上课时我常对学生讲：“你们在未来找工作的时候，一定要避免做那些很容易被电脑或机器人取代的工作。Computer这个词，最早指的是一种职业，就是那种做计算工作的人。别觉得我危言耸听，现在大城市大学生毕业的起薪很低，你以为是什么原因？”
工业革命以后的两百多年来，现在我们处在网络和数字化的“第二机器时代”，机器会慢慢取代人类的多种脑力劳动。
人们通常认为，机器只能做重复的简单工作，人脑才能做更复杂的事。并非如此。不适合机器做的事，无论看上去多简单，机器都做不好，比如整理房间。虽然现在有了扫地机器人，但机器人仍然很难叠衣服、洗抹布、换床单。衣服的大小尺寸都不固定，每次把衣服扔在哪儿也不固定，所以机器人很难找到衣服并叠好它，起码目前是这样。
而适合机器做的事，无论看上去多复杂，只要能遵循一定的规则，机器都会做得比人好。以股评为例，大多数股评都是噪音，东拉西扯些零碎的信息，加上些错误百出的个人臆想和解读，号称“判断”。这件事如果让机器来做，机器可以直接处理股市的各种数据和公司的历史数据，经过模型的分析运算，给出总结和预测，道理和天气预报差不多。现在《福布斯》的主页上，有个“科学叙事”（NarrativeScience）的版块，里面全是由机器人撰写的各种财务报告和分析。
2014年，麻省理工学院的艾瑞克·布伦乔尔森和安德鲁·迈克菲合作出版了《第二机器时代：聪慧技术时代的工作、进步和繁荣》一书，很畅销。作者问了三个问题：为什么第二次机器时代也就是智能机器时代无法阻挡？这如何影响人类的工作和生活？我们该怎么办？
该书最有趣的是第一部分，解释了这个时代技术进步的三大特点：摩尔定律或者指数增长、数字化信息、组合式创新。摩尔定律和指数增长，大意是说过去40年，同样成本所能买到的计算能力，每年都翻一番。比如2006年突然有了智能手机，然后一切都跟着变，各种移动服务、互联网金融、3D打印等等，集中扎堆出现，这就是指数级增长的结果。
信息数字化的威力我们也都见识过。一旦信息数字化了，就能借助指数级增长的计算能力和储存能力，完全改变我们的生活。我上小学初中时，一盘正版磁带要10块钱，进口的更贵。现在我用网易云音乐，无限量，免费。
面对无穷的信息，组合式创新强调的就是对已有信息进行更加有效的组合和利用，比如打车软件。出租车业务的供给和需求都是老问题，GPS定位技术也是旧的，但加上移动支付和社交网络朋友圈里互相发红包式的推广，组合在一起就是革命性的。有车人提供的服务和用车人的需求之间，有这些环节就够了。
如果按所需技能给工作和工资分类，美国和中国的大城市都有“两头高，中间低”的现象。高技术的从业者，借助科技进步，生产率和收入越来越高，这又带动了他们对低技术服务业的需求，提高了低技术服务人员的收入。比如大城市很多双方都工作的年轻夫妇，通常都雇用保姆，保姆的工资年年涨。而处在中间技术水平的很多工作，包括很多没什么技术含量的所谓白领工作，可能都是在和机器竞争，劣势明显，需求不足。不仅如此，今天的很多工作，都通过网络“外包”了出去，如不用买计算机和配备技术人员就能租用云计算，不用雇人也可以使用远程文秘等等。懂得更好地利用科技的人，生产率会飞速增长，会服务和占有越来越大的市场，挤掉很多人的饭碗。如果只是被动适应，那和机器有什么分别？机器每天工作24小时，每周工作7天，不偷懒，不请假，不要社保医保，不抱怨老板，不讨厌同事，不看《杜拉拉升职记》，而且每年“工资”都比上一年低一半，和它竞争，你赢得了么？