即将卸任的总统们，在不需要考虑下一次选举前景后，总是选择利用他们最后一次的公众发言来坦率地警告人们他们心中最忧患的那个、足以改变整个世界的问题。比如，乔治·华盛顿当年谈到了超党派和过度债务的弊病，德怀特·艾森豪威尔则对美国工业提出了警告，强调要注意“军事工业综合体”日益增长的影响力，而最近的巴拉克·奥巴马总统在芝加哥的卸任演讲上唯一提出的一个经济危机，就是自动化技术对人们就业的影响，正如他所说：“下一波经济混乱不会来自海外，而会来自国内自动化无情的步伐，它会使许多优秀的、中产阶级的工作不再被时代需要。”
奥巴马在这里点出了世界各地许多人的恐惧：我们所有的工作最终都将由机器人完成。 有不少研究也在支持这个说法：最新数据表明，自动化将威胁到美国至少47％的工作机会还有世界其他地区的高达85％的工作岗位。不过，也有一些经济学家认为，关于自动化的这一派观点其实忽视了很多信息。
历史背景中自动化促进生产经济
只简单说自动化会吞掉很多工作机会，其实是在忽略它提高生产力的能力。《哈佛商业评论》显示，1995年至2005年，信息技术革命在欧洲、美国和日本并没有对生产经济产生任何负面影响，甚至还使当地劳动生产率和总增长率提高了分别0.6％和1％。波士顿大学经济学教授吉姆·贝森对此数据的看法是：“这其实都取决于公众的需求。” 因为如果生产力的提高显著到可以增大人们对产品的需求，那么这就能使就业增长。而当新技术的发明可以创造以前根本不存在的工作时，情况更是如此。这时候，技术革新创造出的任何工作将直接对劳动力市场作出贡献。
虽然自动化的发展会让我们损失一些工作岗位，但也会创造许多、甚至更多其他的工作机会。一个典型的例子是ATM机（自动柜员机）在美国的推出。于20世纪70年代推出的ATM机在1995年到2010年间，从10万台增加到了40万台。对于银行来说，维持ATM机运行比起支付柜台员工的工资便宜太多，所以ATM机数量渐渐超过柜员，每个银行的总成本也随之逐渐下降。由于经营银行的成本越来越低，行业内涌入了大量新银行，最终使美国银行的数量在1988年至2004年间增加了40%，这个增长意味着雇用更多的记帐员在这些银行工作，而不是更少。使用ATM机代替银行柜员并没有使更多员工失业，甚至银行柜员的就业还在1980年至2010年这三十年间增加了，而这增长的原因正是自动化带来的生产力的提高。
纺织工业是这种促进作用的另一个例子。尽管目前材料制造行业98％的功能已经实现完全的自动化，但是织造工作的需求量自19世纪以来大大增加了。与ATM机的案例一样，自动化降低了布料的价格，这增加了公众的需求，最终导致更多的就业增长。还有证据表明，自动化可以生出一个职业来替代另一个职业，比如：可能不再需要有人去为老式打印机做排字工人了，但我们还是会需要平面设计师。一个行业是会消失，但另一个更专业、更创新、更能利用好员工能力的职业会随着技术革新出生。此外，那些更加适合高度自动化的工作，如软件开发和会计会在这种现象里获利更多、更新更多。
部分自动化创造新工作机会
关于自动化的许多争论都忽略了一个事实，即大多自动化都只是部分的，不是所有的工作都会被机器接管。事实上，1950年人口普查中列出的270个职业中只有一个是由于自动化而被淘汰的：电梯工，操作电缆的那种。事实上，部分自动化和完全自动化有很大区别，因为如果一个工作被完全自动化替代了，那么这个工作的确会消失，然而如果这个自动化的替代是部分的，那么工作就业率也许还会因为效率提升和需求增大而提高。还有一点很值得注意：报告表明，美国只有少于5%的工作能被当前科技的完全自动化代替掉。
麻省理工学院的经济学教授大卫·奥特还补充说：“没有被完全自动化代替，能留下来的这些非自动化任务往往会变得更有价值。” 这是因为自动化可以接管单调、重复的任务，使专业人员有更多时间做真正能利用好他们技能的事情。例如，自动化将帮助抵押贷款行业的工作人员在处理贷款申请时花费更少的时间来研究文书工作，这样他们才能有时间去发放更多贷款。同样，在医疗保健领域，如果大多数常见病情的诊断可以自动化，急诊室就可以将验伤分类和专业诊断结合起来，让医生专注于特殊病例，增加整体治愈病人的数量。
这个趋势在人工智能（AI）的时代会更加鲜明。比如在法律领域，机器人可以在处理案情的“背景了解”环节使用软件筛选去分析大量法律文件。这个能力被很多人认为会减少传统上履行这一职责的法律书记员和法律助理的数量。但恰恰相反，通过降低“背景了解”成本，自动化增加了对更深一步“背景了解”的需求。自1990年引入这类“背景了解”软件以来，律师助理的数量明显有所增加。
自动化不可突破的局限性
截止目前，自动化的能力并非无限，它始终会被波拉尼悖论限制。波拉尼悖论的名字来自卡尔·波拉尼，一个在1966年提出“我们远比自己想象的懂得多”这一观点的哲学家。展开来说，这种悖论指的是去自动化实行一些“只可意会，不可言传”任务的困难。比如绘画、论证或跳舞，都是即使高度精通它们的人也不可能完全描述得出实现过程的，而我们无法去给我们不能完全理解并解析实现过程的任务编程。诚然，有证据表明，会有能够“理解”这些任务的深度学习系统可以消除这个障碍，但是目前，这类需要灵活性和创造力的职业仍很难被取代、很难会过时。
总而言之，在近期或更长远的未来，自动化的主要影响不会是去减少、消除工作，更会是去重新定义它们。随着市场经济所需要的技能和任务的变化，我们对自动化的反应也不该是警惕预防或自我保护，而应是一个对教育的战略性投资，去提高国民的综合素质来一起加入这场创新的浪潮。提高教育投资，也正是奥巴马任期最后颁布的几个重要法令之一，其在现今时代背景中的重要性可见一斑。