算法与工作
首先，我们会客观地对本书涉及的主要技术概念稍加阐释。在以下各小节中，我们将尽可能从非技术层面出发，分别介绍算法、区块链和加密货币的概念以及这三者各自对未来工作的影响。现有文献也对此给出了一些技术性更强的出色阐释，但就本书而言，我们还是希望所有人，无论其技术水平如何，都能对算法、区块链和加密货币的概念及其对工作世界的影响产生一种客观的认识。
算法导论
算法，乍一看似乎是一个晦涩难懂的概念。然而，从根本上讲，它们只是一组精确的指令，用于完成一项任务或过程、生成一个输出结果或简单地将A转换为B。算法无处不在。通过算法，我们使用的技术得以发挥作用，而且它还可以帮助我们做一些简单决策。尽管那些运行于手机、支付终端、计算机、汽车等设备中的算法往往复杂得令人难以想象，但这个概念本身却非常简单。简而言之，算法是一组精确的指令或公式，用于解决某个问题或执行一项任务。从计算的意义上讲，我们使用算法来指示计算机如何完成一项给定的任务。
当我们把任何算法都看作一组精确的指令，而不仅仅是一个纯粹的计算主题时，我们可以看到算法其实就在我们身边，它们无处不在：食谱是一种算法，交易也是一种算法，就连你打扫房屋、解一个方程式，甚至日常通勤的过程也是算法。
如上所述，若我们想要掌握构建算法的思路，将自己的通勤规律编写为一套算法不失为一种好方法。那么接下来你就会用到一些重要的计算概念，比如重复（红灯时踩刹车，绿灯时踩油门）、排序（先上车，再付钱）和条件逻辑（如果是晴天，则步行）。通过不断练习进而提高精确度，我们就能够准确地为自己的通勤规律创建一套算法，而且其他人也可以遵循这套算法。不过，这项技术的一部分用途是让计算机可以运行这些通勤指令，另一部分用途则是让人类可以遵循这组通勤指令，但这时人类必须自己形成一套固有的知识体系，方能涵盖这组指令中的不明确之处。例如，“先上车，再付钱”是一种人类指令，涵盖了各种交互方式及许多不同场景，但它并没有涵盖某一些特定情况，例如“请投零钱（不设找零）”“上车前应先排队”等。人类知道在这些情况下该怎么做，但计算机却并非如此，除非在算法中明确指定，否则计算机就不会做出适当的响应。
然而，我们可以看到，随着算法的复杂程度变得越来越高，任何过程或任务都可以被分解为一系列指令或命令。在本书中，我们假设大部分工作都由算法来完成，并且我们将每条指令称作一个微任务。
算法与工作导论
随着人工智能、机器人技术、增强现实技术、传感器技术的发展，以及越来越多的技术在现实世界中日益普及，计算机自身就能够以更高的效率、更低的费用、更稳定的运行方式去完成以往被视为只有人类才可完成的一些任务。我们甚至都不再需要为机器编写初始程序，因为机器就可以自行学习完成这些事情。
至关重要的是，现在人类每完成一项任务，就会生成大量的数据，供计算机学习，让它们做得更加完美。在本书中，我们提出将任务算法化，这么做需要创建一系列微任务，其中，大多数任务由机器来完成，部分任务由人工完成，从而筛选出需要由人类来完成的额外微任务。最后，我们建议，将那些机器即可取代人类的工作从人类工作中去除，同时还建议将这些被机器取代的工作划归为我们所称的“比特工作”，将其作为一种新的工作形态，并将完成微任务作为一项单独活动，而非由人类熟练地完成整个过程。在基于算法、机器学习的世界里，每一项微任务都有一个有效期限，因为一项微任务完成后所生成的数据会被拿去加以分析，然后找到最佳方法，进而生成其他的微任务，等等。
要点小结：