How AI can save our humanity | Kai-Fu Lee

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TED


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Traduttore: antonio parlato Revisore: Anna Cristiana Minoli
00:12
I'm going to talk about how AI and mankind can coexist,
0
12640
4536
Sto per parlarvi di come l'IA e il genere umano possano coesistere,
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but first, we have to rethink about our human values.
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17200
3816
ma prima dobbiamo ripensare ai nostri valori umani.
00:21
So let me first make a confession about my errors in my values.
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21040
4320
Lasciatemi dunque fare una confessione sugli errori commessi sui miei valori.
00:25
It was 11 o'clock, December 16, 1991.
3
25920
4256
Erano le 11 in punto del 16 Dicembre 1991.
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I was about to become a father for the first time.
4
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2680
Stavo per diventare padre per la prima volta.
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My wife, Shen-Ling, lay in the hospital bed
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33480
2856
Mia moglie, Shen-Ling, stava nel suo letto d'ospedale
00:36
going through a very difficult 12-hour labor.
6
36360
3080
nel mezzo di un difficile travaglio che durava da 12 ore.
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I sat by her bedside
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40280
2296
Sedevo accanto al suo letto
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but looked anxiously at my watch,
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42600
2376
ma guardavo ansiosamente l'orologio,
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and I knew something that she didn't.
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45000
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e sapevo qualcosa che lei non sapeva.
00:47
I knew that if in one hour,
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47440
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Sapevo che se in un'ora
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our child didn't come,
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nostra figlia non fosse nata,
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I was going to leave her there
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l'avrei lasciata lì
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and go back to work
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e sarei tornato al lavoro
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and make a presentation about AI
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per fare una presentazione sull'IA
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to my boss, Apple's CEO.
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58560
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al mio capo, CEO di Apple.
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Fortunately, my daughter was born at 11:30 --
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63160
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Per fortuna, mia figlia nacque alle 11.30.
01:07
(Laughter)
17
67080
1936
(Risate)
01:09
(Applause)
18
69040
1936
(Applausi)
01:11
sparing me from doing the unthinkable,
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71000
4336
risparmiandomi dal fare l'impensabile,
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and to this day, I am so sorry
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75360
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e di quel giorno, porto il rammarico
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for letting my work ethic take precedence over love for my family.
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77880
4656
di aver preferito la mia etica sul lavoro all'amore per la mia famiglia.
01:22
(Applause)
22
82560
5736
(Applausi)
01:28
My AI talk, however, went off brilliantly.
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88320
2616
La mia discussione sull'IA andò comunque alla grande.
01:30
(Laughter)
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90960
2736
(Risate)
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Apple loved my work and decided to announce it
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Apple amò il mio lavoro e decise di annunciarlo
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at TED1992,
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2696
al TED1992,
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26 years ago on this very stage.
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3016
26 anni fa su questo stesso palco.
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I thought I had made one of the biggest, most important discoveries in AI,
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5056
Pensavo di aver fatto una delle più grandi scoperte sull'IA
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and so did the "Wall Street Journal" on the following day.
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2920
e lo pensò anche il "Wall Street Journal" il giorno dopo.
01:51
But as far as discoveries went,
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2536
Ma se guardiamo la storia delle scoperte,
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it turned out,
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114000
1336
fu chiaro
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I didn't discover India, or America.
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2776
che non scoprii l'India, o l'America.
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Perhaps I discovered a little island off of Portugal.
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3080
Forse scoprii una piccola isola al largo del Portogallo.
02:02
But the AI era of discovery continued,
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3256
Ma l'epoca delle scoperte sull'IA continuò
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and more scientists poured their souls into it.
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126000
3216
e molti scienziati ci misero l'anima.
02:09
About 10 years ago, the grand AI discovery
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2616
Circa 10 anni fa, un'enorme scoperta sull'IA
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was made by three North American scientists,
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3176
fu fatta da 3 scienziati nordamericani,
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and it's known as deep learning.
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135080
1600
ed è nota come "deep learning".
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Deep learning is a technology that can take a huge amount of data
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137400
3696
Deep learning è una tecnologia che prende in pasto un'enorme quantità di dati
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within one single domain
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141120
1736
appartenenti a un singolo campo
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and learn to predict or decide at superhuman accuracy.
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142880
4936
e impara a predire e decidere con accuratezza sovrumana.
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For example, if we show the deep learning network
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147840
2776
Per esempio, se mostriamo a una rete di deep learning
02:30
a massive number of food photos,
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150640
2816
un enorme numero di foto di cibi,
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it can recognize food
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153480
1576
può riconoscerli
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such as hot dog or no hot dog.
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155080
3296
e dire se è un hot dog, o se non lo è.
02:38
(Applause)
46
158400
3136
(Applausi)
02:41
Or if we show it many pictures and videos and sensor data
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161560
5016
O se mostriamo molte foto, video e dati presi da sensori
02:46
from driving on the highway,
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166600
2536
da situazioni di guida in autostrada
02:49
it can actually drive a car as well as a human being
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3280
può davvero guidare una macchina bene come un essere umano
02:53
on the highway.
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173360
1656
in autostrada.
02:55
And what if we showed this deep learning network
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E se a questa rete di deep learning mostrassimo
02:57
all the speeches made by President Trump?
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177880
2400
tutti i discorsi tenuti dal presidente Trump?
03:01
Then this artificially intelligent President Trump,
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3000
Allora questo Presidente Trump artificialmente intelligente,
03:05
actually the network --
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185600
2216
o meglio la rete --
03:07
(Laughter)
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187840
1656
(Risate)
03:09
can --
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189520
1216
potrebbe --
03:10
(Applause)
57
190760
4056
(Applausi)
03:14
You like double oxymorons, huh?
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194840
2336
Vi piacciono i doppi ossimori, eh?
03:17
(Laughter)
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197200
3856
(Risate)
03:21
(Applause)
60
201080
6096
(Applausi)
03:27
So this network, if given the request to make a speech about AI,
61
207200
5256
Questa rete, se le venisse richiesto di fare un discorso sull'IA,
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he, or it, might say --
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212480
2640
potrebbe dire --
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(Recording) Donald Trump: It's a great thing
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216280
2096
(Registrazione) Donald Trump: è una gran cosa
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to build a better world with artificial intelligence.
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218400
2936
costruire un mondo migliore con l'intelligenza artificiale.
03:41
Kai-Fu Lee: And maybe in another language?
65
221360
2016
Kai-Fu Lee: Oppure in un'altra lingua?
03:43
DT: (Speaking Chinese)
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1816
DT: (Parla in Cinese)
03:45
(Laughter)
67
225240
1496
(Risate)
03:46
KFL: You didn't know he knew Chinese, did you?
68
226760
2160
KFL: Non sapevate parlasse cinese, vero?
03:50
So deep learning has become the core in the era of AI discovery,
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230120
5016
Così il deep learning è diventata la base nell'era della scoperta dell'IA,
03:55
and that's led by the US.
70
235160
1816
che è stata guidata dagli Stati Uniti.
03:57
But we're now in the era of implementation,
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237000
3256
Ma ora ci troviamo nell'era dell'implementazione,
04:00
where what really matters is execution, product quality, speed and data.
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240280
5536
dove ciò che importa è l'esecuzione,
la qualità del prodotto, la velocità, i dati.
04:05
And that's where China comes in.
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245840
2096
Ed ecco dove entra in gioco la Cina.
04:07
Chinese entrepreneurs,
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247960
1576
Gli imprenditori cinesi,
04:09
who I fund as a venture capitalist,
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249560
1896
che finanzio come venture capitalist,
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are incredible workers,
76
251480
1736
sono lavoratori incredibili,
04:13
amazing work ethic.
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253240
1936
con un'etica del lavoro incredibile.
04:15
My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China.
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255200
5296
Il mio esempio in sala parto non è nulla rispetto a quanto si lavori duro in Cina.
04:20
As an example, one startup tried to claim work-life balance:
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260520
3696
Per esempio, una startup provò
a rivendicare il suo equilibrio vita-lavoro:
04:24
"Come work for us because we are 996."
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264240
3696
"Lavora per noi perché facciamo solo 996."
04:27
And what does that mean?
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267960
1256
E cosa significa?
04:29
It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week.
82
269240
4400
Significa che si lavora dalle 9 di mattina alle 9 di sera, per 6 giorni la settimana.
04:34
That's contrasted with other startups that do 997.
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274960
3280
Questo a differenza di altre startup che applicano il modello 997.
04:39
And the Chinese product quality has consistently gone up
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279320
3096
E la qualità del prodotto cinese è migliorata in modo consistente
04:42
in the past decade,
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282440
1696
nello scorso decennio,
04:44
and that's because of a fiercely competitive environment.
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284160
4120
grazie a un ambiente ferocemente competitivo.
04:48
In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion,
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288760
5896
Nella Silicon Valley, gli imprenditori competono da gentiluomini,
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sort of like in old wars in which each side took turns
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294680
3896
un po' come nelle guerre antiche dove ogni schieramento aveva il turno
04:58
to fire at each other.
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298600
1256
per sparare all'altro.
04:59
(Laughter)
90
299880
1056
(Risate)
05:00
But in the Chinese environment,
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300960
2016
Ma nell'ambiente cinese,
05:03
it's truly a gladiatorial fight to the death.
92
303000
2880
è davvero un combattimento tra gladiatori fino alla morte.
05:06
In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly,
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306920
6096
In un contesto così brutale, gli imprenditori crescono velocemente,
05:13
they learn to make their products better at lightning speed,
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313040
3936
imparano come rendere i loro prodotti migliori, alla velocità della luce,
05:17
and they learn to hone their business models
95
317000
2336
e imparano a perfezionare i loro business model
05:19
until they're impregnable.
96
319360
1400
fino a renderli perfetti.
05:21
As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo
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321400
3856
Il risultato è che grandi prodotti cinesi come WeChat e Weibo
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are arguably better
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325280
1416
sono probabilmente migliori
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than the equivalent American products from Facebook and Twitter.
99
326720
3480
degli equivalenti prodotti americani come Facebook e Twitter.
05:31
And the Chinese market embraces this change
100
331920
3096
E il mercato cinese abbraccia questo cambiamento,
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and accelerated change and paradigm shifts.
101
335040
3016
il cambiamento accelerato e lo spostamento del paradigma.
05:38
As an example, if any of you go to China,
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338080
2096
Per esempio, se andate in Cina,
05:40
you will see it's almost cashless and credit card-less,
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340200
4016
vedrete che quasi tutto funziona senza contante e carte di credito,
05:44
because that thing that we all talk about, mobile payment,
104
344240
2736
perché quello di cui tutti parliamo, pagare col telefono,
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has become the reality in China.
105
347000
2416
è diventata una realtà in Cina.
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In the last year,
106
349440
1296
Nell'ultimo anno
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18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet,
107
350760
5936
su internet mobile sono state fatte 18.8 trilioni di dollari di transazioni,
05:56
and that's because of very robust technologies
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356720
2936
e tutto questo grazie alla tecnologia molto sicura
05:59
built behind it.
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359680
1256
con cui è realizzata.
06:00
It's even bigger than the China GDP.
110
360960
2440
È persino più grande del PIL cinese.
06:04
And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP?
111
364120
3616
Vi chiederete: come può essere più grande del PIL?
06:07
Because it includes all transactions:
112
367760
1976
Perché include tutte le transazioni:
06:09
wholesale, channels, retail, online, offline,
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369760
3776
canali dell'ingrosso, del dettaglio, offline, online,
06:13
going into a shopping mall or going into a farmers market like this.
114
373560
5056
andare a un centro commerciale o in un mercato contadino come questo.
06:18
The technology is used by 700 million people
115
378640
3376
La tecnologia è usata da 700 milioni di persone
06:22
to pay each other, not just merchants,
116
382040
2056
per pagarsi tra loro, non solo a negozianti,
06:24
so it's peer to peer,
117
384120
1416
quindi è peer-to-peer,
06:25
and it's almost transaction-fee-free.
118
385560
2680
ed è quasi libera da commissioni.
06:29
And it's instantaneous,
119
389720
2376
Ed è istantanea,
06:32
and it's used everywhere.
120
392120
1440
ed è usata dappertutto.
06:34
And finally, the China market is enormous.
121
394320
3376
E infine, il mercato cinese è enorme.
06:37
This market is large,
122
397720
1976
Il mercato è ampio,
06:39
which helps give entrepreneurs more users, more revenue,
123
399720
4496
cosa che aiuta gli imprenditori ad avere più utenti, più guadagni,
06:44
more investment, but most importantly,
124
404240
2336
più investimenti, e ancora più importante
06:46
it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data
125
406600
4536
dà agli imprenditori la possibilità di raccogliere una quantità enorme di dati
06:51
which becomes rocket fuel for the AI engine.
126
411160
2960
che diventa il carburante dei motori di IA.
06:54
So as a result, the Chinese AI companies
127
414960
2936
Di conseguenza, le aziende cinesi di IA
06:57
have leaped ahead
128
417920
1736
hanno fatto grandi salti in avanti
06:59
so that today, the most valuable companies
129
419680
3096
così che oggi, le aziende più ricche
07:02
in computer vision, speech recognition,
130
422800
2616
di computer vision, riconoscimento vocale,
07:05
speech synthesis, machine translation and drones
131
425440
3416
sintesi vocale, strumenti di traduzione e droni
07:08
are all Chinese companies.
132
428880
1920
sono tutte aziende cinesi.
07:11
So with the US leading the era of discovery
133
431400
3216
Così, con gli USA a condurre l'era della scoperta
07:14
and China leading the era of implementation,
134
434640
3136
e la Cina a condurre quella dell'implementazione,
07:17
we are now in an amazing age
135
437800
2256
ci troviamo ora in un'epoca straordinaria
07:20
where the dual engine of the two superpowers
136
440080
3256
dove i motori delle due superpotenze
07:23
are working together
137
443360
1680
stanno lavorando insieme
07:25
to drive the fastest revolution in technology
138
445960
3656
per portare la rivoluzione tecnologica più veloce
07:29
that we have ever seen as humans.
139
449640
2360
che noi umani abbiamo mai visto.
07:32
And this will bring tremendous wealth,
140
452640
2496
E questo porterà grande ricchezza,
07:35
unprecedented wealth:
141
455160
1776
una ricchezza senza precendenti:
07:36
16 trillion dollars, according to PwC,
142
456960
3896
16 trilioni di dollari, secondo PwC,
07:40
in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030.
143
460880
5376
in termini di aumento di PIL mondiale entro il 2030.
07:46
It will also bring immense challenges
144
466280
2616
Porterà con sé anche sfide immense
07:48
in terms of potential job replacements.
145
468920
3576
in termini di perdite di posti di lavoro.
07:52
Whereas in the Industrial Age
146
472520
2160
Mentre durante la rivoluzione industriale
07:55
it created more jobs
147
475880
1536
si sono creati più lavori
07:57
because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line,
148
477440
5776
perché lavori manuali vennero scomposti in lavori nelle catene di montaggio,
08:03
so more jobs were created.
149
483240
1976
quindi sono stati creati più lavori.
08:05
But AI completely replaces the individual jobs
150
485240
4936
Ma l'IA rimpiazza completamente i lavori individuali
08:10
in the assembly line with robots.
151
490200
2256
nelle catene di montaggio con robot.
08:12
And it's not just in factories,
152
492480
1936
E non solo nelle fabbriche,
08:14
but truckers, drivers
153
494440
2056
ma camionisti, guidatori,
08:16
and even jobs like telesales, customer service
154
496520
4096
e persino lavori come la televendita, il servizio ai clienti,
08:20
and hematologists as well as radiologists
155
500640
2976
ed ematologi così come radiologi
08:23
over the next 15 years
156
503640
2096
nei prossimi 15 anni
08:25
are going to be gradually replaced
157
505760
2536
saranno rimpiazzati gradualmente
08:28
by artificial intelligence.
158
508320
1440
dall'intelligenza artificiale.
08:30
And only the creative jobs --
159
510360
2056
E solo i lavori creativi,
08:32
(Laughter)
160
512440
1976
(Risate)
08:34
I have to make myself safe, right?
161
514440
2200
Mi devo mettere al sicuro, no?
08:38
Really, the creative jobs are the ones that are protected,
162
518960
2976
Davvero, i lavori creativi sono gli unici al sicuro
08:41
because AI can optimize but not create.
163
521960
3040
perché l'IA può ottimizzare ma non creare.
08:45
But what's more serious than the loss of jobs
164
525960
3575
Ed ancora più serio della perdita di lavori
08:49
is the loss of meaning,
165
529559
1777
è la perdita di significato,
08:51
because the work ethic in the Industrial Age
166
531360
3136
perché l'etica del lavoro nell'Era Industriale
08:54
has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist,
167
534520
5616
ci ha indotti a pensare che il lavoro sia l'unica ragione per cui esistiamo,
09:00
that work defined the meaning of our lives.
168
540160
2936
che il lavoro ha definito il senso delle nostre vite.
09:03
And I was a prime and willing victim to that type of workaholic thinking.
169
543120
6296
E io sono stato una delle vittime di questo pensiero lavoro-centrico
09:09
I worked incredibly hard.
170
549440
1616
Ho lavorato davvero duro.
09:11
That's why I almost left my wife in the delivery room,
171
551080
3576
Per questo motivo ho quasi lasciato mia moglie in sala parto,
09:14
that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs.
172
554680
4176
per questo ho lavorato in modalità 996 insieme ai miei imprenditori.
09:18
And that obsession that I had with work
173
558880
4416
E quell'ossessione che ho avuto nel lavoro
09:23
ended abruptly a few years ago
174
563320
3056
è finita d'improvviso pochi anni fa
09:26
when I was diagnosed with fourth stage lymphoma.
175
566400
3920
dopo una diagnosi di linfoma al quarto stadio.
09:31
The PET scan here shows over 20 malignant tumors
176
571480
4136
La tomografia mostra qui più di 20 tumori maligni
09:35
jumping out like fireballs,
177
575640
2176
venuti fuori come meteore
09:37
melting away my ambition.
178
577840
2576
a far dissolvere la mia ambizione.
09:40
But more importantly,
179
580440
1456
E cosa ancora più importante,
09:41
it helped me reexamine my life.
180
581920
2736
mi ha aiutato a riesaminare la mia vita.
09:44
Knowing that I may only have a few months to live
181
584680
3096
Sapere che avrei potuto vivere solo per pochi mesi
09:47
caused me to see how foolish it was
182
587800
2936
mi ha portato a vedere quanto folle fossi
09:50
for me to base my entire self-worth
183
590760
3576
a basare tutta la mia autostima
09:54
on how hard I worked and the accomplishments from hard work.
184
594360
4040
su quanto duro lavorassi e sui risultati del mio duro lavoro.
09:59
My priorities were completely out of order.
185
599320
2976
Le mie priorità erano totalmente sbagliate.
10:02
I neglected my family.
186
602320
1600
Ho trascurato la mia famiglia.
10:05
My father had passed away,
187
605000
1416
Mio padre era morto,
10:06
and I never had a chance to tell him I loved him.
188
606440
2800
e non ho avuto mai possibilità di dirgli "ti voglio bene".
10:10
My mother had dementia and no longer recognized me,
189
610120
3736
Mia madre affetta da demenza non mi riconosceva più.
10:13
and my children had grown up.
190
613880
1920
e i miei figli erano cresciuti.
10:16
During my chemotherapy,
191
616400
1656
Durante la mia chemioterapia,
10:18
I read a book by Bronnie Ware
192
618080
2456
ho letto un libro di Bronnie Ware
10:20
who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed.
193
620560
5496
che parlava degli ultimi desideri e rimpianti di persone sul letto di morte.
10:26
She found that facing death,
194
626080
2256
Ha scoperto che di fronte alla morte,
10:28
nobody regretted that they didn't work hard enough in this life.
195
628360
3600
nessuno rimpiangeva di non aver lavorato abbastanza nella propria vita.
10:32
They only regretted that they didn't spend enough time with their loved ones
196
632880
5176
Ma piuttosto il non aver speso tempo sufficiente insieme ai propri cari
10:38
and that they didn't spread their love.
197
638080
2760
e di non aver dato amore.
10:42
So I am fortunately today in remission.
198
642400
4536
Per fortuna oggi sono in fase di remissione.
10:46
(Applause)
199
646960
6856
(Applausi)
10:53
So I can be back at TED again
200
653840
1976
Così posso tornare ancora al TED
10:55
to share with you that I have changed my ways.
201
655840
3376
per condividere con voi i miei cambiamenti.
10:59
I now only work 965 --
202
659240
2760
Adesso lavoro solo 8 ore per 5 giorni la settimana.
11:03
occasionally 996, but usually 965.
203
663200
3976
Solo occasionalmente seguo il 996, ma quasi sempre 965.
11:07
I moved closer to my mother,
204
667200
1896
Mi sono spostato vicino a mia madre,
11:09
my wife usually travels with me,
205
669120
2456
mia moglie di solito viaggia con me,
11:11
and when my kids have vacation, if they don't come home, I go to them.
206
671600
3816
e quando i miei ragazzi sono in vacanza, se non tornano a casa, io vado da loro.
11:15
So it's a new form of life
207
675440
2456
È una nuova vita
11:17
that helped me recognize
208
677920
1816
che mi ha aiutato a riconoscere
11:19
how important it is that love is for me,
209
679760
3176
quanto importante sia l'amore per me,
11:22
and facing death helped me change my life,
210
682960
3416
e avere di fronte la morte mi ha aiutato a cambiare la mia vita,
11:26
but it also helped me see a new way
211
686400
2456
e mi ha anche aiutato a guardare in nuovi modi
11:28
of how AI should impact mankind
212
688880
3776
come l'IA dovrebbe avere impatto sul genere umano
11:32
and work and coexist with mankind,
213
692680
2480
e lavorare e coesistere insieme al genere umano,
11:36
that really, AI is taking away a lot of routine jobs,
214
696680
4496
perché davvero l'IA porterà via tanti lavori ripetitivi,
11:41
but routine jobs are not what we're about.
215
701200
3656
ma i lavori ripetitivi non rappresentano ciò che davvero siamo.
11:44
Why we exist is love.
216
704880
2256
Esistiamo per amore.
11:47
When we hold our newborn baby,
217
707160
2096
Quando teniamo in braccio un neonato,
11:49
love at first sight,
218
709280
1496
l'amore a prima vista,
11:50
or when we help someone in need,
219
710800
1776
quando aiutiamo chi ne ha bisogno,
11:52
humans are uniquely able to give and receive love,
220
712600
4256
gli uomini sono capaci di dare e ricevere amore in modo unico,
11:56
and that's what differentiates us from AI.
221
716880
2800
e questo è ciò che ci differenzia dall'IA.
12:00
Despite what science fiction may portray,
222
720800
2696
A differenza di ciò che la fantascienza mostra
12:03
I can responsibly tell you that AI has no love.
223
723520
3736
posso dirvi responsabilmente che l'IA non ha amore.
12:07
When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie,
224
727280
3536
Quando AlphaGo ha sconfitto il campione del mondo Ke Jie,
12:10
while Ke Jie was crying and loving the game of go,
225
730840
3096
mentre Ke Jie piangeva e amava il gioco del Go,
12:13
AlphaGo felt no happiness from winning
226
733960
3176
AlphaGo non ha provato felicità nel vincere
12:17
and certainly no desire to hug a loved one.
227
737160
4480
e di certo nessun desiderio di abbracciare una persona amata.
12:23
So how do we differentiate ourselves
228
743600
2656
Quindi come ci differenziamo
12:26
as humans in the age of AI?
229
746280
2536
come umani nell'età dell'IA?
12:28
We talked about the axis of creativity,
230
748840
3096
Abbiamo parlato dell'asse della creatività
12:31
and certainly that is one possibility,
231
751960
2856
e di certo questa è una possibilità,
12:34
and now we introduce a new axis
232
754840
2296
ora possiamo introdurre un nuovo asse
12:37
that we can call compassion, love, or empathy.
233
757160
3616
che chiameremo compassione, amore o empatia.
12:40
Those are things that AI cannot do.
234
760800
2576
Tutte cose che l'IA non può avere.
12:43
So as AI takes away the routine jobs,
235
763400
2816
Così mentre l'AI porterà via i lavori ripetitivi,
12:46
I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion.
236
766240
4960
mi piace pensare che potremo e dovremo creare lavori di compassione.
12:51
You might ask how many of those there are,
237
771800
2336
Potreste chiedervi quanti ce ne siano,
12:54
but I would ask you:
238
774160
1616
ma vi chiederei a mia volta:
12:55
Do you not think that we are going to need a lot of social workers
239
775800
3816
non pensate che avremo bisogno di tantissimi lavoratori sociali
12:59
to help us make this transition?
240
779640
1600
per aiutarci in questo passaggio?
13:01
Do you not think we need a lot of compassionate caregivers
241
781960
3256
Non pensate che avremo bisogno di badanti pieni di compassione
13:05
to give more medical care to more people?
242
785240
2696
per dare più cure mediche a più persone?
13:07
Do you not think we're going to need 10 times more teachers
243
787960
3256
Non pensate che avremo bisogno di decuplicare i nostri insegnanti
13:11
to help our children find their way
244
791240
2776
per aiutare i nostri bambini a trovare il modo
13:14
to survive and thrive in this brave new world?
245
794040
3256
per sopravvivere e prosperare in questo nuovo mondo?
13:17
And with all the newfound wealth,
246
797320
2440
E con tutta questa nuova ricchezza,
13:19
should we not also make labors of love into careers
247
799800
4536
non si dovrebbero trasformare i lavori d'amore in carriere
13:24
and let elderly accompaniment
248
804360
2696
e lasciare che l'accompagnamento agli anziani
13:27
or homeschooling become careers also?
249
807080
3496
o che l'insegnamento in casa diventino anch'essi dei lavori?
13:30
(Applause)
250
810600
5280
(Applausi)
13:36
This graph is surely not perfect,
251
816800
2256
Il grafico non è certamente perfetto,
13:39
but it points at four ways that we can work with AI.
252
819080
3536
ma mostra quattro modi con cui possiamo lavora con l'IA.
13:42
AI will come and take away the routine jobs
253
822640
3576
L'IA arriverà e porterà via i lavori ripetitivi
13:46
and in due time, we will be thankful.
254
826240
2040
e a tempo debito, ne saremo riconoscenti.
13:49
AI will become great tools for the creatives
255
829000
3096
L'IA diventerà un grande strumento per i creativi
13:52
so that scientists, artists, musicians and writers
256
832120
3656
così che scienziati, artisti, musicisti e scrittori
13:55
can be even more creative.
257
835800
1600
potranno essere più creativi.
13:58
AI will work with humans as analytical tools
258
838120
5376
L'IA lavorerà con gli umani come strumento analitico
14:03
that humans can wrap their warmth around
259
843520
2696
a cui gli uomini potranno aggiungere il loro calore
14:06
for the high-compassion jobs.
260
846240
1896
per lavori ad alta compassione.
14:08
And we can always differentiate ourselves
261
848160
2656
E possiamo sempre differenziarci
14:10
with the uniquely capable jobs
262
850840
1816
con quei lavori unici
14:12
that are both compassionate and creative,
263
852680
3616
che richiedono sia compassione che creatività,
14:16
using and leveraging our irreplaceable brains and hearts.
264
856320
5176
usando e facendo leva sui nostri insostituibili cervelli e cuori.
14:21
So there you have it:
265
861520
1296
Quindi ecco a voi:
14:22
a blueprint of coexistence for humans and AI.
266
862840
3640
un modello per la coesistenza di umani e IA.
14:27
AI is serendipity.
267
867400
1816
L'IA è la nostra fortuna inattesa.
14:29
It is here to liberate us from routine jobs,
268
869240
2976
È qui per liberarci dai nostri lavori più noiosi,
14:32
and it is here to remind us what it is that makes us human.
269
872240
3680
ed è qui per ricordarci cosa ci rende umani.
14:36
So let us choose to embrace AI and to love one another.
270
876440
3976
Quindi scegliamo di abbracciare l'IA e di amarci l'un l'altro.
14:40
Thank you.
271
880440
1216
Grazie.
14:41
(Applause)
272
881680
6160
(Applausi)
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