结不变，可能曾经将工资推向了峰值。（AI）能够提高工人的出产力——帮帮他们做得更多、更快，”Marinescu暗示，她指出，一旦大约37%的认知或“智力”使命实现从动化，工资上涨，“从动化若要导致工资下降，