Automation anxiety has been spreading lately, a fear that in the future, many jobs will be performed by machines rather than human beings, given the remarkable advances that are unfolding in artificial intelligence and robotics. What's clear is that there will be significant change. What's less clear is what that change will look like. My research suggests that the future is both troubling and exciting. The threat of technological unemployment is real, and yet it's a good problem to have. And to explain how I came to that conclusion, I want to confront three myths that I think are currently obscuring our vision of this automated future.
Un fenómeno que últimamente se está difundiendo es la ansiedad por la automatización, el miedo de que en un futuro muchas tareas sean realizadas por máquinas y no por seres humanos, a juzgar por los grandes avances que se están logrando en el campo de la inteligencia artificial y de la robótica. Lo cierto es que habrá cambios importantes. Lo que no está tan claro es cómo serán esos cambios. La investigación que hice sugiere que el futuro es inquietante e interesante. La amenaza del desempleo tecnológico es real, pero aun así es un problema con ventajas. Y para explicar cómo llegué a esta conclusión, quiero hablar de tres mitos que en mi opinión hoy impiden tener un claro panorama de este futuro automatizado.
A picture that we see on our television screens, in books, in films, in everyday commentary is one where an army of robots descends on the workplace with one goal in mind: to displace human beings from their work. And I call this the Terminator myth. Yes, machines displace human beings from particular tasks, but they don't just substitute for human beings. They also complement them in other tasks, making that work more valuable and more important. Sometimes they complement human beings directly, making them more productive or more efficient at a particular task. So a taxi driver can use a satnav system to navigate on unfamiliar roads. An architect can use computer-assisted design software to design bigger, more complicated buildings.
Una imagen que solemos ver en las pantallas de TV, en libros, en películas, en las crónicas diarias, es la de un ejército de robots que llega a nuestro lugar de trabajo con un solo objetivo: desplazar a los seres humanos de sus trabajos. A esto le llamo el "mito del Exterminador". Es verdad, las máquinas desplazan a los humanos en tareas específicas. Pero no solo los reemplazan, también los complementan en otras tareas, haciendo que ese trabajo sea más valioso e importante. A veces las máquinas complementan a los humanos de manera directa, aumentando la productividad y la eficiencia en una tarea particular. Un taxista, por ejemplo, puede usar un GPS para orientarse en sitios desconocidos. Un arquitecto puede usar un software específico para diseñar edificios más grandes y complejos.
But technological progress doesn't just complement human beings directly. It also complements them indirectly, and it does this in two ways. The first is if we think of the economy as a pie, technological progress makes the pie bigger. As productivity increases, incomes rise and demand grows. The British pie, for instance, is more than a hundred times the size it was 300 years ago. And so people displaced from tasks in the old pie could find tasks to do in the new pie instead. But technological progress doesn't just make the pie bigger. It also changes the ingredients in the pie. As time passes, people spend their income in different ways, changing how they spread it across existing goods, and developing tastes for entirely new goods, too. New industries are created, new tasks have to be done and that means often new roles have to be filled. So again, the British pie: 300 years ago, most people worked on farms, 150 years ago, in factories, and today, most people work in offices. And once again, people displaced from tasks in the old bit of pie could tumble into tasks in the new bit of pie instead.
Pero el progreso tecnológico no solo complementa al ser humano de manera directa. También lo hace indirectamente, de dos maneras. La primera es la siguiente: si concebimos la economía como una tarta, el progreso tecnológico aumenta el tamaño de esa tarta. A medida que la productividad aumenta, el ingreso sube y la demanda crece. La tarta de Gran Bretaña, por ejemplo, es más de 100 veces mayor que hace 300 años. Así, quienes fueron desplazados de sus tareas en la viejo tarta encontraron en la nueva tarta otras tareas para hacer. Pero el progreso tecnológico no solo agranda la tarta, sino que también cambia sus ingredientes. Con el tiempo, la gente va cambiando la forma en que gasta su ingreso, distribuyéndolo de otra manera entre los productos disponibles, y desarrollando gustos por nuevos productos también. Se crean nuevas industrias, surgen nuevas tareas que realizar y por lo tanto habrá nuevas funciones que cumplir. Volvamos a la tarta de Gran Bretaña: hace 300 años, la mayoría de la gente trabajaba en granjas; hace 150 años, en fábricas; y hoy, en oficinas. De nuevo, quienes fueron desplazados de sus tareas en la vieja tarta pudieron asumir tareas en la porción de la nueva tarta.
Economists call these effects complementarities, but really that's just a fancy word to capture the different way that technological progress helps human beings. Resolving this Terminator myth shows us that there are two forces at play: one, machine substitution that harms workers, but also these complementarities that do the opposite.
Los economistas llaman a estos efectos "complementariedades", que es en realidad un término elegante para expresar la forma diferente en que el progreso tecnológico puede ayudar a los humanos. Resolver este mito del Exterminador nos demostrará que hay dos fuerzas en juego: por un lado, el reemplazo de mano de obra por máquinas, que perjudica al trabajador,
Now the second myth,
y por el otro estas complementariedades, que hacen lo contrario.
what I call the intelligence myth. What do the tasks of driving a car, making a medical diagnosis and identifying a bird at a fleeting glimpse have in common? Well, these are all tasks that until very recently, leading economists thought couldn't readily be automated. And yet today, all of these tasks can be automated. You know, all major car manufacturers have driverless car programs. There's countless systems out there that can diagnose medical problems. And there's even an app that can identify a bird at a fleeting glimpse.
Veamos el segundo mito, que yo llamo "el mito de la inteligencia". ¿Qué tienen en común las siguientes tareas: conducir un automóvil, hacer un diagnóstico médico e identificar un pájaro con un rápido vistazo? Pues bien, hasta hace muy poco los economistas expertos consideraban que estas tareas no podían ser fácilmente automatizadas. Sin embargo, hoy en día todas pueden automatizarse. De hecho, las principales empresas automotrices cuentan con programas de conducción autónoma. Hay una infinidad de sistemas que pueden diagnosticar problemas médicos. Y hasta hay una aplicación que puede identificar un pájaro de un rápido vistazo.
Now, this wasn't simply a case of bad luck on the part of economists. They were wrong, and the reason why they were wrong is very important. They've fallen for the intelligence myth, the belief that machines have to copy the way that human beings think and reason in order to outperform them. When these economists were trying to figure out what tasks machines could not do, they imagined the only way to automate a task was to sit down with a human being, get them to explain to you how it was they performed a task, and then try and capture that explanation in a set of instructions for a machine to follow. This view was popular in artificial intelligence at one point, too. I know this because Richard Susskind, who is my dad and my coauthor, wrote his doctorate in the 1980s on artificial intelligence and the law at Oxford University, and he was part of the vanguard. And with a professor called Phillip Capper and a legal publisher called Butterworths, they produced the world's first commercially available artificial intelligence system in the law. This was the home screen design. He assures me this was a cool screen design at the time.
Ahora bien, no es que los economistas hayan tenido mala suerte y nada más. Se equivocaron, y lo importante es por qué se equivocaron. Se dejaron engañar por el mito de la inteligencia, por creer que las máquinas debían copiar la manera en que pensamos y razonamos para superarnos en rendimiento. Cuando estos economistas decidieron averiguar cuáles eran las tareas que las máquinas no podían hacer, imaginaron que la única forma de automatizar un trabajo era sentarse con un ser humano, pedir que les expliquen cómo hacían el trabajo, y luego tratar de plasmar esa explicación en una serie de instrucciones que la máquina debía seguir. En un punto, también se creía esto en el campo de la inteligencia artificial. Lo sé porque Richard Susskind, que es mi padre y mi coautor, hizo su doctorado en la década de 1980 en la Universidad de Oxford, sobre la inteligencia artificial en el derecho y formó parte de la vanguardia. Junto con el profesor Phillip Capper y el editor de textos jurídicos Butterworths desarrollaron un sistema de inteligencia artificial para juristas, el primero disponible en el circuito comercial a nivel mundial. Este era el diseño de la pantalla de inicio. Según él, un diseño muy atractivo para la época.
(Laughter)
(Risas)
I've never been entirely convinced. He published it in the form of two floppy disks, at a time where floppy disks genuinely were floppy, and his approach was the same as the economists': sit down with a lawyer, get her to explain to you how it was she solved a legal problem, and then try and capture that explanation in a set of rules for a machine to follow. In economics, if human beings could explain themselves in this way, the tasks are called routine, and they could be automated. But if human beings can't explain themselves, the tasks are called non-routine, and they're thought to be out reach. Today, that routine-nonroutine distinction is widespread. Think how often you hear people say to you machines can only perform tasks that are predictable or repetitive, rules-based or well-defined. Those are all just different words for routine. And go back to those three cases that I mentioned at the start. Those are all classic cases of nonroutine tasks. Ask a doctor, for instance, how she makes a medical diagnosis, and she might be able to give you a few rules of thumb, but ultimately she'd struggle. She'd say it requires things like creativity and judgment and intuition. And these things are very difficult to articulate, and so it was thought these tasks would be very hard to automate. If a human being can't explain themselves, where on earth do we begin in writing a set of instructions for a machine to follow?
Nunca me convenció del todo. Lo publicó en forma de dos discos flexibles, en la época en que los discos flexibles eran flexibles en serio. Y usó la misma técnica que los economistas: sentarse con la abogada, pedirle que explique cómo resolvía un problema legal, y luego tratar de plasmar la explicación en una serie de reglas que la máquina debía seguir. En economía, si los seres humanos se pueden explicar de esta manera, los trabajos se llaman rutinarios, y pueden ser automatizados. Pero si las personas no se saben explicar, los trabajos se llaman no rutinarios, y se los considera inviables. Actualmente, esa distinción entre trabajo rutinario y no rutinario está muy difundida. Pensemos cuántas veces escuchamos que las máquinas solo pueden hacer tareas predecibles o repetitivas, basadas en reglas o con pautas bien definidas. Son todos términos distintos para referirse a tareas rutinarias. Recordemos los tres casos que mencioné al principio. Son todos típicos casos de tareas no rutinarias. Si preguntamos a una médica, por ejemplo, cómo hace un diagnóstico nos dirá que se basa en algunas reglas intuitivas, pero en definitiva le costaría. Dirá que ese proceso requiere de creatividad, criterio e intuición. Pero no es fácil articular todo esto y por eso se creía que era muy difícil automatizar estas tareas. Si un ser humano no sabe explicarse, ¿cómo diablos empezamos a escribir las instrucciones para que una máquina las siga?
Thirty years ago, this view was right, but today it's looking shaky, and in the future it's simply going to be wrong. Advances in processing power, in data storage capability and in algorithm design mean that this routine-nonroutine distinction is diminishingly useful.
Hace 30 años, esta visión era correcta pero hoy en día es cuestionable y en el futuro perderá todo sustento. Los avances en la capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos y en el diseño de algoritmos indican que esta distinción entre lo rutinario y lo no rutinario será cada vez menos útil.
To see this, go back to the case of making a medical diagnosis. Earlier in the year, a team of researchers at Stanford announced they'd developed a system which can tell you whether or not a freckle is cancerous as accurately as leading dermatologists. How does it work? It's not trying to copy the judgment or the intuition of a doctor. It knows or understands nothing about medicine at all. Instead, it's running a pattern recognition algorithm through 129,450 past cases, hunting for similarities between those cases and the particular lesion in question. It's performing these tasks in an unhuman way, based on the analysis of more possible cases than any doctor could hope to review in their lifetime. It didn't matter that that human being, that doctor, couldn't explain how she'd performed the task.
Para ilustrarlo, volvamos al caso del médico que hace un diagnóstico. A principio de año, un equipo de investigadores de Stanford anunció el desarrollo de un sistema que puede identificar si una mancha en la piel es cancerígena o no con la misma precisión del diagnóstico de dermatólogos de prestigio. ¿Cómo funciona? No intenta imitar el criterio ni la intuición de un médico. No sabe ni entiende de medicina. En cambio, ejecuta un algoritmo de reconocimiento de patrones que recorre 129 450 casos previos, y busca similitudes entre esos casos y la lesión específica en cuestión. Realiza estas tareas de una manera no humana, analizando los casos más probables, que serían imposibles de revisar para cualquier médico en toda su vida. No importó si ese ser humano, si esa médica, no pudo explicar cómo había hecho la tarea.
Now, there are those who dwell upon that the fact that these machines aren't built in our image. As an example, take IBM's Watson, the supercomputer that went on the US quiz show "Jeopardy!" in 2011, and it beat the two human champions at "Jeopardy!" The day after it won, The Wall Street Journal ran a piece by the philosopher John Searle with the title "Watson Doesn't Know It Won on 'Jeopardy!'" Right, and it's brilliant, and it's true. You know, Watson didn't let out a cry of excitement. It didn't call up its parents to say what a good job it had done. It didn't go down to the pub for a drink. This system wasn't trying to copy the way that those human contestants played, but it didn't matter. It still outperformed them.
Ahora bien, hay quienes tienen sus reparos porque estas máquinas no están hechas a semejanza de un humano. Como ejemplo, tomemos a Watson, la supercomputadora de IBM que participó de un concurso en "Jeopardy!" en EE.UU. en 2011 y le ganó a dos campeones humanos en el programa. Al día siguiente, el periódico Wall Street Journal publicó un artículo del filósofo John Searle titulado "Watson no sabe que ganó en 'Jeopardy!'" Brillante y cierto. Watson no gritó de felicidad. No llamó a sus padres para contarles de su logro. No fue al bar a tomar un trago. El sistema no pretendía copiar la forma en que jugaban los participantes humanos, pero no tenía importancia. Aun así, les ganó.
Resolving the intelligence myth shows us that our limited understanding about human intelligence, about how we think and reason, is far less of a constraint on automation than it was in the past. What's more, as we've seen, when these machines perform tasks differently to human beings, there's no reason to think that what human beings are currently capable of doing represents any sort of summit in what these machines might be capable of doing in the future.
Al resolver el mito de la inteligencia, podemos ver que nuestro limitado conocimiento de la inteligencia humana, de la manera en que pensamos y razonamos, ya no es una limitación para la automatización como lo era en el pasado. Más aun, hemos visto que cuando estas máquinas hacen tareas de un modo distinto al de los seres humanos, no hay motivo para pensar que lo que nosotros podemos hacer sería una especie de punto máximo de lo que estas máquinas llegarían a hacer en el futuro.
Now the third myth, what I call the superiority myth. It's often said that those who forget about the helpful side of technological progress, those complementarities from before, are committing something known as the lump of labor fallacy. Now, the problem is the lump of labor fallacy is itself a fallacy, and I call this the lump of labor fallacy fallacy, or LOLFF, for short. Let me explain. The lump of labor fallacy is a very old idea. It was a British economist, David Schloss, who gave it this name in 1892. He was puzzled to come across a dock worker who had begun to use a machine to make washers, the small metal discs that fasten on the end of screws. And this dock worker felt guilty for being more productive. Now, most of the time, we expect the opposite, that people feel guilty for being unproductive, you know, a little too much time on Facebook or Twitter at work. But this worker felt guilty for being more productive, and asked why, he said, "I know I'm doing wrong. I'm taking away the work of another man." In his mind, there was some fixed lump of work to be divided up between him and his pals, so that if he used this machine to do more, there'd be less left for his pals to do. Schloss saw the mistake. The lump of work wasn't fixed. As this worker used the machine and became more productive, the price of washers would fall, demand for washers would rise, more washers would have to be made, and there'd be more work for his pals to do. The lump of work would get bigger. Schloss called this "the lump of labor fallacy."
Veamos el tercer mito, que yo llamo "el mito de la superioridad". Suele decirse que quienes olvidan el lado útil del progreso tecnológico, las complementariedades que mencioné, están cayendo en lo que se denomina la falacia de la cantidad fija de trabajo. Pues bien, el problema es que esta falacia es una falacia en sí misma; por eso la llamo la falacia de la falacia de la cantidad fija de trabajo. Paso a explicarla. La falacia de la cantidad fija de trabajo es un viejo concepto. Un economista británico, David Schloss, le dio este nombre en 1892. Quedó asombrado cuando una vez vio a un estibador que había empezado a usar una máquina para hacer arandelas, esos pequeños discos metálicos que mantienen apretados los tornillos. Este estibador sentía culpa por aumentar su productividad. Claro que casi siempre ocurre lo contrario: sentimos culpa por no ser productivos, por pasar demasiado tiempo en Facebook o Twitter en el trabajo. Pero esta persona sentía culpa por ser más productiva, y lo explicó diciendo: "Sé que estoy haciendo lo incorrecto; le estoy quitando trabajo a otra persona". En su visión, había una cantidad fija de trabajo que debía dividirse entre él y sus compañeros, y al usar una máquina para aumentar la producción habría menos trabajo para sus compañeros. Schloss vio el error. La cantidad de trabajo no era fija. Cuando este trabajador usara la máquina y aumentara su producción, el precio de las arandelas caería, la demanda crecería, surgiría la necesidad de hacer más arandelas, y habría más trabajo para sus compañeros. La cantidad de trabajo aumentaría. Schloss le llamó a esto "la falacia de la cantidad fija de trabajo".
And today you hear people talk about the lump of labor fallacy to think about the future of all types of work. There's no fixed lump of work out there to be divided up between people and machines. Yes, machines substitute for human beings, making the original lump of work smaller, but they also complement human beings, and the lump of work gets bigger and changes.
Actualmente se habla de esta falacia para referirse al futuro de todos los trabajos. No hay una cantidad fija de trabajo que deba dividirse entre las personas y las máquinas. Sí, es cierto que las máquinas sustituyen a los humanos y así disminuye la cantidad de trabajo, pero también los complementan y la cantidad de trabajo aumenta y cambia.
But LOLFF. Here's the mistake: it's right to think that technological progress makes the lump of work to be done bigger. Some tasks become more valuable. New tasks have to be done. But it's wrong to think that necessarily, human beings will be best placed to perform those tasks. And this is the superiority myth. Yes, the lump of work might get bigger and change, but as machines become more capable, it's likely that they'll take on the extra lump of work themselves. Technological progress, rather than complement human beings, complements machines instead.
Pero la falacia de esta falacia entraña un error: es correcto pensar que el progreso tecnológico aumenta la cantidad de trabajo. Algunas tareas se valorizan, nuevas tareas aparecen. Pero es incorrecto pensar que necesariamente los humanos estaremos en mejores condiciones de hacer esas tareas. Y este es "el mito de la superioridad". Efectivamente, la cantidad de trabajo puede ser mayor y cambiar, pero a medida que las máquinas se hacen más capaces, es posible que asuman esa cantidad extra de trabajo. El progreso tecnológico, más que complementar a los humanos, complementa a las máquinas.
To see this, go back to the task of driving a car. Today, satnav systems directly complement human beings. They make some human beings better drivers. But in the future, software is going to displace human beings from the driving seat, and these satnav systems, rather than complement human beings, will simply make these driverless cars more efficient, helping the machines instead. Or go to those indirect complementarities that I mentioned as well. The economic pie may get larger, but as machines become more capable, it's possible that any new demand will fall on goods that machines, rather than human beings, are best placed to produce. The economic pie may change, but as machines become more capable, it's possible that they'll be best placed to do the new tasks that have to be done. In short, demand for tasks isn't demand for human labor. Human beings only stand to benefit if they retain the upper hand in all these complemented tasks, but as machines become more capable, that becomes less likely.
Para entenderlo, volvamos a la tarea de conducir un automóvil. Hoy en día, los sistemas de GPS nos complementan a los humanos de forma directa. Nos hacen mejores conductores. Pero en el futuro el software desplazará a los humanos del asiento del conductor, y estos sistemas de GPS, en lugar de complementar a los humanos, simplemente harán que los vehículos sin piloto sean más eficientes, y ayudarán a las máquinas. O vayamos a las complementariedades indirectas que mencioné antes. La tarta de la economía puede agrandarse, pero a medida que las máquinas se hagan más eficientes, es posible que haya mayor demanda de productos fabricados por máquinas y no por humanos. La tarta de la economía puede cambiar, pero a medida que las máquinas se hagan más capaces, es posible que estén mejor posicionadas para realizar las nuevas tareas. En definitiva, la demanda de tareas no implica demanda de trabajo humano. Los seres humanos se benefician únicamente si se mantienen a la delantera en todas estas tareas complementadas, pero a medida que las máquinas se hacen más capaces, esas posibilidades se reducen.
So what do these three myths tell us then? Well, resolving the Terminator myth shows us that the future of work depends upon this balance between two forces: one, machine substitution that harms workers but also those complementarities that do the opposite. And until now, this balance has fallen in favor of human beings. But resolving the intelligence myth shows us that that first force, machine substitution, is gathering strength. Machines, of course, can't do everything, but they can do far more, encroaching ever deeper into the realm of tasks performed by human beings. What's more, there's no reason to think that what human beings are currently capable of represents any sort of finishing line, that machines are going to draw to a polite stop once they're as capable as us. Now, none of this matters so long as those helpful winds of complementarity blow firmly enough, but resolving the superiority myth shows us that that process of task encroachment not only strengthens the force of machine substitution, but it wears down those helpful complementarities too. Bring these three myths together and I think we can capture a glimpse of that troubling future. Machines continue to become more capable, encroaching ever deeper on tasks performed by human beings, strengthening the force of machine substitution, weakening the force of machine complementarity. And at some point, that balance falls in favor of machines rather than human beings. This is the path we're currently on. I say "path" deliberately, because I don't think we're there yet, but it is hard to avoid the conclusion that this is our direction of travel.
Ahora bien, ¿qué nos enseñan estos tres mitos? Resolver el mito del Exterminador muestra que el futuro del trabajo depende del equilibrio entre dos fuerzas: una, la sustitución de mano de obra por máquinas --que perjudica al trabajador-- y la otra, las complementariedades que hacen lo opuesto. Y, hasta ahora, esta balanza se ha inclinado a favor de los humanos. Resolver el mito de la inteligencia muestra que esa primera fuerza, el reemplazo del trabajo por máquinas, se está imponiendo. Está claro que las máquinas no pueden hacer todo, pero sí mucho más, penetrando más aún en el terreno de las tareas hechas por nosotros. Además, no hay motivo para pensar que lo que los humanos podemos hacer hoy sería una especie de línea de llegada y que las máquinas se detendrán tranquilamente en su avance una vez que igualen la capacidad humana. Ahora bien, nada de esto tiene importancia mientras esos vientos favorables de la complementariedad soplen con suficiente fuerza. Pero resolver el mito de la superioridad nos muestra que ese proceso de invasión de tareas no solo robustece la fuerza de la sustitución del trabajo por máquinas sino que también debilita esas útiles complementariedades. Si reunimos estos tres mitos podremos tener una idea de ese inquietante futuro. Las máquinas siguen siendo cada vez más capaces, invadiendo cada vez más las tareas realizadas por seres humanos, robusteciendo la fuerza de la sustitución del trabajo por máquinas y debilitando la fuerza de las complementariedades. Y en un punto, la balanza se inclina a favor de las máquinas más que de los seres humanos. Este es el camino que hoy estamos transitando. Y digo "camino" a propósito porque no creo que hayamos llegado, pero no podemos negar que vamos en esa dirección.
That's the troubling part. Let me say now why I think actually this is a good problem to have. For most of human history, one economic problem has dominated: how to make the economic pie large enough for everyone to live on. Go back to the turn of the first century AD, and if you took the global economic pie and divided it up into equal slices for everyone in the world, everyone would get a few hundred dollars. Almost everyone lived on or around the poverty line. And if you roll forward a thousand years, roughly the same is true. But in the last few hundred years, economic growth has taken off. Those economic pies have exploded in size. Global GDP per head, the value of those individual slices of the pie today, they're about 10,150 dollars. If economic growth continues at two percent, our children will be twice as rich as us. If it continues at a more measly one percent, our grandchildren will be twice as rich as us. By and large, we've solved that traditional economic problem.
Esto es lo inquietante. Les diré ahora por qué considero que este es un problema con ventajas. En casi toda la historia de la humanidad, el problema económico dominante ha sido cómo hacer para que la tarta de la economía alcance para todos. Vayamos a comienzos del primer siglo de nuestra era, y veremos que si la tarta de la economía global se dividiera en porciones iguales para todas las personas del mundo, cada uno recibiría unos cientos de dólares. Casi todas las personas vivían al borde de la línea de pobreza, o cerca. Y si nos adelantamos mil años, sigue siendo igual, en líneas generales. Pero en los últimos cien años, la economía ha tomado vuelo. Esas tartas de la economía se han disparado en tamaño. El PIB mundial per cápita, el valor actual de esas porciones individuales de la tarta, es de unos USD 10 150. Si la economía sigue creciendo al ritmo del 2 %, nuestros hijos serán el doble de ricos que nosotros. Y si continúa su crecimiento en un modesto 1 %, nuestro nietos serán el doble de ricos que nosotros. En líneas generales, hemos resuelto ese tradicional problema económico.
Now, technological unemployment, if it does happen, in a strange way will be a symptom of that success, will have solved one problem -- how to make the pie bigger -- but replaced it with another -- how to make sure that everyone gets a slice. As other economists have noted, solving this problem won't be easy. Today, for most people, their job is their seat at the economic dinner table, and in a world with less work or even without work, it won't be clear how they get their slice. There's a great deal of discussion, for instance, about various forms of universal basic income as one possible approach, and there's trials underway in the United States and in Finland and in Kenya. And this is the collective challenge that's right in front of us, to figure out how this material prosperity generated by our economic system can be enjoyed by everyone in a world in which our traditional mechanism for slicing up the pie, the work that people do, withers away and perhaps disappears.
Ahora bien, si se produce el desempleo tecnológico, será, curiosamente, un síntoma de ese éxito. Habrá resuelto el problema de cómo agrandar la tarta, pero creará otro: cómo asegurarse de que todos reciban una porción. Tal y como piensan otros economistas, resolver este problema no será fácil. Actualmente, para la mayoría, el trabajo es nuestro asiento a la mesa de la economía, y en un mundo con menos trabajo o incluso sin trabajo, no está claro cómo obtendrán su porción. Mucho se ha debatido, por ejemplo, sobre las distintas formas de ingreso básico universal como una medida posible, y se están realizando ensayos en Estados Unidos, Finlandia y Kenia. Este es el desafío colectivo que debemos enfrentar, cómo hacer que esta prosperidad material generada por nuestro sistema económico sea disfrutado por todos, en un mundo donde el mecanismo tradicional de distribuir las porciones de la tarta, el trabajo que hace la gente, se debilita y quizá desaparezca.
Solving this problem is going to require us to think in very different ways. There's going to be a lot of disagreement about what ought to be done, but it's important to remember that this is a far better problem to have than the one that haunted our ancestors for centuries: how to make that pie big enough in the first place.
Resolver este problema nos obligará a pensar de otras maneras. Habrá grandes desacuerdos sobre el camino a seguir, pero es importante recordar que es mejor tener este problema que el que acechó a nuestros ancestros durante siglos: cómo hacer que esa tarta sea lo suficientemente grande.
Thank you very much.
Muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)