看着孩子一天天长大，自己的工作越来越无聊，而退休还遥遥无期，不得不开始思考两个问题： 如何保证自己今后几十年的职场竞争力？小孩以后从事什么职业？
《告别平庸时代 - Average is Over》一书尝试回答这两个问题。
一.中产的消亡
考虑通胀后，美国过去10年博士（PhD、医学博士MD、法学博士JD）和MBA收入上涨5%；而普通硕士下降7%，本科下降8%，大专等下降10%。
事实上很多中产阶级的产出远远小于他们的收入。经济危机中失业的人，60%来自所谓的中产阶级；但经济危机结束后增加的工作，75%属于低收入职业。这说明大量所谓中产，处于小材大用的过度就业状态，这和中国90年代的工人下岗非常相似。
数据表明，劳动报酬在国民收入中的比例在逐渐下降。1990年，美国国民收入中63%是劳动收入，到了2011年，下降为58%。大部分发达国家（德国、法国、日本）都从1980年起出现类似趋势。
1969-2009年，考虑通胀后一个典型中等男性工作者的收入下降了28%。
随着人口红利、改革红利、全球化红利接近尾声，这个趋势在中国也会越来越明显。
二. 和技术赛跑
在美国历史上，技术和机器对劳动力市场的影响比外国竞争和全球贸易要大得多。
1948-1975年常常被认为是美国工业化的光辉岁月，但这段时间西欧和日本在崛起，这些国家很多重要工业部门与美国直接竞争，包括汽车和电子行业。为什么西欧和日本没有影响到美国就业呢？这是因为当时机器对工人技术能力的需求不高，数百万工人可以在生产线上找到工作。
但随着信息技术的不断发展，工人们可就没有那么幸运了。
20世纪初，美国就业人口最多的工种是农民。二战后，随着工业化、第三产业的发展，以及妇女解放运动，就业人口最多的工种变成了 秘书/助理（国内叫文员？)。1980/90年代个人计算机和Windows/Office普及后，大量秘书/助理工作消失，就业人口最多的工种又变成了 司机。
什么工种就业人员最多，颠覆这个工种就会创造巨大的商业价值，从而吸引大量资本和技术，成就一代知名企业。
看看我们人类自身，这个趋势同样一目了然：内燃机、电动机和传统机械取代了四肢，自动控制精密机器取代了双手，计算机语音合成技术取代了嘴，语音识别技术取代了耳，人类剩下的优势仅存于最为精巧的 眼 和 大脑。
所以，当前人工智能应用最热门和进展最迅速的领域就是 图像识别（取代眼） 和 自动驾驶（取代司机）。
三. 驾驭机器
全球经济中，稀缺性资源是：
高质量的土地和自然资源
知识产权，或者有关产品的好点子
拥有特殊技能的高素质劳动者
非稀缺性资源是：
非技术型劳动者——随着更多国家加入全球经济，非技术劳动者越来越多。
普通或初级知识型劳动者——基于Google，对于可以明确提出和描述的问题，个人可得到的知识与整个世界的知识相差无几。只具备普通知识的劳动者，将越来越缺乏竞争力。
银行存款或国债等简单资本，也就是并不与任何特殊所有权相关联的资本。
创造型劳动者将得到高工资和高资本回报，而普通劳动者和普通储蓄只能得到很低的回报。
和19世纪工业革命时一样，机器并没有使我们全失业，在摧毁旧工作机会同时，也会创造新的工作。美国空军面临的头号人力资源问题是 为无人驾驶平台提供合格操作人员。一架掠夺者（Predator）无人机飞行24小时，需要168名工作人员；一架全球鹰，需要300人；而一架F16战斗机，只需要不到100人。
随着智能分析机器变得越来越强大和普及，最明显和直接的受益者具有以下特征：
能熟练使用电脑以及相关通信和信息处理设备
有很强数学和分析技能
理解电脑的运行和工作原理，从而能熟练操作
能靠直觉将电脑应用于营销等非科技任务。
一句话：“搞定”电脑的人将获得高收入。其中关键是应用 技术知识 来 解决现实问题 的能力。
管理者在协调复杂性大规模生产过程方面，扮演着越来越重要的作用。如今劳动分工非常细化，所以劳动技能越来越精细狭窄，也越来越需要协调一致。一个人的失误可能会损害一个极大规模和价值昂贵的生产链。
长期趋势是：中等技术、白领职员、行政和销售类工作变少；对低工资、低技术工作需求增加；对高工资、高技术工作需求也在增加，包括科技类和管理类工作。1993-2006年，16个主要欧洲国家都出现类似趋势。
能够快速解读机器反馈的人，将会获得巨大回报。有能力解决，或者干脆忽略不断出现压力的人，将越来越重要。
在实时数据分析和人工智能推动下，有些工作会变得非常简单，只要按机器指示去做就好；另外一些则会变得更加纷繁复杂，更加难以预测，也更激动人心，我们应该准备好去迎接最紧张、最刺激、最危险的混乱。
四. 人口和产业聚集
经济要素越集中，经济效率越高。
很多经济活动都发生在人口最密集、最富裕、最重要以及与世界中枢联系最紧密的地区。经济活动正向人口最多的区域转移，人口最多的地方显然是亚洲。美国为了与之竞争，办法之一是建立一个更大更强的人口和生产聚集区，就应该让更多高素质移民进入美国。移民对美国未来经济活力至关重要。
1970年，美国教育水平最高和最低的城市之间差距大概在16%，多数城市和全国平均水平差距在5%以内。今天，最高和最低城市之间的差距达到以前的2倍，并且只有一半城市与平均水平差距在5%以内。同时，互联网投资热点地区的工资和就业快速增长，其他地区则没有从中受益——互联网加大了美国国内地区差异。
伦敦和英国南部，德国南部 也出现类似聚集趋势，中国就更不用说了。远离区域经济中心的三四线城市和农村地区，前途将非常暗淡。
五. 新时代的教育和学习
教育程序将成为教学的中心，甚至最重要的老师，人类教师仅仅是辅助因素。机器辅助下的自我教育正发挥越来越重要的作用。
在线教育正从边缘位置不断扩张，变得极度便宜、更加灵活。在线教育极度平等，可以让聪明、自强却非精英阶层的个人超越精英社区成员。好的教育不再依赖于居住地与大城市的距离。但最大的受益者是那些自律、上进心十足的高智商成员，没有学习兴趣的人将不会有任何进步。
人类教师首先是一个榜样和激励者，必须能激发学生追求知识的热情。面对面教育，将由知识的传授转变为激励学生、培养学生严谨自律性。人类教师的主要任务是，把握动机、心理、教学节奏，向学生传授保持镇静、保持注意力集中等技巧。
人类教师可以向电脑咨询，以便更好的理解学生所犯的错误。评估结果的是机器，人类教师依然是解读和传递这些信息的人（以启发和鼓励的方式）。
好学生会获得电脑程序并自己摸索使用，在需要指导、反馈或升级高端课程程序时与人类教师定期接触。他们的责任心会使他们勤奋努力并严于律己。
差学生的主要任务是接受激励。对他们来说，教育更像海军陆战队，充满了纪律和团队精神。
所以中国的严厉教育其实更好的保证了整体的质量，而发达国家的教育模式可能对真正爱学习的学生更有利。
特别有个人魅力的老师在新工作时代成为高收入人群。擅长自我激励和自律的学生，将更容易成功。
六. 总结
充分利用我们人类最后的优势——大脑，是在人工智能时代生存的关键：
提高学习能力，终身不断学习。
学习和使用最新、最强大的工具，放大我们的影响力，而不是和工具竞争。
发挥我们人类在心理、情感、沟通、协调、影响力等优势，弥补冷冰冰机器的不足。
学习、工作、生活在才智和资源聚集的地区。
关注自己和下一代的严谨自律性和进取心，建立心理正向激励反馈循环。