The jobs we'll lose to machines -- and the ones we won't | Anthony Goldbloom

Übersetzung: Susanne Ruckstuhl Lektorat: Irena Georgieva

So this is my niece.

So, das ist meine Nichte.

Her name is Yahli.

Ihr Name ist Yahli.

She is nine months old.

Sie ist neun Monate alt.

Her mum is a doctor, and her dad is a lawyer.

Ihre Mutter ist Ärztin, ihr Vater Anwalt.

By the time Yahli goes to college,

Wenn Yahli zur Universität geht,

the jobs her parents do are going to look dramatically different.

werden sich die Berufe ihrer Eltern komplett verändert haben.

In 2013, researchers at Oxford University did a study on the future of work.

2013 untersuchten Forscher der Universität Oxford die Zukunft der Arbeit.

They concluded that almost one in every two jobs have a high risk

Sie stellten fest, dass beinahe einer von zwei Arbeitsplätzen das Risiko birgt,

of being automated by machines.

durch Maschinen ersetzt zu werden.

Machine learning is the technology

Maschinelles Lernen ist die Technologie,

that's responsible for most of this disruption.

die verantwortlich für diesen Bruch ist.

It's the most powerful branch of artificial intelligence.

Es ist die wichtigste Sparte der künstlichen Intelligenz.

It allows machines to learn from data

Es erlaubt Computern von Daten zu lernen

and mimic some of the things that humans can do.

und Dinge nachzuahmen, die auch Menschen können.

My company, Kaggle, operates on the cutting edge of machine learning.

Mein Unternehmen Kaggle ist ein Vorreiter des Maschinellen Lernens.

We bring together hundreds of thousands of experts

Wir bringen Hunderte von Experten zusammen,

to solve important problems for industry and academia.

um wichtige Probleme aus Industrie und Universitäten zu lösen.

This gives us a unique perspective on what machines can do,

Das gibt uns eine einmalige Perspektive, was Maschinen können,

what they can't do

was sie nicht können

and what jobs they might automate or threaten.

und welche Arbeitsplätze sie automatisieren oder bedrohen könnten.

Machine learning started making its way into industry in the early '90s.

Maschinelles Lernen fand in den frühen 90er Jahren den Weg in die Industrie.

It started with relatively simple tasks.

Es begann mit einfachen Arbeiten.

It started with things like assessing credit risk from loan applications,

Es begann mit der Risikobeurteilung von Kreditanträgen

sorting the mail by reading handwritten characters from zip codes.

oder dem Aussortieren von Briefpost mit handgeschriebenen Postleitzahlen.

Over the past few years, we have made dramatic breakthroughs.

Über die letzten Jahre haben wir dramatische Durchbrüche erzielt.

Machine learning is now capable of far, far more complex tasks.

Maschinelles Lernen kann jetzt viel komplexere Arbeiten übernehmen.

In 2012, Kaggle challenged its community

2012 hat Kaggle seine Community herausgefordert,

to build an algorithm that could grade high-school essays.

Algorithmen zu entwerfen, die Oberstufen-Aufsätze bewerten.

The winning algorithms were able to match the grades

Die besten Algorithmen waren fähig, die Noten abzugleichen,

given by human teachers.

die von Lehrern gegeben wurden.

Last year, we issued an even more difficult challenge.

Letztes Jahr stellten wir eine noch schwierigere Aufgabe:

Can you take images of the eye and diagnose an eye disease

Kann man Fotos vom Auge machen und eine Krankheit diagnostizieren,

called diabetic retinopathy?

namens Diabetische Retinopathie?

Again, the winning algorithms were able to match the diagnoses

Erneut schafften es die besten Algorithmen, Diagnosen abzugleichen,

given by human ophthalmologists.

die durch einen Augenarzt gestellt wurden.

Now, given the right data, machines are going to outperform humans

Mit den richtigen Daten werden Computer Menschen

at tasks like this.

bei Arbeiten wie dieser übertreffen.

A teacher might read 10,000 essays over a 40-year career.

Ein Lehrer wird in seiner 40-jährigen Karriere 10 000 Aufsätze gelesen haben.

An ophthalmologist might see 50,000 eyes.

Ein Augenarzt wird 50 000 Augen gesehen haben.

A machine can read millions of essays or see millions of eyes

Ein Computer kann Millionen Aufsätze lesen oder Millionen Augen prüfen --

within minutes.

innerhalb von Minuten.

We have no chance of competing against machines

Wir haben keine Chance, gegen Computer anzukämpfen,

on frequent, high-volume tasks.

wenn es um häufige Aufgaben mit hohem Datenvolumen geht.

But there are things we can do that machines can't do.

Es gibt jedoch Dinge, die wir können, die Computer wiederum nicht können.

Where machines have made very little progress

Nur geringe Fortschritte haben Computer bisher

beim Bewältigen neuartiger Situationen erzielt.

is in tackling novel situations.

They can't handle things they haven't seen many times before.

Unbekannte Dinge können sie nicht bewältigen.

The fundamental limitations of machine learning

Die grundlegende Beschränkung von maschinellem Lernen ist,

is that it needs to learn from large volumes of past data.

dass es von großen Datenvolumen aus der Vergangenheit lernen muss.

Now, humans don't.

Menschen wiederum müssen das nicht.

We have the ability to connect seemingly disparate threads

Wir haben die Fähigkeit, unterschiedliche Fäden zu verknüpfen,

to solve problems we've never seen before.

um unbekannte Probleme zu lösen.

Percy Spencer was a physicist working on radar during World War II,

Der Physiker Percy Spencer arbeitete während des 2. Weltkrieges am Radar,

when he noticed the magnetron was melting his chocolate bar.

als er merkte, dass Magnetron seinen Schokoladenriegel schmelzen ließ.

He was able to connect his understanding of electromagnetic radiation

Er war fähig, seine Kenntnisse der elektromagnetischen Strahlung

with his knowledge of cooking

mit seinen Kochkenntnissen zu verknüpfen

in order to invent -- any guesses? -- the microwave oven.

um später -- raten Sie mal? -- die Mikrowelle zu erfinden.

Now, this is a particularly remarkable example of creativity.

Das also ist ein bemerkenswertes Beispiel für Kreativität.

But this sort of cross-pollination happens for each of us in small ways

Diese Art gegenseitiger Befruchtung erfolgt für uns in kleinen Schritten,

thousands of times per day.

tausende Male während eines Tages.

Machines cannot compete with us

PCs können nicht mit uns mithalten,

wenn es um Bewältigung neuartiger Situationen geht.

when it comes to tackling novel situations,

and this puts a fundamental limit on the human tasks

Das begrenzt menschliche Aufgaben,

that machines will automate.

die Maschinen automatisieren können.

So what does this mean for the future of work?

Was bedeutet das für die Zukunft des Arbeitens?

The future state of any single job lies in the answer to a single question:

Die Zukunft jeder einzelnen Arbeit liegt in der Antwort einer einzigen Frage:

To what extent is that job reducible to frequent, high-volume tasks,

Inwieweit ist diese Arbeit reduzierbar für eine große Menge Aufgaben

and to what extent does it involve tackling novel situations?

und inwieweit involviert sie die Bewältigung neuartiger Situationen ?

On frequent, high-volume tasks, machines are getting smarter and smarter.

Für die Verarbeitung hochvolumiger Aufgaben werden Computer immer schlauer.

Heute bewerten sie Aufsätze, diagnostizieren gewisse Krankheiten.

Today they grade essays. They diagnose certain diseases.

Over coming years, they're going to conduct our audits,

Über die Jahre werden sie unsere Prüfungen selbst ausführen

and they're going to read boilerplate from legal contracts.

und Textbausteine in rechtsgültigen Verträgen zu lesen wissen.

Accountants and lawyers are still needed.

Noch werden Buchhalter und Anwälte gebraucht.

They're going to be needed for complex tax structuring,

Sie werden für aufwendige Steuerstrukturierungen

for pathbreaking litigation.

oder für Rechtsstreits benötigt.

But machines will shrink their ranks

Rechner verringern aber ihre Bedeutung

and make these jobs harder to come by.

und es wird schwieriger, diese Jobs zu bekommen.

Now, as mentioned,

machines are not making progress on novel situations.

Wie erwähnt,

erzeugen PCs keine Fortschritte, was neuartige Situationen angeht.

The copy behind a marketing campaign needs to grab consumers' attention.

Eine Marketingaktion muss die Aufmerksamkeit des Verbrauchers erregen.

It has to stand out from the crowd.

Sie muss aus der Menge herausragen.

Business strategy means finding gaps in the market,

Geschäftsstrategien heißt, Lücken im Markt zu finden,

things that nobody else is doing.

für Dinge, die sonst niemand tut.

It will be humans that are creating the copy behind our marketing campaigns,

Marketingkampagne werden immer von Menschen erschaffen werden,

and it will be humans that are developing our business strategy.

und es werden immer Menschen sein, die Geschäftsstrategien entwickeln.

So Yahli, whatever you decide to do,

Yahli, für was auch immer du dich entscheidest,

let every day bring you a new challenge.

stell dich jeden Tag einer neuen Herausforderung.

If it does, then you will stay ahead of the machines.

Wenn es so ist, wirst du den Maschinen immer voraus sein.

Thank you.

Danke.

(Applause)

(Applaus)