耶鲁大学经济学家达龙·阿西莫格鲁等人提出观点，认为即使实现通用人工智能（AGI），也不会导致大多数人类工作被自动化取代。这一判断挑战技术性失业主流叙事，核心论据在于历史经验与经济学原理。他们指出，技术进步如蒸汽机和计算机在初期往往不会立即带来生产率飞跃式提升，其广泛应用和创造新岗位需要时间。AGI的发展路径可能类似，其影响将更复杂而非简单劳动力替代。关键在于社会制度与政策如何引导技术向“增强人类能力”而非“纯粹自动化”方向发展。

阿西莫格鲁特别警示，当前AI的发展轨迹过分侧重于自动化替代，而在投资创造新任务、新岗位方面严重不足。这背后存在不合理激励结构，例如在美国，企业雇佣劳动力的边际税率显著高于使用设备的税率，变相鼓励用机器替代人。如果这种模式持续，AGI可能加剧不平等而非带来普遍繁荣。历史表明，工业革命初期劳动者境遇曾一度恶化，后来通过社会抗争、工会兴起和政策调整才改善分配。因此，AGI的经济影响并非由技术本身注定，而是取决于配套社会制度与商业模式。

基于上述分析，关于AGI与未来工作的适用讨论应超越技术决定论，转向制度设计与政策干预。潜在趋势是，需要重新设计税收和监管框架，平衡自动化与人力资本投资的激励。同时，应鼓励基于订阅等非操纵性商业模式，减少对利用用户数据和自动化盈利的依赖，这有助于催生更多样化、以人为本的产品与服务。长远来看，AGI的真正潜力在于与人类协作完成以前无法想象的新任务，从而扩大经济蛋糕。实现这一乐观前景的前提，是主动塑造其发展方向，确保技术进步服务于广泛社会福祉，而非少数人利益。