How AI can save our humanity | Kai-Fu Lee

908,898 views ・ 2018-08-27

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Maricene Crus Revisor: Carolina Aguirre
00:12
I'm going to talk about how AI and mankind can coexist,
0
12640
4536
Vou falar sobre como a IA e a humanidade podem coexistir,
00:17
but first, we have to rethink about our human values.
1
17200
3816
mas primeiro, temos que repensar sobre nossos valores humanos.
00:21
So let me first make a confession about my errors in my values.
2
21040
4320
Deixem-me primeiro fazer uma confissão sobre meus erros nos meus valores.
00:25
It was 11 o'clock, December 16, 1991.
3
25920
4256
Eram 11 horas, 16 de dezembro de 1991.
00:30
I was about to become a father for the first time.
4
30200
2680
Estava prestes a me tornar pai pela primeira vez.
00:33
My wife, Shen-Ling, lay in the hospital bed
5
33480
2856
Minha esposa, Shen-Ling, está deitada no leito hospitalar
00:36
going through a very difficult 12-hour labor.
6
36360
3080
passando por um trabalho de parto muito difícil de 12 horas.
00:40
I sat by her bedside
7
40280
2296
Estava sentado ao lado dela,
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but looked anxiously at my watch,
8
42600
2376
mas olhava ansiosamente para o meu relógio,
00:45
and I knew something that she didn't.
9
45000
1800
e sabia de algo que ela não sabia.
00:47
I knew that if in one hour,
10
47440
1800
Eu sabia que se em uma hora
00:50
our child didn't come,
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50360
1936
nosso bebê não nascesse,
00:52
I was going to leave her there
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52320
1936
eu teria que deixá-la ali
00:54
and go back to work
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54280
1656
e voltar para o trabalho
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and make a presentation about AI
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para fazer uma apresentação sobre IA
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to my boss, Apple's CEO.
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58560
2200
ao meu chefe, o CEO da Apple.
01:03
Fortunately, my daughter was born at 11:30 --
16
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3896
Felizmente minha filha nasceu às 11h30...
01:07
(Laughter)
17
67080
1936
(Risos)
01:09
(Applause)
18
69040
1936
(Aplausos)
01:11
sparing me from doing the unthinkable,
19
71000
4336
poupando-me de fazer o impensável,
01:15
and to this day, I am so sorry
20
75360
2496
e até hoje, eu sinto muitíssimo
01:17
for letting my work ethic take precedence over love for my family.
21
77880
4656
por permitir que minha ética profissional precedesse o amor pela minha família.
01:22
(Applause)
22
82560
5736
(Aplausos)
01:28
My AI talk, however, went off brilliantly.
23
88320
2616
Minha palestra sobre IA, no entanto, foi genial.
01:30
(Laughter)
24
90960
2736
(Risos)
01:33
Apple loved my work and decided to announce it
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3136
A Apple adorou meu trabalho e decidiu anunciá-lo
01:36
at TED1992,
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96880
2696
no TED1992,
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26 years ago on this very stage.
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99600
3016
há 26 anos, neste mesmo palco.
01:42
I thought I had made one of the biggest, most important discoveries in AI,
28
102640
5056
Achei que havia feito uma das maiores e mais importantes descobertas em IA,
01:47
and so did the "Wall Street Journal" on the following day.
29
107720
2920
assim como o "Wall Street Journal", no dia seguinte.
01:51
But as far as discoveries went,
30
111440
2536
Mas no que diz respeito às descobertas,
01:54
it turned out,
31
114000
1336
aconteceu que não descobri a Índia ou a América.
01:55
I didn't discover India, or America.
32
115360
2776
01:58
Perhaps I discovered a little island off of Portugal.
33
118160
3080
Talvez tenha descoberto uma pequena ilha perto de Portugal.
02:02
But the AI era of discovery continued,
34
122720
3256
Mas a era da descoberta da IA ​​continuou,
02:06
and more scientists poured their souls into it.
35
126000
3216
e mais cientistas entregaram a alma deles a ela.
02:09
About 10 years ago, the grand AI discovery
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129240
2616
Cerca de 10 anos atrás, a grande descoberta da IA
02:11
was made by three North American scientists,
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131880
3176
foi feita por três cientistas norte-americanos,
02:15
and it's known as deep learning.
38
135080
1600
e é conhecida como aprendizagem profunda.
02:17
Deep learning is a technology that can take a huge amount of data
39
137400
3696
Essa é uma tecnologia que pode levar uma quantidade enorme de dados
02:21
within one single domain
40
141120
1736
dentro de um único domínio
02:22
and learn to predict or decide at superhuman accuracy.
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142880
4936
e aprender a prever ou decidir com precisão super-humana.
02:27
For example, if we show the deep learning network
42
147840
2776
Por exemplo, se mostrarmos à rede de aprendizagem profunda
02:30
a massive number of food photos,
43
150640
2816
um grande número de fotos de comida,
02:33
it can recognize food
44
153480
1576
ela pode reconhecer comida
02:35
such as hot dog or no hot dog.
45
155080
3296
como cachorro-quente ou não cachorro-quente.
02:38
(Applause)
46
158400
3136
(Aplausos)
02:41
Or if we show it many pictures and videos and sensor data
47
161560
5016
Ou se mostrarmos a ela muitas fotos, muitos vídeos e dados do sensor
02:46
from driving on the highway,
48
166600
2536
de um carro sendo dirigido na estrada,
02:49
it can actually drive a car as well as a human being
49
169160
3280
ela pode, de fato, dirigir um carro tão bem quanto um ser humano
02:53
on the highway.
50
173360
1656
na estrada.
02:55
And what if we showed this deep learning network
51
175040
2816
E se mostrássemos a esta rede de aprendizagem profunda
02:57
all the speeches made by President Trump?
52
177880
2400
todos os discursos feitos pelo Presidente Trump?
03:01
Then this artificially intelligent President Trump,
53
181680
3000
E depois esse Presidente Trump artificialmente inteligente,
03:05
actually the network --
54
185600
2216
na verdade, a rede...
03:07
(Laughter)
55
187840
1656
(Risos)
03:09
can --
56
189520
1216
pode...
03:10
(Applause)
57
190760
4056
(Aplausos)
03:14
You like double oxymorons, huh?
58
194840
2336
Vocês gostam de oximoros duplos, não?
03:17
(Laughter)
59
197200
3856
(Risos)
03:21
(Applause)
60
201080
6096
(Aplausos)
03:27
So this network, if given the request to make a speech about AI,
61
207200
5256
Então se esta rede receber a solicitação de fazer um discurso sobre IA,
03:32
he, or it, might say --
62
212480
2640
ele, ou a IA, pode dizer:
03:36
(Recording) Donald Trump: It's a great thing
63
216280
2096
(Gravação) Donald Trump: É ótimo
construir um mundo melhor com inteligência artificial.
03:38
to build a better world with artificial intelligence.
64
218400
2936
03:41
Kai-Fu Lee: And maybe in another language?
65
221360
2016
Kai-Fu Lee: E talvez em outro idioma?
03:43
DT: (Speaking Chinese)
66
223400
1816
DT: (falando em chinês)
03:45
(Laughter)
67
225240
1496
(Risos)
03:46
KFL: You didn't know he knew Chinese, did you?
68
226760
2160
KFL: Vocês não sabiam que ele falava chinês, sabiam?
03:50
So deep learning has become the core in the era of AI discovery,
69
230120
5016
Então, a aprendizagem profunda tornou-se o núcleo na era da descoberta da IA,
03:55
and that's led by the US.
70
235160
1816
e isso é liderado pelos EUA.
03:57
But we're now in the era of implementation,
71
237000
3256
Mas agora estamos na era de implementação,
04:00
where what really matters is execution, product quality, speed and data.
72
240280
5536
e o que importa mesmo é execução, qualidade do produto, velocidade e dados.
04:05
And that's where China comes in.
73
245840
2096
E é aí que a China entra.
04:07
Chinese entrepreneurs,
74
247960
1576
Empresários chineses,
04:09
who I fund as a venture capitalist,
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249560
1896
que financiei como capitalista de risco,
04:11
are incredible workers,
76
251480
1736
são trabalhadores incríveis, com uma fantástica ética profissional.
04:13
amazing work ethic.
77
253240
1936
04:15
My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China.
78
255200
5296
Meu exemplo na sala de parto não é nada
comparado à dedicação ao trabalho por parte dos chineses.
04:20
As an example, one startup tried to claim work-life balance:
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260520
3696
Por exemplo, uma startup tentou declarar equilíbrio entre vida e trabalho:
04:24
"Come work for us because we are 996."
80
264240
3696
"Trabalhe conosco porque somos 996".
04:27
And what does that mean?
81
267960
1256
E o que isso significa?
04:29
It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week.
82
269240
4400
Significa as horas de trabalho das 9h às 21h, seis dias por semana.
04:34
That's contrasted with other startups that do 997.
83
274960
3280
Isso contrastado com outras startups que seguem o 997.
04:39
And the Chinese product quality has consistently gone up
84
279320
3096
E a qualidade do produto chinês tem aumentado consistentemente
04:42
in the past decade,
85
282440
1696
na última década,
04:44
and that's because of a fiercely competitive environment.
86
284160
4120
e isso devido a um ambiente altamente competitivo.
04:48
In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion,
87
288760
5896
No Vale do Silício, empreendedores competem de modo bem cavalheiresco,
04:54
sort of like in old wars in which each side took turns
88
294680
3896
como nas guerras antigas nas quais cada lado se revezava
04:58
to fire at each other.
89
298600
1256
para atirar no outro.
04:59
(Laughter)
90
299880
1056
(Risos)
05:00
But in the Chinese environment,
91
300960
2016
Mas no ambiente chinês,
05:03
it's truly a gladiatorial fight to the death.
92
303000
2880
é verdadeiramente uma luta gladiatória até a morte.
05:06
In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly,
93
306920
6096
Num ambiente tão brutal, empreendedores aprendem a crescer bem depressa,
05:13
they learn to make their products better at lightning speed,
94
313040
3936
aprendem a fazer seus produtos muito rapidamente,
05:17
and they learn to hone their business models
95
317000
2336
e a aprimorar seus modelos de negócios
05:19
until they're impregnable.
96
319360
1400
até que sejam invencíveis.
05:21
As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo
97
321400
3856
Como resultado, ótimos produtos chineses como WeChat e Weibo
05:25
are arguably better
98
325280
1416
são, sem dúvida, melhores
05:26
than the equivalent American products from Facebook and Twitter.
99
326720
3480
do que os produtos norte-americanos equivalentes do Facebook e Twitter.
05:31
And the Chinese market embraces this change
100
331920
3096
E o mercado chinês adota essa mudança acelerada e mudanças de paradigma.
05:35
and accelerated change and paradigm shifts.
101
335040
3016
05:38
As an example, if any of you go to China,
102
338080
2096
Por exemplo, se forem à China,
05:40
you will see it's almost cashless and credit card-less,
103
340200
4016
verão que quase não existe dinheiro ou cartão de crédito lá,
05:44
because that thing that we all talk about, mobile payment,
104
344240
2736
pois essa coisa da qual todos falamos, pagamento móvel,
05:47
has become the reality in China.
105
347000
2416
tornou-se realidade na China.
05:49
In the last year,
106
349440
1296
No ano passado,
05:50
18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet,
107
350760
5936
US$ 18,8 trilhões foram transacionados na internet móvel.
05:56
and that's because of very robust technologies
108
356720
2936
Isso deve-se a tecnologias muito robustas construídas por trás disso.
05:59
built behind it.
109
359680
1256
06:00
It's even bigger than the China GDP.
110
360960
2440
É ainda maior que o PIB da China.
06:04
And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP?
111
364120
3616
Talvez perguntem: "Como essa tecnologia pode ser maior que o PIB?"
06:07
Because it includes all transactions:
112
367760
1976
Porque ela inclui todas as transações:
06:09
wholesale, channels, retail, online, offline,
113
369760
3776
por atacado, canais, varejo, on-line, off-line,
06:13
going into a shopping mall or going into a farmers market like this.
114
373560
5056
indo para um shopping ou entrando numa feira de agricultores, como esta.
06:18
The technology is used by 700 million people
115
378640
3376
A tecnologia é usada por 700 milhões de pessoas
para pagarem uns aos outros, não apenas comerciantes,
06:22
to pay each other, not just merchants,
116
382040
2056
06:24
so it's peer to peer,
117
384120
1416
então é colega para colega,
06:25
and it's almost transaction-fee-free.
118
385560
2680
e quase não inclui taxa de transação.
06:29
And it's instantaneous,
119
389720
2376
É instantâneo
06:32
and it's used everywhere.
120
392120
1440
e usado em todo lugar.
06:34
And finally, the China market is enormous.
121
394320
3376
E finalmente, o mercado da China é enorme.
06:37
This market is large,
122
397720
1976
Este mercado é grande,
06:39
which helps give entrepreneurs more users, more revenue,
123
399720
4496
o que ajuda a dar aos empreendedores mais usuários, mais receita
06:44
more investment, but most importantly,
124
404240
2336
mais investimento, mas o mais importante,
06:46
it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data
125
406600
4536
dá a eles uma chance de coletar uma enorme quantidade de dados
06:51
which becomes rocket fuel for the AI engine.
126
411160
2960
que se torna combustível para o motor possante da IA.
06:54
So as a result, the Chinese AI companies
127
414960
2936
Então, como resultado, as empresas chinesas de IA
06:57
have leaped ahead
128
417920
1736
saltaram à frente
06:59
so that today, the most valuable companies
129
419680
3096
permitindo que as empresas mais valiosas hoje
07:02
in computer vision, speech recognition,
130
422800
2616
em visão computacional, reconhecimento da fala,
07:05
speech synthesis, machine translation and drones
131
425440
3416
síntese de fala, tradução automática e "drones"
07:08
are all Chinese companies.
132
428880
1920
sejam todas empresas chinesas.
07:11
So with the US leading the era of discovery
133
431400
3216
Então, com os EUA liderando a era da descoberta,
07:14
and China leading the era of implementation,
134
434640
3136
e a China liderando a era da implementação,
07:17
we are now in an amazing age
135
437800
2256
estamos agora numa época incrível
07:20
where the dual engine of the two superpowers
136
440080
3256
na qual o motor duplo das duas superpotências
07:23
are working together
137
443360
1680
estão trabalhando juntos
07:25
to drive the fastest revolution in technology
138
445960
3656
para dirigir a mais rápida revolução tecnológica
07:29
that we have ever seen as humans.
139
449640
2360
que os humanos já viram.
07:32
And this will bring tremendous wealth,
140
452640
2496
E isso trará tremenda riqueza,
07:35
unprecedented wealth:
141
455160
1776
sem precedentes:
07:36
16 trillion dollars, according to PwC,
142
456960
3896
US$ 16 trilhões, segundo a PwC,
07:40
in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030.
143
460880
5376
em termos de PIB adicionado ao PIB mundial até 2030.
07:46
It will also bring immense challenges
144
466280
2616
Também trará imensos desafios
07:48
in terms of potential job replacements.
145
468920
3576
em termos de substituições de emprego em potencial.
07:52
Whereas in the Industrial Age
146
472520
2160
Ao passo que, na Era Industrial,
07:55
it created more jobs
147
475880
1536
foram criados mais empregos,
07:57
because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line,
148
477440
5776
pois trabalhos artesanais foram decaindo devido aos empregos na linha de montagem,
08:03
so more jobs were created.
149
483240
1976
então mais empregos foram criados.
08:05
But AI completely replaces the individual jobs
150
485240
4936
Mas a IA substitui completamente trabalhos individuais
08:10
in the assembly line with robots.
151
490200
2256
na linha de montagem com robôs.
08:12
And it's not just in factories,
152
492480
1936
E não apenas nas fábricas,
08:14
but truckers, drivers
153
494440
2056
mas caminhoneiros, motoristas,
08:16
and even jobs like telesales, customer service
154
496520
4096
e até empregos como televendas, serviços ao cliente,
08:20
and hematologists as well as radiologists
155
500640
2976
hematologistas, bem como radiologistas
08:23
over the next 15 years
156
503640
2096
que, nos próximos 15 anos,
08:25
are going to be gradually replaced
157
505760
2536
serão gradualmente substituídos
08:28
by artificial intelligence.
158
508320
1440
pela inteligência artificial.
08:30
And only the creative jobs --
159
510360
2056
Apenas trabalhos criativos
[CEO, Peritos em M&A, Economistas - Sem risco]
08:32
(Laughter)
160
512440
1976
08:34
I have to make myself safe, right?
161
514440
2200
(Risos)
Preciso me garantir, certo?
08:38
Really, the creative jobs are the ones that are protected,
162
518960
2976
Realmente, os trabalhos criativos são os que estão protegidos,
08:41
because AI can optimize but not create.
163
521960
3040
porque a IA pode otimizar, mas não criar.
08:45
But what's more serious than the loss of jobs
164
525960
3575
Mas mais séria do que a perda de empregos
08:49
is the loss of meaning,
165
529559
1777
é a perda de significado,
08:51
because the work ethic in the Industrial Age
166
531360
3136
pois a ética profissional na Era Industrial
08:54
has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist,
167
534520
5616
nos condicionou a pensar que o trabalho é a razão da nossa existência,
09:00
that work defined the meaning of our lives.
168
540160
2936
que ele define o significado de nossa vida.
09:03
And I was a prime and willing victim to that type of workaholic thinking.
169
543120
6296
Fui uma excelente e complacente vítima desse tipo de pensamento "workaholic".
09:09
I worked incredibly hard.
170
549440
1616
Eu me dediquei incrivelmente ao trabalho.
09:11
That's why I almost left my wife in the delivery room,
171
551080
3576
É por isso que quase abandonei minha esposa na sala de parto,
09:14
that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs.
172
554680
4176
e que trabalhei 996 junto com meus empresários.
09:18
And that obsession that I had with work
173
558880
4416
E essa minha obsessão com o trabalho
09:23
ended abruptly a few years ago
174
563320
3056
terminou abruptamente há alguns anos
09:26
when I was diagnosed with fourth stage lymphoma.
175
566400
3920
quando fui diagnosticado com linfoma no quarto estágio.
09:31
The PET scan here shows over 20 malignant tumors
176
571480
4136
A tomografia aqui mostra mais de 20 tumores malignos
09:35
jumping out like fireballs,
177
575640
2176
pulsando como bolas de fogo,
09:37
melting away my ambition.
178
577840
2576
derretendo minha ambição.
09:40
But more importantly,
179
580440
1456
Mas o mais importante
09:41
it helped me reexamine my life.
180
581920
2736
foi que me ajudou a reexaminar minha vida.
09:44
Knowing that I may only have a few months to live
181
584680
3096
Saber que só poderia ter alguns meses de vida
09:47
caused me to see how foolish it was
182
587800
2936
me fez perceber como estava sendo tolo
09:50
for me to base my entire self-worth
183
590760
3576
em basear todo o meu valor próprio
09:54
on how hard I worked and the accomplishments from hard work.
184
594360
4040
no quanto eu me dedicava ao trabalho e às conquistas que obtive com isso.
09:59
My priorities were completely out of order.
185
599320
2976
Minhas prioridades estavam completamente fora de ordem.
10:02
I neglected my family.
186
602320
1600
Eu negligenciava minha família.
10:05
My father had passed away,
187
605000
1416
Meu pai havia falecido,
10:06
and I never had a chance to tell him I loved him.
188
606440
2800
e eu nunca tive a chance de dizer a ele que o amava.
10:10
My mother had dementia and no longer recognized me,
189
610120
3736
Minha mãe sofria de demência e não me reconhecia mais,
10:13
and my children had grown up.
190
613880
1920
e meus filhos cresceram.
10:16
During my chemotherapy,
191
616400
1656
Durante minha quimioterapia,
10:18
I read a book by Bronnie Ware
192
618080
2456
li um livro de Bronnie Ware
10:20
who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed.
193
620560
5496
que falava sobre desejos e arrependimentos de pessoas no leito de morte.
10:26
She found that facing death,
194
626080
2256
Ela descobriu que, ao enfrentar a morte,
10:28
nobody regretted that they didn't work hard enough in this life.
195
628360
3600
ninguém se arrependia de não ter trabalhado duro o bastante na vida,
10:32
They only regretted that they didn't spend enough time with their loved ones
196
632880
5176
e sim só se lamentava por não ter passado tempo suficiente com seus entes queridos,
10:38
and that they didn't spread their love.
197
638080
2760
e por não ter espalhado seu amor.
10:42
So I am fortunately today in remission.
198
642400
4536
Então, felizmente hoje estou em remissão.
10:46
(Applause)
199
646960
6856
(Aplausos)
10:53
So I can be back at TED again
200
653840
1976
Então, posso retornar ao TED novamente
10:55
to share with you that I have changed my ways.
201
655840
3376
para compartilhar com vocês que mudei minha conduta.
10:59
I now only work 965 --
202
659240
2760
Agora só trabalho 965,
(Risos)
11:03
occasionally 996, but usually 965.
203
663200
3976
de vez em quando 996, mas geralmente 965.
11:07
I moved closer to my mother,
204
667200
1896
Fui morar mais próximo de minha mãe,
11:09
my wife usually travels with me,
205
669120
2456
minha esposa geralmente viaja comigo,
11:11
and when my kids have vacation, if they don't come home, I go to them.
206
671600
3816
e quando meus filhos tiram férias, se eles não voltam pra casa, vou até eles.
11:15
So it's a new form of life
207
675440
2456
Então é uma nova forma de vida
11:17
that helped me recognize
208
677920
1816
que me ajudou a reconhecer
11:19
how important it is that love is for me,
209
679760
3176
como o amor é importante para mim,
11:22
and facing death helped me change my life,
210
682960
3416
e enfrentar a morte me ajudou a mudar minha vida,
11:26
but it also helped me see a new way
211
686400
2456
mas também a ver um novo modo,
11:28
of how AI should impact mankind
212
688880
3776
de como a IA deve impactar, trabalhar e conviver com a humanidade;
11:32
and work and coexist with mankind,
213
692680
2480
11:36
that really, AI is taking away a lot of routine jobs,
214
696680
4496
que realmente, a IA está abolindo muitos empregos rotineiros,
11:41
but routine jobs are not what we're about.
215
701200
3656
mas esses empregos não são o que nós somos.
11:44
Why we exist is love.
216
704880
2256
O amor é a razão de nossa existência.
11:47
When we hold our newborn baby,
217
707160
2096
Quando seguramos nosso bebê recém-nascido,
11:49
love at first sight,
218
709280
1496
o amor à primeira vista,
11:50
or when we help someone in need,
219
710800
1776
ou quando ajudamos alguém em necessidade,
11:52
humans are uniquely able to give and receive love,
220
712600
4256
os seres humanos são exclusivamente capazes de dar e receber amor
11:56
and that's what differentiates us from AI.
221
716880
2800
e é isso que nos diferencia da IA.
12:00
Despite what science fiction may portray,
222
720800
2696
Apesar do que a ficção científica possa retratar,
12:03
I can responsibly tell you that AI has no love.
223
723520
3736
eu posso dizer com responsabilidade que a IA não tem amor.
12:07
When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie,
224
727280
3536
Quando o AlphaGo derrotou o campeão mundial Ke Jie,
12:10
while Ke Jie was crying and loving the game of go,
225
730840
3096
enquanto ele chorava e amava o jogo "Go",
12:13
AlphaGo felt no happiness from winning
226
733960
3176
o AlphaGo não se sentiu feliz por ganhar,
12:17
and certainly no desire to hug a loved one.
227
737160
4480
e certamente não desejou abraçar um ente querido.
12:23
So how do we differentiate ourselves
228
743600
2656
Então, como nos diferenciamos
12:26
as humans in the age of AI?
229
746280
2536
como seres humanos na era da IA?
12:28
We talked about the axis of creativity,
230
748840
3096
Conversamos sobre o eixo da criatividade,
12:31
and certainly that is one possibility,
231
751960
2856
e certamente essa é uma possibilidade,
12:34
and now we introduce a new axis
232
754840
2296
e agora introduzimos um novo eixo
12:37
that we can call compassion, love, or empathy.
233
757160
3616
que podemos chamar de compaixão, amor ou empatia.
12:40
Those are things that AI cannot do.
234
760800
2576
Essas são coisas que a IA não pode fazer.
12:43
So as AI takes away the routine jobs,
235
763400
2816
Então, enquanto a IA elimina os empregos rotineiros,
12:46
I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion.
236
766240
4960
gosto de pensar que podemos, devemos
e temos obrigação de criar empregos de compaixão.
12:51
You might ask how many of those there are,
237
771800
2336
Podem perguntar quantos desses existem,
12:54
but I would ask you:
238
774160
1616
mas pergunto a vocês:
12:55
Do you not think that we are going to need a lot of social workers
239
775800
3816
não acham que vamos precisar de muitos assistentes sociais
12:59
to help us make this transition?
240
779640
1600
para nos ajudar a fazer essa transição?
13:01
Do you not think we need a lot of compassionate caregivers
241
781960
3256
Não acham que precisamos de muitos cuidadores compassivos
13:05
to give more medical care to more people?
242
785240
2696
para dar mais atendimento médico a mais pessoas?
13:07
Do you not think we're going to need 10 times more teachers
243
787960
3256
Vocês não acham que vamos precisar de dez vezes mais professores
13:11
to help our children find their way
244
791240
2776
para ajudar nossos filhos a encontrar o caminho
13:14
to survive and thrive in this brave new world?
245
794040
3256
para sobreviver e prosperar neste admirável mundo novo?
13:17
And with all the newfound wealth,
246
797320
2440
E com toda essa riqueza recém-descoberta,
13:19
should we not also make labors of love into careers
247
799800
4536
não deveríamos também transformar trabalhos de amor em carreiras
13:24
and let elderly accompaniment
248
804360
2696
e permitir que o acompanhamento de idosos
13:27
or homeschooling become careers also?
249
807080
3496
ou de estudo domiciliar também se tornem carreiras?
13:30
(Applause)
250
810600
5280
(Aplausos)
13:36
This graph is surely not perfect,
251
816800
2256
Este gráfico certamente não é perfeito,
13:39
but it points at four ways that we can work with AI.
252
819080
3536
mas aponta para quatro maneiras que podemos trabalhar com IA.
13:42
AI will come and take away the routine jobs
253
822640
3576
IA virá e eliminará os empregos rotineiros
13:46
and in due time, we will be thankful.
254
826240
2040
e, no seu devido tempo, seremos gratos.
13:49
AI will become great tools for the creatives
255
829000
3096
A IA se tornará uma ótima ferramenta para os criativos
13:52
so that scientists, artists, musicians and writers
256
832120
3656
de modo que cientistas, artistas, músicos e escritores
13:55
can be even more creative.
257
835800
1600
possam ser ainda mais criativos.
13:58
AI will work with humans as analytical tools
258
838120
5376
A IA vai trabalhar com humanos como ferramentas analíticas
14:03
that humans can wrap their warmth around
259
843520
2696
que poderemos envolver com nosso calor
14:06
for the high-compassion jobs.
260
846240
1896
para os empregos que exigem compaixão.
14:08
And we can always differentiate ourselves
261
848160
2656
E nós podemos sempre nos diferenciar
14:10
with the uniquely capable jobs
262
850840
1816
com os trabalhos de capacidade única,
14:12
that are both compassionate and creative,
263
852680
3616
compassivos e criativos,
14:16
using and leveraging our irreplaceable brains and hearts.
264
856320
5176
usando e alavancando nosso cérebro e coração insubstituíveis.
14:21
So there you have it:
265
861520
1296
Então, é isso:
14:22
a blueprint of coexistence for humans and AI.
266
862840
3640
um modelo de coexistência para humanos e IA.
14:27
AI is serendipity.
267
867400
1816
IA é serendipidade.
14:29
It is here to liberate us from routine jobs,
268
869240
2976
Ela está aqui para nos libertar de empregos rotineiros,
14:32
and it is here to remind us what it is that makes us human.
269
872240
3680
e para nos lembrar o que nos faz humanos.
14:36
So let us choose to embrace AI and to love one another.
270
876440
3976
Então, vamos escolher abraçar a IA e amar uns aos outros.
14:40
Thank you.
271
880440
1216
Obrigado.
14:41
(Applause)
272
881680
6160
(Aplausos)
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