当优步在2014年和2015年迅速扩张时，它每月增加多达5万名司机，这是人类经理无法安排和监督的数字，“因此必须实施一些虚拟管理系统”(卡德尔2017)。该公司用各种自动化管理工具填补了这一空白，这些工具提供了“评级系统、绩效目标和政策、算法激增定价(以及)持续的信息和行为推动”，这些工具“引导司机在特定地点和特定时间工作”——一个系统，正如亚历克斯·罗森布拉特(2016)所说的那样，“司机是独立工作者的说法变得复杂，他们的就业机会是通过中立的中间软件平台实现的”。从2016年开始，优步将这些算法管理工具整合到自己内部生产的“米开朗基罗”机器学习系统中，该系统“旨在涵盖端到端的机器学习工作流程:管理数据、训练、评估和部署模型、做出预测和监控预测”(Hermann和Del Baso2017)。米开朗基罗轨迹的逻辑高潮似乎在等待优步为自动驾驶汽车提供软件的雄心壮志的实现，在这种情况下，从数十万不稳定的自雇司机那里收集的数据将被人工智能引导的自动驾驶汽车吸收。
AI可能放大的第三个趋势是“高端”和“低端”工作之间的两极分化。自20世纪50年代以来，这种趋势在美国很明显，随着数字自动化和外包掏空了“中等水平的常规”工作，让高薪的认知劳动或低薪的体力劳动成为可能，尽管这两种工作都面临着下行压力，这种趋势已经加剧(Autor和Dor 2013;Beaudry,Green and Sand 2013;Oecd 2016;Elliott 2017)。美国劳工部(2015)对2024年的职业预测将“计算机和数学职业”列为增长最快、收入最高的就业领域之一。人工智能资本(至少在其自我自动化能力开始发挥作用之前)将有助于这一增长，因为它不仅需要机器学习的直接编程，还需要对提供大数据的社交媒体、应用程序和传感器进行编码。美国全国IT工作的平均工资约为81，000美元(是全国所有工作平均工资的两倍多)，该领域“从2014年到2024年将增长12%，比大多数其他职业都要快”(美国劳工部2015年)。但是，与个人护理工作、护理和医疗援助、零售和食品服务等领域的工作相比，编码工作的绝对数量和增长速度都相形见绌，其中许多工作的年薪在2万美元左右
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