Os empregos que vamos perder para as máquinas - e os que não vamos

O aprendizado de máquina não se destina mais apenas a tarefas simples, como avaliar risco creditício e separar correspondências. Hoje, ele é capaz de aplicações muito mais complexas, como corrigir redações escolares e diagnosticar doenças. Com esses avanços, surge uma questão incômoda: será que no futuro um robô vai tomar o seu emprego?

Essa é minha sobrinha.

O nome dela é Yahli.

Ela tem nove meses.

A mãe é médica; o pai, advogado.

Quando a Yahli entrar para a faculdade,

o trabalho que os pais fazem
vai estar radicalmente diferente.

Em 2013, pesquisadores
da Universidade de Oxford

fizeram um estudo
sobre o futuro do trabalho

e concluíram que praticamente
um em dois empregos possui um alto risco

de ser automatizado por máquinas.

O aprendizado de máquina é a tecnologia

responsável por grande parte
dessa revolução.

É o ramo mais poderoso
da inteligência artificial.

Permite que máquinas aprendam com dados

e imitem algumas das coisas
que os humanos fazem.

Tenho uma empresa de ponta
no aprendizado de máquina, a Kaggle.

Reunimos milhares de especialistas

para resolver problemas importantes
para a indústria e o mundo acadêmico.

Isso nos dá uma perspectiva única
sobre o que as máquinas podem fazer,

o que não conseguem fazer

e quais empregos elas
vão automatizar ou ameaçar.

O aprendizado de máquina começou
na indústria no início da década de 90.

Primeiro, com tarefas
relativamente fáceis,

coisas como avaliar
o risco creditício de empréstimos,

e separar a correspondência pela leitura
do número do CEP manuscrito.

Nos últimos dez anos,
temos feito avanços incríveis.

O aprendizado de máquina agora
é capaz de tarefas bem mais complexas.

Em 2012, a Kaggle desafiou sua comunidade

a fazer um algoritmo que corrigisse
redações do ensino médio.

Os algoritmos vencedores
foram capazes de se equiparar

às notas dadas por professores humanos.

Ano passado, lançamos
um desafio ainda mais difícil:

conseguir, com imagem dos olhos,
diagnosticar uma doença ocular

chamada de retinopatia diabética.

De novo, os algoritmos vencedores foram
capazes de se equiparar aos diagnósticos

dados por oftalmologistas humanos.

De posse dos dados certos, as máquinas
superarão os humanos nesse tipo de tarefa.

Um professor pode ler 10 mil redações
ao longo de uma carreira de 40 anos.

Um oftalmologista pode
examinar 50 mil olhos.

Uma máquina pode ler milhões de redações
ou examinar milhões de olhos

em poucos minutos.

Não temos a menor chance
de competir com as máquinas

em tarefas frequentes e volumosas.

No entanto, há coisas que conseguimos
fazer, mas as máquinas não.

As máquinas têm feito pouco progresso
em lidar com situações novas.

Elas não conseguem lidar com coisas
que não viram muitas vezes antes.

As limitações fundamentais
do aprendizado de máquina

é que ele precisa aprender através
de grandes volumes de dados passados.

Mas os humanos não.

Temos a habilidade de ligar
pontos aparentemente díspares

para resolver problemas
que nunca vimos antes.

Percy Spencer foi um físico que trabalhava
com radar durante a Segunda Guerra,

quando notou que o magnetron estava
derretendo sua barra de chocolate.

Ele foi capaz de ligar seu conhecimento
de radiação eletromagnética

com seu conhecimento culinário
para inventar... algum palpite?

O forno micro-ondas.

Esse é um exemplo especialmente
notável de criatividade.

Mas esse tipo de polinização cruzada
acontece com todos nós em pequena escala,

milhares de vezes ao dia.

As máquinas não conseguem competir conosco
quando se trata de situações novas,

e isso coloca um limite fundamental
nas tarefas humanas

que as máquinas vão automatizar.

Assim, o que isso significa
para o futuro do trabalho?

O futuro de cada emprego
está na resposta a uma única questão:

"Até que ponto esse emprego é reduzível
a tarefas frequentes e volumosas,

e até que ponto ele envolve
lidar com situações novas?"

Em tarefas frequentes e volumosas,
as máquinas estão cada vez melhores.

Hoje elas corrigem redações
e diagnosticam certas doenças.

Nos anos vindouros,
vão realizar auditorias

e vão ler informações básicas
de contratos legais.

Contadores e advogados
ainda serão necessários

para tarefas fiscais complexas
e litígios inovadores.

Mas as máquinas vão cortar postos

e tornar mais difícil
a obtenção desses empregos.

Como mencionei,

as máquinas não estão obtendo
progresso em situações novas.

O texto de uma campanha publicitária
precisa prender a atenção do consumidor.

Tem de se destacar na multidão.

Estratégia empresarial é achar lacunas no
mercado, algo que ninguém esteja fazendo.

São seres humanos que vão criar
o texto dessas campanhas publicitárias,

e serão eles que vão desenvolver
nossa estratégia de negócios.

Assim, Yahli, seja lá
o que você decida ser,

deixe que cada novo dia
lhe traga um novo desafio.

Se trouxer, então você vai estar
à frente das máquinas.

Obrigado.

(Aplausos)