我们调查了2011-2018年期间，新数字技术对美国劳动力市场个人层面就业和工资动态的异质效应。我们采用了三种方法来反映新的数字技术对职业的不同方面的影响。第一个衡量标准由Frey和Osborne(2017)制定，评估了职业的电脑化风险，第二个衡量标准由Felten等人(2018)制定，提供了人工智能(AI)最近进展的估计，第三个衡量标准评估了职业对机器学习的适应性(Brynjolfsson等人，2018)，这是人工智能的一个子领域。我们的实证分析基于具有代表性的大型面板数据、相匹配的月度现行人口调查(CPS)及其年度社会和经济补充(ASEC)。研究结果表明，新的数字技术对就业稳定和工资增长的影响已经在个人层面上显现出来。电脑化的高风险与转换职业或失业的高可能性以及工资增长的下降有关。然而，人工智能的进步可能会提高个人的工作稳定性和工资增长。我们进一步证明了这些影响是异质性的。特别是受过高等正规教育的个人和年龄较大的工人，受新数字技术的影响最大。