一月时，2016届世界经济论坛的一份报告指出，数以百万计的工作岗位在接下来的几年中会由机器人顶替，最容易被顶替的，有工厂工人、司机和飞行员。当然，那些需要和人频繁接触的工作，如艺术家、演艺人员，和管理人员，或许能能保住工作。

　　也许以上有些工作是安全的。管理者，却不一定;很快，机器人将取代人类的高管职位，甚至到CEO级别。这可能比预期更早发生。

　　机器人的进步比想象的快

　　网络充斥了预测哪些行业将通过自动化不受影响的文章。两年前，最常见的是律师、医生、金融分析师。让人惊讶的事实不是这些文章是如何大错特错，而是我们对哪些工作将自动化的感知退化地超快。

　　2004年，最高水平的自动驾驶汽车在DARPA的挑战中，甚至还没行驶八英里就已动弹不得。八年后，谷歌自动驾驶汽车行驶30万英里没有任何的事故。

　　20年前，计算机击败了国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫，举世惊叹。而惊人的是，象棋程序(IBM的深蓝)用一套强力和预定义的规则去赢，并不是真正的机器智能。当时预测，到计算机在围棋打败顶级人类棋手，可能需要一个世纪。

　　但前几天，谷歌的Alpha Go在一五场系列击败世界冠军棋手。令人吃惊的不是电脑成为世界冠军，而是Alpha Go本质上是自学和模仿我们所谓的直觉。

　　看不见的崛起

　　长期以来人们认为地球是宇宙的中心。至少我们还有错觉：现代生活中的每件事都有一个人类的目标。现实是我们的世界被且为机器人日益优化。

　　网上的内容，大多是由人写的，已经为机器设计。你在网上读到的任何文章，都已经由足够多的关键词和相关链接和短语优化抓取谷歌的算法和实现高“PageRank”得分。谷歌在网上搜索行业的成功证明了机器人在决定何时、何地、最有效地提交信息做的更好。

　　电脑能更好的作出决定这个想法，也延伸到物理世界;快餐连锁店已开始自动化。还没安装自动售卖汉堡机器人——人工暂时比较便宜，但安装了决定工作人员排班的软件。

　　员工可能不喜欢它，但计算机人事决策更有效。这是因为人类管理者的观点有工作空间的局限，而机器人可以同时监控来自人类的数百个数据。更重要的是，机器人优化得更好，软件通过云技术可以很容易地扩展到更多的地方。一旦新的调度方法显示在一个工厂的生产率提高，新的策略可以马上被复制到数百个地点并立即执行。无需昂贵的培训研讨会。也没有变革的阻力。

　　讽刺的是，我们已经达到了一个有些人的工作比他们的同事机器人更不愉快的点。当你下次遇到自动化电话系统，试着说脏话;你会立即被转到人类操作员，因为他们负责处理粗鲁的客户。

　　甚至机器人比CEO更“牛”

　　当想起CEO时，你可能会想到一个薪酬过高的统治者在硕大的玻璃办公室的红木办公桌后面，盯着成千上万的爪牙。现实的情况是完全不同的：根据2012年美国人口普查局的数据，美国89.56%的企业员工少于20人。而小公司在董事会的投票来取代他们的风险较小，小企业的CEO会看到他/她的职责和决策缓慢地被大数据和预测分析“优化”，无论他们是否喜欢。

　　商业书籍和管理顾问通常列出一个首席执行官负责的六个功能：确定战略方向，分配资源，建立文化、监督和实现公司的业绩，代表公司，和应付日常的妥协。对大多数首席执行官而言，发展客观的，数据驱动的决策对公司的成功是有利的。

　　想象一个小建筑公司老板考虑购买额外的卡车。昨天，完全由他决定。今天，他公司的数据实时分析开始得出，他将支付多少贷款利息。明天，分析将确定他建筑工地的位置和他员工的行程。它甚至会监控当地的经济趋势想出一个金融命题。不久后，电脑会告诉他“对不起，Bob，我恐怕不能让你买卡车。”起初电脑帮助人类更高效。然后它们让他们变成了多余的。

　　资源配置工作交给电脑完成得最好。计算机不仅可以一次性计算更多参数，而且输出是中立的和可重复的。使决策更难争议。持续不断遵循规则。雇主害怕法律风险，算法管理是最终的解决办法：歧视诉讼简化到审计软件的源代码。软件还可以对非技术业务的业主带来优化的好处。承包商将不需要擅长线性规划以选择下一个工作项目。