AI不單單能夠「駭進」人類、並在以往認為專屬於人類的技能表現上打敗人類，更擁有獨特的非人類能力，而使得AI和人類工作者之間的差異不僅是程度高低，而是完完全全的兩回事。AI特別重要的兩種非人類能力，就在於「連結性」和「可更新性」。
人類都是個體，很難將所有人彼此連結，以確保每個人都得到最新資訊。相反的，電腦並不是彼此相異的獨立個體，因此很容易把電腦集合成單一、靈活的網路。所以這樣說來，並不是即將有幾百萬部電腦和機器人取代幾百萬個工人，而是所有的個別工人會被一套整合的網路所取代。因此，討論自動化的時候，不該把「一位司機」的能力拿來和「一輛自動駕駛車」比較，也不是把「一位醫師」拿來和「一位AI醫師」做比較，而是該把「一群人」的能力，拿來和「一套整合網路」進行比較。
舉例來說，交通規則時有修改，但許多司機並不全然熟悉，於是常常違規。也因為每輛車都是個別運作的實體，所以兩輛車到了同一個十字路口的時候，司機可能會誤讀彼此的意圖，以致發生事故。相反的，自動駕駛車是連結成一個整體，所以兩輛自動駕駛車來到十字路口時並非個別運作，而是屬於同一套演算法的一部分。這樣一來，溝通不良而發生事故的機會也就大幅減少。此外，如果交通部決定修改某些交通規則，所有的自動駕駛車都能很快在同一時間更新；除非程式出錯，否則大家都會遵守新的規則。
同樣的，如果世界衛生組織確認出現了某種新疾病，或是某實驗室生產出某種新藥，目前幾乎不可能讓全世界所有人類醫師都得知最新發展的消息。相較之下，就算全球有一百億臺AI醫師、各自照顧著一個人的健康狀況，仍然可以在瞬間全部更新，而且所有AI醫師都能互相分享對新病或新藥的反應。
連結性和可更新性可能帶來的優勢極為龐大，至少對某些工作來說，就算某些單獨個人的工作效率可能仍然高於機器，但合理的做法將會是用電腦取代所有人類員工。
有人可能會反駁說，把個別的個人轉換為電腦運算網路之後，就會失去個別性所帶來的優勢。舉例來說，如果某位人類醫師做出錯誤判斷，並不會因此讓世界上所有的病人都喪命，也不會阻礙所有新藥的發展。相反的，如果所有醫師其實都屬於某一套同樣的系統，該系統一旦出錯，結果可能就極其嚴重。
但事實上，整合的電腦系統可以在不失去個別性的優勢下，把連結性的優點發揮到極致。譬如在同一個網路上提供許多演算法，以供選擇。於是位於偏遠叢林小村裡的病人只要透過智慧型手機，能找到的不只是某一位醫學權威，而是上百位不同演算法的AI醫師，而且這些AI醫師的表現會一直受到互相評比。你不喜歡那位IBM醫師的診斷嗎？沒問題。就算你現在困在吉力馬扎羅山上，也能輕鬆找到百度醫師，尋求第二意見。 （相關報導： 【Gene思書齋】掌握科技未來的三組關鍵字： 機器、平台與群眾 ｜ 更多文章 ）
這對人類社會很可能帶來巨大的好處。AI醫師能為幾十億人帶來更好、更便宜的醫療保健服務，特別是那些目前根本沒有醫療保健資源可用的人。靠著機器學習演算法和生物統計感測器，就算是某個未開發國家的貧困村民，也可能會透過智慧型手機，得到良好的醫療保健，比起目前最富有的人在最先進的城市醫院所獲得的水準，有過之而無不及。
