最高
是哪些领域。
要从宏观角度探究个中原因，
们首先要谈及两个麻省理工经济学家，埃里克·布林约尔松（ErikBrynjolfsson）和安德鲁·麦卡菲（AndrewMcAfee）。二者在2011年出版重要著作《与机器赛跑》（RaceAgainsttheMachine）中讲述
个令人叹服案例：在当今时代涌现出各种力量中，恰是数字科技崛起使们劳动力市场以种未曾预想方式发生改变。“们正处于大重组最初阵痛期。”布林约尔松和麦卡菲在他们著作开端如此解释，“们科技日新月异，但是们很多技能和组织却严重落后。”对于很多工人而言，这种落后是坏消息。随着智能机器不断改进，机器与人之间能力差异逐渐缩小，雇主越来越多地选择聘用“新机器”而不是“新人类”。而只有人类可以做工作也遭遇问题，通讯和写作工具发展使远程工作史无前例地方便，促使公司将关键岗位外包给行业中翘楚，本地人才失业率便会极高。
然而，这个冷酷现实并没有渗透所有角落。布林约尔松和麦卡菲强调，这次大重组并没有碾压所有工作，而是将其分化。尽管在新经济形势下，越来越多人因为技能可通过机械自动化实现或易于外包而遭遇挫败，但是还有些人不仅能够存活，还变得比以往更有价值（也因此得到更多回报）。提出这种经济双峰轨迹理念并非只有布林约尔松和麦卡菲。比如，2013年乔治梅森大学经济学家泰勒·考恩（TylerCowen）出版《平均时代终结》（AverageIsOver）书，反映数字分化这主题。但是布林约尔松和麦卡菲分析之所以特别有用，是因为他们更进步，识别出拥有三种特点人群，这三类人在智能机器时代处于获利方，收获极大利益。毫无疑问，西尔弗、汉森和杜尔恰恰属于这三类人。们来逐分析每类型人，从而更好地理解他们为什
突然变得如此有价值。
高级技术工人
布林约尔松和麦卡菲将以内特·西尔弗为代表类人称作“高级技术”工人。机器人和声控技术发展使很多低技术要求岗位实现自动化，但是这两位经济学家强调：“诸如数据可视化、分析、高速通讯和快速原型设计等技术对抽象和数据导向型推理有更高要求，因此也提升这些工作价值。”换言之，那些有神奇工作能力，能够使用愈发复杂机器创造出有价值成果人将会成功。泰勒·考恩用更加坦率方式总结这种现实：“关键问题在于，你是否擅长使用智能机器？
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