在美国经济中，从事中等工资、“常规任务密集型”职业的人口比例显著下降。应用机器学习技术，我们确定了那些曾经在这些职业中工作的人的特征，并表明他们现在不太可能在常规职业中工作。相反，他们要么不是劳动力的参与者，要么从事的职业往往处于工资分配的底层。然后，我们开发了一个定量的异质代理，劳动力参与，职业选择和资本投资的一般均衡模型。这使我们能够量化自动化技术的进步在解释这些劳动力市场变化中的作用。然后，我们将这一框架作为实验室，评估旨在解决常规就业消失及其对不平等的影响的各种公共政策。