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.
Ultimamente si è diffusa un'ansia da automatizzazione, la paura che nel futuro molti lavori li faranno le macchine invece che gli esseri umani, dati i progressi considerevoli nei campi dell'intelligenza artificiale e della robotica. Ciò che è chiaro è che ci sarà un cambiamento significativo. Quello che è meno chiaro è come sarà questo cambiamento. Le mie ricerche indicano che il futuro è sia problematico sia entusiasmante. La minaccia della disoccupazione tecnologica è reale, eppure è un problema positivo. Per spiegare come sono giunto a questa conclusione voglio affrontare tre miti che penso oscurino la nostra visione di questo futuro automatizzato.
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.
Un'immagine che vediamo in televisione, nei libri, nei film, nei notiziari è quella in cui un esercito di robot scende sul luogo di lavoro con un obiettivo in mente: rubare il lavoro agli umani. Questo lo chiamo il mito Terminator. Sì, le macchine rubano agli umani alcune attività specifiche, ma non si limitano a sostituirsi a loro. Li completano anche in altri compiti, rendendo quel lavoro più produttivo e più importante. A volte completano gli umani direttamente, rendendoli più produttivi o efficienti in una particolare attività. Così un tassista può usare un sistema GPS per navigare su strade che non conosce. Un architetto può usare software di disegno assistito per progettare edifici più grandi e complicati.
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.
Ma il progresso tecnologico non si limita a completare gli umani in modo diretto. Li completa anche indirettamente, e in due modi. Il primo, se pensiamo l'economia come una torta, è questo: il progresso tecnologico rende la torta più grande. Quando la produttività cresce, crescono il guadagno e la domanda. La torta degli inglesi, per esempio, è oltre cento volte più grande di quanto lo era 300 anni fa. E le persone private del loro ruolo rispetto alla vecchia torta hanno trovato nuove attività da svolgere. Ma il progresso tecnologico non rende solo la torta più grossa. Ne cambia anche gli ingredienti. Col passare del tempo si spendono i propri guadagni in modi diversi, modificandone la ripartizione tra i beni esistenti e sviluppando anche gusti rispetto a beni del tutto nuovi. Si creano nuove industrie, nuovi compiti da svolgere, e ciò spesso significa nuovi ruoli da assegnare. Di nuovo la torta inglese: 300 anni fa la maggioranza delle persone lavorava i campi, 150 anni fa lavorava in fabbrica, e oggi si lavora soprattutto in ufficio. E, ancora una volta, chi era stato rimosso da compiti nella vecchia torta poté trovarsi altri ruoli nel nuovo pezzo della torta.
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.
Gli economisti chiamano questi effetti "complementarietà", ma in realtà è solo una parola elaborata per rendere i diversi modi in cui il progresso tecnologico aiuta gli esseri umani. Risolvere il mito Terminator ci mostra che ci sono due forze attive: la sostituzione meccanica che danneggia i lavoratori, ma anche le complementarietà che agiscono all'opposto.
Now the second myth, 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.
Ora il secondo mito, che io chiamo mito dell'intelligenza. Cosa hanno in comune attività come guidare una macchina, fare una diagnosi medica o identificare al volo un uccello? Sono tutte attività che, fino a non molto tempo fa, i principali economisti pensavano non potessero essere automatizzate. E invece, oggi, possono esserlo tutte. I maggiori produttori di auto hanno programmi di guida automatica. Ci sono in giro innumerevoli sistemi che possono diagnosticare problemi medici. C'è perfino un'app che può identificare un uccello con un solo sguardo.
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.
Questo non è stato semplicemente un colpo di sfortuna per gli economisti. Si sbagliavano, e per un motivo davvero importante. Erano ammaliati dal mito dell'intelligenza, dalla convinzione che le macchine debbano copiare il modo in cui gli umani pensano e ragionano così da poterli superare. Mentre questi economisti provavano a capire cosa le macchine non sapessero fare, pensavano che il solo modo di automatizzare un'attività fosse sedersi con un umano, farsi spiegare da lui come svolge, e quindi provare a restituire quella spiegazione in un set di istruzioni che una macchina potesse seguire. Era una visione in parte diffusa anche per l'intelligenza artificiale. Lo so perché Richard Susskind, che è mio padre e il mio co-autore, prese un dottorato negli anni '80 su intelligenza artificiale e giurisprudenza all'università di Oxford, e faceva parte dell'avanguardia. Insieme a un professore di nome Philip Capper e all'editore di testi giuridici Butterworths misero in commercio il primo sistema giuridico di intelligenza artificiale. Questa è la schermata della versione per PC. Lui sostiene che per quei tempi era un aspetto accattivante.
(Laughter)
(Risate)
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?
Non mi ha mai convinto del tutto. Lo pubblicò su due floppy disk, in anni in cui i floppy disk erano davvero flessibili, e il suo approccio era lo stesso degli economisti: sedersi con un avvocato, farsi spiegare come avrebbe risolto un problema legale e cercare di trasformare la spiegazione in un insieme di regole per la macchina. In economia, se gli umani potessero spiegarsi in questo modo, le attività si chiamerebbero routine, e potrebbero essere automatizzate. Ma se gli esseri umani non riescono a spiegarsi le attività non sono considerate routine, e non possono quindi essere riprodotte. Oggi, questa distinzione tra routine e non routine è molto diffusa. Pensate a quanto spesso vi sentite dire che le macchine possono fare solo attività prevedibili o ripetitive, basate su regole o ben definite. Sono solo diversi modi di dire routine. Tornando così ai tre casi che ho citato all'inizio, sono tutti classici casi di attività non-routine. Se, ad esempio, chiedeste a una dottoressa come fa una diagnosi: vi darebbe qualche regola generale, ma a ben vedere farebbe fatica. Direbbe che servono cose come creatività, giudizio e intuizione. E queste cose sono molto difficili da articolare, così si pensava che sarebbero state automatizzate male. Se un essere umano non riesce a spiegarsi da dove dovremmo iniziare a scrivere l'insieme di istruzioni per la macchina?
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.
Trent'anni fa questa idea era giusta, ma oggi inizia a traballare e in futuro sarà semplicemente errata. I progressi nella capacità di calcolo, nello stoccaggio dati e nella scrittura di algoritmi fanno sì che la distinzione routine / non routine sia sempre meno utile.
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.
Per averne prova, torniamo al caso della diagnosi medica. Quest'anno un team di ricerca di Stanford ha annunciato lo sviluppo di un sistema che ci può dire se un'efelide è cancerosa o no con la stessa accuratezza dei migliori dermatologi. Come funziona? Non cercando di copiare il giudizio o l'intuizione di un medico - non sa né capisce nulla di medicina - ma funziona con un algoritmo che riconosce un modello sulla base di 129.450 casi precendenti e cerca le somiglianze tra quei casi e la particolare lesione in questione. Svolge l'attività in un modo non umano, basato sull'analisi di più casi possibili di quanti qualsiasi medico potrebbe mai sperare di esaminare. Non contava nulla che quell'essere umano, quel medico, non sapesse spiegare come aveva agito.
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.
Ora, c'è chi insiste sul fatto che queste macchine non sono fatte a nostra immagine. Per esempio, prendete il Watson dell'IBM, il supercomputer che nel 2011 partecipò al telequiz "Rischiatutto" americano sconfiggendo i due campioni umani. Il giorno seguente il Wall Street Journal pubblicò un pezzo del filosofo John Searle dal titolo "Watson non sa di aver vinto a Rischiatutto". È giusto, ed è brillante, ed è vero. Watson non ha emesso nemmeno un grido di giubilo. Non ha chiamato i genitori per dire loro che aveva giocato bene. Non è andato al pub a bere una birra. Questo sistema non cercava di copiare il gioco dei concorrenti umani, ma non importava. Li ha battuti lo stesso.
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.
Sfatare il mito dell'intelligenza ci mostra che la nostra limitata conoscenza dell'intelligenza umana, come ragioniamo e pensiamo, non è un grande limite per l'automazione come si pensava nel passato. Soprattutto, come avete visto, quando queste macchine agiscono diversamente dagli umani non c'è motivo di pensare che quello che gli umani sono in grado di fare oggi rappresenti il limite massimo a cui le macchine potrebbero arrivare nel 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."
Ora, il terzo mito, che io chiamo il mito della superiorità. Si dice spesso che chi si dimentica del lato utile del progresso tecnologico, le complementarietà di prima, cade nella fallacia della quantità di lavoro. Ma il problema è che questa fallacia è essa stessa una fallacia, e io la chiamo la doppia fallacia della quantità di lavoro, o, abbreviando, DFQL. Lasciatemi spiegare. Questa fallacia è un'idea vecchissima. Fu l'economista britannico David Schloss a coniare questo nome nel 1892. Si sorprese nell'incontrare per caso un lavoratore portuale che usava una macchina per produrre rondelle, i piccoli dischi metallici che chiudono la fine delle viti, e si sentiva in colpa perché era più produttivo. Di solito ci si aspetta il contrario, che ci si senta in colpa per l'improduttività, come per il troppo tempo passato su Facebook o Twitter al lavoro. Lui si sentiva in colpa perché era più produttivo e se gli si chiedeva perché diceva: "So di sbagliare. Sto rubando il lavoro di qualcun altro". Nella sua testa c'era una quantità fissa di lavoro da dividere tra lui e i suoi compagni, perciò se usava la macchina per farne di più ce ne sarebbe stato meno per gli altri. Schloss vide l'errore. La quantità di lavoro non era fissa. Visto che il lavoratore usava la macchina producendo di più, il prezzo delle rondelle sarebbe crollato, la domanda cresciuta, se ne sarebbero prodotte di più, ci sarebbe stato più lavoro per i compagni. La quantità sarebbe cresciuta. Schloss la chiamò "la fallacia della quantità di lavoro".
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.
Oggi si sente parlare di questa fallacia per riferirsi al futuro di ogni tipo di lavoro. Non c'è nessuna quantità fissa di lavoro da spartire tra persone e macchine. Sì, le macchine sostituiscono gli umani, riducendo la quantità originaria di lavoro ma completando anche gli umani, così la quantità di lavoro aumenta e 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.
Ma la doppia fallacia. Qui sta l'errore: è giusto pensare che il progresso tecnologico aumenti la quantità di lavoro da fare. Alcune attività prendono valore. Ne nascono di nuove. Ma è sbagliato pensare che, necessariamente, gli umani le svolgeranno meglio. E questo è il mito della superiorità. Sì, la quantità di lavoro potrà aumentare e cambiare, ma, con le macchine sempre più abili, è probabile che siano loro stesse a svolgere il lavoro in più. Il progresso tecnologico, più che completare gli umani, completa le macchine stesse.
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.
Vediamone un esempio tornando all'attività di guidare un'auto. Oggi, i sistemi GPS completano direttamente gli esseri umani. Rendono alcuni esseri umani dei piloti migliori. Ma nel futuro i software spodesteranno gli umani dal sedile del guidatore e questi sistemi GPS, invece che completarci, renderanno più efficienti le auto senza pilota aiutando così le macchine. O torniamo alle complementarietà indirette che ho menzionato. La torta dell'economia può crescere, ma con le macchine sempre più abili i nuovi bisogni saranno legati a beni che le macchine, invece che gli umani, sapranno produrre meglio. La torta economica potrebbe cambiare, ma con le macchine sempre più abili è possibile che riescano a fare meglio le nuove attività che ci saranno. In poche parole, la domanda di attività non è domanda di lavoro umano. Gli umani possono beneficiarne solo se mantengono il controllo di tutte queste attività integrate, ma, con le macchine sempre più abili, ciò diventa meno probabile.
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.
Quindi che cosa ci dicono questi tre miti? Sfatare il mito Terminator ci mostra che in futuro il lavoro dipenderà dall'equilibrio di due forze: la sostituzione meccanica che danneggerà i lavoratori, ma anche le complementarietà che faranno l'opposto. E finora l'equilibrio è stato in favore degli umani. Ma sfatare il mito dell'intelligenza ci mostra che la forza della sostituzione meccanica si sta rafforzando. Ovvio, le macchine non possono fare tutto, ma possono fare di più, invadendo sempre più il campo delle attività fatte dagli umani. Soprattutto, non c'è motivo di pensare che ciò di cui oggi gli umani sono capaci rappresenti una linea di confine davanti a cui le macchine si fermeranno educatamente una volta diventate abili quanto noi. Ma nulla di tutto ciò importa finché quei venti propizi di complementarietà soffieranno abbastanza costanti; ma sfatare il mito di superiorità ci mostra che il processo di invasione non solo potenzia la forza della sostituzione meccanica, ma indebolisce anche le complementarietà favorevoli. Mettete insieme questi tre miti e penso si possa scorgere un futuro problematico. Le macchine diventano sempre più abili, sconfinando sempre più a fondo nelle attività degli umani, potenziando la forza della sostituzione meccanica, fiaccando la forza della complementarietà delle macchine. E a un certo punto, l'equilibrio sarà in favore delle macchine invece che degli umani. Questo è il sentiero su cui siamo. Dico "sentiero" apposta, perché non penso che siamo già arrivati, ma è difficile evitare di concludere che sia la direzione del nostro viaggio.
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.
Questo è il problema. E vi dirò perché penso che sia un buon problema. Gran parte della storia umana è stata dominata da un solo problema economico: rendere la torta economica grande abbastanza per tutti. Tornate all'inizio del primo secolo d.c.: se prendeste la torta economica mondiale dividendola in fette uguali per ogni persona nel mondo, ognuno avrebbe poche centinaia di dollari. Quasi tutti vivevano più o meno vicini alla linea di povertà. E se avanziamo di mille anni, la situazione è molto simile. Ma negli ultimi secoli la crescita economica è decollata. Le torte economiche sono esplose. Il PIL pro capite mondiale, il valore oggi delle singole fette di torta, è di circa 10.150 dollari. Se la crescita economica continua al 2%, i nostri figli saranno ricchi il doppio di noi. Se continua a un più misero 1%, i nostri nipoti saranno due volte più ricchi di noi. In linea di massima, abbiamo risolto il tradizionale problema economico.
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.
Perciò, la disoccupazione tecnologica, se davvero sopraggiungerà, sarà stranamente sintomo di quel successo, avrà risolto un problema - come allargare la torta - ma l'avrà rimpiazzato con un'altro - come essere sicuri che tutti ne ricevano una fetta. Come hanno notato altri economisti, risolvere il problema non sarà facile. Oggi, per molti, il lavoro rappresenta il loro posto al tavolo dell'economia, e in un mondo con meno lavoro, o addirittura senza, non è chiaro come potranno averne una fetta. Si discute molto, per esempio, delle varie forme del reddito minimo garantito come possibile intervento, e ci sono esperimenti in corso negli USA, in Finlandia e in Kenya. Questa è la sfida collettiva che abbiamo davanti, capire come questo benessere materiale generato dal sistema economico possa essere a disposizione di tutti in un mondo in cui il meccanismo tradizionale per dividere la torta, il lavoro che le persone svolgono, avvizzisce e a volte svanisce.
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.
Per risolvere questo problema dovremo pensare in molti modi diversi. Ci sarà grande dissenso sul da farsi, ma è importante ricordare che questo è davvero un problema migliore di quello che ha assillato i nostri antenati per secoli: come rendere, innanzitutto, la torta più grande.
Thank you very much.
Grazie mille.
(Applause)
(Applausi)