當電腦越來越強大，人力是不是會越來越不值錢?
有個笑話是這樣說的，未來的紡織廠裡面只需要一隻狗跟一個人，人負責餵狗，狗負責阻止人接近機器。現在的電腦不但會創作文章跟音樂、派遣警力到最可能犯罪的時間地點，還能在愛情配對網站上算出你最適合的對象。
而且人類的行為比自己想像中容易預測，例如只要分析你上網購買的產品，就知道你是否懷孕，還有大概的預產期。利用機器智能，能分析人類的行為跟意圖，例如分析你可能會買的商品、測謊、揪出網路上的假評論等等。創業家跟科學家能利用智慧型電腦開發產品，而且不用經過政府的許可。所以有一天，你能帶著你的手機出門約會，App會告訴你對面的約會對象是否在說謊，還有你是否真的喜歡她。
因為電腦的進步，勞工已經不再是稀有的資源。現在的稀有資源包括優質土地、自然資源、智慧財產權或創新點子、和有獨特技能的優質勞力。缺乏特殊技能的勞工、銀行存款或投資公債的一般儲蓄都是普通資源。還好，電腦在摧毀某些工作的同時，也創造了新的工作，金融業、善用電腦的人(網路業、寫程式的、管理利用數據的數理科技人才)、管理人才、行銷業都是需求較高且能賺到錢的工作，如果能結合不同專長就更有機會了，例如臉書的創辦人Mark其實是念心理系的，這種懂電腦又能解決人類需求的人最吃香。此外，能滿足少數頂尖高收入族群的服務就是未來的商機 (有錢的人想凸顯自己的特別跟財富，也想享受頂級的服務)。
富者越富、貧者越貧的社會，真正高薪的人非常少，只佔美國人口的3%，且多為高知識分子。以近十年的美國資料來看，博士、醫法商碩士的薪水上漲5%，一般碩士薪水下跌7%、學士薪水下跌8%。 中等技能的白領工作 (文書、行政、業務)跟薪資會越來越少，低薪低技能或是高薪高技能(科技&管理職)的需求會增加。所以你要做的，是累積多元智慧，行銷、管理跟數理科技技能會有較好的回報，缺乏技巧的勞工則落入勉強餬口的窘境。除了知識技能，現代的科技業職場需要的特質還有「精確執行任務」、「長期一致的協調能力」、激勵生產與合作的「高昂士氣」。
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這幾年美國的就業狀況不好，2011年的失業率是9%、2012年8% ，失業率看似下降，但真正的原因是很多人乾脆放棄找工作，所以真實的失業率超過10%。2008年的金融危機沒有真正結束，許多年輕男子找不到適合的工作所以乾脆放棄工作。歐洲也有很多年輕人不工作，像是柏林就有1/5的人靠社會補助金生活。
好工作難找的結果是「微工作」崛起，美國勞工開始自行創業，2010年每個月平均有56萬5千人創業，是十年來最高的數字。
1997年的IBM電腦「深藍」打敗了西洋棋大師卡斯帕洛夫，當時震驚世界。現在，一套會下西洋棋的電腦程式只要40美金，而且越來越進步，能更快就打敗西洋棋大師。因為電腦已經比人腦會下棋，所以產生了一種新的西洋棋比賽方式叫「自由棋」，讓人類跟電腦合作，你可以一邊下棋一邊諮詢電腦的意見 (玩法時間緊湊，通常只能下六十分鐘，每步15秒)，快速思考跟迅速處理資訊，是「自由棋」獲勝的關鍵。如果沒有電腦程式的幫助，即使是最厲害的西洋棋大師，也沒辦法擠進決賽。
現在的西洋棋大師比賽前，常會花很多時間去尋找特別的開局方式，並用電腦分析那些走法，然後應用在比賽中。如果你是很認真的棋手，又記得住電腦給你的資訊，你的棋藝就會精進許多。在未來的世界裡，好的員工能夠善用電腦資訊、與電腦合作、並在許多時候相信電腦的判斷 (因為電腦比你理性的多，而且你太常依靠直覺而犯錯)。就像Google已經成為大家的家庭醫生，數百萬人會先Google過才決定是否要就醫。
具生產力的勞工 + 電腦 = 最好的團隊。智慧型電腦肯定會取代部分勞工的位置，但也會增加優秀勞工的價值。要成為有價值的好員工，作者多次提到 “conscientiousness審慎嚴謹性”，這樣的人會不斷深造並精進自己，而且很多創新的技能是學校不會教的，能持續勤奮自學或從工作經驗中進步，才能脫穎而出。 (想知道自己的Conscientiousness跟台灣常模相比如何，可以做這個線上測驗)
許多美國人認為就業市場低迷，是因為工作被中國人搶走了。但那並不全是事實。國際貿易和投資能促進全球經濟的蓬勃發展；而當工作外包的威脅越大，美國越需要移民來維持競爭力。
高學歷的人會群居在某些城市，如果你希望有高收入，就要去競爭激烈的城市跟其他高學歷的人學習。人力資源會集中到某些大城市，有些區域則成為養老的地方。城市的房產價格也有巨大差異，例如要去洛杉磯跟紐約買房可能要花50萬美金，淡去德州只要15萬。所以德州移入的人數越來越多，因為大家都希望可支配所得可以多一些。
學歷很重要，但教師卻可能會被線上課程給取代，激勵學生的專家、讓學生認真念書的教練、非常昂貴的菁英訓練班變得搶手。因為教學課程越來越容易在網路上取得，但困難的地方在於你能不能成為認真的好學生，勤奮向學以擠進那3%的高知識份子窄門。
我覺得這書的前半本不錯，後半部開始發散，變得混亂。書裡面的觀點太多（有的還互相矛盾），不能拼湊成一個主軸，而且說明了趨勢而沒有解答，（這些問題的確沒有簡單答案）看到最後有點失望….
