Will automation take away all our jobs? | David Autor

513,862 views ・ 2017-02-06

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Joanna Pietrulewicz
0
0
7000
Překladatel: Hana Stejskalová Korektor: Kateřina Jabůrková
00:13
Here's a startling fact:
1
13240
1831
Tohle je překvapující skutečnost:
za posledních 45 let od zavedení bankomatů,
00:15
in the 45 years since the introduction of the automated teller machine,
2
15095
3721
00:18
those vending machines that dispense cash,
3
18840
2856
těch, co vám vydávají peníze,
00:21
the number of human bank tellers employed in the United States
4
21720
3176
se počet lidských pokladníků zaměstnaných v USA
00:24
has roughly doubled,
5
24920
1256
zhruba zdvojnásobil,
00:26
from about a quarter of a million to a half a million.
6
26200
3296
z 250 tisíc na 500 tisíc.
00:29
A quarter of a million in 1970 to about a half a million today,
7
29520
3036
250 tisíc zaměstnanců v roce 1970 a 500 tisíc zaměstnanců dnes,
00:32
with 100,000 added since the year 2000.
8
32580
4236
z toho 100 tisíc jich přibylo od roku 2000.
00:36
These facts, revealed in a recent book
9
36840
2416
Tyto fakta, na které upozornil ekonom James Bessen
00:39
by Boston University economist James Bessen,
10
39280
3136
z Bostonské Univerzity,
00:42
raise an intriguing question:
11
42440
2176
vyvolávají zajímavou otázku:
00:44
what are all those tellers doing,
12
44640
1896
Co všichni ti pokladníci dělají?
00:46
and why hasn't automation eliminated their employment by now?
13
46560
4016
A proč je už dávno nenahradily automaty?
00:50
If you think about it,
14
50600
1336
Když se nad tím zamyslíte,
00:51
many of the great inventions of the last 200 years
15
51960
3136
mnoho významných vynálezů za posledních 200 let
bylo navrženo, aby nahradily lidskou práci.
00:55
were designed to replace human labor.
16
55120
2800
00:58
Tractors were developed
17
58720
1776
Traktory byly vytvořeny za účelem
01:00
to substitute mechanical power for human physical toil.
18
60520
4336
nahrazení lidské dřiny mechanickou silou.
01:04
Assembly lines were engineered
19
64880
2336
Montážní linky byly vytvořeny,
01:07
to replace inconsistent human handiwork
20
67240
3336
aby nahradily nepravidelnou lidskou ruční práci
01:10
with machine perfection.
21
70600
1936
za přesnou práci strojů.
01:12
Computers were programmed to swap out
22
72560
3216
Počítače byly naprogramovány tak, aby vyměnily
01:15
error-prone, inconsistent human calculation
23
75800
2656
chybující lidskou mysl
01:18
with digital perfection.
24
78480
1760
za digitální přesnost.
01:20
These inventions have worked.
25
80760
2176
Tyto vynálezy fungují.
01:22
We no longer dig ditches by hand,
26
82960
2056
Už nehloubíme jámy ručně,
nevyrábíme nářadí z kovaného železa,
01:25
pound tools out of wrought iron
27
85040
2056
ubytování si nezamlouváme zapsáním do knihy.
01:27
or do bookkeeping using actual books.
28
87120
2280
01:30
And yet, the fraction of US adults employed in the labor market
29
90240
4736
A přesto je teď, v roce 2016, poměr lidí zaměstnaných
jako dělníci vyšší,
01:35
is higher now in 2016
30
95000
2856
01:37
than it was 125 years ago, in 1890,
31
97880
2736
než byl 125 let zpátky, v roce 1890.
01:40
and it's risen in just about every decade
32
100640
3016
A stoupal každou dekádu
01:43
in the intervening 125 years.
33
103680
2320
v předcházejících 125 letech.
01:46
This poses a paradox.
34
106560
1680
To představuje paradox.
01:48
Our machines increasingly do our work for us.
35
108760
3056
Stroje za nás dělají čím dál více práce.
01:51
Why doesn't this make our labor redundant and our skills obsolete?
36
111840
4136
Proč není lidská práce už dávno nadbytečná a naše znalosti zastaralé?
Proč je tu stále tolik pracovních míst?
01:56
Why are there still so many jobs?
37
116000
3696
01:59
(Laughter)
38
119720
1736
(Smích)
02:01
I'm going to try to answer that question tonight,
39
121480
2336
Dnes večer se vám pokusím tuto otázku zodpovědět.
02:03
and along the way, I'm going to tell you what this means for the future of work
40
123840
3736
Stejně tak vám nastíním, co to znamená pro budoucnost práce
02:07
and the challenges that automation does and does not pose
41
127600
4176
a jaké výzvy automatizace představuje a nepředstavuje
02:11
for our society.
42
131800
1440
pro naši společnost.
02:14
Why are there so many jobs?
43
134520
1760
Proč je tu tolik pracovních míst?
02:17
There are actually two fundamental economic principles at stake.
44
137680
3376
V sázce jsou zde dva základní ekonomické principy.
Jeden se týká lidského nadání
02:21
One has to do with human genius
45
141080
2696
02:23
and creativity.
46
143800
1416
a kreativity.
02:25
The other has to do with human insatiability,
47
145240
2856
Druhý se týká lidské nenasytnosti,
nebo chamtivosti, chcete-li.
02:28
or greed, if you like.
48
148120
1576
02:29
I'm going to call the first of these the O-ring principle,
49
149720
2736
Té první budeme říkat princip O-kroužku
02:32
and it determines the type of work that we do.
50
152480
2176
a představuje druh práce, který zastáváme my.
02:34
The second principle is the never-get-enough principle,
51
154680
2616
Druhý princip je nikdy-nemáš-dost
02:37
and it determines how many jobs there actually are.
52
157320
3480
a představuje, kolik pracovních míst ve skutečnosti existuje.
02:41
Let's start with the O-ring.
53
161440
2336
Začněme s O-kroužkem.
02:43
ATMs, automated teller machines,
54
163800
2776
Bankomaty měly dva protichůdné vlivy
02:46
had two countervailing effects on bank teller employment.
55
166600
3336
na zaměstnanost pokladníků.
02:49
As you would expect, they replaced a lot of teller tasks.
56
169960
2696
Jak asi chápete, nahrazují hodně jejich úkolů.
02:52
The number of tellers per branch fell by about a third.
57
172680
2680
Počet pokladníků na pobočce se snížil asi o třetinu.
02:56
But banks quickly discovered that it also was cheaper to open new branches,
58
176240
3816
Banky však brzy přišly na to, že otevírání nových poboček je mnohem levnější,
a tak se zároveň počet nových poboček
03:00
and the number of bank branches increased by about 40 percent
59
180080
3136
03:03
in the same time period.
60
183240
1496
zvýšil asi o 40%.
03:04
The net result was more branches and more tellers.
61
184760
4080
Výsledkem je zvýšení počtu poboček a tím pádem více pokladníků.
03:09
But those tellers were doing somewhat different work.
62
189440
3416
Tito pokladníci ale dělají odlišnou práci.
03:12
As their routine, cash-handling tasks receded,
63
192880
3656
Tím, jak se změnila jejich práce a snížila se manipulace s penězi,
03:16
they became less like checkout clerks
64
196560
2136
přestali být pokladníky
03:18
and more like salespeople,
65
198720
1816
a stali se spíše obchodníky,
03:20
forging relationships with customers,
66
200560
2056
kteří upevňují vztahy se zákazníky,
03:22
solving problems
67
202640
1216
řeší jejich problémy
03:23
and introducing them to new products like credit cards, loans and investments:
68
203880
4216
a nabízí jim nové produkty jako kreditní karty, úvěry a investice.
Více pokladníků dělá více kognitivně náročnou práci.
03:28
more tellers doing a more cognitively demanding job.
69
208120
3840
03:32
There's a general principle here.
70
212840
1640
V tom je základní princip.
Většina práce, kterou děláme,
03:35
Most of the work that we do
71
215120
1696
03:36
requires a multiplicity of skills,
72
216840
3480
vyžaduje vícero schopností,
fyzickou i psychickou zdatnost,
03:41
and brains and brawn,
73
221160
3176
03:44
technical expertise and intuitive mastery,
74
224360
3616
odborné technické znalosti a intuitivní schopnosti,
námahu a inspiraci podle slov Thomase Edisona.
03:48
perspiration and inspiration in the words of Thomas Edison.
75
228000
2960
03:51
In general, automating some subset of those tasks
76
231480
3256
Obecně, zautomatizování části naší práce
03:54
doesn't make the other ones unnecessary.
77
234760
2216
nedělá zbytek našich schopností zbytečnými.
Ve skutečnosti je dělá o to důležitějšími.
03:57
In fact, it makes them more important.
78
237000
2960
Zvyšuje to jejich ekonomickou hodnotu.
04:01
It increases their economic value.
79
241080
1976
Ukážu vám to na příkladu.
04:03
Let me give you a stark example.
80
243080
2016
V roce 1986 méně než dvě minuty po startu
04:05
In 1986, the space shuttle Challenger
81
245120
3816
04:08
exploded and crashed back down to Earth
82
248960
2296
explodoval a spadl zpět na Zem
04:11
less than two minutes after takeoff.
83
251280
1920
raketoplán Challenger.
04:13
The cause of that crash, it turned out,
84
253720
3096
Ukázalo se, že příčinou havárie
04:16
was an inexpensive rubber O-ring in the booster rocket
85
256840
3536
byl levný gumový O-kroužek u přídavné rakety,
04:20
that had frozen on the launchpad the night before
86
260400
2856
který zamrzl noc před startem
04:23
and failed catastrophically moments after takeoff.
87
263280
3376
a katastroficky selhal chvíli po startu.
04:26
In this multibillion dollar enterprise
88
266680
2815
Tento jednoduchý gumový O-kroužek znamenal
04:29
that simple rubber O-ring
89
269519
1697
pro multimiliardovou společnost
04:31
made the difference between mission success
90
271240
2575
rozdíl mezi úspěchem mise
04:33
and the calamitous death of seven astronauts.
91
273839
2841
a katastrofickou smrtí sedmi astronautů.
04:37
An ingenious metaphor for this tragic setting
92
277600
3736
Důmyslnou metaforou pro tuto tragickou událost
04:41
is the O-ring production function,
93
281360
2216
je produkční funkce O-kroužku,
04:43
named by Harvard economist Michael Kremer
94
283600
2496
pojmenovaná ekonomem z Harvardu Michaelem Kremerem
po pádu Challengeru.
04:46
after the Challenger disaster.
95
286120
2016
Funkci těchto O-kroužků si představte jako
04:48
The O-ring production function conceives of the work
96
288160
2576
04:50
as a series of interlocking steps,
97
290760
2336
sérii propojených kroků,
článků v řetězci.
04:53
links in a chain.
98
293120
1256
04:54
Every one of those links must hold for the mission to succeed.
99
294400
3696
Každý z těchto článků musí být silný, aby byla mise úspěšná.
Pokud jakýkoli z nich selže,
04:58
If any of them fails,
100
298120
2136
05:00
the mission, or the product or the service,
101
300280
3296
mise, produkt nebo služba,
05:03
comes crashing down.
102
303600
1320
se rozpadnou.
05:05
This precarious situation has a surprisingly positive implication,
103
305560
4936
Tato nejistá situace má překvapivě pozitivní implikace.
05:10
which is that improvements
104
310520
1896
Zlepšení ve spolehlivosti
05:12
in the reliability of any one link in the chain
105
312440
2976
jakéhokoliv článku v řetezci
05:15
increases the value of improving any of the other links.
106
315440
3776
zvyšuje hodnotu zlepšení jakéhokoliv dalšího článku.
05:19
Concretely, if most of the links are brittle and prone to breakage,
107
319240
4976
Konkrétně, pokud je většina článků slabá a pravděpodobně se rozbije,
05:24
the fact that your link is not that reliable
108
324240
2456
potom skutečnost, že váš článek není spolehlivý,
05:26
is not that important.
109
326720
1256
není příliš důležitá.
Pravděpodobně se rozbije něco jiného.
05:28
Probably something else will break anyway.
110
328000
2000
Ale ve chvíli, kdy jsou všechny články silné a spolehlivé,
05:30
But as all the other links become robust and reliable,
111
330024
3992
začne se zvyšovat důležitost vašeho článku.
05:34
the importance of your link becomes more essential.
112
334040
3496
05:37
In the limit, everything depends upon it.
113
337560
2320
Nakonec na tom všechno závisí.
05:40
The reason the O-ring was critical to space shuttle Challenger
114
340640
3536
Proto byl O-kroužek kritický pro raketoplán Challenger,
05:44
is because everything else worked perfectly.
115
344200
2720
protože všechno ostatní fungovalo perfektně.
05:47
If the Challenger were kind of the space era equivalent
116
347480
2576
Pokud by byl Challenger něco jako vesmírný ekvivalent
pro Microsoft Windows 2000 --
05:50
of Microsoft Windows 2000 --
117
350080
2536
05:52
(Laughter)
118
352640
2096
(Smích)
05:54
the reliability of the O-ring wouldn't have mattered
119
354760
2456
pak by na spolehlivosti O-kroužku vůbec nezáleželo,
05:57
because the machine would have crashed.
120
357240
1858
protože stroj by se stejně rozbil.
(Smích)
05:59
(Laughter)
121
359122
1480
06:01
Here's the broader point.
122
361960
1576
V širší perspektivě,
06:03
In much of the work that we do, we are the O-rings.
123
363560
3816
ve většině prací, které zastáváme, jsme jako O-kroužek.
06:07
Yes, ATMs could do certain cash-handling tasks
124
367400
3536
Ano, bankomaty manipulují s penězi
06:10
faster and better than tellers,
125
370960
3016
rychleji a lépe než pokladníci,
to však nedělá pokladníky zbytečnými.
06:14
but that didn't make tellers superfluous.
126
374000
2056
Zvyšuje to důležitost jejich schopností pro řešení problémů
06:16
It increased the importance of their problem-solving skills
127
376080
3296
06:19
and their relationships with customers.
128
379400
2616
a vztahů se zákazníky.
Stejné zásady platí ve chvíli, kdy stavíme budovu,
06:22
The same principle applies if we're building a building,
129
382040
3296
06:25
if we're diagnosing and caring for a patient,
130
385360
2536
když stanovujeme diagnózu a staráme se o pacienta,
06:27
or if we are teaching a class
131
387920
3136
nebo když vyučujeme
místnost plnou středoškoláků.
06:31
to a roomful of high schoolers.
132
391080
2456
06:33
As our tools improve,
133
393560
2376
Jak se nástroje vyvíjí,
06:35
technology magnifies our leverage
134
395960
2096
technologie zvyšuje páku k našim schopnostem,
zvyšuje důležitost našich znalostí,
06:38
and increases the importance of our expertise
135
398080
3896
našeho úsudku a naší kreativity.
06:42
and our judgment and our creativity.
136
402000
2200
A to mě přivádí k druhému principu:
06:45
And that brings me to the second principle:
137
405000
2240
nikdy nemít dost.
06:48
never get enough.
138
408160
1200
06:50
You may be thinking, OK, O-ring, got it,
139
410280
2416
Možná si říkáte: "OK, chápu O-kroužek,
06:52
that says the jobs that people do will be important.
140
412720
3096
tedy že práce, kterou dělají lidé, bude důležitá.
06:55
They can't be done by machines, but they still need to be done.
141
415840
2976
Nemůžou ji zastat stroje, a přesto ji musí někdo udělat.
06:58
But that doesn't tell me how many jobs there will need to be.
142
418840
2896
To mi však neříká, kolik pracovních míst tu bude muset být."
07:01
If you think about it, isn't it kind of self-evident
143
421760
2456
Když se nad tím zamyslíte, není to přece jasné?
07:04
that once we get sufficiently productive at something,
144
424240
2536
Jak se staneme v určité věci dostatečně produktivní,
07:06
we've basically worked our way out of a job?
145
426800
2096
už tu práci nemusíme dělat.
07:08
In 1900, 40 percent of all US employment
146
428920
2776
V roce 1900, pracovalo v USA 40% všech zaměstnaných
07:11
was on farms.
147
431720
1256
na farmách.
Dnes je to méně než 2%.
07:13
Today, it's less than two percent.
148
433000
2256
07:15
Why are there so few farmers today?
149
435280
2176
Proč je tu tak málo zemědělců?
07:17
It's not because we're eating less.
150
437480
1856
Není to proto, že bychom jedli méně.
07:19
(Laughter)
151
439360
2656
(Smích)
Století růstu produktivity v zemědělství
07:22
A century of productivity growth in farming
152
442040
2736
07:24
means that now, a couple of million farmers
153
444800
2176
znamená, že pár milionů zemědělců
dokáže nasytit národ o 320 milionech obyvatel.
07:27
can feed a nation of 320 million.
154
447000
2736
07:29
That's amazing progress,
155
449760
1656
To je neskutečný posun,
07:31
but it also means there are only so many O-ring jobs left in farming.
156
451440
4136
ale také to vysvětluje, poč je tu málo O-kroužkových prací v zemědělství.
07:35
So clearly, technology can eliminate jobs.
157
455600
3016
Očividně, technologie může redukovat pracovní místa.
07:38
Farming is only one example.
158
458640
1736
Farmaření je pouze jeden příklad.
07:40
There are many others like it.
159
460400
1640
Je tu mnoho podobných.
07:43
But what's true about a single product or service or industry
160
463440
3976
Ale co je pravda o jednom produktu, službě nebo průmyslu
07:47
has never been true about the economy as a whole.
161
467440
2776
není pravda o ekonomice jako celku.
07:50
Many of the industries in which we now work --
162
470240
2496
Mnoho odvětví, ve kterých pracujeme --
07:52
health and medicine,
163
472760
2136
zdraví a medicína,
07:54
finance and insurance,
164
474920
2216
finance a pojišťovnictví,
elektronika a programování --
07:57
electronics and computing --
165
477160
1640
07:59
were tiny or barely existent a century ago.
166
479720
2736
stěží existovalo před 100 lety.
08:02
Many of the products that we spend a lot of our money on --
167
482480
2816
Mnoho věcí, za které utrácíme peníze --
08:05
air conditioners, sport utility vehicles,
168
485320
2136
klimatizace, sportovní vozy,
08:07
computers and mobile devices --
169
487480
1696
počítače a mobilní telefony --
08:09
were unattainably expensive,
170
489200
1656
byly před 100 lety příliš drahé
08:10
or just hadn't been invented a century ago.
171
490880
2440
nebo ještě nebyly vynalezeny.
08:13
As automation frees our time, increases the scope of what is possible,
172
493920
4976
Jak nám automatizace uvolňuje čas, rozšiřuje se rozsah toho, co je možné.
08:18
we invent new products, new ideas, new services
173
498920
3216
Vynalézáme nové produkty, myšlenky a služby,
které ovládají naši pozornost,
08:22
that command our attention,
174
502160
1576
08:23
occupy our time
175
503760
1536
zabírají náš čas
08:25
and spur consumption.
176
505320
1640
a přimějí nás ke spotřebě.
08:27
You may think some of these things are frivolous --
177
507760
3216
Možná si myslíte, že některé z těchto věcí jsou zbytečné --
"extrémní" jóga, dobrodružné cestování,
08:31
extreme yoga, adventure tourism,
178
511000
2776
08:33
Pokémon GO --
179
513800
1256
Pokémon GO --
a já bych s vámi souhlasil.
08:35
and I might agree with you.
180
515080
1320
08:36
But people desire these things, and they're willing to work hard for them.
181
516979
3477
Ale lidé po tom touží a jsou ochotní pro tyto věci tvrdě pracovat.
08:40
The average worker in 2015
182
520480
2176
Pokud by chtěl průměrný zaměstnanec v roce 2015
08:42
wanting to attain the average living standard in 1915
183
522680
4256
žít na úrovni zaměstnance z roku 1915
08:46
could do so by working just 17 weeks a year,
184
526960
3336
stačilo by mu pracovat 17 týdnů v roce,
08:50
one third of the time.
185
530320
1440
jednu třetinu času.
08:52
But most people don't choose to do that.
186
532240
2176
Ale to není to, co si většina lidí vybere.
08:54
They are willing to work hard
187
534440
1695
Jsou ochotní tvrdě pracovat,
aby si mohli užívat technologickou hojnost, která je jim dostupná.
08:56
to harvest the technological bounty that is available to them.
188
536159
3881
09:00
Material abundance has never eliminated perceived scarcity.
189
540480
4096
Materiální hojnost nikdy neodstranila vnímání nedostatku.
09:04
In the words of economist Thorstein Veblen,
190
544600
2576
Podle slov ekonoma Thorsteina Veblena:
09:07
invention is the mother of necessity.
191
547200
2640
"Pokrok je matkou nezbytnosti."
09:11
Now ...
192
551520
1200
Teď ...
09:13
So if you accept these two principles,
193
553400
1856
Pokud přijmete tyto dva principy,
09:15
the O-ring principle and the never-get-enough principle,
194
555280
2896
principy O-kroužku a nikdy-není-dost,
09:18
then you agree with me.
195
558200
1336
potom se mnou souhlasíte.
09:19
There will be jobs.
196
559560
1400
Pracovní místa budou.
09:21
Does that mean there's nothing to worry about?
197
561560
2176
Znamená to, že není čeho se obávat?
09:23
Automation, employment, robots and jobs --
198
563760
2776
Automaty, zaměstnanost, roboti a pracovní místa --
09:26
it'll all take care of itself?
199
566560
1920
vše se o sebe postará?
Ne.
09:29
No.
200
569120
1216
09:30
That is not my argument.
201
570360
2056
To není můj názor.
09:32
Automation creates wealth
202
572440
2536
Automatizace s sebou přináší bohatství
tím, že nám umožňuje udělat více práce za kratší dobu.
09:35
by allowing us to do more work in less time.
203
575000
2576
09:37
There is no economic law
204
577600
1576
Není žádný ekonomický zákon,
09:39
that says that we will use that wealth well,
205
579200
2776
který říká, že toto bohatství využijeme správně,
a toho bychom se měli obávat.
09:42
and that is worth worrying about.
206
582000
1800
09:44
Consider two countries,
207
584800
1816
Zamyslete se nad dvěma státy,
09:46
Norway and Saudi Arabia.
208
586640
2136
Norsko a Saúdská Arábie.
09:48
Both oil-rich nations,
209
588800
1576
Obě země bohaté na ropu,
09:50
it's like they have money spurting out of a hole in the ground.
210
590400
3576
jako by jim peníze tryskaly dírou ze země.
(Smích)
09:54
(Laughter)
211
594000
1536
09:55
But they haven't used that wealth equally well to foster human prosperity,
212
595560
5216
Ale ne každá země využila toto bohatství stejně, aby podpořila blahobyt,
10:00
human prospering.
213
600800
1200
aby podpořila prosperitu.
10:02
Norway is a thriving democracy.
214
602440
2736
Norsko je úspěšná demokracie.
10:05
By and large, its citizens work and play well together.
215
605200
3656
Celkem vzato občané spolu dobře spolupracují.
10:08
It's typically numbered between first and fourth
216
608880
3016
Většinou se v žebříčcích národního štěstí
10:11
in rankings of national happiness.
217
611920
2736
řadí na první až čtvrté místo.
10:14
Saudi Arabia is an absolute monarchy
218
614680
2656
Saúdská Arábie je absolutistická monarchie,
10:17
in which many citizens lack a path for personal advancement.
219
617360
3616
ve které mnoha občanům chybí cesta k osobnímu růstu.
Většinou se řadí na 35. místo v žebříčku štěstí, což je
10:21
It's typically ranked 35th among nations in happiness,
220
621000
3496
10:24
which is low for such a wealthy nation.
221
624520
2096
pro tak bohatý stát, velice nízké hodnocení.
10:26
Just by way of comparison,
222
626640
1336
Jen pro srovnání,
USA jsou obvykle okolo 12. až 13. místa.
10:28
the US is typically ranked around 12th or 13th.
223
628000
2800
10:31
The difference between these two countries
224
631400
2096
Rozdíl mezi těmito dvěma státy
10:33
is not their wealth
225
633520
1256
není v jejich bohatství,
10:34
and it's not their technology.
226
634800
1736
ani v jejich technologiích.
10:36
It's their institutions.
227
636560
1320
Jsou to jejich instituce.
10:38
Norway has invested to build a society
228
638560
3176
Norsko investovalo do vytvoření společnosti
10:41
with opportunity and economic mobility.
229
641760
3336
příležitostí a ekonomické mobility.
Saudská Arábie zvýšila životní standardy,
10:45
Saudi Arabia has raised living standards
230
645120
2176
10:47
while frustrating many other human strivings.
231
647320
3256
zatímco frustrovala mnoho dalších lidí.
10:50
Two countries, both wealthy,
232
650600
2776
Dvě země, obě mají dostatek peněz,
10:53
not equally well off.
233
653400
1720
a přesto nejsou stejně bohaté.
10:55
And this brings me to the challenge that we face today,
234
655880
4336
A to mě přivádí k výzvě, které v současnosti čelíme,
11:00
the challenge that automation poses for us.
235
660240
2136
výzvě, kterou nám přinesla automatizace.
11:02
The challenge is not that we're running out of work.
236
662400
2456
Problém není, že bychom přicházeli o pracovní místa.
11:04
The US has added 14 million jobs
237
664880
1936
Od dob Velké recese přibylo v USA
11:06
since the depths of the Great Recession.
238
666840
2136
14 milionů pracovních míst.
Problém je v tom, že mnoho zaměstnání
11:09
The challenge is that many of those jobs
239
669000
2536
11:11
are not good jobs,
240
671560
1296
není dobrým zaměstnáním.
11:12
and many citizens cannot qualify for the good jobs
241
672880
3096
A většina obyvatel nemá kvalifikaci pro dobrá zaměstnání,
která vznikají.
11:16
that are being created.
242
676000
1200
11:17
Employment growth in the United States and in much of the developed world
243
677840
3496
Růst zaměstnanosti v USA a ve většině vyspělého světa
11:21
looks something like a barbell
244
681360
1456
vypadá trochu jako činka
11:22
with increasing poundage on either end of the bar.
245
682840
3376
s přibývající vahou na každém konci.
11:26
On the one hand,
246
686240
1216
Na jedné straně
11:27
you have high-education, high-wage jobs
247
687480
2816
máte vysokoškolské vzdělání, vysoce placená zaměstnání
11:30
like doctors and nurses, programmers and engineers,
248
690320
3576
jako jsou doktoři, sestry, programátoři a technici,
11:33
marketing and sales managers.
249
693920
1736
marketingoví a sales manažeři.
11:35
Employment is robust in these jobs, employment growth.
250
695680
3016
Zaměstnanost v těchto oborech je silná a roste.
11:38
Similarly, employment growth is robust in many low-skill,
251
698720
4016
Stejně zaměstnanost stoupá u mnoha prací s malou potřebou znalostí,
11:42
low-education jobs like food service,
252
702760
3056
jako je stravování,
11:45
cleaning, security,
253
705840
2256
úklid, bezpečnost nebo
domácí zdravotnická pomoc.
11:48
home health aids.
254
708120
1240
Zároveň zaměstnanost klesá
11:50
Simultaneously, employment is shrinking
255
710080
3096
11:53
in many middle-education, middle-wage, middle-class jobs,
256
713200
4056
v mnoha oborech se středním vzděláním a střední mzdou,
11:57
like blue-collar production and operative positions
257
717280
3816
jako dělníci a manuální pracovníci
a úředníci a prodejci.
12:01
and white-collar clerical and sales positions.
258
721120
2976
Důvody pro zmenšující se střed
12:04
The reasons behind this contracting middle
259
724120
2256
12:06
are not mysterious.
260
726400
1216
nejsou záhadou.
12:07
Many of those middle-skill jobs
261
727640
1976
Hodně těchto prací se středním vzděláním
12:09
use well-understood rules and procedures
262
729640
2496
využívají dobře pochopitelná pravidla a principy,
které mohou být více a více programovány do software
12:12
that can increasingly be codified in software
263
732160
3096
12:15
and executed by computers.
264
735280
2360
a vykonávány počítači.
12:18
The challenge that this phenomenon creates,
265
738200
3376
Výzva, kterou ten fenomén vytváří,
12:21
what economists call employment polarization,
266
741600
2536
kterou ekonomové nazývají polarizace zaměstnanosti,
je vyřazování příček v ekonomickém žebříčku,
12:24
is that it knocks out rungs in the economic ladder,
267
744160
2616
12:26
shrinks the size of the middle class
268
746800
1816
snižování velikosti střední třídy
12:28
and threatens to make us a more stratified society.
269
748640
3136
a vytvoření tak více vrstvené společnosti.
12:31
On the one hand, a set of highly paid, highly educated professionals
270
751800
4056
Na jedné straně skupina vysoce placených a vzdělaných profesionálů,
12:35
doing interesting work,
271
755880
1416
která dělá zajímavou práci,
12:37
on the other, a large number of citizens in low-paid jobs
272
757320
3416
a na druhé straně velké množství občanů na špatně placených pozicích,
12:40
whose primary responsibility is to see to the comfort and health of the affluent.
273
760760
5656
jejichž hlavní povinností je dohlížet na pohodlí a zdraví bohatých.
12:46
That is not my vision of progress,
274
766440
2336
Takto si pokrok nepředstavuji
12:48
and I doubt that it is yours.
275
768800
1880
a obávám se, že vy také ne.
12:51
But here is some encouraging news.
276
771440
2016
Ale mám i dobré zprávy.
12:53
We have faced equally momentous economic transformations in the past,
277
773480
4856
Takovýmto ekonomickým změnám už jsme v minulosti čelili
12:58
and we have come through them successfully.
278
778360
2696
a prošli jsme jimi úspěšně.
Na konci 18. a začátku 19. století,
13:01
In the late 1800s and early 1900s,
279
781080
4936
když automatizace likvidovala velkou část zemědělských zaměstnání --
13:06
when automation was eliminating vast numbers of agricultural jobs --
280
786040
4536
13:10
remember that tractor? --
281
790600
2336
pamatujete si ten traktor? --
13:12
the farm states faced a threat of mass unemployment,
282
792960
2696
zemědělské státy čelily hrozbě vysoké nezaměstnanosti,
13:15
a generation of youth no longer needed on the farm
283
795680
3816
generace mladých, kteří nebyli potřeba na farmách,
13:19
but not prepared for industry.
284
799520
1760
ale nebyli připraveni pro průmysl.
Aby se postavili této výzvě,
13:22
Rising to this challenge,
285
802080
1576
13:23
they took the radical step
286
803680
1496
podnikli radikální krok,
13:25
of requiring that their entire youth population
287
805200
2816
který vyžadoval po celé generaci mladých,
aby zůstali ve škole a pokračovali ve svém vzdělání
13:28
remain in school and continue their education
288
808040
2856
13:30
to the ripe old age of 16.
289
810920
2120
až do svých 16 let.
13:33
This was called the high school movement,
290
813600
1976
Říkalo se tomu středoškolské hnutí
13:35
and it was a radically expensive thing to do.
291
815600
2816
a byla to velice nákladná věc.
13:38
Not only did they have to invest in the schools,
292
818440
2256
Nejen, že museli investovat do škol,
13:40
but those kids couldn't work at their jobs.
293
820720
2696
ale nemohli ani pracovat ve svých zaměstnáních.
13:43
It also turned out to be one of the best investments
294
823440
3296
Ukázalo se, že to byla jedna z nejlepších investic,
13:46
the US made in the 20th century.
295
826760
2216
které ve 20. století USA provedlo.
Poskytlo nám to nejschopnější, nejflexibilnější
13:49
It gave us the most skilled, the most flexible
296
829000
2336
13:51
and the most productive workforce in the world.
297
831360
2696
a nejproduktivnější pracovní sílu na celém světě.
Abychom se podívali, jak to fungovalo, představte si, že pracovníky z roku 1899
13:54
To see how well this worked, imagine taking the labor force of 1899
298
834080
4536
13:58
and bringing them into the present.
299
838640
2216
přeneseme do přítomnosti.
14:00
Despite their strong backs and good characters,
300
840880
2936
Navzdory jejich síle a dobré povaze
14:03
many of them would lack the basic literacy and numeracy skills
301
843840
3776
hodně z nich by nemělo základní gramotnost a znalosti počtů,
14:07
to do all but the most mundane jobs.
302
847640
2936
aby mohli dělat ty nejobyčejnější práce.
14:10
Many of them would be unemployable.
303
850600
2240
Většina z nich by nemohla být zaměstnána.
14:13
What this example highlights is the primacy of our institutions,
304
853840
3736
Tento příklad zdůrazňuje důležitost našich institucí,
14:17
most especially our schools,
305
857600
1776
hlavně škol,
14:19
in allowing us to reap the harvest
306
859400
2536
v tom, abychom mohli sklidit plody
14:21
of our technological prosperity.
307
861960
2296
naší technologické prosperity.
14:24
It's foolish to say there's nothing to worry about.
308
864280
2416
Bylo by pošetilé říci, že se nemáme čeho obávat.
14:26
Clearly we can get this wrong.
309
866720
2200
Samozřejmě to můžeme vzít za špatný konec.
14:29
If the US had not invested in its schools and in its skills
310
869640
3496
Pokud by USA před 100 lety, během středoškolského hnutí,
neinvestovalo do škol a dovedností,
14:33
a century ago with the high school movement,
311
873160
2256
14:35
we would be a less prosperous,
312
875440
1656
nebyli bychom tak prosperující,
mobilní a možná ani tak šťastná společnost.
14:37
a less mobile and probably a lot less happy society.
313
877120
3616
14:40
But it's equally foolish to say that our fates are sealed.
314
880760
2736
Ale stejně pošetilé je říci, že naše osudy jsou zpečetěny.
14:43
That's not decided by the machines.
315
883520
1696
O tom nerozhodují stroje.
14:45
It's not even decided by the market.
316
885240
1736
Ani o tom nerozhoduje trh.
Rozhodujeme o tom my a naše instituce.
14:47
It's decided by us and by our institutions.
317
887000
2640
14:50
Now, I started this talk with a paradox.
318
890360
2576
Tuto přednášku jsem začal paradoxem.
14:52
Our machines increasingly do our work for us.
319
892960
2656
Stroje nahrazují naší práci.
14:55
Why doesn't that make our labor superfluous,
320
895640
2256
Proč není lidská práce už dávno nadbytečná,
14:57
our skills redundant?
321
897920
1216
naše znalosti zastaralé?
Není jasné, že cesta do ekonomického a společenského pekla
14:59
Isn't it obvious that the road to our economic and social hell
322
899160
3416
15:02
is paved with our own great inventions?
323
902600
2200
je dlážděna našimi vlastními vynálezy?
Historie opakovaně nabídla řešení tohoto paradoxu.
15:06
History has repeatedly offered an answer to that paradox.
324
906040
4176
15:10
The first part of the answer is that technology magnifies our leverage,
325
910240
3616
První část řešení je, že technologie zvyšuje význam našich schopností,
15:13
increases the importance, the added value
326
913880
2616
zvyšuje důležitost, přidanou hodnotu
15:16
of our expertise, our judgment and our creativity.
327
916520
3536
naší odbornosti, úsudku a kreativity.
To je O-kroužek.
15:20
That's the O-ring.
328
920080
1200
15:21
The second part of the answer is our endless inventiveness
329
921880
2736
Druhá část řešení je naše nekonečná vynalézavost
15:24
and bottomless desires
330
924640
1456
a naše nevyčerpatelná touha,
která znamená, že nikdy nebudeme mít dost.
15:26
means that we never get enough, never get enough.
331
926120
2336
15:28
There's always new work to do.
332
928480
2160
Je tu vždy něco nového, co dělat.
15:31
Adjusting to the rapid pace of technological change
333
931960
3336
Přizpůsobení se rychlému tempu technologických změn
15:35
creates real challenges,
334
935320
1456
vytváří opravdové výzvy,
15:36
seen most clearly in our polarized labor market
335
936800
2976
nejvíce viditelné na polarizovaném trhu práce,
15:39
and the threat that it poses to economic mobility.
336
939800
2520
a hrozbu, kterou to představuje pro ekonomickou mobilitu.
15:43
Rising to this challenge is not automatic.
337
943320
2440
Postavení se této výzvě není automatické.
15:46
It's not costless.
338
946400
1496
Není to bez nákladů.
15:47
It's not easy.
339
947920
1416
Není to jednoduché.
15:49
But it is feasible.
340
949360
1200
Ale dá se to provést.
Ještě jedna potěšující zpráva.
15:51
And here is some encouraging news.
341
951120
1816
15:52
Because of our amazing productivity,
342
952960
2136
Díky naší vynikající produktivitě
jsme bohatí.
15:55
we're rich.
343
955120
1256
15:56
Of course we can afford to invest in ourselves and in our children
344
956400
3136
Samozřejmě si můžeme dovolit investovat do sebe a svých dětí tak,
15:59
as America did a hundred years ago with the high school movement.
345
959560
3336
jak to udělala Amerika před 100 lety během středoškolského hnutí.
16:02
Arguably, we can't afford not to.
346
962920
2280
Vlastně si spíš nemůžeme dovolit to neudělat.
Teď si možná myslíte,
16:06
Now, you may be thinking,
347
966120
1776
16:07
Professor Autor has told us a heartwarming tale
348
967920
2856
profesor Autor nám tu řekl srdceryvný příběh
16:10
about the distant past,
349
970800
1776
o vzdálené minulosti,
16:12
the recent past,
350
972600
1376
již nedávné minulosti,
možná současnosti, ale asi nic o budoucnosti.
16:14
maybe the present, but probably not the future.
351
974000
3296
16:17
Because everybody knows that this time is different.
352
977320
3936
Protože každý ví, že dnes je to jinak.
16:21
Right? Is this time different?
353
981280
2816
Opravdu? Myslíte si, že je to jiné?
Samozřejmě, že je to jiné.
16:24
Of course this time is different.
354
984120
1896
Pokaždé je to jiné.
16:26
Every time is different.
355
986040
1696
16:27
On numerous occasions in the last 200 years,
356
987760
3616
V četných situacích v posledních 200 letech
16:31
scholars and activists have raised the alarm
357
991400
2776
vědci a aktivisté upozorňovali,
16:34
that we are running out of work and making ourselves obsolete:
358
994200
3536
že nám dochází práce a že se stáváme zastaralými.
16:37
for example, the Luddites in the early 1800s;
359
997760
4616
Například, Luddité na začátku 19. století,
16:42
US Secretary of Labor James Davis
360
1002400
2936
americký ministr práce James Davis
16:45
in the mid-1920s;
361
1005360
2416
v půlce 20. let 20. století,
16:47
Nobel Prize-winning economist Wassily Leontief in 1982;
362
1007800
5176
ekonom a držitel Nobelovy ceny Wassily Leontief v roce 1982
a samozřejmě mnoho vědců,
16:53
and of course, many scholars,
363
1013000
3256
16:56
pundits, technologists
364
1016280
2136
odborníků, technologů
16:58
and media figures today.
365
1018440
1840
a mediálních celebrit v současnosti.
17:01
These predictions strike me as arrogant.
366
1021600
3320
Tyto předpovědi mi přijdou dost arogantní.
17:05
These self-proclaimed oracles are in effect saying,
367
1025800
2696
Tito samozvaní věštci vlastně říkají:
17:08
"If I can't think of what people will do for work in the future,
368
1028520
3416
"Pokud já nemůžu vymyslet, co budou lidé v budoucnosti dělat,
17:11
then you, me and our kids
369
1031960
2896
pak ty, já a ani naše děti
17:14
aren't going to think of it either."
370
1034880
1715
nad tím taky nebudou přemýšlet."
17:17
I don't have the guts
371
1037760
1935
Nejsem dost odvážný na to,
17:19
to take that bet against human ingenuity.
372
1039720
3176
abych si vsadil proti lidské vynalézavosti.
17:22
Look, I can't tell you what people are going to do for work
373
1042920
2976
Nemůžu vám říct, jakou práci budou lidé zastávat
17:25
a hundred years from now.
374
1045920
1896
za sto let.
17:27
But the future doesn't hinge on my imagination.
375
1047839
2601
Ale budoucnost nezávisí na mojí představivosti.
17:31
If I were a farmer in Iowa in the year 1900,
376
1051280
3776
Pokud bych byl farmář z Iowy v letech 1900,
teleportoval se za mnou ekonom z 21. století
17:35
and an economist from the 21st century teleported down to my field
377
1055079
3537
17:38
and said, "Hey, guess what, farmer Autor,
378
1058640
2520
a řekl: "Hádej co, farmáři Autore,
v průběhu dalších sto let
17:42
in the next hundred years,
379
1062000
1536
17:43
agricultural employment is going to fall from 40 percent of all jobs
380
1063560
3776
spadne zaměstnanost v zemědělském průmyslu o 40 %
17:47
to two percent
381
1067360
1216
na dvě procenta
17:48
purely due to rising productivity.
382
1068600
2000
jen kvůli zvyšující se produktivitě.
17:51
What do you think the other 38 percent of workers are going to do?"
383
1071400
3160
Co si myslíš, že bude zbylých 38 % pracovníků dělat za práci?"
17:55
I would not have said, "Oh, we got this.
384
1075400
2816
Neřekl bych: "To vím naprosto přesně.
17:58
We'll do app development, radiological medicine,
385
1078240
2856
Vyvíjení aplikací, radiační léčba,
lekce jógy, Bitmoji."
18:01
yoga instruction, Bitmoji."
386
1081120
2976
(Smích)
18:04
(Laughter)
387
1084120
1536
18:05
I wouldn't have had a clue.
388
1085680
1286
Neměl bych ani tušení.
18:07
But I hope I would have had the wisdom to say,
389
1087840
2496
Ale doufám, že bych byl tak moudrý a řekl:
18:10
"Wow, a 95 percent reduction in farm employment
390
1090360
4016
"Páni snížení zaměstnanosti v zemědělství o 95 % a přesto
18:14
with no shortage of food.
391
1094400
2136
produkujeme dostatek jídla.
18:16
That's an amazing amount of progress.
392
1096560
2416
To je nádherný posun.
Doufám, že lidstvo dokáže pozoruhodné věci
18:19
I hope that humanity finds something remarkable to do
393
1099000
3376
18:22
with all of that prosperity."
394
1102400
1880
se vší tou prosperitou."
Věřím, že jsme to z velké části dokázali.
18:25
And by and large, I would say that it has.
395
1105120
3080
18:29
Thank you very much.
396
1109960
1256
Děkuji za vaši pozornost.
18:31
(Applause)
397
1111240
5055
(Potlesk)
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7