श्रम पर परिशुद्धि सदमा, जो पूंजी-श्रम प्रतिस्थापन मॉडलिंग से शुरू होता है। इसमें यह जोर दिया जाता है कि नियोक्ताओं को कम पेशेवरों की आवश्यकता होती है और औसत श्रम मार्केट कीमत मशीन की लागत की ओर गिरती है। इसे AI द्वारा विस्तारित CES उत्पादन फ़ंक्शन के माध्यम से सूत्रबद्ध किया गया है, जहाँ K पूंजी (कंप्यूटिंग पावर, रोबोट) है, L श्रम है, और H AI-समृद्ध मानव पूंजी है। पैरामीटर ρ→0 का अर्थ है K और L·H के बीच परफेक्ट सबस्टिट्यूटेबिलिटी। वास्तविक मजदूरी (w) की प्रथम-क्रम की स्थिति दर्शाती है कि जब H→∞ (शक्तिशाली जनरेटिव AI), w मशीन निष्कर्षण की सीमांत लागत की ओर अभिसरित होती है। श्रम के लिए एक संशोधित गतिशील फ़िशर समीकरण दर्शाता है कि जब H˙/H > A˙/A, तो सफेद कुल्हाड़ी कर्मचारियों के लिए मजदूरी में परिशुद्धि होती है। ऑटोमेशन प्रसार समयरेखा (2028-2033) एक लॉजिस्टिक वक्र का पालन करती है, जहाँ t0≈2029 (अपवर्तन बिंदु) और k≈0.8 (अपनाने की गति) है। WEF का अनुमान है कि 2030 तक 92 मिलियन नेट नौकरियों का नष्ट होना होगा (22% चक्र), जबकि गोल्डमैन सैच्स 10 साल में US के 9% कार्यबल (~15 मिलियन) के स्थानांतरण का अनुमान लगाता है। संतुलन बेरोजगारी दर (NAIRU) को ऊपर की ओर संशोधित किया गया है, जिससे केंद्रीय बैंकों को वित्तीय प्रतिबंध (मुद्रास्फीति) और ऋण मुद्रीकरण के बीच चयन करना पड़ता है। @SteelldyIndice