如果让哈佛经济学家杰森·弗曼（Jason Furman）重新回到白宫经济顾问委员会（CEA）主席的位置，他会把委员会大量日常分析工作交给AI工具，而不是手下的经济学家。他在接受Axios采访时给出了这个判断。
这番话在线上舆论场里激起了不小的水花，尤其是在那个松散的经济学者圈子里。不少在经济政策一线摸爬滚打过的人，对未来政策制定者过度依赖AI这件事表达了真实的担忧；至少，他们认为弗曼低估了人类经济学家在为国家领导人提供建议时的分量。
拜登政府时期的CEA主席贾里德·伯恩斯坦（Jared Bernstein）在Substack上写道，CEA的工作至少从他的经验看是高度定制化的，因为你要向非常忙碌的人解释数据流以及更多东西，而这些人并不只想要市场化的分析。
他补充说，这些人当然想要也需要“市场会怎么看这份CPI、就业、GDP报告”这类判断，但他们更想知道的是，这份报告如何嵌入“我们的叙事、我们的议程、总统今天去爱荷华州的行程”。
伯恩斯坦还提到，在白宫内部，“读懂房间气氛”这种人类技能是最重要的。他说自己远算不上AI专家，但感觉AI在这方面很糟糕，而且可能永远如此——这个结论很大程度上来自听AI的创造者们怎么说。
前美联储经济学家克劳迪娅·萨姆（Claudia Sahm）提出了一个在咨询和投行等领域的资深人士那里常听到的问题：如果砍掉初级岗位，未来的高级领导者从哪里来？
她写道，弗曼手下的那批工作人员后来创办了耶鲁预算实验室、执掌财政部经济政策、领导美联储的一个研究所、在之后的几届政府中任职，还发表了关于贸易、环境和税收的研究。“这就是‘20名员工’后来变成的样子，”她说，“没有哪个模型能做到这些。”
彭博首席美国经济学家安娜·王（Anna Wong）则认为，作为资深人士，如今能够不依赖任何人，这种能力非常非常赋权。她说，现在只要有一个想法，资深人士就能走得很远。
她进一步写道，进入科幻式的推测：人类不会因为年轻人类专家的输送管道变窄就替换掉年长的专家，而AI自身经过多年训练，反倒成了催生想法的那一方。“这看起来像一场等着发生的灾难，当前的社会政策需要应对它。”
曾在特朗普第一任期CEA任职、现任美国卫生与公众服务部首席经济学家的凯西·穆里根（Casey Mulligan）则说，AI对政策制定中人类劳动的影响没那么显而易见。
他在X上写道，自己在两个联邦机构搭建过AI工具，能够更好更快地做经济研究，结果是因为对他们工作的需求增加，需要的是更多经济学家而不是更少。他说这种模式在小企业领域也很明显。
这种“省力工具反而增加劳动力需求”的概念，被称为杰文斯悖论（Jevons Paradox）。
斯坦福经济学家尼尔·马奥尼（Neale Mahoney）写道，去做你想在世界上看到的那个“增强劳动的技术变革”。他补充说，年长者的责任是搭建让人与AI互补的组织，并让年轻人为一个AI越来越好的世界做好准备。
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