The Rise of the Machines – Why Automation is Different this Time

The Rise of the Machines – Why Automation is Different this Time

SUBTITLE'S INFO:

Language: Polish

Type: Human

Number of phrases: 141

Number of words: 1436

Number of symbols: 8274

DOWNLOAD SUBTITLES:

DOWNLOAD AUDIO AND VIDEO:

SUBTITLES:

Subtitles prepared by human
00:01
Jak myślisz, ile potrwa zanim automaty będą wykonywać twoją pracę lepiej niż ty sam? Do tej pory automatyzacja oznaczała wielkie, głupie maszyny wykonujące powtarzalną pracę w fabrykach. Dzisiaj potrafią lądować samolotami, diagnozować raka, czy handlować akcjami. Wchodzimy w nową erę automatyzacji inną niż wszystko do tej pory. Według badań z 2013 roku niemal połowa wszystkich zawodów w Stanach może zostać zautomatyzowana w przeciągu kolejnych dwóch dekad. Ale zaraz, czy automatyzacja nie postępuje już od dekad? Co się zmieniło? Dawniej rzeczy były proste. Innowacje sprawiały, że ludziom pracowało się łatwiej i produktywność rosła. Przez co tworzono więcej rzeczy, czy usług na godzinę przy użyciu tej samej ilości pracowników. To wyeliminowało wiele zawodów ale również stworzyło lepsze zawody, co było istotne bo rosnąca populacja potrzebowała pracy. W skrócie: Innowacja -> większa produktywność mniej starych zawodów, a więcej nowych i zwykle lepszych zawodów. Ogólnie to
01:15
sprawdzało się dla większości, a standard życia polepszał się. Widać postęp w tym jak ludzie pracowali na życie. Przez długi czas pracowaliśmy w rolnictwie. Z rewolucją przemysłową przeszliśmy na zawody produkcyjne, a z upowszechnieniem automatyzacji ludzie przenieśli się na zawody usługowe. I nie tak dawno temu nastała Era Informacji. Nagle zasady się zmieniły. Nasze zawody są zabierane przez maszyny znacznie szybciej niż w przeszłości. To jest oczywiście niepokojące... ale innowacje na pewno nas uratują, nie? Podczas gdy przemysł ery informacji rozwija się dynamicznie, tworzonch jest coraz mniej zawodów. W 1979 General Motors zatrudniało 800.000 pracowników i zarabiało 11 mld dolarów. W 2012 Google zarobiło 14 mld dolarów, zatrudniając 58.000 ludzi. Możesz nie lubić tego porównania, ale Google jest przykładem
02:18
tego, co w przeszłości tworzyło pracę - nowy innowacyjny przemysł. Stary innowacyjny przemysł kończy się. Spójrz na samochody - kiedy stały się istotne 100 lat temu, stworzyły olbrzymi przemysł. Samochody zmieniły nasze życie, infrastrukturę oraz miasta. Miliony ludzi znalazło pracę czy to pośrednio czy bezpośrednio. Dekady inwestycji napędzały to. Dzisiaj, ten proces jest prawie skończony. Innowacje w przemyśle samochodowym nie tworzą już tylu zawodów co kiedyś. Samochody elektryczne może i są wspaniałe, ale nie stworzą milionów nowych zawodów. Ale zaraz... co z internetem? Niektórzy technologowie twierdzą, że internet rozwinął się głownie dzięki wprowadzeniu elektryczności. Podążając za tym porównaniem widzimy jak dzisiejsza innowacja różni się od dawnej. Internet stworzył nowy przemysł ale nie jest tworzone wystarczająco dużo zawodów, by nadążyć za wzrostem populacji lub by zrekompensować zawody, które internet niszczy. U swego szczytu w 2004
03:22
blockbuster zatrudniał 84.000 ludzi i zarabiał 6 mld dolarów dochodu w 2016 Netflix ma 4.500 pracowników i osiąga 9 mld dolarów dochodu. Albo weź nas dla przykładu. Z pełnoetatowym zespołem 12 ludzi Kurzgesagt dociera do milionów ludzi. Stacja telewizyjna z tą samą ilością widzów potrzebuje znacznie więcej pracowników. Innowacje ery informacji nie wyrównuje tworzenia wystarczającej liczby nowych zawodów co samo w sobie byłoby dość złe, ale teraz nowa fala automatyzacji i nowe generacje maszyn powoli przejmują pałeczkę. By to zrozumieć musimy zrozumieć nas samych. Postęp ludzkości bazuje na podziale pracy. Wraz z postępem przez tysiące lat nasze zawody stawały się coraz bardziej wyspecjalizowane. O ile nawet najbystrzejsze roboty są kiepskie w wykonywaniu skomplikowanych zadań, są niezwykle dobre w redefiniowanej i przewidywalnej
04:24
pracy. To zniszczyło pracę w fabrykach. Gdy przyjrzysz się uważnie skomplikowanym zawodom, zobaczysz, że jest tam po prostu dużo wąsko zdefiniowanych i przewidywalnych zadań wykonywanych jedna po drugiej. Maszyny mogą niedługo rozebrać skomplikowane zawody na wiele przewidywalnych zadań i dla wielu ludzi nie będzie miejsca na specjalizację. Niedługo roboty mogą okazać się lepsze. Cyfrowe maszyny robią to poprzez uczenie maszynowe, które pozawala im na zdobycie informacji i umiejętności poprzez analizę danych. Przez to stają się lepsze w danej dziedzinie poprzez zależności, które odkrywają. Maszyny uczą się. Umożliwiamy to dając komputerowi dużo danych o czymś, w czym chcieliśmy być lepsi. Pokaż maszynie co kupiłeś w sieci, a ona nauczy się co ci polecać, byś kupował więcej. Uczenie maszynowe coraz bardziej spełnia swój potencjał, ponieważ ostatnimi laty ludzie zaczęli zbierać coraz więcej danych o wszystkim.
05:26
Zachowanie, pogoda, dane medyczne, systemy komunikacji, dane o podróży i oczywiście dane o tym co robimy w pracy. Przez przypadek stworzyliśmy olbrzymią bibliotekę, którą maszyny mogą wykorzystać by nauczyć się jak ludzie wykonują rzeczy i jak je robić lepiej. Te cyfrowe maszyny mogą zabić najwięcej zawodów. Mogą być replikowane natychmiastowo i za darmo. Gdy się ulepszają nie musisz inwestować w dużo metalu, możesz po prostu użyć nowego kodu i możesz szybko być lepszy. Jak szybko? Jeśli twoja praca obejmuje dzisiaj skomplikowaną pracę na komputerze możesz wylecieć z roboty nawet szybciej niż ludzie, którzy mają pracę w fabrykach. Istnieją prawdziwe przykłady na to jak to przejście może się wydarzyć. W San Francisco firma oferuje oprogramowanie do zarządzania projektami dla dużych korporacji, które ma wyeliminować menedżerów średniego szczebla. Zatrudnione na nowy projekt
06:26
oprogramowanie najpierw decyduje które zawody mogą zostać zautomatyzowane i gdzie dokładnie potrzeba profesjonalistów. Następnie pomaga zebrać grupę wolnych zawodów przez internet. Program przydziela zadania ludziom i kontroluje jakość pracy śledząc indywidualne wykonanie dopóki projekt nie zostanie ukończony. Ok, to nie brzmi źle Maszyna zabija jeden zawód, ale za to tworzy pracę dla wolnych zawodów, nie? Cóż, gdy pracownicy wykonują swoje zadania, algorytmy uczące śledzą ich i zbierają dane o ich pracy i z jakich zadań się składa. Więc tak naprawdę pracownicy uczą maszynę jak się dać zastąpić Średnio taki program redukuje koszty o około 50% w pierwszym roku i o kolejne 25% w drugim roku. To tylko jeden przykład z wielu. Istnieją maszyny i programy tak dobre jak, a nawet lepsze niż ludzie we wszystkich dziedzinach od farmaceutów do analityków, dziennikarzy, do radiologów, kasjerów
07:29
bankierów czy niewykwalifikowanych pracowników przerzucających burgery. Wszystkie te zawody nie znikną z dnia na dzień, ale coraz mniej ludzi będzie je wykonywać. Omówimy kilka przykładów w następnych filmach. Ale o ile zanikanie zawodów jest złe, to tylko część historii. Nie wystarczy podstawić stare zawodym nowymi. Musimy ciągle tworzyć nowe ponieważ populacja na świecie rośnie. W przeszłości rozwiązano to przez innowacje, ale od 1973 tworzenie nowych zawodów w Stanach spada i pierwsza dekada 21 wieku była pierwszą, gdzie całkowita ilość zawodów po raz pierwszy nie wzrosła w stanach. W kraju który potrzebuje tworzyć do 150.00 nowych miejsc pracy na miesiąc by tylko nadążyć za wzrostem populacji to są złe wieści. To zaczęło wpływać na standard życia. W przeszłości to było oczywiste, że ze wzrostem produktywności
08:33
więcej lepszych miejsc pracy było tworzonych. Jednak liczby mówią same za siebie. W 1998 pracownicy w Stanach pracowali łącznie 194 mld godzin. Przez następne 15 lat ich wydajność wzrosła 42% ale w 2013 ilość godzin przepracowanych w Stanach wyniosła 194 mld. Oznacza to, że pomimo drastycznego wzrostu produktywności, tysiącom nowych przedsiębiorstw i wzrostowi populacji w Stanach o 40 mln nie odnotowano wzrostu w ilości przepracowanych godzin przez 15 lat. Jednocześnie pensje absolwentów w Stanach spadają od ostatniej dekady, podczas gdy do 40% absolwentów jest zmuszonych podjąć pracę w zawodzie nie wymagającym wykształcenia. Produktywność odłącza się od pracy ludzi. Natura innowacji w erze informacji jest inna od wszystkiego co spotkaliśmy dotąd. Ten proces
09:38
zaczął się lata temu i trwa w najlepsze. Nawet bez nowych zakłóceń, takich jak samo-jeżdżące samochody czy roboty księgowi. Wygląda na to, że automatyzacja jest inna tym razem. Teraz maszyny mogą naprawdę przejąć naszą pracę. Nasze gospodarki bazują na założeniu, że ludzie konsumują ale jeśli coraz mniej ludzi ma godną pracę, kto zajmie się konsumpcją? Czy produkujemy coraz taniej tylko po to by znaleźć się w punkcie gdzie zbyt mało ludzi może zapłacić za nasze rzeczy czy usługi? A może przyszłość oznacza niewielką mniejszość super bogatych, którzy posiadają maszyny dominując nad resztą nas? I czy nasza przyszłość musi być tak ponura? O ile byliśmy dość mroczni w tym filmie, daleko od pewności, że będzie tak źle. Era informacji i współczesna automatyzacja to olbrzymia szansa by zmienić społeczeństwo i znacznie ograniczyć ubóstwo i nierówności. To może być istotny moment w historii ludzkości. Omówimy ten potencjał i możliwe
10:41
rozwiązania takie jak dochód podstawowy w części drugiej tej serii filmów. Musimy szybko myśleć o dużych rzeczach bo jedno jest pewne: maszyny nie nadchodzą, one już tu są. Ten film zajął nam 900 godzin i pracowaliśmy nad nim przez 9 miesięcy. Takie projekty nie byłyby możliwe bez waszego wsparcia na patreon.com. Jeśli chcesz nam pomóc i dostać w zamian osobistego ptaszka Kurzgesagt byłoby nieźle. Opieraliśmy się na dwóch bardzo dobrych książkach: the rise of the robots i the second Machine Age. Linki do obu książek, które bardzo polecamy znajdziesz w opisie. Zrobiliśmy rownież mały plakat z robotem który możesz kupić jak i inne rzeczy w naszym sklepie DFTBA (Don't Forget To Be Awesome). Ten film jest częścią większej serii o tym jak technologia już zmienia i będzie zmieniać życie ludzi na zawsze. Jeśli chcesz dalej oglądać mamy kilka playlist.

DOWNLOAD SUBTITLES: