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Transcrição

Quanto tempo você acha que vai levar pra que as máquinas façam seu trabalho melhor do que você faz?

Automação costumava significar grandes máquinas estúpidas fazendo trabalhos repetitivos em fábricas.

Hoje, elas podem aterrar aeronaves,

diagnosticar câncer e comercializar ações.

Estamos entrando em uma nova era da automação,

diferente de tudo que já existiu.

De acordo com um estudo de 2013, praticamente metade de todos os trabalhos nos EUA

poderiam ser potencialmente automatizados nas próximas duas décadas.

Mas, espere…

A automação não está por aí há décadas?

O que é diferente desta vez?

Kurzgesagt - Resumindo

“Inovação no passado”

As coisas costumavam ser simples.

Inovação tornava o trabalho humano mais fácil e elevava a produtividade,

o que significava que mais coisas ou serviços podiam ser produzidos por hora,

utilizando a mesma quantidade de trabalhadores humanos.

Isto eliminou muito empregos, mas também criou outros empregos que eram melhores.

O que é importante, porque a população crescente necessitava de trabalho.

Então, resumindo,

inovação,

produtividade elevada,

menos trabalhos antigos

e muitos novos tipos de trabalho, geralmente melhores.

De forma geral, isto funcionou bem para a maioria das pessoas e a qualidade de vida melhorou.

Existe uma clara progressão em termos do que os humanos faziam para viver.

Pela maior parte do tempo, nós trabalhamos na agricultura.

Com a revolução industrial, isto mudou para trabalhos de produção,

e à medida que a automação se tornou mais difundida, os humanos mudaram para trabalhos de serviço.

E, então, há apenas alguns momentos na História humana, a Era da Informação aconteceu.

De repente, as regras mudaram.

Nossos empregos estão sendo tomados por máquinas de forma muito mais rápida do que no passado.

Isto é certamente preocupante,

mas a inovação irá claramente nos salvar, certo?

Enquanto novas indústrias da era da informação estão crescendo,

elas estão criando cada vez menos novos empregos.

Em 1979, a General Motors empregava mais de 800 mil trabalhadores,

e lucrou cerca de 11 bilhões de dólares americanos.

Em 2012, o Google ganhou cerca de 14 bilhões de dólares,

empregando 58 mil pessoas.

Você pode não gostar desta comparação,

mas o Google é um exemplo de criadores de novos empregos no passado:

indústrias modernas e inovadoras.

As indústrias inovadoras antigas estão perdendo o fôlego, basta olhar para os carros.

Quando surgiram há cem anos atrás, eles criaram indústrias enormes.

Automóveis transformaram nosso modo de vida,

nossa infraestrutura, e nossas cidades.

Milhões de pessoas conseguiram emprego, diretamente ou indiretamente,

e décadas de investimento mantiveram essa tendência.

Mas atualmente esse processo já está praticamente finalizado,

e inovação na indústria automobilística já não cria mais tantos empregos quanto antes.

Apesar dos carros elétricos serem ótimos,

eles não vão criar milhões de novos empregos.

Mas espera aí, e a Internet?

Alguns tecnologistas acreditam que a Internet é uma inovação

comparável à invenção da energia elétrica.

Se seguirmos com essa comparação,

podemos ver como nossas inovações modernas diferem das antigas.

A Internet criou novas indústrias,

mas elas não criam empregos suficientes para acompanhar o crescimento da população,

ou para compensar a quantidade de empregos que a Internet está destruindo.

No seu auge, em 2004,

a Blockbuster tinha 84 mil funcionários, e lucrou 6 bilhões de dólares.

Em 2016, a Netflix tinha 4500 funcionários,

E lucrou 9 bilhões de dólares.

Podemos usar nós mesmos como exemplo:

com um quadro permanente de apenas doze funcionários,

o canal Kurzgesagt atinge milhões de pessoas.

Uma emissora de TV com o mesmo número de espectadores

precisa de muito mais funcionários.

Inovação, na era da informação,

não resulta na criação suficiente de novos empregos.

Isso seria ruim por si só, mas agora uma nova onda de automação,

e uma nova geração de máquinas,

está aos poucos tomando conta de tudo.

“Um novo tipo de máquina”

Para entender isso, precisamos entender à nós mesmos primeiro.

A humanidade progride com base na divisão de trabalho.

Enquanto avançávamos ao longo de milhares de anos,

nossos empregos se tornaram cada vez mais especializados.

Nossas máquinas mais inteligentes não conseguem realizar tarefas complicadas,

mas são extremamente boas em realizar tarefas simples e repetitivas.

Foi isso que acabou com os empregos em fábricas.

Mas se você examinar um trabalho complexo com cuidado,

descobrirá que é apenas uma série de tarefas simples e repetitivas,

executadas uma após a outra.

As máquinas estão a ponto de ficarem tão boas

em quebrarem tarefas complexas em pequenas tarefas previsíveis,

que para muitas pessoas não haverá mais espaço para se especializar.

Estamos a ponto de sermos superados.

As máquinas digitais conseguem isso através do aprendizado de máquina,

que permite que elas adquiram informação e habilidades através da análise de dados.

E faz com que elas fiquem cada vez melhores, através das relações que conseguem descobrir.

As máquinas ensinam a si mesmas!

Nós tornamos isso possível fornecendo ao computador

uma enorme quantidade de dados sobre o que queremos que ele aprenda.

Mostre a uma máquina todas as coisas que você comprou na internet,

e ela aos poucos aprenderá o que recomendar pra você,

para que você compre ainda mais coisas.

O aprendizado de máquina está cada vez mais atingindo o seu potencial,

porque nos últimos anos os humanos começaram a acumular dados sobre tudo.

Comportamento,

padrões meteorológicos,

registros médicos,

sistemas de comunicação,

dados de viagens,

e, claro, dados sobre o que fazemos no trabalho.

O que criamos por acidente é uma enorme biblioteca,

que as máquinas podem usar para entender como os humanos fazem as coisas

e aprender a fazê-las melhor.

Essas máquinas digitais podem ser as maiores destruidoras de empregos de todos os tempos.

Elas podem ser reproduzidas instantaneamente, de graça.

Quandos elas se aperfeiçoam, você não precisa investir

em enormes coisas de metal,

você pode apenas usar o novo programa.

E essas máquinas conseguem se aperfeiçoar rápido.

Quão rápido?

Se o seu emprego envolve tarefas complexas em um computador,

talvez você perca seu emprego ainda mais rápido do que quem trabalha em fábricas.

Existem exemplos reais de como essa transição pode estar acontecendo.

Uma empresa de São Francisco vende um software de gestão de projetos para grandes corporações,

que é feito para eliminar gerentes em posições intermediárias .

Quando é “contratado” para um novo projeto,

o software primeiro decide quais funções podem ser automatizadas,

e exatamente quais funções precisam ser executadas por um profissional humano.

A partir daí, o software monta uma equipe de freelancers através da internet,

e então distribui as tarefas entre os humanos,

controlando a qualidade do serviço,

e acompanhando o desempenho individual até o projeto ser finalizado

Ok, isso não parece tão ruim.

Apesar dessa máquina estar ocupando um emprego, ela cria empregos para os freelancers, certo?

Bem, conforme os freelancers executam suas tarefas,

algoritmos de aprendizado os monitoram,

e adquirem dados sobre o trabalho e quais tarefas compõem esse trabalho.

Então o que está realmente acontecendo

é que os freelancers estão ensinando às máquinas como substituí-los.

Em média, esse software reduz os custos em cerca de 50% no primeiro ano,

e mais 25% adicionais no segundo ano.

E esse é apenas um exemplo, de muitos.

Há maquinas e programas se tornando tão boas ou melhores do que os humanos

em diversas áreas,

de farmacêuticos a analistas,

de jornalistas à radiologistas,

caixas de supermercado e de banco, e trabalhos não especializados como fritar hambúrgeres.

Esses empregos não vão desaparecer de repente,

mas cada vez menos humanos irão ocupá-los.

Nós discutiremos alguns casos em um próximo vídeo.

Se o desaparecimento de empregos é ruim,

é apenas metade da história.

“Para permanecermos no lugar, preciamos nos mover muito rápido”

Não basta substituir os empregos antigos por empregos modernos,

precisamos constantemente criar novos empregos , porque a população mundial está crescendo.

No passado, resolvemos esse problema através da inovação.

Mas desde 1973, a geração de novos empregos nos EUA começou a diminuir.

E a primeira década do século 21 foi a primeira na história

onde a quantidade total de empregos não cresceu.

Em um país que precisa criar até 150 mil novos empregos por mês,

apenas pra acompanhar o crescimento populacional,

isso são más notícias.

Isso também está começando a afetar os padrões de vida.

No passado, parecia óbvio que com o aumento da produtividade,

mais empregos e empregos melhores seriam criados.

Mas os números contam uma história diferente:

em 1998, os trabalhadores americanos trabalharam um total de 194 bilhões de horas.

Ao longo dos 15 anos seguintes, sua produção aumentou em 42%.

Mas em 2013,

a quantidade de horas trabalhadas por trabalhadores americanos

continuava sendo 194 bilhões de horas.

Isso significa que apesar da produtividade ter aumentado drasticamente,

milhares de novos negócios terem surgido,

e a população americana ter crescido em mais de 40 milhões,

não houve nenhum aumento no número de horas trabalhadas em 15 anos.

Ao mesmo tempo, os salários para recém graduados nos Estados Unidos

tem diminuído ao longo da última década,

e quase 40% dos recém-graduados são forçados a trabalharem em empregos

que não exigem diploma universitário.

“Conclusão”

A produtividade está se separando do trabalho humano,

e a natureza da inovação na era da informação

é diferente de tudo que já vimos antes.

Esse processo começou há vários anos atrás,

e já se encontra plenamente em andamento.

Mesmo sem novas disrupções, como carros com piloto automático ou contadores robóticos.

Parece que a automação está sendo diferente desta vez.

Agora, as máquinas poderão realmente tomar nossos empregos.

Nossas economias são baseadas na premissa de que as pessoas consomem,

mas se cada vez menos pessoas tiverem empregos decentes,

quem será reponsável por todo o consumo?

Estaríamos produzindo com custos cada vez menores, apenas pra descobrir

que cada vez menos pessoas podem comprar nossos bens e serviços?

Ou irá o futuro ver uma minúscula minoria de super-ricos,

que são os donos das máquinas, dominando a todos nós?

E será que nosso futuro precisa ser tão sombrio?

Apesar de termos sido um tanto pessimistas neste vídeo,

não é certeza que as coisas irão acontecer de forma negativa.

A era da informação e a automação moderna

poderiam ser uma ótima maneira de mudar a sociedade humana,

e reduzir drasticamente a pobreza e a desigualdade.

Este poderia ser um momento seminal na história humana.

Nós falaremos sobre esse potencial, e soluções possíveis

como renda básica universal, na segunda parte desta série de vídeos.

Precisamos pensar grande, e rápido,

porque uma coisa é certa…as máquinas não estão chegando.

Elas já estão aqui.

Este vídeo demorou cerca de 900 horas para ser finalizado

e trabalhamos nele durante nove meses

Projetos desse tipo não seriam possíveis sem o seu apoio em patreon.com

Se você quiser nos ajudar, e ganhar um pássaro Kurzgesagt em troca, seria ótimo!

Nós baseamos muito desse vídeo em dois ótimos livros:

“A ascensão dos robôs”, e “A segunda era das máquinas”.

Você encontrará links para ambos na descrição do vídeo,

e são altamente recomendados.

Além disso, fizemos um pequeno pôster de robôs,

que você pode comprar em nossa loja dftba.com

Esse vídeo é parte de uma série, sobre como a tecnologia já está mudando,

e continuará mudando a vida humana para sempre.

Se quiser continuar nos assistindo, temos algumas outras playlists.