2010年，美國西北大學智能信息實驗室推出的一款可以自動寫作體育新聞的軟件Stats Monkey，獲得了風險投資。這款軟件通過將一場特定比賽的客觀數據進行加工，能自動編寫出一篇體育報道文章，還會融入此前可查的體育新聞報道中記者慣常使用的一些分析思路、背景介紹思路。這款軟件甚至能夠通過統計分析，識別出比賽期間發生的顯著事件，生成一篇自然的文章，總結出整場比賽的動態，向讀者強烈推薦比賽的關鍵點和關鍵球員。

　　到今天，自動寫入技術已經被美國不少頂級新聞媒體使用，自動生成文章涵蓋體育、商業、政治等方方面面。由StatsMonkey升級而成的人工智能引擎Quill通過各種渠道搜集數據，比如商業報道中的公司交易數據庫、財務和銷售報告系統、網站信息、社交媒體信息，快速分析梳理出最重要、最有趣味性或存在相互抵觸的信息。

　　Stats Monkey和Quill證明，那些認為創意階層將始終成為科技和文化進步的受益者，不會成為自動化、機器化的受害者的觀點，是完全錯誤的。知名的機器人革命、人工智能、工業自動化領域專家馬丁·福特就指出，而今在許多國家，雇主們經常抱怨大學生寫作等多方面能力不足，很顯然，如果自動寫作軟件能夠變得更為好用，包括新聞媒體記者、財務分析師、律師等知識型就業崗位，將變得越來越少。

　　大數據的出現，讓機器（人）學習的效率變得更高。Google早在2005年，就推出了翻譯水平勝過數量翻譯人員的翻譯系統。這家公司2011年首次展示了它的自動汽車，而今自動駕駛已經越來越接近人們的生活。包括Google、IBM等公司還在利用大數據和預測算法，推出供各行業使用的智能軟件平臺，企業對人員分析與管理部門的需求將不斷萎縮。更早之前，還有科學家設計出了鑒賞家幾乎無法辨別的繪畫傻瓜軟件、作曲軟件。1980年代以來，華爾街引入更多的數據機器，這使得雇傭的交易員數量不斷減少。

　　馬丁·福特在其所著的《機器人時代》一書中指出，自動化、機器化、智能化潮流，已經使得許多入門級的白領工作被吞噬。而在那些傳統意義上的藍領工作，受影響程度甚至更深。2008年，奧巴馬在總統競選時曾言之鑿鑿，將致力于重振美國制造業，讓美國工人獲得之前外流的工作崗位。奧巴馬的目標一定程度上已得以實現，即美國先進制造業的面貌發生了很大變化，但卻沒有創造出相比金融危機之前更多的就業崗位，原因就在于可以替代藍領工人的機器人已基本成熟，應用到制造、裝卸車間的總成本已實現合理化。

　　而在美國的服務業，機器人及其他自動設備擠占就業崗位的現象同樣突出。再加上移動互聯網時代的電子商務進入空前繁榮期，而今在美國，無論是白領還是藍領，找工作都成為一件難事。

　　有趣的是，這一輪自動化、機器化、智能化替代工作的浪潮，已經不是第一次掀起。20世紀初，科學管理和流水線作業從歐洲席卷到美國，自動化漸漸成為現代工業一種不可能逆轉的趨勢，凱恩斯1920年代就曾發明“技術性失業”一詞。技術性失業的后果一直到20世紀末期才得以充分體現。《機器人時代》一書分析認為，自動化、機器化、智能化帶來的經濟和社會影響，將難以避免，這與信息技術呈指數增長的本質特征密不可分。

　　“慕課”是近些年來非常熱門的詞匯，簡言之就是通過大規模在線課程來替代或補充傳統優質教育資源短缺，并解決教育質量不足。書作者認同慕課將起到的重要社會意義，但也指出，慕課本質上也是教育自動化、智能化的體現，將因此造成對高等教育和科研體系的重要沖擊，現有的很多教育機構將很難避免無人問津的窘境。同樣的問題將出現在醫療領域，在大幅度提高醫療有效性的同時，會使得藥劑師（助理）、初級醫師、護理人員中的一大批人面臨失業。

　　馬丁·福特認為，機器人時代正在到來，機器（人）正在實現自我進化，無法確定它們將在什么時候實現自主化。最令人擔憂的問題是，自動化、機器化、智能化將加劇社會不平等，很多人將失去社會存在的價值，不在少數的家庭“被擠壓在收入停滯和成本上升之間”。因而需要盡早采取措施，讓現有的社會保障網的保障能力更強，改革教育體制以確保能夠培養更多能夠適應與機器（人）和諧共處并發揮主導作用的知識型人才。