1. 技術的浪潮

1.1. 兩輪顛覆式技術的浪潮主要區別在於對創造工作崗位一事的潛在影響

• 1.1.1. 移動互聯網、雲計算有助於重塑全球信息技術、物流和通信基礎設施

• 1.1.2. 機器學習、智能自動化和人工智能有助於重塑工作本身的性質

1.2. 基礎設施往往有着廣闊的舞台，這通常意味着勞動力的增加

• 1.2.1. 人們必須學習新技能，必須創造新的工作職能，而增長會帶動人們對更高運營能力的需求

1.3. 第一輪數字化轉型浪潮摩擦點通常是預算不足、勞動力知識和技能差距以及受制度限制而無法快速擴展

1.4. 下一輪顛覆式技術的浪潮將變為企業的下一次數字化轉型，旨在解決預算（成本）​、技能和規模等痛點

1.5. 新一代技術解決方案的核心前提是機器能夠以更低的成本更快、更好地完成人類的工作，並且在規模化方面幾乎不存在障礙

1.6. 企業能夠合法地利用相應工作表現媲美甚至超越人類的機器來實現自動化的流程和職能越多，對人類工作者的需求就會越少

2. 全民基本收入

2.1. 全民基本收入的概念最早由英國作家托馬斯·莫爾(Thomas More)在其充滿諷刺意味的作品《烏托邦》中提出

2.2. 全民基本收入、基本收入保障、基本生活津貼，甚至還有基本生活全民式補助

2.3. 其背後的想法是讓政府為全體公民提供收入，使他們能夠生活下去、支付各類賬單並避免陷入貧困

2.4. 在19世紀後期和20世紀，隨着歐洲和北美的工業化進程開始改變社會經濟結構，全民基本收入再次浮出水面，著名的代表人物卡爾·馬克思(Karl Marx)、克利福德·道格拉斯(Clifford Douglas)、伯特蘭·羅素(Bertrand Russell)、丹尼斯·米爾納(Dennis Milner)以他們各自的方式為其優點辯護

2.5. 全民基本收入的概念並不是什麼新鮮事

2.6. 每當經濟處於根本性和顛覆式的變革過程中時，這個主題似乎就會出現

2.7. 轉型的核心在於各不相同但又相互關聯的技術：機器學習、智能自動化和人工智能

3. 新範式

3.1. 機器學習、智能自動化和人工智能等新型業務解決方案可能會大量減少白領勞動力的方式，與過去機械加工車間和製造自動化大量減少藍領勞動力的方式如出一轍

3.2. 選擇始於意識和意志的結合

• 3.2.1. 你越是敏捷機靈，適應變革的速度越快，你的機會就越好

• 3.2.2. 有些人會失去工作，並且永遠無法從這一損失中恢復過來

• 3.2.3. 有些人則會利用新一輪顛覆式變革浪潮來發揮自身優勢並脱穎而出

4. 適應手冊

4.1. 機器學習、人工智能和自動化技術將在未來幾十年內消滅數以千萬計的工作崗位

4.2. 技術也可以提升數以千萬計人類工作者的能力，並提高他們的生產力、技能、效率和價值

4.3. 無論你最初走上了哪條路，那可能並不是你自己的選擇

• 4.3.1. 你最終走的那條路卻是你自己的選擇

4.4. 即將經歷的種種經濟轉變以前也發生過

• 4.4.1. 20世紀初，汽車的發明消滅了馬車出租行業

• 4.4.2. 城市的電氣化消滅了煙囱清掃工和點燈人等常見職業

• 4.4.3. 製造技術的進步意味着磨刀人這一職業的終結，就像互聯網終結了上門推銷員一樣

4.5. 技術進步總會消滅一些職業

• 4.5.1. 在現實世界中，生存屬於適應能力最強的人

4.6. 適應能力取決

• 4.6.1. 意識到即將發生的威脅

• 4.6.2. 化威脅為機遇的主動性

• 4.6.3. 能夠獲得必要的資本和資源，從而可以創建新業務以利用這種變革

4.7. 意識、主動性和資源構成了他們進化和轉型能力的核心

• 4.7.1. 意識到變革迫在眉睫且勢不可擋，是變革的催化劑

• 4.7.2. 完成適應和進化的主動性，是適應的催化劑

• 4.7.3. 獲得資源的機會，是讓個人能夠實實在在適應這種變化的工具箱

5. 對抗

5.1. 充分利用人機合作關係，而不是讓人類與機器對抗

5.2. 選擇不將人類和機器視為競爭對手，因為他們不必如此，也不應如此

5.3. 機器應該始終是增強人類能力並最終滿足人類需求的工具

• 5.3.1. 無論是否智能，機器的核心本質都是旨在解決實際問題和增強人類能力的工具

5.4. 機器最有成效以及最終回報最大的作用是增強人類的能力

• 5.4.1. 機器可以幫助我們更快地解決問題

• 5.4.2. 快速安全地進行客運和貨運，舉起我們無法舉起的物體

• 5.4.3. 塑造金屬的形狀，用混凝土和鋼材進行建造

• 5.4.4. 以微觀精度快速製造產品

6. 更有價值的工作者

6.1. 增強自身能力，成為更有價值的工作者

6.2. 公司投資智能自動化和變革性技術的主要原因是提高運營效率以及獲得快速擴展的能力

6.3. 增強勞動力的能力對公司來説是一種合情合理的適應策略

6.4. 藍領工作往往包含更多體力勞動，而白領工作往往更多是腦力勞動

• 6.4.1. 隨着技術逐漸滲透到白領和藍領的日常工作中，每一名工作者都會自然而然地成為技術專家

6.5. 粉領是指服務行業的從業者

6.6. 灰領是指在白領和藍領之間填補空白的熟練技術人員（比如工程師）類型

• 6.6.1. 隨着這種變革在各行各業發生，藍領和白領很可能會融合到一個更廣泛的灰領工作者生態系統中

• 6.6.2. 技術專家和機器一起工作

6.7. 挑戰在於制定一條路線，讓我們從這裏到達那裏，即使“那裏”並沒有那麼明確

6.8. 關鍵技術

• 6.8.1. 最明顯的是物聯網

  • 6.8.1.1. 物體、設備和環境無處不在的連接意味着我們會越來越多地與周圍環境進行交互

  • 6.8.1.2. 響應迅速的聯網智能物體會越來越多地圍繞着我們，併為我們的日常生活帶來新的功能

  • 6.8.1.3. 隨着這些物體變得越來越智能、越來越強大，我們與它們的交互必然會變得更加便利，它們也必然會為我們創造更多價值

• 6.8.2. 邊緣計算建立在羅斯所做預測的基礎上

  • 6.8.2.1. 人工智能和機器學習越來越多地存在於物聯網設備中，而不是物聯網設備必須連接到雲端的人工智能和機器學習解決方案

  • 6.8.2.2. 實時、低延遲、本地化的人工智能和機器學習功能

  • 6.8.2.3. 邊緣技術會讓互聯網逐漸減少與雲端的連接並增加本地化人工智能功能

• 6.8.3. 第五代移動通信技術(5G)

  • 6.8.3.1. 結合新的標準、頻率和無線傳輸模式的新型無線技術集羣，將彌補2G、3G和4G的不足，有望大幅提高數據傳輸速度並提升物聯網性能

• 6.8.4. 物聯網、邊緣技術和5G的結合至關重要，因為它會塑造2020年到2030年之間的技術基礎設施投資格局，並將成為物聯網下一輪演化以及5G之後出現的任何下一代無線技術（很可能是6G）的跳板

6.9. 答案實際上已經存在於物聯網、邊緣計算和新的無線連接標準之中

• 6.9.1. 實時語言處理很快就會讓語音取代鍵盤成為人類的主要輸入方式

6.10. 單憑新技術讓事情變得更容易這一點，並不意味着大多數人都能夠理解或願意嘗試新的思維模式

• 6.10.1. 至少在它們成為主流之前是不會這樣的

• 6.10.2. 越早針對變革帶來的機會採取行動，就能越快地完成適應和進化，就能獲得越多的機會

6.11. 與那些在新技術的採用上進展緩慢或者完全抵制數字化轉型的公司相比，最敏捷、最善於快速適應變革的公司平均而言更有利可圖、更具競爭力，並且更有可能實現增長並茁壯成長

• 6.11.1. 那些以最快速度跳上數字化轉型這班車的公司

7. 專注適應

7.1. 專注適應，而不是技術

• 7.1.1. 技術處於不斷變化的狀態

7.2. 人類工作者最重要的特質將是適應能力

7.3. 快速而高效地做出改變的能力是每個工作者、決策者和組織者都必須優先考慮的關鍵特質

• 7.3.1. 找出在這方面做得比較好的人和組織

• 7.3.2. 研究他們為達到目標所做的事情

• 7.3.3. 將這些經驗付諸實踐並學習如何讓這件事成為自己擅長的事情

8. 全面發展的人

8.1. 變得更擅長執行機器也能執行的任務

8.2. 變得更擅長執行機器無法執行的任務

• 8.2.1. 涉及領導力、判斷力、洞察力、創造力、抽象思維、直覺、同理心、文化意識、積極性、協作、鼓勵、勇氣、戰略眼光等特質的任務

• 8.2.2. 無論有多少機器學習、智能自動化和人工智能技術滲透組織的業務流程，那些能夠表現出非凡的判斷力、創造力、同理心、直覺、意識和遠見的人類工作者都會供不應求

8.3. 最佳策略可能是關注哪些因素可以讓他們成為更出色的人類，而不是關注如何成為更出色的技術使用者

8.4. 成為更出色的技術使用者也很重要，但這是次要的考慮因素

• 8.4.1. 遠比這更有價值的事情，是開發機器無法複製的人類技能和特質

8.5. 人工智能偏見的例子出現在搜索引擎、企業招聘系統和執法計算機系統中，引發了人們對人工智能識別能力的擔憂，更不用説糾正其自身程序偏見的能力了

• 8.5.1. 不要將人類排除在外

8.6. 人類能夠處理的數據量是有限的

• 8.6.1. 這就是機器學習、智能自動化和人工智能的用武之地

• 8.6.2. 人工智能在細微差別、上下文、外部偏見檢測和判斷力方面能力有限

8.7. 熟悉儘可能多樣化的技術組合

• 8.7.1. 要提升適應能力和敏捷性，最快的途徑就是變得儘可能多才多藝，而在越來越受機器學習、智能自動化和人工智能驅動的商業環境中，這意味着熟悉儘可能多樣化的技術組合，並且至少具備一定的適應能力

• 8.7.2. 精通日常使用的技術和工具

• 8.7.3. 熟悉可能在未來某個時間點與你的專業發生交匯的相鄰技術