I'm going to begin with a scary question: Are we headed toward a future without jobs? The remarkable progress that we're seeing in technologies like self-driving cars has led to an explosion of interest in this question, but because it's something that's been asked so many times in the past, maybe what we should really be asking is whether this time is really different. The fear that automation might displace workers and potentially lead to lots of unemployment goes back at a minimum 200 years to the Luddite revolts in England. And since then, this concern has come up again and again.
Voy a empezar con una pregunta alarmante: ¿Nos dirigimos hacia un futuro sin empleos? El progreso considerable que vemos en tecnologías como los autos sin conductor ha provocado una explosión de interés en esta pregunta, pero como se ha preguntado muchas veces en el pasado, a lo mejor lo que deberíamos preguntar es si esta vez es distinto. El miedo de que la automatización pueda desplazar a los trabajadores y potencialmente llevar a mucho desempleo se remonta al movimiento ludita en Inglaterra hace 200 años. Y desde entonces esta preocupación ha vuelto una y otra vez.
I'm going to guess that most of you have probably never heard of the Triple Revolution report, but this was a very prominent report. It was put together by a brilliant group of people -- it actually included two Nobel laureates -- and this report was presented to the President of the United States, and it argued that the US was on the brink of economic and social upheaval because industrial automation was going to put millions of people out of work. Now, that report was delivered to President Lyndon Johnson in March of 1964. So that's now over 50 years, and, of course, that hasn't really happened. And that's been the story again and again.
Imagino que la mayoría de Uds. nunca ha oído hablar del informe de la Triple Revolución, pero fue un informe muy importante. Fue preparado por un grupo brillante, comprendía a dos premios nobeles, y este informe, presentado al presidente de EE.UU., sostenía que EE.UU. estaba al borde de una agitación económica y social porque la automatización industrial dejaría a millones sin trabajo. Ese informe fue entregado al presidente Lyndon Johnson en marzo de 1964, hace más de 50 años, y, desde luego, eso no ha pasado. Y la historia se ha ido repitiendo. Se ha dado la voz de alarma en repetidas ocasiones,
This alarm has been raised repeatedly, but it's always been a false alarm. And because it's been a false alarm, it's led to a very conventional way of thinking about this. And that says essentially that yes, technology may devastate entire industries. It may wipe out whole occupations and types of work. But at the same time, of course, progress is going to lead to entirely new things. So there will be new industries that will arise in the future, and those industries, of course, will have to hire people. There'll be new kinds of work that will appear, and those might be things that today we can't really even imagine. And that has been the story so far, and it's been a positive story.
pero siempre ha sido una falsa alarma. Y por este motivo ahora hay una manera muy convencional de pensar en esto. Y dice, esencialmente, que sí, que la tecnología puede destruir industrias enteras, puede barrer ocupaciones enteras y tipos de trabajo. Pero, a la vez, el progreso aportará cosas totalmente nuevas. Así que habrá nuevas industrias que surgirán en el futuro y que, naturalmente, contratarán personas. Aparecerán nuevos tipos de trabajo y pueden ser cosas que hoy en día no podemos ni imaginar. Y esta ha sido la historia hasta ahora y ha sido positiva.
It turns out that the new jobs that have been created have generally been a lot better than the old ones. They have, for example, been more engaging. They've been in safer, more comfortable work environments, and, of course, they've paid more. So it has been a positive story. That's the way things have played out so far. But there is one particular class of worker for whom the story has been quite different. For these workers, technology has completely decimated their work, and it really hasn't created any new opportunities at all. And these workers, of course, are horses.
Resulta que los nuevos trabajos creados por lo general han sido mucho mejores que los viejos. Por ejemplo, han sido más agradables, en entornos de trabajo más seguros y más cómodos y han sido mejor retribuidos. Ha sido una historia positiva. Así han evolucionado las cosas hasta ahora. Pero hay una clase particular de trabajador para el cual la historia ha sido bastante diferente. Para estos trabajadores la tecnología ha destruido completamente su trabajo y no ha creado ninguna nueva oportunidad. Estos trabajadores, por supuesto, son los caballos.
(Laughter)
(Risas)
So I can ask a very provocative question: Is it possible that at some point in the future, a significant fraction of the human workforce is going to be made redundant in the way that horses were? Now, you might have a very visceral, reflexive reaction to that. You might say, "That's absurd. How can you possibly compare human beings to horses?" Horses, of course, are very limited, and when cars and trucks and tractors came along, horses really had nowhere else to turn. People, on the other hand, are intelligent; we can learn, we can adapt. And in theory, that ought to mean that we can always find something new to do, and that we can always remain relevant to the future economy.
Entonces puedo hacer una pregunta provocadora: ¿Es posible que en el futuro una parte significativa de la mano de obra humana se vuelva superflua como ocurrió con los caballos? Ahora, podrían reaccionar a esto de manera visceral y reactiva. Podrían decir: ”Es absurdo. ¿Cómo es posible que compare a los seres humanos con los caballos?” Los caballos son muy limitados y cuando llegaron los autos, camiones y tractores, ya no tuvieron nada más que hacer. En cambio, las personas son inteligentes; podemos aprender y adaptarnos. Y en teoría eso significa que siempre encontraremos algo nuevo que hacer y que siempre podremos ser relevantes para la economía.
But here's the really critical thing to understand. The machines that will threaten workers in the future are really nothing like those cars and trucks and tractors that displaced horses. The future is going to be full of thinking, learning, adapting machines. And what that really means is that technology is finally beginning to encroach on that fundamental human capability -- the thing that makes us so different from horses, and the very thing that, so far, has allowed us to stay ahead of the march of progress and remain relevant, and, in fact, indispensable to the economy. So what is it that is really so different about today's information technology relative to what we've seen in the past? I would point to three fundamental things.
Pero aquí viene la cosa crucial que hay que entender: las máquinas que amenazarán a los trabajadores en el futuro no tienen nada que ver con esos autos, camiones y tractores que desplazaron a los caballos. El futuro estará lleno de máquinas que piensan, aprenden y se adaptan. La tecnología por fin está empezando a usurpar esa capacidad humana fundamental, la cosa que nos diferencia de los caballos y la única cosa que hasta ahora nos ha permitido ir por delante del ritmo del progreso y permanecer relevantes e indispensables para la economía. Por lo tanto, ¿cuál es la verdadera diferencia entre la tecnología de hoy en día y la que hemos visto en el pasado? Yo señalaría tres aspectos fundamentales. Lo primero es que
The first thing is that we have seen this ongoing process of exponential acceleration. I know you all know about Moore's law, but in fact, it's more broad-based than that; it extends in many cases, for example, to software, it extends to communications, bandwidth and so forth. But the really key thing to understand is that this acceleration has now been going on for a really long time. In fact, it's been going on for decades. If you measure from the late 1950s, when the first integrated circuits were fabricated, we've seen something on the order of 30 doublings in computational power since then. That's just an extraordinary number of times to double any quantity, and what it really means is that we're now at a point where we're going to see just an extraordinary amount of absolute progress, and, of course, things are going to continue to also accelerate from this point. So as we look forward to the coming years and decades, I think that means that we're going to see things that we're really not prepared for. We're going to see things that astonish us.
hemos visto este proceso continuo de aceleración exponencial. Sé que todos Uds. conocen la ley de Moore, pero en realidad es mucho más amplia; en muchos casos abarca, por ejemplo, el software, las comunicaciones, el ancho de banda y demás. Pero el aspecto clave que hay que entender es que esta aceleración ocurre desde hace mucho tiempo. De hecho, lleva décadas sin parar. Desde el final de los años 50, cuando se fabricaron los primeros circuitos integrados, la potencia de cálculo se ha duplicado 30 veces. Este es un número extraordinario de veces para duplicar cualquier cantidad y significa que ahora estamos en un punto en el que veremos un progreso increíblemente grande y, por supuesto, las cosas continuarán a acelerarse desde este punto. Así que mientras esperamos los próximos años y décadas, creo que veremos cosas para las que no estamos preparados, cosas que nos dejarán estupefactos. El segundo aspecto clave es que las máquinas, en un sentido limitado,
The second key thing is that the machines are, in a limited sense, beginning to think. And by this, I don't mean human-level AI, or science fiction artificial intelligence; I simply mean that machines and algorithms are making decisions. They're solving problems, and most importantly, they're learning. In fact, if there's one technology that is truly central to this and has really become the driving force behind this, it's machine learning, which is just becoming this incredibly powerful, disruptive, scalable technology.
están empezando a pensar. Y no me refiero a inteligencia artificial de nivel humano o de ciencia ficción. Solo digo que las máquinas y los algoritmos toman decisiones, resuelven problemas y, lo que es más importante, aprenden. De hecho, si hay una tecnología que es realmente vital para esto y que se ha convertido en el motor detrás de esto, es el aprendizaje automático, que se está transformando en una tecnología increíblemente potente, perturbadora y expansible.
One of the best examples I've seen of that recently was what Google's DeepMind division was able to do with its AlphaGo system. Now, this is the system that was able to beat the best player in the world at the ancient game of Go. Now, at least to me, there are two things that really stand out about the game of Go. One is that as you're playing the game, the number of configurations that the board can be in is essentially infinite. There are actually more possibilities than there are atoms in the universe. So what that means is, you're never going to be able to build a computer to win at the game of Go the way chess was approached, for example, which is basically to throw brute-force computational power at it. So clearly, a much more sophisticated, thinking-like approach is needed. The second thing that really stands out is that, if you talk to one of the championship Go players, this person cannot necessarily even really articulate what exactly it is they're thinking about as they play the game. It's often something that's very intuitive, it's almost just like a feeling about which move they should make.
Uno de los mejores ejemplos que he visto es lo que hizo la división de Google, DeepMind, con su sistema AlphaGo. Este es el sistema que fue capaz de ganar al mejor jugador del mundo en el antiguo juego de go. Para mí, hay dos cosas que realmente destacan en el juego de go. Una es que mientras juegas el número de configuraciones que se pueden dar en el tablero es prácticamente infinito. De hecho, hay más posibilidades que átomos en el universo. Es decir, una computadora nunca ganará en go usando la técnica que sirvió para ganar en ajedrez que consistió en usar fuerza bruta de cálculo. Se necesita un enfoque más sofisticado y parecido a la acción de pensar. La segunda cosa que se destaca es que si hablas con uno de los jugadores del campeonato de go, esta persona no es capaz ni siquiera de expresar en qué está pensando exactamente mientras juega. A menudo es algo muy intuitivo, es casi como una sensación acerca del movimiento que debería hacer.
So given those two qualities, I would say that playing Go at a world champion level really ought to be something that's safe from automation, and the fact that it isn't should really raise a cautionary flag for us. And the reason is that we tend to draw a very distinct line, and on one side of that line are all the jobs and tasks that we perceive as being on some level fundamentally routine and repetitive and predictable. And we know that these jobs might be in different industries, they might be in different occupations and at different skill levels, but because they are innately predictable, we know they're probably at some point going to be susceptible to machine learning, and therefore, to automation. And make no mistake -- that's a lot of jobs. That's probably something on the order of roughly half the jobs in the economy.
Así que, con estos dos elementos, diría que jugar a go al nivel de un campeón mundial debería ser algo a salvo de la automatización y el hecho de que no lo sea debería ser una seria advertencia para nosotros. Y el motivo es que tendemos a dibujar una línea muy clara. A un lado de la línea ponemos los trabajos y las tareas que percibimos, de un modo u otro, como rutinarios, repetitivos, predecibles. Sabemos que estos empleos podrían ser de distintas industrias, de distintas ocupaciones y niveles de destreza, pero por ser intrínsecamente predecibles sabemos que quizá algún día sean compatibles con el aprendizaje automático y, por ello, con la automatización. Y no se confundan, son muchos trabajos. Probablemente sean la mitad de los empleos de la economía. Pero luego, al otro lado de la línea,
But then on the other side of that line, we have all the jobs that require some capability that we perceive as being uniquely human, and these are the jobs that we think are safe. Now, based on what I know about the game of Go, I would've guessed that it really ought to be on the safe side of that line. But the fact that it isn't, and that Google solved this problem, suggests that that line is going to be very dynamic. It's going to shift, and it's going to shift in a way that consumes more and more jobs and tasks that we currently perceive as being safe from automation.
tenemos todos los trabajos que requieren algún tipo de habilidad que percibimos como exclusivamente humana, y estos son los empleos que creemos a salvo. Basándome en lo que sé acerca del juego de go, lo habría imaginado en el lado seguro de esta línea. Pero el hecho de que no lo está y de que Google solucionó este problema sugiere que esa línea va a ser muy dinámica. Se va a desplazar de una forma que barrerá trabajos que percibimos como a salvo de la automatización.
The other key thing to understand is that this is by no means just about low-wage jobs or blue-collar jobs, or jobs and tasks done by people that have relatively low levels of education. There's lots of evidence to show that these technologies are rapidly climbing the skills ladder. So we already see an impact on professional jobs -- tasks done by people like accountants, financial analysts, journalists, lawyers, radiologists and so forth. So a lot of the assumptions that we make about the kind of occupations and tasks and jobs that are going to be threatened by automation in the future are very likely to be challenged going forward.
El otro aspecto clave que hay que entender es que esto no atañe en absoluto solo a los trabajos manuales o de salario bajo, o a los empleos y tareas llevados a cabo por gente con nivel educativo bajo. Hay mucha evidencia que indica que estas tecnologías suben rápido por la escalera de las competencias. Por lo tanto, ya vemos un impacto en los trabajos profesionales, las tareas ejecutadas por gente como contables, analistas financieros, periodistas, abogados, radiólogos, etc. Así que es probable que muchas de nuestras suposiciones sobre el tipo de ocupaciones y tareas y empleos que serán amenazados por la automatización sean desafiadas en el futuro. Creo que estas tendencias revelan que es probable
So as we put these trends together, I think what it shows is that we could very well end up in a future with significant unemployment. Or at a minimum, we could face lots of underemployment or stagnant wages, maybe even declining wages. And, of course, soaring levels of inequality. All of that, of course, is going to put a terrific amount of stress on the fabric of society. But beyond that, there's also a fundamental economic problem, and that arises because jobs are currently the primary mechanism that distributes income, and therefore purchasing power, to all the consumers that buy the products and services we're producing.
que en el futuro acabemos teniendo un considerable desempleo. O como mínimo podríamos enfrentar mucho subempleo o estancamiento de los sueldos, tal vez, incluso, bajas salariales. Y, por supuesto, crecientes niveles de desigualdad. Todo esto va a producir un alto nivel de estrés en el tejido social. Pero también existe un problema económico fundamental: hoy en día los empleos son el mecanismo principal que dispensa ingresos y, por consiguiente, poder adquisitivo a los consumidores que compran los productos y servicios que producimos.
In order to have a vibrant market economy, you've got to have lots and lots of consumers that are really capable of buying the products and services that are being produced. If you don't have that, then you run the risk of economic stagnation, or maybe even a declining economic spiral, as there simply aren't enough customers out there to buy the products and services being produced.
Para tener una economía de mercado vibrante hay que tener muchos consumidores que sean capaces de comprar los productos y los servicios que se producen. Si no los hay se corre el riesgo de un estancamiento económico, incluso de una espiral económica descendente, ya que no hay suficientes consumidores para comprar lo que producimos. Es importante darse cuenta
It's really important to realize that all of us as individuals rely on access to that market economy in order to be successful. You can visualize that by thinking in terms of one really exceptional person. Imagine for a moment you take, say, Steve Jobs, and you drop him on an island all by himself. On that island, he's going to be running around, gathering coconuts just like anyone else. He's really not going to be anything special, and the reason, of course, is that there is no market for him to scale his incredible talents across. So access to this market is really critical to us as individuals, and also to the entire system in terms of it being sustainable.
de que todos nosotros, como individuos, contamos con el acceso a esa economía de mercado para tener éxito. Pueden visualizarlo pensando en una persona realmente excepcional. Imaginen que toman a Steve Jobs y lo sueltan en una isla desierta. En esa isla correrá por todos lados recogiendo cocos, como cualquier otra persona. No va a ser nada especial porque no existe un mercado donde pueda desplegar sus increíbles talentos. Así que el acceso a este mercado es vital para los individuos y también para el sistema entero para que sea sostenible.
So the question then becomes: What exactly could we do about this? And I think you can view this through a very utopian framework. You can imagine a future where we all have to work less, we have more time for leisure, more time to spend with our families, more time to do things that we find genuinely rewarding and so forth. And I think that's a terrific vision. That's something that we should absolutely strive to move toward. But at the same time, I think we have to be realistic, and we have to realize that we're very likely to face a significant income distribution problem. A lot of people are likely to be left behind. And I think that in order to solve that problem, we're ultimately going to have to find a way to decouple incomes from traditional work. And the best, more straightforward way I know to do that is some kind of a guaranteed income or universal basic income.
Entonces la pregunta va a ser: ¿Qué podemos hacer al respecto? Y pueden ver esto a través de un marco utópico. Pueden imaginar un futuro donde todos trabajamos menos, tenemos más tiempo para el ocio más tiempo para pasar con nuestras familias, para hacer cosas que consideramos auténticamente gratificantes, etc. Y creo que esta es una magnífica visión. Es algo que, sin duda, deberíamos esforzarnos para conseguir. Pero al mismo tiempo creo que deberíamos ser realistas y reconocer que es muy probable que enfrentemos un serio problema de distribución de ingresos. Es probable que mucha gente se quede atrás. Y creo que para resolver ese problema tendremos que encontrar un modo para disociar los ingresos del trabajo tradicional. Y la forma mejor y más directa que conozco para hacerlo es algún tipo de ingreso garantizado o Renta Básica Universal. Esta se está convirtiendo en una idea muy importante.
Now, basic income is becoming a very important idea. It's getting a lot of traction and attention, there are a lot of important pilot projects and experiments going on throughout the world. My own view is that a basic income is not a panacea; it's not necessarily a plug-and-play solution, but rather, it's a place to start. It's an idea that we can build on and refine. For example, one thing that I have written quite a lot about is the possibility of incorporating explicit incentives into a basic income. To illustrate that, imagine that you are a struggling high school student. Imagine that you are at risk of dropping out of school. And yet, suppose you know that at some point in the future, no matter what, you're going to get the same basic income as everyone else. Now, to my mind, that creates a very perverse incentive for you to simply give up and drop out of school.
Está ganando terreno y se están llevando a cabo muchos proyectos piloto y experimentos importantes por todo el mundo. Mi opinión personal es que la renta básica no es la panacea; no es necesariamente una solución inmediata, sino más bien un punto de partida. Es una idea que nos puede servir como base para refinarla. Por ejemplo, una cosa sobre la que he escrito mucho es la posibilidad de incorporar incentivos explícitos a la renta básica. Para ilustrarlo imaginen que son estudiantes sin dinero. Imaginen que corren el riesgo de abandonar los estudios. Y aun así, imaginen que saben que en algún momento futuro, pase lo que pase, recibirán la misma renta básica que todos los demás. En mi opinión, eso se convierte en un incentivo malsano para que se rindan y abandonen la escuela.
So I would say, let's not structure things that way. Instead, let's pay people who graduate from high school somewhat more than those who simply drop out. And we can take that idea of building incentives into a basic income, and maybe extend it to other areas. For example, we might create an incentive to work in the community to help others, or perhaps to do positive things for the environment, and so forth. So by incorporating incentives into a basic income, we might actually improve it, and also, perhaps, take at least a couple of steps towards solving another problem that I think we're quite possibly going to face in the future, and that is, how do we all find meaning and fulfillment, and how do we occupy our time in a world where perhaps there's less demand for traditional work?
Así que no estructuremos las cosas de esa forma. En su lugar, paguemos a la gente que acaba el colegio algo más que a los que se limitan a dejarlo. Y podemos tomar esa idea de incentivos constructivos y quizás extenderla a otros ámbitos. Por ejemplo, podríamos crear un incentivo para trabajar en la comunidad y ayudar a los demás o para beneficiar al medio ambiente, etc. Así que al incorporar incentivos a la renta básica podríamos mejorarla y tal vez también dar por lo menos algunos pasos para resolver otro problema que creo que tendremos que enfrentar en el futuro que es: ¿Cómo vamos a encontrar sentido y plenitud, y cómo vamos a ocupar nuestro tiempo en un mundo con menos demanda de trabajo tradicional?
So by extending and refining a basic income, I think we can make it look better, and we can also, perhaps, make it more politically and socially acceptable and feasible -- and, of course, by doing that, we increase the odds that it will actually come to be.
Creo que ampliando y refinando la renta básica podemos mejorarla y quizás también podamos contribuir para que sea más aceptable y factible política y socialmente, y así aumentar las probabilidades de que se haga realidad.
I think one of the most fundamental, almost instinctive objections that many of us have to the idea of a basic income, or really to any significant expansion of the safety net, is this fear that we're going to end up with too many people riding in the economic cart, and not enough people pulling that cart. And yet, really, the whole point I'm making here, of course, is that in the future, machines are increasingly going to be capable of pulling that cart for us. That should give us more options for the way we structure our society and our economy, And I think eventually, it's going to go beyond simply being an option, and it's going to become an imperative. The reason, of course, is that all of this is going to put such a degree of stress on our society, and also because jobs are that mechanism that gets purchasing power to consumers so they can then drive the economy. If, in fact, that mechanism begins to erode in the future, then we're going to need to replace it with something else or we're going to face the risk that our whole system simply may not be sustainable.
Creo que una de las objeciones básicas, casi instintiva, que muchos tenemos ante la idea de la renta básica o ante cualquier ampliación significativa del sistema de seguridad es el miedo de acabar con demasiadas personas subidas al carro económico sin las suficientes tirando de ese carro. Aun así, lo que quiero dejar claro aquí es que en el futuro las máquinas serán cada vez más capaces de tirar de ese carro. Eso debería dejarnos más opciones a la hora de estructurar nuestra sociedad y economía. Creo que al final será más que una simple una opción, será un imperativo. El motivo, desde luego, es que todo esto va a someter a nuestra sociedad a un alto nivel de estrés. Y también porque los trabajos son el mecanismo que da a los consumidores el poder adquisitivo para que impulsen la economía. Si ese mecanismo falla en el futuro tendremos que sustituirlo con otro o correr el riesgo de que nuestro sistema deje de ser sostenible. Pero la conclusión es que estoy convencido de que solucionar estos problemas
But the bottom line here is that I really think that solving these problems, and especially finding a way to build a future economy that works for everyone, at every level of our society, is going to be one of the most important challenges that we all face in the coming years and decades.
y encontrar la forma de construir una economía que funcione para todos, a cada nivel de nuestra sociedad, será uno de los mayores retos que enfrentaremos en los próximos años y décadas. Muchas gracias.
Thank you very much.
(Applause)
(Aplausos)