Growth is not dead.
O crescimento não está morto.
(Applause)
(Aplausos)
Let's start the story 120 years ago, when American factories began to electrify their operations, igniting the Second Industrial Revolution. The amazing thing is that productivity did not increase in those factories for 30 years. Thirty years. That's long enough for a generation of managers to retire. You see, the first wave of managers simply replaced their steam engines with electric motors, but they didn't redesign the factories to take advantage of electricity's flexibility. It fell to the next generation to invent new work processes, and then productivity soared, often doubling or even tripling in those factories.
Vamos começar a história 120 anos atrás, quando as fábricas americanas começaram a usar a energia elétrica em suas operações, dando início a Segunda Revolução Industrial. O fascinante é que a produtividade não aumentou naquelas fábricas por 30 anos. Trinta anos. Isso é tempo suficiente para uma geração de gerentes se aposentar. Vejam, a primeira onda de gerentes simplesmente substituiu suas máquinas a vapor por máquinas elétricas, porém não replanejaram as fábricas para tirar proveito da flexibilidade da energia elétrica. Recaiu sobre a próxima geração inventar novos processos de trabalho, e então a produtividade subiu, dobrando ou até mesmo triplicando nessas fábricas.
Electricity is an example of a general purpose technology, like the steam engine before it. General purpose technologies drive most economic growth, because they unleash cascades of complementary innovations, like lightbulbs and, yes, factory redesign. Is there a general purpose technology of our era? Sure. It's the computer. But technology alone is not enough. Technology is not destiny. We shape our destiny, and just as the earlier generations of managers needed to redesign their factories, we're going to need to reinvent our organizations and even our whole economic system. We're not doing as well at that job as we should be. As we'll see in a moment, productivity is actually doing all right, but it has become decoupled from jobs, and the income of the typical worker is stagnating. These troubles are sometimes misdiagnosed as the end of innovation, but they are actually the growing pains of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
A eletricidade é um exemplo de uma tecnologia de utilidade geral, como o máquina a vapor antes dela. As tecnologias de utilidade geral conduzem ao crescimento econômico, porque desencadeiam cascatas de inovações complementares, como as lâmpadas e, sim, a reestruturação das fábricas. Existe uma tecnologia de utilidade geral na nossa era? Claro. É o computador. Mas a tecnologia sozinha não é suficiente. Tecnologia não é destino. Nós moldamos nosso destino, e assim como as antigas gerações de gerentes precisavam reestruturar suas fábricas, precisaremos reinventar nossas organizações e até mesmo todo nosso sistema econômico. Não estamos realizando essa tarefa tão bem quanto deveríamos. Como veremos daqui a pouco, na verdade a produtividade está indo bem, mas se tornou dissociada dos empregos, e a renda do trabalhador comum está estagnando. Às vezes, estes problemas são mal diagnosticados como o fim da inovação, mas eles são, na verdade, as dores crescentes do que eu e Andrew McAfee chamamos de "a Nova Era da Máquina".
Let's look at some data. So here's GDP per person in America. There's some bumps along the way, but the big story is you could practically fit a ruler to it. This is a log scale, so what looks like steady growth is actually an acceleration in real terms. And here's productivity. You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s, but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution, when factories were learning how to electrify their operations. After a lag, productivity accelerated again. So maybe "history doesn't repeat itself, but sometimes it rhymes." Today, productivity is at an all-time high, and despite the Great Recession, it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s, the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s. It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution. And that's just the United States. The global news is even better. Worldwide incomes have grown at a faster rate in the past decade than ever in history.
Vejamos alguns dados. Aqui está o PIB per capita dos Estados Unidos. Existem alguns percalços ao longo da caminho, mas no fim da história você pode passar praticamente uma régua por ele. Esta é uma escala logarítmica, então o que parece ser um crescimento estável é, na verdade, uma aceleração em termos reais. E aqui está a produtividade. Podem ver um pouco de desaceleração na metade dos anos 70, mas corresponde muito bem à Segunda Revolução Industrial, quando as fábricas estavam aprendendo como usar a energia elétrica em suas operações. Depois de um período de defasagem, a produtividade voltou a acelerar. Então talvez "a história não se repita, mas algumas vezes ela rima." Hoje a produtividade está em seu máximo histórico, e apesar da Grande Recessão, cresceu mais rápido nos anos 2000 do que nos anos 90, e nos estrondosos anos 90, mais rápido que nos anos 70 e 80. Está crescendo mais rápido do que durante a Segunda Revolução industrial. E isto somente nos Estados Unidos. As notícias mundiais são ainda melhores. As rendas ao redor do mundo cresceram a um índice mais rápido na década passada do que em toda história.
If anything, all these numbers actually understate our progress, because the new machine age is more about knowledge creation than just physical production. It's mind not matter, brain not brawn, ideas not things. That creates a problem for standard metrics, because we're getting more and more stuff for free, like Wikipedia, Google, Skype, and if they post it on the web, even this TED Talk. Now getting stuff for free is a good thing, right? Sure, of course it is. But that's not how economists measure GDP. Zero price means zero weight in the GDP statistics. According to the numbers, the music industry is half the size that it was 10 years ago, but I'm listening to more and better music than ever. You know, I bet you are too. In total, my research estimates that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year in free goods and services on the Internet. Now let's look to the future. There are some super smart people who are arguing that we've reached the end of growth, but to understand the future of growth, we need to make predictions about the underlying drivers of growth. I'm optimistic, because the new machine age is digital, exponential and combinatorial.
No mínimo, todos esses números subestimam nosso progresso, porque a Nova Era da Máquina está mais relacionada com a criação do conhecimento do que com a produção física. É mente e não matéria, cérebro e não músculos, ideias e não coisas. Isto traz um problema para os padrões métricos, porque temos cada vez mais coisas de graça, como Wikipedia, Google, Skype e, se postada na internet, até mesmo esta apresentação TED. Ter coisas de graça é algo bom, certo? Claro que sim. Mas não é assim que os economistas medem o PIB. Preço zero significa peso zero nas estatísticas do PIB. De acordo com os números, a indústria de música tem metade do tamanho de 10 anos atrás, mas eu escuto mais e melhores músicas do que antes. Sabe, acho que vocês também. No total, minha pesquisa estima que os números do PIB deixam de fora mais de 300 bilhões de dólares por ano em produtos e serviços gratuitos na internet. Agora vamos olhar para o futuro. Existem algumas pessoas muito inteligentes que argumentam que alcançamos o fim do crescimento, mas para entender o futuro do crescimento, precisamos fazer previsões sobre as causas implícitas do crescimento. Sou otimista, porque a Nova Era da Máquina é digital, exponencial e combinatória.
When goods are digital, they can be replicated with perfect quality at nearly zero cost, and they can be delivered almost instantaneously. Welcome to the economics of abundance. But there's a subtler benefit to the digitization of the world. Measurement is the lifeblood of science and progress. In the age of big data, we can measure the world in ways we never could before.
Quando os produtos são digitais, podem ser reproduzidos com perfeita qualidade e custo quase zero, e podem ser entregues quase instantaneamente. Bem-vindo à economia da abundância. Mas existe um benefício sutil na digitalização do mundo. A medição é a força vital da ciência e do progresso. Na era dos grandes dados, podemos medir o mundo de maneiras que nunca pudemos anteriormente.
Secondly, the new machine age is exponential. Computers get better faster than anything else ever. A child's Playstation today is more powerful than a military supercomputer from 1996. But our brains are wired for a linear world. As a result, exponential trends take us by surprise. I used to teach my students that there are some things, you know, computers just aren't good at, like driving a car through traffic. (Laughter) That's right, here's Andy and me grinning like madmen because we just rode down Route 101 in, yes, a driverless car.
Segundo, a Nova Era da Máquina é exponencial. Os computadores estão se tornando mais rápidos do que qualquer outra coisa. O "Playstation" hoje é mais poderoso do que um supercomputador militar de 1996. Mas nossos cérebros são programados para um mundo linear. Consequentemente, as tendências exponenciais nos surpreendem. Eu costumava ensinar aos meus alunos que existem certas coisas, sabe, nas quais os computadores não são tão bons, como dirigir um carro no meio do trânsito. (Risos) Isso mesmo, aqui eu e o Andy sorrindo feitos loucos porque tínhamos percorrido a Rota 101 em, sim, um carro sem motorista.
Thirdly, the new machine age is combinatorial. The stagnationist view is that ideas get used up, like low-hanging fruit, but the reality is that each innovation creates building blocks for even more innovations. Here's an example. In just a matter of a few weeks, an undergraduate student of mine built an app that ultimately reached 1.3 million users. He was able to do that so easily because he built it on top of Facebook, and Facebook was built on top of the web, and that was built on top of the Internet, and so on and so forth.
Terceiro, a Nova Era da Máquina é combinatória. A visão de estagnação é a de que as ideias se esgotam, como uma fruta mais a mão, mas a realidade é que cada inovação cria sustentação para mais inovações. Aqui está um exemplo. Em questão de semanas, um dos meus alunos de graduação construiu um aplicativo que chegou a 1,3 milhões de usuários. Eles conseguiu fazer isso tão fácil porque ele o construiu em cima do Facebook, e o Facebook foi construído em cima da web, e esta foi construída em cima da internet, e assim por diante.
Now individually, digital, exponential and combinatorial would each be game-changers. Put them together, and we're seeing a wave of astonishing breakthroughs, like robots that do factory work or run as fast as a cheetah or leap tall buildings in a single bound. You know, robots are even revolutionizing cat transportation.
Agora individualmente, digital, exponencial e combinatória cada um seria causador de mudanças no jogo. Ao colocá-los juntos, veremos uma onda de descobertas surpreendentes, como robôs que fazem as fábricas trabalharem rápido como um guepardo e saltam edifícios em um único pulo. Sabe, os robôs estão revolucionando o transporte felino.
(Laughter)
(Risos)
But perhaps the most important invention, the most important invention is machine learning. Consider one project: IBM's Watson. These little dots here, those are all the champions on the quiz show "Jeopardy." At first, Watson wasn't very good, but it improved at a rate faster than any human could, and shortly after Dave Ferrucci showed this chart to my class at MIT, Watson beat the world "Jeopardy" champion. At age seven, Watson is still kind of in its childhood. Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised. The next day, it started answering questions with profanities. Damn. (Laughter)
Mas talvez a mais importante invenção, a mais importante invenção é o aprendizado da máquina. Considerem um projeto: o Watson, da IBM. Estes pequenos pontos aqui são todos os campeões do programa de TV "Jeopardy". No começo, o Watson não era muito bom, mas melhorou a um índice mais rápido do que qualquer ser humano poderia, e logo após Dave Ferrucci ter mostrado seu gráfico para minha classe no MIT, Watson venceu o campeão mundial de "Jeopardy". Aos sete anos, Watson é ainda uma criança. Recentemente, seus professores deixaram-no navegar na internet sem supervisão. No outro dia, ele começou a responder perguntas com obscenidades. Droga. (Risos)
But you know, Watson is growing up fast. It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them. It's applying for legal, banking and medical jobs, and getting some of them. Isn't it ironic that at the very moment we are building intelligent machines, perhaps the most important invention in human history, some people are arguing that innovation is stagnating? Like the first two industrial revolutions, the full implications of the new machine age are going to take at least a century to fully play out, but they are staggering.
Mas Watson está crescendo rápido. Está sendo testado para trabalhos em "call centers" e está se saindo bem. Está se candidatando a empregos na área jurídica, bancária e médica, e está conseguindo alguns. Não é irônico que no momento em que construímos máquinas inteligentes, talvez a mais importante invenção da história da humanidade, algumas pessoas argumentem que a inovação está em estagnação? Assim como as primeiras duas revoluções industriais, todas as implicações da Nova Era da Máquina levarão pelo menos um século para se exaurirem, mas são surpreendentes.
So does that mean we have nothing to worry about? No. Technology is not destiny. Productivity is at an all time high, but fewer people now have jobs. We have created more wealth in the past decade than ever, but for a majority of Americans, their income has fallen. This is the great decoupling of productivity from employment, of wealth from work. You know, it's not surprising that millions of people have become disillusioned by the great decoupling, but like too many others, they misunderstand its basic causes. Technology is racing ahead, but it's leaving more and more people behind. Today, we can take a routine job, codify it in a set of machine-readable instructions, and then replicate it a million times.
Então isso significa que não temos nada com que nos preocupar? Não. Tecnologia não é destino. A produtividade está no seu máximo histórico, mas menos pessoas têm um emprego agora. Criamos mais riqueza do que nunca, na última década, mas, para a maioria dos americanos, a renda caiu. Esta é a grande dissociação entre produtividade e emprego, entre riqueza e trabalho. Sabe, não é surpresa que milhões de pessoas se desiludiram com a grande dissociação, mas como muitos outros, eles não compreendem bem as causas básicas. A tecnologia está correndo a frente, mas está deixando cada vez mais pessoas para trás. Hoje, podemos tomar um trabalho rotineiro, codificá-lo em uma série de instruções legíveis por máquinas, e reproduzi-lo milhões de vezes.
You know, I recently overheard a conversation that epitomizes these new economics. This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore. TurboTax does everything that my tax preparer did, but it's faster, cheaper and more accurate." How can a skilled worker compete with a $39 piece of software? She can't. Today, millions of Americans do have faster, cheaper, more accurate tax preparation, and the founders of Intuit have done very well for themselves. But 17 percent of tax preparers no longer have jobs. That is a microcosm of what's happening, not just in software and services, but in media and music, in finance and manufacturing, in retailing and trade -- in short, in every industry. People are racing against the machine, and many of them are losing that race.
Sabe, recentemente eu ouvi uma conversa que resume essa nova economia. Este cara disse: "Não, não uso mais o serviço de contadores. O TurboTax faz tudo que meu contador fazia, e é mais rápido, mais barato e mais preciso." Como um trabalhador qualificado pode competir com um software de 39 dólares? Não pode. Hoje, milhões de americanos têm um cálculo de impostos, mais rápido, barato e preciso, e os fundadores do software Intuit têm ido muito bem. Mas 17% dos contadores não têm mais empregos. Isso é o microcosmo do que está acontecendo, não apenas com softwares e serviços, mas na mídia e música, nas finanças e manufatura, no varejo e no comércio - em suma, em toda indústria. As pessoas estão correr contra a máquina, e muitos estão perdendo essa corrida.
What can we do to create shared prosperity? The answer is not to try to slow down technology. Instead of racing against the machine, we need to learn to race with the machine. That is our grand challenge.
O que podemos fazer para criar prosperidade compartilhada? A resposta é não tentar desacelerar a tecnologia. Em vez de correr contra a máquina, precisamos aprender a correr com a máquina. Esse é o nosso grande desafio.
The new machine age can be dated to a day 15 years ago when Garry Kasparov, the world chess champion, played Deep Blue, a supercomputer. The machine won that day, and today, a chess program running on a cell phone can beat a human grandmaster. It got so bad that, when he was asked what strategy he would use against a computer, Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied, "I'd bring a hammer."
A Nova Era da Máquina pode ser datada em um dia há 15 anos, quando Gary Kasparov, o campeão mundial de xadrez, jogou contra "Deep Blue", o supercomputador. A máquina ganhou naquele dia, e hoje, um programa de xadrez em um celular pode derrotar um grande mestre humano. Isso foi tão ruim que, quando perguntado sobre que estratégia ele usaria contra o computador, Jan Donner, um grande mestre holandês, respondeu: "Eu traria um martelo."
(Laughter)
(Risos)
But today a computer is no longer the world chess champion. Neither is a human, because Kasparov organized a freestyle tournament where teams of humans and computers could work together, and the winning team had no grandmaster, and it had no supercomputer. What they had was better teamwork, and they showed that a team of humans and computers, working together, could beat any computer or any human working alone. Racing with the machine beats racing against the machine. Technology is not destiny. We shape our destiny.
Mas hoje, um computador não é mais um campeão mundial de xadrez. Tampouco um humano, porque Kasparov organizou um torneio estilo livre onde times de humanos e computadores podiam trabalhar juntos, e o time vencedor não tinha um grande mestre, e não tinha um supercomputador. O que eles tinham eram um melhor trabalho em equipe, e mostraram que um time de seres humanos e computadores, trabalhando juntos, pode derrotar qualquer computador ou ser humano trabalhando sozinho. A corrida com a máquina vence a corrida contra a máquina. Tecnologia não é destino. Nós moldamos o nosso destino.
Thank you.
Obrigado.
(Applause)
(Aplausos)