智人的身體演化目的並不是為了從事這些照顧小麥等作物的枯燥活動，他們更適應的是爬果樹或追逐獵物，而不是彎腰清石塊、努力挑水桶。
于是，人類的脊椎、膝蓋、脖子和腳底就得付出代價。研究古代骨骼發現，人類進到農業時代後出現了大量疾病，例如椎間盤突出、關節炎和疝氣。
此外，新的農業活動得花上大把時間，人類就只能被迫永久定居在麥田旁邊。這徹底改變了人類的生活方式。
所以事實上不是我們馴化了小麥，而是小麥馴化了我們？
小麥究竟做了什麼，才讓智人放棄了本來很不錯的生活，換成另一種悲慘的生活方式？它提供了什麼報酬？
就智人的飲食來說，其實並沒有更好。別忘了，人類原本就是種雜食的猿類，吃的是各式各樣的食物。在農業革命之前，谷物不過是人類飲食的一小部分罷了。而且，轉變為以谷物為主的食物，不僅攝入的礦物質和維生素不足、難以消化，還對牙齒和牙齦大大有害。
而就民生經濟而言，小麥也並未帶來經濟安全。
比起狩獵采集者，農民的生活其實更沒保障。采集者有幾十種不同的食物能夠維生，就算沒有存糧，遇到荒年也不用擔心餓死。即使某物種數量減少，只要其他物種多采一點、多獵一些，就能補足所需的量。
然而，一直到近代為止，農業社會絕大多數飲食靠的還是寥寥無幾的少數幾種農業作物，很多地區甚至只有一種主食，例如小麥、馬鈴薯或稻米。所以，如果缺水、來了蝗災又或是爆發真菌感染，貧農死亡人數甚至有可能達到百萬。
再就人類暴力而言，小麥也沒辦法提供人身安全。農業時代早期的農民，性格並不見得比過去的采集者溫和，甚至還可能更暴力。畢竟現在他們的個人財產變多，而且還需要土地才能耕作。如果被附近的人搶了土地，就可能從溫飽的天堂掉進饑餓的地獄，所以在土地這件事上幾乎沒有妥協的余地。
過去，如果采集者的部落遇到比較強的對手，只要撤退搬家就能解決。雖然說有些困難和危險，但至少是個可行的選項。但如果是農民遇到了強敵，撤退就代表著放棄田地、房屋和存糧。很多時候這幾乎就注定了餓死一途。因此，農民常常得死守田地，雙方拼個你死我活。
許多人類學和考古研究顯示，在只有基本的村莊和部落政治結構的農業社會中，人類暴力行為造成15%的總死亡數，而在男性之間則是25%。現在的新幾內亞還有兩個農業部落社會，暴力造成男性死亡所佔百分率分別是30%和35%。而厄瓜多爾的瓦拉尼人，成年人甚至約有50%會死在另一個人的暴力行為之下！
慢慢地，人類發展出進階的社會結構，如城市、王國、現代國家，于是人類的暴力也得到了控制。不過，這樣龐大而有效的政治結構可是足足花了數千年，才終于建立起來。
當然，農村生活確實為第一代農民帶來了一些直接的利益，像是比較不需要擔心野獸襲擊、風吹雨淋，但對一般人來說，可能其實弊大于利。
現代社會繁榮富庶，可能我們很難理解弊處何在，畢竟這一切的富裕和安全都是建立在農業革命之上，所以我們也就覺得農業革命真是個美妙的進步。
然而，我們不能光用今天的觀點來看這幾千年的歷史。對于一個滿身饑餓、勞累和疾病，快要死去的史前農民而言，小麥究竟給了他們什麼？
對于個人來說，小麥根本算不上給了什麼。但對于智人這個物種整體來說，小麥的影響就十分深遠。
種植小麥，每單位土地就能提供更多食物，于是智人的數量也呈指數成長。
大約在公元前13000年，人類還靠采集和狩獵維生的時候，一片沃土可能足夠養活一個有百名成員的集部落，而且人們相對健康、營養充足。到了大約公元前8500年，野生植物的荒野成了片片麥田，這片土地這時可以養活了約有千人的農村，但人口密度也因此增大，而且成員染病及營養不良的情形要比過去嚴重太多。
如果要衡量某種物種演化成功與否，評斷標準就在于世界上其DNA螺旋的拷貝數的多寡。如果世界上不再有某物種的DNA拷貝，就代表該物種已經絕種。而如果某個物種還有許多個體帶著它的DNA拷貝存在這個世上，就代表著這個物種演化成功、欣欣向榮。
從這種角度看來，1000份DNA拷貝永遠都強過100份。這正是農業革命真正的本質︰讓更多的人以更糟的狀況活下去。
隱藏在農田的豐收背後，隱藏在大量的糧食種子背後，其實是一個深刻的社會學問題。
主角在這方面比較遲鈍，他還沒有意識到自己將螞蟻從采集社會強行帶入農業社會，會造成什麼樣的深遠影響。
他只是覺得，從事農業和畜牧業可以獲得更多的糧食，而更多的糧食意味著更多的蟻口，意味著更加強大的勢力，以及更多的……安全感。
至于今後，自己麾下的工蟻，再也不能每天只花費很少時間去采集或狩獵，然後就可以無所事事的在巢穴里安歇。她們以後必須早出晚歸，在農忙時節，在密集的植株間穿梭操勞，即便是農閑也不得停歇，需要完成上層布置的其他任務︰建築、運輸、兵役或者其他工作。
他沒有想到這些變化，可能也不會在意這些變化，他是統治者，他一直是繁忙的，另一種形式的繁忙。
螞蟻的確是任勞任怨的生物，不過在被過度勞役之後，在被勞動歷練過頭腦和身體之後，極端忽視個體的他們的社會結構又會出現什麼樣的變化呢？
大洋彼岸，蝴蝶的翅膀已經再次扇動。一場新的風暴迎上來自北方的寒潮，會出現怎樣復雜的變數呢？