TED2011
Edward Tenner: Unintended consequences
Edward Tenner: Consequências não-intencionais
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Toda nova invenção transforma o mundo – de forma intencional e inesperada. O historiador Edward Tenner nos conta histórias ilustrando a subestimada lacuna entre nossa capacidade de inovar e nossa capacidade de prever as consequências.
Edward Tenner - Historian of technology and culture
Edward Tenner is an independent writer, speaker, and editor analyzing the cultural aspects of technological change. Full bio
Edward Tenner is an independent writer, speaker, and editor analyzing the cultural aspects of technological change. Full bio
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00:15
I didn't always love unintended consequences,
0
0
3000
Nem sempre adorei as consequências não-intencionais,
00:18
but I've really learned to appreciate them.
1
3000
2000
mas eu, na verdade,aprendi a apreciá-las.
00:20
I've learned that they're really the essence
2
5000
2000
Aprendi que são a essência
00:22
of what makes for progress,
3
7000
2000
do que gera progresso,
00:24
even when they seem to be terrible.
4
9000
3000
mesmo quando elas parecem ser terríveis.
00:27
And I'd like to review
5
12000
2000
E eu gostaria de rever
00:29
just how unintended consequences
6
14000
3000
justamente como as consequências não-intencionais,
00:32
play the part that they do.
7
17000
3000
cumprem seu papel no que fazem.
00:35
Let's go to 40,000 years before the present,
8
20000
5000
Vamos voltar 40.000 anos atrás,
00:40
to the time of the cultural explosion,
9
25000
4000
ao tempo da explosão cultural,
00:44
when music, art, technology,
10
29000
5000
quando música, arte, tecnologia,
00:49
so many of the things that we're enjoying today,
11
34000
2000
tanto do que desfrutamos hoje,
00:51
so many of the things that are being demonstrated at TED
12
36000
3000
muito do que está sendo demonstrado no TED
00:54
were born.
13
39000
2000
nasciam.
00:56
And the anthropologist Randall White
14
41000
3000
O antropólogo Randall White
00:59
has made a very interesting observation:
15
44000
3000
fez uma observação interessante:
01:02
that if our ancestors
16
47000
2000
que, se nossos ancestrais
01:04
40,000 years ago
17
49000
2000
40 mil anos atrás
01:06
had been able to see
18
51000
3000
tivessem tido a capacidade de ver
01:09
what they had done,
19
54000
2000
o que haviam feito,
01:11
they wouldn't have really understood it.
20
56000
2000
eles na verdade não entenderiam.
01:13
They were responding
21
58000
2000
Eles estavam respondendo
01:15
to immediate concerns.
22
60000
3000
às preocupações imediatas.
01:18
They were making it possible for us
23
63000
2000
Eles faziam possível para nós
01:20
to do what they do,
24
65000
2000
fazer o que eles fazem,
01:22
and yet, they didn't really understand
25
67000
2000
e no entanto, eles realmente não entendiam
01:24
how they did it.
26
69000
2000
como o fizeram.
01:26
Now let's advance to 10,000 years before the present.
27
71000
5000
Agora vamos avançar para 10 mil anos antes do presente.
01:31
And this is when it really gets interesting.
28
76000
2000
E é quando isso fica realmente interessante.
01:33
What about the domestication of grains?
29
78000
3000
E a domesticação dos cereais?
01:36
What about the origins of agriculture?
30
81000
3000
E as origens da agricultura?
01:39
What would our ancestors 10,000 years ago
31
84000
3000
O que teriam dito nossos ancestrais
01:42
have said
32
87000
2000
10 mil anos atrás
01:44
if they really had technology assessment?
33
89000
2000
se eles tivessem tido avaliação tecnológica?
01:46
And I could just imagine the committees
34
91000
2000
Eu posso até imaginar os comitês
01:48
reporting back to them
35
93000
2000
relatando para eles
01:50
on where agriculture was going to take humanity,
36
95000
3000
para onde a agricultura estava levando a humanidade,
01:53
at least in the next few hundred years.
37
98000
3000
pelo menos nas próximas centenas de anos.
01:56
It was really bad news.
38
101000
2000
Era realmente má notícia.
01:58
First of all, worse nutrition,
39
103000
2000
Em primeiro lugar, pior nutrição,
02:00
maybe shorter life spans.
40
105000
2000
talvez expectativa de vida mais baixa.
02:02
It was simply awful for women.
41
107000
2000
Era simplesmente horrível para as mulheres.
02:04
The skeletal remains from that period
42
109000
2000
O restos dos esqueletos daquele período
02:06
have shown that they were grinding grain morning, noon and night.
43
111000
5000
mostram que eles moíam cereais de manhã, de tarde e de noite.
02:11
And politically, it was awful.
44
116000
3000
E politicamente, era terrível.
02:14
It was the beginning of a much higher degree
45
119000
3000
Era o princípio de um grau muito mais alto
02:17
of inequality among people.
46
122000
3000
da desigualdade entre as pessoas.
02:20
If there had been rational technology assessment then,
47
125000
3000
Se tivesse existido avaliação tecnológica então,
02:23
I think they very well might have said,
48
128000
2000
Penso que eles bem teriam dito,
02:25
"Let's call the whole thing off."
49
130000
3000
“Vamos cancelar tudo.”
02:28
Even now, our choices are having unintended effects.
50
133000
4000
Mesmo agora, nossas escolhas têm efeitos não-intencionados.
02:32
Historically, for example,
51
137000
2000
Historicamente, por exemplo,
02:34
chopsticks -- according to one Japanese anthropologist
52
139000
3000
os hashis – de acordo com um antropólogo japonês
02:37
who wrote a dissertation about it
53
142000
2000
que escreveu uma monografia sobre isto
02:39
at the University of Michigan --
54
144000
2000
na Universidade de Michigan –
02:41
resulted in long-term changes
55
146000
3000
resultou em mudanças de longo prazo
02:44
in the dentition, in the teeth,
56
149000
2000
na dentição, nos dentes,
02:46
of the Japanese public.
57
151000
2000
do público japonês.
02:48
And we are also changing our teeth right now.
58
153000
3000
E nós também estamos mudando nossos dentes agora.
02:51
There is evidence
59
156000
2000
Há evidência
02:53
that the human mouth and teeth
60
158000
2000
de que a boca e os dentes humanos
02:55
are growing smaller all the time.
61
160000
2000
diminuem o tempo todo.
02:57
That's not necessarily a bad unintended consequence.
62
162000
3000
Esta não é necessariamente uma má consequência não-intencional.
03:00
But I think from the point of view of a Neanderthal,
63
165000
2000
Mas acho que do ponto de vista do Neandertal,
03:02
there would have been a lot of disapproval
64
167000
2000
teria havido muita crítica
03:04
of the wimpish choppers that we now have.
65
169000
3000
aos cortadores frágeis que temos agora.
03:07
So these things are kind of relative
66
172000
3000
Então essas coisas são meio relativas
03:10
to where you or your ancestors happen to stand.
67
175000
4000
ao lugar onde você ou seus ancestrais estão.
03:14
In the ancient world
68
179000
2000
No mundo antigo
03:16
there was a lot of respect for unintended consequences,
69
181000
3000
havia muito respeito pelas consequências não-intencionais,
03:19
and there was a very healthy sense of caution,
70
184000
3000
e havia um senso de precaução saudável,
03:22
reflected in the Tree of Knowledge,
71
187000
2000
refletido na Árvore do Conhecimento,
03:24
in Pandora's Box,
72
189000
2000
na Caixa de Pandora,
03:26
and especially in the myth of Prometheus
73
191000
2000
e sobretudo no mito de Prometeus
03:28
that's been so important
74
193000
2000
que tem sido tão importante
03:30
in recent metaphors about technology.
75
195000
2000
em recentes metáforas sobre tecnologia.
03:32
And that's all very true.
76
197000
3000
E isso é tudo verdade.
03:35
The physicians of the ancient world --
77
200000
2000
Os médicos do mundo antigo –
03:37
especially the Egyptians,
78
202000
2000
principalmente os egípcios,
03:39
who started medicine as we know it --
79
204000
2000
que começaram a medicina como a conhecemos –
03:41
were very conscious
80
206000
2000
eram muito conscientes
03:43
of what they could and couldn't treat.
81
208000
2000
do que podiam e não podiam tratar.
03:45
And the translations of the surviving texts say,
82
210000
5000
E as traduções dos textos que sobreviveram dizem,
03:50
"This I will not treat. This I cannot treat."
83
215000
2000
“Isso eu não tratarei. Isso eu não posso tratar.”
03:52
They were very conscious.
84
217000
2000
Eles eram muito conscientes.
03:54
So were the followers of Hippocrates.
85
219000
2000
Como eram também os seguidores de Hipócrates.
03:56
The Hippocratic manuscripts also --
86
221000
2000
Os manuscritos hipocráticos também –
03:58
repeatedly, according to recent studies --
87
223000
3000
repetidamente, de acordo com estudos recentes –
04:01
show how important it is not to do harm.
88
226000
3000
mostram o quão importante é não se causar dano.
04:04
More recently,
89
229000
2000
Recentemente,
04:06
Harvey Cushing,
90
231000
2000
Harvey Cushing,
04:08
who really developed neurosurgery as we know it,
91
233000
2000
quem realmente desenvolveu a neurocirurgia como a conhecemos,
04:10
who changed it from a field of medicine
92
235000
3000
que mudou este campo da medicina
04:13
that had a majority of deaths resulting from surgery
93
238000
4000
que tinha o maior número de mortes resultantes de cirurgias
04:17
to one in which there was a hopeful outlook,
94
242000
3000
para um com uma visão de esperança,
04:20
he was very conscious
95
245000
2000
ele era muito consciente
04:22
that he was not always going to do the right thing.
96
247000
3000
de que ele não iria acertar sempre.
04:25
But he did his best,
97
250000
2000
Mas ele fez o melhor que pode,
04:27
and he kept meticulous records
98
252000
2000
e manteve registros meticulosos
04:29
that let him transform that branch of medicine.
99
254000
3000
que o deixou transformar este ramo da medicina.
04:32
Now if we look forward a bit
100
257000
3000
Agora se olharmos para a frente um pouco
04:35
to the 19th century,
101
260000
2000
até o século XIX,
04:37
we find a new style of technology.
102
262000
2000
encontramos um novo estilo de tecnologia.
04:39
What we find is,
103
264000
2000
O que encontramos são,
04:41
no longer simple tools,
104
266000
3000
não mais simples ferramentas,
04:44
but systems.
105
269000
2000
mas sistemas.
04:46
We find more and more
106
271000
2000
Encontramos mais e mais
04:48
complex arrangements of machines
107
273000
2000
arranjos complexos de máquinas
04:50
that make it harder and harder
108
275000
2000
que fazem com que fique difícil
04:52
to diagnose what's going on.
109
277000
2000
diagnosticar o que acontece.
04:54
And the first people who saw that
110
279000
2000
E os primeiros a verem isto
04:56
were the telegraphers of the mid-19th century,
111
281000
3000
foram os telegrafistas na metade do século XIX,
04:59
who were the original hackers.
112
284000
2000
que foram os hackers originais.
05:01
Thomas Edison would have been very, very comfortable
113
286000
3000
Thomas Edison se sentiria muito, muito confortável
05:04
in the atmosphere of a software firm today.
114
289000
3000
na atmosfera de um empresa de software hoje em dia.
05:07
And these hackers had a word
115
292000
3000
E esses hackers tinham uma palavra
05:10
for those mysterious bugs in telegraph systems
116
295000
3000
para esses misteriosos bugs nos sistemas telegráficos
05:13
that they called bugs.
117
298000
2000
que eles chamavam de bugs [erros]
05:15
That was the origin of the word "bug."
118
300000
4000
Essa foi a origem da palavra ‘bug’.
05:19
This consciousness, though,
119
304000
2000
Esta consciência ainda
05:21
was a little slow to seep through the general population,
120
306000
3000
era um pouco lenta para passar para a população em geral.
05:24
even people who were very, very well informed.
121
309000
3000
até mesmo as pessoas que eram muito bem informadas.
05:27
Samuel Clemens, Mark Twain,
122
312000
2000
Samuel Clemens, Mark Twain,
05:29
was a big investor
123
314000
2000
foi um grande investidor
05:31
in the most complex machine of all times --
124
316000
3000
da máquina mais complexa de todos os tempos –
05:34
at least until 1918 --
125
319000
2000
pelo menos até 1918 –
05:36
registered with the U.S. Patent Office.
126
321000
2000
registrada no Serviço de Patentes dos EUA.
05:38
That was the Paige typesetter.
127
323000
2000
Era o tipógrafo Paige.
05:40
The Paige typesetter
128
325000
2000
O Paige Compositor
05:42
had 18,000 parts.
129
327000
2000
tinha 18 mil peças.
05:44
The patent had 64 pages of text
130
329000
3000
A patente tinha 64 páginas de texto
05:47
and 271 figures.
131
332000
4000
e 271 figuras.
05:51
It was such a beautiful machine
132
336000
2000
Era uma máquina muito linda
05:53
because it did everything that a human being did
133
338000
3000
porque fazia tudo que um ser humano fazia
05:56
in setting type --
134
341000
2000
na configuração dos tipos –
05:58
including returning the type to its place,
135
343000
2000
inclusive recolocando o tipo em seu lugar
06:00
which was a very difficult thing.
136
345000
2000
o que era uma coisa muito difícil.
06:02
And Mark Twain, who knew all about typesetting,
137
347000
2000
E Mark Twain, que sabia tudo sobre formatação,
06:04
really was smitten by this machine.
138
349000
3000
ficou realmente maluco pela máquina.
06:07
Unfortunately, he was smitten in more ways than one,
139
352000
3000
Infelizmente, ele ficou maluco de outra maneira,
06:10
because it made him bankrupt,
140
355000
2000
porque o levou a bancarrota,
06:12
and he had to tour the world speaking
141
357000
2000
e ele teve que viajar pelo mundo dando palestras
06:14
to recoup his money.
142
359000
3000
para recuperar seu dinheiro.
06:17
And this was an important thing
143
362000
2000
E isso era uma coisa importante
06:19
about 19th century technology,
144
364000
2000
sobre a tecnologia do século XIX,
06:21
that all these relationships among parts
145
366000
2000
que todas essas relações entre as peças
06:23
could make the most brilliant idea fall apart,
146
368000
4000
poderiam fazer com que a ideia mais espetacular se desmoronasse,
06:27
even when judged by the most expert people.
147
372000
2000
até mesmo quando julgadas pelo mais entendidos.
06:29
Now there is something else, though, in the early 20th century
148
374000
3000
Mas havia uma outra coisa no início do século XX
06:32
that made things even more complicated.
149
377000
3000
que fez com que as coisas se complicassem mais ainda.
06:35
And that was that safety technology itself
150
380000
3000
E isso era que a própria tecnologia de segurança
06:38
could be a source of danger.
151
383000
2000
poderia ser uma fonte de perigo.
06:40
The lesson of the Titanic, for a lot of the contemporaries,
152
385000
3000
A lição do Titanic, para muitos dos contemporâneos,
06:43
was that you must have enough lifeboats
153
388000
2000
era que precisavam de barcos salva-vidas suficientes
06:45
for everyone on the ship.
154
390000
2000
para todos no navio.
06:47
And this was the result
155
392000
3000
E isso resultou
06:50
of the tragic loss of lives
156
395000
2000
na trágica perda de vidas
06:52
of people who could not get into them.
157
397000
2000
das pessoas que não podiam entrar neles.
06:54
However, there was another case, the Eastland,
158
399000
3000
Todavia, houve um outro caso, o Eastland,
06:57
a ship that capsized in Chicago Harbor in 1915,
159
402000
4000
um navio que naufragou no porto de Chicago em 1915,
07:01
and it killed 841 people --
160
406000
3000
e matou 841 pessoas –
07:04
that was 14 more
161
409000
2000
eram 14 a mais
07:06
than the passenger toll of the Titanic.
162
411000
3000
do que as vítimas do Titanic.
07:09
The reason for it, in part, was
163
414000
2000
A causa, em parte, foram
07:11
the extra life boats that were added
164
416000
3000
os barcos salva-vidas extras adicionados
07:14
that made this already unstable ship
165
419000
3000
que fizeram este navio já instável
07:17
even more unstable.
166
422000
2000
ainda mais instável.
07:19
And that again proves
167
424000
2000
E isto mais uma vez prova
07:21
that when you're talking about unintended consequences,
168
426000
3000
que quando falamos sobre consequências não-intencionais,
07:24
it's not that easy to know
169
429000
2000
não é fácil saber quais são
07:26
the right lessons to draw.
170
431000
2000
as lições certas para coletarmos.
07:28
It's really a question of the system, how the ship was loaded,
171
433000
3000
É realmente uma questão de sistema, como o navio foi carregado,
07:31
the ballast and many other things.
172
436000
3000
o lastro e muitas outras coisas.
07:35
So the 20th century, then,
173
440000
3000
Assim o século XX, então,
07:38
saw how much more complex reality was,
174
443000
2000
viu como a realidade era muito mais complexa ,
07:40
but it also saw a positive side.
175
445000
3000
mas também viu o lado positivo.
07:43
It saw that invention
176
448000
3000
Viu que invenções
07:46
could actually benefit from emergencies.
177
451000
2000
poderiam de fato se beneficiarem das emergências.
07:48
It could benefit
178
453000
2000
Poderiam beneficiar
07:50
from tragedies.
179
455000
3000
das tragédias.
07:53
And my favorite example of that --
180
458000
2000
E meu exemplo predileto disso –
07:55
which is not really widely known
181
460000
2000
o que não é muito conhecido
07:57
as a technological miracle,
182
462000
2000
como um milagre tecnológico,
07:59
but it may be one of the greatest of all times,
183
464000
3000
mas poderá ser um dos maiores de todos os tempos,
08:02
was the scaling up of penicillin in the Second World War.
184
467000
4000
foi o aumento de escala da penicilina na Segunda Guerra Mundial.
08:06
Penicillin was discovered in 1928,
185
471000
3000
A penicilina foi descoberta em 1928,
08:09
but even by 1940,
186
474000
2000
mas mesmo em 1940,
08:11
no commercially and medically useful quantities of it
187
476000
3000
não havia quantidades comerciais ou médicas úteis
08:14
were being produced.
188
479000
2000
sendo produzidas
08:16
A number of pharmaceutical companies were working on it.
189
481000
3000
Uma série de companhias farmacêuticas trabalhavam nisso.
08:19
They were working on it independently,
190
484000
2000
Trabalhavam nisto independentemente,
08:21
and they weren't getting anywhere.
191
486000
2000
e não alcançavam nada.
08:23
And the Government Research Bureau
192
488000
2000
E o Instituto de Pesquisas do governo
08:25
brought representatives together
193
490000
2000
reuniu representantes juntos
08:27
and told them that this is something
194
492000
2000
e lhes disse que isto era algo
08:29
that has to be done.
195
494000
2000
que tinha que ser feito.
08:31
And not only did they do it,
196
496000
2000
E não só fizeram isto,
08:33
but within two years,
197
498000
2000
mas em dois anos,
08:35
they scaled up penicillin
198
500000
2000
eles aumentaram a escala da penicilina
08:37
from preparation in one-liter flasks
199
502000
3000
de preparados em frascos de um litro
08:40
to 10,000-gallon vats.
200
505000
4000
para 10 mil galões de tinas.
08:44
That was how quickly penicillin was produced
201
509000
4000
Assim foi a rapidez como a penicilina foi produzida
08:48
and became one of the greatest medical advances of all time.
202
513000
4000
e tornou-se um dos maiores avanços médicos de todos os tempos.
08:52
In the Second World War, too,
203
517000
2000
Na Segunda Guerra Mundial também,
08:54
the existence
204
519000
2000
a existência
08:56
of solar radiation
205
521000
2000
de radiação solar
08:58
was demonstrated by studies of interference
206
523000
3000
foi demonstrada pelos estudos de interferência
09:01
that was detected by the radar stations of Great Britain.
207
526000
4000
que foi detectado pelos radares do Reino Unido.
09:05
So there were benefits in calamities --
208
530000
3000
Então havia benefícios nas calamidades –
09:08
benefits to pure science,
209
533000
2000
benefícios para a ciência pura,
09:10
as well as to applied science
210
535000
2000
como também para a ciência aplicada
09:12
and medicine.
211
537000
3000
e a medicina.
09:15
Now when we come to the period after the Second World War,
212
540000
3000
Quando chegamos ao período pós Segunda Guerra Mundial,
09:18
unintended consequences get even more interesting.
213
543000
4000
as consequências não-intencionais ficam mais interessantes ainda.
09:22
And my favorite example of that
214
547000
2000
E meu exemplo predileto disso
09:24
occurred beginning in 1976,
215
549000
3000
ocorreu no início de 1976,
09:27
when it was discovered
216
552000
2000
quando foi descoberto
09:29
that the bacteria causing Legionnaires disease
217
554000
3000
que a bactéria que causa a doença do legionário
09:32
had always been present in natural waters,
218
557000
3000
esteve sempre presente em águas naturais,
09:35
but it was the precise temperature of the water
219
560000
4000
mas foi a temperatura exata da água
09:39
in heating, ventilating and air conditioning systems
220
564000
3000
em sistemas de calefação, ventilação e ar condicionado
09:42
that raised the right temperature
221
567000
4000
que elevou a temperatura correta
09:46
for the maximum reproduction
222
571000
3000
para a reprodução máxima
09:49
of Legionella bacillus.
223
574000
2000
do bacillus legionella.
09:51
Well, technology to the rescue.
224
576000
2000
Bom, tecnologia para o resgate.
09:53
So chemists got to work,
225
578000
2000
Então químicos puseram-se a trabalhar,
09:55
and they developed a bactericide
226
580000
2000
e desenvolveram o bactericida
09:57
that became widely used in those systems.
227
582000
3000
que se tornou amplamente usado nesses sistemas.
10:00
But something else happened in the early 1980s,
228
585000
4000
Mas uma outra coisa aconteceu no início dos anos 80,
10:04
and that was that there was a mysterious epidemic
229
589000
2000
e o que houve foi uma epidemia misteriosa
10:06
of failures of tape drives
230
591000
3000
de falhas das unidades de fita
10:09
all over the United States.
231
594000
2000
em todos os Estados Unidos.
10:11
And IBM, which made them,
232
596000
3000
E a IBM, que as produzia,
10:14
just didn't know what to do.
233
599000
3000
simplesmente não sabia o que fazer.
10:17
They commissioned a group of their best scientists
234
602000
3000
Eles comissionaram um grupo dos seus melhores cientistas
10:20
to investigate,
235
605000
2000
para investigar,
10:22
and what they found was
236
607000
2000
e o que eles encontraram foi
10:24
that all these tape drives
237
609000
2000
que todas essas unidades de fita
10:26
were located near ventilation ducts.
238
611000
3000
ficavam perto dos condutores para ventilação.
10:29
What happened was the bactericide was formulated
239
614000
3000
O que aconteceu foi o bactericida foi formulado
10:32
with minute traces of tin.
240
617000
2000
com vestígios de estanho.
10:34
And these tin particles were deposited on the tape heads
241
619000
3000
E estas partículas de estanho eram depositadas nas cabeças da fita
10:37
and were crashing the tape heads.
242
622000
3000
e as quebravam.
10:40
So they reformulated the bactericide.
243
625000
3000
Então eles reformularam o bactericida.
10:43
But what's interesting to me
244
628000
2000
Mas para mim o que é interessante
10:45
is that this was the first case
245
630000
2000
é que este foi o primeiro caso
10:47
of a mechanical device
246
632000
2000
que um dispositivo mecânico
10:49
suffering, at least indirectly, from a human disease.
247
634000
3000
sofre, pelo menos indiretamente, de uma doença humana.
10:52
So it shows that we're really all in this together.
248
637000
3000
O que nos mostra que estamos unidos nisso.
10:55
(Laughter)
249
640000
2000
(Risos)
10:57
In fact, it also shows something interesting,
250
642000
3000
Na verdade, isso também mostra algo interessante,
11:00
that although our capabilities and technology
251
645000
3000
apesar das nossas capacidades e tecnologia
11:03
have been expanding geometrically,
252
648000
2000
expandirem geometricamente
11:05
unfortunately, our ability to model their long-term behavior,
253
650000
3000
infelizmente, nossa habilidade de modelar o seu comportamento a longo prazo,
11:08
which has also been increasing,
254
653000
2000
que também tem aumentado,
11:10
has been increasing only arithmetically.
255
655000
3000
tem crescido somente aritmeticamente.
11:13
So one of the characteristic problems of our time
256
658000
3000
Então, um dos problemas característicos da nossa era
11:16
is how to close this gap
257
661000
2000
é como diminuir esta lacuna
11:18
between capabilities and foresight.
258
663000
3000
entre capacidade e visão.
11:21
One other very positive consequence
259
666000
3000
Uma outra consequência muito positiva
11:24
of 20th century technology, though,
260
669000
3000
da tecnologia do século XX porém
11:27
was the way in which other kinds of calamities
261
672000
4000
era a maneira em que outros tipos de calamidades
11:31
could lead to positive advances.
262
676000
3000
podiam alcançar avanços positivos.
11:34
There are two historians of business
263
679000
3000
Há dois historiadores de empresas
11:37
at the University of Maryland,
264
682000
2000
da Universidade de Maryland,
11:39
Brent Goldfarb and David Kirsch,
265
684000
2000
Brent Goldfarb e David Kirsch,
11:41
who have done some extremely interesting work,
266
686000
2000
fizeram alguns trabalhos extremamente interessantes,
11:43
much of it still unpublished,
267
688000
3000
na maior parte ainda não-publicados,
11:46
on the history of major innovations.
268
691000
2000
sobre a história das inovações mais importantes.
11:48
They have combined the list of major innovations,
269
693000
3000
Eles combinaram a lista das inovações principais,
11:51
and they've discovered that the greatest number, the greatest decade,
270
696000
3000
e descobriram que o maior número, a melhor década,
11:54
for fundamental innovations,
271
699000
2000
para as inovações fundamentais,
11:56
as reflected in all of the lists that others have made --
272
701000
4000
como são refletidas em todas as outras listas que outros fizeram –
12:00
a number of lists that they have merged --
273
705000
2000
uma série de listas que eles juntaram –
12:02
was the Great Depression.
274
707000
3000
foi a da Grande Depressão.
12:05
And nobody knows just why this was so,
275
710000
3000
E ninguém sabe por quê isso foi assim,
12:08
but one story can reflect something of it.
276
713000
3000
mas uma história pode refletir algo disso.
12:11
It was the origin of the Xerox copier,
277
716000
3000
Foi o início da copiadora Xerox,
12:14
which celebrated its 50th anniversary
278
719000
3000
que comemorou seu aniversário de 50 anos
12:17
last year.
279
722000
2000
no ano passado.
12:19
And Chester Carlson, the inventor,
280
724000
5000
E Chester Carlson, o inventor,
12:24
was a patent attorney.
281
729000
3000
era um advogado de patentes.
12:27
He really was not intending
282
732000
3000
Ele na verdade não pretendia
12:30
to work in patent research,
283
735000
2000
trabalhar com pesquisa de patentes,
12:32
but he couldn't really find an alternative technical job.
284
737000
4000
mas ele não conseguiu arranjar um trabalho técnico alternativo.
12:36
So this was the best job he could get.
285
741000
2000
Então este foi o melhor trabalho que conseguiu.
12:38
He was upset by the low quality and high cost
286
743000
4000
Ele estava chateado com a qualidade inferior e o alto custo
12:42
of existing patent reproductions,
287
747000
3000
das reproduções de patentes existentes,
12:45
and so he started to develop
288
750000
3000
e então ele começou a desenvolver
12:48
a system of dry photocopying,
289
753000
3000
um sistema de fotocópia a seco,
12:51
which he patented in the late 1930s --
290
756000
3000
que ele patenteou no final dos anos 30 –
12:54
and which became the first dry photocopier
291
759000
4000
e tornou-se a primeira fotocopiadora a seco
12:58
that was commercially practical
292
763000
2000
que era comercialmente prática
13:00
in 1960.
293
765000
2000
em 1960.
13:02
So we see that sometimes,
294
767000
2000
Então vemos que às vezes,
13:04
as a result of these dislocations,
295
769000
2000
por causa desses transtornos,
13:06
as a result of people
296
771000
2000
porque as pessoas
13:08
leaving their original intended career
297
773000
3000
deixam a sua desejada carreira inicial
13:11
and going into something else
298
776000
2000
e vão trabalhar em outro setor
13:13
where their creativity could make a difference,
299
778000
2000
onde sua criatividade pode fazer uma diferença,
13:15
that depressions
300
780000
2000
que depressões
13:17
and all kinds of other unfortunate events
301
782000
3000
e todos os tipos de eventos lamentáveis
13:20
can have a paradoxically stimulating effect
302
785000
3000
podem ter paradoxicamente um efeito estimulante
13:23
on creativity.
303
788000
2000
em criatividade.
13:25
What does this mean?
304
790000
2000
O que isto quer dizer?
13:27
It means, I think,
305
792000
2000
Isto significa, acho eu,
13:29
that we're living in a time of unexpected possibilities.
306
794000
2000
que vivemos numa época de possibilidade inesperadas.
13:31
Think of the financial world, for example.
307
796000
3000
Pense sobre o mundo financeiro, por exemplo.
13:34
The mentor of Warren Buffett, Benjamin Graham,
308
799000
3000
O mentor de Warren Buffett, Benjamin Graham,
13:37
developed his system of value investing
309
802000
5000
desenvolveu seu sistema de valor investimento
13:42
as a result of his own losses
310
807000
2000
como resultado de suas próprias perdas
13:44
in the 1929 crash.
311
809000
2000
na crise de 1929.
13:46
And he published that book
312
811000
2000
Ele publicou um livro
13:48
in the early 1930s,
313
813000
3000
no início dos anos 30,
13:51
and the book still exists in further editions
314
816000
2000
e o livro ainda existe em novas edições
13:53
and is still a fundamental textbook.
315
818000
2000
e é ainda um livro didático essencial.
13:55
So many important creative things can happen
316
820000
4000
Assim que muitas coisas criativas importantes podem suceder
13:59
when people learn from disasters.
317
824000
3000
quando as pessoas aprendem com os desastres.
14:02
Now think of the large and small plagues that we have now --
318
827000
4000
Pense nas pragas grandes e pequenas que agora temos –
14:06
bed bugs, killer bees, spam --
319
831000
5000
percevejos de cama, abelhas assassinas, spam –
14:11
and it's very possible that the solutions to those
320
836000
3000
e é bem possível que as soluções para isso
14:14
will really extend well beyond the immediate question.
321
839000
3000
realmente estenderá bem além da questão imediata.
14:17
If we think, for example, of Louis Pasteur,
322
842000
3000
Se pensarmos, por exemplo, em Luis Pasteur,
14:20
who in the 1860s
323
845000
2000
que nos anos 1860
14:22
was asked to study
324
847000
2000
pediram para ele estudar
14:24
the diseases of silk worms for the silk industry,
325
849000
4000
as doenças do bicho da seda para a indústria da seda,
14:28
and his discoveries were really the beginning
326
853000
3000
e suas descobertas foram realmente o início
14:31
of the germ theory of disease.
327
856000
2000
da teoria do germe da doença.
14:33
So very often, some kind of disaster --
328
858000
3000
Então muito frequentemente, um tipo de desastre –
14:36
sometimes the consequence, for example,
329
861000
3000
as vezes a consequência, por exemplo,
14:39
of over-cultivation of silk worms,
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864000
3000
o cultivo intensivo dos bichos da seda,
14:42
which was a problem in Europe at the time --
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867000
2000
que era um problema na Europa nessa época –
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can be the key to something much bigger.
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869000
2000
pode ser o ponto chave para algo muito maior.
14:46
So this means
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871000
2000
Então isto quer dizer
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that we need to take a different view
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873000
2000
que precisamos ter uma visão diferente
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of unintended consequences.
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875000
2000
das consequência não-intencionais.
14:52
We need to take a really positive view.
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877000
3000
Precisamos ter uma visão realmente positiva.
14:55
We need to see what they can do for us.
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880000
3000
Precisamos ver o que elas podem fazer por nós.
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We need to learn
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883000
2000
Precisamos aprender
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from those figures that I mentioned.
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885000
2000
com estas pessoas que mencionei
15:02
We need to learn, for example, from Dr. Cushing,
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887000
3000
Precisamos aprender, por exemplo, com Dr. Cushing,
15:05
who killed patients
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890000
2000
que matou pacientes
15:07
in the course of his early operations.
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892000
2000
no decurso de suas primeiras operações.
15:09
He had to have some errors. He had to have some mistakes.
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894000
3000
Ele tinha que cometer alguns erros. Ele teve que errar.
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And he learned meticulously from his mistakes.
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897000
3000
E ele aprendeu meticulosamente com seus erros.
15:15
And as a result,
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2000
E como resultado,
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when we say, "This isn't brain surgery,"
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3000
quando dizemos, “Isto não é cirurgia no cérebro”,
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that pays tribute to how difficult it was
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905000
3000
é um tributo prestado à dificuldade da cirurgia
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for anyone to learn from their mistakes
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para qualquer um aprender com seus erros
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in a field of medicine
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910000
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em um campo da medicina
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that was considered so discouraging in its prospects.
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912000
3000
que era considerado como tendo perspectivas tão pouco encorajadoras.
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And we can also remember
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915000
3000
E também podemos lembrar
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how the pharmaceutical companies
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918000
2000
como as empresas farmacêuticas
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were willing to pool their knowledge,
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920000
2000
estavam prontas para incorporar conhecimento,
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to share their knowledge,
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2000
para compartilhar conhecimento,
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in the face of an emergency,
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924000
2000
diante de uma emergência,
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which they hadn't really been for years and years.
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3000
que eles não tinham tido durante anos e anos.
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They might have been able to do it earlier.
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929000
3000
Eles poderiam ter feito isto antes.
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The message, then, for me,
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3000
A mensagem, então, para mim
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about unintended consequences
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sobre consequências não-intencionais
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is chaos happens;
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3000
é que caos acontece;
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let's make better use of it.
361
940000
2000
vamos fazer um melhor proveito disso.
15:57
Thank you very much.
362
942000
2000
Muito obrigado.
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(Applause)
363
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4000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Edward Tenner - Historian of technology and cultureEdward Tenner is an independent writer, speaker, and editor analyzing the cultural aspects of technological change.
Why you should listen
Edward Tenner is an independent writer and speaker on the history of technology and the unintended consequences of innovation. He writes for The Atlantic on history and current events, and was a founding advisor of Smithsonian's Lemelson Center, where he remains a senior research associate. He was executive editor for physical science and history at Princeton University Press, he has been a visiting lecturer at Princeton and has held visiting research positions at the Institute for Advanced Study, Woodrow Wilson International Center for Scholars, and the Princeton Center for Information Technology Policy. He is now a visiting scholar in the Rutgers School of Communication and Information and an affiliate of the Center for Arts and Cultural Policy of Princeton's Woodrow Wilson School.
Edward Tenner | Speaker | TED.com