卡车司机如何看待他们面临的自动化风险，以及他们接受再培训以从事不同职业的机会?自动驾驶汽车(AV)技术近年来发展迅速，因此这些问题对卡车司机来说可能非常突出。根据新成立的兰德美国卡车司机小组(RAND American Truck Driver Panel)的调查，我们发现，与直觉相反的是，那些最关心自动化的司机也最有可能表示，他们打算通过寻求额外的代言或购买自己的卡车来重新投资驾驶。这种争夺剩余职位的零和“军备竞赛”在社会上是低效的，它可能是由外界选择的错误信息驱动的。具体来说，这种影响在那些最熟悉社区大学普遍较低费用的司机中消失了。我们表明，这与一个简单的模型一致，在该模型中，感知再培训成本中的特殊噪声会导致低效率的结果。这一机制表明，有效的信息提供可以产生巨大的正外部性和福利后果。然而，劳动力市场前景的校准表明，如果卡车司机相信幸存者的工资将继续增长，那么有关再培训真实成本的信息可能不足以诱导职业转换。这指出了对未来的看法和信息干预政策的另一个重要作用。