如果创新方向更偏向“自动化替代任务”，而不去创造新任务，那么长期也不会出现劳动需求回升、工资上涨。历史上蒸汽机、电力最终走向互补，是因为市场自发演化出大量配套新任务、新产业，叠加人力资本供给调整。
其次，早期工业革命技术属于低技能替代型技术，蒸汽机替代的是体力任务，电力替代的是固定流程的简单体力、力学任务；而AI直接瞄准认知类常规任务，比如，文案、基础数据分析、法务文书、基础编程、常规设计、行政流程。这类任务，恰恰是过去几十年里支撑中等技能白领就业的核心岗位群体。这就意味着带来的社会冲击会更大。
蒸汽机、电机改替代，涉及物理设备、厂房重构、替代推进速度受实物建设的周期约束，而AI是软件型通用技术，复制、部署的边际成本几乎为零，替代更为快速。比如，对设计、翻译行业的大家，就发生在短短一两年间。但新任务产生的过程，却要久得多，社会未必等得起。
三、
不过好消息的是，虽然替代变快，我们也看到了更快地创造出新任务。
2016年，Hinton曾建议停止培训放射科医生，因为他们在未来五年中很可能被AI取代。但十年过去，2025年，美国放射科医生的数量再创新高，同时平均年薪较2015年增长48%，以52万美元的平均年薪，成为全美第二高薪的医疗专业。这也是因为创造出了新任务。
过去，放射科医师需要耗费大量时间，逐张筛查 CT、X 光影像，在标准化病灶识别这类重复性任务上消耗精力。AI优先切入这种替代性任务，自动完成初筛、标注结节、生成结构化初步报告，承接海量、枯燥的基础阅片工作。但AI无法独立完成最终的临床判断，它看不到病人的病史、体征，无法理解复杂的合并症，更不能承担诊疗责任。新任务由此诞生：有临床经验的医生、影像技师转型为AI临床质控师与模型训练师，他们筛选疑难、边界病例，标注 AI 容易混淆的阴性、阳性样本，把临床里只可意会的经验注入数据集，校准模型的偏误，复核AI输出结果，最终和患者沟通病情、解释风险。
一个医生不再被基础阅片吞没，而是可以同时应对更多病例，收入也因此提高。这不是AI替代旧的、机械的脑力任务剥离，而催生出一套围绕AI的新岗位。
回到开头的例子，患者事先问了AI，再问医生，这就意味，第一，患者需要医生的确认；第二，医生需要花更多的时间和患者交流，包括医疗技术、收益和代价甚至情感等等。医生们或许会说，难道我还需要干这个吗？但这不就是工作不被消灭的保障吗？患者占用了医生更多的时间，需要医生更深入的提供帮助，必然也会有支付相应的更高的费用。这个放射科医生的收入增长，短剧增长的机制其实是一样的。更何况，那句关于医生的名言是这样说的：“有时去治愈，常常去帮助，总是去安慰”。
2003年至2014年间，中国电视剧的产量一直维持在每年400部以上。而2026年前8个月，全国上线微短剧43万部，全年有望冲击400亿元。电视剧市场供应更丰富，人的选择更多。这就是产生了新需求、新任务、新生态。其实可以想象的还有很多，比如，横店影视城开展了订制影视剧的服务，游客可以自己参演一段节目，那么，今后可以不可以定制AI短剧呢？
市场中无数人在想办法，想办法挣钱，想办法找工作。无数人都知道AI是趋势，他们都在想办法将自己和AI结合。这就是新任务产生的过程。总体而言，当下是AI的替代期，但“互补”和“新任务”并非不能出现，而AI偏向消费端的创新应用，也能创造出新岗位、新需求。
新技术，不仅仅在行业生态之内扩展新任务，也会跨越行业，扩展到整个生活、生产中去。
以另一个热门技术自动驾驶为例，自动驾驶不仅可以极大地节省驾驶上的人力支出，降低出行费用，加上智能交通，还能提高道路的通行效率。而且，现在下班回家，地铁挤、开车累、出租车没隐私，但以后只需进入自己的自动驾驶车睡一觉就到了，所以，自动驾驶还能提高出行体验，兼顾私密，这就会极大地降低出行总体成本。从这个角度，自动驾驶创造的终极新任务，是让城市变得更大，更高效。
城市变大，居住面积也会随之上升，居住面积上升，消费也会上升，随着城市规模扩大，又会产生出更大的规模效应，更多的需求和岗位。但是，如果这些新机会，遇上“城市不能太大”的观点，自动驾驶的好处，可以带来的新的经济增长点、新的就业，就都无从谈起。
所以，解决AI冲击之下的就业，不是靠抵制，不是靠企业去解决，而是需要市场发挥作用。对市场主体而言，更重要的或许不是怎么用AI替代人力，而是要去发掘那些可以和AI结合的新任务。在这个过程中，政府需要对那些“创造人机协作新任务”的市场创新，给予相应的支持，最重要的是，打破限制这些创新活动的政策的、观念的限制。
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