TEDxCambridge
David Autor: Will automation take away all our jobs?
David Autor: Czy automatyzacja zabierze nam miejsca pracy?
Filmed:
Readability: 5
1,660,740 views
Oto paradoks, o którym mało się słyszy: mimo stu lat tworzenia maszyn, które miałyby za nas pracować, liczba pracujących dorosłych Amerykanów przez ostatnie 125 lat stale rosła. Dlaczego ludzka praca nie stała się zbędna, a nasze umiejętności - niepotrzebne? Podczas prelekcji dotyczącej przyszłości pracy ekonomista David Autor podejmuje pytanie, dlaczego mamy wciąż tak dużo miejsc pracy i daje na nie zaskakującą, napawającą nadzieją odpowiedź.
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
Zadziwiający fakt:
00:15
in the 45 years since the introduction
of the automated teller machine,
of the automated teller machine,
1
3095
3721
w ciągu 45 lat od wprowadzenia bankomatów,
maszyn służących do wypłacania pieniędzy,
00:18
those vending machines that dispense cash,
2
6840
2856
00:21
the number of human bank tellers
employed in the United States
employed in the United States
3
9720
3176
liczba ludzkich kasjerów pracujących w USA
00:24
has roughly doubled,
4
12920
1256
mniej więcej podwoiła się,
00:26
from about a quarter of a million
to a half a million.
to a half a million.
5
14200
3296
z około ćwierci do pół miliona.
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
Z ćwierci miliona w 1970 roku
do około pół miliona dziś.
do około pół miliona dziś.
00:32
with 100,000 added since the year 2000.
7
20580
4236
Po 2000 roku
ich liczba wzrosła o 100 tysięcy.
ich liczba wzrosła o 100 tysięcy.
00:36
These facts, revealed in a recent book
8
24840
2416
Te dane, ujawnione w niedawnej książce
00:39
by Boston University
economist James Bessen,
economist James Bessen,
9
27280
3136
Jamesa Bessena,
ekonomisty z Uniwersytetu w Bostonie,
ekonomisty z Uniwersytetu w Bostonie,
00:42
raise an intriguing question:
10
30440
2176
podejmują intrygującą kwestię:
00:44
what are all those tellers doing,
11
32640
1896
co robią ci wszyscy kasjerzy
00:46
and why hasn't automation
eliminated their employment by now?
eliminated their employment by now?
12
34560
4016
i czemu automatyzacja
nie wyparła ich stanowisk?
nie wyparła ich stanowisk?
00:50
If you think about it,
13
38600
1336
Jak się nad tym zastanowić,
00:51
many of the great inventions
of the last 200 years
of the last 200 years
14
39960
3136
wiele z wielkich wynalazków
z ostatnich 200 lat stworzono,
z ostatnich 200 lat stworzono,
00:55
were designed to replace human labor.
15
43120
2800
aby wykonywały pracę za człowieka.
00:58
Tractors were developed
16
46720
1776
Skonstruowano traktory,
01:00
to substitute mechanical power
for human physical toil.
for human physical toil.
17
48520
4336
aby zastąpić siłę mechaniczną
uzyskiwaną w pocie czoła przez człowieka.
uzyskiwaną w pocie czoła przez człowieka.
01:04
Assembly lines were engineered
18
52880
2336
Zbudowano taśmy montażowe,
01:07
to replace inconsistent human handiwork
19
55240
3336
aby zastąpić niewydajną pracę ludzkich rąk
01:10
with machine perfection.
20
58600
1936
precyzją maszyn.
01:12
Computers were programmed to swap out
21
60560
3216
Zaprogramowano komputery,
aby zastąpić podatne na błędy,
nieprecyzyjne ludzkie obliczenia
nieprecyzyjne ludzkie obliczenia
01:15
error-prone, inconsistent
human calculation
human calculation
22
63800
2656
01:18
with digital perfection.
23
66480
1760
i wprowadzić cyfrową precyzję.
01:20
These inventions have worked.
24
68760
2176
Te wynalazki się sprawdziły.
01:22
We no longer dig ditches by hand,
25
70960
2056
Nie kopiemy już rowów ręcznie,
01:25
pound tools out of wrought iron
26
73040
2056
nie kujemy narzędzi z żelaza,
01:27
or do bookkeeping using actual books.
27
75120
2280
nie mamy ksiąg do prowadzenia księgowości,
01:30
And yet, the fraction of US adults
employed in the labor market
employed in the labor market
28
78240
4736
jednak odsetek dorosłych Amerykanów
zatrudnionych na rynku pracy
zatrudnionych na rynku pracy
01:35
is higher now in 2016
29
83000
2856
był w 2016 roku wyższy
01:37
than it was 125 years ago, in 1890,
30
85880
2736
niż 125 lat temu, czyli w 1890 roku,
01:40
and it's risen in just about every decade
31
88640
3016
i wzrastał w czasie każdej dekady
01:43
in the intervening 125 years.
32
91680
2320
nieprzerwanie w ciągu 125 lat.
01:46
This poses a paradox.
33
94560
1680
To tworzy paradoks.
01:48
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
34
96760
3056
Maszyny robią za nas coraz więcej.
01:51
Why doesn't this make our labor redundant
and our skills obsolete?
and our skills obsolete?
35
99840
4136
Dlaczego więc nasza praca
i umiejętności są wciąż potrzebne?
i umiejętności są wciąż potrzebne?
01:56
Why are there still so many jobs?
36
104000
3696
Dlaczego wciąż mamy tyle miejsc pracy?
01:59
(Laughter)
37
107720
1736
(Śmiech)
02:01
I'm going to try to answer
that question tonight,
that question tonight,
38
109480
2336
Spróbuję dziś odpowiedzieć na to pytanie,
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
a jednocześnie powiem,
co to oznacza dla przyszłości zatrudnienia
co to oznacza dla przyszłości zatrudnienia
02:07
and the challenges that automation
does and does not pose
does and does not pose
40
115600
4176
i powiem o wyzwaniach,
jakie stawia automatyzacja
jakie stawia automatyzacja
02:11
for our society.
41
119800
1440
w naszym społeczeństwie.
02:14
Why are there so many jobs?
42
122520
1760
Dlaczego mamy tyle miejsc pracy?
02:17
There are actually two fundamental
economic principles at stake.
economic principles at stake.
43
125680
3376
W grę wchodzą
dwie podstawowe zasady ekonomiczne.
dwie podstawowe zasady ekonomiczne.
02:21
One has to do with human genius
44
129080
2696
Pierwsza dotyczy geniuszu człowieka
02:23
and creativity.
45
131800
1416
i kreatywności.
02:25
The other has to do
with human insatiability,
with human insatiability,
46
133240
2856
Druga - nienasyconej natury ludzkiej,
02:28
or greed, if you like.
47
136120
1576
albo, jeśli wolicie, chciwości.
02:29
I'm going to call the first of these
the O-ring principle,
the O-ring principle,
48
137720
2736
Pierwszą będę nazywał zasadą O-ring,
02:32
and it determines
the type of work that we do.
the type of work that we do.
49
140480
2176
Określa ona rodzaj pracy, jaki wykonujemy.
02:34
The second principle
is the never-get-enough principle,
is the never-get-enough principle,
50
142680
2616
Druga to zasada "nigdy za wiele".
02:37
and it determines how many jobs
there actually are.
there actually are.
51
145320
3480
Określa, ile w rzeczywistości
istnieje stanowisk pracy.
istnieje stanowisk pracy.
02:41
Let's start with the O-ring.
52
149440
2336
Zacznijmy od zasady O-ring.
02:43
ATMs, automated teller machines,
53
151800
2776
Bankomaty wywarły
przeciwstawne skutki na kasjerów.
przeciwstawne skutki na kasjerów.
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
Oczywiście zaczęły robić wiele za ludzi.
02:52
The number of tellers per branch
fell by about a third.
fell by about a third.
56
160680
2680
Liczba kasjerów
spadła o 1/3 w każdym oddziale.
spadła o 1/3 w każdym oddziale.
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
Ale banki szybko zorientowały się,
że taniej jest otwierać nowe oddziały,
że taniej jest otwierać nowe oddziały,
03:00
and the number of bank branches
increased by about 40 percent
increased by about 40 percent
58
168080
3136
więc ich liczba zwiększyła się o około 40%
03:03
in the same time period.
59
171240
1496
w tym samym okresie.
03:04
The net result was more branches
and more tellers.
and more tellers.
60
172760
4080
W efekcie mieliśmy
więcej oddziałów i pracowników,
więcej oddziałów i pracowników,
03:09
But those tellers were doing
somewhat different work.
somewhat different work.
61
177440
3416
wykonujących jednak inny rodzaj pracy.
03:12
As their routine,
cash-handling tasks receded,
cash-handling tasks receded,
62
180880
3656
Do ich obowiązków
nie należało już obracanie pieniędzmi.
nie należało już obracanie pieniędzmi.
03:16
they became less like checkout clerks
63
184560
2136
Przestali być kasjerami,
03:18
and more like salespeople,
64
186720
1816
a stali się sprzedawcami,
03:20
forging relationships with customers,
65
188560
2056
którzy nawiązują kontakt z klientami,
03:22
solving problems
66
190640
1216
rozwiązują problemy
03:23
and introducing them to new products
like credit cards, loans and investments:
like credit cards, loans and investments:
67
191880
4216
i przedstawiają im nowe usługi:
karty kredytowe, pożyczki czy inwestycje.
karty kredytowe, pożyczki czy inwestycje.
03:28
more tellers doing
a more cognitively demanding job.
a more cognitively demanding job.
68
196120
3840
Większa liczba pracowników wykonujących
bardziej wymagającą umysłowo pracę.
bardziej wymagającą umysłowo pracę.
03:32
There's a general principle here.
69
200840
1640
Rządzi tym pewna ogólna zasada.
03:35
Most of the work that we do
70
203120
1696
Większość pracy, którą wykonujemy,
03:36
requires a multiplicity of skills,
71
204840
3480
wymaga wielorakich umiejętności,
03:41
and brains and brawn,
72
209160
3176
umysłu i siły mięśni,
03:44
technical expertise and intuitive mastery,
73
212360
3616
fachowej wiedzy technicznej i intuicji,
03:48
perspiration and inspiration
in the words of Thomas Edison.
in the words of Thomas Edison.
74
216000
2960
spocenia i natchnienia,
jak ujął to kiedyś Thomas Edison.
jak ujął to kiedyś Thomas Edison.
03:51
In general, automating
some subset of those tasks
some subset of those tasks
75
219480
3256
Ogólnie automatyzacja pewnych czynności
03:54
doesn't make the other ones unnecessary.
76
222760
2216
nie czyni innych niepotrzebnymi.
03:57
In fact, it makes them more important.
77
225000
2960
Właściwie czyni je jeszcze ważniejszymi.
04:01
It increases their economic value.
78
229080
1976
Zwiększa ich ekonomiczną wartość.
04:03
Let me give you a stark example.
79
231080
2016
Podam ewidentny przykład.
04:05
In 1986, the space shuttle Challenger
80
233120
3816
W 1986 roku prom kosmiczny Challenger
04:08
exploded and crashed back down to Earth
81
236960
2296
wybuchł i rozbił się na Ziemi
04:11
less than two minutes after takeoff.
82
239280
1920
niecałe dwie minuty po starcie.
04:13
The cause of that crash, it turned out,
83
241720
3096
Jak się okazało,
04:16
was an inexpensive rubber O-ring
in the booster rocket
in the booster rocket
84
244840
3536
przyczyną katastrofy była tania
uszczelka O-ring w rakiecie nośnej,
uszczelka O-ring w rakiecie nośnej,
04:20
that had frozen on the launchpad
the night before
the night before
85
248400
2856
która noc wcześniej zamarzła w wyrzutni
04:23
and failed catastrophically
moments after takeoff.
moments after takeoff.
86
251280
3376
i nie spełniła swojej funkcji po starcie.
04:26
In this multibillion dollar enterprise
87
254680
2815
W firmie obracającej miliardami dolarów
04:29
that simple rubber O-ring
88
257519
1697
ta zwykła uszczelka O-ring sprawiła,
04:31
made the difference
between mission success
between mission success
89
259240
2575
że zamiast osiągnięcia sukcesu,
04:33
and the calamitous death
of seven astronauts.
of seven astronauts.
90
261839
2841
doszło do katastrofalnej śmierci
siedmiu astronautów.
siedmiu astronautów.
04:37
An ingenious metaphor
for this tragic setting
for this tragic setting
91
265600
3736
Pomysłową metaforą tej tragedii
04:41
is the O-ring production function,
92
269360
2216
jest termin
"przeznaczenie produkcyjne O-ring"
"przeznaczenie produkcyjne O-ring"
04:43
named by Harvard economist Michael Kremer
93
271600
2496
autorstwa Michaela Kremera,
ekonomisty z Harvardu,
ekonomisty z Harvardu,
04:46
after the Challenger disaster.
94
274120
2016
stworzony w następstwie katastrofy promu.
04:48
The O-ring production function
conceives of the work
conceives of the work
95
276160
2576
Przeznaczenie produkcyjne O-ring zakłada,
04:50
as a series of interlocking steps,
96
278760
2336
że praca to zazębiające się etapy,
04:53
links in a chain.
97
281120
1256
ogniwa łańcucha.
04:54
Every one of those links must hold
for the mission to succeed.
for the mission to succeed.
98
282400
3696
Każde ogniwo musi wytrzymać,
żeby misja się powiodła.
żeby misja się powiodła.
04:58
If any of them fails,
99
286120
2136
Jeśli którekolwiek z nich nie wytrzyma,
05:00
the mission, or the product
or the service,
or the service,
100
288280
3296
misja, produkt lub usługa
05:03
comes crashing down.
101
291600
1320
upadnie i rozpadnie się.
05:05
This precarious situation
has a surprisingly positive implication,
has a surprisingly positive implication,
102
293560
4936
To niebezpieczne zjawisko
ma zadziwiająco pozytywny skutek:
ma zadziwiająco pozytywny skutek:
05:10
which is that improvements
103
298520
1896
ulepszenia
05:12
in the reliability
of any one link in the chain
of any one link in the chain
104
300440
2976
w solidności któregokolwiek z ogniw
05:15
increases the value
of improving any of the other links.
of improving any of the other links.
105
303440
3776
zwiększają wartość ulepszeń
każdego innego ogniwa.
każdego innego ogniwa.
05:19
Concretely, if most of the links
are brittle and prone to breakage,
are brittle and prone to breakage,
106
307240
4976
Jeśli większość ogniw
jest krucha i łatwa do złamania,
jest krucha i łatwa do złamania,
05:24
the fact that your link
is not that reliable
is not that reliable
107
312240
2456
to, że twoje ogniwo nie jest zbyt solidne,
05:26
is not that important.
108
314720
1256
nie ma znaczenia.
05:28
Probably something else will break anyway.
109
316000
2000
Pewnie coś innego i tak się zepsuje.
05:30
But as all the other links
become robust and reliable,
become robust and reliable,
110
318024
3992
Ale jeśli wszystkie ogniwa
są wytrzymałe i solidne,
są wytrzymałe i solidne,
05:34
the importance of your link
becomes more essential.
becomes more essential.
111
322040
3496
znaczenie twojego ogniwa rośnie.
05:37
In the limit, everything depends upon it.
112
325560
2320
W ostateczności wszystko od niego zależy.
05:40
The reason the O-ring was critical
to space shuttle Challenger
to space shuttle Challenger
113
328640
3536
Uszczelka O-ring była kluczowa
dla promu Challenger,
dla promu Challenger,
05:44
is because everything else
worked perfectly.
worked perfectly.
114
332200
2720
bo wszystko inne działało perfekcyjnie.
05:47
If the Challenger were
kind of the space era equivalent
kind of the space era equivalent
115
335480
2576
Jeśli Challenger
byłby kosmicznym odpowiednikiem
byłby kosmicznym odpowiednikiem
05:50
of Microsoft Windows 2000 --
116
338080
2536
systemu Microsoft Windows 2000,
05:52
(Laughter)
117
340640
2096
(Śmiech)
05:54
the reliability of the O-ring
wouldn't have mattered
wouldn't have mattered
118
342760
2456
solidność uszczelki O-ring
nie miałaby znaczenia,
nie miałaby znaczenia,
05:57
because the machine would have crashed.
119
345240
1858
bo maszyna i tak by się rozbiła.
05:59
(Laughter)
120
347122
1480
(Śmiech)
06:01
Here's the broader point.
121
349960
1576
Teraz szersza perspektywa.
06:03
In much of the work that we do,
we are the O-rings.
we are the O-rings.
122
351560
3816
W większości pracy, którą wykonujemy,
jesteśmy uszczelkami O-ring.
jesteśmy uszczelkami O-ring.
06:07
Yes, ATMs could do
certain cash-handling tasks
certain cash-handling tasks
123
355400
3536
Owszem, bankomaty mogły wykonać
zadania związane z obrotem pieniędzmi
zadania związane z obrotem pieniędzmi
06:10
faster and better than tellers,
124
358960
3016
szybciej i lepiej niż pracownicy,
06:14
but that didn't make tellers superfluous.
125
362000
2056
ale nie uczyniło to pracowników zbędnymi.
06:16
It increased the importance
of their problem-solving skills
of their problem-solving skills
126
364080
3296
Zwiększyło to znaczenie
ich umiejętności rozwiązywania problemów
ich umiejętności rozwiązywania problemów
06:19
and their relationships with customers.
127
367400
2616
i relacji z klientami.
06:22
The same principle applies
if we're building a building,
if we're building a building,
128
370040
3296
Tej samej zasadzie podlega sytuacja,
kiedy budujemy budynek,
kiedy budujemy budynek,
06:25
if we're diagnosing
and caring for a patient,
and caring for a patient,
129
373360
2536
diagnozujemy chorobę, dbamy o pacjenta
06:27
or if we are teaching a class
130
375920
3136
czy uczymy w klasie
06:31
to a roomful of high schoolers.
131
379080
2456
pełnej licealistów.
06:33
As our tools improve,
132
381560
2376
W miarę posiadania
coraz lepszych narzędzi,
coraz lepszych narzędzi,
06:35
technology magnifies our leverage
133
383960
2096
technologia zwiększa nasz wpływ
06:38
and increases the importance
of our expertise
of our expertise
134
386080
3896
i znaczenie umiejętności eksperckich,
06:42
and our judgment and our creativity.
135
390000
2200
oceny i kreatywności.
06:45
And that brings me
to the second principle:
to the second principle:
136
393000
2240
To prowadzi mnie do drugiej zasady:
06:48
never get enough.
137
396160
1200
"nigdy za wiele".
06:50
You may be thinking, OK, O-ring, got it,
138
398280
2416
Myślicie pewnie: OK, to O-ring jest jasne,
06:52
that says the jobs that people do
will be important.
will be important.
139
400720
3096
chodzi o to, że praca ludzka jest ważna.
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
Nie mogą jej wykonywać maszyny,
ale ktoś musi to robić.
ale ktoś musi to robić.
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
Ale to nie pokazuje,
ile miejsc pracy będzie potrzebne.
ile miejsc pracy będzie potrzebne.
07:01
If you think about it,
isn't it kind of self-evident
isn't it kind of self-evident
142
409760
2456
Jak się nad tym zastanowić,
czy to nie oczywiste,
czy to nie oczywiste,
07:04
that once we get sufficiently
productive at something,
productive at something,
143
412240
2536
że gdy już staniemy się
w czymś wystarczająco wydajni,
w czymś wystarczająco wydajni,
07:06
we've basically
worked our way out of a job?
worked our way out of a job?
144
414800
2096
po prostu wygryzamy się sami z pracy?
07:08
In 1900, 40 percent of all US employment
145
416920
2776
W 1900 roku 40% zatrudnienia w USA
07:11
was on farms.
146
419720
1256
było na farmach.
07:13
Today, it's less than two percent.
147
421000
2256
Dziś odsetek ten wynosi mniej niż 2%.
07:15
Why are there so few farmers today?
148
423280
2176
Dlaczego mamy dziś tak mało rolników?
07:17
It's not because we're eating less.
149
425480
1856
To nie dlatego, że jemy mniej.
07:19
(Laughter)
150
427360
2656
(Śmiech)
07:22
A century of productivity
growth in farming
growth in farming
151
430040
2736
Stulecie wzrostu wydajności w rolnictwie
07:24
means that now,
a couple of million farmers
a couple of million farmers
152
432800
2176
oznacza, że dziś kilka milionów rolników
07:27
can feed a nation of 320 million.
153
435000
2736
może wykarmić 320 milionów ludzi.
07:29
That's amazing progress,
154
437760
1656
To pokazuje niezwykły postęp,
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 też małą ilość pracy
dla O-ring w rolnictwie.
dla O-ring w rolnictwie.
07:35
So clearly, technology can eliminate jobs.
156
443600
3016
Technologia może więc
redukować liczbę miejsc pracy.
redukować liczbę miejsc pracy.
07:38
Farming is only one example.
157
446640
1736
Rolnictwo to tylko przykład.
07:40
There are many others like it.
158
448400
1640
W wielu dziedzinach jest tak samo.
07:43
But what's true about a single product
or service or industry
or service or industry
159
451440
3976
Ale to, co sprawdza się
dla produktu, usługi czy przemysłu,
dla produktu, usługi czy przemysłu,
07:47
has never been true
about the economy as a whole.
about the economy as a whole.
160
455440
2776
nie sprawdza się dla całej gospodarki.
07:50
Many of the industries
in which we now work --
in which we now work --
161
458240
2496
Wiele dzisiejszych gałęzi przemysłu,
07:52
health and medicine,
162
460760
2136
opieka zdrowotna i medycyna,
07:54
finance and insurance,
163
462920
2216
finanse i ubezpieczenia,
07:57
electronics and computing --
164
465160
1640
elektronika i informatyka,
07:59
were tiny or barely existent
a century ago.
a century ago.
165
467720
2736
jeszcze wiek temu
były maleńkie albo prawie nie istniały.
były maleńkie albo prawie nie istniały.
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
Wiele produktów,
na które wydajemy dziś pieniądze:
na które wydajemy dziś pieniądze:
08:05
air conditioners, sport utility vehicles,
167
473320
2136
klimatyzacja, samochody terenowe,
08:07
computers and mobile devices --
168
475480
1696
komputery i urządzenia mobilne,
08:09
were unattainably expensive,
169
477200
1656
było niebotycznie drogich
08:10
or just hadn't been invented
a century ago.
a century ago.
170
478880
2440
lub wiek temu jeszcze ich nie wynaleziono.
08:13
As automation frees our time,
increases the scope of what is possible,
increases the scope of what is possible,
171
481920
4976
Automatyzacja daje więcej wolnego czasu,
przesuwa granice tego, co osiągalne.
przesuwa granice tego, co osiągalne.
08:18
we invent new products,
new ideas, new services
new ideas, new services
172
486920
3216
Tworzymy nowe produkty,
nowe pomysły, nowe usługi,
nowe pomysły, nowe usługi,
08:22
that command our attention,
173
490160
1576
które przyciągają naszą uwagę,
08:23
occupy our time
174
491760
1536
zajmują czas
08:25
and spur consumption.
175
493320
1640
i zachęcają do konsumpcji.
08:27
You may think some
of these things are frivolous --
of these things are frivolous --
176
495760
3216
Wydaje się, że to rzeczy błahe,
08:31
extreme yoga, adventure tourism,
177
499000
2776
joga ekstremalna, turystyka przygodowa,
08:33
Pokémon GO --
178
501800
1256
Pokémon GO...
08:35
and I might agree with you.
179
503080
1320
Zgodzę się z tym.
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 ludzie tego chcą, a my jesteśmy gotowi
ciężko dla nich pracować.
ciężko dla nich pracować.
08:40
The average worker in 2015
181
508480
2176
W 2015 roku przeciętny pracownik,
08:42
wanting to attain
the average living standard in 1915
the average living standard in 1915
182
510680
4256
chcący osiągnąć
średni poziom życia z 1915 roku,
średni poziom życia z 1915 roku,
08:46
could do so by working
just 17 weeks a year,
just 17 weeks a year,
183
514960
3336
powinien pracować tylko 17 tygodni w roku,
08:50
one third of the time.
184
518320
1440
czyli jedną trzecią roku.
08:52
But most people don't choose to do that.
185
520240
2176
Ale większość ludzi tego nie robi.
08:54
They are willing to work hard
186
522440
1695
Są gotowi ciężko pracować,
08:56
to harvest the technological bounty
that is available to them.
that is available to them.
187
524159
3881
aby zdobyć dostępną premię technologiczną.
09:00
Material abundance has never
eliminated perceived scarcity.
eliminated perceived scarcity.
188
528480
4096
Nadmiar materialny nigdy
nie wyeliminował widocznego braku.
nie wyeliminował widocznego braku.
09:04
In the words of economist
Thorstein Veblen,
Thorstein Veblen,
189
532600
2576
Według ekonomisty Thorsteina Veblena,
09:07
invention is the mother of necessity.
190
535200
2640
innowacja jest matką potrzeby.
09:11
Now ...
191
539520
1200
09:13
So if you accept these two principles,
192
541400
1856
Przyjąwszy te dwie zasady,
09:15
the O-ring principle
and the never-get-enough principle,
and the never-get-enough principle,
193
543280
2896
zasadę O-ring i zasadę "nigdy za wiele",
09:18
then you agree with me.
194
546200
1336
zgodzicie się ze mną.
09:19
There will be jobs.
195
547560
1400
Będziemy mieć miejsca pracy.
09:21
Does that mean there's
nothing to worry about?
nothing to worry about?
196
549560
2176
Czy to znaczy, że nie ma o co się martwić?
09:23
Automation, employment, robots and jobs --
197
551760
2776
Automatyzacja, zatrudnienie,
roboty, miejsca pracy...
roboty, miejsca pracy...
09:26
it'll all take care of itself?
198
554560
1920
Czy dadzą sobie radę same?
09:29
No.
199
557120
1216
Nie.
09:30
That is not my argument.
200
558360
2056
Nie o to mi chodzi.
09:32
Automation creates wealth
201
560440
2536
Automatyzacja rodzi bogactwo,
09:35
by allowing us to do
more work in less time.
more work in less time.
202
563000
2576
bo pozwala nam robić więcej - szybciej.
09:37
There is no economic law
203
565600
1576
Nie ma w ekonomii żadnego prawa,
09:39
that says that we
will use that wealth well,
will use that wealth well,
204
567200
2776
które mówi, że dobrze zużyjemy bogactwo
09:42
and that is worth worrying about.
205
570000
1800
i o to właśnie należy się martwić.
09:44
Consider two countries,
206
572800
1816
Pomyślcie o dwóch państwach:
09:46
Norway and Saudi Arabia.
207
574640
2136
Norwegii i Arabii Saudyjskiej.
09:48
Both oil-rich nations,
208
576800
1576
Oba są królestwami ropy,
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
tak jakby pieniądze
wytryskały im z dziur w ziemi.
wytryskały im z dziur w ziemi.
09:54
(Laughter)
210
582000
1536
(Śmiech)
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 nie spożytkowano tam bogactwa
tak samo dobrze, by zwiększyć dobrobyt,
tak samo dobrze, by zwiększyć dobrobyt,
10:00
human prospering.
212
588800
1200
by polepszyć życie ludzi.
10:02
Norway is a thriving democracy.
213
590440
2736
Norwegia to prosperująca demokracja.
10:05
By and large, its citizens
work and play well together.
work and play well together.
214
593200
3656
Obywatele razem pracują i bawią się.
10:08
It's typically numbered
between first and fourth
between first and fourth
215
596880
3016
Zwykle Norwegia plasuje się
między pierwszym a czwartym miejscem
między pierwszym a czwartym miejscem
10:11
in rankings of national happiness.
216
599920
2736
w rankingach narodowego poziomu szczęścia.
10:14
Saudi Arabia is an absolute monarchy
217
602680
2656
Arabia Saudyjska to monarchia absolutna,
10:17
in which many citizens
lack a path for personal advancement.
lack a path for personal advancement.
218
605360
3616
gdzie wielu obywateli
nie ma możliwości polepszenia życia.
nie ma możliwości polepszenia życia.
10:21
It's typically ranked 35th
among nations in happiness,
among nations in happiness,
219
609000
3496
W skali narodowego poziomu szczęścia
jest na trzydziestym piątym miejscu,
jest na trzydziestym piątym miejscu,
10:24
which is low for such a wealthy nation.
220
612520
2096
czyli nisko, jak na tak zamożny naród.
10:26
Just by way of comparison,
221
614640
1336
Dla porównania:
10:28
the US is typically ranked
around 12th or 13th.
around 12th or 13th.
222
616000
2800
USA znajduje się na dwunastym
lub trzynastym miejscu.
lub trzynastym miejscu.
10:31
The difference between these two countries
223
619400
2096
Różnicy między tymi dwoma państwami
10:33
is not their wealth
224
621520
1256
nie stanowi bogactwo
10:34
and it's not their technology.
225
622800
1736
ani technologia.
10:36
It's their institutions.
226
624560
1320
Stanowią ją instytucje.
10:38
Norway has invested to build a society
227
626560
3176
Norwegia inwestuje, by zbudować państwo
10:41
with opportunity and economic mobility.
228
629760
3336
możliwości i mobilności gospodarczej.
10:45
Saudi Arabia has raised living standards
229
633120
2176
Arabia Saudyjska podnosi standardy życia,
10:47
while frustrating
many other human strivings.
many other human strivings.
230
635320
3256
jednocześnie udaremniając
realizację innych dążeń ludzkich.
realizację innych dążeń ludzkich.
10:50
Two countries, both wealthy,
231
638600
2776
Dwa państwa, oba zamożne,
10:53
not equally well off.
232
641400
1720
ale nierówno dobrze sytuowane.
10:55
And this brings me
to the challenge that we face today,
to the challenge that we face today,
233
643880
4336
To prowadzi mnie
do stojącego dziś przed nami wyzwania,
do stojącego dziś przed nami wyzwania,
11:00
the challenge that
automation poses for us.
automation poses for us.
234
648240
2136
które stawia przed nami automatyzacja.
11:02
The challenge is not
that we're running out of work.
that we're running out of work.
235
650400
2456
Nie chodzi o to, że brakuje miejsc pracy.
11:04
The US has added 14 million jobs
236
652880
1936
USA stworzyło 14 milionów miejsc pracy
11:06
since the depths of the Great Recession.
237
654840
2136
od czasów Wielkiej Recesji.
11:09
The challenge is that many of those jobs
238
657000
2536
Jednak wiele z tych miejsc pracy
11:11
are not good jobs,
239
659560
1296
to nie są dobre stanowiska,
11:12
and many citizens
cannot qualify for the good jobs
cannot qualify for the good jobs
240
660880
3096
a wielu z nas
nie może zdobyć kwalifikacji
nie może zdobyć kwalifikacji
potrzebnych do nowej dobrej pracy.
11:16
that are being created.
241
664000
1200
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
Wzrost zatrudnienia w USA
i w większości krajów rozwiniętych
i w większości krajów rozwiniętych
11:21
looks something like a barbell
243
669360
1456
wygląda jak sztanga
11:22
with increasing poundage
on either end of the bar.
on either end of the bar.
244
670840
3376
z rosnącym obciążeniem na obu końcach.
11:26
On the one hand,
245
674240
1216
Z jednej strony
11:27
you have high-education, high-wage jobs
246
675480
2816
mamy wysokie wykształcenie,
wysoko płatne zawody,
wysoko płatne zawody,
11:30
like doctors and nurses,
programmers and engineers,
programmers and engineers,
247
678320
3576
jak lekarze i pielęgniarki,
programiści i inżynierowie,
programiści i inżynierowie,
11:33
marketing and sales managers.
248
681920
1736
managerowie marketingu i sprzedaży.
11:35
Employment is robust in these jobs,
employment growth.
employment growth.
249
683680
3016
W tych zawodach
wzrost zatrudnienia jest solidny.
wzrost zatrudnienia jest solidny.
11:38
Similarly, employment growth
is robust in many low-skill,
is robust in many low-skill,
250
686720
4016
Wzrost zatrudnienia jest też solidny
w wielu niewymagających kwalifikacji
w wielu niewymagających kwalifikacji
11:42
low-education jobs like food service,
251
690760
3056
ani wysokiego wykształcenia zawodach,
jak praca w gastronomii,
jak praca w gastronomii,
11:45
cleaning, security,
252
693840
2256
sprzątanie, ochrona,
11:48
home health aids.
253
696120
1240
domowa opieka medyczna.
11:50
Simultaneously, employment is shrinking
254
698080
3096
Jednocześnie zmniejsza się zatrudnienie
11:53
in many middle-education,
middle-wage, middle-class jobs,
middle-wage, middle-class jobs,
255
701200
4056
w średnio-płatnych zawodach
klasy średniej ze średnim wykształceniem,
klasy średniej ze średnim wykształceniem,
11:57
like blue-collar production
and operative positions
and operative positions
256
705280
3816
jak pracownicy fizyczni, operatorzy maszyn
12:01
and white-collar
clerical and sales positions.
clerical and sales positions.
257
709120
2976
i pracownicy umysłowi,
urzędnicy i sprzedawcy.
urzędnicy i sprzedawcy.
12:04
The reasons behind this contracting middle
258
712120
2256
Przyczyny tego skurczenia się w środku
12:06
are not mysterious.
259
714400
1216
nie są tajemnicą.
12:07
Many of those middle-skill jobs
260
715640
1976
Liczne średnio-wykwalifikowane zawody
12:09
use well-understood rules and procedures
261
717640
2496
używają jasnych zasad i procedur,
12:12
that can increasingly
be codified in software
be codified in software
262
720160
3096
z których coraz więcej
można zakodować w oprogramowaniu
można zakodować w oprogramowaniu
12:15
and executed by computers.
263
723280
2360
i wykonywać poprzez komputer.
12:18
The challenge that
this phenomenon creates,
this phenomenon creates,
264
726200
3376
Wyzwanie, jakie stawia to zjawisko,
12:21
what economists call
employment polarization,
employment polarization,
265
729600
2536
czyli polaryzacja zatrudnienia,
12:24
is that it knocks out rungs
in the economic ladder,
in the economic ladder,
266
732160
2616
wyrywa szczeble w drabinie gospodarczej,
12:26
shrinks the size of the middle class
267
734800
1816
zmniejsza klasę średnią
12:28
and threatens to make us
a more stratified society.
a more stratified society.
268
736640
3136
i może zrobić z nas
społeczeństwo podzielone na warstwy.
społeczeństwo podzielone na warstwy.
12:31
On the one hand, a set of highly paid,
highly educated professionals
highly educated professionals
269
739800
4056
Z jednej strony wysokopłatni,
wysoko wykształceni specjaliści
wysoko wykształceni specjaliści
12:35
doing interesting work,
270
743880
1416
wykonują ciekawą pracę,
12:37
on the other, a large number
of citizens in low-paid jobs
of citizens in low-paid jobs
271
745320
3416
z drugiej - liczni pracownicy
na niskopłatnych stanowiskach,
na niskopłatnych stanowiskach,
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
którzy są przede wszystkim odpowiedzialni
za wygodę i zdrowie zamożnych.
za wygodę i zdrowie zamożnych.
12:46
That is not my vision of progress,
273
754440
2336
Nie jest to dla mnie wizja postępu.
12:48
and I doubt that it is yours.
274
756800
1880
Wasza pewnie też nie.
12:51
But here is some encouraging news.
275
759440
2016
Ale oto informacja zachęcająca:
12:53
We have faced equally momentous
economic transformations in the past,
economic transformations in the past,
276
761480
4856
w przeszłości zetknęliśmy się
z ważnymi transformacjami w gospodarce
z ważnymi transformacjami w gospodarce
12:58
and we have come
through them successfully.
through them successfully.
277
766360
2696
i szczęśliwie je przetrwaliśmy.
13:01
In the late 1800s and early 1900s,
278
769080
4936
Na przełomie XIX i XX wieku,
13:06
when automation was eliminating
vast numbers of agricultural jobs --
vast numbers of agricultural jobs --
279
774040
4536
kiedy automatyzacja eliminowała
wiele miejsc pracy w rolnictwie...
wiele miejsc pracy w rolnictwie...
13:10
remember that tractor? --
280
778600
2336
Pamiętacie traktor?
13:12
the farm states faced a threat
of mass unemployment,
of mass unemployment,
281
780960
2696
Rolnicze stany spotkały się
z groźbą masowego bezrobocia,
z groźbą masowego bezrobocia,
13:15
a generation of youth
no longer needed on the farm
no longer needed on the farm
282
783680
3816
które miało dotknąć pokolenie młodych,
już niepotrzebnych na farmie,
już niepotrzebnych na farmie,
13:19
but not prepared for industry.
283
787520
1760
ale niegotowych do pracy w przemyśle.
13:22
Rising to this challenge,
284
790080
1576
By stawić czoła temu wyzwaniu,
13:23
they took the radical step
285
791680
1496
podjęto radykalne działanie,
13:25
of requiring that
their entire youth population
their entire youth population
286
793200
2816
polegające na tym, że cała młodzież
13:28
remain in school
and continue their education
and continue their education
287
796040
2856
miała kontynuować naukę w szkołach
13:30
to the ripe old age of 16.
288
798920
2120
do dojrzałego wieku lat 16.
13:33
This was called the high school movement,
289
801600
1976
Nazwano to ruchem szkół średnich
13:35
and it was a radically
expensive thing to do.
expensive thing to do.
290
803600
2816
i było to bardzo drogie przedsięwzięcie.
13:38
Not only did they have
to invest in the schools,
to invest in the schools,
291
806440
2256
Nie tylko należało zainwestować w szkoły,
13:40
but those kids couldn't work
at their jobs.
at their jobs.
292
808720
2696
ale dzieciaki nie mogły
pracować w swoim zawodzie.
pracować w swoim zawodzie.
13:43
It also turned out to be
one of the best investments
one of the best investments
293
811440
3296
Okazało się to też
jedną z najlepszych inwestycji
jedną z najlepszych inwestycji
13:46
the US made in the 20th century.
294
814760
2216
dokonanych w USA w XX wieku.
13:49
It gave us the most skilled,
the most flexible
the most flexible
295
817000
2336
I mamy najlepszych na świecie pracowników:
13:51
and the most productive
workforce in the world.
workforce in the world.
296
819360
2696
świetnie wykwalifikowanych,
elastycznych i wydajnych.
elastycznych i wydajnych.
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
Aby zrozumieć, jak świetnie to działało,
wyobraźmy sobie siłę roboczą z 1899 roku
wyobraźmy sobie siłę roboczą z 1899 roku
13:58
and bringing them into the present.
298
826640
2216
i przenieśmy ją do teraźniejszości.
14:00
Despite their strong backs
and good characters,
and good characters,
299
828880
2936
Mimo silnych pleców i dobrego charakteru
14:03
many of them would lack
the basic literacy and numeracy skills
the basic literacy and numeracy skills
300
831840
3776
wielu z nich brakowałoby podstawowych
umiejętności czytania, pisania i liczenia,
umiejętności czytania, pisania i liczenia,
14:07
to do all but the most mundane jobs.
301
835640
2936
by pracować w choć trochę
mniej przyziemnych zawodach.
mniej przyziemnych zawodach.
14:10
Many of them would be unemployable.
302
838600
2240
Wielu z nich byłoby bezrobotnych.
14:13
What this example highlights
is the primacy of our institutions,
is the primacy of our institutions,
303
841840
3736
Przykład podkreśla znaczenie instytucji,
14:17
most especially our schools,
304
845600
1776
a zwłaszcza szkół,
14:19
in allowing us to reap the harvest
305
847400
2536
w możliwości zbierania plonów
14:21
of our technological prosperity.
306
849960
2296
technologicznego dobrobytu.
14:24
It's foolish to say
there's nothing to worry about.
there's nothing to worry about.
307
852280
2416
Głupio mówić, że nie ma o co się martwić.
14:26
Clearly we can get this wrong.
308
854720
2200
Możemy źle to zrozumieć.
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
Gdyby USA sto lat temu nie zainwestowały
w szkoły i rozwój umiejętności
w szkoły i rozwój umiejętności
14:33
a century ago with
the high school movement,
the high school movement,
310
861160
2256
w czasie ruchu szkół średnich,
14:35
we would be a less prosperous,
311
863440
1656
bylibyśmy mniej prosperującym,
14:37
a less mobile and probably
a lot less happy society.
a lot less happy society.
312
865120
3616
mniej mobilnym i pewnie dużo mniej
szczęśliwym społeczeństwem.
szczęśliwym społeczeństwem.
14:40
But it's equally foolish
to say that our fates are sealed.
to say that our fates are sealed.
313
868760
2736
Równie głupio jest stwierdzić,
że los jest przesądzony.
że los jest przesądzony.
14:43
That's not decided by the machines.
314
871520
1696
Nie decydują o tym maszyny.
14:45
It's not even decided by the market.
315
873240
1736
Nie decyduje o tym nawet rynek.
14:47
It's decided by us
and by our institutions.
and by our institutions.
316
875000
2640
Decydujemy o tym my
i tworzone przez nas instytucje.
i tworzone przez nas instytucje.
14:50
Now, I started this talk with a paradox.
317
878360
2576
Zacząłem prelekcję od paradoksu.
14:52
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
318
880960
2656
Maszyny robią za nas coraz więcej pracy.
14:55
Why doesn't that make
our labor superfluous,
our labor superfluous,
319
883640
2256
Czemu nie czyni to pracy niepotrzebną,
14:57
our skills redundant?
320
885920
1216
a umiejętności zbędnymi?
14:59
Isn't it obvious that the road
to our economic and social hell
to our economic and social hell
321
887160
3416
Czy to nie oczywiste, że droga
do gospodarczego i społecznego piekła
do gospodarczego i społecznego piekła
15:02
is paved with our own great inventions?
322
890600
2200
jest wybrukowana wspaniałymi wynalazkami?
15:06
History has repeatedly offered
an answer to that paradox.
an answer to that paradox.
323
894040
4176
Historia wielokrotnie
odpowiadała na ten paradoks.
odpowiadała na ten paradoks.
15:10
The first part of the answer
is that technology magnifies our leverage,
is that technology magnifies our leverage,
324
898240
3616
Pierwszą częścią odpowiedzi jest to,
że technologia zwiększa nasz wpływ,
że technologia zwiększa nasz wpływ,
15:13
increases the importance, the added value
325
901880
2616
zwiększa znaczenie, wartość dodaną
15:16
of our expertise,
our judgment and our creativity.
our judgment and our creativity.
326
904520
3536
umiejętności eksperckich,
naszej oceny i kreatywności.
naszej oceny i kreatywności.
15:20
That's the O-ring.
327
908080
1200
To O-ring.
15:21
The second part of the answer
is our endless inventiveness
is our endless inventiveness
328
909880
2736
Drugą częścią jest
nasza niekończąca się pomysłowość
nasza niekończąca się pomysłowość
15:24
and bottomless desires
329
912640
1456
i niezmierzone pragnienie,
15:26
means that we never get enough,
never get enough.
never get enough.
330
914120
2336
czyli to, że nigdy nie mamy dość.
15:28
There's always new work to do.
331
916480
2160
Zawsze jest coś nowego do zrobienia.
15:31
Adjusting to the rapid pace
of technological change
of technological change
332
919960
3336
Dopasowanie się
do szybkiego tempa zmian w technologii
do szybkiego tempa zmian w technologii
15:35
creates real challenges,
333
923320
1456
stawia prawdziwe wyzwania,
15:36
seen most clearly
in our polarized labor market
in our polarized labor market
334
924800
2976
widoczne przede wszystkim
na spolaryzowanym rynku pracy
na spolaryzowanym rynku pracy
15:39
and the threat that it poses
to economic mobility.
to economic mobility.
335
927800
2520
i w zagrożonej mobilności ekonomicznej.
15:43
Rising to this challenge is not automatic.
336
931320
2440
Reakcja na wyzwanie nie jest automatyczna.
15:46
It's not costless.
337
934400
1496
Nie pojawia się za darmo.
15:47
It's not easy.
338
935920
1416
Nie jest łatwa.
15:49
But it is feasible.
339
937360
1200
Ale jest do zrobienia.
15:51
And here is some encouraging news.
340
939120
1816
A teraz trochę zachęty.
15:52
Because of our amazing productivity,
341
940960
2136
Dzięki naszej niesamowitej produktywności
15:55
we're rich.
342
943120
1256
jesteśmy bogaci.
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
Oczywiście stać nas
na inwestycje w siebie i nasze dzieci,
na inwestycje w siebie i nasze dzieci,
15:59
as America did a hundred years ago
with the high school movement.
with the high school movement.
344
947560
3336
tak jak uczyniła to Ameryka
sto lat temu podczas ruchu szkół średnich.
sto lat temu podczas ruchu szkół średnich.
16:02
Arguably, we can't afford not to.
345
950920
2280
Prawdopodobnie nie mogłoby nas nie stać.
16:06
Now, you may be thinking,
346
954120
1776
Może myślicie sobie tak:
16:07
Professor Autor has told us
a heartwarming tale
a heartwarming tale
347
955920
2856
profesor Autor opowiedział nam
podnoszącą na duchu bajkę
podnoszącą na duchu bajkę
16:10
about the distant past,
348
958800
1776
o odległej przeszłości,
16:12
the recent past,
349
960600
1376
o niedawnej przeszłości,
16:14
maybe the present,
but probably not the future.
but probably not the future.
350
962000
3296
może o teraźniejszości,
ale raczej nie o przyszłości.
ale raczej nie o przyszłości.
16:17
Because everybody knows
that this time is different.
that this time is different.
351
965320
3936
Wszyscy wiedzą, że teraz będzie inaczej.
16:21
Right? Is this time different?
352
969280
2816
Co nie? Będzie inaczej?
16:24
Of course this time is different.
353
972120
1896
Oczywiście, że będzie inaczej.
16:26
Every time is different.
354
974040
1696
Zawsze jest inaczej.
16:27
On numerous occasions
in the last 200 years,
in the last 200 years,
355
975760
3616
W ciągu ostatnich 200 lat wiele razy
16:31
scholars and activists
have raised the alarm
have raised the alarm
356
979400
2776
naukowcy i aktywiści bili na alarm,
16:34
that we are running out of work
and making ourselves obsolete:
and making ourselves obsolete:
357
982200
3536
że zaczyna brakować miejsc pracy,
i że stajemy się niepotrzebni.
i że stajemy się niepotrzebni.
16:37
for example, the Luddites
in the early 1800s;
in the early 1800s;
358
985760
4616
Mówili tak luddyści na początku XIX wieku,
16:42
US Secretary of Labor James Davis
359
990400
2936
Sekretarz Pracy James David
16:45
in the mid-1920s;
360
993360
2416
w połowie lat 20. XX wieku,
16:47
Nobel Prize-winning economist
Wassily Leontief in 1982;
Wassily Leontief in 1982;
361
995800
5176
Wassily Leontief,
noblista z ekonomii w 1982 roku
noblista z ekonomii w 1982 roku
16:53
and of course, many scholars,
362
1001000
3256
i oczywiście obecnie, wielu uczonych,
16:56
pundits, technologists
363
1004280
2136
ekspertów, technologów
16:58
and media figures today.
364
1006440
1840
i dziennikarzy.
17:01
These predictions strike me as arrogant.
365
1009600
3320
Uderza mnie arogancja tych przewidywań.
17:05
These self-proclaimed oracles
are in effect saying,
are in effect saying,
366
1013800
2696
Właściwie te samozwańcze wyrocznie mówią:
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
"Jeśli nie mogę wymyślić,
gdzie będą pracować ludzie w przyszłości,
gdzie będą pracować ludzie w przyszłości,
17:11
then you, me and our kids
368
1019960
2896
to ty, ja i nasze dzieci
17:14
aren't going to think of it either."
369
1022880
1715
też nie będziemy o tym myśleć".
17:17
I don't have the guts
370
1025760
1935
Ja nie mam odwagi,
17:19
to take that bet against human ingenuity.
371
1027720
3176
by przyjąć taki zakład
przeciw ludzkiej pomysłowości.
przeciw ludzkiej pomysłowości.
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
Nie mogę powiedzieć,
jak będzie wyglądała praca ludzi
jak będzie wyglądała praca ludzi
17:25
a hundred years from now.
373
1033920
1896
za sto lat.
17:27
But the future doesn't hinge
on my imagination.
on my imagination.
374
1035839
2601
Ale przyszłość nie osadza się
na mojej wyobraźni.
na mojej wyobraźni.
17:31
If I were a farmer in Iowa
in the year 1900,
in the year 1900,
375
1039280
3776
Gdybym w 1900 roku
był farmerem ze stanu Iowa,
był farmerem ze stanu Iowa,
17:35
and an economist from the 21st century
teleported down to my field
teleported down to my field
376
1043079
3537
a ekonomista z XXI wieku
przeniósłby się na moje pole i powiedział:
przeniósłby się na moje pole i powiedział:
17:38
and said, "Hey, guess what, farmer Autor,
377
1046640
2520
"Hej, wiesz co, farmerze Autor?
17:42
in the next hundred years,
378
1050000
1536
Przez następne sto lat
17:43
agricultural employment is going to fall
from 40 percent of all jobs
from 40 percent of all jobs
379
1051560
3776
zatrudnienie w rolnictwie spadnie z 40%
17:47
to two percent
380
1055360
1216
do 2%
17:48
purely due to rising productivity.
381
1056600
2000
jedynie z powodu rosnącej wydajności.
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
Jak myślisz,
co zrobi 38% pracowników?".
co zrobi 38% pracowników?".
17:55
I would not have said, "Oh, we got this.
383
1063400
2816
Nie odpowiedziałbym: "Spokojnie".
17:58
We'll do app development,
radiological medicine,
radiological medicine,
384
1066240
2856
"Rozwiniemy aplikacje, radiologię,
18:01
yoga instruction, Bitmoji."
385
1069120
2976
trenowanie jogi i stworzymy Bitmoji".
18:04
(Laughter)
386
1072120
1536
(Śmiech)
18:05
I wouldn't have had a clue.
387
1073680
1286
Nie miałbym o tym pojęcia.
18:07
But I hope I would have had
the wisdom to say,
the wisdom to say,
388
1075840
2496
Obym był na tyle mądry, by powiedzieć:
18:10
"Wow, a 95 percent reduction
in farm employment
in farm employment
389
1078360
4016
"Łał, spadek o 95%
w zatrudnieniu na farmach
w zatrudnieniu na farmach
18:14
with no shortage of food.
390
1082400
2136
bez niedoboru żywności.
18:16
That's an amazing amount of progress.
391
1084560
2416
To niesamowity postęp.
18:19
I hope that humanity
finds something remarkable to do
finds something remarkable to do
392
1087000
3376
Oby ludzie znaleźli coś ważnego do roboty
18:22
with all of that prosperity."
393
1090400
1880
przy całym tym powodzeniu".
18:25
And by and large, I would say that it has.
394
1093120
3080
Ogólnie powiedziałbym, że znalazła.
18:29
Thank you very much.
395
1097960
1256
Dziękuję bardzo.
18:31
(Applause)
396
1099240
5055
(Brawa)
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