TEHNOLOGIJA
Kaj bi ljudje počeli, če jim ne bi bilo treba delati?
Smo izumitelji novih tehnologij, ki nas nato spreminjajo, saj še nikoli prej nismo imeli strojev, ki nas lahko presežejo na skoraj vseh področjih.
Odpri galerijo
Avtomatizacija bo temeljito in trajno spremenila življenja številnih ljudi, ki bodo imeli zaradi tega velike težave. FOTO: Shutterstock
Petrovemu načelu je pred kratkim Moshe Y. Vardi dodal svoje »Vardijevo dopolnilo«: »Ko vodilni dosežejo položaj, ki ga niso sposobni opravljati, se kratko malo pomaknejo na višji položaj v neki drugi organizaciji, saj se jih tako najlaže znebimo.«
Moshe Y. Vardi se ne ukvarja neposredno s kadrovskimi vprašanji, vendar je področje, s katerim se ukvarja, vendarle tesno povezano z njimi. Svetovno znani strokovnjak za umetno inteligenco, rojen leta 1954 v Izraelu, je že več let profesor računalništva in direktor inštituta Kena Kennedyja za informacijsko tehnologijo na Riceovi univerzi v Houstonu v ameriški zvezni državi Teksas. Po vsem svetu ga pogosto vabijo, da bi predaval o prihodnosti dela v svetu, v katerem so stroji vse sposobnejši.
»Še nikoli prej nismo imeli strojev, ki nas lahko presežejo na skoraj vseh področjih,« pravi Vardi. Tudi njega vznemirja vprašanje: »Kaj bi ljudje počeli, če jim ne bi bilo treba delati?« Vardi opozarja, da obstajata dve šoli ekonomskega razmišljanja o vplivu avtomatizacije na delovna mesta: predstavniki prve menijo, da bodo nove tehnologije nepovrnljivo odpravile veliko človeških delovnih mest, zagovorniki druge teorije pa so prepričani, da se bo zato, ker bodo roboti prevzeli dosedanje človeške službe, pojavilo povpraševanje po novih poklicih in službah za ljudi.
Vardi pravi, da je strah pred izgubo delovnih mest vendarle upravičen – in to ne v nekem nejasnem prihodnjem trenutku. Takšne strahove že dolgo poznamo. Med prvo industrijsko revolucijo na začetku 19. stoletja so ludisti v Angliji uničevali tovarniške stroje, zaradi katerih so izgubljali dotedanja delovna mesta. »Tehnologija je zadnjih 40 let škodila delavskemu razredu … Čas je, da se spopademo z resničnostjo. Prihodnost je tu in zdaj,« pravi Vardi. Resničnost je takšna, da v Združenih državah Amerike rast storilnosti in skupnega gospodarstva ne koristi vsem enako. Večina ljudi nima dovolj koristi od gospodarske rasti. Povprečen ameriški zaposleni, ki nima univerzitetne diplome, vse težje doseže visoko življenjsko raven in jo nato nenehno zvišuje.
Višja stopnja umrljivosti belih prebivalcev srednjih let v ZDA v zadnjih 25 letih in izvolitev Donalda Trumpa za predsednika ZDA sta dve posledici takšnega stanja. Vardi se zaveda, da se ekonomski položaj delavcev ni poslabšal samo zaradi avtomatizacije, ki jo je omogočil tehnološki razvoj umetne inteligence in robotike. Nanj so verjetno vplivali tudi številni drugi dejavniki: globalizacija, deregulacija mednarodne trgovine, zmanjševanje moči delavskih sindikatov in drugo. Vendar je neka anketa, ki so jo leta 2014 izvedli med vodilnimi ameriškimi profesorji ekonomije, pokazala, da je bilo 43 odstotkov vprašanih prepričanih, da sta predvsem informacijska tehnologija in avtomatizacija vplivali na to, da se v ZDA že več let znižujejo plače, čeprav skupna storilnost raste. Takšnih, ki se niso strinjali s to trditvijo, je bilo precej manj – samo 28 odstotkov.
Tudi raziskava Mednarodnega denarnega sklada iz leta 2015 je ugotovila, da je tehnološki napredek najpomembneje vplival na vse večjo neenakost v zadnjih desetletjih. Stanje je pravzaprav zelo dinamično. V zelo revnih državah se prihodki ne povečujejo, vse več pa je držav, v katerih gospodarstvo raste in v katerih se bo na stotine milijonov ljudi kmalu rešilo revščine ali pa jim je to že uspelo. Zadnja desetletja so koristila tudi tistim z najvišjimi prihodki, ki so se povečali v času globalizacije in avtomatizacije. Toda hkrati se niso povečevali prihodki delavskega in srednjega razreda v razvitih državah. Če zanemarimo učinke inflacije, so plače delavcev v ZDA zdaj na ravni tistih iz leta 1970.
Toda tu težav še ni konec. Avtomatizacija se zdaj uveljavlja v državah v razvoju in v poklicih, v katerih je do zdaj ni bilo mogoče opaziti. Avtomatizacija lahko ogrozi več kot dve tretjini sedanjih več kot devetih milijonov delovnih mest v proizvodnji oblačil in obutve v jugovzhodni Aziji, so zapisali v enem od poročil Mednarodne organizacije dela. Avtomatizacija in umetna inteligenca se hitro uveljavljata na vseh gospodarskih področjih, pri delu računovodij, odvetnikov, voznikov tovornjakov in celo gradbenih delavcev – torej tistih, na katere nista vplivala ne prva industrijska revolucija ne tehnološki napredek do konca 20. stoletja.
Vse do pred kratkim globalni razred visoko izobraženih strokovnjakov ni razumel oziroma ga ni zanimalo, kaj se dogaja z ljudmi iz delavskega in srednjega razreda v razvitih državah. Zdaj se bo to zgodilo tudi razredu visoko izobraženih ljudi, opozarja Vardi. »Avtomatizacija bo temeljito in trajno spremenila življenja številnih ljudi, ki bodo imeli zaradi tega velike težave.«
Moshe Y. Vardi je bil rade volje pripravljen dati intervju. Pogovarjala sva sva se decembra 2018 v dunajskem Hofburgu, kjer je bil Vardi eden glavnih predavateljev na kongresu WeAreDevelopers o umetni inteligenci.
Profesor Vardi, kako osebno definirate področje, ki ga proučujete?
Proučujem umetno inteligenco, predvsem področje, ki mu pravimo avtomatsko sklepanje. Če si področje ogledate podrobneje, boste videli, da obravnava nekatera temeljna in res pomembna vprašanja. Med najpomembnejša znanstvena vprašanja gotovo spadajo tista o nastanku vesolja – zakaj je nekaj raje nekaj kakor nič pa tudi vprašanja o nastanku življenja in o naravi inteligence. Na našem planetu imajo inteligenco, denimo, delfini. Imajo jo tudi šimpanzi, vendar je človeška inteligenca popolnoma drugačna. Gre za izjemen pojav, ki ga poskušamo razumeti.
Ali lahko natančno razumemo inteligenco brez podrobnih spoznanj o nastanku človeške zavesti in čustev?
Pri raziskovanju tega področja obstaja več smeri, med drugim čustvena robotika. Vendar umetna inteligenca lahko deluje, ne da bi bila popolnoma takšna, kakršna je človeška. Številni znanstveniki se pravzaprav ukvarjajo s področjem, ki mu pravijo ozka umetna inteligenca oziroma umetna inteligenca v ožjem pomenu. Ti znanstveniki izbirajo naloge, o katerih so prepričani, da jih je mogoče rešiti strojno. Med drugim, denimo, razvijamo računalniško prepoznavanja obrazov in branje človeškega rokopisa oziroma prepoznavanje ročno napisanih znakov. Posvečamo se, skratka, nekaterim nalogam, pri katerih so ljudje zelo dobri, in jih poskušamo avtomatizirati.
Računalniška znanost pravzaprav temelji na avtomatizaciji tega, kar bi sicer lahko naredil človek. Prve računalnike smo uporabljali za balistične tabele, preračunavanja pri topniškem in drugem izstreljevanju projektilov. Klasični stroji delajo to, kar so ljudje pred tem delali fizično, sodobni stroji prevzemajo tudi miselne naloge. Seznam miselnih nalog je zelo dolg, saj bi radi, da bi računalniki počeli marsikaj. Jaz se ukvarjam s sklepanjem in se sprašujem, kakšno presojanje potrebujemo in ali ga lahko nadomestimo s strojnim. Ljudje se vse od časov Aristotela ukvarjajo z logiko; jaz jo poskušam mehanizirati.
To ni ravno »ozko področje«.
Nedvomno je ugotovitve s tega področja mogoče uporabiti na številnih drugih področjih.
Kako sodelujete s študenti in raziskovalnimi sodelavci?
Delno sodelujemo pri teoriji na podlagi matematične logike. Drugi del sodelovanja je empiričen. Logično razmišljanje je težko, zato razvijamo orodja. Ali kdaj rešujete Einsteinove uganke? Ali sudoku? Mnogi ljudje jih ne morejo rešiti. Naši študentje jih znajo reševati, vendar računalniki to počnejo še lažje.
Toda še vedno ne morejo tako kakor jaz v prostem času pisati erotične, humoristične, dvopomenske poezije?
Ne, tega ne morejo početi. Prav zato se to področje imenuje ozka umetna inteligenca. Toda težave, ki jih tako rešujemo, niso niti najmanj lahke. Naj ponovim, da rešitve temeljijo na teoriji in empiriji. Potem ko ugotovimo, kako deluje neko orodje, razvijamo naslednjega, boljšega, nato naslednjega še boljšega in tako dalje. Ena od skrivnosti, s katero se spopadamo na tem področju, je, kako se naučiti nekaj iz majhne količine podatkov. Ljudje se znajo naučiti iz majhnih količin podatkov, računalniki pa še vedno potrebujejo velikanske količine podatkov, da bi se nečesa naučili. Računalniki morajo analizirati več milijonov portretov, da bi prepoznali človeške obraze. Otroci ne vidijo milijonov obrazov, vendar kljub temu dobro opravljajo to nalogo.
Otroci vidijo malo obrazov, vendar jih vidijo več tisočkrat z različnimi izrazi na njih.
Morda. Kako se otroci učijo prepoznavati obraz, je eno od številnih vznemirljivih vprašanj, s katerimi se ukvarjamo.
Ali katere od Vaših rešitev neposredno uporabljajo v praksi?
Poleg tega da naše rešitve spodbujajo napredek v matematični teoriji, jih lahko prenašamo tudi v inženirstvo. Velika podjetja, denimo Intel ali Microsoft, uporabljajo nekatere teoretične rešitve, ki sem jih razvil s svojimi sodelavci. Nekatere rešitve se uveljavijo hitreje, pri drugih mora miniti 20 let od razvoja teorije do uporabe v praksi. Gre večinoma za to, čemur pravimo programsko inženirstvo.
Kadar razvijate programsko opremo, mislite na to, katero nalogo bi morala programska oprema opraviti – prižgati luči na semaforjih, upravljati avtomobil namesto človeka in tako dalje. Razvijati programsko opremo, ki bo delala natanko to, kar si želite, je zelo zapleteno in drago opravilo, nato pa programska oprema ne dela vedno ravno tega, kar ste hoteli, da bi delala. Včasih opazimo napako precej pozneje. Lani so ugotovili, da so Intelovi mikroprocesorji varnostno ranljivi. Šibka točka je obstajala že vsaj deset let, vendar je nihče ni odkril. Sodobni mikroprocesorji so zelo natančno izdelani. Če povem nekoliko slikovito: izdelali so jih tako, kakor da bi naredili model mesta New York in hoteli, da bi na njem dobro videli vsa okna na vseh stavbah. Inženirstvo lahko danes naredi izjemne stvari. Ne pozabite, takšni mikroprocesorji spadajo med najbolj zapletene stvaritve, ki jih je ustvarila človeška roka.
Eno od »vznemirljivih vprašanj«, o katerih pogosto razmišljam, se glasi, ali se bomo analogna človeška bitja sčasoma »združila« s stroji in z njihovo, v marsičem večvredno inteligenco.
Ogledati si morate britansko televizijsko serijo Črno ogledalo, ki z izmišljeno zgodbo prikazuje distopično prihodnost. Eden od likov v njej iztrga iz sebe nevrološki vsadek, zaradi katerega je imel popoln spomin. Grozljivo je že pomisliti na to, da se spominjate vseh trenutkov, ki ste jih doživeli, ter vseh neprijetnih položajev, v katerih ste se znašli in bi jih radi čim prej pozabili.
Je pa treba upoštevati še nekaj: v bibliji je Bog povedal človeku, da bo za kazen, ker je grešil, moral v prihodnje delati v potu svojega obraza, da bi preživel. Toda ljudje se ne potimo radi zaradi obveznega dela. Zato izumljamo stroje, da opravijo delo namesto nas. Odnos med človekom in tehnologijo je eno najpomembnejših vprašanj človeške vrste. Ljudje smo postali to, kar smo, ker smo izumljali eno tehnologijo za drugo, vse od ognja dalje. Izumili smo tehnologije, nato pa so tehnologije spremenile nas. Tehnologija nas lahko izboljša, vendar nas lahko tudi ubije.
svetkapitala@delo.si
Moshe Y. Vardi se ne ukvarja neposredno s kadrovskimi vprašanji, vendar je področje, s katerim se ukvarja, vendarle tesno povezano z njimi. Svetovno znani strokovnjak za umetno inteligenco, rojen leta 1954 v Izraelu, je že več let profesor računalništva in direktor inštituta Kena Kennedyja za informacijsko tehnologijo na Riceovi univerzi v Houstonu v ameriški zvezni državi Teksas. Po vsem svetu ga pogosto vabijo, da bi predaval o prihodnosti dela v svetu, v katerem so stroji vse sposobnejši.
»Še nikoli prej nismo imeli strojev, ki nas lahko presežejo na skoraj vseh področjih,« pravi Vardi. Tudi njega vznemirja vprašanje: »Kaj bi ljudje počeli, če jim ne bi bilo treba delati?« Vardi opozarja, da obstajata dve šoli ekonomskega razmišljanja o vplivu avtomatizacije na delovna mesta: predstavniki prve menijo, da bodo nove tehnologije nepovrnljivo odpravile veliko človeških delovnih mest, zagovorniki druge teorije pa so prepričani, da se bo zato, ker bodo roboti prevzeli dosedanje človeške službe, pojavilo povpraševanje po novih poklicih in službah za ljudi.
Vardi pravi, da je strah pred izgubo delovnih mest vendarle upravičen – in to ne v nekem nejasnem prihodnjem trenutku. Takšne strahove že dolgo poznamo. Med prvo industrijsko revolucijo na začetku 19. stoletja so ludisti v Angliji uničevali tovarniške stroje, zaradi katerih so izgubljali dotedanja delovna mesta. »Tehnologija je zadnjih 40 let škodila delavskemu razredu … Čas je, da se spopademo z resničnostjo. Prihodnost je tu in zdaj,« pravi Vardi. Resničnost je takšna, da v Združenih državah Amerike rast storilnosti in skupnega gospodarstva ne koristi vsem enako. Večina ljudi nima dovolj koristi od gospodarske rasti. Povprečen ameriški zaposleni, ki nima univerzitetne diplome, vse težje doseže visoko življenjsko raven in jo nato nenehno zvišuje.
Višja stopnja umrljivosti belih prebivalcev srednjih let v ZDA v zadnjih 25 letih in izvolitev Donalda Trumpa za predsednika ZDA sta dve posledici takšnega stanja. Vardi se zaveda, da se ekonomski položaj delavcev ni poslabšal samo zaradi avtomatizacije, ki jo je omogočil tehnološki razvoj umetne inteligence in robotike. Nanj so verjetno vplivali tudi številni drugi dejavniki: globalizacija, deregulacija mednarodne trgovine, zmanjševanje moči delavskih sindikatov in drugo. Vendar je neka anketa, ki so jo leta 2014 izvedli med vodilnimi ameriškimi profesorji ekonomije, pokazala, da je bilo 43 odstotkov vprašanih prepričanih, da sta predvsem informacijska tehnologija in avtomatizacija vplivali na to, da se v ZDA že več let znižujejo plače, čeprav skupna storilnost raste. Takšnih, ki se niso strinjali s to trditvijo, je bilo precej manj – samo 28 odstotkov.
Tudi raziskava Mednarodnega denarnega sklada iz leta 2015 je ugotovila, da je tehnološki napredek najpomembneje vplival na vse večjo neenakost v zadnjih desetletjih. Stanje je pravzaprav zelo dinamično. V zelo revnih državah se prihodki ne povečujejo, vse več pa je držav, v katerih gospodarstvo raste in v katerih se bo na stotine milijonov ljudi kmalu rešilo revščine ali pa jim je to že uspelo. Zadnja desetletja so koristila tudi tistim z najvišjimi prihodki, ki so se povečali v času globalizacije in avtomatizacije. Toda hkrati se niso povečevali prihodki delavskega in srednjega razreda v razvitih državah. Če zanemarimo učinke inflacije, so plače delavcev v ZDA zdaj na ravni tistih iz leta 1970.
Toda tu težav še ni konec. Avtomatizacija se zdaj uveljavlja v državah v razvoju in v poklicih, v katerih je do zdaj ni bilo mogoče opaziti. Avtomatizacija lahko ogrozi več kot dve tretjini sedanjih več kot devetih milijonov delovnih mest v proizvodnji oblačil in obutve v jugovzhodni Aziji, so zapisali v enem od poročil Mednarodne organizacije dela. Avtomatizacija in umetna inteligenca se hitro uveljavljata na vseh gospodarskih področjih, pri delu računovodij, odvetnikov, voznikov tovornjakov in celo gradbenih delavcev – torej tistih, na katere nista vplivala ne prva industrijska revolucija ne tehnološki napredek do konca 20. stoletja.
Vse do pred kratkim globalni razred visoko izobraženih strokovnjakov ni razumel oziroma ga ni zanimalo, kaj se dogaja z ljudmi iz delavskega in srednjega razreda v razvitih državah. Zdaj se bo to zgodilo tudi razredu visoko izobraženih ljudi, opozarja Vardi. »Avtomatizacija bo temeljito in trajno spremenila življenja številnih ljudi, ki bodo imeli zaradi tega velike težave.«
Moshe Y. Vardi je bil rade volje pripravljen dati intervju. Pogovarjala sva sva se decembra 2018 v dunajskem Hofburgu, kjer je bil Vardi eden glavnih predavateljev na kongresu WeAreDevelopers o umetni inteligenci.
Profesor Vardi, kako osebno definirate področje, ki ga proučujete?
Proučujem umetno inteligenco, predvsem področje, ki mu pravimo avtomatsko sklepanje. Če si področje ogledate podrobneje, boste videli, da obravnava nekatera temeljna in res pomembna vprašanja. Med najpomembnejša znanstvena vprašanja gotovo spadajo tista o nastanku vesolja – zakaj je nekaj raje nekaj kakor nič pa tudi vprašanja o nastanku življenja in o naravi inteligence. Na našem planetu imajo inteligenco, denimo, delfini. Imajo jo tudi šimpanzi, vendar je človeška inteligenca popolnoma drugačna. Gre za izjemen pojav, ki ga poskušamo razumeti.
Ali lahko natančno razumemo inteligenco brez podrobnih spoznanj o nastanku človeške zavesti in čustev?
Pri raziskovanju tega področja obstaja več smeri, med drugim čustvena robotika. Vendar umetna inteligenca lahko deluje, ne da bi bila popolnoma takšna, kakršna je človeška. Številni znanstveniki se pravzaprav ukvarjajo s področjem, ki mu pravijo ozka umetna inteligenca oziroma umetna inteligenca v ožjem pomenu. Ti znanstveniki izbirajo naloge, o katerih so prepričani, da jih je mogoče rešiti strojno. Med drugim, denimo, razvijamo računalniško prepoznavanja obrazov in branje človeškega rokopisa oziroma prepoznavanje ročno napisanih znakov. Posvečamo se, skratka, nekaterim nalogam, pri katerih so ljudje zelo dobri, in jih poskušamo avtomatizirati.
Računalniška znanost pravzaprav temelji na avtomatizaciji tega, kar bi sicer lahko naredil človek. Prve računalnike smo uporabljali za balistične tabele, preračunavanja pri topniškem in drugem izstreljevanju projektilov. Klasični stroji delajo to, kar so ljudje pred tem delali fizično, sodobni stroji prevzemajo tudi miselne naloge. Seznam miselnih nalog je zelo dolg, saj bi radi, da bi računalniki počeli marsikaj. Jaz se ukvarjam s sklepanjem in se sprašujem, kakšno presojanje potrebujemo in ali ga lahko nadomestimo s strojnim. Ljudje se vse od časov Aristotela ukvarjajo z logiko; jaz jo poskušam mehanizirati.
To ni ravno »ozko področje«.
Nedvomno je ugotovitve s tega področja mogoče uporabiti na številnih drugih področjih.
Kako sodelujete s študenti in raziskovalnimi sodelavci?
Delno sodelujemo pri teoriji na podlagi matematične logike. Drugi del sodelovanja je empiričen. Logično razmišljanje je težko, zato razvijamo orodja. Ali kdaj rešujete Einsteinove uganke? Ali sudoku? Mnogi ljudje jih ne morejo rešiti. Naši študentje jih znajo reševati, vendar računalniki to počnejo še lažje.
Toda še vedno ne morejo tako kakor jaz v prostem času pisati erotične, humoristične, dvopomenske poezije?
Ne, tega ne morejo početi. Prav zato se to področje imenuje ozka umetna inteligenca. Toda težave, ki jih tako rešujemo, niso niti najmanj lahke. Naj ponovim, da rešitve temeljijo na teoriji in empiriji. Potem ko ugotovimo, kako deluje neko orodje, razvijamo naslednjega, boljšega, nato naslednjega še boljšega in tako dalje. Ena od skrivnosti, s katero se spopadamo na tem področju, je, kako se naučiti nekaj iz majhne količine podatkov. Ljudje se znajo naučiti iz majhnih količin podatkov, računalniki pa še vedno potrebujejo velikanske količine podatkov, da bi se nečesa naučili. Računalniki morajo analizirati več milijonov portretov, da bi prepoznali človeške obraze. Otroci ne vidijo milijonov obrazov, vendar kljub temu dobro opravljajo to nalogo.
Otroci vidijo malo obrazov, vendar jih vidijo več tisočkrat z različnimi izrazi na njih.
Morda. Kako se otroci učijo prepoznavati obraz, je eno od številnih vznemirljivih vprašanj, s katerimi se ukvarjamo.
Ali katere od Vaših rešitev neposredno uporabljajo v praksi?
Poleg tega da naše rešitve spodbujajo napredek v matematični teoriji, jih lahko prenašamo tudi v inženirstvo. Velika podjetja, denimo Intel ali Microsoft, uporabljajo nekatere teoretične rešitve, ki sem jih razvil s svojimi sodelavci. Nekatere rešitve se uveljavijo hitreje, pri drugih mora miniti 20 let od razvoja teorije do uporabe v praksi. Gre večinoma za to, čemur pravimo programsko inženirstvo.
Kadar razvijate programsko opremo, mislite na to, katero nalogo bi morala programska oprema opraviti – prižgati luči na semaforjih, upravljati avtomobil namesto človeka in tako dalje. Razvijati programsko opremo, ki bo delala natanko to, kar si želite, je zelo zapleteno in drago opravilo, nato pa programska oprema ne dela vedno ravno tega, kar ste hoteli, da bi delala. Včasih opazimo napako precej pozneje. Lani so ugotovili, da so Intelovi mikroprocesorji varnostno ranljivi. Šibka točka je obstajala že vsaj deset let, vendar je nihče ni odkril. Sodobni mikroprocesorji so zelo natančno izdelani. Če povem nekoliko slikovito: izdelali so jih tako, kakor da bi naredili model mesta New York in hoteli, da bi na njem dobro videli vsa okna na vseh stavbah. Inženirstvo lahko danes naredi izjemne stvari. Ne pozabite, takšni mikroprocesorji spadajo med najbolj zapletene stvaritve, ki jih je ustvarila človeška roka.
Eno od »vznemirljivih vprašanj«, o katerih pogosto razmišljam, se glasi, ali se bomo analogna človeška bitja sčasoma »združila« s stroji in z njihovo, v marsičem večvredno inteligenco.
Ogledati si morate britansko televizijsko serijo Črno ogledalo, ki z izmišljeno zgodbo prikazuje distopično prihodnost. Eden od likov v njej iztrga iz sebe nevrološki vsadek, zaradi katerega je imel popoln spomin. Grozljivo je že pomisliti na to, da se spominjate vseh trenutkov, ki ste jih doživeli, ter vseh neprijetnih položajev, v katerih ste se znašli in bi jih radi čim prej pozabili.
Je pa treba upoštevati še nekaj: v bibliji je Bog povedal človeku, da bo za kazen, ker je grešil, moral v prihodnje delati v potu svojega obraza, da bi preživel. Toda ljudje se ne potimo radi zaradi obveznega dela. Zato izumljamo stroje, da opravijo delo namesto nas. Odnos med človekom in tehnologijo je eno najpomembnejših vprašanj človeške vrste. Ljudje smo postali to, kar smo, ker smo izumljali eno tehnologijo za drugo, vse od ognja dalje. Izumili smo tehnologije, nato pa so tehnologije spremenile nas. Tehnologija nas lahko izboljša, vendar nas lahko tudi ubije.
svetkapitala@delo.si
