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

152,427 views ・ 2013-04-23

TED


Vă rugăm să faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză de mai jos pentru a reda videoclipul.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Traducător: Emil-Lorant Cocian Corector: Ariana Bleau Lugo
00:12
Growth is not dead.
1
12605
2272
Creșterea economică nu a murit.
00:14
(Applause)
2
14877
1386
(Aplauze)
00:16
Let's start the story 120 years ago,
3
16263
3963
Povestea începe acum 120 de ani,
00:20
when American factories began to electrify their operations,
4
20226
3632
când fabricile din America au început să-și electrifice operațiile,
00:23
igniting the Second Industrial Revolution.
5
23858
3344
punând astfel bazele pentru A Doua Revoluție Industrială.
00:27
The amazing thing is
6
27202
1111
Lucrul cel mai interesant e
00:28
that productivity did not increase in those factories
7
28313
2777
că productivitatea nu a crescut în acele fabrici
00:31
for 30 years. Thirty years.
8
31090
3256
timp de 30 de ani. 30 de ani.
00:34
That's long enough for a generation of managers to retire.
9
34346
3474
Suficient ca să iasă de pe scenă o generație de manageri.
00:37
You see, the first wave of managers
10
37820
2222
Vedeți, managerii de primă generație
00:40
simply replaced their steam engines with electric motors,
11
40042
3417
n-au făcut altceva decât să înlocuiască motoarele cu aburi cu motoare electrice,
00:43
but they didn't redesign the factories to take advantage
12
43459
3010
ei nu au reproiectat fabricile pentru a beneficia
00:46
of electricity's flexibility.
13
46469
2341
de disponibilitatea electricității.
00:48
It fell to the next generation to invent new work processes,
14
48810
3984
A trebuit o nouă generație care să inventeze noi procese de producție,
00:52
and then productivity soared,
15
52794
2727
iar productivitatea în acele fabrici a explodat,
00:55
often doubling or even tripling in those factories.
16
55521
3665
adesea dublându-se sau chiar triplându-se.
00:59
Electricity is an example of a general purpose technology,
17
59186
4723
Electricitatea e un exemplu de tehnologie de uz general,
01:03
like the steam engine before it.
18
63909
2230
la fel cum a fost motorul cu aburi înainte.
01:06
General purpose technologies drive most economic growth,
19
66139
3416
Tehnologiile de uz general duc la cea mai mare creștere
01:09
because they unleash cascades of complementary innovations,
20
69555
3454
fiindcă dezlănțuie o cascadă de alte inovații și invenții,
01:13
like lightbulbs and, yes, factory redesign.
21
73009
3632
cum ar fi becurile electrice și, da, reproiectarea fabricilor.
01:16
Is there a general purpose technology of our era?
22
76641
3610
Are perioada noastră o tehnologie de uz general?
01:20
Sure. It's the computer.
23
80251
2508
Desigur. E calculatorul.
01:22
But technology alone is not enough.
24
82759
2659
Dar tehnologia în sine nu-i suficientă.
01:25
Technology is not destiny.
25
85418
2766
Tehnologia nu e destin.
01:28
We shape our destiny,
26
88184
1580
Noi ne croim destinul
01:29
and just as the earlier generations of managers
27
89764
2516
și, la fel ca generațiile trecute de manageri
01:32
needed to redesign their factories,
28
92280
2298
care au trebuit să-și reproiecteze fabricile,
01:34
we're going to need to reinvent our organizations
29
94578
2229
va trebui să reinventăm organizarea
01:36
and even our whole economic system.
30
96807
2555
și chiar întregul sistem economic.
01:39
We're not doing as well at that job as we should be.
31
99362
3602
Nu ne descurcăm așa cum ar trebui.
01:42
As we'll see in a moment,
32
102964
1230
Și vom vedea imediat,
01:44
productivity is actually doing all right,
33
104194
2722
productivitatea, de fapt, e bine mersi,
01:46
but it has become decoupled from jobs,
34
106916
3862
doar că s-a decuplat de locurile de muncă
01:50
and the income of the typical worker is stagnating.
35
110778
4419
și venitul muncitorului tipic stagnează.
01:55
These troubles are sometimes misdiagnosed
36
115197
2519
Aceste probleme sunt uneori greșit diagnosticate
01:57
as the end of innovation,
37
117716
3712
ca fiind sfârșitul inovației.
02:01
but they are actually the growing pains
38
121428
2129
De fapt sunt durerile facerii
02:03
of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
39
123557
5590
a ceea ce eu și Andrew McAfee numim „nouă eră computerizată”.
02:09
Let's look at some data.
40
129147
1882
Să analizăm niște date.
02:11
So here's GDP per person in America.
41
131029
2902
Aici e PIB-ul pe persoană în America.
02:13
There's some bumps along the way, but the big story
42
133931
2766
Au existat câteva eziări, dar în ansamblu
02:16
is you could practically fit a ruler to it.
43
136697
2715
merge drept în sus, ca tras cu rigla.
02:19
This is a log scale, so what looks like steady growth
44
139412
3276
E la scară mare, ce pare a fi creștere susținută
02:22
is actually an acceleration in real terms.
45
142688
3043
e, de fapt, o accelerare în termeni reali.
02:25
And here's productivity.
46
145731
2160
Iar asta e productivitatea.
02:27
You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s,
47
147891
2671
Se vede o mică încetinire în mijlocul anilor '70,
02:30
but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution,
48
150562
3738
dar își revine binișor cu A Doua Revoluție Industrială,
02:34
when factories were learning how to electrify their operations.
49
154300
2691
atunci când s-a învățat cum să se electrifice fabricile.
02:36
After a lag, productivity accelerated again.
50
156991
4129
După un moment de ezitare, creșterea productivității s-a accelerat din nou.
02:41
So maybe "history doesn't repeat itself,
51
161120
2571
Poate că „istoria nu se repetă,
02:43
but sometimes it rhymes."
52
163691
2568
dar uneori rimează.”
02:46
Today, productivity is at an all-time high,
53
166259
3136
Azi productivitatea a atins un record absolut
02:49
and despite the Great Recession,
54
169395
1977
și, în ciuda Marii Recesiuni,
02:51
it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s,
55
171372
4252
după anul 2000 a crescut mai repede decât în anii '90,
02:55
the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s.
56
175624
4136
celebrii ani '90 în care a crescut mai repede decât în anii '70 sau '80.
02:59
It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution.
57
179760
3674
Crește mai repede decât în timpul Celei De-a Doua Revoluții Industriale.
03:03
And that's just the United States.
58
183434
1743
Și asta doar în Statele Unite.
03:05
The global news is even better.
59
185177
3248
La nivel mondial, veștile sunt și mai bune.
03:08
Worldwide incomes have grown at a faster rate
60
188425
2360
În ultimul deceniu, veniturile la nivel mondial
03:10
in the past decade than ever in history.
61
190785
2496
au crescut cu o rată mai mare, ca niciodată.
03:13
If anything, all these numbers actually understate our progress,
62
193281
5051
De fapt aceste numere subestimează progresul nostru
03:18
because the new machine age
63
198332
1912
pentru că noua eră digitală
03:20
is more about knowledge creation
64
200244
1664
înseamnă mai mult generare de cunoaștere
03:21
than just physical production.
65
201908
2331
decât simplă producție fizică.
03:24
It's mind not matter, brain not brawn,
66
204239
2938
E minte, nu materie; creier, nu mușchi;
03:27
ideas not things.
67
207177
2062
idei, nu lucruri.
03:29
That creates a problem for standard metrics,
68
209239
2570
Și asta creează probleme pentru măsurarea standard
03:31
because we're getting more and more stuff for free,
69
211809
3502
pentru că obține tot mai multe lucruri gratis,
03:35
like Wikipedia, Google, Skype,
70
215311
2641
ca Wikipedia, Google, Skype,
03:37
and if they post it on the web, even this TED Talk.
71
217952
3063
postările pe net, chiar și acest discurs TED.
03:41
Now getting stuff for free is a good thing, right?
72
221015
3303
E bine să obții ceva gratis, nu?
03:44
Sure, of course it is.
73
224318
1765
Sigur că este.
03:46
But that's not how economists measure GDP.
74
226083
3868
Dar asta nu intră în PIB-ul determinat de economiști.
03:49
Zero price means zero weight in the GDP statistics.
75
229951
5592
Preț zero înseamnă zero PIB.
03:55
According to the numbers, the music industry
76
235543
2112
Dacă ne uităm la cifre, industria muzicală
03:57
is half the size that it was 10 years ago,
77
237655
3000
e pe jumătate fața de acum 10 ani,
04:00
but I'm listening to more and better music than ever.
78
240655
3656
dar ascult muzică mai multă și mai bună decât oricând.
04:04
You know, I bet you are too.
79
244311
2192
Pariez că și voi.
04:06
In total, my research estimates
80
246503
2723
Per ansamblu, cercetarea mea estimează
04:09
that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year
81
249226
4754
că PIB-ul nu ține cont de peste 300 de miliarde dolari anual
04:13
in free goods and services on the Internet.
82
253980
3346
reprezentând bunuri și servicii gratis de pe Internet.
04:17
Now let's look to the future.
83
257326
1789
Să privim acum în viitor.
04:19
There are some super smart people
84
259115
2263
Sunt unii superdeștepți
04:21
who are arguing that we've reached the end of growth,
85
261378
5019
care zic că am ajuns la sfârșitul creșterii,
04:26
but to understand the future of growth,
86
266397
3558
dar pentru a înțelege viitorul creșterii,
04:29
we need to make predictions
87
269955
2683
trebuie estimați
04:32
about the underlying drivers of growth.
88
272638
3290
promotorii acestei creșteri.
04:35
I'm optimistic, because the new machine age
89
275928
3806
Eu sunt optimist pentru că noua eră IT
04:39
is digital, exponential and combinatorial.
90
279734
5030
e digitală, exponențială și combinativă.
04:44
When goods are digital, they can be replicated
91
284764
2264
Dacă mărfurile sunt digitale, se pot replica
04:47
with perfect quality at nearly zero cost,
92
287028
4509
la calitate identică și cost nul,
04:51
and they can be delivered almost instantaneously.
93
291537
4018
putând fi livrate aproape instantaneu.
04:55
Welcome to the economics of abundance.
94
295555
2800
Bun venit la economia abundenței.
04:58
But there's a subtler benefit to the digitization of the world.
95
298355
3690
Dar digitizarea lumii aduce și un beneficiu subtil.
05:02
Measurement is the lifeblood of science and progress.
96
302045
4600
Măsurătorile sunt seva vitală a științei și progresului.
05:06
In the age of big data,
97
306645
2148
În era detelor uriașe,
05:08
we can measure the world in ways we never could before.
98
308793
4286
putem măsura lumea ca niciodată.
05:13
Secondly, the new machine age is exponential.
99
313079
4095
În al doilea rând, noua eră digitală e exponențială.
05:17
Computers get better faster than anything else ever.
100
317174
5935
Calculatoarele se îmbunătățesc mai repede ca orice altceva vreodată.
05:23
A child's Playstation today is more powerful
101
323109
3568
Azi, un Playstation pentru copii e mai puternic
05:26
than a military supercomputer from 1996.
102
326677
4056
decât un supercomputer militar din 1996.
05:30
But our brains are wired for a linear world.
103
330733
3207
Creierul nostru se așteaptă la o lume liniară.
05:33
As a result, exponential trends take us by surprise.
104
333940
3888
Ca urmare, tendințele exponențiale ne iau prin surprindere.
05:37
I used to teach my students that there are some things,
105
337828
2602
Obișnuiam să spun studenților că există lucruri
05:40
you know, computers just aren't good at,
106
340430
1934
la care calculatorul nu e bun,
05:42
like driving a car through traffic.
107
342364
2385
cum ar fi să conducă o mașină în trafic aglomerat.
05:44
(Laughter)
108
344749
2013
(Râsete)
05:46
That's right, here's Andy and me grinning like madmen
109
346762
3491
Așa este, iată-ne pe mine cu Andy zâmbind ca doi nebuni
05:50
because we just rode down Route 101
110
350253
2384
pentru că tocmai am venit pe Route 101
05:52
in, yes, a driverless car.
111
352637
3669
într-o, da, mașină fără șofer.
05:56
Thirdly, the new machine age is combinatorial.
112
356306
2583
În al treilea rând, noua eră computerizată e combinativă.
05:58
The stagnationist view is that ideas get used up,
113
358889
4048
Abordarea stagnaționistă consideră că ideile îmbătrânesc
06:02
like low-hanging fruit,
114
362937
1856
ca niște fructe ce se apleacă și cad,
06:04
but the reality is that each innovation
115
364793
3163
dar în realitate, fiecare inovație
06:07
creates building blocks for even more innovations.
116
367956
3256
creează materia primă pentru alte inovații.
06:11
Here's an example. In just a matter of a few weeks,
117
371212
3345
Iată un exemplu. În doar câteva săptămâni,
06:14
an undergraduate student of mine
118
374557
2072
un student de-al meu
06:16
built an app that ultimately reached 1.3 million users.
119
376629
4111
a făcut o aplicație care a atins 1,3 milioane de utilizatori.
06:20
He was able to do that so easily
120
380740
1699
A putut face asta atât de ușor
06:22
because he built it on top of Facebook,
121
382439
1827
pentru că a difuzat-o pe Facebook,
06:24
and Facebook was built on top of the web,
122
384266
1933
care a profitat de existența rețelei wwweb,
06:26
and that was built on top of the Internet,
123
386199
1698
iar www de Internet
06:27
and so on and so forth.
124
387897
2418
și așa mai departe.
06:30
Now individually, digital, exponential and combinatorial
125
390315
4765
Chiar luate individual: digitalul, exponențialul și combinativul
06:35
would each be game-changers.
126
395080
2350
ar fi câștigătoare.
06:37
Put them together, and we're seeing a wave
127
397430
2190
Puse împreună vor da naștere la o serie
06:39
of astonishing breakthroughs,
128
399620
1393
de realizări uimitoare
06:41
like robots that do factory work or run as fast as a cheetah
129
401013
3060
cum ar fi roboți care lucrează în fabrici sau aleargă repede ca un ghepard,
06:44
or leap tall buildings in a single bound.
130
404073
2796
sau sar peste clădiri înalte.
06:46
You know, robots are even revolutionizing
131
406869
2232
Roboții chiar revoluționează
06:49
cat transportation.
132
409101
1829
transportul felin.
06:50
(Laughter)
133
410930
2270
(Râsete)
06:53
But perhaps the most important invention,
134
413200
2732
Dar poate cea mai importantă invenție
06:55
the most important invention is machine learning.
135
415932
5065
este computerul care învăță.
07:00
Consider one project: IBM's Watson.
136
420997
3376
Luați în considerare un singur proiect: Watson de la IBM.
07:04
These little dots here,
137
424373
1589
Aceste punctulețe
07:05
those are all the champions on the quiz show "Jeopardy."
138
425962
4860
reprezintă campionii de la emisiunea de cultură generală „Jeopardy”.
07:10
At first, Watson wasn't very good,
139
430822
2544
La început, Watson nu era prea bun,
07:13
but it improved at a rate faster than any human could,
140
433366
5622
dar s-a îmbunătățit într-un ritm mai rapid decât ar fi putut orice om.
07:18
and shortly after Dave Ferrucci showed this chart
141
438988
2687
Și cu puțin timp după ce Dave Ferrucci a arătat acest grafic
07:21
to my class at MIT,
142
441675
1652
clasei mele de la MIT,
07:23
Watson beat the world "Jeopardy" champion.
143
443327
3542
Watson l-a bătut pe campionul mondial la „Jeopardy”.
07:26
At age seven, Watson is still kind of in its childhood.
144
446869
3989
La vârsta de șapte ani, Watson e încă în copilărie.
07:30
Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.
145
450858
5318
Recent, profesorii săi l-au lăsat să navigheze nesupravegheat pe Internet.
07:36
The next day, it started answering questions with profanities.
146
456176
5946
A doua zi, a început să răspundă la întrebări cu înjurături.
07:42
Damn. (Laughter)
147
462122
2274
Fir-ar! (Râsete)
07:44
But you know, Watson is growing up fast.
148
464396
2280
Dar Watson se dezvoltă rapid.
07:46
It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them.
149
466676
4212
A fost testat pentru slujbe în centrale telefonice și a reușit la testare.
07:50
It's applying for legal, banking and medical jobs,
150
470888
3724
Aplică pentru posturi în sectorul juridic, bancar și medical
07:54
and getting some of them.
151
474612
1950
și, în unele cazuri, este admis.
07:56
Isn't it ironic that at the very moment
152
476562
1889
Nu-i surprinzător că exact în momentul
07:58
we are building intelligent machines,
153
478451
2234
în care construim aceste computere inteligente,
08:00
perhaps the most important invention in human history,
154
480685
3449
poate cea mai importantă invenție din istoria umanității,
08:04
some people are arguing that innovation is stagnating?
155
484134
3975
unii oameni spun că inovația stagnează?
08:08
Like the first two industrial revolutions,
156
488109
2419
Ca și în cazul primelor două revoluții industriale,
08:10
the full implications of the new machine age
157
490528
3134
consecințele depline ale noii ere digitale
08:13
are going to take at least a century to fully play out,
158
493662
2682
vor necesita cel puțin un secol până vor da roade pe deplin,
08:16
but they are staggering.
159
496344
3032
dar acestea sunt șocante.
08:19
So does that mean we have nothing to worry about?
160
499376
3336
Înseamnă, deci, că ne putem culca pe lauri?
08:22
No. Technology is not destiny.
161
502712
3680
Nu. Tehnologia nu-i scopul final.
08:26
Productivity is at an all time high,
162
506392
2569
Productivitatea e la o maximă absolută,
08:28
but fewer people now have jobs.
163
508961
2983
dar acum mai puțini oameni au de lucru.
08:31
We have created more wealth in the past decade than ever,
164
511944
3120
În ultimul deceniu, am creat mai multă bogăție ca niciodată,
08:35
but for a majority of Americans, their income has fallen.
165
515064
3904
dar veniturile majorității americanilor au scăzut.
08:38
This is the great decoupling
166
518968
2312
E marea decuplare
08:41
of productivity from employment,
167
521280
2976
a productivității de locurile de muncă,
08:44
of wealth from work.
168
524256
3104
a bogăției de muncă.
08:47
You know, it's not surprising that millions of people
169
527360
2346
Nu-i de mirare că milioane de oameni
08:49
have become disillusioned by the great decoupling,
170
529706
2846
și-au pierdut iluziile datorită acestei decuplări,
08:52
but like too many others,
171
532552
1747
dar, la fel ca mulți alții,
08:54
they misunderstand its basic causes.
172
534299
3097
aceștia îi înțeleg greșit cauzele fundamentale.
08:57
Technology is racing ahead,
173
537396
2610
Tehnologia gonește înainte,
09:00
but it's leaving more and more people behind.
174
540006
3550
dar lasă tot mai mulți oameni în urmă.
09:03
Today, we can take a routine job,
175
543556
3519
Azi putem lua o treabă de rutină,
09:07
codify it in a set of machine-readable instructions,
176
547075
3091
o codificăm într-un set de instrucțiuni în limbaj-digital
09:10
and then replicate it a million times.
177
550166
2827
și apoi o replicăm de milioane de ori.
09:12
You know, I recently overheard a conversation
178
552993
2279
Am auzit recent, accidental, o conversație
09:15
that epitomizes these new economics.
179
555272
1952
ce rezumă această nouă economie.
09:17
This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore.
180
557224
4197
Tipul zicea: „Nuuu, nu mai folosesc H&R Block.
09:21
TurboTax does everything that my tax preparer did,
181
561421
2448
TurboTax îmi face toată contabilitatea,
09:23
but it's faster, cheaper and more accurate."
182
563869
4558
mai rapid, mai ieftin și mai exact.”
09:28
How can a skilled worker
183
568427
1799
Cum ar putea concura o persoană calificată
09:30
compete with a $39 piece of software?
184
570226
3009
cu un soft de 39USD?
09:33
She can't.
185
573235
1967
Nu poate.
09:35
Today, millions of Americans do have faster,
186
575202
2780
La ora actuală, milioane de americani
09:37
cheaper, more accurate tax preparation,
187
577982
2387
fac contabilitatea mai repede, mai ieftin și mai exact,
09:40
and the founders of Intuit
188
580369
1486
iar fondatorii Intuit
09:41
have done very well for themselves.
189
581855
2493
au tras foloase bune.
09:44
But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.
190
584348
4214
Dar 17% din contabili nu mai au de lucru.
09:48
That is a microcosm of what's happening,
191
588562
2078
E ceea ce se întâmplă în miniatură,
09:50
not just in software and services, but in media and music,
192
590640
4677
nu doar în software și servicii, ci și în media și muzică,
09:55
in finance and manufacturing, in retailing and trade --
193
595317
3686
în finanțe și producția de bunuri, în vânzări și comerț –
09:59
in short, in every industry.
194
599003
3895
pe scurt, în toate domeniile.
10:02
People are racing against the machine,
195
602898
3095
Oamenii se zbat în întrecere cu mașinile digitale
10:05
and many of them are losing that race.
196
605993
3090
și mulți pierd cursa.
10:09
What can we do to create shared prosperity?
197
609083
3886
Ce putem face pentru a crea prosperitate generalizată?
10:12
The answer is not to try to slow down technology.
198
612969
3017
Răspunsul nu e să încercăm să încetinim tehnologia.
10:15
Instead of racing against the machine,
199
615986
2557
În loc să ne luăm la întrecere cu mașinile,
10:18
we need to learn to race with the machine.
200
618543
3677
trebuie să învățăm să alergăm alături de ele.
10:22
That is our grand challenge.
201
622220
3129
Asta e marea noastră provocare.
10:25
The new machine age
202
625349
2324
Debutul noii ere digitale
10:27
can be dated to a day 15 years ago
203
627673
3113
poate fi datat într-o zi cu 15 ani în urmă,
10:30
when Garry Kasparov, the world chess champion,
204
630786
2878
când Gary Kasparov, campionul mondial la șah,
10:33
played Deep Blue, a supercomputer.
205
633664
3706
a jucat cu Deep Blue, un supercomputer.
10:37
The machine won that day,
206
637370
2012
Mașina a câștigat atunci,
10:39
and today, a chess program running on a cell phone
207
639382
2968
iar azi, un program de șah ce rulează pe un telefon mobil
10:42
can beat a human grandmaster.
208
642350
2296
poate bate un mare maestru uman.
10:44
It got so bad that, when he was asked
209
644646
3365
Situația s-a înrăutățit într-atât, încât atunci când a fost întrebat
10:48
what strategy he would use against a computer,
210
648011
2563
ce fel de strategie ar utiliza împotriva unui computer,
10:50
Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,
211
650574
4016
marele maestru olandez, Jan Donner, a răspuns:
10:54
"I'd bring a hammer."
212
654590
1771
„Aș lua un ciocan.”
10:56
(Laughter)
213
656361
3680
(Râsete)
11:00
But today a computer is no longer the world chess champion.
214
660041
4544
Dar acum campionul mondial nu mai e un calculator.
11:04
Neither is a human,
215
664585
2654
Nu este nici om,
11:07
because Kasparov organized a freestyle tournament
216
667239
3579
căci Kasparov a organizat un turneu în stil liber
11:10
where teams of humans and computers
217
670818
1916
în care erau admise echipe formate
11:12
could work together,
218
672734
2099
din oameni și calculatoare.
11:14
and the winning team had no grandmaster,
219
674833
3157
Echipa câștigătoare n-a avut un mare maestru
11:17
and it had no supercomputer.
220
677990
2465
și nici supercomputer.
11:20
What they had was better teamwork,
221
680455
4175
Ce-au avut? Cea mai bună colaborare de echipă.
11:24
and they showed that a team of humans and computers,
222
684630
5016
Și au demonstrat că o echipă formată din oameni și calculatoare
11:29
working together, could beat any computer
223
689646
3048
ce conlucrează, poate bate orice calculator
11:32
or any human working alone.
224
692694
3520
și orice om care acționează singur.
11:36
Racing with the machine
225
696214
1664
Tandemul omului cu computerele
11:37
beats racing against the machine.
226
697878
2343
bate cursa împotriva unuei singure mașini digitale.
11:40
Technology is not destiny.
227
700221
2564
Tehnologia nu e destin.
11:42
We shape our destiny.
228
702785
1742
Noi ne croim destinul.
11:44
Thank you.
229
704527
1447
Mulțumesc.
11:45
(Applause)
230
705974
5016
(Aplauze)
Despre acest site

Acest site vă va prezenta videoclipuri de pe YouTube care sunt utile pentru a învăța limba engleză. Veți vedea lecții de engleză predate de profesori de top din întreaga lume. Faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză afișate pe fiecare pagină video pentru a reda videoclipul de acolo. Subtitrările se derulează în sincron cu redarea videoclipului. Dacă aveți comentarii sau solicitări, vă rugăm să ne contactați folosind acest formular de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7