TEDxCambridge
David Autor: Will automation take away all our jobs?
דייויד אוטור: האם האוטומציה תגזול את כל מקומות העבודה שלנו?
Filmed:
Readability: 5
1,660,740 views
הנה פרדוקס לא מוכר: למרות שבמאה השנים האחרונות ייצרנו מכונות שיעשו את העבודה בשבילנו, ממוצע המבוגרים המועסקים בארצות הברית עלה בעקביות ב-125 השנים האחרונות. מדוע העבודה האנושית לא הפכה מיותרת והכישורים שלנו לא הפכו לחסרי ערך? בהרצאה זו על עתיד התעסוקה, הכלכלן דייויד אוטור עוסק בשאלה, מדוע יש עדיין כל כך הרבה מקומות עבודה? ומספק לנו תשובה מפתיעה ומלאת תקווה.
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
הנה עובדה מפתיעה:
00:15
in the 45 years since the introduction
of the automated teller machine,
of the automated teller machine,
1
3095
3721
מאז כניסתו של הכספומט, לפני 45 שנה
00:18
those vending machines that dispense cash,
2
6840
2856
המכונות האוטומטיות הללו שפולטות כסף,
00:21
the number of human bank tellers
employed in the United States
employed in the United States
3
9720
3176
מספר הכספרים המועסקים בארה"ב
00:24
has roughly doubled,
4
12920
1256
הוכפל בערך,
00:26
from about a quarter of a million
to a half a million.
to a half a million.
5
14200
3296
מרבע מיליון בערך, לחצי מיליון.
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
מרבע מיליון ב 1970 לחצי מיליון כיום,
00:32
with 100,000 added since the year 2000.
7
20580
4236
עם 100,000 שנוספו מאז שנת 2000.
00:36
These facts, revealed in a recent book
8
24840
2416
עובדות אלו שנחשפו לאחרונה בספר
00:39
by Boston University
economist James Bessen,
economist James Bessen,
9
27280
3136
מאת הכלכלן ג'יימס בסן מאוניברסיטת בוסטון,
00:42
raise an intriguing question:
10
30440
2176
מעלות שאלה מסקרנת:
00:44
what are all those tellers doing,
11
32640
1896
מה כל הכספרים האלה עושים,
00:46
and why hasn't automation
eliminated their employment by now?
eliminated their employment by now?
12
34560
4016
ומדוע האוטומציה עדיין לא גרמה
לביטול העסקתם?
לביטול העסקתם?
00:50
If you think about it,
13
38600
1336
אם תחשבו על כך,
00:51
many of the great inventions
of the last 200 years
of the last 200 years
14
39960
3136
רבות מההמצאות הגדולות ב 200
השנים האחרונות
השנים האחרונות
00:55
were designed to replace human labor.
15
43120
2800
נועדו להחליף עבודה אנושית.
00:58
Tractors were developed
16
46720
1776
טרקטורים פותחו
01:00
to substitute mechanical power
for human physical toil.
for human physical toil.
17
48520
4336
כדי להחליף עמל אנושי בכוח מכני.
01:04
Assembly lines were engineered
18
52880
2336
קווי ייצור הונדסו
01:07
to replace inconsistent human handiwork
19
55240
3336
כדי להחליף עבודת ידיים לא עקבית
01:10
with machine perfection.
20
58600
1936
בשלמות של מכונה.
01:12
Computers were programmed to swap out
21
60560
3216
מחשבים תוכנתו כדי להחליף
01:15
error-prone, inconsistent
human calculation
human calculation
22
63800
2656
חישובים אנושיים לא עקביים
ומועדים לטעויות
ומועדים לטעויות
01:18
with digital perfection.
23
66480
1760
בשלמות דיגיטלית.
01:20
These inventions have worked.
24
68760
2176
המצאות אלו עבדו.
01:22
We no longer dig ditches by hand,
25
70960
2056
איננו צריכים יותר לחפור תעלות ביד,
01:25
pound tools out of wrought iron
26
73040
2056
לייצר כלים מברזל מחושל
01:27
or do bookkeeping using actual books.
27
75120
2280
או להשתמש בספרי נייר לניהול חשבונות.
01:30
And yet, the fraction of US adults
employed in the labor market
employed in the labor market
28
78240
4736
ועדיין, החלק היחסי של מבוגרים בארה"ב
שמועסקים בשוק העבודה
שמועסקים בשוק העבודה
01:35
is higher now in 2016
29
83000
2856
יותר גבוה כעת ב 2016
01:37
than it was 125 years ago, in 1890,
30
85880
2736
משהיה לפני 125 שנים ב 1890,
01:40
and it's risen in just about every decade
31
88640
3016
וזה נמשך ועלה כמעט בכל עשור
01:43
in the intervening 125 years.
32
91680
2320
לאורך 125 השנים האחרונות.
01:46
This poses a paradox.
33
94560
1680
זה מציג פרדוקס.
01:48
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
34
96760
3056
בהדרגה, המכונות שלנו יותר ויותר
עובדות במקומנו.
עובדות במקומנו.
01:51
Why doesn't this make our labor redundant
and our skills obsolete?
and our skills obsolete?
35
99840
4136
מדוע אין זה הופך את עמלנו למיותר,
ואת הכישורים שלנו למיושנים?
ואת הכישורים שלנו למיושנים?
01:56
Why are there still so many jobs?
36
104000
3696
מדוע עדיין יש כל כך הרבה
מקומות עבודה זמינים?
מקומות עבודה זמינים?
01:59
(Laughter)
37
107720
1736
(צחוק)
02:01
I'm going to try to answer
that question tonight,
that question tonight,
38
109480
2336
הערב, אנסה לענות על שאלה זו,
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
ועל הדרך, אספר לכם מה זה אומר על
עתיד התעסוקה.
עתיד התעסוקה.
02:07
and the challenges that automation
does and does not pose
does and does not pose
40
115600
4176
ועל האתגרים שאוטומציה מציבה או לא מציבה
02:11
for our society.
41
119800
1440
בפני החברה שלנו.
02:14
Why are there so many jobs?
42
122520
1760
מדוע ישנם כל כך הרבה מקומות עבודה?
02:17
There are actually two fundamental
economic principles at stake.
economic principles at stake.
43
125680
3376
ישנם למעשה שני עקרונות יסוד כלכליים
על כף המאזניים.
על כף המאזניים.
02:21
One has to do with human genius
44
129080
2696
האחד קשור לגאונות האנושית
02:23
and creativity.
45
131800
1416
וליצירתיות
02:25
The other has to do
with human insatiability,
with human insatiability,
46
133240
2856
האחר קשור לחוסר שביעות הרצון האנושית,
02:28
or greed, if you like.
47
136120
1576
או לחמדנות, אם תרצו.
02:29
I'm going to call the first of these
the O-ring principle,
the O-ring principle,
48
137720
2736
לראשון מהם אקרא
עקרון טבעת האטימה (או-רינג)
עקרון טבעת האטימה (או-רינג)
02:32
and it determines
the type of work that we do.
the type of work that we do.
49
140480
2176
והוא קובע את סוג העבודה שאנחנו עושים,
02:34
The second principle
is the never-get-enough principle,
is the never-get-enough principle,
50
142680
2616
השני הוא עקרון ה-אף פעם לא מספיק,
02:37
and it determines how many jobs
there actually are.
there actually are.
51
145320
3480
והוא קובע כמה משרות למעשה יש.
02:41
Let's start with the O-ring.
52
149440
2336
בואו נתחיל עם טבעת האטימה.
02:43
ATMs, automated teller machines,
53
151800
2776
לכספומטים היו שתי השפעות מנוגדות
על תעסוקת הכספרים.
על תעסוקת הכספרים.
02:46
had two countervailing effects
on bank teller employment.
on bank teller employment.
54
154600
3336
02:49
As you would expect,
they replaced a lot of teller tasks.
they replaced a lot of teller tasks.
55
157960
2696
כפי שניתן לצפות,
הם החליפו הרבה ממשימות הכספר.
הם החליפו הרבה ממשימות הכספר.
02:52
The number of tellers per branch
fell by about a third.
fell by about a third.
56
160680
2680
מספר הכספרים לסניף נפל בשליש בערך,
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
אבל הבנקים גילו עד מהרה
שלפתוח סניפים חדשים היה זול יותר,
שלפתוח סניפים חדשים היה זול יותר,
03:00
and the number of bank branches
increased by about 40 percent
increased by about 40 percent
58
168080
3136
ומספר הסניפים גדל בכ 40%
03:03
in the same time period.
59
171240
1496
באותו פרק זמן.
03:04
The net result was more branches
and more tellers.
and more tellers.
60
172760
4080
התוצאה הסופית היתה
יותר סניפים ויותר כספרים.
יותר סניפים ויותר כספרים.
03:09
But those tellers were doing
somewhat different work.
somewhat different work.
61
177440
3416
אבל כספרים אלה עשו עבודה שונה במקצת.
03:12
As their routine,
cash-handling tasks receded,
cash-handling tasks receded,
62
180880
3656
מאחר והטיפול במזומנים
ירד משגרת העבודה שלהם,
ירד משגרת העבודה שלהם,
03:16
they became less like checkout clerks
63
184560
2136
הם פחות עבדו ככספרים
03:18
and more like salespeople,
64
186720
1816
ויותר כאנשי מכירות,
03:20
forging relationships with customers,
65
188560
2056
שיוצרים מערכות יחסים עם לקוחות,
03:22
solving problems
66
190640
1216
פותרים בעיות
03:23
and introducing them to new products
like credit cards, loans and investments:
like credit cards, loans and investments:
67
191880
4216
ומציגים בפניהם מוצרים חדשים
כמו כרטיסי אשראי, הלוואות והשקעות.
כמו כרטיסי אשראי, הלוואות והשקעות.
03:28
more tellers doing
a more cognitively demanding job.
a more cognitively demanding job.
68
196120
3840
יותר כספרים עבדו בעבודה
תובענית יותר מבחינה קוגניטיבית.
תובענית יותר מבחינה קוגניטיבית.
03:32
There's a general principle here.
69
200840
1640
יש כאן עיקרון כללי.
03:35
Most of the work that we do
70
203120
1696
רוב העבודה שאנו עושים
03:36
requires a multiplicity of skills,
71
204840
3480
דורשת ריבוי כישורים,
03:41
and brains and brawn,
72
209160
3176
ומוח וכוח,
03:44
technical expertise and intuitive mastery,
73
212360
3616
מומחיות טכנית ויכולת אינטואיטיבית,
03:48
perspiration and inspiration
in the words of Thomas Edison.
in the words of Thomas Edison.
74
216000
2960
זיעה והשראה, במילותיו של תומס אדיסון.
03:51
In general, automating
some subset of those tasks
some subset of those tasks
75
219480
3256
באופן כללי, הכנסת אוטומציה
לחלק מהמשימות האלו
לחלק מהמשימות האלו
03:54
doesn't make the other ones unnecessary.
76
222760
2216
לא הופכת את האחרות למיותרות
03:57
In fact, it makes them more important.
77
225000
2960
למעשה, זה הופך אותן ליותר חשובות.
04:01
It increases their economic value.
78
229080
1976
זה מגדיל את השווי הכלכלי שלהן.
04:03
Let me give you a stark example.
79
231080
2016
הרשו לי לתת לכם דוגמא בוטה.
04:05
In 1986, the space shuttle Challenger
80
233120
3816
ב 1986, מעבורת החלל צ'לנג'ר
04:08
exploded and crashed back down to Earth
81
236960
2296
התפוצצה והתרסקה חזרה לכדור הארץ
04:11
less than two minutes after takeoff.
82
239280
1920
פחות משתי דקות לאחר ההמראה.
04:13
The cause of that crash, it turned out,
83
241720
3096
סיבת ההתרסקות, כך התברר,
04:16
was an inexpensive rubber O-ring
in the booster rocket
in the booster rocket
84
244840
3536
היתה טבעת אטימה זולה מגומי, בטיל ההאצה
04:20
that had frozen on the launchpad
the night before
the night before
85
248400
2856
שקפאה על כן השיגור בלילה הקודם
04:23
and failed catastrophically
moments after takeoff.
moments after takeoff.
86
251280
3376
וכשלה באופן קטסטרופלי,
מספר דקות לאחר ההמראה.
מספר דקות לאחר ההמראה.
04:26
In this multibillion dollar enterprise
87
254680
2815
במיזם זה שעלה מיליארדים רבים
04:29
that simple rubber O-ring
88
257519
1697
טבעת אטימה פשוטה מגומי
04:31
made the difference
between mission success
between mission success
89
259240
2575
עשתה את ההבדל בין הצלחה במשימה
04:33
and the calamitous death
of seven astronauts.
of seven astronauts.
90
261839
2841
לאסון קטלני בו נספו שבעה אסטרונאוטים.
04:37
An ingenious metaphor
for this tragic setting
for this tragic setting
91
265600
3736
מטאפורה מתוחכמת עבור ההגדרה
הטראגית הזו
הטראגית הזו
04:41
is the O-ring production function,
92
269360
2216
היא פונקציית ייצור טבעת-אטימה,
04:43
named by Harvard economist Michael Kremer
93
271600
2496
שכונתה כך על ידי כלכלן מהרווארד
בשם מיכאל קרמר
בשם מיכאל קרמר
04:46
after the Challenger disaster.
94
274120
2016
לאחר אסון הצ'לנג'ר.
04:48
The O-ring production function
conceives of the work
conceives of the work
95
276160
2576
פונקציית ייצור טבעת-אטימה
תופסת את העבודה
תופסת את העבודה
04:50
as a series of interlocking steps,
96
278760
2336
כסדרה של צעדים שלובים,
04:53
links in a chain.
97
281120
1256
כחוליות בשרשרת.
04:54
Every one of those links must hold
for the mission to succeed.
for the mission to succeed.
98
282400
3696
כל אחת מהחוליות צריכה להחזיק בשרשרת
כדי שהמשימה תצליח.
כדי שהמשימה תצליח.
04:58
If any of them fails,
99
286120
2136
אם אחת מהן נכשלת,
05:00
the mission, or the product
or the service,
or the service,
100
288280
3296
המשימה, או המוצר, או השירות,
05:03
comes crashing down.
101
291600
1320
מתרסקים.
05:05
This precarious situation
has a surprisingly positive implication,
has a surprisingly positive implication,
102
293560
4936
למצב מסוכן זה יש באופן מפתיע השפעה חיובית
05:10
which is that improvements
103
298520
1896
כך ששיפורים באמינותה
05:12
in the reliability
of any one link in the chain
of any one link in the chain
104
300440
2976
של כל חוליה כלשהי בשרשרת
05:15
increases the value
of improving any of the other links.
of improving any of the other links.
105
303440
3776
מגדילה את ערך השיפור
של כל אחת מהחוליות האחרות.
של כל אחת מהחוליות האחרות.
05:19
Concretely, if most of the links
are brittle and prone to breakage,
are brittle and prone to breakage,
106
307240
4976
קונקרטית, אם רוב החוליות שבירות,
ונוטות לקרוס,
ונוטות לקרוס,
05:24
the fact that your link
is not that reliable
is not that reliable
107
312240
2456
העובדה שהחוליה שלכם אינה כה אמינה
05:26
is not that important.
108
314720
1256
אינה כל כך חשובה.
05:28
Probably something else will break anyway.
109
316000
2000
כנראה שמשהו אחר יישבר בכל מקרה.
05:30
But as all the other links
become robust and reliable,
become robust and reliable,
110
318024
3992
אבל מאחר וכל החוליות האחרות הופכות
חזקות ואמינות,
חזקות ואמינות,
05:34
the importance of your link
becomes more essential.
becomes more essential.
111
322040
3496
חשיבותה של החוליה שלכם נעשית יותר חיונית.
05:37
In the limit, everything depends upon it.
112
325560
2320
ובסופו של דבר הכל תלוי בה.
05:40
The reason the O-ring was critical
to space shuttle Challenger
to space shuttle Challenger
113
328640
3536
טבעת האטימה היתה קריטית
במעבורת החלל צ'לנג'ר
במעבורת החלל צ'לנג'ר
05:44
is because everything else
worked perfectly.
worked perfectly.
114
332200
2720
בגלל שיתר הדברים עבדו בצורה מושלמת.
05:47
If the Challenger were
kind of the space era equivalent
kind of the space era equivalent
115
335480
2576
אם הצ'לנג'ר היתה מקבילה חללית
05:50
of Microsoft Windows 2000 --
116
338080
2536
של ווינדוס 2000 של מיקרוסופט --
05:52
(Laughter)
117
340640
2096
(צחוק)
05:54
the reliability of the O-ring
wouldn't have mattered
wouldn't have mattered
118
342760
2456
האמינות של טבעת האטימה לא היתה חשובה
05:57
because the machine would have crashed.
119
345240
1858
כי המכונה היתה מתרסקת.
05:59
(Laughter)
120
347122
1480
(צחוק)
06:01
Here's the broader point.
121
349960
1576
וזו הנקודה הכללית:
06:03
In much of the work that we do,
we are the O-rings.
we are the O-rings.
122
351560
3816
לעתים קרובות, אנחנו טבעות האטימה.
06:07
Yes, ATMs could do
certain cash-handling tasks
certain cash-handling tasks
123
355400
3536
כן, כספומטים היו יכולים לטפל
במטלות מזומנים מסוימות
במטלות מזומנים מסוימות
06:10
faster and better than tellers,
124
358960
3016
מהר וטוב יותר מהכספרים,
06:14
but that didn't make tellers superfluous.
125
362000
2056
אבל זה לא הפך אותם למיותרים.
06:16
It increased the importance
of their problem-solving skills
of their problem-solving skills
126
364080
3296
זה הגדיל את חשיבות כישוריהם בפתרון בעיות
06:19
and their relationships with customers.
127
367400
2616
ובמערכות היחסים שלהם עם לקוחות.
06:22
The same principle applies
if we're building a building,
if we're building a building,
128
370040
3296
אותו עיקרון חל אם אנו בונים בניין,
06:25
if we're diagnosing
and caring for a patient,
and caring for a patient,
129
373360
2536
אם אנו מאבחנים חולה ומטפלים בו,
06:27
or if we are teaching a class
130
375920
3136
או אם אנו מלמדים בכיתה
06:31
to a roomful of high schoolers.
131
379080
2456
מלאה בתלמידי תיכון.
06:33
As our tools improve,
132
381560
2376
ככל שהכלים שלנו משתפרים,
06:35
technology magnifies our leverage
133
383960
2096
הטכנולוגיה מעצימה את ההשפעה שלנו
06:38
and increases the importance
of our expertise
of our expertise
134
386080
3896
ומגדילה את חשיבות הכישורים שלנו
06:42
and our judgment and our creativity.
135
390000
2200
והשיפוט והיצירתיות שלנו.
06:45
And that brings me
to the second principle:
to the second principle:
136
393000
2240
וזה מביא אותי לעיקרון השני:
06:48
never get enough.
137
396160
1200
לעולם לא מספיק.
06:50
You may be thinking, OK, O-ring, got it,
138
398280
2416
תחשבו, בסדר, טבעת-אטימה ,הבנו,
06:52
that says the jobs that people do
will be important.
will be important.
139
400720
3096
כלומר, העבודות שאנשים יעשו
יהפכו חשובות.
יהפכו חשובות.
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
הן לא יכולות להתבצע בידי מכונות,
אבל הן עדיין צריכות להתבצע.
אבל הן עדיין צריכות להתבצע.
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
אבל, זה לא אומר לי
כמה מקומות עבודה יצטרכו להיות.
כמה מקומות עבודה יצטרכו להיות.
07:01
If you think about it,
isn't it kind of self-evident
isn't it kind of self-evident
142
409760
2456
אם תחשבו על כך, האם זה לא מובן מאליו
07:04
that once we get sufficiently
productive at something,
productive at something,
143
412240
2536
שברגע שנעשינו מספיק יצרניים במשהו,
07:06
we've basically
worked our way out of a job?
worked our way out of a job?
144
414800
2096
אנו למעשה מוציאים את עצמנו החוצה
מהתעסוקה?
מהתעסוקה?
07:08
In 1900, 40 percent of all US employment
145
416920
2776
ב 1900, 40 אחוזים מכלל התעסוקה בארה"ב
07:11
was on farms.
146
419720
1256
היתה בחקלאות.
07:13
Today, it's less than two percent.
147
421000
2256
היום, זה פחות משני אחוזים.
07:15
Why are there so few farmers today?
148
423280
2176
למה יש כל כך מעט חקלאים היום?
07:17
It's not because we're eating less.
149
425480
1856
זה לא בגלל שאנחנו אוכלים פחות.
07:19
(Laughter)
150
427360
2656
(צחוק)
07:22
A century of productivity
growth in farming
growth in farming
151
430040
2736
מאה שנים של צמיחה יצרנית בחקלאות
07:24
means that now,
a couple of million farmers
a couple of million farmers
152
432800
2176
משמעה שכעת, כמה מיליוני חקלאים
07:27
can feed a nation of 320 million.
153
435000
2736
יכולים להאכיל אומה בת 320 מיליון איש.
07:29
That's amazing progress,
154
437760
1656
זו התקדמות מדהימה, אבל כתוצאה מכך,
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
בחקלאות נותרו מעט עבודות טבעת-אטימה בלבד.
07:35
So clearly, technology can eliminate jobs.
156
443600
3016
ברור שטכנולוגיה יכולה לחסל מקומות עבודה.
07:38
Farming is only one example.
157
446640
1736
החקלאות היא רק דוגמא אחת.
07:40
There are many others like it.
158
448400
1640
יש עוד רבות כמותה,
07:43
But what's true about a single product
or service or industry
or service or industry
159
451440
3976
אבל מה שנכון לגבי מוצר יחיד,
או שירות או תעשייה,
או שירות או תעשייה,
07:47
has never been true
about the economy as a whole.
about the economy as a whole.
160
455440
2776
מעולם לא היה נכון לגבי המשק בכללותו.
07:50
Many of the industries
in which we now work --
in which we now work --
161
458240
2496
רבות מהתעשיות בהן אנו עובדים היום--
07:52
health and medicine,
162
460760
2136
בריאות ורפואה,
07:54
finance and insurance,
163
462920
2216
כספים וביטוח,
07:57
electronics and computing --
164
465160
1640
אלקטרוניקה ומחשוב -
07:59
were tiny or barely existent
a century ago.
a century ago.
165
467720
2736
בקושי היו קיימים לפני מאה שנה.
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
מוצרים רבים שעליהם אנו מבזבזים
הרבה מכספנו -
הרבה מכספנו -
08:05
air conditioners, sport utility vehicles,
167
473320
2136
מזגנים, רכבי 4x4,
08:07
computers and mobile devices --
168
475480
1696
מחשבים ומכשירים ניידים --
08:09
were unattainably expensive,
169
477200
1656
היו יקרים להשגה,
08:10
or just hadn't been invented
a century ago.
a century ago.
170
478880
2440
או שפשוט טרם הומצאו לפני מאה שנה.
08:13
As automation frees our time,
increases the scope of what is possible,
increases the scope of what is possible,
171
481920
4976
כשאוטומציה מפנה לנו זמן,
ומגדילה את היקף האפשרויות,
ומגדילה את היקף האפשרויות,
08:18
we invent new products,
new ideas, new services
new ideas, new services
172
486920
3216
אנחנו ממציאים מוצרים חדשים,
רעיונות חדשים, שירותים חדשים
רעיונות חדשים, שירותים חדשים
08:22
that command our attention,
173
490160
1576
שמושכים את תשומת לבנו,
08:23
occupy our time
174
491760
1536
ממלאים את הזמן שלנו
08:25
and spur consumption.
175
493320
1640
ומדרבנים לצריכה.
08:27
You may think some
of these things are frivolous --
of these things are frivolous --
176
495760
3216
תחשבו שאולי אלה הם דברים קלי ערך
08:31
extreme yoga, adventure tourism,
177
499000
2776
יוגה אתגרית, תיירות הרפתקנית,
08:33
Pokémon GO --
178
501800
1256
פוקימון-גו
08:35
and I might agree with you.
179
503080
1320
ואני עשוי להסכים איתכם.
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
אך אנשים רוצים אותם, ומוכנים לעמול עבורם.
08:40
The average worker in 2015
181
508480
2176
העובד הממוצע ב-2015
08:42
wanting to attain
the average living standard in 1915
the average living standard in 1915
182
510680
4256
שמבקש להשיג את רמת החיים הממוצעת של 1915
08:46
could do so by working
just 17 weeks a year,
just 17 weeks a year,
183
514960
3336
יכול לעשות זאת בעבודה של
17 שבועות בלבד בשנה,
17 שבועות בלבד בשנה,
08:50
one third of the time.
184
518320
1440
שליש מהזמן.
08:52
But most people don't choose to do that.
185
520240
2176
אך הרוב אינם בוחרים לעשות זאת.
08:54
They are willing to work hard
186
522440
1695
הם מוכנים לעבוד קשה
08:56
to harvest the technological bounty
that is available to them.
that is available to them.
187
524159
3881
כדי לקצור את השפע הטכנולוגי שמוצע להם.
09:00
Material abundance has never
eliminated perceived scarcity.
eliminated perceived scarcity.
188
528480
4096
שפע חומרי מעולם לא ביטל
את תחושת המחסור הנתפשת.
את תחושת המחסור הנתפשת.
09:04
In the words of economist
Thorstein Veblen,
Thorstein Veblen,
189
532600
2576
במילותיו של הכלכלן תורסטן ובלן,
09:07
invention is the mother of necessity.
190
535200
2640
המצאה היא אם הצורך.
אז אם אתם מקבלים את שני העקרונות האלו,
09:11
Now ...
191
539520
1200
09:13
So if you accept these two principles,
192
541400
1856
09:15
the O-ring principle
and the never-get-enough principle,
and the never-get-enough principle,
193
543280
2896
טבעת האטימה, ולעולם לא מספיק,
09:18
then you agree with me.
194
546200
1336
אז אתם מסכימים איתי.
09:19
There will be jobs.
195
547560
1400
יהיו מקומות עבודה.
09:21
Does that mean there's
nothing to worry about?
nothing to worry about?
196
549560
2176
האם זה אומר שאין מה לדאוג?
09:23
Automation, employment, robots and jobs --
197
551760
2776
אוטומציה, תעסוקה, רובוטים ותעסוקה --
09:26
it'll all take care of itself?
198
554560
1920
האם הכל יסתדר לבד?
09:29
No.
199
557120
1216
לא.
09:30
That is not my argument.
200
558360
2056
זה לא מה שאני טוען.
09:32
Automation creates wealth
201
560440
2536
אוטומציה יוצרת עושר
09:35
by allowing us to do
more work in less time.
more work in less time.
202
563000
2576
בכך שהיא מאפשרת לנו
לבצע יותר עבודה בפחות זמן.
לבצע יותר עבודה בפחות זמן.
09:37
There is no economic law
203
565600
1576
אין חוק כלכלי
09:39
that says that we
will use that wealth well,
will use that wealth well,
204
567200
2776
שאומר שאנחנו נשתמש נכון בעושר,
09:42
and that is worth worrying about.
205
570000
1800
וזו סיבה לדאגה.
09:44
Consider two countries,
206
572800
1816
קחו למשל שתי מדינות,
09:46
Norway and Saudi Arabia.
207
574640
2136
נורבגיה וערב הסעודית.
09:48
Both oil-rich nations,
208
576800
1576
שתיהן עשירות בנפט,
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
הכסף כאילו בוקע להם מחור באדמה.
09:54
(Laughter)
210
582000
1536
(צחוק)
09:55
But they haven't used that wealth
equally well to foster human prosperity,
equally well to foster human prosperity,
211
583560
5216
אבל הן לא ניצלו אותו באותה הצלחה
כדי לקדם שגשוג אנושי,
כדי לקדם שגשוג אנושי,
10:00
human prospering.
212
588800
1200
שגשוג אנושי.
10:02
Norway is a thriving democracy.
213
590440
2736
בנורבגיה ישנה דמוקרטיה משגשגת
10:05
By and large, its citizens
work and play well together.
work and play well together.
214
593200
3656
שאזרחיה, בגדול, עובדים ונהנים יחד.
10:08
It's typically numbered
between first and fourth
between first and fourth
215
596880
3016
היא בדרך כלל מדורגת בין 1 ל 4
10:11
in rankings of national happiness.
216
599920
2736
בדירוג של אושר לאומי.
10:14
Saudi Arabia is an absolute monarchy
217
602680
2656
ערב הסעודית היא מונרכיה אבסולוטית
10:17
in which many citizens
lack a path for personal advancement.
lack a path for personal advancement.
218
605360
3616
שבה לאזרחים רבים חסר מסלול להתקדמות אישית.
10:21
It's typically ranked 35th
among nations in happiness,
among nations in happiness,
219
609000
3496
היא בדרך כלל מדורגת במקום ה 35
ברמת האושר הלאומי,
ברמת האושר הלאומי,
10:24
which is low for such a wealthy nation.
220
612520
2096
שזה נמוך עבור מדינה כל כך עשירה.
10:26
Just by way of comparison,
221
614640
1336
לשם השוואה,
10:28
the US is typically ranked
around 12th or 13th.
around 12th or 13th.
222
616000
2800
ארה"ב מדורגת בדרך כלל במקום ה-12 או ה -13.
10:31
The difference between these two countries
223
619400
2096
ההבדל בין שתי מדינות אלה
10:33
is not their wealth
224
621520
1256
אינו בעושר שלהן
10:34
and it's not their technology.
225
622800
1736
ולא בטכנולוגיה שלהן.
10:36
It's their institutions.
226
624560
1320
אלא במוסדות שלהן.
10:38
Norway has invested to build a society
227
626560
3176
נורבגיה השקיעה בבניית חברה
10:41
with opportunity and economic mobility.
228
629760
3336
עם הזדמנויות וניידות כלכלית.
10:45
Saudi Arabia has raised living standards
229
633120
2176
ערב הסעודית העלתה את רמת החיים
10:47
while frustrating
many other human strivings.
many other human strivings.
230
635320
3256
בעודה מתסכלת שאיפות אנושיות רבות.
10:50
Two countries, both wealthy,
231
638600
2776
שתי מדינות, שתיהן עשירות,
10:53
not equally well off.
232
641400
1720
אבל מצבן אינו דומה.
10:55
And this brings me
to the challenge that we face today,
to the challenge that we face today,
233
643880
4336
וזה מביא אותי לאתגר שעומד בפנינו היום,
11:00
the challenge that
automation poses for us.
automation poses for us.
234
648240
2136
אתגר שהאוטומציה מעמידה בפנינו.
11:02
The challenge is not
that we're running out of work.
that we're running out of work.
235
650400
2456
האתגר אינו דעיכת התעסוקה.
11:04
The US has added 14 million jobs
236
652880
1936
ארה"ב הוסיפה 14 מיליון מקומות עבודה
11:06
since the depths of the Great Recession.
237
654840
2136
מאז תהומות המיתון הגדול.
11:09
The challenge is that many of those jobs
238
657000
2536
האתגר הוא שרבים מאותם מקומות עבודה
11:11
are not good jobs,
239
659560
1296
אינם מקומות עבודה טובים,
11:12
and many citizens
cannot qualify for the good jobs
cannot qualify for the good jobs
240
660880
3096
ואזרחים רבים אינם כשירים
11:16
that are being created.
241
664000
1200
למשרות הטובות שנוצרות.
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
צמיחת התעסוקה בארה"ב,
ובארצות מפותחות רבות,
ובארצות מפותחות רבות,
11:21
looks something like a barbell
243
669360
1456
נראית כמו מוט להרמת משקולות
11:22
with increasing poundage
on either end of the bar.
on either end of the bar.
244
670840
3376
עם משקולת הולכת וגדלה מכל צד.
11:26
On the one hand,
245
674240
1216
מצד אחד, יש משרות
של השכלה גבוהה ושכר גבוה,
של השכלה גבוהה ושכר גבוה,
11:27
you have high-education, high-wage jobs
246
675480
2816
11:30
like doctors and nurses,
programmers and engineers,
programmers and engineers,
247
678320
3576
כמו רופאים ואחיות, מתכנתים ומהנדסים,
11:33
marketing and sales managers.
248
681920
1736
מנהלי שיווק ומכירות.
11:35
Employment is robust in these jobs,
employment growth.
employment growth.
249
683680
3016
קצב הצמיחה התעסוקתי במשרות האלה איתן.
11:38
Similarly, employment growth
is robust in many low-skill,
is robust in many low-skill,
250
686720
4016
הקצב איתן גם בעבודות רבות
הדורשות כישורים נמוכים,
הדורשות כישורים נמוכים,
11:42
low-education jobs like food service,
251
690760
3056
וחינוך נמוך כמו שרותי מזון,
11:45
cleaning, security,
252
693840
2256
נקיון, אבטחה,
11:48
home health aids.
253
696120
1240
עזרה סיעודית בבית.
11:50
Simultaneously, employment is shrinking
254
698080
3096
במקביל התעסוקה מתכווצת
11:53
in many middle-education,
middle-wage, middle-class jobs,
middle-wage, middle-class jobs,
255
701200
4056
במשרות רבות של השכלה בינונית,
שכר בינוני, ומעמד בינוני,
שכר בינוני, ומעמד בינוני,
11:57
like blue-collar production
and operative positions
and operative positions
256
705280
3816
כמו משרות צוארון כחול,
ייצור ותפקידים תפעוליים
ייצור ותפקידים תפעוליים
12:01
and white-collar
clerical and sales positions.
clerical and sales positions.
257
709120
2976
ומשרות צוארון לבן כמו
פקידים ואנשי מכירות.
פקידים ואנשי מכירות.
12:04
The reasons behind this contracting middle
258
712120
2256
הסיבות להתכווצות האמצע אינן מסתוריות.
12:06
are not mysterious.
259
714400
1216
12:07
Many of those middle-skill jobs
260
715640
1976
משרות רבות של מיומנות בינונית
12:09
use well-understood rules and procedures
261
717640
2496
פועלות לפי כללים ונהלים מובנים,
12:12
that can increasingly
be codified in software
be codified in software
262
720160
3096
שיותר ויותר ניתן לקודד אותם בתוכנה
12:15
and executed by computers.
263
723280
2360
ולבצעם בעזרת מחשבים.
12:18
The challenge that
this phenomenon creates,
this phenomenon creates,
264
726200
3376
האתגר שתופעה זו יוצרת,
12:21
what economists call
employment polarization,
employment polarization,
265
729600
2536
מה שכלכלנים מכנים קיטוב תעסוקתי,
12:24
is that it knocks out rungs
in the economic ladder,
in the economic ladder,
266
732160
2616
הוא שהיא מסלקת שלבים בסולם הכלכלי,
12:26
shrinks the size of the middle class
267
734800
1816
מכווצת את המעמד הבינוני,
12:28
and threatens to make us
a more stratified society.
a more stratified society.
268
736640
3136
ומאיימת להפוך אותנו לחברה מרובדת יותר.
12:31
On the one hand, a set of highly paid,
highly educated professionals
highly educated professionals
269
739800
4056
מצד אחד, שכבה של בעלי השכלה גבוהה
ושכר גבוה
ושכר גבוה
12:35
doing interesting work,
270
743880
1416
שעוסקים בעבודה מעניינת,
12:37
on the other, a large number
of citizens in low-paid jobs
of citizens in low-paid jobs
271
745320
3416
ומנגד, מספר גדול של בעלי משרות בשכר נמוך,
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
שהאחריות העיקרית שלהם היא לדאוג לנוחותם
ולבריאותם של האמידים.
ולבריאותם של האמידים.
12:46
That is not my vision of progress,
273
754440
2336
זה אינו החזון שלי לקידמה,
12:48
and I doubt that it is yours.
274
756800
1880
ואני בספק אם הוא שלכם.
12:51
But here is some encouraging news.
275
759440
2016
אבל הנה כמה חדשות מעודדות.
12:53
We have faced equally momentous
economic transformations in the past,
economic transformations in the past,
276
761480
4856
התמודדנו כבר עם
שינויים עצומים כלכליים בעבר,
שינויים עצומים כלכליים בעבר,
12:58
and we have come
through them successfully.
through them successfully.
277
766360
2696
ועברנו דרכם בהצלחה.
13:01
In the late 1800s and early 1900s,
278
769080
4936
בסוף המאה ה 19 ותחילת המאה ה 20,
13:06
when automation was eliminating
vast numbers of agricultural jobs --
vast numbers of agricultural jobs --
279
774040
4536
כשאוטומציה ביטלה מספר עצום
של מקומות עבודה בחקלאות -
של מקומות עבודה בחקלאות -
13:10
remember that tractor? --
280
778600
2336
זוכרים את הטרקטור הזה?
13:12
the farm states faced a threat
of mass unemployment,
of mass unemployment,
281
780960
2696
המדינות החקלאיות עמדו בפני איום
של אבטלה המונית
של אבטלה המונית
13:15
a generation of youth
no longer needed on the farm
no longer needed on the farm
282
783680
3816
בחווה לא נזקקו לדור של צעירים
13:19
but not prepared for industry.
283
787520
1760
אבל הם גם לא הוכשרו לתעשייה.
13:22
Rising to this challenge,
284
790080
1576
מול פני האתגר הזה,
13:23
they took the radical step
285
791680
1496
הם עשו את הצעד הקיצוני
13:25
of requiring that
their entire youth population
their entire youth population
286
793200
2816
ודרשו שכל האוכלוסיה הצעירה
13:28
remain in school
and continue their education
and continue their education
287
796040
2856
תישאר בבית הספר ותשלים את השכלתה
13:30
to the ripe old age of 16.
288
798920
2120
עד לגיל המופלג של 16.
13:33
This was called the high school movement,
289
801600
1976
זו נקראה תנועת ההשכלה התיכונית
13:35
and it was a radically
expensive thing to do.
expensive thing to do.
290
803600
2816
והיה מאוד יקר לעשות זאת.
13:38
Not only did they have
to invest in the schools,
to invest in the schools,
291
806440
2256
לא רק שהיה עליהם להשקיע בבתי הספר,
13:40
but those kids couldn't work
at their jobs.
at their jobs.
292
808720
2696
הילדים האלה גם לא יכלו לעבוד בעבודותיהם.
13:43
It also turned out to be
one of the best investments
one of the best investments
293
811440
3296
אך התברר שזו היתה
אחת ההשקעות הטובות ביותר
אחת ההשקעות הטובות ביותר
13:46
the US made in the 20th century.
294
814760
2216
שארה"ב עשתה במאה ה-20.
13:49
It gave us the most skilled,
the most flexible
the most flexible
295
817000
2336
קיבלנו את כוח העבודה הגמיש ביותר
13:51
and the most productive
workforce in the world.
workforce in the world.
296
819360
2696
והיצרני ביותר בעולם.
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
כדי להבין זאת, דמיינו שלוקחים
את כוח העבודה של 1899
את כוח העבודה של 1899
13:58
and bringing them into the present.
298
826640
2216
ומביאים אותו להווה.
14:00
Despite their strong backs
and good characters,
and good characters,
299
828880
2936
למרות גבם החזק של העובדים ואופיים הנוח,
14:03
many of them would lack
the basic literacy and numeracy skills
the basic literacy and numeracy skills
300
831840
3776
רבים מהם לא ידעו קרוא וכתוב,
וחשבון בסיסי.
וחשבון בסיסי.
14:07
to do all but the most mundane jobs.
301
835640
2936
שנחוץ כדי לבצע את העבודות הרגילות ביותר.
14:10
Many of them would be unemployable.
302
838600
2240
רבים מהם יהיו בלתי ניתנים להשמה.
14:13
What this example highlights
is the primacy of our institutions,
is the primacy of our institutions,
303
841840
3736
דוגמה זו מדגישה את עליונותם של מוסדותינו
14:17
most especially our schools,
304
845600
1776
ובעיקר את בתי הספר שלנו,
14:19
in allowing us to reap the harvest
305
847400
2536
שמאפשרים לנו לקצור את היבול
14:21
of our technological prosperity.
306
849960
2296
של השגשוג הטכנולוגי שלנו.
14:24
It's foolish to say
there's nothing to worry about.
there's nothing to worry about.
307
852280
2416
תהיה זו קלות דעת לומר שאין מה לדאוג.
14:26
Clearly we can get this wrong.
308
854720
2200
ברור שיש כאן מקום לטעויות.
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
אם ארה"ב לא היתה משקיעה בבתי הספר
ובכישוריהם
ובכישוריהם
14:33
a century ago with
the high school movement,
the high school movement,
310
861160
2256
לפני מאה שנה עם תנועת ההשכלה התיכונית,
14:35
we would be a less prosperous,
311
863440
1656
היינו פחות משגשגים, פחות ניידים,
14:37
a less mobile and probably
a lot less happy society.
a lot less happy society.
312
865120
3616
וכנראה הרבה פחות מאושרים כחברה.
14:40
But it's equally foolish
to say that our fates are sealed.
to say that our fates are sealed.
313
868760
2736
אבל תהיה זו קלות דעת לומר שגורלנו חתום.
14:43
That's not decided by the machines.
314
871520
1696
הוא לא נקבע על ידי המכונות.
14:45
It's not even decided by the market.
315
873240
1736
ואפילו לא על ידי השוק.
14:47
It's decided by us
and by our institutions.
and by our institutions.
316
875000
2640
אלא אנחנו והמוסדות שלנו קובעים אותו.
14:50
Now, I started this talk with a paradox.
317
878360
2576
פתחתי את השיחה עם פרדוקס.
14:52
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
318
880960
2656
המכונות שלנו עובדות במקומנו יותר ויותר.
14:55
Why doesn't that make
our labor superfluous,
our labor superfluous,
319
883640
2256
מדוע זה לא הופך את עבודתנו למיותרת,
14:57
our skills redundant?
320
885920
1216
את כישורינו למיותרים?
14:59
Isn't it obvious that the road
to our economic and social hell
to our economic and social hell
321
887160
3416
האם לא ברור שהדרך
לגיהנום הכלכלי והחברתי שלנו
לגיהנום הכלכלי והחברתי שלנו
15:02
is paved with our own great inventions?
322
890600
2200
רצופה בהמצאות הגדולות שלנו?
15:06
History has repeatedly offered
an answer to that paradox.
an answer to that paradox.
323
894040
4176
שוב ושוב, ההיסטוריה נתנה לנו
תשובה לפרדוקס זה.
תשובה לפרדוקס זה.
15:10
The first part of the answer
is that technology magnifies our leverage,
is that technology magnifies our leverage,
324
898240
3616
חלקה הראשון של התשובה הוא
שטכנולוגיה מגדילה את המינוף שלנו,
שטכנולוגיה מגדילה את המינוף שלנו,
15:13
increases the importance, the added value
325
901880
2616
מגבירה את החשיבות, ואת הערך המוסף
15:16
of our expertise,
our judgment and our creativity.
our judgment and our creativity.
326
904520
3536
של ההתמחות, השיפוט והיצירתיות שלנו.
15:20
That's the O-ring.
327
908080
1200
זוהי טבעת האטימה.
15:21
The second part of the answer
is our endless inventiveness
is our endless inventiveness
328
909880
2736
החלק השני של התשובה היא
יכולת ההמצאה האינסופית שלנו,
יכולת ההמצאה האינסופית שלנו,
15:24
and bottomless desires
329
912640
1456
ורצונות ללא גבול,
15:26
means that we never get enough,
never get enough.
never get enough.
330
914120
2336
שמשמעו שלעולם איננו מקבלים מספיק,
15:28
There's always new work to do.
331
916480
2160
תמיד יש עבודה חדשה לבצע.
15:31
Adjusting to the rapid pace
of technological change
of technological change
332
919960
3336
הסתגלות לקצב המהיר של שינוי טכנולוגי
15:35
creates real challenges,
333
923320
1456
יוצרת אתגרים אמיתיים,
15:36
seen most clearly
in our polarized labor market
in our polarized labor market
334
924800
2976
שנראים בבירור בשוק העבודה המקוטב שלנו
15:39
and the threat that it poses
to economic mobility.
to economic mobility.
335
927800
2520
והאיום שהוא מעמיד בפני ניידות כלכלית.
15:43
Rising to this challenge is not automatic.
336
931320
2440
עמידה מול האתגר הזה אינה אוטומטית.
15:46
It's not costless.
337
934400
1496
היא לא חסרת מחיר.
15:47
It's not easy.
338
935920
1416
היא אינה קלה.
15:49
But it is feasible.
339
937360
1200
אבל היא אפשרית.
15:51
And here is some encouraging news.
340
939120
1816
והנה כמה חדשות מעודדות.
15:52
Because of our amazing productivity,
341
940960
2136
בגלל הפרודוקטיביות המדהימה שלנו,
15:55
we're rich.
342
943120
1256
אנחנו עשירים.
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
כמובן שאנחנו יכולים להשקיע בנו ובילדינו,
15:59
as America did a hundred years ago
with the high school movement.
with the high school movement.
344
947560
3336
כמו שאמריקה עשתה לפני מאה שנה
עם תנועת ההשכלה התיכונית.
עם תנועת ההשכלה התיכונית.
16:02
Arguably, we can't afford not to.
345
950920
2280
ניתן לטעון שאיננו חייבים לעשות זאת.
16:06
Now, you may be thinking,
346
954120
1776
ובכן, אתם עשויים לחשוב,
16:07
Professor Autor has told us
a heartwarming tale
a heartwarming tale
347
955920
2856
פרופ' אוטור סיפר לנו סיפור מחמם לב
16:10
about the distant past,
348
958800
1776
על העבר הרחוק,
16:12
the recent past,
349
960600
1376
על העבר הקרוב,
16:14
maybe the present,
but probably not the future.
but probably not the future.
350
962000
3296
אולי על ההווה, אך כנראה לא על העתיד.
16:17
Because everybody knows
that this time is different.
that this time is different.
351
965320
3936
כי כולם יודעים שהפעם זה שונה.
16:21
Right? Is this time different?
352
969280
2816
באמת? האם הפעם זה שונה?
16:24
Of course this time is different.
353
972120
1896
כמובן שהפעם זה שונה.
16:26
Every time is different.
354
974040
1696
בכל פעם זה שונה.
16:27
On numerous occasions
in the last 200 years,
in the last 200 years,
355
975760
3616
במקרים רבים ב 200 השנים האחרונות,
16:31
scholars and activists
have raised the alarm
have raised the alarm
356
979400
2776
אנשי מחקר ופעילים הזהירו
16:34
that we are running out of work
and making ourselves obsolete:
and making ourselves obsolete:
357
982200
3536
שמקומות העבודה נגמרים ושאנו נעשים מיותרים:
16:37
for example, the Luddites
in the early 1800s;
in the early 1800s;
358
985760
4616
כמו לדוגמה, הלודיטים בתחילת המאה ה 19;
16:42
US Secretary of Labor James Davis
359
990400
2936
שר העבודה האמריקאי ג'יימס דייוויס
16:45
in the mid-1920s;
360
993360
2416
באמצע שנות ה 20 של המאה ה 20;
16:47
Nobel Prize-winning economist
Wassily Leontief in 1982;
Wassily Leontief in 1982;
361
995800
5176
זוכה פרס נובל,
הכלכלן וסילי לאונטייף ב -1982;
הכלכלן וסילי לאונטייף ב -1982;
16:53
and of course, many scholars,
362
1001000
3256
וכמובן אינטלקטואלים רבים,
16:56
pundits, technologists
363
1004280
2136
מומחים, אנשי טכנולוגיה
16:58
and media figures today.
364
1006440
1840
ואנשי תקשורת היום.
17:01
These predictions strike me as arrogant.
365
1009600
3320
תחזיות אלו נשמעות לי יהירות.
17:05
These self-proclaimed oracles
are in effect saying,
are in effect saying,
366
1013800
2696
נביאים אלה מטעם עצמם, אומרים למעשה,
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
"אם אני לא מסוגל לחזות במה אנשים
יעבדו בעתיד,
יעבדו בעתיד,
17:11
then you, me and our kids
368
1019960
2896
"אזי אתם, אני, וילדינו
17:14
aren't going to think of it either."
369
1022880
1715
"גם כן לא יוכלו לחזות זאת."
17:17
I don't have the guts
370
1025760
1935
אין לי אומץ
17:19
to take that bet against human ingenuity.
371
1027720
3176
להמר נגד התושייה האנושית.
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
איני יכול לומר לכם במה אנשים יעבדו
17:25
a hundred years from now.
373
1033920
1896
בעוד מאה שנים.
17:27
But the future doesn't hinge
on my imagination.
on my imagination.
374
1035839
2601
אבל העתיד אינו תלוי בדמיון שלי.
17:31
If I were a farmer in Iowa
in the year 1900,
in the year 1900,
375
1039280
3776
לו הייתי חקלאי באיווה ב 1900,
17:35
and an economist from the 21st century
teleported down to my field
teleported down to my field
376
1043079
3537
וכלכלן מהמאה ה 21,
היה מופיע בשדה שלי בהתעתקות
היה מופיע בשדה שלי בהתעתקות
17:38
and said, "Hey, guess what, farmer Autor,
377
1046640
2520
והיה אומר, נחש מה חקלאי אוטור,
17:42
in the next hundred years,
378
1050000
1536
במאה השנים הבאות,
17:43
agricultural employment is going to fall
from 40 percent of all jobs
from 40 percent of all jobs
379
1051560
3776
התעסוקה החקלאית עומדת לקרוס
מ 40% מכלל התעסוקה
מ 40% מכלל התעסוקה
17:47
to two percent
380
1055360
1216
ל 2 אחוזים.
17:48
purely due to rising productivity.
381
1056600
2000
רק בגלל עלייה בפריון
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
מה לדעתך 38% הנותרים הולכים לעשות?
17:55
I would not have said, "Oh, we got this.
383
1063400
2816
לא הייתי אומר "אין בעיה.
17:58
We'll do app development,
radiological medicine,
radiological medicine,
384
1066240
2856
"נפתח יישומים, רפואה דיגיטלית,
18:01
yoga instruction, Bitmoji."
385
1069120
2976
"שיעורי יוגה, ביטמוג'י."
18:04
(Laughter)
386
1072120
1536
(צחוק)
18:05
I wouldn't have had a clue.
387
1073680
1286
לא היה לי מושג,
18:07
But I hope I would have had
the wisdom to say,
the wisdom to say,
388
1075840
2496
אבל אני מקווה שהייתי די חכם לומר,
18:10
"Wow, a 95 percent reduction
in farm employment
in farm employment
389
1078360
4016
"וואו, 95% ירידה בתעסוקה חקלאית
18:14
with no shortage of food.
390
1082400
2136
"ללא מחסור במזון
18:16
That's an amazing amount of progress.
391
1084560
2416
"זוהי התקדמות מדהימה
18:19
I hope that humanity
finds something remarkable to do
finds something remarkable to do
392
1087000
3376
"אני מקווה שהאנושות תמצא משהו מדהים לעשות
18:22
with all of that prosperity."
393
1090400
1880
"עם כל השגשוג הזה."
18:25
And by and large, I would say that it has.
394
1093120
3080
ובאופן כללי הייתי אומר שהיא הצליחה.
18:29
Thank you very much.
395
1097960
1256
תודה רבה לכם.
18:31
(Applause)
396
1099240
5055
(מחיאות כפיים)
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