How AI can save our humanity | Kai-Fu Lee

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TED


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Traductor: Nicolás Canio Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:12
I'm going to talk about how AI and mankind can coexist,
0
12640
4536
Hoy voy a hablar sobre cómo la humanidad y la IA pueden coexistir,
00:17
but first, we have to rethink about our human values.
1
17200
3816
pero antes tenemos que meditar sobre nuestros valores como humanos.
00:21
So let me first make a confession about my errors in my values.
2
21040
4320
Primero quisiera hacer una confesión de mis errores en mis valores.
00:25
It was 11 o'clock, December 16, 1991.
3
25920
4256
Eran las 11 en punto, del 16 de diciembre de 1991.
00:30
I was about to become a father for the first time.
4
30200
2680
Estaba a punto de convertirme en padre por primera vez.
00:33
My wife, Shen-Ling, lay in the hospital bed
5
33480
2856
Shen-Ling, mi esposa, yacía en una cama del hospital,
00:36
going through a very difficult 12-hour labor.
6
36360
3080
y ya llevaba 12 horas difíciles de parto.
00:40
I sat by her bedside
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40280
2296
Me encontraba sentado a su lado
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but looked anxiously at my watch,
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42600
2376
pero miraba con ansiedad el reloj,
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and I knew something that she didn't.
9
45000
1800
sabiendo algo que ella ignoraba.
00:47
I knew that if in one hour,
10
47440
1800
Y era que si en una hora,
00:50
our child didn't come,
11
50360
1936
nuestro hijo no nacía,
00:52
I was going to leave her there
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52320
1936
la iba a dejar sola en la cama
00:54
and go back to work
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54280
1656
para volver al trabajo
00:55
and make a presentation about AI
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2576
y hacerle una presentación sobre IA
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to my boss, Apple's CEO.
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58560
2200
a mi jefe, el CEO de Apple.
01:03
Fortunately, my daughter was born at 11:30 --
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3896
Por fortuna, mi hija nació a las 11:30...
01:07
(Laughter)
17
67080
1936
(Risas)
01:09
(Applause)
18
69040
1936
(Aplausos)
01:11
sparing me from doing the unthinkable,
19
71000
4336
salvándome de hacer lo impensado.
01:15
and to this day, I am so sorry
20
75360
2496
Y hasta este día, siento mucho
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for letting my work ethic take precedence over love for my family.
21
77880
4656
que mi ética de trabajo se antepusiera al amor a mi familia.
01:22
(Applause)
22
82560
5736
(Aplausos)
01:28
My AI talk, however, went off brilliantly.
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88320
2616
Por otro lado, mi presentación sobre IA salió brillante.
01:30
(Laughter)
24
90960
2736
(Risas)
01:33
Apple loved my work and decided to announce it
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93720
3136
A Apple le encantó mi presentación y decidieron hacerla pública
01:36
at TED1992,
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96880
2696
en TED 1992,
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26 years ago on this very stage.
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99600
3016
hace 26 años en este mismo escenario.
01:42
I thought I had made one of the biggest, most important discoveries in AI,
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5056
Creí que había hecho uno de los más grandes descubrimientos en IA
01:47
and so did the "Wall Street Journal" on the following day.
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107720
2920
y lo mismo pensó el "Wall Street Journal" al día siguiente.
01:51
But as far as discoveries went,
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111440
2536
Pero en lo que respecta a descubrimientos,
01:54
it turned out,
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114000
1336
resultó que,
01:55
I didn't discover India, or America.
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115360
2776
no descubrí América o India.
01:58
Perhaps I discovered a little island off of Portugal.
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118160
3080
Quizás descubrí algo así como una pequeña isla cerca de Portugal.
02:02
But the AI era of discovery continued,
34
122720
3256
Pero la era del descubrimiento para la IA continuó,
02:06
and more scientists poured their souls into it.
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126000
3216
y más científicos pusieron alma y corazón en ello.
02:09
About 10 years ago, the grand AI discovery
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129240
2616
Hace unos 10 años, el mayor descubrimiento sobre las IAs
02:11
was made by three North American scientists,
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131880
3176
lo lograron tres científicos norteamericanos,
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and it's known as deep learning.
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135080
1600
y se conoce como aprendizaje profundo.
02:17
Deep learning is a technology that can take a huge amount of data
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137400
3696
El aprendizaje profundo es una tecnología que permite usar grandes bases de datos,
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within one single domain
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141120
1736
dentro de un solo sitio dominio,
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and learn to predict or decide at superhuman accuracy.
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142880
4936
y que aprende a decidir o predecir con precisión sobrehumana.
02:27
For example, if we show the deep learning network
42
147840
2776
Por ejemplo, si se le muestra a la red de aprendizaje profundo
02:30
a massive number of food photos,
43
150640
2816
una cantidad masiva de fotos de comidas,
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it can recognize food
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153480
1576
puede reconocer
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such as hot dog or no hot dog.
45
155080
3296
cuándo es un "hot dog" y cuándo no lo es.
02:38
(Applause)
46
158400
3136
(Aplausos)
02:41
Or if we show it many pictures and videos and sensor data
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161560
5016
O si le mostramos un sinfín de fotos, vídeos y datos de sensores
02:46
from driving on the highway,
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166600
2536
sobre cómo conducir en la autopista,
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it can actually drive a car as well as a human being
49
169160
3280
el programa logrará conducir un vehículo en la autopista como un humano.
02:53
on the highway.
50
173360
1656
¿Qué pasaría si le mostráramos a la red de aprendizaje profundo
02:55
And what if we showed this deep learning network
51
175040
2816
02:57
all the speeches made by President Trump?
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177880
2400
todos los discursos del presidente Trump?
03:01
Then this artificially intelligent President Trump,
53
181680
3000
Entonces, esta IA del presidente Trump,
03:05
actually the network --
54
185600
2216
digo la red...
03:07
(Laughter)
55
187840
1656
(Risas)
03:09
can --
56
189520
1216
Podría...
03:10
(Applause)
57
190760
4056
(Aplausos)
03:14
You like double oxymorons, huh?
58
194840
2336
Les gustan las contradicciones, ¿verdad?
03:17
(Laughter)
59
197200
3856
(Risas)
03:21
(Applause)
60
201080
6096
(Aplausos)
03:27
So this network, if given the request to make a speech about AI,
61
207200
5256
Si a esta red, le dan la orden de hacer un discurso sobre las IAs,
03:32
he, or it, might say --
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212480
2640
él, o eso, podría decir algo como...
03:36
(Recording) Donald Trump: It's a great thing
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216280
2096
(Grabación) Donald Trump: Es grandioso
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to build a better world with artificial intelligence.
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218400
2936
poder construir un mundo mejor usando inteligencia artificial.
03:41
Kai-Fu Lee: And maybe in another language?
65
221360
2016
Kai-Fu Lee: ¿Y qué tal en otro idioma?
03:43
DT: (Speaking Chinese)
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223400
1816
DT: (Hablando en chino)
03:45
(Laughter)
67
225240
1496
(Risas)
03:46
KFL: You didn't know he knew Chinese, did you?
68
226760
2160
KFL: No sabían que Trump hablaba chino ¿verdad?
03:50
So deep learning has become the core in the era of AI discovery,
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230120
5016
El aprendizaje profundo se ha convertido en el eje central en la era de la IAs,
03:55
and that's led by the US.
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235160
1816
que va liderada por EE. UU.
03:57
But we're now in the era of implementation,
71
237000
3256
Pero ahora estamos en la era de la implementación,
04:00
where what really matters is execution, product quality, speed and data.
72
240280
5536
donde lo que prima es la calidad del producto, su ejecución, velocidad y datos.
04:05
And that's where China comes in.
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245840
2096
Y es aquí donde China entra en juego.
04:07
Chinese entrepreneurs,
74
247960
1576
Los empresarios chinos que financio como inversor de riesgo,
04:09
who I fund as a venture capitalist,
75
249560
1896
04:11
are incredible workers,
76
251480
1736
son trabajadores increíbles,
04:13
amazing work ethic.
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253240
1936
con una ética de trabajo impecable.
04:15
My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China.
78
255200
5296
Mi ejemplo de la sala de partos no es comparable
con lo duro que se trabaja en China.
04:20
As an example, one startup tried to claim work-life balance:
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260520
3696
Por ejemplo, una compañía promovía equilibrio entre trabajo y vida personal:
04:24
"Come work for us because we are 996."
80
264240
3696
"Ven a trabajar con nosotros que somos 996".
04:27
And what does that mean?
81
267960
1256
¿Y esto qué significa?
04:29
It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week.
82
269240
4400
Significa que el trabajo es de las 9 a.m. hasta las 9 p.m., seis días a la semana.
04:34
That's contrasted with other startups that do 997.
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274960
3280
Esto contrastaba con otras empresas que eran 997.
04:39
And the Chinese product quality has consistently gone up
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279320
3096
Y la calidad de los productos chinos ha mejorado consistentemente
04:42
in the past decade,
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282440
1696
en la ultima década,
04:44
and that's because of a fiercely competitive environment.
86
284160
4120
y eso es debido al ambiente intensamente competitivo.
04:48
In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion,
87
288760
5896
En Silicon Valley los empresarios compiten de forma caballeresca,
04:54
sort of like in old wars in which each side took turns
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294680
3896
algo así como las guerras antiguas cuando se tomaba turnos
04:58
to fire at each other.
89
298600
1256
para dispararse entre ellos.
04:59
(Laughter)
90
299880
1056
(Risas)
05:00
But in the Chinese environment,
91
300960
2016
Pero en el ambiente chino,
05:03
it's truly a gladiatorial fight to the death.
92
303000
2880
es realmente un lucha de gladiadores hasta la muerte.
05:06
In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly,
93
306920
6096
En un ambiente tan brutal, los empresarios aprenden a crecer rápidamente,
05:13
they learn to make their products better at lightning speed,
94
313040
3936
a mejorar sus productos a la velocidad del rayo
05:17
and they learn to hone their business models
95
317000
2336
y a refinar sus modelos de negocios
05:19
until they're impregnable.
96
319360
1400
hasta ser inexpugnables.
05:21
As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo
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321400
3856
Como resultado, productos chinos como WeChat y Weibo,
05:25
are arguably better
98
325280
1416
son sin duda mejores que sus equivalentes occidentales de Facebook y Twitter.
05:26
than the equivalent American products from Facebook and Twitter.
99
326720
3480
05:31
And the Chinese market embraces this change
100
331920
3096
Y el mercado chino adopta este cambio
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and accelerated change and paradigm shifts.
101
335040
3016
y acelera los cambios de paradigmas.
05:38
As an example, if any of you go to China,
102
338080
2096
Por ejemplo, si alguno de Uds. visita China,
05:40
you will see it's almost cashless and credit card-less,
103
340200
4016
se dará cuenta que casi no se usa
el dinero en efectivo o las tarjetas de crédito,
05:44
because that thing that we all talk about, mobile payment,
104
344240
2736
porque los pagos vía móvil de los que todos hablan
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has become the reality in China.
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347000
2416
son una realidad en China.
05:49
In the last year,
106
349440
1296
En el último año,
05:50
18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet,
107
350760
5936
USD 18.8 billones se han realizado en transacciones móviles,
05:56
and that's because of very robust technologies
108
356720
2936
todo gracias a las robustas tecnologías
05:59
built behind it.
109
359680
1256
sobre las que se construyen.
06:00
It's even bigger than the China GDP.
110
360960
2440
Esta cifra es aun mayor que el PIB de China.
06:04
And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP?
111
364120
3616
¿cómo pueden ser estas tecnologías aun mayores que el PIB?
06:07
Because it includes all transactions:
112
367760
1976
Porque incluyen todas las transacciones:
06:09
wholesale, channels, retail, online, offline,
113
369760
3776
Ventas al mayor, al menor, en línea, en vías especializadas,
06:13
going into a shopping mall or going into a farmers market like this.
114
373560
5056
en el centro comercial o en el mercado también.
06:18
The technology is used by 700 million people
115
378640
3376
La tecnología la usan más de 700 millones de personas
que hacen pagos entre ellas, no solo comerciantes,
06:22
to pay each other, not just merchants,
116
382040
2056
06:24
so it's peer to peer,
117
384120
1416
es de igual a igual,
06:25
and it's almost transaction-fee-free.
118
385560
2680
y casi sin cobros por transacción.
06:29
And it's instantaneous,
119
389720
2376
Es instantáneo,
06:32
and it's used everywhere.
120
392120
1440
y se puede usar donde sea.
06:34
And finally, the China market is enormous.
121
394320
3376
Como punto final, el mercado en China es enorme.
06:37
This market is large,
122
397720
1976
El mercado es gigante,
06:39
which helps give entrepreneurs more users, more revenue,
123
399720
4496
lo que ayuda a los empresarios a tener más usuarios, más ingresos,
06:44
more investment, but most importantly,
124
404240
2336
más inversiones y lo más importante,
06:46
it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data
125
406600
4536
le da a las empresas la oportunidad de recolectar grandes masas de datos
06:51
which becomes rocket fuel for the AI engine.
126
411160
2960
lo cual se convierten en combustible para los motores de IAs.
06:54
So as a result, the Chinese AI companies
127
414960
2936
Como resultado, las empresas de IA chinas
06:57
have leaped ahead
128
417920
1736
han dado un paso adelante.
06:59
so that today, the most valuable companies
129
419680
3096
Por eso hoy en día, las empresas más importantes
07:02
in computer vision, speech recognition,
130
422800
2616
en el campo de la visión artificial, reconocimiento del habla,
07:05
speech synthesis, machine translation and drones
131
425440
3416
sintetizadores de voz, traducción automática y drones
07:08
are all Chinese companies.
132
428880
1920
son todas de origen chino.
07:11
So with the US leading the era of discovery
133
431400
3216
Con EE. UU. al frente de la era del descubrimiento
07:14
and China leading the era of implementation,
134
434640
3136
y China al frente de la era de la implementación,
07:17
we are now in an amazing age
135
437800
2256
ahora vivimos en una era increíble.
07:20
where the dual engine of the two superpowers
136
440080
3256
Donde la fuerza de dos grandes superpotencias
07:23
are working together
137
443360
1680
trabajan conjuntamente
07:25
to drive the fastest revolution in technology
138
445960
3656
para llevar a cabo la revolución tecnológica más veloz
07:29
that we have ever seen as humans.
139
449640
2360
que jamás haya visto la humanidad.
07:32
And this will bring tremendous wealth,
140
452640
2496
Esto traerá grandes riquezas.
07:35
unprecedented wealth:
141
455160
1776
Riquezas sin precedentes:
07:36
16 trillion dollars, according to PwC,
142
456960
3896
USD 16 billones, según PwC
07:40
in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030.
143
460880
5376
en términos de PIB añadido al PIB del mundo para el año 2030.
07:46
It will also bring immense challenges
144
466280
2616
Pero también traerá inmensos desafíos
07:48
in terms of potential job replacements.
145
468920
3576
en cómo se reemplazan diversas áreas del trabajo.
07:52
Whereas in the Industrial Age
146
472520
2160
Mientras que en la era industrial
07:55
it created more jobs
147
475880
1536
se crearon más puestos de trabajo
07:57
because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line,
148
477440
5776
debido a que toda la producción fue separada en la línea de ensamble
08:03
so more jobs were created.
149
483240
1976
y se crearon nuevos puestos de trabajo.
08:05
But AI completely replaces the individual jobs
150
485240
4936
Pero las IAs reemplazan los trabajos individuales
08:10
in the assembly line with robots.
151
490200
2256
en la línea de ensamble por robots.
08:12
And it's not just in factories,
152
492480
1936
Y esto no está limitado a las fábricas,
08:14
but truckers, drivers
153
494440
2056
los choferes de autobuses y autos,
08:16
and even jobs like telesales, customer service
154
496520
4096
áreas como las televentas, atención al cliente,
08:20
and hematologists as well as radiologists
155
500640
2976
hematólogos y hasta radiólogos,
08:23
over the next 15 years
156
503640
2096
dentro de 15 años
08:25
are going to be gradually replaced
157
505760
2536
serán reemplazados de forma gradual
08:28
by artificial intelligence.
158
508320
1440
por inteligencias artificiales.
08:30
And only the creative jobs --
159
510360
2056
Y solo los trabajos de creatividad...
08:32
(Laughter)
160
512440
1976
(Risas)
08:34
I have to make myself safe, right?
161
514440
2200
Tengo que proteger mi puesto, ¿no?
08:38
Really, the creative jobs are the ones that are protected,
162
518960
2976
La verdad es que los trabajos creativos estarán seguros
08:41
because AI can optimize but not create.
163
521960
3040
porque si bien las IAs pueden optimizar, no pueden llegar a crear.
08:45
But what's more serious than the loss of jobs
164
525960
3575
Pero existe algo más serio que la pérdida de puestos de trabajo
08:49
is the loss of meaning,
165
529559
1777
y es la pérdida de significado,
08:51
because the work ethic in the Industrial Age
166
531360
3136
debido a que la ética de trabajo en la era industrial
08:54
has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist,
167
534520
5616
nos ha llevado a creer que el trabajo es nuestra razón para existir,
09:00
that work defined the meaning of our lives.
168
540160
2936
que el trabajo define el significado de nuestras vidas.
09:03
And I was a prime and willing victim to that type of workaholic thinking.
169
543120
6296
Y debo de admitir que yo era un ejemplo vivo de esa mentalidad de trabajo.
09:09
I worked incredibly hard.
170
549440
1616
Trabajaba muchísimo.
09:11
That's why I almost left my wife in the delivery room,
171
551080
3576
Y es por eso que casi dejo a mi mujer abandonada en la sala de partos,
09:14
that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs.
172
554680
4176
es por eso que trabajaba en 996 junto a varios de mis colegas,
09:18
And that obsession that I had with work
173
558880
4416
y esa obsesión que tenía con el trabajo
09:23
ended abruptly a few years ago
174
563320
3056
terminó de forma súbita hace unos años
09:26
when I was diagnosed with fourth stage lymphoma.
175
566400
3920
cuando fui diagnosticado con un linfoma muy avanzado.
09:31
The PET scan here shows over 20 malignant tumors
176
571480
4136
Los escáneres de TEP mostraban más de 20 tumores malignos
09:35
jumping out like fireballs,
177
575640
2176
rebotando como si fuesen bolas de fuego,
09:37
melting away my ambition.
178
577840
2576
acabando con toda mi ambición.
09:40
But more importantly,
179
580440
1456
Pero lo más importante es que
09:41
it helped me reexamine my life.
180
581920
2736
me ayudó a reevaluar mi vida.
09:44
Knowing that I may only have a few months to live
181
584680
3096
Saber que tal vez solo tendría unos cuantos meses de vida
09:47
caused me to see how foolish it was
182
587800
2936
me hizo darme cuenta lo tonto que fui
09:50
for me to base my entire self-worth
183
590760
3576
al basar toda mi autoestima
09:54
on how hard I worked and the accomplishments from hard work.
184
594360
4040
en lo duro que trabajaba y en los logros del trabajo.
09:59
My priorities were completely out of order.
185
599320
2976
Mis prioridades estaban totalmente desordenadas.
10:02
I neglected my family.
186
602320
1600
Había abandonado a mi familia.
10:05
My father had passed away,
187
605000
1416
Mi padre había fallecido
10:06
and I never had a chance to tell him I loved him.
188
606440
2800
y nunca me di la oportunidad de decirle lo mucho que le quería.
10:10
My mother had dementia and no longer recognized me,
189
610120
3736
Mi madre sufría de demencia y ya no era capaz de reconocerme,
10:13
and my children had grown up.
190
613880
1920
y mis hijos crecieron sin mí.
10:16
During my chemotherapy,
191
616400
1656
Durante mi quimioterapia,
10:18
I read a book by Bronnie Ware
192
618080
2456
leí un libro de Bronnie Ware
10:20
who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed.
193
620560
5496
acerca de los últimos deseos y arrepentimientos de la gente moribunda.
10:26
She found that facing death,
194
626080
2256
Ella descubrió que, al enfrentarse a la muerte,
10:28
nobody regretted that they didn't work hard enough in this life.
195
628360
3600
nadie lamentó no haber trabajado más durante su vida.
10:32
They only regretted that they didn't spend enough time with their loved ones
196
632880
5176
Solo lamentaban no haber pasado más tiempo con sus seres queridos
10:38
and that they didn't spread their love.
197
638080
2760
y que no repartieron su amor.
10:42
So I am fortunately today in remission.
198
642400
4536
Por fortuna, actualmente estoy en remisión.
10:46
(Applause)
199
646960
6856
(Aplausos)
10:53
So I can be back at TED again
200
653840
1976
Así que puedo estar de vuelta en TED
10:55
to share with you that I have changed my ways.
201
655840
3376
y compartir con Uds. que he cambiado.
10:59
I now only work 965 --
202
659240
2760
Ahora solo trabajo 965 --
11:03
occasionally 996, but usually 965.
203
663200
3976
ocasionalmente 996, pero por lo general, 965.
11:07
I moved closer to my mother,
204
667200
1896
Me mudé más cerca de mi madre,
11:09
my wife usually travels with me,
205
669120
2456
mi esposa suele viajar conmigo,
11:11
and when my kids have vacation, if they don't come home, I go to them.
206
671600
3816
y cuando mis hijos están de vacaciones voy a visitarlos, si ellos no me visitan.
11:15
So it's a new form of life
207
675440
2456
Es una nueva forma de vivir.
11:17
that helped me recognize
208
677920
1816
Una que me ayudó a reconocer
11:19
how important it is that love is for me,
209
679760
3176
lo importante que es el amor para mí,
11:22
and facing death helped me change my life,
210
682960
3416
y el estar al borde de la muerte me ayudó a cambiar mi vida,
11:26
but it also helped me see a new way
211
686400
2456
pero tambien me ayudó a ver una nueva forma
11:28
of how AI should impact mankind
212
688880
3776
en la que la IA debería impactar a la humanidad,
11:32
and work and coexist with mankind,
213
692680
2480
al trabajo y coexistir con nosotros.
11:36
that really, AI is taking away a lot of routine jobs,
214
696680
4496
La realidad es que la IA está tomando muchos trabajos rutinarios,
11:41
but routine jobs are not what we're about.
215
701200
3656
pero los trabajos rutinarios no son nuestra razón de ser.
11:44
Why we exist is love.
216
704880
2256
Nuestra razón de ser es el amor.
Cuando tenemos en brazos a nuestro recién nacido,
11:47
When we hold our newborn baby,
217
707160
2096
11:49
love at first sight,
218
709280
1496
amamos a primera vista,
11:50
or when we help someone in need,
219
710800
1776
o cuando ayudamos a alguien que necesita ayuda.
11:52
humans are uniquely able to give and receive love,
220
712600
4256
El humano es el único que es capaz de dar y recibir amor,
11:56
and that's what differentiates us from AI.
221
716880
2800
y eso es lo que nos hace diferentes a la IA.
12:00
Despite what science fiction may portray,
222
720800
2696
Y a pesar de lo que diga la ciencia ficción,
12:03
I can responsibly tell you that AI has no love.
223
723520
3736
les puedo asegurar que la IA no siente amor.
12:07
When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie,
224
727280
3536
Cuando AlphaGo venció al campeón mundial Ke Jie,
12:10
while Ke Jie was crying and loving the game of go,
225
730840
3096
Ke Jie lloraba y amaba el juego Go,
12:13
AlphaGo felt no happiness from winning
226
733960
3176
mientras que AlphaGo no sintió nada al haber ganado
12:17
and certainly no desire to hug a loved one.
227
737160
4480
y, ciertamente, tampoco sentía deseos de abrazar a algún ser querido.
12:23
So how do we differentiate ourselves
228
743600
2656
¿Cómo nos diferenciamos
12:26
as humans in the age of AI?
229
746280
2536
como humanos en la era de la IA?
12:28
We talked about the axis of creativity,
230
748840
3096
Ya hablamos del eje de la creatividad,
12:31
and certainly that is one possibility,
231
751960
2856
y definitivamente es una posibilidad,
12:34
and now we introduce a new axis
232
754840
2296
y ahora introducimos un nuevo eje,
12:37
that we can call compassion, love, or empathy.
233
757160
3616
uno que podamos llamar amor, compasión o empatía.
12:40
Those are things that AI cannot do.
234
760800
2576
Estas son cosas que las IAs no pueden hacer.
12:43
So as AI takes away the routine jobs,
235
763400
2816
Mientras que las IAs se hacen cargo de los trabajos rutinarios,
12:46
I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion.
236
766240
4960
me gusta pensar que deberíamos crear trabajos de compasión.
12:51
You might ask how many of those there are,
237
771800
2336
Seguro preguntarán cuántos trabajos de esos existen,
12:54
but I would ask you:
238
774160
1616
pero yo les pregunto:
12:55
Do you not think that we are going to need a lot of social workers
239
775800
3816
¿No creen que necesitaremos muchos trabajadores sociales
12:59
to help us make this transition?
240
779640
1600
para hacer esta transición?
13:01
Do you not think we need a lot of compassionate caregivers
241
781960
3256
¿No creen que harán falta más enfermeros empáticos
13:05
to give more medical care to more people?
242
785240
2696
para dar asistencia médica a toda la gente?
13:07
Do you not think we're going to need 10 times more teachers
243
787960
3256
¿No creen que necesitaremos 10 veces más profesores
13:11
to help our children find their way
244
791240
2776
para guiar a nuestros niños a que encuentren su vocación,
13:14
to survive and thrive in this brave new world?
245
794040
3256
y tengan éxito en este mundo del mañana?
13:17
And with all the newfound wealth,
246
797320
2440
Y con toda las nuevas riquezas,
13:19
should we not also make labors of love into careers
247
799800
4536
¿no deberíamos convertir nuestras labores de amor en carreras reconocidas
13:24
and let elderly accompaniment
248
804360
2696
y hacer que el cuidado a los mayores
13:27
or homeschooling become careers also?
249
807080
3496
y la educación escolar en casa también sean carreras valoradas?
13:30
(Applause)
250
810600
5280
(Aplausos)
13:36
This graph is surely not perfect,
251
816800
2256
Esta gráfica puede que no sea perfecta,
pero deja en claro los cuatro puntos sobre los que podemos trabajar con las IAs.
13:39
but it points at four ways that we can work with AI.
252
819080
3536
13:42
AI will come and take away the routine jobs
253
822640
3576
Las IAs asumirán los trabajos rutinarios
13:46
and in due time, we will be thankful.
254
826240
2040
y con el tiempo estaremos agradecidos que sea así.
13:49
AI will become great tools for the creatives
255
829000
3096
Las IAs se convertirán en grandes herramientas para los creativos.
13:52
so that scientists, artists, musicians and writers
256
832120
3656
Así científicos, artistas, músicos y escritores
13:55
can be even more creative.
257
835800
1600
podrán ser aún más creativos.
13:58
AI will work with humans as analytical tools
258
838120
5376
Las IAs trabajarán con la humanidad como herramientas de análisis
14:03
that humans can wrap their warmth around
259
843520
2696
para que el humano pueda envolver con su calor
14:06
for the high-compassion jobs.
260
846240
1896
los trabajos de alta empatía.
14:08
And we can always differentiate ourselves
261
848160
2656
Y siempre podemos ser diferentes
14:10
with the uniquely capable jobs
262
850840
1816
con empleos de corte único
14:12
that are both compassionate and creative,
263
852680
3616
que sean creativos y empáticos a la vez,
14:16
using and leveraging our irreplaceable brains and hearts.
264
856320
5176
usando y aprovechándonos de nuestros irreemplazables cerebros y corazones.
14:21
So there you have it:
265
861520
1296
Así que ahí lo tienen:
14:22
a blueprint of coexistence for humans and AI.
266
862840
3640
un mapa para la coexistencia del humano y las IAs.
14:27
AI is serendipity.
267
867400
1816
La IA es una serendipia.
14:29
It is here to liberate us from routine jobs,
268
869240
2976
Está aquí para liberarnos de nuestros trabajos rutinarios
14:32
and it is here to remind us what it is that makes us human.
269
872240
3680
y esta aquí para recordarnos que es lo que nos hace humanos.
14:36
So let us choose to embrace AI and to love one another.
270
876440
3976
Escojamos aprovechar la IA y amarnos mutuamente.
14:40
Thank you.
271
880440
1216
Muchas gracias.
14:41
(Applause)
272
881680
6160
(Aplausos)
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