這意味著，就算是那些原本認為依靠直覺的工作，人工智能也能表現得比人類更好。人工智能不會比人類更有那種難以言喻的第六感，但如果說人工智能比人類更懂得計算概率和模式識別，聽起來可信度就大了許多。
特別是，如果某些工作需要“關於別人”的直覺，人工智能的表現就會優於人類。許多工作（例如在滿是行人的大街上開車、把錢借給陌生人、商務談判等）都需要準確評估別人的情緒和願望。那個孩子會不會突然跑到馬路中間？這個穿著西裝的人是不是打算從我這兒一借到錢就消失？那位律師的威脅是認真的，還是隻想嚇嚇我？隻要我們覺得這些情緒和欲望是來自某種非實體的心靈，計算機就永遠無法取代人類的司機、銀行經理和律師。原因在於：計算機怎麼可能理解“心靈”這種神聖的創造物呢？然而，如果這些情緒和欲望實際上隻不過是某些生化算法，計算機就沒有理由無法破譯這些算法，而且它們的成績一定比任何智人都要好。
不管是司機預判行人想往哪兒走，銀行經理評估借款人的信用好壞，還是律師衡量談判桌上的氣氛，依賴的都不是巫術，而是在他們毫無察覺的情況下，大腦就會通過分析麵部表情、聲調、手部動作甚至體味來識別生化模式。人工智能隻要搭配適當的傳感器，絕對可以把這些工作做得比人類更精確、更可靠。
因此，失業的威脅不隻是因為信息技術的興起，還因為信息技術與生物技術的融合。要從功能性磁共振成像（fMRI）掃描儀走到勞動力市場，這條路肯定是漫長而曲折的，但花個幾十年總能走完。腦科學家今天對杏仁核和小腦的研究，就有可能讓計算機在2050年比人類更適合擔任精神病學家和保鏢。
人工智能不僅能夠侵入人類，在以往認為專屬於人類的技能上打敗人類，更擁有獨特的非人類能力，使得人工智能和人類之間的差異不是程度高低的問題，而是完完全全的兩回事。人工智能特別重要的兩種非人類能力是“連接性”和“可更新性”。
人類都是個體，很難將所有人彼此連接，從而確保他們都能得到最新信息。相反，計算機並不是彼此相異的獨立個體，因此很容易把計算機集成為一個單一、靈活的網絡。所以這樣說來，我們麵臨的不是幾百萬台計算機和機器人取代幾百萬個工人，而是所有作為個體的工人都會被一套集成的網絡所取代。因此，討論自動化的時候，不該把“一位司機”的能力拿來和“一台自動駕駛汽車”比較，也不該把“一位醫生”和“一位人工智能醫生”進行比較，而該拿“一群人”的能力和“一套集成網絡”進行比較。
舉例來說，交通規則時有調整，但許多司機並不熟悉，於是常常違規。此外，每輛車都是獨立運作的實體，所以當兩輛車到達同一個十字路口時，司機可能會誤讀彼此的意圖，於是發生事故。相反，自動駕駛汽車是連接成一個整體的，所以兩輛自動駕駛汽車來到十字路口時並非獨立運作，而是屬於同一套算法的一部分。這樣一來，因溝通不暢而發生事故的機會也就大幅減少。此外，如果交通部門決定調整某些交通規則，所有的自動駕駛汽車都能輕鬆地在同一時間更新程序；除非程序出錯，否則大家都會遵守新的規則。[5]sup>
這意味著，就算是那些原本認為依靠直覺的工作，人工智能也能表現得比人類更好。人工智能不會比人類更有那種難以言喻的第六感，但如果說人工智能比人類更懂得計算概率和模式識別，聽起來可信度就大了許多。
特別是，如果某些工作需要“關於別人”的直覺，人工智能的表現就會優於人類。許多工作（例如在滿是行人的大街上開車、把錢借給陌生人、商務談判等）都需要準確評估別人的情緒和願望。那個孩子會不會突然跑到馬路中間？這個穿著西裝的人是不是打算從我這兒一借到錢就消失？那位律師的威脅是認真的，還是隻想嚇嚇我？隻要我們覺得這些情緒和欲望是來自某種非實體的心靈，計算機就永遠無法取代人類的司機、銀行經理和律師。原因在於：計算機怎麼可能理解“心靈”這種神聖的創造物呢？然而，如果這些情緒和欲望實際上隻不過是某些生化算法，計算機就沒有理由無法破譯這些算法，而且它們的成績一定比任何智人都要好。
不管是司機預判行人想往哪兒走，銀行經理評估借款人的信用好壞，還是律師衡量談判桌上的氣氛，依賴的都不是巫術，而是在他們毫無察覺的情況下，大腦就會通過分析麵部表情、聲調、手部動作甚至體味來識別生化模式。人工智能隻要搭配適當的傳感器，絕對可以把這些工作做得比人類更精確、更可靠。
因此，失業的威脅不隻是因為信息技術的興起，還因為信息技術與生物技術的融合。要從功能性磁共振成像（fMRI）掃描儀走到勞動力市場，這條路肯定是漫長而曲折的，但花個幾十年總能走完。腦科學家今天對杏仁核和小腦的研究，就有可能讓計算機在2050年比人類更適合擔任精神病學家和保鏢。
人工智能不僅能夠侵入人類，在以往認為專屬於人類的技能上打敗人類，更擁有獨特的非人類能力，使得人工智能和人類之間的差異不是程度高低的問題，而是完完全全的兩回事。人工智能特別重要的兩種非人類能力是“連接性”和“可更新性”。
人類都是個體，很難將所有人彼此連接，從而確保他們都能得到最新信息。相反，計算機並不是彼此相異的獨立個體，因此很容易把計算機集成為一個單一、靈活的網絡。所以這樣說來，我們麵臨的不是幾百萬台計算機和機器人取代幾百萬個工人，而是所有作為個體的工人都會被一套集成的網絡所取代。因此，討論自動化的時候，不該把“一位司機”的能力拿來和“一台自動駕駛汽車”比較，也不該把“一位醫生”和“一位人工智能醫生”進行比較，而該拿“一群人”的能力和“一套集成網絡”進行比較。
舉例來說，交通規則時有調整，但許多司機並不熟悉，於是常常違規。此外，每輛車都是獨立運作的實體，所以當兩輛車到達同一個十字路口時，司機可能會誤讀彼此的意圖，於是發生事故。相反，自動駕駛汽車是連接成一個整體的，所以兩輛自動駕駛汽車來到十字路口時並非獨立運作，而是屬於同一套算法的一部分。這樣一來，因溝通不暢而發生事故的機會也就大幅減少。此外，如果交通部門決定調整某些交通規則，所有的自動駕駛汽車都能輕鬆地在同一時間更新程序；除非程序出錯，否則大家都會遵守新的規則。[5]sup>