這是一篇諾貝爾獎得主菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）與本傑明·F·瓊斯（Benjamin F. Jones）和查爾斯·I·瓊斯（Charles I. Jones）共同撰寫的關於AI與經濟增長的精彩論文。 關鍵要點是，由於鮑莫爾的成本病，即使99%的經濟體系完全自動化且無限生產力，整體增長率仍會被拖累，並由我們在那最後1%關鍵且困難的任務上所能取得的進展所決定。 而這一邏輯在擁有能夠自動化人類能做的*每一*任務的AGI世界中仍然適用。在這個世界中，"難以改善"的任務將不再是以人類為中心的任務，而是以物理為中心的任務。經濟增長率不再是AGI能多快/多好地"思考"的函數，而是它能多快操控物理世界的函數。 本質上，後AGI不一定意味著後稀缺：整個經濟的成本和價值將集中在物理限制的任務上：產生能源、開採資源、製造商品、運輸等等。