半自动的未来
在全球范围内，随着越来越多的项目依赖于按需的非现场劳动力，大型企业拥有全职雇员在现场工作的日子屈指可数。我们的就业分类体系在20世纪30年代赢得了胜利，使全职流水线得以运转，但它并不是为眼下的这种未来而建立的。
随着机器变得越来越强大，算法接管了越来越多的问题，我们从过去自然语言处理和图像识别方面的进展中知道，各个行业都将继续识别需要处理的新问题。因此，在机器能够解决和不能解决的问题之间存在着一条不断移动的边界。我们称之为“自动化的最后一英里悖论”：随着机器的进步，将另外一些事自动化的机会也出现了。这一过程不断重复，通过不断创造和毁灭新型人类市场，最终导致自动化的扩张。换句话说，随着机器解决了越来越多的问题，我们将继续发现那些增加而不是取代人力的需求。这一悖论解释了为什么按需服务——指的是把人类和API结合起来，寻找、安排、管理和交付产品与服务——比人工智能和机器人更有可能主宰工作的未来。
自动化VS.人类劳动，一种错误的二分法
正如人工智能和计算领域的许多人知道的那样，幽灵工作是增强服务背后的人类计算，这是一种相对新颖的计算能力，结合了软件的速度、精度与人类的聪明才智。幽灵工作是一种伟大的工具，可以解决机器本身无法有效解决的问题。例如，MTurk工人生成的训练数据用于推动算法，而这些算法后来解决了简单的图像识别问题。之后，科学家和工程师便可将注意力转向更复杂的图像处理任务。随着人工智能的发展，我们将反复看到一种模式，即利用按需劳动平台招募工人，解决新领域的问题。
尽管幽灵工作已被证明对人工智能的发展至关重要，但它已将一个非正式群体转变为主要的计算设备——一个分布式的人类计算系统，用于从DoorDash、Upwork到优步等一系列按需服务。这些智能系统将人工智能和人类混合后纳入同一个环路中，通过API获取、安排、管理和交付付费服务。幽灵工作还可以重新设计，从而重视陌生人的善意，并认识到在线社交网络的优势是未来好工作的基础资产。随着越来越多的人转向幽灵工作——或者将他们的正式就业转成幽灵工作——我们有机会从劳动的历史和人类今天的幽灵工作经历中学习，从而解决其中的技术故障和社会失灵。我们仍然有时间把就业从人工智能的影子中拉出来，使人们公平、有尊严地获得工作，各方都将为此感到自豪。根据我们从受访者那里了解到的，以及我们对劳动市场动态的研究，我们提出了一些技术的和社会的解决方案，从而推动工作的未来。
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