型。尽管对这个核心问题
两种阐释都很重要，但是宏观回答与本书探讨内容关系更密切，因为它们能够更好地反映出当前经济回报最高是哪些领域。
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
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