斯坦福大学的一项研究揭示了硅谷AI创业潮中普遍存在的资源错配现象。研究团队采访了1500名员工和52名AI专家，评估了104种职业中的844项任务，发现仅7.11%的任务得到员工高度欢迎，而6.16%的任务遭到强烈抵制。总体上，46.1%的任务获得正面评价，但行业间差异显著。

研究通过“需求-能力”矩阵将任务分为四类，发现41%的AI创业公司聚焦于员工不需要或不想要的任务。例如，“安排客户会见”等高需求任务未获足够关注，而客户服务聊天机器人这类低需求任务却吸引大量投资。员工自动化需求最高的职业仅占AI工具使用量的1.26%，表明现有工具未能满足真正需求。

研究还引入“人类参与度量表”，发现45.2%的职业偏好“人机平等伙伴关系”，而专家评估与员工期望存在明显偏差。数据显示，高学历、经验丰富者更倾向自动化，且员工更重视减轻繁琐工作而非取代工作本身。未来，AI可能提升人际交往、知识传授等技能的重要性。

这项研究呼吁硅谷关注实际需求，而非单纯追逐技术可能性，强调AI革命应以人为本。