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Google 於 2026 年 9 月 18 日宣布擴充其 AI & Economy 研究專案，聘請 2025 年諾貝爾經濟學獎得主 Philippe Aghion 擔任學術顧問，多倫多大學教授 Ajay Agrawal 任訪問學者。同時，前麥肯錫全球研究院合夥人 Anu Madgavkar 與沃頓商學院教授 Daniel Rock 出任專案研究總監，分別負責全球 AI 擴散與勞動力影響、企業生產率與科學發現等實證研究。
一位被裁工程師撰文稱，Fable/Mythos 一檔的前沿模型並沒有比他更勝任工作，只是比他更便宜，讓僅剩的管理層有信心撐到被併購。他認為模型仍缺產品品味與對長期後果的預判，不足以替代資深工程師，但已足夠讓 Shopify 用機器生成、由資深開發者監督的程式碼把 react-native 應用改回原生 iOS 與 Android。
一項基於 O*NET 資料、用 Claude 評估任務的研究提出機器人暴露指數：當今機器人可完成美國 74% 的體力任務，佔全部工作時間的 34%，但多數需受控環境。僅 0.3% 的工作任務中機器人成本低於人力，若價格按歷史趨勢下降，40 年後該比例才到 10%。機器人加 LLM 合計覆蓋約 80% 工作時間，剩餘工作高度依賴人際互動或現有機器人不具備的體能。
亞馬遜已在全球倉庫部署超過 100 萬臺機器人，全天候支撐每天數千萬件當日達與次日達包裹；據其 2025 年年報，它同時仍是全球第二大企業僱主，擁有逾 150 萬名全職和兼職人類員工。亞馬遜高管稱機器人接手了體力消耗與受傷風險最高的履約中心工作，減輕了人力負擔；但勞工倡導組織與獨立研究者認為，AI 驅動的倉儲自動化對並肩工作的人類並非全是好處。喬治梅森大學教授 Brian Greenwood 指出，協作機器人一改過去自動化遠離工人的模式，既與人物理距離很近，又能決定工作節奏。