Elon Musk: A future worth getting excited about | Tesla Texas Gigafactory interview | TED

9,964,451 views ・ 2022-04-18

TED


Silakan klik dua kali pada teks bahasa Inggris di bawah ini untuk memutar video.

00:00
Chris Anderson: Elon Musk, great to see you.
0
288
2085
Translator: Diah Novianti Dewi Reviewer: Nathaniel Luis Reyhan Soesilo
CA: Elon Musk, senang melihatmu.
Apa kabar?
00:02
How are you?
1
2373
1210
EM: Baik. Apa kabar?
00:03
Elon Musk: Good. How are you?
2
3583
1418
CA: Kita berada di GigaFactory Texas sehari sebelum dibuka.
00:05
CA: We're here at the Texas Gigafactory the day before this thing opens.
3
5001
4212
00:09
It's been pretty crazy out there.
4
9255
1752
Sungguh luar biasa di luar sana.
00:11
Thank you so much for making time on a busy day.
5
11049
3294
Terima kasih telah meluangkan waktu di tengah kesibukan Anda.
00:14
I would love you to help us, kind of, cast our minds,
6
14343
3713
Saya ingin Anda membantu kami untuk membayangkan,
00:18
I don't know, 10, 20, 30 years into the future.
7
18097
3462
mungkin 10, 20, 30 tahun ke depan.
00:22
And help us try to picture what it would take
8
22852
3462
Membantu kita mencoba membayangkan apa yang diperlukan
00:26
to build a future that's worth getting excited about.
9
26314
3086
untuk membangun masa depan yang membuat kita bersemangat.
00:29
The last time you spoke at TED,
10
29442
1710
Terakhir kali bicara di TED,
00:31
you said that that was really just a big driver.
11
31152
2794
Anda bilang bahwa itu adalah suatu pendorong yang besar.
00:33
You know, you can talk about lots of other reasons to do the work you're doing,
12
33988
3754
Anda bisa membahas alasan lain di balik karya Anda,
00:37
but fundamentally, you want to think about the future
13
37742
4087
tetapi pada dasarnya, Anda ingin membayangkan masa depan
00:41
and not think that it sucks.
14
41871
1376
yang tidak kita anggap payah.
00:43
EM: Yeah, absolutely.
15
43873
1168
EM: Ya, pastinya.
00:45
I think in general, you know,
16
45083
1501
Umumnya, menurut saya,
00:46
there's a lot of discussion of like, this problem or that problem.
17
46626
4337
ada banyak diskusi, seperti masalah ini atau itu.
00:51
And a lot of people are sad about the future
18
51005
3378
Serta banyak orang merasa sedih melihat masa depan
00:54
and they're ...
19
54425
1543
dan mereka ...
00:58
Pessimistic.
20
58262
1168
Pesimis.
00:59
And I think ...
21
59472
2586
Saya rasa ...
01:02
this is ...
22
62100
1376
ini ...
01:05
This is not great.
23
65061
1168
Ini tidak bagus.
01:06
I mean, we really want to wake up in the morning
24
66270
2628
Kita sangat ingin bangun di pagi hari
01:08
and look forward to the future.
25
68940
1960
dan menyambut masa depan.
01:10
We want to be excited about what's going to happen.
26
70942
3545
Kita ingin bersemangat tentang apa yang akan terjadi.
01:15
And life cannot simply be about sort of,
27
75446
4880
Dan hidup tidak bisa hanya tentang
menyelesaikan masalah satu demi satu.
01:20
solving one miserable problem after another.
28
80368
2210
01:22
CA: So if you look forward 30 years, you know, the year 2050
29
82578
3712
CA: Jadi jika Anda melihat 30 tahun ke depan - tahun 2050
01:26
has been labeled by scientists
30
86332
3253
telah dicap oleh para ilmuwan
01:29
as this, kind of, almost like this doomsday deadline on climate.
31
89627
4254
sebagai sebuah tenggat waktu akhir untuk perubahan iklim.
01:33
There's a consensus of scientists, a large consensus of scientists,
32
93923
3420
Ada sebuah kesepakatan besar di antara para ilmuwan
01:37
who believe that if we haven't completely eliminated greenhouse gases
33
97385
5297
yang percaya bahwa jika kita belum beralih dari gas rumah kaca
01:42
or offset them completely by 2050,
34
102723
3546
atau menghapuskan dampaknya sebelum 2050,
01:46
effectively we're inviting climate catastrophe.
35
106310
2962
kita sama saja mengundang bencana perubahan iklim.
01:49
Do you believe there is a pathway to avoid that catastrophe?
36
109272
4212
Apakah Anda percaya bahwa ada langkah untuk mencegahnya?
01:53
And what would it look like?
37
113526
1585
Dan akan terlihat seperti apa?
01:56
EM: Yeah, so I am not one of the doomsday people,
38
116904
3879
EM: Ya, saya bukan salah satu dari mereka,
02:00
which may surprise you.
39
120783
1627
mungkin Anda terkejut mendengarnya.
02:02
I actually think we're on a good path.
40
122952
2502
Saya kira kita berada di arah yang baik.
02:07
But at the same time,
41
127123
1251
Namun, di saat yang sama,
02:08
I want to caution against complacency.
42
128416
3587
saya ingin mengingatkan untuk tak berpuas diri.
02:12
So, so long as we are not complacent,
43
132003
2669
Jadi, selama kita tidak berpuas diri,
02:14
as long as we have a high sense of urgency
44
134714
2711
selama kita punya rasa urgensi yang tinggi
02:17
about moving towards a sustainable energy economy,
45
137425
4045
untuk bergerak menuju ekonomi energi terbarukan,
02:21
then I think things will be fine.
46
141512
1710
saya rasa kita akan baik-baik saja.
02:25
So I can't emphasize that enough,
47
145433
1960
Jadi ini sangat penting,
02:27
as long as we push hard and are not complacent,
48
147435
5255
selama kita bekerja keras dan tidak berpuas diri,
02:34
the future is going to be great.
49
154066
1585
masa depan akan menjadi cerah.
02:35
Don't worry about it.
50
155651
1126
Jangan khawatirkan itu.
02:36
I mean, worry about it,
51
156777
1168
Maksud saya, khawatirkan,
02:37
but if you worry about it, ironically, it will be a self-unfulfilling prophecy.
52
157987
4338
tapi jika Anda mengkhawatirkannya, ironisnya, ramalan itu tak akan terjadi.
02:42
So, like, there are three elements to a sustainable energy future.
53
162867
4087
Jadi, ada tiga elemen untuk masa depan energi terbarukan.
02:47
One is of sustainable energy generation, which is primarily wind and solar.
54
167371
4463
Pertama, produksi energi berkelanjutan, terutama angin dan tenaga surya.
02:51
There's also hydro, geothermal,
55
171876
3920
Ada juga tenaga air, panas bumi,
02:55
I'm actually pro-nuclear.
56
175838
2169
sejujurnya saya mendukung nuklir.
02:58
I think nuclear is fine.
57
178049
2127
Saya rasa nuklir tidak bermasalah.
03:04
But it's going to be primarily solar and wind,
58
184263
2962
Namun utamanya yaitu tenaga surya dan angin
03:07
as the primary generators of energy.
59
187266
4338
sebagai pembangkit energi utama,
03:11
The second part is you need batteries to store the solar and wind energy
60
191604
3837
Bagian kedua yaitu baterai untuk menyimpan energi surya dan angin
03:15
because the sun doesn't shine all the time,
61
195483
2252
karena matahari tak bersinar setiap saat,
03:17
the wind doesn't blow all the time.
62
197777
1710
angin tidak bertiup setiap saat.
03:19
So it's a lot of stationary battery packs.
63
199487
2711
Jadi ada banyak pak baterai stasioner.
03:23
And then you need electric transport.
64
203032
2044
Lalu Anda butuh kendaraan elektrik.
03:25
So electric cars, electric planes, boats.
65
205117
2753
Mobil, pesawat, dan kapal elektrik.
03:27
And then ultimately,
66
207870
1460
Dan pada akhirnya,
03:30
it’s not really possible to make electric rockets,
67
210373
2377
agak tidak mungkin membuat roket elektrik,
03:32
but you can make the propellant used in rockets
68
212792
3170
tapi bahan bakar yang digunakan pada roket
dapat menggunakan energi terbarukan.
03:36
using sustainable energy.
69
216003
1710
03:37
So ultimately, we can have a fully sustainable energy economy.
70
217755
4421
Akhirnya, ekonomi energi berkelanjutan dapat seutuhnya dicapai.
03:42
And it's those three things:
71
222593
2961
Dan ini adalah tiga hal itu:
03:45
solar/wind, stationary battery pack, electric vehicles.
72
225596
2878
surya/angin, pak baterai stasioner, kendaraan elektrik.
03:48
So then what are the limiting factors on progress?
73
228516
3462
Lalu faktor apa yang menghambat kemajuannya?
03:51
The limiting factor really will be battery cell production.
74
231978
3211
Faktor yang membatasi yaitu produksi sel baterai.
03:55
So that's going to really be the fundamental rate driver.
75
235606
4046
Jadi itulah yang akan menjadi pembatas kemajuannya.
03:59
And then whatever the slowest element
76
239694
1793
Kemudian elemen yang terlambat
04:01
of the whole lithium-ion battery cells supply chain,
77
241487
4087
dari rantai pasokan sel baterai lithium-ion,
04:05
from mining and the many steps of refining
78
245616
2753
dari penambangan, banyaknya proses pemurnian
04:08
to ultimately creating a battery cell
79
248411
2711
hingga akhirnya menjadi sebuah sel baterai
04:11
and putting it into a pack,
80
251163
1418
dan memasukkannya ke pak,
04:12
that will be the limiting factor on progress towards sustainability.
81
252623
3379
itulah yang akan membatasi kemajuan menuju keberlanjutan.
04:16
CA: All right, so we need to talk more about batteries,
82
256043
2586
CA: OK, jadi kita perlu bicara lebih mengenai baterai,
04:18
because the key thing that I want to understand,
83
258671
2252
karena hal kunci yang ingin saya mengerti,
04:20
like, there seems to be a scaling issue here
84
260923
2086
sepertinya ada isu penskalaan di sini
04:23
that is kind of amazing and alarming.
85
263050
2836
yang luar biasa dan menggelisahkan.
04:25
You have said that you have calculated
86
265886
2920
Anda bilang jumlah produksi baterai dunia yang diperlukan
04:28
that the amount of battery production that the world needs for sustainability
87
268806
5672
untuk keberlanjutan
04:34
is 300 terawatt hours of batteries.
88
274478
3838
adalah 300 jam terawatt baterai.
04:39
That's the end goal?
89
279317
1167
Apakah itu tujuannya?
04:40
EM: Very rough numbers,
90
280484
1335
EM: Angka kasarannya,
04:41
and I certainly would invite others to check our calculations
91
281861
3211
dan orang lain boleh mengecek perhitungan kami
04:45
because they may arrive at different conclusions.
92
285114
2586
karena mereka mungkin bisa menyimpulkan berbeda.
04:47
But in order to transition, not just current electricity production,
93
287742
6089
Namun, untuk mengalihkan, tidak hanya produksi listrik saat ini,
04:53
but also heating and transport,
94
293873
4004
tapi juga pemanasan dan transportasi,
04:57
which roughly triples the amount of electricity that you need,
95
297918
3796
yang menjadikan total kebutuhan listriknya tiga kali lipat lebih besar,
05:01
it amounts to approximately 300 terawatt hours of installed capacity.
96
301756
5046
totalnya kira-kira yaitu 300 jam terawatt kapasitas yang terpasang.
05:06
CA: So we need to give people a sense of how big a task that is.
97
306802
4463
CA: Jadi kita perlu menyadarkan betapa besarnya tugas ini ke orang-orang.
05:11
I mean, here we are at the Gigafactory.
98
311307
2210
Maksud saya, di sini di Gigafactory.
05:13
You know, this is one of the biggest buildings in the world.
99
313517
5089
Ini adalah salah satu bangunan terbesar di dunia.
05:19
What I've read, and tell me if this is still right,
100
319565
3086
Menurut bacaan saya, beri tahu apakah ini benar,
05:22
is that the goal here is to eventually produce 100 gigawatt hours
101
322693
5881
tujuan pabrik ini nantinya adalah memproduksi baterai
05:28
of batteries here a year eventually.
102
328616
2461
100 jam gigawatt setiap tahunnya.
05:31
EM: We will probably do more than that,
103
331452
1877
EM: Mungkin akan lebih dari itu,
05:33
but yes, hopefully we get there within a couple of years.
104
333329
4129
tapi kita mengharapkannya dalam beberapa tahun mendatang.
05:37
CA: Right.
105
337500
1293
CA: Benar.
05:38
But I mean, that is one --
106
338793
2502
Tapi maksud saya, itu 1 --
05:41
EM: 0.1 terrawat hours.
107
341337
1835
EM: 0,1 jam terrawatt
05:43
CA: But that's still 1/100 of what's needed.
108
343172
3462
CA: Tapi itu masih 1/100 dari yang dibutuhkan.
05:46
How much of the rest of that 100 is Tesla planning to take on
109
346675
5840
Berapa banyak dari sisanya yang Tesla akan suplai,
05:52
let's say, between now and 2030, 2040,
110
352556
5422
katakanlah, antara saat ini dan 2030, 2040,
05:58
when we really need to see the scale up happen?
111
358020
3128
di saat kita sangat membutuhkan peningkatan skala itu?
06:01
EM: I mean, these are just guesses.
112
361774
1752
EM: Ini hanya perkiraan.
06:03
So please, people shouldn't hold me to these things.
113
363567
2795
Jadi sebaiknya orang-orang tidak menagih perkataan saya.
06:06
It's not like this is like some --
114
366404
2168
Ini bukan hal seperti --
06:08
What tends to happen is I'll make some like,
115
368614
3378
Yang cenderung akan terjadi adalah saya akan membuat
06:12
you know, best guess
116
372034
1251
tebakan terbaik,
06:13
and then people, in five years,
117
373327
2044
dan lalu dalam lima tahun
06:15
there’ll be some jerk that writes an article:
118
375413
2127
ada orang menyebalkan menulis sebuah artikel:
06:17
"Elon said this would happen, and it didn't happen.
119
377540
2878
“Elon bilang bahwa ini akan terjadi, tapi ternyata tidak.
06:20
He's a liar and a fool."
120
380459
1710
Dia pembohong dan bodoh.”
06:22
It's very annoying when that happens.
121
382211
2211
Menjengkelkan saat itu terjadi.
06:25
So these are just guesses, this is a conversation.
122
385172
2628
Jadi ini hanyalah tebakan, ini hanya percakapan.
06:27
CA: Right.
123
387842
1126
CA: Benar.
06:29
EM: I think Tesla probably ends up doing 10 percent of that.
124
389552
4462
EM: Saya rasa Tesla pada akhirnya akan melakukan 10 persennya.
06:35
Roughly.
125
395099
1168
Kasarannya.
06:36
CA: Let's say 2050
126
396308
1293
CA: Katakanlah tahun 2050,
06:37
we have this amazing, you know, 100 percent sustainable electric grid
127
397643
5881
kita punya 100 persen jaringan listrik terbarukan
06:43
made up of, you know, some mixture of the sustainable energy sources
128
403566
3211
yang dihasilkan oleh bermacam-macam sumber energi terbarukan
06:46
you talked about.
129
406777
1335
yang Anda katakan.
06:49
That same grid probably is offering the world
130
409447
2836
Jaringan listrik ini mungkin menawarkan dunia
06:52
really low-cost energy, isn't it,
131
412324
1877
energi yang sangat murah, ’kan,
06:54
compared with now.
132
414243
2085
dibandingkan dengan sekarang?
06:56
And I'm curious about like,
133
416745
3129
Dan saya penasaran -
06:59
are people entitled to get a little bit excited
134
419915
4213
Apakah orang-orang layak untuk merasa bersemangat
07:04
about the possibilities of that world?
135
424170
2627
tentang kemungkinan akan dunia tersebut?
07:06
EM: People should be optimistic about the future.
136
426839
2294
EM: Orang-orang seharusnya optimis akan masa depan.
07:12
Humanity will solve sustainable energy.
137
432970
2753
Manusia akan menyelesaikan masalah energi terbarukan.
07:15
It will happen if we, you know, continue to push hard,
138
435764
4547
Ini akan terjadi jika kita melanjutkan usaha keras kita,
07:20
the future is bright and good from an energy standpoint.
139
440311
4504
masa depan itu cerah dan baik jika dilihat dari sudut pandang energi.
07:25
And then it will be possible to also use that energy to do carbon sequestration.
140
445983
5380
Energi tersebut juga bisa digunakan untuk penyerapan karbon.
07:31
It takes a lot of energy to pull carbon out of the atmosphere
141
451363
2878
Dibutuhkan banyak energi untuk menarik karbon dari atmosfer
07:34
because in putting it in the atmosphere it releases energy.
142
454283
2920
karena melepasnya ke atmosfer telah membutuhkan energi.
07:37
So now, you know, obviously in order to pull it out,
143
457244
2461
Jadi, jelas sekali untuk menarik ini kembali
07:39
you need to use a lot of energy.
144
459705
1585
dibutuhkan banyak energi.
07:41
But if you've got a lot of sustainable energy from wind and solar,
145
461332
3712
Namun, dengan banyak energi terbarukan dari angin dan surya,
07:45
you can actually sequester carbon.
146
465044
1668
karbon bisa diserap.
07:46
So you can reverse the CO2 parts per million of the atmosphere and oceans.
147
466712
5464
Jadi sebagian dari karbon di atmosfer dan lautan bisa diserap.
07:52
And also you can really have as much fresh water as you want.
148
472593
3712
Dan juga Anda dapat memiliki air tawar seberapa banyak pun.
Bumi sebagian besar air.
07:57
Earth is mostly water.
149
477264
1168
07:58
We should call Earth “Water.”
150
478432
1418
Kita bisa sebut Bumi itu “Air.”
07:59
It's 70 percent water by surface area.
151
479850
1835
70 persen luas permukaannya adalah air.
08:01
Now most of that’s seawater,
152
481685
1418
Saat ini kebanyakan air laut,
08:03
but it's like we just happen to be on the bit that's land.
153
483103
3462
tapi kebetulan saja kita berada di atas tanah.
08:06
CA: And with energy, you can turn seawater into --
154
486565
3212
CA: Dengan energi, kita bisa mengubah air laut menjadi --
08:09
EM: Yes.
155
489777
1168
EM: Ya,
08:10
CA: Irrigating water or whatever water you need.
156
490986
2336
CA: Air irigasi atau air apa pun yang dibutuhkan.
08:13
EM: At very low cost.
157
493864
1210
EM: Dengan biaya murah.
08:15
Things will be good.
158
495115
1168
Semua jadi lebih baik.
08:16
CA: Things will be good.
159
496325
1168
CA: Jadi lebih baik.
08:17
And also, there's other benefits to this non-fossil fuel world
160
497535
2919
Manfaat lain dari dunia tanpa bahan bakar fosil yaitu
08:20
where the air is cleaner --
161
500496
1460
udara menjadi lebih bersih --
08:21
EM: Yes, exactly.
162
501997
1210
EM: Ya, betul sekali.
08:23
Because, like, when you burn fossil fuels,
163
503707
2795
Karena ketika bahan bakar fosil dibakar,
08:26
there's all these side reactions
164
506544
3294
ada berbagai macam reaksi sampingan
08:29
and toxic gases of various kinds.
165
509880
2711
dan berbagai jenis gas beracun lainnya.
08:33
And sort of little particulates that are bad for your lungs.
166
513509
4880
Dan beberapa partikel kecil yang tidak baik untuk paru-paru Anda.
08:38
Like, there's all sorts of bad things that are happening
167
518430
2628
Ada banyak hal buruk yang sedang terjadi saat ini
08:41
that will go away.
168
521100
1168
yang akan hilang.
08:42
And the sky will be cleaner and quieter.
169
522268
3211
Langit akan menjadi lebih bersih serta lebih tenang.
08:45
The future's going to be good.
170
525479
1502
Masa depan akan lebih baik.
08:46
CA: I want us to switch now to think a bit about artificial intelligence.
171
526981
3461
CA: Mari kita beralih melihat kecerdasan buatan.
08:50
But the segue there,
172
530442
1836
Namun, beralih ke hal itu,
08:52
you mentioned how annoying it is when people call you up
173
532278
3461
Anda tadi menyebutkan betapa menjengkelkannya saat orang
08:55
for bad predictions in the past.
174
535781
2878
mengkritik prediksi buruk Anda di masa lalu.
08:58
So I'm possibly going to be annoying now,
175
538701
4212
Mungkin saya akan menjadi menjengkelkan sekarang,
09:02
but I’m curious about your timelines and how you predict
176
542955
4421
tapi saya penasaran tentang tenggat waktu dan cara Anda memprediksi
09:07
and how come some things are so amazingly on the money and some aren't.
177
547418
3378
dan bagaimana beberapa hal bisa akurat dan beberapa tidak.
09:10
So when it comes to predicting sales of Tesla vehicles, for example,
178
550796
4963
Ketika memprediksi tentang penjualan Tesla, sebagai contoh,
09:15
you've kind of been amazing,
179
555801
1376
Anda sungguh luar biasa.
09:17
I think in 2014 when Tesla had sold that year 60,000 cars,
180
557177
5423
Saya rasa di tahun 2014 ketika Tesla berhasil menjual 60.000 mobil,
09:22
you said, "2020, I think we will do half a million a year."
181
562641
3712
Anda bilang, “2020, kurasa terjual setengah juta dalam setahun.”
EM: Ya, kami hampir mendekati setengah juta.
09:26
EM: Yeah, we did almost exactly a half million.
182
566395
2211
CA: Anda berhasil mencapai hampir setengah juta.
09:28
CA: You did almost exactly half a million.
183
568647
2002
09:30
You were scoffed in 2014 because no one since Henry Ford,
184
570691
3253
Anda diejek di tahun 2014 karena tak ada seorang pun sejak Henry Ford
09:33
with the Model T, had come close to that kind of growth rate for cars.
185
573944
4546
dengan Model T-nya yang pertumbuhannya hampir menyamai.
09:38
You were scoffed, and you actually hit 500,000 cars
186
578532
2836
Anda diejek, dan kenyataannya dapat mencapai 500.000 mobil
09:41
and then 510,000 or whatever produced.
187
581410
2336
dan kemudian 510.000 atau berapa pun itu.
09:44
But five years ago, last time you came to TED,
188
584246
3170
Namun lima tahun yang lalu, terakhir kali Anda berkunjung ke TED,
09:47
I asked you about full self-driving,
189
587416
2961
saya menanyakan Anda mengenai kemudi otomatis,
09:50
and you said, “Yeah, this very year,
190
590419
2878
dan Anda bilang, “Ya, tahun ini,
09:53
I'm confident that we will have a car going from LA to New York
191
593297
5464
saya percaya bahwa mobil kami akan berjalan dari LA ke New York
09:58
without any intervention."
192
598802
2044
tanpa intervensi apa pun.”
10:00
EM: Yeah, I don't want to blow your mind, but I'm not always right.
193
600888
3211
EM: Ya, saya tak ingin mengagetkan Anda, tapi saya tak selalu benar.
10:04
CA: (Laughs)
194
604099
1377
CA: (Tawa)
10:05
What's the difference between those two?
195
605517
2044
Apa yang berbeda dari kedua hal itu?
10:08
Why has full self-driving in particular been so hard to predict?
196
608646
4671
Mengapa kemudi sepenuhnya otomatis sangat sulit untuk diprediksi?
10:13
EM: I mean, the thing that really got me,
197
613359
1960
EM: Saya rasa yang paling sulit
10:15
and I think it's going to get a lot of other people,
198
615361
2460
dan saya rasa juga bagi orang lain adalah
10:17
is that there are just so many false dawns with self-driving,
199
617821
4338
banyaknya harapan palsu dengan kemudi otomatis,
10:22
where you think you've got the problem,
200
622159
3128
di saat Anda kira Anda tahu masalahnya,
10:25
have a handle on the problem,
201
625329
1418
telah mengatasinya,
10:26
and then it, no, turns out you just hit a ceiling.
202
626747
4212
tapi kemudian ternyata Anda baru saja menemui halangan lain.
10:33
Because if you were to plot the progress,
203
633754
3754
Jika Anda berusaha menggambarkan kemajuannya,
10:37
the progress looks like a log curve.
204
637508
1751
ini akan terlihat seperti kurva log.
10:39
So it's like a series of log curves.
205
639259
2336
Seperti kurva log beruntun.
10:41
So most people don't know what a log curve is, I suppose.
206
641637
2794
Kebanyakan orang saya kira tidak tahu tentang kurva log.
10:45
CA: Show the shape with your hands.
207
645474
1752
CA: Gambarkan bentuknya dengan tangan.
10:47
EM: It goes up you know, sort of a fairly straight way,
208
647267
2962
EM: Garisnya naik dengan lurus,
10:50
and then it starts tailing off
209
650270
2336
lalu mulai melandai,
10:52
and you start getting diminishing returns.
210
652648
2669
dan hasil yang Anda dapatkan semakin berkurang.
10:55
And you're like, uh oh,
211
655693
1876
Dan Anda merasa seperti, gawat,
10:57
it was trending up and now it's sort of, curving over
212
657611
3629
mulanya ini naik dan sekarang melengkung di atas
11:01
and you start getting to these, what I call local maxima,
213
661281
4505
dan Anda mulai mendapatkan ini, yang saya sebut local maxima,
11:05
where you don't realize basically how dumb you were.
214
665828
2836
saat Anda tidak menyadari betapa bodohnya Anda tadi.
11:10
And then it happens again.
215
670040
1919
Dan ini terjadi lagi.
11:14
And ultimately...
216
674253
1293
Dan akhirnya...
Hal ini, jika dilihat kembali, tampak jelas,
11:16
These things, you know, in retrospect, they seem obvious,
217
676004
3295
11:19
but in order to solve full self-driving properly,
218
679341
4088
tetapi agar kemudi otomatis dapat diselesaikan dengan benar,
11:23
you actually have to solve real-world AI.
219
683429
2961
Anda harus menyelesaikan AI dalam dunia nyata.
11:28
Because what are the road networks designed to work with?
220
688350
4171
Karena struktur jalanan kita dirancang untuk bekerja dengan apa?
11:32
They're designed to work with a biological neural net, our brains,
221
692563
3920
Mereka dirancang untuk bekerja dengan jaringan saraf biologis, otak kita,
11:36
and with vision, our eyes.
222
696483
3295
dan dengan penglihatan, mata kita.
11:40
And so in order to make it work with computers,
223
700487
5047
Agar ini dapat bekerja dengan komputer,
11:45
you basically need to solve real-world AI and vision.
224
705576
4838
dibutuhkan pula AI dunia nyata dan AI penglihatan.
11:51
Because we need cameras
225
711123
5047
Kita memerlukan kamera
11:56
and silicon neural nets
226
716211
2711
dan jaringan saraf silikon
11:58
in order to have self-driving work
227
718922
2962
agar kemudi otomatis dapat bekerja
12:01
for a system that was designed for eyes and biological neural nets.
228
721884
4212
pada sistem yang telah dirancang untuk mata dan jaringan saraf biologis.
Ketika menggunakan kata-kata ini,
12:07
You know, I guess when you put it that way,
229
727139
2085
12:09
it's sort of, like, quite obvious
230
729224
1585
sepertinya tampak cukup jelas
12:10
that the only way to solve full self-driving
231
730851
2085
bahwa satu-satunya cara agar kemudi otomatis bisa bekerja
12:12
is to solve real world AI and sophisticated vision.
232
732936
3963
adalah dengan memecahkan AI dunia nyata dan penglihatan canggih.
12:16
CA: What do you feel about the current architecture?
233
736899
2460
CA: Apa pendapat Anda mengenai kondisi saat ini?
12:19
Do you think you have an architecture now
234
739401
2002
Apakah kondisi saat ini memiliki kesempatan
12:21
where there is a chance
235
741403
1794
12:23
for the logarithmic curve not to tail off any anytime soon?
236
743197
3962
agar kurva logaritmanya tidak melandai dalam waktu dekat?
12:27
EM: Well I mean, admittedly these may be infamous last words,
237
747743
5213
EM: Memang ini bisa menjadi kata terakhir yang terkenal,
12:32
but I actually am confident that we will solve it this year.
238
752998
2836
tapi saya yakin bahwa kami akan mengatasinya tahun ini.
12:36
That we will exceed --
239
756126
1794
Bahwa kami akan melampaui --
12:39
The probability of an accident,
240
759379
2962
Kemungkinan dari sebuah kecelakaan,
12:42
at what point do you exceed that of the average person?
241
762382
2586
di titik mana Anda dapat melampaui rata-rata manusia?
12:45
I think we will exceed that this year.
242
765344
1960
Saya rasa akan terlampaui tahun ini.
12:47
CA: What are you seeing behind the scenes that gives you that confidence?
243
767346
3712
CA: Ada apa di belakang layar yang membuat Anda yakin?
12:51
EM: We’re almost at the point where we have a high-quality
244
771099
2795
EM: Kita hampir memiliki ruang vektor gabungan
12:53
unified vector space.
245
773894
1919
berkualitas tinggi.
12:55
In the beginning, we were trying to do this with image recognition
246
775854
4213
Mulanya, kami mencoba melakukannya dengan pengenalan gambar
13:00
on individual images.
247
780108
2920
pada gambar individu.
Namun, dengan hanya satu gambar dari sebuah rekaman,
13:03
But if you get one image out of a video,
248
783070
1918
13:05
it's actually quite hard to see what's going on without ambiguity.
249
785030
4838
cukup sulit untuk mengetahui apa yang terjadi tanpa ambigu.
13:09
But if you look at a video segment of a few seconds of video,
250
789910
3128
Namun jika Anda melihat cuplikan beberapa detik dari video,
13:13
that ambiguity resolves.
251
793080
1668
ambiguitas tersebut akan terpecahkan.
13:15
So the first thing we had to do is tie all eight cameras together
252
795791
3462
Jadi yang pertama kami lakukan yaitu mengikat delapan kamera bersama
13:19
so they're synchronized,
253
799294
1168
agar mereka selaras,
13:20
so that all the frames are looked at simultaneously
254
800504
3170
jadi semuanya ada dalam satu bingkai yang terlihat secara bersamaan
13:23
and labeled simultaneously by one person,
255
803715
2962
dan dilabeli secara simultan oleh satu orang
13:26
because we still need human labeling.
256
806718
1877
karena kita masih membutuhkan pelabelan dari manusia.
13:30
So at least they’re not labeled at different times by different people
257
810180
3504
Setidaknya pelabelannya bersamaan dan oleh orang yang sama
13:33
in different ways.
258
813684
1209
dengan cara yang sama.
13:35
So it's sort of a surround picture.
259
815561
2419
Singkatnya itu semacam gambar dari sekeliling kita.
13:37
Then a very important part is to add the time dimension.
260
817980
3420
Lalu bagian pentingnya adalah menambahkan dimensi waktu.
13:41
So that you’re looking at surround video,
261
821733
3587
Jadi ketika melihat video sekeliling,
13:45
and you're labeling surround video.
262
825320
1919
dan Anda melabeli video tersebut.
13:47
And this is actually quite difficult to do from a software standpoint.
263
827865
4671
Ini sebenarnya cukup sulit untuk dilakukan dari sisi perangkat lunak.
13:52
We had to write our own labeling tools
264
832911
4672
Kami harus membuat alat pelabelan sendiri,
13:57
and then create auto labeling,
265
837624
5464
lalu membuat pelabelan otomatis,
14:03
create auto labeling software to amplify the efficiency of human labelers
266
843130
4546
membuat perangkat lunaknya untuk memperkuat efisiensi pelabelan manusia
14:07
because it’s quite hard to label.
267
847676
1752
karena ini cukup sulit untuk dilabeli.
14:09
In the beginning, it was taking several hours
268
849469
2294
Awalnya dibutuhkan beberapa jam
14:11
to label a 10-second video clip.
269
851763
2128
untuk melabeli cuplikan video 10 detik.
14:13
This is not scalable.
270
853932
2169
Ini tidak cukup.
14:16
So basically what you have to have is you have to have surround video,
271
856518
3295
Jadi yang perlu Anda miliki adalah video sekeliling,
14:19
and that surround video has to be primarily automatically labeled
272
859813
3796
dan video tersebut harus sudah terlabeli secara otomatis
14:23
with humans just being editors
273
863609
1668
dan manusia hanya menyuntingnya
14:25
and making slight corrections to the labeling of the video
274
865319
4671
dan membuat sedikit koreksi pada video yang telah dilabeli
14:30
and then feeding back those corrections into the future auto labeler,
275
870032
4629
dan kemudian memasukkannya ke mesin pelabel yang akan datang.
14:34
so you get this flywheel eventually
276
874661
1710
Jadi siklus ini pada akhirnya
14:36
where the auto labeler is able to take in vast amounts of video
277
876371
3295
akan menghasilkan pelabel otomatis yang mampu memproses banyak video
14:39
and with high accuracy,
278
879666
1335
dengan akurasi tinggi,
14:41
automatically label the video for cars, lane lines, drive space.
279
881043
5881
dan dalam videonya dapat melabeli mobil, garis lajur, ruang gerak.
14:46
CA: What you’re saying is ...
280
886965
4296
CA: Yang ingin Anda katakan ialah ...
14:51
the result of this is that you're effectively giving the car a 3D model
281
891303
4796
hasil dari ini semua adalah mobil yang menghasilkan model 3D
14:56
of the actual objects that are all around it.
282
896099
2461
dari objek nyata yang ada di sekelilingnya.
14:58
It knows what they are,
283
898560
2461
Ia mengetahui objek apa itu,
15:01
and it knows how fast they are moving.
284
901063
2794
dan seberapa cepat mereka bergerak.
15:03
And the remaining task is to predict
285
903899
5338
Dan tugas lainnya adalah memprediksi
15:09
what the quirky behaviors are that, you know,
286
909237
3379
perilaku yang tidak biasa, contohnya,
15:12
that when a pedestrian is walking down the road with a smaller pedestrian,
287
912658
3586
saat pejalan kaki berjalan dengan pejalan kaki yang lebih kecil,
15:16
that maybe that smaller pedestrian might do something unpredictable
288
916286
3212
mungkin yang lebih kecil akan melakukan hal di luar dugaan
15:19
or things like that.
289
919498
1668
atau semacam itu.
15:21
You have to build into it before you can really call it safe.
290
921208
3003
Anda harus serius membangunnya sebelum bisa dikatakan aman.
15:24
EM: You basically need to have memory across time and space.
291
924211
5881
EM: Pada dasarnya Anda memerlukan memori yang mencakup ruang dan waktu.
15:30
So what I mean by that is ...
292
930467
2544
Jadi yang saya maskud adalah ...
15:34
Memory can’t be infinite,
293
934763
2544
Memori tidak bisa tak terbatas,
15:37
because it's using up a lot of the computer's RAM basically.
294
937349
4212
karena pada dasarnya ia memerlukan banyak sekali RAM komputer.
15:42
So you have to say how much are you going to try to remember?
295
942562
2878
Jadi Anda harus tahu berapa banyak yang akan diingat.
15:46
It's very common for things to be occluded.
296
946650
2627
Biasanya hal-hal juga akan terhalangi.
15:49
So if you talk about say, a pedestrian walking past a truck
297
949319
4171
Jadi, misalnya ada pejalan kaki berjalan melewati truk
15:53
where you saw the pedestrian start on one side of the truck,
298
953490
4129
dan Anda melihat pejalan kaki memulai di salah satu sisi truk,
15:57
then they're occluded by the truck.
299
957619
2086
lalu dia terhalang oleh truk.
16:01
You would know intuitively,
300
961540
2377
Anda akan tahu secara intuitif,
16:03
OK, that pedestrian is going to pop out the other side, most likely.
301
963917
3253
OK, kemungkinan, pejalan kaki itu akan muncul di sisi lainnya.
16:07
CA: A computer doesn't know it.
302
967504
1543
CA: Komputer tidak tahu itu.
16:09
EM: You need to slow down.
303
969047
1293
EM: Anda harus pelan-pelan.
16:10
CA: A skeptic is going to say that every year for the last five years,
304
970340
3879
CA: Para skeptis mengatakan bahwa setiap tahun selama lima tahun terakhir,
16:14
you've kind of said, well,
305
974261
1668
Anda berkata, semacam,
16:15
no this is the year,
306
975971
1209
ini akan jadi tahunnya,
16:17
we're confident that it will be there in a year or two or, you know,
307
977222
3253
kami yakin akan mencapainya dalam satu atau dua tahun,
16:20
like it's always been about that far away.
308
980475
2586
seolah hal tersebut memang sejauh itu.
16:23
But we've got a new architecture now,
309
983103
2794
Namun kita mendapatkan arsitektur yang baru saat ini,
16:25
you're seeing enough improvement behind the scenes
310
985897
2837
Anda melihat kemajuan yang cukup di balik layar
16:28
to make you not certain, but pretty confident,
311
988734
2961
untuk membuat Anda semakin percaya diri,
16:31
that, by the end of this year,
312
991737
2210
bahwa akhir tahun ini,
16:33
what in most, not in every city, and every circumstance
313
993989
3128
tidak di semua kota dan kondisi,
16:37
but in many cities and circumstances,
314
997159
2460
melainkan di kebanyakan kota dan kondisi,
16:39
basically the car will be able to drive without interventions
315
999619
2878
mobil akan dapat berkendara tanpa adanya intervensi
16:42
safer than a human.
316
1002539
1168
lebih aman daripada manusia.
16:43
EM: Yes.
317
1003707
1168
EM: Ya.
16:44
I mean, the car currently drives me around Austin
318
1004916
2461
Mobil itu menyopiri saya di sekitar Austin
16:47
most of the time with no interventions.
319
1007377
2044
seringnya tanpa adanya intervensi.
16:49
So it's not like ...
320
1009755
1751
Jadi ini tidak seperti ...
16:52
And we have over 100,000 people
321
1012340
3129
Dan kami memiliki lebih dari 100.000 orang
16:55
in our full self-driving beta program.
322
1015510
2878
sedang dalam program beta berkendara sepenuhnya sendiri.
16:59
So you can look at the videos that they post online.
323
1019181
3086
Jadi Anda dapat melihat video yang mereka unggah secara daring.
17:02
CA: I do.
324
1022309
1168
CA: Ya.
17:03
And some of them are great, and some of them are a little terrifying.
325
1023935
3254
Beberapa di antaranya bagus, dan lainnya agak menakutkan.
17:07
I mean, occasionally the car seems to veer off
326
1027189
2168
Terkadang mobilnya terlihat seakan berbelok
17:09
and scare the hell out of people.
327
1029357
1877
dan menakutkan banyak orang.
17:12
EM: It’s still a beta.
328
1032152
1335
EM: Ini masih program beta.
17:15
CA: But you’re behind the scenes, looking at the data,
329
1035072
2585
CA: Namun di balik layar, melihat datanya,
17:17
you're seeing enough improvement
330
1037699
1543
Anda melihat banyak kemajuan
17:19
to believe that a this-year timeline is real.
331
1039242
4213
untuk percaya bahwa tahun ini benar adalah saatnya.
17:23
EM: Yes, that's what it seems like.
332
1043497
1710
EM: Ya, itu yang terlihat.
17:25
I mean, we could be here talking again in a year,
333
1045207
3628
Kita bisa berada di sini lagi tahun depan,
17:28
like, well, another year went by, and it didn’t happen.
334
1048877
2753
seperti, setahun sudah lewat, dan tapi belum terjadi.
17:31
But I think this is the year.
335
1051630
1710
Namun saya rasa inilah tahunnya.
17:33
CA: And so in general, when people talk about Elon time,
336
1053381
3295
CA: Secara umum, saat orang berbicara mengenai waktu Elon,
17:36
I mean it sounds like you can't just have a general rule
337
1056718
3212
Terdengarnya seperti Anda tak bisa memiliki aturan umum
17:39
that if you predict that something will be done in six months,
338
1059930
2961
bahwa ketika prediksi Anda akan selesai dalam enam bulan,
17:42
actually what we should imagine is it’s going to be a year
339
1062891
2920
yang harus kita bayangkan adalah satu tahun
17:45
or it’s like two-x or three-x, it depends on the type of prediction.
340
1065852
3254
atau bisa 2-3 kali lebih lama, tergantung tipe prediksinya.
17:49
Some things, I guess, things involving software, AI, whatever,
341
1069106
3837
Beberapa hal yang berkaitan dengan perangkat lunak, AI dll,
17:52
are fundamentally harder to predict than others.
342
1072943
4004
pada dasarnya lebih sulit untuk diprediksi dibandingkan yg lain.
17:56
Is there an element
343
1076988
1168
Apakah ada elemen
17:58
that you actually deliberately make aggressive prediction timelines
344
1078198
3337
yang sengaja Anda prediksi lebih agresif
18:01
to drive people to be ambitious?
345
1081576
3420
agar membuat orang menjadi berambisi?
18:04
Without that, nothing gets done?
346
1084996
1710
Tanpanya, takkan selesai?
18:06
EM: Well, I generally believe, in terms of internal timelines,
347
1086748
3003
EM: Secara umum, saya yakin tenggat waktu internal
18:09
that we want to set the most aggressive timeline that we can.
348
1089793
4880
harus ditetapkan dengan cara yang se-agresif mungkin.
18:14
Because there’s sort of like a law of gaseous expansion where,
349
1094673
3170
Karena ada hal semacam hukum pemuaian gas
18:17
for schedules, where whatever time you set,
350
1097843
3086
dalam penjadwalan, di mana berapa pun Anda mengatur waktunya ,
18:20
it's not going to be less than that.
351
1100971
1751
tidak akan menjadi kurang dari itu.
18:22
It's very rare that it'll be less than that.
352
1102722
2253
Jarang sekali untuk menjadi kurang dari itu.
Namun sejauh prediksi kami,
18:26
But as far as our predictions are concerned,
353
1106184
2086
18:28
what tends to happen in the media
354
1108311
1585
yang cenderung terjadi di media
18:29
is that they will report all the wrong ones
355
1109938
2002
ialah mereka memberitakan semua yang salah
18:31
and ignore all the right ones.
356
1111982
1501
dan mengabaikan yang benar.
18:33
Or, you know, when writing an article about me --
357
1113525
4796
Atau, ketika menulis sebuah artikel tentang saya --
18:38
I've had a long career in multiple industries.
358
1118321
2211
saya punya karier panjang di banyak industri.
18:40
If you list my sins, I sound like the worst person on Earth.
359
1120574
2836
Jika dosa saya ditulis, saya terdengar buruk sekali.
18:43
But if you put those against the things I've done right,
360
1123410
3378
Namun jika Anda masukkan pula hal benar yang telah saya lakukan,
18:46
it makes much more sense, you know?
361
1126788
1794
jadinya lebih masuk akal, ’kan?
18:48
So essentially like, the longer you do anything,
362
1128623
2753
Intinya, semakin lama Anda melakukan sesuatu,
18:51
the more mistakes that you will make cumulatively.
363
1131418
3670
semakin banyak kesalahan yang Anda buat secara kumulatif.
18:55
Which, if you sum up those mistakes,
364
1135130
1793
Jika kesalahan tersebut ditotal,
18:56
will sound like I'm the worst predictor ever.
365
1136965
3629
saya akan terlihat seperti peramal terburuk sepanjang masa.
19:00
But for example, for Tesla vehicle growth,
366
1140635
3879
Namun, sebagai contoh, untuk pertumbuhan kendaraan Tesla,
19:04
I said I think we’d do 50 percent, and we’ve done 80 percent.
367
1144556
4379
saya dulu berkata 50 persen akan dicapai, dan sekarang sudah 80 persen.
19:08
CA: Yes.
368
1148977
1126
CA: Ya.
19:10
EM: But they don't mention that one.
369
1150937
1752
EM: Namun mereka tidak membahasnya.
19:12
So, I mean, I'm not sure what my exact track record is on predictions.
370
1152689
3754
Saya tidak yakin pastinya bagaimana rekam jejak prediksi saya.
19:16
They're more optimistic than pessimistic, but they're not all optimistic.
371
1156484
3462
Kebanyakan lebih optimis daripada pesimis, tapi tidak semuanya.
19:19
Some of them are exceeded probably more or later,
372
1159946
4838
Beberapa mungkin telah terlampaui atau mungkin nanti,
19:24
but they do come true.
373
1164826
3921
tapi semuanya menjadi nyata.
19:28
It's very rare that they do not come true.
374
1168747
2878
Sungguh aneh jika tidak menjadi kenyataan.
19:31
It's sort of like, you know,
375
1171666
3212
Singkatnya seperti,
19:34
if there's some radical technology prediction,
376
1174878
3670
jika ada beberapa prediksi teknologi yang radikal,
19:38
the point is not that it was a few years late,
377
1178590
2169
intinya bukan ia terlambat beberapa tahun,
19:40
but that it happened at all.
378
1180800
1544
tapi apakah hal itu benar-benar terjadi.
19:43
That's the more important part.
379
1183136
2336
Itulah bagian yang lebih penting.
19:45
CA: So it feels like at some point in the last year,
380
1185889
3962
CA: Sepertinya beberapa saat tahun lalu,
19:49
seeing the progress on understanding,
381
1189851
4671
melihat kemajuan pemahaman,
19:54
the Tesla AI understanding the world around it,
382
1194522
3421
pemahaman AI Tesla akan dunia sekitarnya,
19:57
led to a kind of, an aha moment at Tesla.
383
1197984
2544
membawa momen “Aha!” di Tesla.
20:00
Because you really surprised people recently when you said
384
1200570
3087
Karena Anda sungguh mengejutkan orang barusan ini saat bicara
20:03
probably the most important product development
385
1203698
2503
mungkin pengembangan produk paling penting
20:06
going on at Tesla this year is this robot, Optimus.
386
1206243
3878
yang terjadi di Tesla tahun ini adalah robot ini, Optimus.
20:10
EM: Yes.
387
1210163
1168
EM: Ya.
20:11
CA: Many companies out there have tried to put out these robots,
388
1211331
3211
CA: Banyak perusahaan lain mencoba untuk membuat robot ini,
20:14
they've been working on them for years.
389
1214584
1919
mereka telah mencobanya bertahun-tahun.
20:16
And so far no one has really cracked it.
390
1216503
2294
Sejauh ini belum ada yang memecahkannya.
20:18
There's no mass adoption robot in people's homes.
391
1218797
3795
Belum ada adopsi massal, robot dalam rumah.
20:22
There are some in manufacturing, but I would say,
392
1222592
3170
Ada beberapa di pabrik, tapi saya bisa bilang,
20:25
no one's kind of, really cracked it.
393
1225762
2711
tidak ada yang benar-benar memecahkannya.
20:29
Is it something that happened
394
1229724
1794
Apakah ini sesuatu yang terjadi
20:31
in the development of full self-driving that gave you the confidence to say,
395
1231559
3587
pada saat pengembangan kendali otomatis yang membuat Anda berkata,
20:35
"You know what, we could do something special here."
396
1235146
2461
“Kita dapat melakukan sesuatu yang spesial di sini.”
20:37
EM: Yeah, exactly.
397
1237607
1251
EM: Ya, tepat sekali.
20:38
So, you know, it took me a while to sort of realize
398
1238858
2670
Jadi, butuh beberapa saat untuk menyadari
20:41
that in order to solve self-driving,
399
1241528
2919
bahwa untuk memecahkan kemudi otomatis,
20:44
you really needed to solve real-world AI.
400
1244489
2169
AI dunia nyata perlu dipecahkan dahulu.
20:47
And at the point of which you solve real-world AI for a car,
401
1247617
3045
Saat AI dunia nyata untuk mobil terpecahkan,
20:50
which is really a robot on four wheels,
402
1250704
2502
yang sesungguhnya hanya robot beroda empat,
20:53
you can then generalize that to a robot on legs as well.
403
1253248
4421
Anda kemudian dapat menerapkannya pada robot berkaki.
20:58
The two hard parts I think --
404
1258128
1418
Dua hal sulit, menurut saya --
20:59
like obviously companies like Boston Dynamics
405
1259587
2586
perusahaan seperti Boston Dynamics misalnya
21:02
have shown that it's possible to make quite compelling,
406
1262215
2878
menunjukkan bahwa ternyata memungkinkan untuk membuat
21:05
sometimes alarming robots.
407
1265135
1626
robot yang menarik & mengejutkan.
21:06
CA: Right.
408
1266761
1210
CA: Benar.
21:08
EM: You know, so from a sensors and actuators standpoint,
409
1268013
3295
EM: Dari sudut pandang sensor dan aktuator,
21:11
it's certainly been demonstrated by many
410
1271349
3253
sudah banyak didemonstrasikan
21:14
that it's possible to make a humanoid robot.
411
1274644
2086
bahwa robot manusia itu bisa dibuat.
21:16
The things that are currently missing are enough intelligence
412
1276730
5547
Hal yang saat ini kurang adalah kecerdasan yang cukup
21:22
for the robot to navigate the real world and do useful things
413
1282277
3086
bagi robotnya untuk menavigasi dunia nyata dan melakukan hal berguna
21:25
without being explicitly instructed.
414
1285405
2252
tanpa adanya arahan eksplisit.
21:27
So the missing things are basically real-world intelligence
415
1287657
4129
Jadi hal yang kurang ialah kecerdasan pada dunia nyata
21:31
and scaling up manufacturing.
416
1291786
2503
dan meningkatkan proses manufaktur.
21:34
Those are two things that Tesla is very good at.
417
1294664
2419
Kedua hal tersebut dapat dilakukan Tesla dengan baik.
21:37
And so then we basically just need to design the specialized actuators
418
1297125
6006
Lalu kita pada dasarnya hanya membutuhkan desain aktuator
21:43
and sensors that are needed for humanoid robot.
419
1303173
2335
dan sensor khusus untuk robot manusia.
21:46
People have no idea, this is going to be bigger than the car.
420
1306301
3045
Orang-orang tak tahu, ini akan menjadi lebih besar dari mobil.
21:50
CA: So let's dig into exactly that.
421
1310764
1918
CA: Mari kita gali hal itu.
21:52
I mean, in one way, it's actually an easier problem than full self-driving
422
1312724
3587
Masalah ini sebenarnya lebih mudah dari kemudi otomatis
21:56
because instead of an object going along at 60 miles an hour,
423
1316311
3795
karena objek ini tidak melaju dalam kecepatan 60 mil per jam,
22:00
which if it gets it wrong, someone will die.
424
1320148
2544
di mana kesalahan akan membunuh orang.
22:02
This is an object that's engineered to only go at what,
425
1322692
2586
Ini suatu objek yang direkayasa untuk hanya melaju
22:05
three or four or five miles an hour.
426
1325320
2002
dalam 3-5 mil per jam.
22:07
And so a mistake, there aren't lives at stake.
427
1327322
3003
Jadi kesalahan tak akan membahayakan nyawa.
22:10
There might be embarrassment at stake.
428
1330367
1835
Mungkin hanya rasa malu.
22:12
EM: So long as the AI doesn't take it over and murder us in our sleep or something.
429
1332202
5130
EM: Selama AI-nya tak mengambil alih dan membunuh kita saat tidur.
22:17
CA: Right.
430
1337374
1167
CA: Benar.
22:18
(Laughter)
431
1338583
1168
(Tawa)
22:20
So talk about --
432
1340794
1543
Jadi bicara tentang --
22:22
I think the first applications you've mentioned
433
1342379
2711
Aplikasi pertama yang Anda sebutkan
22:25
are probably going to be manufacturing,
434
1345131
1919
kemungkinan adalah manufaktur,
22:27
but eventually the vision is to have these available for people at home.
435
1347050
3462
tapi visi akhirnya yaitu menyediakan ini di rumah orang-orang.
22:30
If you had a robot that really understood the 3D architecture of your house
436
1350553
6298
Jika Anda memiliki robot yang mengerti arsitektur 3D rumah Anda
22:36
and knew where every object in that house was
437
1356893
5005
dan tahu di mana saja objek yang ada di rumah tersebut
22:41
or was supposed to be,
438
1361940
1334
atau tempat seharusnya diletakkan
22:43
and could recognize all those objects,
439
1363274
2837
dan dapat mengenali semua objek tersebut,
22:46
I mean, that’s kind of amazing, isn’t it?
440
1366152
2253
Itu sesuatu yang luar biasa, ’kan?
22:48
Like the kind of thing that you could ask a robot to do
441
1368446
3295
Misalnya hal-hal apa yang akan Anda suruh
22:51
would be what?
442
1371741
1168
robot Anda lakukan?
22:52
Like, tidy up?
443
1372951
1209
Merapikan, misalnya?
22:54
EM: Yeah, absolutely.
444
1374160
1460
EM: Ya, tentu saja.
22:57
Make dinner, I guess, mow the lawn.
445
1377122
2252
Membuat makan malam, memotong rumput.
22:59
CA: Take a cup of tea to grandma and show her family pictures.
446
1379416
4379
CA: Membuat secangkir teh untuk nenek dan memperlihatkannya foto keluarga,
23:04
EM: Exactly. Take care of my grandmother and make sure --
447
1384462
4296
EM: Betul sekali. Merawat nenek saya dan memastikan --
23:08
CA: It could obviously recognize everyone in the home.
448
1388758
2628
CA: Robotnya pasti dapat mengenali semua orang di rumah.
23:12
It could play catch with your kids.
449
1392053
1877
Dapat bermain bersama anak.
23:13
EM: Yes. I mean, obviously, we need to be careful
450
1393972
2294
EM: Ya, tentunya, kita harus berhati-hati
23:16
this doesn't become a dystopian situation.
451
1396307
2545
agar ini tidak menjadi situasi distopia.
23:20
I think one of the things that's going to be important
452
1400520
2544
Saya rasa satu hal yang akan menjadi penting ialah
23:23
is to have a localized ROM chip on the robot
453
1403064
3504
adanya keping ROM lokal di dalam robotnya
23:26
that cannot be updated over the air.
454
1406609
3045
yang tidak bisa diperbarui melalui internet.
23:29
Where if you, for example, were to say, “Stop, stop, stop,”
455
1409696
2794
Sebagai contoh, mengatakan, “Berhenti, berhenti,”
23:32
if anyone said that,
456
1412490
1460
jika seseorang berkata itu,
23:33
then the robot would stop, you know, type of thing.
457
1413992
2419
robot tersebut akan berhenti, semacam itu.
23:36
And that's not updatable remotely.
458
1416411
1960
Dan itu tidak bisa diperbarui dari jarak jauh.
23:38
I think it's going to be important to have safety features like that.
459
1418997
3253
Saya rasa fitur keselamatan seperti itu sangat penting.
CA: Ya, itu terdengar masuk akal.
23:42
CA: Yeah, that sounds wise.
460
1422292
1501
23:43
EM: And I do think there should be a regulatory agency for AI.
461
1423793
2961
EM: Saya kira seharusnya ada agensi regulator untuk AI.
23:46
I've said that for many years.
462
1426754
1460
Saya sudah mengatakannya.
23:48
I don't love being regulated,
463
1428214
1418
Saya tidak suka diatur,
23:49
but I think this is an important thing for public safety.
464
1429632
2711
tapi saya rasa ini penting bagi keamanan publik.
23:52
CA: Let's come back to that.
465
1432343
1377
CA: Mari kembali ke hal itu.
23:53
But I don't think many people have really sort of taken seriously
466
1433720
4463
Saya rasa tidak banyak orang menganggap serius
23:58
the notion of, you know, a robot at home.
467
1438183
2752
gagasan tentang robot di rumah.
24:00
I mean, at the start of the computing revolution,
468
1440935
2294
Pada awal mula revolusi komputasi,
24:03
Bill Gates said there's going to be a computer in every home.
469
1443271
2878
Bill Gates berkata bahwa akan ada komputer di setiap rumah.
24:06
And people at the time said, yeah, whatever, who would even want that.
470
1446149
3295
Orang-orang saat itu berkata, ya, terserah, siapa yang mau itu.
24:09
Do you think there will be basically like in, say, 2050 or whatever,
471
1449903
3670
Apakah menurut Anda pada tahun 2050 atau berapa pun
24:13
like a robot in most homes, is what there will be,
472
1453615
4170
akan ada robot di setiap rumah,
24:17
and people will love them and count on them?
473
1457827
2419
dan orang-orang akan menyukai dan mengandalkan mereka?
24:20
You’ll have your own butler basically.
474
1460663
1836
Anda akan memiliki pelayan sendiri.
24:22
EM: Yeah, you'll have your sort of buddy robot probably, yeah.
475
1462749
3920
EM: Ya, mungkin Anda akan punya teman robot, bisa jadi.
24:27
CA: I mean, how much of a buddy?
476
1467003
1585
CA: Seberapa akrab sebagai teman?
24:28
How many applications have you thought,
477
1468630
2627
Berapa banyak aplikasi yang Anda pikirkan,
24:31
you know, can you have a romantic partner, a sex partner?
478
1471257
2836
bisakah Anda punya pasangan romantis, pasangan seks?
24:34
EM: It's probably inevitable.
479
1474135
2127
EM: Itu mungkin pasti terjadi.
24:36
I mean, I did promise the internet that I’d make catgirls.
480
1476304
2794
Saya pernah janji pada internet akan membuat catgirls.
24:39
We could make a robot catgirl.
481
1479098
2044
Kita dapat membuat robot catgirl.
24:42
CA: Be careful what you promise the internet.
482
1482644
2168
CA: Hati-hati dengan janji internet yang Anda buat.
24:44
(Laughter)
483
1484812
2253
(Tawa)
24:47
EM: So, yeah, I guess it'll be whatever people want really, you know.
484
1487065
4963
EM: Ya, saya rasa ini akan menjadi apa pun yang orang inginkan.
24:52
CA: What sort of timeline should we be thinking about
485
1492487
3670
CA: Kira-kira kapankah kita bisa mengharapkan
24:56
of the first models that are actually made and sold?
486
1496157
3837
pembuatan dan penjualan model pertama?
25:01
EM: Well, you know, the first units that we intend to make
487
1501621
3712
EM: Ya, unit pertama yang kita akan buat
25:05
are for jobs that are dangerous, boring, repetitive,
488
1505375
4629
adalah untuk pekerjaan yang berbahaya, membosankan, berulang-ulang,
25:10
and things that people don't want to do.
489
1510004
1919
dan hal yang tidak ingin orang lakukan.
25:11
And, you know, I think we’ll have like an interesting prototype
490
1511965
3044
Saya rasa kita akan punya prototipe yang menarik
25:15
sometime this year.
491
1515009
1210
pada tahun ini.
25:16
We might have something useful next year,
492
1516219
2627
Kita mungkin akan punya sesuatu yang berguna tahun depan,
25:18
but I think quite likely within at least two years.
493
1518888
2836
sepertinya dalam setidaknya dua tahun.
Lalu pertumbuhannya akan cepat tiap tahunnya,
25:22
And then we'll see rapid growth year over year
494
1522308
2169
25:24
of the usefulness of the humanoid robots
495
1524519
2544
robot manusia semakin berguna,
25:27
and decrease in cost and scaling up production.
496
1527105
2711
biaya produksi semakin murah, dan produksi meningkat.
25:29
CA: Initially just selling to businesses,
497
1529857
1961
CA: Dimulai dengan penjualan ke bisnis,
25:31
or when do you picture you'll start selling them
498
1531859
2670
kapan Anda membayangkan untuk mulai menjualnya
25:34
where you can buy your parents one for Christmas or something?
499
1534571
4295
sebagai kado natal untuk orang tua atau semacamnya?
EM: Saya katakan kurang dari sepuluh tahun.
25:39
EM: I'd say in less than ten years.
500
1539450
1710
25:41
CA: Help me on the economics of this.
501
1541160
2837
CA: Bantu saya dalam aspek ekonominya.
25:43
So what do you picture the cost of one of these being?
502
1543997
3211
Jadi kira-kira berapa harga satu makhluk ini?
25:47
EM: Well, I think the cost is actually not going to be crazy high.
503
1547250
3295
EM: Saya rasa biayanya tidak akan terlalu mahal.
25:51
Like less than a car.
504
1551921
1251
Sepertinya kurang dari harga mobil.
25:53
Initially, things will be expensive because it'll be a new technology
505
1553172
3254
Mulanya, harga akan mahal karena ini teknologi baru
25:56
at low production volume.
506
1556467
1210
dengan volume produksi rendah.
25:57
The complexity and cost of a car is greater than that of a humanoid robot.
507
1557677
3670
Kompleksitas dan biaya mobil lebih besar dibandingkan robot manusia.
26:01
So I would expect that it's going to be less than a car,
508
1561681
4212
Jadi saya perkirakan harganya akan lebih rendah daripada mobil,
26:05
or at least equivalent to a cheap car.
509
1565935
1835
atau setidaknya setara dengan mobil murah.
26:07
CA: So even if it starts at 50k, within a few years,
510
1567770
2461
CA: Meskipun jika awalnya 50.000, dalam beberapa tahun
26:10
it’s down to 20k or lower or whatever.
511
1570273
2336
akan turun menjadi 20.000 atau lebih rendah lagi.
26:13
And maybe for home they'll get much cheaper still.
512
1573568
2335
Mungkin jika untuk di rumah akan menjadi lebih murah.
26:15
But think about the economics of this.
513
1575903
1877
Namun bayangkan ekonominya.
26:17
If you can replace a $30,000,
514
1577822
4254
Jika Anda dapat mengganti pekerja
26:22
$40,000-a-year worker,
515
1582076
2795
yang gajinya US$30.000-40.000 per tahunnya,
26:24
which you have to pay every year,
516
1584912
1669
yang harus dibayar setiap tahun,
26:26
with a one-time payment of $25,000
517
1586623
3044
dengan satu kali pembayaran US$25.000
26:29
for a robot that can work longer hours,
518
1589667
2920
untuk robot yang bisa bekerja lebih lama,
26:32
a pretty rapid replacement of certain types of jobs.
519
1592629
4004
sebuah penggantian yang cukup cepat untuk pekerjaan tertentu.
26:36
How worried should the world be about that?
520
1596674
2211
Harus seberapa khawatirkah dunia akan ini?
26:39
EM: I wouldn't worry about the sort of, putting people out of a job thing.
521
1599344
3503
EM: Saya tidak mengkhawatirkan orang-orang tidak bisa bekerja.
26:42
I think we're actually going to have, and already do have,
522
1602889
3336
Saya rasa kita akan mengalami, dan sudah mengalami
26:46
a massive shortage of labor.
523
1606267
1377
kekurangan tenaga kerja yang besar.
26:47
So I think we will have ...
524
1607644
2919
Jadi saya kira kita akan punya ...
bukan orang pengangguran,
26:54
Not people out of work,
525
1614067
1209
26:55
but actually still a shortage labor even in the future.
526
1615276
2836
melainkan kekurangan pekerja di masa mendatang.
26:58
But this really will be a world of abundance.
527
1618863
4630
Namun dunia ini benar-benar akan menjadi berlimpah.
27:03
Any goods and services will be available to anyone who wants them.
528
1623534
4964
Semua barang dan jasa akan tersedia bagi siapa pun yang menginginkannya.
27:08
It'll be so cheap to have goods and services, it will be ridiculous.
529
1628790
3211
Barang dan jasa akan menjadi murah, benar-benar murah.
27:12
CA: I'm presuming it should be possible to imagine a bunch of goods and services
530
1632043
4046
CA: Saya kira sebenarnya ada sejumlah barang dan jasa
27:16
that can't profitably be made now but could be made in that world,
531
1636089
4421
yang tak menghasilkan untung saat ini, tapi dapat membuat untung di dunia itu
27:20
courtesy of legions of robots.
532
1640551
2628
dengan adanya pasukan-pasukan robot.
27:23
EM: Yeah.
533
1643179
1460
EM: Ya.
Ini akan menjadi dunia yang berlimpah.
27:25
It will be a world of abundance.
534
1645014
1794
27:26
The only scarcity that will exist in the future
535
1646808
2502
Satu-satunya kelangkaan yang akan ada di masa depan
27:29
is that which we decide to create ourselves as humans.
536
1649352
3170
hanyalah apa pun itu yang ingin kita buat langka.
27:32
CA: OK.
537
1652563
1168
CA: OK.
27:33
So AI is allowing us to imagine a differently powered economy
538
1653731
4338
Jadi AI bisa memberikan ekonomi yang didorong secara berbeda
27:38
that will create this abundance.
539
1658111
2127
yang akan membuat kelimpahan ini.
Apa kesalahan yang paling Anda khawatirkan?
27:40
What are you most worried about going wrong?
540
1660279
2086
27:42
EM: Well, like I said, AI and robotics will bring out
541
1662407
6006
EM: Seperti yang saya bilang, AI dan robotika akan membawa
27:48
what might be termed the age of abundance.
542
1668454
2544
apa yang bisa disebut masa kelimpahan.
27:51
Other people have used this word,
543
1671332
1960
Orang lain telah menggunakan kata ini,
27:54
and that this is my prediction:
544
1674210
1668
dan inilah prediksi saya:
27:55
it will be an age of abundance for everyone.
545
1675920
3212
ini akan menjadi masa kelimpahan bagi semua orang.
27:59
But I guess there’s ...
546
1679841
2544
Namun saya rasa ...
28:03
The dangers would be the artificial general intelligence
547
1683886
4547
Yang menjadi bahaya adalah berpisahnya kecerdasan buatan pada umumnya
28:08
or digital superintelligence decouples from a collective human will
548
1688474
5256
atau kecerdasan super digital dari keinginan manusia secara kolektif
28:13
and goes in the direction that for some reason we don't like.
549
1693771
3504
dan akan mengarah menuju tempat yang tak kita sukai.
28:17
Whatever direction it might go.
550
1697316
2128
Ke mana pun arahnya itu.
28:20
You know, that’s sort of the idea behind Neuralink,
551
1700570
3420
Ini mirip ide di balik Neuralink,
28:24
is to try to more tightly couple collective human world
552
1704031
3045
yaitu mencoba menggabungkan dunia kolektif manusia
28:27
to digital superintelligence.
553
1707076
4463
dengan kecerdasan super digital.
28:33
And also along the way solve a lot of brain injuries and spinal injuries
554
1713458
5755
Juga di sepanjang jalannya memecahkan cedera otak dan tulang belakang
28:39
and that kind of thing.
555
1719213
1168
dan hal seperti itu.
28:40
So even if it doesn't succeed in the greater goal,
556
1720423
2336
Jadi meskipun tidak sukses mencapai mimpi besar,
28:42
I think it will succeed in the goal of alleviating brain and spine damage.
557
1722759
5588
saya rasa akan sukses membantu kerusakan otak dan tulang belakang.
28:48
CA: So the spirit there is that if we're going to make these AIs
558
1728347
3045
CA: Jadi tujuannya ialah jika kita akan membuat AI
28:51
that are so vastly intelligent, we ought to be wired directly to them
559
1731434
3253
yang sangat cerdas, kita harus terhubung langsung dengannya
28:54
so that we ourselves can have those superpowers more directly.
560
1734687
4421
agar kita sendiri dapat memiliki kekuatan supernya secara lebih langsung.
28:59
But that doesn't seem to avoid the risk that those superpowers might ...
561
1739609
4421
Namun ini tetap tak menghindari risiko bahwa kekuatan super itu mungkin
29:05
turn ugly in unintended ways.
562
1745740
2586
akan berubah buruk dengan cara yang tak diinginkan.
29:08
EM: I think it's a risk, I agree.
563
1748326
1626
EM: Saya kira itu sebuah risiko.
29:09
I'm not saying that I have some certain answer to that risk.
564
1749994
6256
Saya tidak bilang bahwa saya punya jawaban jelas untuk risiko itu.
29:16
I’m just saying like
565
1756292
2294
Saya hanya bilang
29:18
maybe one of the things that would be good
566
1758628
3545
mungkin salah satu hal yang akan membantu
29:22
for ensuring that the future is one that we want
567
1762215
5672
untuk memastikan bahwa masa depan kita adalah yang kita inginkan
29:27
is to more tightly couple
568
1767887
3253
adalah dieratkannya hubungan
29:31
the collective human world to digital intelligence.
569
1771140
3754
antara dunia kolektif manusia dan kecerdasan digital.
29:36
The issue that we face here is that we are already a cyborg,
570
1776437
4129
Isu yang kita hadapi saat ini adalah kita sudah menjadi cyborg
29:40
if you think about it.
571
1780566
1252
jika Anda bayangkan.
29:41
The computers are an extension of ourselves.
572
1781859
3963
Komputer adalah perpanjangan dari diri kita sendiri.
29:46
And when we die, we have, like, a digital ghost.
573
1786697
3003
Saat kita sudah tiada, kita punya, seperti hantu digital.
29:49
You know, all of our text messages and social media, emails.
574
1789742
3545
Seperti, semua pesan dan sosial media kita, surel.
29:53
And it's quite eerie actually,
575
1793329
2002
Ini cukup menakutkan sebenarnya,
29:55
when someone dies but everything online is still there.
576
1795373
3295
ketika seseorang sudah tiada, tapi semua jejak digital masih ada.
Namun, Anda bilang, apakah batasnya?
29:59
But you say like, what's the limitation?
577
1799001
1919
30:00
What is it that inhibits a human-machine symbiosis?
578
1800962
5171
Apa yang menjadi penghambat simbiosis antara manusia dan mesin?
30:06
It's the data rate.
579
1806175
1210
Kecepatan data.
30:07
When you communicate, especially with a phone,
580
1807385
2169
Ketika berkomunikasi, terutama dengan ponsel,
30:09
you're moving your thumbs very slowly.
581
1809554
2919
Anda menggerakkan jempol dengan sangat lambat.
30:12
So you're like moving your two little meat sticks
582
1812515
2878
Anda menggerakkan dua batang daging kecil Anda
30:15
at a rate that’s maybe 10 bits per second, optimistically, 100 bits per second.
583
1815393
5922
dengan kecepatan 10 bit per detik, optimisnya mungkin 100 bit per detik.
30:21
And computers are communicating at the gigabyte level and beyond.
584
1821315
5130
Sedangkan komputer berkomunikasi pada level gigabit dan di atasnya.
30:26
CA: Have you seen evidence that the technology is actually working,
585
1826487
3170
CA: Pernahkah ada bukti bahwa jika teknologinya berfungsi,
30:29
that you've got a richer, sort of, higher bandwidth connection, if you like,
586
1829657
3587
kecepatan datanya menjadi lebih kompleks dan cepat
30:33
between like external electronics and a brain
587
1833286
2836
antara benda elektronik eksternal dan otak
30:36
than has been possible before?
588
1836122
1668
yang melebihi kecepatan dahulunya?
30:38
EM: Yeah.
589
1838165
1210
EM: Ya.
30:41
I mean, the fundamental principles of reading neurons,
590
1841002
5422
Saya kira prinsip dasar dari pembacaan neuron,
30:46
sort of doing read-write on neurons with tiny electrodes,
591
1846465
3921
seperti kinerja baca-tulis pada neuron dengan elektroda kecil,
30:50
have been demonstrated for decades.
592
1850386
2169
telah didemonstrasikan selama beberapa dekade.
30:53
So it's not like the concept is new.
593
1853306
4254
Jadi ini bukan sebuah konsep baru.
30:57
The problem is that there is no product that works well
594
1857602
4754
Masalahnya ialah tidak adanya produk yang berjalan dengan benar
31:02
that you can go and buy.
595
1862398
2503
yang bisa Anda temukan dan beli.
31:04
So it's all sort of, in research labs.
596
1864942
2586
Jadi semuanya terjadi di laboratorium penelitian.
31:08
And it's like some cords sticking out of your head.
597
1868738
5672
Jika dibayangkan, akan ada kabel yang keluar dari kepala Anda.
31:14
And it's quite gruesome, and it's really ...
598
1874410
3253
Dan itu cukup menyeramkan, dan benar-benar ...
31:18
There's no good product that actually does a good job
599
1878539
4088
Tak ada produk yang dapat mengerjakannya dengan baik
31:22
and is high-bandwidth and safe
600
1882627
1876
yang juga cepat dan aman
31:24
and something actually that you could buy and would want to buy.
601
1884545
3253
dan yang bisa dibeli dan ingin Anda beli.
31:29
But the way to think of the Neuralink device
602
1889550
3921
Namun cara membayangkan perangkat Neuralink
31:33
is kind of like a Fitbit or an Apple Watch.
603
1893512
3546
adalah sama seperti Fitbit atau Apple Watch.
31:37
That's where we take out sort of a small section of skull
604
1897934
4713
Ini seperti membuat lubang kecil di tengkorak
31:42
about the size of a quarter,
605
1902647
1584
kira-kira sebesar 2 cm,
31:44
replace that with what,
606
1904273
2252
menggantinya dengan,
31:46
in many ways really is very much like a Fitbit, Apple Watch
607
1906525
5673
sesuatu yang menyerupai Fitbit, Apple Watch,
31:52
or some kind of smart watch thing.
608
1912239
2378
atau semacam jam pintar,
31:56
But with tiny, tiny wires,
609
1916035
4171
tetapi dengan kabel-kabel kecil
32:00
very, very tiny wires.
610
1920247
1877
sangat, sangat kecil.
32:02
Wires so tiny, it’s hard to even see them.
611
1922124
2044
Kabelnya sangat kecil, bahkan sulit untuk dilihat.
Kabel yang sangat kecil ini sangat penting
32:05
And it's very important to have very tiny wires
612
1925044
2210
32:07
so that when they’re implanted, they don’t damage the brain.
613
1927296
2836
agar ketika mereka dipasang, otak kita tidak rusak.
32:10
CA: How far are you from putting these into humans?
614
1930132
2878
CA: Seberapa siapkah Anda untuk mencobanya di manusia?
32:14
EM: Well, we have put in our FDA application
615
1934136
4463
EM: Kami telah mendaftarkannya ke BPOM AS
32:18
to aspirationally do the first human implant this year.
616
1938641
4296
untuk mencoba implan manusia tahun ini.
32:23
CA: The first uses will be for neurological injuries
617
1943312
3545
CA: Fungsi pertama akan ditujukan untuk bermacam cedera neurologis.
32:26
of different kinds.
618
1946899
1293
32:28
But rolling the clock forward
619
1948192
1543
Namun ke depannya,
32:29
and imagining when people are actually using these
620
1949777
4046
membayangkan ketika orang-orang benar-benar menggunakan ini
32:33
for their own enhancement, let's say,
621
1953864
2628
untuk menyempurnakan diri mereka, katakanlah,
32:36
and for the enhancement of the world,
622
1956534
1877
dan untuk menyempurnakan dunia,
32:38
how clear are you in your mind
623
1958452
1460
seberapa jelas bayangan Anda
32:39
as to what it will feel like to have one of these inside your head?
624
1959912
5339
akan bagaimana rasanya memiliki ini di kepala Anda?
32:45
EM: Well, I do want to emphasize we're at an early stage.
625
1965251
3920
EM: Saya ingin menegaskan bahwa kita masih ada pada tahap awal.
32:49
And so it really will be many years before we have
626
1969171
6048
Masih dibutuhkan bertahun-tahun lagi sebelum kita memiliki
32:55
anything approximating a high-bandwidth neural interface
627
1975261
6673
sesuatu yang menyerupai antarmuka saraf dengan kecepatan tinggi
33:01
that allows for AI-human symbiosis.
628
1981934
3670
yang memungkinkan simbiosis antara AI dan manusia.
33:07
For many years, we will just be solving brain injuries and spinal injuries.
629
1987481
4255
Selama beberapa tahun, kita hanya akan memecahkan cedera otak & tulang belakang.
33:11
For probably a decade.
630
1991777
2169
Kemungkinan selama satu dekade.
33:14
This is not something that will suddenly one day
631
1994905
3504
Ini bukan sesuatu yang tiba-tiba dalam sehari
33:18
it will have this incredible sort of whole brain interface.
632
1998451
4713
akan muncul antarmuka seluruh otak yang luar biasa.
Ini akan menjadi, seperti yang saya bilang,
33:25
It's going to be, like I said,
633
2005041
1501
33:26
at least a decade of really just solving brain injuries
634
2006542
3921
setidaknya satu dekade untuk benar-benar menyelesaikan cedera otak
33:30
and spinal injuries.
635
2010504
2127
dan tulang belakang.
33:32
And really, I think you can solve a very wide range of brain injuries,
636
2012631
3754
Saya rasa Anda bisa selesaikan banyak macam cedera otak,
33:36
including severe depression, morbid obesity, sleep,
637
2016385
6799
seperti depresi berat, obesitas morbid, gangguan tidur,
33:43
potentially schizophrenia,
638
2023225
1252
mungkin skizofrenia,
33:44
like, a lot of things that cause great stress to people.
639
2024518
3712
seperti, banyak hal yang menyebabkan stres berat bagi masyarakat.
33:48
Restoring memory in older people.
640
2028773
3003
Memulihkan ingatan pada orang lansia.
33:51
CA: If you can pull that off, that's the app I will sign up for.
641
2031817
3796
CA: Jika Anda dapat melakukannya, saya ingin mendaftar ke aplikasi tersebut.
33:56
EM: Absolutely.
642
2036363
1293
EM: Tentu saja.
33:57
CA: Please hurry. (Laughs)
643
2037698
2169
CA: Segerakan. (Tawa)
33:59
EM: I mean, the emails that we get at Neuralink are heartbreaking.
644
2039867
4880
EM: Pesan yang kami terima di Neuralink itu menyedihkan.
34:05
I mean, they'll send us just tragic, you know,
645
2045122
4088
Mereka mengirimi kita cerita-cerita tragedi,
34:09
where someone was sort of, in the prime of life
646
2049251
2336
di mana seseorang yang berada di masa emasnya
34:11
and they had an accident on a motorcycle
647
2051629
3795
mengalami sebuah kecelakaan motor
34:15
and someone who's 25, you know, can't even feed themselves.
648
2055466
5797
dan seseorang berusia 25 tahun yang bahkan tak bisa makan sendiri.
34:21
And this is something we could fix.
649
2061263
2378
Ini sesuatu yang dapat kita perbaiki.
34:24
CA: But you have said that AI is one of the things you're most worried about
650
2064391
3587
CA: Anda pernah bilang bahwa Anda sangat mengkhawatirkan AI
34:28
and that Neuralink may be one of the ways
651
2068020
2878
dan Neuralink mungkin adalah salah satu cara
34:30
where we can keep abreast of it.
652
2070940
3837
agar kita bisa mengikutinya.
34:35
EM: Yeah, there's the short-term thing,
653
2075528
3545
EM: Ya, itu jangka pendeknya
34:39
which I think is helpful on an individual human level with injuries.
654
2079115
3920
yang saya kira bermanfaat bagi tiap individu dengan cedera.
34:43
And then the long-term thing is an attempt
655
2083077
2544
Lalu untuk jangka panjangnya ialah sebuah upaya
34:45
to address the civilizational risk of AI
656
2085663
6006
untuk mengatasi risiko AI terhadap peradaban manusia
34:51
by bringing digital intelligence
657
2091710
3921
dengan mempererat kecerdasan digital
34:55
and biological intelligence closer together.
658
2095673
2669
dengan kecerdasan biologis.
34:58
I mean, if you think of how the brain works today,
659
2098384
2377
Jika Anda bayangkan cara kerja otak saat ini,
35:00
there are really two layers to the brain.
660
2100803
2002
ada dua lapisan bagian pada otak,
35:02
There's the limbic system and the cortex.
661
2102847
1960
yaitu sistem limbik dan korteks.
35:04
You've got the kind of, animal brain where --
662
2104849
2127
Misalnya, otak hewan di mana --
35:06
it’s kind of like the fun part, really.
663
2106976
1877
ini bagian yang menyenangkan, sungguh.
35:08
CA: It's where most of Twitter operates, by the way.
664
2108853
2502
CA: Ngomong-ngomong, ini bagian dari operasi Twitter.
35:11
EM: I think Tim Urban said,
665
2111355
1710
EM: Tim Urban pernah berkata,
35:13
we’re like somebody, you know, stuck a computer on a monkey.
666
2113107
4463
kita seperti sebuah komputer dengan monyet.
Jika Anda memberikan komputer kepada monyet,
35:18
You know, so we're like, if you gave a monkey a computer,
667
2118320
3587
35:21
that's our cortex.
668
2121949
1210
itulah korteks kita.
Namun kita masih punya banyak insting monyet
35:23
But we still have a lot of monkey instincts.
669
2123159
2168
35:25
Which we then try to rationalize as, no, it's not a monkey instinct.
670
2125369
3754
yang sering kita kira rasional dan bukan insting monyet -
35:29
It’s something more important than that.
671
2129165
1918
ini lebih penting daripada itu.
Namun kadang itu memang hanya insting monyet.
35:31
But it's often just really a monkey instinct.
672
2131083
2127
35:33
We're just monkeys with a computer stuck in our brain.
673
2133252
3378
Kita hanya sebuah monyet dengan komputer di dalam otak kita.
35:38
But even though the cortex is sort of the smart,
674
2138883
2919
Meskipun korteks adalah bagian yang pintar
35:41
or the intelligent part of the brain,
675
2141844
1793
dari sebuah otak,
35:43
the thinking part of the brain,
676
2143679
2419
bagian dari otak yang berpikir,
35:46
I've not yet met anyone who wants to delete their limbic system
677
2146098
3712
saya belum pernah menemui seorang pun yang ingin menghapus sistem limbik
35:49
or their cortex.
678
2149852
1168
atau korteks mereka.
35:51
They're quite happy having both.
679
2151020
1543
Mereka senang memiliki keduanya.
35:52
Everyone wants both parts of their brain.
680
2152605
2002
Semuanya menginginkan kedua bagian dari otak mereka.
35:56
And people really want their phones and their computers,
681
2156025
2669
Orang-orang menginginkan ponsel serta komputer mereka,
35:58
which are really the tertiary, the third part of your intelligence.
682
2158736
3503
yang merupakan lapisan tersier dari kecerdasan kita.
36:02
It's just that it's ...
683
2162281
1627
Jadi ini seperti ...
36:03
Like the bandwidth,
684
2163908
2294
Contohnya kecepatan data,
36:06
the rate of communication with that tertiary layer is slow.
685
2166202
4629
Kecepatan komunikasi dengan lapisan tersier itu lambat.
36:11
And it's just a very tiny straw to this tertiary layer.
686
2171665
3796
Seperti sedotan sangat kecil yang masuk kepada lapisan tersier.
36:15
And we want to make that tiny straw a big highway.
687
2175502
2753
Dan kita ingin membuat jalan besar dari sedotan kecil itu.
36:19
And I’m definitely not saying that this is going to solve everything.
688
2179298
3545
Saya tidak berkata bahwa ini akan menyelesaikan semuanya.
36:22
Or this is you know, it’s the only thing --
689
2182885
3503
Atau misalnya, ini satu-satunya cara --
36:26
it’s something that might be helpful.
690
2186430
3754
ini adalah sesuatu yang mungkin bisa membantu.
36:30
And worst-case scenario,
691
2190517
1711
Dalam skenario terburuk,
36:32
I think we solve some important brain injury,
692
2192228
3503
saya rasa dapat mengobati beberapa cedera otak,
36:35
spinal injury issues, and that's still a great outcome.
693
2195773
2586
tulang belakang, dan itu sudah bagus.
36:38
CA: Best-case scenario,
694
2198359
1167
CA: Skenario terbaik,
36:39
we may discover new human possibility, telepathy,
695
2199568
2419
kita bisa saja menemukan potensi baru, telepati,
36:42
you've spoken of, in a way, a connection with a loved one, you know,
696
2202029
4671
yang Anda bicarakan, koneksi dengan orang tercinta,
36:46
full memory and much faster thought processing maybe.
697
2206742
5005
ingatan lengkap, dan mungkin saja proses berpikir yang lebih cepat.
36:51
All these things.
698
2211747
1335
Semua hal ini.
36:53
It's very cool.
699
2213540
1210
Sungguh luar biasa.
36:55
If AI were to take down Earth, we need a plan B.
700
2215542
5423
Jika AI akan mengambil alih dunia, kita perlu rencana cadangan.
Mari kita memikirkan ruang angkasa.
37:01
Let's shift our attention to space.
701
2221006
3545
37:04
We spoke last time at TED about reusability,
702
2224593
2086
Kita bicara sebelumnya di TED tentang penggunaan kembali,
37:06
and you had just demonstrated that spectacularly for the first time.
703
2226720
3212
dan Anda telah mendemonstrasikannya dengan spektakuler.
37:09
Since then, you've gone on to build this monster rocket, Starship,
704
2229974
5922
Semenjak itu, Anda terus membuat roket monster ini, Starship,
37:15
which kind of changes the rules of the game in spectacular ways.
705
2235938
4046
yang mengubah aturan permainannya dengan cara yang luar biasa.
37:20
Tell us about Starship.
706
2240025
1543
Ceritakan pada kami tentang Starship.
37:22
EM: Starship is extremely fundamental.
707
2242486
1877
EM: Starship benar-benar merupakan dasarnya.
37:24
So the holy grail of rocketry or space transport
708
2244405
5839
Inti terpenting dari ilmu roket atau transportasi ruang angkasa
adalah penggunaan kembali secara utuh dan cepat.
37:30
is full and rapid reusability.
709
2250286
1793
37:32
This has never been achieved.
710
2252121
1418
Ini belum pernah tercapai.
37:33
The closest that anything has come is our Falcon 9 rocket,
711
2253580
3337
Yang paling mendekati yaitu roket Falcon 9
37:36
where we are able to recover the first stage, the boost stage,
712
2256959
5213
yang tahap pertamanya, tahap pendorong, bisa digunakan kembali.
37:42
which is probably about 60 percent of the cost of the vehicle
713
2262214
4630
Ini mungkin 60 persen dari total biaya kendaraannya.
37:46
of the whole launch, maybe 70 percent.
714
2266885
2920
Untuk keseluruhan peluncuran, mungkin 70 persennya.
37:50
And we've now done that over a hundred times.
715
2270347
3170
Dan kita telah melakukannya lebih dari 100 kali.
37:53
So with Starship, we will be recovering the entire thing.
716
2273517
6131
Jadi dengan Starship, kita dapat menggunakan kembali semuanya.
37:59
Or at least that's the goal.
717
2279690
1543
Atau setidaknya itu tujuannya.
38:01
CA: Right.
718
2281275
1209
CA: Benar.
38:02
EM: And moreover, recovering it in such a way
719
2282526
3128
EM: Dan terlebih lagi, memulihkannya dengan cara
38:05
that it can be immediately re-flown.
720
2285696
2628
agar dapat diterbangkan kembali sesegera mungkin.
38:08
Whereas with Falcon 9, we still need to do some amount of refurbishment
721
2288365
3462
Sedangkan untuk Falcon 9, kita masih butuh beberapa pembaruan
38:11
to the booster and to the fairing nose cone.
722
2291869
2919
untuk pendorongnya dan juga pelindung nose cone-nya
38:16
But with Starship, the design goal is immediate re-flight.
723
2296790
4880
Namun dengan Starship, tujuannya yaitu dapat segera terbang kembali.
38:22
So you just refill propellants and go again.
724
2302212
3671
Jadi Anda hanya perlu mengisi bahan bakar dan terbang kembali.
38:28
And this is gigantic.
725
2308302
2335
Dan ini berdampak besar.
38:30
Just as it would be in any other mode of transport.
726
2310679
2878
Ini akan menjadi salah satu moda transportasi lainnya.
38:33
CA: And the main design
727
2313557
1752
CA: Dan tujuan utamanya
38:35
is to basically take 100 plus people at a time,
728
2315351
6006
ialah membawa lebih dari 100 orang dalam satu perjalanan,
38:41
plus a bunch of things that they need, to Mars.
729
2321357
3837
berikut dengan semua perlengkapan yang dibutuhkan, untuk ke Mars.
38:45
So, first of all, talk about that piece.
730
2325611
1960
Jadi, mari bicara tentang hal tersebut.
38:47
What is your latest timeline?
731
2327613
3462
Jadi kapan tenggat waktu Anda untuk itu?
38:51
One, for the first time, a Starship goes to Mars,
732
2331116
3379
Pertama, untuk pertama kalinya, Starship akan pergi ke Mars,
38:54
presumably without people, but just equipment.
733
2334536
2211
katakanlah tanpa manusia, hanya peralatan saja.
38:57
Two, with people.
734
2337122
1877
Kedua, dengan orang.
38:59
Three, there’s sort of,
735
2339041
2252
Ketiga, katakanlah,
39:01
OK, 100 people at a time, let's go.
736
2341335
2711
OK, ayo lakukan dengan 100 orang.
39:04
EM: Sure.
737
2344546
1126
EM: Ya tentunya.
39:05
And just to put the cost thing into perspective,
738
2345714
3796
Gambaran besar tentang biayanya,
39:09
the expected cost of Starship,
739
2349510
4754
perkiraan biaya dari Starship,
39:14
putting 100 tons into orbit,
740
2354306
2002
untuk meluncurkan 100 ton ke orbit,
39:16
is significantly less than what it would have cost
741
2356350
4880
itu jauh lebih murah dibandingkan biaya
39:21
or what it did cost to put our tiny Falcon 1 rocket into orbit.
742
2361271
4505
yang telah dikeluarkan untuk meluncurkan roket kecil Falcon 1 ke orbit.
39:27
Just as the cost of flying a 747 around the world
743
2367611
4671
Sama halnya, biaya Anda menerbangkan 747 keliling dunia
39:32
is less than the cost of a small airplane.
744
2372282
2419
akan lebih murah dibandingkan menerbangkan pesawat kecil.
39:35
You know, a small airplane that was thrown away.
745
2375244
2586
Pesawat kecil yang sudah tidak zaman.
39:37
So it's really pretty mind-boggling that the giant thing costs less,
746
2377871
6048
Jadi cukup mengherankan bahwa benda raksasa itu ternyata lebih murah
39:43
way less than the small thing.
747
2383961
1460
dibandingkan dengan kapal kecil.
39:45
So it doesn't use exotic propellants
748
2385421
4587
Jadi ini tidak menggunakan bahan bakar eksotis
39:50
or things that are difficult to obtain on Mars.
749
2390050
2461
atau zat yang sulit didapatkan di Mars.
39:52
It uses methane as fuel,
750
2392928
3962
Ini menggunakan gas metana sebagai bahan bakar,
39:56
and it's primarily oxygen, roughly 77-78 percent oxygen by weight.
751
2396890
5798
yang utamanya oksigen, sekitar 77-78 persen beratnya adalah oksigen.
40:03
And Mars has a CO2 atmosphere and has water ice,
752
2403313
3587
Dan planet Mars banyak mengandung CO2 dan air es,
40:06
which is CO2 plus H2O, so you can make CH4, methane,
753
2406942
3378
yang merupakan CO2 ditambah H2O, menghasilkan CH4, metana,
40:10
and O2, oxygen, on Mars.
754
2410362
1794
dan O2, oksigen, di Mars.
40:12
CA: Presumably, one of the first tasks on Mars will be to create a fuel plant
755
2412197
3963
CA: Sepertinya tugas pertama di Mars yaitu membuat pabrik
40:16
that can create the fuel for the return trips of many Starships.
756
2416201
4255
yang dapat membuat bahan bakar untuk perjalanan pulang roket Starships.
40:20
EM: Yes.
757
2420497
1168
EM: Ya.
40:21
And actually, it's mostly going to be oxygen plants,
758
2421665
2920
Sebagian besar akan menjadi pabrik oksigen
40:24
because it's 78 percent oxygen, 22 percent fuel.
759
2424626
5965
karena 78 persennya adalah oksigen, dan 22 persennya bahan bakar.
40:31
But the fuel is a simple fuel that is easy to create on Mars.
760
2431300
3712
Namun bahan bakarnya sederhana dan mudah dibuat di Mars
40:35
And in many other parts of the solar system.
761
2435512
2586
dan juga di tempat lain di tata surya.
40:38
So basically ...
762
2438098
1293
Jadi intinya ..
40:39
And it's all propulsive landing, no parachutes,
763
2439933
3796
Semuanya ialah pendaratan propulsif, tanpa parasut,
40:43
nothing thrown away.
764
2443729
1460
tanpa ada yang dibuang.
40:46
It has a heat shield that’s capable of entering on Earth or Mars.
765
2446857
6632
Ia memiliki pelindung panas yang dapat memasuki Bumi atau Mars.
Kita bahkan bisa dapat pergi ke Venus.
40:53
We can even potentially go to Venus.
766
2453530
1752
40:55
but you don't want to go there.
767
2455324
1501
Namun Anda tidak ingin ke sana.
40:56
(Laughs)
768
2456867
1543
(Tawa)
40:59
Venus is hell, almost literally.
769
2459161
2210
Venus itu benar-benar seperti neraka.
41:02
But you could ...
770
2462247
1460
Namun Anda bisa ke sana..
41:04
It's a generalized method of transport to anywhere in the solar system,
771
2464041
4838
Ini sebuah moda transportasi untuk pergi ke mana saja di tata surya,
41:08
because the point at which you have propellant depo on Mars,
772
2468921
2836
karena setelah ada depo bahan bakar di Mars,
41:11
you can then travel to the asteroid belt
773
2471798
1919
Anda dapat bepergian ke sabuk asteroid
41:13
and to the moons of Jupiter and Saturn
774
2473759
3128
dan ke satelit bulan dari Jupiter dan Saturnus
41:16
and ultimately anywhere in the solar system.
775
2476887
2919
dan pada akhirnya ke mana pun di tata surya.
41:19
CA: But your main focus
776
2479848
2753
CA: Tapi fokus utama Anda
41:22
and SpaceX's main focus is still Mars.
777
2482643
3670
dan SpaceX masih pada planet Mars.
41:26
That is the mission.
778
2486313
2211
Itu adalah misinya.
41:28
That is where most of the effort will go?
779
2488524
3920
Di sanakah sebagian besar fokusnya?
41:33
Or are you actually imagining a much broader array of uses
780
2493278
4672
Atau Anda membayangkan kegunaan yang jauh lebih luas
41:37
even in the coming, you know,
781
2497991
2628
di masa mendatang, mungkin,
41:40
the first decade or so of uses of this.
782
2500619
3253
dalam dekade pertama penggunaan ini.
41:44
Where we could go, for example, to other places
783
2504498
2252
Di mana kita dapat pergi, contohnya, ke tempat lainnya
41:46
in the solar system to explore,
784
2506750
1919
dalam tata surya untuk penjelajahan,
41:48
perhaps NASA wants to use the rocket for that reason.
785
2508710
4338
mungkin NASA ingin menggunakan roket tersebut untuk alasan itu.
41:53
EM: Yeah, NASA is planning to use a Starship to return to the moon,
786
2513423
5131
EM: Ya, NASA berencana untuk menggunakan Starship untuk kembali ke Bulan,
41:58
to return people to the moon.
787
2518595
1794
untuk mengembalikan orang-orang ke Bulan.
42:01
And so we're very honored that NASA has chosen us to do this.
788
2521139
4422
Kami merasa terhormat karena NASA telah memilih kami untuk ini.
Namun saya katakan ini moda umum --
42:07
But I'm saying it is a generalized --
789
2527271
4337
42:11
it’s a general solution
790
2531650
2377
ini solusi yang luas
42:14
to getting anywhere in the greater solar system.
791
2534027
5172
untuk bepergian ke mana saja di sistem tata surya yang luas ini.
42:19
It's not suitable for going to another star system,
792
2539241
2502
Ini tidak cocok untuk pergi ke sistem bintang lain,
42:21
but it is a general solution for transport anywhere in the solar system.
793
2541785
3879
tapi ini solusi umum untuk transportasi di dalam tata surya kita.
42:25
CA: Before it can do any of that,
794
2545706
1585
CA: Sebelum melakukan semua itu,
42:27
it's got to demonstrate it can get into orbit, you know, around Earth.
795
2547332
3295
ini harus bisa mengorbit dahulu mengitari Bumi.
42:30
What’s your latest advice on the timeline for that?
796
2550627
5005
Berapa waktu yang Anda butuhkan untuk hal itu?
42:35
EM: It's looking promising for us to have an orbital launch attempt
797
2555632
3921
EM: Terlihat meyakinkan untuk mencoba peluncuran orbital
42:39
in a few months.
798
2559595
2002
dalam beberapa bulan.
42:43
So we're actually integrating --
799
2563015
3545
Jadi kita sedang mengintegrasikan --
42:46
will be integrating the engines into the booster
800
2566602
2961
akan mengintegrasikan mesin ke roket pendorong
42:49
for the first orbital flight starting in about a week or two.
801
2569605
3586
untuk penerbangan orbit pertama dalam seminggu atau dua minggu.
42:53
And the launch complex itself is ready to go.
802
2573942
6465
Kompleks peluncurannya sendiri telah siap.
43:00
So assuming we get regulatory approval,
803
2580741
3670
Jadi jika kita mendapatkan persetujuan regulasi,
43:04
I think we could have an orbital launch attempt within a few months.
804
2584453
6464
saya rasa peluncuran orbit akan jalan dalam beberapa bulan.
43:10
CA: And a radical new technology like this
805
2590959
2002
CA: Teknologi radikal seperti ini
memiliki risiko nyata di peluncuran awal ini.
43:13
presumably there is real risk on those early attempts.
806
2593003
2544
43:15
EM: Oh, 100 percent, yeah.
807
2595589
1251
EM: Oh, 100 persen, ya.
43:16
The joke I make all the time is that excitement is guaranteed.
808
2596882
3837
Lelucon yang saya buat selama ini adalah jaminan akan antusiasme.
43:20
Success is not guaranteed, but excitement certainly is.
809
2600719
2794
Sukses tidak pasti ada, tapi antusiasme itu pasti.
43:23
CA: But the last I saw on your timeline,
810
2603513
2378
CA: Namun terakhir saya lihat batas waktu Anda,
43:25
you've slightly put back the expected date
811
2605932
2962
Anda telah sedikit menunda waktu yang diharapkan
43:28
to put the first human on Mars till 2029, I want to say?
812
2608935
4380
untuk pengiriman manusia pertama ke Mars sampai tahun 2029, ’kan?
43:33
EM: Yeah, I mean, so let's see.
813
2613815
3128
EM: Ya, mari kita lihat nanti,
43:36
I mean, we have built a production system for Starship,
814
2616985
3504
Kami telah membangun sistem produksi untuk Starship,
43:40
so we're making a lot of ships and boosters.
815
2620489
3295
jadi kami membuat banyak kapal dan roket pendorong.
43:43
CA: How many are you planning to make actually?
816
2623784
2210
CA: Berapa banyak yang Anda rencanakan?
43:46
EM: Well, we're currently expecting to make a booster and a ship
817
2626036
5714
EM: Saat ini kami berharap membuat satu roket pendorong dan kapal
43:51
roughly every, well, initially, roughly every couple of months,
818
2631792
3503
kira-kira setiap beberapa bulan sekali,
43:55
and then hopefully by the end of this year, one every month.
819
2635295
3670
dan kemudian semoga di akhir tahun ini, satu setiap bulannya.
Jadi ini roket raksasa, dan banyak sekali jumlahnya.
43:59
So it's giant rockets, and a lot of them.
820
2639007
2711
44:01
Just talking in terms of rough orders of magnitude,
821
2641760
2419
Bicara mengenai jumlah kasarannya,
44:04
in order to create a self-sustaining city on Mars,
822
2644179
3504
untuk membuat sebuah kota mandiri di Mars,
44:07
I think you will need something on the order of a thousand ships.
823
2647724
4421
saya rasa Anda membutuhkan seribu kapal.
44:12
And we just need a Helen of Sparta, I guess, on Mars.
824
2652187
6381
Dan kita hanya perlu Helen dari Sparta, saya rasa, di Mars.
CA: Ini bukanlah sesuatu yang umum orang pikirkan, Elon.
44:19
CA: This is not in most people's heads, Elon.
825
2659319
2211
44:21
EM: The planet that launched 1,000 ships.
826
2661571
1961
EM: Planet yang meluncurkan 1000 pesawat ulang alik.
44:24
CA: That's nice.
827
2664574
1168
CA: Itu keren.
44:25
But this is not in most people's heads,
828
2665784
1877
Namun bukan hal yang biasa orang pikirkan,
44:27
this picture that you have in your mind.
829
2667661
1918
gambaran yang ada di benak Anda.
44:29
There's basically a two-year window,
830
2669621
1752
Sebenarnya ada jarak dua tahun,
44:31
you can only really fly to Mars conveniently every two years.
831
2671373
2919
Anda dapat terbang ke Mars dengan nyaman setiap dua tahun.
44:34
You were picturing that during the 2030s,
832
2674292
4797
Anda membayangkan nantinya saat tahun 2030-an,
44:39
every couple of years,
833
2679089
1376
setiap dua tahun sekali,
44:40
something like 1,000 Starships take off,
834
2680507
3003
sekitar 1.000 pesawat Starship akan lepas landas,
44:43
each containing 100 or more people.
835
2683552
1960
dan setiap pesawat mengangkut 100 orang atau lebih.
44:45
That picture is just completely mind-blowing to me.
836
2685512
5464
Gambaran tersebut benar-benar tidak terbayangkan olehku.
Dalam artian armada umat manusia itu --
44:51
That sense of this armada of humans going to --
837
2691393
3378
44:54
EM: It'll be like "Battlestar Galactica," the fleet departs.
838
2694813
2878
EM: Ini seperti ”Battlestar Galactica,” saat armada berangkat.
44:57
CA: And you think that it can basically be funded by people
839
2697691
2794
CA: Apakah Anda kira ini dapat dibiayai oleh orang-orang
45:00
spending maybe a couple hundred grand on a ticket to Mars?
840
2700485
3254
yang membayar beberapa ratus ribu dolar untuk tiket ke Mars?
45:03
Is that price about where it has been?
841
2703739
2752
Apakah harga tersebut sama dengan sekarang?
EM: Jika Anda bertanya,
45:07
EM: Well, I think if you say like,
842
2707367
1627
45:08
what's required in order to get enough people and enough cargo to Mars
843
2708994
4755
apa yang dibutuhkan untuk mendapatkan cukup orang & kargo ke Mars
45:13
to build a self-sustaining city.
844
2713790
2586
guna membangun kota yang mandiri.
45:17
And it's where you have an intersection
845
2717377
1919
Dan di sinilah adanya persimpangan
45:19
of sets of people who want to go,
846
2719296
2669
antara kelompok orang yang ingin pergi,
45:21
because I think only a small percentage of humanity will want to go,
847
2721965
5047
karena saya rasa hanya sebagian kecil yang ingin pergi,
45:27
and can afford to go or get sponsorship in some manner.
848
2727012
3754
dan kelompok yang mampu membayar atau mendapatkan sponsor.
Irisan dari persimpangan itu, saya rasa,
45:31
That intersection of sets, I think,
849
2731391
1710
45:33
needs to be a million people or something like that.
850
2733101
2461
harus kira-kira mencapai sejuta orang.
45:36
And so it’s what can a million people afford, or get sponsorship for,
851
2736646
3754
Jadi berapa pun itu total uang dari sejuta orang tersebut atau sponsor,
45:40
because I think governments will also pay for it,
852
2740442
2377
karena saya rasa pemerintah juga akan turut membayar,
45:42
and people can take out loans.
853
2742819
3003
dan orang-orang bisa mengambil pinjaman.
45:45
But I think at the point at which you say, OK, like,
854
2745864
3712
Namun saat kita bisa bilang, OK,
45:49
if moving to Mars costs are, for argument’s sake, $100,000,
855
2749618
6381
biaya pindah ke Mars, misalnya $100.000,
45:56
then I think you know, almost anyone can work and save up
856
2756041
5172
dan lalu siapa pun bisa bekerja dan menabung
46:01
and eventually have $100,000 and be able to go to Mars if they want.
857
2761213
4045
guna memiliki $100.000 dan dapat pergi ke Mars jika ingin.
46:05
We want to make it available to anyone who wants to go.
858
2765300
2669
Kami ingin menyediakannya bagi siapa pun yang berminat.
46:10
It's very important to emphasize that Mars, especially in the beginning,
859
2770263
4171
Sangat penting untuk menegaskan bahwa Mars, terutama pada awalnya,
46:14
will not be luxurious.
860
2774434
1293
tidak akan terihat mewah.
46:15
It will be dangerous, cramped, difficult, hard work.
861
2775727
5672
Ini akan berbahaya, tak nyaman, sulit, dan butuh kerja keras.
46:22
It's kind of like that Shackleton ad for going to the Antarctic,
862
2782025
3170
Ini seperti iklan Shackleton yang menjelajah ke Antartika
46:25
which I think is actually not real, but it sounds real and it's cool.
863
2785237
3336
yang saya kira tidak nyata, tapi terdengar nyata dan keren.
46:28
It's sort of like, the sales pitch for going to Mars is,
864
2788865
2878
Seakan-akan promosi penjualan untuk pergi ke Mars yaitu,
46:31
"It's dangerous, it's cramped.
865
2791785
2878
“Ini berbahaya, ini penuh sesak.
46:35
You might not make it back.
866
2795956
1501
Kau mungkin takkan bisa kembali.
46:38
It's difficult, it's hard work."
867
2798750
1543
Ini sulit, ini perlu usaha.”
46:40
That's the sales pitch.
868
2800293
1168
Itu mungkin slogannya.
46:41
CA: Right.
869
2801503
1168
CA: Benar.
46:42
But you will make history.
870
2802712
1252
Tapi Anda akan mencetak sejarah.
46:44
EM: But it'll be glorious.
871
2804756
1585
EM: Tapi ini akan menjadi mulia.
CA: Jadi, dengan frekuensi peluncuran tersebut selama dua dekade,
46:47
CA: So on that kind of launch rate you're talking about over two decades,
872
2807050
3462
46:50
you could get your million people to Mars, essentially.
873
2810554
3628
Anda akan mengirim sejuta orang ke Mars, pada intinya.
46:54
Whose city is it?
874
2814224
1126
Kota siapakah itu?
46:55
Is it NASA's city, is it SpaceX's city?
875
2815392
1918
Apakah itu kota milik NASA atau SpaceX?
46:57
EM: It’s the people of Mars’ city.
876
2817352
1627
EM: Milik penduduk kota Mars.
47:01
The reason for this, I mean, I feel like why do this thing?
877
2821106
4629
Maksud saya, mengapa kita melakukan hal ini?
47:05
I think this is important for maximizing
878
2825735
4338
Saya kira penting untuk memaksimalkan
47:10
the probable lifespan of humanity or consciousness.
879
2830115
3044
kemungkinan masa hidup kemanusiaan atau kesadaran.
47:13
Human civilization could come to an end for external reasons,
880
2833201
4004
Peradaban manusia bisa saja berakhir karena faktor eksternal,
47:17
like a giant meteor or super volcanoes or extreme climate change.
881
2837247
5172
seperti meteor raksasa, letusan gunung berapi, atau perubahan cuaca ekstrem.
47:24
Or World War III, or you know, any one of a number of reasons.
882
2844045
5756
Atau Perang Dunia ke-III, atau sejumlah alasan lainnya.
47:32
But the probable life span of civilizational consciousness
883
2852929
2878
Kemungkinan masa hidup kesadaran dan peradaban
47:35
as we know it,
884
2855849
1585
yang kita ketahui,
47:37
which we should really view as this very delicate thing,
885
2857475
3129
yang harusnya kita lihat sebagai sesuatu yang sangat rapuh,
47:40
like a small candle in a vast darkness.
886
2860645
2711
seperti lilin kecil dalam kegelapan yang luas.
47:43
That is what appears to be the case.
887
2863356
2962
Inilah yang sepertinya terjadi.
47:47
We're in this vast darkness of space,
888
2867777
3379
Kita berada di ruang gelap yang luas,
47:51
and there's this little candle of consciousness
889
2871197
3421
dan ada lilin kecil kesadaran ini
47:54
that’s only really come about after 4.5 billion years,
890
2874659
4463
yang telah muncul setelah 4.5 miliar tahun lamanya,
47:59
and it could just go out.
891
2879164
2002
dan ini dapat lenyap begitu saja.
48:01
CA: I think that's powerful,
892
2881166
1376
CA: Itu sungguh bermakna,
48:02
and I think a lot of people will be inspired by that vision.
893
2882584
2836
saya rasa banyak orang akan terinspirasi olehnya.
48:05
And the reason you need the million people
894
2885420
2127
Dan alasan Anda membutuhkan jutaan manusia
48:07
is because there has to be enough people there
895
2887547
2169
adalah karena dibutuhkan cukup orang di sana
48:09
to do everything that you need to survive.
896
2889758
2419
untuk melakukan semua hal guna bertahan hidup.
48:13
EM: Really, like the critical threshold is if the ships from Earth stop coming
897
2893136
6840
EM: Jumlah kritisnya adalah, jika kapal dari Bumi berhenti datang
48:20
for any reason,
898
2900018
2544
karena alasan apa pun itu,
48:22
does the Mars City die out or not?
899
2902604
4379
apakah kota Mars akan mati atau tidak?
48:27
And so we have to --
900
2907400
2086
Jadi kita perlu --
48:29
You know, people talk about like, the sort of, the great filters,
901
2909527
3129
Banyak orang membahas tentang semacam filter raksasa,
48:32
the things that perhaps, you know,
902
2912697
3087
sesuatu yang mungkin, Anda tahu,
48:35
we talk about the Fermi paradox, and where are the aliens?
903
2915825
2711
kita membahas Paradoks Fermi, dan di manakah alien berada?
48:38
Well maybe there are these various great filters
904
2918536
2294
Mungkin ada berbagai macam filter besar
48:40
that the aliens didn’t pass,
905
2920872
1418
yang alien tak dapat lewati,
48:42
and so they eventually just ceased to exist.
906
2922290
4588
jadi mereka hilang dari semesta.
48:46
And one of the great filters is becoming a multi-planet species.
907
2926920
3128
Salah satu filter besarnya adalah menjadi spesies multi-planet.
48:50
So we want to pass that filter.
908
2930674
2210
Jadi kita ingin melewati filter tersebut.
48:54
And I'll be long-dead before this is, you know, a real thing,
909
2934302
6006
Dan saya rasa saya telah lama wafat saat ini menjadi kenyataan.
49:00
before it happens.
910
2940350
1251
49:01
But I’d like to at least see us make great progress in this direction.
911
2941601
5297
Tapi setidaknya saya ingin melihat kemajuan besar menuju arah tersebut.
49:07
CA: Given how tortured the Earth is right now,
912
2947315
2503
CA: Mengingat betapa tersiksanya Bumi saat ini,
49:09
how much we're beating each other up,
913
2949859
2878
seberapa sering kita saling berselisih satu sama lain,
49:12
shouldn't there be discussions going on
914
2952737
2795
tidakkah seharusnya ada diskusi lebih lanjut
49:15
with everyone who is dreaming about Mars to try to say,
915
2955573
4171
dengan semua orang yang bermimpi mengenai Mars untuk mengatakan,
49:19
we've got a once in a civilization's chance
916
2959786
5172
kita punya kesempatan sekali dalam peradaban
49:24
to make some new rules here?
917
2964958
2002
untuk membuat aturan baru?
49:27
Should someone be trying to lead those discussions
918
2967002
3753
Haruskah seseorang mencoba untuk memimpin diskusi tersebut
49:30
to figure out what it means for this to be the people of Mars' City?
919
2970755
3879
untuk mencari tahu apa arti dari menjadi bagian dari penduduk Kota Mars?
EM: Saya rasa nanti akhirnya
49:35
EM: Well, I think ultimately
920
2975093
1376
49:36
this will be up to the people of Mars to decide
921
2976469
2211
ini terserah pada penduduk Mars untuk memutuskan
49:38
how they want to rethink society.
922
2978722
4045
bagaimana mereka ingin membangun kembali komunitasnya.
49:43
Yeah there’s certainly risk there.
923
2983101
1627
Ya tentu ada risiko di sana.
49:45
And hopefully the people of Mars will be more enlightened
924
2985395
4630
Dan semoga penduduk Mars akan lebih waras
49:50
and will not fight amongst each other too much.
925
2990066
2711
dan tidak terlalu sering berselisih.
49:54
I mean, I have some recommendations,
926
2994279
1752
Saya punya beberapa rekomendasi,
49:56
which people of Mars may choose to listen to or not.
927
2996031
3962
penduduk Mars bisa memilih untuk mendengarkan atau tidak.
Saya akan lebih menganjurkan demokrasi langsung,
50:00
I would advocate for more of a direct democracy,
928
3000035
2794
50:02
not a representative democracy,
929
3002829
2211
bukan demokrasi perwakilan,
50:05
and laws that are short enough for people to understand.
930
3005040
2711
dan hukum yang cukup pendek agar mudah dipahami.
50:08
Where it is harder to create laws than to get rid of them.
931
3008168
5380
Akan lebih sulit untuk membuat hukum dibandingkan menghapusnya.
CA: Kembali ke masa yang lebih dekat,
50:14
CA: Coming back a bit nearer term,
932
3014424
1668
50:16
I'd love you to just talk a bit about some of the other possibility space
933
3016134
3462
saya ingin Anda membahas tentang beberapa kemungkinan lain
50:19
that Starship seems to have created.
934
3019596
3712
yang muncul akibat Starship.
50:23
So given --
935
3023349
1377
Jadi kita punya --
50:24
Suddenly we've got this ability to move 100 tons-plus into orbit.
936
3024768
3503
Tiba-tiba kita mampu mengorbitkan benda 100 ton lebih.
50:29
So we've just launched the James Webb telescope,
937
3029230
3170
Kita telah meluncurkan teleskop James Webb
50:32
which is an incredible thing.
938
3032400
2002
yang sangat luar biasa.
50:34
It's unbelievable.
939
3034444
1126
Tak bisa dipercaya.
50:35
EM: Exquisite piece of technology.
940
3035612
1793
EM: Karya teknologi yang indah.
50:37
CA: Exquisite piece of technology.
941
3037447
1627
CA: Karya teknologi yang indah.
Namun orang-orang membutuhkan dua tahun untuk mengetahui cara melipatnya.
50:39
But people spent two years trying to figure out how to fold up this thing.
942
3039115
3504
50:42
It's a three-ton telescope.
943
3042660
1335
Ini teleskop tiga ton.
50:44
EM: We can make it a lot easier if you’ve got more volume and mass.
944
3044037
3170
EM: Akan lebih mudah jika volume dan massanya lebih besar.
50:47
CA: But let's ask a different question.
945
3047207
1877
CA: Mari ajukan pertanyaan lain.
50:49
Which is, how much more powerful a telescope could someone design
946
3049084
6756
Bisa menjadi sekuat apakah teleskop yang didesain
50:55
based on using Starship, for example?
947
3055882
2878
dengan menggunakan Starship, contohnya?
50:59
EM: I mean, roughly, I'd say it's probably an order of magnitude more resolution.
948
3059469
4546
EM: Kira-kira, mungkin resolusinya sepuluh kali lebih baik
51:04
If you've got 100 tons and a thousand cubic meters volume,
949
3064057
3211
jika Anda punya 100 ton dan volume seribu meter kubik,
51:07
which is roughly what we have.
950
3067268
1585
yang mana memang kita punya.
51:08
CA: And what about other exploration through the solar system?
951
3068895
3545
CA: Bagaimana dengan eksplorasi lainnya di tata surya?
51:12
I mean, I'm you know --
952
3072482
2169
Anda tahu --
51:14
EM: Europa is a big question mark.
953
3074692
2670
EM: Europa adalah sebuah tanda tanya besar.
CA: Ya, karena ada lautan di sana.
51:17
CA: Right, so there's an ocean there.
954
3077403
1794
Yang sangat ingin dilakukan yaitu menjatuhkan kapal selam ke laut itu.
51:19
And what you really want to do is to drop a submarine into that ocean.
955
3079239
3295
51:22
EM: Maybe there's like, some squid civilization,
956
3082534
2294
EM: Mungkin akan ada peradaban cumi-cumi,
51:24
cephalopod civilization under the ice of Europa.
957
3084869
3212
peradaban sefalopoda di bawah es Europa.
51:28
That would be pretty interesting.
958
3088123
1626
Itu akan sangat menarik.
51:29
CA: I mean, Elon, if you could take a submarine to Europa
959
3089749
2711
CA: Elon, jika Anda bisa membawa kapal selam ke Europa
51:32
and we see pictures of this thing being devoured by a squid,
960
3092460
3629
dan kita dapat melihat kapalnya ditelan oleh cumi-cumi,
51:36
that would honestly be the happiest moment of my life.
961
3096131
2544
itu akan menjadi momen paling bahagia dalam hidup saya.
51:38
EM: Pretty wild, yeah.
962
3098716
1377
EM: Cukup gila, ya.
51:40
CA: What other possibilities are out there?
963
3100426
2795
CA: Kemungkinan apa lagi yang ada di luar sana?
51:43
Like, it feels like if you're going to create a thousand of these things,
964
3103263
4379
Rasanya, Anda dapat membuat ratusan kapal-kapal ini,
51:47
they can only fly to Mars every two years.
965
3107642
3212
mereka dapat terbang ke Mars setiap dua tahun sekali.
51:50
What are they doing the rest of the time?
966
3110895
2169
Apa yang mereka lakukan di waktu senggang?
51:53
It feels like there's this explosion of possibility
967
3113106
4671
Rasanya seperti ada ledakan kemungkinan
51:57
that I don't think people are really thinking about.
968
3117777
2461
yang tidak terlalu dipikirkan orang-orang.
52:00
EM: I don't know, we've certainly got a long way to go.
969
3120238
2628
EM: Saya tidak tahu, pastinya perjalanan masih panjang.
52:02
As you alluded to earlier, we still have to get to orbit.
970
3122866
2752
Seperti kata Anda, kita masih harus mencapai orbit.
52:05
And then after we get to orbit,
971
3125618
1752
Lalu setelah mengorbit,
52:07
we have to really prove out and refine full and rapid reusability.
972
3127412
6006
kita harus benar-benar menyempurnakan penggunaan ulang sepenuhnya.
52:14
That'll take a moment.
973
3134085
1210
Ini membutuhkan waktu.
52:19
But I do think we will solve this.
974
3139090
1752
Namun saya yakin akan tercapai.
52:22
I'm highly confident we will solve this at this point.
975
3142969
2711
Saat ini, saya sangat percaya kita dapat memecahkannya.
CA: Pernahkah Anda terbangun dengan rasa takut
52:26
CA: Do you ever wake up with the fear
976
3146014
1793
52:27
that there's going to be this Hindenburg moment for SpaceX where ...
977
3147849
3462
jika nanti akan ada momen Hindenburg untuk SpaceX di mana ...
52:31
EM: We've had many Hindenburg.
978
3151811
1460
EM: Kami sudah banyak mengalaminya.
52:33
Well, we've never had Hindenburg moments with people, which is very important.
979
3153313
3670
Kami tak pernah mengalaminya dengan manusia, itu penting.
52:37
Big difference.
980
3157025
1251
Perbedaan besar.
52:38
We've blown up quite a few rockets.
981
3158776
1710
Sudah ada beberapa roket yang meledak.
52:40
So there's a whole compilation online that we put together
982
3160486
3504
Jadi ada kumpulan video daring yang kita
52:44
and others put together,
983
3164032
1710
dan lainnya bersama buat
52:45
it's showing rockets are hard.
984
3165742
1960
yang menunjukkan betapa sulitnya roket.
52:47
I mean, the sheer amount of energy going through a rocket boggles the mind.
985
3167744
3795
Jumlah energi yang dikeluarkan roket sangatlah mengejutkan.
52:51
So, you know, getting out of Earth's gravity well is difficult.
986
3171581
3503
Anda tahu betapa sulitnya keluar dari gravitasi bumi dengan baik.
52:55
We have a strong gravity and a thick atmosphere.
987
3175126
2377
Kita punya gaya gravitasi yang kuat dan atmosfer yang tebal.
52:59
And Mars, which is less than 40 percent,
988
3179422
3921
Dan Mars hanya kurang dari 40 persen,
53:03
it's like, 37 percent of Earth's gravity
989
3183426
2711
hanya 37 persen dari gravitasi Bumi.
53:06
and has a thin atmosphere.
990
3186179
1626
dan punya atmosfer yang tipis.
53:08
The ship alone can go all the way
991
3188097
2002
Kapalnya sendiri dapat pergi
53:10
from the surface of Mars to the surface of Earth.
992
3190141
2419
dari permukaan Mars ke Bumi.
53:12
Whereas getting to Mars requires a giant booster and orbital refilling.
993
3192602
4755
Sedangkan untuk ke Mars dibutuhkan roket raksasa & pengisian ulang di orbit.
53:17
CA: So, Elon, as I think more about this incredible array of things
994
3197774
4796
CA: Elon, seiring saya melihat banyaknya hal luar biasa
53:22
that you're involved with,
995
3202612
1835
dengan keterlibatan Anda,
53:24
I keep seeing these synergies,
996
3204489
4296
saya terus melihat sebuah sinergi (keterkaitan)
53:28
to use a horrible word,
997
3208826
1877
53:30
between them.
998
3210745
1168
di antara mereka.
53:31
You know, for example,
999
3211955
1167
Sebagai contoh,
53:33
the robots you're building from Tesla could possibly be pretty handy on Mars,
1000
3213122
5756
robot yang sedang dibuat Tesla bisa jadi cukup berguna untuk di Mars,
53:38
doing some of the dangerous work and so forth.
1001
3218920
2169
melakukan berbagai pekerjaan berbahaya dan lain-lain.
53:41
I mean, maybe there's a scenario where your city on Mars
1002
3221089
2669
Mungkin ada kemungkinan kota Anda di Mars
53:43
doesn't need a million people,
1003
3223758
1460
tidak perlu sejuta orang,
53:45
it needs half a million people and half a million robots.
1004
3225218
2711
mungkin hanya setengah juta orang dan setengah juta robot.
53:47
And that's a possibility.
1005
3227971
1835
Dan itu sangat mungkin.
53:49
Maybe The Boring Company could play a role
1006
3229847
2211
Mungkin The Boring Company dapat memainkan peran
53:52
helping create some of the subterranean dwelling spaces that you might need.
1007
3232100
5380
dalam membantu membangun tempat tinggal bawah tanah.
53:57
EM: Yeah.
1008
3237480
1210
EM: Ya.
53:58
CA: Back on planet Earth,
1009
3238982
1501
CA: Kembali ke planet Bumi,
54:00
it seems like a partnership between Boring Company and Tesla
1010
3240525
3211
tampaknya kerja sama antara Boring Company dan Tesla
54:03
could offer an unbelievable deal to a city
1011
3243778
3879
dapat menawarkan sesuatu yang luar biasa untuk sebuah kota,
54:07
to say, we will create for you a 3D network of tunnels
1012
3247699
4504
misalnya, kami akan membangun jaringan terowongan 3D
54:12
populated by robo-taxis
1013
3252245
2252
yang diisi oleh taksi robot
54:14
that will offer fast, low-cost transport to anyone.
1014
3254539
4254
yang menawarkan transportasi cepat dan murah untuk siapa pun.
54:18
You know, full self-driving may or may not be done this year.
1015
3258835
2878
Mobil kemudi otomatis bisa jadi selesai di tahun ini atau tidak.
54:21
And in some cities, like, somewhere like Mumbai,
1016
3261713
2794
Dan di beberapa kota, seperti Mumbai,
54:24
I suspect won't be done for a decade.
1017
3264549
2043
saya kira tak akan selesai dalam satu dekade.
54:26
EM: Some places are more challenging than others.
1018
3266634
2294
EM: Beberapa tempat lebih sulit dibandingkan yang lain.
54:28
CA: But today, today, with what you've got,
1019
3268928
2378
CA: Namun hari ini, dengan yang kita miliki,
54:31
you could put a 3D network of tunnels under there.
1020
3271306
4254
Anda dapat membuat jaringan terowongan 3D di bawah sana,
54:35
EM: Oh, if it’s just in a tunnel, that’s a solved problem.
1021
3275601
2795
EM: Jika hanya di dalam terowongan, kemudi otomatis sudah bisa.
54:38
CA: Exactly, full self-driving is a solved problem.
1022
3278438
2502
CA: Benar, kemudi otomatis bukan sebuah masalah.
54:40
To me, there’s amazing synergy there.
1023
3280982
3045
Bagi saya, ada sebuah sinergi yang menakjubkan di sini.
54:44
With Starship,
1024
3284068
1752
Dengan Starship,
54:45
you know, Gwynne Shotwell talked about by 2028 having from city to city,
1025
3285820
5339
Gwynne Shotwell pernah membahas perpindahan antar kota sebelum 2028,
transportasi di planet Bumi.
54:51
you know, transport on planet Earth.
1026
3291200
1752
54:52
EM: This is a real possibility.
1027
3292952
1627
EM: Itu sebuah kemungkinan.
Jalan tercepat untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lainnya,
54:57
The fastest way to get from one place to another,
1028
3297290
2961
jika jaraknya jauh, adalah dengan roket.
55:00
if it's a long distance, is a rocket.
1029
3300293
1793
Pada dasarnya, ini misil antar benua.
55:03
It's basically an ICBM.
1030
3303087
1377
55:05
CA: But it has to land --
1031
3305673
1335
CA: Namun ini harus mendarat --
55:07
Because it's an ICBM, it has to land probably offshore,
1032
3307675
3879
Karena ini sebuah misil, ini harus mendarat lepas pantai,
55:11
because it's loud.
1033
3311596
1168
karena ini bising.
55:12
So why not have a tunnel that then connects to the city with Tesla?
1034
3312805
6632
Jadi mengapa tidak ada terowongan yang menyambungkan ke kota dengan Tesla?
55:20
And Neuralink.
1035
3320897
1126
Dan Neuralink.
Jika Anda ingin pergi ke Mars,
55:22
I mean, if you going to go to Mars
1036
3322065
1626
55:23
having a telepathic connection with loved ones back home,
1037
3323733
2878
adanya koneksi telepati dengan orang terkasih di rumah
55:26
even if there's a time delay...
1038
3326611
1501
meskipun terlambat beberapa waktu ...
55:29
EM: These are not intended to be connected, by the way.
1039
3329238
4088
EM: Ini tak didesain untuk bersambungan.
55:33
But there certainly could be some synergies, yeah.
1040
3333326
2419
Namun tentu mereka dapat bersinergi.
55:35
CA: Surely there is a growing argument
1041
3335787
2294
CA: Tentunya ada opini baru
bahwa Anda harus menggabungkannya bersamaan
55:38
that you should actually put all these things together
1042
3338081
2711
55:40
into one company
1043
3340792
2127
menjadi satu perusahaaan
55:42
and just have a company devoted to creating a future
1044
3342960
4296
dan memiliki perusahaan yang bertujuan untuk membuat masa depan
55:47
that’s exciting,
1045
3347298
1460
yang menarik
55:48
and let a thousand flowers bloom.
1046
3348758
1627
dan membuat bunga bermekaran.
55:50
Have you been thinking about that?
1047
3350426
1627
Apakah Anda sudah memikirkannya?
55:53
EM: I mean, it is tricky because Tesla is a publicly-traded company,
1048
3353429
3253
EM: Ini rumit karena Tesla adalah perusahaan publik,
55:56
and the investor base of Tesla and SpaceX
1049
3356724
5255
dan basis investor dari Tesla, SpaceX,
56:02
and certainly Boring Company and Neuralink are quite different.
1050
3362021
3379
serta Boring Company, dan Neuralink itu berbeda.
56:05
Boring Company and Neuralink are tiny companies.
1051
3365441
2503
Boring Company dan Neuralink adalah perusahaan kecil.
56:08
CA: By comparison.
1052
3368569
1418
CA: Jika dibandingkan.
56:10
EM: Yeah, Tesla's got 110,000 people.
1053
3370321
3629
EM: Ya, Tesla punya sekitar 110.000 orang.
56:14
SpaceX I think is around 12,000 people.
1054
3374283
2503
SpaceX sekitar 12.000 orang.
56:17
Boring Company and Neuralink are both under 200 people.
1055
3377161
4546
Boring Company dan Neuralink keduanya di bawah 200 orang.
56:21
So they're little, tiny companies,
1056
3381749
3170
Jadi mereka masih kecil, perusahaan kecil.
56:24
but they will probably get bigger in the future.
1057
3384961
2252
tapi bisa jadi akan semakin besar ke depannya.
56:27
They will get bigger in the future.
1058
3387213
1710
Mereka akan tumbuh.
56:29
It's not that easy to sort of combine these things.
1059
3389632
2544
Bukan hal mudah untuk menggabungkan hal ini.
56:33
CA: Traditionally, you have said that for SpaceX especially,
1060
3393761
2878
CA: Biasanya, Anda bilang bahwa, terutama untuk SpaceX,
56:36
you wouldn't want it public,
1061
3396639
1418
Anda tak ingin menjadikannya publik
56:38
because public investors wouldn't support the craziness of the idea
1062
3398057
4296
karena investor publik tak akan mendukung ide gila
56:42
of going to Mars or whatever.
1063
3402395
1418
untuk pergi ke Mars, dll.
56:43
EM: Yeah, making life multi-planetary
1064
3403813
2044
EM: Ya, membuat kehidupan multi-planet
56:45
is outside of the normal time horizon of Wall Street analysts.
1065
3405898
5881
masih jauh di luar jangkauan waktu para analis Wall Street.
56:51
(Laughs)
1066
3411779
1001
(Tawa)
56:52
To say the least.
1067
3412864
1209
Setidaknya.
56:54
CA: I think something's changed, though.
1068
3414073
2586
CA: Saya kira ada yang berubah.
56:56
What's changed is that Tesla is now so powerful and so big
1069
3416701
2753
Perubahannya yaitu Tesla sekarang sudah kuat dan besar
56:59
and throws off so much cash
1070
3419495
2461
dan mengalihkan banyak uang --
57:01
that you actually could connect the dots here.
1071
3421998
3503
sebenarnya Anda dapat menebaknya sekarang.
57:05
Just tell the public that x-billion dollars a year, whatever your number is,
1072
3425501
4546
Katakan saja kepada publik bahwa sekian miliar dolar setiap tahunnya,
atau berapa pun,
57:10
will be diverted to the Mars mission.
1073
3430089
3420
akan dialihkan untuk misi ke Mars.
57:13
I suspect you'd have massive interest in that company.
1074
3433551
3462
Saya menduga akan ada minat untuk SpaceX.
57:17
And it might unlock a lot more possibility for you, no?
1075
3437054
4922
Ini mungkin membuka banyak kesempatan untuk Anda, ’kan?
57:22
EM: I would like to give the public access to ownership of SpaceX,
1076
3442018
5797
EM: Saya ingin memberikan akses publik untuk kepemilikan SpaceX,
57:27
but I mean the thing that like,
1077
3447815
2711
tapi saya rasa,
57:30
the overhead associated with a public company is high.
1078
3450568
5130
pengeluaran perusahaan publik itu tinggi.
57:38
I mean, as a public company, you're just constantly sued.
1079
3458284
2711
Sebagai perusahaan publik, Anda terus-menerus digugat.
57:41
It does occupy like, a fair bit of ...
1080
3461037
3003
Diperlukan tidak sedikit
57:45
You know, time and effort to deal with these things.
1081
3465958
3546
waktu dan usaha untuk mengatasinya.
57:49
CA: But you would still only have one public company, it would be bigger,
1082
3469504
3628
CA: Namun Anda masih memiliki satu perusahaan publik yang besar,
57:53
and have more things going on.
1083
3473174
1752
dan banyak melakukan hal lainnya.
57:54
But instead of being on four boards, you'd be on one.
1084
3474967
2711
Alih-alih mengurus empat perusahaan, Anda hanya satu.
57:57
EM: I'm actually not even on the Neuralink or Boring Company boards.
1085
3477720
3337
EM: Saya sebenarnya bukan direksi dari Neuralink dan Boring Company.
58:02
And I don't really attend the SpaceX board meetings.
1086
3482099
3671
Saya tidak menghadiri pertemuan direksi SpaceX.
Kita bertemu dua kali setahun,
58:06
We only have two a year,
1087
3486103
1210
58:07
and I just stop by and chat for an hour.
1088
3487313
2211
saya hanya mampir dan mengobrol selama satu jam.
58:13
The board overhead for a public company is much higher.
1089
3493110
2837
Biaya direksi dari perusahaan publik itu jauh lebih tinggi.
58:15
CA: I think some investors probably worry about how your time is being split,
1090
3495988
3712
CA: Saya rasa beberapa investor mungkin mengkhawatirkan pembagian waktu Anda
58:19
and they might be excited by you know, that.
1091
3499742
2669
dan mungkin saja bersemangat, karena hal tersebut.
58:22
Anyway, I just woke up the other day
1092
3502495
3253
Ngomong-ngomong, saya bangun beberapa hari yang lalu
58:25
thinking, just, there are so many ways in which these things connect.
1093
3505790
3420
dan berpikir ada banyak cara untuk menyambungkan semua ini.
58:29
And you know, just the simplicity of that mission,
1094
3509252
3837
Kesederhanaan misi itu,
58:33
of building a future that is worth getting excited about,
1095
3513130
3546
yaitu membangun masa depan yang membuat kita tertarik
58:36
might appeal to an awful lot of people.
1096
3516676
3461
mungkin menarik bagi banyak orang.
58:41
Elon, you are reported by Forbes and everyone else as now, you know,
1097
3521013
5381
Elon, Anda diberitakan oleh Forbes dan semua orang bahwa
58:46
the world's richest person.
1098
3526435
1752
Anda adalah orang terkaya di dunia.
58:48
EM: That’s not a sovereign.
1099
3528187
1293
EM: Bukan berarti berkuasa.
58:49
CA: (Laughs)
1100
3529564
1001
CA: (Tawa)
58:50
EM: You know, I think it’s fair to say
1101
3530606
1835
EM: Menurut saya adil untuk berkata
58:52
that if somebody is like, the king or de facto king of a country,
1102
3532483
4671
bahwa seorang raja atau raja de facto sebuah negara
58:57
they're wealthier than I am.
1103
3537154
1961
itu lebih kaya daripada saya.
58:59
CA: But it’s just harder to measure --
1104
3539323
2711
CA: Hanya saja lebih sulit untuk mengukurnya.
59:02
So $300 billion.
1105
3542285
1418
Jadi 300 miliar dolar.
59:03
I mean, your net worth on any given day
1106
3543744
3838
Kekayaan bersih Anda setiap harinya
59:07
is rising or falling by several billion dollars.
1107
3547623
3045
naik atau turun beberapa miliar dolar.
59:10
How insane is that?
1108
3550710
2127
Betapa gilanya itu?
59:12
EM: It's bonkers, yeah.
1109
3552878
1168
EM: Ya, itu sungguh gila.
59:14
CA: I mean, how do you handle that psychologically?
1110
3554088
2586
CA: Bagaimana cara Anda mengatasinya secara psikologis?
59:16
There aren't many people in the world who have to even think about that.
1111
3556674
3503
Tidak banyak orang di dunia ini yang memikirkan ini
59:20
EM: I actually don't think about that too much.
1112
3560177
2211
EM: Sejujurnya saya tidak terlalu memikirkan hal itu.
59:22
But the thing that is actually more difficult
1113
3562430
3587
Namun hal yang sebenarnya lebih sulit
59:26
and that does make sleeping difficult
1114
3566058
1877
yang membuat sulit tidur
59:27
is that, you know,
1115
3567977
3378
adalah hal ini.
59:31
every good hour or even minute
1116
3571397
3587
Setiap jam dan bahkan setiap menit
59:35
of thinking about Tesla and SpaceX
1117
3575026
4421
dari saya memikirkan tentang Tesla dan SpaceX,
59:39
has such a big effect on the company
1118
3579447
2502
ada dampak yang besar bagi perusahaan
59:41
that I really try to work as much as possible,
1119
3581991
3920
sehingga saya benar-benar bekerja sebanyak mungkin
59:45
you know, to the edge of sanity, basically.
1120
3585911
3129
sampai ke titik sebelum saya menjadi gila.
59:49
Because you know, Tesla’s getting to the point where
1121
3589081
3337
Alasannya yaitu Tesla akan mencapai titik -
59:54
probably will get to the point later this year,
1122
3594920
2211
kemungkinan akan mencapainya tahun ini,
59:57
where every high-quality minute of thinking
1123
3597131
5047
di mana setiap menit berpikir yang berkualitas
60:02
is a million dollars impact on Tesla.
1124
3602219
3671
akan berdampak jutaan dolar bagi Tesla.
60:08
Which is insane.
1125
3608517
1544
Ini sungguh gila.
60:13
I mean, the basic, you know, if Tesla is doing, you know,
1126
3613272
4046
Misalkan Tesla meraup, katakanlah,
60:17
sort of $2 billion a week, let’s say, in revenue,
1127
3617360
3920
2 miliar dolar pendapatan tiap minggunya.
60:21
it’s sort of $300 million a day, seven days a week.
1128
3621280
4713
Ini 300 juta dolar tiap harinya selama 7 hari dalam seminggu.
60:26
You know, it's ...
1129
3626535
1335
Anda tahu, ini ...
60:28
CA: If you can change that by five percent in an hour’s brainstorm,
1130
3628829
5548
CA: Jika satu jam berpikir dapat mengubahnya sebesar 5 persen,
60:34
that's a pretty valuable hour.
1131
3634418
3128
satu jam tersebut sangat bernilai.
60:37
EM: I mean, there are many instances where a half-hour meeting,
1132
3637546
4797
EM: Ada banyak contoh di mana dalam rapat setengah jam,
60:42
I was able to improve the financial outcome of the company
1133
3642385
3378
saya dapat meningkatkan hasil keuangan perusahaan
60:45
by $100 million in a half-hour meeting.
1134
3645763
3629
sebesar 100 juta dolar dalam setengah jam pertemuan.
60:50
CA: There are many other people out there
1135
3650476
2044
CA: Ada banyak orang di luar sana
60:52
who can't stand this world of billionaires.
1136
3652520
2752
yang tidak suka dengan dunia miliarder ini.
60:55
Like, they are hugely offended by the notion
1137
3655314
3921
Mereka sangat tersinggung dengan gagasan
60:59
that an individual can have the same wealth as, say,
1138
3659276
4588
bahwa satu orang dapat memiliki kekayaan yang sama dengan
61:03
a billion or more of the world's poorest people.
1139
3663906
3212
setidaknya satu miliar orang-orang termiskin di dunia.
61:07
EM: If they examine sort of --
1140
3667159
2419
EM: Jika mereka menelaahnya --
61:09
I think there's some axiomatic flaws that are leading them to that conclusion.
1141
3669578
5047
saya rasa ada kekeliruan dasar yang menyesatkan pikiran mereka.
61:15
For sure, it would be very problematic if I was consuming,
1142
3675167
4922
Sebagai contoh, akan menjadi masalah jika saya menghabiskan
61:20
you know, billions of dollars a year in personal consumption.
1143
3680131
3086
miliaran dolar tiap tahunnya untuk kebutuhan pribadi.
61:23
But that is not the case.
1144
3683259
1209
Namun kenyataannya tidak begitu.
61:24
In fact, I don't even own a home right now.
1145
3684802
2252
Bahkan saya tidak punya rumah saat ini.
61:27
I'm literally staying at friends' places.
1146
3687096
2336
Sejujurnya saya tinggal di rumah teman.
61:30
If I travel to the Bay Area,
1147
3690141
1543
Jika saya bepergian ke Bay Area,
61:31
which is where most of Tesla engineering is,
1148
3691726
2085
tempat kebanyakan teknik mesin Tesla,
61:33
I basically rotate through friends' spare bedrooms.
1149
3693811
3795
saya berpindah dari satu rumah ke rumah teman lainnya.
61:38
I don't have a yacht, I really don't take vacations.
1150
3698691
2753
Saya tidak punya kapal mewah dan tidak berlibur.
61:44
It’s not as though my personal consumption is high.
1151
3704071
4338
Pengeluaran pribadi saya pun tidak tinggi.
61:49
I mean, the one exception is a plane.
1152
3709243
1793
Pengecualian untuk pesawat terbang.
61:51
But if I don't use the plane, then I have less hours to work.
1153
3711078
2878
Jika tak ada pesawat, waktu bekerja saya akan lebih sedikit.
61:55
CA: I mean, I personally think you have shown that you are mostly driven
1154
3715291
4129
CA: Saya sendiri berpikir bahwa Anda sebagian besar didorong
61:59
by really quite a deep sense of moral purpose.
1155
3719420
2502
oleh tujuan moral yang begitu dalam.
62:01
Like, your attempts to solve the climate problem
1156
3721964
5589
Seperti, upaya Anda untuk mengatasi perubahan iklim
62:07
have been as powerful as anyone else on the planet that I'm aware of.
1157
3727595
4838
memiliki dampak sebesar dampak dari siapa pun di dunia ini yang saya tahu.
62:12
And I actually can't understand,
1158
3732433
2085
Dan saya tak bisa mengerti,
62:14
personally, I can't understand the fact
1159
3734518
1877
saya tidak bisa memahami
62:16
that you get all this criticism from the Left about,
1160
3736437
2461
dasar kritik-kritik dari politik sayap kiri, seperti,
62:18
"Oh, my God, he's so rich, that's disgusting."
1161
3738898
2377
“Ya Tuhan, dia sangat kaya, itu memuakkan”
62:21
When climate is their issue.
1162
3741734
2377
ketika perubahan iklim adalah isu mereka.
Filantropi menjadi topik yang dipilih orang-irang.
62:25
Philanthropy is a topic that some people go to.
1163
3745446
2210
62:27
Philanthropy is a hard topic.
1164
3747698
1668
Filantropi adalah topik yang sulit.
62:29
How do you think about that?
1165
3749408
1794
Bagaimana menurut Anda?
62:31
EM: I think if you care about the reality of goodness
1166
3751535
2711
EM: Jika Anda peduli tentang kebaikan yang nyata
62:34
instead of the perception of it, philanthropy is extremely difficult.
1167
3754246
3796
alih-alih memedulikan citra Anda, filantropi memang sangat sulit.
62:39
SpaceX, Tesla, Neuralink and The Boring Company are philanthropy.
1168
3759126
3921
SpaceX, Tesla, Neuralink dan The Boring Company adalah filantropi.
Jika bagi Anda maksud filantropi adalah cinta akan kemanusiaan,
62:43
If you say philanthropy is love of humanity,
1169
3763464
3086
62:46
they are philanthropy.
1170
3766592
1668
mereka adalah filantropi.
62:49
Tesla is accelerating sustainable energy.
1171
3769553
2878
Tesla mempercepat upaya energi keberlanjutan.
62:52
This is a love -- philanthropy.
1172
3772473
3545
Ini adalah sebuah cinta -- filantropi.
62:56
SpaceX is trying to ensure the long-term survival of humanity
1173
3776894
3712
SpaceX mencoba memastikan kelangsungan hidup jangka panjang dari manusia
63:00
with a multiple-planet species.
1174
3780648
1501
melalui spesies multi-planet.
63:02
That is love of humanity.
1175
3782191
1543
Itu adalah cinta akan kemanusiaan.
63:05
You know, Neuralink is trying to help solve brain injuries
1176
3785319
4546
Neuralink mencoba membantu mengatasi cedera otak
63:09
and existential risk with AI.
1177
3789907
2294
dan potensi risiko dari AI.
63:12
Love of humanity.
1178
3792243
1167
Cinta akan kemanusiaan.
63:13
Boring Company is trying to solve traffic, which is hell for most people,
1179
3793452
3504
Boring Company mengurus kemacetan, yang menyiksa banyak orang,
63:16
and that also is love of humanity.
1180
3796956
2627
dan itu juga cinta akan kemanusiaan.
63:20
CA: How upsetting is it to you
1181
3800084
4296
CA: Seberapa mengesalkannya bagi Anda
63:24
to hear this constant drumbeat of,
1182
3804421
3546
untuk terus mendengar ocehan tentang,
63:28
"Billionaires, my God, Elon Musk, oh, my God?"
1183
3808008
2169
“Miliarder, ya Tuhan, Elon Musk, ya Tuhan?”
63:30
Like, do you just shrug that off
1184
3810219
2961
Apakah Anda mengabaikannya
63:33
or does it does it actually hurt?
1185
3813222
1627
atau membuat Anda sakit hati?
63:36
EM: I mean, at this point, it's water off a duck's back.
1186
3816559
2794
EM: Untuk saat ini, itu tidak berpengaruh.
63:39
CA: Elon, I’d like to, as we wrap up now,
1187
3819353
2544
CA: Elon, mengakhiri ini, saya ingin
63:41
just pull the camera back and just think ...
1188
3821939
3378
menarik ke belakang dan memikirkan ...
63:45
You’re a father now of seven surviving kids.
1189
3825359
3504
Anda saat ini seorang ayah dari tujuh anak.
63:49
EM: Well, I mean, I'm trying to set a good example
1190
3829530
2336
EM: Ya, saya mencoba menjadi contoh yang baik
63:51
because the birthrate on Earth is so low
1191
3831907
1919
karena angka kelahiran di Bumi sangat rendah
63:53
that we're facing civilizational collapse
1192
3833868
2043
sehingga keruntuhan peradaban mengancam
63:55
unless the birth rate returns to a sustainable level.
1193
3835911
4838
kecuali jika tingkat kelahiran kembali ke tingkat yang berkelanjutan.
64:01
CA: Yeah, you've talked about this a lot,
1194
3841667
1960
CA: Ya, Anda banyak membahasnya,
64:03
that depopulation is a big problem,
1195
3843669
2294
bahwa depopulasi adalah masalah besar,
dan orang-orang tidak mengerti seberapa besar masalah tersebut.
64:06
and people don't understand how big a problem it is.
1196
3846005
2460
64:08
EM: Population collapse is one of the biggest threats
1197
3848465
2503
EM: Penurunan populasi adalah ancaman besar
64:10
to the future of human civilization.
1198
3850968
1752
bagi masa depan peradaban manusia.
64:12
And that is what is going on right now.
1199
3852761
1877
Dan inilah yang terjadi saat ini.
64:14
CA: What drives you on a day-to-day basis to do what you do?
1200
3854638
2836
CA: Apa yang memotivasi Anda untuk menjalani keseharian?
64:17
EM: I guess, like, I really want to make sure
1201
3857516
3087
EM: Saya rasa saya ingin memastikan
64:20
that there is a good future for humanity
1202
3860644
3462
bahwa ada masa depan yang cerah bagi umat manusia
64:24
and that we're on a path to understanding the nature of the universe,
1203
3864148
5297
dan kita menuju ke arah pemahaman akan sifat alam semesta,
64:29
the meaning of life.
1204
3869486
1168
arti dari kehidupan.
64:30
Why are we here, how did we get here?
1205
3870696
1960
Mengapa kita di sini, bagaimana caranya kita bisa muncul?
64:33
And in order to understand the nature of the universe
1206
3873490
4422
Dan untuk memahami sifat alam semesta
64:37
and all these fundamental questions,
1207
3877953
3921
dan semua pertanyaan penting ini,
64:41
we must expand the scope and scale of consciousness.
1208
3881916
3086
kita harus memperluas lingkup dan skala kesadaran kita.
Tidak boleh berkurang apalagi padam.
64:47
Certainly it must not diminish or go out.
1209
3887129
1960
Atau kita tak akan memahaminya.
64:49
Or we certainly won’t understand this.
1210
3889131
2211
64:51
I would say I’ve been motivated by curiosity more than anything,
1211
3891342
3587
Saya rasa saya paling termotivasi oleh rasa ingin tahu,
64:54
and just desire to think about the future
1212
3894929
4337
dan keinginan untuk membayangkan masa depan
64:59
and not be sad, you know?
1213
3899308
2544
tanpa merasa sedih, Anda tahu?
65:03
CA: And are you?
1214
3903687
1168
CA: Bagaimana?
65:04
Are you not sad?
1215
3904897
1251
Apakah Anda tidak sedih?
65:06
EM: I'm sometimes sad,
1216
3906607
1209
EM: Saya kadang sedih,
65:07
but mostly I'm feeling I guess
1217
3907816
4505
tapi seringnya saya merasa
65:12
relatively optimistic about the future these days.
1218
3912363
2544
optimis akan masa depan pada saat ini.
65:15
There are certainly some big risks that humanity faces.
1219
3915699
3921
Tentunya ada beberapa risiko besar yang akan dihadapi umat manusia.
Menurut saya penurunan populasi adalah masalah yang sangat besar
65:20
I think the population collapse is a really big deal,
1220
3920287
2795
65:23
that I wish more people would think about
1221
3923123
5130
yang saya harap lebih diperhatikan oleh orang-orang
65:28
because the birth rate is far below what's needed to sustain civilization
1222
3928253
4964
karena angka kelahiran jauh di bawah yang dibutuhkan untuk menjaga peradaban
65:33
at its current level.
1223
3933258
1669
di tingkat saat ini.
65:35
And there's obviously ...
1224
3935594
3212
Dan jelas, tentu saja ...
65:39
We need to take action on climate sustainability,
1225
3939682
2877
Kita harus mengambil aksi nyata untuk keberlanjutan iklim
65:42
which is being done.
1226
3942601
1919
yang saat ini sedang dilakukan.
65:45
And we need to secure the future of consciousness
1227
3945562
2294
Kita perlu menyelamatkan masa depan kesadaran
65:47
by being a multi-planet species.
1228
3947898
2252
dengan menjadi spesies multi-planet.
Kita harus mengatasi --
65:51
We need to address --
1229
3951151
1293
65:52
Essentially, it's important to take whatever actions we can think of
1230
3952486
3212
Intinya, penting untuk melakukan apa pun yang bisa kita lakukan
65:55
to address the existential risks that affect the future of consciousness.
1231
3955698
4796
untuk mengatasi risiko yang mengancam masa depan kesadaran.
66:00
CA: There's a whole generation coming through
1232
3960536
2127
CA: Ada beberapa generasi mendatang
66:02
who seem really sad about the future.
1233
3962663
1793
yang sedih memikirkan masa depan.
66:04
What would you say to them?
1234
3964456
1794
Apa yang ingin Anda sampaikan?
66:07
EM: Well, I think if you want the future to be good, you must make it so.
1235
3967376
3587
EM: Jika Anda ingin masa depan yang baik, Anda harus mewujudkannya.
66:12
Take action to make it good.
1236
3972256
2419
Ambil tindakan untuk memperbaikinya.
66:14
And it will be.
1237
3974717
1209
Maka itu akan terjadi.
66:17
CA: Elon, thank you for all this time.
1238
3977177
2211
CA: Elon, terima kasih atas waktunya.
66:19
That is a beautiful place to end.
1239
3979722
1668
Momen bagus untuk mengakhirinya.
66:21
Thanks for all you're doing.
1240
3981390
1376
Terima kasih untuk usaha Anda.
66:22
EM: You're welcome.
1241
3982766
1210
EM: Sama-sama.
Tentang situs web ini

Situs ini akan memperkenalkan Anda pada video YouTube yang berguna untuk belajar bahasa Inggris. Anda akan melihat pelajaran bahasa Inggris yang diajarkan oleh guru-guru terbaik dari seluruh dunia. Klik dua kali pada subtitle bahasa Inggris yang ditampilkan di setiap halaman video untuk memutar video dari sana. Subtitle bergulir selaras dengan pemutaran video. Jika Anda memiliki komentar atau permintaan, silakan hubungi kami menggunakan formulir kontak ini.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7