《第二次机器革命》（The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies）这本书由埃里克·布莱恩约弗森（Erik Brynjolfsson ）和安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）合著，深入探讨了数字化技术如何推动社会和经济发展，并对未来产生深远影响。
Erik Brynjolfsson是一位著名的经济学家，目前担任斯坦福大学人工智能研究所（HAI）的Jerry Yang和Akiko Yamazaki教授及高级研究员，并且是斯坦福数字经济实验室的主任。他在麻省理工学院（MIT）斯隆管理学院也有教授职位，并且是国家经济研究局（NBER）的研究员。
Brynjolfsson的研究主要集中在信息技术（IT）对经济的影响上，特别是它如何改变市场结构、企业生产力和商业价值。他与合作者共同撰写了多部关于这一主题的书籍，包括《第二次机器时代：工作、进步与繁荣在技术灿烂的时代》（2014年）和《与机器竞赛：数字革命如何加速创新、推动生产力并不可逆转地改变就业和经济》（2011年）。Brynjolfsson的研究强调了组织资本在生产力增长中的重要性，他认为生产力的增长主要由改进的管理实践和运营流程驱动。他还探讨了数据驱动决策在现代企业中的应用及其重要性。此外，Brynjolfsson还关注人工智能（AI）及其对社会和经济的影响。他指出，尽管AI技术带来了巨大的潜力，但也伴随着挑战和风险，需要谨慎应对。他在多个场合讨论了AI如何影响就业市场、教育以及个人发展。
安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）是一位在麻省理工学院（MIT）担任首席研究科学家的知名学者，同时也是数字经济倡议的联合创始人和联合主任。他主要研究信息技术如何影响企业和经济，并探讨这些技术变革对就业、创新和经济增长的影响。麦卡菲著有《企业2.0》（Enterprise 2.0），与埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）合著了多部畅销书，包括Race Against the Machine和《第二机器时代》（The Second Machine Age），这些书籍深入探讨了数字化革命如何加速创新、提高生产力，并不可逆转地改变就业和经济结构。此外，麦卡菲还关注资源消耗减少的趋势，他在新书《从少到多：我们如何学会用更少的资源繁荣发展——以及接下来会发生什么》中提出，尽管技术进步带来了经济增长，但人类也在学会以更少的资源实现繁荣。他强调，通过技术进步、资本主义、公共意识和乐观态度，我们可以应对气候变化等环境挑战。麦卡菲的研究不仅限于技术和经济领域，他还探讨了自动化对就业的影响，并提出了“保证净收入”（Guaranteed Net Income）的概念来应对未来可能出现的社会问题。他的见解常常带有理想主义色彩，认为技术将使我们能够专注于更重要的问题，如贫困和饥饿等社会问题。
这本书共分为三个部分。
第一部分，第1~6章，描述了第二次机器革命的基本特征，还解释了为什么它们现在会发生。
第1章：最伟大的故事：时代的大画面
介绍了人类历史上的重要发展，特别是工业革命以来的技术进步，强调了技术如何塑造社会和经济。
第一次机器革命时代是18世纪末期伴随着蒸汽机诞生的工业革命。蒸汽机开启了工业革命的所有进程。它超越了所有的技术进步，克服了人类和动物肌肉力量的限制，让人类可以随心所欲地使用能源产生的动能。这一进程催生了工厂和大规模生产，铁路和大规模运输时代到来了。或者可以说，它开启了人类现代意义上的生产与生活。工业革命引领了人类第一次机器革命——我们的社会发展进程第一次主要由技术创新驱动，这一次机器革命堪称是我们整个世界最深刻的社会大转折。这一时期“几乎所有的动力系统都在延展人类的肌肉力量”。“在那个时代，每一种后续的发明都在释放越来越强大的动力。但它们的动力都需要人类做出决定和发出指令。”因此，这个时代的创造实际上是由人类控制的，劳动力也因此显得“更有价值、更重要”。人类劳动力和机器是互补的关系。
第二次机器革命时代，就像蒸汽机及其他后来的技术发展克服并延展了肌肉力量一样，计算机和其他数字技术——那种用我们的大脑理解和塑造环境的能力，正在对金属力量做着同样的事情。这些新技术正在帮助我们突破以前的种种能力限制，并引领我们进入新的领域。“我们正在开始对更多认知性的工作，以及更多的动力控制系统进行自动化。”在很多情况下，今天的人工智能机器能够发出比人类“更优化”的指令。因此，人类和受软件驱动的机器可能正在日益变成替代关系，而不是互补关系。促使这一切成为可能的是3个刚好达到引爆点的巨大技术进步：“指数级的增长、数字化的进步和组合式的创新”。
作者观点：技术是推动社会发展的核心力量，尤其是数字化技术，正在引领第二次机器革命。
第2章：新机器时代的技能：技术超越一切
讨论了技术如何超越人类技能，特别是在模式识别和复杂沟通领域。
作者观点：数字化技术的进步正在改变工作的本质，使得某些技能变得过时，同时创造了新技能的需求。
第3章：摩尔定律和棋盘的另一半
解释了摩尔定律如何预测计算能力的指数级增长，以及这一增长如何影响技术发展。
作者观点：摩尔定律是理解数字化技术进步的关键，它预示着技术的快速变革。
第4章：数字化：关乎一切
探讨了数字化如何渗透到各个领域，改变信息的存储、处理和传播方式。
数字信息经济的2个独特的经济特性：信息的非竞争性和复制时的零边际成本。
作者观点：数字化是第二次机器革命的基石，它使得信息的获取和使用变得更加便捷和高效。
第5章：数字时代的创新：无穷无尽
分析了数字化时代创新的加速，以及这种创新如何推动经济增长。
作者观点：积木一样的组合式创新是经济增长的驱动力，数字化技术使得创新变得更加快速和广泛。
第6章：人工智能：当第二次机器革命时代来临
讨论了人工智能的发展，以及它如何成为第二次机器革命的核心。
第二次机器革命时代指数级增长的、数字的和重组的力量使得我们人类越来越有可能创造历史上最重要的两个一次性的大事件：真正多用途的人工智能的出现，以及这个星球上大多数人可以通过共同的数字网络沟通互联。
作者观点：人工智能的发展将极大地扩展人类的能力，同时也带来了新的挑战。
第二部分，第7~11章，分析了数字化进程的两大经济后果，即红利和收入分化。如果我们不在第二次机器革命时期加以干预，这个过程还会加速发展。
第7章：看得见的红利：生产率是如何增长的
探讨了技术进步如何提高生产率，从而带来经济红利。
芝加哥大学的经济学家查德·西维尔森（Chad Syverson）详细考察了重要的生产率增长数据。电气时代生产率增长的缓慢开始以及随后增长的加速，与20世纪90年代的增长达到了高度吻合。理解这一增长模式的关键是，要意识到正像在第5章所讨论到的，通用目的技术一直需要填补。生产率增长的初期阶段所花费的时间可能是数年甚至数十年，因此，在技术的开始阶段到生产率大规模增长阶段之间会有一段延迟期。我们在电气化时代和计算机时代都清晰地看到了这种发展趋势。
可能最重要的填补式创新是商业生产模式和组织架构的变革——这种变革使新技术的出现成为可能。斯坦福大学和牛津大学的经济历史学家保罗·戴维（Paul David）对美国工厂开始电气化时的历史记录进行了研究分析，他发现这些工厂的生产架构、人员配备与以蒸汽机为动力的那个时代非常相似。比如，在一家由蒸汽机驱动的工厂里，动力的传输是通过一个很大的中心轮轴，依次驱动一系列的滑轮、齿轮和较小的曲轴。但如果这个轮轴太长，在机械运转的过程中就会被扭断，因此机器需要安放在靠近主体动力源的地方——也就是说，那些需要最大动力的机器需要安放在最接近动力源的地方。把这三个因素都考虑进去之后，工厂工程师就要把车间里的机器设备放置在中央蒸汽机的上面和下面——为的是让它们之间的距离最小。多年之后，当“神圣的”通用目的技术——电力代替蒸汽机之后，工程师们只需要简单地把他们能发现的最大电动机购置来，然后再把它们安放在原来蒸汽机的位置上就可以了。当新的工厂创建时，他们也遵循同样的安放模式。可能不会让人吃惊的是，记录显示，电动机并没有给这些工厂的生产效率带来多么大的提升——它们带来的可能只是更少的烟尘和噪声。最终，生产率的增长和工厂的预算出现了明显的不匹配。只有30年之后——时间足够长到原先的那些工厂经理退休且被新一代的经理替代之后，工厂的生产架构才得以改变。新式的工厂看上去更像是我们今天所看到的：单层的工厂车间矗立在面积达一英亩（1英亩≈4 046.86平方米）或几英亩的地块上。在这些工厂里，单一的大型蒸汽机消失了，取而代之的是每一台设备都有自己小型的电动机。需要最大动力的机器也不用安放在离动力源最近的地方了，整座工厂的生产架构所基于的是简单而强大的新规则：所有的生产要素都能以最自然的方式进行流转。生产率并不仅仅按照组装生产线的步调缓慢地提升，它有时呈现双倍甚至是三倍的增长。而且，在20世纪随后的时间里，更多的填补式创新，从精益生产、小型钢铁厂到全面质量控制和六西格玛管理规则，都在持续不断地提升制造业的生产率。正如早期的通用目的技术一样，一定意义上的组织创新对于更好地吸收第二次机器革命时代的技术成果具有重要的作用。
作者观点：生产率的增长是经济繁荣的关键，技术进步是提高生产率的主要途径。
第8章：超越GDP：当GDP无法衡量经济增长时
批评了GDP作为衡量经济增长的唯一指标，提出了需要新的方法来衡量技术进步带来的福利。
正像免费的产品而不是实体的制造产品在经济消费的份额中日益重要一样，无形资产在经济的固定资产中所占的份额也日益增长。第二次机器革命时代的生产对实体设备和生产结构的依赖会越来越少，而会更多地取决于知识产权（专利权和版权）、组织资本（商业流程、生产技术、组织形式和商业模式）、用户生成内容和人力资本这四大无形资产。
作者观点：GDP无法全面反映技术进步对经济和社会的影响，需要更全面的衡量标准。
第9章：大分化：数字化技术催生财富的重新分配
分析了技术进步如何导致财富和收入的不平等分配。
技术让消费者受益的同时，也创造了巨额的财富，但只有少部分群体能从新的产品和服务中获得大部分的收入。
结构性的经济变化创造了赢家和输家的三个交集。结果，并不是每个人所获得的经济蛋糕的份额都在增长。前两批赢家——也就是高技能劳动者和超级明星，是那些积攒了大量良性资本的群体。不论收益有多么大，也总是集中在相对比较小的群体之中，而让大多数的人们生活变得比以前更糟。
埃里克与斯坦福大学的蒂姆·布雷斯纳汉（Tim Bresnahan）、沃顿商学院的洛林·希特（Lorin Hitt）和麻省理工学院的Shinkyu Yang教授共同研究发现，在很多公司对决策权威、激励体系、信息流、招聘体系以及管理、组织流程的其他方面进行重组的过程中，数字化技术会发挥很大的作用。这种组织和技术的结合对公司的再造不仅使生产率大幅增长，也促使公司对教育程度更高的劳动者的需求增长，同时降低了对低技能劳动者的需求。对信息技术投资规模最大的公司，通常其组织变革的规模也是最大的，但它们要想全面看到变革所带来的收益，一般会经过5~7年的时间。另一方面，在这一变革的过程中，这些公司对高技能工作的需求相对于低技能工作也是增长最多的。如果公司仅仅是简单的“穿新鞋走老路”，而不去重新思考公司在使用新技术过程中如何对组织架构重新设计和再造，那么公司就不会获得很大的收益。创造能力和组织再造是数字化技术投资的关键所在。这就意味着，使用新技术最好的方式通常不是简简单单地用机器来代替人工，而是对生产流程的重新设计和再造。
德隆·阿西莫格鲁和戴维·奥特尔的研究结果建议，要把工作分成一个二阶矩阵，即：认知类的工作（类似脑力类的工作）vs.体力类的工作，程序性工作vs.非程序性工作。他们发现，对程序性工作的需求已经大幅下降，不论这种工作的性质是认知性的，还是体力性的。这种状况导致了工作的两极分化：对中间收入的工作需求急速下降，而对非程序性的认知类工作（比如财务分析）和非程序性的体力类的工作（像美发工作）需求相对旺盛。
最重要的是，投入回报的多少将取决于哪些生产投入是最稀缺的。如果数字技术可以以低成本的代价替代普通劳动者的工作，那么在这个节点上要成为一位普通劳动者并不是个好时机。但如果数字技术也能替代更多的资本，这时资本所有者也是无法期待获得高额回报的。
作者观点：技术进步虽然带来了经济增长，但也加剧了社会的不平等。
第10章：赢家通吃的市场：数字化时代的生存逻辑
讨论了数字化时代市场的特点，特别是超级明星和大公司如何主导市场。
在很多行业，第一和第二之间的差别堪称是天壤之别。当赢家通吃的市场变得更加重要，收入不平等更会突显出来，因为顶层劳动者的收入和中间层的收入将会大大拉开。
通常情况下，当数字技术的发展与进步使得数字化产品的吸引力越来越强时，各种不同市场的超级明星就会看到他们收益的大幅提升，而处于第二梯队的人们将会发现很难与之竞争。
现在，即使是顶层的管理人员也可以如摇滚歌星般获得高额的报酬。首席执行官与普通职员所获得的薪酬比率已经从1990年的70∶1扩大到2005年的300∶1。根据埃里克和他的学生Heekyung Kim所做的研究成果，这种增长的很大一部分是与信息技术大规模的使用相关的。这种管理人员薪酬增长的一个合理性解释是，技术的进步使公司的规模和业务领域大幅增长，或者是公司决策者的能力得到了大大拓展。
为什么赢家通吃的市场现在如此普遍？主要是由于生产和流通领域的技术变革，尤其是以下这三种类型的变革：
（1）信息、产品和服务的数字化变革愈演愈烈，可以面向大规模用户。
（2）交通状况得到了一定程度的提高，通信技术则出现了大幅提升，造就单一全球大市场。
（3）网络及其标准化应用的重要性日益突显。
虽然顶层的1%人士和0.01%人士见证了他们薪酬创纪录地增长，但超级明星经济也面临着一些逆向的力量。可能在这其中最重要的是“长尾”的增长——利基产品和服务不断增长的发展趋势。技术不仅仅降低了边际成本，也在很多方面降低了固定成本、库存成本和搜索成本。这些改变中的每一个改变都能够吸引更多种类的产品和服务，进而填满以前没有被填满的利基市场。
作者观点：数字化技术使得市场更加集中，赢家通吃现象更加明显。
第11章：技术红利：抓住，你就赢了
探讨了如何利用技术进步带来的红利，以及如何避免被技术淘汰。
有三个经济原理可以用来解释技术性失业：无弹性需求、快速的技术变革和严重的不平等。
如果技术能够使劳动者的工作效率增加，那么正像国家科学院的经济学家团队所指出的，这不会自动导致对劳动力需求的减少。更低的成本有可能会带来更低的产品价格，进而更低的价格会带来对产品的更大需求，并最终会带来对劳动力需求的增长。这种情况实际上能不能发生，要取决于弹性需求，可以解释为产品价格每一百分比的下降会带来多少百分比产品数量的增加。对一些产品和服务来说，比如汽车轮胎或者家居灯饰，需求相对缺少弹性，因此对价格下降也不大敏感，把人工灯具的价格削减去一半也并不会带来消费者对灯具需求成倍地增长。因此，一旦灯具制造的效率得到提高，灯具行业总的营业收入就会下降。在对历史的发展片段进行研究的过程中，经济学家威廉·诺德豪斯（William Nordhaus）记录了自从蜡烛和鲸鱼油灯问世以来，技术已经把灯具的价格降低了1 000多倍，因此，我们可以使用很少的劳动力就生产出我们所需要的所有灯具。
作者观点：抓住技术红利是成功的关键，需要不断学习和适应新技术。
第三部分，第12~15章，探讨的是在这个时代里，什么样的干预是合适而且有效的。
第12章：与机器竞赛：你有多大胜算
讨论了人类与机器的竞争，以及如何保持人类的竞争力。
具有各种思维能力是人类相对于机器的一大优势：科学家提出新的假设，记者们发现一个好的故事，厨师又给菜单增加了一道新式菜肴，工厂车间的工程师推算为什么一台机器已经不适合再运转了，苹果公司的史蒂夫·乔布斯和他的同事们推测出我们更需要哪种平板计算机。这些活动中，很多都有计算机的参与，同时计算机也提升了活动的速度，但没有哪项活动是由计算机驱动的。我们预测相对于数字化劳动力，拥有出色创造思想的人们在不远的将来还会继续保持相对的优势，他们还是会有用武之地的。思维能力、创造力和创新经常被描述为“跳出固有的思维模式”，这种特征说明了相对于数字化劳动力，人类还拥有另一个发挥作用更大且更有理性的持续性优势。计算机和机器人离开了程序几乎无法做任何事情。
在新机器革命时代，我们对如何成为一位有价值的知识型劳动者的建议非常简单明确：要努力提升你的思维能力、大框架模式识别的能力以及复杂沟通的能力，而不仅仅是“3R”。还有，要抓住一切机会利用自我组织的学习环境，因为这种环境已经有很多成功的技能培养案例。
作者观点：人类需要发展那些机器难以替代的技能，以保持在与机器竞争中的优势。
第13章：竞争与选择：如何应对这个全新的世界
分析了在技术快速变化的世界中，个人和国家如何做出正确的选择。
作者观点：面对技术变革，需要有前瞻性的策略和灵活的适应能力。
第14章：长期战略：技术变革下的国家、企业和个人
讨论了在技术变革中，国家、企业和个人应采取的长期战略。
作者观点：制定长期战略是应对技术变革的关键，需要考虑到技术发展的长期趋势。
第15章：技术与未来：命运由我们自己塑造
总结了技术如何塑造未来，以及我们如何通过选择来影响这些变化。
技术创造了可能性和潜力，但最终我们的未来将取决于我们所做的选择。我们能获得前所未有的红利和自由，或者比人类任何时期都更大的灾难。
如果第一次机器革命时代帮助打开了封锁在重塑物理世界的化学键中的能量之源，那么第二次机器革命时代真正的前景就是，它将帮助打开人类的创造之源。
作者观点：技术不是命运，我们的选择和行动将决定技术发展的方向和影响。