IT和互联网技术不断发展，不仅让交通、能源、制造业和高等教育等产业的边际成本接近于零，而且对人类劳动也产生着同样的影响。大数据、高级分析、算法、人工智能和机器人正在整个制造业、服务业和娱乐行业取代人类劳动，并有望在21世纪上半叶从市场经济中解放出数以亿计的劳动力。
工作的终结
1995年，我出版了《工作的终结》（The End of Work）一书。在书中，我陈述了这样的观点：“更复杂的软件技术会使文明更接近于一个几乎没有工人的世界。” 1《经济学人》杂志刊发过一篇关于这本书的封面文章，编辑想据此让读者看到我的预测是否具有前瞻性。在此期间，我曾于1995年预言IT自动化将导致几乎每一个经济领域的人力劳动都被替代，而如今这已经成为令人不安的现实。事实上，我原来的预测仍然过于保守。
2013年，美国有2 190万成年人失业、不适合就业或无意就业，并且这部分人不再体现在官方统计中；2 2011年，全球有25%的成年劳动力失业、不适合就业或无意就业；国际劳工组织的报告指出，2013年会有超过2.02亿人失业。3
虽然失业有很多原因，但经济学家刚刚开始意识到，技术替代才是“罪魁祸首”。其中，在我出版《工作的终结》一书16年后，《经济学人》重新审视了书中的观点，提出：“当机器智能到成为工人时，会发生什么？换句话说，当资本成为劳动力时，会发生什么？”4《经济学人》的一篇社论指出：
这正是社会批评家杰里米·里夫金在其1995年出版的《工作的终结》中提到的，里夫金先生预言，社会将进入一个新的阶段——生产所有的商品和服务所需的工人将越来越少……这一过程显然已经开始。5
这并不是说我有一双洞悉未来的眼睛，而是其发展的迹象随处可见。但在经济增长期，由于大多数经济学家过分沉迷于传统的经济理论，他们认为供给创造需求，具有破坏性的新技术通过降低成本刺激消费，从而拉动更多的生产，激发创新，并开拓新工种，因此，他们在很大程度上对我的话置若罔闻。但是现在，经济学家已经开始注意到我的观点。
在“大萧条”时期，经济学家们发现，虽然数百万的就业机会丧失殆尽且无法挽救，但全世界的生产效率达到新的峰值；产出不断增加，但雇用的工人更少了。美国制造业就是一个典型的例子。在“大萧条”之前，逐渐增长的数据一直困惑着经济学家们。1997—2005年，美国制造业产出增加了60%，然而2000—2008年，390万个制造业工作岗位被淘汰。经济学家将这个二分现象归结于如下原因：1993—2005年生产率大幅提高30%，从而使制造商仅需更少的工人即可增加产出。而生产力的进步源自“车间里新技术的应用，如机器人以及计算机和软件……这提高了产品质量并降低了产品价格，但也导致了持续裁员”。 6到2007年，制造商使用的计算机和软件数量是20年前的6倍多，而为每个工人每工时支付的报酬则翻了一番。7
2008—2012年全球金融危机时期，大批工人失业，工业领域不断开发新的软件并改进措施提高生产率，而且通过降低工资维持赢利。这种努力的效果是惊人的。马克·J. 佩里（Mark J. Perry）是密歇根大学经济学教授和美国企业研究所访问学者。根据他的观点，截至2012年年底，美国经济已经完全从2007—2009年的衰退中复苏，GDP达到13.6万亿美元（按2005年的美元价值计算），比2007年经济衰退前13.32万亿美元的GDP高出了2.2个百分点，实际产出增长了2 900亿美元。佩里指出，2012年的实际产出比2007年衰退时的水平高出了2.2个百分点，但是在商品和服务产出增加的同时，雇用工人人数仅为1 4240万，比2007年减少了384万人。佩里的结论是：“在金融危机的刺激下，生产力大发展，效率提升。这是因为企业解雇了可有可无的工人，并且学会了如何以更少的投入（更少的工人）获得更多的产出。”8
虽然佩里等人刚刚发现劳动生产率提高和雇用工人数减少之间存在令人不安的关系，但之前经济学家一直认为提高劳动生产率就会拉动就业增长，这个观念已经有50多年的历史了。
第一个矛盾的迹象出现在20世纪60年代初的IT革命开端，当时计算机刚开始进入工厂车间，被称为计算机数控技术。利用数控技术，事先设置好计算机程序，指示一块金属应该如何轧制、压板、焊接、装配或喷涂。计算机程序还能指示一台机器如何生产零件，并指示机器人在车间里制造和组装产品零件。数控技术很快被视为“自亨利·福特推出流水线概念之后，制造业最重要的技术进步”。9
计算机数控促使生产率大幅提升，这是计算机和编程技术逐步取代人类劳动的长期过程的第一步，其编程和管理仅需少量专业技术工人。芝加哥管理咨询公司Cox and Cox评估了计算机和IT替代工人的重要性，声称数控机床是“管理革命的根源……对机器的管理替代了对人的管理”。10而里特管理顾问公司的阿兰·史密斯（Alan Smith）则更直截了当地称，由计算机驱动的数控工具标志着管理层“从人类劳动管理中解放出来”。11
一晃50多年过去了。今天，无论是在高度工业化国家还是发展中国家，由计算机程序控制的、几乎没有工人的工厂也越来越规范。钢铁行业就是一个典型的例子。汽车工业等是第二次工业革命中关键的制造企业，它们是雇用蓝领工人的主要行业。与这些行业一样，钢铁工业也正在经历一场革命，并快速地削减车间里的工人。计算机程序和机器人使得钢铁工业在最近几十年里不断削减劳动力。1982—2002年，美国钢铁产量从7 500万吨增至1.2亿吨，而钢铁工人的数量却从28.9万减少至7.4万。12
美国和欧洲的政治家和大众将蓝领岗位的减少归咎于制造业搬迁至像中国这样的廉价劳动力市场。事实上，真正的根源在于已经发生的更深层次的变革。1995—2002年，全球经济中有2 200万制造业工作岗位被淘汰，而全球产量的增长却超过了30%。由于自动化的应用，美国的制造业工作岗位减少了11%。即使是在劳动力充足的中国，制造业也同样应用IT和机器人来提高其生产效率，并淘汰了1 600万工人，从而得以用更少的工人生产出更多、更便宜的产品。13
那些长期以来依赖中国廉价劳动力的制造企业则开始应用先进的机器人，以比中国劳动力更高的效率生产出更便宜的产品。在飞利浦位于荷兰的新电子工厂，128台机械手动作飞快，但它们必须被放置在玻璃柜里，这样监控人员才不会被伤到。就生产等量的电子产品所需的工人数量而言，荷兰配有机器人的飞利浦工厂仅为该公司在中国所设有生产企业的1/10。14
为了不落后于发达国家，中国的一些大型制造企业正在快速地用更廉价的机器人替代廉价劳动力。富士康是中国最大的苹果手机代工制造商，它计划在以后几年安装100万个机器人，以减少相当大一部分劳动力。郭台铭是富士康的CEO，其全球员工总数超过100万，他曾开玩笑说他宁愿使用100万个机器人：“因为人类也是动物，如何管理100万个动物着实让我感到头疼。”15
全世界的机器人劳动力正在增加。2011年，美国和欧洲的机器人销量增长了43%，使制造业更加接近“无人工厂”的生产，或业界所谓的“无人值守”生产。16中国、印度、墨西哥等新兴国家也迅速意识到，工人成本再低，也不如替代他们的信息技术、机器人和人工智能成本低且高效。
虽然制造业一度被认为过于复杂，且不能实行自动化，但是它们却正在实现计算机化。纺织业是最早实现工业化的行业。虽然蒸汽机技术以及后来的电气化和电动工具提高了生产力，但是大多数的服装生产工作仍然由手工完成。现在，新信息技术、计算机化和机器人开始接管越来越多的以往由人工完成的工作。CAD（计算机辅助设计）已经将服装设计的时间从数周减少到了数分钟。计算机化的干燥和精整加工系统也取代了传统的手工劳动。成衣仓储、装卸、包装、运输一一实现了计算机化，大大提高了生产效率和生产力。
在计算机程序的协助下，服装本身的制作开始使用更少的人工。50年前，一名纺织工人操作5台机器，以每分钟100次的频率穿过织机，完成一个线程。今天，机器的运行速度是以前的6倍，并且由一名工人监管100台织机，这相当于每名工人的产出增至以前的120倍。17
而现在，美国国防高等研究计划署（也就是发明互联网的美国国防部机构）正在将注意力转移到自动化缝制工艺本身，而这项技术一直被视为纺织业创新的关键。国防部急于利用其每年40亿美元的军队服装预算，将生产制服的劳动力成本降至直接劳动力成本接近于零的水平，并拨给SoftWear美国自动化缝纫技术公司一笔款项，要求其以计算机驱动的机器人承担细致的任务，使服装的手工制造部分完全实现自动化。如果成功，新的自动化系统将通过承包商生产军装，这将淘汰将近5万名工人，并能使劳动力边际成本几乎为零。18
多年以来，自动化需要巨额的前期投入，而且对除了大型制造公司之外的小公司来说，自动化遥不可及。然而近年来，由于成本大幅下降，中小型制造商在获得可观生产力的同时减少了工资成本。韦伯轮毂产品公司是一家为卡车生产制动器零件的美国公司。公司最新的“员工”是斗山V550M立式数控车床，在短短三年内，它已经实现了每年生产30多万件产品的目标，使产量增加了25%，而车间里却没有增加一个工人。19
如果制造业目前的技术替代率继续上升（工业分析师预计它只会加速上升），到2040年，2003年工厂所提供的1.63亿个就业机会可能就只剩下几百万个了，这标志着世界上大量人工工厂岗位的消失。20尽管仍然需要一些人工劳动制造机器人并研发新的软件管理生产流程，对程序和系统进行维护和升级，但是随着智能技术自我编程能力的不断提升，连专业和技术型劳动力也在逐步减少。在不考虑前期成本的前提下，在过去的每一天里，产品新增机组自动化生产的劳动力边际成本逐渐接近于零。
像纺织业一样，物流业是能够自动执行大部分流程的另一个行业，但在取送件方面仍然严重依赖人类劳动。现在，电子邮件在几秒内就可以发往全世界，并且边际成本几乎为零，因此各国的邮政服务已经受到损害。在10年前，美国邮政服务公司是美国最大的公司，拥有70多万名员工，但是2013年，这个数字已减少至不到50万。美国邮政服务公司的分拣和处理系统曾经被认为是世界上最先进的自动化系统，该公司对此甚为骄傲，但是，由于信件邮政业务逐渐被电子邮件取代，美国邮政服务公司目前已经濒临倒闭。21
自动化正在整个物流业取代人力劳动。亚马逊既是一个物流公司，也是一个虚拟零售商，它正在仓库增加智能自动引导车、自动机器人和自动存储系统，并在物流价值链的每个环节减少低效的体力劳动，以尽可能地接近零劳动力边际成本。
目前，引进无人驾驶汽车已经指日可待。在智能道路上，无人驾驶汽车替代人工驾驶，这曾是科幻小说里的情节，但这一幕很快就会成为现实。目前，美国有270多万名卡车司机。22到2040年，边际人工成本接近于零的无人驾驶汽车可以大幅减少该国的卡车司机数量（第十三章将更加详细地讨论无人驾驶汽车）。
与制造业和物流业一样，自动化、机器人、人工智能也正在迅速削减白领阶层和服务行业的劳动力。在过去25年里，由于自动化使边际人工成本接近于零，秘书、档案文员、电话接线员、旅行社员工、银行出纳员、收银员和其他无数白领服务性职位几乎消失。
据专注于后台工作人力资源咨询的哈克特集团估算，“大萧条”以来，美国与欧洲在人力资源、金融、信息技术和采购领域的就业岗位减少了200万个，其中有一半是由自动化带来的技术替代所造成的。23
此外，自动化也在深入进军零售领域，而这一领域雇用了1/10的美国人。不同于后台工作、仓储和运输这些万无一失的自动化候选领域，观察家一直认为零售业在技术替代中能够幸免于锐减的命运，因为销售人员与客户之间的关系具有独特的社会性质。但这也只是一厢情愿的想法。
现在，自动售货机和信息亭可以售卖从泳衣到iPod（便携式多媒体播放器）乃至金币等很多东西。2010年，自助售货机实现了7 400亿美元的零售交易额。
沃尔玛已经有了自助结账终端。此外，在其位于科罗拉多州丹佛市的40家零售店里，沃尔玛也正在推进扫描和自助结账系统。在把商品放进购物车之前，购物者可以从货架上拿下商品，并用iPhone（苹果手机）应用程序扫描条形码。当他们完成购物时，按下“完成”键，应用程序将向他们提供一个顾客QR（快速响应）代码。自助结账终端通过扫描智能手机上的QR代码计算价格，并询问顾客选择何种付款方式。24
尽管实体零售商努力增加自动化操作，以减少劳动力成本，但由于在线零售商的劳动力边际成本已经越来越接近于零，实体零售商的市场份额正在逐步被在线零售商抢占。从表面上看，实体经济的销售虽说算不上非常出色，但至少还过得去。2011年，实体零售商贡献了总零售额的92%，而在线零售商只贡献了8%。25但是，只有对增长率进行更深入的探索和研究，才能看到问题所在。据全国零售联合会统计，实体销售每年仅增长2.8%，而在线销售的年增长率则高达15%。26鉴于实体销售的高固定成本和可观的工资额，它到底还能和具有更低劳动力边际成本的在线销售竞争多长时间还是个未知数。事实上，实体零售商的失势已初见端倪。鲍德斯书店和环城百货曾经是非常大的实体零售商，但是目前，他们已经被低劳动力边际成本的在线零售商击垮。到2020年，在线零售商的数量有望翻一番，将有更多的实体零售商受到边际利润下降的不利影响。未来，实体零售很可能屈从于虚拟零售。27
实体零售商陷入了困境，在不知不觉中成为供客户浏览和试用其将在网上购买的产品的陈列室。客户使用iPhone查价应用程序扫描商店的产品，然后当场上网比较价格，以确认能否以更便宜的价格在亚马逊或其他虚拟零售商处购买该商品，而且在通常情况下运费全免。
一些实体零售商开始反击“试穿者”，这些人在他们的店里试穿衣服和鞋子，确定合适的尺码，然后在网上购买。加里·韦纳（Gary Weiner）是弗吉尼亚州Saxon分店的店主，也是全国鞋业零售商协会的委员，他很关注这个问题，而且越来越多的零售商开始反感“展厅现象”，即网络客户在商店试穿，然后去网上购买的行为。韦纳说，经常有年轻人进到店里说：“妈妈让我进来试穿一下，然后她就可以在网上买。”28一些商店甚至开始收取“试穿费”以阻止顾客试穿。而其他零售商则担心，如果他们收取这项费用，只会导致消费者彻底放弃实体商店。29
反之，许多虚拟零售商则正在试图鼓励客户在他们自己的官方网店购买，并在实体店提货，因此，实体商店实际上成为微型配送中心。但这种方式也只是权宜之计，因为实体店的间接营业成本相当高。
许多大型零售商（包括百思买，塔吉特和沃尔玛）都试图通过推动更多的在线业务占据领先地位。同时，由于越来越多的零售将采用虚拟方式销售商品，其他零售商（尤其是梅西百货、诺德斯特龙和内门·马库斯等传统百货公司）的业务将大幅削减，乃至相继消失。目前，在线服装销售商已经开始提供虚拟试衣服务。网络用户可以提供他们的身高、性别、年龄、胸围、腰围和臀围等信息创建自己的虚拟身材模型。客户甚至仅使用鼠标，就能查看不同角度的试穿效果。
越来越多的零售业分析师预测，实体零售商将大规模消失。至顶网技术编辑贾森·珀洛（Jason Perlow）表示，7–11等便利店、沃尔格林等药店、克罗格等连锁超市、瑰柏翠等高档专卖店和奢侈品商店以及沃尔玛这样的大卖场将继续营业。然而，大部分实体零售业务正在缩减，尤其是在这个从小就开始网购的年青一代逐渐成长的时代。
珀洛说，虽然实体零售商不会消失，“但在此后的10年里，零售业昔日的繁荣景象将成为幻影，来自网络的激烈竞争将只允许最强大的实体店生存下来”。30
其他行业都在利用自动化快速削减人类劳动，虚拟零售也不例外。我们越来越接近零劳动力边际成本和几乎无工人的世界，而在实体零售店工作的430万名员工则前景不妙。31
知识型劳动者也是牺牲品
到2005年，自动化在制造业和服务业将代替工人的传闻已不再新鲜。自动化已经变得无孔不入。似乎我们所到达的每一个地方都已看不到工人。我们发现自己被智能机器的化身所包围，它们可以跟我们对话，听从我们的指挥，为我们提供指引和建议，和我们做生意，为我们带来欢乐，甚至照管我们的工作和生活。在早期，一个没有工人的工作场所往往是可笑的，有时会令人厌恶，甚至令人毛骨悚然。而现在，人们对没有工人的工作场所早已司空见惯。尽管如此，直到2010年左右，有着令人恐慌的书名的新书才大量涌现，例如《与机器赛跑》（The Race Against the Machine）、《隧道尽头的一抹亮光》（Light at the End of the Tunnel），以及《自动化——算法统治世界》（Automate This），这些书无一例外地就自动化对就业的影响提出了警告。这些书的作者走上谈话节目，带来“无工作世界即将到来”的消息，从而获得了社会化媒体的关注，甚至获得了来自决策者、智库研究人员、经济学家和美国前任总统奥巴马的评论。
一些有关自动化和未来工作的全球性政策辩论的声音才开始出现。从某种程度上说，“大萧条”以后，由于失业型经济复苏，对于上述问题人们早已议论纷纷。GDP不断增加导致了失业率上升，二者严重的反比现象再也不容忽视，但令我惊讶的是，即使在当前情况下也很少有经济学家愿意挺身而出，最终承认潜在的古典经济理论假设（即生产力创造的就业机会比它所取代的就业机会要多）不再可信。
我猜测有关自动化的大范围辩论可能即将开始，这是基于另一个原因：大数据应用不断创新，算法日益复杂，人工智能不断进步，这些技术第一次爬上技能天梯，开始影响某些专业工作本身，但是长期以来，这些专业被认为是不可能被自动化的力量和技术进步所替代的。计算机通过程序识别模式、推进假说、自编响应程序、实施解决方案，甚至破译通信，并实时翻译不同语言中的复杂隐喻，且与世界上最佳译者的准确度非常接近。
目前，人工智能的进步正在大量专业学科领域内得到应用，以提高效率和生产力，减少人力劳动。电子搜索是一个软件程序，它可以筛选数以百万计的法律文件，寻找行文模式，并标出观点、概念等关键信息，其速度可以胜过哈佛顶尖的律师，而且能够捕捉到连最训练有素的法律学者都可能漏掉的细节分析。电子数据显示节约的劳动力成本同样引人注目。
以1978年的一个重大案件为例，《纽约时报》的记者约翰·马尔科夫（John Markoff）对此进行了说明。该案例涉及5个电视演播室、美国司法部和哥伦比亚广播公司。这些演播室的律师和律师助理完成了一项艰巨的任务，即在几个月时间内阅读了600多万份文件，并耗费了220万美元的劳动时间成本。但是2011年1月，位于加利福尼亚州帕洛阿尔托市的“黑石发现”公司则以不到10万美元的成本，利用智能搜索软件分析了150万份法律文件。比尔·赫尔（Bill Herr）是美国一家化工公司的律师，他曾经召集大批律师一起在礼堂读了几个星期的文件。他说：“从法律人员的视角来看，这意味着现在已经不需要负责文件查阅的工作人员了。”32迈克·林奇（Mike Lynch）是另一家智能搜索引擎公司Autonomy的创始人，他计算出，在新的搜索软件的协助下，一位律师可以更精准地胜任500位律师的工作。海尔发现，当律师自己做研究时，准确率只能达到60%，他因此抱怨道：“投入和产出完全不成正比。”33
大多数专业领域都会涉及IT和大数据算法，包括放射科医师、会计师、中层管理人员、平面设计师乃至营销人员在内的各类知识型员工都已经非常强烈地感受到这一点：模式识别软件已经渗透到了各个专业领域。迈克·麦克里迪（Mike McCready）是一家名叫Music Xray的创业公司的负责人，该公司使用大数据与算法识别潜在的热门歌曲。在不到三年的时间里，该公司通过使用先进的软件对歌曲的结构与以前录制的歌曲进行比较，来评估其流行和打榜的潜力，从而为5 000多名艺人争取到了录音合约。他的公司还发现了许多不知名艺术家的歌曲，并准确地预测了他们能否成功，这一成就非常惊人。英国电影公司Epagogix也为电影业开发了类似的程序，以分析电影剧本是否可以拍成卖座的电影。34它在判定获奖者方面取得了成功，从而制定了电影业的算法评估标准票价。在未来，这些类型的预测工具将不再需要聘请昂贵的营销代理开展高成本的小组座谈和制定其他营销调研方案，因为这种传统做法在精度上远不如经过算法过滤的大数据。
大数据和算法甚至可以用来创作包含海量信息的闲谈式的体育评论。仅在赛后几分钟，美国一个地区体育有线电视和卫星电视网络BTN就利用算法创作出了原创评论帖，完全不再需要职业撰稿人。35
2011年，人工智能取得了巨大的飞跃，以IBM前任董事长名字命名的IBM电脑系统Watson击败了曾经74次获得知名电视益智节目《危险边缘》（Jeopardy）冠军的肯·詹宁斯（Ken Jennings）。虽然这为IBM赢得了100万美元的奖金，但观众对此感到索然无味，因为他们眼睁睁地看着自己的电视节目英雄在无所不知的Watson面前败下阵来。Watson是一个认知系统，正如对此引以为傲的IBM之父所述，它能够通过整合“自然语言处理、机器学习，以及假设生成与评估”来思考问题，并对疑问做出反馈。36
目前，Watson系统已经被应用于具体的工作。IBM医疗分析将利用Watson系统辅助医师分析存储有数以百万计患者的电子健康记录以及医学期刊的大数据，从而做出快速而又准确的诊断。37
IBM的Watson系统计划的范围已经远远超出了研究领域，以及大数据后台任务管理的特殊需求。Watson系统正在开拓个人助理服务市场，即企业和消费者可以通过文本输入或实时对话进行交谈。IBM表示，这是人工智能第一次从简单的问答模式向复杂的对话模式转变，从而可以进行更多互动，同时还能够针对个别查询提供定制化的解答。38
人工智能科学家会告诉你，人工智能产业面临的最大挑战是突破语言障碍。在一种语言中，在理解复杂的隐喻和短语的丰富内涵后立刻用另一种语言复述出来，这可能是最复杂的认知任务，也是最独特的人类能力。多年来，我在演讲中或参加会议时都会使用译者，甚至在社交需要时也会请译者。他们对我的语言的理解能力非常强，对此我感到很惊讶。除了字面意思，他们还能理解我说话时的语气、语调，甚至面部表情和肢体语言，并且不假思索即可把我所要表达的意思和意图传达给别人。一般译者只翻译字面意思，其目的只是匹配两种不同语言的单词和短语。这样的翻译非常机械，意思混乱不清。最好的译者可以同时理解两个不同的认知主体，堪称艺术家。
长期以来，我对人工智能可以打造最好的世界级译者这一设想一直持怀疑态度。然而，基于人工智能的最新进展，我们确实离那一天更近了。莱博智（Lionbridge）是一家为客户提供在线实时翻译的公司，可针对用户生成的内容为客户提供即时翻译，以实现不同语言之间的对话。它有一款名叫GeoFluent的软件，这是一种“软件即服务”的解决方案，通过使用微软的翻译技术，可以在39种语言之间互译。虽然GeoFluent的翻译技能还不如最好的译者那样纯熟，但是它已经足以打破语言障碍，让1/3同时在线的人真正实现全球对话，这在历史上还是第一次，促进了翻译向全球协作共享时代的过渡。39
在未来10年左右的时间里，商人、工人和游客都将配备有关移动应用程序，从而能够毫不费力地与使用不同语言的人在网上交流或面对面交谈。在15万—30万名学历高且收费昂贵的译者中，大部分人会改行从事收银员、文员或者秘书的工作，因为人工智能所提供翻译服务的劳动力边际成本接近于零，这就意味着又一个专业工种的终结。40
我们的工作性质正在发生跨时代的变化。第一次工业革命结束了奴隶和农奴劳动；第二次工业革命极大地减轻了农业和手工劳动；第三次工业革命则正在终结制造业和服务业中的大多数有偿劳动，以及知识领域内的很大一部分专业性有偿劳动。
IT、电脑、自动化、大数据、算法和人工智能嵌入互联网，正在使生产过程和提供丰富多样商品及服务的劳动力边际成本快速下降，直至接近于零。在进入21世纪后，除非有意想不到的反作用，很多来自社会的生产性经济活动将越来越多地采用智能技术，仅需少数高度熟练的专业技术工人即可进行监督。
智能技术对有偿人力劳动和有偿专业工作的大量取代开始打破资本主义制度的运作模式。经济学家无法面对的是，当智能技术提高生产率，从而减少对人力劳动的需求时，市场资本主义将发生怎样的变化？对此，我们现在看到的是将生产力从雇用劳动力中释放出来。在这两者中，现在表现出来的关系并不是前者促进后者，而是前者削减后者。但是，在市场资本主义条件下，资本和劳动是互为条件的，那么如果只有少数人从事有薪工作，是否有足够的买家从卖家那里购买商品和服务呢？
首先，不断扩张的零边际成本经济将从根本上改变我们对经济过程的认识。业主、工人、销售商与消费者的旧有范式将被打破。消费者正在开始从事自我生产，从而消除了上述角色之间的差别。个人用户将在边际成本趋近于零的条件下越来越多地通过协作生产、消费和分享自己的商品与服务，这就带来了经济生活的全新组织方式，超越了传统的资本主义市场模式。
其次，市场经济各个领域的工作逐渐实现自动化，可以将人力劳动释放出来，并转移到不断发展的社会经济中。未来，在市场经济中，协作共享将和辛勤工作同样重要，而社会资本的积累也将和市场资本的积累同样有价值。衡量人生价值的标准将变为个人的社会归属感，以及对超越与意义的追寻，而非物质财富。
虽然这种说法听起来想入非非且遥不可及，但是要知道，数以百万计的年轻人已经开始从旧秩序中脱离出来，融入新的经济模式。在互联网时代，人们更愿意把自己看作积极的参与者，而非工人；更倾向于把个人属性看作才华，而非技能；更愿意在社交网络上展现自己的创意，而不是在市场经济中从事刻板的工作。对越来越多的年轻人来说，新兴的协同社会经济给予了他们挖掘自我潜力的机会，带来了比传统的资本主义市场更多的精神激励。（对于在资本主义市场经济下就业如何向社会经济协同共享迁移，第十四章将做更加充分的讨论。）
如果说蒸汽机将人类从封建束缚中解救出来，使人类在资本主义市场经济中追求自身利益，那么物联网则把人类对市场经济的追求提升到了对协同共享的非物质共同利益的追求的高度。在接近零边际成本的社会，我们所需的基本物质将几乎全部免费。在以充裕为中心而不是以稀缺为中心的经济环境中，智能技术将充分施展自身的力量。在一个半世纪后，当我们的子孙回首大多数人在市场中就业的时代时会觉得难以置信，就像我们以现在的眼光看待从前的奴隶制和农奴制一样。仅用一个人所生产的物质产品和输出的服务以及物质财富来衡量其价值，这种想法显得非常原始甚至野蛮。在我们的后代所生活的高度自动化和高度依赖于协同共享的世界里，上述想法将被视为人类自身价值的损失，是非常可怕的。