
Portuguese: 
Uma década atrás, os robôs ainda pareciam bastante limitados.
Agora não tanto.
E computadores não apenas ganham xadrez,
eles podem ganhar o perigo.
"Watson."
"Qual é a elegância do ouriço?"
Eles podem ganhar Go.
“Há cerca de 200 movimentos possíveis para
a posição média em Go. ”
Isso tudo está acontecendo muito rápido.
E isso está fazendo com que alguns prevejam um futuro
onde os humanos não conseguem encontrar trabalho.
“Haverá menos e menos empregos que
um robô não pode fazer melhor.
"E o que as pessoas vão fazer?"
"Essa é a pergunta de US $ 64.000."
Eu acredito que este vai ser um dos maiores
desafios que enfrentamos nas próximas décadas.
“Pessoas que não estão apenas desempregadas.
Eles são desempregados.
Mas se você perguntar aos economistas, eles tendem a ter
uma visão bem diferente dos futuristas
e tipos do Vale do Silício.
Você se preocupa que novas tecnologias possam causar
desemprego em massa?
Sim. Não.

English: 
A decade ago, robots still seemed pretty limited.
Now, not so much.
And computers don’t just win chess any more,
they can win Jeopardy.
“Watson.”
“What is the of the Elegance of the Hedgehog?”
They can win Go.
“There are about 200 possible moves for
the average position in Go.”
This is all happening really fast.
And it’s causing some to forecast a future
where humans can’t find work.
“There will be fewer and fewer jobs that
a robot cannot do better.”
“And what are the people gonna do?”
“That’s the $64,000 question.”
I believe this is going to be one of the biggest
challenges we face in the coming decades.
“People who are not just unemployed.
They are unemployable.”
But if you ask economists, they tend to have
a pretty different view from the futurists
and Silicon Valley types.
Do you worry that new technologies could cause
mass unemployment?
Yes. No.

Indonesian: 
Sedekade yang lalu, kemampuan robot terlihat sangat terbatas.
Sekarang, tidak begitu.
Dan komputer-komputer tidak hanya memenangkan catur lagi, mereka bisa memenangkan Jeopardy (Acara televisi AS).
"Watson"
"Apa itu The Elegance of the Hedgehog (Novel)"
Komputer-Komputer bisa memenangkan Go (permainan papan).
"Ada kemungkinan 200 gerakan untuk rata-rata posisi di Go."
Ini semua terjadi begitu cepat.
Dan itu menyebabkan beberapa untuk menyiarkan sebuah masa depan dimana manusia tidak bisa mencari pekerjaan.
"Akan ada perkerjaan yang lebih sedikit dan lebih sedikit yang tidak bisa dilakukan lebih baik oleh robot."
"Dan apa yang akan orang-orang lakukan?"
"Itu pertanyaan yang seharga $64.000"
Saya yakin ini akan menjadi salah satu tantangan terbesar yang kita hadapi dan puluhan tahun ke depan.
"Orang-orang yang tidak cuma pengangguran saja.
Mereka tidak bisa dipekerjakan."
Tapi jika anda bertanya kepada para ekonom, mereka mempunyai pandangan yang cukup berbeda dari para futuris
dan orang-orang dari Silicon Valley.
Apakah anda khawatir bahwa teknologi baru bisa menyebabkan pengangguran massal?
Ya. Tidak

Indonesian: 
Saya sudah mengabdikan karir Saya mengkhawatirkan tentang pasar tenaga kerja, lebih tepatnya tentang
standar hidup dari pekerja berpendapata rendah dan menengah.
Jadi Saya mengkhawatirkan banyak soal hal itu.
Dan Saya tidak khawatir soal ini.
Salah satu alasan banyak ekonom merasa skeptis tentang para robot mengambil semua pekerjaan
itu karena kita pernah mendengar itu sebelumnya
Pernah ada puncak dari kegelisahan otomasi pada akhir 20an, dan awal 30an ketika mesin-mesin
mulai mengambil alih perkejaan-pekerjaan di pertanian dan pabrik waktu itu.
Artikel dari 1928 ini menunjukan bahwa pernah ada para penjaga yang membuka dan menutup
pintu-pintu di kereta bawah tanah New York, dan orang-orang yang mengambil tiket-tiket sebelum ada pintu putar.
Dan Saya senang kutipan ini : Di sini disebutkan "bangunan dan material dicampurkan seperti adonan di dalam sebuah mesin
dan secara harfiah dituang ke dalam tempat tanpa sentuhan sebuah tangan manusia."
Kegelisahan otomasi mulai bangkit kembali di akhir 50an, dan awaln 60an.

Portuguese: 
Eu dediquei minha carreira a me preocupar com
mercado de trabalho, particularmente preocupante
os padrões de vida de renda baixa e moderada
trabalhadores.
Então eu me preocupo muito com as coisas.
Eu não estou preocupado com isso.
Uma das razões pelas quais muitos economistas são
cético sobre robôs tomando todos os trabalhos
é que ouvimos isso antes.
Houve um pico de ansiedade de automação em
o final dos anos 20, início dos anos 1930, quando máquinas
estavam começando a assumir empregos em fazendas e
também em fábricas.
Este artigo de 1928 aponta que há
costumava ser guardas que abriram e fecharam o
portas em trens de metrô de Nova York e as pessoas
quem levou os ingressos antes que houvesse torniquetes.
E eu adoro essa citação: ela diz “construir
materiais são misturados como massa em uma máquina
e literalmente colocado no lugar sem o
toque de uma mão humana.
Ansiedade automação surgiu novamente no final da
Década de 1950, início dos anos 1960.

English: 
I have devoted my career to worrying about
the labor market, particularly worrying about
the living standards of low and moderate income
workers.
So I worry a lot about things.
I am not worried about this.
One of the reasons a lot of economists are
skeptical about robots taking all the jobs
is that we’ve heard that before.
There was a spike of automation anxiety in
the late 20s, early 1930s when machines
were starting to take over jobs on farms and
also in factories.
This article from 1928 points out that there
used to be guards who opened and closed the
doors on new york subway trains, and people
who took tickets before there were turnstiles.
And I just love this quote: It says “building
materials are mixed like dough in a machine
and literally poured into place without the
touch of a human hand.”
Automation anxiety surged again in the late
1950s, early 1960s.

Indonesian: 
Presiden Kennedy mengurutkan otomasi sebagai tantangan perkerjaan yang pertama.
"Komputer dan otomasi mengancam untuk menciptakan pengangguran luas dan kerusuhan sosial."
"Apa yang seharusnya saya lalukan, Bapak Whipple?"
"Hentikan dia!"
Artikel dari 1958 ini mengenai 17000 buruh pelabuhan yang protes waktu itu mengenai otomasi di dermaga-dermaga
Dan jika anda tidak tau apa itu Longshoremen (buruh-buruh pelabuhan), itu karena sudah tidak ada begitu banyak lag yang tersisa.
Teknologi menghancukan banyak perkerjaan itu.
Dan kita belum kehabisan pekerjan.
Grafik ini meunjukan persetase orang-orang umur perkerja dengan perkerjaann-pekerjaan di AS
Semenjak para wanita bergabung ke tenaga kerja dalam jumlah yang besar, persentasenya tetap berada sekitar 80%, setelah
resesi ekonomi.
Semasa periode ini, teknologi telah menggantikan 8 juta petani di AS, 7 juta
pekerja pabrik, lebih dari sejuta perkerja rel kereta api, ratusan ribu operator telepon,
kita sudah kehilangan para pemompa gas, petugas-petugas lift, dan agen-agen travel
Jutaan perkerjaan telah lenyap, tetapi bekerjanya sendiri tetap bertahan.

English: 
President Kennedy ranks automation first as
job challenge.
“Computers and automation threaten to create
vast unemployment and social unrest”
“What should I do Mr. Whipple?”
“Stop him!”
This article from 1958 is about 17,000 longshoremen
who were protesting automation on the piers.
And if you don't know what longshoremen are,
that’s because there aren’t many of them left.
Technology destroyed a lot of those jobs.
And yet, we didn’t run out of work.
This chart shows the percentage of prime-age
people with jobs in the US.
Ever since women joined the workforce in big
numbers, it’s stayed around 80%, outside
of recessions.
During this period, technology displaced some
8 million farmers in the US, 7 million factory
workers, over a million railroad workers,
hundreds of thousands of telephone  operators,
we’ve lost gas-pumpers, elevator attendants,
travel agents.
Tons of jobs have died but work persists.

Portuguese: 
O presidente Kennedy classifica a automação primeiro como
desafio do trabalho.
“Computadores e automação ameaçam criar
vasto desemprego e agitação social ”
"O que devo fazer o Sr. Whipple?"
"Pare ele!"
Este artigo de 1958 é de cerca de 17.000 mestres
que estavam protestando contra a automação nos píeres.
E se você não sabe o que são estivadores,
isso é porque não restam muitos deles.
A tecnologia destruiu muitos desses empregos.
E ainda assim, não ficamos sem trabalho.
Este gráfico mostra a porcentagem de idade
pessoas com empregos nos EUA.
Desde que as mulheres se juntaram à força de trabalho em grandes
números, ficou em torno de 80%, fora
de recessões.
Durante este período, a tecnologia deslocou alguns
8 milhões de agricultores nos EUA, 7 milhões de fábricas
trabalhadores, mais de um milhão de trabalhadores ferroviários,
centenas de milhares de operadoras de telefonia,
perdemos bombas de gás, atendentes de elevador,
agentes de viagem.
Toneladas de empregos morreram, mas o trabalho persiste.

English: 
What you realize when you look through those
old reports is that it’s really easy for
us to see the jobs being replaced by machines.
It’s a bit harder to visualize the jobs
that come from what happens next.
New technology creates jobs in a few ways.
There are the direct jobs for people who design
and maintain the technology, and sometimes
whole new industries built on the technology.
But the part we tend to forget is the indirect
effect of labor-saving inventions.
When companies can do more with less, they
can expand, maybe add new products or open
new locations, and they can lower prices to
compete.
And that means consumers can buy more of their
product, or if we don’t want any more of
it, we can use the savings to buy other things.
Maybe we go to more sports events or out to
dinner more often.
Maybe we get more haircuts or add more day-care
for the kids.
This process is how our standard of living
has improved over time and it’s always required
workers.
The key economic logic here is automation
does indeed displace workers who are doing

Indonesian: 
Apa yang anda sadari ketika anda melihat melalui laporan-laporan lama tersebut bahwa sangatlah mudah untuk
kita untuk melihat perkejaan-perkejaan yang mudah digantikan oleh mesin-mesin.
Memang sedikit lebih sulit untuk membayangkan pekerjaan-pekerjaan yang akan mendatang dari apa yang terjadi berikutnya.
Teknologi baru mencipatan perkejaan dalam beberapa cara.
Ada perkejaan yang langsung dimana mendesain dan merawat teknologi, dan teerkadang
industri baru terbentuk dari teknologi.
Tapi bagian yang kita lupakan yaitu dampak tidak langsung dari penemuan yang menghemat perkerja manusia.
Ketika perusahaan-perusahaan bisa melakukan lebih dengan usaha yang lebih sedikit, mereka bisa meluaskan usahanya, mungkin menambah produk baru
atau membuka lokasi baru, dan mereka bisa menurunkan harga untuk bersaing.
Dan itu berarti konsumen bisa membeli lebih produk mereka, atau jika kita tidak mau lagi produknya,
kita bisa menggunakan simpanannya untuk membeli barang lain.
Mungkin kita pergi ke acara olahraga atau makan malam di luar lebih sering.
Mungkin kita bisa mendapat potongan rambut yang lebih atau mendonasikan lebih banyak ke penitipan anak.
Proses ini adalah bagaimana standar hidup kita telah berkembang seiring waktu dan itu selalu dibutuhkan
para pekerja
Kunci ekonomi logisnya disini adalah otomasi memang menggantikan para pekerja yang melakukan

Portuguese: 
O que você percebe quando olha através daqueles
relatórios antigos é que é realmente fácil para
nós para ver os trabalhos sendo substituídos por máquinas.
É um pouco mais difícil visualizar os trabalhos
que vem do que acontece a seguir.
A nova tecnologia cria empregos de algumas maneiras.
Existem os empregos diretos para pessoas que projetam
e manter a tecnologia, e às vezes
novas indústrias inteiras construídas sobre a tecnologia.
Mas a parte que tendemos a esquecer é a indireta
efeito de invenções que poupam trabalho.
Quando as empresas podem fazer mais com menos, elas
pode expandir, talvez adicionar novos produtos ou abrir
novos locais, e eles podem baixar os preços para
competir.
E isso significa que os consumidores podem comprar mais do seu
produto, ou se não queremos mais
podemos usar as economias para comprar outras coisas.
Talvez a gente vá para mais eventos esportivos ou para
jantar com mais frequência.
Talvez tenhamos mais cortes de cabelo ou adicionar mais creches
para as crianças.
Este processo é como o nosso padrão de vida
melhorou ao longo do tempo e é sempre necessário
trabalhadores.
A principal lógica econômica aqui é a automação
realmente desloca os trabalhadores que estão fazendo

Portuguese: 
trabalho que foi automatizado, mas na verdade não
afetam o número total de empregos na economia
por causa desses efeitos de compensação.
Avisos sobre o “fim do trabalho” tendem
para se concentrar nesta parte e não tudo isso
- como um estudo amplamente citado de 2013,
“Segundo pesquisa realizada pela Oxford
Universidade, quase metade de todos os empregos atuais
na América - "" 47 por cento de todos os nossos
empregos - "" 47 por cento dos empregos nos EUA no
próxima década ou duas, de acordo com pesquisadores
em Oxford, será substituído por robôs. ”
Esse estudo avaliou as capacidades da automação
tecnologia.
Não tentou estimar o real
“Extensão ou ritmo” da automação ou
efeito global sobre o emprego.
Agora, tudo isso não significa que o novo
empregos vai aparecer de imediato ou que eles vão
estar localizado no mesmo local ou pagar o mesmo
salário como os que foram perdidos.
Tudo isso significa que a necessidade geral de
o trabalho humano não foi embora.
Tecnólogos e futuristas não negam que é
foi verdade historicamente, mas eles questionam

English: 
work that got automated, but it doesn't actually
affect the total number of jobs in the economy
because of these offsetting effects.
Warnings about the “end of work” tend
to focus on this part and not all of this
-- like a widely cited study from 2013,
“According to research conducted by Oxford
University, nearly half of all current jobs
in America --” “47 percent of all our
jobs--” “47 percent of US jobs in the
next decade or two, according to researchers
at Oxford, will be replaced by robots.”
That study assessed the capabilities of automation
technology.
It didn’t attempt to estimate the actual
“extent or pace” of automation or the
overall effect on employment.
Now, all this doesn’t mean that the new
jobs will show up right away or that they’ll
be located in the same place or pay the same
wage as the ones that were lost.
All it means is that the overall need for
human work hasn’t gone away.
Technologists and futurists don’t deny that’s
been true historically, but they question

Indonesian: 
perkerjaan yang diotomasikan, tapi itu sebenarnya tidak memepengaruhi kesuluruhan angak pekerjaan-perkerjaan di perekonomian
karena dampak-dampak yang mengimbangi ini.
Peringatan tentang "akhir dari masa bekerja" cenderung berfokus pada bagian ini dan bukan seluruh bagian ini
-- seperti sebuah studi 2013 yang secara luas dikutip, "Menurut dari penelitian yang disimpulakn oleh Universitas
Oxford, hampir setengah dari seluruh pekerjaan dari Amerika --" "47 persen dari seluruh perkerjaan
kita--" "47 persen pekejaan-pekerjaan AS dalam satu atau dua dekade ke depan, menurut para peneliti
di Oxford, akan digantikan oleh para robot."
Studi tersebut menilai kemampuan dari teknologi otomasi.
Studi tersebut waktu itu tidak memperkirakan  "tingkat atau pacuan" sebenarnya dari otomasi  atau
dampak keseluruhan dari pekerjaan.
Sekarang, tidak berarti semua ini bahwa perkejaan baru akan muncul dengan segera atau itu akan
ditempatkan di tempat yang sama atau dibayar dengan upah yang sama dengan pekerjaan yang hilang.
Semua itu berarti keseluruhan kebutuhan manusia belum menghilang.
Para ahli teknologis dan futuris tidak menyangkan bahwa itu benar secara sejarah, tetapi mereka mempertanyakan

Indonesian: 
apa sejarah adalah panduang yang bagus dari apa yang akan mendatang.
Secara fundamental argumennya adalah masa ini berbeda.
Itu yang Saya pikirkan.
Bayangkan sebuah bentuk listrik yang bisa menggantikan seluruh rutinitas pekerjaan.
Maksud Saya, itu yang pada dasarnya apa yang kita bicarakan di sini.
Dan itu akan melewati papan kehidupan.
Dan itu mudah untuk meremehkan teknologi pada masa ini.
Dalam sebuah buku tahun 2004, dua ekonom meniliai masa depan otomasi dan menyimpulkan bahwa
perkerjaan seperti berkendara di lalu lintas akan "secara besarnya sulit" untuk diajar ke sebuah komputer.
Dan di tahun yang sama, sebuah ulasan 50 tahun penlitian menyimpulkan bahwa "pengenalan suara pada tingkatan manusia
telah terbukti adalah sebuah tujuan yang sulit dimengerti."
Dan sekarang?
"Oke, Google.
Berapa banyak mil yang telah kendaran-swatantra Google kendarai?
"Menurut Recode, itu karena perusahaan tersebut mengumumkan proyek mobil swakendaranya,
yang dibuat tahun 2009, telah mencapai lebih dari dua juta mil pengalaman berkendara."
Ini adalah grafik buku teks perkembangan dalam perangkat keras komputer -- dimana angka

English: 
whether history is a good guide of what’s
to come.
Fundamentally the argument is that this time
it’s different.
That’s what I think.
Imagine a form of electricity that could automate
all the routine work.
I mean, that’s basically what we are talking
about here.
And so It’s going to be across the board.
And it is easy to underestimate technology
these days.
In a 2004 book, two economists  assessed
the future of automation and concluded that
tasks like driving in traffic would be “enormously
difficult” to teach to a computer.
That same year, a review of 50 years of research
concluded that “human level speech recognition
has proved to be an elusive goal.”
And now?
“Ok Google.
How many miles has google’s autonomous vehicle
driven?”
“According to Recode, that’s because the
company announced its self-driving car project,
which was created in 2009, has racked up over
two million miles of driving experience.”
This is the textbook chart of advancement
in computer hardware — it’s the number

Portuguese: 
se a história é um bom guia do que é
vir.
Fundamentalmente, o argumento é que desta vez
é diferente.
É isso que eu penso.
Imagine uma forma de eletricidade que pudesse automatizar
todo o trabalho de rotina.
Quero dizer, é basicamente o que estamos falando
por aqui.
E assim vai ser em todo o tabuleiro.
E é fácil subestimar a tecnologia
nos dias de hoje.
Em um livro de 2004, dois economistas avaliados
o futuro da automação e concluiu que
tarefas como dirigir no trânsito seriam "enormemente
difícil ”ensinar em um computador.
Nesse mesmo ano, uma revisão de 50 anos de pesquisa
concluiu que “reconhecimento de fala em nível humano
provou ser uma meta indescritível ”.
E agora?
"Ok google.
Quantas milhas tem o veículo autônomo do google
dirigido?"
“De acordo com Recode, isso é porque o
a empresa anunciou seu projeto de carro autônomo,
que foi criado em 2009, acumulou mais de
dois milhões de milhas de experiência de condução. ”
Este é o gráfico do livro didático de avanço
no hardware do computador - é o número

Indonesian: 
transistor-transitor yang para insinyur telah perkecil ke sebuah chip komputer seiring waktu.
Sudah cukup luar biasa, tapi perhatikan bahwa ini bukanlah skala biasa: angka-angka ini
meningkat secara eksponen.
Dalam sebuah skala linear biasa, itu akan terlihat seperti ini.
Sangatlak sulit untuk dibayangkan ini tidak bisa menggangu secara besar.
Dan sebagai penulis The Second Machine Age terangkan, prosesor bukan hanyalah dimensi
komputasi yang perkembangan eksponensialnya terlihat.
Ide percepatan dalam kehidupan sehari-hari Anda
kapan Anda menghadapi itu?
Mungkin sebuah mobil dalam beberapa detik?
Sebuah pesawat dalam beberapa derik lagi?
Pemahaman dari sesuatu yang bisa mempercepat untuk puluhan tahun secara harfiah hanya secara lanjutnya bukanlah
sesuatu yang kita urusi.
Maksud Saya, kita berpikir di garis-garis lurus.
Tapi bahkan setelah semua ini invoasi ini, inovasi tersebut tidak muncul di data.
Jika kita waktu itu melihat peningkatan dalam otomasi, kita akan melihat produkitivitas tumbuh lebih
cepat sekarang dari biasannya, dan malah kita melihat sebaliknya.
Produktivitas tenaga kerja adalan pengukuran barang-barang dan layangan yang kita produksikan dibagi oleh waktu jam
yang kita kerjakan.

English: 
of transistors that engineers have squeezed
onto a computer chip over time.
Already pretty impressive, but notice that
this isn’t a typical scale: these numbers
are increasing exponentially.
On a typical linear scale it would look more
like this.
It really is hard to imagine this not being
massively disruptive.
And as the authors of The Second Machine Age
point out, processors aren’t the only dimension
of computing that has seen exponential improvement.
The idea of acceleration in your daily life
when do you encounter that?
Maybe in a car for a few seconds?
In an airplane for seconds again?
The idea that something can accelerate for
decades literally just continuously is just
not something that we deal with.
I mean, we think in straight lines.
But even though there’s been all this innovation,
it’s not showing up in the data.
If we were seeing this big increase in automation
we would see productivity growing much more
rapidly now than it usually does, and we are
instead seeing the opposite.
Labor productivity is a measure of the goods
and services we produce divided by the hours
that we work.

Portuguese: 
de transistores que os engenheiros têm espremido
em um chip de computador ao longo do tempo.
Já é bastante impressionante, mas note que
essa não é uma escala típica: esses números
estão aumentando exponencialmente.
Numa escala linear típica, pareceria mais
como isso.
É realmente difícil imaginar isso não sendo
massivamente disruptivo.
E como os autores da segunda idade da máquina
salientar, processadores não são a única dimensão
de computação que tem visto uma melhoria exponencial.
A ideia de aceleração em sua vida diária
quando você encontra isso?
Talvez em um carro por alguns segundos?
Em um avião por segundos novamente?
A ideia de que algo pode acelerar para
décadas literalmente apenas continuamente é apenas
Não é algo com que lidamos.
Quero dizer, pensamos em linhas retas.
Mas mesmo que tenha havido toda essa inovação,
não está aparecendo nos dados.
Se estivéssemos vendo esse grande aumento na automação
nós veríamos a produtividade crescendo muito mais
rapidamente agora do que normalmente, e nós estamos
em vez disso, vendo o oposto.
A produtividade do trabalho é uma medida dos bens
e serviços que produzimos divididos pelas horas
que trabalhamos.

Indonesian: 
Seiring waktu itu meningkan - kita melakukan lebih dengan tenaga kerja yang lebih sedikit.
Kita sekarang lebih efisien.
Jika kita mulai melihat banyak invoasi yang hemat tenaga kerja yang Anda harapkan garis ini untuk
memuncak, tapi ketika Anda melihat perkembangan produktifitas, Anda bisa melihat bahwa perkembangan tersebut telah melambat
semenjak awal 2000an, dan itu tidak hanya untuk AS.
Memang mungkin bahwa teknologi baru menggantikan hidup kita tanpa secara fundamental menggantikan
ekonominya.
Jadi apakan ini semua akan berubah?
Akankan robot saat ini dan AI (kecerdasan buatan) menyebabkan pengangguran massal?
Ada alasan untuk menjadi skeptis, tapi tidak ada yang benar-benar tahu.
Tapi satu hal yang kita tahu yaitu kekayaan yang teknologi cipatakan; Itu tidak harus diperlukan
untuk dibagi dengan para pekerja.
Ketika anda hubungkan dengan inflasi; pendapatan kebanyakan keluarga telah tetap sama seiring
perekonomian telah berkembang.
Slaah satu masalah yang telah kita lihat selama 40 tahun terakhir bahwa kita telah melihat semua
perkembangan produktivitas yang meninigkat ini tetapi sebenarnya belum dibagikan seluruhnya, itupun telah diketahui
oleh segelintir orang di berada di puncak pedistribusian pendapatan.

English: 
Over time it goes up - we do more with less
labor.
We’re more efficient.
If we were starting to see a ton of labor-saving
innovation you’d expect this line to get
steeper, but when you look at productivity
growth, you can see that it has been slowing
down since the early 2000s, and not just for
the US.
It’s possible that new technologies are
changing our lives without fundamentally changing
the economy.
So will this all change?
Will today’s robots and AI cause mass unemployment?
There’s reason to be skeptical, but nobody
really knows.
But one thing we do know is that the wealth
that technology creates, it isn’t necessarily
shared with workers.
When you account for inflation, the income
of most families has stayed pretty flat as
the economy has grown.
One of the problems we've seen over the last
40 years is that we have seen all of this
rising productivity growth but actually hasn't
been broadly shared, it's been captured by
a thin slice of people at the top of the income
distribution.

Portuguese: 
Com o tempo, sobe - fazemos mais com menos
trabalho.
Somos mais eficientes
Se estivéssemos começando a ver uma tonelada de economia de trabalho
inovação que você esperaria que esta linha para obter
mais íngreme, mas quando você olha para a produtividade
crescimento, você pode ver que tem diminuído
desde o início dos anos 2000, e não apenas para
os EUA.
É possível que novas tecnologias sejam
mudando nossas vidas sem mudar fundamentalmente
a economia.
Então tudo isso vai mudar?
Será que os robôs de hoje e a IA causam desemprego em massa?
Há razão para ser cético, mas ninguém
realmente sabe.
Mas uma coisa que sabemos é que a riqueza
que a tecnologia cria, não é necessariamente
compartilhado com os trabalhadores.
Quando você contabiliza a inflação, a receita
da maioria das famílias ficou bastante plana como
a economia cresceu.
Um dos problemas que vimos nos últimos
40 anos é que vimos tudo isso
aumento do crescimento da produtividade, mas na verdade não tem
amplamente compartilhada, foi capturada por
uma fatia fina de pessoas no topo da renda
distribuição.

Portuguese: 
Mesmo que o desemprego permaneça baixo, automação
pode piorar a desigualdade econômica, que é
já mais extrema nos EUA do que é
na maioria dos outros países avançados.
Mas a tecnologia não é destino.
Governos decidem como uma sociedade se deteriora
interrupções, e isso preocupa as pessoas em ambos
lados do debate sobre o futuro do trabalho.
Nós adotamos políticas que, em vez de realmente
tentando contrariar a tendência causada pela tecnologia
e globalização e outras coisas, nós
em muitos casos, exacerbou-os.
Nós colocamos um vento na parte de trás deles e
tornou-os mais extremos.
E isso é um grande problema.
Nós provavelmente sempre seremos fascinados pelo
perspectiva de robôs tomando nossos empregos.
Mas se nos concentrarmos em coisas que não podemos realmente
controle, nos arriscamos a negligenciar as coisas que podemos.

Indonesian: 
Bahkan jika pengangguran tetap rendah, otomasi mungkin memperburuk ketidak setaraan ekonomi,
yang sudah lebih ekstrim di AS dibanding negara maju lainnya.
Tetapi tekonologi bukanlah takdir.
Pemerintah menentukan bagaimana masyarakat bertahan terhadap megangguan, dan itu mengkhwatirkan orang-orang
di kedua sisi perdebatan tentang masa depan bekerja.
Kita telah mengadopsi kebijakan dimana alin-alin benar-benar mencoba untuk bertindak melawan tren yang disebabkan teknologi
dan globalisasi dan hal-hal lain, kita dalam banyak kasus telah memperburuk itu.
Kita telah menaru angin di belakang mereka dan kita membuatnya lebih ekstrim.
Dan itu adalah masalah yang besar.
Kita mungkin akan selalu terpukau dengan prospek robot mengabil pekerjaan kita.
Tetapi jika kita fokus terhadap hal yang tidak bisa kita kendalikan, kite beresiko mengabaikan hal-hal yang bisa kita kendalikan

English: 
Even if unemployment stays low, automation
might worsen economic inequality, which is
already more extreme in the US than it is
in most other advanced countries.
But technology isn’t destiny.
Governments decide how a society weathers
disruptions, and that worries people on both
sides of the debate about the future of work.
We’ve adopted policies that instead of really
trying to counteract the trend caused by technology
and globalization and other things, we’ve
in many cases exacerbated them.
We’ve put a wind in the back of them and
made them more extreme.
And that’s a big problem.
We will probably always be fascinated by the
prospect of robots taking our jobs.
But if we  focus on things we can’t really
control, we risk neglecting the things we can.
