人工智能正在替代人的工作。《纽约时报》已经大量使用机器人写稿，摩根大通即将启用机器人来进行全球股票算法交易；机器视觉的进化不可避免地会给安保行业造成冲击；2016年我尝试采用的智能投资算法，获得了比我的私人理财顾问高8倍的收益等。在与强大的人工智能的竞争中，人类必须变成创新型学习者，无论是理工科学的发明，还是人文艺术的创意，否则将会被“没有人性”的机器无情替代。用“拉力”而非“推力”原则，将优秀的人才和资源组织起来，同时通过持续的迭代和调整，实现低成本的创新。传统的教育是单向、自上而下的知识传递模式，是接受别人教授的知识的过程。接纳多样性是一种每个人都需要持续增强的能力，也是一种随时让自己增强“拉力”，每天保持理解和学习新事物的绝佳习惯。人工智能会带给人们比工业革命更为巨大、猛烈的变化，此时，学习和适应能力最强的人，才有可能及早做好准备，为自己找到全新的定位。
“实践优于理论”，意味着由于节奏快、变化成为新常态，等待和计划的成本要比先实践后随机应对更高。在过去慢节奏的时代，做所有事情的时候，都可以规划好了慢慢来，这样可以有效避免损失。今天这种规划变得不现实，因此应该先行动起来再说。简单地讲，就是通才比专才重要，在一个机构中，人才的多样性比单一化有优势。而它在选择实验室主任的时候，更是不拘一格，选择了并没有学士学位的非学术界人士伊藤穰一担任这个重要的职务。为什么深圳成了全世界很多高端硬件产品部件的供应源头，伊藤穰一认为这是因为深圳的小企业更愿意承担风险，在未来，没有什么是绝对安全的。对这一点的认识，或许来自伊藤穰一东方人的基因，即对所谓的“柔能克刚”的认同。
新时代讲究多样性，把有不同背景、不同观点的人放在一起，反而能获得更强的做事力量和适应能力。人才配置不再是把最好的人放在最关键的地方，用罗振宇爱说的一句话说，而是“自由人的自由联合”。最好的例子是一群电子游戏玩家，帮着生物学家解决了一个重大难题，还获得了论文的署名权——因为游戏玩家有比生物学家更棒的空间想象力。要求快速有效的信息交流，以及一个能迅速生产出任何新产品的供应链。涌现可不是我们平时说的“集中力量办大事”。涌现是一个一加一不但大于二，而且变成了一个全新事物的过程，它上升到了不同的层次。市场是一个典型的涌现现象：每个人都只会自己的一点点专业技能，甚至没有一个人掌握哪怕从头至尾制造一根铅笔的全部手艺，但是众人合作，可以造出无比复杂的东西。如果涌现是个如此厉害和普遍的力量，为什么非得等到互联网普及的今天，才又开始被人重视起来了呢？这是因为实现涌现是有条件的。把一群陌生人组织起来进行有效合作是需要成本的，因为交易成本太高，涌现并不经常发生。
对大多数人而言，生存依然艰难、野蛮和短暂。把人类全部历史比作一年，人类花了这一年中的364天才达到10亿人口的规模。到12月31日晚上7点，地球上的总人口达到30亿，人类才打开了第一瓶香槟酒的瓶塞。当亚历山大·格雷厄姆·贝尔首次展出他的这一发明时，莫尔斯将电话贬斥为“电子玩具”。然而，事后看来，作为一位失聪母亲的儿子、失聪妻子的丈夫的贝尔教授似乎是最佳选择，他是声波研究的先驱，也懂得利用振弦作为声音通信系统的方法。那么，应该如何围绕“不知”原则重建公司、政府机构、大学院系的结构，甚至是进行个人职业规划呢？在人类历史的大部分时间段内，人类的成功与准确预测的能力直接相关。任何一个人类发展时期，都拥有一整套得到公认的假想与信念体系。
尽管人们热烈讨论的话题仍然是“大脑真正的工作机理”，但很明显，以正确的方式将不太复杂的部分相互连成网络，便可以涌现思考和意识。“涌现”对于权威的胜利意味著知识生产和传播的结构性转变，专业和知识开始从互联网等分散式的网络中涌现。“涌现优于权威”的原则优先于其他原则，因为它是其他原则赖以存在的基石。与只能推动渐进式改革的权威体系不同的是，“涌现”系统会促进非线性创新，对塑造网络时代特性的快速变革做出快速反应。当然，“涌现”系统也可以获得更大的回报，就像我们现在已经开始看到的一样。有机会获得与市场相同的能力，累积大量信息，并据此做出有根据的决定。
美国在线早期的模式侧重“推力”战略。它试图为用户提供全方位服务，但同时控制他们访问网络的渠道。正如“涌现优于权威”一样，“拉力”战略利用创新带来的低成本，使得沟通交流、原型设计、资金筹集和新的学习方法成为可能。《动机之谜》这一演讲中提到的，这便是失败的微软百科全书与成功的维基百科之间的关键差别。前者为专业团队设计、价格不菲、以“推力”战略为基础的系列知识产品，后者为业余团队设计、以“拉力”战略为基础的平台。很显然，维基百科比微软百科全书更成功。“拉力”战略是通过网络将需要的资源吸引过来，而不是将材料和信息集中存储起来。对公司的总经理来说，“拉力”战略意味著减少成本，增强应对多变环境的灵活性。
在“拉力优于推力”上，你必须充分警觉，关注当下，通过探索和好奇开拓广泛的人际网络。你需要将兴趣和能力有效组合起来，能够在机会和危险出现时快速反应。过分关注过去或未来，会让你的视野变得局限，使你无法应对变化、机会和威胁。在许多方面，拉力就像禅或武术训练，需要有奉献和开放的心态。
尽管通向目标的道路是曲折的，但比起在既定的线路上前进，你会更快地抵达终点。选择指南针而不是地图，可以让你探索其他线路，更加充分、有效地利用绕道的机会，发现意想不到的宝藏。认知科学家丹·威林厄姆，询问为什么高中生要学习在他们生活中应用极少的代数。他接着说了更重要的原因，“代数教大脑如何将抽象的理论应用于实际”。换句话说，代数是座桥梁，连接柏拉图的理念世界和我们居住的纷乱世界。学生，包括所有人，都需要这座桥梁。
相比规则甚至战略，成功的关键在于文化。不管我们谈论道德标准、世界观还是情商和品位，我们设定这些指南针都是通过我们创造的文化，以及我们如何用事实、邮件、会议、博客文章、规则甚至是音乐来交流这种文化。这更像是一个神秘的系统，而非某种使命宣言或口号。
7 000万年前，做一只恐龙是最好的，体形庞大、皮厚、牙尖、冷血，而且长寿。然后，突然间，一些古生物学者认为可能就是几个小时的工夫，这一切就改变了。因此，恐龙灭绝了。就像公司的发展周期，发展到鼎盛时代，然而随着时间的推移，（大多数）公司逐渐衰败，原因在于它们总是倾向于沿用与此前大致相同的做法，只做出很微小的改变。“风险优于安全”的原则或许听起来不太负责任，但这是发掘低成本创新潜力的必要因素。一直以来，这都是软件和互联网产业不可分割的一部分，并推动形成了风险投资的现状。“你需要一个创意，而且能够把它市场化，仅此而已。”遵循“风险优于安全”战略的投资者也必须改变其对失败投资的看法。让“风险优于安全”成为可能的因素，也会让投资垂死的项目变得不可能，这便是创新的低成本所在。
在19世纪和20世纪大规模工业化生产的社会，只有小部分人被寄予了创新的期望，其他人要做的就是循规蹈矩。然而，自动化、3D打印和其他科技正在迅速创造一个新的工作图景，它需要每个人都更具创造力。在这种环境中最成功的人便是敢于提问，相信直觉，并在受阻时拒绝遵守规则的人。
物质奖励以及压力可以提高人们解决渐进式和线性问题的速度，但当需要找到创新解决方法、设想非线性的未来情景时，这些压力却使人们解决问题的速度放缓。对于这些问题，玩耍能起到更重要的作用。未来，我们会和增强我们智能和体能的人工智能以及机器人一起发展并持续互联。这样的系统努力把人类编程为为工厂取得成功的人肉机器人，而非在后工业前、人工智能时代取得成功。我们不鼓励玩耍，或将玩耍归入休息时才能做的事。而当雇主被问到招聘时最看重什么时，他们总是会列出这几项，比如创新能力、社交能力、创造力、热情和兴趣。穷人的教学系统教学生如何应试，遵照标准课程，“保障你获得基本的知识，进而让你胜任服务工作”。而另一方面，富人的教学系统强调解决问题、创新以及探索新知的能力。
