我們對決策的分析暗示這些新工作可能來自哪裡。人類與AI 可能攜手合作。人類提供預測的互補品，也就是數據、判斷或行動。舉例來說，隨著預測變便宜，判斷的價值會增加。因此我們預料牽涉到報酬函數工程的工作數量會成長。
其他與判斷相關的工作會更加普遍，只不過可能沒有AI取代的工作那麼需要技能。今天許多高薪的職業都是以預測為核心技能，包括醫生、金融分析師與律師。
就像機器對方向的預測，導致原本相對高薪的倫敦計程車司機收入減少，薪資較低的Uber 駕駛數量卻增加了，我們預期在醫藥業和金融業也會看到同樣的現象。
隨著預測部分的任務自動化，有更多人會擔任這些工作，更聚焦在判斷相關的技能。當預測不再是限制，可能更加需要較為普遍的互補技能，這會導致更多就業機會，只是薪資較低。
AI 與人類有個重要差異：軟體能規模化，而人類不行。這代表一旦AI 比人類更勝任某項任務，工作就會出現快速流失。我們可能有把握新的工作會在幾年內出現，而人類有些事情可以做，不過這安慰不了那些找工作與等待新工作出現的人。但可以確定的是不可能出現AI 引發的景氣衰退，也不會影響長期的工作數量。
這是我們所知的世界末日嗎？
AI 對人類是一種存在主義式的威脅嗎？
超智慧是在多數認知任務中表現超越人類的AI，而且可以推理問題。具體地說，它能發明並自我改進。
科幻小說作家弗諾． 文奇（Vernor Vinge） 稱出現超智慧這一點為「奇點」，而未來主義者雷．庫茲威爾（Ray Kurzweil）暗指人類並不具備預見屆時會發生什麼狀況的能力，因為按照定義，我們並不是那麼有智慧，最後證明經濟學家其實相當具備思考這項問題的能力。
而我們在這裡說的AI 並非通用人工智慧，而是明顯較狹義的預測機器，諸如由Google 的DeepMind 開發的AlphaGoZero，其發展已經引起超智慧可能並不遙遠的恐懼。
它的表現超越世界冠軍，在圍棋比賽中打敗AlphaGo，卻沒有受過人類訓練（藉由和自己下棋而學習），但還稱不上是超智慧。如果棋盤從縱橫各19 條線變成各29 條線，甚至是縱橫各18 條線，AI 就會很吃力，但人類卻能適應調整。更別想叫AlphaGoZero 給你烤個起司三明治了，它沒那麼聰明。
至今所有AI 也一樣。沒錯，有研究正努力讓預測機器在更廣泛的場景中運作，但能夠造成通用人工智慧的突破仍未發現。有些人相信通用人工智慧仍然遙遙無期，我們不應該花太長的時間擔心。
