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

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

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Language: Portuguese

Type: Human

Number of phrases: 180

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Quanto tempo você acha que vai demorar até que máquinas façam o seu trabalho melhor do que você? Automação significava máquinas grandes e estúpidas, fazendo trabalhos repetitivos em fábricas. Hoje, eles podem pousar aeronaves, diagnosticar câncer e negociar ações. Nós estamos adentrando uma nova era em automação, diferente de tudo que já vimos antes. Segundo um estudo de 2013, quase metade dos empregos nos EUA pode potencialmente ser automatizada nas próximas duas décadas. Mas espera! A automação já não existe há décadas? O que mudou dessa vez? KURZGESAGT Em poucas palavras INOVAÇÃO NO PASSADO As coisas eram mais simples. Inovação fez o trabalho humano mais fácil, e a produtividade aumentou. O que significa que mais coisas, ou serviços, podiam ser produzidos por hora, usando o mesmo número de trabalhadores humanos. Isso eliminou muitos empregos, mas também criou outros, que eram melhores, o que era importante, porque a população crescente precisava de empregos. Então, em poucas palavras, inovação, alta produtividade, menos empregos antigos, e muitos empregos novos e às vezes melhores.
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De maneira geral, isso funcionou bem pra maioria das pessoas, e os padrões de vida melhoraram. Há uma progressão clara em termos de o que os humanos faziam para ganhar a vida. Na maior parte da História, nós trabalhávamos com agricultura. Com a Revolução Industrial, isso mudou para empregos de produção. E quando a automação se tornou mais comum, humanos passaram para empregos de serviços. E então, em apenas alguns momentos atrás, na História, a Era da Informação aconteceu. De repente, as regras eram diferentes. Nossos empregos estão sendo substituídos por máquinas muito mais rapidamente do que antes. Isso, claro, é preocupante, mas a inovação irá nos salvar, não é? Enquanto novas indústrias da Era da Informação estão prosperando, elas estão criando menos e menos empregos. Em 1979, a General Motors empregava mais de 800 mil funcionários, e tinha receita de uns 11 bilhões de dólares. Em 2012, Google tinha receita de uns 40 bilhões de dólares, enquanto empregava 58 mil pessoas. Você pode não gostar dessa comparação, mas o Google é um exemplo de o que criava novos empregos no passado: novas e inovativas indústrias.
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Indústrias antigas estão perdendo fôlego. Veja os carros, por exemplo. Quando eles se tornaram novidade, cem anos atrás, eles criaram indústrias enormes. Carros transformaram nosso estilo de vida, nossa infraestrutura, e nossas cidades. Milhões de pessoas acharam empregos, tanto direta quanto indiretamente. Décadas de investimentos mantiveram esse impulso. Hoje em dia, esse processo está praticamente pronto, e inovação no mercado automobilístico não cria tantos empregos quanto costumava. Embora carros elétricos sejam ótimos e tudo mais, eles não vão gerar milhões de novos empregos. Mas espera, e a internet? Alguns tecnólogos argumentam que a internet é uma inovação parelha com a introdução da eletricidade. Se a gente aceitar essa comparação, a gente vê como essa inovação moderna é diferente das antigas. A internet criou novas indústrias, mas elas não criam empregos suficientes pra acompanhar o crescimento populacional, ou pra compensar os empregos que a internet está destruindo. No seu auge, em 2004, a Blockbuster tinha 84 mil funcionários, e tinha receitas de 6 bilhões de dólares. Em 2016, a Netflix tinha 4500 funcionários, e teve receita de 9 bilhões de dólares.
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Ou mesmo nós, por exemplo. Com uma equipe de 12 pessoas em tempo integral, Kurzgesagt alcança milhões de pessoas. Uma rede de tevê com o mesmo número de espectadores precisa de muito mais funcionários. Inovação na era da informação não significa criação de empregos suficientes, o que já seria ruim por si só, mas agora uma nova onda de automação e uma nova geração de máquinas está dominando aos poucos. UM NOVO TIPO DE MÁQUINA Pra entender isso, precisamos primeiro entender a nós mesmos. O progresso humano é baseado na divisão de trabalho. Enquanto progredíamos por milhares de anos, nossos trabalhos ficaram mais e mais especializados. Enquanto mesmo nossas melhores máquinas são péssimas em fazer trabalhos complexos, elas são extremamente competentes em fazer tarefas definidas e repetitivas. Isso é o que destruiu empregos em fábricas. Mas se você encarar um trabalho complexo tempo o suficiente, e você vai notar que na verdade é um monte de tarefas definidas e repetitivas, uma após a outra. As máquinas estão prestes a se tornar tão boas em quebrar sistemas complexos em tarefas mais simples,
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que, pra muitas pessoas, não haverá mais espaço pra se especializar. Nós estamos prestes a ser ultrapassados. Máquinas digitais conseguem isso através de aprendizado automático, o que as permite adquirir informação e perícia ao analizar dados. Isso as permite ficar melhores em algo através das relações de que elas descobrem: as máquinas ensinam a si mesmas. A gente torna isso possível ao entregar para o computador diversos dados sobre as coisas em que queremos ficar melhores Mostre a uma máquina todas as coisas que você comprou online, e ela aprende aos poucos o que recomendar para você, pra que você compre mais coisas. Aprendizado automático fica cada vez melhor porque nos últimos anos, humanos têm acumulado dados a respeito de tudo. Comportamento, padrões de clima, histórico médico, sistemas de comunicação, dados de viagens E, claro, dados sobre o que fazemos no trabalho. O que nós acidentalmente criamos foi uma enorme biblioteca que máquinas podem usar para aprender como humanos fazem coisas, e aprender a fazer melhor. Essas máquinas digitais podem ser a maior assassina de empregos de todos. Elas podem ser replicadas instantaneamente, e de graça.
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Quando elas melhoram, você não precisa investir em enormes peças de metal, você pode somente usar o código novo. E elas têm a habilidade de melhorar rapidamente. Quão rápido? Se o seu emprego de hoje envolve trabalho complexo em um computador, você pode ficar obsoleta mais rápida que o pessoal com empregos em fábricas. Há exemplos verdadeiros em como essa transição estaria acontecendo agora. Uma empresa em São Francisco oferece um software de gerenciamento de projetos para corporações cuja tarefa seria eliminar empregos de gestão intermediária. Quando o software é contratado para um novo projeto, ele primeiro decide quais posições podem ser automatizadas, e onde especificamente ele precisa de profissionais humanos de verdade. Então, ele monta uma equipe de freelancers pela internet. Então, o software distribui tarefas para os profissionais humanos, e controla a qualidade do serviço, monitorando performances individuais, até que o projeto esteja pronto. OK, isso não parece tão ruim. Enquanto essa máquina destrói um emprego, ela fornece empregos para freelancers, não é? Pois bem, à medida que os freelancers terminam suas tarefas, algoritmos de aprendizado os monitoram,
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e coletam dados sobre seus trabalhos, e quais tarefas eles se consistem. Assim, o que está acontecendo é que os freelancers estão ensinando as máquinas a substituí-los. Em média, esse software reduz custos de 50% no primeiro ano, e outros 25% no segundo ano. Isso é só um exemplo de vários. Há máquinas e programas ficando tão boas quanto, ou melhores que humanos em todos os tipos de campos. De farmacêuticos a analistas, jornalistas a radiologistas, caixa de supermercado, caixa de banco, ou os cozinheiros de fast-food. Todos esses empregos não vão sumir da noite pro dia, mas menos e menos humanos estarão ocupando esses cargos. Vamos discutir alguns casos em um vídeo seguinte. Mas enquanto empregos sumindo é algo ruim, só é a metade da história. PRA FICAR PARADO A GENTE PRECISA SE MOVER BEM RÁPIDO Não é o suficiente substituir empregos antigos por novos. A gente precisa criar novos postos constantemente, porque a população mundial está crescendo. Antigamente, a gente resolvia isso com inovação. Mas desde 1973, a geração de novos empregos nos EUA começou a diminuir.
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E a primeira década do século 21 foi a primeira em que o número total de empregos nos EUA não cresceu. Em um país que precisa criar até 150 mil postos por mês, somente para acompanhar o crescimento da população, isso é má notícia. Isso também começou a afetar o padrão de vida. No passado, era óbvio que o incremento da produtividade traria mais e melhores empregos. Mas os números trazem uma história diferente. Em 1998, empregados dos EUA trabalharam um total de 194 bilhões de horas. Através dos 15 anos seguintes, o produto aumentou em 42%, mas em 2013, o total de horas trabalhadas por empregados dos EUA ainda era 194 bilhões de horas. O que isso significa é que apesar da produtividade ter aumentado drasticamente, e milhares de novos negócios surgindo, e a população americana tendo crescido em mais de 40 milhões de pessoas, não houve crescimento nenhum de horas trabalhadas nesses quinze anos. Ao mesmo tempo, salários para novos graduados em universidades dos EUA têm diminuído na última década,
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enquanto até 40% dos novos graduados são forçados a se empregar em postos que não requerem diploma. CONCLUSÃO Produtividade está se descolando do trabalho humano. A natureza da inovação na Era da Informação é diferente de qualquer coisa que encontramos no passado. Esse processo começou anos atrás e já está funcionando plenamente, mesmo sem novas interrupções, como carros autônomos e contadores robôs. Aparentemente, inovação é diferente dessa vez. Dessa vez, as máquinas podem realmente tomar todos os nossos empregos. Nossa economia é baseada na premissa que pessoas consomem. Mas se menos e menos pessoas têm empregos decentes, quem estará consumindo tudo? Será que estamos produzindo tão barato somente pra chegar em um ponto em que só um punhado de pessoas podem comprar todos os bens e serviços? Ou o futuro verá uma pequena minoria de super-ricos, que são donos de máquinas, dominando o resto de nós? E o nosso futuro realmente precisa ser tão cruel? Embora a gente tenha sido meio sombrio nesse vídeo, é bem difícil dizer que as coisas terminarão de maneira ruim.
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A Era da Informação e a automação podem ser ótimas oportunidades pra mudar a sociedade humana, e reduzir a pobreza e a desigualdade drasticamente. Pode ser um momento de inflexão na nossa história. Nós vamos falar desse potencial, e possíveis soluções, como a renda básica universal, na parte 2 dessa série. A gente tem de pensar grande, e rápido. Porque uma coisa é certa: as máquinas não estão chegando. Elas já estão aqui. Esse vídeo levou umas 900 horas pra ser feito, e nós temos trabalhado nele por nove meses. Projetos como esse não seriam possíveis sem o seu apoio no patreon.com. Se você quiser nos ajudar e ganhar um pássaro Kurzgesagt em retorno, isso seria bastante útil! A gente baseou esse vídeo em dois livros muito bons, "A Ascensão dos Robôs" e "A Segunda Era das Máquinas". Você pode achar links de ambos os livros na descrição desse vídeo. Altamente recomendados! Além disso, nós fizemos um pequeno pôster de robô. Você pode comprá-lo, além de outras coisas, no nossa loja DFTBA. Esse vídeo é parte de uma ampla série sobre como a tecnologia está mudando, e mudará a vida humana pra sempre.
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Se você quiser continuar assistindo, nós temos algumas playlists.

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