Video: The Future of Work: Gaan robots ons overbodig maken? (November 2024)
Een eenzame onderzoeker deed onlangs een opmerkelijke ontdekking die miljoenen levens kan redden. Ze identificeerde een chemische verbinding die zich effectief richt op een belangrijk groei-enzym in Plasmodium vivax , de microscopische parasiet die verantwoordelijk is voor de meeste gevallen van malaria ter wereld. De wetenschapper achter dit nieuwe wapen tegen een van de grote biologische vijanden van de mensheid verwachtte geen lof, een bonuscheque of zelfs een harde schouderklopje voor haar inspanningen. In feite mist 'zij' het vermogen om iets te verwachten.
Deze doorbraak kwam met dank aan Eve, een "robotwetenschapper" die woont in het Automation Lab van de Universiteit van Manchester. Eve is ontworpen om sneller en goedkoper nieuwe ziektebestrijdende medicijnen te vinden dan haar menselijke leeftijdsgenoten. Ze bereikt dit door geavanceerde kunstmatige intelligentie te gebruiken om originele hypotheses te vormen over welke verbindingen kwaadaardige microben zullen doden (terwijl ze menselijke patiënten sparen) en vervolgens gecontroleerde experimenten op ziekteculturen uit te voeren via een paar gespecialiseerde robotarmen.
Eve is nog in ontwikkeling, maar haar bewezen doeltreffendheid garandeert dat Big Pharma haar en haar geautomatiseerde ilk zal gaan "rekruteren" in plaats van relatief gemeten menselijke wetenschappers die vervelende dingen eisen zoals "geldelijke compensatie", "veilige werkomgevingen" en " slaap."
Als geschiedenis een leidraad is, zullen menselijke farmaceutische onderzoekers niet helemaal verdwijnen - althans niet meteen. Wat waarschijnlijk zal gebeuren, is dat de bezetting het pad van zoveel anderen zal volgen (assemblagelijnwerker, snelwegtoler, bankteller) in die zin dat de verhouding tussen mensen en niet-gevoelige entiteiten dramatisch zal kantelen.
Machines die beter presteren dan mensen is een verhaal zo oud als de industriële revolutie. Maar terwijl dit proces zich voltrekt in het logaritmisch evoluerende informatietijdperk, beginnen velen zich af te vragen of menselijke werknemers überhaupt nodig zullen zijn.
Het gloednieuwe ding dat gebeurt
De Luddites waren een incidentele gewelddadige groep 19e-eeuwse Engelse textielarbeiders die woedden tegen de industriële machines die menselijke arbeiders begonnen te vervangen. De zorgen van de Luddieten waren zeker begrijpelijk, als - zoals de geschiedenis uiteindelijk zou bevestigen - misleidend was. In plaats van de economie te verlammen, verbeterde de mechanisatie die de Luddieten vreesden de levensstandaard van de meeste Britten. Nieuwe posities die gebruik maakten van deze stijgende technologieën en de goedkopere producten die ze produceerden, verdrongen (verloren) banen (uiteindelijk).
Toch hebben sommige economen er openlijk over nagedacht of de Ludditische misvatting een vervaldatum zou kunnen hebben. Het concept geldt alleen wanneer werknemers zich kunnen herscholen voor banen in andere delen van de economie die nog steeds menselijke arbeid nodig hebben. In theorie zou er dus heel goed een tijd kunnen komen dat technologie zo doordringend wordt en zo snel evolueert dat menselijke werknemers zich niet langer snel genoeg kunnen aanpassen.
Een van de vroegste voorspellingen van dit persoonloze personeel kwam met dank aan een Engelse econoom die beroemd waarnam (PDF): "We hebben te maken met een nieuwe ziekte waarvan sommige lezers de naam misschien nog niet hebben gehoord, maar waarvan ze een veel in de komende jaren - namelijk technologische werkloosheid. Dit betekent werkloosheid als gevolg van onze ontdekking van middelen om het gebruik van arbeid te bezuinigen, sneller dan het tempo waarin we nieuwe toepassingen voor arbeid kunnen vinden."
Die econoom was John Maynard Keynes, en het fragment was uit zijn essay uit 1930 "Economische mogelijkheden voor onze kleinkinderen." Welnu, hier zijn we ongeveer 85 jaar later (en als Keynes kleinkinderen had, zouden ze inmiddels goed met pensioen zijn gegaan, zo niet verder gegaan naar die geweldige arbeidsmarkt in de lucht), en de 'ziekte' waarover hij sprak, is nooit uitgekomen. Het is misschien verleidelijk om te zeggen dat Keynes 'voorspelling ronduit verkeerd was, maar er is reden om aan te nemen dat hij gewoon heel vroeg was.
De vrees voor technologische werkloosheid is de laatste decennia wegebben en vloeien voort, maar recente trends wekken een hernieuwd debat op over de vraag of we ons - in de niet al te verre toekomst - kunnen vernieuwen in de richting van een ongekende economische omwenteling. Afgelopen september was er in New York City zelfs een wereldtop over technologische werkloosheid met economische zwaartepunten zoals Robert Reich (minister van Arbeid tijdens de Clinton-regering), Larry Summers (minister van Financiën, ook onder Clinton) en Nobelprijs –Winnende econoom Joseph Stiglitz.
Dus waarom zou 2016 zoveel precairer zijn dan 1930? Tegenwoordig gaan met name disruptieve technologieën zoals kunstmatige intelligentie, robotica, 3D-printen en nanotechnologie niet alleen gestaag vooruit, maar de gegevens laten duidelijk zien dat hun snelheid groeit (het beroemdste voorbeeld hiervan is het bijna vlekkeloze verslag van Moore's wet over het beschrijven hoe computerprocessoren exponentieel gespierder worden met elke generatie). Bovendien, als de technologieën zich onafhankelijk ontwikkelen, zullen ze de ontwikkeling van andere segmenten versnellen (kunstmatige intelligentie zou bijvoorbeeld 3D-printers kunnen programmeren om de volgende generatie robots te creëren, die op zijn beurt nog betere 3D-printers bouwen). Het is wat futurist en uitvinder Ray Kurzweil heeft beschreven als de wet van het versnellen van retouren: alles wordt sneller - sneller.
De evolutie van opgenomen muziek illustreert dit punt. Het is de afgelopen eeuw ingrijpend veranderd, maar het grootste deel van die verandering heeft zich pas in de afgelopen twee decennia voltrokken. Analoge schijven waren meer dan 60 jaar het belangrijkste medium voordat ze in de jaren tachtig werden vervangen door cd's en cassettes, waarna ze meer dan twee decennia later werden overgenomen door mp3's, die nu snel worden vervangen door streaming audio. Dit is het type versnelling dat de moderniteit doordringt.
"Ik geloof dat we een buigpunt bereiken", verklaart softwareondernemer en auteur van het boek Rise of the Robots , Martin Ford (lees het volledige interview hier). "Specifiek op de manier waarop machines - algoritmen - beginnen op te pakken cognitieve taken. In beperkte zin beginnen ze te denken als mensen. Het is niet zoals in de landbouw, waar machines gewoon spierkracht verdrongen voor mechanische activiteiten. Ze beginnen inbreuk te maken op dat fundamentele vermogen dat ons onderscheidt als een soorten - het vermogen om na te denken. Het tweede punt is dat informatietechnologie zo alomtegenwoordig is. Het gaat de hele economie binnendringen, elke werkgelegenheidssector. Er is dus niet echt een veilige haven voor werknemers. Het zal echt overal impact hebben. Ik denk dat het vrijwel elke branche minder arbeidsintensief zal maken."
In hoeverre deze fundamentele verschuiving zal plaatsvinden - en op welk tijdschema - staat nog steeds ter discussie. Zelfs als er geen massale economische ramp is, zijn veel van de werknemers van vandaag volledig onvoorbereid op een wereld waarin niet alleen de staalaangedreven John Henrys vinden dat machines hun werk beter (en voor veel goedkoper) kunnen doen, maar ook de Michael Scotts en Don Drapers. Een administratieve functie en een universitair diploma bieden niet langer enige bescherming tegen automatisering.
Als ik maar hersenen had
Er is één technologie in het bijzonder die opvalt als een verstorende super-tsunami in de wacht. Machine learning is een subveld van AI dat het voor computers mogelijk maakt om complexe taken uit te voeren waarvoor ze niet specifiek waren geprogrammeerd - inderdaad, waarvoor ze niet konden worden geprogrammeerd - door hen in staat te stellen zowel informatie te verzamelen als op nuttige manieren te gebruiken.
Machinaal leren is hoe Pandora weet van welke nummers je zult genieten voordat je het doet. Het is hoe Siri en andere virtuele assistenten zich kunnen aanpassen aan de eigenaardigheden van uw spraakopdrachten. Het regeert zelfs over de wereldwijde financiën (hoogfrequente handelsalgoritmen zijn nu goed voor meer dan driekwart van alle beurshandel; één risicokapitaalbedrijf, Deep Knowledge Ventures, is zo ver gegaan dat het een algoritme benoemt in de raad van bestuur).
Een ander opmerkelijk voorbeeld - en een dat zelf duizenden, zo niet miljoenen menselijke banen zal verplaatsen - is de software die wordt gebruikt in zelfrijdende auto's. We kunnen rijden beschouwen als een taak die een eenvoudige reeks beslissingen met zich meebrengt (stop bij een rood licht, maak twee links en rechts om bij Bob te komen, rijd niemand over), maar de realiteit van de weg vereist dat chauffeurs veel beslissingen nemen - veel meer dan ooit in een enkel programma kon worden verklaard. Het zou moeilijk zijn om code te schrijven die bijvoorbeeld de woordeloze onderhandelingen tussen twee bestuurders aankan die tegelijkertijd op een kruising met vier richtingen komen, laat staan de juiste reactie op een familie van herten die in zwaar verkeer galopperen. Maar machines kunnen menselijk gedrag observeren en die gegevens gebruiken om een juiste reactie op een nieuwe situatie te benaderen.
"Mensen probeerden gewoon alle regels van de weg toe te rekenen, maar dat werkt niet", legt Pedro Domingos, professor computerwetenschappen aan de Universiteit van Washington en auteur van The Master Algorithm, uit . "Het meeste van wat je moet weten over autorijden zijn dingen die we als vanzelfsprekend beschouwen, zoals kijken naar de bocht in een weg die je nog nooit eerder hebt gezien en het stuur dienovereenkomstig draaien. Voor ons is dit gewoon instinctief, maar het is moeilijk om leer een computer om dat te doen. Maar kan leren door te observeren hoe mensen rijden. Een zelfrijdende auto is gewoon een robot bestuurd door een heleboel algoritmen met de verzamelde ervaring van alle auto's die het eerder heeft waargenomen rijden - en dat is wat bij gebrek aan gezond verstand."
Massale adoptie van zelfrijdende auto's is nog vele jaren ver weg, maar volgens alle accounts zijn ze behoorlijk goed in wat ze nu doen (hoewel de autonome auto van Google blijkbaar nog steeds moeite heeft met het onderscheid tussen een hert en een plastic zak die in de wind waait). Dat is echt geweldig als je kijkt naar wat computers slechts tien jaar geleden konden bereiken. Met het vooruitzicht om de evolutie te versnellen, kunnen we ons alleen maar voorstellen welke taken ze over nog eens 10 jaar kunnen uitvoeren.
Is daar een daar?
Niemand is het er niet mee eens dat technologie een keer ondenkbare prestaties zal blijven behalen, maar het idee dat massale technische werkloosheid een onvermijdelijk gevolg is van deze vooruitgang blijft controversieel. Veel economen blijven onwrikbaar geloven in The Market en zijn vermogen om banen te bieden, ongeacht welke robots en andere geassorteerde futuristische machines toevallig rondzoomen. Er is echter een deel van de economie waar technologie, zonder enige twijfel, de mensheid opzij heeft geschoven: productie.
Tussen 1975 en 2011 is de productie in de VS meer dan verdubbeld (en dat ondanks NAFTA en de opkomst van de globalisering), terwijl het aantal (menselijke) werknemers in productieposities met 31 procent daalde. Deze ontmenselijking van productie is niet alleen een trend in Amerika - of zelfs rijke westerse landen - het is een wereldwijd fenomeen. Het vond ook zijn weg naar China, waar de productie-output tussen 1996 en 2008 met 70 procent toenam, terwijl de werkgelegenheid in de productie in dezelfde periode met 25 procent daalde.
Er is een algemene consensus onder economen dat de afnemende relevantie van onze soort in de productie rechtstreeks te wijten is aan het vermogen van de technologie om meer dingen te maken met minder mensen. En welk bedrijf zou geen dure, aan lunchpauze verslaafde menselijke beroepsbevolking inruilen voor een vloot van nooit-afroep-zieke machines? (Antwoord: iedereen die door bedrijven is uitgeroeid).
De vraag van $ 64 biljoen is of deze trend zal worden gerepliceerd in de dienstensector die meer dan tweederde van de Amerikaanse werknemers nu hun werkhuis noemen. En als dat zo is, waar gaan al die menselijke werknemers dan naartoe?
"Er is geen twijfel dat automatisering al effect heeft op de arbeidsmarkt", zegt James Pethokoukis, een fellow van het libertarisch leunende American Enterprise Institute. "Er is veel groei geweest bij hoogwaardige banen, maar we hebben veel banen met gemiddelde vaardigheden verloren - het soort waar je een stapsgewijze beschrijving kunt maken van wat die banen zijn, zoals bankvertellers of secretaresses of front-office mensen."
Het kan verleidelijk zijn om angsten over technologische werkloosheid weg te nemen als we zien dat bedrijfswinsten routinematig recordhoogtes bereiken. Zelfs het werkloosheidspercentage in de VS is teruggevallen naar pre-economische niveaus van treinongevallen. Maar we moeten niet vergeten dat de arbeidsparticipatie op het laagste niveau in vier decennia blijft liggen. Er zijn hier tal van bijdragende factoren (niet in de laatste plaats de aftredende babyboomers), maar een deel ervan is zeker te wijten aan mensen die zo ontmoedigd zijn door hun vooruitzichten op de arbeidsmarkt van vandaag dat ze gewoon helemaal tot rust komen.
Een andere belangrijke plotontwikkeling om te overwegen is dat zelfs onder mensen met banen, de vruchten van deze verhoogde productiviteit niet gelijk worden verdeeld. Tussen 1973 en 2013 steeg de gemiddelde productiviteit van de werknemers in alle sectoren met een verbazingwekkende 74, 4 procent, terwijl de uurloon slechts 9, 2 procent toenam. Het is moeilijk om niet te concluderen dat menselijke werknemers gewoon minder waardevol zijn dan ze ooit waren.
Dus wat nu, mensen?
Laten we beginnen met een gedachte-experiment en aannemen dat technologische werkloosheid absoluut aan het gebeuren is en dat de destructieve effecten ervan doordringen tot in alle hoeken van de werkgelegenheid en economische spleet. (Nogmaals: dit is verre van een consensusstandpunt.) Hoe moet de samenleving zich voorbereiden? Misschien kunnen we een weg vooruit vinden door naar ons verleden te kijken.
Bijna twee eeuwen geleden, toen de natie de Industriële Revolutie inging, voerde het ook een parallelle revolutie in het onderwijs uit, bekend als de Common School Movement. Als reactie op de economische omwentelingen van die tijd begon de samenleving het radicale concept te promoten dat alle kinderen toegang moeten hebben tot een basisopleiding, ongeacht de rijkdom van hun gezin (of het gebrek daaraan). Misschien wel het belangrijkste, aan studenten in deze nieuwe "gemeenschappelijke scholen" werd gestandaardiseerde vaardigheden en therapietrouw geleerd, waardoor ze capabele fabrieksarbeiders konden worden.
"Deze keer hebben we de digitale revolutie, maar we hebben nog geen parallelle revolutie in ons onderwijssysteem gehad", zegt econoom en oprichter van Education Evolution, Lauren Paer. "Er is een grote kloof tussen de moderne economie en ons onderwijssysteem. Studenten worden voorbereid op banen in de verkeerde eeuw. Aanpassingsvermogen zal waarschijnlijk de meest waardevolle vaardigheid zijn die we kunnen leren. We moeten het bewustzijn van een landschap dat gaat veranderen bevorderen. snel."
Naast het helpen van studenten om zich aan te passen - met andere woorden, leren leren - moedigt Paer scholen aan om meer nadruk te leggen op het cultiveren van de soft skills waarin "mensen een natuurlijk concurrentievoordeel hebben op machines", zegt ze. "Dingen zoals het stellen van vragen, planning, creatieve probleemoplossing en empathie - die vaardigheden zijn erg belangrijk voor verkoop, het is heel belangrijk voor marketing, om nog maar te zwijgen over gebieden die al exploderen, zoals ouderenzorg."
Een bron van beroepshoop ligt in het feit dat zelfs als technologie de mensheid uit veel functies verwijdert, het ons ook kan helpen om ons te herscholen voor nieuwe rollen. Dankzij internet zijn er zeker meer manieren om toegang te krijgen tot informatie dan ooit tevoren. Bovendien (of enigszins ironisch) kunnen geavanceerde technologieën nieuwe kansen bieden door de lat te verlagen naar functies waarvoor voorheen jaren training nodig was; mensen zonder medische graad kunnen bijvoorbeeld in staat zijn om voorlopige diagnoses van de eerste hulp af te handelen met behulp van een AI-apparaat.
Dus misschien moeten we deze bots en bytes niet zien als indringers om ons werk te doen, maar eerder als hulpmiddelen die ons kunnen helpen ons werk beter te doen. In feite hebben we misschien geen andere manier van handelen - afgezien van een wereldwijde afwijzing van vooruitgang in Amish-stijl, zullen steeds meer capabele en sci-fantastische technologieën online komen. Dat is een gegeven; de arbeiders die hen leren omarmen, zullen het het beste doen.
"Er zullen veel taken niet verdwijnen, maar ze zullen veranderen door machine learning", zegt Domingos. "Ik denk dat iedereen moet kijken hoe ze van deze technologieën kunnen profiteren. Hier is een analogie: een mens kan geen race tegen een paard winnen, maar als je paard rijdt, ga je veel verder We weten allemaal dat Deep Blue Kasparov versloeg en dat computers toen de beste schakers ter wereld werden - maar dat is eigenlijk niet correct. De huidige wereldkampioenen zijn wat we 'centaurs' noemen, dat is een team van een mens en een computer. A mens en computer vullen elkaar eigenlijk heel goed aan. En het blijkt dat mens-computerteams alle alleen menselijke of alleen computerconcurrenten verslaan. Ik denk dat dit een goed voorbeeld is van wat er op veel gebieden gaat gebeuren."
Technologieën zoals machine learning kunnen inderdaad mensen helpen - althans degenen met de technische knowhow - uitblinken. Neem het voorbeeld van Cory Albertson, een "professionele" fantasiesport die beter heeft verdiend met dagelijkse gaming-sites met behulp van handgemaakte algoritmen om een voordeel te behalen ten opzichte van menselijke concurrenten wiens strategieën vaak zijn gebaseerd op weinig meer dan wat ze van het SportsCenter van gisteravond hebben verzameld. Overweeg ook de eerder genoemde algoritmen voor aandelenhandel die financiële spelers in staat hebben gesteld fortuinen op de markt te vergaren. In het geval van deze zogenaamde "algo-handel" scenario's doen de algoritmen al het zware werk en snelle handel, maar op koolstof gebaseerde mensen zijn nog steeds op de achtergrond om de investeringsstrategieën te implementeren.
Natuurlijk, zelfs met de meest robuuste onderwijshervorming en gedistribueerde technische expertise, zal het versnellen van verandering waarschijnlijk een aanzienlijk deel van het personeel naar de zijlijn duwen. Er zijn maar zo veel mensen die codeermagie in hun voordeel kunnen gebruiken. En dat soort ongelijkheid kan alleen maar slecht worden.
Een mogelijke oplossing die veel economen hebben voorgesteld, is een vorm van universeel basisinkomen (UBI), oftewel mensen geld geven. Zoals je zou verwachten, heeft dit concept de steun van velen links, maar het had ook opvallende aanhangers aan de rechterkant (libertair economische rockster Friedrich Hayek keurde het concept beroemd goed). Toch zijn velen in de VS positief allergisch voor alles met zelfs het zwakste aroma van 'socialisme'.
"Het is echt geen socialisme - integendeel, " zegt Ford, die op een gegeven moment het idee van een UBI steunt om het onvermogen van grote delen van de samenleving tegen te gaan om de kost te verdienen zoals ze tegenwoordig doen. "Socialisme gaat over de overheid de economie laten overnemen, de productiemiddelen bezitten en - het belangrijkste - middelen toewijzen… En dat is eigenlijk het tegenovergestelde van een gegarandeerd inkomen. Het idee is dat je mensen genoeg geld geeft om te overleven en dan gaan ze naar buiten en nemen deel aan de markt, net zoals ze zouden doen als ze dat geld van een baan zouden krijgen. Het is eigenlijk een alternatief voor de vrije markt voor een vangnet."
De exacte vorm van een Homo sapiens- vangnet hangt af van wie u het vraagt. Paer onderschrijft een programma met gegarandeerde banen, mogelijk in combinatie met een of andere vorm van UBI, terwijl "de conservatieve versie via zoiets als een negatieve inkomstenbelasting zou zijn", aldus Pethokoukis. "Als je $ 15 per uur verdient en wij als samenleving denken dat je $ 20 per uur zou moeten verdienen, dan zouden we het gat dichten. We zouden je een cheque van $ 5 per uur bezorgen."
Naast het behoud van het levensonderhoud van werknemers, moet wellicht ook de aard van het werk opnieuw worden geëvalueerd. Alphabet-CEO Larry Page heeft voorgesteld een vierdaagse werkweek in te voeren om meer mensen werk te laten vinden. Dit soort verschuivingen is niet zo pie-in-the-sky als je bedenkt dat in de late 19e eeuw de gemiddelde Amerikaanse werknemer bijna 75 uur per week logde, maar de werkweek evolueerde in reactie op nieuwe politieke, economische en technologische krachten. Er is geen echte reden dat een nieuwe verschuiving van deze omvang niet (opnieuw) zou kunnen gebeuren.
Als dit soort beleid volkomen onbereikbaar lijkt in de huidige Amerikaanse politieke situatie, is dat omdat ze dat zeker zijn. Als de massale technologische werkloosheid zich begint te manifesteren terwijl sommigen anticiperen, zal dit echter leiden tot een radicale nieuwe economische realiteit die een radicaal nieuw politiek antwoord zou vereisen.
Op weg naar de Star Trek Economy
Niemand weet wat de toekomst in petto heeft. Maar dat betekent niet dat het niet leuk is om het "wat als" -spel te spelen. Wat als niemand een baan kan vinden? Wat als alles onder controle komt van een paar triljoenairs en hun robotlegers? En het meest interessante van alles: wat als we helemaal de verkeerde vragen stellen?
Wat als na een tumultueuze overgangsperiode de economie verder gaat dan alles wat we vandaag zouden herkennen? Als technologie haar huidige traject voortzet, leidt dit onvermijdelijk tot een wereld van overvloed. In deze nieuwe beschaving 2.0 kunnen machines vrijwel elke vraag beantwoorden en zo ongeveer alles beschikbaar maken. Wat betekent dat voor ons nederige mensen?
"Ik denk dat we op weg zijn naar een wereld waar mensen hun tijd kunnen besteden aan het doen wat ze graag doen, in plaats van wat ze moeten doen", CEO van Planetary Ventures, medeoprichter van X-Prize en toegewijde techno-optimist Peter Diamandis vertelde me toen ik hem vorig jaar interviewde. "Er was een Gallup Poll die zei dat ongeveer 70 procent van de mensen in de Verenigde Staten niet van hun werk genieten - ze werken om voedsel op tafel te krijgen en een ziektekostenverzekering te krijgen om te overleven. Dus, wat gebeurt er als technologie dat allemaal kan doen voor ons werken en ons in staat stellen om te doen wat we leuk vinden met onze tijd?"
Het is gemakkelijk om je een niet zo verre toekomst voor te stellen waarin automatisering alle gevaarlijke en saaie taken overneemt die mensen nu alleen doen omdat ze moeten. Natuurlijk zijn er slepende elementen van je werkdag die je niet zou willen outsourcen naar een machine, zodat je meer tijd kunt besteden aan de delen van je werk waar je om geeft.
Eén glazen halfvolle visie zou er ongeveer zo uit kunnen zien als de melkweg afgebeeld in Star Trek: The Next Generation , waar overvloedige voedselreplicatoren en een post-geldeconomie de noodzaak vervangen om… nou ja, alles. Iedereen in Starfleet had ervoor kunnen kiezen om al zijn tijd door te brengen met het spelen van 24e-eeuwse videogames zonder angst voor honger of dakloosheid, maar ze besloten dat een beter gebruik van hun tijd zou worden besteed aan het verkennen van het onbekende. Kapitein Picard en de bemanning van de USS Enterprise werkten niet omdat ze bang waren wat er zou gebeuren als ze dat niet deden - ze werkten omdat ze dat wilden.
Niets is natuurlijk onvermijdelijk. Duizend dingen kunnen ons van dit pad afleiden. Maar als we ooit een wereld na de schaarste bereiken, zal de mensheid gedwongen zijn om een radicale herevaluatie van haar waarden te ondergaan. En misschien is dat niet het ergste dat ons kan overkomen.
Misschien moeten we niet bang zijn voor het idee dat alle banen verdwijnen. Misschien moeten we de hoop vieren dat niemand weer hoeft te werken.
