高頻率演算的交易者占美國股票交易市場的一半以上。演算交易涉及了2010年的大崩盤。
2010年5月6日下午，美國股票市場對歐洲的債務危機憂心忡忡，已然下跌了4%。到了下午2點32分，某大賣家（一個共同基金組合）啟動了一個販賣運算，以和每分鐘流動資金交易量相關的賣價，拋售了一大筆E-Mini S&P 500指數期貨合約。這些合約被高頻率運算的交易程式買下。這種程式的用途，是藉著把期貨合約賣給其他交易者，而快速排除短期多頭。由於來自基本買家的要求減緩，演算交易程式把E-Mini賣給了其他運算交易程式。那些運算交易程式又再賣給其他運算交易程式，結果產生了「燙手山芋」效應，提高了交易量，販賣運算將這個情況詮釋為資金高流動指標，促使它加速拋售E-Mini指數期貨合約，推動了惡性循環。
到了某一刻，高頻率交易程式開始撤出市場，導致資金流動枯竭，價格持續滑落。下午2點45分，E-Mini的交易被「自動斷路器」，也就是停止交易邏輯閘（stop logic functionality）中止。交易重啟之際，也就是僅僅五秒之後，價格便穩定了下來，並立刻開始回復大半損失。但有一陣子，在危機的谷底，市場蒸發了1兆美元，溢出效應更是導致各支股票以各種「荒唐」的價格大量交易，好比1分錢或10萬美元。到了當天收盤為止，交易代表人與監察委員會面，決定取消所有成交價高或低過危機前價格60%的交易。（認定這樣的交易「明顯謬誤」，因此符合在現有交易規則下的事後撤銷。）
重述這段插曲有些岔題，畢竟大崩盤中的電腦程式稱不上特別聰明練達，它們製造的威脅基本上與本書關注的機器超智慧觀點不同。儘管如此，大崩盤事件說明了一些有用的教訓。一是提醒我們，光是幾個簡單的成分互動（比如販售運算式和高頻率演算交易程式），就有可能產生複雜而意外的效果。系統引入新元素可能會產生系統風險，這種風險往往在問題爆發之後才昭然若揭。（有時甚至爆發完了還是不明顯。）
另一個教訓是，即便一個程式基於看似理性的正常假設（比如說，交易量是市場資金流通的優良指標），且由聰明的專業人士下指令，但若遇到了意料之外、假設不成立的狀況，程式仍堅守一致的邏輯持續運作，就有可能釀成大禍。就算我們眼看演算法釀成慘劇，在一旁瞠目結舌、搓手頓足，按部就班運行的演算法也不會理我們—除非它真的非比尋常。
大崩盤帶來的第三個教訓是，儘管事故是自動功能造成的，最終還是得靠它解決不可。比預設程式更早一步預設，並在價格不正常時中止交易的「停止交易邏輯閘」，也是因為正確預料了觸發事件可能在人類來不及反應的瞬間發生，所以才能自動執行。人類對於預設自動安全閥的需求—相較於仰賴有運行時間的人類管理—再一次預示我們接下來針對機器超智慧的討論中一個很重要的主題。
