過去的科技取代了人體的勞力，因而增加了人類努力的價值，並在這個過程中，帶動經濟快速發展。而未來的科技，則會代替人類的感官和大腦，因此將會加速這個過程，但同時也會有風險，可能使得數以百萬計的人，根本無法有經濟貢獻。而這樣對於正在縮小的中產階級，造成更大的傷害。
一般估計的科技進步速度，總是不精確，但是我們可以持平地說，過去比現在的進度慢得多。歷史學家亨利•亞當斯（亨利·亞當斯）測量煤的發電量，以衡量技術進步的速度。他估計，從1840年到1900年間，發電量每十年增加一倍，相當於年復和成長率約7％。現實的情況可能比這速度慢得多。例如在1848年，火車速度的全球紀錄達到了每小時60英里。一個世紀以後，商用飛機載客飛行速度接近每小時600英里，每年只有約2％的進步速度。
相較之下，現今的進步速度快得多。以電腦記憶體的資訊儲存密度為例，從1960年年到2003年，這密度增加了五百萬倍，有時每年以60％的速度增加。與此同時，如摩爾定律（摩爾定律）所預測，半導體技術過去五十幾年，以40％的速度在進步。這種進步的速度，潛藏在技術創造出的各種智慧型機器中，從機器人到汽車到無人機，它們不久將主導全球經濟，並在這個過程中，以驚人的速度降低人類勞動的價值。
這就是為什麼我們很快會看見成群的零經濟價值人民。設想出如何因應這樣的發展所造成的影響，將是自由市場經濟在本世紀面臨的最大挑戰。
如果你懷疑取代人工的科技進展的速度，不妨看看全球最大的代工廠富士康，它在中國擁有超過一百萬名員工。2011年，該公司設置了一萬個機器人，名為Foxbot。如今，該公司每年增設三萬個Foxbot機器人。每個機器人的價格約兩萬美元，用來執行例行性的工作，如噴漆，焊接和裝配等。2013年6月26日，富士康執行長郭臺銘在公司年會上說：「我們有超過一百萬名員工在未來，我們將增加一百萬個機器人員工。」當然，這意味著該公司將避免僱用接下來需要的一百萬名工人。
如果摩爾定律持續適用，可以讓我們繼續看到每年績效大幅提升40％，那麼一個Foxbot可以做到什麼樣驚人的程度。巴克斯特（巴克斯特）是價值22000美元的機器人，最近才剛剛將軟體升級，目前這款機器的年產量是500個。再過幾年，一次能生產一萬個更聰明的巴克斯特機器人，可能把成本降到五千美元以下。在這樣的價格下，就算是在最落後國家的最低工資工人，都可能無法與之競爭。
當然，科技的進步一定都會取代工人。但是，過去它也以更快的速度，創造了人類新的就業機會。這一次，情況可能有很大的不同，尤其是當物聯網（物聯網）排除了許多交易和決策中有關人的因素。「第二經濟」已經到來用「第二經濟」這個詞，來說明經濟中電腦只與電腦連線所從事交易的部分）。很簡單，它就是虛擬經濟，它的主要副產品之一，就是工人被具備複雜程式碼的智慧型機器取代。這個蓬勃發展的第二經濟中，充滿了樂觀的創業家，並已產生新一代的億萬富翁。事實上，在未來數十年裡，蓬勃發展的第二經濟很可能會帶動很大的經濟成長。
更發人省思的事情是：亞瑟教授推測在十多年後，也就是2025年左右，第二經濟可能會和原來的「第一經濟」在1995年年時一樣大，規模約7.6兆美元。如果第二經濟確實達到這樣的成長率，將會取代大約一億名工人。把這個數字做清楚地分析，目前的總就業勞動力是1.46億人。這些被取代的工作中，有相當大一部分會由第二經濟創造的工作來替補。但不是所有的工作都會有新工作取代。剩下來的，光是在美國，可能就會有四千萬人是沒有經濟價值的。員工不適任，或找不到工作的現象將造成深遠的影響。
假設，第二經濟的機器人和智慧型機器，目前僅能夠做到相當於一個智力中等的工人（智商100左右的人）所負擔的工作。又假設，這些機器裡的技術不斷以目前的速度提升，而且，這個技術進步的速度提升機器人的智商的速度達每年進步1.5分。那麼到了2025年，這些機器的智商將高過90％的美國人。像這樣在十年進步15分的智商，將讓智慧型機器多承接另外五千萬個工作。
覺得不可思議嗎？那些智商115機器人的先鋒部隊，其實已經出現了。在某些狀況下，我們不再需要高學歷醫學博士的頭腦了。2013年，美國食品藥物管理局（FDA）批准了嬌生公司（強生公司）的Sedasys機器，能給予患者丙泊酚（一種短期靜脈麻醉藥）以達到鎮定的作用，無需麻醉師來執行。在放射科的一個新興領域是電腦輔助診斷（的CADx）。英國皇家學會最近公佈的一項研究顯示，電腦在識別透亮度（暗圖像的出現），比放射科醫生幾乎精準10倍。
政治家，經濟學家和科學家，可能會對這些單項的估算有些爭議，但爭論這些數字反而忽略了一個更大的重點。機器智慧已經對工作的價值產生重大影響，而對多數人而言，人類的價值現在是由同等智慧的機器成本來設定。
現在的挑戰是要跟得上40％〜60％的進步速度。即使像亨利•亞當斯這樣的天才，都不太有信心能達到僅僅7％的進步速度。
簡單的的政策面解答，是要提供更好的培訓。但以這種變化的速度，改善教育體系永遠都做得不夠，也太遲了。同樣的，以人為方式提高最低工資標準，等於是補助被智慧型機器取代工作的人，結果只會讓問題惡化。哈佛大學資訊系教授大衛•布魯克斯（戴維·布魯克斯）曾建議，政府應積極加強基礎建設，「降低對不工作的人之幫助，但增加對有工作的人的支持。」考慮改為採用累進消費稅制，並「雙倍降低人力資本，從學齡初期的教育計劃到社區大學及之後的推廣教育。」但是，即使有效而積極地實施他的計劃，可能也只能短期地跟上40％的進步速度。
在此同時，布魯克斯的解決方案只會導致更大規模的政府，和更強力的指揮和控制。我們很難想像這樣一個遲緩的政府體系，如何可以跟得上如此迅速的變化，尤其當它現在都只能夠勉強跟得上而已。
最終，我們需要一個新的，個人化的方式，從文化的角度來詮釋工作的意義和人生的目的。否則，人們雖然會找到一個解決方案（人類總是找得到解決辦法的），但那個方案可能與我們之所以開始這場科技革命的目的背道而馳。
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