在诉讼案的发现阶段，律师及其助手们需要筛选成千上万份与案件有关的文件。现在，复杂的数据库可以利用大数据技术，比如同步分析、关键词识别等，以更少的时间完成同样的工作。事实上，类似IBM超级计算机沃特森的类似机器学习系统可被合法“训练”，用以审查先例和判例历史，甚至起草法律摘要。而在传统上，这些工作都是律师事务所充当律师助手的人类完成。但是不要认为只有律师助手的工作处于危险中，就连拿着高薪、可预测案件结果的大律师也无法幸免。密歇根州立大学和南德克萨斯法学院的研究人员设计的统计模型可以预测美国最高法院71%案件的结果。这种预测能力可能是律师能够提供的最有价值的服务，但其很容易被计算机取代。
10.执法人员
预测警务是个热门话题。许多批评家称，预测警务侵犯公民自由，但这与《少数派报告》不同。2003年，零售商沃尔玛用于预测产品需求的算法曾被用于预测纽约市新年前夕的警务情况，结果相当惊人：随机枪击事件减少了47%，8小时内节约人员开支1.5万美元。更好的危险预测可以减少任何部门、任何时段所需的人员数量。
问题的关键是，计算机的威胁并非仅限于低技术含量的工作，比如工厂工人、售货员或服务员。随着计算机变得越来越复杂，它们自然将能够执行更为复杂的任务。对于许多需要提高精度和生产力的行业来说，这是件好事。任何医生都要承认，更加精确的诊断是好事。任何律师都需要同意，更快、更全面的发现对打赢官司有好处。
可是问题是，这些技术进步可能不会创造更多就业机会。我们肯定需要更多程序员、统计学家、工程师、数据分析家以及IT人员去研发和管理这些复杂的电脑，但要求工厂流水线上的工人换挡或出租车司机成为数据分析家可能非常困难。当这些工作机会被取代时，我们如何填补空缺将非常关键，毕竟所有自动化是否都对人类有益还没有定论。