TEDxCambridge
David Autor: Will automation take away all our jobs?
David Autor: Vezme nám automatizace naše pracovní místa?
Filmed:
Readability: 5
1,660,740 views
Tohle je paradox, o kterém jste moc neslyšeli: i přesto, že se více než století snažíme vyrábět stroje, které by pracovaly za nás, počet zaměstnaných se v Americe posledních 125 let neustále zvyšuje. Proč není lidská práce už dávno nadbytečná a naše znalosti zastaralé? V této přednášce o budoucnosti práce předkládá ekonom David Autor otázku, proč je tu stále tolik pracovních míst a přichází s překvapující, nadějnou odpovědí.
David Autor - Economist
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization. Full bio
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Here's a startling fact:
0
1240
1831
Tohle je překvapující skutečnost:
00:15
in the 45 years since the introduction
of the automated teller machine,
of the automated teller machine,
1
3095
3721
za posledních 45 let
od zavedení bankomatů,
od zavedení bankomatů,
00:18
those vending machines that dispense cash,
2
6840
2856
těch, co vám vydávají peníze,
00:21
the number of human bank tellers
employed in the United States
employed in the United States
3
9720
3176
se počet lidských pokladníků
zaměstnaných v USA
zaměstnaných v USA
00:24
has roughly doubled,
4
12920
1256
zhruba zdvojnásobil,
00:26
from about a quarter of a million
to a half a million.
to a half a million.
5
14200
3296
z 250 tisíc na 500 tisíc.
00:29
A quarter of a million in 1970
to about a half a million today,
to about a half a million today,
6
17520
3036
250 tisíc zaměstnanců v roce 1970
a 500 tisíc zaměstnanců dnes,
a 500 tisíc zaměstnanců dnes,
00:32
with 100,000 added since the year 2000.
7
20580
4236
z toho 100 tisíc
jich přibylo od roku 2000.
jich přibylo od roku 2000.
00:36
These facts, revealed in a recent book
8
24840
2416
Tyto fakta, na které upozornil ekonom
James Bessen
James Bessen
00:39
by Boston University
economist James Bessen,
economist James Bessen,
9
27280
3136
z Bostonské Univerzity,
00:42
raise an intriguing question:
10
30440
2176
vyvolávají zajímavou otázku:
00:44
what are all those tellers doing,
11
32640
1896
Co všichni ti pokladníci dělají?
00:46
and why hasn't automation
eliminated their employment by now?
eliminated their employment by now?
12
34560
4016
A proč je už dávno nenahradily automaty?
00:50
If you think about it,
13
38600
1336
Když se nad tím zamyslíte,
00:51
many of the great inventions
of the last 200 years
of the last 200 years
14
39960
3136
mnoho významných vynálezů
za posledních 200 let
za posledních 200 let
00:55
were designed to replace human labor.
15
43120
2800
bylo navrženo, aby nahradily
lidskou práci.
lidskou práci.
00:58
Tractors were developed
16
46720
1776
Traktory byly vytvořeny za účelem
01:00
to substitute mechanical power
for human physical toil.
for human physical toil.
17
48520
4336
nahrazení lidské dřiny
mechanickou silou.
mechanickou silou.
01:04
Assembly lines were engineered
18
52880
2336
Montážní linky byly vytvořeny,
01:07
to replace inconsistent human handiwork
19
55240
3336
aby nahradily nepravidelnou
lidskou ruční práci
lidskou ruční práci
01:10
with machine perfection.
20
58600
1936
za přesnou práci strojů.
01:12
Computers were programmed to swap out
21
60560
3216
Počítače byly naprogramovány tak,
aby vyměnily
aby vyměnily
01:15
error-prone, inconsistent
human calculation
human calculation
22
63800
2656
chybující lidskou mysl
01:18
with digital perfection.
23
66480
1760
za digitální přesnost.
01:20
These inventions have worked.
24
68760
2176
Tyto vynálezy fungují.
01:22
We no longer dig ditches by hand,
25
70960
2056
Už nehloubíme jámy ručně,
01:25
pound tools out of wrought iron
26
73040
2056
nevyrábíme nářadí z kovaného železa,
01:27
or do bookkeeping using actual books.
27
75120
2280
ubytování si nezamlouváme
zapsáním do knihy.
zapsáním do knihy.
01:30
And yet, the fraction of US adults
employed in the labor market
employed in the labor market
28
78240
4736
A přesto je teď, v roce 2016,
poměr lidí zaměstnaných
poměr lidí zaměstnaných
01:35
is higher now in 2016
29
83000
2856
jako dělníci vyšší,
01:37
than it was 125 years ago, in 1890,
30
85880
2736
než byl 125 let zpátky, v roce 1890.
01:40
and it's risen in just about every decade
31
88640
3016
A stoupal každou dekádu
01:43
in the intervening 125 years.
32
91680
2320
v předcházejících 125 letech.
01:46
This poses a paradox.
33
94560
1680
To představuje paradox.
01:48
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
34
96760
3056
Stroje za nás dělají čím dál více práce.
01:51
Why doesn't this make our labor redundant
and our skills obsolete?
and our skills obsolete?
35
99840
4136
Proč není lidská práce už dávno
nadbytečná a naše znalosti zastaralé?
nadbytečná a naše znalosti zastaralé?
01:56
Why are there still so many jobs?
36
104000
3696
Proč je tu stále tolik pracovních míst?
01:59
(Laughter)
37
107720
1736
(Smích)
02:01
I'm going to try to answer
that question tonight,
that question tonight,
38
109480
2336
Dnes večer se vám pokusím tuto
otázku zodpovědět.
otázku zodpovědět.
02:03
and along the way, I'm going to tell you
what this means for the future of work
what this means for the future of work
39
111840
3736
Stejně tak vám nastíním, co to
znamená pro budoucnost práce
znamená pro budoucnost práce
02:07
and the challenges that automation
does and does not pose
does and does not pose
40
115600
4176
a jaké výzvy automatizace
představuje a nepředstavuje
představuje a nepředstavuje
02:11
for our society.
41
119800
1440
pro naši společnost.
02:14
Why are there so many jobs?
42
122520
1760
Proč je tu tolik pracovních míst?
02:17
There are actually two fundamental
economic principles at stake.
economic principles at stake.
43
125680
3376
V sázce jsou zde dva základní
ekonomické principy.
ekonomické principy.
02:21
One has to do with human genius
44
129080
2696
Jeden se týká lidského nadání
02:23
and creativity.
45
131800
1416
a kreativity.
02:25
The other has to do
with human insatiability,
with human insatiability,
46
133240
2856
Druhý se týká lidské nenasytnosti,
02:28
or greed, if you like.
47
136120
1576
nebo chamtivosti, chcete-li.
02:29
I'm going to call the first of these
the O-ring principle,
the O-ring principle,
48
137720
2736
Té první budeme říkat princip O-kroužku
02:32
and it determines
the type of work that we do.
the type of work that we do.
49
140480
2176
a představuje druh práce,
který zastáváme my.
který zastáváme my.
02:34
The second principle
is the never-get-enough principle,
is the never-get-enough principle,
50
142680
2616
Druhý princip je nikdy-nemáš-dost
02:37
and it determines how many jobs
there actually are.
there actually are.
51
145320
3480
a představuje, kolik pracovních míst
ve skutečnosti existuje.
ve skutečnosti existuje.
02:41
Let's start with the O-ring.
52
149440
2336
Začněme s O-kroužkem.
02:43
ATMs, automated teller machines,
53
151800
2776
Bankomaty měly dva protichůdné vlivy
02:46
had two countervailing effects
on bank teller employment.
on bank teller employment.
54
154600
3336
na zaměstnanost pokladníků.
02:49
As you would expect,
they replaced a lot of teller tasks.
they replaced a lot of teller tasks.
55
157960
2696
Jak asi chápete,
nahrazují hodně jejich úkolů.
nahrazují hodně jejich úkolů.
02:52
The number of tellers per branch
fell by about a third.
fell by about a third.
56
160680
2680
Počet pokladníků na pobočce
se snížil asi o třetinu.
se snížil asi o třetinu.
02:56
But banks quickly discovered that it
also was cheaper to open new branches,
also was cheaper to open new branches,
57
164240
3816
Banky však brzy přišly na to, že otevírání
nových poboček je mnohem levnější,
nových poboček je mnohem levnější,
03:00
and the number of bank branches
increased by about 40 percent
increased by about 40 percent
58
168080
3136
a tak se zároveň počet nových poboček
03:03
in the same time period.
59
171240
1496
zvýšil asi o 40%.
03:04
The net result was more branches
and more tellers.
and more tellers.
60
172760
4080
Výsledkem je zvýšení počtu poboček
a tím pádem více pokladníků.
a tím pádem více pokladníků.
03:09
But those tellers were doing
somewhat different work.
somewhat different work.
61
177440
3416
Tito pokladníci
ale dělají odlišnou práci.
ale dělají odlišnou práci.
03:12
As their routine,
cash-handling tasks receded,
cash-handling tasks receded,
62
180880
3656
Tím, jak se změnila jejich práce
a snížila se manipulace s penězi,
a snížila se manipulace s penězi,
03:16
they became less like checkout clerks
63
184560
2136
přestali být pokladníky
03:18
and more like salespeople,
64
186720
1816
a stali se spíše obchodníky,
03:20
forging relationships with customers,
65
188560
2056
kteří upevňují vztahy se zákazníky,
03:22
solving problems
66
190640
1216
řeší jejich problémy
03:23
and introducing them to new products
like credit cards, loans and investments:
like credit cards, loans and investments:
67
191880
4216
a nabízí jim nové produkty jako
kreditní karty, úvěry a investice.
kreditní karty, úvěry a investice.
03:28
more tellers doing
a more cognitively demanding job.
a more cognitively demanding job.
68
196120
3840
Více pokladníků dělá více
kognitivně náročnou práci.
kognitivně náročnou práci.
03:32
There's a general principle here.
69
200840
1640
V tom je základní princip.
03:35
Most of the work that we do
70
203120
1696
Většina práce, kterou děláme,
03:36
requires a multiplicity of skills,
71
204840
3480
vyžaduje vícero schopností,
03:41
and brains and brawn,
72
209160
3176
fyzickou i psychickou zdatnost,
03:44
technical expertise and intuitive mastery,
73
212360
3616
odborné technické znalosti
a intuitivní schopnosti,
a intuitivní schopnosti,
03:48
perspiration and inspiration
in the words of Thomas Edison.
in the words of Thomas Edison.
74
216000
2960
námahu a inspiraci
podle slov Thomase Edisona.
podle slov Thomase Edisona.
03:51
In general, automating
some subset of those tasks
some subset of those tasks
75
219480
3256
Obecně, zautomatizování části
naší práce
naší práce
03:54
doesn't make the other ones unnecessary.
76
222760
2216
nedělá zbytek
našich schopností zbytečnými.
našich schopností zbytečnými.
03:57
In fact, it makes them more important.
77
225000
2960
Ve skutečnosti
je dělá o to důležitějšími.
je dělá o to důležitějšími.
04:01
It increases their economic value.
78
229080
1976
Zvyšuje to jejich ekonomickou hodnotu.
04:03
Let me give you a stark example.
79
231080
2016
Ukážu vám to na příkladu.
04:05
In 1986, the space shuttle Challenger
80
233120
3816
V roce 1986
méně než dvě minuty po startu
méně než dvě minuty po startu
04:08
exploded and crashed back down to Earth
81
236960
2296
explodoval a spadl zpět na Zem
04:11
less than two minutes after takeoff.
82
239280
1920
raketoplán Challenger.
04:13
The cause of that crash, it turned out,
83
241720
3096
Ukázalo se, že příčinou havárie
04:16
was an inexpensive rubber O-ring
in the booster rocket
in the booster rocket
84
244840
3536
byl levný gumový O-kroužek
u přídavné rakety,
u přídavné rakety,
04:20
that had frozen on the launchpad
the night before
the night before
85
248400
2856
který zamrzl noc před startem
04:23
and failed catastrophically
moments after takeoff.
moments after takeoff.
86
251280
3376
a katastroficky selhal chvíli po startu.
04:26
In this multibillion dollar enterprise
87
254680
2815
Tento jednoduchý gumový O-kroužek znamenal
04:29
that simple rubber O-ring
88
257519
1697
pro multimiliardovou společnost
04:31
made the difference
between mission success
between mission success
89
259240
2575
rozdíl mezi úspěchem mise
04:33
and the calamitous death
of seven astronauts.
of seven astronauts.
90
261839
2841
a katastrofickou smrtí sedmi astronautů.
04:37
An ingenious metaphor
for this tragic setting
for this tragic setting
91
265600
3736
Důmyslnou metaforou pro tuto
tragickou událost
tragickou událost
04:41
is the O-ring production function,
92
269360
2216
je produkční funkce O-kroužku,
04:43
named by Harvard economist Michael Kremer
93
271600
2496
pojmenovaná ekonomem z Harvardu
Michaelem Kremerem
Michaelem Kremerem
04:46
after the Challenger disaster.
94
274120
2016
po pádu Challengeru.
04:48
The O-ring production function
conceives of the work
conceives of the work
95
276160
2576
Funkci těchto O-kroužků si představte jako
04:50
as a series of interlocking steps,
96
278760
2336
sérii propojených kroků,
04:53
links in a chain.
97
281120
1256
článků v řetězci.
04:54
Every one of those links must hold
for the mission to succeed.
for the mission to succeed.
98
282400
3696
Každý z těchto článků musí být silný,
aby byla mise úspěšná.
aby byla mise úspěšná.
04:58
If any of them fails,
99
286120
2136
Pokud jakýkoli z nich selže,
05:00
the mission, or the product
or the service,
or the service,
100
288280
3296
mise, produkt nebo služba,
05:03
comes crashing down.
101
291600
1320
se rozpadnou.
05:05
This precarious situation
has a surprisingly positive implication,
has a surprisingly positive implication,
102
293560
4936
Tato nejistá situace má překvapivě
pozitivní implikace.
pozitivní implikace.
05:10
which is that improvements
103
298520
1896
Zlepšení ve spolehlivosti
05:12
in the reliability
of any one link in the chain
of any one link in the chain
104
300440
2976
jakéhokoliv článku v řetezci
05:15
increases the value
of improving any of the other links.
of improving any of the other links.
105
303440
3776
zvyšuje hodnotu zlepšení
jakéhokoliv dalšího článku.
jakéhokoliv dalšího článku.
05:19
Concretely, if most of the links
are brittle and prone to breakage,
are brittle and prone to breakage,
106
307240
4976
Konkrétně, pokud je většina článků slabá
a pravděpodobně se rozbije,
a pravděpodobně se rozbije,
05:24
the fact that your link
is not that reliable
is not that reliable
107
312240
2456
potom skutečnost, že váš článek
není spolehlivý,
není spolehlivý,
05:26
is not that important.
108
314720
1256
není příliš důležitá.
05:28
Probably something else will break anyway.
109
316000
2000
Pravděpodobně se rozbije něco jiného.
05:30
But as all the other links
become robust and reliable,
become robust and reliable,
110
318024
3992
Ale ve chvíli, kdy jsou všechny články
silné a spolehlivé,
silné a spolehlivé,
05:34
the importance of your link
becomes more essential.
becomes more essential.
111
322040
3496
začne se zvyšovat důležitost
vašeho článku.
vašeho článku.
05:37
In the limit, everything depends upon it.
112
325560
2320
Nakonec na tom všechno závisí.
05:40
The reason the O-ring was critical
to space shuttle Challenger
to space shuttle Challenger
113
328640
3536
Proto byl O-kroužek kritický pro
raketoplán Challenger,
raketoplán Challenger,
05:44
is because everything else
worked perfectly.
worked perfectly.
114
332200
2720
protože všechno ostatní
fungovalo perfektně.
fungovalo perfektně.
05:47
If the Challenger were
kind of the space era equivalent
kind of the space era equivalent
115
335480
2576
Pokud by byl Challenger něco jako
vesmírný ekvivalent
vesmírný ekvivalent
05:50
of Microsoft Windows 2000 --
116
338080
2536
pro Microsoft Windows 2000 --
05:52
(Laughter)
117
340640
2096
(Smích)
05:54
the reliability of the O-ring
wouldn't have mattered
wouldn't have mattered
118
342760
2456
pak by na spolehlivosti O-kroužku
vůbec nezáleželo,
vůbec nezáleželo,
05:57
because the machine would have crashed.
119
345240
1858
protože stroj by se stejně rozbil.
05:59
(Laughter)
120
347122
1480
(Smích)
06:01
Here's the broader point.
121
349960
1576
V širší perspektivě,
06:03
In much of the work that we do,
we are the O-rings.
we are the O-rings.
122
351560
3816
ve většině prací, které zastáváme,
jsme jako O-kroužek.
jsme jako O-kroužek.
06:07
Yes, ATMs could do
certain cash-handling tasks
certain cash-handling tasks
123
355400
3536
Ano, bankomaty manipulují s penězi
06:10
faster and better than tellers,
124
358960
3016
rychleji a lépe než pokladníci,
06:14
but that didn't make tellers superfluous.
125
362000
2056
to však nedělá pokladníky zbytečnými.
06:16
It increased the importance
of their problem-solving skills
of their problem-solving skills
126
364080
3296
Zvyšuje to důležitost jejich schopností
pro řešení problémů
pro řešení problémů
06:19
and their relationships with customers.
127
367400
2616
a vztahů se zákazníky.
06:22
The same principle applies
if we're building a building,
if we're building a building,
128
370040
3296
Stejné zásady platí ve chvíli,
kdy stavíme budovu,
kdy stavíme budovu,
06:25
if we're diagnosing
and caring for a patient,
and caring for a patient,
129
373360
2536
když stanovujeme diagnózu
a staráme se o pacienta,
a staráme se o pacienta,
06:27
or if we are teaching a class
130
375920
3136
nebo když vyučujeme
06:31
to a roomful of high schoolers.
131
379080
2456
místnost plnou středoškoláků.
06:33
As our tools improve,
132
381560
2376
Jak se nástroje vyvíjí,
06:35
technology magnifies our leverage
133
383960
2096
technologie zvyšuje páku
k našim schopnostem,
k našim schopnostem,
06:38
and increases the importance
of our expertise
of our expertise
134
386080
3896
zvyšuje důležitost našich znalostí,
06:42
and our judgment and our creativity.
135
390000
2200
našeho úsudku a naší kreativity.
06:45
And that brings me
to the second principle:
to the second principle:
136
393000
2240
A to mě přivádí k druhému principu:
06:48
never get enough.
137
396160
1200
nikdy nemít dost.
06:50
You may be thinking, OK, O-ring, got it,
138
398280
2416
Možná si říkáte: "OK, chápu O-kroužek,
06:52
that says the jobs that people do
will be important.
will be important.
139
400720
3096
tedy že práce, kterou dělají lidé,
bude důležitá.
bude důležitá.
06:55
They can't be done by machines,
but they still need to be done.
but they still need to be done.
140
403840
2976
Nemůžou ji zastat stroje,
a přesto ji musí někdo udělat.
a přesto ji musí někdo udělat.
06:58
But that doesn't tell me
how many jobs there will need to be.
how many jobs there will need to be.
141
406840
2896
To mi však neříká, kolik pracovních míst
tu bude muset být."
tu bude muset být."
07:01
If you think about it,
isn't it kind of self-evident
isn't it kind of self-evident
142
409760
2456
Když se nad tím zamyslíte,
není to přece jasné?
není to přece jasné?
07:04
that once we get sufficiently
productive at something,
productive at something,
143
412240
2536
Jak se staneme v určité věci
dostatečně produktivní,
dostatečně produktivní,
07:06
we've basically
worked our way out of a job?
worked our way out of a job?
144
414800
2096
už tu práci nemusíme dělat.
07:08
In 1900, 40 percent of all US employment
145
416920
2776
V roce 1900, pracovalo v USA 40%
všech zaměstnaných
všech zaměstnaných
07:11
was on farms.
146
419720
1256
na farmách.
07:13
Today, it's less than two percent.
147
421000
2256
Dnes je to méně než 2%.
07:15
Why are there so few farmers today?
148
423280
2176
Proč je tu tak málo zemědělců?
07:17
It's not because we're eating less.
149
425480
1856
Není to proto, že bychom jedli méně.
07:19
(Laughter)
150
427360
2656
(Smích)
07:22
A century of productivity
growth in farming
growth in farming
151
430040
2736
Století růstu produktivity v zemědělství
07:24
means that now,
a couple of million farmers
a couple of million farmers
152
432800
2176
znamená, že pár milionů zemědělců
07:27
can feed a nation of 320 million.
153
435000
2736
dokáže nasytit národ
o 320 milionech obyvatel.
o 320 milionech obyvatel.
07:29
That's amazing progress,
154
437760
1656
To je neskutečný posun,
07:31
but it also means there are
only so many O-ring jobs left in farming.
only so many O-ring jobs left in farming.
155
439440
4136
ale také to vysvětluje, poč je tu
málo O-kroužkových prací v zemědělství.
málo O-kroužkových prací v zemědělství.
07:35
So clearly, technology can eliminate jobs.
156
443600
3016
Očividně, technologie může redukovat
pracovní místa.
pracovní místa.
07:38
Farming is only one example.
157
446640
1736
Farmaření je pouze jeden příklad.
07:40
There are many others like it.
158
448400
1640
Je tu mnoho podobných.
07:43
But what's true about a single product
or service or industry
or service or industry
159
451440
3976
Ale co je pravda o jednom produktu,
službě nebo průmyslu
službě nebo průmyslu
07:47
has never been true
about the economy as a whole.
about the economy as a whole.
160
455440
2776
není pravda o ekonomice jako celku.
07:50
Many of the industries
in which we now work --
in which we now work --
161
458240
2496
Mnoho odvětví,
ve kterých pracujeme --
ve kterých pracujeme --
07:52
health and medicine,
162
460760
2136
zdraví a medicína,
07:54
finance and insurance,
163
462920
2216
finance a pojišťovnictví,
07:57
electronics and computing --
164
465160
1640
elektronika a programování --
07:59
were tiny or barely existent
a century ago.
a century ago.
165
467720
2736
stěží existovalo před 100 lety.
08:02
Many of the products
that we spend a lot of our money on --
that we spend a lot of our money on --
166
470480
2816
Mnoho věcí, za které
utrácíme peníze --
utrácíme peníze --
08:05
air conditioners, sport utility vehicles,
167
473320
2136
klimatizace, sportovní vozy,
08:07
computers and mobile devices --
168
475480
1696
počítače a mobilní telefony --
08:09
were unattainably expensive,
169
477200
1656
byly před 100 lety příliš drahé
08:10
or just hadn't been invented
a century ago.
a century ago.
170
478880
2440
nebo ještě nebyly vynalezeny.
08:13
As automation frees our time,
increases the scope of what is possible,
increases the scope of what is possible,
171
481920
4976
Jak nám automatizace uvolňuje čas,
rozšiřuje se rozsah toho, co je možné.
rozšiřuje se rozsah toho, co je možné.
08:18
we invent new products,
new ideas, new services
new ideas, new services
172
486920
3216
Vynalézáme nové produkty, myšlenky
a služby,
a služby,
08:22
that command our attention,
173
490160
1576
které ovládají naši pozornost,
08:23
occupy our time
174
491760
1536
zabírají náš čas
08:25
and spur consumption.
175
493320
1640
a přimějí nás ke spotřebě.
08:27
You may think some
of these things are frivolous --
of these things are frivolous --
176
495760
3216
Možná si myslíte, že některé z těchto
věcí jsou zbytečné --
věcí jsou zbytečné --
08:31
extreme yoga, adventure tourism,
177
499000
2776
"extrémní" jóga, dobrodružné cestování,
08:33
Pokémon GO --
178
501800
1256
Pokémon GO --
08:35
and I might agree with you.
179
503080
1320
a já bych s vámi souhlasil.
08:36
But people desire these things,
and they're willing to work hard for them.
and they're willing to work hard for them.
180
504979
3477
Ale lidé po tom touží a jsou ochotní
pro tyto věci tvrdě pracovat.
pro tyto věci tvrdě pracovat.
Pokud by chtěl
průměrný zaměstnanec v roce 2015
průměrný zaměstnanec v roce 2015
08:40
The average worker in 2015
181
508480
2176
08:42
wanting to attain
the average living standard in 1915
the average living standard in 1915
182
510680
4256
žít na úrovni zaměstnance z roku 1915
08:46
could do so by working
just 17 weeks a year,
just 17 weeks a year,
183
514960
3336
stačilo by mu pracovat 17 týdnů v roce,
08:50
one third of the time.
184
518320
1440
jednu třetinu času.
08:52
But most people don't choose to do that.
185
520240
2176
Ale to není to, co si většina lidí vybere.
08:54
They are willing to work hard
186
522440
1695
Jsou ochotní tvrdě pracovat,
08:56
to harvest the technological bounty
that is available to them.
that is available to them.
187
524159
3881
aby si mohli užívat technologickou
hojnost, která je jim dostupná.
hojnost, která je jim dostupná.
09:00
Material abundance has never
eliminated perceived scarcity.
eliminated perceived scarcity.
188
528480
4096
Materiální hojnost nikdy neodstranila
vnímání nedostatku.
vnímání nedostatku.
09:04
In the words of economist
Thorstein Veblen,
Thorstein Veblen,
189
532600
2576
Podle slov ekonoma Thorsteina Veblena:
09:07
invention is the mother of necessity.
190
535200
2640
"Pokrok je matkou nezbytnosti."
09:11
Now ...
191
539520
1200
Teď ...
09:13
So if you accept these two principles,
192
541400
1856
Pokud přijmete tyto dva principy,
09:15
the O-ring principle
and the never-get-enough principle,
and the never-get-enough principle,
193
543280
2896
principy O-kroužku a nikdy-není-dost,
09:18
then you agree with me.
194
546200
1336
potom se mnou souhlasíte.
09:19
There will be jobs.
195
547560
1400
Pracovní místa budou.
09:21
Does that mean there's
nothing to worry about?
nothing to worry about?
196
549560
2176
Znamená to, že není čeho se obávat?
09:23
Automation, employment, robots and jobs --
197
551760
2776
Automaty, zaměstnanost, roboti a
pracovní místa --
pracovní místa --
09:26
it'll all take care of itself?
198
554560
1920
vše se o sebe postará?
09:29
No.
199
557120
1216
Ne.
09:30
That is not my argument.
200
558360
2056
To není můj názor.
09:32
Automation creates wealth
201
560440
2536
Automatizace s sebou přináší bohatství
09:35
by allowing us to do
more work in less time.
more work in less time.
202
563000
2576
tím, že nám umožňuje udělat více
práce za kratší dobu.
práce za kratší dobu.
09:37
There is no economic law
203
565600
1576
Není žádný ekonomický zákon,
09:39
that says that we
will use that wealth well,
will use that wealth well,
204
567200
2776
který říká, že toto bohatství
využijeme správně,
využijeme správně,
09:42
and that is worth worrying about.
205
570000
1800
a toho bychom se měli obávat.
09:44
Consider two countries,
206
572800
1816
Zamyslete se nad dvěma státy,
09:46
Norway and Saudi Arabia.
207
574640
2136
Norsko a Saúdská Arábie.
09:48
Both oil-rich nations,
208
576800
1576
Obě země bohaté na ropu,
09:50
it's like they have money
spurting out of a hole in the ground.
spurting out of a hole in the ground.
209
578400
3576
jako by jim peníze tryskaly dírou ze země.
09:54
(Laughter)
210
582000
1536
(Smích)
09:55
But they haven't used that wealth
equally well to foster human prosperity,
equally well to foster human prosperity,
211
583560
5216
Ale ne každá země využila toto bohatství
stejně, aby podpořila blahobyt,
stejně, aby podpořila blahobyt,
10:00
human prospering.
212
588800
1200
aby podpořila prosperitu.
10:02
Norway is a thriving democracy.
213
590440
2736
Norsko je úspěšná demokracie.
10:05
By and large, its citizens
work and play well together.
work and play well together.
214
593200
3656
Celkem vzato občané spolu dobře
spolupracují.
spolupracují.
10:08
It's typically numbered
between first and fourth
between first and fourth
215
596880
3016
Většinou se v žebříčcích
národního štěstí
národního štěstí
10:11
in rankings of national happiness.
216
599920
2736
řadí na první až čtvrté místo.
10:14
Saudi Arabia is an absolute monarchy
217
602680
2656
Saúdská Arábie je
absolutistická monarchie,
absolutistická monarchie,
10:17
in which many citizens
lack a path for personal advancement.
lack a path for personal advancement.
218
605360
3616
ve které mnoha občanům chybí
cesta k osobnímu růstu.
cesta k osobnímu růstu.
10:21
It's typically ranked 35th
among nations in happiness,
among nations in happiness,
219
609000
3496
Většinou se řadí na 35. místo v žebříčku
štěstí, což je
štěstí, což je
10:24
which is low for such a wealthy nation.
220
612520
2096
pro tak bohatý stát,
velice nízké hodnocení.
velice nízké hodnocení.
10:26
Just by way of comparison,
221
614640
1336
Jen pro srovnání,
10:28
the US is typically ranked
around 12th or 13th.
around 12th or 13th.
222
616000
2800
USA jsou obvykle okolo 12. až 13. místa.
10:31
The difference between these two countries
223
619400
2096
Rozdíl mezi těmito dvěma státy
10:33
is not their wealth
224
621520
1256
není v jejich bohatství,
10:34
and it's not their technology.
225
622800
1736
ani v jejich technologiích.
10:36
It's their institutions.
226
624560
1320
Jsou to jejich instituce.
10:38
Norway has invested to build a society
227
626560
3176
Norsko investovalo
do vytvoření společnosti
do vytvoření společnosti
10:41
with opportunity and economic mobility.
228
629760
3336
příležitostí a ekonomické mobility.
10:45
Saudi Arabia has raised living standards
229
633120
2176
Saudská Arábie zvýšila životní standardy,
10:47
while frustrating
many other human strivings.
many other human strivings.
230
635320
3256
zatímco frustrovala mnoho dalších lidí.
10:50
Two countries, both wealthy,
231
638600
2776
Dvě země, obě mají dostatek peněz,
10:53
not equally well off.
232
641400
1720
a přesto nejsou stejně bohaté.
10:55
And this brings me
to the challenge that we face today,
to the challenge that we face today,
233
643880
4336
A to mě přivádí k výzvě,
které v současnosti čelíme,
které v současnosti čelíme,
11:00
the challenge that
automation poses for us.
automation poses for us.
234
648240
2136
výzvě, kterou nám přinesla
automatizace.
automatizace.
11:02
The challenge is not
that we're running out of work.
that we're running out of work.
235
650400
2456
Problém není, že bychom přicházeli
o pracovní místa.
o pracovní místa.
11:04
The US has added 14 million jobs
236
652880
1936
Od dob Velké recese přibylo v USA
11:06
since the depths of the Great Recession.
237
654840
2136
14 milionů pracovních míst.
11:09
The challenge is that many of those jobs
238
657000
2536
Problém je v tom, že mnoho zaměstnání
11:11
are not good jobs,
239
659560
1296
není dobrým zaměstnáním.
11:12
and many citizens
cannot qualify for the good jobs
cannot qualify for the good jobs
240
660880
3096
A většina obyvatel nemá kvalifikaci
pro dobrá zaměstnání,
pro dobrá zaměstnání,
11:16
that are being created.
241
664000
1200
která vznikají.
11:17
Employment growth in the United States
and in much of the developed world
and in much of the developed world
242
665840
3496
Růst zaměstnanosti v USA
a ve většině vyspělého světa
a ve většině vyspělého světa
11:21
looks something like a barbell
243
669360
1456
vypadá trochu jako činka
11:22
with increasing poundage
on either end of the bar.
on either end of the bar.
244
670840
3376
s přibývající vahou na každém konci.
11:26
On the one hand,
245
674240
1216
Na jedné straně
11:27
you have high-education, high-wage jobs
246
675480
2816
máte vysokoškolské vzdělání,
vysoce placená zaměstnání
vysoce placená zaměstnání
11:30
like doctors and nurses,
programmers and engineers,
programmers and engineers,
247
678320
3576
jako jsou doktoři, sestry, programátoři
a technici,
a technici,
11:33
marketing and sales managers.
248
681920
1736
marketingoví a sales manažeři.
11:35
Employment is robust in these jobs,
employment growth.
employment growth.
249
683680
3016
Zaměstnanost v těchto oborech
je silná a roste.
je silná a roste.
11:38
Similarly, employment growth
is robust in many low-skill,
is robust in many low-skill,
250
686720
4016
Stejně zaměstnanost stoupá u mnoha
prací s malou potřebou znalostí,
prací s malou potřebou znalostí,
11:42
low-education jobs like food service,
251
690760
3056
jako je stravování,
11:45
cleaning, security,
252
693840
2256
úklid, bezpečnost nebo
11:48
home health aids.
253
696120
1240
domácí zdravotnická pomoc.
11:50
Simultaneously, employment is shrinking
254
698080
3096
Zároveň zaměstnanost klesá
11:53
in many middle-education,
middle-wage, middle-class jobs,
middle-wage, middle-class jobs,
255
701200
4056
v mnoha oborech se středním vzděláním
a střední mzdou,
a střední mzdou,
11:57
like blue-collar production
and operative positions
and operative positions
256
705280
3816
jako dělníci a manuální pracovníci
12:01
and white-collar
clerical and sales positions.
clerical and sales positions.
257
709120
2976
a úředníci a prodejci.
12:04
The reasons behind this contracting middle
258
712120
2256
Důvody pro zmenšující se střed
12:06
are not mysterious.
259
714400
1216
nejsou záhadou.
12:07
Many of those middle-skill jobs
260
715640
1976
Hodně těchto prací se středním vzděláním
12:09
use well-understood rules and procedures
261
717640
2496
využívají dobře pochopitelná pravidla
a principy,
a principy,
12:12
that can increasingly
be codified in software
be codified in software
262
720160
3096
které mohou být více a více programovány
do software
do software
12:15
and executed by computers.
263
723280
2360
a vykonávány počítači.
12:18
The challenge that
this phenomenon creates,
this phenomenon creates,
264
726200
3376
Výzva, kterou ten fenomén vytváří,
12:21
what economists call
employment polarization,
employment polarization,
265
729600
2536
kterou ekonomové nazývají
polarizace zaměstnanosti,
polarizace zaměstnanosti,
12:24
is that it knocks out rungs
in the economic ladder,
in the economic ladder,
266
732160
2616
je vyřazování příček
v ekonomickém žebříčku,
v ekonomickém žebříčku,
12:26
shrinks the size of the middle class
267
734800
1816
snižování velikosti střední třídy
12:28
and threatens to make us
a more stratified society.
a more stratified society.
268
736640
3136
a vytvoření tak více vrstvené společnosti.
12:31
On the one hand, a set of highly paid,
highly educated professionals
highly educated professionals
269
739800
4056
Na jedné straně skupina vysoce
placených a vzdělaných profesionálů,
placených a vzdělaných profesionálů,
12:35
doing interesting work,
270
743880
1416
která dělá zajímavou práci,
12:37
on the other, a large number
of citizens in low-paid jobs
of citizens in low-paid jobs
271
745320
3416
a na druhé straně velké množství občanů
na špatně placených pozicích,
na špatně placených pozicích,
12:40
whose primary responsibility is to see
to the comfort and health of the affluent.
to the comfort and health of the affluent.
272
748760
5656
jejichž hlavní povinností je dohlížet
na pohodlí a zdraví bohatých.
na pohodlí a zdraví bohatých.
12:46
That is not my vision of progress,
273
754440
2336
Takto si pokrok nepředstavuji
12:48
and I doubt that it is yours.
274
756800
1880
a obávám se, že vy také ne.
12:51
But here is some encouraging news.
275
759440
2016
Ale mám i dobré zprávy.
12:53
We have faced equally momentous
economic transformations in the past,
economic transformations in the past,
276
761480
4856
Takovýmto ekonomickým změnám
už jsme v minulosti čelili
už jsme v minulosti čelili
12:58
and we have come
through them successfully.
through them successfully.
277
766360
2696
a prošli jsme jimi úspěšně.
13:01
In the late 1800s and early 1900s,
278
769080
4936
Na konci 18. a začátku 19. století,
13:06
when automation was eliminating
vast numbers of agricultural jobs --
vast numbers of agricultural jobs --
279
774040
4536
když automatizace likvidovala
velkou část zemědělských zaměstnání --
velkou část zemědělských zaměstnání --
13:10
remember that tractor? --
280
778600
2336
pamatujete si ten traktor? --
13:12
the farm states faced a threat
of mass unemployment,
of mass unemployment,
281
780960
2696
zemědělské státy čelily
hrozbě vysoké nezaměstnanosti,
hrozbě vysoké nezaměstnanosti,
13:15
a generation of youth
no longer needed on the farm
no longer needed on the farm
282
783680
3816
generace mladých, kteří nebyli
potřeba na farmách,
potřeba na farmách,
13:19
but not prepared for industry.
283
787520
1760
ale nebyli připraveni pro průmysl.
13:22
Rising to this challenge,
284
790080
1576
Aby se postavili této výzvě,
13:23
they took the radical step
285
791680
1496
podnikli radikální krok,
13:25
of requiring that
their entire youth population
their entire youth population
286
793200
2816
který vyžadoval po celé generaci mladých,
13:28
remain in school
and continue their education
and continue their education
287
796040
2856
aby zůstali ve škole a pokračovali
ve svém vzdělání
ve svém vzdělání
13:30
to the ripe old age of 16.
288
798920
2120
až do svých 16 let.
13:33
This was called the high school movement,
289
801600
1976
Říkalo se tomu středoškolské hnutí
13:35
and it was a radically
expensive thing to do.
expensive thing to do.
290
803600
2816
a byla to velice nákladná věc.
13:38
Not only did they have
to invest in the schools,
to invest in the schools,
291
806440
2256
Nejen, že museli investovat do škol,
13:40
but those kids couldn't work
at their jobs.
at their jobs.
292
808720
2696
ale nemohli ani pracovat ve svých
zaměstnáních.
zaměstnáních.
13:43
It also turned out to be
one of the best investments
one of the best investments
293
811440
3296
Ukázalo se, že to byla jedna z nejlepších
investic,
investic,
13:46
the US made in the 20th century.
294
814760
2216
které ve 20. století USA provedlo.
13:49
It gave us the most skilled,
the most flexible
the most flexible
295
817000
2336
Poskytlo nám to nejschopnější,
nejflexibilnější
nejflexibilnější
13:51
and the most productive
workforce in the world.
workforce in the world.
296
819360
2696
a nejproduktivnější pracovní sílu
na celém světě.
na celém světě.
13:54
To see how well this worked,
imagine taking the labor force of 1899
imagine taking the labor force of 1899
297
822080
4536
Abychom se podívali, jak to fungovalo,
představte si, že pracovníky z roku 1899
představte si, že pracovníky z roku 1899
13:58
and bringing them into the present.
298
826640
2216
přeneseme do přítomnosti.
14:00
Despite their strong backs
and good characters,
and good characters,
299
828880
2936
Navzdory jejich síle a dobré povaze
14:03
many of them would lack
the basic literacy and numeracy skills
the basic literacy and numeracy skills
300
831840
3776
hodně z nich by nemělo
základní gramotnost a znalosti počtů,
základní gramotnost a znalosti počtů,
14:07
to do all but the most mundane jobs.
301
835640
2936
aby mohli dělat ty nejobyčejnější práce.
14:10
Many of them would be unemployable.
302
838600
2240
Většina z nich by nemohla být zaměstnána.
14:13
What this example highlights
is the primacy of our institutions,
is the primacy of our institutions,
303
841840
3736
Tento příklad zdůrazňuje
důležitost našich institucí,
důležitost našich institucí,
14:17
most especially our schools,
304
845600
1776
hlavně škol,
14:19
in allowing us to reap the harvest
305
847400
2536
v tom, abychom mohli sklidit plody
14:21
of our technological prosperity.
306
849960
2296
naší technologické prosperity.
14:24
It's foolish to say
there's nothing to worry about.
there's nothing to worry about.
307
852280
2416
Bylo by pošetilé říci, že se nemáme
čeho obávat.
čeho obávat.
14:26
Clearly we can get this wrong.
308
854720
2200
Samozřejmě to můžeme vzít za špatný konec.
14:29
If the US had not invested
in its schools and in its skills
in its schools and in its skills
309
857640
3496
Pokud by USA před 100 lety,
během středoškolského hnutí,
během středoškolského hnutí,
14:33
a century ago with
the high school movement,
the high school movement,
310
861160
2256
neinvestovalo do škol a dovedností,
14:35
we would be a less prosperous,
311
863440
1656
nebyli bychom tak prosperující,
14:37
a less mobile and probably
a lot less happy society.
a lot less happy society.
312
865120
3616
mobilní a možná ani
tak šťastná společnost.
tak šťastná společnost.
14:40
But it's equally foolish
to say that our fates are sealed.
to say that our fates are sealed.
313
868760
2736
Ale stejně pošetilé je říci, že naše
osudy jsou zpečetěny.
osudy jsou zpečetěny.
14:43
That's not decided by the machines.
314
871520
1696
O tom nerozhodují stroje.
14:45
It's not even decided by the market.
315
873240
1736
Ani o tom nerozhoduje trh.
14:47
It's decided by us
and by our institutions.
and by our institutions.
316
875000
2640
Rozhodujeme o tom my a naše instituce.
14:50
Now, I started this talk with a paradox.
317
878360
2576
Tuto přednášku jsem začal paradoxem.
14:52
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
318
880960
2656
Stroje nahrazují naší práci.
14:55
Why doesn't that make
our labor superfluous,
our labor superfluous,
319
883640
2256
Proč není lidská práce už dávno
nadbytečná,
nadbytečná,
14:57
our skills redundant?
320
885920
1216
naše znalosti zastaralé?
14:59
Isn't it obvious that the road
to our economic and social hell
to our economic and social hell
321
887160
3416
Není jasné, že cesta do ekonomického
a společenského pekla
a společenského pekla
15:02
is paved with our own great inventions?
322
890600
2200
je dlážděna našimi vlastními vynálezy?
15:06
History has repeatedly offered
an answer to that paradox.
an answer to that paradox.
323
894040
4176
Historie opakovaně nabídla
řešení tohoto paradoxu.
řešení tohoto paradoxu.
15:10
The first part of the answer
is that technology magnifies our leverage,
is that technology magnifies our leverage,
324
898240
3616
První část řešení je, že technologie
zvyšuje význam našich schopností,
zvyšuje význam našich schopností,
15:13
increases the importance, the added value
325
901880
2616
zvyšuje důležitost, přidanou hodnotu
15:16
of our expertise,
our judgment and our creativity.
our judgment and our creativity.
326
904520
3536
naší odbornosti, úsudku a kreativity.
15:20
That's the O-ring.
327
908080
1200
To je O-kroužek.
15:21
The second part of the answer
is our endless inventiveness
is our endless inventiveness
328
909880
2736
Druhá část řešení je naše
nekonečná vynalézavost
nekonečná vynalézavost
15:24
and bottomless desires
329
912640
1456
a naše nevyčerpatelná touha,
15:26
means that we never get enough,
never get enough.
never get enough.
330
914120
2336
která znamená, že nikdy nebudeme mít dost.
15:28
There's always new work to do.
331
916480
2160
Je tu vždy něco nového, co dělat.
15:31
Adjusting to the rapid pace
of technological change
of technological change
332
919960
3336
Přizpůsobení se rychlému tempu
technologických změn
technologických změn
15:35
creates real challenges,
333
923320
1456
vytváří opravdové výzvy,
15:36
seen most clearly
in our polarized labor market
in our polarized labor market
334
924800
2976
nejvíce viditelné
na polarizovaném trhu práce,
na polarizovaném trhu práce,
15:39
and the threat that it poses
to economic mobility.
to economic mobility.
335
927800
2520
a hrozbu, kterou to představuje
pro ekonomickou mobilitu.
pro ekonomickou mobilitu.
15:43
Rising to this challenge is not automatic.
336
931320
2440
Postavení se této výzvě není automatické.
15:46
It's not costless.
337
934400
1496
Není to bez nákladů.
15:47
It's not easy.
338
935920
1416
Není to jednoduché.
15:49
But it is feasible.
339
937360
1200
Ale dá se to provést.
15:51
And here is some encouraging news.
340
939120
1816
Ještě jedna potěšující zpráva.
15:52
Because of our amazing productivity,
341
940960
2136
Díky naší vynikající produktivitě
15:55
we're rich.
342
943120
1256
jsme bohatí.
15:56
Of course we can afford
to invest in ourselves and in our children
to invest in ourselves and in our children
343
944400
3136
Samozřejmě si můžeme dovolit
investovat do sebe a svých dětí tak,
investovat do sebe a svých dětí tak,
15:59
as America did a hundred years ago
with the high school movement.
with the high school movement.
344
947560
3336
jak to udělala Amerika před 100 lety
během středoškolského hnutí.
během středoškolského hnutí.
16:02
Arguably, we can't afford not to.
345
950920
2280
Vlastně si spíš nemůžeme dovolit
to neudělat.
to neudělat.
16:06
Now, you may be thinking,
346
954120
1776
Teď si možná myslíte,
16:07
Professor Autor has told us
a heartwarming tale
a heartwarming tale
347
955920
2856
profesor Autor nám tu řekl
srdceryvný příběh
srdceryvný příběh
16:10
about the distant past,
348
958800
1776
o vzdálené minulosti,
16:12
the recent past,
349
960600
1376
již nedávné minulosti,
16:14
maybe the present,
but probably not the future.
but probably not the future.
350
962000
3296
možná současnosti, ale asi nic
o budoucnosti.
o budoucnosti.
16:17
Because everybody knows
that this time is different.
that this time is different.
351
965320
3936
Protože každý ví, že dnes je to jinak.
16:21
Right? Is this time different?
352
969280
2816
Opravdu? Myslíte si, že je to jiné?
16:24
Of course this time is different.
353
972120
1896
Samozřejmě, že je to jiné.
16:26
Every time is different.
354
974040
1696
Pokaždé je to jiné.
16:27
On numerous occasions
in the last 200 years,
in the last 200 years,
355
975760
3616
V četných situacích
v posledních 200 letech
v posledních 200 letech
16:31
scholars and activists
have raised the alarm
have raised the alarm
356
979400
2776
vědci a aktivisté upozorňovali,
16:34
that we are running out of work
and making ourselves obsolete:
and making ourselves obsolete:
357
982200
3536
že nám dochází práce
a že se stáváme zastaralými.
a že se stáváme zastaralými.
16:37
for example, the Luddites
in the early 1800s;
in the early 1800s;
358
985760
4616
Například,
Luddité na začátku 19. století,
Luddité na začátku 19. století,
16:42
US Secretary of Labor James Davis
359
990400
2936
americký ministr práce James Davis
16:45
in the mid-1920s;
360
993360
2416
v půlce 20. let 20. století,
16:47
Nobel Prize-winning economist
Wassily Leontief in 1982;
Wassily Leontief in 1982;
361
995800
5176
ekonom a držitel Nobelovy ceny
Wassily Leontief v roce 1982
Wassily Leontief v roce 1982
16:53
and of course, many scholars,
362
1001000
3256
a samozřejmě mnoho vědců,
16:56
pundits, technologists
363
1004280
2136
odborníků, technologů
16:58
and media figures today.
364
1006440
1840
a mediálních celebrit v současnosti.
17:01
These predictions strike me as arrogant.
365
1009600
3320
Tyto předpovědi mi přijdou dost arogantní.
17:05
These self-proclaimed oracles
are in effect saying,
are in effect saying,
366
1013800
2696
Tito samozvaní věštci vlastně říkají:
17:08
"If I can't think of what people
will do for work in the future,
will do for work in the future,
367
1016520
3416
"Pokud já nemůžu vymyslet, co budou lidé
v budoucnosti dělat,
v budoucnosti dělat,
17:11
then you, me and our kids
368
1019960
2896
pak ty, já a ani naše děti
17:14
aren't going to think of it either."
369
1022880
1715
nad tím taky nebudou přemýšlet."
17:17
I don't have the guts
370
1025760
1935
Nejsem dost odvážný na to,
17:19
to take that bet against human ingenuity.
371
1027720
3176
abych si vsadil proti
lidské vynalézavosti.
lidské vynalézavosti.
17:22
Look, I can't tell you
what people are going to do for work
what people are going to do for work
372
1030920
2976
Nemůžu vám říct, jakou práci budou
lidé zastávat
lidé zastávat
17:25
a hundred years from now.
373
1033920
1896
za sto let.
17:27
But the future doesn't hinge
on my imagination.
on my imagination.
374
1035839
2601
Ale budoucnost nezávisí na mojí
představivosti.
představivosti.
17:31
If I were a farmer in Iowa
in the year 1900,
in the year 1900,
375
1039280
3776
Pokud bych byl farmář
z Iowy v letech 1900,
z Iowy v letech 1900,
17:35
and an economist from the 21st century
teleported down to my field
teleported down to my field
376
1043079
3537
teleportoval se za mnou
ekonom z 21. století
ekonom z 21. století
17:38
and said, "Hey, guess what, farmer Autor,
377
1046640
2520
a řekl: "Hádej co, farmáři Autore,
17:42
in the next hundred years,
378
1050000
1536
v průběhu dalších sto let
17:43
agricultural employment is going to fall
from 40 percent of all jobs
from 40 percent of all jobs
379
1051560
3776
spadne zaměstnanost v zemědělském
průmyslu o 40 %
průmyslu o 40 %
17:47
to two percent
380
1055360
1216
na dvě procenta
17:48
purely due to rising productivity.
381
1056600
2000
jen kvůli zvyšující se produktivitě.
17:51
What do you think the other
38 percent of workers are going to do?"
38 percent of workers are going to do?"
382
1059400
3160
Co si myslíš, že bude zbylých 38 %
pracovníků dělat za práci?"
pracovníků dělat za práci?"
17:55
I would not have said, "Oh, we got this.
383
1063400
2816
Neřekl bych: "To vím naprosto přesně.
17:58
We'll do app development,
radiological medicine,
radiological medicine,
384
1066240
2856
Vyvíjení aplikací,
radiační léčba,
radiační léčba,
18:01
yoga instruction, Bitmoji."
385
1069120
2976
lekce jógy, Bitmoji."
18:04
(Laughter)
386
1072120
1536
(Smích)
18:05
I wouldn't have had a clue.
387
1073680
1286
Neměl bych ani tušení.
18:07
But I hope I would have had
the wisdom to say,
the wisdom to say,
388
1075840
2496
Ale doufám, že bych byl tak moudrý
a řekl:
a řekl:
18:10
"Wow, a 95 percent reduction
in farm employment
in farm employment
389
1078360
4016
"Páni snížení zaměstnanosti v zemědělství
o 95 % a přesto
o 95 % a přesto
18:14
with no shortage of food.
390
1082400
2136
produkujeme dostatek jídla.
18:16
That's an amazing amount of progress.
391
1084560
2416
To je nádherný posun.
18:19
I hope that humanity
finds something remarkable to do
finds something remarkable to do
392
1087000
3376
Doufám, že lidstvo dokáže
pozoruhodné věci
pozoruhodné věci
18:22
with all of that prosperity."
393
1090400
1880
se vší tou prosperitou."
18:25
And by and large, I would say that it has.
394
1093120
3080
Věřím, že jsme to z velké části dokázali.
18:29
Thank you very much.
395
1097960
1256
Děkuji za vaši pozornost.
18:31
(Applause)
396
1099240
5055
(Potlesk)
ABOUT THE SPEAKER
David Autor - EconomistDavid Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization.
Why you should listen
David Autor, one of the leading labor economists in the world and a member of the American Academy of Arts and Sciences, is Ford Professor of Economics and associate department head of the Massachusetts Institute of Technology Department of Economics. He is also Faculty Research Associate of the National Bureau of Economic Research, Research Affiliate of the Abdul Jameel Latin Poverty Action Lab, Co-director of the MIT School Effectiveness and Inequality Initiative, Director of the NBER Disability Research Center and former editor in chief of the Journal of Economic Perspectives. He is an elected officer of the American Economic Association and the Society of Labor Economists and a fellow of the Econometric Society.
Autor's work focuses on earnings inequality, employment and feedback between labor market opportunities, household structure and the social/intellectual development of children. He has published extensively in many major academic journals in economics. His best known research formally models and empirically analyzes how computerization substitutes for and complements human labor; asks how the rapid rise of import competition from China has reshaped U.S. manufacturing, upending the conventional economic wisdom that free trade is a free lunch; explores how the economic pressures of globalization are reshaping U.S. electoral politics; and conducts large-scale randomized experiments that test whether generous financial aid grants improve the odds of college completion and long-run economic security of students from low income families.
Autor has received a number of prestigious prizes, the Alfred P. Sloan Foundation Fellowship, the National Science Foundation Career award, and the Sherwin Rosen Prize for outstanding contributions in the field of Labor Economics, and the John T. Dunlop Outstanding Scholar Award in 2006 given by the Labor and Employment Relations Association, to name just a few. His teaching has earned several awards, including MIT’s James A. and Ruth Levitan Award for excellence in teaching, the Undergraduate Economic Association Teaching Award, and the Technology and Public Policy Program’s Best Professor Award.
David Autor | Speaker | TED.com