过去的科技取代了人体的劳力，因而增加了人类努力的价值，并在这个过程中，带动经济快速发展。而未来的科技，则会代替人类的感官和大脑，因此将会加速这个过程，但同时也会有风险，可能使得数以百万计的人，根本无法有经济贡献。而这样对于正在缩小的中产阶级，造成更大的伤害。
一般估计的科技进步速度，总是不精确，但是我们可以持平地说，过去比现在的进度慢得多。历史学家亨利•亚当斯（亨利·亚当斯）测量煤的发电量，以衡量技术进步的速度。他估计，从1840年到1900年间，发电量每十年增加一倍，相当于年复和成长率约7％。现实的情况可能比这速度慢得多。例如在1848年，火车速度的全球纪录达到了每小时60英里。一个世纪以后，商用飞机载客飞行速度接近每小时600英里，每年只有约2％的进步速度。
相较之下，现今的进步速度快得多。以电脑记忆体的资讯储存密度为例，从1960年年到2003年，这密度增加了五百万倍，有时每年以60％的速度增加。与此同时，如摩尔定律（摩尔定律）所预测，半导体技术过去五十几年，以40％的速度在进步。这种进步的速度，潜藏在技术创造出的各种智慧型机器中，从机器人到汽车到无人机，它们不久将主导全球经济，并在这个过程中，以惊人的速度降低人类劳动的价值。
这就是为什么我们很快会看见成群的零经济价值人民。设想出如何因应这样的发展所造成的影响，将是自由市场经济在本世纪面临的最大挑战。
如果你怀疑取代人工的科技进展的速度，不妨看看全球最大的代工厂富士康，它在中国拥有超过一百万名员工。2011年，该公司设置了一万个机器人，名为Foxbot。如今，该公司每年增设三万个Foxbot机器人。每个机器人的价格约两万美元，用来执行例行性的工作，如喷漆，焊接和装配等。2013年6月26日，富士康执行长郭台铭在公司年会上说：「我们有超过一百万名员工在未来，我们将增加一百万个机器人员工。」当然，这意味着该公司将避免雇用接下来需要的一百万名工人。
如果摩尔定律持续适用，可以让我们继续看到每年绩效大幅提升40％，那么一个Foxbot可以做到什么样惊人的程度。巴克斯特（巴克斯特）是价值22000美元的机器人，最近才刚刚将软体升级，目前这款机器的年产量是500个。再过几年，一次能生产一万个更聪明的巴克斯特机器人，可能把成本降到五千美元以下。在这样的价格下，就算是在最落后国家的最低工资工人，都可能无法与之竞争。
当然，科技的进步一定都会取代工人。但是，过去它也以更快的速度，创造了人类新的就业机会。这一次，情况可能有很大的不同，尤其是当物联网（物联网）排除了许多交易和决策中有关人的因素。「第二经济」已经到来用「第二经济」这个词，来说明经济中电脑只与电脑连线所从事交易的部分）。很简单，它就是虚拟经济，它的主要副产品之一，就是工人被具备复杂程式码的智慧型机器取代。这个蓬勃发展的第二经济中，充满了乐观的创业家，并已产生新一代的亿万富翁。事实上，在未来数十年里，蓬勃发展的第二经济很可能会带动很大的经济成长。
更发人省思的事情是：亚瑟教授推测在十多年后，也就是2025年左右，第二经济可能会和原来的「第一经济」在1995年年时一样大，规模约7.6兆美元。如果第二经济确实达到这样的成长率，将会取代大约一亿名工人。把这个数字做清楚地分析，目前的总就业劳动力是1.46亿人。这些被取代的工作中，有相当大一部分会由第二经济创造的工作来替补。但不是所有的工作都会有新工作取代。剩下来的，光是在美国，可能就会有四千万人是没有经济价值的。员工不适任，或找不到工作的现象将造成深远的影响。
假设，第二经济的机器人和智慧型机器，目前仅能够做到相当于一个智力中等的工人（智商100左右的人）所负担的工作。又假设，这些机器里的技术不断以目前的速度提升，而且，这个技术进步的速度提升机器人的智商的速度达每年进步1.5分。那么到了2025年，这些机器的智商将高过90％的美国人。像这样在十年进步15分的智商，将让智慧型机器多承接另外五千万个工作。
觉得不可思议吗？那些智商115机器人的先锋部队，其实已经出现了。在某些状况下，我们不再需要高学历医学博士的头脑了。2013年，美国食品药物管理局（FDA）批准了娇生公司（强生公司）的Sedasys机器，能给予患者丙泊酚（一种短期静脉麻醉药）以达到镇定的作用，无需麻醉师来执行。在放射科的一个新兴领域是电脑辅助诊断（的CADx）。英国皇家学会最近公布的一项研究显示，电脑在识别透亮度（暗图像的出现），比放射科医生几乎精准10倍。
政治家，经济学家和科学家，可能会对这些单项的估算有些争议，但争论这些数字反而忽略了一个更大的重点。机器智慧已经对工作的价值产生重大影响，而对多数人而言，人类的价值现在是由同等智慧的机器成本来设定。
现在的挑战是要跟得上40％〜60％的进步速度。即使像亨利•亚当斯这样的天才，都不太有信心能达到仅仅7％的进步速度。
简单的的政策面解答，是要提供更好的培训。但以这种变化的速度，改善教育体系永远都做得不够，也太迟了。同样的，以人为方式提高最低工资标准，等于是补助被智慧型机器取代工作的人，结果只会让问题恶化。哈佛大学资讯系教授大卫•布鲁克斯（戴维·布鲁克斯）曾建议，政府应积极加强基础建设，「降低对不工作的人之帮助，但增加对有工作的人的支持。」考虑改为采用累进消费税制，并「双倍降低人力资本，从学龄初期的教育计划到社区大学及之后的推广教育。」但是，即使有效而积极地实施他的计划，可能也只能短期地跟上40％的进步速度。
在此同时，布鲁克斯的解决方案只会导致更大规模的政府，和更强力的指挥和控制。我们很难想像这样一个迟缓的政府体系，如何可以跟得上如此迅速的变化，尤其当它现在都只能够勉强跟得上而已。
最终，我们需要一个新的，个人化的方式，从文化的角度来诠释工作的意义和人生的目的。否则，人们虽然会找到一个解决方案（人类总是找得到解决办法的），但那个方案可能与我们之所以开始这场科技革命的目的背道而驰。
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