世殊则事异，事异则备变。—— 《韩非子》
Amazon：Humans Need Not Apply: A Guide to Wealth and Work in the Age of Artificial Intelligence
豆瓣书评：
人们很难 为自己 无法看见或感受到的威胁而担心。
人工智能包括 机器学习、神经网络、大数据、认知系统或者遗传算法等。
科技倾向于联合化和简单化。
真正的战斗在于数据，而不是程序
高频金融交易。
网页广告：你打开一个网页到你看到屏幕上显示时约一秒钟，上百个事务进程在互联网中激烈地搜寻你最近的行为细节，估算你会被其中一家广告影响的可能性，并参与了一场在瞬息之间完成的电子拍卖。Rocket Fuel 是其中之一。
机器人在法律方面存在的问题。
贝索斯从大卫•肖那里学到了重要的一课：真正重要的不在于存货，而在于数据。
亚马逊的浮动定价，给竞争对手提供仓储库存跟踪其数据。
最富有的 1% 家庭累计拥有的财富超过了整个美国财富的 1/3 —— 差不多 20 万亿美元。假设年利率为 10%，他们每年都可以任意支配 2 万亿美金。
大部分的自动化作业都会替代工人。很多科技进步会通过让商家重组和重建运营方式来改变游戏规则。这样的组织进化和流程改变不仅经常会淘汰工作岗位，也会淘汰技能。例如银行业，出来 ATM，又出了远程智能自助服务机器。
亚马逊仓库的例子正是合成职能会对我们的世界造成深远影响的一个例证。未来的仓库的管理员不需要了解多少的知识，只要机器把他带到对应的货架上面，仓库管理员负责完成比机器更有优势的事情（拿不规则的货品）就可以了。类似的如：全自動倉儲系統、阿里巴巴菜鸟网络
机器提高了效率或者速度，可能的不仅仅是替代，而更会通过流程再造导致大面积的破环。
众包：crowdsourcing。
自动化对劳动力的影响可分为两种：第一种称为周期性失业，指的是人们在就业和失业之间的循环；第二种称为结构性失业，它意味着这类职位的工作已经不复存在了。
那些无法量化成电子表格后者财物报表的趋势经常是主导结果的关键。
真正的问题并不在于有效的工作岗位总数，而在于完成这些工作所需的技能。
而只有雇主愿意付钱的技能才有意义。
在这个时代背景之下，重新训练工人是一个显而易见的问题：但谁会掏钱为落伍的工人培训呢？而显而易见的大家就是享受最大利益的人：工人自己。
基尼指数。
公积金的逻辑类似：你拥有了这家商场的股票的时候，你就不大可能去砸这家商场，因为你会觉得在某种程度上也是在损害你自己的财产。
在发明介质之前，想听音乐的唯一方式是现场演奏。现在的介质重复性地播放相同音乐，却没有了现场演奏中人主观加入而有创造性的感受。
you kill it and then it lasts forever - Tracking Angle by Michael Fremer
Page No. 206 - 作者的朋友，KPCB 的 Randy Komisar，旁人和他见面之后都会感觉焕然一新，受到鼓舞。他的诀窍是：仔细聆听并充满敬意地回应。