본 논문은 대규모 AI 시스템의 발전이 인간과 기계 간의 업무 분담 방식을 어떻게 변화시키는지 형식화하여 분석한다. 반복적인 작업 위임 지도(iterated task-delegation map)로 이러한 재분배를 공식화하고, 경험적으로 타당한 광범위한 가정 하에서 이 과정이 안정적인 이데mpotent 평형 상태로 수렴함을 보여준다. 이 평형 상태에서는 모든 작업이 지속적인 비교우위를 가진 에이전트(인간 또는 기계)에 의해 수행된다. 격자 이론적 고정점 도구(Tarski와 Banach)를 활용하여 (i) 적어도 하나의 평형 상태의 존재를 증명하고 (ii) 고유성을 보장하는 온화한 단조성 조건을 유도한다. 단순화된 연속 모델에서 장기적인 자동화 비율은 $x^* = \alpha / (\alpha + \beta)$의 폐쇄형을 취하며, 여기서 $\alpha$는 자동화의 속도를, $\beta$는 새로운 인간 중심적 작업이 나타나는 속도를 나타낸다. 따라서 $\beta > 0$이면 완전 자동화는 배제된다. 이 분석 결과를 세 가지 상보적인 동적 벤치마크(이산 선형 업데이트, 진화 복제자 역학, 연속 베타 분포 작업 스펙트럼)에 통합하여 각각 동일한 혼합 평형 상태로 수렴하고 제공된 코드 없는 공식에서 재현 가능함을 보여준다. 현재 도입률을 기준으로 2025년부터 2045년까지의 시뮬레이션은 자동화가 작업의 약 10%에서 약 65%로 증가하여 작업의 1/3이 인간에게 남는다는 것을 보여준다. 저자는 이 잔여 작업을 워크플로우 지휘자라는 새로운 직업으로 해석한다. 즉, 인간은 AI 모듈과 경쟁하는 대신 AI 모듈을 할당, 감독 및 통합하는 데 전문화한다. 마지막으로, 기술 개발, 벤치마크 설계 및 AI 거버넌스에 대한 영향을 논의하고, "켄타우르스" 인간-AI 협업을 촉진하는 정책이 경제를 복지 극대화 고정점으로 이끌 수 있다고 주장한다.
