Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Tradutor: Renata Paes Revisor: Wanderley Jesus
00:15
As it turns out, when tens of millions of people are unemployed
1
15648
3580
Num momento em que dezenas de milhões de pessoas
estão desempregadas ou subempregadas,
00:19
or underemployed,
2
19252
1534
00:20
there's a fair amount of interest in what technology might be doing
3
20810
3166
há um grande interesse nos efeitos da tecnologia sobre a força de trabalho.
00:24
to the labor force.
4
24000
1162
Ao observar este debate, me surpreende ver
00:25
And as I look at the conversation,
5
25186
1889
00:27
it strikes me that it's focused on exactly the right topic,
6
27099
3680
que está focado na questão certa,
00:30
and at the same time, it's missing the point entirely.
7
30803
2825
mas, ao mesmo tempo, desconsidera totalmente o essencial.
00:33
The topic that it's focused on,
8
33652
1541
A questão na qual o debate está focado é se
00:35
the question is whether or not all these digital technologies are affecting
9
35217
4483
todas estas tecnologias digitais estão ou não afetando a habilidade das pessoas
00:39
people's ability to earn a living,
10
39724
2017
de ganhar a vida, ou, em outras palavras:
00:41
or, to say it a little bit different way,
11
41765
1985
00:43
are the droids taking our jobs?
12
43774
2089
os robôs estão tirando nossos postos de trabalho?
00:45
And there's some evidence that they are.
13
45887
1937
E há evidências de que estão sim.
00:47
The Great Recession ended when American GDP resumed
14
47848
4045
A grande recessão terminou quando o PIB americano retomou
00:51
its kind of slow, steady march upward,
15
51917
2867
sua marcha lenta e constante para cima, e alguns outros
00:54
and some other economic indicators also started to rebound,
16
54808
3270
indicadores econômicos começaram a se recuperar,
00:58
and they got kind of healthy kind of quickly.
17
58102
2293
estabilizando-se relativamente rápido. Os lucros empresariais
01:00
Corporate profits are quite high;
18
60419
2167
estão bastante altos. Na verdade, se incluirmos os lucros bancários,
01:02
in fact, if you include bank profits,
19
62610
1896
01:04
they're higher than they've ever been.
20
64530
1991
estão mais altos do que nunca.
01:06
And business investment in gear -- in equipment
21
66545
3487
E o investimento empresarial em equipamento,
hardware e software é o mais alto da história.
01:10
and hardware and software -- is at an all-time high.
22
70056
2844
01:12
So the businesses are getting out their checkbooks.
23
72924
3315
Então, as empresas estão sacando seus talões de cheques.
01:16
What they're not really doing is hiring.
24
76263
1999
O que elas não estão fazendo é contratar.
01:18
So this red line
25
78661
1151
Esta linha vermelha é a relação entre emprego e população.
01:19
is the employment-to-population ratio,
26
79836
2538
01:22
in other words, the percentage of working-age people in America
27
82398
4129
Em outras palavras, é o percentual de pessoas em idade produtiva
nos EUA que têm trabalho.
01:26
who have work.
28
86551
1386
01:27
And we see that it cratered during the Great Recession,
29
87961
3106
Vemos que ele caiu muito durante a grande recessão,
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
30
91091
2897
e ainda não começou a se recuperar.
01:34
But the story is not just a recession story.
31
94012
2919
Mas não se trata apenas de uma história de recessão.
01:36
The decade that we've just been through had
32
96955
2080
A década que acabamos de viver teve
01:39
relatively anemic job growth all throughout,
33
99059
3213
um crescimento do nível de emprego muito reduzido, especialmente
01:42
especially when we compare it to other decades,
34
102296
2623
quando comparado a outras décadas, e os anos 2000
01:44
and the 2000s are the only time we have on record
35
104943
3030
são os únicos dos quais temos registro nos quais havia
01:47
where there were fewer people working at the end of the decade
36
107997
3532
menos pessoas trabalhando no final da década
01:51
than at the beginning.
37
111553
1402
do que no início. Isso não é o que queremos ver.
01:52
This is not what you want to see.
38
112979
1673
01:54
When you graph the number of potential employees
39
114984
3383
Quando colocamos num gráfico o número de pessoas em idade produtiva
01:58
versus the number of jobs in the country,
40
118391
2556
e o número de empregos no país, vemos que a distância
02:00
you see the gap gets bigger and bigger over time,
41
120971
3850
fica cada vez maior com o passar do tempo, e então,
02:04
and then, during the Great Recession, it opened up in a huge way.
42
124845
3310
durante a grande recessão, alargou-se enormemente.
Eu fiz alguns cálculos rápidos. Peguei o crescimento do PIB nos últimos 20 anos
02:08
I did some quick calculations.
43
128179
1460
02:09
I took the last 20 years of GDP growth
44
129663
2432
02:12
and the last 20 years of labor-productivity growth
45
132119
3272
e o crescimento da força produtiva nos últimos 20 anos
02:15
and used those in a fairly straightforward way
46
135415
2718
para tentar projetar, de um modo simples e direto,
02:18
to try to project how many jobs the economy was going to need
47
138157
3023
de quantos postos de trabalho a economia
precisaria para continuar crescendo, e esta é a linha que resultou.
02:21
to keep growing,
48
141204
1303
02:22
and this is the line that I came up with.
49
142531
2125
02:24
Is that good or bad?
50
144680
1742
Isso é bom ou ruim? Esta é a projeção do governo
02:26
This is the government's projection
51
146446
1911
para a taxa de crescimento da população em idade produtiva.
02:28
for the working-age population going forward.
52
148381
3336
02:31
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
53
151741
5098
Se estas previsões estão corretas, a distância não vai diminuir.
02:36
The problem is, I don't think these projections are accurate.
54
156863
3026
O problema é que eu não acho que essas projeções estejam corretas.
02:39
In particular, I think my projection is way too optimistic,
55
159913
3479
Eu acho que a minha projeção é muito otimista,
02:43
because when I did it,
56
163416
1447
porque, ao fazê-la, eu assumi que o futuro
02:44
I was assuming that the future was kind of going to look like the past,
57
164887
4218
seria semelhante ao passado no que diz respeito
02:49
with labor productivity growth,
58
169129
1669
ao crescimento da força produtiva, e, na realidade, eu não acredito nisso,
02:50
and that's actually not what I believe.
59
170822
1871
02:52
Because when I look around,
60
172717
1349
porque, quando olho ao redor, eu penso que ainda não vimos nada
02:54
I think that we ain't seen nothing yet
61
174090
2220
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
62
176334
3236
em relação ao impacto da tecnologia na força de trabalho.
02:59
Just in the past couple years, we've seen digital tools
63
179962
3971
Apenas nos dois últimos anos, temos visto ferramentas digitais
03:03
display skills and abilities that they never, ever had before,
64
183957
4233
com habilidades que nunca tiveram antes,
e isso tem uma profunda relação com o que nós, humanos, fazemos para
03:08
and that kind of eat deeply into what we human beings
65
188214
3510
03:11
do for a living.
66
191748
1282
ganhar a vida. Deixe-me dar alguns exemplos.
03:13
Let me give you a couple examples.
67
193054
1926
03:15
Throughout all of history,
68
195004
1252
Ao longo da história, se você quisesse traduzir algo
03:16
if you wanted something translated from one language into another,
69
196280
3550
de uma língua a outra,
03:19
you had to involve a human being.
70
199854
1725
você precisava envolver um ser humano.
03:21
Now we have multi-language, instantaneous,
71
201930
3128
Agora, temos serviços de tradução automáticos, instantâneos
03:25
automatic translation services available for free
72
205082
4420
e multilíngues, disponíveis gratuitamente
03:29
via many of our devices, all the way down to smartphones.
73
209526
3143
em vários de nossos dispositivos, incluindo os smartphones.
03:32
And if any of us have used these,
74
212693
1796
E aqueles de nós que já usaram esses serviços
03:34
we know that they're not perfect, but they're decent.
75
214513
3515
sabem que não são perfeitos, mas são decentes.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
76
218540
2972
Ao longo da história, se você quisesse escrever algo,
03:41
a report or an article, you had to involve a person.
77
221536
3337
uma reportagem ou artigo, você precisava envolver uma pessoa.
Não mais. Este é um artigo publicado há algum tempo
03:45
Not anymore.
78
225418
1153
03:46
This is an article that appeared in Forbes online a while back,
79
226595
2973
na Forbes on-line sobre os resultados da Apple.
03:49
about Apple's earnings.
80
229592
1176
03:50
It was written by an algorithm.
81
230792
1618
Ele foi escrito por um algoritmo.
03:52
And it's not decent -- it's perfect.
82
232980
2857
E ele não é decente. É perfeito.
Muitas pessoas olham para isto e dizem: "Está bem,
03:57
A lot of people look at this and they say,
83
237009
2029
03:59
"OK, but those are very specific, narrow tasks,
84
239062
2305
mas estas são tarefas muito limitadas e específicas,
04:01
and most knowledge workers are actually generalists.
85
241391
2911
e a maioria dos trabalhadores do conhecimento é generalista,
04:04
And what they do is sit on top of a very large body of expertise and knowledge
86
244326
4192
e o que eles fazem é utilizar sua ampla experiência
e conhecimentos para solucionar rapidamente
04:08
and they use that to react on the fly to kind of unpredictable demands,
87
248542
3797
problemas imprevisíveis,
04:12
and that's very, very hard to automate."
88
252363
2120
e isto é muito difícil de automatizar."
Um dos mais impressionantes trabalhadores do conhecimento
04:15
One of the most impressive knowledge workers in recent memory
89
255063
2905
atualmente é Ken Jennings.
04:17
is a guy named Ken Jennings.
90
257992
1521
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row.
91
259537
4734
Ele venceu o concurso "Jeopardy!" 74 vezes seguidas
04:24
Took home three million dollars.
92
264870
2190
e levou para casa US$ 3 milhões.
Ken é este à direita, depois de ser vencido por três a um por
04:27
That's Ken on the right, getting beat three-to-one
93
267084
3771
04:30
by Watson, the Jeopardy-playing supercomputer from IBM.
94
270879
4377
Watson, um supercomputador produzido pela IBM para o jogo.
04:35
So when we look at what technology can do to general knowledge workers,
95
275902
3515
Então, quando olhamos para o que a tecnologia pode fazer,
eu começo a pensar
04:39
I start to think there might not be something so special
96
279441
3078
que ser um generalista não é algo assim tão especial,
04:42
about this idea of a generalist,
97
282543
1768
particularmente quando começamos a fazer coisas
04:44
particularly when we start doing things like hooking Siri up to Watson,
98
284335
4330
como juntar Siri e Watson e termos tecnologias
04:48
and having technologies that can understand what we're saying
99
288689
3269
que podem entender o que estamos dizendo
04:51
and repeat speech back to us.
100
291982
1984
e repetir o discurso.
04:53
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun of her flaws,
101
293990
3903
Siri está longe de ser perfeito, e podemos nos divertir
com suas falhas, mas também devemos ter em mente que,
04:57
but we should also keep in mind
102
297917
1499
04:59
that if technologies like Siri and Watson improve along a Moore's law trajectory,
103
299440
5364
se tecnologias como Siri e Watson melhorarem
de acordo com a trajetória da lei de Moore – o que vai acontecer –,
05:04
which they will,
104
304828
1522
05:06
in six years, they're not going to be two times better or four times better,
105
306374
3590
em seis anos, elas não serão duas ou quatro vezes melhores,
elas serão 16 vezes melhores do que são hoje.
05:09
they'll be 16 times better than they are right now.
106
309988
3470
05:13
So I start to think a lot of knowledge work is going to be affected by this.
107
313482
3846
Começo a pensar que muito do trabalho do conhecimento será afetado por isso.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work,
108
317352
3736
E as tecnologias digitais não estão impactando apenas esse tipo de trabalho.
Elas estão começando a atuar no mundo físico também.
05:21
they're starting to flex their muscles in the physical world as well.
109
321112
3739
05:24
I had the chance a little while back to ride in the Google autonomous car,
110
324875
3725
Pouco tempo atrás, eu tive a chance de andar
no carro autônomo da Google, que é tão interessante quanto soa. (risos)
05:28
which is as cool as it sounds.
111
328624
2277
05:30
(Laughter)
112
330925
2188
E asseguro que ele superou muito bem
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic on US 101
113
333137
4421
o tráfego engarrafado da U.S.101.
05:37
very smoothly.
114
337582
1253
05:38
There are about three and a half million people who drive trucks for a living
115
338859
3651
Existem cerca de 3,5 milhões de pessoas
que ganham a vida dirigindo caminhões nos EUA.
05:42
in the United States;
116
342534
1151
Eu acho que alguns deles serão afetados por esta
05:43
I think some of them are going to be affected by this technology.
117
343709
3068
tecnologia. Atulamente, os robôs humanóides são ainda
05:46
And right now, humanoid robots are still incredibly primitive.
118
346801
3100
inacreditavelmente primitivos. Eles não podem fazer muito.
05:49
They can't do very much.
119
349925
1957
05:51
But they're getting better quite quickly
120
351906
1972
Mas eles estão ficando melhores muito rapidamente, e o DARPA,
05:53
and DARPA, which is the investment arm of the Defense Department,
121
353902
3537
que é o braço investidor do Departamento de Defesa,
05:57
is trying to accelerate their trajectory.
122
357463
1977
está tentando acelerar a trajetória deles.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
123
359464
4442
Então, sim, os andróides estão tomando nossos postos de trabalho.
A curto prazo, podemos estimular o aumento do número de empregos
06:05
In the short term, we can stimulate job growth
124
365105
2892
encorajando o empreendedorismo e investindo
06:08
by encouraging entrepreneurship
125
368021
2137
06:10
and by investing in infrastructure,
126
370182
1914
em infraestrutura, porque os robôs hoje ainda não são
06:12
because the robots today still aren't very good at fixing bridges.
127
372120
3538
muito bons em erguer pontes.
06:15
But in the not-too-long-term,
128
375682
1898
Mas, num prazo não muito longo, e eu acho que
06:17
I think within the lifetimes of most of the people in this room,
129
377604
3902
a maioria das pessoas nesta sala ainda verá isso, nós teremos
06:21
we're going to transition into an economy that is very productive,
130
381530
3548
uma economia muito produtiva, mas
06:25
but that just doesn't need a lot of human workers.
131
385102
2894
que não precisará de muitos trabalhadores humanos,
06:28
And managing that transition is going to be the greatest challenge
132
388020
3112
e administrar esta transição será
o maior desafio das nossas sociedades.
06:31
that our society faces.
133
391156
1538
06:32
Voltaire summarized why; he said,
134
392718
1950
Voltaire resumiu o porquê. Ele disse: "O trabalho nos salva
06:34
"Work saves us from three great evils: boredom, vice and need."
135
394692
5179
de três grandes males: o tédio, o vício e a necessidade."
06:40
But despite this challenge --
136
400430
2057
Mas, apesar deste desafio, eu, pessoalmente,
06:42
personally, I'm still a huge digital optimist,
137
402511
2912
ainda sou um grande entusiasta do digital, e estou
06:45
and I am supremely confident
138
405447
2204
muito confiante em que as tecnologias digitais que estão sendo
06:47
that the digital technologies that we're developing now
139
407675
2588
desenvolvidas agora nos levarão a um futuro utópico,
06:50
are going to take us into a Utopian future,
140
410287
2650
06:52
not a dystopian future.
141
412961
1712
e não a um futuro de privação e terror. E para explicar por que,
06:54
And to explain why,
142
414697
1151
06:55
I want to pose a ridiculously broad question.
143
415872
2579
eu quero fazer uma pergunta ridiculamente ampla.
06:58
I want to ask:
144
418475
1151
Quais foram os mais importantes
06:59
what have been the most important developments in human history?
145
419650
3346
acontecimentos da história da humanidade?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
146
423020
2961
Agora, eu quero dividir algumas respostas que obtive
para esta questão. É uma questão maravihosa
07:06
in response to this question.
147
426005
1397
07:07
It's a wonderful question to ask and start an endless debate about,
148
427426
3168
para iniciar um debate sem fim,
07:10
because some people are going to bring up
149
430618
1974
porque algumas pessoas citam
07:12
systems of philosophy in both the West and the East
150
432616
3300
sistemas filosóficos ocidentais e orientais que
07:15
that have changed how a lot of people think about the world.
151
435940
3223
mudaram a forma como muitas pessoas pensam o mundo.
07:19
And then other people will say,
152
439187
1493
E então outros dizem: "Não, na realidade,
07:20
"No, actually, the big stories, the big developments
153
440704
2461
os grandes acontecimentos foram as fundações das principais
07:23
are the founding of the world's major religions,
154
443189
2583
religiões, que mudaram civilizações inteiras
07:25
which have changed civilizations and have changed and influenced
155
445796
3226
e influenciaram a forma como inúmeras pessoas estão
07:29
how countless people are living their lives."
156
449046
2594
vivendo suas vidas." E então outros dirão:
07:31
And then some other folk will say,
157
451664
1697
07:33
"Actually, what changes civilizations,
158
453385
2390
"Na verdade, o que muda as civilizações
07:35
what modifies them and what changes people's lives are empires,
159
455799
4785
e o que muda as vidas das pessoas
são os impérios, então os grandes acontecimentos na história da humanidade
07:40
so the great developments in human history
160
460608
2405
são as histórias de conquista e guerra."
07:43
are stories of conquest and of war."
161
463037
2762
07:45
And then some cheery soul usually always pipes up and says,
162
465823
2781
E então alguma alma alegre geralmente diz:
07:48
"Hey, don't forget about plagues!"
163
468628
1682
"Ei, não esqueçam das pragas." (risos)
07:50
(Laughter)
164
470334
3909
Há algumas respostas otimistas para esta pergunta,
07:54
There are some optimistic answers to this question,
165
474267
2523
07:56
so some people will bring up the Age of Exploration
166
476814
2414
então algumas pessoas citarão a era das grandes navegações
e a abertura do mundo.
07:59
and the opening up of the world.
167
479252
1545
08:00
Others will talk about intellectual achievements in disciplines like math
168
480821
3778
Outros falarão de realizações intelectuais
em disciplinas como matemática, que nos ajudaram
08:04
that have helped us get a better handle on the world,
169
484623
2494
a ter mais controle sobre o mundo, e outros falarão sobre
08:07
and other folk will talk about periods when there was a deep flourishing
170
487141
3440
períodos em que houve profundo florescimento
08:10
of the arts and sciences.
171
490605
1605
das artes e das ciências. Então o debate não termina mais.
08:12
So this debate will go on and on.
172
492234
1587
08:13
It's an endless debate
173
493845
1461
É um debate sem fim, e não há resposta simples
08:15
and there's no conclusive, single answer to it.
174
495330
3233
ou conclusiva. Mas, se você é um obcecado por tecnologia como eu,
08:18
But if you're a geek like me,
175
498587
1517
você diz: "Bem, o que os dados dizem?"
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
176
500128
2681
08:22
And you start to do things
177
502833
1332
E você começa a fazer coisas como colocar em gráficos
08:24
like graph things that we might be interested in --
178
504189
2684
dados que possam nos interessar, a população mundial, por exemplo,
08:26
the total worldwide population, for example,
179
506897
3079
ou alguma medida de desenvolvimento social,
08:30
or some measure of social development
180
510000
2365
08:32
or the state of advancement of a society.
181
512389
2488
ou o estado de avanço de uma sociedade,
08:34
And you start to plot the data, because, by this approach,
182
514901
4123
e você começa a traçar os dados, porque, por esta abordagem,
as grandes histórias, os grandes acontecimentos da história da humanidade
08:39
the big stories, the big developments in human history,
183
519048
2605
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
184
521677
2510
são aqueles que provocam muitos impactos nas curvas.
08:44
So when you do this and when you plot the data,
185
524211
2220
Então, quando traçamos os dados,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
186
526455
2692
rapidamente chegamos a algumas conclusões estranhas.
Concluímos, na verdade, que nenhuma dessas coisas
08:49
You conclude, actually,
187
529171
1396
08:50
that none of these things have mattered very much.
188
530591
2563
teve grande importância. (risos)
08:53
(Laughter)
189
533178
3594
Elas não mexeram rigorosamente nada com as curvas.
08:57
They haven't done a darn thing to the curves.
190
537240
3353
09:00
There has been one story, one development in human history
191
540617
4690
Houve apenas uma história, um acontecimento
na história da humanidade que alterou a curva em cerca
09:05
that bent the curve, bent it just about 90 degrees,
192
545331
3209
de 90 graus, que é a história da tecnologia.
09:08
and it is a technology story.
193
548564
2135
09:11
The steam engine and the other associated technologies
194
551223
2770
A máquina a vapor, e outras tecnologias associadas
09:14
of the Industrial Revolution
195
554017
2031
da Revolução Industrial, mudaram o mundo
09:16
changed the world and influenced human history so much,
196
556072
3276
e influenciaram tanto a história da humanidade
09:19
that in the words of the historian Ian Morris,
197
559372
2402
que, nas palavras do historiador Ian Morris,
09:21
"... they made mockery out of all that had come before."
198
561798
3791
fizeram escárnio de tudo o que tinha vindo antes.
09:25
And they did this by infinitely multiplying the power of our muscles,
199
565613
3527
E fizeram isso multiplicando infinitamente o poder
de nossos músculos, superando as limitações de nossos músculos.
09:29
overcoming the limitations of our muscles.
200
569164
2394
09:31
Now, what we're in the middle of now
201
571582
2498
Agora, o que estamos vivenciando
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
202
574104
3033
é a superação das limitações de nossos cérebros individuais
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
203
577161
2911
e a multiplicação infinita de nosso poder mental.
09:40
How can this not be as big a deal
204
580096
3177
Como isso poderia não ser tão impactante como superar
09:43
as overcoming the limitations of our muscles?
205
583297
2704
as limitações de nossos músculos?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit,
206
586025
2860
Então, correndo o risco de me repetir um pouco, quando eu olho
09:48
when I look at what's going on with digital technology these days,
207
588909
3753
para o que está acontecendo com a tecnologia digital atualmente –
09:52
we are not anywhere near through with this journey.
208
592686
3110
e não estamos nem próximos de terminar esta jornada –,
09:55
And when I look at what is happening to our economies and our societies,
209
595820
3506
e quando eu olho para o que está acontecendo com nossas economias
e nossas sociedades, minha única conclusão é que
09:59
my single conclusion is that we ain't seen nothing yet.
210
599350
3089
não estamos vendo nada ainda. Os melhores dias estão por vir.
10:02
The best days are really ahead.
211
602463
1726
10:04
Let me give you a couple examples.
212
604213
2001
Deixem-me dar alguns exemplos.
Economias não são movidas a energia. Não são movidas a capital,
10:06
Economies don't run on energy.
213
606238
2373
10:08
They don't run on capital, they don't run on labor.
214
608635
3039
não são movidas a trabalho. Economias são movidas a ideias.
10:11
Economies run on ideas.
215
611698
2405
Então, o trabalho de inovação, o trabalho de criar
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with new ideas,
216
614127
3341
novas ideias é um dos mais poderosos,
10:17
is some of the most powerful, most fundamental work that we can do
217
617492
3698
um dos mais fundamentais que podemos fazer
em uma economia. E esta é a forma como nós costumávamos fazer inovação.
10:21
in an economy.
218
621214
1151
10:22
And this is kind of how we used to do innovation.
219
622389
3118
Nós achávamos um monte de pessoas bastante parecidas,
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people ...
220
625531
2976
10:28
(Laughter)
221
628531
3496
(risos)
tirávamos essas pessoas de instituições de ponta, as colocávamos em
10:32
We'd take them out of elite institutions,
222
632051
1993
10:34
we'd put them into other elite institutions
223
634068
2079
outras instituições de ponta, e então esperávamos pela inovação.
10:36
and we'd wait for the innovation.
224
636171
1586
10:37
Now --
225
637781
1169
Ora, (risos)
10:38
(Laughter)
226
638974
2429
10:41
as a white guy who spent his whole career at MIT and Harvard,
227
641427
3488
como um cara branco que passou toda sua carreira no MIT
10:44
I've got no problem with this.
228
644939
2026
e em Harvard, eu não tenho problemas com isso. (risos)
10:46
(Laughter)
229
646989
2305
10:50
But some other people do,
230
650605
1207
Mas algumas pessoas têm, e elas flexibilizaram
10:51
and they've kind of crashed the party
231
651836
1785
os códigos de vestimenta da inovação.
10:53
and loosened up the dress code of innovation.
232
653645
2145
10:55
(Laughter)
233
655814
1032
(risos)
10:56
So here are the winners of a Topcoder programming challenge,
234
656870
3200
Então aqui estão os vencedores de um desafio de programação Top Coder,
11:00
and I assure you that nobody cares
235
660094
2692
e eu asseguro que ninguém se importa
11:02
where these kids grew up, where they went to school,
236
662810
3756
em saber onde esses garotos cresceram, onde eles foram à escola
11:06
or what they look like.
237
666590
1500
ou com que eles se parecem. Todos se preocupam é com
11:08
All anyone cares about is the quality of the work, the quality of the ideas.
238
668114
3843
a qualidade do trabalho, a qualidade das ideias.
11:11
And over and over again, we see this happening
239
671981
2236
E, cada vez mais, nós vemos isso acontecendo
11:14
in the technology-facilitated world.
240
674241
2524
no mundo facilitado pela tecnologia.
11:16
The work of innovation is becoming more open,
241
676789
2497
O trabalho da inovação está se tornando mais aberto,
mais inclusivo, mais transparente e mais meritocrático,
11:19
more inclusive, more transparent and more merit-based,
242
679310
3649
11:22
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard think of it,
243
682983
3698
e isso vai continuar acontecendo não importa o que o MIT e Harvard
pensem, e eu não poderia estar mais feliz a respeito deste acontecimento.
11:26
and I couldn't be happier about that development.
244
686705
2565
11:29
I hear once in a while, "OK, I'll grant you that,
245
689609
2455
Eu ouço de vez em quando: "OK, eu aceito o que você diz,
mas a tecnologia ainda é uma ferramenta para o mundo abastado,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
246
692088
3019
11:35
and what's not happening,
247
695131
1399
e essas ferramentas digitais não estão
11:36
these digital tools are not improving the lives
248
696554
2611
melhorando as vidas das pessoas na base da pirâmide."
11:39
of people at the bottom of the pyramid."
249
699189
2149
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
250
701362
2666
Para essas pessoas eu quero ser muito claro: nonsense.
A base da pirâmide está se beneficiando largamente da tecnologia.
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
251
704052
3493
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study a while back
252
707569
3560
O economista Robert Jensen fez, há um tempo, um estudo maravilhoso
no qual ele observou, em detalhes,
11:51
where he watched, in great detail,
253
711153
1933
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
254
713110
3618
o que aconteceu a vilas de pescadores de Kerala, na Índia,
11:56
when they got mobile phones for the very first time.
255
716752
2881
quando seus habitantes utilizaram telefones celulares pela primeira vez –
11:59
And when you write for the Quarterly Journal of Economics,
256
719657
2809
e quando você escreve para o Quarterly Journal of Economics,
12:02
you have to use very dry and very circumspect language.
257
722490
2882
você tem que usar uma linguagem bastante direta e circunspecta,
12:05
But when I read his paper,
258
725396
1262
mas, ao ler este artigo, eu sinto como se Jensen estivesse tentando
12:06
I kind of feel Jensen is trying to scream at us
259
726682
2207
gritar e nos dizer: "Atenção, isso é uma grande coisa".
12:08
and say, "Look, this was a big deal.
260
728913
2324
Os preços se estabilizaram, de modo que as pessoas puderam planejar suas economias.
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
261
731261
3651
12:14
Waste was not reduced -- it was eliminated.
262
734936
3674
O desperdício não foi reduzido; foi eliminado.
E as vidas de compradores e vendedores
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
263
739007
2241
12:21
in these villages measurably improved."
264
741272
2474
nessas vilas melhorou de maneira que pode ser comprovada.
Ora, eu não acho que Jensen tenha tido a extrema sorte
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
265
744073
3790
12:27
and happened to land in the one set of villages
266
747887
2211
de pousar num desses conjuntos de vilas
onde a tecnologia fez as coisas melhorarem.
12:30
where technology made things better.
267
750122
2309
12:32
What happened instead is he very carefully documented
268
752455
2647
Em vez disso, o que aconteceu foi que ele documentou cuidadosamente
o que acontece sempre que a tecnologia
12:35
what happens over and over again when technology comes for the first time
269
755126
4079
chega pela primeira vez a um ambiente e a uma comunidade.
12:39
to an environment and a community:
270
759229
1937
As vidas das pessoas, o bem-estar das pessoas, melhora dramaticamente.
12:41
the lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
271
761190
3837
Então, quando eu olho todas essas evidências, e eu penso
12:45
So as I look around at all the evidence
272
765051
1881
12:46
and I think about the room that we have ahead of us,
273
766956
2437
nas perspectivas que temos adiante, eu me torno
12:49
I become a huge digital optimist
274
769417
1828
um entusiasta digital, e começo a pensar que esta maravilhosa
12:51
and I start to think that this wonderful statement from the physicist Freeman Dyson
275
771269
4576
afirmação do físico Freeman Dyson
12:55
is actually not hyperbole.
276
775869
1738
não é uma hipérbole. É uma avaliação precisa do que está acontecendo.
12:57
This is an accurate assessment of what's going on.
277
777631
2509
13:00
Our technologies are great gifts,
278
780164
2698
Nossas tecnologias são grandes presentes,
13:02
and we, right now, have the great good fortune
279
782886
3047
e nós, neste exato momento, temos a grande sorte
13:05
to be living at a time when digital technology is flourishing,
280
785957
3730
de viver num tempo no qual a tecnologia digital está florescendo,
13:09
when it is broadening and deepening and becoming more profound
281
789711
3395
se alargando e se aprofundando
ao redor do mundo inteiro.
13:13
all around the world.
282
793130
1278
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
283
794432
3275
Então, sim, os robôs estão tomando nossos postos de trabalho,
13:17
but focusing on that fact misses the point entirely.
284
797731
3571
mas concentrar-nos neste fato nos desvia inteiramente do essencial.
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
285
801326
3500
A questão é que, então, estaremos livres para fazer outras coisas,
13:24
and what we're going to do, I am very confident,
286
804850
2287
e o que vamos fazer – estou muito confiante –
13:27
what we're going to do is reduce poverty
287
807161
2516
é reduzir a pobreza, o trabalho tedioso
13:29
and drudgery and misery around the world.
288
809701
2469
e a miséria ao redor do mundo. Eu estou muito confiante
13:32
I'm very confident we're going to learn to live more lightly on the planet,
289
812194
4005
em que vamos aprender a viver com mais leveza,
e estou extremamente confiante em que o que vamos fazer
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
290
816223
3425
13:39
with our new digital tools
291
819672
1375
com nossas novas ferramentas digitais será tão profundo
13:41
is going to be so profound and so beneficial
292
821071
2992
e tão benéfico que fará escárnio de
13:44
that it's going to make a mockery out of everything that came before.
293
824087
3484
tudo o que veio antes.
13:47
I'm going to leave the last word
294
827595
1556
Vou deixar uma última palavra para um cara que
13:49
to a guy who had a front-row seat for digital progress,
295
829175
2654
teve um papel de destaque no progresso digital,
13:51
our old friend Ken Jennings.
296
831853
1572
nosso velho amigo Ken Jennings. Eu estou com ele.
13:53
I'm with him; I'm going to echo his words:
297
833449
2243
Eu vou repetir as palavras dele:
13:55
"I, for one, welcome our new computer overlords."
298
835716
2916
"Eu saúdo nosso novo computador, senhor dos senhores." (risos)
13:58
(Laughter)
299
838656
1081
13:59
Thanks very much.
300
839761
1484
Muito obrigado. (aplausos)
14:01
(Applause)
301
841269
1158
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