2. Trabalho: Quando você crescer, talvez não tenha um emprego

2. Trabalho

Quando você crescer, talvez não tenha um emprego

 

Não temos ideia de como será o mercado de trabalho em 2050. Sabemos que o

aprendizado de máquina e a robótica vão mudar quase todas as modalidades de

trabalho — desde a produção de iogurte até o ensino da ioga. Contudo, há visões

conflitantes quanto à natureza dessa mudança e sua iminência. Alguns creem

que dentro de uma ou duas décadas bilhões de pessoas serão economicamente

redundantes. Outros sustentam que mesmo no longo prazo a automação

continuará a gerar novos empregos e maior prosperidade para todos.

Estaríamos à beira de uma convulsão social assustadora, ou essas previsões são

mais um exemplo de uma histeria ludista infundada? É difícil dizer. Os temores

de que a automação causará desemprego massivo remontam ao século XIX, e até

agora nunca se materializaram. Desde o início da Revolução Industrial, para cada

emprego perdido para uma máquina pelo menos um novo emprego foi criado, e

o padrão de vida médio subiu consideravelmente.1 Mas há boas razões para

pensar que desta vez é diferente, e que o aprendizado de máquina será um fator

real que mudará o jogo.

Humanos têm dois tipos de habilidades — física e cognitiva. No passado, as

máquinas competiram com humanos principalmente em habilidades físicas,

enquanto os humanos se mantiveram à frente das máquinas em capacidade

cognitiva. Por isso, quando trabalhos manuais na agricultura e na indústria

foram automatizados, surgiram novos trabalhos no setor de serviços que

requeriam o tipo de habilidade cognitiva que só os humanos possuíam: aprender,

analisar, comunicar e acima de tudo compreender as emoções humanas. No

entanto, a IA está começando agora a superar os humanos em um número cada

vez maior dessas habilidades, inclusive a de compreender as emoções humanas.2

Não sabemos de nenhum terceiro campo de atividade — além do físico e do

cognitivo — no qual os humanos manterão sempre uma margem segura.

É crucial entender que a revolução da IA não envolve apenas tornar os

computadores mais rápidos e mais inteligentes. Ela se abastece de avanços nas

ciências da vida e nas ciências sociais também. Quanto mais compreendemos os

mecanismos bioquímicos que sustentam as emoções, os desejos e as escolhas

humanas, melhores podem se tornar os computadores na análise do

comportamento humano, na previsão de decisões humanas, e na substituição de

motoristas, profissionais de finanças e advogados humanos.

Nas últimas décadas a pesquisa em áreas como a neurociência e a economia

comportamental permitiu que cientistas hackeassem humanos e adquirissem

uma compreensão muito melhor de como os humanos tomam decisões.

Constatou-se que todas as nossas escolhas, desde comida até parceiros sexuais,

resultam não de algum misterioso livre-arbítrio, e sim de bilhões de neurônios

que calculam probabilidades numa fração de segundo. A tão propalada “intuição

humana” é na realidade a capacidade de reconhecer padrões.3 Bons motoristas,

profissionais de finanças e advogados não têm intuições mágicas sobre trânsito,

investimento ou negociação — e sim, ao reconhecer padrões recorrentes, eles

localizam e tentam evitar pedestres desatentos, tomadores de empréstimo

ineptos e trapaceiros. Também se constatou que os algoritmos bioquímicos do

cérebro humano estão longe de ser perfeitos. Eles se baseiam em heurística,

atalhos e circuitos ultrapassados, adaptados mais à savana africana do que à selva

urbana. Não é de admirar que bons motoristas, profissionais de finanças e

advogados às vezes cometam erros bestas.

Isso quer dizer que a IA pode superar o desempenho humano até mesmo em

tarefas que supostamente exigem “intuição”. Se pensarmos que a IA tem de

competir com os pressentimentos místicos da alma humana, pode parecer

impossível. Mas como a IA na realidade tem de competir com redes neurais para

calcular probabilidades e reconhecer padrões — isso soa muito menos

assustador.

Em especial, a IA pode ser melhor em tarefas que demandam intuições sobre

outras pessoas. Muitas modalidades de trabalho — como dirigir um veículo numa rua cheia de pedestres, emprestar dinheiro a estranhos e negociar um

acordo — requerem a capacidade de avaliar corretamente as emoções e os

desejos de outra pessoa. Será que aquele garoto vai correr para a estrada? Será

que o homem de terno pretende pegar meu dinheiro e sumir? Será que aquele

advogado vai cumprir suas ameaças ou só está blefando? Quando se pensava que

essas emoções e esses desejos eram gerados por um espírito imaterial, parecia

óbvio que os computadores nunca seriam capazes de substituir motoristas,

banqueiros e advogados humanos. Pois como poderia um computador

compreender o divinamente criado espírito humano? Mas, se essas emoções e

esses desejos na realidade não são mais do que algoritmos bioquímicos, não há

razão para os computadores não decifrarem esses algoritmos — e até certo

ponto, melhor do que qualquer Homo sapiens.

O motorista que prevê as intenções de um pedestre, o profissional que avalia a

credibilidade de um tomador potencial e o advogado que é sensível ao humor

reinante na mesa de negociação não se valem de feitiçaria. Sem que eles saibam,

o cérebro deles está reconhecendo padrões bioquímicos ao analisar expressões

faciais, tons de voz, movimentos das mãos e até mesmo odores corporais. Uma IA

equipada com os sensores certos poderia fazer tudo isso com muito mais

precisão e confiabilidade do que um humano.

Por isso a ameaça de perda de emprego não resulta apenas da ascensão da

tecnologia da informação, mas de sua confluência com a biotecnologia. O

caminho que vai do escâner de ressonância magnética ao mercado de trabalho é

longo e tortuoso, mas ainda assim poderá ser percorrido em poucas décadas. O

que os neurocientistas estão aprendendo hoje sobre a amígdala e o cerebelo pode

permitir que computadores superem psiquiatras e guarda-costas humanos em

2050.

E a IA não só está em posição de hackear humanos e superá-los no que eram,

até agora, habilidades exclusivamente humanas. Ela também usufrui de modo

exclusivo de habilidades não humanas, o que torna a diferença entre a IA e um

trabalhador humano uma questão qualitativa e não apenas quantitativa. Duas

habilidades não humanas especialmente importantes da IA são a conectividade e

a capacidade de atualização.

Como humanos são seres individuais, é difícil conectar um ao outro e se certificar de que estão todos atualizados. Em contraste, computadores não são

indivíduos, e é fácil integrá-los numa rede flexível. Por isso estamos diante não

da substituição de milhões de trabalhadores humanos individuais por milhões de

robôs e computadores individuais, mas, provavelmente, da substituição de

humanos individuais por uma rede integrada. No que diz respeito à automação,

portanto, é errado comparar as habilidades de um único motorista humano com

as de um único carro autodirigido, ou as de um único médico humano com as de

um único médico de IA. Em vez disso, deveríamos comparar as habilidades de

uma coleção de indivíduos humanos com as habilidades de uma rede integrada.

Por exemplo, muitos motoristas não estão familiarizados com todas as regras

de trânsito e frequentemente as transgridem. Além disso, como cada veículo é

uma entidade autônoma, quando dois deles se aproximam do mesmo

cruzamento ao mesmo tempo, os motoristas podem comunicar erroneamente

suas intenções e colidir. Carros autodirigidos, em contraste, podem ser

conectados entre si. Quando dois desses veículos se aproximam do mesmo

cruzamento eles não são duas entidades separadas — são parte de um único

algoritmo. As probabilidades de que possam se comunicar erroneamente e

colidir são, portanto, muito menores. E, se o Ministério dos Transportes decidir

mudar qualquer regra de trânsito, todos os veículos autodirigidos podem ser

atualizados com facilidade e exatamente no mesmo momento, e, salvo a

existência de algum bug no programa, todos seguirão o novo regulamento à

risca.4

Da mesma forma, se a Organização Mundial de Saúde identificar uma nova

doença, ou se um laboratório produzir um novo remédio, é quase impossível

atualizar todos os médicos humanos no mundo quanto a esses avanços. Em

contraste, mesmo que haja 10 bilhões de médicos de IA no mundo — cada um

monitorando a saúde de um único ser humano —, ainda se poderá atualizar

todos eles numa fração de segundo, e todos serão capazes de dar uns aos outros

feedbacks quanto às novas doenças ou remédios. Essa vantagem potencial de

conectividade e capacidade de atualização é tão enorme que ao menos em

algumas modalidades de trabalho talvez faça sentido substituir todos os humanos

por computadores, mesmo que individualmente alguns humanos sejam

melhores em seu trabalho do que as máquinas.

Poder-se-ia contrapor que, ao se trocar indivíduos humanos por uma rede de

computadores, perderemos as vantagens da individualidade. Por exemplo, se um

médico humano fizer um diagnóstico errado, ele não vai matar todos os

pacientes do mundo e não vai bloquear o desenvolvimento de todos os novos

medicamentos. Em contraste, se todos os médicos são na verdade um único

sistema, e se esse sistema comete um erro, os resultados podem ser catastróficos.

No entanto, um sistema integrado de computadores pode maximizar as

vantagens da conectividade sem perder os benefícios da individualidade. Podem-

se rodar muitos algoritmos alternativos na mesma rede, de modo que um

paciente numa aldeia remota na selva seja capaz de acessar com seu smartphone

não apenas um único médico capacitado, mas cem médicos de IA diferentes,

cujos desempenhos relativos são comparados o tempo inteiro. Você não gostou

do que o médico da IBM lhe disse? Não tem problema. Mesmo que esteja

enfurnado em algum lugar das encostas do Kilimanjaro, você pode contatar

facilmente o médico da Baidu para ter uma segunda opinião.

Os benefícios para a sociedade humana provavelmente serão imensos. A IA em

medicina poderia prover serviços de saúde muito melhores e mais baratos a

bilhões de pessoas, especialmente para as que hoje não têm acesso algum a esses

serviços. Graças a algoritmos de aprendizagem e sensores biométricos, um

aldeão pobre num país subdesenvolvido poderia usufruir de uma assistência

médica muito melhor usando seu smartphone do que a pessoa mais rica do

mundo obtém hoje em dia no mais avançado dos hospitais urbanos.5

Da mesma forma, veículos autodirigidos poderiam oferecer às pessoas serviços

de transporte muito melhores e reduzir a taxa de mortalidade por acidentes de

trânsito. Hoje, cerca de 1,25 milhão de pessoas morrem todo ano em acidentes de

trânsito (o dobro das mortes causadas por guerra, crime e terrorismo somadas).6

Mais de 90% desses acidentes são causados por erros humanos: alguém que

bebeu e dirigiu, alguém digitando uma mensagem enquanto dirige, alguém que

adormeceu ao volante, alguém sonhando acordado em vez de prestar atenção à

estrada. A Administração Nacional de Segurança de Trânsito em Estradas dos

Estados Unidos estimou que, em 2012, 31% dos acidentes fatais no país

envolveram uso abusivo de álcool, 30% envolveram excesso de velocidade e 21%

envolveram desatenção do motorista.7 Veículos autodirigidos nunca farão nada disso. Embora tenham seus próprios problemas e limitações, e embora alguns

acidentes sejam inevitáveis, espera-se que a substituição de motoristas humanos

por computadores reduza mortes e ferimentos na estrada em cerca de 90%.8 Em

outras palavras, a mudança para veículos autônomos pode poupar a vida de 1

milhão de pessoas por ano.

Por isso seria loucura bloquear a automação em campos como o do transporte

e o da saúde só para proteger empregos humanos. Afinal, o que deveríamos

proteger são os humanos — não os empregos. Motoristas e médicos obsoletos

simplesmente terão de achar outra coisa para fazer.

 

O MOZART NA MÁQUINA

 

Ao menos no curto prazo, a IA e a robótica provavelmente não eliminarão por

completo setores inteiros da economia. Trabalhos que requeiram especialização

numa faixa estreita de atividades padronizadas serão automatizados. Porém será

muito mais difícil substituir humanos por máquinas em tarefas menos

padronizadas que exijam o uso simultâneo de uma ampla variedade de

habilidades, e que envolvam lidar com cenários imprevisíveis. Tomem-se os

serviços de saúde, por exemplo. Muitos médicos concentram-se exclusivamente

em processar informação: eles absorvem dados médicos, os analisam e fazem um

diagnóstico. Enfermeiras, ao contrário, precisam também de boas habilidades

motoras e emocionais para ministrar uma injeção dolorosa, trocar um curativo

ou conter um paciente violento. Por isso provavelmente teremos um médico de

IA em nosso smartphone décadas antes de termos uma enfermeira-robô

confiável.9 É provável que as atividades de cuidado — de enfermos, crianças e

idosos — continuem a ser um bastião humano por muito tempo. Realmente,

como as pessoas estão vivendo mais e tendo menos filhos, a área de cuidados

geriátricos provavelmente será a de crescimento mais rápido no mercado de

trabalho humano.

Assim como o cuidado, a criatividade também coloca obstáculos

especialmente difíceis para a automação. Não precisamos mais de humanos que

nos vendam música — podemos baixá-la da loja da iTunes —, mas

compositores, instrumentistas, cantores e DJs ainda são de carne e osso. Nós contamos com sua criatividade não só para produzir música totalmente nova

mas também para escolher entre uma desnorteante gama de possibilidades

disponíveis.

Entretanto, a longo prazo, nenhuma atividade permanecerá totalmente imune

à automação. Até mesmo artistas receberão aviso-prévio. No mundo moderno a

arte é comumente associada a emoções humanas. Tendemos a pensar que

artistas estão direcionando forças psicológicas internas, e que todo o propósito

da arte é conectar-nos com nossas emoções ou inspirar em nós algum

sentimento novo. Como consequência, quando avaliamos arte tendemos a julgá-

la segundo seu impacto emocional no público. Mas se a arte é definida pelas

emoções humanas, o que acontecerá quando algoritmos externos forem capazes

de compreender e manipular emoções humanas melhor do que Shakespeare,

Frida Kahlo ou Beyoncé?

Afinal, emoções não são um fenômeno místico — são resultado de um

processo bioquímico. Daí que num futuro não muito distante um algoritmo de

aprendizado de máquina será capaz de analisar dados biométricos de sensores

em seu corpo, determinar o tipo de sua personalidade e suas variações de humor

e calcular o impacto emocional que uma determinada canção — até mesmo uma

certa tonalidade — terá sobre você.10

De todas as formas de arte, a música é provavelmente a mais suscetível a uma

análise de Big Data, porque tanto seus inputs como outputs prestam-se a uma

descrição matemática precisa. Os inputs são padrões matemáticos de ondas

sonoras, e os outputs são os padrões eletroquímicos de tempestades neurais.

Dentro de poucas décadas, um algoritmo capaz de analisar milhões de

experiências musicais poderá aprender a prever como determinados inputs

resultam em determinados outputs.11

Suponha que você acabou de ter uma briga horrível com seu namorado. O

algoritmo encarregado de seu sistema de som imediatamente vai identificar sua

agitação interna e, baseado no que conhece de sua personalidade e da psicologia

humana em geral, vai tocar canções sob medida para ressoar com sua mágoa e

ecoar sua aflição. Essas canções específicas podem não funcionar bem com

outras pessoas, mas são perfeitas para seu tipo de personalidade. Depois de

ajudá-lo a entrar em contato com sua tristeza mais profunda, o algoritmo vai então tocar a única canção no mundo que provavelmente vai animar você —

talvez porque seu subconsciente a conecta com uma lembrança feliz da infância

da qual nem mesmo você tem consciência. Nenhum DJ humano poderia jamais

esperar equiparar-se aos talentos dessa IA.

Talvez você conteste, dizendo que a IA estaria assim eliminando o acaso e nos

encerrando num estreito casulo musical, tecido por nossos gostos e desgostos

anteriores. E quanto a explorar novos gostos e estilos musicais? Tudo bem. Você

poderia ajustar o algoritmo para que 5% de suas escolhas fossem totalmente

aleatórias, jogando em seu colo uma gravação de um conjunto de gamelão

indonésio, uma ópera de Rossini ou o último sucesso de K-pop. Com o tempo,

monitorando suas reações, a IA poderia até mesmo determinar o nível ideal de

aleatoriedade que otimizaria a exploração, ao mesmo tempo que evita o enfado,

talvez baixando seu nível de acaso a 3% ou elevando para 8%.

Outra possível objeção seria quanto a não ser claro como o algoritmo

estabelece seu objetivo emocional. Se você acabou de brigar com seu namorado,

o algoritmo deveria tentar deixá-lo triste ou alegre? Deveria seguir uma escala

rígida de emoções “boas” e emoções “ruins”? Talvez haja momentos na vida em

que é bom ficar triste? A mesma pergunta poderia, é claro, ser dirigida a músicos

e DJs humanos. Mas com um algoritmo há muitas soluções interessantes para

esse quebra-cabeça.

Uma opção é deixar isso por conta do cliente. Você pode avaliar suas emoções

da maneira que quiser, e o algoritmo seguirá seus ditames. Se você quiser

chafurdar na autocomiseração ou dar saltos de alegria, o algoritmo obedecerá a

sua orientação. De fato, o algoritmo pode aprender a reconhecer seus desejos

mesmo sem que você esteja explicitamente consciente deles.

Ou então, se você não confia em você mesmo, poderá instruir o algoritmo a

seguir a recomendação de algum psicólogo no qual você confia. Se seu namorado

terminar com você, o algoritmo poderá te conduzir através das cinco etapas

oficiais do luto, primeiro te ajudando a negar o que aconteceu tocando “Don’t

Worry, Be Happy”, de Bobby McFerrin, depois incitando sua raiva com “You

Oughta Know”, de Alanis Morissette, incentivando-o a barganhar com “Ne me

quitte pas”, de Jacques Brel, e “Come Back and Stay”, de Paul Young, deixando-o

no fundo do poço da depressão com “Someone Like You”, de Adele, e finalmente ajudando você a aceitar a situação com “I Will Survive”, de Gloria Gaynor.

O passo seguinte é o algoritmo começar a experimentar com as próprias

canções e melodias, mudando-as ligeiramente para que se adaptem a seus

caprichos. Talvez você não goste de um determinado trecho de uma canção que,

de resto, é excelente. O algoritmo sabe disso porque seu coração pula uma batida

e seus níveis de ocitocina caem ligeiramente sempre que você ouve essa parte que

o aborrece. O algoritmo poderia reescrever ou editar as notas que incomodam.

No longo prazo, algoritmos podem aprender a compor melodias inteiras,

tocando as emoções humanas como se fossem um teclado de piano. Usando seus

dados biométricos, os algoritmos poderiam até mesmo produzir melodias

personalizadas, que só você, no universo inteiro, saberia apreciar.

Diz-se que as pessoas se conectam com a arte porque se veem nela. Isso pode

levar a resultados surpreendentes e um tanto sinistros se e quando, digamos, o

Facebook começar a criar arte baseada em tudo o que sabe sobre você. Se seu

namorado te der o fora, o Facebook vai te fazer um agrado com uma canção

personalizada sobre aquele babaca em particular e não sobre a pessoa

desconhecida que partiu o coração de Adele ou de Alanis Morissette. A canção

até o fará se lembrar de incidentes reais do relacionamento de vocês, dos quais

ninguém mais no mundo tem conhecimento.

É claro que a arte personalizada pode não pegar, porque as pessoas

continuarão a preferir sucessos dos quais todo mundo gosta. Como dançar ou

cantar com alguém uma música que só você conhece? Mas os algoritmos

poderiam se mostrar mais adaptáveis produzindo sucessos globais do que

produzindo raridades personalizadas. Ao usar enormes bases de dados

biométricas geradas a partir de milhões de pessoas, o algoritmo poderia saber

quais botões bioquímicos acionar para produzir um sucesso global que faria todo

mundo rebolar como louco nas pistas de dança. Se arte de fato tem a ver com

inspirar (ou manipular) emoções humanas, poucos (se é que algum) músicos

humanos terão a oportunidade de competir com um algoritmo desses, porque

não podem se equiparar a ele na compreensão do principal instrumento que está

tocando: o sistema bioquímico humano.

Resultará tudo isso em grandes obras de arte? Depende da definição de arte. Se

a beleza está na verdade nos ouvidos de quem ouve, e se o cliente tem sempre razão, então os algoritmos biométricos têm a oportunidade de produzir a melhor

arte da história. Se arte tem a ver com algo mais profundo do que emoções e deve

expressar uma verdade que fica além de nossas vibrações bioquímicas, pode ser

que algoritmos biométricos não sejam bons artistas. Mas a maioria dos humanos

tampouco é. Para entrar no mercado de arte e substituir muitos compositores e

intérpretes os algoritmos não teriam de começar superando logo Tchaikovsky.

Bastaria que fossem melhores que Britney Spears.

 

NOVOS EMPREGOS?

 

A perda de muitos trabalhos tradicionais, da arte aos serviços de saúde, será

parcialmente compensada pela criação de novos trabalhos humanos. Um clínico

geral que diagnostica doenças conhecidas e administra tratamentos de rotina

provavelmente será substituído pela IA médica. Mas, justamente por causa disso,

haverá muito mais dinheiro para pagar médicos e assistentes de laboratório

humanos que façam pesquisas inovadoras e desenvolvam novos medicamentos

ou procedimentos cirúrgicos.12

A IA poderia ajudar a criar novos empregos humanos de outra maneira. Em

vez de os humanos competirem com a IA, poderiam concentrar-se nos serviços à

IA e na sua alavancagem. Por exemplo, a substituição de pilotos humanos por

drones eliminou alguns empregos, mas criou muitas oportunidades novas em

manutenção, controle remoto, análise de dados e segurança cibernética. As

Forças Armadas dos Estados Unidos precisam de trinta pessoas para operar cada

drone Predator ou Reaper sobrevoando a Síria, enquanto a análise das

informações coletadas por ele ocupa pelo menos mais oitenta pessoas. Em 2015 a

Força Aérea dos Estados Unidos não contava com uma quantidade suficiente de

humanos treinados para preencher todas essas posições, e enfrentava,

ironicamente, uma crise para tripular suas aeronaves não tripuladas.13

Se for assim, é possível que o mercado de trabalho em 2050 se caracterize pela

cooperação, e não pela competição, entre humanos e IA. Em campos que vão do

policiamento à atividade bancária, equipes formadas por humanos e IA poderiam

superar o desempenho tanto de humanos quanto de computadores. Depois que o

programa de jogar xadrez da IBM Deep Blue derrotou Gary Kasparov em 1997, os humanos não pararam de jogar xadrez. Ao contrário, graças a treinadores de IA,

mestres do xadrez humanos ficaram ainda melhores, e ao menos por um período

equipes formadas por humanos e IA, conhecidas como “centauros”, venceram no

xadrez tanto humanos como computadores. A IA poderia, da mesma forma,

ajudar a formar os melhores detetives, investidores e soldados da história.14

O problema com todos esses novos empregos, no entanto, é que eles

provavelmente exigirão altos níveis de especialização, e não resolverão, portanto,

os problemas dos trabalhadores não qualificados que estão desempregados. A

criação de novos empregos humanos pode mostrar-se mais fácil do que retreinar

humanos para preencher esses empregos. Em ciclos de automação anteriores, as

pessoas podiam passar de um trabalho padronizado de baixa qualificação a outro

com facilidade. Em 1920, um trabalhador agrícola dispensado devido à

mecanização da agricultura era capaz de achar um novo emprego numa fábrica

de tratores. Em 1980, um operário de fábrica desempregado poderia trabalhar

como caixa num supermercado. Essas mudanças de ocupação eram possíveis

porque a mudança do campo para a fábrica e da fábrica para o supermercado só

exigiam um retreinamento limitado.

Em 2050, porém, um caixa ou um operário da indústria têxtil que perder seu

emprego para um robô dificilmente estará apto a começar a trabalhar como

oncologista, como operador de drone ou como parte de uma equipe humanos-IA

num banco. Não terão as habilidades necessárias. Na Primeira Guerra Mundial

fazia sentido enviar milhões de recrutas despreparados para carregar

metralhadoras e morrer aos milhares. Suas habilidades individuais tinham pouca

importância. Hoje, apesar da escassez de operadores de drone e de analistas de

dados, a Força Aérea dos Estados Unidos não está disposta a preencher essas

lacunas com ex-funcionários do Walmart. Não quer correr o risco de um recruta

inexperiente confundir uma festa de casamento no Afeganistão com uma

conferência de alto nível do Talibã.

Como consequência, apesar do aparecimento de muitos novos empregos

humanos, poderíamos assim mesmo testemunhar o surgimento de uma nova

classe de “inúteis”. Poderíamos de fato ficar com o que há de pior nos dois

mundos, sofrendo ao mesmo tempo de altos níveis de desemprego e de escassez

de trabalho especializado. Muita gente poderia compartilhar do destino não dos condutores de carroça do século XIX — que passaram a ser taxistas —, mas dos

cavalos do século XIX, que foram progressivamente expulsos do mercado de

trabalho.15

Além disso, nenhum dos empregos humanos que sobrarem estará livre da

ameaça da automação, porque o aprendizado de máquina e a robótica

continuarão a se aprimorar. Um caixa do Walmart de quarenta anos de idade

desempregado que graças a esforços sobre-humanos consegue se reinventar

como piloto de drone poderá ter de se reinventar novamente dez anos depois,

quando a pilotagem de drones poderá também ter sido automatizada. Essa

volatilidade também dificultará a organização de sindicatos e a garantia de

direitos trabalhistas. Se hoje muitos novos empregos em economias avançadas já

envolvem trabalho temporário sem proteção, trabalho de freelancer e tarefas

isoladas realizadas só uma vez,16 como sindicalizar uma profissão que prolifera e

desaparece em uma década?

Da mesma forma, equipes centauros formadas por humanos e computadores

provavelmente serão caracterizadas por um constante cabo de guerra entre

humanos e computadores, em vez de se acomodarem numa parceria duradoura.

Equipes formadas apenas por humanos — como a de Sherlock Holmes e dr.

Watson — normalmente desenvolvem hierarquias e rotinas permanentes que

duram décadas. Mas um detetive humano que fizer uma equipe com o sistema

Watson de computadores da IBM (que se tornou famoso depois de vencer o

programa de perguntas Jeopardy!) vai descobrir que toda rotina é um convite à

ruptura, e toda hierarquia um convite à revolução. O parceiro de ontem pode se

metamorfosear no superintendente de amanhã, e todos os protocolos e manuais

terão de ser reescritos a cada ano.17

Um olhar mais atento ao mundo do xadrez poderia indicar para onde as coisas

estão se dirigindo no longo prazo. É verdade que durante vários anos após a

derrota de Kasparov para o Deep Blue a cooperação humano-computador

floresceu no xadrez. Mas em anos recentes os computadores ficaram tão bons no

xadrez que seus colaboradores humanos perderam o valor, e logo poderão se

tornar totalmente irrelevantes.

Em 7 de dezembro de 2017 um marco crucial foi atingido não quando um

computador derrotou um humano no xadrez — isso não era novidade —, mas quando o programa AlphaZero, do Google, derrotou o programa Stockfish 8.

Stockfish 8 foi o computador campeão mundial de xadrez de 2016. Tinha acesso

a séculos de experiência humana acumulada no xadrez, bem como a décadas de

experiências de computadores. Era capaz de calcular 70 milhões de posições por

segundo. Em contraste, o AlphaZero calculava apenas 80 mil posições por

segundo, e seus criadores humanos jamais lhe ensinaram estratégias de xadrez —

nem mesmo aberturas ordinárias. Em vez disso, o AlphaZero jogava contra si

mesmo, utilizando os mais recentes princípios de autoaprendizado de máquina.

Não obstante, em cem partidas contra o Stockfish 8, o AlphaZero venceu 28 e

empatou 72. Não perdeu nenhuma. Como o AlphaZero não tinha aprendido

nada de qualquer humano, muitos dos movimentos e estratégias vencedores

pareciam não convencionais aos olhos humanos. Agora podem ser considerados

criativos, se não simplesmente geniais.

Dá para imaginar quanto tempo o AlphaZero levou para aprender xadrez do

zero, preparar-se para o jogo contra o Stockfish e desenvolver seus instintos de

gênio? Quatro horas. Não é um erro de digitação. Durante séculos, o xadrez foi

considerado uma das glórias supremas da inteligência humana. O AlphaZero

passou da ignorância total à maestria criativa em quatro horas, sem a ajuda de

qualquer orientação humana.18

O AlphaZero não é o único software imaginativo que existe. Agora, muitos

programas vencem rotineiramente jogadores humanos de xadrez não só em

capacidade de cálculo, mas até mesmo em “criatividade”. Em torneios de xadrez

só para humanos, os juízes estão sempre de olho em jogadores que tentam

trapacear com a ajuda de computadores. Um dos modos de pegar essas trapaças

é monitorar o nível de originalidade demonstrado pelos jogadores. Se fizerem

um movimento muito criativo no tabuleiro, os juízes em geral vão suspeitar de

que não pode ser um movimento humano — deve ser um movimento feito por

um computador. Pelo menos no xadrez, a criatividade já é marca registrada de

computadores, e não de humanos! Se o xadrez é o nosso canário das minas de

carvão, estamos devidamente avisados que o canário está morrendo. O que está

ocorrendo hoje com equipes de jogadores de xadrez formadas por humanos e IA

poderia ocorrer no futuro com equipes humanos-IA em policiamento, medicina e

atividade bancária.19

Consequentemente, a criação de novos empregos e o retreinamento de

pessoas para ocupá-los serão um processo recorrente. A revolução da IA não será

um único divisor de águas após o qual o mercado de trabalho vai se acomodar

num novo equilíbrio. Será, sim, uma torrente de rupturas cada vez maiores. Já

hoje poucos empregados esperam permanecer no mesmo emprego por toda a

vida.20 Em 2050 não apenas a ideia de “um emprego para a vida inteira” mas até

mesmo a ideia de “uma profissão para a vida inteira” parecerão antidiluvianas.

Mesmo se fosse possível inventar novos empregos e retreinar a força de

trabalho constantemente, cabe a nós perguntar se um humano mediano terá a

energia e a resistência necessárias para uma vida de tantas mudanças. Mudanças

são sempre estressantes, e o mundo frenético do início do século XXI gerou uma

epidemia global de estresse.21 Será que as pessoas serão capazes de lidar com a

volatilidade do mercado de trabalho e das carreiras individuais? Provavelmente

vamos precisar de técnicas de redução de estresse ainda mais eficazes — desde

medicamentos, passando por psicoterapia e meditação — para evitar que a

mente do Sapiens entre em colapso. Uma classe “inútil” pode surgir em 2050

devido não apenas à falta absoluta de emprego ou de educação adequada, mas

também devido à falta de energia mental.

A maior parte disso é apenas especulação, claro. No momento em que escrevo

— início de 2018 —, a automação acabou com muitos setores da economia, mas

não resultou em desemprego massivo. Na verdade, em muitos países, como os

Estados Unidos, o nível de desemprego é um dos mais baixos da história.

Ninguém sabe com certeza qual impacto o aprendizado de máquina e a

automação terão em diversas profissões, e é dificílimo estimar o cronograma dos

desenvolvimentos mais importantes, em especial quando dependem tanto de

decisões políticas e tradições culturais quanto de inovações puramente

tecnológicas. Assim, mesmo depois que veículos autodirigidos provarem ser

mais seguros e mais baratos do que motoristas humanos, políticos e

consumidores poderão impedir essa mudança durante anos, talvez décadas.

Contudo, não podemos ser complacentes. É perigoso simplesmente supor que

surgirão novos empregos para compensar quaisquer perdas. O fato de isso ter

acontecido em ciclos anteriores de automação não é garantia nenhuma de que

vai acontecer de novo nas condições muito diferentes do século XXI. As potenciais rupturas social e política são tão alarmantes que, mesmo que a

probabilidade de desemprego sistêmico em massa seja baixa, devemos levá-la a

sério.

No século XIX a Revolução Industrial criou novas condições e problemas com

os quais nenhum dos modelos sociais, econômicos e políticos existentes era

capaz de lidar. O feudalismo, o monarquismo e as religiões tradicionais não

estavam adaptados para administrar metrópoles industriais, o êxodo de milhões

de trabalhadores ou a natureza instável da economia moderna.

Consequentemente, o gênero humano teve de desenvolver modelos totalmente

novos — democracias liberais, ditaduras comunistas e regimes fascistas — e foi

preciso mais de um século de guerras e revoluções terríveis para pôr esses

modelos à prova, separar o joio do trigo e implementar as melhores soluções. O

trabalho infantil nas minas de carvão dickensianas, a Primeira Guerra Mundial e

a Grande Fome Ucraniana de 1932-3 representam apenas uma pequena parte do

tributo pago pelo gênero humano por esse aprendizado.

No século XXI, o desafio apresentado ao gênero humano pela tecnologia da

informação e pela biotecnologia é indubitavelmente muito maior do que o

desafio que representaram, em época anterior, os motores a vapor, as ferrovias e

a eletricidade. E, considerando o imenso poder destrutivo de nossa civilização,

não podemos mais nos dar ao luxo de ter mais modelos fracassados, guerras

mundiais e revoluções sangrentas. Desta vez, os modelos fracassados podem

resultar em guerras nucleares, monstruosidades geradas pela engenharia genética

e um colapso completo da biosfera. Portanto, temos de fazer melhor do que

fizemos ao enfrentar a Revolução Industrial.

 

DA EXPLORAÇÃO À IRRELEVÂNCIA

 

As soluções potenciais cabem em três categorias principais: o que fazer para

impedir a perda de empregos; o que fazer para criar empregos novos; e o que

fazer se, apesar de nossos melhores esforços, a perda de empregos superar

consideravelmente a criação de empregos.

Impedir por completo a perda de empregos é uma estratégia pouco atraente e

provavelmente indefensável, porque significa abrir mão do imenso potencial positivo da IA e da robótica. No entanto, os governos podem decidir retardar o

ritmo da automação para reduzir seu impacto e dar tempo para reajustes. A

tecnologia nunca é determinista, e o fato de que algo pode ser feito não quer

dizer que deva ser feito. A legislação pode bloquear com sucesso novas

tecnologias mesmo se forem comercialmente viáveis e economicamente

lucrativas. Por exemplo, durante muitas décadas tivemos tecnologia para criar

um mercado de órgãos humanos completo, com “fazendas de corpos” humanos

em países subdesenvolvidos e uma demanda quase insaciável de compradores

abastados. Essas fazendas de corpos poderiam valer centenas de bilhões de

dólares. Mas a lei proíbe o livre comércio de partes do corpo humano, e, embora

exista um mercado negro de órgãos, é muito menor e circunscrito do que se

poderia esperar.22

Retardar o ritmo das mudanças pode nos dar tempo para a criação de novos

empregos capazes de substituir a maior parte das perdas. Porém, como já

observado, o empreendedorismo econômico terá de ser acompanhado por uma

revolução na educação e na psicologia. Pressupondo que os novos empregos não

serão apenas sinecuras públicas, provavelmente exigirão altos níveis de

especialização, e, à medida que a IA continua a se aperfeiçoar, os empregados

humanos terão de adquirir constantemente novas habilidades e mudar de

profissão. Governos terão de intervir, tanto no subsídio a um setor de educação

vitalício quanto na garantia de uma rede de proteção para os inevitáveis períodos

de transição. Se um ex-piloto de drone de 41 anos de idade leva três anos para se

reinventar como designer de mundos virtuais, provavelmente vai precisar de

muita ajuda do governo para sustentar a si e a sua família durante esse período.

(Esse tipo de esquema está sendo implantado pioneiramente na Escandinávia,

cujos governos seguem o lema “proteger trabalhadores, não empregos”.)

Porém, mesmo que a ajuda do governo seja suficiente, não sabemos se bilhões

de pessoas serão capazes de se reinventar repetidamente sem perder o equilíbrio

mental. Portanto, se apesar de todos os nossos esforços um percentual

significativo do gênero humano for excluído do mercado de trabalho, teremos de

explorar novos modelos de sociedades pós-trabalho, de economias pós-trabalho

e de política pós-trabalho. O primeiro passo é reconhecer que os modelos sociais,

econômicos e políticos que herdamos do passado são inadequados para lidar com tal desafio.

Tome, por exemplo, o comunismo. Quando a automação ameaça abalar os

fundamentos do sistema capitalista, pode-se supor que o comunismo seja capaz

de retornar. Mas o comunismo não foi feito para explorar esse tipo de crise. O

comunismo do século XX supôs que a classe trabalhadora fosse vital para a

economia, e os pensadores comunistas tentaram ensinar ao proletariado como

traduzir seu imenso poder econômico em poder político. O plano político

comunista conclamava a uma revolução da classe trabalhadora. Que relevância

teriam esses ensinamentos se as massas perdessem seu valor econômico e

precisassem lutar contra a sua irrelevância, mais do que contra a exploração?

Como se começa uma revolução da classe trabalhadora se não há classe

trabalhadora?

Alguém poderá alegar que humanos nunca se tornarão economicamente

irrelevantes, porque, mesmo que não consigam competir com a IA no mercado

de trabalho, sempre serão necessários como consumidores. No entanto, não

temos certeza se a economia do futuro vai precisar de nós, mesmo como

consumidores. Máquinas e computadores poderiam fazer isso também. Em

teoria, pode-se ter uma economia na qual uma corporação de mineração produz

e vende ferro para uma corporação de robótica, a corporação de robótica produz

e vende robôs para a corporação de mineração, que extrai mais ferro, que é usado

para produzir mais robôs, e assim por diante. Essas corporações podem crescer e

se expandir até os pontos mais distantes da galáxia e todas precisam de robôs e

computadores — não precisam de humanos nem mesmo para comprar seus

produtos.

Hoje computadores e algoritmos já são clientes, além de produtores. Na bolsa

de valores, por exemplo, algoritmos estão se tornando os mais importantes

compradores de títulos, ações e commodities. Da mesma forma, na publicidade,

o cliente mais importante de todos é um algoritmo: o mecanismo de busca do

Google. Quando as pessoas projetam páginas da internet, frequentemente

procuram agradar mais ao algoritmo de busca do Google do que a qualquer ser

humano.

Algoritmos obviamente não têm consciência, assim, ao contrário de

consumidores humanos, não são capazes de usufruir daquilo que compram, e suas decisões não são modeladas por sensações e emoções. O algoritmo de busca

do Google não é capaz de experimentar um sorvete. No entanto, algoritmos

selecionam coisas com base em seus cálculos internos e preferências integradas, e

essas preferências cada vez mais modelam nosso mundo. O algoritmo de busca

do Google tem um gosto muito sofisticado no que concerne a classificar as

páginas de vendedores de sorvete na internet, e os vendedores de sorvete mais

bem-sucedidos do mundo são aqueles que o algoritmo do Google coloca no topo

da lista — não os que produzem o sorvete mais gostoso.

Sei disso por experiência pessoal. Quando publico um livro, os editores

pedem-me que escreva uma descrição curta, que usam para publicidade on-line.

Mas eles têm um especialista que adapta o que escrevi ao gosto do algoritmo do

Google. O especialista lê o meu texto e diz: “Não use esta palavra — use aquela”.

Sabemos que se conseguirmos atrair a atenção do algoritmo, é certo que

atrairemos a dos humanos.

Assim, se humanos não são necessários nem como produtores nem como

consumidores, o que vai salvaguardar sua sobrevivência física e seu bem-estar

psicológico? Não podemos esperar que a crise irrompa com toda a força antes de

começarmos a buscar as respostas. Será tarde demais. Para lidar com as rupturas

tecnológicas e econômicas inéditas do século XXI, precisamos desenvolver novos

modelos sociais e econômicos o quanto antes. Esses modelos deveriam ser

orientados pelo princípio de que é preciso proteger os humanos e não os

empregos. Muitos empregos são uma faina pouco recompensadora, que não vale

a pena salvar. Ser caixa não é o sonho de vida de ninguém. Deveríamos nos focar

em prover as necessidades básicas das pessoas e em proteger seu status social e

sua autoestima.

Um modelo novo que atrai cada vez mais atenção é o da renda básica

universal (RBU). A RBU propõe que os governos tributem os bilionários e as

corporações que controlam os algoritmos e robôs, e usem o dinheiro para prover

cada pessoa com um generoso estipêndio que cubra suas necessidades básicas.

Isso protegerá os pobres da perda de emprego e da exclusão econômica,

enquanto protege os ricos da ira populista.23

Uma ideia relacionada a isso propõe ampliar o âmbito de atividades humanas

consideradas “empregos”. Atualmente, bilhões de mães e pais cuidam de seus filhos, vizinhos cuidam uns dos outros e cidadãos organizam comunidades sem

que qualquer dessas valiosas atividades seja reconhecida como emprego. Talvez

precisemos mudar uma chave em nossa mente, e nos dar conta de que cuidar de

uma criança é sem dúvida o emprego mais importante e desafiador do mundo.

Assim, não haverá escassez de trabalho mesmo que computadores e robôs

substituam todos os motoristas, gerentes de banco e advogados. A questão, é

claro, é quem vai avaliar e pagar por esses empregos recém-reconhecidos?

Supondo que bebês de seis meses não pagarão salários a suas mães, o governo

provavelmente terá de se responsabilizar por isso. Supondo também que vamos

querer que esses salários cubram as necessidades básicas de uma família, o

resultado final será algo não muito diferente da renda básica universal.

Uma outra opção é o subsídio público de serviços básicos universais, no lugar

da renda. Em vez de dar dinheiro às pessoas, que então poderiam comprar o que

quisessem, o governo poderia subsidiar educação, saúde e transporte gratuitos,

entre outros serviços. Essa é, na verdade, a visão utópica do comunismo. O plano

comunista de promover a revolução proletária talvez esteja obsoleto, mas quem

sabe ainda deveríamos visar a realizar o objetivo comunista por outros meios?

Pode-se discutir se é melhor fornecer às pessoas uma renda básica universal (o

paraíso capitalista) ou serviços básicos universais (o paraíso comunista). Ambas

as opções têm vantagens e desvantagens. Mas não importa qual paraíso você

escolha, o problema real está em definir o que “universal” e “básico” realmente

significam.

 

O QUE É UNIVERSAL?

 

Quando as pessoas falam de um auxílio básico universal — em forma de renda

ou de serviços —, em geral estão se referindo a um auxílio básico nacional. Até

agora, todas as iniciativas de RBU têm sido estritamente nacionais ou municipais.

Em janeiro de 2017, a Finlândia começou uma experiência de dois anos,

provendo 560 euros por mês a 2 mil finlandeses desempregados,

independentemente de encontrarem ou não emprego. Experiências semelhantes

estão em curso na província canadense de Ontário, na cidade italiana de Livorno

e em diversas cidades holandesas.24 (Em 2016 a Suíça realizou um referendo sobre a criação de um programa de renda básica nacional, mas os votantes

rejeitaram a ideia.)25

No entanto, o problema com tais programas nacionais e municipais é que as

principais vítimas da automação provavelmente não vivem na Finlândia, em

Ontário, em Livorno ou em Amsterdam. A globalização fez as pessoas num país

dependerem totalmente dos mercados de outros países, mas a automação

poderia desfazer grande parte dessa rede global de comércio, com consequências

desastrosas para as conexões mais fracas. No século XX, países em

desenvolvimento carentes de recursos naturais progrediram economicamente

sobretudo com os salários baixos de seus trabalhadores não qualificados. Hoje

em dia, milhões de bengaleses ganham a vida produzindo camisas e as vendendo

a clientes nos Estados Unidos, enquanto o ganha-pão de outras pessoas em

Bangalore é lidar com as reclamações dos clientes americanos em centrais de

teleatendimento.26

Mas com a ascensão da IA, de robôs e impressoras 3-D, o trabalho não

qualificado e barato torna-se muito menos importante. Em vez de fabricar uma

camisa em Dacca e despachá-la para os longínquos Estados Unidos, pode-se

comprar o código on-line da camisa na Amazon e imprimi-la em Nova York. As

lojas da Zara e da Prada na Quinta Avenida poderiam ser substituídas por

centros de impressão em 3-D no Brooklyn, e algumas pessoas talvez queiram ter

uma impressora em casa. Depois, em vez de ligar para serviços de atendimento

ao consumidor em Bangalore para reclamar de sua impressora, você poderia

conversar com um representante de IA na nuvem do Google (cujo sotaque e tom

de voz podem se modelados segundo sua preferência). Os operários e operadores

de SAC recém-desempregados em Dacca e em Bangalore não têm a instrução

necessária para virarem estilistas ou programadores — então como vão

sobreviver?

Se a IA e as impressoras 3-D realmente substituírem esses bengaleses e

bangalorianos, a renda que antes fluía para o sul da Ásia agora encherá os cofres

de uns poucos gigantes tecnológicos na Califórnia. Em vez de um crescimento

econômico que melhore as condições em todo o mundo, veremos uma nova e

imensa riqueza criada em nichos de alta tecnologia, como o Vale do Silício,

enquanto muitos países em desenvolvimento vão à ruína.

É claro que algumas economias emergentes — inclusive Índia e Bangladesh —

poderiam avançar rápido o bastante e se juntar ao time vencedor. Se tiverem

tempo suficiente, os filhos e netos de trabalhadores da indústria têxtil e de

operadores de centrais de teleatendimento poderiam tornar-se engenheiros e

empreendedores que constroem e possuem computadores e impressoras 3-D.

Mas o tempo dessa transição está se esgotando. No passado, o trabalho barato e

não qualificado serviu como ponte segura para atravessar a divisão econômica

global, e, mesmo que o avanço de um país fosse lento, ele poderia esperar um dia

chegar ao outro lado. Adotar as medidas corretas era mais importante do que

progredir rapidamente. Mas agora a ponte está balançando, e pode desabar. Os

que já a atravessaram — e foram promovidos do trabalho barato para as

indústrias de alta especialização — provavelmente ficarão bem. Mas os que

ficarem para trás poderão se ver encalhados no lado errado do abismo, sem

meios para atravessá-lo. O que você fará quando ninguém precisar de sua mão de

obra barata não qualificada, e você não tiver os recursos para criar um bom

sistema de educação e retreiná-la?27

Qual será o destino dos retardatários? É possível que os eleitores americanos

aceitem que os impostos pagos pela Amazon e pelo Google por seus negócios nos

Estados Unidos sejam usados para oferecer estipêndios ou serviços gratuitos a

mineiros desempregados na Pensilvânia e a taxistas sem trabalho em Nova York.

No entanto, os eleitores americanos aceitariam que esses impostos fossem

enviados para sustentar pessoas desempregadas em lugares que o presidente

Trump definiu como “países de merda”?28 Se você acredita nisso, deve acreditar

também que Papai Noel e o coelhinho da Páscoa resolverão o problema.

 

O QUE É BÁSICO?

 

O objetivo do auxílio básico universal é o atendimento às necessidades

humanas básicas, mas não existe uma definição aceita para isso. Do ponto de

vista puramente biológico, um Sapiens precisa de 1,5 mil a 2,5 mil calorias por

dia para sobreviver. Tudo o que exceder isso é luxo. Mas, além e acima dessa

linha de pobreza biológica, toda cultura na história definiu necessidades

adicionais como sendo “básicas”. Na Europa medieval, o acesso a serviços religiosos na igreja era considerado mais importante que o alimento, porque

cuidava da alma eterna, e não do corpo efêmero. Na Europa atual, serviços de

educação e de saúde decentes são considerados necessidades humanas básicas, e

há quem alegue que até mesmo o acesso à internet hoje é essencial a todo

homem, mulher e criança. Se em 2050 o Governo Mundial Unido concordar em

taxar Google, Amazon, Baidu e Tencent para oferecer ajuda básica a todo ser

humano na Terra — tanto em Dacca como em Detroit —, o que será

considerado “básico”?

Por exemplo, o que uma educação básica deve incluir: ler e escrever apenas, ou

também programar computadores e tocar violino? Seis anos de ensino

fundamental, ou até o doutorado? E quanto à saúde? Se em 2050 os avanços da

medicina possibilitarem retardar os processos de envelhecimento e estender

significativamente a duração da vida humana, os novos tratamentos estarão

disponíveis para 10 bilhões de humanos no planeta, ou só para uns poucos

bilionários? Se a biotecnologia habilitar os pais a aprimorar seus filhos, isso será

considerado uma necessidade humana básica, ou veremos o gênero humano

dividir-se em diferentes castas biológicas, com super-humanos ricos desfrutando

de capacidades que superam as de Homo sapiens pobres?

Não importa como definamos “necessidades humanas básicas”, se todos

desfrutarem delas gratuitamente, elas deixarão de ser um problema, e então as

ferrenhas competições e lutas políticas estarão focadas em luxos não básicos —

sejam elegantes carros autodirigidos, acesso a parques de realidade virtual ou

corpos incrementados pela bioengenharia. Mas, se as massas de desempregados

não dispuserem de ativos econômicos, é difícil ver como poderiam algum dia

esperar obter tais luxos. Consequentemente, a brecha entre os ricos (diretores da

Tencent e acionistas do Google) e os pobres (os que dependem da renda básica

universal) poderia se tornar não apenas maior, mas intransponível.

Daí que mesmo que um programa de auxílio universal garanta às pessoas

pobres, em 2050, serviços de saúde e educação muito melhores que os de hoje,

elas ainda poderão estar extremamente raivosas com a desigualdade global e a

falta de mobilidade social. As pessoas sentirão que o sistema está contra elas, que

o governo só atende aos super-ricos e que o futuro será ainda pior para eles e

seus filhos.29

O Homo sapiens simplesmente não é programado para se satisfazer. A

felicidade humana depende menos de condições objetivas e mais de nossas

próprias expectativas, daquilo que esperamos obter. As expectativas, contudo,

tendem a se adaptar às condições, inclusive à condição de outras pessoas.

Quando as coisas melhoram, as expectativas inflam, e consequentemente até

mesmo uma melhora dramática das condições podem nos deixar tão insatisfeitos

quanto antes. Se o auxílio básico universal visa a melhorar as condições objetivas

de uma pessoa mediana em 2050, ele tem uma boa probabilidade de sucesso.

Porém, se visa a fazer as pessoas ficarem subjetivamente mais satisfeitas com seu

quinhão e evitar o descontentamento social, é provável que fracasse.

Para atingir seus objetivos de fato, o auxílio básico universal terá de ser

suplementado por ocupações dotadas de sentido, dos esportes à religião. O

experimento sobre como viver uma vida plena num mundo de pós-trabalho

realizado em Israel talvez seja o mais bem-sucedido até hoje. Cerca de 50% dos

homens judeus ultraortodoxos daquele país não trabalham. Dedicam a vida a

estudar as escrituras sagradas e a realizar ritos religiosos. Eles e suas famílias não

morrem de fome em parte porque as mulheres costumam trabalhar, e em parte

porque o governo os provê de generosos subsídios e serviços gratuitos,

assegurando que não lhes faltem as necessidades básicas da vida. É o auxílio

básico universal avant la lettre.30

Embora sejam pobres e desempregados, esses homens judeus ultraortodoxos

manifestam altos níveis de satisfação, pesquisa após pesquisa. Isso se deve à força

de seus laços comunitários, assim como ao profundo significado que atribuem ao

estudo das escrituras e aos ritos religiosos. Um quarto pequeno cheio de homens

judeus discutindo o Talmude é capaz de gerar mais alegria, envolvimento e

insight do que um enorme estabelecimento têxtil cheio de operários que

trabalham duro em más condições e por baixos salários. Em pesquisas globais de

satisfação com a vida, Israel em geral está perto do topo, graças em parte à

contribuição dessas pessoas pobres e sem emprego.31

Israelenses seculares reclamam bastante de que os ultraortodoxos não

contribuem o bastante para a sociedade e vivem do trabalho duro de outras

pessoas. Eles tendem também a alegar que o modo de vida ultraortodoxo é

insustentável, sobretudo porque as famílias ultraortodoxas têm em média sete

filhos.32 Cedo ou tarde, o Estado não será capaz de sustentar tantas pessoas

desempregadas, e os ultraortodoxos terão de trabalhar. Mas pode ser exatamente

o contrário. À medida que a IA e robôs puserem os humanos fora do mercado de

trabalho, os judeus ultraortodoxos podem passar a ser vistos como o modelo do

futuro, e não como um fóssil do passado. Não quer dizer que todos se tornarão

judeus ortodoxos e irão para as ieshivas estudar o Talmude. Mas na vida de todas

as pessoas a busca por um significado e uma comunidade pode suplantar a busca

por emprego.

Se conseguirmos combinar uma rede de segurança econômica universal com

comunidades fortes e ocupações dotadas de sentido, perder nossos empregos

para os algoritmos pode na verdade mostrar-se uma bênção. No entanto, a perda

do controle sobre nossa vida é um cenário muito mais assustador. Não obstante

o perigo de desemprego em massa, o que deveria nos preocupar ainda mais é a

transferência da autoridade de humanos para algoritmos, o que poderia destruir

qualquer fé remanescente na narrativa liberal e abrir o caminho para o

surgimento de ditaduras digitais.