Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines

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TED


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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Traduttore: Anna Cristiana Minoli Revisore: Silvia Colombo
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Growth is not dead.
1
12605
2272
La crescita non è morta.
00:14
(Applause)
2
14877
1386
(Applausi)
00:16
Let's start the story 120 years ago,
3
16263
3963
Cominciamo la storia 120 anni fa,
00:20
when American factories began to electrify their operations,
4
20226
3632
quando le fabbriche americane iniziarono a elettrificare la propria attività,
00:23
igniting the Second Industrial Revolution.
5
23858
3344
dando inizio alla Seconda Rivoluzione Industriale.
00:27
The amazing thing is
6
27202
1111
La cosa fantastica è
00:28
that productivity did not increase in those factories
7
28313
2777
che la produttività in quelle fabbriche non è cresciuta
00:31
for 30 years. Thirty years.
8
31090
3256
per 30 anni. Trenta anni.
00:34
That's long enough for a generation of managers to retire.
9
34346
3474
Abbastanza perché una generazione di dirigenti andasse in pensione.
00:37
You see, the first wave of managers
10
37820
2222
Vedete, la prima ondata di dirigenti
00:40
simply replaced their steam engines with electric motors,
11
40042
3417
ha semplicemente sostituito le macchine a vapore con motori elettrici,
00:43
but they didn't redesign the factories to take advantage
12
43459
3010
ma non ha riprogettato le fabbriche per sfruttare i vantaggi
00:46
of electricity's flexibility.
13
46469
2341
della flessibilità dell'elettricità.
00:48
It fell to the next generation to invent new work processes,
14
48810
3984
È ricaduto sulla generazione successiva inventare nuovi processi lavorativi,
00:52
and then productivity soared,
15
52794
2727
e poi la produttività ha preso il volo,
00:55
often doubling or even tripling in those factories.
16
55521
3665
spesso raddoppiando o triplicando in quelle fabbriche.
00:59
Electricity is an example of a general purpose technology,
17
59186
4723
L'elettricità è un esempio di tecnologia multiuso,
01:03
like the steam engine before it.
18
63909
2230
come lo era prima di lei la macchina a vapore.
01:06
General purpose technologies drive most economic growth,
19
66139
3416
Le tecnologie multiuso guidano la maggior parte delle crescite economiche,
01:09
because they unleash cascades of complementary innovations,
20
69555
3454
perché scatenano innovazioni complementari a cascata,
01:13
like lightbulbs and, yes, factory redesign.
21
73009
3632
come le lampadine e la riprogettazione delle fabbriche.
01:16
Is there a general purpose technology of our era?
22
76641
3610
C'è una tecnologia multiuso della nostra era?
01:20
Sure. It's the computer.
23
80251
2508
Certo. È il computer.
01:22
But technology alone is not enough.
24
82759
2659
Ma la tecnologia da sola non è sufficiente.
01:25
Technology is not destiny.
25
85418
2766
La tecnologia non è il destino.
01:28
We shape our destiny,
26
88184
1580
Siamo noi a modellare il nostro destino,
01:29
and just as the earlier generations of managers
27
89764
2516
e così come le prime generazioni di manager
01:32
needed to redesign their factories,
28
92280
2298
dovevano riprogettare le loro fabbriche,
01:34
we're going to need to reinvent our organizations
29
94578
2229
noi dovremo reinventare le nostre organizzazioni
01:36
and even our whole economic system.
30
96807
2555
e persino il nostro intero sistema economico.
01:39
We're not doing as well at that job as we should be.
31
99362
3602
Questo lavoro non lo stiamo facendo bene come dovremmo.
01:42
As we'll see in a moment,
32
102964
1230
Come vedremo tra un attimo,
01:44
productivity is actually doing all right,
33
104194
2722
la produttività in realtà va bene,
01:46
but it has become decoupled from jobs,
34
106916
3862
ma si è scollegata dal lavoro,
01:50
and the income of the typical worker is stagnating.
35
110778
4419
e il reddito di un tipico lavoratore è stagnante.
01:55
These troubles are sometimes misdiagnosed
36
115197
2519
Questi problemi vengono talvolta male interpretati
01:57
as the end of innovation,
37
117716
3712
come la fine dell'innovazione,
02:01
but they are actually the growing pains
38
121428
2129
ma sono in realtà i dolori crescenti
02:03
of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
39
123557
5590
di quello che Andrew McAfee e io chiamiamo l'era delle nuove macchine.
02:09
Let's look at some data.
40
129147
1882
Guardiamo qualche dato.
02:11
So here's GDP per person in America.
41
131029
2902
Questo è il PIL pro capite in America.
02:13
There's some bumps along the way, but the big story
42
133931
2766
Ci sono alcuni ostacoli sul percorso, ma il fatto è che
02:16
is you could practically fit a ruler to it.
43
136697
2715
è dritto come un righello.
02:19
This is a log scale, so what looks like steady growth
44
139412
3276
Questa è una scala logaritmica, quindi ciò che sembra una crescita stabile
02:22
is actually an acceleration in real terms.
45
142688
3043
è in realtà un'accelerazione in termini reali.
02:25
And here's productivity.
46
145731
2160
E questa è la produttività.
02:27
You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s,
47
147891
2671
Vedete un piccolo rallentamento a metà degli anni '70,
02:30
but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution,
48
150562
3738
ma coincide abbastanza con la Seconda Rivoluzione Industriale,
02:34
when factories were learning how to electrify their operations.
49
154300
2691
quando le fabbriche stavano imparando come elettrificare la propria operatività.
02:36
After a lag, productivity accelerated again.
50
156991
4129
Dopo un rallentamento, la produttività accelera di nuovo.
02:41
So maybe "history doesn't repeat itself,
51
161120
2571
Magari "la storia non si ripete,
02:43
but sometimes it rhymes."
52
163691
2568
ma qualche volta fa rima."
02:46
Today, productivity is at an all-time high,
53
166259
3136
Oggi, la produttività è alta più che mai,
02:49
and despite the Great Recession,
54
169395
1977
e nonostante la Grande Recessione,
02:51
it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s,
55
171372
4252
è cresciuta più rapidamente negli anni 2000 di quanto non abbia fatto negli anni '90,
02:55
the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s.
56
175624
4136
i ruggenti anni '90, che erano più veloci degli anni '70 o '80.
02:59
It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution.
57
179760
3674
Cresce più rapidamente di quanto non facesse durante la Seconda Rivoluzione Industriale.
03:03
And that's just the United States.
58
183434
1743
E questi sono solo gli Stati Uniti.
03:05
The global news is even better.
59
185177
3248
A livello globale è anche meglio.
03:08
Worldwide incomes have grown at a faster rate
60
188425
2360
I redditi mondiali sono cresciuti al tasso più elevato
03:10
in the past decade than ever in history.
61
190785
2496
della storia nell'ultimo decennio.
03:13
If anything, all these numbers actually understate our progress,
62
193281
5051
Eppure, tutti questi numeri sottostimano i nostri progressi,
03:18
because the new machine age
63
198332
1912
perché l'era delle nuove macchine
03:20
is more about knowledge creation
64
200244
1664
è più legata alla creazione di conoscenza
03:21
than just physical production.
65
201908
2331
che alla semplice produzione fisica.
03:24
It's mind not matter, brain not brawn,
66
204239
2938
Si tratta di mente, non di materia, di cervello, non di muscoli,
03:27
ideas not things.
67
207177
2062
idee, non cose.
03:29
That creates a problem for standard metrics,
68
209239
2570
Questo crea un problema per gli standard di misurazione,
03:31
because we're getting more and more stuff for free,
69
211809
3502
perché otteniamo sempre più cose gratuitamente,
03:35
like Wikipedia, Google, Skype,
70
215311
2641
come Wikipedia, Google, Skype,
03:37
and if they post it on the web, even this TED Talk.
71
217952
3063
e se lo pubblicano sul sito, anche questo discorso.
03:41
Now getting stuff for free is a good thing, right?
72
221015
3303
Avere cose gratuite è una bella cosa, vero?
03:44
Sure, of course it is.
73
224318
1765
Certo che lo è.
03:46
But that's not how economists measure GDP.
74
226083
3868
Ma non è così che gli economisti misurano il PIL.
03:49
Zero price means zero weight in the GDP statistics.
75
229951
5592
Prezzo uguale a zero significa zero nelle statistiche del PIL.
03:55
According to the numbers, the music industry
76
235543
2112
Secondo i numeri, l'industria della musica
03:57
is half the size that it was 10 years ago,
77
237655
3000
è la metà di quello che era 10 anni fa,
04:00
but I'm listening to more and better music than ever.
78
240655
3656
ma ascolto sempre più musica e di migliore qualità.
04:04
You know, I bet you are too.
79
244311
2192
Scommetto anche voi.
04:06
In total, my research estimates
80
246503
2723
Nel complesso, la mia ricerca stima
04:09
that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year
81
249226
4754
che i numeri del PIL non tengono in considerazione 300 miliardi di dollari all'anno
04:13
in free goods and services on the Internet.
82
253980
3346
in merce e servizi gratuiti su Internet.
04:17
Now let's look to the future.
83
257326
1789
Vediamo il futuro.
04:19
There are some super smart people
84
259115
2263
Ci sono persone molto intelligenti
04:21
who are arguing that we've reached the end of growth,
85
261378
5019
che sostengono che abbiamo raggiunto la fine della crescita,
04:26
but to understand the future of growth,
86
266397
3558
ma per capire il futuro della crescita,
04:29
we need to make predictions
87
269955
2683
dobbiamo fare previsioni
04:32
about the underlying drivers of growth.
88
272638
3290
sui motori alla base della crescita.
04:35
I'm optimistic, because the new machine age
89
275928
3806
Sono ottimista, perché la nuova era delle macchine
04:39
is digital, exponential and combinatorial.
90
279734
5030
è digitale, esponenziale e combinatoria.
04:44
When goods are digital, they can be replicated
91
284764
2264
Quando la merce è digitale, la si può replicare
04:47
with perfect quality at nearly zero cost,
92
287028
4509
con una qualità perfetta a costo quasi nullo,
04:51
and they can be delivered almost instantaneously.
93
291537
4018
e la si può consegnare quasi istantaneamente.
04:55
Welcome to the economics of abundance.
94
295555
2800
Benvenuti nell'economia dell'abbondanza.
04:58
But there's a subtler benefit to the digitization of the world.
95
298355
3690
Ma c'è un sottile beneficio nella digitalizzazione del mondo.
05:02
Measurement is the lifeblood of science and progress.
96
302045
4600
Le misure sono la linfa della scienza e del progresso.
05:06
In the age of big data,
97
306645
2148
Nell'era dei grandi dati,
05:08
we can measure the world in ways we never could before.
98
308793
4286
possiamo misurare il mondo come non abbiamo mai fatto prima.
05:13
Secondly, the new machine age is exponential.
99
313079
4095
In secondo luogo, la nuova era delle macchine è esponenziale.
05:17
Computers get better faster than anything else ever.
100
317174
5935
I computer migliorano a una velocità incredibile.
05:23
A child's Playstation today is more powerful
101
323109
3568
Oggi una Playstation è più potente
05:26
than a military supercomputer from 1996.
102
326677
4056
di un supercomputer militare del 1996.
05:30
But our brains are wired for a linear world.
103
330733
3207
Ma i nostri cervelli sono predisposti per un mondo lineare.
05:33
As a result, exponential trends take us by surprise.
104
333940
3888
Di conseguenza, i trend esponenziali ci sorprendono.
05:37
I used to teach my students that there are some things,
105
337828
2602
Insegnavo ai miei studenti che ci sono alcune cose
05:40
you know, computers just aren't good at,
106
340430
1934
che i computer non sanno fare,
05:42
like driving a car through traffic.
107
342364
2385
come guidare un'auto in mezzo al traffico.
05:44
(Laughter)
108
344749
2013
(Risate)
05:46
That's right, here's Andy and me grinning like madmen
109
346762
3491
Esatto, questi siamo io e Andy che ridiamo come dei matti
05:50
because we just rode down Route 101
110
350253
2384
perché abbiamo appena viaggiato sulla Route 101
05:52
in, yes, a driverless car.
111
352637
3669
in un'auto senza conducente.
05:56
Thirdly, the new machine age is combinatorial.
112
356306
2583
In terzo luogo, la nuova era delle macchine è combinatoria.
05:58
The stagnationist view is that ideas get used up,
113
358889
4048
Chi crede nella stagnazione pensa che le idee si esauriscano,
06:02
like low-hanging fruit,
114
362937
1856
come le cose a portata di mano,
06:04
but the reality is that each innovation
115
364793
3163
ma la realtà è che ogni innovazione
06:07
creates building blocks for even more innovations.
116
367956
3256
crea le basi per altre innovazioni.
06:11
Here's an example. In just a matter of a few weeks,
117
371212
3345
Ecco un esempio. In qualche settimana,
06:14
an undergraduate student of mine
118
374557
2072
un mio laureando
06:16
built an app that ultimately reached 1.3 million users.
119
376629
4111
ha progettato una app che ora ha 1,3 milioni di utenti.
06:20
He was able to do that so easily
120
380740
1699
È stato in grado di farlo così facilmente
06:22
because he built it on top of Facebook,
121
382439
1827
perché l'ha costruita sulla piattaforma di Facebook,
06:24
and Facebook was built on top of the web,
122
384266
1933
e Facebook è stato costruito sul web,
06:26
and that was built on top of the Internet,
123
386199
1698
che a sua volta è stato costruito su Internet,
06:27
and so on and so forth.
124
387897
2418
e così via.
06:30
Now individually, digital, exponential and combinatorial
125
390315
4765
Individualmente, l'aspetto digitale, esponenziale e combinatorio
06:35
would each be game-changers.
126
395080
2350
sono tutti motori del cambiamento.
06:37
Put them together, and we're seeing a wave
127
397430
2190
Metteteli insieme e vedrete arrivare un'ondata
06:39
of astonishing breakthroughs,
128
399620
1393
di scoperte sbalorditive,
06:41
like robots that do factory work or run as fast as a cheetah
129
401013
3060
come i robot che lavorano nelle fabbriche o corrono veloci come scimmie
06:44
or leap tall buildings in a single bound.
130
404073
2796
o scavalcano interi edifici con un singolo balzo.
06:46
You know, robots are even revolutionizing
131
406869
2232
I robot stanno anche rivoluzionando
06:49
cat transportation.
132
409101
1829
il trasporto dei gatti.
06:50
(Laughter)
133
410930
2270
(Risate)
06:53
But perhaps the most important invention,
134
413200
2732
Ma forse l'invenzione più importante,
06:55
the most important invention is machine learning.
135
415932
5065
l'invenzione più importante è l'apprendimento delle macchine.
07:00
Consider one project: IBM's Watson.
136
420997
3376
Considerate un progetto: Watson della IBM.
07:04
These little dots here,
137
424373
1589
Questi puntini qui,
07:05
those are all the champions on the quiz show "Jeopardy."
138
425962
4860
sono tutti i campioni del programma televisivo "Jeopardy".
07:10
At first, Watson wasn't very good,
139
430822
2544
All'inizio Watson non era molto bravo,
07:13
but it improved at a rate faster than any human could,
140
433366
5622
ma migliorò molto più velocemente di un qualunque essere umano.
07:18
and shortly after Dave Ferrucci showed this chart
141
438988
2687
Dave Ferrucci mostrò questo grafico alla mia classe all'MIT
07:21
to my class at MIT,
142
441675
1652
e poco dopo,
07:23
Watson beat the world "Jeopardy" champion.
143
443327
3542
Watson battè il campione di "Jeopardy".
07:26
At age seven, Watson is still kind of in its childhood.
144
446869
3989
A sette anni, Watson è ancora un bambino.
07:30
Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.
145
450858
5318
Di recente, i suoi insegnanti lo hanno lasciato navigare su Internet senza sorveglianza.
07:36
The next day, it started answering questions with profanities.
146
456176
5946
Il giorno dopo ha cominciato a rispondere alle domande con parolacce.
07:42
Damn. (Laughter)
147
462122
2274
Accidenti. (Risate)
07:44
But you know, Watson is growing up fast.
148
464396
2280
Ma sapete, Watson sta crescendo rapidamente.
07:46
It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them.
149
466676
4212
Viene messo alla prova per lavorare nei call center e ce la fa.
07:50
It's applying for legal, banking and medical jobs,
150
470888
3724
Fa domanda per lavori legali, medici o in banca,
07:54
and getting some of them.
151
474612
1950
e ne ottiene qualcuno.
07:56
Isn't it ironic that at the very moment
152
476562
1889
Non è ironico che nello stesso momento
07:58
we are building intelligent machines,
153
478451
2234
in cui costruiamo macchine intelligenti,
08:00
perhaps the most important invention in human history,
154
480685
3449
probabilmente la più importante invenzione della storia umana,
08:04
some people are arguing that innovation is stagnating?
155
484134
3975
qualcuno sostenga che l'innovazione sia in fase stagnante?
08:08
Like the first two industrial revolutions,
156
488109
2419
Come le prime due rivoluzioni industriali,
08:10
the full implications of the new machine age
157
490528
3134
le implicazioni complete della nuova era delle macchine
08:13
are going to take at least a century to fully play out,
158
493662
2682
si vedranno completamente tra almeno un secolo,
08:16
but they are staggering.
159
496344
3032
ma sono sconvolgenti.
08:19
So does that mean we have nothing to worry about?
160
499376
3336
Questo vuol dire che non abbiamo niente di cui preoccuparci?
08:22
No. Technology is not destiny.
161
502712
3680
No. La tecnologia non è il destino.
08:26
Productivity is at an all time high,
162
506392
2569
La produttività è più alta che mai,
08:28
but fewer people now have jobs.
163
508961
2983
ma sempre meno persone hanno un lavoro.
08:31
We have created more wealth in the past decade than ever,
164
511944
3120
Abbiamo creato più ricchezza che mai nell'ultimo decennio,
08:35
but for a majority of Americans, their income has fallen.
165
515064
3904
ma, per la maggioranza degli americani, i redditi sono crollati.
08:38
This is the great decoupling
166
518968
2312
Questo è il grande scollamento
08:41
of productivity from employment,
167
521280
2976
della produttività dall'occupazione,
08:44
of wealth from work.
168
524256
3104
della ricchezza dal lavoro.
08:47
You know, it's not surprising that millions of people
169
527360
2346
Non sorprende che milioni di persone
08:49
have become disillusioned by the great decoupling,
170
529706
2846
si siano sentite disilluse dal grande scollamento,
08:52
but like too many others,
171
532552
1747
ma, come molti altri,
08:54
they misunderstand its basic causes.
172
534299
3097
fraintendono le cause fondamentali.
08:57
Technology is racing ahead,
173
537396
2610
La tecnologia avanza rapidamente,
09:00
but it's leaving more and more people behind.
174
540006
3550
ma lascia indietro sempre più persone.
09:03
Today, we can take a routine job,
175
543556
3519
Oggi possiamo prendere un lavoro di routine,
09:07
codify it in a set of machine-readable instructions,
176
547075
3091
codificarlo in una serie di istruzioni leggibili da una macchina
09:10
and then replicate it a million times.
177
550166
2827
e replicarlo un milione di volte.
09:12
You know, I recently overheard a conversation
178
552993
2279
Di recente ho sentito per caso una conversazione
09:15
that epitomizes these new economics.
179
555272
1952
che riassume questa nuova economia.
09:17
This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore.
180
557224
4197
Il tizio dice: "Nah, non vado più dal commercialista.
09:21
TurboTax does everything that my tax preparer did,
181
561421
2448
TurboTax fa tutto quello che faceva prima il mio commercialista
09:23
but it's faster, cheaper and more accurate."
182
563869
4558
ma è più veloce, più economico e più preciso."
09:28
How can a skilled worker
183
568427
1799
Come può un lavoratore preparato
09:30
compete with a $39 piece of software?
184
570226
3009
competere con un software da 39 dollari?
09:33
She can't.
185
573235
1967
Non può.
09:35
Today, millions of Americans do have faster,
186
575202
2780
Oggi milioni di americani fanno una dichiarazione dei redditi
09:37
cheaper, more accurate tax preparation,
187
577982
2387
più economica, più precisa,
09:40
and the founders of Intuit
188
580369
1486
e i fondatori di Intuit
09:41
have done very well for themselves.
189
581855
2493
hanno fatto molto bene.
09:44
But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.
190
584348
4214
Ma il 17 per cento dei commercialisti non ha più lavoro.
09:48
That is a microcosm of what's happening,
191
588562
2078
Questo è solo un microcosmo di quello che sta accadendo,
09:50
not just in software and services, but in media and music,
192
590640
4677
non solo nei software e nei servizi, ma nei media e nella musica,
09:55
in finance and manufacturing, in retailing and trade --
193
595317
3686
nella finanza e nella fabbricazione, nel dettaglio e nel commercio --
09:59
in short, in every industry.
194
599003
3895
in breve, in tutte le industrie.
10:02
People are racing against the machine,
195
602898
3095
La gente compete con le macchine,
10:05
and many of them are losing that race.
196
605993
3090
e molti stanno perdendo la gara.
10:09
What can we do to create shared prosperity?
197
609083
3886
Come possiamo creare una prosperità condivisa?
10:12
The answer is not to try to slow down technology.
198
612969
3017
La risposta è non cercare di rallentare la tecnologia.
10:15
Instead of racing against the machine,
199
615986
2557
Invece di competere con le macchine,
10:18
we need to learn to race with the machine.
200
618543
3677
dobbiamo imparare a competere insieme a loro.
10:22
That is our grand challenge.
201
622220
3129
Questa è la nostra grande sfida.
10:25
The new machine age
202
625349
2324
La nuova era delle macchine
10:27
can be dated to a day 15 years ago
203
627673
3113
si può fare risalire a un giorno di 15 anni fa
10:30
when Garry Kasparov, the world chess champion,
204
630786
2878
quando Gary Kasparov, il campione mondiale di scacchi,
10:33
played Deep Blue, a supercomputer.
205
633664
3706
giocò contro Deep Blue, un supercomputer.
10:37
The machine won that day,
206
637370
2012
Quel giorno la macchina vinse,
10:39
and today, a chess program running on a cell phone
207
639382
2968
e oggi un programma di scacchi su un cellulare
10:42
can beat a human grandmaster.
208
642350
2296
può battere un campione di scacchi umano.
10:44
It got so bad that, when he was asked
209
644646
3365
È andata così male che quando gli fu chiesto
10:48
what strategy he would use against a computer,
210
648011
2563
che strategia avrebbe usato contro un computer,
10:50
Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,
211
650574
4016
Jan Donner, il campione olandese, rispose,
10:54
"I'd bring a hammer."
212
654590
1771
"Mi porterei un martello."
10:56
(Laughter)
213
656361
3680
(Risate)
11:00
But today a computer is no longer the world chess champion.
214
660041
4544
Ma oggi il campione mondiale di scacchi non è più un computer.
11:04
Neither is a human,
215
664585
2654
Non è neanche un umano,
11:07
because Kasparov organized a freestyle tournament
216
667239
3579
perché Kasparov ha organizzato un torneo freestyle
11:10
where teams of humans and computers
217
670818
1916
in cui squadre di umani e computer
11:12
could work together,
218
672734
2099
potevano lavorare insieme,
11:14
and the winning team had no grandmaster,
219
674833
3157
e la squadra vincente non aveva un campione,
11:17
and it had no supercomputer.
220
677990
2465
e non aveva un supercomputer.
11:20
What they had was better teamwork,
221
680455
4175
Quello che avevano era un migliore lavoro di squadra,
11:24
and they showed that a team of humans and computers,
222
684630
5016
e hanno mostrato che una squadra di umani e computer,
11:29
working together, could beat any computer
223
689646
3048
che lavorano insieme, possono battere qualunque computer
11:32
or any human working alone.
224
692694
3520
o qualunque umano che lavora da solo.
11:36
Racing with the machine
225
696214
1664
Competere insieme alle macchine
11:37
beats racing against the machine.
226
697878
2343
batte il competere con le macchine.
11:40
Technology is not destiny.
227
700221
2564
La tecnologia non è il destino.
11:42
We shape our destiny.
228
702785
1742
Noi modelliamo il nostro destino.
11:44
Thank you.
229
704527
1447
Grazie.
11:45
(Applause)
230
705974
5016
(Applausi)
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