我們不斷幻想出人工智慧的新用法，終點線也就跟著推移改變，所以也就不能確定能否走完完全自動化的「最後一哩」。這叫作「自動化最後一哩的矛盾」。
媒體把人工智慧渲染成智慧無邊的東西，大幅報導機器人必然會興起，然而，把工作轉交給喬安、卡拉、賈斯丁和艾耶莎等人的新型線上工作平台卻顛覆了這些故事。真實世界的任務，例如辨別仇恨言論、把某個出租場地分類為適合在春天舉辦婚禮的空間、正確修改稅單報表，都需要靠人類的判斷力。這不像圍棋棋局，不能明確指定唯一的最佳選擇為何。比方說，我們能列舉出「最佳」婚禮場地的所有特質嗎？
應該很難。就算能做到，關於場地的特質，人人都有自己的偏好，何況目前也沒有能教導人工智慧識別「最佳選擇」的訓練資料。此外，無數的外在因素，例如某地的俚語、氣候變遷引發的颶風，以及無計畫的稅制改革立法，都可能造成干擾、影響結果。在很多狀況下，變數太多了，我們無法訓練目前的人工智慧培養出夠高的察覺力，或具備足夠的經驗，來明智回應意料之外的情形。這就是為什麼人工智慧必須回過頭仰賴人腦，用人類廣博的知識來彌補決策過程中的不足處。
我們剛才已經帶大家檢視過人工智慧的「影子」—你會發現在這勞動的新世界裡，軟體管理著人類，而人類在做電腦做不到的事情。建置人員創造出系統，把任務從人類身上轉交給機器，卻也令新的問題浮上檯面，在自動化的過程中有待解決。舉例來說，網路成為主流後，Facebook、Twitter 和Instagram等公司便接到愈來愈多的要求，要他們審查線上內容，而自動化審查工具的能力有限，無法勝任此工作。
同時，新穎的系統上線後，通常會碰到意料之外的問題，無法履行承諾，這時候需要喬安和卡拉等人的工作就出現了。自動化審查軟體愈來愈進步，都要歸功於這些勞工，但軟體的表現距離完美還差得遠。自動化程序在邁向完美的路途上一定有出錯的時候，於是便產生了須假人類之手的臨時工作。一旦人工智慧訓練成功、表現得跟人類一樣好，勞工則會接下工程師交付的下一階段工作，繼續挑戰自動化的極限。我們不斷幻想出人工智慧的新用法，終點線也就跟著推移改變，所以也就不能確定能否走完完全自動化的「最後一哩」。這叫作「自動化最後一哩的矛盾」。
按需發案勞力平台興起，表示愈來愈多人傾向用API安排、派送和排程工作。從本書提到的例子來看，這種使用臨時勞力來發展新科技的新導向，為近年來的「人工智慧革命」提供了動力。手機應用程式或線上服務背後的人工智慧系統如果不確定接下來該怎麼回應顧客，就需要人力介入協助，而且要馬上有人協助才行，使用者往往期待執行搜尋引擎和社群媒體的軟體在幾毫秒內就要有反應，因此傳統的雇傭方法這時就不管用了。
比方說，如果人工智慧需要弄清楚突發自然災害發生後，某詞彙激增的搜尋次數跟災害之間的關聯，就會需要人類立即介入協助。災害終究會過去，而軟體從人類大量的輸入中也能學到它該懂的東西。時刻待命的一群勞工接上了API，就能提供這樣的結果。軟體開發人員可以寫出程式碼，自動雇用某個人來解決眼前的問題、檢查他們的工作，並支付工作酬勞。同樣地，使用現代機器學習系統的科學家和研究人員則需要乾淨無誤的訓練資料。他們需要自動化的方法來幫他們產生和清理所要用到的資料，這時也要仰賴世界各地的許多人來做這樣的工作。