Here's a startling fact: in the 45 years since the introduction of the automated teller machine, those vending machines that dispense cash, the number of human bank tellers employed in the United States has roughly doubled, from about a quarter of a million to a half a million. A quarter of a million in 1970 to about a half a million today, with 100,000 added since the year 2000.
Ecco un fatto sorprendente: in 45 anni dall'introduzione del bancomat, quella macchina che eroga denaro, il numero di cassieri nelle banche statunitensi è più o meno raddoppiato, da circa 250.000 a mezzo milione. 250.000 nel 1970, mezzo milione oggi, di cui 100.000 aggiunti dal 2000.
These facts, revealed in a recent book by Boston University economist James Bessen, raise an intriguing question: what are all those tellers doing, and why hasn't automation eliminated their employment by now? If you think about it, many of the great inventions of the last 200 years were designed to replace human labor. Tractors were developed to substitute mechanical power for human physical toil. Assembly lines were engineered to replace inconsistent human handiwork with machine perfection. Computers were programmed to swap out error-prone, inconsistent human calculation with digital perfection. These inventions have worked. We no longer dig ditches by hand, pound tools out of wrought iron or do bookkeeping using actual books. And yet, the fraction of US adults employed in the labor market is higher now in 2016 than it was 125 years ago, in 1890, and it's risen in just about every decade in the intervening 125 years.
Questi dati, rivelati in un recente libro di James Bessen, economista dell'Università di Boston sollevano un quesito intrigante: cosa fanno tutti questi cassieri, perché l'automatizzazione non ha eliminato i loro posti di lavoro? Se ci pensate, molte delle grandi invenzioni degli ultimi 200 anni sono state realizzate per rimpiazzare il lavoro manuale. I trattori sono stati sviluppati per rimpiazzare la fatica umana con la potenza meccanica. Le linee di assemblaggio sono state progettate per rimpiazzare l'incostante lavoro umano con la precisione meccanica. I computer sono stati programmati per sostituire i calcoli umani, inconsistenti e pieni di errori, con la perfezione digitale. Queste invenzioni hanno funzionato. Non scaviamo più fosse con le mani né battiamo il ferro per farne attrezzi né teniamo la contabilità con veri libri. Eppure, la percentuale di adulti impiegati nel mercato del lavoro statunitense è più alta ora nel 2016 di quanto fosse 125 anni fa, nel 1890, ed è cresciuta decennio dopo decennio nei successivi 125 anni.
This poses a paradox. Our machines increasingly do our work for us. Why doesn't this make our labor redundant and our skills obsolete? Why are there still so many jobs?
Questo ci porta a un paradosso. Le macchine fanno il nostro lavoro sempre di più. Perché questo non rende la manodopera superflua e le nostre abilità obsolete? Perché ci sono ancora così tanti lavori?
(Laughter)
(Risate)
I'm going to try to answer that question tonight, and along the way, I'm going to tell you what this means for the future of work and the challenges that automation does and does not pose for our society.
Cercherò di rispondere a questa domanda stasera, e, nel frattempo, vi dirò cosa significa per il futuro del lavoro e quali sfide vengano create dall'automatizzazione per la nostra società.
Why are there so many jobs? There are actually two fundamental economic principles at stake. One has to do with human genius and creativity. The other has to do with human insatiability, or greed, if you like. I'm going to call the first of these the O-ring principle, and it determines the type of work that we do. The second principle is the never-get-enough principle, and it determines how many jobs there actually are.
Perché ci sono così tanti lavori? Ci sono due principi economici fondamentali da considerare. Uno ha a che fare con l'ingegno umano e la creatività. L'altro ha a che fare con l'insaziabilità umana, o avidità, se preferite. Chiamerò il primo: "principio della guarnizione O-erre", e definisce il tipo di lavoro che facciamo. Il secondo è quello del "non-si-ha-mai-abbastanza", e determina quanti lavori esistono davvero.
Let's start with the O-ring. ATMs, automated teller machines, had two countervailing effects on bank teller employment. As you would expect, they replaced a lot of teller tasks. The number of tellers per branch fell by about a third. But banks quickly discovered that it also was cheaper to open new branches, and the number of bank branches increased by about 40 percent in the same time period. The net result was more branches and more tellers. But those tellers were doing somewhat different work. As their routine, cash-handling tasks receded, they became less like checkout clerks and more like salespeople, forging relationships with customers, solving problems and introducing them to new products like credit cards, loans and investments: more tellers doing a more cognitively demanding job. There's a general principle here. Most of the work that we do requires a multiplicity of skills, and brains and brawn, technical expertise and intuitive mastery, perspiration and inspiration in the words of Thomas Edison. In general, automating some subset of those tasks doesn't make the other ones unnecessary. In fact, it makes them more important. It increases their economic value.
Cominciamo con la guarnizione O-erre. I bancomat hanno avuto due effetti compensativi sull'assunzione di cassieri. Hanno sostituito molte attività di cassa, ovviamente. Il numero di cassieri per filiale è sceso di un terzo. Ma le banche scoprirono rapidamente che era più economico aprire nuove filiali e il numero di filiali bancarie è cresciuto di circa il 40% nello stesso periodo. Il risultato finale è stato più filiali e più cassieri. Ma questi cassieri fanno un lavoro differente. Nella loro routine, maneggiano meno contante. Sono diventati meno addetti alla cassa e più venditori, che curano il rapporto col cliente, risolvono problemi e spingono prodotti come carte di credito, mutui e investimenti. molti cassieri hanno ora un lavoro richiedente un maggiore impegno cognitivo. C'è un principio generale qui. Molti dei lavori che facciamo richiedono molteplici abilità, e cervello, e muscoli, esperienza tecnica e capacità intuitiva, traspirazione e ispirazione come diceva Thomas Edison. In generale, automatizzare una parte di queste attività non rende superflue le altre. Anzi, le rende più importanti. Accresce il loro valore economico.
Let me give you a stark example. In 1986, the space shuttle Challenger exploded and crashed back down to Earth less than two minutes after takeoff. The cause of that crash, it turned out, was an inexpensive rubber O-ring in the booster rocket that had frozen on the launchpad the night before and failed catastrophically moments after takeoff. In this multibillion dollar enterprise that simple rubber O-ring made the difference between mission success and the calamitous death of seven astronauts. An ingenious metaphor for this tragic setting is the O-ring production function, named by Harvard economist Michael Kremer after the Challenger disaster. The O-ring production function conceives of the work as a series of interlocking steps, links in a chain. Every one of those links must hold for the mission to succeed. If any of them fails, the mission, or the product or the service, comes crashing down. This precarious situation has a surprisingly positive implication, which is that improvements in the reliability of any one link in the chain increases the value of improving any of the other links. Concretely, if most of the links are brittle and prone to breakage, the fact that your link is not that reliable is not that important. Probably something else will break anyway. But as all the other links become robust and reliable, the importance of your link becomes more essential. In the limit, everything depends upon it. The reason the O-ring was critical to space shuttle Challenger is because everything else worked perfectly. If the Challenger were kind of the space era equivalent of Microsoft Windows 2000 --
Lasciatemi fare un esempio lampante. Nel 1986, lo space shuttle Challenger esplose e si schiantò a terra meno di due minuti dopo il decollo. Risultò che il motivo dell'esplosione fu una guarnizione O-erre da due soldi nel razzo ausiliario, che si era congelata la notte prima sul trampolino di lancio e aveva fallito catastroficamente pochi minuti dopo il decollo. In questa impresa da miliardi di dollari quella semplice guarnizione O-erre ha fatto la differenza tra il successo della missione e la terribile morte di sette astronauti. Una metafora ingegnosa per questo tragico avvenimento ha il nome di funzione di produzione O-erre, definita dall'economista di Harvard Michael Kremer dopo il disastro del Challenger. La funzione di produzione O-erre concepisce il lavoro come una serie di passi interconnessi, come maglie di una catena. Ogni maglia deve tenere se si vuole che la missione abbia successo. Se una qualunque fallisce, la missione, il prodotto o il servizio collassano. Questa situazione precaria ha una implicazione sorprendentemente positiva, cioè che i miglioramenti nell'affidabilità di una qualunque maglia della catena valorizzano l'ottimizzazione di ognuna delle altre. In concreto, se molte maglie sono fragili e propense alla rottura, il fatto che la vostra sia poco affidabile non è così importante. Qualcos'altro si romperà comunque. Però, man mano che le altre diventano robuste e affidabili, la vostra maglia della catena diventa sempre più essenziale. Alla fine, tutto dipende su di essa. La ragione per cui sul Challenger quella O-erre fosse così critica è che tutto il resto funzionava alla perfezione. Se il Challenger fosse stato l'equivalente spaziale di Microsoft Windows 2000...
(Laughter)
(Risate)
the reliability of the O-ring wouldn't have mattered because the machine would have crashed.
l'affidabilità dell'O-erre non sarebbe importata perché sarebbe caduto comunque.
(Laughter)
(Risate)
Here's the broader point. In much of the work that we do, we are the O-rings. Yes, ATMs could do certain cash-handling tasks faster and better than tellers, but that didn't make tellers superfluous. It increased the importance of their problem-solving skills and their relationships with customers. The same principle applies if we're building a building, if we're diagnosing and caring for a patient, or if we are teaching a class to a roomful of high schoolers. As our tools improve, technology magnifies our leverage and increases the importance of our expertise and our judgment and our creativity.
In generale, ecco il concetto. In molto del lavoro che svolgiamo, siamo le guarnizione O-erre. Sì, i bancomat hanno potuto occuparsi di certe funzioni più in fretta e meglio dei cassieri umani, ma questo non li ha resi superflui. Ha incrementato il valore della loro abilità di risolvere problemi e di relazionarsi coi clienti. Vale lo stesso principio se costruiamo un palazzo, facciamo la diagnosi e ci occupiamo di un paziente, o insegniamo in una classe piena di ragazzi delle superiori. Man mano che i nostri strumenti migliorano la tecnologia aumenta la nostra influenza e rende più importante la nostra competenza, la nostra capacità di giudizio e creatività.
And that brings me to the second principle: never get enough. You may be thinking, OK, O-ring, got it, that says the jobs that people do will be important. They can't be done by machines, but they still need to be done. But that doesn't tell me how many jobs there will need to be. If you think about it, isn't it kind of self-evident that once we get sufficiently productive at something, we've basically worked our way out of a job? In 1900, 40 percent of all US employment was on farms. Today, it's less than two percent. Why are there so few farmers today? It's not because we're eating less.
Questo mi porta al secondo principio: non si ha mai abbastanza. Potreste stare pensando: O-erre, ok, ho capito, vuol dire che i lavori fatti dalle persone saranno importanti. Non possono essere fatti dalle macchine, ma ancora servono. Ma questo non mi dice di quanti lavori ci sarà bisogno. Se ci pensate, non è in qualche modo ovvio che, diventati abbastanza produttivi in qualcosa, in pratica ci si escluda da quel lavoro? Nel 1900 il 40% della forza lavoro statunitense era impiegata nei campi. Oggi, meno del 2%. Perché così pochi agricoltori oggi? Non perché mangiamo di meno.
(Laughter)
(Risate)
A century of productivity growth in farming means that now, a couple of million farmers can feed a nation of 320 million. That's amazing progress, but it also means there are only so many O-ring jobs left in farming. So clearly, technology can eliminate jobs. Farming is only one example. There are many others like it. But what's true about a single product or service or industry has never been true about the economy as a whole. Many of the industries in which we now work -- health and medicine, finance and insurance, electronics and computing -- were tiny or barely existent a century ago. Many of the products that we spend a lot of our money on -- air conditioners, sport utility vehicles, computers and mobile devices -- were unattainably expensive, or just hadn't been invented a century ago. As automation frees our time, increases the scope of what is possible, we invent new products, new ideas, new services that command our attention, occupy our time and spur consumption. You may think some of these things are frivolous -- extreme yoga, adventure tourism, Pokémon GO -- and I might agree with you. But people desire these things, and they're willing to work hard for them. The average worker in 2015 wanting to attain the average living standard in 1915 could do so by working just 17 weeks a year, one third of the time. But most people don't choose to do that. They are willing to work hard to harvest the technological bounty that is available to them. Material abundance has never eliminated perceived scarcity. In the words of economist Thorstein Veblen, invention is the mother of necessity.
Un secolo di crescita della produttività agricola significa che, oggi, due milioni di contadini possono nutrire una nazione di 320. È un progresso straordinario, che implica però una riduzione dei lavori O-erre rimasti sul mercato. Perciò chiaramente la tecnologia può eliminare dei lavori. L'agricoltura è solo un esempio Ce ne sono molti altri simili. Ma ciò che è vero per un singolo prodotto, servizio o industria non lo è mai stato per l'intera economia. Molti dei settori in cui lavoriamo oggi, come il settore sanitario, finanziario e assicurativo, elettronico e informatico, un secolo fa non esistevano o erano insignificanti. Molti dei prodotti su cui spendiamo molti dei nostri soldi, come climatizzatori, SUV, computer e dispositivi portatili, erano incredibilmente costosi o non esistevano proprio un secolo fa. Più l'automatizzazione ci libera del tempo e aumenta ciò che è possibile realizzare, più inventiamo nuovi prodotti, idee e servizi che attirano la nostra attenzione, ci occupano il tempo e spingono il consumo. Potreste considerare frivole alcune di queste cose (yoga estremo, turismo d'avventura, Pokémon GO) e potrei concordare. Ma la gente le desidera ed è disposta a faticare per averle. Il lavoratore medio nel 2015 che volesse ottenere il tenore di vita medio del 1915 potrebbe farlo lavorando solo 17 settimane all'anno, un terzo del tempo. Ma la maggior parte sceglie di non farlo. È disposta a lavorare sodo per godere dell'abbondanza tecnologica a propria disposizione. L'abbondanza materiale non ha eliminato mai la carenza percepita. Citando Thorstein Veblen: "L'invenzione è la madre della necessità."
Now ... So if you accept these two principles, the O-ring principle and the never-get-enough principle, then you agree with me. There will be jobs. Does that mean there's nothing to worry about? Automation, employment, robots and jobs -- it'll all take care of itself? No. That is not my argument. Automation creates wealth by allowing us to do more work in less time. There is no economic law that says that we will use that wealth well, and that is worth worrying about. Consider two countries, Norway and Saudi Arabia. Both oil-rich nations, it's like they have money spurting out of a hole in the ground.
Ora... Se accettate questi due principi, della guarnizione O-erre e del "non-si-ha-mai-abbastanza, allora concordate con me. Ci saranno lavori. Significa che non c'è nulla da preoccuparsi? Automatizzazione, impiego, robot, lavori... tutto si risolverà da solo? No. Non è questa la mia tesi. L'automatizzazione crea ricchezza perché rende possibile fare più lavoro in meno tempo. Non c'è nessuna legge economica che dice che useremo bene quella ricchezza e che vale la pena preoccuparsene. Pensate a due paesi, la Norvegia e l'Arabia Saudita. Entrambi ricchi di petrolio, è come se avessero soldi che escono da un buco nel terreno.
(Laughter)
(Risate)
But they haven't used that wealth equally well to foster human prosperity, human prospering. Norway is a thriving democracy. By and large, its citizens work and play well together. It's typically numbered between first and fourth in rankings of national happiness. Saudi Arabia is an absolute monarchy in which many citizens lack a path for personal advancement. It's typically ranked 35th among nations in happiness, which is low for such a wealthy nation. Just by way of comparison, the US is typically ranked around 12th or 13th. The difference between these two countries is not their wealth and it's not their technology. It's their institutions. Norway has invested to build a society with opportunity and economic mobility. Saudi Arabia has raised living standards while frustrating many other human strivings. Two countries, both wealthy, not equally well off.
Ma non hanno sfruttato altrettanto bene questa ricchezza per produrre benessere e prosperità umana. La Norvegia è una democrazia fiorente. In gran parte, i suoi cittadini lavorano e interagiscono bene insieme. Solitamente occupa fra la prima e la quarta posizione nella classifica sulla felicità nazionale. L'Arabia Saudita è una monarchia assoluta nella quale molti cittadini mancano di un sentiero di sviluppo personale. Solitamente occupa la 35esima posizione nella classifica della felicità, il che è poco per una nazione così ricca. Giusto per fare un paragone, gli Stati Uniti di solito sono al 12esimo o 13esimo. La differenza fra questi due paesi non è la loro ricchezza né la loro tecnologia. Sono le istituzioni. La Norvegia ha investito per costruire una società ricca di opportunità e mobilità economica. L'Arabia Saudita ha elevato il tenore di vita ma ha ignorato molti altri bisogni umani. Due paesi, entrambi ricchi, ma non ugualmente benestanti.
And this brings me to the challenge that we face today, the challenge that automation poses for us. The challenge is not that we're running out of work. The US has added 14 million jobs since the depths of the Great Recession. The challenge is that many of those jobs are not good jobs, and many citizens cannot qualify for the good jobs that are being created. Employment growth in the United States and in much of the developed world looks something like a barbell with increasing poundage on either end of the bar. On the one hand, you have high-education, high-wage jobs like doctors and nurses, programmers and engineers, marketing and sales managers. Employment is robust in these jobs, employment growth. Similarly, employment growth is robust in many low-skill, low-education jobs like food service, cleaning, security, home health aids. Simultaneously, employment is shrinking in many middle-education, middle-wage, middle-class jobs, like blue-collar production and operative positions and white-collar clerical and sales positions. The reasons behind this contracting middle are not mysterious. Many of those middle-skill jobs use well-understood rules and procedures that can increasingly be codified in software and executed by computers. The challenge that this phenomenon creates, what economists call employment polarization, is that it knocks out rungs in the economic ladder, shrinks the size of the middle class and threatens to make us a more stratified society. On the one hand, a set of highly paid, highly educated professionals doing interesting work, on the other, a large number of citizens in low-paid jobs whose primary responsibility is to see to the comfort and health of the affluent. That is not my vision of progress, and I doubt that it is yours.
E questo mi porta alla sfida che fronteggiamo oggi, la sfida lanciataci dall'automatizzazione. Questa non è rappresentata dall'esaurimento dei lavori. Gli USA hanno 14 milioni di posti in più dagli abissi della Grande Recessione. La sfida è che molti di questi impieghi non sono buoni, e molti cittadini non hanno le qualifiche per i migliori lavori che stanno nascendo. L'aumento dell'occupazione negli USA e in gran parte dei paesi sviluppati assomiglia a un bilanciere alle cui estremità si aggiunge sempre più peso. Da un lato i lavori ben pagati che richiedono una buona educazione, come dottori, infermieri, programmatori e ingegneri, dirigenti e responsabili. L'occupazione è sana e in crescita per questi impieghi. Allo stesso modo, la crescita è sostenuta per molti lavori poco qualificati, che non richiedono titoli, come camerieri, addetti alle pulizie e alla sicurezza, assistenti agli anziani. Allo stesso tempo, l'occupazione è in calo in molti lavori della classe media, mediamente pagati e qualificati, come l'ambito produttivo e operativo nelle fabbriche e quello delle vendite e impiegatizio negli uffici. Le ragioni dietro questa contrazione intermedia non sono misteriose. Molti lavori mediamente qualificati usano regole e procedure familiari che, sempre di più, possono essere programmate e fatte eseguire ai computer. La sfida rappresentata da questo fenomeno, detto dagli economisti polarizzazione occupazionale, è l'eliminazione di pioli dalla scala economica e il restringimento della classe media che rischia di renderci una società più stratificata. Da un lato un gruppo di professionisti altamente qualificati e pagati che fa lavori interessanti. Dall'altro un grande numero di cittadini impegnato in lavori malpagati le cui responsabilità principali sono la comodità e la salute dei benestanti. Questa non è la mia visione del progresso, e dubito sia anche la vostra.
But here is some encouraging news. We have faced equally momentous economic transformations in the past, and we have come through them successfully. In the late 1800s and early 1900s, when automation was eliminating vast numbers of agricultural jobs -- remember that tractor? -- the farm states faced a threat of mass unemployment, a generation of youth no longer needed on the farm but not prepared for industry. Rising to this challenge, they took the radical step of requiring that their entire youth population remain in school and continue their education to the ripe old age of 16. This was called the high school movement, and it was a radically expensive thing to do. Not only did they have to invest in the schools, but those kids couldn't work at their jobs. It also turned out to be one of the best investments the US made in the 20th century. It gave us the most skilled, the most flexible and the most productive workforce in the world. To see how well this worked, imagine taking the labor force of 1899 and bringing them into the present. Despite their strong backs and good characters, many of them would lack the basic literacy and numeracy skills to do all but the most mundane jobs. Many of them would be unemployable.
Ma ecco qualche notizia incoraggiante. Abbiamo già affrontato gravi trasformazioni economiche e ne siamo usciti con successo. A cavallo fra diciannovesimo e ventesimo secolo, quando l'automatizzazione stava eliminando un grosso numero di lavori agricoli (ricordate il trattore?) gli stati rurali rischiarono la disoccupazione di massa, una generazione di giovani che non era più necessaria nelle fattorie ma non era preparata per l'industria. Rispondendo alla sfida, fecero il passo radicale di richiedere che l'intera popolazione giovanile restasse nelle scuole a continuare la propria educazione fino alla veneranda età di 16 anni. Questo venne detto "movimento per i licei" e si trattò di un'iniziativa radicalmente costosa. Non solo si dovette investire nelle scuole ma i ragazzi non poterono continuare con i loro lavori. Fu anche uno dei migliori investimenti fatto dagli Stati Uniti nel ventesimo secolo. Ci diede la forza lavoro più abile, flessibile e produttiva di tutto il mondo. Per capire quanto abbia funzionato bene, pensate di prendere i lavoratori del 1899 e di portarli nel presente. Nonostante le loro forti schiene e il loro buon carattere, molti di loro mancherebbero delle basi matematiche e alfabetiche per fare quasi tutti i lavori moderni, eccetto i più banali. Per molti di loro lavorare sarebbe impossibile.
What this example highlights is the primacy of our institutions, most especially our schools, in allowing us to reap the harvest of our technological prosperity.
Questo esempio sottolinea l'importanza delle nostre istituzioni, specialmente le scuole, nel consentirci di raccogliere i benefici della nostra prosperità tecnologica.
It's foolish to say there's nothing to worry about. Clearly we can get this wrong. If the US had not invested in its schools and in its skills a century ago with the high school movement, we would be a less prosperous, a less mobile and probably a lot less happy society. But it's equally foolish to say that our fates are sealed. That's not decided by the machines. It's not even decided by the market. It's decided by us and by our institutions.
È stupido dire: "Non c'è nulla da preoccuparsi." Chiaramente possiamo fallire. Se gli Stati Uniti non avessero investito nelle proprie scuole e abilità un secolo fa con il movimento per i licei, saremmo una società meno prospera, meno fluida e probabilmente meno felice. Ma è anche stupido dire che il nostro destino è segnato. Questo non è deciso dalle macchine. Non è deciso nemmeno dal mercato. È deciso da noi e dalle nostre istituzioni.
Now, I started this talk with a paradox. Our machines increasingly do our work for us. Why doesn't that make our labor superfluous, our skills redundant? Isn't it obvious that the road to our economic and social hell is paved with our own great inventions?
Ho iniziato questo intervento con un paradosso. Sempre più le macchine lavorano per noi. Perché ciò non rende la nostra manodopera e abilità superflue? Non è ovvio che la strada per l'inferno socioeconomico sia lastricata con le nostre grandi invenzioni?
History has repeatedly offered an answer to that paradox. The first part of the answer is that technology magnifies our leverage, increases the importance, the added value of our expertise, our judgment and our creativity. That's the O-ring. The second part of the answer is our endless inventiveness and bottomless desires means that we never get enough, never get enough. There's always new work to do. Adjusting to the rapid pace of technological change creates real challenges, seen most clearly in our polarized labor market and the threat that it poses to economic mobility. Rising to this challenge is not automatic. It's not costless. It's not easy. But it is feasible. And here is some encouraging news. Because of our amazing productivity, we're rich. Of course we can afford to invest in ourselves and in our children as America did a hundred years ago with the high school movement. Arguably, we can't afford not to.
La storia ha risposto più volte a questo paradosso. La prima parte della risposa è che la tecnologia aumenta la nostra influenza, la nostra importanza, il valore aggiunto della nostra esperienza, giudizio e creatività. Questa è l'O-erre. La seconda parte è la nostra inventiva infinita e i nostri desideri illimitati che implicano che non ne abbiamo mai abbastanza. C'è sempre del nuovo lavoro da fare. Adeguarsi al passo rapido del cambiamento tecnologico crea una vera sfida, chiaramente evidente nel nostro mercato lavorativo polarizzato e nella minaccia che pone alla mobilità economica. Rispondere a questa sfida non è automatico. Non è privo di costi. Non è facile. Ma è possibile. Ed ecco qualche notizia incoraggiante. Grazie alla nostra fantastica produttività siamo ricchi. Certo che possiamo permetterci di investire in noi e nei nostri figli come fece l'America cento anni fa con il movimento per i licei. Anzi, non possiamo permetterci di non farlo.
Now, you may be thinking, Professor Autor has told us a heartwarming tale about the distant past, the recent past, maybe the present, but probably not the future. Because everybody knows that this time is different. Right? Is this time different? Of course this time is different. Every time is different. On numerous occasions in the last 200 years, scholars and activists have raised the alarm that we are running out of work and making ourselves obsolete: for example, the Luddites in the early 1800s; US Secretary of Labor James Davis in the mid-1920s; Nobel Prize-winning economist Wassily Leontief in 1982; and of course, many scholars, pundits, technologists and media figures today.
Ora, potreste pensare, il professor Autor ci ha raccontato una bella storia sul lontano passato, sul recente passato, forse sul presente, ma probabilmente non sul futuro. Perché tutti sanno che questa volta è diverso. Giusto? Questa volta è diverso? Certo che questa volta è diverso. Lo è ogni volta. Molte volte negli ultimi 200 anni studiosi e attivisti hanno avvertito che stiamo esaurendo i lavori e ci stiamo rendendo obsoleti: per esempio, i luddisti all'inizio del diciannovesimo secolo; il Segretario del Lavoro degli Stati Uniti James Davis a metà degli anni '20; il Premio Nobel per l'Economia Wassily Leontief nel 1982; e ovviamente molti studiosi, opinionisti, esperti di tecnologia e figure mediatiche ai giorni nostri.
These predictions strike me as arrogant. These self-proclaimed oracles are in effect saying, "If I can't think of what people will do for work in the future, then you, me and our kids aren't going to think of it either." I don't have the guts to take that bet against human ingenuity. Look, I can't tell you what people are going to do for work a hundred years from now. But the future doesn't hinge on my imagination. If I were a farmer in Iowa in the year 1900, and an economist from the 21st century teleported down to my field and said, "Hey, guess what, farmer Autor, in the next hundred years, agricultural employment is going to fall from 40 percent of all jobs to two percent purely due to rising productivity. What do you think the other 38 percent of workers are going to do?" I would not have said, "Oh, we got this. We'll do app development, radiological medicine, yoga instruction, Bitmoji."
Queste previsioni mi appaiono arroganti. Ciò che questi oracoli autoproclamati in realtà dicono è: "Se non riesco a immaginare che lavoro faranno le persone nel futuro, allora né tu, né io, né i nostri figli saremo in grado di immaginarlo." Io non ho il fegato di fare una tale scommessa contro l'ingegnosità umana. Sentite, non posso dirvi che lavoro farà la gente fra cent'anni. Ma il futuro non si regge sulla mia immaginazione. Se fossi stato un contadino in Iowa nell'anno 1900 e un economista del 21esimo secolo si fosse teletrasportato nel mio campo e avesse detto: "Ehi, contadino Autor, pensa un po', nei prossimi cento anni, l'occupazione agricola crollerà dal 40% dei lavori totali al 2% solo per via dell'aumento produttivo. Cosa pensi che farà il rimanente 38% dei lavoratori?" Non avrei risposto: "Aspetta, ce l'ho. Faremo sviluppo di app, medicina radiologica, corsi di Yoga e Bitmoji."
(Laughter)
(Risate)
I wouldn't have had a clue. But I hope I would have had the wisdom to say, "Wow, a 95 percent reduction in farm employment with no shortage of food. That's an amazing amount of progress. I hope that humanity finds something remarkable to do with all of that prosperity."
Non ne avrei avuto idea. Ma spero che avrei avuto la saggezza di dire: "Uau, una riduzione del 95% nel livello di occupazione agricola senza carenza di cibo. Che progresso straordinario. Spero che l'umanità riesca a trovare qualcosa di rilevante da fare con tutta quella prosperità."
And by and large, I would say that it has.
E credo che, in gran parte, ci sia riuscita.
Thank you very much.
Vi ringrazio molto.
(Applause)
(Applausi)