ABOUT THE SPEAKER
Kai-Fu Lee - Investor, computer scientist
At Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee invests in the next generation of Chinese high-tech companies.

Why you should listen

Dr. Kai-Fu Lee has a unique perspective on the global technology industry, having worked extensively between the US and China, and has been in artificial intelligence research, development and investment for more than 30 years. He is one of China's top technology investors, undertaking early pioneering work in the field of artificial intelligence and working with multiple US technology giants. 

Lee is the Chairman and CEO of Sinovation Ventures, managing a $1.7 billion dual-currency investment fund. Sinovation is a leading technology-savvy investment firm focusing on developing Chinese high-tech companies. Lee also serves as president of the Sinovation Ventures Artificial Intelligence Institute.

Prior to founding Sinovation in 2009, Lee was the President of Google China. Previously, he held executive positions at Microsoft, SGI and Apple. He is a Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), and he was Vice Chairman of the Committee of 100 and named one of the 100 most influential people in the world by TIME Magazine. He is the author of seven best-selling books in Chinese, launching his new book AI Superpowers internationally in fall 2018, and has over 50 million followers on social media.

In the field of artificial intelligence, Lee founded Microsoft Research China, which was named as the hottest research lab by MIT Technology Review. Later renamed Microsoft Research Asia, this institute has trained the great majority of AI leaders in China, including CTOs or AI heads at Baidu, Tencent, Alibaba, Lenovo, Huawei and Haier. While with Apple, Lee led AI projects in speech and natural language, which appeared on Good Morning America on ABC Television and the front page of The Wall Street Journal. He has authored 10 US patents, and more than 100 journal and conference papers.

More profile about the speaker
Kai-Fu Lee | Speaker | TED.com
TED2018

Kai-Fu Lee: How AI can save our humanity

Kai-Fu Lee: Come l'Intelligenza Artificiale può salvare la nostra umanità

Filmed:
3,583,197 views

L'Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando radicalmente il nostro mondo, ma c'è una cosa che non possiede: l'amore. In un intervento visionario, l'informatico Kai-Fu Lee spiega come gli Stati Uniti e la Cina stiano guidando la rivoluzione del "deep learning" - e condivide un modello che può essere utilizzato dagli umani per prosperare nell'era dell'IA sfruttando compassione e creatività. "L'intelligenza artificiale è un dono inaspettato", dice Lee. "È qui per liberarci dai lavori ripetitivi, ed è qui per ricordarci che cosa ci rende umani."
- Investor, computer scientist
At Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee invests in the next generation of Chinese high-tech companies. Full bio

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00:12
I'm going to talk about
how AIAI and mankindumanità can coexistcoesistere,
0
640
4536
Sto per parlarvi di come l'IA
e il genere umano possano coesistere,
00:17
but first, we have to rethinkripensare
about our humanumano valuesvalori.
1
5200
3816
ma prima dobbiamo ripensare
ai nostri valori umani.
00:21
So let me first make a confessionconfessione
about my errorserrori in my valuesvalori.
2
9040
4320
Lasciatemi dunque fare una confessione
sugli errori commessi sui miei valori.
00:25
It was 11 o'clockalle, DecemberDicembre 16, 1991.
3
13920
4256
Erano le 11 in punto del 16 Dicembre 1991.
00:30
I was about to becomediventare a fatherpadre
for the first time.
4
18200
2680
Stavo per diventare padre
per la prima volta.
00:33
My wifemoglie, Shen-LingShen-Ling,
layposare in the hospitalospedale bedletto
5
21480
2856
Mia moglie, Shen-Ling,
stava nel suo letto d'ospedale
00:36
going throughattraverso a very difficultdifficile
12-hour-ora laborlavoro.
6
24360
3080
nel mezzo di un difficile travaglio
che durava da 12 ore.
00:40
I satsat by her bedsideComodino
7
28280
2296
Sedevo accanto al suo letto
00:42
but lookedguardato anxiouslycon ansia at my watch,
8
30600
2376
ma guardavo ansiosamente l'orologio,
00:45
and I knewconosceva something that she didn't.
9
33000
1800
e sapevo qualcosa che lei non sapeva.
00:47
I knewconosceva that if in one hourora,
10
35440
1800
Sapevo che se in un'ora
00:50
our childbambino didn't come,
11
38360
1936
nostra figlia non fosse nata,
00:52
I was going to leavepartire her there
12
40320
1936
l'avrei lasciata lì
00:54
and go back to work
13
42280
1656
e sarei tornato al lavoro
00:55
and make a presentationpresentazione about AIAI
14
43960
2576
per fare una presentazione sull'IA
00:58
to my bosscapo, Apple'sDi Apple CEOAMMINISTRATORE DELEGATO.
15
46560
2200
al mio capo, CEO di Apple.
01:03
FortunatelyFortunatamente, my daughterfiglia
was bornNato at 11:30 --
16
51160
3896
Per fortuna, mia figlia nacque alle 11.30.
01:07
(LaughterRisate)
17
55080
1936
(Risate)
01:09
(ApplauseApplausi)
18
57040
1936
(Applausi)
01:11
sparingcon parsimonia me from doing the unthinkableimpensabile,
19
59000
4336
risparmiandomi dal fare l'impensabile,
01:15
and to this day, I am so sorry
20
63360
2496
e di quel giorno, porto il rammarico
01:17
for lettinglocazione my work ethicetica
take precedenceprecedenza over love for my familyfamiglia.
21
65880
4656
di aver preferito la mia etica sul lavoro
all'amore per la mia famiglia.
01:22
(ApplauseApplausi)
22
70560
5736
(Applausi)
01:28
My AIAI talk, howeverperò, wentandato off brilliantlybrillantemente.
23
76320
2616
La mia discussione sull'IA
andò comunque alla grande.
01:30
(LaughterRisate)
24
78960
2736
(Risate)
01:33
AppleApple lovedamato my work
and decideddeciso to announceannunciare it
25
81720
3136
Apple amò il mio lavoro
e decise di annunciarlo
01:36
at TEDTED1992,
26
84880
2696
al TED1992,
01:39
26 yearsanni agofa on this very stagepalcoscenico.
27
87600
3016
26 anni fa su questo stesso palco.
01:42
I thought I had madefatto one of the biggestmaggiore,
mostmaggior parte importantimportante discoveriesscoperte in AIAI,
28
90640
5056
Pensavo di aver fatto una delle più grandi
scoperte sull'IA
01:47
and so did the "WallParete StreetVia JournalGazzetta"
on the followinga seguire day.
29
95720
2920
e lo pensò anche il "Wall Street Journal"
il giorno dopo.
01:51
But as farlontano as discoveriesscoperte wentandato,
30
99440
2536
Ma se guardiamo la storia delle scoperte,
01:54
it turnedtrasformato out,
31
102000
1336
fu chiaro
01:55
I didn't discoverscoprire IndiaIndia, or AmericaAmerica.
32
103360
2776
che non scoprii l'India, o l'America.
01:58
PerhapsForse I discoveredscoperto
a little islandisola off of PortugalPortogallo.
33
106160
3080
Forse scoprii una piccola isola
al largo del Portogallo.
02:02
But the AIAI eraera of discoveryscoperta continuedcontinua,
34
110720
3256
Ma l'epoca delle scoperte sull'IA continuò
02:06
and more scientistsscienziati
pouredriversato theirloro soulsanime into it.
35
114000
3216
e molti scienziati ci misero l'anima.
02:09
About 10 yearsanni agofa, the grandgrande AIAI discoveryscoperta
36
117240
2616
Circa 10 anni fa,
un'enorme scoperta sull'IA
02:11
was madefatto by threetre
NorthNord AmericanAmericano scientistsscienziati,
37
119880
3176
fu fatta da 3 scienziati nordamericani,
02:15
and it's knownconosciuto as deepin profondità learningapprendimento.
38
123080
1600
ed è nota come "deep learning".
02:17
DeepProfondo learningapprendimento is a technologytecnologia
that can take a hugeenorme amountquantità of datadati
39
125400
3696
Deep learning è una tecnologia che prende
in pasto un'enorme quantità di dati
02:21
withinentro one singlesingolo domaindominio
40
129120
1736
appartenenti a un singolo campo
02:22
and learnimparare to predictpredire or decidedecidere
at superhumansovrumana accuracyprecisione.
41
130880
4936
e impara a predire e decidere
con accuratezza sovrumana.
02:27
For exampleesempio, if we showmostrare
the deepin profondità learningapprendimento networkRete
42
135840
2776
Per esempio, se mostriamo a una rete
di deep learning
02:30
a massivemassiccio numbernumero of foodcibo photosfotografie,
43
138640
2816
un enorme numero di foto di cibi,
02:33
it can recognizericonoscere foodcibo
44
141480
1576
può riconoscerli
02:35
suchcome as hotcaldo dogcane or no hotcaldo dogcane.
45
143080
3296
e dire se è un hot dog,
o se non lo è.
02:38
(ApplauseApplausi)
46
146400
3136
(Applausi)
02:41
Or if we showmostrare it manymolti picturesimmagini
and videosvideo and sensorsensore datadati
47
149560
5016
O se mostriamo molte foto, video
e dati presi da sensori
02:46
from drivingguida on the highwayautostrada,
48
154600
2536
da situazioni di guida in autostrada
02:49
it can actuallyin realtà driveguidare a carauto
as well as a humanumano beingessere
49
157160
3280
può davvero guidare una macchina
bene come un essere umano
02:53
on the highwayautostrada.
50
161360
1656
in autostrada.
02:55
And what if we showedha mostrato
this deepin profondità learningapprendimento networkRete
51
163040
2816
E se a questa rete di deep learning
mostrassimo
02:57
all the speechesdiscorsi madefatto by PresidentPresidente TrumpBriscola?
52
165880
2400
tutti i discorsi tenuti
dal presidente Trump?
03:01
Then this artificiallyartificialmente
intelligentintelligente PresidentPresidente TrumpBriscola,
53
169680
3000
Allora questo Presidente Trump
artificialmente intelligente,
03:05
actuallyin realtà the networkRete --
54
173600
2216
o meglio la rete --
03:07
(LaughterRisate)
55
175840
1656
(Risate)
03:09
can --
56
177520
1216
potrebbe --
03:10
(ApplauseApplausi)
57
178760
4056
(Applausi)
03:14
You like doubleraddoppiare oxymoronsOssimori, huh?
58
182840
2336
Vi piacciono i doppi ossimori, eh?
03:17
(LaughterRisate)
59
185200
3856
(Risate)
03:21
(ApplauseApplausi)
60
189080
6096
(Applausi)
03:27
So this networkRete, if givendato the requestrichiesta
to make a speechdiscorso about AIAI,
61
195200
5256
Questa rete, se le venisse richiesto
di fare un discorso sull'IA,
03:32
he, or it, mightpotrebbe say --
62
200480
2640
potrebbe dire --
03:36
(RecordingRegistrazione) DonaldDonald TrumpBriscola:
It's a great thing
63
204280
2096
(Registrazione) Donald Trump:
è una gran cosa
03:38
to buildcostruire a better worldmondo
with artificialartificiale intelligenceintelligenza.
64
206400
2936
costruire un mondo migliore
con l'intelligenza artificiale.
03:41
Kai-FuKai-Fu LeeLee: And maybe in anotherun altro languageLingua?
65
209360
2016
Kai-Fu Lee: Oppure in un'altra lingua?
03:43
DTDT: (SpeakingParlando ChineseCinese)
66
211400
1816
DT: (Parla in Cinese)
03:45
(LaughterRisate)
67
213240
1496
(Risate)
03:46
KFLKFL: You didn't know
he knewconosceva ChineseCinese, did you?
68
214760
2160
KFL: Non sapevate parlasse cinese, vero?
03:50
So deepin profondità learningapprendimento has becomediventare the corenucleo
in the eraera of AIAI discoveryscoperta,
69
218120
5016
Così il deep learning è diventata la base
nell'era della scoperta dell'IA,
03:55
and that's led by the US.
70
223160
1816
che è stata guidata dagli Stati Uniti.
03:57
But we're now in the eraera
of implementationimplementazione,
71
225000
3256
Ma ora ci troviamo nell'era
dell'implementazione,
04:00
where what really mattersquestioni is executionesecuzione,
productprodotto qualityqualità, speedvelocità and datadati.
72
228280
5536
dove ciò che importa è l'esecuzione,
la qualità del prodotto,
la velocità, i dati.
04:05
And that's where ChinaCina comesviene in.
73
233840
2096
Ed ecco dove entra in gioco la Cina.
04:07
ChineseCinese entrepreneursimprenditori,
74
235960
1576
Gli imprenditori cinesi,
04:09
who I fundfondo as a ventureavventurarsi capitalistcapitalista,
75
237560
1896
che finanzio come venture capitalist,
04:11
are incredibleincredibile workerslavoratori,
76
239480
1736
sono lavoratori incredibili,
04:13
amazingStupefacente work ethicetica.
77
241240
1936
con un'etica del lavoro incredibile.
04:15
My exampleesempio in the deliveryconsegna roomcamera is nothing
comparedrispetto to how harddifficile people work in ChinaCina.
78
243200
5296
Il mio esempio in sala parto non è nulla
rispetto a quanto si lavori duro in Cina.
04:20
As an exampleesempio, one startupavviare
triedprovato to claimRichiesta work-lifelavoro-vita balanceequilibrio:
79
248520
3696
Per esempio, una startup provò
a rivendicare
il suo equilibrio vita-lavoro:
04:24
"Come work for us because we are 996."
80
252240
3696
"Lavora per noi perché facciamo solo 996."
04:27
And what does that mean?
81
255960
1256
E cosa significa?
04:29
It meanssi intende the work hoursore
of 9am to 9pmPM, sixsei daysgiorni a weeksettimana.
82
257240
4400
Significa che si lavora dalle 9 di mattina
alle 9 di sera, per 6 giorni la settimana.
04:34
That's contrastedcontrastato
with other startupsStart-up that do 997.
83
262960
3280
Questo a differenza di altre startup
che applicano il modello 997.
04:39
And the ChineseCinese productprodotto qualityqualità
has consistentlymodo coerente goneandato up
84
267320
3096
E la qualità del prodotto cinese
è migliorata in modo consistente
04:42
in the pastpassato decadedecennio,
85
270440
1696
nello scorso decennio,
04:44
and that's because of
a fiercelyferocemente competitivecompetitivo environmentambiente.
86
272160
4120
grazie a un ambiente
ferocemente competitivo.
04:48
In SiliconSilicio ValleyValle, entrepreneursimprenditori
competecompetere in a very gentlemanlyun gentiluomo fashionmoda,
87
276760
5896
Nella Silicon Valley, gli imprenditori
competono da gentiluomini,
04:54
sortordinare of like in oldvecchio warsguerre
in whichquale eachogni sidelato tookha preso turnsgiri
88
282680
3896
un po' come nelle guerre antiche
dove ogni schieramento aveva il turno
04:58
to firefuoco at eachogni other.
89
286600
1256
per sparare all'altro.
04:59
(LaughterRisate)
90
287880
1056
(Risate)
05:00
But in the ChineseCinese environmentambiente,
91
288960
2016
Ma nell'ambiente cinese,
05:03
it's trulyveramente a gladiatorialgladiatori
fightcombattimento to the deathmorte.
92
291000
2880
è davvero un combattimento tra gladiatori
fino alla morte.
05:06
In suchcome a brutalbrutale environmentambiente,
entrepreneursimprenditori learnimparare to growcrescere very rapidlyrapidamente,
93
294920
6096
In un contesto così brutale,
gli imprenditori crescono velocemente,
05:13
they learnimparare to make theirloro productsprodotti
better at lightningfulmine speedvelocità,
94
301040
3936
imparano come rendere i loro prodotti
migliori, alla velocità della luce,
05:17
and they learnimparare
to honeaffinare le theirloro businessattività commerciale modelsModelli
95
305000
2336
e imparano a perfezionare
i loro business model
05:19
untilfino a they're impregnableinespugnabile.
96
307360
1400
fino a renderli perfetti.
05:21
As a resultrisultato, great ChineseCinese productsprodotti
like WeChatWeChat and WeiboWeibo
97
309400
3856
Il risultato è che grandi prodotti cinesi
come WeChat e Weibo
05:25
are arguablysenza dubbio better
98
313280
1416
sono probabilmente migliori
05:26
than the equivalentequivalente AmericanAmericano productsprodotti
from FacebookFacebook and TwitterTwitter.
99
314720
3480
degli equivalenti prodotti americani
come Facebook e Twitter.
05:31
And the ChineseCinese marketmercato
embracesabbracci this changemodificare
100
319920
3096
E il mercato cinese
abbraccia questo cambiamento,
05:35
and acceleratedaccelerata changemodificare
and paradigmparadigma shiftsturni.
101
323040
3016
il cambiamento accelerato
e lo spostamento del paradigma.
05:38
As an exampleesempio, if any of you go to ChinaCina,
102
326080
2096
Per esempio, se andate in Cina,
05:40
you will see it's almostquasi cashlesssenza contanti
and creditcredito card-lesscarta-di meno,
103
328200
4016
vedrete che quasi tutto funziona
senza contante e carte di credito,
05:44
because that thing that we all
talk about, mobilemobile paymentpagamento,
104
332240
2736
perché quello di cui tutti parliamo,
pagare col telefono,
05:47
has becomediventare the realityla realtà in ChinaCina.
105
335000
2416
è diventata una realtà in Cina.
05:49
In the last yearanno,
106
337440
1296
Nell'ultimo anno
05:50
18.8 trilliontrilioni di US dollarsdollari
were transactedtransazionali on mobilemobile internetInternet,
107
338760
5936
su internet mobile sono state fatte
18.8 trilioni di dollari di transazioni,
05:56
and that's because
of very robustrobusto technologiestecnologie
108
344720
2936
e tutto questo grazie
alla tecnologia molto sicura
05:59
builtcostruito behinddietro a it.
109
347680
1256
con cui è realizzata.
06:00
It's even biggerpiù grande than the ChinaCina GDPPIL.
110
348960
2440
È persino più grande del PIL cinese.
06:04
And this technologytecnologia, you can say,
how can it be biggerpiù grande than the GDPPIL?
111
352120
3616
Vi chiederete: come può essere
più grande del PIL?
06:07
Because it includesinclude all transactionstransazioni:
112
355760
1976
Perché include tutte le transazioni:
06:09
wholesaleVendita all'ingrosso, channelscanali,
retailAl dettaglio, onlinein linea, offlinedisconnesso,
113
357760
3776
canali dell'ingrosso, del dettaglio,
offline, online,
06:13
going into a shoppingshopping mallcentro commerciale
or going into a farmersagricoltori marketmercato like this.
114
361560
5056
andare a un centro commerciale
o in un mercato contadino come questo.
06:18
The technologytecnologia is used
by 700 millionmilione people
115
366640
3376
La tecnologia è usata
da 700 milioni di persone
06:22
to paypagare eachogni other, not just merchantsi commercianti,
116
370040
2056
per pagarsi tra loro,
non solo a negozianti,
06:24
so it's peerpari to peerpari,
117
372120
1416
quindi è peer-to-peer,
06:25
and it's almostquasi transaction-fee-freetransazione-tassa-free.
118
373560
2680
ed è quasi libera da commissioni.
06:29
And it's instantaneousistantaneo,
119
377720
2376
Ed è istantanea,
06:32
and it's used everywhereovunque.
120
380120
1440
ed è usata dappertutto.
06:34
And finallyfinalmente, the ChinaCina marketmercato is enormousenorme.
121
382320
3376
E infine, il mercato cinese è enorme.
06:37
This marketmercato is largegrande,
122
385720
1976
Il mercato è ampio,
06:39
whichquale helpsaiuta give entrepreneursimprenditori
more usersutenti, more revenuereddito,
123
387720
4496
cosa che aiuta gli imprenditori
ad avere più utenti, più guadagni,
06:44
more investmentinvestimento, but mostmaggior parte importantlyimportante,
124
392240
2336
più investimenti, e ancora più importante
06:46
it gives the entrepreneursimprenditori a chanceopportunità
to collectraccogliere a hugeenorme amountquantità of datadati
125
394600
4536
dà agli imprenditori la possibilità
di raccogliere una quantità enorme di dati
06:51
whichquale becomesdiventa rocketrazzo fuelcarburante
for the AIAI enginemotore.
126
399160
2960
che diventa il carburante
dei motori di IA.
06:54
So as a resultrisultato, the ChineseCinese AIAI companiesaziende
127
402960
2936
Di conseguenza, le aziende cinesi di IA
06:57
have leapedha sussultato aheadavanti
128
405920
1736
hanno fatto grandi salti in avanti
06:59
so that todayoggi, the mostmaggior parte valuableprezioso companiesaziende
129
407680
3096
così che oggi, le aziende più ricche
07:02
in computercomputer visionvisione, speechdiscorso recognitionriconoscimento,
130
410800
2616
di computer vision, riconoscimento vocale,
07:05
speechdiscorso synthesissintesi,
machinemacchina translationtraduzione and dronesdroni
131
413440
3416
sintesi vocale, strumenti di traduzione
e droni
07:08
are all ChineseCinese companiesaziende.
132
416880
1920
sono tutte aziende cinesi.
07:11
So with the US leadingprincipale
the eraera of discoveryscoperta
133
419400
3216
Così, con gli USA a condurre
l'era della scoperta
07:14
and ChinaCina leadingprincipale
the eraera of implementationimplementazione,
134
422640
3136
e la Cina a condurre
quella dell'implementazione,
07:17
we are now in an amazingStupefacente ageetà
135
425800
2256
ci troviamo ora in un'epoca straordinaria
07:20
where the dualdoppio enginemotore
of the two superpowerssuperpoteri
136
428080
3256
dove i motori delle due superpotenze
07:23
are workinglavoro togetherinsieme
137
431360
1680
stanno lavorando insieme
07:25
to driveguidare the fastestpiù veloce
revolutionrivoluzione in technologytecnologia
138
433960
3656
per portare la rivoluzione tecnologica
più veloce
07:29
that we have ever seenvisto as humansgli esseri umani.
139
437640
2360
che noi umani abbiamo mai visto.
07:32
And this will bringportare tremendousenorme wealthricchezza,
140
440640
2496
E questo porterà grande ricchezza,
07:35
unprecedentedinaudito wealthricchezza:
141
443160
1776
una ricchezza senza precendenti:
07:36
16 trilliontrilioni di dollarsdollari, accordingsecondo to PwCPwC,
142
444960
3896
16 trilioni di dollari, secondo PwC,
07:40
in termscondizioni of addedaggiunto GDPPIL
to the worldwideIn tutto il mondo GDPPIL by 2030.
143
448880
5376
in termini di aumento di PIL mondiale
entro il 2030.
07:46
It will alsoanche bringportare immenseimmenso challengessfide
144
454280
2616
Porterà con sé anche sfide immense
07:48
in termscondizioni of potentialpotenziale joblavoro replacementssostituzioni.
145
456920
3576
in termini di perdite di posti di lavoro.
07:52
WhereasConsiderando che in the IndustrialIndustriale AgeEtà
146
460520
2160
Mentre durante la rivoluzione industriale
07:55
it createdcreato more jobslavori
147
463880
1536
si sono creati più lavori
07:57
because craftsmanartigiano jobslavori were beingessere
decomposeddecomposto into jobslavori in the assemblymontaggio linelinea,
148
465440
5776
perché lavori manuali vennero scomposti
in lavori nelle catene di montaggio,
08:03
so more jobslavori were createdcreato.
149
471240
1976
quindi sono stati creati più lavori.
08:05
But AIAI completelycompletamente replacessostituisce
the individualindividuale jobslavori
150
473240
4936
Ma l'IA rimpiazza completamente
i lavori individuali
08:10
in the assemblymontaggio linelinea with robotsrobot.
151
478200
2256
nelle catene di montaggio con robot.
08:12
And it's not just in factoriesfabbriche,
152
480480
1936
E non solo nelle fabbriche,
08:14
but truckerscamionisti, driversdriver
153
482440
2056
ma camionisti, guidatori,
08:16
and even jobslavori like telesalesTELESALES,
customercliente serviceservizio
154
484520
4096
e persino lavori come la televendita,
il servizio ai clienti,
08:20
and hematologistsematologi as well as radiologistsradiologi
155
488640
2976
ed ematologi così come radiologi
08:23
over the nextIl prossimo 15 yearsanni
156
491640
2096
nei prossimi 15 anni
08:25
are going to be graduallygradualmente replacedsostituito
157
493760
2536
saranno rimpiazzati gradualmente
08:28
by artificialartificiale intelligenceintelligenza.
158
496320
1440
dall'intelligenza artificiale.
08:30
And only the creativecreativo jobslavori --
159
498360
2056
E solo i lavori creativi,
08:32
(LaughterRisate)
160
500440
1976
(Risate)
08:34
I have to make myselfme stessa safesicuro, right?
161
502440
2200
Mi devo mettere al sicuro, no?
08:38
Really, the creativecreativo jobslavori
are the onesquelli that are protectedprotetto,
162
506960
2976
Davvero, i lavori creativi
sono gli unici al sicuro
08:41
because AIAI can optimizeottimizzare but not createcreare.
163
509960
3040
perché l'IA può ottimizzare ma non creare.
08:45
But what's more seriousgrave
than the lossperdita of jobslavori
164
513960
3575
Ed ancora più serio
della perdita di lavori
08:49
is the lossperdita of meaningsenso,
165
517559
1777
è la perdita di significato,
08:51
because the work ethicetica
in the IndustrialIndustriale AgeEtà
166
519360
3136
perché l'etica del lavoro
nell'Era Industriale
08:54
has brainwashedil lavaggio del cervello us into thinkingpensiero
that work is the reasonragionare we existesistere,
167
522520
5616
ci ha indotti a pensare che il lavoro
sia l'unica ragione per cui esistiamo,
09:00
that work defineddefinito
the meaningsenso of our livesvite.
168
528160
2936
che il lavoro ha definito
il senso delle nostre vite.
09:03
And I was a primeprimo and willingdisposto victimvittima
to that typetipo of workaholicWorkaholic thinkingpensiero.
169
531120
6296
E io sono stato una delle vittime
di questo pensiero lavoro-centrico
09:09
I workedlavorato incrediblyincredibilmente harddifficile.
170
537440
1616
Ho lavorato davvero duro.
09:11
That's why I almostquasi left
my wifemoglie in the deliveryconsegna roomcamera,
171
539080
3576
Per questo motivo ho quasi lasciato
mia moglie in sala parto,
09:14
that's why I workedlavorato 996
alongsidea fianco my entrepreneursimprenditori.
172
542680
4176
per questo ho lavorato in modalità 996
insieme ai miei imprenditori.
09:18
And that obsessionossessione that I had with work
173
546880
4416
E quell'ossessione che ho avuto nel lavoro
09:23
endedconclusa abruptlyimprovvisamente a fewpochi yearsanni agofa
174
551320
3056
è finita d'improvviso pochi anni fa
09:26
when I was diagnoseddiagnosticato
with fourthil quarto stagepalcoscenico lymphomalinfoma.
175
554400
3920
dopo una diagnosi
di linfoma al quarto stadio.
09:31
The PETANIMALE DOMESTICO scanscansione here showsSpettacoli
over 20 malignantmaligno tumorstumori
176
559480
4136
La tomografia mostra qui
più di 20 tumori maligni
09:35
jumpingsalto out like fireballspalle di fuoco,
177
563640
2176
venuti fuori come meteore
09:37
meltingfusione away my ambitionambizione.
178
565840
2576
a far dissolvere la mia ambizione.
09:40
But more importantlyimportante,
179
568440
1456
E cosa ancora più importante,
09:41
it helpedaiutato me reexamineriesaminare my life.
180
569920
2736
mi ha aiutato a riesaminare la mia vita.
09:44
KnowingSapendo that I maypuò only have
a fewpochi monthsmesi to livevivere
181
572680
3096
Sapere che avrei potuto vivere
solo per pochi mesi
09:47
causedcausato me to see how foolishsciocco it was
182
575800
2936
mi ha portato a vedere quanto folle fossi
09:50
for me to basebase my entireintero self-worthautostima
183
578760
3576
a basare tutta la mia autostima
09:54
on how harddifficile I workedlavorato
and the accomplishmentsrealizzazioni from harddifficile work.
184
582360
4040
su quanto duro lavorassi
e sui risultati del mio duro lavoro.
09:59
My prioritiespriorità were
completelycompletamente out of orderordine.
185
587320
2976
Le mie priorità
erano totalmente sbagliate.
10:02
I neglectedtrascurato my familyfamiglia.
186
590320
1600
Ho trascurato la mia famiglia.
10:05
My fatherpadre had passedpassato away,
187
593000
1416
Mio padre era morto,
10:06
and I never had a chanceopportunità
to tell him I lovedamato him.
188
594440
2800
e non ho avuto mai possibilità di dirgli
"ti voglio bene".
10:10
My mothermadre had dementiademenza
and no longerpiù a lungo recognizedriconosciuto me,
189
598120
3736
Mia madre affetta da demenza
non mi riconosceva più.
10:13
and my childrenbambini had growncresciuto up.
190
601880
1920
e i miei figli erano cresciuti.
10:16
DuringDurante my chemotherapychemioterapia,
191
604400
1656
Durante la mia chemioterapia,
10:18
I readleggere a booklibro by BronnieAca dulic WareWare
192
606080
2456
ho letto un libro di Bronnie Ware
10:20
who talkedparlato about dyingsta morendo wishesauguri and regretssi rammarica
of the people in the deathbedsul letto di morte.
193
608560
5496
che parlava degli ultimi desideri
e rimpianti di persone sul letto di morte.
10:26
She foundtrovato that facingdi fronte deathmorte,
194
614080
2256
Ha scoperto che di fronte alla morte,
10:28
nobodynessuno regrettedCi siamo pentiti that they didn't
work harddifficile enoughabbastanza in this life.
195
616360
3600
nessuno rimpiangeva di non aver lavorato
abbastanza nella propria vita.
10:32
They only regrettedCi siamo pentiti that they didn't
spendtrascorrere enoughabbastanza time with theirloro lovedamato onesquelli
196
620880
5176
Ma piuttosto il non aver speso
tempo sufficiente insieme ai propri cari
10:38
and that they didn't spreaddiffusione theirloro love.
197
626080
2760
e di non aver dato amore.
10:42
So I am fortunatelyfortunatamente todayoggi in remissionremissione.
198
630400
4536
Per fortuna oggi
sono in fase di remissione.
10:46
(ApplauseApplausi)
199
634960
6856
(Applausi)
10:53
So I can be back at TEDTED again
200
641840
1976
Così posso tornare ancora al TED
10:55
to shareCondividere with you
that I have changedcambiato my waysmodi.
201
643840
3376
per condividere con voi
i miei cambiamenti.
10:59
I now only work 965 --
202
647240
2760
Adesso lavoro solo 8 ore
per 5 giorni la settimana.
11:03
occasionallydi tanto in tanto 996, but usuallygeneralmente 965.
203
651200
3976
Solo occasionalmente seguo il 996,
ma quasi sempre 965.
11:07
I movedmosso closerpiù vicino to my mothermadre,
204
655200
1896
Mi sono spostato vicino a mia madre,
11:09
my wifemoglie usuallygeneralmente travelsviaggi with me,
205
657120
2456
mia moglie di solito viaggia con me,
11:11
and when my kidsbambini have vacationVacanze,
if they don't come home, I go to them.
206
659600
3816
e quando i miei ragazzi sono in vacanza,
se non tornano a casa, io vado da loro.
11:15
So it's a newnuovo formmodulo of life
207
663440
2456
È una nuova vita
11:17
that helpedaiutato me recognizericonoscere
208
665920
1816
che mi ha aiutato a riconoscere
11:19
how importantimportante it is that love is for me,
209
667760
3176
quanto importante sia l'amore per me,
11:22
and facingdi fronte deathmorte
helpedaiutato me changemodificare my life,
210
670960
3416
e avere di fronte la morte
mi ha aiutato a cambiare la mia vita,
11:26
but it alsoanche helpedaiutato me see a newnuovo way
211
674400
2456
e mi ha anche aiutato
a guardare in nuovi modi
11:28
of how AIAI should impacturto mankindumanità
212
676880
3776
come l'IA dovrebbe avere impatto
sul genere umano
11:32
and work and coexistcoesistere with mankindumanità,
213
680680
2480
e lavorare e coesistere
insieme al genere umano,
11:36
that really, AIAI is takingpresa away
a lot of routineroutine jobslavori,
214
684680
4496
perché davvero l'IA porterà via
tanti lavori ripetitivi,
11:41
but routineroutine jobslavori are not what we're about.
215
689200
3656
ma i lavori ripetitivi non rappresentano
ciò che davvero siamo.
11:44
Why we existesistere is love.
216
692880
2256
Esistiamo per amore.
11:47
When we holdtenere our newbornneonato babybambino,
217
695160
2096
Quando teniamo in braccio un neonato,
11:49
love at first sightvista,
218
697280
1496
l'amore a prima vista,
11:50
or when we help someonequalcuno in need,
219
698800
1776
quando aiutiamo chi ne ha bisogno,
11:52
humansgli esseri umani are uniquelyunivocamente ablecapace
to give and receivericevere love,
220
700600
4256
gli uomini sono capaci di dare e ricevere
amore in modo unico,
11:56
and that's what differentiatesdifferenzia us from AIAI.
221
704880
2800
e questo è ciò che ci differenzia dall'IA.
12:00
DespiteNonostante what sciencescienza fictionfinzione maypuò portrayritrarre,
222
708800
2696
A differenza di ciò
che la fantascienza mostra
12:03
I can responsiblyresponsabilmente tell you
that AIAI has no love.
223
711520
3736
posso dirvi responsabilmente
che l'IA non ha amore.
12:07
When AlphaGoAlphaGo defeatedSconfitto
the worldmondo championcampione KeKe JieJie,
224
715280
3536
Quando AlphaGo ha sconfitto
il campione del mondo Ke Jie,
12:10
while KeKe JieJie was cryingpiangere
and lovingamorevole the gamegioco of go,
225
718840
3096
mentre Ke Jie piangeva
e amava il gioco del Go,
12:13
AlphaGoAlphaGo feltprovato no happinessfelicità from winningvincente
226
721960
3176
AlphaGo non ha provato felicità
nel vincere
12:17
and certainlycertamente no desiredesiderio
to hugabbraccio a lovedamato one.
227
725160
4480
e di certo nessun desiderio
di abbracciare una persona amata.
12:23
So how do we differentiatedifferenziare ourselvesnoi stessi
228
731600
2656
Quindi come ci differenziamo
12:26
as humansgli esseri umani in the ageetà of AIAI?
229
734280
2536
come umani nell'età dell'IA?
12:28
We talkedparlato about the axisasse of creativitycreatività,
230
736840
3096
Abbiamo parlato dell'asse della creatività
12:31
and certainlycertamente that is one possibilitypossibilità,
231
739960
2856
e di certo questa è una possibilità,
12:34
and now we introduceintrodurre a newnuovo axisasse
232
742840
2296
ora possiamo introdurre un nuovo asse
12:37
that we can call compassioncompassione,
love, or empathyempatia.
233
745160
3616
che chiameremo compassione,
amore o empatia.
12:40
Those are things that AIAI cannotnon può do.
234
748800
2576
Tutte cose che l'IA non può avere.
12:43
So as AIAI takes away the routineroutine jobslavori,
235
751400
2816
Così mentre l'AI porterà via
i lavori ripetitivi,
12:46
I like to think we can, we should
and we mustdovere createcreare jobslavori of compassioncompassione.
236
754240
4960
mi piace pensare che potremo e dovremo
creare lavori di compassione.
12:51
You mightpotrebbe askChiedere how manymolti of those there are,
237
759800
2336
Potreste chiedervi quanti ce ne siano,
12:54
but I would askChiedere you:
238
762160
1616
ma vi chiederei a mia volta:
12:55
Do you not think that we are going
to need a lot of socialsociale workerslavoratori
239
763800
3816
non pensate che avremo bisogno
di tantissimi lavoratori sociali
12:59
to help us make this transitiontransizione?
240
767640
1600
per aiutarci in questo passaggio?
13:01
Do you not think we need
a lot of compassionatecompassionevole caregiversoperatori sanitari
241
769960
3256
Non pensate che avremo bisogno
di badanti pieni di compassione
13:05
to give more medicalmedico carecura to more people?
242
773240
2696
per dare più cure mediche a più persone?
13:07
Do you not think we're going to need
10 timesvolte more teachersinsegnanti
243
775960
3256
Non pensate che avremo bisogno
di decuplicare i nostri insegnanti
13:11
to help our childrenbambini find theirloro way
244
779240
2776
per aiutare i nostri bambini
a trovare il modo
13:14
to survivesopravvivere and thriveprosperare
in this bravecoraggioso newnuovo worldmondo?
245
782040
3256
per sopravvivere e prosperare
in questo nuovo mondo?
13:17
And with all the newfoundritrovata wealthricchezza,
246
785320
2440
E con tutta questa nuova ricchezza,
13:19
should we not alsoanche make
laborsfatiche of love into careerscarriere
247
787800
4536
non si dovrebbero trasformare
i lavori d'amore in carriere
13:24
and let elderlyanziano accompanimentaccompagnamento
248
792360
2696
e lasciare
che l'accompagnamento agli anziani
13:27
or homeschoolingHomeschooling becomediventare careerscarriere alsoanche?
249
795080
3496
o che l'insegnamento in casa
diventino anch'essi dei lavori?
13:30
(ApplauseApplausi)
250
798600
5280
(Applausi)
13:36
This graphgrafico is surelycertamente not perfectperfezionare,
251
804800
2256
Il grafico non è certamente perfetto,
13:39
but it pointspunti at fourquattro waysmodi
that we can work with AIAI.
252
807080
3536
ma mostra quattro modi
con cui possiamo lavora con l'IA.
13:42
AIAI will come and take away
the routineroutine jobslavori
253
810640
3576
L'IA arriverà e porterà via
i lavori ripetitivi
13:46
and in duedovuto time, we will be thankfulgrati.
254
814240
2040
e a tempo debito, ne saremo riconoscenti.
13:49
AIAI will becomediventare great toolsutensili
for the creativescreatività
255
817000
3096
L'IA diventerà un grande strumento
per i creativi
13:52
so that scientistsscienziati, artistsartisti,
musiciansmusicisti and writersscrittori
256
820120
3656
così che scienziati, artisti,
musicisti e scrittori
13:55
can be even more creativecreativo.
257
823800
1600
potranno essere più creativi.
13:58
AIAI will work with humansgli esseri umani
as analyticalanalitico toolsutensili
258
826120
5376
L'IA lavorerà con gli umani
come strumento analitico
14:03
that humansgli esseri umani can wrapavvolgere theirloro warmthcalore around
259
831520
2696
a cui gli uomini potranno aggiungere
il loro calore
14:06
for the high-compassionalta-compassione jobslavori.
260
834240
1896
per lavori ad alta compassione.
14:08
And we can always differentiatedifferenziare ourselvesnoi stessi
261
836160
2656
E possiamo sempre differenziarci
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with the uniquelyunivocamente capablecapace jobslavori
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838840
1816
con quei lavori unici
14:12
that are bothentrambi compassionatecompassionevole and creativecreativo,
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840680
3616
che richiedono
sia compassione che creatività,
14:16
usingutilizzando and leveragingsfruttando
our irreplaceableinsostituibile brainsmente and heartscuori.
264
844320
5176
usando e facendo leva
sui nostri insostituibili cervelli e cuori.
14:21
So there you have it:
265
849520
1296
Quindi ecco a voi:
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a blueprintBlueprint of coexistencecoesistenza
for humansgli esseri umani and AIAI.
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850840
3640
un modello per la coesistenza
di umani e IA.
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AIAI is serendipitySerendipity.
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855400
1816
L'IA è la nostra fortuna inattesa.
14:29
It is here to liberateliberare us
from routineroutine jobslavori,
268
857240
2976
È qui per liberarci dai nostri lavori
più noiosi,
14:32
and it is here to remindricordare us
what it is that makesfa us humanumano.
269
860240
3680
ed è qui per ricordarci
cosa ci rende umani.
14:36
So let us choosescegliere to embraceabbraccio AIAI
and to love one anotherun altro.
270
864440
3976
Quindi scegliamo di abbracciare l'IA
e di amarci l'un l'altro.
14:40
Thank you.
271
868440
1216
Grazie.
14:41
(ApplauseApplausi)
272
869680
6160
(Applausi)
Translated by antonio parlato
Reviewed by Anna Cristiana Minoli

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ABOUT THE SPEAKER
Kai-Fu Lee - Investor, computer scientist
At Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee invests in the next generation of Chinese high-tech companies.

Why you should listen

Dr. Kai-Fu Lee has a unique perspective on the global technology industry, having worked extensively between the US and China, and has been in artificial intelligence research, development and investment for more than 30 years. He is one of China's top technology investors, undertaking early pioneering work in the field of artificial intelligence and working with multiple US technology giants. 

Lee is the Chairman and CEO of Sinovation Ventures, managing a $1.7 billion dual-currency investment fund. Sinovation is a leading technology-savvy investment firm focusing on developing Chinese high-tech companies. Lee also serves as president of the Sinovation Ventures Artificial Intelligence Institute.

Prior to founding Sinovation in 2009, Lee was the President of Google China. Previously, he held executive positions at Microsoft, SGI and Apple. He is a Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), and he was Vice Chairman of the Committee of 100 and named one of the 100 most influential people in the world by TIME Magazine. He is the author of seven best-selling books in Chinese, launching his new book AI Superpowers internationally in fall 2018, and has over 50 million followers on social media.

In the field of artificial intelligence, Lee founded Microsoft Research China, which was named as the hottest research lab by MIT Technology Review. Later renamed Microsoft Research Asia, this institute has trained the great majority of AI leaders in China, including CTOs or AI heads at Baidu, Tencent, Alibaba, Lenovo, Huawei and Haier. While with Apple, Lee led AI projects in speech and natural language, which appeared on Good Morning America on ABC Television and the front page of The Wall Street Journal. He has authored 10 US patents, and more than 100 journal and conference papers.

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Kai-Fu Lee | Speaker | TED.com