
Spanish: 
¿Cuánto tiempo crees que pasará antes de que las máquinas
hagan tu trabajo mejor que tú?
La automatización solía tratarse de máquinas grandes y estúpidas haciendo trabajos repetitivos en fábricas.
Hoy pueden aterrizar aviones,
diagnosticar el cáncer, y hacer intercambios bursátiles.
Estamos entrando en una nueva era de la automatización, como nunca antes se había visto.
De acuerdo a un estudio del 2013, casi la mitad de todos los empleos en EE.UU.
pueden potencialmente ser automatizados
en las siguientes dos décadas.
Pero espera, ¿no ha habido ya automatización durante décadas?
¿Cuál es la diferencia ahora?
Kurzgesagt – In a Nutshell.
INNOVACIÓN EN EL PASADO
Las cosas solían ser simples.
Las innovaciones hicieron el trabajo humano más fácil, y la productividad creció.
Lo que significa que más cosas o servicios
podían ser producidos por hora, usando la misma cantidad de empleados humanos.

Chinese: 
你覺得距離機械取代並勝任你的工作還有多久時間？
過去自動化指機械只能在工廠內執行
無須用腦且高重複性的工作
現在，他們學會了降落飛機，診斷癌症和貿易股票
我們正在進入前所未有的自動化新時代
2013年的一項研究表明，
美國幾乎一半的工作可能在未來二十年內實現自動化
可是等等…
自動化不是已經存在幾十年了嗎？
這一次有什麼不同？
（以前的創新）
以前一切事物簡單直接
創新使人類工作變得更加容易
生產效率也隨之提高
這意味著在單位人數和時間內
可以生產更多的產品及服務

Turkish: 
Sizce sizin işinizi makinelerin daha iyi yapması ne kadar zaman alacak?
Eskiden otomasyon, koca beyinsiz makinelerin tekrarlanabilen kolay işlerin fabrikalarda yapılmasını sağlıyordu.
Günümüzde makineler; uçak indirebiliyor, kanser teşhisi koyabiliyor, borsada ticaret yapabiliyor.
Öncekine hiç benzemeyen yeni bir otomasyon çağına giriyoruz.
2013'te yapılan bir araştırmaya göre ABD'deki tüm işlerin neredeyse yarısı, önümüzdeki 20 yıl içinde makineler tarafından yapılabilecek.
Ama bir saniye. Otomasyon uzun yıllardır süregelen bir şey değil miydi?
Bu sefer farklı olan şey ne?
Geçmişteki Yenilik
Eskiden her şey daha basitti.
Buluşlar, insanların işlerini kolaylaştırdı ve verimi arttırdı.
Yani aynı insan gücüyle saat başına üretilen ürünler veya sağlanan hizmeti arttırdı.

Dutch: 
Hoe lang denk je dat het duurt voordat machines jouw werk beter doen dan jij?
Automatisering hield vroeger in dat grote, domme machines werk in fabrieken deden.
Vandaag kunnen ze vliegtuigen landen, kanker diagnostiseren, en aandelen handelen.
We betreden een nieuw tijdperk van automatisering, onvergelijkbaar met wat eerder al geweest is.
Volgens een onderzoek uit 2013 kunnen bijna de helft van alle banen in de Verenigde Staten
mogelijk worden geautomatiseerd in de komende 20 jaar.
Maar wacht, bestaat automatisering al niet decennia lang?
Wat is er deze keer anders?
Innovatie in het verleden
Het was vroeger simpel:
Innovatie maakte werk makkelijker, en productiviteit steeg.
Wat betekende dat meer dingen of diensten konden worden geproduceerd per uur,
met hetzelfde aantal arbeiders.

Swedish: 
Hur lång tid tror du att det kommer ta
innan maskiner gör ditt jobb bättre än du?
Automatisering brukade vara stora, dumma maskiner som gjorde samma upprepade uppgifter i fabriker.
Idag så kan de landa flygplan, diagnostisera cancer och hantera aktier.
Vi är på väg in i en ny ålder för automatisering, något som aldrig funnits förr.
Enligt en studie gjord 2013, kan nästan hälften av alla jobb i
USA vara automatiserade inom tjugo år.
Men vänta lite; Har inte automatisering funnits i årtionden?
Vad är annorlunda den här gången?
Saker brukade vara enkla.
Innovationer gjorde människors arbete enklare och produktiviteten ökade.
Vilket betyder att mer personal eller fler tjänster kunde skapas
per timme, trots samma antal mänskliga arbetare.

Portuguese: 
Quanto tempo você acha que vai demorar até que máquinas façam o seu trabalho melhor do que você?
Automação significava máquinas grandes e estúpidas,
fazendo trabalhos repetitivos em fábricas.
Hoje, eles podem pousar aeronaves, diagnosticar câncer e negociar ações.
Nós estamos adentrando uma nova era em automação, diferente de tudo que já vimos antes.
Segundo um estudo de 2013, quase metade dos empregos nos EUA
pode potencialmente ser automatizada nas próximas duas décadas.
Mas espera! A automação já não existe há décadas?
O que mudou dessa vez?
KURZGESAGT
Em poucas palavras
INOVAÇÃO NO PASSADO
As coisas eram mais simples.
Inovação fez o trabalho humano mais fácil, e a produtividade aumentou.
O que significa que mais coisas, ou serviços, podiam ser produzidos por hora,
usando o mesmo número de trabalhadores humanos.

iw: 
תוך כמה זמן, לדעתכם, יוכלו מכונות לבצע
את העבודה שלכם טוב יותר מכם?
נהוג היה לחשוב על אוטומציה כעל מכונות גדולות וטיפשות
שמבצעות עבודה חזרתית במפעלים
אך היום הן יכולות להנחית מטוסים,
לאבחן סרטן ולסחור במניות.
אנחנו נכנסים לעידן חדש של אוטומציה שטרם פגשנו בעבר.
לפי מחקר מ-2013, כמעט מחצית מהמשרות בארה"ב עשויות לעבור אוטומציה במהלך שני העשורים הבאים.
אבל רגע, האם האוטומציה לא קיימת כבר עשרות שנים?
מה שונה עכשיו?
חדשנות בעבר
הדברים היו פשוטים יותר.
חדשנות עשתה את עבודתם של בני האדם
קלה יותר והתפוקה עלתה.
כלומר, אותו כוח אדם יכול היה
לספק יותר שירותים בכל שעת עבודה

Indonesian: 
Menurutmu, berapa lama
lagi sebelum suatu mesin...
...melakukan sebuah pekerjaan
lebih baik dari kamu?
Otomatisasi biasanya merupakan 
mesin yang besar dan dungu-
melakukan hal yang berulang-ulang di pabrik.
Sekarang, mereka dapat mendaratkan 
kapal terbang, mendiagnosa kanker
dan melakukan perdagangan saham.
Kita memasuki masa baru otomatisasi seperti 
yang yang belum pernah ada sebelumnya.
Menurut penelitian tahun 2013, hampir
setengah dari semua pekerjaan di
Amerika Serikat, berpotensi menjadi terotomatisasi
dalam dua dekade kedepan.
Tapi tunggu,  Bukannya otomatisasi telah
ada selama beberapa dekade?
Apa yang berbeda kali ini?
"Inovasi di Masa Lalu."
Dulu, semuanya sangatlah sederhana.
Inovasi menjadikan pekerjaan 
manusia menjadi lebih mudah dan
dengan demikian produktivitas meningkat,
Yang berarti, lebih banyak barang dan jasa
dapat diproduksi per jam
menggunakan para pekerja
dengan jumlah yang sama.

Norwegian: 
Hvor lang tid tror du det vil ta
før maskiner gjør din jobb bedre enn deg?
Automasjon pleide å beskrive store dumme robotter, som gjorde repetitive oppgaver i fabrikker.
I dag kan de lande fly, diagnosere kreft og handle aksjer.
Vi er på vei inn i en ny tidsperiode som krever en radikal endring i vår forståelse av hva automasjon egentlig innebærer.
I følge en studie fra 2013, kan nesten halvparten av alle jobber i
USA bli automatisert innen de to neste tiårene
Men vent, har ikke automasjon eksistert i flere tiår?
Hva er forskjellen denne gangen?
Ting pleide å være enkelt.
Innovasjon gjorde menneskenes jobb lettere og produktiviteten økte.
Noe som betyr at flere arbeidere og tjenester kunne bli produsert
per time ved bruk av samme antall arbeidere.

Modern Greek (1453-): 
Πόσος χρόνος πιστεύεις ότι θα χρειαστεί
μέχρι οι μηχανές να κάνουν τη δουλειά σου καλύτερα από εσένα;
Ως αυτοματισμό παλιότερα εννοούσαμε τις μεγάλες χαζές μηχανές που έκαναν επαναληπτικές εργασίες στα εργοστάσια.
Σήμερα οι μηχανές μπορούν να προσγειώσουν αεροσκάφη, να διαγνώσουν τον καρκίνο και να συναλλάσσουν μετοχές.
Μπαίνουμε σε μία νέα εποχή αυτοματισμού, που δεν μοιάζει με τίποτα έως τώρα.
Σύμφωνα με μία έρευνα του 2013, περίπου οι μισές θέσεις εργασίας
στις ΗΠΑ θα μπορούσαν πιθανώς να αυτοματοποιηθούν μέσα στις επόμενες 2 δεκαετίες.
Για μισό λεπτό όμως: Ο αυτοματισμός δεν υπάρχει εδώ και δεκαετίες;
Τι έχει αλλάξει αυτήν τη φορά;
Τα πράγματα παλιά ήταν απλά.
Οι εφευρέσεις έκαναν την ανθρώπινη εργασία ευκολότερη και η παραγωγικότητα αυξανόταν.
Το οποίο σήμαινε ότι περισσότερα προϊόντα και υπηρεσίες μπορούσαν να παραχθούν ανά ώρα,
χρησιμοποιώντας ωστόσο τον ίδιο αριθμό εργατών.

Romanian: 
Cat timp crezi ca va dura
înainte ca masinariile sa iti faca treaba mai bine decat tine?
Automatizarea însemna masini mari stupide
face munca repetitivă în fabrici.
Astăzi, ele pot ateriza aeronave,
diagnostica cancerul si stocurile comerciale.
Intram intr-o noua epoca de automatizare
spre deosebire de orice lucru care a venit înainte.
Potrivit unui studiu 2013,
aproape jumătate din totalul locurilor de muncă în
SUA ar putea fi automatizate
în următoarele două decenii.
Dar asteaptă;  Nu a fost automatizarea în proces de zeci de ani?
Ce este diferit de data asta?
Lucrurile obișnuiau să fie simple
Inovația a făcut munca umană
mai ușoară și productivitatea a crescut.
Ceea ce înseamnă că mai multe lucruri sau servicii ar putea fi produse
pe oră folosind aceeași
cantitatea de lucrători umani.

Spanish: 
¿Cuanto tiempo crees que tomará para que las máquinas hagan tu trabajo mejor que tú?
La automatización solía significar grandes y tontas máquinas realizando trabajo repetitivo en fábricas.
Hoy día pueden aterrizar aviones, diagnosticar cáncer y comprar/vender acciones en la bolsa.
Estamos entrando a una nueva era de automatización diferente a todo lo conocido.
De acuerdo a un estudio del año 2013, la mitad de los trabajos de los Estados unidos serán automatizados en las siguientes dos décadas.
Pero esperen; ¿no ha habido automatización desde hace décadas?
¿Qué es diferente esta vez?
Las cosas solían ser simples.
La inovación hizo que el trabajo humano fuera más fácil, y la productividad subió.
Lo cual significa que más cosas o servicios podían producirse por hora usando la misma cantidad de trabajadores humanos

Chinese: 
你觉得距离机械取代并胜任你的工作还有多久时间？
过去自动化指机械只能在工厂内执行傻瓜式的高重复性的工作
现在，他们学会了降落飞机，诊断癌症和贸易股票
我们正在进入前所未有的自动化新时代
2013年的一项研究表明，
美国几乎一半的工作可能在未来二十年内实现自动化
可是等等…
自动化不是已经存在几十年了吗？
这一次有什么不同？
（以前的创新）
以前一切事物简单直接
创新使人类工作变得更加容易
生产率也随之提高
这意味着在单位人数和时间内可以
制造更多的产物及服务

English: 
How long do
you think it will take
before machines do your
job better than you do?
Automation used to mean big stupid machines
doing repetitive work in factories.
Today they can land aircraft,
diagnose cancer and trade stocks.
We are entering a new age of automation
unlike anything that's come before.
According to a 2013 study,
almost half of all jobs in the
US could potentially be automated
in the next two decades.
But wait; Hasn't automation
been around for decades?
What's different this time?
Things used to be simple.
Innovation made human work
easier and productivity rose.
Which means that more staff
or services could be produced
per hour using the same
amount of human workers.

Portuguese: 
Quanto tempo você acha que vai levar pra que as máquinas façam seu trabalho melhor do que você faz?
Automação costumava significar grandes máquinas estúpidas fazendo trabalhos repetitivos em fábricas.
Hoje, elas podem aterrar aeronaves,
diagnosticar câncer e comercializar ações.
Estamos entrando em uma nova era da automação,
diferente de tudo que já existiu.
De acordo com um estudo de 2013, praticamente metade de todos os trabalhos nos EUA
poderiam ser potencialmente automatizados nas próximas duas décadas.
Mas, espere...
A automação não está por aí há décadas?
O que é diferente desta vez?
Kurzgesagt - Resumindo
"Inovação no passado"
As coisas costumavam ser simples.
Inovação tornava o trabalho humano mais fácil e elevava a produtividade,
o que significava que mais coisas ou serviços podiam ser produzidos por hora,
utilizando a mesma quantidade de trabalhadores humanos.

Slovak: 
Ako dlho  bude podľa vás trvať,
kým stroje budú robiť vašu prácu lepšie ako vy?
Automatizácia znamenala veľké hlúpe stroje
vykonávajúce v továrňach opakujúcu sa prácu.
Dnes dokážu pristáť s lietadlom,
diagnostikovať rakovinu a obchodovať na burze.
Vstupujeme do nového veku automatizácie,
nepodobnému žiadnemu pred ním.
Podľa štúdie z roku 2013,
takmer polovica všetkých zamestnaní
v USA môže byť v nasledujúcich dvoch dekádach
potenciálne automatizovaná.
Ale počkať! Nie je tu automatizácia už desaťročia?
Čo sa teraz zmenilo?
Veci bývali jednoduché.
Inovácia ľudskú prácu zjednodušila
a zvýšila produktivitu.
Čo znamená, že sa mohlo vyrobiť viac tovaru a služieb
za hodinu pri tom istom počte zamestnancov.

Vietnamese: 
Bạn nghĩ sẽ mất bao lâu trước khi máy móc làm việc của bạn tốt hơn bạn?
Tự động hóa từng có nghĩa là những cỗ máy to lớn và ngốc nghếch làm những việc lặp lại trong các nhà máy.
Ngày nay chúng có thể hạ cánh máy bay, chẩn đoán ung thư và môi giới chứng khoán.
Chúng ta đang bước vào một thời kì mới của sự tự động hóa không giống như bất cứ điều gì trước đó.
Theo nghiên cứu năm 2013, gần một nửa công việc ở Mĩ có thể tự động hóa trong 2 thập kỉ tiếp theo.
Nhưng đợi đã, không phải sự tự động hóa đã có mặt hàng thập kỉ?
Sự khác biệt lần này là gì?
Nhạc
Sự đổi mới trong quá khứ
Mọi việc từng đơn giản.
Sự đổi mới trong quá khứ làm cho công việc của con người dễ dàng hơn và tăng năng suất.
Điều đó có nghĩa là các sản phẩm hoặc dịch vụ có thể được sản xuất nhiều hơn trong mỗi khoảng thời gian với cùng số nhân lực

Slovenian: 
Kako dolgo misliš,da bo trajalo
preden bojo roboti delali tvojo delo boljše kot ga opravljaš ti?
Avtomatizacija je včasih pomenila , da so veliki neumni roboti delali ponavljajoče delo v tovarnah.
Danes lahko pristanejo letalo , odkrijejo raka in delajo na borzi.
Vstopamo v novo dobo avtomatizacije kakeršne še ni bilo.
Raziskave s leta 2013 so povedale, da je kar polovico služb
V ZDA lahko zamenjanih v naslednjih dveh desetletjih.
Ampak čakaj...Ali ni avtomatizacija že naokoli desetletja?
Kaj je drugače tokrat?
INOVACIJA V PRETEKLOSTI
Stvari so nekoč bile enostavne.
Inovacija je olajšala delo ljudem in produktivnost je narastla.
Kar pomeni da je na voljo več storitev in stvari
na uro ,medtem ko je uporabljenih enako ševilo delavcev.

Italian: 
Quanto tempo pensate ci voglia prima che le macchine possano fare il vostro lavoro meglio di voi?
L'automazione consisteva in grosse, stupide macchine che eseguivano mansioni ripetitive nelle fabbriche
Oggi possono far atterrare aerei
diagnosticare il cancro
e commerciare in borsa.
Stiamo per entrare in una nuova era dell'automazione, diversa da tutto ciò che veniva prima.
Secondo uno studio del 2013,
circa metà dei lavori in tutti gli USA potrebbe potenzialmente essere automatizzato nelle prossime due decadi.
Aspetta!
L'automazione non esiste già da decenni?
Cos'è differente questa volta?
INNOVAZIONE NEL PASSATO
Le cose un tempo erano semplici.
L'innovazione rese il lavoro più semplice
e la produttività aumentò.
Ciò significa che più cose o servizi potevano essere prodotte in un'ora
usando lo stesso numero di lavoratori umani.

Korean: 
언제쯤이면 기계가 당신보다 일을 더 잘하게 될까요?
'자동화' 라는 단어는 크고 멍청한 기계가 공장에서 반복적인 일을 하는 것을 의미해왔습니다.
오늘날 기계들은 비행기를 착륙시키기도, 암 진단을 하고, 주식거래를 하기도 합니다.
우리는 지금껏 보지 못했던
새로운 자동화의 시대에 들어서고 있습니다.
2013년의 어느 연구에 의하면,
미국에 있는 직업들의 반 이상이 앞으로 20년 이내에
자동화가 될 것이라고 합니다.
하지만 잠시만요, 자동화는 이미 수십년동안 존재하지 않았나요?
이번엔 대체 뭐가 다른거죠?

과거에 있었던 혁신
옛날엔 혁신이 단순했었습니다.
혁신은 사람이 하던 일을 쉽게 만들었고
생산량을 늘려주었죠
즉, 같은 수의 인력이 투입 되었을 때
시간당 생산량이 증가했다는 말이죠.
이는 많은 수의 일자리를

Arabic: 
كم تعتقد أن الأمر سيستغرق قبل أن تقوم الآلات بتأدية عملك أفضل منك؟
يقصد بالأتمتة عادةً أنها آلات غبية كبيرة تقوم بعمل متكرر في المصانع.
يمكن للأتمتة هذه الأيام أن تَهبِطَ بالطائرة
أن تُشَخِّص السرطان
وأن تعمل في تجارة الأسهم.
إننا ندخل عصرًا جديدًا من الأتمتة مختلفًا عن أي عصر مضى.
وفقا لدراسة أجريت عام 2013
فإن ما يقرب من نصف الوظائف في الولايات المتحدة يحتمل أن تصبح مؤتمتة خلال العقدين القادمين.
لكن انتظر ..
ألم تكن الأتمتة موجودة لعقود من الزمن؟
ما المختلف هذه المرة؟
[موسيقى المقدمة]
"Kurzgesagt "
-باختصار-
الابتكار في الماضي
الأشياء كانت بسيطة.
الابتكار جعل عمل البشر أسهل ورفع الإنتاجية.
مما يعني أن المزيد من المنتجات والخدمات
يمكن أن تُنتَج في الساعة باستخدام نفس كمية البشر العاملين.

Japanese: 
機械があなたの仕事を、あなたよりうまく行うようになるまで
どのくらいかかると思いますか？
自動化とは工場で反復作業を行う、バカで大きな機械を意味していた
今の機械は、飛行機の着陸、ガンの診断、株の取引までを行うことができる
私たちは以前とは全く異なる、新しい自動化の時代を迎えた
2013年の研究によると、アメリカの仕事の半分は20年以内に
自動化される可能性がある
ちょっと待って、自動化は今までにも存在していました
今までの自動化と何が異なるのでしょうか
過去の革新
かつて物事はシンプルだった
革新は仕事を簡単にし、生産性を向上した
つまり同じ数の労働者と時間で
より多くのものが生産できるようになった

Finnish: 
Kaunko luulet kestävän,
ennen kuin koneet tekevät työsi paremmin kuin sinä?
Automaatio tarkoitti aiemmin isoja tyhmiä koneita tekemässä toistuvia töitä tehtaissa.
Nykyään ne voivat laskeutua lentokoneilla, diagnosoida syövän ja vaihtaa osakkeita.
Olemme siirtymässä uuteen vaiheeseen automaatiossa, joka on täysin erilainen kuin kaikki aiemmat.
Vuoden 2013 tutkimuksen mukaan lähes puolet kaikista
töistä Yhdysvalloissa voitaisiin koneellistaa seuraavan kahden vuosikymmenen aikana.
Mutta hetkinen Eikö automatisaatiota ole ollut olemassa jo vuosikymmenten ajan?
Miten se on erilaista tällä kertaa?
Innovaatiot ennen
Ennen kaikki oli yksinkertaisempaa.
Innovaatioiden myötä ihmisten työ helpottui ja tuottavuus kasvoi.
Tämä tarkoitti sitä, että palveluammattien osuus
kasvoi samassa määrässä työntekijöitä.

Danish: 
Hvor længe tror du det vil tage
før maskiner gør dit arbejde bedre end du gør?
Automatisering plejede at betyde store, dumme maskiner som udførte repetitivt arbejde på fabrikker.
I dag kan de lande fly, diagnosticere kræft og handle med aktier.
Vi træder ind i en ny tidsalder for automatisering som vi aldrig har set før.
Ifølge et studie fra 2013 kan næsten halvdelen af alle job i
USA potentielt blive automatiseret inden for de næste to årtier.
Men vent; Har automatisering ikke været her i årtier?
Hvad er anderledes denne gang?
Tingene plejede at være simple.
Innovation gjorde arbejdet lettere for mennesket og produktiviteten steg.
Hvilket betyder at flere ting og services kunne produceres per time
for den samme antal menneskelige arbejdere.

German: 
Wie lange denkst du wird es dauern, bis Maschinen deine Arbeit besser machen als du?
Automatisierung hieß bis jetzt: Große, dumme Maschinen wiederholen den selben Arbeitsschritt in Fabriken.
Heute können sie Flugzeuge landen, Krebsdiagnosen stellen und mit Aktien handeln.
Wir betreten ein neues Zeitalter der Automatisierung, anders als alles zuvor.
Nach einer Studie aus 2013 haben fast die Hälfte aller Arbeitsstellen in den USA das Potenzial, in den nächsten 20 Jahren automatisiert zu werden.
ABER HALT! Wird nicht schon seit Jahrzehnten automatisiert?
Was ist diesmal anders?
[ Kurzgesagt - In a nutshell ]
Innovation in der Vergangenheit
Dinge waren einmal einfach.
Innovation erleichterte die Arbeit
und steigerte die Produktivität.
Das bedeutet, dass mehr Produkte oder Dienstleistungen pro Stunde mit der selben Anzahl an menschlichen Arbeitskräften produziert werden können.

Thai: 
อีกนานแค่ไหนก่อนที่แมชชีนจะทำงานได้ดีกว่าคุณ
ความอัตโนมัติแต่ก่อนหมายถึง 
แมชชีนเครื่องใหญ่ที่ทำงานซ้ำๆ ในโรงงาน
วันนี้พวกมันสามารถจอดเครื่องบิน 
วินิจฉัยโรคมะเร็ง และค้าขายหุ้น
เรากำลังเข้าสู่ยุคใหม่ของระบบอัตโนมัติ
แตกต่างจากสิ่งที่มีมาก่อน
ตามการศึกษา ปี 2013 เกือบครึ่งของงานทั้งหมดในสหรัฐฯ อาจ
ทำได้โดยอัตโนมัติในช่วงสองทศวรรษที่จะมาถึงนี้
แต่เดี๋ยวก่อน; 
ความอัตโนมัตินี้มีมาในราวทศวรรษที่ผ่านมาแล้วนี่?
มีอะไรที่แตกต่างกันในครั้งนี้หรือไม่
สิ่งที่เคยเป็นแบบเรียบง่าย
นวัตกรรมทำให้การทำงานของมนุษย์ง่ายขึ้น
และผลผลิตเพิ่มขึ้น
ซึ่งหมายความว่าการใช้คนงานหรือการบริการต่อชั่วโมงในปริมาณมากเกิดได้ โดยใช้จำนวนเดิมของแรงงานมนุษย์

Polish: 
Jak myślisz, ile potrwa zanim automaty będą wykonywać twoją pracę lepiej niż ty sam?
Do tej pory automatyzacja oznaczała wielkie, głupie maszyny wykonujące powtarzalną pracę w fabrykach.
Dzisiaj potrafią lądować samolotami, diagnozować raka, czy handlować akcjami.
Wchodzimy w nową erę automatyzacji  inną niż wszystko do tej pory.
Według badań z 2013 roku niemal połowa wszystkich zawodów w Stanach może zostać zautomatyzowana
w przeciągu kolejnych dwóch dekad.
Ale zaraz, czy automatyzacja nie postępuje już od dekad?
Co się zmieniło?
 
Dawniej rzeczy były proste.
Innowacje sprawiały, że ludziom pracowało się łatwiej i produktywność rosła.
Przez co tworzono więcej rzeczy, czy usług na godzinę
przy użyciu tej samej ilości pracowników.
To wyeliminowało wiele zawodów

Czech: 
Jak dlouho myslíte, že potrvá než budou stroje dělat vaší práci lépe než ji děláte vy?
Automatizace dříve znamenala velké hloupé stroje, které dělaly opakující se úlohy v továrnách.
Dnes umí stroje přistát s letadlem, diagnostikovat rakovinu a obchodovat na burze.
Vstupujeme do nového věku automatizace, který je úplně jiný než vše co jsme kdy dříve viděli.
Podle studie z roku 2013, téměř polovina všech pracovních míst v USA může být potencionálně
automatizována, a to v příštích dvaceti letech.
Ale moment; Nebyla tu automatizace s námi už desítky let?
Co je jiné tentokrát?
INOVACE V MINULOSTI
Vše bývalo jednodušší.
Inovace usnadnila lidem práci a produktivita rostla.
To znamená, že se mohlo vyprodukovat za hodinu více zboží nebo služeb za hodinu
a to za použití stejného počtu pracovníků.

Russian: 
Как вы думаете, сколько времени пройдет,
прежде чем машины будут делать вашу работу лучше, чем вы?
Автоматизация когда-то подразумевала больших и глупых машин делающих монотонную работу на заводах
Сегодня они могут приземлять самолеты, диагностировать рак и торговать акциями.
Мы вступаем в новою эру автоматизации, отличающуюся от того, что происходило до этого.
Согласно исследованию 2013 года, почти половина всех рабочих мест в США
потенциально могут быть автоматизированы в ближайшие два десятилетия.
Но стоп!.. Не была ли автоматизация с нами на протяжении десятилетий?
Что по-другому на этот раз?
Инновации в прошлом
Раньше все было проще
Инновации сделали человеческую работу легче, и продуктивность росла,
То есть больше продуктов или услуг может быть произведено за час,
используя тоже самое количество рабочих

Hungarian: 
Mennyi idő van még addig, hogy a gépek jobban csinálják a te munkád?
A gépesítés eddig arról szólt, hogy nagy, buta gépek monoton munkát végeztek gyárakban.
Ma már képesek repülőgéppel leszállni, rákot diagnosztizálni és tőzsdén kereskedni.
Egy új korszakba lépünk ahol az automatizálás eddig még soha nem látott dolgokra lesz képes.
Egy 2013-as felmérés szerint, két évtized múlva az Egyesült Államokban a munkák felét gépek fogják végezni.
De álljunk meg egy pillanatra! Nem létezik évtizedek óta az automatizálás? Most mi változott?
Kurzgesagt : Dióhéjban
Innóváció a múltban
A dolgok egyszerűek voltak.
Az fejlődés az emberi munkát könnyebbé tette, többet termeltünk.
Azaz több dolog vagy szolgáltatás tudott elkészülni ugyanannyi emberi munkával

French: 
Combien de temps pensez-vous qu'il faudra pour que les machines fassent votre travail mieux que vous ?
L'automatisation était vue auparavant comme de grosses machines stupides qui font des tâches répétitives dans les usines.
Mais aujourd'hui, elles font atterrir des avions, diagnostiquent des cancers, et vendent des actions.
Nous entrons dans un nouvel âge de l'automatisation, sans précédent.
Selon une étude de 2013, presque la moitié des emplois des  Etats-Unis
pourraient potentiellement être automatisés dans les deux prochaines décennies.
Mais attendez, l'automatisation n'a-t-elle pas déjà été parmi nous depuis des décennies ?
Qu'est-ce qui diffère cette fois ?
*Générique de kurzgesagt*
L'innovation dans le passé
Avant, les choses étaient simples
L'innovation rendait le travail humain plus simple et la productivité grimpait.
Ce qui veut dire que plus de biens et de services étaient produits par heure
en utilisant la même main d'oeuvre.

Spanish: 
Esto eliminó muchos trabajos,
pero también creó trabajos que eran mejores. Lo que era importante
porque la población creciente necesitaba trabajo.
Así que, en resumidas cuentas: innovación,
una productividad más alta, menos empleos viejos,
y muchos nuevos, y a menudo mejores, empleos.
En general, esto funcionó bien para la mayoría de la gente
y la calidad de vida mejoró.
Hay una clara progresión en términos de lo que los humanos hacían para vivir.
Durante el periodo más largo, hemos trabajado en la agricultura.
Con la revolución industrial,
esto cambió a trabajos de producción. Y con la expansión de la automatización
los humanos se pasaron a trabajar en servicios.
Y hace tan sólo unos momentos en la historia de la humanidad, llegó la era de la información.
De repente, las reglas eran diferentes.
Nuestros empleos están siendo tomados por máquinas
mucho más rápido que en el pasado.
Eso es preocupante, por supuesto,
pero la innovación claramente nos salvará, ¿no?
Mientras nuevas empresas de la era de la información están floreciendo,

Thai: 
นี่ลดตำแหน่งงานจำนวนมาก แต่ยังสร้างงานอื่น ๆ ที่ดีขึ้น 
ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเพราะประชากรที่เพิ่มขึ้นต้องการทำงาน
ดังนั้น นวัตกรรม การผลิตได้มากกว่าเดิม งานเก่าน้อยลง 
และการจ้างงานใหม่ที่มักจะดีกว่าเดิมมากขึ้น
ทั้งหมดนี้ มันมีผลดีสำหรับคนส่วนใหญ่
และมาตรฐานการดำรงชีวิตดีขึ้น
มีการพัฒนาที่ชัดเจนในแง่ของสิ่งที่มนุษย์ทำเพื่อดำรงชีวิต 
โดยเราทำงานในภาคการเกษตรเป็นช่วงเวลาที่ยาวที่สุด
ด้วยการปฏิวัติอุตสาหกรรม นี้ก็ได้เคลื่อนเข้าสู่งานการผลิต และ
เมื่อระบบอัตโนมัติเป็นที่แพร่หลายขึ้น มนุษย์ก็ทำงานบริการ
หลังจากนั้นเพียงไม่นานที่ผ่านมา
ในประวัติศาสตร์ของมนุษย์ ยุคสารสนเทศได้เกิดขึ้น
ทันใดนั้น กฎแตกต่างไป งานของเราตอนนี้ เครื่องทำแทน
ได้เร็วขึ้นมากกว่าในอดีตที่ผ่านมา
นั่นน่ากังวลแน่นอน ... แต่นวัตกรรม
จะช่วยเราอย่างชัดเจนใช่มั้ย?
ในขณะที่อุตสาหกรรมยุคข้อมูลข่าวสารกำลังเฟื่องฟู
มันกำลังสร้างงานใหม่น้อยลงเรื่อยๆ

Korean: 
없애버린 대신, 더 좋은 중요한 일자리를 만들어냈습니다.
증가한 인구만큼 직장이 필요했었기 때문이죠.
그래서 요약하자면, 혁신으로 인해서
생산성이 높아졌고, 과거의 일거리가 줄었고,
새로운 일거리와 더 좋은 직업이 늘었습니다.
전체적으로, 이 과정은 대부분의 사람들에게 이득이었고
삶의 질은 향상되었습니다.
인간이 삶에서 필요로 했던 것들이 이런 식으로 발전해갔습니다.
우리는 농사짓는 일에 가장 긴 시간을 들였었습니다.
그러다가 산업혁명과 함께
생산직이 농사를 대체했습니다.
그리고 자동화가 널리 보급되면서
인간은 서비스직으로 자리를 옮깁니다.
그런데 인류역사에서 얼마 전에, 정보시대가 열립니다.
갑자기 지금까지의 규칙이 깨지게 되었습니다.
우리의 직장들은 이제 과거보다
훨씬 빠른 속도로 기계들에게 빼앗기고 있습니다.
당연히 걱정스러울수 밖에 없는 일입니다.
하지만 혁신은 분명 우리를 구해주겠죠?
정보시대의 산업들이 세를 늘려가고 있지만,
그로 인해 창출되는 일자리는 점점 줄어들고 있습니다.

Arabic: 
وأدى ذلك إلى القضاء على العديد من الوظائف
ولكنه خلق أيضًا وظائف أخرى أفضل
و الذي كان مهمًا بسبب زيادة عدد السكان المحتاجين لعمل.
لذلك , وباختصار ..
فإن الابتكار يؤدي إلى: ارتفاع الانتاجية، انخفاض عدد الوظائف القديمة..
وزيادة عدد الوظائف الجديدة التي غالبًا ما تكون أفضل.
وعمومًا، كان هذا جيدًا بالنسبة لغالبية الناس , كما تحسنت مستويات المعيشة.
هناك تقدم واضح من حيث ما فعله البشر من أجل العيش
للفترة الأطول عملنا في الزراعة
ومع قدوم الثورة الصناعية ,انتقلنا إلى وظائف الإنتاج
وعندما أصبحت الأتمتة أكثر انتشارًا، انتقل البشر إلى وظائف خدمة.
ومن ثم ًّ ,منذ لحظات قليلة فقط في تاريخ البشرية ..
حدث عصر المعلومات.
فجأة، اختلفت القواعد
وظائفنا يتم الاستيلاء عليها الآن من قبل الآلات
بشكل أسرع بكثير مما كانت عليه في الماضي.
هذا أمر مثير للقلق بالطبع ...
ولكن الابتكار سيحمينا ، صحيح؟
في الوقت الذي تزدهر فيه صناعات عصر المعلومات

Slovak: 
To zrušilo mnoho pracovných miest,
no tiež vytvorilo mnoho nových, lepších.
To bolo dôležité,
pretože rastúca populácia potrebovala prácu.
Takže v skratke - inovácia, vyššia produktivita,
menej starých a veľa nových,
často lepších pracovných miest.
Celkovo to pre väčšinu ľudí fungovalo dobre
a životný štandard sa zvyšoval.
Je vidieť zreteľný posun v tom, čím sa človek živil.
Najdlhšie sme robili v poľnohospodárstve.
S priemyselnou revolúciou došlo k zmene
výrobných pracovných miest,
a ako sa automatizácia rozširovala,
ľudia sa viac presúvali k poskytovaniu služieb.
A potom, iba za pár okamihov v ľudskej histórii,
nastal informačný vek.
Náhle sa pravidlá zmenili.
Naše zamestnania sú preberané strojmi
oveľa rýchlejšie ako v minulosti.
To je samozrejme dôvod k obavám...
ale inovácie nás znovu zachránia, však?
Hoci priemysel informačného veku prekvitá,
vytvára stále menej a menej pracovných miest.

Japanese: 
これはたくさんの職を奪ったが、他によりよい仕事を生み出した
増加する人口は職を必要とするので、とても重要な事だった
要するに、革新、高い生産性で
古い仕事が減り、新しく良い仕事が生まれる
これは大多数の人にとってうまくいき、生活水準を向上させた
生活のために人間が何をするかという点で、明確な進歩がある
ほとんどの間、人間は農業をしていた
産業革命によって、人間は製造業をするようになり、
自動化によって、人間はサービス業をするようになった
それからしばらくして、人類は情報化時代に突入した
突然、法則が変わり
私達の仕事は、昔より早く自動化されています
それは心配です…しかし、革新は私達を助けてくれますよね？
新しい情報産業は景気づいている一方、
新しい職をあまり生み出してはいません

Portuguese: 
Isso eliminou muitos empregos, mas também criou outros, que eram melhores,
o que era importante, porque a população crescente precisava de empregos.
Então, em poucas palavras, inovação, alta produtividade,
menos empregos antigos, e muitos empregos novos e às vezes melhores.
De maneira geral, isso funcionou bem pra maioria das pessoas,
e os padrões de vida melhoraram.
Há uma progressão clara em termos de o que os humanos faziam para ganhar a vida.
Na maior parte da História, nós trabalhávamos com agricultura.
Com a Revolução Industrial, isso mudou para empregos de produção.
E quando a automação se tornou mais comum, humanos passaram para empregos de serviços.
E então, em apenas alguns momentos atrás, na História, a Era da Informação aconteceu.
De repente, as regras eram diferentes.
Nossos empregos estão sendo substituídos por máquinas muito mais rapidamente do que antes.
Isso, claro, é preocupante, mas a inovação irá nos salvar, não é?
Enquanto novas indústrias da Era da Informação estão prosperando,

Turkish: 
Bu, birçok işi ortadan kaldırdı ama aynı zamanda daha iyi olan yeni işler yarattı.
Bu çok önemli, çünkü artan nüfusun işe ihtiyacı vardı.
Yani kısaca
yenilik, artan verim, daha az eski iş, daha iyi ve sayıca daha fazla yeni iş.
Etraflıca bakılınca, bu çoğu insanın işine yaradı ve yaşam kalitesi arttı.
İnsanların geçimini sağladığı işlerde açıkça görülen bir kalite artışı var.
Epey uzun bir zaman tarımla uğraştık.
Sanayi Devrimi ile beraber işler ürün üretimine kaydı.
ve otomasyon yaygınlaştıkça insanlar hizmet işlerine geçtiler.
İnsanlık tarihinde ise daha yeni Bilgi Çağı'na girildi.
Birdenbire kurallar değişti.
Makineler bizim işlerimizi geçmişe oranla çok daha hızlı bir şekilde devralmaya başladı.
Tabii ki bu endişelendirici bir şey ama yenilik bizi kesin kurtaracaktır, değil mi?

Finnish: 
Tämä poisti monia työpaikkoja, mutta loi monia uusia, parempia töitä.
Tämä oli tärkeää, koska kasvava väestö tarvitsi töitä.
Pähkinänkuoressa: innovaatio -> korkeampi tuottavuus
-> vähemmän vanhoja töitä, ja monia uusia sekä yleensä parempia töitä.
Kaikenkaikkiaan tämä toimi suurimmalle osalle ihmisistä hyvin ja elintaso nousi.
Ihmisten töiden luonteessa on nähtävissä selvä kehitys.
Pisimpään työskentelimme maanviljelyksen parissa.
Teollisen vallankumouksen myötä työt vaihtuivat tuotantotehtäviin, ja kun
automaatio levisi edelleen, ihmiset vaihtoivat palvelualoille.
Ja vain vähän aikaa sitten tietotekniikan aikakausi alkoi.
Tilanne oli yhtäkkiä muuttunut. Nyt koneet
korvaavat töitämme nopeammin kuin ennen.
Se on tietenkin huolestuttavaa. Mutta innovaatiot kuitenkin pelastavat meidät?
Kun uudet tietotekniikan ajan yritykset kasvavat,
ne luovat yhä vähemmän uusia työpaikkoja.

Chinese: 
虽然减少了许多就业机会,不过同时也创造了更多更好的工作机会,为解决人们增长的工作需求提供了重要的帮助
简单地说，创新带来更高的生产效率，
减少了旧工作，但同时带来更多更新更好的工作
总体而言，大家都适应了这个模式，
生活水平也有所提高
人类的发展是可以很明显区分的
在很长一段期里，我们大多从事农业方面的工作
工业革命后，某些农民走向制造业，
而当自动化机械普及后，人类又走向了服务业
在不久之前，人类进入了信息时代
刹那间，所有的规则都被改变了
我们的工作被比过去更有效的机器给取代了
这是显然是令人担忧，
不过…创新一定会拯救我们的，不是吗？

Indonesian: 
Hal ini menghapus banyak pekerjaan, tapi juga menciptakan pekerjaan lain yang lebih baik,
ini sangatlah penting, karena populasi yang
meningkat akan membutuhkan pekerjaan.
Jadi, jika disingkat: Inovasi, produktivitas
yang lebih tinggi
lebih sedikit pekerjaan tua, dan lebih banyak pekerjaan
baru dan terkadang lebih baik.
Secara keseluruhan, ini bekerja baik untuk
sebagian besar masyarakat dan
standar hidup meningkat.
Ada perkembangan yang jelas dalam apa
yang manusia lakukan untuk hidup.
Untuk waktu yang lama, kita bekerja di
agrikultur (pertanian)
Dengan Revolusi Industri, pertanian berganti
ke pekerjaan produksi
Dan saat otomatisasi menjadi lebih tersebar luas,
orang-orang berganti ke pekerjaan jasa.
Kemudian, hanya beberapa waktu yang lalu di sejarah
manusia, Masa Informasi terjadi.
Tiba-tiba, aturan menjadi berbeda.
Pekerjaan kita sekarang diambil alih
oleh para mesin, lebih cepat dari masa lalu.
Itu sangatlah mengkhawatirkan... tetapi
inovasi tentu akan menyelamatkan kita, tepat?
Sementara perindustrian Masa Informasi
sedang dalam masa jayanya,

Hungarian: 
Ez sok munkahelyet megszüntetett, viszont egyben teremtett is újabbakat és jobbakat,
ami fontos volt, mivel az egyre növekvő népességnek munkára volt szüksége.
Dióhéjban: innováció,magasabb termelés,
kevesebb régi és sok új és gyakran jobb munkalehetőség.
Összességében ez így jobb volt a legtöbb embernek,
és az életszínvonal is javult.
Nyilvánvaló volt az előrehaladás abban, hogy mit tesznek az emberek a megélhetésükért.
Ezidáig leghosszabb ideig a  mezőgazdaságban dolgoztunk.
Az ipari forradalommal a termelő munkák kerültek előtérbe és ahogy
az automatizálás mégjobban elterjedt az emberek a szolgáltatni kezdtek.
Aztán, az emberi történelemben csupán pár másodperccel ezelőtt, beütött az Információ Kora.
Hirtelen a szabályok megváltoztak. A munkahelyeink
a korábbaiknál sokkal gyorsabb gépek vették át.
Ez persze aggasztó ... de a fejlesztés megint megment minket, nem?
Amíg az új, Információ Kora beli iparágak virágzanak
azok egyre kevesebb és kevesebb új munkahelyet teremtenek.

iw: 
הדבר גרם לאובדן משרות רבות ובאותו זמן יצר גם
משרות חדשות וטובות יותר,
הדבר חשוב מכיוון שסיפק תעסוקה לאוכלוסיה ההולכת וגדלה.
לכן בקיצור, חדשנות, עלייה בתפוקה, פחות משרות ישנות,
הרבה יותר משרות חדשות ובדרך כלל גם טובות יותר.
בסך הכל, זה היה טוב עבור רוב האנשים ותנאי המחייה השתפרו.
יש התקדמות ברורה מבחינת הדרך בה אנשים התפרנסו. 
במשך רוב הזמן עבדנו בחקלאות.
עם המהפכה התעשיתית התבצע מעבר לעבודות ייצור,
וככל שהאוטומציה נפוצה יותר, בני אדם עברו לעבודות שירותיות.
ואז, ממש לפני כמה רגעים בהיסטוריית האדם, פרץ עידן המידע.
פתאום השתנו החוקים. המכונות משתלטות על המשרות
שלנו בקצב מהיר יותר מבעבר.
זה מדאיג כמובן... אבל החדשנות לבטח תציל אותנו, לא?
בעוד שתעשיות עידן המידע פורחות,
הן מייצרות פחות ופחות משרות חדשות.

German: 
Das vernichtete zwar viele Arbeitsplätze, schuf aber auch neue und bessere.
Das war wichtig, da die wachsende Bevölkerung Arbeit benötigte.
Also, kurz gesagt:
Innovation,
höhere Produktivität,
weniger alte Arbeitsplätze
und viele neue und oft bessere Arbeitsplätze.
Insgesamt zahlte sich das für eine Mehrheit der Menschen aus und der Lebensstandard stieg an.
Es gibt eine deutliche Verbesserung, wenn man vergleicht, welche Arbeit Menschen bisher verrichtet haben.
Die längste Zeit arbeiteten wir in der Landwirtschaft.
Die industrielle Revolution verschob Arbeitsplätze in der Produktion.
Dank immer weiter fortschreitender Automatisierung sind heute Menschen eher im Dienstleistungsbereich tätig.
Und dann, erst vor kurzem in der menschlichen Geschichte, begann das Informationszeitalter.
Plötzlich änderten sich die Regeln.
Unsere Arbeitsplätze werden inzwischen schneller durch Maschinen ersetzt, als es früher der Fall war.
Das bereitet natürlich Sorgen, aber Innovation wird uns sicher retten, oder?
Informationsunternehmen boomen zwar, produzieren aber immer weniger Arbeitsplätze.

English: 
This eliminated many jobs, but also
created other jobs that were better
which was important because the
growing population needed work.
So, in a nutshell, innovation,
higher productivity,
fewer old jobs, and many
new and often better jobs.
Overall, this worked well for a majority
of people and living standards improved.
There's a clear progression in
terms of what humans did for
a living. For the longest time,
we worked in agriculture.
With the Industrial Revolution, this
shift into production jobs and as
automation became more widespread,
humans shifted into service jobs.
And then only a few moments ago in human
history, the Information Age happened.
Suddenly, the rules were different.
Our jobs are now being
taken over by machines much faster
than they were in the past.
That's worrying of course... but
innovation will clearly save us, right?
While new information age
industries are booming,
they are creating fewer
and fewer new jobs.

Danish: 
Dette eliminerede mange job, men skabte andre job der var bedre
hvilket var vigtigt fordi den voksende befolkning har brug for arbejde.
Så i en nøddeskål - innovation, højere produktivitet,
færre gamle job og mange nye og ofte bedre job.
Generelt virkede dette for de fleste folk og levestandarden blev bedre.
Der er en tydelig udvikling i hvad mennesker gjorde for at tjene til føden
I lang tid arbejde vi med landbrug.
Med den industrielle revolution skiftede dette over til produktionsjobs og efterhånden som
automatisering blev mere udbredt og mennesket skiftede mere over til servicejobs.
Og så, for kun få øjeblikke siden i menneskehedens historie, begyndte Informationstidsalderen.
Pludselig var reglerne andereldes.
Vores job bliver nu overtaget af maskiner meget hurtigere end før.
Det er selvfølgelig bekymrende, men innovation vil da redde os, ikke?
Selvom virksomheder i den nye informationstidsalder blomstrer,
så skaber de færre og færre nye jobs.

Swedish: 
Detta tog bort många jobb, men skapade även andra jobb som var bättre
vilket var viktigt för att den växande befolkningen behövde arbete.
Så, i ett nötskal, innovation, högre produktivitet
färre gamla jobb, och många nya och ofta bättre jobb.
Överlag så funkade det här bra för majoriteten av människorna, och levnadsstandarden förbättrades.
Det finns ett tydligt framsteg när det gäller hur människor
försörjde sig. Under den längsta tiden så jobbade vi inom jordbruk.
Med den industriella revolutionen så skiftades detta till produktionsjobb, och då
automatisering ökade mer och mer, bytte människor till servicejobb.
Och så för bara någon stund sen i människans historia, hände Informationsåldern.
Helt plötsligt ändrades reglerna. Våra jobb blir numera
tagna av maskiner mycket snabbare än förr.
Det är såklart oroväckande... men innovation kommer ju rädda oss, eller hur?
Medan den nya informationsålderns industrier blommar,
skapar de färre och färre nya jobb.

Modern Greek (1453-): 
Αυτό αφάνισε πολλές δουλειές, όμως επίσης δημιούργησε άλλες καλύτερες δουλειές,
κάτι το οποίο ήταν σημαντικό μιας και ο αυξανόμενος πληθυσμός είχε ανάγκη την εργασία.
Οπότε με λίγα λόγια είχαμε εφευρέσεις, υψηλότερη παραγωγικότητα,
λιγότερες παλιές δουλειές, και πολλές καινούριες και συχνά καλύτερες δουλειές.
Συνολικά, αυτό λειτούργησε καλά για την πλειονότητα των ανθρώπων και τα βιοτικά επίπεδα βελτιώθηκαν.
Υπάρχει μία ξεκάθαρη πρόοδος όσον αφορά το τι έκαναν οι άνθρωποι
για να βγάζουν τα προς το ζην. Για το μεγαλύτερο χρονικό διάστημα, ασχολούμασταν με την γεωργία.
Με τη Βιομηχανική Επανάσταση, στραφήκαμε στις εργασίες παραγωγής, και με την αυτοματοποίηση
να γίνεται περισσότερο διαδεδομένη, οι άνθρωποι άρχισαν να ασχολούνται με εργασίες σε υπηρεσίες.
Και τότε, μόλις μερικές στιγμές πριν στην ανθρώπινη ιστορία, συνέβη η Εποχή της Πληροφορίας.
Ξαφνικά, οι κανόνες είναι διαφορετικοί. Οι θέσεις εργασίας μας αντικαθίστανται
πλέον από μηχανές, πολύ ταχύτερα σε σχέση με το παρελθόν.
Φυσικά αυτό είναι ανησυχητικό... όμως οι εφευρέσεις σίγουρα θα μας σώσουν, σωστά;
Ενώ οι νέες βιομηχανίες στην εποχή της πληροφορίας αναπτύσσονται ραγδαία,
οι νέες θέσεις που δημιουργούν ολοένα και λιγοστεύουν.

Vietnamese: 
Điều này loại bỏ nhiều việc làm nhưng cũng tạo ra công việc khác tốt hơn, điều này quan trọng bởi vì dân số đang gia tăng cần có việc làm.
Tóm lại, đổi mới, năng suất cao hơn, ít công việc lạc hậu, và có nhiều việc làm mới tốt hơn.
Nhìn chung, điều này tốt cho đa số người và mức sống tiêu chuẩn được cải thiện.
Có một sự tiến triển rõ ràng về những gì con người đã làm để phát triển cuộc sống. Chúng ta làm việc trong nông nghiệp với thời gian dài nhất.
Với cuộc Cách mạng Công nghiệp, sự chuyển dịch vào công việc sản xuất và việc tự động hóa trở nên phổ biến hơn, con người chuyển sang các ngành dịch vụ.
Và chỉ mới gần đây trong lịch sử nhân loại, thời đại công nghệ thông tin bùng nổ.
Đột nhiên, các quy tắc trở nên khác đi. Công việc của chúng ta hiện nay bị chiếm lấy bởi máy móc, nhanh hơn nhiều so với trong quá khứ.
Đó tất nhiên là điều đáng lo lắng... nhưng đổi mới rõ ràng sẽ giúp chúng ta, đúng không?
Trong khi các ngành công nghiệp của thời đại công nghệ thông tin bùng nổ, nó đang tạo ra ngày càng ít việc làm mới

Romanian: 
Acest lucru a eliminat multe locuri de muncă, dar, de asemenea, a creat alte locuri de muncă, care au fost mai bune
care a fost important, deoarece
populația care crește avea nevoie de locuri de muncă
Deci, pe scurt, inovare,
productivitate mai mare,
mai puține locuri de muncă vechi, și multe locuri de muncă noi, de cele mai multe ori mai bune.
În general, acest lucru a lucrat bine pentru o majoritate
de oameni și îmbunătățirea nivelului de trai.
Există o progresie clară în
termeni de ceea ce a făcut pentru oameni
un trai. Pentru cea mai lungă de timp,
am lucrat în agricultură.
Odată cu Revoluția Industrială, această a însemna trecerea în locuri de muncă de producție
și când automatizarea a devenit mai răspândită,
oamenii s-au orientat spre slujbe în domeniul public.
Și apoi doar câteva momente în urmă, în om
istorie, era informațională sa întâmplat.
Dintr-o dată, regulile au fost diferite.
locuri de muncă noastre sunt acum
preluate de mașini mult mai repede
decât erau în trecut.
Asta e îngrijorător desigur ... dar
inovațiea ne va salva în mod clar, nu?
In timp ce noile industrii  sunt în plină expansiune,
acestea creează tot mai puține locuri de muncă noi.

Czech: 
Tohle způsobilo zánik mnoha pracovních míst, ale zároveň také vznikly nová a lepší pracovní místa .
To bylo důležité, protože rostoucí populace potřebovala práci.
Takže, v kostce, inovace, vyšší produktivita, méně staré práce a mnoho nových a často lepších prací.
Celkově, tohle vše dobře fungovalo pro většinu lidí a životní úroveň se zvyšovala.
Je zde jasný pokrok ve způsobu  lidské obživy.
Nejdéle jsme se živili zemědělstvím.
Během Průmyslové revoluce jsme přešli k výrobním pozicím. A jak se automatizace rozšiřovala,
lidé přecházeli do služeb. A pak, jen za chvíli v lidské historii nastala doba Informační.
Náhle se změnila pravidla. Naše zaměstnání jsou přebírána stroji rychleji než dříve.
To je samozřejmě zneklidňující ... ale inovace nás zachrání, ne?
Zatímco nová odvětví doby Informační prožívají obrovský boom,

French: 
Cela a détruit beaucoup d'emplois, mais en a aussi créé des meilleurs
ce qui était important parce que la population grandissante avait besoin de travail.
Donc, pour résumer, plus il y a d'innovation plus grande devient la productivité,
moins d'anciens emplois, plus de nouveaux emplois et souvent de meilleure qualité.
De manière générale, cela a bien fonctionné pour la majorité des personnes
et le niveau de vie s'est amélioré.
Il y a une progression claire dans ce que les humains font pour survivre
La plus grande partie du temps, nous avons travaillé dans l'agriculture.
Avec la Révolution Industrielle,
cela a changé pour devenir des emplois de production
et avec le développement de l'automatisation,
les humains ont développé des emplois de services.
Et ensuite, très récemment dans l'histoire de l'humanité,
l'âge de l'information est arrivé.
Soudainement, les règles ont changé.
Nos emplois sont maintenant remplacés par des machines bien plus rapidement que dans le passé.
Cela est inquiétant, bien-sûr...
Mais l'innovation va clairement nous sauver, n'est-ce pas ?
Pendant que les nouvelles industries de l'âge de l'information explosent,
elles créent de moins en moins de nouveaux emplois

Norwegian: 
Dette eliminerte mange jobber, men skapte også mange jobber som var bedre
noe som var viktig på grunn av den voksende befolkningen som trengte jobber.
Så, kort sagt, innovasjon, høyere produktivitet,
færre gamle jobber og mange nye og ofte bedre jobber.
Alt i alt, fungerte dette veldig godt for majoriteten av folket og levestandarder økte.
Det er en klar progresjon i henhold til hva mennesker
levde av. I en veldig lang tid, jobbet vi innenfor jordbruk.
Den industrielle revolusjonen endret disse jobbene til produksjonsjobber og
da automasjon ble mer utspredt, mennesker byttet til service jobber.
Og bare for litt siden, startet informasjonsalderen.
Plutselig endret alt seg. Jobbene våre blir nå
tatt over av maskiner mye raskere enn de ble før
Det er så klart bekymrende, men innovasjon vil redde oss, ikke sant?
Selv om de nye industriene knyttet til informasjonsalderen vokser fort,
så lager de mindre og mindre jobber.

Russian: 
Это уничтожило много работ, но также создало множество других лучших работ,
Что было важно, потому что растущему населению нужна была работа
Так что, в двух словах - 
инновация, растущая продуктивность
Меньше старых работ, 
больше новых и зачастую лучших работ.
В общем, это работало хорошо для большинства людей, и уровень жизни улучшился.
Существует явная последовательность того, чем люди зарабатывали на жизнь:
Дольше всего мы занимались сельским хозяйством;
После индустриальной революции, это  сменилось на промышленность;
И вместе с тем, как автоматизация стала более широко распространенной, люди переключились на сферу услуг.
И тогда, только пару мгновений назад в истории человечества, наступила Информационная Эра.
Внезапно, правила поменялись.
Наши работы теперь заменяются машинами намного быстрее, чем в прошлом.
Это, конечно, тревожит... но инновация нас уж точно спасет, верно?

Dutch: 
Dit verdreef veel banen, maar creëerde ook andere, betere banen,
wat belangrijk was, omdat de groeiende bevolking werk nodig had.
Dus, in een notendop:
Innovatie, meer productiviteit,
Minder oude banen, en meer nieuwe, vaak betere banen.
Over het algemeen werkte dit goed voor de meerderheid van de mensen
en leefomstandigheden verbeterden.
Er is een duidelijke vordering in wat mensen deden voor de kost.
Voor een lange tijd werkten we in de landbouw.
Met de industriële revolutie verschoof dit naar productiewerk.
En naarmate automatisering zich meer verspreidde
verschoof men naar de dienstsector.
En toen, maar kort geleden in de mensgeschiedenis, begon het informatietijdperk.
Plotseling waren de regels veranderd.
Onze banen worden nu veel sneller overgenomen door machines dan in het verleden.
Dat is natuurlijk zorgwekkend, maar innovatie zal ons duidelijk redden, toch?
Hoewel informatietijdperkbedrijven bloeien, creëren ze minder en minder nieuwe banen.

Slovenian: 
To je uničilo veliko služb, medtem ko so bile ustvarjene nove in boljše službe.
Kar je pomembno,saj je naraščajoča populacija rabila nekaj dela.
Torej poenostavljeno: Inovacija,večja produktivnost
Manj starih služb,in mnogo novih ter boljših služb.
To je delovalo za veliko ljudi in standardi življenja so se izboljšali.
Veliko je bilo napredka glede tega kaj smo ljudje delali
za preživetje.Najdlje smo delali na njivah.
S industrijsko revolucijo se je vse to preneslo na delo v tovarnah.
Avtomatizacija je postala vse bolj razširjena in ljudje so se prestavili na delo v storitvah.
In potem,le nekaj trenutkov nazaj v človeški zgodovini,zgodila se je informacijska doba.
Na enkrat so se pravila spremenila.Naša dela so zdaj
nadomeščena od robotov,precej hitreje kot kdar koli prej.
To je zaskrbljujoče seveda...Ampak inovacija nas bo rešila,a ne?
Medtem,ko nove industrije naraščajo v novi dobi,
ustvarjajo vse manj in manj novih služb.

Italian: 
Questo eliminò molti lavori,
ma ne creò anche di migliori.
Ed era importante, perché alla crescente popolazione occorreva lavoro.
Quindi, in poche parole
Innovazione
Maggiore produttività
Meno vecchi lavori
e molti nuovi lavori offerti, spesso migliori.
Complessivamente, questo funzionò bene per la maggior parte delle persone,
e le condizioni di vita aumentarono.
C'è una chiara progressione riguardo ciò che l'uomo faceva per vivere
Per lungo tempo, abbiamo lavorato nell'agricoltura.
Con la rivoluzione industriale, ci spostammo nei lavori di produzione.
E mentre l'automazione diventava più diffusa, gli esseri umani si spostarono nei servizi.
Successivamente, solo pochi istanti fa nella storia dell'uomo
iniziò l'era dell'informazione.
Improvvisamente le regole erano differenti
I nostri lavori sono ora sostituiti da macchine molto più velocemente che nel passato
E ciò è certamente preoccupante!
Ma l'innovazione ci salverà di certo... vero?
Mentre le industrie della nuova era dell'informazione spopolano
stanno creando sempre meno posti di lavoro.

Polish: 
ale również stworzyło lepsze zawody, co było istotne
bo rosnąca populacja potrzebowała pracy.
W skrócie: Innowacja -> większa produktywność
mniej starych zawodów, a więcej nowych i zwykle lepszych zawodów. Ogólnie to
sprawdzało się dla większości, a standard życia polepszał się. Widać
postęp w tym jak ludzie pracowali na życie. Przez długi czas
pracowaliśmy w rolnictwie. Z rewolucją przemysłową przeszliśmy na
zawody produkcyjne, a z upowszechnieniem automatyzacji ludzie przenieśli się
na zawody usługowe. I nie tak dawno temu nastała Era
Informacji. Nagle zasady się zmieniły. Nasze zawody są zabierane
przez maszyny znacznie szybciej niż w przeszłości.
To jest oczywiście niepokojące... ale innowacje na pewno nas uratują, nie? Podczas gdy
przemysł ery informacji rozwija się dynamicznie, tworzonch jest coraz mniej

Spanish: 
Esto eliminaba muchos trabajos, pero tambien creaba otros que eran mejores, lo cual era importante porque la población, creciente, necesitaba trabajar.
Así que, en resumen, inovación, mayor productividad, menos trabajos viejos, y muchos más y a menudo mejores trabajos.
A grandes razgos, esto funcionó bien para la mayoría de las personas, y los estándares de vida mejoraron.
Hay una progresión clara en términos de lo que los humanos hacían para trabajar. Durante la mayor parte del tiempo, hemos trabajado en agricultura.
Con la Revolución Industrial, esto cambió hacia trabajos de producción. Y cuando la automatización se volvió más masiva, los humanos nos volcamos a los servicios.
Y hace apenas unos momentos en nuestra historia humana, sucedió la Era de la Información.
De repente, las reglas eran diferentes. Nuestros trabajos están siendo arrebatados por máquinas mucho más rápidas que en el pasado.
Eso es claramente preocupante... pero la inovación nos salvará de nuevo, ¿verdad?
Mientras que las nuevas empresas de la era de la información están floreciendo, están creando menos y menos nuevos empleos.

Portuguese: 
Isto eliminou muito empregos, mas também criou outros empregos que eram melhores.
O que é importante, porque a população crescente necessitava de trabalho.
Então, resumindo,
inovação,
produtividade elevada,
menos trabalhos antigos
e muitos novos tipos de trabalho, geralmente melhores.
De forma geral, isto funcionou bem para a maioria das pessoas e a qualidade de vida melhorou.
Existe uma clara progressão em termos do que os humanos faziam para viver.
Pela maior parte do tempo, nós trabalhamos na agricultura.
Com a revolução industrial, isto mudou para trabalhos de produção,
e à medida que a automação se tornou mais difundida, os humanos mudaram para trabalhos de serviço.
E, então, há apenas alguns momentos na História humana, a Era da Informação aconteceu.
De repente, as regras mudaram.
Nossos empregos estão sendo tomados por máquinas de forma muito mais rápida do que no passado.
Isto é certamente preocupante,
mas a inovação irá claramente nos salvar, certo?
Enquanto novas indústrias da era da informação estão crescendo,

Chinese: 
雖然減少了許多就業機會
不過同時也創造了更多更好的工作機會
為解決人們增長的工作需求提供了重要的幫助
簡單地說，創新帶來更高的生產效率
減少了舊工作，但同時帶來更多更新更好的工作
總體而言，大家都適應了這個模式
生活水準也有所提高
人類的發展是可以很明顯區分的
在很長一段期間裡，我們大多從事農業的工作
工業革命後，某些農民走向製造業
而當自動化機械普及後，人類又走向了服務業
在不久之前，人類進入了資訊時代
剎那間，所有的規則都被改變了
我們的工作被比過去更有效的機器給取代了
這顯然令人擔憂
不過…創新一定會拯救我們的，對吧？

Czech: 
vytvářejí méně a méně nových pracovních příležitostí.
General Motors v roce 1979 zaměstnával více než 800.000 lidí a vydělal více než 11 miliard dolarů.
Google, v roce 2012, vydělal 14 miliard dolarů, zatímco zaměstnal 58 tisíc lidí.
Tohle porovnání se vám nemusí líbit, ale Google je příkladem toho, co  vytvářelo místa v minulosti.
Nová, inovativní odvětví
Starým inovativním odvětvím dochází pára. Jen se podívejme na auta.
Když se před 100 lety objevila, vytvořila celá obrovská odvětví.
Auta změnila způsob našeho života, naší infrastrukturu i naše města.
Miliony lidí našly práci, přímo, či nepřímo právě díky nim.
Desítky let investic udržely tuto setrvačnost.
Dnes je tento proces z většiny kompletní, inovace v automobilovém průmyslu nevytváří tolik míst jako dříve.
Zatímco elektromobily jsou skvělé, nevytvoří miliony nových pracovních míst.

French: 
En 1979, General Motors employait plus de 800 000 employés
et a généré environ 11 milliards de dollars américains.
En 2012, Google a généré à peu près 14 milliards de dollars américains
en employant 58,000 personnes.
Vous n'allez peut-être pas aimer cette comparaison,
mais Google est un exemple de ce qui créait des emplois par le passé.
La nouvelle industrie de l'innovation.
L'ancienne industrie de l'innovation est à bout de souffle.
Prenez l'exemple des voitures
Quand elles ont été inventées il y a 100 ans, elles ont créé une énorme industrie.
Les voitures ont transformé notre mode de vie, nos infrastructures et nos villes.
Des millions de personnes ont trouvé un travail, directement ou indirectement grâce à cette industrie
Des décennies d'investissements ont fait perdurer cette dynamique.
Aujourd'hui, ce processus est en grande partie arrivé à son terme.
L'innovation dans l'industrie automobile ne crée plus autant d'emplois qu'elle ne le faisait auparavant.
Bien que les voitures électriques soient formidables,
elles ne vont pas créer des millions de nouveaux emplois.
Mais ... attendez
Qu'en est-il de l'Internet ?

Italian: 
Nel 1979
General Motors impiegava più di 800.000 lavoratori
e guadagnava circa 11 miliardi di dollari statunitensi
Nel 2012
Google guadagnò circa 14 miliardi di dollari
con una forza lavoro di 58.000 dipendenti
Questo paragone potrebbe non piacervi
ma Google è un esempio di ciò che creava lavori nel passato
Industrie nuove ed innovative
Le vecchie industrie innovative stanno "finendo la benzina"
Come quella delle automobili, per esempio.
Quando si diffusero 100 anni fa
crearono industrie enormi
Le automobili cambiarono il nostro modo di vivere,
le nostre infrastrutture e le nostre città.
Milioni di persone trovarono lavoro direttamente o indirettamente.
Decadi di investimenti sostennero questo processo
Oggi questo processo è praticamente completato
L'innovazione nell'industria automobilistica non crea più lavoro come in passato
E mentre le auto elettriche sono ottime
Non hanno creato milioni di posti di lavoro
Aspetta, e riguardo ad Internet?

Dutch: 
In 1979 had General Motors meer dan 800.000 werknemers in dienst,
en verdiende ongeveer 11 miljard dollar.
In 2012 verdiende Google ongeveer 14 miljard dollar, terwjil het maar 58.000 mensen in dienst had.
Misschien vind je dit geen goede vergelijking,
Maar Google is een voorbeeld van wat in het verleden banen creëerde:
innovatieve nieuwe industrieën.
Oude innovatieve industrieën zijn aan het verflauwen.
Kijk maar eens naar auto's:
Toen ze 100 jaar geleden in de wereld kwamen creëerden ze gigantische industrieën.
Auto's veranderden onze leefstijl, onze infrastructuur, en onze steden.
Miljoenen mensen vonden werk, direct of indirect.
Decennia aan investering hielden deze voortgang in stand.
Vandaag is dit proces grotendeels compleet.
Innovatie in de auto-industrie creëert niet zoveel banen als vroeger.
Elektrische auto's zijn geweldig, maar ze zullen niet miljoenen nieuwe banen creëren.
Maar wacht, het internet dan?

Portuguese: 
elas estão criando cada vez menos novos empregos.
Em 1979, a General Motors empregava mais de 800 mil trabalhadores,
e lucrou cerca de 11 bilhões de dólares americanos.
Em 2012, o Google ganhou cerca de 14 bilhões de dólares,
empregando 58 mil pessoas.
Você pode não gostar desta comparação,
mas o Google é um exemplo de criadores de novos empregos no passado:
indústrias modernas e inovadoras.
As indústrias inovadoras antigas estão perdendo o fôlego, basta olhar para os carros.
Quando surgiram há cem anos atrás, eles criaram indústrias enormes.
Automóveis transformaram nosso modo de vida,
nossa infraestrutura, e nossas cidades.
Milhões de pessoas conseguiram emprego, diretamente ou indiretamente,
e décadas de investimento mantiveram essa tendência.
Mas atualmente esse processo já está praticamente finalizado,
e inovação na indústria automobilística já não cria mais tantos empregos quanto antes.
Apesar dos carros elétricos serem ótimos,
eles não vão criar milhões de novos empregos.
Mas espera aí, e a Internet?

Russian: 
Пока новые индустрии информационной эры развиваются, они создают меньше и меньше новых работ.
В 1979 General Motors нанимали более чем 800,000 работников
и заработали более 11 миллиардов долларов США.
В 2012 Google заработал около 14 миллиардов долларов США, нанимая только 58,000 людей.
Вам может не нравиться это сравнение, но Google - это пример того,
что  в прошлом создавало новые работы:
новые, инновационные индустрии.
Старые инновационные индустрии иссякают, взгляните на автомобили.
Когда они появились сто лет назад, они создали огромные индустрии.
Автомобили изменили наш образ жизни, инфраструктуру и города.
Миллионы людей нашли работу напрямую или косвенно.
Десятилетия инвестиций держали это движение на ходу.
Сегодня этот процесс во многом окончен -
инновация в автомобильной индустрии не создает столько работ, как  раньше.
Хоть электромобили и отличная штука, они не создадут миллионы новых работ.
Но подождите,  что насчет интернета?

Hungarian: 
1979-ben a General Motorsnak több mint 800.000 alkalmazottja volt
és körülbelül 11 milliárd dollár nyereséget csinált.
2012-ben a Google körülbelül 14 milliárd dollár nyereség mellett 58.000 embernek adott munkát.
Ez nem fog tetszeni de a Google pont annak a példája ami a múltban munkákat teremtett:
egy Innovatív új iparág.
A régi húzóágazatok kezdenek kifutni a szuflából. Nézd meg például az autókat.
Amikor megjelentek, 100 évvel ezelőtt, hatalmas iparágakat teremtettek.
Megváltoztatták a városainkat, az infrastruktúránkat, azt ahogy élünk.
Emberek milliói találtak új munkát vagy közvetlenül vagy közvetetten.
A fejlődés évtizedeken át lendületben tartotta az autóipart.
Mára már ez a folyamat befejeződött. Az autóiparban
a fejlődés már nem teremt annyi új munkahelyet mint korábban.
Az elektromos autók jók meg minden, de nem teremtenek milliónyi új munkahelyet.

Vietnamese: 
Năm 1979, General Motors thuê
hơn 800.000 lao động và thu về
11 tỷ USD. Năm 2012, Google thu về khoảng 14 tỷ USD, trong khi
sử dụng chỉ 58.000 người. Bạn có thể không thích 
phép so sánh này, nhưng Google là một ví dụ
về những gì tạo ra những việc làm mới trong quá khứ so với các ngành công nghiệp mới có tính đổi mới
Các ngành công nghiệp cũ đang dần lỗi thời. Nhìn vào ô tô - khi nó được sáng chế vào
100 năm trước, nó đã tạo ra ngành công nghiệp khổng lồ. Ô tô biến đổi lối sống,
cơ sở hạ tầng và các thành phố của chúng ta.
Hàng triệu người tìm được việc làm kể cả
trực tiếp hay gián tiếp. Nhiều thập kỷ của sự 
đầu tư giữ xu hướng này tiếp tục.
Ngày nay, quá trình này phần lớn hoàn tất.
Đổi mới trong ngành công nghiệp xe không
tạo nhiều công việc như trước kia nữa. Trong khi xe điện tuyệt vời, nó

Swedish: 
Under 1979, anlitade General Motors över 800 000
arbetare och tjänade ungefär $11 miljarder US dollar.
Under 2012, tjänade Google ungefär $14 miljarder US dollar medan de anlitade 58 000 människor.
Du kanske inte gillar den här jämförelsen, men Google är
ett exempel av vad som skapade nya jobb förr:
Innovativa nya industrier.
Gamla innovativa industrier börjar få slut på bränsle. Titta bara på bilar.
När de blev populära för 100 år sedan, skapade de gigantiska industrier.
Bilar förändrade vårt sätt att leva, vår infrastruktur och våra städer.
Miljontals människor fann jobb antingen direkt eller indirekt.
Årtionden av investering höll bollen rullande.
Idag, så är den här processen i stort sätt färdig. Innovation inom
bilindustrin skapar inte lika många jobb som den brukade.
Medan elbilar är bra på många sätt kommer de inte skapa miljoner nya jobb.
Men vänta lite; internet då?

Spanish: 
están creando menos y menos empleos nuevos.
En 1979, General Motors empleó más
de 800 mil trabajadores, y obtuvo alrededor de 11 mil millones de dólares
En 2012 Google obtuvo alrededor de  14 mil millones de dólares,
mientras que empleó 58 mil personas.
Pueda que no les guste esta comparación, pero Google es un ejemplo
de lo que creó nuevos empleos en el pasado:
Nuevas industrias de innovación
Las viejas industrias de innovación se están quedando sin energía.
Solo miren a los automóviles.
Cuando tomaron relevancia 100 años atrás,
crearon industrias enormes.
Los automóviles transformaron nuestra estilo de vida, nuestra infraestructura,
y nuestras ciudades.
Millones de personas encontraron trabajo relacionados
directa o indirectamente.
Décadas de inversiones mantuvieron esta situación a flote.
Hoy, éste proceso está ampliamente completado.
La innovación en la industria automotriz
no crea tantos empleos como lo solía hacer.
Aunque los vehículos eléctricos son geniales y todo,
no van a crear millones de empleos nuevos.
Pero espera, ¿qué hay acerca del internet?

Spanish: 
En 1979, General Motors empleó a más de 800.000 trabajadores, y facturó alrededor de
11.000.000.000 de dólares. En 2012, Google hizo alrededor de 14.000.000.000 de dólares, empleando
a 58.000 personas. Puede no gustarte esta comparación, pero Google es un ejemplo que muestra
quiénes creaban trabajos nuevos en el pasado - las industrias nuevas e innovadoras. Las industrias innovadoras
pero viejas están quedándose sin combustible. Basta mirar al automóvil - cuando se pusieron de moda,
hace 100 años, crearon industrias gigantescas. Los autos transformaron nuestra forma de vida,
nuestra infraestructura, y nuestras ciudades. Millones de personas encontraron trabajos de manera
directa o indirecta. Décadas de inversión mantuvieron esta inercia funcionando.
Hoy, este proceso está ultieriormente cerrado. La innovación en la industria automotriz ya no
genera tantos trabajos como lo hacía antes. Aunque los autos eléctricos sean excelentes y todo,

Polish: 
zawodów. W 1979 General Motors zatrudniało 800.000 pracowników i zarabiało
11 mld dolarów. W 2012 Google zarobiło 14 mld dolarów,
zatrudniając 58.000 ludzi. Możesz nie lubić tego porównania, ale Google jest przykładem
tego, co w przeszłości tworzyło pracę - nowy innowacyjny przemysł. Stary innowacyjny
przemysł kończy się. Spójrz na samochody - kiedy stały się istotne
100 lat temu, stworzyły olbrzymi przemysł. Samochody zmieniły nasze
życie, infrastrukturę oraz miasta. Miliony ludzi znalazło pracę czy to
pośrednio czy bezpośrednio. Dekady inwestycji napędzały to.
Dzisiaj, ten proces jest prawie skończony. Innowacje w przemyśle samochodowym nie tworzą
już tylu zawodów co kiedyś. Samochody elektryczne może i są wspaniałe, ale

Turkish: 
Bilgi Çağı endüstrisi sürekli büyüme göstermesine rağmen giderek daha az yeni iş yaratıyor.
1979'da General Motors(GM) şirketi 800 binden fazla insan çalıştırdı ve 11 milyar Amerikan doları kazandı.
2012'de Google 14 milyar Amerikan doları kazandı ama sadece 58 bin kişi çalıştırdı.
Bu karşılaştırma hoşunuza gitmeyebilir ama Google eskiden, yeni iş yaratan şirketlere bir örnek sayılır.
Yenilikçi yeni endüstriler
Yenilikçi eski endüstrilerin zamanı doluyor.
Arabalara bir bakalım.
100 yıl önce ortaya çıktıklarında çok büyük yeni endüstriler yarattılar.
Arabalar yaşama şeklimizi, şehir altyapılarımızı ve şehirlerimizi değiştirdiler.
Milyonlarca insan doğrudan veya dolaylı olarak arabalar sayesinde iş sahibi oldu.
10 yıllardır süregelen yatırımlar bunun devam etmesini sağladı.
Günümüzde bu süreç büyük ölçüde tamamlandı.
Artık araba endüstrisi eskisi kadar yeni iş yaratmıyor.
Elektrikli arabalar iyi güzel de
eski arabalar gibi milyonlarca yeni iş yaratmayacaklar.

Finnish: 
Vuonna 1979 General Motors työllisti yli 800 000
työntekijää ja tuotti noin 11 miljardia dollaria.
Vuonna 2012 Google tuotti noin 14 miljardia dollaria ja työllisti 50 000 ihmistä.
Et ehkä pidä tästä vertailusta, mutta Google on
esimerkki siitä, mikä uusia työpaikkoja viime aikoina synnytti:
Innovatiiviset uudet teollisuudenalat.
Vanhat keksinnöt alkavat olla loppuun keksittyjä. Esimerkiksi autot.
Kun ne yleistyivät 100 vuotta sitten, ne synnyttivät valtavasti teollisuutta.
Ne muuttivat elintapojamme, infastruktuuriamme ja kaupunkejamme.
Miljoonat ihmiset saivat töitä joko suoraan tai epäsuorasti.
Vuosikymmenten investoinnit pitivät tämän vauhdissa.
Nykyään prosessi alkaa olla ohi. Innovaatiot autoalalla
eivät enää luo yhtä paljon työpaikkoja kuin ennen.
Vaikka sähköautot ovatkin mahtavia, ne eivät tule luomaan miljoonittain työpaikkoja.
Mutta hetkinen, entä internet?

Korean: 
1979년 GM은 80만명이 넘는 직원들을 고용하고
110억 달러를 벌었습니다.
2012년 구글은 140억 달러를
5만 8천명의 직원만으로 벌었습니다.
이런 비교를 안좋아할수도 있겠지만
구글은 과거에 새로운 직업들을 만들어냈던 예시 중 하나입니다.
혁신적인 신 산업들에서 말이죠.
오래된 혁신산업들은 기력을 다하고 있습니다.
자동차 처럼 말이죠
100년전 자동차가 나왔었을 때,
자동차는 거대한 산업들을 만들어냈습니다.
자동차는 우리의 삶의 방식과 사회 기반 시설,
그리고 도시들을 완전히 바꿔놓았죠
그리고 이로 인해 수백만명의 사람들이
직접적으로나 간접적으로 직장들을 잡았습니다.
수십년의 투자는 여기에 탄력을 붙게 했습니다.
오늘날, 이런 과정은 거의 완성되었습니다.
자동차산업에서의 혁신은 
예전만큼 많은 직업들을 만들지
못 하게 되었죠.
전기자동차가 뜨고 있지만,
그게 수백만의 새로운 직장들을 만들어내진 못 할겁니다.

Modern Greek (1453-): 
Το 1979, η General Motors απασχολούσε περισσότερους από 800.000
εργαζομένους και είχε κέρδη περίπου 11 δισ. δολάρια.
Το 2012, η Google είχε κέρδη περίπου 14 δισ. δολάρια, απασχολώντας μόλις 58.000 άτομα.
Μπορεί να μη σου άρεσε αυτή η σύγκριση, όμως η Google
αποτελεί και αυτή παράδειγμα του τι ήταν αυτό που δημιουργούσε θέσεις εργασίας στο παρελθόν:
Οι καινοτόμες νέες επιχειρήσεις.
Οι προηγούμενες καινοτόμες επιχειρήσεις χάνουν έδαφος. Ρίξε απλά μια ματιά στα αυτοκίνητα.
Όταν είχαν γίνει μόδα 100 χρόνια πριν, δημιούργησαν τεράστιες βιομηχανίες.
Τα αυτοκίνητα μεταμόρφωσαν τον τρόπο ζωής μας, τις υποδομές μας και τις πόλεις μας.
Εκατομμύρια ανθρώπων βρήκαν με αυτόν τον τρόπο θέσεις εργασίας, είτε άμεσα είτε έμμεσα.
Δεκαετίες επενδύσεων διατήρησαν την ορμή που είχε αυτή η βιομηχανία.
Σήμερα, η διαδικασία αυτή έχει σχεδόν ολοκληρωθεί. Οι καινοτομίες
στην αυτοκινητοβιομηχανία δεν δημιουργούν τόσες θέσεις εργασίας όσες δημιουργούσαν στο παρελθόν.
Παρόλο που τα ηλεκτρικά αυτοκίνητα είναι υπέροχα και τα σχετικά, δεν θα δημιουργήσουν εκατομμύρια νέες θέσεις εργασίας.
Για μισό λεπτό όμως: τι γίνεται με το internet;

Slovenian: 
Leta 1979 je podjetje General Motors imelo zaposljenih več kot 800.000
delavcev in je naredilo več kot 11 bilijonov dolarjev.
Leta 2012,je Google naredilo 14 bilijonov dolarjev medtem ko je zaposlilo le 58.000 ljudi.
Morda ti ta primerjava ni všeč,ampak je google
en primer,ki je naredil več služb v preteklosti.
Inovativna nova industrija.
Stare inovativne industrije izgubljajo svojo moč.Poglejmo avte.
Ko so prišli pred 100 leti,so ustvarili nove industrije.
Avtomobili so spremenili naš način življenja,našo infrastrukturo in naša mesta.
Milijone ljudi je našlo delo direktno ali posredno.
Leta vlaganja je držalo to industrijo naprej.
Danes je ta proces vlaganja končan.Inovacija v
avto industriji več ne prinese toliko služb kot jih je nekoč.
Medtem ko so električni avti super in vse, vseeno ne bodo prinesli toliko služb.
Ampak čakaj...Kaj pa internet?

Slovak: 
V roku 1979 zamestnával General Motors
viac ako 800 000 pracovníkov
a mal obrat cca 11 miliárd dolárov.
V roku 2012 má Google obrat 14 miliárd dolárov
a zamestnáva 58 000 ľudí.
Toto porovnanie sa vám nemusí páčiť,
ale Google je príklad toho,
čo vytváralo nové pracovné miesta v minulosti:
Inovatívny nový priemysel.
Starým priemyselným odvetviam dochádza para.
Len sa pozrite na autá.
Keď pred sto rokmi nastúpili na scénu,
vytvorili ohromný priemysel.
Autá zmenili náš spôsob života,
infraštruktúru i mestá.
Milióny ľudí si našli prácu:
priamo či nepriamo.
Dekády investícií tento trend udržiavali.
Dnes je tento proces prakticky na konci.
Inovácia v automobilovom priemysle
nevytvára toľko pracovných miest ako kedysi.
Hoci elektromobily sú skvelé,
nevytvoria milióny pracovných miest.
Ale počkajte; a čo Internet?

German: 
1979 beschäftigte General Motors 800.000 Menschen und erwirtschaftete 11 Milliarden US Dollar.
2012 hatte Google einen Umsatz von 14 Milliarden US Dollar, mit 58.000 Angestellten.
Vielleicht gefällt dir der Vergleich nicht, aber Google ist ein Beispiel, was Arbeitsplätze in der Vergangenheit geschaffen hat.
Innovative, neue Industrien.
Alte, innovative Industrien verlieren an Fahrt.
Autos, zum Beispiel.
Als sie vor 100 Jahren auf der Bildfläche erschienen, erschufen sie riesige Industriezweige.
Autos veränderten unsere Lebensweise, unsere Infrastruktur und unsere Städte.
Millionen fanden Arbeitsplätze, direkt oder indirekt.
Jahrzehnte der Investition hielten diese Bewegung am Laufen.
Heute ist dieser Prozess größtenteils vollendet.
Innovation in der Autoindustrie schafft nicht mehr so viele Arbeitsplätze wie früher.
E-Autos sind zwar toll und alles, sie werden aber nicht Millionen neuer Arbeitsplätze schaffen.
WARTE! Was ist mit dem Internet?

Chinese: 
雖然新資訊時代產業蓬勃發展
但是他們創造的新工作卻越來越少
1979年，通用汽車雇用超過80萬工人
賺取約110億美元
在2012年，Google賺取了約140億美元
卻只聘請了58萬人
你可能覺得這種比較沒什麼意義
但Google就是一個創造新就業機會的——新興產業
舊行業逐漸失去動力
單以汽車行業為例 - 當100年前他們新興時
他們創造了許多巨大的行業
汽車改變了我們的生活方式
我們的基礎設施，和我們的城市規劃
數以百萬計的人也因此直接或間接找到工作
幾十年投資維持了整個趨勢
如今，這個過程已基本飽和
在汽車行業的創新已經不能像新興時創造那麼多就業崗位
雖然電動車還是非常有潛力的

Japanese: 
1970年、ジェネラル モーターズ は80万人以上を雇用し、
約110億ドルを生み出した
2012年、Google は約140億ドルを生み出したが、58,000人しか雇っていない
このような比較を好まないかもしれないが、
Google は過去に職を生み出してきたものと同じ、
革新産業の一例である
昔の産業は蒸気を追い出した。
車を見てみよう
100年前に車ができたとき、それは巨大な産業を生み出した
車は私達の生活、インフラ、町を一変させた
何百万もの人が、直接的や間接的に職を得た
数十年に渡る投資がこの勢いを保っていた
今日、この過程はほとんど完了し、
車産業の革新は、以前ほど職を生み出さなくなった
電気自動車はすばらしいが、何百万もの職は生み出せないだろう
しかし、インターネットはどうだろう？

Arabic: 
فإنها تخلق عددًا أقل وأقل من الوظائف الجديدة.
في عام 1979، وظَّفت "جنرال موتورز" أكثر من 800 ألف عامل وجنت حوالي 11 مليار دولار أمريكي.
في عام 2012، جَنَت "جوجل" حوالي 14 مليار دولار أمريكي بتوظيف 58,000 شخص
قد لا تعجبك هذه المقارنة، ولكن غوغل مثال على ما أنشأَ وظائف جديدة في الماضي ..
الصناعات الجديدة المبتكرة.
الصناعات المبتكرة القديمة بدأت بالتباطؤ
ألقِ نظرة على السيارات ..
عندما اختُرِعَت قبل 100 عام خلقت صناعات ضخمة
غيَّرت السيارات طريقتنا في الحياة، وبنيتنا التحتية، ومدننا.
كما وجد الملايين من الأشخاص وظائف إما بشكل مباشر أو غير مباشر.
وقد حافظت عقود من الاستثمار على هذا الزخم.
واليوم، هذه العملية مكتملة بشكل كبير.
الابتكار في صناعة السيارات لا يخلق العديد من فرص العمل كما كان في السابق
في حين أن السيارات الكهربائية عظيمة وما إلى ذلك ..
إلا أنها لن تخلق الملايين من فرص العمل الجديدة.
ولكن انتظر ...
ماذا عن الإنترنت؟

Romanian: 
În 1979, General Motors
a angajat mai mult de 800.000
lucrătorilor și a făcut circa
11 miliarde dolari de dolari SUA.
În 2012, Google a făcut la aproximativ 14 miliarde de dolari în timp ce angaja 58.000 de oameni.
s-ar putea să nu vă placă această
comparație, dar Google este
un exemplu de ceea ce a creat
noi locuri de muncă în trecut:
noi industrii inovatoare.
industriile vechi rămân „fără abur”. Doar uite-te la mașini :
Când au devenit o modă acum 100 de ani, au creat industrii uriașe
Mașinile ne-au transformat modul de viață, infrastructura și orașele
Milioane de oameni și-au găsit locuri de muncă, fie direct sau indirect.
Zeci de ani de investiții au păstrat acest impuls
Astăzi, acest proces este în mare parte complet.
Inovația în
Industria auto nu creează atât de multe locuri de muncă pe cât obișnuia în trecut
In timp ce masinile electrice sunt super și toate cele, ele nu vor crea milioane de locuri de muncă noi
Dar stai. Cum rămâne cu internetul ?

Portuguese: 
elas estão criando menos e menos empregos.
Em 1979, a General Motors empregava mais de 800 mil funcionários,
e tinha receita de uns 11 bilhões de dólares.
Em 2012, Google tinha receita de uns 40 bilhões de dólares,
enquanto empregava 58 mil pessoas.
Você pode não gostar dessa comparação,
mas o Google é um exemplo de o que criava novos empregos no passado:
novas e inovativas indústrias.
Indústrias antigas estão perdendo fôlego.
Veja os carros, por exemplo.
Quando eles se tornaram novidade, cem anos atrás, eles criaram indústrias enormes.
Carros transformaram nosso estilo de vida, nossa infraestrutura, e nossas cidades.
Milhões de pessoas acharam empregos, tanto direta quanto indiretamente.
Décadas de investimentos mantiveram esse impulso.
Hoje em dia, esse processo está praticamente pronto,
e inovação no mercado automobilístico não cria tantos empregos quanto costumava.
Embora carros elétricos sejam ótimos e tudo mais, eles não vão gerar milhões de novos empregos.
Mas espera, e a internet?

Danish: 
General Motors havde i 1979 mere end 800.000 ansatte
og tjente omkring 11 milliarder amerikanske dollars.
Google tjente i 2012 omkring 14 milliarder, mens de kun havde 58.000 folk ansat.
Du vil måske ikke bryde dig om denne sammenligning,
men Google er et eksempel på hvad der tidligere skabte nye jobs.
Nye, innovative industrier.
Gamle innovative industrier er ved at løbe tørre for damp. Se bare på biler.
Da de kom til for 100 år siden, skabte de en kæmpe industri.
Biler ændrede vores livsstil, vores infrastruktur og vores byer.
Millioner af folk fik job både direkte og indirekte gennem biler.
Årtiers vedvarende investering har holdt dette momentum kørende.
I dag er denne proces stort set overstået.
Innovation i bilindustrien skaber ikke så mange jobs som det plejede at gøre.
Mens elektriske biler er gode, så vil de ikke skabe millioner af nye jobs.
Men vent; hvad med internettet?

Thai: 
ในปี 1979, General Motors มีลูกจ้าง
มากกว่า 800,000 คน และทำเงินสะพัด
11 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2012 Google 
ทำเงินราว 14 พันล้านเหรียญสหรัฐ
โดยจ้างงาน 58,000 คน คุณอาจจะไม่ชอบ
การเปรียบเทียบนี้ แต่ Google เป็นตัวอย่าง
ของสิ่งที่สร้างงานใหม่ในอดีตที่ผ่านมา -
อุตสาหกรรมใหม่ที่เป็นนวัตกรรมใหม่
อุตสาหกรรมนวัตกรรมเก่ากำลังหายไป 
ดูรถสิ - เมื่อพวกมันกลายเป็นสิ่งที่
เมื่อ100 ปีที่ผ่านมา ได้เกิดอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ 
รถยนต์เปลี่ยนวิถีชีวิตของเรา
โครงสร้างพื้นฐานของเรา และเมืองของเรา
คนนับล้านได้งานเกี่ยวกับมันไม่ทางตรงก็ทางอ้อม
หลายทศวรรษที่ผ่านมาของการลงทุน
เกิดเป็นแรงผลักให้ดำเนินโมเมนตัมนี้ต่อไป
วันนี้กระบวนการเป็นแบบสมบูรณ์เสียส่วนใหญ่
นวัตกรรมในอุตสาหกรรมรถยนต์ไม่ได้
สร้างงานให้มากเท่าที่เคยเป็น ในขณะที่
รถยนต์ไฟฟ้านั่นเยี่ยมยอดและทั้งหมดนั้น

Indonesian: 
mereka menciptakan lebih sedikit pekerjaan baru.
Pada tahun 1979, General Motors memperkerjakan
lebih dari 800,000 pekerja,
dan menghasilkan sekitar $11 Miliar dolar AS.
Pada tahun 2012, Google menghasilkan sekitar
$14 Miliar dolar AS,
sementara itu, memperkerjakan 58,000 orang.
Anda mungkin tidak menyukai perbandingan ini,
tapi Google adalah contoh dari
apa yang menciptakan pekerjaan
baru di masa lalu,
Perindustrian baru yang inovatif.
Masa kejayaan perindustrian inovatif lama telah berakhir. Contohnya adalah mobil.
Saat mereka menjadi sesuatu yang penting
100 tahun yang lalu, mereka menciptakan
perindustrian yang besar.
Mobil mengubah cara hidup kita, prasarana,
dan kota-kota kita.
Jutaan orang menemukan pekerjaan, entah
secara langsung maupun sebaliknya.
investasi selama beberapa dekade melanjutkan
terus momentum ini.
Sekarang, proses ini sebagian besar tuntas,
inovasi di perindustrian mobil
tidak menciptakan pekerjaan 
sebanyak seperti yang dulu.
Sementara mobil elektrik sangatlah hebat, mereka
tidak akan menciptakan pekerjaan
yang lebih baru lagi.
Tapi tunggu; bagaimana dengan internet?

iw: 
ב-1979, ג'נרל מוטורס העסיקה למעלה
מ-800,000 עובדים והרוויחה כ-11 מיליארד דולר.
ב-2012, גוגל הרוויחה כ-14 מיליארד דולר
בעוד שהעסיקה רק 58,000 עובדים.
אולי לא תאהבו את ההשוואה, אבל גוגל היא
דוגמא למה שבעבר יצר משרות חדשות:
תעשיות חדשות וחדשניות.
התעשיות החדשניות של העבר מראות סימני עייפות.
למשל מכוניות.
עם הפיכתן לשם דבר לפני 100 שנים, הן יצרו תעשיות ענק.
מכוניות שינו את חיינו, את התשתיות ואת הערים שלנו.
מליוני אנשים מצאו משרות, כתוצאה ישירה או עקיפה של השינוי.
עשורים של השקעה אפשרו את המשך התנופה הזאת.
היום, התהליך ברובו מוצה. חדשנות בתעשיית הרכב
כבר אינה מייצרת משרות רבות כבעבר.
בעוד שמכוניות חשמליות הן אדירות וכל זה,
הן לא צפויות לייצר מליוני משרות חדשות.
אבל רגע... מה עם האינטרנט?

English: 
In 1979, General Motors
employed more than 800,000
workers and made about
$11 billion US dollars.
In 2012, Google made about $14 billion US
dollars while employing 58,000 people.
You may not like this
comparison, but Google is
an example of what created
new jobs in the past:
Innovative new industries.
Old innovative industries are running
out of steam. Just look at cars.
When they became a thing 100 years
ago, they created huge industries.
Cars transformed our way of life,
our infrastructure, and our cities.
Millions of people found jobs
either directly or indirectly.
Decades of investment
kept this momentum going.
Today, this process is largely complete.
Innovation in the
car industry does not create
as many jobs as it used to.
While electric cars are great and all,
they won't create millions of new jobs.
But wait; what about the internet?

Chinese: 
虽然新信息时代产业蓬勃发展，
但是他们却创造越来越少的新工作
1979年，通用汽车聘请超过80万工人
赚取约110亿美元
在2012年，谷歌赚取了约140亿美元
却只聘请了58万人
你可能觉得这种比较没什么意义
但谷歌就是一个在以前创造新就业机会的——新兴产业
旧行业逐渐失去动力。
就看汽车行业 - 当100年前他们新兴时
他们创造了许多巨大的行业
汽车改变了我们的生活方式、
我们的基础设施，和我们的城市规划
数以百万计的人也因此直接或间接找到工作。
几十年投资保持这个势头前进
如今，这个过程已基本饱和
在汽车行业的创新已经不能像新兴时创造那么多就业岗位
虽然电动车还是非常有潜能的，

Norwegian: 
I 1979, ansatte General Motors mer enn 800 000 mennesker
og tjente rundt 11 milliarder amerikanske dollar.
I 2012, tjente Google rundt 14 milliarder amerikanske dollar og de ansatte 58 000 mennesker
Du vil kanskje ikke like denne sammenlikningen, men Google er
et eksempel på hva som skapte jobber før:
Innovative nye industrier.
Gamle innovative industrier vokser ikke like mye som før. Bare se på biler.
Da de ble oppfunnet rundt 100 år siden, skapte de enorme industrier.
Biler endret måten vi levde på, vår infrastruktur og byene våres.
Millioner av mennesker fant jobber enten direkte eller indirekte
Flere tiår med investering har hold dette momentumet gående.
I dag er denne prosessen så si ferdig. Innovasjonen i
bilindustrien skaper ikke like mange jobber som den pleide å gjøre.
Selv om el-biler er fantastiske, har de ikke skapte millioner av nye jobber.
Men vent, hva med Internett?

Arabic: 
يرى بعض خبراء التقنية أن الإنترنت هو ابتكار بأهمية الكهرباء
لو اتبعنا هذه المقارنة, سنرى كيف أن ابتكارنا الحديث [الإنترنت] يختلف عن ابتكارنا القديم [الكهرباء].
خلق الإنترنت صناعات جديدة
لكنها ليست كافية لخلق فرص عمل مواكبة للنمو السكاني
أو للتعويض عن الصناعات التي يقتلها الإنترنت
في ذروته في عام 2004  كان بلوكباستر [محل لتأجير الأفلام] يوظف 84 ألف شخص، ويجني 6 مليارات دولار كعائد.
في 2016 وظف نتفليكس [موقع لمشاهدة الأفلام]  4500 شخص، وجَنى 9 مليارات دولار كعائد.
أو خذنا على سبيل المثال ..
مع فريق مكون من 12 شخصًا فقط بدوام كامل
Kurzgesagt تصل إلى الملايين من الناس
محطة تلفزيونية بنفس عدد المشاهدين
تحتاج إلى المزيد من الموظفين.
الابتكار في عصر المعلومات
لا يعني خلق فرص عمل جديدة كافية
ذلك سيئ بما فيه الكفاية
لكن موجة من الأتمتة وجيل جديد من الآلات تسيطر [على السوق] بهدوء

German: 
Manche Technologen argumentieren, das Internet sei eine Innovation, welche aus der Elektrizität hervorging.
Wenn wir also diesen Vergleich heranziehen, sehen wir, wie sich alte von neuen Innovationen unterscheiden.
Das Internet erschuf neue Industriezweige, aber zu wenige Arbeitsplätze, um das Bevölkerungswachstum oder deren Vernichtung zu kompensieren.
Auf seinem Höhepunkt in 2004, hatte "Blockbuster" 84.000 Angestellte und nahm 6 Milliarden US Dollar ein.
2016 verdiente "Netflix" mit nur 4.500 Angestellten 9 Milliarden US Dollar.
Oder nehmt uns, zum Beispiel: Mit einer Vollzeitbesetzung von nur 12 Leuten, erreicht "Kurzgesagt" Millionen von Menschen.
Ein TV Sender mit der gleichen Anzahl an Zuschauern, braucht wesentlich mehr Angestellte.
Innovation im Informationszeitalter gleicht nicht die Kreation von neuen Arbeitsplätzen aus, was für sich schon schlimm genug ist,
aber jetzt erreicht uns eine neue Welle der Automatisierung und eine neue Generation von Maschinen übernimmt langsam.

Spanish: 
ellos no crearán millones de nuevos empleos. Pero esperen... ¿Qué tal la internet?
Algunos tecnólogos argumentan que la internet es una innovación comparable a la
introducción de la electricidad. Si seguimos esta comparación, vemos cómo esta innovación moderna
difiere de la anterior: la internet generó nuevas empresas, pero éstas no
están generando suficientes empleos para abastecer el crecimiento de la población
ni para compensar por todas las empresas que la internet "mató" en su punto cúlmine. En 2004,
Blockbuster tenía 84.000 empleados y generaba 6.000.000.000 de dólares en ganancias.
En 2016, Netflix tenía 4.500 empleados y hacía 9.000.000.000 de dólares en ganancias.
Por ejemplo, con un equipo completo de sólo 12 personas, Kurzgesagt
llega a millones de personas. Una estación de televisión con la misma cantidad de audiencia necesita
muchos más trabajadores. La innovación en la era de la información no se traduce en
la creación de suficientes trabajos nuevos, lo cual sería malo por sí solo, pero ahora

Norwegian: 
Noen teknologer mener at Internett er en
innovasjon på lik linje med elektrisitet
Hvis vi tar for oss denne sammenlikningen, ser vi hvordan vår
moderne innovasjon er forskjellig fra den gamle.
Internettet skapte nye industrier,
men de skaper ikke nok jobber for å kompensere
med den voksende befolkning og heller ikke for industriene som Internett eliminerer
På sitt største i 2004
hadde Blockbuster mer enn 84 000 ansatte og tjente 6 milliarder amerikanske dollar.
I 2016, hadde Netflix 4 500 ansatte og tjente 9 milliarder amerikanske dollar.
Eller ta oss for eksempel.
Med bare 12 mennesker som jobber fulltid kan Kurzgesagt nå millioner av mennesker.
Et TV selskap med samme antall seere trenger mange flere ansatte.
Innovasjon i informasjonalderen tilsvarer ikke
skapelsen av nok antall nye jobber, noe som ville vært dårlig
nok fra før, men nå er ny automasjonsbølge på vei og
en ny generasjon maskiner som sakte, men sikkert, tar over.

Chinese: 
那也不會突然創造數百萬個新的就業機會
那等等……網路呢 ?
一些資訊專家認為
網路是電力普及衍生的產物
如果用此作為對照，我們可以看出
新時代創新與舊時代創新的區別
網路創造了新的產業
但它所創造的不足以彌補人口增長的
更不能補足被網路傷害的舊產業
百視達（一家錄影帶出租公司）在巔峰期 2004年
聘請了 84,000名員工，並獲得 60億美元的收入
但在2016 Netflix公司只有有4、500多名員工
卻可盈利 90億美元
或以我們自己為例，雖然全職的員工只有 12人
Kurzgesagt卻可以被百萬人收看
一個電視台若要達到如此效果需要更多更多的員工
資訊時代的創新並未能夠創造足夠的新工作機會
這已經夠糟糕了
但現在新一代的自動化潮流正在慢慢取代人們的工作

Dutch: 
Sommige technologen beweren dat het internet een innovatie is op hetzelfde niveau
als de introductie van electriciteit.
Als we deze vergelijking volgen, zien we hoe onze moderne innovatie verschilt met de oude.
Het internet creëerde nieuwe industrieën,
maar ze creëren niet genoeg banen om de bevolkingsgroei bij te houden,
of om te compenseren voor de industrieën die het internet aan het verdrijven is.
Op zijn piek in 2004 had Blockbuster 84.000 werknemers, en verdiende 6 miljard dollar.
In 2016 had Netflix 4.500 werknemers, en verdiende 9 miljard dollar.
Of neem ons, bijvoorbeeld.
Met een fulltime team van maar 12 mensen bereikt Kurzgesagt miljoenen mensen.
Een TV zender met hetzelfde aantal kijkers heeft veel meer werknemers nodig.
Innovatie in het informatietijdperk leidt niet tot de creatie van genoeg nieuwe banen.
Wat op zich al erg genoeg is,
maar nu neemt een nieuwe golf van automatisering en een nieuwe generatie van machines
langzaam over.

English: 
Some technologists argue
that the Internet is an
innovation on a par of the
introduction of electricity.
If we go with this
comparison, we see how our
modern innovation differs
from the old one.
The Internet created
new industries,
but they're not creating
enough jobs to keep up
with population growth or to compensate for
the industries the Internet is killing.
At its peak in 2004,
Blockbuster had 84,000 employees and
made $6 billion US dollars in revenue.
In 2016, Netflix had 4,500 employees and
made $9 billion dollars in revenue.
Or take us, for example.
With a full-time team of just 12 people,
Kurzgesagt reaches millions of people.
A TV station with the same amount
of viewers needs way more employees.
Innovation in the Information
Age doesn't equate to
the creation of enough new
jobs, which would be bad
enough on its own but now, a
new wave of automation and
a new generation of machines
is slowly taking over.

Indonesian: 
Beberapa ahli teknologi memperdebatkan
bahwa internet adalah
sebuah inovasi setara dengan perkenalan
pertama dari lisktrik
jika kita bandingan, kita bisa melihat bagaimana
inovasi modern berbeda dengan yang dulu
internet membuat industri baru,
Namun, mereka tidak menciptakan lapangan kerja
yang cukup untuk mempertahankan
pertumbuhan penduduk atau untuk mengimbangi industri yang sedang dibunuh Internet.
Dipuncaknya, pada tahun 2004,
Blockbuster memiliki 84.000 pegawai dan
menghasilkan $6 Miliar dolar AS
Pada tahun 2016, Netflix memiliki 4.500 pegawai
dan menghasilkan $9 miliar dolar.
Atau, ambil kami sebagai contohnya.
Dengan tim 12 orang dan full-time,
Kurzgesagt menjangkau jutaan orang.
Stasiun TV dengan jumlah penonton yang sama, membutuhkan pegawai yang jauh lebih banyak.
Invoasi di Masa Informasi,
tidak sebanding dengan
pembuatan pekerjaan yang baru yang lebih cukup,
yang dimana akan cukup buruk.
Tetapi sekarang, sebuah gelombang
baru dari otomatisasi dan generasi baru
dari mesin, secara perlahan mengambil alih.

Romanian: 
Unii specialisti sustin
că Internetul este o
inovație echivalentă cu introducerea noțiunii de electricitate.
Dacă ne luăm după această comparație, vedem cum
inovația modernă este diferită de cea clasică
Internetul a creat
noi industrii,
dar industriile nu crează
suficiente locuri de muncă pentru a ține pasul
cu creșterea populației sau pentru a compensa
industriile pe care internetul le ucide.
La momentul de vârf în 2004,
Blockbuster a avut 84.000 de angajați și
a făcut 6 miliarde dolari de dolari în venituri.
În 2016, Netflix a avut 4.500 de angajați și
a făcut 9 miliarde dolari de dolari în venituri.
Sau ia-ne pe noi, de exemplu.
Cu o echipa full-time de doar 12 de persoane,
Kurzgesagt ajunge la milioane de oameni.
Un post de televiziune, cu aceeași sumă de telespectatorilor are nevoie de un fel mai mulți angajați.
Inovație în Era Informatiilor nu este echivalentă cu
crearea de suficiente
locuri de muncă noi, ceea ce ar fi destul de rău
pe cont propriu, dar acum, un
nou val de automatizare și
o nouă generație de mașini acapără ușor totul.

Danish: 
Nogle teknologi eksperter argumenterer for at internettet er en
innovation på lige fod med indførslen af elektricitet.
Hvis vi følger denne sammenligning, så kan vi se hvordan
moderne innovation adskiller sig fra den gamle.
Internettet skabte nye industrier,
men de industrier skaber ikke nok jobs til at følge
med befolkningsvæksten eller kompenserer nok for de industrier som internettet gør forældet.
Ved deres højdepunkt i 2004
havde Blockbuster 84.000 ansatte og havde en omsætning på 6 milliarder amerikanske dollars.
I 2016 havde Netflix 4.500 ansatte og en omsætning på 9 milliarder amerikanske dollars.
Eller tag os for eksempel.
Med et fuldtidshold på bare 12 personer kan Kurzgesagt nå ud til millioner af folk.
En TV station med samme antal seere har brug for mange flere ansatte.
Innovation i informationstidsalderen er ikke lig med skabelse af nok nye jobs,
hvilket ville være slemt nok i sig selv, men nu er en ny bølge af automatisering
og en ny generation af maskiner langsomt ved at tage over.

Slovak: 
Niektorí technológovia  argumentujú, že internet
je inovácia na úrovni nástupu elektriny.
Ak vezmeme toto porovnanie, uvidíme
ako sa moderné inovácie líšia od tých starých.
Internet vytvoril nové priemyselné odvetvia,
ale tie nevytvorili dosť pracovných miest,
ktoré by držali krok s rastom populácie
alebo nahradili odvetvia, ktoré internet zlikvidoval.
Na svojom vrchole v roku 2004,
mal Blockbuster 84 000 zamestnancov 
a príjmy 6 miliárd dolárov.
V roku 2016 má Netflix 4 500 zamestnancov
a príjmy 9 miliárd dolárov.
Alebo si napríklad vezmite nás.
S tímom len 12 zamestnancov
sa Kurzgesagt dostáva k miliónom ľudí.
TV stanica s rovnakým počtom divákov
potrebuje rádovo viac zamestnancov.
Inovácia v informačnom veku sa nerovná
tvorbe dostatku pracovných miest,
čo by bolo zlé samo o sebe.
No teraz pomaly nastupuje nová vlna
automatizácie a strojov novej generácie.

Spanish: 
Algunos expertos en tecnología argumentan que Internet
es una innovación similar a la electricidad.
Si seguimos esta comparación, vemos como la innovación moderna
difiere de la antigua.
Internet creó nuevas industrias, pero estas no están creando suficientes empleos
para mantenerse a la par con el crecimiento poblacional, o para compensar
las industrias que Internet está matando.
En su cúspide en 2004, Blockbuster tuvo
84 mil empleados, y obtuvo 6 mil millones de dólares en ingresos.
En 2016, Netflix tuvo 4.500 empleados,
y obtuvo 9 mil millones de dólares en ingresos.
O considérenos a nosotros, por ejemplo. Con un equipo de trabajo de tiempo completo de solo 12 personas,
Kurzgesagt es visto por millones de personas.
Una estación de televisión con la misma audiencia, necesita
muchos más empleados.
La innovación en la era de la información
no es igual la creación suficiente de empleos nuevos. Lo cual es suficientemente malo en sí,
pero ahora una nueva ola de automatización,
y una nueva generación de máquinas,
están tomando el control lentamente.

Czech: 
Ale moment; Co internet?
Někteří technologové tvrdí, že Internet je inovací na úrovni objevu elektřiny
Pokud se podržíme tohoto porovnání, tak můžeme vidět jak moc se liší dnešní inovace od té v minulosti.
Internet stvořil nová odvětví, ale nevytvořil dostatek pracovních míst ve vztahu s růstem populace nebo
aby kompenzoval zánik těch odvětví, které Internet zabil.
Na svém vrcholu v roce 2004, měla společnost Blockbuster  84 tisíc zaměstnanců a tržby 6 miliard USD.
V roce 2016 měl Netflix 4,500 zaměstnanců a tržby 9 miliard dolarů.
Nebo my, například.
S týmem na plný úvazek, který čítá jen 12 členů má Kurzgesagt dosah k milionům lidí.
Televize se stejným počtem diváků potřebuje mnohem více zaměstnanců.
Inovace v době Informační nerovná se vytváření dostatku volných míst. Cože je špatné samo o sobě.

Chinese: 
那也不会突然创造数百万个新的就业机会。
那等等……互联网呢？
一些资讯专家认为，互联网是电力普及衍生的产物
如果用此比较，我们可以看出
新时代创新与旧时代创新的区别
互联网创造了新的产业
但它所创造的不足以弥补人口增长的
更不能补足被互联网伤害的固有产业
百视达（一家录像出租公司）在巅峰期2004年
聘请了84,000名员工，并获得60亿美元的收入
但在2016 Netflix公司只有有4,500多名员工，
却可盈90亿美元的收入
就以我们自己为例，虽然全职的员工只有12人
Kurzgesagt却可以被百万人收看
一个电视台如果想要达到如此效果需要更多更多的员工
信息时代的创新并未能够创造足够的新工作岗位
这已经够糟糕了，
但现在新一代的自动化潮流正在慢慢取代人们的工作

Japanese: 
ある技術者は
インターネットの発明は電気の導入に匹敵すると言う
この比較のために
現代の革新と昔の革新がどう異なるかを見てみよう
インターネットは新しい産業を作ったが、
増え続ける人口や、取って代わられた職に値する仕事を
生み出してはいない
ピーク時の2004年に
ブロックバスターは84,000人を雇用し、60億ドルの収益を上げた
2016年、Netflix は4,500人を雇用し、90億ドルの収入を上げた
私達を例に上げると
フルタイムの12人のチームで Kurzgesagt は何百万人に動画を届けている
テレビ局は、同じ数の視聴者のためにたくさんの従業員を必要とする
情報化時代の革新は十分な仕事を生み出さないが、
新しい自動化の波や、新世代の機械は
ゆっくりと、より強力になってきている

Finnish: 
Jotkut teknologit väittävät, että internet on
sähkön keksimiseen rinnastettava innovaatio.
Jos jatkamme tätä vertailua, näemme, kuinka
moderni innovaatio eroaa vanhasta.
Internet loi uusia teollisuudenaloja,
mutta ne eivät luo tarpeeksi työpaikkoja kasvavalle väestölle
korvatakseen kaikki ne työpaikat, jotka internet on hävittänyt.
Vuonna 2004 kasvun ollessa huipullaan
Blockbusterilla oli 84 000 työntekijää ja sen tulot olivat 6 miljardia Yhdysvaltain dollaria.
Vuonna 2016 Netflixillä oli 4 500 työntekijää tuoton ollessa 9 miljardia dollaria.
Tai katso vaikka meitä.
Täysipäiväisellä 12 hengen tiimillään Kurzgesagt tavoittaa miljoonia ihmisiä.
TV-asema samanlaisella katsojamäärällä vaatii paljon enemmän työntekijöitä.
Tietotekniikan aikakauden innovaatiot eivät vastaa
uusien työpaikkojen syntymistä, joka jo itsessään on
huono asia, mutta nyt, automaation ja uuden sukupolven koneiden
aalto on pikku hiljaa pyyhkimässä ylitsemme.

Swedish: 
Vissa teknologer hävdar att internet är en
innovation i samma utsträckning som introduktionen av elektricitet.
Om vi fortsätter med den här jämförelsen, så ser vi hur vår
moderna innovation skiljer sig från den gamla.
Internet skapade nya industrier,
men de skapar inte tillräckligt med jobb för att hålla ikapp
med befolkningsökningen eller för att kompensera för alla industrier som internet tar kål på.
Vid dess topp under 2004,
hade Blockbuster 84 000 anställda och tjänade $6 miljarder US dollar.
Under 2016, hade Netflix 4 500 anställda och tjänade $9 miljarder US dollar.
Eller ta oss som exempel.
Med ett heltidsarbetande team på endast 12 personer, så når Kurzgesagt miljontals människor.
En TV station med lika många tittare behöver betydligt fler anställda.
Innovation under informationsåldern motsvarar inte
skapandet av tillräckligt många jobb, vilket vore dåligt nog
i sig, men en ny våg av automatisering och
en ny generation av maskiner tar nu sakta över.

Vietnamese: 
sẽ không tạo ra hàng triệu việc làm mới. Nhưng chờ đã, thế còn internet? Một số
chuyên gia công nghệ cho rằng Internet là sự đổi mới trên sức mạnh của
điện, nếu so sánh chúng ta thấy
sự đổi mới hiện đại khác với cái cũ, Internet tạo ra ngành công nghiệp mới
nhưng chúng không tạo đủ việc làm để theo kịp với tốc độ tăng trưởng dân số hoặc
bù đắp cho các ngành công nghiệp mà Internet đang giết chết ở đỉnh cao của nó vào năm 2004
1 bộ phim bom tấn có 84.000 nhân viên và thu về 6 tỷ USD lợi nhuận và
trong năm 2016, Netflix chỉ với 4.500 nhân viên và thu về 9 tỷ USD lợi nhuận
Hoặc lấy chúng tôi làm ví dụ, chỉ với
đội ngũ làm việc toàn thời gian gồm 12 người
Kurzgesagt đã vươn tới hàng triệu khán giả.
Trong khi một đài truyền hình với cùng một lượng khán giả cần
nhiều nhân viên hơn nhiều.
Đổi mới trong thời đại thông tin không
tạo ra đủ việc làm mới mà riêng nó đã đủ tiêu cực.
Nhưng bây giờ, một làn sóng tự động hóa mới

Portuguese: 
Alguns tecnologistas acreditam que a Internet é uma inovação
comparável à invenção da energia elétrica.
Se seguirmos com essa comparação,
podemos ver como nossas inovações modernas diferem das antigas.
A Internet criou novas indústrias,
mas elas não criam empregos suficientes para acompanhar o crescimento da população,
ou para compensar a quantidade de empregos que a Internet está destruindo.
No seu auge, em 2004,
a Blockbuster tinha 84 mil funcionários, e lucrou 6 bilhões de dólares.
Em 2016, a Netflix tinha 4500 funcionários,
E lucrou 9 bilhões de dólares.
Podemos usar nós mesmos como exemplo:
com um quadro permanente de apenas doze funcionários,
o canal Kurzgesagt atinge milhões de pessoas.
Uma emissora de TV com o mesmo número de espectadores
precisa de muito mais funcionários.
Inovação, na era da informação,
não resulta na criação suficiente de novos empregos.
Isso seria ruim por si só, mas agora uma nova onda de automação,
e uma nova geração de máquinas,
está aos poucos tomando conta de tudo.

Polish: 
nie stworzą milionów nowych zawodów. Ale zaraz... co z internetem? Niektórzy
technologowie twierdzą, że internet rozwinął się głownie dzięki
wprowadzeniu elektryczności. Podążając za tym porównaniem widzimy jak
dzisiejsza innowacja różni się od dawnej. Internet stworzył nowy przemysł
ale nie jest tworzone wystarczająco dużo zawodów, by nadążyć za wzrostem populacji lub by
zrekompensować zawody, które internet niszczy. U swego szczytu w 2004
blockbuster zatrudniał 84.000 ludzi i zarabiał 6 mld dolarów dochodu
w 2016 Netflix ma 4.500 pracowników i osiąga 9 mld dolarów dochodu.
Albo weź nas dla przykładu. Z pełnoetatowym zespołem 12 ludzi Kurzgesagt
dociera do milionów ludzi. Stacja telewizyjna z tą samą ilością widzów potrzebuje
znacznie więcej pracowników. Innowacje ery informacji nie wyrównuje
tworzenia wystarczającej liczby nowych zawodów co samo w sobie byłoby dość złe, ale teraz nowa

Portuguese: 
Alguns tecnólogos argumentam que a internet é uma inovação parelha com a introdução da eletricidade.
Se a gente aceitar essa comparação, a gente vê como essa inovação moderna é diferente das antigas.
A internet criou novas indústrias,
mas elas não criam empregos suficientes pra acompanhar o crescimento populacional,
ou pra compensar os empregos que a internet está destruindo.
No seu auge, em 2004, a Blockbuster tinha 84 mil funcionários,
e tinha receitas de 6 bilhões de dólares.
Em 2016, a Netflix tinha 4500 funcionários, e teve receita de 9 bilhões de dólares.
Ou mesmo nós, por exemplo.
Com uma equipe de 12 pessoas em tempo integral, Kurzgesagt alcança milhões de pessoas.
Uma rede de tevê com o mesmo número de espectadores precisa de muito mais funcionários.
Inovação na era da informação não significa criação de empregos suficientes,
o que já seria ruim por si só,
mas agora uma nova onda de automação e uma nova geração de máquinas está dominando aos poucos.

Slovenian: 
Nekateri tehnologi menijo,da je internet
inovacija del izuma elektrike.
Če to primerjamo,lahko vidimo kako
se moderne inovacije razlikujejo od starih.
Internet je ustvaril nove industrije.
Ampak te,ne ustvarijo dovolj služb da bi zadoščalo
za naraščaj populacije ali da bi nadomestile stare industrije,ki jih internet uničuje.
Na vrhuncu leta 2004
Je Blockbuster zaposlil 84.000 delavcev in je dobil 6 bilionov v dobičku.
V 2016,je Netflix zaposlil 4.500 delavcev in je dobil 9 bilionov dolarjev.
Vzemite nas za primer.
Z polnim delom in samo 12 ljudi Kurzgesagt doseže milijone ljudi.
Tv postaja s enakim številom gledalcev potrebuje več zaposljenih.
Inovacija v Informacijski dobi ne pomeni
več služb,kar je slabo.
samo po svoje,ampak zdaj pa še nov val avtomatizacije
in nova generacija strojev počasi zavzema delovna mesta.

Italian: 
Alcuni tecnologi pensano che Internet
sia un innovazione paragonabile all'introduzione dell'elettricità.
Concordando con questo paragone,
vediamo come le recenti innovazioni differiscono dalle vecchie.
Internet ha creato nuove industrie
ma non ha creato sufficienti posti di lavoro per stare al passo con la crescita della popolazione
o per compensare tutte le industrie che sta rendendo obsolete.
Al suo apice nel 2004
Blockbuster aveva 84.000 dipendenti
ed un fatturato di 6 miliardi di dollari.
Nel 2016 Netflix aveva 4500 dipendenti
ed un fatturato di 9 miliardi di dollari
Oppure prendi noi per esempio.
Con un team a tempo pieno di 12 persone
Kurzgegagt raggiunge milioni di persone
Un' emittente televisiva con lo stesso numero di spettatori
necessita di molti più dipendenti.
L'innovazione nell'Era dell'informazione
non equivale alla creazione di sufficienti posti di lavoro
Che sarebbe un male di per sé,
ma ora una nuova ondata di automazione e macchine di nuova generazione
sta lentamente prendendo il sopravvento.

Russian: 
Некоторые технологи считают, что интернет - это инновация наравне с электричеством.
Если согласиться с этим сравнением, то можно видеть как
современная инновация отличается от предыдущей.
Интернет создал новые индустрии,
но они не создают достаточно работ, чтобы поспевать за
ростом населения или компенсировать индустрии,  которые интернет убивает.
На своей вершине в 2004 у Blockbuster было 84,000 работников и доход в 6 миллиардов долларов США.
В 2016 Netflix имел 4,500 работников и доход в 9 миллиардов долларов США.
Или взять нас, например.
Всего лишь с командой в 12 человек на постоянной основе  Kurzgesagt достигает миллионы людей.
ТВ-станция с тем же количеством зрителей требует намного больше работников.
Инновация в Информационной Эре не вытекает в создание достаточного количества новых работ.
Что было бы плохо само по себе, но теперь новая волна автоматизации
и новое поколение машин медленно захватывает власть.

iw: 
ישנם מומחי טכנולוגיה הטוענים כי האינטרנט
הוא חידוש בסדר גודל דומה לזה של המצאת החשמל.
אם נקבל את הטענה הזאת, נוכל לראות כיצד
ההמצאה המודרנית שלנו שונה מהישנה.
האינטרנט יצר תעשיות חדשות,
אבל הן לא מצליחות לייצר מספיק משרות
כדי להתמודד עם קצב גידול האוכלוסין,
או לפצות על התעשיות שהאינטרנט חיסל.
בשיא פעילותה, בשנת 2004, העסיקה רשת בלוקבסטר
84,000 עובדים והרוויחה 6 מיליארד דולר
ב-2016 נטפליקס העסיקה 4,500 עובדים
והרוויחה 9 מיליארד דולר.
או קחו אותנו לדוגמא: עם צוות שכולל
רק 12 אנשים במשרה מלאה,
Kurzgesagt מצליחה להגיע למליוני צופים.
תחנת טלויזיה עם מספר צופים דומה,
צריכה הרבה יותר עובדים.
חדשנות בעידן המידע אינה מבטיחה
יצירה של מספיק מקומות עבודה,
דבר רע כשלעצמו, אבל כעת גל חדש של אוטומציה
ודור חדש של מכונות מתחילים להשתלט באיטיות.

Thai: 
จะไม่สร้างงานใหม่นับล้าน แต่
เดี๋ยวนะ ... อินเทอร์เน็ตล่ะ?
นักเทคโนโลยีบางคนแย้งว่า
อินเทอร์เน็ตเป็นนวัตกรรมจากกำลังไฟฟ้า
ถ้าเราจะเปรียบเทียบด้วยการเปรียบเทียบนี้
เราจะเห็นนวัตกรรมที่ทันสมัย
แตกต่างจากแบบเดิมยังไง
อินเทอร์เน็ตสร้างอุตสาหกรรมใหม่
แต่พวกมันไม่ได้สร้างตำแหน่งงานมากพอที่จะให้
ทันกับการเติบโตของประชากร หรือ
ชดเชยสำหรับอุตสาหกรรม ที่
อินเทอร์เน็ตได้ทำลายงานไปมาก
ในปี 2004 บล็อกบัสเตอร์มีพนักงาน 84,000 คน
และ ทำเงิน 6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
ปี 2016 Netflix มีพนักงาน 4,500 คนและ
ทำเงิน 9 พันล้านดอลลาร์
เช่นกับพวกเราKurzgesagt ทีมงานเพียง 
12 คน ทำงานแบบเต็มเวลา
เข้าถึงผู้คนนับล้าน สถานีโทรทัศน์
กับจำนวนผู้ชมเท่ากันนั้นต้องการพนักงานมากกว่ามาก
นวัตกรรมในยุคข้อมูลข่าวสาร
ไม่ได้เท่ากับ
การสร้างงานใหม่มากพอ ซึ่งแย่มากพอ
ในตัวมันเอง แต่ตอนนี้

Modern Greek (1453-): 
Κάποιοι τεχνολόγοι υποστηρίζουν ότι το Διαδίκτυο είναι μία καινοτομία
ανάλογη με την καινοτομία του ηλεκτρισμού.
Αν σκεφτούμε όμως αυτήν τη σύγκριση, μπορούμε εύκολα να δούμε
το πώς αυτή η σύγχρονη καινοτομία διαφέρει από τον ηλεκτρισμό.
Το Διαδίκτυο δημιούργησε νέες βιομηχανίες,
αυτές όμως δεν δημιουργούν αρκετές θέσεις εργασίες ώστε να
αντισταθμίσουν την αύξηση του πληθυσμού ή τον αφανισμό επιχειρήσεων που έφερε το internet.
Κατά την ακμή της το 2004,
η εταιρεία Blockbuster είχε 84.000 εργαζόμενους και έβγαζε 6 δισ. δολάρια σε κέρδη.
Το 2016, το Netflix με μόλις 4.500 εργαζόμενους είχε κέρδη 9 δισ. δολάρια.
Ή πάρτε εμάς ως παράδειγμα.
Με μία πλήρως απασχολούμενη ομάδα μόλις 12 ατόμων, το Kurzgesagt έχει κοινό εκατομμυρίων ατόμων.
Ένας τηλεοπτικός σταθμός με τον ίδιο αριθμό θεατών χρειάζεται πολύ περισσότερους εργαζομένους.
Η καινοτομία στην Εποχή της Πληροφορίας δεν συνεπάγεται
τη δημιουργία αρκετών νέων θέσεων εργασίας, κάτι το οποίο είναι ήδη
αρκετά ανησυχητικό από μόνο του, ωστόσο τώρα έρχεται ένα καινούριο "κύμα" αυτοματισμού και
μία νέα γενιά μηχανών αρχίζει σιγά σιγά να επικρατεί.

Turkish: 
Peki bir saniye, internet hakkında ne diyebiliriz?
Bazı teknoloji uzmanları; internetin, elektrik kadar önemli bir yenilik olduğunu savunuyorlar.
Bu karşılaştırmadan yola çıkarsak yeni yeniliklerimizin, eskilerinden nasıl ayrıştığını anlayabiliriz.
İnternet yeni endüstriler yarattı.
Ama bu endüstriler nüfus artışını karşılayacak kadar veya internetin öldürdüğü eski iş alanlarını telafi edecek kadar yeni iş yaratmıyor.
2004'te en iyi durumundayken Blockbuster şirketi, 84 bin çalışana sahipti ve 6 milyar Amerikan doları kazandı.
2016'da Netflix, 4500 çalışana sahipti ve 9 milyar Amerikan doları kazanç sağladı.
Ya da kendimize bakalım
Tam zamanlı çalışan sadece 12 kişilik bir takım ile, Kurzgesagt milyonlarca kişiye ulaşıyor.
Aynı izleyici kitlesine sahip olan bir TV kanalı çok daha fazla çalışana ihtiyaç duyuyor.
Bilgi Çağı'ndaki yenilik, yeterince yeni iş imkanı yaratmıyor.
Bu zaten yeterince kötüyken
şimdi yeni bir otomasyon ve yeni makine dalgası yavaş yavaş insanların işlerini devralıyor.

French: 
Plusieurs experts en technologie argumentent qu'Internet découle de l'invention de l'électricité.
Si nous suivons cette comparaison,
nous voyons comment notre innovation moderne diffère de  l'ancienne où
Internet a créé de nouvelles industries
Mais elles n'ont pas créé assez d'emplois pour suivre la croissance de la population
ou pour compenser les industries dont l'Internet cause la fermeture.
À son pic d'activité en 2004,
l'entreprise Blockbuster avaient 84,000 employés et faisaient 6 milliards de dollars Américains de revenus.
En 2016, Netflix avait 4,500 employés et générait 9 milliards de dollars Américains de revenus.
Ou bien, prenez nous comme exemple:
avec une équipe à temps plein de seulement 12 personnes, Kurzgesagt atteint des millions de personnes.
Une chaîne de télé avec le même nombre de téléspectateurs nécessite beaucoup plus d'employés.
L'innovation à l'âge de l'information ne résulte pas en la création de suffisamment d'emplois nouveaux
ce qui est assez mauvais en soit
mais maintenant une nouvelle vague d'automatisation et une nouvelle génération de machines
est lentement en train de prendre le contrôle.

Hungarian: 
Na de várjunk csak, mi a helyzet az Internettel?
Néhány technológus az állítja, hogy az Internet
legalább akkor találmány, mint az elektromosság.
Ha követjük ezt az analógiát láthatjuk mekkora a különbség a
a fejlődés régi és új módja közt.
Az Internet új iparágakat hozott létre
de azok nem teremtenek elég munkahelyet ahhoz, hogy lépést tartsanak
a népesség növekedésével, vagy, hogy kompenzálják az Internet miatt eltűnő iparágakat.
2004-ben amikor a Blockbuster a csúcson volt
84.000 alkalmazottal évi 6 milliárd dollár nyereséget termelt.
2016-ban a Netflix 4.500 alkalmazottal termelt 9 milliárd dollár nyereséget.
Vagy vegyük a mi példánkat:
12 teljes állású dolgozóval a Kurzgesagt emberek millióihoz jut el.
Egy televízóállomás, hogy ugyanennyi nézőt érjen el, sokkal több embert alkalmaz.
Az Információ Korában a fejlődés nem jár együtt
elegendő új munkahellyel, és ha ez nem volna elég
az automatizálás új hulláma és a gépek egy új generációja lassan átveszi a régi munkákat is.

Korean: 
근데 잠깐... 인터넷은 어떨까요?
몇몇 기술들은 인터넷이 전기의 도입처럼
혁신이라는 것을 보여줍니다.
만일 우리가 비교를 해본다면
우리는 과거와 현대의 혁신이 
어떻게 다른지를 볼 수 있을 겁니다.
인터넷은 새로운 산업들을 만들었습니다.
하지만 그게 충분한 직업들을 만들어내지는 못했죠.
인구 증가를 따라갈 만큼이나
인터넷이 죽이고 있는 산업들을 대체할 만큼 말입니다.
정점을 찍은 2004년에
블록버스터는 84,000명의 직원들로
60억 달러를 벌어들였습니다.
2016년에는 넷플릭스가 4,500명의 직원들로
90억 달러를 벌어들였습니다.
이해를 돕기 위해 예를 들자면,
딱 12명의 정규 팀만으로
Kurzgesagt은 수백만명의 사람들에게 다가갈수 있지만
같은 수의 시청자를 가진 TV 방송국은
훨씬 더 많은 직원들을 필요로 합니다.
정보시대에서 혁신은 
충분히 새로운 직업들이 생겨나는 것을
의미하지 않습니다.
새로운 직업들은 그보다 부족해지겠죠.

Slovenian: 
NOVA VRSTA STROJEV
Da bi lahko to razumeli,moramo prvo razumeti nas.
Človeški napredek je zasnovan na skupinah različnih področij.
Ko smo napredovali skozi tisočletja,so naše službe postale bolj specializirane.
Čeprav niti najpametnejši roboti ne znajo opravljati kompliciranih del,
so zelo spretni pri opravljanju ponavljajočih in predvidljivih delah.
To je tisto,kar je uničilo tovarniška dela.
Ampak,če gledamo kompleksna dela dovolj trdo in dolgo,
bomo videli,da so tudi ta dela
ponavljjoča in predvidljiva.
Stroji so na robu tega da bodo postali  tako dobri pri
razčlenjevanju kompleksnih del v predvidljiva dela.
Da za veliko ljudi več ne bo prostora za specializiranje.
Smo na robu izpodriva robotov.
Digitalne naprave delajo to s strojnim učenjem.
Kar jim omogoča,da pridobijo informacije in sposobnosti preko analiziranjem podatkov.

Italian: 
UN NUOVO TIPO DI MACCHINA
Per poterlo capire
dobbiamo prima capire noi stessi.
Il progresso umano è basato sulla divisione di compiti.
Mentre diventavamo più avanzati in migliaia di anni
i nostri lavori diventavano sempre più specializzati
Anche se perfino la più avanzata macchina non è brava nel compiere lavori complessi
Sono estremamente brave nel compiere azioni semplici e prevedibili
Questo è ciò che ha distrutto il lavoro nelle fabbriche.
Ma guardale alle prese di un lavoro complesso e sufficientemente lungo
e noterai che è solamente l'insieme di molti compiti semplici e prevedibili
uno dopo l'altro.
Le macchine sono sul punto di diventare così brave nello scomporre lavori complessi in molti compiti prevedibili
che secondo molte persone, non ci sarà più modo per specializzarsi.
Siamo in procinto di essere surclassati.
Le macchine digitali lo fanno grazie al Machine Learning
che gli permette di acquisire abilità e informazioni tramite l'analisi dei dati.

Norwegian: 
For å forstå dette, må vi forstå oss selv først.
Menneskelig progresjon er basert på en divisjon av arbeid.
Når vi går over tusenvis av år, ble våre jobber mer og mer spesialiserte.
Selv om våre smarteste maskiner er dårlige på å gjøre komplisert arbeid
er de ekstremt gode til å gjøre spesifikke og forutsigbare oppgaver.
Det er dette som eliminerte mange fabrikkjobber.
Men hvis du ser på en kompleks jobb lenge nok
vil du finne ut at det egentlig er bare mange
spesifikke og forutsigbare oppgaver etter hverandre.
Maskiner er veldig nære på å bli kjempegode på
å dele komplekse jobber inn i mange forutsigbare
at for mange mennesker, vil det ikke vil gå an å spesialisere seg mer.
Vi er på kanten av å bli utkonkurrert.
Digitale maskiner gjør dette via maskinlæring
noe som gjør at de kan skaffe informasjon og ferdigheter ved å analysere data.

Slovak: 
Aby sme tomu rozumeli,
musíme najskôr rozumieť sami sebe.
Ľudský progres je založený na deľbe práce.
Ako sme sa tisícky rokov rozvíjali,
naše práce sa stávali viac a viac špecializovanými.
Kým aj naše najmúdrejšie stroje nezvládajú komplikovanú prácu,
sú mimoriadne dobré pri vykonávaní
presne definovaných a predvídateľných úloh.
Toto zničilo pracovné miesta v továrňach.
Ale ak sa na komplexnú prácu pozriete dostatočne dlho a pozorne,
zistíte, že je to naozaj iba súbor mnohých
presne definovaných a predvídateľných úloh za sebou.
Stroje sú na pokraji toho stať sa tak dobré
v rozklade komplexných činností
na mnoho predpovedateľných a jednoduchých,
že pre mnoho ľudí
už nebude kam sa špecializovať.
Sme na pokraji toho, že budeme nahradení.
Digitálne stroje toho dosahujú cez strojové učenie,
ktoré im umožňuje získať informácie a schopnosti analýzou dát.

Turkish: 
Yeni bir makine türü
Bu olayı anlamak için öncelikle kendimizi anlamalıyız.
İnsan ilerleyişi iş bölümüne bağlıdır.
Binlerce yıllık ilerleyişimizde, işlerimiz genel işlerden daha özel iş dallarına dönüştü.
En zeki makinelerimiz bile karmaşık işleri yapmakta çok kötüyken;
Dar sınırlarla belirlenmiş, öngörülebilir küçük işleri yapmakta fazlasıyla iyiler.
Fabrika işlerini yok eden bu oldu.
Fakat karmaşık bir işi yeterince detaylı incelerseniz
onun da esasen birbiri ardına gelen, dar sınırlarla belirlenmiş, öngörülebilir küçük işlerden ibaret 
olduğunu anlarsınız.
Makineler; karmaşık işleri, kolayca halledilebilen basit işlere bölmekte o kadar başarılı bir hale gelmek üzereler ki
birçok insan için uzmanlaşacak alan kalmayacak.
Rekabet edemeyecek duruma gelmek üzereyiz.
Dijital makineler bunu makine öğrenimi sistemiyle yapıyorlar.
Bu sistem onlara verileri inceleyerek bilgi ve beceri kazanma olanağı sağlıyor.

Polish: 
fala automatyzacji i nowe generacje maszyn powoli przejmują pałeczkę.
By to zrozumieć musimy zrozumieć nas samych. Postęp ludzkości bazuje na
podziale pracy. Wraz z postępem przez tysiące lat nasze zawody stawały się
coraz bardziej wyspecjalizowane. O ile nawet najbystrzejsze roboty są kiepskie w wykonywaniu
skomplikowanych zadań, są niezwykle dobre w redefiniowanej i przewidywalnej
pracy. To zniszczyło pracę w fabrykach. Gdy przyjrzysz się uważnie skomplikowanym zawodom,
zobaczysz, że jest tam po prostu dużo wąsko zdefiniowanych i przewidywalnych
zadań wykonywanych jedna po drugiej. Maszyny mogą niedługo
rozebrać skomplikowane zawody na wiele przewidywalnych zadań i dla wielu ludzi
nie będzie miejsca na specjalizację. Niedługo roboty
mogą okazać się lepsze. Cyfrowe maszyny robią to poprzez uczenie maszynowe, które pozawala im na
zdobycie informacji i umiejętności poprzez analizę danych. Przez to stają się

Arabic: 
نوع جديد من الآلات
لفهم هذا, نحن بحاجة إلى فهم أنفسنا أولاً
التقدم البشري قائم على تقسيم العمل
مع تقدمنا على مدى آلاف السنين
أصبحت وظائفنا أكثر تخصصًا.
في حين أن أذكى الآلات لا تزال سيئة في القيام بوظائف معقدة
فإنها جيدة للغاية في القيام بمهام محددة ويمكن التنبؤ بها
و هذا هو ما دمر وظائف المصانع.
ولكن انظر إلى وظيفة معقدة لمدة طويلة وبتمعن
وستجد  في الواقع أنها مجموعة من المهام المحددة
والتي يمكن التنبؤ بها واحدة تلو الآخرى
الآلات على وشك أن تصبح ممتازة في تقسيم الوظائف المعقدة  إلى العديد من المهام المتوقعة
لدرجة إنها ستسيطر على الكثير من التخصصات.
نحن على وشك أن نُتجاوز !
الآلات رقمية تقوم بذلك عن طريق تَعلُم الآلة
والذي يُمَكنهم من اكتساب المعلومات والمهارات عن طريق تحليل البيانات

Dutch: 
Een nieuw soort machine
Om dit te begrijpen, moeten we eerst onszelf begrijpen.
De vooruitgang van de mensheid is gebaseerd op de verdeling van arbeid.
Naarmate we in de loop van duizenden jaren vorderden,
werden onze banen steeds meer gespecialiseerd.
Hoewel zelfs onze slimste machines slecht zijn in complexe taken,
zijn ze extreem goed in streng gedefinieerde en voorspelbare taken uitvoeren.
Dit is wat fabriekswerk vernietigde.
Maar kijk lang en goed genoeg naar een complexe taak,
en je zult zien dat het gewoon veel streng gedefinieerde en voorspelbare taken zijn,
de één na de ander.
Machines staan op het punt om zó goed te worden in het afbreken van complexe taken
in veel voorspelbare,
dat er voor veel mensen geen ruimte meer zal zijn om te specialiseren.
We staan op het punt om weggeconcurreerd te worden.
Digitale machines doen dit via automatisch leren,
waardoor ze informatie en vaardigheden kunnen verkrijgen door data te analyseren.

Spanish: 
una nueva ola de automatización y una nueva generación de máquinas está tomando el control lentamente...
Para entender esto necesitamos entendernos a nosotros mismos: el progreso humano se basa en
la división del trabajo. Cuando avanzamos hace miles de años, nuestros trabajos se volvieron
más y más especializados. Mientras que nuestras máquinas más avanzadas son malas para
los trabajos más complejos, son extremadamente buenas para los que ahora son redefinidos y predecibles.
Esto es lo que destruyó al trabajo fabril. Pero si miras un trabajo complejo por mucho tiempo,
presta atención, y no tardarás en encontrar que es sólo una cantidad de tareas sintéticamente definidas
y predecibles que se continúan una después de la otra. Las máquinas están a un salto de volverse tan buenas
en dividir trabajos complejos en muchas tareas pequeñas y predecibles, que muchos de
nosotros no tendremos más lugar para especializarnos. Estamos en la frontera, a punto de ser superados.
Las máquinas digitales hacen esto mediante el aprendizaje maquinal, que les permite
adquirir información y habilidades mediante el análisis de datos. Esto las hace volverse

Vietnamese: 
và một thế hệ mới máy móc đang dần tiếp quản.
Một loại máy móc mới
Để hiểu được điều này chúng ta cần phải hiểu chính mình trước, tiến bộ đầu tiên của nhân loại được dựa trên
việc phân công lao động, khi chúng ta tiến hóa qua hàng ngàn năm công việc của chúng ta đã trở nên
ngày càng chuyên biệt hơn.
Trong khi thậm chí máy móc thông minh nhất của chúng ta lại làm những công việc phức tạp một cách tệ hại,
chúng có thể làm những nhiệm vụ đơn giản, có thể dự đoán được một cách xuất sắc
Điều này phá bỏ công việc công việc ở nhà máy, nhưng nhìn vào một công việc phức tạp và dài dòng
đủ khó bạn sẽ thấy rằng nó
thực sự chỉ là sự kết hợp của nhiều công việc
đơn giản và dự đoán được trong mọi công việc phức tạp.
Máy móc đang trở nên ngày càng
giỏi trong việc đưa các công việc phức tạp 
thành nhiều công việc có thể dự đoán được.
Vì thế với nhiều người sẽ không còn 
công việc để tiếp tục làm.
Chúng ta đang trên bờ vực
bị máy móc kỹ thuật số thay thế thông qua công nghệ máy học cho phép chúng
có được thông tin và 
kỹ năng nhờ phân tích dữ liệu này.
Điều này làm cho chúng trở nên

Czech: 
Ale dnes přichází nová vlna automatizace a nová generace strojů pomalu přebírá naše místa.
NOVÝ TYP STROJŮ
Abychom ho pochopili musíme nejdříve pochopit sami sebe.
Lidský pokrok je založen na dělbě práce. Jak během tisíciletí postupujeme, stává se naše práce
více a více specializovaná.
Jak jsou naše nejchytřejší stroje špatné v komplikovaných úlohách,
tak jsou extrémně dobré v úzce definovaných a předvídatelných úlohách.
Tohle zničilo místa v továrnách.
Ale stačí se jen dlouze a pořádně podívat na složité úlohy a zjistíte, že složitá úloha je vlastně jen
mnoho úzce definovaných a předvídatelných úloh, jedna za druhou.
Stroje jsou jen kousek být velmi dobrými v rozdělování složitých úloh na mnoho předvídatelných,
takže pro mnoho lidí už nebude další prostor se na něco specializovat.
Jsme na pokraji toho, že se staneme překonanými.
Digitální stroje to dělají pomocí strojového učení, které jim umožňuje získávat informace
a schopnosti analýzou dat.

Korean: 
하지만 이젠 자동화와 신세대 기계들의 새로운 물결이
천천히 다가오고 있습니다.
이를 이해하기 위해서,
우리는 먼저 우리 스스로를 이해할 필요가 있습니다.
인류의 진보는 노동의 분업에
기반을 두고 있습니다.
수천년이 지나도록 발전하면서
직업들도 더욱 더 전문화되었죠.
가장 똑똑한 기계들도 
복잡한 일들을 하는데 어려워하지만
지금은 재정의되어 예측가능한 일들을 매우 잘합니다.
이로 인해 공장에서의 일자리를 사라지게 했습니다.
하지만 충분히 많이 복잡하고 어려운 직업들을 봅시다.
그 직업들이 정말로 많이 제한적으로 정의되고 예측가능한 일을 차례대로 하고 있단 걸 발견하게 될 것입니다.
기계는 이제 곧 능숙해질 것입니다.
복잡한 일들을 많은 예측가능한 일들로
분할하는 것에 말이죠.
그리고 그 일들은 수많은 사람들을 위해 전문화될 여지가
전혀 없을 겁니다.
우리는 경쟁에서 탈락할 수 있는 그런
경계선에 있습니다.
디지털 기계들은 이것을 기계학습을 통해 이룹니다.
기계학습은 디지털 기계들이 데이터 분석을 통해
정보와 기술들을 받아들일 수 있게 해주죠.

Hungarian: 
Gépek egy új típusa
Hogy ezt megértsük, először önmagunkat kell megértenünk.
Az emberi haladás a munka megosztásán alapul.
Ahogy az évezredek során fejlődtünk, az egyes szakmák egyre kifinomultabbak lettek.
Egyrészt a legokosabb gépeink is kevesek voltak összetett feladatok elvégzésére
másrészt nagyon jók voltak jól körülhatárolt, előre tervezhető feladatok elvégzésében.
Ez szüntette meg a gyártósori munkahelyeket.
Nade nézzünk meg egy összetett feladatot részletesebben!
Valójában csupa jól körülhatárolt,
előre tervezhető feladatok láncolata.
A gépek már a határán vannak annak,
hogy fel tudják bontani az összetett feladatokat sok tervezhetőre,
így sok embernek már nem lesz hova specializálódnia.
Egy hajszál választ el minket attól, hogy végleg alulmaradjunk.
A számítógépek gépi tanulással érik ezt el,
amellyel tudásra és képességekre tesznek szert adatok elemzésével.

Spanish: 
UN NUEVO TIPO DE MÁQUINA
Para entender esto, necesitamos entendernos a nosotros mismos primero.
El progreso humano está basado en la división del trabajo.
Según avanzábamos durante miles de años,
nuestros trabajos se tornaron más y más especializados.
Mientras que nuestras máquinas más inteligentes son malas haciendo trabajos complicados,
son extremadamente buenas haciendo tareas redefinidas y predecibles.
Esto es lo que acabo con los trabajos en fábricas;
pero al analizar un trabajo complejo lo suficiente,
se dará cuenta que sólo es
un conjunto de tareas estrechamente definidas y predecibles, una tras otra.
Las máquinas están a punto de volverse tan buenas en descomponer
tareas complejos a tareas más predecibles, que para muchas
personas no habrá ningún espacio para especializarse.
Estamos al borde de perder la competencia.
Las maquinas digitales pueden lograr esto a través del aprendizaje automático
que les permite adquirir información y habilidades
analizando datos.

Indonesian: 
"Jenis Baru Dari Mesin."
Untuk memahami ini, pertama kita harus
memahami diri kita sendiri.
Kemajuan manusia didasarkan dari Pembagian kerja.
Selagi kita maju selama ribuan tahun, pekerjaan
kita semakin lama menjadi lebih khusus
Sementara bahkan mesin terpintar kita pun
buruk dalam menjalani pekerjaan rumit,
mereka sangatlah bagus dalam melakukan
pekerjaan yang tertetapkan dan terprediksi
Inilah yang merusak pekerjaan pabrik.
Tapi lihatlah pada pekerjaan yang rumit
secara lama,
dan kamu akan menyadari bahwa itu hanyalah
pekerjaan terdefinisi dan terprediksi
yang banyak, satu demi satu.
mesin-mesin berada di ambang menjadi
begitu baik dalam
memecahkan pekerjaan rumit menjadi
lebih terprediksi,
dengan begitu untuk banyak orang, tidak
ada lagi tempat untuk berspesialisasi.
Kita berada di ambang menjadi kalah
dengan mesin
Mesin digital melakukan ini melalui
pembelajaran mesin,
yang dimana memungkinkan mereka untuk
memperoleh informasi dan keahlian
dengan cara menganalisa data,

Chinese: 
（機器的新種類）
要了解這一點，我們需要先理解自己
人類的進步是基於勞動的分配
千年下來，我們的工作愈發地專業化
即使現在的智慧機械
在處理某些複雜的事情上表現仍不理想
但它們能在特定、可預測性高的工作環境下完美地工作
這摧毀了許多工廠的工作崗位
不過如果我們詳細研究複雜漫長的工作
我們會發現，其實它們都是由許許多多
簡單重複的小工作一件接一件地串聯下來的
現在的機器已經差不多能夠有效地把大而複雜的事物
打散成各種重複性高的工作
而人類將逐漸地失去專精化這塊領地
我們已在被淘汰的邊緣
3C產品通過機器學習
以大量訊息及通過分析數據獲取技能

Modern Greek (1453-): 
Για να καταλάβουμε το πώς λειτουργούν αυτές οι μηχανές, πρέπει πρώτα να καταλάβουμε τους εαυτούς μας.
Η πρόοδος του ανθρώπου βασίζεται στη διαίρεση της εργασίας.
Ενόσω αναπτυσσόμασταν όλες αυτές τις χιλιετίες, οι δουλειές μας γινόντουσαν ολοένα και πιο εξειδικευμένες.
Παρόλο που ακόμη και οι εξυπνότερες μηχανές μας υστερούν στο να εκτελούν σύνθετες εργασίες,
είναι υπερβολικά καλές στο να κάνουν πολύ αυστηρά ορισμένες και προβλέψιμες εργασίες.
Αυτό ήταν που αφάνισε τις θέσεις εργασίας στα εργοστάσια.
Ρίξε ωστόσο μια καλή και βαθιά ματιά σε μία σύνθετη εργασία,
και θα ανακαλύψεις ότι απλά αποτελείται από πολλές αυστηρά ορισμένες
και προβλέψιμες εργασίες όπου η μία ακολουθεί την άλλην.
Οι μηχανές κοντεύουν να γίνουν τόσο καλές στο
να αναλύουν σύνθετες εργασίες σε πολλές μικρότερες και προβλέψιμες,
που στο τέλος για πολλούς ανθρώπους, δεν θα υπάρχει άλλο περιθώριο για εξειδίκευση.
Βρισκόμαστε στα πρόθυρα του να βγούμε εκτός συναγωνισμού.
Οι ψηφιακές μηχανές το κάνουν αυτό μέσω του machine learning,
το οποίο τις επιτρέπει, αναλύοντας δεδομένα, να αποκτούν πληροφορίες και ικανότητες.

Thai: 
คลื่นลูกใหม่ของระบบอัตโนมัติ และ
แมชชีนยุคใหม่เริ่มเข้ามาอย่างช้าๆ
เพื่อเข้าใจในเรื่องนี้ เราต้องเข้าใจตัวเราเอง
ความก้าวหน้าของมนุษย์แรกเริ่มเกิดจาก
การแบ่งส่วนแรงงาน ในขณะที่เรา
พัฒนาต่อเนื่องมากกว่าพัน ๆ ปี งานของเรากลายเป็น
งานเฉพาะมากขึ้นเรื่อยๆ ในขณะที่แม้แต่เครื่องแมชีนที่ฉลาดสุดของเรายังทำ
งานที่ซับซ้อนได้ไม่ดี พวกมันจะทำได้ดีมากตอนนี้คืองานที่นิยามใหม่และคาดการณ์ได้
งานนี้เป็นสิ่งที่ลดตำแหน่งงานโรงงาน 
แต่มองไปที่งานที่ซับซ้อนและยาก
และคุณจะพบว่าจริงๆ มันเพียงแค่
การนิยามแบบแคบๆ มาก หลายๆงาน และ
งานที่คาดการณ์ได้ จากแมชชีนหนึ่งสู่อีก
เครื่องหนึ่งที่อยู่ในขอบข่าย จนทำได้ดี
ที่แตกย่อยงานงานที่ซับซ้อนลงสู่
งานจำนวนมากเป็นงานแบบคาดการณ์ได้
ซึ่งสำหรับคนจำนวนมากแล้ว จะไม่มีที่ให้
ความเชี่ยวชาญอีกต่อไป เราอยู่บนปากเหว
หมดทางแข่งขันกับแมชชีนดิจิตอล ซึ่งมันทำเช่นนี้ได้
ผ่านทางการเรียนรู้ของแมชชีนที่ช่วยให้พวกมัน
ได้รับข้อมูลและทักษะโดยการวิเคราะห์
ข้อมูล นี่ทำให้พวกมันทำงานบางสิ่งได้ดีกว่า

Danish: 
For at forstå dette, er vi nødt til at forstå os selv først.
Menneskelige fremskridt er bygget på uddelegering af arbejde.
Efterhånden som vi har udviklet os over tusinder af år, er jobs blevet mere og mere specialiserede.
Mens selv vores klogeste maskiner er dårlige til at udføre komplicerede jobs,
så er de ekstrem gode til at udføre snævert defineret og forudsigelige opgaver.
Det er hvad der ødelagde fabriksarbejde.
Men hvis man ser på et komplekst job længe og grundigt nok,
så bliver det tydeligt at det bare er mange snævert
definerede og forudsigelige opgaver i en rækkefølge efter hinanden.
Maskiner er ved at blive så gode til at
opdele komplekse jobs i mange forudsigelige led
at det for mange folk vil betyde at der ikke vil være plads til yderligere specialisering.
Vi er på kanten til at blive udkonkurreret.
Digitale maskiner gør dette via. maskinlæring
hvilket gør dem i stand til at erhverve sig information og evner ved at analysere data.

Swedish: 
För att förstå det här måste vi först förstå oss själva.
Mänsklig framgång är baserad på en division av arbeten.
Medan vi har gjort framsteg över tusentals år så har våra jobb blivit mer och mer specialiserade.
Medan till och med våra smartaste maskiner är dåliga på att göra komplicerade jobb,
så är de extremt bra på att göra snävt definierade och förutsägbara uppgifter.
Detta är vad som förintade fabriksjobb.
Men titta på ett komplex jobb länge och noga nog,
så kommer du se att det bara är väldigt många snävt
definierade och förutsägbara uppgifter en efter en.
Maskiner är nära på att bli så bra på att
bryta ned komplexa uppgifter till många förutsägabara,
att det för många människor inte kommer finnas utrymme för att specialisera sig.
Vi är på väg att bli utkonkurrerade.
Digitala maskiner gör detta genom maskininlärning
vilket tillåter dem att förvärva information och erfarenhet genom att analysera data.

Japanese: 
新しい種類の機械
これを理解するために、まず自分自身を理解する必要がある
人間の進歩は労働の分担にもとづいている
数千年の進歩の中で、私たちの仕事はますます専門化している
最も賢い機械でさえ、複雑な仕事は苦手な一方、
明確で予測可能な仕事はとても得意である
これが工場の仕事を破壊した
しかし、複雑な仕事を注意深く見てみると
実はとても明確で予測可能な仕事であると
次から次へと気がつくだろう
機械は複雑な仕事を
たくさんの予測可能な仕事に分解するのが得意になる寸前であるので
多くの人にとって、これ以上専門化する余地は残っていないだろう
私たちは敗北する間際である
コンピューターはこれを機械学習によって行う
それによって情報やデータを分析する技術を獲得できる

Portuguese: 
UM NOVO TIPO DE MÁQUINA
Pra entender isso, precisamos primeiro entender a nós mesmos.
O progresso humano é baseado na divisão de trabalho.
Enquanto progredíamos por milhares de anos, nossos trabalhos ficaram mais e mais especializados.
Enquanto mesmo nossas melhores máquinas são péssimas em fazer trabalhos complexos,
elas são extremamente competentes em fazer tarefas definidas e repetitivas.
Isso é o que destruiu empregos em fábricas.
Mas se você encarar um trabalho complexo tempo o suficiente,
e você vai notar que na verdade é um monte de tarefas definidas e repetitivas, uma após a outra.
As máquinas estão prestes a se tornar tão boas em quebrar sistemas complexos em tarefas mais simples,
que, pra muitas pessoas, não haverá mais espaço pra se especializar.
Nós estamos prestes a ser ultrapassados.
Máquinas digitais conseguem isso através de aprendizado automático,
o que as permite adquirir informação e perícia ao analizar dados.

Portuguese: 
"Um novo tipo de máquina"
Para entender isso, precisamos entender à nós mesmos primeiro.
A humanidade progride com base na divisão de trabalho.
Enquanto avançávamos ao longo de milhares de anos,
nossos empregos se tornaram cada vez mais especializados.
Nossas máquinas mais inteligentes não conseguem realizar tarefas complicadas,
mas são extremamente boas em realizar tarefas simples e repetitivas.
Foi isso  que acabou com os empregos em fábricas.
Mas se você examinar um trabalho complexo com cuidado,
descobrirá que é apenas uma série de tarefas simples e repetitivas,
executadas uma após a outra.
As máquinas estão a ponto de ficarem tão boas
em quebrarem tarefas complexas em pequenas tarefas previsíveis,
que para muitas pessoas não haverá mais espaço para se especializar.
Estamos a ponto de sermos superados.
As máquinas digitais conseguem isso através do aprendizado de máquina,
que permite que elas adquiram informação e habilidades através da análise de dados.

iw: 
סוג חדש של מכונה
כדי להבין את זה, ראשית עלינו להבין את עצמנו.
הקידמה מבוססת על חלוקת העבודה.
לאורך התקדמותנו במשך אלפי שנים,
העבודות שלנו נעשו תלויות מומחיות.
בעוד שאפילו המכונות החכמות ביותר שלנו
מתקשות בעבודות מורכבות,
הן מאד מוצלחות בביצוע משימות מוגדרות וצפויות מראש.
זה מה שחיסל את המשרות בבתי החרושת.
אבל אם נתבונן במשימה מורכבת היטב ולאורך זמן,
נגלה שמדובר בעצם באוסף משימות מוגדרות
וצפויות, אחת אחרי השנייה.
מכונות משתפרות כל כך ביכולתן לפרק משימות
מורכבות להרבה משימות קטנות וצפויות,
עד שעבור אנשים רבים לא יהיה צורך בצבירת מומחיות.
אנחנו עומדים לאבד את יכולתנו להתחרות.
מכונות דיגיטליות עושות זאת ע"י למידת מכונה, המאפשרת להם לרכוש מידע וכישורים באמצעות ניתוח מידע.

English: 
To understand this, we need to
understand ourselves first.
Human progress is based
on the division of labor.
As we advanced over thousands of years,
our jobs became more and more specialized.
While even our smartest machines
are bad at doing complicated jobs,
they are extremely good at doing narrowly defined and predictable tasks.
This is what destroyed factory jobs.
But look at a complex job
long and hard enough,
and you'll find that it's
really just many narrowly
defined and predictable
tasks one after another.
Machines are on the brink
of becoming so good at
breaking down complex jobs
into many predictable ones,
that for a lot of people, there will be
no further room to specialize.
We are on the verge of being outcompeted.
Digital machines do this
via machine learning,
which enables them to acquire
information and skills by analyzing data.

Russian: 
Новый вид машин
Чтобы это понять, мы должны понять сначала сами себя.
Человеческий прогресс основан на разделении труда.
На протяжении тысячелетий, наши работы становились более и более специализированы.
Тогда как даже наши самые умные машины плохо делают сложные работы,
они невероятно хорошо делают узко обозначенные и предсказуемые задачи.
Это то, что уничтожило заводские работы.
Но если достаточно сильно и долго вглядеться в сложные задачи,
и вы заметите что это просто много узко обозначенных
и предсказуемых задач одна за другой
Машины очень близки к тому, чтобы стать настолько успешными в
разбивании сложных задач на множество предсказуемых,
что для многих людей не станет места для дальнейшей специализации.
Мы находимся на краю от вытеснения.
Цифровые машины делают это с помощью машинного обучения,
что позволяет им приобретать информацию и умения через анализ данных.

French: 
*Un nouveau type de machine*
Pour bien comprendre ceci, il faut tout d'abord se comprendre soi-même.
Le progrès humain est basé sur la division du travail.
Au fil des millénaires, nos emplois sont devenus de plus en plus spécialisés.
Même si, maintenant, nos plus intelligentes machines
sont mauvaises pour faire des tâches complexes,
elles sont extrêmement bonnes pour faire des tâches étroitement définies et prévisibles.
C'est ce qui a détruit les emplois en usine.
Mais regardez un travail complexe assez longtemps et intensément,
et vous constaterez qu'il s'agit vraiment seulement de plusieurs petites tâches
étroitement définies et prévisibles l'une à la suite de l'autre.
Les machines sont sur le point de devenir si efficaces à
briser des travaux complexes en plusieurs tâches prévisibles
que beaucoup de gens croient qu'il n'y aura plus de place pour la spécialisation.
Nous serons bientôt hors compétition.
Les machines numériques font ceci via l'apprentissage automatique,
ce qui leur permet d'acquérir de l'information et des habiletés
par l'analyse de données.

Romanian: 
Pentru a înțelege acest lucru, trebuie să ne
ne înțelegem mai întâi.
progresul uman se bazează
privind diviziunea muncii.
Așa cum am avansat peste mii de ani,
locurile noastre de muncă au devenit mai multe și mai specializate.
În timp ce chiar și  cele mai inteligente mașini ale noastre sunt teribile la a face operatii complicate,
acestea sunt extrem de bune la a face sarcini strict definite și previzibile.
Aceasta este ceea ce a distrus locurile de muncă din fabrică.
Dar uita-te la un loc de muncă complexă destul,
și veți găsi că este într-adevăr doar multe sarcini
definite și previzibile
una după alta.
Mașini sunt pe punctul de
de a deveni atât de bune
la a simplifica sarcinile complexe
în multe altele previzibile,
pentru care o mulțime de oameni, vor nu va exista nici un loc in care sa se specializeze
Suntem pe punctul de a fi depasiti.
Mașinăriile digitale fac acest lucru
prin Machine Learning,
care le permite să achiziționeze
informații și abilități prin analiza datelor.

German: 
[ Eine neue Art von Maschinen ]
Um das zu verstehen, müssen wir zuerst uns selbst verstehen.
Menschlicher Fortschritt begründet sich auf die Diversität von Arbeit.
Als wir uns tausende Jahre weiter entwickelten,
spezialisierten wir uns in der Arbeit immer weiter.
Während sogar unsere schlauesten Maschinen schlecht darin sind, komplizierte Aufgaben zu lösen,
können sie problemlos eng definierte, vorhersehbare Aufgaben ausführen.
Dies vernichtete viele Arbeitsplätze in Fabriken.
Wenn man aber eine komplizierte Aufgabe lang und intensiv begutachtet,
erkennt man, dass sie aus vielen einzelnen, eng definierten, vorhersagbare Aufgaben hintereinander besteht.
Maschinen stehen kurz davor, so gut darin zu werden, komplizierte Vorgänge in viele berechenbare Aufgaben zu unterteilen, dass es für viele Menschen keinen Platz mehr zur Spezialisierung geben wird.
Wir sind kurz davor den Wettkampf zu verlieren.
Digitale Maschinen erreichen dies durch "Machine Learning",
das es ihnen ermöglicht, Informationen und Fähigkeiten durch das Analysieren von Daten zu erwerben.

Finnish: 
Uudenlainen kone
Ymmärtääksemme tätä meidän täytyy ensin ymmärtää itseämme.
Ihmiskunnan kehitys on perustunut työnjakoon.
Kehittyessämme tuhansien vuosien aikana työt ovat alkaneet erikoistua yhä enemmän.
Vaikka älykkäimmätkin koneemme ovat huonoja tekemään monimutkaisia töitä,
ne ovat erinomaisia tarkasti määritellyissä ja ennakoitavissa tehtävissä.
Tämä tuhosi tehdastyöt.
Mutta kun monimutkaisia tehtäviä tutkii tarkemmin,
huomaa, että nekin ovat pohjimmiltaan vain tarkasti
määriteltyjä ja ennakoitavia tehtäviä, yksi toisensa jälkeen.
Koneet ovat niin lähellä oppimaan rikkomaan monimutkaisia
tehtäviä useiksi ennakoitaviksi tehtäviksi,
että monille ihmisille ei ole enää tilaa erikoistua.
Olemme syrjäytymisen partaalla.
Digitaaliset koneet tekevät tätä tekoälyoppimisen kautta,
mikä sallii niiden kartuttaa tietojaan ja taitojaan analysoimalla dataa.

Chinese: 
（机器的新种类）
要了解这一点，我们需要先理解自己
人类的进步是基于劳动的分配
千年下来，我们的工作愈发地细致化
即使现在的智能机械在处理某些复杂的事情上表现任不理想
但它们在特定、可预见性高的工作环境下操作完美
这摧毁了许多工厂的工作岗位
不过如果我们详细研究复杂漫长的工作
我们会发现，其实它们都是由许许多多
简单重复的小工作一件接一件地串联下来的
现在的机器已经差不多能够有效地把大的复杂的事物
打散成各种能重复性高的工作
而人类将逐渐地失去专精化这块领地
我们已在被淘汰的边缘
数码器材通过机器学习，
以大量讯息及通过分析数据以获取技能

Finnish: 
Ne löytävät yhteyksiä asioiden väliltä ja tulevat siten paremmiksi jossain.
Koneet opettavat itseään.
Me teemme tämän mahdolliseksi antamalla tietokoneelle paljon
dataa asiasta, jossa sen halutaan kehittyvän.
Näytä koneelle kaikki verkosta ostamasi tavarat,
ja se oppii pikku hiljaa tekemään sinulle suosituksia, jotta ostaisit lisää.
Koneiden oppiminen on nyt saavuttamassa surempaa osaa potentiaalistaan, koska viime vuosina
ihmiset ovat alkaneet kerätä dataa kaikesta.
Käyttäytymisestä, säämalleista, terveystiedoista, kommunikaatiosysteemeistä,
liikkumisesta ja tietenkin dataa myös siitä, mitä teemme työajallamme.
Se, mitä olemme vahingossa luoneet, on suuri kirjasto
jota koneet voivat käyttää oppiakseen enemmän ihmisistä.
Nämä digitaaliset koneet voivat olla kaikkein pahimpia työpaikkojen tappajia.
Niitä voidaan kopioida välittömästi ja ilmaiseksi.
Kun ne kehittyvät, niihin ei tarvitse investoida
suuria metalliosia; voit vain käyttää uutta koodia.

Dutch: 
Hierdoor worden ze beter in bepaalde dingen door verbanden die ze ontdekken.
Machines onderwijzen henzelf.
Wij maken dit mogelijk door de computer veel data te geven
over de taak waarvan we willen dat het er beter in wordt.
Toon een machine alle spullen die jij online hebt gekocht,
en het zal langzaam leren wat het je moet aanbevelen,
zodat je meer spullen koopt.
Automatisch leren bereikt nu meer van zijn mogelijkheden,
Omdat in de afgelopen jaren mensen gegevens zijn gaan verzamelen over alles.
Gedrag,
weerpatronen,
gezondheidsdossiers,
communicatiesystemen,
reisgegevens,
en natuurlijk,
gegevens over wat we op het werk doen.
Wat we per ongeluk hebben gemaakt is een gigantische bibliotheek
die machines kunnen gebruiken om te leren hoe mensen dingen doen,
en leren ze beter te doen.
Deze digitale machines kunnen de grootste banenvernietiger van ze allemaal zijn.
Ze kunnen meteen gerepliceerd worden, en gratis.
Wanneer ze verbeteren hoef je niet te investeren in grote metalen dingen,
je kunt gewoon de nieuwe code gebruiken.

Portuguese: 
E faz com que elas fiquem cada vez melhores, através das relações que conseguem descobrir.
As máquinas ensinam a si mesmas!
Nós tornamos isso possível fornecendo ao computador
uma enorme quantidade de dados sobre o que queremos que ele aprenda.
Mostre a uma máquina todas as coisas que você comprou na internet,
e ela aos poucos aprenderá o que recomendar pra você,
para que você compre ainda mais coisas.
O aprendizado de máquina está cada vez mais atingindo o seu potencial,
porque nos últimos anos os humanos começaram a acumular dados sobre tudo.
Comportamento,
padrões meteorológicos,
registros médicos,
sistemas de comunicação,
dados de viagens,
e, claro, dados sobre o que fazemos no trabalho.
O que criamos por acidente é uma enorme biblioteca,
que as máquinas podem usar para entender como os humanos fazem as coisas
e aprender a fazê-las melhor.
Essas máquinas digitais podem ser as maiores destruidoras de empregos de todos os tempos.
Elas podem ser reproduzidas instantaneamente, de graça.
Quandos elas se aperfeiçoam, você não precisa investir
em enormes coisas de metal,
você pode apenas usar o novo programa.

iw: 
זה מאפשר להן להשתפר במשהו באמצעות גילוי תבניות.
מכונות מלמדות את עצמן.
אנו מאפשרים זאת באמצעות הזנת מידע רב
למחשב בנושא שבו אנו רוצים שישתפר.
תראו למחשב את כל הדברים שקניתם באינטרנט,
והוא ילמד בהדרגה מה להציע לכם,
כך שתרכשו עוד יותר דברים.
למידת מכונה מתחילה להגשים יותר מן הפוטנציאל שלה,
כי בשנים האחרונות החלו בני האדם לאסוף מידע על הכל.
התנהגות, תבניות במזג האוויר, מידע רפואי,
מערכות תקשורת, מידע תעבורתי,
וכמובן, מידע על מה שאנו עושים בעבודה.
מה שיצרנו במקרה הוא מאגר מידע עצום שמכונות יכולות ללמוד ממנו כיצד אנשים עושים דברים, ואז ללמוד לעשות אותם טוב יותר.
המכונות הדיגיטליות האלה עלולות להיות
מחסל המשרות הגדול מכולם,
ניתן לשכפל אותן באופן מיידי ובחינם,
וכשהן משתפרות אין צורך להשקיע כסף בדברים גדולים ממתכת,  אפשר פשוט להשתמש בתוכנה החדשה.

Modern Greek (1453-): 
Οι μηχανές λοιπόν γίνονται καλύτερες σε κάτι, όταν ανακαλύπτουν σχέσεις σε αυτό.
Οι μηχανές διδάσκουν τον εαυτό τους.
Αυτό το πετυχαίνουμε δίνοντας στον υπολογιστή πληθώρα
δεδομένων σχετικά με το αντικείμενο στο οποίο θέλουμε να τον κάνουμε καλύτερο.
Δείξε σε μία μηχανή όλα τα προϊόντα που αγόρασες online,
και σιγά σιγά θα μάθει τι να σου προτείνει, ώστε να αγοράσεις περισσότερα προϊόντα.
Τώρα είναι που το machine learning φτάνει στη μεγαλύτερη δυναμική, καθώς τα τελευταία χρόνια
οι άνθρωποι έχουν αρχίσει να συλλέγουν δεδομένα για τα πάντα.
Συμπεριφορές, μοτίβα στον καιρό, ιατρικό ιστορικό, συστήματα επικοινωνιών,
στοιχεία ταξιδιών, και βεβαίως δεδομένα σχετικά με το τι κάνουμε στη δουλειά μας.
Αυτό που έχουμε δημιουργήσει κατά λάθος είναι μία τεράστια βιβλιοθήκη που μπορούν να χρησιμοποιήσουν
οι μηχανές ώστε να μάθουν να εκτελούν εργασίες όπως οι άνθρωποι, και να μάθουν να τις εκτελούν καλύτερα.
Αυτές οι ψηφιακές μηχανές ίσως είναι οι μεγαλύτεροι "δολοφόνοι" των θέσεων εργασίας.
Μπορούν να πολλαπλασιαστούν κατευθείαν και χωρίς κόστος.
Όταν βελτιώνονται, δεν χρειάζεται να επενδύσεις σε
μεγάλα μεταλλικά πράγματα. Μπορείς απλά να χρησιμοποιήσεις τον νέο κώδικα.

Romanian: 
Acest lucru îi face să devină mai bun la ceva
prin relațiile pe care le descoperă.
Mașinile se învață singure.
Facem acest lucru posibil prin a
oferi un calculator o mulțime de
date despre lucru la care
vrem să devină mai bine.
Aratăi unei mașini toate lucrurile pe care le-ați cumpărat on-line,
și va învăța încet ce să recomande
pentru tine, astfel încât să cumperi mai multe lucruri.
Machine Learning ajunge acum mai bine la potențialul său pentru că în ultimii ani,
oamenii au început să
adune date despre tot.
Comportament, modele de vreme, înregistrări medicale, sisteme de comunicații,
datele de călătorie, și, desigur,
date despre ceea ce facem la locul de muncă.
Ceea ce am creat de accident
este o imensă bibliotecă pe care mașinile o pot
utiliza pentru a afla cum oamenii fac lucruri
și să învețe să le facă mai bine.
Aceste mașini digitale ar putea
să fie cel mai mare criminal de locuri de muncă din toate.
Ele pot fi reproduse
instantaneu și gratuit.
Când se îmbunătățesc,
nu trebuie să se investească în
lucruri mari de metal; trebuie doar să utilizezi noul cod.

Indonesian: 
Ini membuat mereka menjadi lebih baik dalam sesuatu, melalui hubungan yang mereka temukan
Mesin-mesin mengajar diri mereka sendiri.
Kita membuat ini mungkin, dengan memberikan
komputer banyak data tentang
sesuatu hal yang kita ingin menjadi
lebih baik.
Tunjukkan suatu mesin segala hal yang
kamu bawa secara online,
dan secara perlahan, mesin itu akan mempelajari
untuk menyarankan apa yang bagus untukmu
jadi kamu akan membeli lebih
banyak barang.
Pembelajaran mesin sekarang lebih mempunyai
potensinya, karena dalam
beberapa tahun terakhir ini,
Manusia mulai mengumpulkan data
tentang segala-galanya.
Tindakan, pola cuaca, catatan medis,
sistem komunikasi,
data perjalanan, dan tentu saja, data tentang
apa saja yang kita lakukan saat bekerja.
Apa yang kita buat secara tidak sengaja
adalah suatu perpustakaan besar yang
Mesin dapat gunakan untuk mempelajari
bagaimana manusia bertingkah laku
dan mempelajari untuk melakukan hal
itu dengan lebih baik.
Para mesin digital ini mungkin akan menjadi
sebuah penghancur banyak pekerjaan.
Mereka dapat direplikasi secara instan
dan secara gratis.
Ketika mereka bertambah baik, kamu tidak
akan perlu untuk menginvestasi dalam
suatu logam yang besar; kamu bisa saja dengan
menggunakan kode baru.

Slovenian: 
To jim omogoča,da postanejo boljši skozi odnosov,ki jih odkrijejo
Stroji se učijo sami.
To jim omogočimo s tem,ko jim damo dovolj
podatkov o stvareh v katerih bi radi postali dobri.
Pokaži stroju,vse kar si nakupil preko spleta.
In stroj ti bo priporočil,več stvari,ki bi jih lahko kupil.
Strojno učenje sedaj dosega večji potencial,ker smo zadnja leta
ljudje začeli zbirati podatke prav o vsem.
Vedenje,vremenske vzorce,zdravstvene rekorde,komunikacijske sisteme
potovalni podatki,in seveda,podatki o tem,kaj počnemo pri delu.
Kar smo ustvarili po nesreči,je velika knjižnica,ki jo lahko stroji
uporabljajo,da se naučijo biti boljši od ljudi.
Ti digitalni stroji so morda največji uničevalci služb.
Lahko so instantno podvojeni zastonj.
Ko se izboljšajo ni potrebno investirat
v velike kovinske stvari;lahko uporabiš le novo kodo.

Danish: 
Dette gør dem bedre til ting ved at opdage de forhold der er mellem dem.
Maskiner underviser sig selv.
Vi gør dette muligt ved at give en computeren en masse
data omkring de ting, vi vil have de skal blive bedre til.
Vis en maskine alle de ting du har købt online
og den vil langsomt lære hvad den skal anbefale dig, så du køber flere ting.
Maskinlæring er nu ved at leve op til mere af dets potentiale fordi
mennesker de seneste år er begyndt at indsamle data omkring alt.
Adfærd, vejrmønstre, patientjournaler, kommunikationssystemer,
rejsedata og selvfølgelig data om hvad vi laver på arbejdet.
Vi har ved et tilfælde skabt et kæmpe bibliotek som maskiner kan
bruge til at lære hvordan mennesker gør ting og lære hvordan man gør det bedre.
Disse digitale maskiner kan muligvis blive dem der forælder flest jobs.
De kan blive repliceret øjeblikkeligt og uden omkostninger.
Når de forbedrer sig, skal man ikke investere i nye
store metal ting; du kan bare bruge den nye kode.

Norwegian: 
Dette gjør dem bedre gjennom koblingene de finner.
Maskinner lærer dem selv.
Vi gjør dette mulig ved å gi datamaskiner en store mengder
data om det vi vil at den skal bli bedre på å gjøre.
Vis en maskin alt du har kjøpt på nettet,
og den vil sakte lære seg hvilke produkter den skal foreslå for deg, så du skal kjøpe mer.
Maskinlæring har blitt mer effektivt de siste årene fordi
mennesker har startet og samle data om alt.
Hva vi gjør, værmønster,  medisinske journaler, kommunikasjonssystemer,
reisedata og så klart data om hva vi gjør på jobb.
Hva vi har med et uhell skapt, er et stort nettverk med maskiner som kan
bruke hverandre til å lære hvordan mennesker gjør ting og lære hvordan vi kan gjøre det bedre.
Disse digitale maskinene er kanskje den største bidrageren til elimineringen av jobber.
De kan umiddelbart kopieres gratis.
Når de blir bedre, trenger du ikke å investere i
store metall ting. Du kan bare bruke den nye koden.

Spanish: 
Esto las hace mejorar en una tarea a través
de las relaciones que descubren.
Las maquinas aprenden de sí mismas.
Nosotros hacemos esto posible al proveer a la computadora muchos datos sobre
la tarea en la que queremos que mejore.
Muéstrale a la maquina todas las cosas que compraste en línea, y lentamente aprendera que cosas recomendarte
para que compres incluso más cosas.
El aprendizaje automático esta ahora alcanzando mayor potencial
porque en los años recientes, los humanos empezaron a recolectar datos
acerca de todo.
Comportamiento, patrones del clima,
registros médicos, sistemas de comunicación, datos de viajes
y por supuesto, datos sobre lo que hacemos en el trabajo.
Lo que hemos creado por accidente
es una enorme librería que las maquinas pueden usar para aprender
como los humanos hacen sus tareas y aprender a hacerlas mejor.
Esta maquinas digitales podrían ser la mayor fuente de desempleo
Pueden ser replicados instantáneamente y sin costo.
Cuando mejoran no tienes que invertir en grandes cosas metálicas
solo necesitas utilizar el nuevo código.

French: 
Cela les rend meilleures à quelque chose grâce aux relations qu'elles découvrent.
Les machines s'enseignent à elles-mêmes.
C'est possible en fournissant beaucoup de données à un ordinateur
à propos d'une chose qu'on souhaite améliorer.
Montrez à une machine tout ce que vous achetez en ligne,
et elle apprendra lentement quoi vous recommander,
pour que vous achetiez plus.
L'apprentissage automatique atteint de plus en plus son plein potentiel,
puisque dans les dernières années, les humains ont commencé à
récolter de l'information sur tout.
Comportements, modèles météo, registres médicaux, systèmes de communication,
des données de voyage, et, bien sûr, des données sur ce qu'on fait au travail.
Ce que nous avons créé par accident, c'est une immense bibliothèque que les machines peuvent
utiliser pour apprendre comment les humains font les choses et mieux les faire.
Ces machines numériques pourraient être les plus grandes tueuses de travail du monde.
Elles peuvent se multiplier instantanément et gratuitement.
Quand elles s'améliorent, vous n'avez pas besoin d'investir dans de grosses choses en métal,
vous pouvez juste utiliser le nouveau code.

Vietnamese: 
tốt hơn ở một cái gì đó thông qua
mối quan hệ mà chúng tự khám phá,
chúng tự dạy bản thân.
Chúng ta có thể làm điều này bằng cách 
cho một máy tính rất nhiều dữ liệu về
điều mà chúng ta muốn trở nên tốt hơn.
Cho một máy tính biết tất cả những thứ bạn đã mua
trực tuyến và nó sẽ từ từ tìm hiểu những gì nên
giới thiệu cho bạn để bạn mua những thứ đó nhiều hơn.
Máy móc hiện đang đáp ứng tiềm năng 
của nó nhiều hơn bởi vì trong những năm gần đây
con người đã bắt đầu thu thập dữ liệu về mọi thứ
hành vi, thời tiết, sức khỏe,
hệ thống thông tin liên lạc, dữ liệu du lịch
và đương nhiên dữ liệu về những gì chúng ta làm tại công sở. Những gì chúng ta đã tạo một cách tình cờ
là một thư viện khổng lồ mà các máy có thể sử dụng để
học cách chúng ta làm việc và học cách
để làm chúng tốt hơn.
Các máy kỹ thuật số có thể là kẻ giết công việc lớn nhất.
Chúng có thể được nhân bản rộng ngay lập tức và miễn phí. Khi chúng cải thiện bạn không cần phải
đầu tư vào những máy móc kim loại lớn, bạn chỉ cần
sử dụng mã mới và chúng có

Czech: 
To jim umožňuje zlepšovat se v něčem pomocí vztahů, které objeví. Stroje se učí samy.
Umožnili jsme to tím, že jsme počítačům svěřili data o tom, v čem jsme se chtěli zlepšit.
Ukaž stroji vše co sis koupil online a on se pomalu naučí co ti doporučit, aby sis toho koupil ještě více.
Strojové učení dnes více naplňuje svůj potenciál, protože lidstvo začalo v posledních letech sbírat data o všem.
Chování, vzory počasí, lékařské záznamy, komunikační systémy,
cestovatelská data, a samozřejmě data o tom, co děláme v práci.
Co jsme náhodou vytvořili je obrovská knihovna, kterou můžou stroje použít k naučení toho,
jak lidé dělají různé věci a naučení toho,  jak je dělat lépe
Tyto digitální stroje můžou být vůbec největším zabijákem pracovních míst ze všech.
Můžou být okamžitě zkopírovány, a to zdarma.
Když se zlepšují, není potřeba investovat do velkých železných věcí, můžete rovnou použít nový kód.

Slovak: 
Takto sa prostredníctvom vzťahov, ktoré odhaľujú,
postupne v danej činnosti zlepšujú.
Stroje sa samé učia.
Umožňujeme im to tým,
že počítačom dávame mnoho
dát o veci, v ktorej chceme aby sa zlepšili.
Ukážte stroju všetky veci, ktoré ste si kúpili online
a on sa pomaly naučí, čo vám má odporučiť,
takže si kúpite viac vecí.
Strojové učenie v súčasnosti zvyšuje svoj potenciál,
pretože v posledných rokoch
začali ľudia zhromažďovať dáta o všetkom.
Chovanie, vzory počasia, zdravotné záznamy, komunikačné systémy,
cestovné dáta a samozrejme dáta o tom,
čo robíme pri práci.
Takže sme náhodou vytvorili obrovskú knižnicu,
ktorú môžu stroje použiť k tomu,
aby sa naučili ako ľudia veci robia
a ako ich robiť lepšie ako oni.
Tieto digitálne stroje môžu byť najväčšími likvidátormi
pracovných miest všetkých čias.
Môžu byť okamžite a zadarmo replikované.
Keď sa zlepšia, nemusíte investovať
do veľkých kovových vecí;
môžete jednoducho použiť nový kód.

English: 
This makes them become better at something
through the relationships they discover.
Machines teach themselves.
We make this possible by
giving a computer a lot of
data about the thing we
wanted to become better at.
Show a machine
all the things you bought online,
and it will slowly learn what to recommend
to you, so you buy more things.
Machine learning is now meeting more
of its potential because in recent years,
humans have started to
gather data about everything.
Behavior, weather patterns, medical
records, communication systems,
travel data, and of course,
data about what we do at work.
What we've created by accident
is a huge library machines can
use to learn how humans do things
and learn to do them better.
These digital machines might
be the biggest job killer of all.
They can be replicated
instantly and for free.
When they improve, you
don't need to invest in
big metal things; you can
just use the new code.

Japanese: 
発見した関係によって、より得意になっていく
機械が機械に教えている
コンピューターに、得意になってほしいことについての膨大なデータを与えることで
機械学習は可能になる
機械にあなたが買ったすべてのものを見せれば、
徐々に何を進めるべきか学ぶので、あなたをたくさん買うようになる
機械学習の可能性が高まっているのは
人間があらゆるもののデータを集め始めたからだ
行動、天気のパターン、薬の記録、コミニュケーション、
旅行のデータ、そしてもちろん、仕事についてのデータもだ
思いがけずに生み出したのは、機械が使って
人間のすることを学び、より上手にする学ぶための巨大な図書館だ
これらのコンピューターはすべての仕事を取って代わるかもしれない
それらは即座に複製できる
それらが向上した時、大きな金属に投資する必要なない
単に新しいコードを使えるだけだ

Turkish: 
Bu da onların, veriler arasındaki keşfettikleri ilişkiler sayesinde o şeyde daha iyi olmalarını sağlıyor.
Makineler kendi kendilerini eğitiyorlar.
Bunu, iyileşmesini istediğimiz konu ile ilgili pek çok veriyi bilgisayara vererek sağlıyoruz.
Bir makineye internetten aldığın tüm şeyleri gösterirsen, daha fazla şey satın alman için sana ne tavsiye etmesi gerektiğini yavaş yavaş öğrenir.
Makine öğrenme sistemi potansiyelini gitgide daha iyi kullanıyor.
Çünkü son yıllarda, insanlar her şey hakkında veri toplamaya başladılar.
Davranış biçimi, hava durumu beklentileri, tıbbi kayıtlar, iletişim sistemleri, ulaşım verileri ve elbette işteyken yaptıklarımıza dair veriler.
Kazara yarattığımız bu olay; makinelerin, insanların bazı şeyleri nasıl yaptığını ve hatta insanlardan nasıl daha iyi yapılabileceğini öğrenebileceği büyük bir kütüphane olarak anlatılabilir.
Bu dijital makineler, en büyük iş katili olabilirler.
Anında ve masrafsız biçimde çoğaltılabilirler.
Geliştiklerinde ise büyük metal şeylere para yatırmanıza gerek kalmaz, sadece yeni bir kod kullanırsınız.

Portuguese: 
Isso as permite ficar melhores em algo através das relações de que elas descobrem:
as máquinas ensinam a si mesmas.
A gente torna isso possível ao entregar para o computador diversos dados
sobre as coisas em que queremos ficar melhores
Mostre a uma máquina todas as coisas que você comprou online,
e ela aprende aos poucos o que recomendar para você, pra que você compre mais coisas.
Aprendizado automático fica cada vez melhor
porque nos últimos anos, humanos têm acumulado dados a respeito de tudo.
Comportamento, padrões de clima, histórico médico,
sistemas de comunicação, dados de viagens
E, claro, dados sobre o que fazemos no trabalho.
O que nós acidentalmente criamos
foi uma enorme biblioteca que máquinas podem usar para aprender
como humanos fazem coisas, e aprender a fazer melhor.
Essas máquinas digitais podem ser a maior assassina de empregos de todos.
Elas podem ser replicadas instantaneamente, e de graça.
Quando elas melhoram, você não precisa investir em enormes peças de metal,
você pode somente usar o código novo.

Thai: 
โดยผ่านทางความสัมพันธ์
ที่พวกมันวิเคราะห์และค้นพบ
มันสอนตัวเอง เราทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้
โดยให้ข้อมูลแก่คอมพิวเตอร์เป็นจำนวนมากเกี่ยวกับ
สิ่งที่เราอยากจะทำให้ดีขึ้น แสดงแก่เครื่อง
เช่น ทุกสิ่งที่คุณซื้อออนไลน์
และมันได้เรียนรู้อย่างช้าๆ ว่า สิ่งที่น่าจะ
แนะนำให้คุณได้ เพื่อให้คุณซื้อมากขึ้น
การเรียนรู้ของแมชชีน ตอนนี้ 
ถึงจุดที่มีศักยภาพมากขึ้น เพราะในปีที่ผ่านมา
มนุษย์ได้เริ่มรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับ
ทุกอย่าง
พฤติกรรม รูปแบบสภาพอากาศ บันทึกทางการแพทย์ 
ระบบการสื่อสาร, ข้อมูลการเดินทาง
และแน่นอน ข้อมูลที่เกี่ยวกับสิ่งที่เราทำ
ที่ทำงาน สิ่งที่เราได้สร้างขึ้นโดยอุบัติเหตุ
เก็บในแมชชีนห้องสมุดขนาดใหญ่ที่สามารถใช้ในการเรียนรู้วิธีที่มนุษย์ทำสิ่งต่างๆ และเรียนรู้ที่จะ
ทำมันให้ดีขึ้น แมชชีนดิจิตอลเหล่านี้
อาจจะเป็นนักทำลายตำแหน่งงานงานได้มากที่สุดที่เคยมีมา
มันสามารถทำซ้ำได้ทันที และ
ฟรีเมื่อมันปรับปรุงตัวมันเอง คุณไม่จำเป็นต้อง
ลงทุนในสิ่งที่เป็นเครื่องใหม่ คุณเพียงใช้โค้ดใหม่และพวกมันมี

Polish: 
lepsze w danej dziedzinie poprzez zależności, które odkrywają. Maszyny
uczą się. Umożliwiamy to dając komputerowi dużo danych o
czymś, w czym chcieliśmy być lepsi. Pokaż maszynie co kupiłeś
w sieci, a ona nauczy się co ci polecać, byś kupował więcej.
Uczenie maszynowe coraz bardziej spełnia swój potencjał, ponieważ ostatnimi laty
ludzie zaczęli zbierać coraz więcej danych o wszystkim.
Zachowanie, pogoda, dane medyczne, systemy komunikacji, dane o podróży
i oczywiście dane o tym co robimy w pracy. Przez przypadek stworzyliśmy
olbrzymią bibliotekę, którą maszyny mogą wykorzystać by nauczyć się jak ludzie wykonują rzeczy i jak
je robić lepiej. Te cyfrowe maszyny mogą zabić najwięcej zawodów.
Mogą być replikowane natychmiastowo i za darmo. Gdy się ulepszają nie musisz
inwestować w dużo metalu, możesz po prostu użyć nowego kodu i możesz

Spanish: 
mejores en algo mediante las relaciones que "descubren". Las máquinas
se enseñan a sí mismas. Nosotros hacemos esto posible dándole a una computadora muchos datos
sobre aquello en lo que queremos que mejore. Muéstrale a una máquina todas las cosas que
compraste online, y ella aprenderá a recomendarte a tí qué más cosas comprar
El aprendizaje de las máquinas está ahora alcanzando su potencial porque en los últimos años
los humanos han empezado a recolectar datos sobre todo.
conductas, patrones del clima, historiales médicos, sistemas de comunicación,
datos de viajes, y por supuesto, datos sobre lo que hacemos en nuestro trabajo. Lo que hemos creado
por accidente es una biblioteca gigante que las máquinas pueden usar para aprender cómo los humanos hacen cosas, y aprender
a hacerlas mejor ellas mismas. ¡Estas máquinas digitales podrían el mayor peligro para nuestros trabajos!
Pueden ser multiplicadas instantáneamente y gratis, cuando mejoran no necesitas invertir
en grandes materiales metálicos: puedes sólo usar el nuevo código. Y tienen la habilidad de

Swedish: 
Detta gör att de blir bättre på något genom förhållanden de upptäcker.
Maskiner lär sig själva.
Vi gör detta möjligt genom att mata datorer med stora mängder
data rörande de saker som vi vill att de ska bli bättre på.
Visa en maskin alla de saker som du köpt online
och den kommer sakta lära sig vad den ska rekommendera för dig så du köper mer.
Maskininlärning lever mer och mer upp till sin potential då vi på senare år
har börjat samla in data om allting.
Beteende, vädermönster, medicinska journaler, kommunikationssystem,
resedata, och givetvis, data om vad vi gör på jobbet.
Vad vi av misstag har gjort är att skapa ett stort bibliotek som maskiner kan
använda sig av för att lära sig hur människor gör saker och lära sig göra dem bättre.
Dessa digitala maskiner kan vara det största hotet mot jobb av alla.
De kan kopieras direkt och gratis.
När de förbättras behöver du inte investera i nya
stora saker av metall; det räcker med att använda den nya koden.

Russian: 
Это делает их лучше в чем то через связи которые они обнаруживают.
Машины учат сами себя.
Мы делаем это возможным давая компьютеру много
данных о вещах, в которых мы хотим стать лучше.
Покажи машине все предметы которые ты купил по сети
и она медленно научится тому, что рекомендовать вам, чтобы вы купили больше вещей.
Машинное обучение теперь достигает своего потенциала потому что в последние годы,
люди начали собирать данные о всем.
Поведение, модели погоды, медицинские записи, системы коммуникаций,
данные о путешествиях, и, конечно, данные обо том, что мы делаем на работе.
То, что мы случайно создали, является огромной библиотекой, которую машины могут
использовать, чтобы обучаться как люди делают вещи и научиться делать это лучше.
Эти цифровые машины могут стать самыми большими убийцами работ.
Они могут быть скопированы мгновенно и бесплатно.
Когда они улучшаются, вам не нужно инвестировать в
большие металлические вещи; вы можете просто использовать новый код

Korean: 
이는 그 기계들이 찾아낸 관계들을 통해
더 나아지게 만들어줍니다.
기계들이 스스로 공부하는 거죠.
우리는 컴퓨터에게 우리가 더 나아졌으면
하는 것과 관련된 수많은 데이터를 제공함으로써
이를 가능하게 만듭니다.
당신이 온라인에서 샀던 모든 물건들을
기계에게 한번 보여주세요.
그리고 그것은 천천히 당신에게 무엇을
추천할 지를 배울 것이고
당신은 더 많은 물건들을 사겠죠.
기계학습은 지금 더 많은 잠재력을 충족시키고 있는 중입니다.
왜냐하면 최근에 인류는 모든 것에 대한 데이터를
모으기 시작했기 때문이죠.
행동, 날씨 패턴, 의료 기록, 의사소통 시스템, 여행 데이터
그리고 물론 직장에서 우리가 하고 있는 일에 대한
데이터 등도 있습니다.
우리가 우연히 만들어내온 것은 거대한 도서관입니다.
그 도서관은, 기계들이 인류가
어떻게 일하는지를 배우는 데 사용할 수 있고,
그걸 더 좋게 해내도록 배우는 데 사용할 수도 있습니다.
이 디지털 기계들은 아마도 
가장 큰 직업 살인마가 되겠죠.
기계들은 즉시 그리고 공짜로 복제될수 있습니다.
그것들의 성능이 향상했을 때, 
당신은 커다란 철제 물건에 투자할 필요가 없습니다.
그저 새로운 코드를 사용할 수 있게 되는 것이지요.

Italian: 
Questo gli permette di migliorare in qualcosa attraverso le relazioni che scoprono.
Le macchine insegnano a se stesse.
Lo abbiamo reso possibile
dando ai computer moltissimi dati
riguardo alle cose in cui vorremmo migliorare.
Mostra ad un macchina tutte le cose che hai acquistato online
e imparerà lentamente cosa consigliarti
così che tu possa comprare più cose.
Il Machine Learning sta raggiungendo il suo potenziale
perché negli ultimi anni gli esseri umani hanno raccolto dati su tutto.
Comportamento,
andamento meteorologico,
documentazione medica
sistemi di comunicazione
dati sui viaggi,
e, ovviamente, dati su cosa facciamo al lavoro.
Quello che abbiamo involontariamente creato
è un'enorme biblioteca che le macchine possono usare per imparare come gli umani fanno le cose
e imparare a farlo meglio
Queste macchine digitali possono essere i peggiori killer di posti di lavoro.
Possono essere riprodotti istantaneamente
e gratuitamente.
Quando migliorano
non devi investire in grossi oggetti metallici
puoi semplicemente usare il nuovo codice.

Hungarian: 
Az összefüggések felfedezésével egyre jobbak lesznek.
A számítógépek önmagukat tanítják.
Ez úgy lehetséges, hogy rengeteg adatot
adunk nekik arról amiben fejleszteni akarjuk őket.
Mutass meg egy gépnek mindent amit vásároltál
és lassan meg fogja tanulni, hogy mit érdemes neked ajánlani ahhoz, hogy többet vásárolj.
A gépi tanulás egyre hatékonyabb mert az elmúlt években
az emberek egyszerűen mindenről elkezdtek adatot gyűjteni.
Viselkedés, időjárás, egészségügyi leletek, kommunikációs és
utazási szokások, és természetesen minden amit munka közben csinálunk.
Amit véletlenül összegyűjtöttünk az egy hatalmas könyvtár amit a gépek
arra tudnak használni hogy megtanulják mit hogyan csinálunk és hogy hogyan lehet jobban!
Ezek a számítógépek jelenthetik a munkahelyekre a legnagyobb veszélyt.
Sokszorosítani lehet őket azonnal és ingyen!
Amikor fejlődnek nem kell
nagy vas cuccokat cserélni, csak új verziót kell használni.

Chinese: 
它們會因為訊息的串聯而表現更佳
機械能夠自我學習
欲使電腦專精於某事情，我們只需提供大量有關的數據
當你在網上購物時
它會慢慢學習並提示一些你可能感興趣的物品
從而讓你買更多東西
機器學習的快速發展依賴於這幾年來
人類開始收集有關一切事物的數據
行為、天氣模式、醫療記錄、通訊系統
旅遊數據，當然還有有關工作習慣的數據
我們已意外的建立了一個巨大的圖書館
而機器可以使用它來學習人類如何做事
以及如何做得更好
這些數位化的機械可能是所有工作的最大殺手
它們可以快速的複製
你還可以免費的升級它們
只需要使用新的代碼，而不需要投入材料

Chinese: 
它们会因为信息的联系而表现更佳
机械能够自我学习
欲使电脑专精于某事情，我们只需提供大量有关的数据
当你在网上购物时，它会慢慢学习并提示一些你可能感兴趣的物品，从而让你买更多东西
机械学习的快速发展依赖于这几年来
人类开始收集有一切事物的数据
行为、天气模式、医疗记录、通讯系统
旅游数据，当然还有有关工作习惯的数据
我们已意外的创建了一个巨大的图书馆
而机器可以使用它来学习人类如何做事
以及如何做得更好
这些数字化的机械可能是所有工作的最大杀手
它们可以快速的复制
你还可以免费的升级它们
只需要使用新的代码，而不需要投入材料

German: 
Sie lernen also durch das Entdecken und Verstehen von Zusammenhängen.
Maschinen bringen sich selbst etwas bei.
Das wird möglich, indem wir dem Computer viele Daten über Etwas geben, in dem er sich verbessern soll.
Zeigen wir einer Maschine alle Dinge, die wir online gekauft haben,
wird sie langsam lernen, was sie empfehlen soll, damit du mehr Dinge kaufst.
Maschinelles Lernen trifft nun auf mehr von seinem Potenzial,
da Menschen in den letzten Jahren angefangen haben, Daten über alles zu sammeln.
Verhalten, Wettermuster, medizinische Aufnahmen, Kommunikationssysteme,
Reisedaten und natürlich Daten darüber, was wir auf Arbeit tun.
Was wir durch Zufall erschaffen haben, sind riesige Bibliotheken,
die Maschinen nutzen, um zu lernen, wie Menschen etwas tun
und wie sie es selbst besser machen können.
Diese digitalen Maschinen sind vielleicht die größten Jobräuber von allen.
Sie können sofort und kostenlos vervielfacht werden.
Wenn sie sich verbessern, muss man nicht
in große stählerne Maschinen investieren, sondern man nutzt den neuen Code.

Arabic: 
وهذا يجعلها تصبح أفضل في شيء من خلال العلاقات التي تكتشفها
الآلات تعلم أنفسها!
نحن نجعل هذا ممكنا بإعطاء جهاز الكمبيوتر الكثير من البيانات
حول الشيء نريدها أن تصبح أفضل فيه.
اعرض على الآلة جميع الأشياء التي اشتريتها على الإنترنت
وستتعلم ببطء ما يجب أن توصي لك, لتشتري المزيد من الأشياء
تعلُّم الآلة الآن لديه الكثير من الإمكانيات
لأنه في السنوات الأخيرة بدأ البشر بجمع البيانات عن كل شيء ..
السلوك
أنماط الطقس
السجلات الطبية
أنظمة الاتصالات
بيانات السفر
و بالتأكيد ..
البيانات المتعلقة بما نفعله أثناء العمل !
ما أنشأناه بالخطأ هو آلات مكتبية ضخمة يمكنها أن تتعلم كيفية عمل البشر للأشياء
وتتعلم كيفية القيام بها بشكل أفضل.
هذه الآلات الرقمية قد تكون أكبر قاتل وظائف بين الجميع
ويمكنها أن تتناسخ على الفور ومجانًا
وعندما تتحسن فإنك لا تحتاج إلى الاستثمار في أشياء معدنية كبيرة
حيث يمكنك فقط استخدام التعليمات البرمجية الجديدة

Modern Greek (1453-): 
Και έχουν τη δυνατότητα να βελτιωθούν γρήγορα. Πόσο γρήγορα;
Αν η δουλειά σου έχει να κάνει με περίπλοκες εργασίες μέσω υπολογιστή, ίσως βρεθείς άνεργος
ακόμη και πριν από όσους σήμερα δουλεύουν σε εργοστάσια.
Υπάρχουν πραγματικά παραδείγματα στον κόσμο για το πώς μία τέτοια μετάβαση θα μπορούσε να συμβεί.
Μία εταιρεία στο San Fransisco προσφέρει ένα λογισμικό διαχείρισης project για μεγάλες εταιρείες,
το οποίο υποτίθεται ότι εξαλείφει τις ενδιάμεσες θέσεις management.
Όταν το προσλαμβάνουν για ένα νέο project, το λογισμικό αρχικά αποφασίζει ποιες εργασίες
μπορούν να αυτοματοποιηθούν και πού ακριβώς υπάρχει ανάγκη για πραγματικούς επαγγελματίες ανθρώπους.
Στη συνέχεια βοηθάει στη συγκρότηση μίας ομάδας ελεύθερων επαγγελματιών μέσω του internet.
Το λογισμικό στη συνέχεια διανέμει εργασίες στους ανθρώπους, και ελέγχει την ποιότητα του
έργου τους, καταγράφοντας την ατομική απόδοση του καθενός μέχρι να ολοκληρωθεί το project.
ΟΚ. Αυτό δεν ακούγεται τόσο άσχημο.
Παρόλο που αυτή η μηχανή "σκοτώνει" μία θέση εργασίες, δημιουργεί δουλειές για τους ελεύθερους επαγγελματίες, σωστά;
Λοιπόν, ενώ οι ελεύθεροι επαγγελματίες ολοκληρώνουν τις εργασίες τους,
μαθητευόμενοι αλγόριθμοι τους καταγράφουν, και συλλέγουν δεδομένα

Spanish: 
volverse mejores rápidamente. ¿Cuán rápido? Si tu trabajo involucra una tarea compleja en una computadora
hoy, podrías quedarte sin tu trabajo incluso antes que las personas que aún tienen sus trabajos
en las fábricas. Existen verdaderos ejemplos en el mundo de cómo esta
transición ya está dándose. Una compañía en San Francisco ofrece un software de
manager de proyectos para grandes corporaciones, que supuestamente elimina la necesidad de ejecutivos
de línea media. Cuando se lo contrata para un proyecto nuevo, el software
primero decide qué trabajos pueden ser automatizados y precisamente dónde
necesita verdaderos profesionales humanos. Después ayuda a formar un equipo de idependientes
en internet, y distribuye tareas a los humanos, controlando
la calidad de su trabajo rastreando la performance individual, hasta que
el proyecto esté completo. Ok, esto no suena tan mal,
mientras que esta máquina está matando un empleo, crea al mismo tiempo trabajo para varios independientes, ¿verdad?
Bueno, cuando estos independientes completan sus tareas, algoritmos de aprendizaje los monitorean y

Italian: 
E hanno la capacità di migliorare velocemente.
Quanto veloce?
Se il tuo lavoro comprende mansioni complesse su un computer
potresti trovarti senza lavoro prima delle persone che lavorano ancora in fabbrica
Ci sono, in realtà, esempi reali di come questa transizione possa avvenire.
Una compagnia di San Francisco offre un software per la progettazione manageriale
indirizzato alle grandi compagnie
che dovrebbe eliminare le posizioni manageriali di media importanza.
Quando è incaricato di un nuovo progetto
il software per prima cosa decide quali lavori possono essere automatizzati
e precisamente dove occorrono effettivamente professionisti umani.
Aiuta quindi a mettere insieme una squadra di liberi professionisti tramite internet
il software distribuisce quindi compiti agli umani
e controlla la qualità del lavoro, monitorando le prestazioni individuali
fino al termine del progetto.
Ok. Non sembra così male.
Mentre questa macchina elimina un lavoro, ne crea per i liberi professionisti. Giusto?
Beh, appena i liberi professionisti completano i loro compiti

Thai: 
ความสามารถในการที่จะดีขึ้นเร็วขึ้นเรื่อยๆ
อย่างรวดเร็วถ้างานของคุณเกี่ยวกับการทำงานที่ซับซ้อนบน
คอมพิวเตอร์วันนี้ คุณอาจจะออกจากงานได้เร็วกว่า
คนที่ยังคงมีงานในโรงงาน
มีตัวอย่างจริง ในโลกความจริง
ของการเปลี่ยนแปลงนี้ที่อาจเกิดขึ้น
บริษัทในซานฟรานซิสโก
 เสนอซอฟแวร์การบริหารจัดการโครงการ
สำหรับองค์กรขนาดใหญ่
ซึ่งจะลดตำแหน่ง
ตำแหน่งผู้บริหารตรงกลางออกไป
เมื่อมันได้รับการว่าจ้างในโครงการใหม่
ซอฟแวร์ตัดสินใจเป็นอย่างแรกว่างานใด
ทำได้โดยอัตโนมัติ และแม่นยำ เมื่อใด
ที่มันเกิดต้องการของมนุษย์มืออาชีพขึ้นมา
มันก็รวบรวมทีมของเหล่าฟรีแลนซ์
ผ่านทางอินเทอร์เน็ต ต่อมาซอฟต์แวร์
กระจายงานให้กับมนุษย์และ
ควบคุมคุณภาพของการทำงาน
การติดตามผลการปฏิบัติงานของแต่ละบุคคลจนกว่า
โครงการเสร็จสมบูรณ์  โอเค นี้ไม่ได้
ฟังดูเลวร้ายเกินไป
ในขณะที่แมชชีนนี้แย่งหนึ่งตำแหน่งงาน 
มันสร้างงานสำหรับเหล่าฟรีแลนซ์
เมื่องานเหล่าฟรีแลนซ์เสร็จสมบูรณ์
อัลกอริธึมเรียนรู้และติดตามพวกเขา

Turkish: 
Üstüne üstlük bir de hızlıca gelişme kabiliyetleri var.
Ne kadar mı hızlı?
Eğer şu anki işiniz bilgisayarda yapılan karmaşık bir iş ile ilgiliyse
fabrikada çalışan insanlardan bile önce işinizi kaybedebilirsiniz.
Dünyada bu değişimin nasıl olduğunu açıkça görebileceğimiz örnekler vardır.
Bir San Francisco şirketi, orta kademe yönetimi elemek adına
büyük şirketler için bir proje yönetim yazılımı sunuyor.
Bu yazılım yeni bir proje için kiralandığında ilk olarak hangi işlerin otomasyon ile halledilebileceğine karar verir
ve tam olarak nerede gerçek bir uzman kişilere ihtiyaç duyulduğunu belirler.
Daha sonra internet üzerinden, serbest çalışanlardan oluşan bir takım oluşturur.
Daha sonra bu yazılım, bu takıma yapılması gereken işleri paylaştırır, ve yapılan işin kalitesini kontrol eder.
İşlem bitene kadar bireysel performansları takip eder.
Pekala, bu kulağa çok da kötü gelmiyor.
Bu makine bir işi öldürmesine rağmen, serbest çalışanlar için yeni işler yaratıyor değil mi?
Şey.. Serbest çalışanlar görevlerini tamamlarken makinenin öğrenme algoritmaları bu çalışanları takip eder.

Portuguese: 
E elas têm a habilidade de melhorar rapidamente.
Quão rápido?
Se o seu emprego de hoje envolve trabalho complexo em um computador,
você pode ficar obsoleta mais rápida que o pessoal com empregos em fábricas.
Há exemplos verdadeiros em como essa transição estaria acontecendo agora.
Uma empresa em São Francisco oferece um software de gerenciamento de projetos para corporações
cuja tarefa seria eliminar empregos de gestão intermediária.
Quando o software é contratado para um novo projeto,
ele primeiro decide quais posições podem ser automatizadas,
e onde especificamente ele precisa de profissionais humanos de verdade.
Então, ele monta uma equipe de freelancers pela internet.
Então, o software distribui tarefas para os profissionais humanos,
e controla a qualidade do serviço, monitorando performances individuais,
até que o projeto esteja pronto.
OK, isso não parece tão ruim.
Enquanto essa máquina destrói um emprego, ela fornece empregos para freelancers, não é?
Pois bem, à medida que os freelancers terminam suas tarefas,
algoritmos de aprendizado os monitoram,

Dutch: 
En ze kunnen snel beter worden.
Hoe snel?
Als jouw baan vandaag complex werk op een computer inhoudt,
zou je nog eerder dan de mensen die nog werk in fabrieken hebben werkeloos kunnen zijn.
Er zijn echte voorbeelden van hoe deze overgang misschien al bezig is.
Een bedrijf uit San Fransisco biedt project-management software voor grote bedrijven,
die middelmanagement posities moet elimineren.
Wanneer het wordt ingehuurd voor een nieuw project
beslist de software eerst welke taken geautomatiseerd kunnen worden,
en waar het precies echte professionele mensen nodig heeft.
Het helpt dan met het samenstellen van een team van freelancers via het internet.
De software verdeelt dan taken over de mensen,
en beheert de kwaliteit van het werk, houdt individuele prestatie bij, tot het project compleet is.
Oké, dit klinkt niet zo erg.
Hoewel deze machine één baan vernietigt, creëert het banen voor freelancers, toch?
Nou, terwijl de freelancers hun taken voltooien,

Slovenian: 
In imajo sposobnost,da se izboljšajo hitro.Kako hitro?
Če tvoje delo vsebuje komplesksno delo na računalniku,boš morda brez
dela hitreje kot tisti ljudje,ki delajo v tovarni.
Pravzaprav imamo prave primere,ki dokazujejo,da je to res.
Podjetje v San Francisku ponuja projektno upravljanje za velike
korporacije,ki bi naj izbrisale srednje upravljalska mesta.
Ko je zaposlen  na novem projektu,program najprej odloči katere službe
bojo avtomatizirane in kje natančno potrebujejo profesionalne ljudi.
Potem pomaga sestaviti samostojno ekipo preko interneta.
Program potem dostavi določena dela ljudem in kontrolira kvaliteto
dela in sledi posameznikovo delo dokler projekt ni dokončan.
Dobro.To se ne sliši tako slabo.
Medtem,ko ta program ubije eno delovno mesto,ustvari novo,a ne?
No..ko so ti delavci končali svoje delo,
Se je program naučil algoritmov in zbral podatke

Slovak: 
A majú schopnosť sa zlepšovať rýchlo. Ako rýchlo?
Ak dnes vaša práca pozostáva
z komplexných činností na počítači,
môžte byť bez práce skôr ako ľudia,
ktorí stále pracujú v továrňach.
Existujú príklady zo súčasného sveta,
ako sa tento prerod môže stať.
Firma zo San Francisca ponúka softvér
na riadenie projektov pre veľké korporácie,
ktorého cieľom je odstránenie pozícií
stredného manažmentu.
Keď je nasadený na nový projekt,
softvér najskôr posúdi, ktoré pozície
môžu byť automatizované
a kde presne potrebuje ľudských profesionálov.
Potom pomôže zostaviť
skupinu nezávislých odborníkov cez internet.
Softvér potom rozdeľuje úlohy ľudom,
kontroluje kvalitu práce,
a sleduje výkonnosť jednotlivcov až do konca projektu.
V poriadku. To neznie tak zle.
Kým stroj zruší jednu pozíciu, vytvorí pozíciu pre nezávislých, však?
No, zatiaľčo čo nezávislí dokončujú svoje úlohy,

Czech: 
A mají schopnost se zlepšovat velmi rychle.
Jak rychle?
Pokud dnes vaše práce zahrnuje složité úlohy na počítači, můžete být bez práce dokonce dříve, než
ti kteří stále ještě pracují v továrnách.
Dokonce jsou i skutečné příklady, jak by se tento přechod mohl udát.
San Franciská společnost nabízí manažerský software pro velké korporace, který má odstranit pozice ve
středním managementu.
Když je "najatý" na nový projekt, tak software nejprve rozhodne, které části mohou být automatizovány a
kde přesně potřebuje skutečného profesionála z masa a kostí.
Pak pomáhá přes Internet složit tým freelancerů.
Software pak rozdává úkoly lidem, kontroluje kvalitu práce, sleduje individuální výkon
až do úplného dokončení projektu.
Okay. To nezní zase tak špatně. I když stroj zabíjí některá pracovní místa,
vytváří přece nová, pro freelancery, ne?
No, jak freelanceři pracují na jejich úkolech, tak je sleduje učící se algoritmus, který sbírá data

Spanish: 
Y tienen la habilidad de mejorar rápido.
¿Qué tan rápido?
Si tu trabajo involucra tareas complejas
en una computadora. Podrías quedarte sin trabajo incluso antes
que las personas que aún tiene empleo en las fabricas.
Existen ejemplos actuales en el mundo real de como
esta transición pueden estar ocurriendo.
Una compañía de San Francisco ofrece un software de gestión de proyectos
para grandes corporaciones que supone eliminar
posiciones de gestión intermedias.
Cuando se la contrata para un nuevo proyecto, el software primero
decide que trabajos pueden ser automatizados y precisamente
donde necesita humanos profesionales.
Después ayuda a ensamblar
un equipo de trabajadores independientes por Internet.
El software entonces distribuye tareas a los humanos,
y controla la calidad del trabajo, rastreando rendimiento individual
hasta que el proyecto sea completado.
Muy bien, esto no suena tan malo.
Mientras esta máquina esta matando un trabajo,
genera empleo para trabajadores independientes ¿no?
Bueno... mientras los trabajadores completan su tarea,

Finnish: 
Ja niillä on kykyä kehittyä nopeasti. Kuinka nopeasti?
Jos työnkuvasi sisältää monimutkaisia tehtäviä tietokoneella, saatat jäädä työttömäksi
jopa aiemmin kuin nykyiset tehdastyöläiset.
Tosielämästä löytyy esimerkkejä siitä, kuinka tämä siirtyminen voi olla jo käynnissä.
San Franciscolainen yritys tarjoaa projektinhallintaohjelmaa suurille
yrityksille, jonka olisi tarkoitus eliminoida johtajien töitä.
Kun sitä käytetään uudessa projektissa, ohjelma päättää ensiksi, mitkä työt
voidaan automatisoida, ja missä tarvitaan ihmisvoimaa.
Sen jälkeen se kokoaa ryhmän freelancereita netissä.
Ohjelma jakaa työt ihmisille ja valvoo työn laatua,
seuraten jokaisen yksittäistä työskentelyä projektin loppuun saakka.
Ok, tämä ei kuulosta kovin pahalta.
Vaikka kone poistaakin yhden työpaikan, se luo töitä freelancereille, eikö vain?
No, samalla kun freelancerit suorittavat työnsä,

English: 
And they have the ability to
get better fast. How fast?
If your work involves complex work on
a computer today, you might be out
of work even sooner than the people
who still have jobs in factories.
There are actual real-world examples of
how this transition might be happening.
A San Francisco company offers a
project management software for big
corporations, which is supposed to
eliminate middle management positions.
When it's hired for a new project, the
software first decides which jobs
can be automated and precisely where
it needs actual professional humans.
It then helps assemble a team of
freelancers over the Internet.
The software then distributes tasks to
the humans, and controls the quality
of the work, tracking individual
performance until the project is complete.
Okay. This doesn't sound too bad.
While this machine is killing one job,
it creates jobs for freelancers, right?
Well, as the freelancers
complete their tasks,
learning algorithms track
them, and gather data

French: 
Et elles ont la capacité de s'améliorer vite...
A quel point?
Si votre travail implique des travaux complexes sur un ordinateur aujourd'hui
vous serez peut être sans emploi plus tôt que ceux qui travaillent encore dans des usines.
Il y a des exemples actuels réels sur la façon dont cette transition pourrait se produire.
Une entreprise de San Francisco offre un logiciel de management de projet pour les grands groupes
qui est juste censé éliminer les postes de management moyen.
Quand il embauche pour un nouveau projet le logiciel décide d'abord quel emploi peut être automatisé
et précisément où il a besoin de vrais humains professionnels
pour ensuite assembler une équipe de travailleurs indépendants à travers internet.
Le logiciel distribue ensuite des tâches aux humains et contrôle ensuite la qualité du travail,
suit les performances individuelles jusqu'à ce que le projet soit terminé.
OK, ça n'a pas l'ai si mal
Et bien cette machine tue un travail et en créé plusieurs pour les travailleurs indépendants pas vrai?
Et bien, tant que les travailleurs complètent leur tâche,

Swedish: 
Och de har möjligheten att bli bättre snabbt. Hur snabbt?
Om ditt jobb idag involverar komplicerade uppgifter på en dator idag, kan du bli av med
jobbet till och med snabbare än de som fortfarande har jobb på fabriker.
Det finns faktiska världsliga exempel på hur det kan komma sig att den här omvandlingen sker.
Ett företag i San Francisco erbjuder en projektledningsmjukvara för
stora företag som syfte att ta bort mellanchefsposter.
När den anlitas för ett nytt projekt så beslutar först mjukvaran vilka uppgifter
som kan automatiseras och precis var det krävs faktiska professionella människor.
Den hjälper sedan till med att sammanställa ett team av frilansare över internet.
Mjukvaran delar sedan ut uppgifterna till människorna och kvalitetsgranskar
arbetet samt kontrollerar individuella arbetsprestationer tills det att projektet är färdigt.
Okej. Det här låter inte så illa.
Även om maskinen tar bort ett jobb så skapar det nya jobb för frilansare, eller hur?
Allteftersom frilansarna slutför sina uppgifter
så lär sig algoritmer spåra dem och samlar in data

Polish: 
szybko być lepszy. Jak szybko? Jeśli twoja praca obejmuje dzisiaj skomplikowaną pracę
na komputerze możesz wylecieć z roboty nawet szybciej niż ludzie, którzy
mają pracę w fabrykach. Istnieją prawdziwe przykłady na to jak
to przejście może się wydarzyć. W San Francisco firma oferuje oprogramowanie
do zarządzania projektami dla dużych korporacji, które ma wyeliminować menedżerów
średniego szczebla. Zatrudnione na nowy projekt
oprogramowanie najpierw decyduje które zawody mogą zostać zautomatyzowane i gdzie dokładnie
potrzeba profesjonalistów. Następnie pomaga zebrać grupę wolnych zawodów
przez internet. Program przydziela zadania ludziom i
kontroluje jakość pracy śledząc indywidualne wykonanie dopóki
projekt nie zostanie ukończony. Ok, to nie brzmi źle
Maszyna zabija jeden zawód, ale za to tworzy pracę dla wolnych zawodów, nie? Cóż,
gdy pracownicy wykonują swoje zadania, algorytmy uczące śledzą ich

Vietnamese: 
khả năng trở nên tốt hơn một cách nhanh chóng.
Nhanh tới đâu nếu công việc  phức tạp trên của bạn làm trên một chiếc
máy tính. Ngày nay thì bạn có thể bị mất việc
thậm chí sớm hơn so với những người vẫn còn
làm việc tại các nhà máy.
Có ví dụ thực tế về cách thức này
chuyển tiếp có thể xảy ra.
1 Công ty ở San Francisco có một dự án
phần mềm quản lý cho các tập đoàn lớn để loại bỏ
vị trí quản lý trung gian
khi nó được thuê cho một dự án mới
phần mềm đầu tiên quyết định những công việc
có thể được tự động và chính xác nơi nó
cần người chuyên nghiệp thực tế
Sau đó nó giúp sắp xếp một đội ngũ cộng tác viên
qua Internet, phần mềm sau đó
phân phối nhiệm vụ cho con người và
kiểm soát chất lượng của công việc
theo dõi hiệu suất cá nhân cho đến khi
dự án hoàn tất.
Được rồi, điều này nghe có vẻ không quá tệ
trong khi máy tính này giết chết một công việc nó lại tạo việc làm cho nhiều người khác, phải không?
Khi nhân viên hoàn thành nhiệm vụ của mình,
các thuật toán học theo dõi họ và

Norwegian: 
De har muligheten til å bli bedre fort. Hvor fort?
Hvis du har en jobb som involverer komplekst arbeid på enn datamaskin, vil du bli
byttet ut raskere enn folk som fortsatt jobber i fabrikker.
Det er faktisk eksempler fra virkeligheten, som forklarer hvordan dette kan skje.
Et firma i San Francisco tilbyr et prosjektledelsesprogram for store
bedrifter, som skal vil eliminere mellomlederstillinger.
Når programvaren blir gitt et prosjekt, bestemmer den først hvilke jobber
som kan bli automatisert og finne ut av hvilke deler av prosjektet som trenger profesjonelle mennesker.
den hjelper så med å sette sammen en gjeng med freelancere over nettet.
Programvaren sender dermed oppgaver til freelancerene og kontrollerer kvaliteten
på arbeidet de gjør ved å følge med på  hvordan de arbeider helt til prosjektet er ferdig.
Greit. Dette høres ikke så ille ut.
Selv om denne maskinen fjerner en jobb, skaper den jobber for freelancere, sant?
Vel, i mens freelancerene gjør oppdragene sine,
ser maskinene algoritmer og samler data

Indonesian: 
Dan mereka punya keahlian untuk bertambah baik
dengan cepat. Seberapa cepat?
Jika pekerjaanmu melibatkan pekerjaan rumit
di komputermu sekarang, kamu mungkin
akan keluar dari pekerjaan lebih cepat
daripada orang yang bekerja di pabrik-pabrik.
Ada contoh nyata bagaimana transisi ini
mungkin akan terjadi.
Sebuah perusahaan di San Francisco menawarkan
suatu proyek manajemen perangkat lunak
untuk perusahaan-perusahaan besar, yang dimana
dimaksudkan untuk menghilangkan
Posisi manajemen menengah.
Ketika dipekerjakan untuk suatu proyek baru,
pertama-tama perangkat lunak itu
memilih pekerjaan yang mana yang dapat
di otomatisasi dan dimana
perangkat lunak itu membutuhkan bantuan
dari orang profesional.
kemudian, perangkat itu mengumpulkan
sebuah tim pekerja lepas di Internet
software itu kemudian mendistribusi tugas ke manusia,
dan mengkontrol kualitas dari pekerjaan,
mengawasi kinerja dari individual
sampai proyek itu selesai.
Baik, itu tidak kedengaran terlalu buruk.
Sementara mesin ini menghapus
satu pekerjaan, mesin itu membuat
pekerjaan untuk pekerja lepas, tepat?
Saat para pekerja lepas menyelesaikan
tugas mereka,

Chinese: 
这样他们就有能力工作的更快，有多快呢？
如果你的工作涉及到使用现今电脑的复杂程序
那么你可能会早于在工厂工作的人失去工作
这有一个真实世界的例子展示这种过渡是如何发生的
一家旧金山公司提供给大公司一款管理软件
这款软件可以胜任中层管理人员的职务
当它被雇佣去处理一个新的工作项目时
软件首先会区分哪些工作可以使用自动化机械
而哪些需要专业人士完成，
然后在互联网上组建一个自由职业者组成的团队
然后软件给人类分配任务
控制工作质量，跟踪个人表现
直到这个项目完全完成，
好的，这听起来貌似不是太坏
这台机器只取代了一种职业，
却为许多自由职业者创造了工作机会，不是吗？
其实随着自由职业者完成他们任务时
学习算法会跟踪他们

Russian: 
И у них есть способность улучшаться быстро. Насколько быстро?
Если ваша работа включает в себя сложные задачи на компьютере сегодня, вы можете оказаться без
работы даже быстрее, чем люди, у которых все еще есть работа на заводе.
Есть настоящие примеры в реальном мире того как этот переход может происходить.
Компания из Сан Франциско предлагает проект по программному обеспечению менеджмента для
больших корпораций, который должен ликвидировать позиции менеджмента среднего звена.
Когда оно нанято для нового проекта, программное обеспечение сначала решает какие работы
могут быть автоматизированы, и где именно необходимы профессиональные люди.
Тогда оно помогает составить команду фрилансеров в интернете.
Программное обеспечение после этого  распределяет задания людям и контролирует качество
работы, прослеживая личную производительность пока проект не будет закончен.
Хорошо. Это звучит не так уж и плохо.
Пока эта машина убивает одну работу, она создает работу для фрилансеров, верно?
Ну, покафрилансеры выполняют свою работу,
изучающие алгоритмы следят за ними и собирают данные

iw: 
ויש להן את היכולת להשתפר מהר.
כמה מהר?
אם העבודה שלך היום מצריכה עבודה מסובכת מול מחשב, ייתכן שתאבד אותה מוקדם יותר מהאנשים שעדיין עובדים בבתי חרושת.
יש דוגמאות ממשיות לדרך שבה השינוי הזה יכול להתרחש.
חברה מסן-פרנסיסקו מציעה תוכנה לניהול פרוייקטים לחברות גדולות, שאמורה לצמצם משרות של מנהלים בדרג ביניים.
בתחילת פרוייקט חדש,  התוכנה מחליטה אילו מהמשרות יכולות לעבור לידי מחשב, והיכן בדיוק יש צורך במומחיות אנושית.
לאחר מכן מסייעת התוכנה בהרכבת
צוות של פרילנסרים דרך האינטרנט.
כעת התוכנה מחלקת משימות לבני האדם,
ומבקרת את איכות העבודה שלהם,
תוך מעקב אחרי הביצועים האישיים,
עד לסיום הפרוייקט.
אוקיי. זה לא נשמע כל כך נורא.
בעוד המכונה מחסלת משרה אחת, היא מייצרת
משרות אחרות עבור הפרילנסרים, נכון?
ובכן, בזמן שהפרילנסרים מבצעים את המשימות שלהם,
התוכנה עוקבת אחריהם

Danish: 
Og de har evnen til at blive bedre på kort tid. Men hvor hurtigt?
Hvis dit arbejde i dag involverer komplekst arbejde på en computer, så vil du muligvis
være uden arbejde tidligere end fabriksarbejdere.
Der er eksempler fra den virkelige verden på hvordan denne overgang kan ske.
Et firma i San Francisco tilbyder et program til ledelse af projekter til store
virksomheder, hvilket er beregnet til at erstatte de mellemliggende lederstillinger.
Når det bliver hyret til et nyt projekt, starter programmet med først at finde ud af hvilke jobs
der kan blive automatiseret og præcis hvor der er brug for egentlige professionelle mennesker.
Derefter hjælper den med at samle et hold af freelancere over internettet.
Programmet fordeler så opgaver til menneskerne og kontrollerer kvaliteten
af arbejdet, overvåger individuel præstation indtil projektet er afsluttet.
Okay. Det lyder ikke så slemt.
Mens denne maskine eliminerer ét job, så skaber den flere jobs for freelancere, ikke?
Tja, efterhånden som freelancere færdiggør deres opgaver,
vil læringsalgoritmer overvåge dem og indsamle data

Romanian: 
Și au capacitatea de a deveni mai bune rapid. Cât de rapid ?
Dacă ai un loc de muncă complex pe un computer astăzi, s-ar putea fi
dat afară de la muncă chiar mai devreme decât oamenii
care încă mai au locuri de muncă în fabrici.
Există exemple din lumea reală despre modul în care această tranziție ar putea să se întâmple.
O companie din San Francisco oferă un
software de management de proiect pentru mare
corporații, care ar trebui să
elimina pozițiile de management mijlociu.
Atunci când este angajat pentru un nou proiect,
software-ul decide prima dată care locuri de muncă
pot fi automatizate și unde are nevoie precis de profesioniști umani
Apoi asamblază o echipă de
freelanceri pe Internet.
Software-ul distribuie apoi sarcini
oamenilor și face controale de calitate
a muncii, urmarind individual performanța, până la finalizarea proiectului.
Bine. Acest lucru nu sună prea rău.
În timp ce această mașină ucide un loc de muncă,
creează locuri de muncă pentru liber profesioniști, nu?
Ei bine, după ce freelanceri
finaliză sarcinile,
algoritmi de învățare îi urmăresc și adună date

Portuguese: 
E essas máquinas conseguem se aperfeiçoar rápido.
Quão rápido?
Se o seu emprego envolve tarefas complexas em um computador,
talvez você perca seu emprego ainda mais rápido do que quem trabalha em fábricas.
Existem exemplos reais de como essa transição pode estar acontecendo.
Uma empresa de São Francisco vende um software de gestão de projetos para grandes corporações,
que é feito para eliminar gerentes em posições intermediárias .
Quando é "contratado" para um novo projeto,
o software primeiro decide quais funções podem ser automatizadas,
e exatamente quais funções precisam ser executadas por um profissional humano.
A partir daí, o software monta uma equipe de freelancers através da internet,
e então distribui as tarefas entre os humanos,
controlando a qualidade do serviço,
e acompanhando o desempenho individual até o projeto ser finalizado
Ok, isso não parece tão ruim.
Apesar dessa máquina estar ocupando um emprego, ela cria empregos para os freelancers, certo?
Bem, conforme os freelancers executam suas tarefas,
algoritmos de aprendizado os monitoram,

German: 
Und sie haben die Fähigkeit schneller besser zu werden.
Wie schnell?
Wenn deine Arbeit komplexe Arbeiten an Computern beinhaltet,
kann es sein, dass du schneller keine Arbeit mehr hast, als die Personen,
die noch in Fabriken arbeiten.
Es gibt echte Beispiele dafür,
wie dieser Übergang ablaufen könnte.
Eine Firma in San Francisco bietet
Projektmanagementsoftware an, die die mittlere Führungsebene ersetzen soll.
Wenn es für ein Projekt eingesetzt wird,
entscheidet die Software erst, welche Jobs automatisiert werden können
und wo echte professionelle Menschen benötigt werden.
Es hilft dann beim Zusammenstellen von freien Mitarbeitern über das Internet.
Die Software verteilt dann Aufgaben an die Menschen,
kontrolliert die Arbeitsqualität
und verfolgt die individuelle Leistung
bis das Projekt beendet ist.
Okay.
Das klingt erstmal nicht schlecht.
Während diese Maschine einen Job auslöscht,
schafft es Jobs für Freiberufler, oder?
Nun.
Während die Freiberufler ihre Aufgaben erledigen,
werden sie von Lernalgorithmen überwacht,

Japanese: 
そして機械は急速に賢くなる能力を得る。どのくらい早く？
もしあなたの仕事がコンピュータでの複雑な仕事なら
工場労働者より早く職を失うかもしれない
それがどのように起こるかの、現実世界での例がある
サンフランシスコの会社が大企業向けに、中間管理職を排除しそうな、
プロジェクト管理ソフトを提供している
新しいプロジェクトに採用された時、ソフトは
自動化する仕事と人間が必要な箇所を決定する
次にインターネットで、フリーランサーのチームを組織する
ソフトは人間に作業を分配し、品質を制御し、
プロジェクトが完了するまで、個人の成績を追跡する
これは悪くはなさそうだ
機械が一つの仕事を破壊するが、フリーランサーに仕事を作る
さて、フリーランサーが仕事を終えると
学習アルゴリズムが仕事を追跡し

Hungarian: 
Ezen felül gyorsan és maguktól lesznek egyre jobbak. De mégis milyen gyorsan?
Ha a munkád összetett, számítógépen végzett feladat,
akkor még hamarabb elvesztheted azt, mint azok akik még mindig gyárakban dolgoznak.
Már vannak is példák a való világban arra, hogy hogyan is mehet ez.
Egy San Francisco-i cég projektvezetési megoldást árul nagyvállalatoknak,
ami kiválthatja a középvezetői állásokat.
Amikor egy új projektre állítják, a program először eldönti, hogy mely munkákat lehet automatizálni
és, hogy pontosan hol van szüksége emberi szakértőkre.
Ezután segít egy szabadúszókból álló csapatot összeállítani az Interneten keresztül.
Majd a program szétosztja az embereknek a feladatokat,
és ellenőrzi a minőséget miközben méri az egyéni teljesítményt az egész projekt folyamán.
Jó, ez eddig nem olyan vészes.
Ugyan ez a gép megszüntet egy munkát, de ad is újakat a szabadúszóknak, nem?
Nos, miközben a szabadúszók elvégzik a feladataikat
tanuló algoritmusok figyelik őket és adatokat gyűjtenek

Korean: 
그리고 그것들의 성능은 더욱 빨라질 겁니다.
얼마나 빨라질까요?
만약 오늘날 당신의 일이 컴퓨터에서 복잡한 업무를 포함하고 있다면
당신은 공장에서 일하는 사람들보다도
훨씬 더 빠르게 해고될 수 있을겁니다.
이런 변화가 어떻게 일어나는지에 대한
실제 사례가 있습니다.
한 샌프란시스코 회사는
중간 관리직을 제명하기로 되어있는 대기업들을 위해
프로젝트 관리 소프트웨어를 제공합니다.
그것이 새 프로젝트를 위해 채용되었을 때,
그 소프트웨어는 먼저
어느 직종이 자동화 될 수 있는지를 결정했고,
또 즉시 어디에 실제 전문적인 사람들을 필요로 하는 지를 결정했습니다.
그러고 나서 그것은 인터넷을 통해 프리랜서 팀을
구인하는데 도움을 주었습니다.
그러고 나서 일들을 사람들에게 분할하고
업무의 질을 조정했습니다
프로젝트가 끝날 때까지 개인 업무를 추적하면서 말이죠.
좋아요. 이건 그다지 나쁘게 들리진 않는군요.
이 기계가 일자리를 없애지만, 
프리랜서들을 위해 일자리들을 만들어냅니다. 그렇죠?
글쎄요. 그 프리랜서들이 그들의 업무를 마칠 때
학습 알고리즘은 그들을 추적하고

Chinese: 
這樣他們就有能力工作的更快，有多快呢？
如果你的工作涉及到使用現今電腦的複雜程式
那麼你可能會早於在工廠工作的人失去工作
這有一個真實世界的例子展示這種過渡是如何發生的
一家舊金山公司提供某大公司一款管理軟體
這款軟體可以勝任中層管理人員的職務
當它被指派去處理一個新的工作項目時
軟體首先會區分哪些工作可以使用自動化機械
而哪些需要專業人士完成
然後在網路上招募一個由自由業者組成的團隊
然後軟體給人類分配任務
監視工作品質，追蹤個人表現
直到這個項目完全完成
好的，這聽起來貌似不算太壞
這台機器只取代了一種職業
卻為許多自由業者創造了工作機會，不是嗎？
其實在自由業者完成他們任務時
學習演算法會追蹤他們

Arabic: 
و هم لديهم القدرة ليتحسنوا بسرعة
ما مدى سرعتهم؟
إذا كان عملك ينطوي على عمل معقد على الكمبيوتر في هذه الأيام
فإنك قد تكون مطرودًا حتى قبل الناس الذين لا يزال لديهم وظائف في المصانع
هناك أمثلة واقعية في العالم الحقيقي لكيفية حدوث هذا التحول
حيث تقدم شركة من سان فرانسيسكو برنامج إدارة المشاريع للشركات الكبيرة
والتي من المفترض أن تقضي على المناصب الإدارية الوسطى
عندما يُستخدم ذلك البرنامج في مشروع جديد
يقرر البرنامج أولًا أي الوظائف يمكن أن تكون مؤتمتة
وبالتحديد أين يكون هناك حاجة لبشر متخصصين
و بعد ذلك يساعد على تجميع فريق من المستقلين عبر الانترنت
ثم يقوم البرنامج بتوزيع المهام على البشر
و يتحكم في جودة العمل الفردي ملاحِظًا أداء الأفراد حتى يتم المشروع.
حسنًا, هذا لا يبدو سيئًا جدًا
في حين أن هذا الجهاز يقتل وظيفة واحدة فإنه يخلق وظائف للمستقلين , صحيح؟
حسنًا ..
ما إن يكمل المستقلون مهامهم
حتى تَتْبَع خوارزمياتُ تَعَلُّمٍ تلك المهام

Norwegian: 
om jobben dems og hvilke oppgaver de innebærer
Så hva som egentlig skjær er at
freelancerene lærer maskinene hvordan de kan bli gode nok til å bytte dem ut.
I gjennomsnitt reduserer dette programmet kostnader med rundt 50%
det første året, og med rundt 25% mer det andre året.
Dette er bare et av mange eksempler.
Det er maskiner og programmer som blir like god som
eller bedre enn mennesker på alle mulige områder.
Fra farmasøyt til analytikere, journalister  til radiologer,
kasserer til bank tellere eller den som flipper burgere.
Disse jobbene vill ikke gå bort over natten,
men mindre og mindre mennesker vil gjøre det
Vi vil diskutere noen tilfeller i en annen video
Selv om det at jobber blir bort er dumt, er det bare litt av utfordringene
Det er ikke nok å bytte ut gamle jobber med nye.
Vi må konstant lage nye jobber
fordi verdensbefolkningen øker.

Russian: 
об их работе, и из каких задач она состоит.
Так что на самом деле происходит то, что
фрилансеры обучают машины как их заменить.
В среднем, это программное обеспечение уменьшает затраты примерно на 50%
в первом году, и на еще 25% во втором году.
Это только один из многих примеров.
Существуют машины и программы которые становятся настолько же хороши
или лучше чем люди в разных сферах.
От фармацевтов до аналитиков, от журналистов до радиологов,
от кассиров до служащих банка, или неквалифицированных работников, переворачивающих котлеты.
Все эти работы не исчезнут за ночь,
но меньше и меньше людей будут их делать.
Мы обсудим некоторые случаи в следующих видео.
Но хоть исчезание работ - плохо, это только половина истории.
Недостаточно просто заменить старые работы новыми.
Нам необходимо постоянно создавать новые работы
потому что население мира растет.

French: 
des algorithmes d'apprentissage les suivent et récoltent des données sur leur travail et la tâche qu'il représente.
Donc ce qui se passe exactement est que les travailleurs indépendants apprennent aux machines comment les remplacer.
En moyenne, ce logiciel réduit les coûts de 50% la première année
et encore de 25% la deuxième année.
C'est seulement un exemple parmi tant d'autres
Il y a des machines et des programmes qui se débrouillent aussi bien ou mieux que des humains dans toute sorte de domaines.
De pharmacien à analyste, journaliste ou radiologue.
Caissier, agent d'accueil ou le travailleur non qualifié qui retourne des burgers.
Tous ces emplois ne vont pas disparaître du jour au lendemain mais de moins en moins d'humains les pratiqueront.
Nous discuteront de certains cas dans une prochaine vidéo.
Mais bon, la disparition d'emploi est mauvaise mais ce n'est que la moitié de l'histoire.
Pour rester stable, nous devons bouger très vite.
Ce n'est pas assez de substituer  tous les emplois par des nouveaux
On doit en générer des nouveaux constamment car la population mondiale augmente

Korean: 
그들의 일과 어느 업무가
그 업무를 이루고 있는지에 대해 정보를 모읍니다.
그런 과정을 거치면서 
프리랜서들은 기계에게 그들을 대체하는 법을 가르치게 됩니다.
평균적으로 이 소프트웨어는 첫해에 약 50%정도의 비용을 줄입니다.
그리고 또 다른 25%는 이듬해에 줄이지요.
이는 많은 예시들 중 단 하나의 예시에 지나지 않습니다.
기계들과 프로그램들은 모든 분야에서
사람들보다 좋거나 더 나아질 겁니다.
약사부터 시작해서 분석가, 기자, 방사선 전문의, 계산원,
은행 상담원, 혹은 기술이 필요없이 햄버거를 만드는 단순 노동직 등등.
이 모든 일자리들은 하룻밤사이에 사라지지 않겠지만,
점점 사람의 일자리는 계속 줄어들 겁니다.
우리는 다음 비디오에서 몇몇 경우들을 의논해 볼겁니다.
일자리가 사라지는 것은 안 좋지만 그건 하고자 하는 이야기의 반도 안되죠.
우리가 더욱 빨리 행동해야 하는 이유
오래된 직종을 새 직종으로 대체하는 것만으로는
충분치 않습니다.
우리는 끊임없이 새로운 일자리들을 만들어낼 필요가 있습니다.

English: 
about their work, and which
tasks it consists of.
So what's actually happening, is that
the freelancers are teaching
a machine how to replace them.
On average, this software
reduces costs by about 50%
in the first year, and by
another 25% in the second year.
This is only one example of many.
There are machines and
programs getting as good
or better than humans
in all kinds of fields.
From pharmacists to analysts,
journalists to radiologists,
cashiers to bank tellers, or the
unskilled worker flipping burgers.
All of these jobs won't
disappear overnight,
but fewer and fewer humans
will be doing them.
We'll discuss a few cases
in a follow-up video.
But while jobs disappearing is
bad, it's only half of the story.
It's not enough to
substitute old jobs with new ones.
We need to be generating
new jobs constantly
because the world
population is growing.

Portuguese: 
e adquirem dados sobre o trabalho e quais tarefas compõem esse trabalho.
Então o que está realmente acontecendo
é que os freelancers estão ensinando às máquinas como substituí-los.
Em média, esse software reduz os custos em cerca de 50% no primeiro ano,
e mais 25% adicionais no segundo ano.
E esse é apenas um exemplo, de muitos.
Há maquinas e programas se tornando tão boas ou melhores do que os humanos
em diversas áreas,
de farmacêuticos a analistas,
de jornalistas à radiologistas,
caixas de supermercado e de banco, e trabalhos não especializados como fritar hambúrgeres.
Esses empregos não vão desaparecer de repente,
mas cada vez menos humanos irão ocupá-los.
Nós discutiremos alguns casos em um próximo vídeo.
Se o desaparecimento de empregos é ruim,
é apenas metade da história.
"Para permanecermos no lugar, preciamos nos mover muito rápido"
Não basta substituir os empregos antigos por empregos modernos,
precisamos constantemente criar novos empregos , porque a população mundial está crescendo.

Modern Greek (1453-): 
σχετικά με τη δουλειά τους και τις εργασίες από τις οποίες αποτελείται.
Οπότε αυτό που πραγματικά συμβαίνει, είναι ότι
οι ελεύθεροι επαγγελματίες διδάσκουν σε μία μηχανή το πώς να τους αντικαταστήσει.
Κατά μέσο όρο, αυτό το λογισμικό μειώνει το κόστος κατά 50%
στον πρώτο χρόνο, και κατά ακόμη 25% στον δεύτερο χρόνο.
Αυτό είναι μόνο ένα εκ των πολλών παραδειγμάτων.
Υπάρχουν μηχανές και προγράμματα που αποκτούν ίδιες ή καλύτερες
δυνατότητες από τους ανθρώπους σε όλα τα πιθανά πεδία.
Από τους φαρμακευτικούς μέχρι τους αναλυτές, από τους δημοσιογράφους μέχρι τους ακτινολόγους,
από τους ταμίες μέχρι τους τραπεζίτες, ή από τον ανειδίκευτο εργαζόμενο που γυρνάει τα burgers.
Όλες αυτές οι δουλειές δεν θα εξαφανιστούν μέσα σε μια νύχτα,
όμως όλο και λιγότεροι άνθρωποι θα απασχολούνται σε αυτές.
Θα συζητήσουμε κάποιες από αυτές τις περιπτώσεις σε ένα επόμενο βίντεο.
Όμως παρόλο που η εξαφάνιση των θέσεων εργασίας είναι κακή, αυτή είναι μόλις η μισή ιστορία.
Δεν αρκεί το να αντικαταστήσουμε τις παλιές δουλειές με καινούριες.
Χρειάζεται να παράγουμε νέες θέσεις εργασίες συνεχώς,
μιας και ο πληθυσμός της Γης συνεχίζει να αυξάνεται.

Slovenian: 
o njihovem delu in iz katerih del je setavljeno.
Torej vse kar se trenutno dogaja je to,da
da delavci učijo stroje kako jih zamenjati.
Po povprečju,je ta program znižal stroške za približno 50%
prvo leto,in drugih 25% v drugem letu.
To je eden primer od mnogih.
So stroji in programi,ki postajajo boljši
od ljudi na vseh različnih področjih.
Od farmacevtov do analistov, novinarjev ,radiologov,
blagajnikov do bančnikov,ali do neiskušenih delavcev,ki mečejo pleskavice.
Vse te službe ne bodo izginile čez noč,
ampak vse manj in manj ljudi jih bo opravljalo.
Več bomo povedali v naslednjem video.
Ampak medtem,ko je izginjanje služb slabo,je to le polovica zgodbe.
DA PREŽIVIMO MORAMO NAREDITI POTEZO ZELO HITRO.
Ni dovolj da zamenjamo stare službe s novimi.
Moramo delati več novih služb neprestano.
Zato,ker svetovna populacija raste.

Spanish: 
guardan información sobre su trabajo, y de qué tareas está hecho, así que lo que está realmente sucediendo
es que los independientes están enseñándoles a una máquina cómo reemplazarlos.
En promedio, este software reduce los costos en un 50% en el primer año, y
en otro 25% en el año siguiente. Este es sólo un ejemplo de muchos.
Hay máquinas y programas que están volviéndose iguales o mejores que los humanos en todo tipo de áreas
desde la farmacéutica, análisis de información, periodismo o radilogía, cajeros,
administrativos bancarios, o el simple trabajador que hace hamburguesas...
Todos estos empleos no desaparecerán de un día para otro, pero menos y menos humanos
los estarán haciendo. Discutiremos algunos casos específicos en un video posterior. Pero mientras que la desaparición de empleos
es algo malo, es sólo la mitad de la historia...
No alcanza con substituir trabajos viejos con otros nuevos: necesitamos generar nuevos empleos constantemente porque

Portuguese: 
e coletam dados sobre seus trabalhos, e quais tarefas eles se consistem.
Assim, o que está acontecendo é que os freelancers estão ensinando as máquinas a substituí-los.
Em média, esse software reduz custos de 50% no primeiro ano,
e outros 25% no segundo ano.
Isso é só um exemplo de vários.
Há máquinas e programas ficando tão boas quanto, ou melhores que humanos
em todos os tipos de campos.
De farmacêuticos a analistas, jornalistas a radiologistas,
caixa de supermercado, caixa de banco, ou os cozinheiros de fast-food.
Todos esses empregos não vão sumir da noite pro dia,
mas menos e menos humanos estarão ocupando esses cargos.
Vamos discutir alguns casos em um vídeo seguinte.
Mas enquanto empregos sumindo é algo ruim, só é a metade da história.
PRA FICAR PARADO A GENTE PRECISA SE MOVER BEM RÁPIDO
Não é o suficiente substituir empregos antigos por novos.
A gente precisa criar novos postos constantemente, porque a população mundial está crescendo.

Arabic: 
و تجمع المعلومات عن عملهم
والمهام التي يتكون منها ذلك العمل.
لذلك ما يحدث في الواقع هو أن المستقلين يعلمون الآلة كيفية استبدالهم
في المتوسط يقلل هذا البرنامج من التكاليف بنحو 50٪ في السنة الأولى
و 25٪ أخرى في السنة الثانية
وهذا مثال واحد فقط من ضمن الكثير.
هناك آلات وبرامج تصبح بنفس جودة البشر أو حتى تتفوق عليهم في جميع أنواع المجالات
من الصيادلة إلى المحللين
ومن الصحافيين إلى أطباء الأشعة
والمحاسبين و صرافي البنك
أو عمال تقليب البرجر غير الماهرين.
وجميع هذه الوظائف لا تختفي بين عشية وضحاها
و لكن عددًا أقل و أقل من البشر سيعملون بها
و سنناقش بعض الحالات في مقطع قادم.
و لكن بينما اختفاء الوظائف هو أمر سيء
إلا أنه نصف القصة فحسب
"لنظل صامدين يجب علينا التحرك بسرعة كبيرة"
لا يكفي استبدال الوظائف القديمة بأخرى جديدة
نحن بحاجة إلى تجديد الوظائف على نحو متوازن

Polish: 
i zbierają dane o ich pracy i z jakich zadań się składa. Więc tak naprawdę
pracownicy uczą maszynę jak się dać zastąpić
Średnio taki program redukuje koszty o około 50% w pierwszym roku i
o kolejne 25% w drugim roku. To tylko jeden przykład z wielu. Istnieją
maszyny i programy tak dobre jak, a nawet lepsze niż ludzie we wszystkich
dziedzinach od farmaceutów do analityków, dziennikarzy, do radiologów, kasjerów
bankierów czy niewykwalifikowanych pracowników przerzucających burgery.
Wszystkie te zawody nie znikną z dnia na dzień, ale coraz mniej ludzi
będzie je wykonywać. Omówimy kilka przykładów w następnych filmach. Ale o ile zanikanie
zawodów jest złe, to tylko część historii. Nie wystarczy podstawić stare
zawodym nowymi. Musimy ciągle tworzyć nowe ponieważ

Chinese: 
然后收集有关他们工作的数据
以及这些任务实际由什么组成
所以实际发生的是
自由职业者正在教会机器如何取代他们
这个软件平均可以在第一年减少50%的成本
在第二年减少25%
这只是许多示例中的一种
现在在许多领域，
机械和程序可以做的与人类一样好甚至更好
从药剂师到分析师
记者到放射科医生
收营员到银行柜员
或是翻转汉堡肉的非技术人员
所有这些工作都不会一夜消失
但做这些工作的人会越来越少
这会导致什么，让我们下次视频再说
职业消失是件可怕的事情，但这只是这个故事的一半
(要停下来，我们需要移动得非常快)
一个旧的职业被一个新的职业替代是完全不够的，
我们需要不断创造新的工作岗位

Spanish: 
algoritmos de aprendizaje rastrean y reúnen datos sobre su trabajo
y las tareas que la forman.
Entonces lo que realmente esta ocurriendo, es que los trabajadores están
enseñando a una máquina como reemplazarlos.
En promedio, este software reduce costos cerca de
50% en el primer año,
y cerca de otro 25% en el segundo año.
Esto es solo un ejemplo de muchos.
Existen maquinas y programas volviéndose igualmente
o mejor que humanos en todo tipo de campos.
Desde farmacéuticos a analistas, de periodistas a radiólogos,
cajeros de supermercados y bancos,
o los trabajos de voltear hamburguesas.
Todos estos trabajos no desaparecerán enseguida,
pero cada vez menos humanos los estarán realizando.
Discutiremos algunos casos en el próximo vídeo.
Pero mientras la perdida de trabajo es mala,
es solo la mitad de la historia.
No es suficiente con reemplazar viejos trabajos por nuevos.
Necesitamos generan nuevos trabajos constantemente,

Turkish: 
Hangi işi nasıl yaptıkları hakkında birçok veri toplar.
Aslında yaşanan olay şudur: Bu serbest çalışanlar, makinelere; insanlara ihtiyaç duymadan işi nasıl yapabileceğini öğretiyorlar.
Ortalama olarak bu yazılım, ilk yılda giderleri %50, ikinci yılda ise %25 olarak azaltmaktadır.
Bu, birçok örnekten sadece biri.
İşlerini insanlar kadar iyi veya insanlardan daha iyi yapabilen makineler ve yazılımlar pek çok alanda mevcut.
Eczacılardan analistlere, gazetecilerden radyologlara
Kasiyerlerden banka memurlarına ve hatta burger çeviren vasıfsız işçilere kadar.
Tüm bu işler bir gecede bitecek değil ama gitgide daha az insan bu işleri yapacak.
Bir sonraki videomuzda bu olayların birkaç örneğini konu alacağız.
İşlerin yok olması kötü olsa da bu, hikayenin sadece yarısı.
Olduğumuz yerde durmak için çok hızlı hareket etmemiz gerekiyor.
Eski işleri yenileriyle değiştirmek yeterli değil.

Italian: 
gli algoritmi di apprendimento li monitorano e raccolgono dati sul loro lavoro
e di che tipo di compiti si trattasse.
Quindi, ciò che sta realmente accadendo è che i liberi professionisti
stanno insegnando ad un macchina come sostituirli.
In media, il software riduce i costi del 50% nel primo anno,
e di un altro 25% nel secondo anno.
Questo è solo un esempio fra molti
Ci sono macchine e programmi migliori dell'uomo in ogni tipo di settore,
farmacisti, analisti, giornalisti, radiologi, cassieri, banchieri o il semplice lavoro di girare gli hamburger.
Tutti questi lavori non scompariranno in una notte
ma sempre meno esseri umani li svolgeranno.
Discuteremo un paio di casi in un video successivo
Ma se i lavori che spariscono sono un male, è solo metà della storia
PER RESISTERE DOBBIAMO MUOVERCI MOLTO VELOCEMENTE
Non è sufficiente sostituire vecchi lavori con nuovi.
Abbiamo bisogno di generare nuovi lavori costantemente
perché la popolazione mondiale sta crescendo.

Swedish: 
om deras arbete och vilka uppgifter det består av.
Så vad som egentligen händer är att
frilansarna själva lär en maskin att ersätta dem.
I genomsnitt så minskar den här mjukvaran kostnader med ungefär 50%
under första året, och med ytterligare 25% under det andra året.
Det här är bara ett exempel av många.
Det finns maskiner och program som blir lika bra
eller bättre än människor inom alla möjliga fält.
Från apotekare till analytiker, journalister och radiologer,
kassörer till bankpersonal, eller otränade arbetare som vänder hamburgare.
Dessa jobb kommer inte alla försvinna över natten
men färre och färre människor kommer att utföra dem.
Vi kommer att diskutera ett par fall i en uppföljande video.
Men medan det är illa att jobb försvinner så är det bara halva berättelsen.
Det är inte tillräckligt att ersätta gamla jobb med nya.
Vi måste konstant skapa nya jobb
eftersom jordens befolkning ökar.

Japanese: 
彼らの仕事と、それらを何に分割できるかについてのデータを集める
それで、実際に起こっているのは
フリーランサーが機械に、仕事の奪い方を教えていることだ
平均して、このソフトは初年度に50%のコストを削減し、
次の年に25%削減する
これはたくさんある中での一例である
すべての場で人間より優れている機械やプログラムが
あらゆる場所で存在している
調剤から分析、ジャーナリストから放射線学者まで、
レジ係から銀行窓口係、単純作業のハンバーガー係まで
すべての仕事は急にはなくならないが、
その仕事をする人は減ってきている
続編の動画で事例を議論する予定だ
仕事が奪われるのは困るが、それは話の半分だ
 
古い仕事を新しいものに置き換えるだけでは十分でない
新しい仕事を作り続ける必要がある
世界の人口は増え続けているからだ

iw: 
ואוספת מידע על עבודתם והמשימות המרכיבות אותה.
כך שמה שלמעשה קורה הוא שהפרילנסרים מלמדים
את המכונה כיצד להחליף אותם.
בממוצע, התוכנה הזאת מפחיתה את העלויות בכ-50% בשנה הראשונה,  ובכ-25% נוספים בשנה השנייה.
זו רק דוגמא אחת מני רבות.
יש מכונות ותוכנות שהופכות לטובות
ואף טובות יותר מבני אדם בכל מיני תחומים,
מרוקחים ועד למנתחי מידע, מעיתונאים לטכנאי רנטגן, קופאים, פקידי בנק או העובד הלא מיומן שהופך המבורגרים.
כל המקצועות האלה לא יעלמו ברגע, אבל
פחות ופחות בני אדם יעבדו בהם.
נתייחס לחלק המקרים בסרטון עתידי.
אבל בעוד שמשרות שנעלמות זה דבר רע, 
זה רק חלק מהסיפור.
כדי לעמוד במקום צריך לזוז מהר מאד
זה לא מספיק להחליף עבודות ישנות בחדשות, עלינו לייצר עבודות חדשות ללא הרף, כי אוכלוסיית העולם גדלה.

Finnish: 
oppimisalgoritmit seuraavat ja keräävät dataa työstä
ja minkälaisia tehtäviä siihen kuuluu
Joten itseasiassa kyse on siitä,
että freelancerit opettavat koneita korvaamaan heidät.
Keskimäärin tämä ohjelma vähentää kuluja noin 50 %
ensimmäisenä vuonna, ja toiset 25 % seuraavana.
Tämä on vain yksi monista esimerkeistä.
On koneita ja ohjelmia, joista on tulossa yhtä hyviä
tai parempia kuin ihmiset monenlaisilla aloilla.
Lääkealan asiantuntijoista aina analyytikoihin, toimittajiin, radiologeihin
kassavirkailijoihin, pankkineuvojiin, tai kehnoihin pihvinkääntäjiin.
Kaikki nämä työt eivät katoa yhdessä yössä,
mutta yhä harvemmat tekevät niitä.
Keskustelemme muutamista tapauksista toisessa videossa.
Ja vaikka työpaikkojen katoaminen on huono juttu, se on vain osa todellisuudesta.
Pysyäksemme paikallamme meidän täytyy toimia hyvin nopeasti
Pelkästään vanhojen työpaikkojen korvaaminen uusilla ei riitä.
Meidän täytyy jatkuvasti luoda lisää työpaikkoja,
sillä maailman väestö kasvaa.

Thai: 
รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการทำงานของพวกเขาและแต่ละงาน
ประกอบด้วยอะไรบ้าง ดังนั้น
สิ่งที่เกิดขึ้นก็คือว่า ฟรีแลนซ์สอนแมชชีน
ทำงานการแทนที่พวกเขาอ้อมๆ นั่นเอง
โดยเฉลี่ยซอฟแวร์นี้จะช่วยลดค่าใช้จ่าย
โดยประมาณ 50% ในปีแรกและ
อีก 25% ในปีที่สอง นี่เป็น
เพียงตัวอย่างหนึ่งในหลาย ๆ อัน
มีแมชชีนและโปรแกรมกำลังดีกว่าหรือ
ดีกว่ามนุษย์ในทุกสาขา
จากเภสัชกร ไปจนถึง นักวิเคราะห์
นักข่าว นักรังสีวิทยา, พนักงานเก็บเงิน
นักธนาคาร หรือคนงานไร้ฝีมือที่
พลิกเบอร์เกอร์ก็ตาม
ทั้งหมดของงานเหล่านี้จะไม่หายไป
ในชั่วข้ามคืน แต่น้อยลง และมนุษย์น้อยลง
ได้ทำงานนี้ เราจะหารือบางกรณี
ในวิดีโอต่อๆไป แต่ในขณะที่
งานลดหายไปนั้นแย่ มันเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของ
เรื่องราว
งานใหม่มันไม่มากพอที่จะทดแทนงานเก่า
เราจะต้องมีการสร้างงานใหม่อย่างต่อเนื่องเพราะ

Indonesian: 
algoritma pembelajaran mengawasi 
mereka, dan mengumpulkan data
tentang pekerjaan mereka, dan
terdiri dari apa tugas itu.
Jadi, apa yang sebenarnya terjadi, adalah
para pekerja lepas mengajari suatu mesin
bagaimana cara untuk menggantikan mereka.
Rata-rata, perangkat lunak ini 
mengurangi biaya sebesar 50%
di tahun pertama, dan 25% lainnya di tahun kedua.
Ini merupakan satu contoh dari yang banyak.
Ada mesin dan program menjadi setara atau lebih
baik daripada manusia di segala bidang.
Dari apoteker, analis, jurnalis, ahli radiologi,
kasir, teller bank, atau pekerja amatir yang
membalikkan burger-burger.
Segala pekerjaan ini tidak akan menghilang semalaman.
tapi sedikit dan lebih sedikit orang-orang
yang akan melakukannya.
Kita akan mendiskusi beberapa hal di
video berikutnya.
Tapi sementara pekerjaan menghilang adalah buruk,
itu hanyalah sebagian dari cerita.
"Untuk Berdiri Tegak, Kita Harus
Bergerak Cepat."
Tidak cukup untuk mengganti pekerjaan lama
dengan yang baru.
Kita harus menghasilkan pekerjaan baru
secara konstan
karena populasi dunia meningkat.

Hungarian: 
az elvégzett munkáról és arról, hogy az milyen részfeladatokból áll.
Szóval ami valójában történik az az,
hogy a szabadúszók megtanítják a gépeket arra, hogy hogyan lehet őket kiváltani.
Ez a megoldás átlagosan 50%-al csökkenti a költségeket az első évben
és további 25%-al a másodikban.
Ez csak egy példa a sok közül.
Léteznek gépek amik épp olyan jók
vagy jobbak mint az emberek, minden területen.
Gyógyszerészekől az elemzőkig, újságíróktól a radiológusokig,
pénztárosoktól a banktisztviselőkig vagy a képzetlen munkásig aki a húst forgatja.
Nem fog minden ilyen munka egyik napról a másikra megszűnni,
de egyre kevesebb és kevesebb ember fogja ezeket csinálni.
Néhány konkrét esetet megvizsgálunk majd egy következő videóban.
Igaz a munkák megszűnése rossz, de ez csak a történet egyik fele.
Ha talpon akarunk maradni gyorsan kell lépnünk
Nem elég a régi munkákat újjakkal helyettesíteni.
Folyamatosan új munkahelyeket kellene teremteni
mert a világ népessége növekszik.

Danish: 
omkring deres arbejde og hvilke opgaver det består af.
Så hvad der i virkeligheden sker er at
freelancerne lærer maskinen hvordan de skal erstatte dem.
I gennemsnit reducerer dette program udgifterne med 50%
i det første år og yderligere 25% i det andet år.
Dette er kun ét eksempel ud af mange.
Der er maskiner og programmer som er ved at blive så gode
eller bedre end mennesker i alle mulige felter.
Fra farmaceuter til analytikere, journalister til radiologer,
kasserer til bankmedarbejdere eller bare den ufaglærte.
Alle disse jobs kommer ikke til at forsvinde på én gang
men færre og færre mennesker kommer til at udføre dem.
Vi vil diskutere et par eksempler i en senere video.
Men mens forældelsen af en række jobs er en dårlig ting, så er det kun halvdelen af historien.
Det er ikke nok at erstatte gamle jobs med nye.
Vi er nødt til at skabe nye jobs hele tiden
fordi verdensbefolkningen vokser.

Slovak: 
učiace algoritmy ich sledujú a zbierajú dáta o ich práci,
a z akých úkonov pozostáva.
Takže to čo sa vlastne deje je, že
nezávislí učia stroj ako ich nahradiť.
Priemerne tento softvér znižuje náklady o 50%
v prvom roku a o ďalších 25% v druhom.
A to je iba jeden príklad z mnohých.
Existujú stroje a programy,
ktoré sa stávajú rovnako dobré
alebo lepšie vo všetkých oblastiach.
Od farmaceutov po analytikov,
od novinárov po rádiológov,
od pokladníkov po bankových úradníkov,
či nekvalifikovaných pracovníkov otáčajúcich burgre.
Všetky tieto miesta sa nestratia cez noc,
ale bude ich vykonávať menej a menej ľudí.
Preberieme pár príkladov v budúcom videu.
Ale hoci strata pracovných miest je zlá,
je iba polovicou príbehu.
Nestačí nahradiť staré miesta novými.
Musíme generovať nové pracovné miesta neustále,
pretože svetová populácia rastie.

German: 
die Daten über ihre Arbeit sammeln
und aus welchen Aufgaben diese besteht.
Was also eigentlich passiert, ist,
dass die Freiberufler einer Maschine beibringen wie sie sie ersetzen.
Im Durchschnitt reduziert diese Software die Kosten um etwa 50 % im ersten Jahr
und um weitere 25 % im zweiten Jahr.
Das ist nur eines von vielen Beispielen.
Es gibt Maschinen und Programme,
die genauso gut werden wie Menschen, oder besser.
Und das in allen möglichen Bereichen.
Von Apothekern zu Analysten,
von Journalisten zu Radiologen,
von Kassierern und Bankmitarbeitern
oder den ungelernten Arbeitern, die Burger wenden.
All diese Jobs werden nicht über Nacht verschwinden,
aber immer weniger Menschen werden sie ausführen.
Wir werden einige Fälle in einem Folgevideo diskutieren.
Obwohl verschwindende Jobs schlecht sind,
ist das nur eine Seite der Medaille.
[ Um still zu stehen, müssen wir uns schnell bewegen ]
Es reicht nicht nur die alten Jobs mit neuen zu ersetzen.
Wir müssen weiter neue Jobs schaffen, weil die Weltbevölkerung wächst.

Vietnamese: 
thu thập dữ liệu về công việc của họ và nhiệm vụ bao gồm. Vì vậy những gì đang thực sự diễn ra
là những nhân viên đang giảng dạy máy móc làm thế nào để thay thế họ
Trung bình phần mềm này giảm khoảng 50% chi phí trong năm đầu tiên và
thêm 25% trong năm thứ hai. Điều này chỉ là 1 ví dụ trong nhiều ví dụ khác
Có những máy móc và các chương trình ngày càng tốt hoặc tốt hơn so với con người trong tất cả các
lĩnh vực từ dược sĩ đến nhà phân tích,
nhà báo, bác sĩ X quang, thủ quỹ,
kế toán ngân hàng và cả những việc làm không cần có kĩ năng như lật buger
Tất cả các công việc sẽ không biến mất
qua một đêm nhưng sẽ ngày càng có ít người
sẽ làm chúng. Chúng ta sẽ thảo luận về một số trường hợp trong video tiếp theo, nhưng trong khi việc làm
biến mất là xấu. Nó mới chỉ là một nửa của
câu chuyện
Để đứng vững chúng ta cần thích ứng rất nhanh
Thay thế công việc cũ bằng cái mới là chưa đủ ,chúng ta cần phải được tạo việc làm mới liên tục vì

Chinese: 
然後收集有關他們工作的數據
以及這些任務實際由什麼組成
所以實際發生的是
自由業者正在教會機器如何取代他們
這個軟體平均可以在第一年減少50%的成本
而在第二年減少25%
這只是許多例子中的一種
現在在許多領域
機械和程式可以做的與人類一樣好甚至更好
從藥劑師到分析師
記者到放射科醫師
收銀員到銀行櫃員
或是翻漢堡肉的非技術人員
所有這些工作都不會一夜消失
但做這些工作的人會越來越少
這會導致什麼，讓我們下次再說
職業消失是件可怕的事情，但這只是這個故事的一半
(要停下來，我們需要進步得非常快)
一個舊的職業被一個新的職業替代是完全不夠的
我們需要不斷創造新的工作崗位

Dutch: 
volgen leeralgoritmes ze en verzamelen gegevens over hun werk, en welke taken het uit bestaat.
Dus wat eigenlijk gebeurt, is dat de freelancers de machines leren hoe ze hen moeten vervangen.
Over het algemeen vermindert deze software kosten met zo'n 50% in het eerste jaar,
en met nog 25% in het tweede jaar.
Dit is slechts één van vele voorbeelden.
Er zijn machines en programma's die zo goed worden als, of beter worden dan mensen op verschillende terreinen.
Van apothekers tot analisten,
journalisten tot radiologen,
cassières, bankbediendes of de ongeschoolde werker die hamburgers draait.
Geen van deze banen zal morgen verdwenen zijn,
maar steeds minder mensen zullen ze uitvoeren.
We zullen een paar gevallen in een volgende video bespreken.
Maar hoewel verdwijnende banen erg is, is dit maar de helft van het verhaal.
Om stil te staan moeten we snel bewegen
Het is niet genoeg om oude banen met nieuwe te vervangen.
We moeten constant nieuwe banen genereren, want de wereldbevolking groeit.

Czech: 
o jejich práci a úlohách z nichž se skládá.
Takže to, co se ve skutečnosti děje je to, že freelacneři učí stoje jak je mají nahradit.
Tento software v průměru ušetří 50% nákladů v prvním roce a dalších 25% v druhém roce.
Tohle je jen jeden příklad z mnoha
Jsou stroje  a programy, které se stávají stejně dobrými nebo i lepšími v mnoha oborech.
Od lékárníků po analytiky, novinářů po radiology,
od pokladních po bankovní pokladní nebo nekvalifikované pracovníky obracející hamburgery.
Všechny tyhle zaměstnání nezmizí přes noc, ale méně a méně lidí je bude vykonávat.
Pár příkladů probereme v následujícím videu.
Ale jak je mizení pracovních míst špatné, jde jen o polovinu příběhu.
ABYCHOM SE NEHÝBALI, MUSÍME SE POHYBOVAT VELMI RYCHLE
Nestačí jen nahradit stará zaměstnání novými, musíme vytvářet nová místa konstantě,

Romanian: 
cu privire la activitatea lor, și care
sarcinile ce o compun.
Deci, ce se întâmplă de fapt, este că
freelanceri predarau unei mașini cum să îi înlocuiască.
În medie, acest software
reduce costurile cu aproximativ 50%
în primul an, și de
un alt 25% în al doilea an.
Acesta este doar un exemplu de multe.
Există mașini și
programe care sunt la fel de buni
sau mai bine decât oamenii
în toate tipurile de câmpuri.
De la farmaciști, analiști,
jurnaliști, radiologi,
casieri la banca, muncitorul necalificat care întoarce Burgeri
Toate aceste locuri de muncă nu vor
dispărea peste noapte,
dar tot mai puține sarcini vor fi făcute de oameni
Vom discuta câteva cazuri
într-un videoclip viitor.
Dar, în timp ce dispariția locurilor de muncă este un lucru rău, aceasta este doar jumătate din poveste.
Pentru a sta neclintiți trebuie să ne mițcăm foarte rapid
Nu este suficient să substitui locurile de muncă vechi cu altele noi.
Trebuie să generăm
noi locuri de muncă în mod constant
pentru că populația este în creștere.

Hungarian: 
Eddig ezt megoldottuk a fejlődéssel.
Viszont 1973 óta az új munkahelyek száma évről évre csökken - az Amerikai Egyesült Államokban is.
A 21. század első évtizede volt az első amikor
a munkahelyek száma egyáltalán nem növekedett.
Egy országban, ahol havonta 150.000 új munkahelyre volna szükség
ahhoz hogy a népességnövekedéssel tartsa a tempót, ez nagyon rossz hír.
A hatás már megfigyelhető az életszínvonalon is.
A múltban nyilvánvaló volt, hogy a növekedő termeléssel
több és jobb munkahely is lesz.
Ezúttal a számok mást mutatnak.
1998-ban az amerikai dolgozók 194 milliárd órát dolgoztak az évben.
Az azt követő 15 év során a termelésük 42%-al növekedett.
Viszont 2013-ban az összes munkaóra az USA-ban még mindig 194 milliárd volt.

Spanish: 
la población mundial está creciendo. En el pasado hemos resuelto esto mediante
la innovación. Pero dedse 1973, la generación de nuevos empleos en EUA a comenzado a
decrecer, y la primer década del siglo XXI fue la primera en la cual
el número total de trabajos en EUA no creció por primera vez. En un país
que necesita crear hasta 150.000 nuevos trabajos por mes sólo para equilibrarse
con el crecimiento poblacional, éstas son malas noticias. Esto también está comenzando a afectar los estándares de vida
En el pasado, era algo obvio que con creciente productividad
más y mejores trabajos serían creados. Pero los números cuentan una historia diferente:
en 1998 los trabajadores de EUA trabajaron un total de 194.000.000.000 de horas. En el transcurso de
los siguientes 15 años, sus números aumentaron un 42%, pero en 2014 la cantidad de horas trabajadas
por los mismos trabajadores de EUA es aún 194.000.000.000. Esto significa que

Danish: 
Før i tiden løste vi dette gennem innovation.
Men siden 1973 er skabelsen af nye jobs i USA begyndt at skrumpe.
Og det første årti i det 21. århundrede var det første hvor
den totale mængde jobs i USA for første gang ikke voksede.
I et land som har brug for 150.000 nye jobs hver
måned bare for at følge med befolkningsvæksten, så er det dårlige nyheder.
Dette er også ved at påvirke levestandarden.
Før i tiden var det åbenlyst at en øget
produktivitet medførte flere og bedre jobs.
Men tallene siger noget andet.
I 1998 arbejde folk i USA i alt 194 milliarder timer.
Over de næste 15 år er deres produktion steget med 42%.
Men i 2013 var mængden af arbejdstimer stadig 194 milliarder timer.

Turkish: 
Dünya nüfusu arttığı için sürekli olarak yeni işler oluşturmamız gerekiyor.
Geçmişte, bunu buluşlarla çözdük.
Ama 1973'ten beri ABD'de yeni iş oluşumu giderek azalmaya başladı.
21. yüzyılın ilk 10 yılında, ABD'de varolan iş sayısı ilk kez hiç artmadı.
Nüfus artışına yetişmek için ayda 150 bin yeni iş oluşturması gereken bir ülkede
işin hiç artmaması çok kötü bir haberdir.
Bu olay yaşam kalitesini de etkilemeye başladı.
Geçmişte, verim arttıkça yeni ve daha iyi iş imkanlarının da artacağına kesin olarak bakılıyordu.
Fakat rakamlar farklı bir hikaye anlatıyor.
1998'de ABD çalışanları toplamda 194 milyar saat çalıştılar.
98'den sonraki 15 yıl içinde verimleri %42 arttı
ancak 2013'te ABD çalışanlarının toplam çalışma saatleri hâlâ 194 milyar saatti.

Portuguese: 
Antigamente, a gente resolvia isso com inovação.
Mas desde 1973, a geração de novos empregos nos EUA começou a diminuir.
E a primeira década do século 21 foi a primeira
em que o número total de empregos nos EUA não cresceu.
Em um país que precisa criar até 150 mil postos por mês,
somente para acompanhar o crescimento da população,
isso é má notícia.
Isso também começou a afetar o padrão de vida.
No passado, era óbvio que o incremento da produtividade traria mais e melhores empregos.
Mas os números trazem uma história diferente.
Em 1998, empregados dos EUA trabalharam um total de 194 bilhões de horas.
Através dos 15 anos seguintes, o produto aumentou em 42%,
mas em 2013, o total de horas trabalhadas por empregados dos EUA ainda era 194 bilhões de horas.

Indonesian: 
Di masa lalu, kita memecahkan masalah ini
melalui inovasi.
Tapi, sejak 1973, generasi dari pekerjaan baru di AS
telah mulai mengecil.
Dan dekade pertama abad ke 21, adalah
yang pertama, yang dimana
jumlah total pekerjaan di AS, tidak meningkat
untuk yang pertama kalinya.
Di sebuah negara yang memerlukan untuk
menciptakan 150,000 pekerjaan per bulan.
hanya untuk menyetarakan dengan pertumbuhan
populasi, ini adalah berita buruk.
Hal ini juga mulai mempengaruhi standar hidup.
Di masa lalu, terlihat jelas bahwa dengan
bangkitnya produktivitas, makin banyak
pekerjaan yang lebih baik akan terciptakan
Tapi angka-angkanya mengatakan hal yang berbeda.
Pada tahun 1998, pekera AS bekerja dengan total
dari 194 miliar jam.
Selama 15 tahun ke depan, pengeluaran mereka
meningkat menjadi 42 persen.
Tapi pada tahun 2013, jumlah waktu kerja dari
pekerja AS, masih tetap 194 miliar jam.

French: 
Dans le passé, nous avons résolut cela par l'innovation.
Mais depuis 1973 les générations de nouveaux emplois aux USA commença à diminuer.
Et la première décennie du 21ème siècle était la première où le nombre total d'emplois aux USA n'a pas augmenté.
Dans un pays qui doit créer plus de 150 000 nouveaux emplois par mois
juste pour s'en sortir avec la croissance de la population c'est une mauvaise nouvelle.
Cela commence aussi à affecter les niveaux de vie.
Dans le passé, ça paraissait évident qu'avec une production en hausse plus de meilleurs postes seraient créés
Mais les chiffres disent autre chose.
En 1988 les employés américains ont travaillés un total de 192 milliards d'heures.
Au cours des 15 dernières années, la production a augmenté de 42%
mais en 2013 le total d'heures travaillées par les américains était toujours de 194 milliards d'heures.

Italian: 
Nel passato abbiamo risolto la situazione tramite l'innovazione.
Ma fin dal 1973 la nascita di nuovi posti di lavoro ha cominciato a diminuire.
E la prima decade del 21esimo secolo è stata la prima in cui il numero totale di lavori negli USA
non è cresciuto per la prima volta.
In una nazione che necessita di creare
fino a 150.000 nuovi posti di lavoro al mese
solo per compensare la crescita demografica
questa è una cattiva notizia.
Sta inoltre iniziando ad influenzare la qualità della vita.
Nel passato era visto come ovvio che con una crescente produttività
nuovi e migliori posti di lavoro sarebbero stati creati
Ma i numeri dicono altro.
Nel 1988
i lavoratori statunitensi hanno lavorato per 194 miliardi di ore.
Nel corso dei successivi 15 anni
la produzione è aumentata del 42%,
ma nel 2013, il totale di ore lavorate negli Stati Uniti
era ancora 194 miliardi di ore.

Romanian: 
In trecut, am rezolvat
acest lucru prin inovare.
Dar, din 1973, generarea de noi
locuri de muncă din SUA a început să se micșoreze.
Și primul deceniu al secolului  21
lea, a fost primul, în cazul în care
valoarea totală a locurilor de muncă din SUA,
nu a crescut pentru prima dată.
Într-o țară care trebuie să creeze
până la 150.000 de noi locuri de muncă pe
lună, doar pentru a ține pasul cu
creșterea populației, acest lucru este o veste proastă.
Acest lucru este, de asemenea, începe să afecteaze standardele de viață.
In trecut, a fost văzut ca
evident că, odată cu creșterea
productății, mai multe și mai bune locuri de muncă au fost create.
Dar numerele
spune o poveste diferită.
În 1998, lucrătorii din SUA au lucrat
un total de 194 miliarde de ore.
Pe parcursul următorilor 15 ani,
producția acestora a crescut cu 42 la sută.
Dar, în 2013, suma de ore lucrate
de către lucrătorii din SUA a fost încă 194 de miliarde de ore.

Japanese: 
過去では、発明によってこの問題を解決してきた
しかし1973年から、アメリカで新しい仕事は生まれなくなってきている
21世紀の最初の10年、
初めてアメリカの仕事の量が増えなかった
しかし人口を維持するためには、月に15万の新しい仕事が必要だ
これは悪い知らせだ
これは生活水準にも影響し始めている
過去では、明らかに、生産性が上がれば
より多くの優れた仕事が生み出された
しかし数字は別のことを示している
1998年、アメリカの労働者は合計1940億 時間 働いた
次の15年間で生産高が42%上がったにもかかわらず
2013年のアメリカの労働者が働いた時間は1940億 時間のままだ

Chinese: 
因為世界人口在不斷增長
過去我們透過創新解決了這個
但自1973年以來，美國新的就業機會已經開始收縮
二十一世紀的第一個十年
是美國的工作總量第一次沒有增長的十年
為了平衡人口增長
一個國家每個月需要創造150,000個新的就業機會
這是一個壞消息
而且它正在影響人類的生活水準
在過去，隨著生產力的提高，顯而易見地
更多更好的就業機會將被創造
但是數據卻告訴我們一個不同的故事
在1998年美國所有的工人共工作了1940億小時
在15年後的2013年他們多生產了42%的生產量
但美國工人依然只工作了1940億小時

Portuguese: 
No passado, resolvemos esse problema através da inovação.
Mas desde 1973, a geração de novos empregos nos EUA começou a diminuir.
E a primeira década do século 21 foi a primeira na história
onde a quantidade total de empregos não cresceu.
Em um país que precisa criar até 150 mil novos empregos por mês,
apenas pra acompanhar o crescimento populacional,
isso são más notícias.
Isso também está começando a afetar os padrões de vida.
No passado, parecia óbvio que com o aumento da produtividade,
mais empregos e empregos melhores seriam criados.
Mas os números contam uma história diferente:
em 1998, os trabalhadores americanos trabalharam um total de 194 bilhões de horas.
Ao longo dos 15 anos seguintes, sua produção aumentou em 42%.
Mas em 2013,
a quantidade de horas trabalhadas por trabalhadores americanos
continuava sendo 194 bilhões de horas.

Dutch: 
In het verleden hebben we dit opgelost door innovatie.
Maar sinds 1973 is de creatie van nieuwe banen in de Verenigde Staten begonnen met krimpen.
En het eerste decennium van de 21e eeuw was de eerste waar het totaal aantal banen in de V.S.
niet groeide voor de eerste keer.
In een land dat tot 150.000 nieuwe banen moet creëren per maand,
alleen maar om de bevolkingsgroei bij te houden,
is dit slecht nieuws.
Dit begint ook leefomstandigheden aan te tasten.
In het verleden werd het als overduidelijk gezien dat met een stijgende productiviteit,
meer en betere banen gecreëerd zouden worden.
Maar de gegevens vertellen een ander verhaal.
In 1998 werkten werknemers in de V.S. in totaal 194 miljard uur.
In de loop van de volgende 15 jaar steeg hun vermogen met 42%.
Maar in 2013 was het aantal uur gewerkt door werknemers in de V.S. nog steeds 194 miljard uur.

English: 
In the past we have solved
this through innovation.
But, since 1973, the generation of new
jobs in the US has begun to shrink.
And the first decade of the 21st
century, was the first one, where
the total amount of jobs in the US,
did not grow for the first time.
In a country that needs to create
up to 150,000 new jobs per
month, just to keep up with
population growth, this is bad news.
This is also starting to
affect standards of living.
In the past, it was seen as
obvious that with rising
productivity, more and better
jobs would be created.
But the numbers
tell a different story.
In 1998, US workers worked
a total of 194 billion hours.
Over the course of the next 15 years,
their output increased by 42 percent.
But in 2013, the amount of hours worked
by US workers was still 194 billion hours.

iw: 
בעבר עשינו זאת באמצעות חדשנות.
אך מאז 1973 קצב יצירת עבודות חדשות החל להצטמצם.
העשור הראשון של המאה ה-21 היה הראשון שבו
מספרן הכולל של המשרות בארה"ב לא גדל.
עבור מדינה הזקוקה ליצירת עד 150,000 מקומות עבודה
בכל חודש רק כדי לעמוד בקצב גידול האוכלוסין,
מדובר בחדשות רעות.
זה גם מתחיל להשפיע על איכות המחייה.
בעבר נראה מובן מאליו שעלייה ביצרנות
תיצור גם משרות רבות וטובות יותר,
אך הנתונים מציגים סיפור אחר.
ב-1998 עבדו כל פועלי ארה"ב סך כולל של 194 מיליארד שעות.
במהלך 15 השנים הבאות,  גדלה התפוקה שלהם ב-42%,
אבל ב-2013 מספר שעות העבודה של הפועלים
האמריקאים נותר 194 מיליארד שעות.

Norwegian: 
Før i tiden har vi løst dette med å innovere.
Men siden 1973 har antall nye jobber i USA begynt å synke.
Og i det første tiåret i det 21. årtusen var det første gang hvor
det totale antall jobber i USA, ikke vokste.
I et land som trenger å lage minst 150 000 nye jobber
hver måned, bare for å henge med den økende befolkningen, er dette dårlige nyheter.
Dette starter også å påvirke levestandarder.
Før i tiden, var det forgitt at ved økende
produktivitet, flere og bedre jobber ville bli skapt.
Men tallene motsier dette.
I 1988, jobbet amerikanere totalt 194 milliarder timer.
Gjennom de neste 15 årene har produksjon økt med 42%
Men i 2013 var antall timer som amerikanere jobber fortsatt 194 milliarder timer

Swedish: 
Tidigare har vi löst det genom innovation.
Men sen 1973 så har skapandet av nya jobb i USA börjat sjunka.
Och de första tio åren av 2000-talet var första gången då
den totala mängden jobb i USA inte växte.
I ett land som behöver skapa upp till 150 000 nya jobb
per månad enbart för att hålla ikapp med befolkningsökning är detta dåliga nyheter.
Det har också börjat på verkat levnadsstandarden.
Tidigare så har det setts som uppenbart att med ökande
produktivitet så kommer nya och bättre jobb att skapas.
Men siffrorna talar en annan sanning.
I 1998 så arbetade amerikanska arbetare totalt 194 miljarder timmar.
Över de kommande 15 åren ökande deras produktion med 42 procent.
Men i 2013 så var antalet timmar arbetade av amerikanska arbetare fortfarande 194 miljarder.

Slovak: 
V minulosti sme to vyriešili inováciami.
Ale od roku 1973 sa generovanie nových miest v USA začalo znižovať.
A prvá dekáda 21. storočia bola prvá, kedy
celkový počet pracovných miest v USA nestúpol.
V krajine, ktorá potrebuje vytvoriť
cca 150 000 nových miest mesačne
len aby udržala krok s rastom populácie,
sú to zlé správy.
Tiež to začína ovplyvňovať životný štandard.
V minulosti sa zadalo samozrejmé,
že s rastúcou produktivitou sa bude vytvárať
viac a lepších pracovných miest.
Ale čísla ukazujú iný príbeh.
V roku 1998 pracujúci v USA
odrobili 194 miliárd hodín.
V priebehu nasledujúcich 15 rokov
stúpol ich výkon o 42 percent.
Ale v roku 2013 bolo množstvo odpracovaných hodín
stále 194 miliárd.

German: 
In der Vergangenheit haben wir das durch Innovation erreicht.
Aber seit 1973 schrumpft in den USA die Entstehung von neuen Arbeitsplätzen.
Und das erste Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts war das Erste,
in der die Gesamtzahl an Arbeitsplätzen in den USA zum ersten Mal nicht gestiegen ist.
In einem Land, das bis zu 150.000 neue Jobs im Monat erschaffen muss,
um mit dem Bevölkerungswachstum mitzuhalten, sind das schlechte Nachrichten.
Das wirkt sich auch auf die Lebensqualität aus.
In der Vergangenheit war es offensichtlich,
dass steigende Produktivität zu mehr und besseren Jobs führt.
Aber die Zahlen sagen etwas anderes.
In 1998 arbeiteten US-Arbeiter insgesamt 194 Milliarden Stunden.
Im Laufe der nächsten 15 Jahre steigerte sich ihre Leistung um 42 %.
Aber in 2013 betrug die Gesamtarbeitszeit von US-Arbeitern immernoch 194 Milliarden Stunden.

Spanish: 
porque la población mundial está creciendo.
En el pasado resolvíamos esto a través de la innovación.
Pero desde 1973
la generación de nuevos trabajos en EEUU comenzó a encogerse.
Y la primera década del siglo XXI, fue la primera,
donde la cantidad total de empleos en EE.UU.,
no creció por primera vez.
En un país que necesita crear hasta 150.000 nuevos empleos por mes,
solo para ir al paso con el crecimiento población,
estas son malas noticias.
Esto también comenzó a afectar la calidad de vida.
En el pasado, era visto como algo obvio que
con la productividad en crecimiento,
más y mejores puestos de empleo serían creados.
Pero los números cuentan una historia distinta.
En 1998, los trabajadores estadounidenses trabajaron por
un total de 194 mil millones de horas.
A lo largo de los siguientes 15 años,
el resultado creció en un 42%.
Pero en 2013, la cantidad de horas trabajadas
por trabajadores estadounidenses
seguía siendo 194 mil millones de horas.

Vietnamese: 
dân số thế giới đang gia tăng. Trong quá khứ, chúng ta đã giải quyết được điều này thông qua
sự đổi mới, nhưng từ năm 1973 thế hệ
công việc mới tại Mỹ đã bắt đầu
giảm và thập niên đầu của thế kỉ 21 là lần đầu tiên
tổng số việc làm tại Mỹ không tăng trưởng.
Trong một quốc gia
cần phải tạo ra tới 150.000 công việc mới
 mỗi tháng chỉ để theo kịp với
sự gia tăng dân số, điều này là tin xấu
Điều này cũng đang
bắt đầu ảnh hưởng đến mức sống tiêu chuẩn
Trong quá khứ rõ ràng năng suất tăng thì
ngày càng nhiều những công việc tốt hơn sẽ được tạo ra,
nhưng những con số kể một câu chuyện khác
Năm 1998, công nhân Mỹ làm việc tổng cộng 194
tỷ giờ, trong quá trình của
15 năm tiếp theo sản lượng của họ tăng 42%.
Nhưng vào năm 2013, số lượng
giờ làm việc của người lao động Mỹ vẫn là 194
tỷ giờ. Điều này có nghĩa là

Finnish: 
Menneisyydessä ratkaisimme tämän innovaatioilla.
Mutta vuodesta 1973 lähtien uusien työpaikkojen määrä Yhdysvalloissa on vähentynyt.
Ja 2000-luvun ensimmäinen vuosikymmen oli ensimmäinen, jossa
työpaikkojen yhteismäärä Yhdysvalloissa ei kasvanut.
Maassa, jossa täytyisi luoda 150 000 uutta työpaikkaa
per kuukausi, pelkästään väestönkasvusta selviämiseen, tämä on huono uutinen.
Tämä alkaa myös vaikuttaa elintasoon.
Menneisyydessä oli selvää, että tuottavuuden kasvusta
seurasi enemmän ja parempia töitä.
Mutta tilastot kertovat toista.
Vuonna 1998 Yhdysvaltalaiset työntekijät työskentelivät yhteensä 194 miljardin tunnin edestä.
Seuraavan 15 vuoden aikana tuotanto kasvoi 42 %.
Mutta 2013 työntuntien määrä oli yhä 194 mrd. tuntia.

Russian: 
В прошлом мы решали это с помощью инновации.
Но с 1973 года образование новых работ в США стало уменьшаться.
И первое десятилетие 21-ого века было первым, когда
общее количество работ в США впервые не увеличилось.
В стране, в которой необходимо создавать до 150,000 новых работ в месяц
только чтобы успевать за ростом населения, это плохие новости.
Это также начинает влиять на уровень жизни.
В прошлом считалось очевидным, что вместе с ростом
производительности больше работ будут появляться и улучшаться.
Но числа рассказывают другую историю.
В 1998 рабочие в США работали в общем 194 миллиардов часов.
На протяжении последующих 15 лет их продукция увеличилась на 42 процента.
Но в 2013 количество часов которые рабочие США работали все еще было 194 миллиарда.

Thai: 
ประชากรโลกที่มีการเติบโตในช่วง
ที่ผ่านมาเราได้แก้ไขมันผ่านทาง
นวัตกรรมนี้ แต่ตั้งแต่ปี 1973 ยุคของ
งานใหม่ในสหรัฐได้เริ่มหดตัว
และทศวรรษแรกของศตวรรษที่ 21
จำนวนของงานในสหรัฐไม่ได้
เติบโตเป็นครั้งแรกในประเทศ
ซึ่งต้องสร้างงานใหม่ได้ถึง 150,000 
งานต่อเดือน เพียงเพื่อให้ทันกับ
การเจริญเติบโตของประชากร นี่เป็นข่าวร้าย
นอกจากนี้ ยังเริ่มที่จะส่งผลกระทบต่อมาตรฐานของ
การดำรงชีพที่ผ่านมา มันก็ถูกมอง
เห็นได้ชัดว่ามีการผลิตที่เพิ่มขึ้น
งานที่มากขึ้นและดีกว่าที่จะถูกสร้างขึ้น
แต่ตัวเลขบอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่างกัน
ในปี 1998 แรงงานสหรัฐทำงานทั้งหมด 194 พันล้านชั่วโมงในช่วงของ
15 ปีถัดไป ผลผลิตเพิ่มขึ้น
ร้อยละ 42 แต่ในปี 2013 จำนวน
ชั่วโมงทำงานแรงงานสหรัฐยังคงเป็น 194
พันล้านชั่วโมง สิ่งนี้หมายความว่า

Polish: 
populacja na świecie rośnie. W przeszłości rozwiązano to
przez innowacje, ale od 1973 tworzenie nowych zawodów w Stanach
spada i pierwsza dekada 21 wieku była pierwszą, gdzie
całkowita ilość zawodów po raz pierwszy nie wzrosła w stanach. W kraju
który potrzebuje tworzyć do 150.00 nowych miejsc pracy na miesiąc by tylko
nadążyć za wzrostem populacji to są złe wieści. To zaczęło wpływać na standard życia.
W przeszłości to było oczywiste, że ze wzrostem produktywności
więcej lepszych miejsc pracy było tworzonych. Jednak liczby mówią same za siebie.
W 1998 pracownicy w Stanach pracowali łącznie 194 mld godzin. Przez
następne 15 lat ich wydajność wzrosła 42% ale w 2013 ilość
godzin przepracowanych w Stanach wyniosła 194 mld. Oznacza to, że

Korean: 
왜냐하면 세계 인구는  증가하고 있으니까요.
과거엔 우리는 이를 혁신을 통해서 해결했습니다.
하지만 1973년 이후로 미국에서
새로운 일자리는 계속 줄어들었고
그리고 21세기의 첫 10년은 첫 사례를 기록하게 됩니다.
미국에서 일자리의 전체 수가 처음으로 
증가하지 않은 사례였죠.
그저 인구 증가를 유지하기 위해
한달에 150,000개의 새로운 일자리가 필요한 나라에서는
이는 나쁜 뉴스이며,
또한 삶의 기준에 영향을 주기 시작했습니다.
과거에는 생산량이 증가함에 따라
더 많고 더 좋은 직업들이 생겨났다는 게
분명히 존재했습니다.
그러나 숫자들이 다른 이야기를 하기 시작했죠.
1998년, 미국 노동자들은 총 1940억 시간을 일했습니다.
그후 15년 동안, 그들의 생산량은 42%정도 증가했습니다.
그러나 2013년, 미국 노동자의 총 노동시간은 여전히 1940억 시간입니다.
이것이 무엇을 의미하냐면,

Chinese: 
因为世界人口在不断增长
过去我们通过创新解决了这个
但自1973年以来，美国新的就业机会已经开始收缩
二十一世纪的第一个十年
是美国的工作总量第一次没有增长的十年
一个国家每个月需要创造150,000个新的就业机只是为了平衡人口增长带来的待就业人口
这是一个坏透了的消息，
而且它正在影响人类的生活水平
在过去，随着生产力的提高，显而易见的
更多更好的就业机会将被创建
但是数据却告诉我们一个不同的故事
在1998年美国所有的工人共工作了1940亿小时
在15年后的2013年他们多生产了42%的生产总量
但美国工人依然只工作了1940亿小时

Modern Greek (1453-): 
Στο παρελθόν λύσαμε αυτό το πρόβλημα μέσω των καινοτομιών.
Όμως, από το 1973, η παραγωγή νέων δουλειών στις ΗΠΑ έχει αρχίσει να συρρικνώνεται.
Και η πρώτη δεκαετία του 21ου αιώνα, ήταν η πρώτη κατά την οποία
ο συνολικός αριθμός θέσεων εργασίας δεν αυξήθηκε καθόλου.
Σε μία χώρα που χρειάζεται να δημιουργούνται μέχρι και 150.000 νέες θέσεις εργασίες κάθε μήνα,
απλά και μόνο για να αντισταθμιστεί η αύξηση του πληθυσμού, αυτά είναι άσχημα νέα.
Αυτό έχει αρχίσει επίσης να επηρρεάζει τα βιοτικά επίπεδα.
Στο παρελθόν, φαινόταν προφανές ότι με την αύξηση της παραγωγικότητας,
περισσότερες και καλύτερες δουλειές θα δημιουργούνταν.
Όμως οι αριθμοί μάς αφηγούνται με τελείως διαφορετική ιστορία.
Το 1998, οι Αμερικανοί εργαζόμενοι δούλεψαν συνολικά 194 δισ. ώρες.
Κατά τη διάρκεια των επόμενων 15 ετών, η παραγωγή τους αυξήθηκε κατά 42%.
Το 2013 όμως, ο συνολικός αριθμός ωρών εργασίας των Αμερικανών εργαζομένων ήταν και πάλι 194 δις.

Czech: 
protože světová populace roste.
V minulosti jsme tohle vyřešili inovací.
Ale od roku 1973 se začal počet nových pracovních míst v USA snižovat.
A první desetiletí 21. století bylo tím prvním,  kdy celkový počet pracovních míst v USA nevzrostl.
Pro stát, který potřebuje vytvářet až 
 150 000 nových pracovních míst měsíčně, jen aby
udržel krok s růstem populace jde o špatnou zprávu.
Tohle také začíná ovlivňovat životní úroveň.
V minulosti bylo očividné, že s rostoucí produktivitou vznikne více nových a lepších pracovních míst.
Ale čísla říkají něco jiného.
V roce 1998 odpracovali zaměstnanci v USA celkem 194 miliard hodin.
Během 15 let se jejich výstup zvýšil o 42%.
Ale v roce 2013, odpracovali zaměstnanci v USA celkem stále stejných 194 miliard hodin.

Arabic: 
لأن عدد سكان العالم في ازدياد.
في الماضي قمنا بحل هذا من خلال الابتكار.
ولكن منذ عام 1973، كان توليد فرص العمل الجديدة في الولايات المتحدة قد بدأ بالتقلص
و العقد الأول من القرن الحادي و العشرين
كان هو الأول الذي لم ينمُ فيه عدد الوظائف الكلي في الولايات المتحدة للمرة الأولى.
و في دولة تحتاج إلى إنشاء 150,000 وظيفة شهريًا حتى تتواكب فقط مع النمو السكاني
فإن هذه أخبار سيئة.
و قد بدأ هذا أيضًا يؤثر على مستوى المعيشة
في الماضي , كان من الواضح أن زيادة الإنتاجية
سيؤدي إلى خلق فرص عمل أكثر و أفضل
لكن الأرقام تخبرنا قصة مختلفة
في عام 1998 عمل العمال الأمريكيون ما مجموعه 194 مليار ساعة
وعلى مدى السنوات الخمس عشرة التالية
زاد إنتاجهم بنسبة 42%.
ولكن في عام 2013، كانت ساعات عمل العمال الأمريكيين
لا تزال 194 مليار ساعة.

Slovenian: 
V preteklosti smo to rešili s inovacijo.
Ampak,od leta 1973 je generacija novih služb v ZDA začela upadati.
In prvo desetletje v 21. stoletju je bilo prvo,ko
prvič ni bilo narastka novih služb
V državi,ki mora proizvest do 150.000 novih služb na
mesec,samo da dohaja narastek populacije,je to slaba novica.
To začenja vplivati tudi na standard življenja.
V preteklosti je bilo videno in očitno,da s dvigom
produktivnosti bi bilo ustvarjenih več in boljših služb.
Ampak številke povejo drugače.
V letu 1998, so ZDA delavci delali kar 194 bilijonov ur.
Čez čas,15 let kasneje se je njihov pridelek povečal za 42%
Ampak v 2013 je bilo število ur še vedno 194 billion ur.

Turkish: 
Bu demek oluyor ki; verimlerinin büyük oranda artmasına rağmen,
binlerce yeni iş oluşturulmasına rağmen ABD nüfusu 40 milyonu aşkın artış göstermesine rağmen
15 yıl içinde toplam çalışma süresinde hiçbir artış görülmedi.
Aynı zamanda, ABD'deki yeni üniversite mezunlarının maaşları giderek azalıyor
ve yeni mezunların %40'ı, diploma gerektirmeyen bir işte çalışmak zorunda kalıyor.
Sonuç
İş verimi insan emeğiyle olan bağlantısını kesiyor.
Bilgi çağındaki yeniliğin doğası, daha önce karşılaştığımız her şeyden daha farklı.
Bu süreç yıllar önce başladı ve epey ilerlemiş durumda
Şoförsüz arabalar, robot muhasebeciler gibi yeni aksamalar olmasa bile
bu sefer otomasyon daha farklı gibi.
Bu sefer makineler gerçekten işlerimizi bizden alabilirler.
Bizim ekonomilerimiz, insanlar tüketir önermesine bağlı olarak işler.

Slovak: 
Znamená to, že napriek drastickému rastu produktivity,
objavení sa tisícov nových biznisov,
a rastu populácie USA o viac ako 40 miliónov,
nedošlo k nárastu počtu odpracovaných hodín
za 15 rokov.
V rovnakom čase
mzda čerstvých absolventov univerzít v USA
za poslednú dekádu klesala
a takmer 40% nových absolventov
bolo nútených zobrať pracovné miesta,
ktoré nepotrebujú titul.
Produktivita sa oddeľuje od ľudskej práce.
Charakter inovácii v informačnom veku je odlišný
od všetkého, s čím sme sa doteraz stretli.
Tento proces začal pred rokmi a už je dobre rozbehnutý.
Aj bez nových zásahov
ako autonómne autá či robotickí účtovníci
to vyzerá, že automatizácia je tentokrát odlišná.
Tentokrát nás stroje môžu naozaj pripraviť o prácu.
Naše ekonomiky sú založené na spotrebe.

Arabic: 
ما يعنيه هذا، هو أنه على الرغم من نمو الإنتاجية بشكل كبير
و افتتاح الآلاف من الشركات الجديدة
و زيادة عدد سكان الولايات المتحدة بما يزيد عن 40 مليونًا
إلا أنه لم يكن هناك أي نمو على الإطلاق في ساعات العمل على مدى 15 عامًا.
و في الوقت نفسه , فإن أجور خريجي الجامعات الجدد في الولايات المتحدة قد انخفضت خلال العقد الماضي
كما أن ما يصل إلى 40 % من الخريجين الجدد، يضطرون إلى تولي وظائف لا تتطلب درجة علمية.
"الخلاصة"
الإنتاجية غير مرتبطة بجهد الإنسان
طبيعة الابتكار في عصر المعلومات مختلفة عن كل ما كنا نعتقده من قبل.
هذه العملية قد بدأت منذ سنوات، وهي الآن تتم على قدم وساق.
حتى دون وقوع اضطرابات جديدة
مثل السيارات ذاتية القيادة
أو المحاسبين الآليين
يبدو أن الأتمتة مختلفة هذه المرة
هذه المرة، قد تأخذ الآلات وظائفنا فعلًا.
ترتكز اقتصاداتنا على فرضية أن الناس تستهلك

French: 
Ca veut dire que malgré la production qui augmente drastiquement, des milliers de nouveaux emplois émergent
et la population américaine augmentant de plus de 40 millions
mais le nombres d'heures n'a pas changé.
En même temps, les salaires pour les
nouveaux diplômés universitaires,
aux États-Unis, ont diminué
cette dernière décennie,
tandis que jusqu'à 40 % des
nouveaux diplômés,
sont obligés d'accepter des emplois qui ne nécessitent pas de diplôme.
*Conclusion*
La productivité est séparé
du travail humain.
La nature de l'innovation
dans l'âge de l'information est
différent de tout, ce que nous avons déjà rencontré.
Ce processus a commencé il y a quelques années et est déjà bien engagé
même sans nouvelles interruptions, comme les voitures autonomes ou les robots comptables
Cela ressemble à l'automatisation mais c'est différent cette fois,
Cette fois les machines 
pourraient vraiment prendre nos emplois.
Nos économies sont basées sur
la prémisse que les gens consomment.

Romanian: 
Ce înseamnă acest lucru, este că
în ciuda productivității în creștere
drastică, mii locuri noi de muncă s-au creat, și
populația din SUA în creștere cu peste
40 de milioane, nu a existat
creștere în numărul
de ore lucrate în 15 ani.
În același timp, salariile pentru
absolvenților de învățământ superior
în SUA, au fost în scădere
pentru ultimul deceniu,
în timp de până la 40 la sută din
noii absolvenți, sunt obligați
să-și asume faptul că locurile de muncă
nu necesită un grad.
CONCLUZIE
Productivitatea este separarea muncii umane.
Natura inovației
în epoca informației este
diferit de tot ce am întâlnit înainte.
Acest proces a început cu ani în urmă
și este deja în curs de desfășurare.
Chiar și fără noi întreruperi cum ar fi mașinile autonome sau roboții secretari
Arată ca automatizarea este diferita de data asta.
De data aceasta, mașinile s-ar putea într-adevăr să ne ia locurile noastre de muncă.
Economiile noastre sunt bazate pe
premisa că oamenii consumă.

Polish: 
pomimo drastycznego wzrostu produktywności, tysiącom nowych przedsiębiorstw
i wzrostowi populacji w Stanach o 40 mln nie odnotowano wzrostu
w ilości przepracowanych godzin przez 15 lat. Jednocześnie pensje
absolwentów w Stanach spadają od ostatniej dekady, podczas gdy do
40% absolwentów jest zmuszonych podjąć pracę w zawodzie nie wymagającym
wykształcenia.
Produktywność odłącza się od pracy ludzi. Natura innowacji w erze
informacji jest inna od wszystkiego co spotkaliśmy dotąd. Ten proces
zaczął się lata temu i trwa w najlepsze.
Nawet bez nowych zakłóceń, takich jak samo-jeżdżące samochody czy roboty księgowi.
Wygląda na to, że automatyzacja jest inna tym razem. Teraz maszyny mogą
naprawdę przejąć naszą pracę. Nasze gospodarki bazują na założeniu, że ludzie konsumują

Italian: 
Ciò che significa è che nonostante la produttività sia cresciuta drasticamente,
migliaia di nuove imprese aperte,
e la popolazione statunitense cresciuta di oltre 40 milioni
non c'è stato nessun aumento delle ore lavorate nei 15 anni trascorsi.
Contemporaneamente,
i salari per i nuovi laureati negli USA
sono diminuiti negli scorsi 10 anni
mentre fino al 40% dei nuovi laureati sono costretti a lavori che non richiederebbero una laurea.
CONCLUSIONE
La produttività si sta separando dal lavoro umano
la tipologia di innovazioni nell'Era dell'informazione è diverso da tutto ciò che abbiamo incontrato finora
Questo processo è iniziato anni fa
ed è già ampiamente in corso
anche senza nuovi ostacoli come le automobili senza guidatore
o i contabili robot.
Sembra che la questione automazione sia diversa stavolta:
Questa volta, le macchine potrebbero davvero "rubarci" il nostro lavoro.
La nostra economia è basata sulla premessa che le persone consumino,

Korean: 
철저하게 생산량이 증가하고, 
수천개의 창업,
그리고 미국의 인구 증가가 4천만이 넘도록 이루어졌음에도 불구하고
15년동안 노동시간이 증가가 전혀 없던 것입니다.
동시에 미국 대학교 졸업생들의 임금은
과거 10년동안 계속 낮아져왔고
40%까지의 새 졸업생들에겐
학력을 요구하지 않는 직업이 강요되고 있습니다.
결론
생산성은 인간노동과 분리되고 있습니다.
자연의 혁신과 정보시대는 우리가 이전에 맞닥뜨린 
모든 것과는 다릅니다.
이 과정은 몇 년전에 시작했고,
이미 착실히 진행되고 있습니다.
심지어 자가주행 자동차나
로봇 회계사처럼 새로운 혼란 없이 말이죠.
이는 이번엔 자동화는 다르다는 것을 보여주는 것 같습니다.
이번에 기계들은 우리 일자리를 
진짜로 빼앗을 수 있습니다.
현재 우리의 경제는 사람이 소비한다는 전제에 기반되고 있습니다.

Indonesian: 
Ini berarti; meskipun produktivitas meningkat secara drastis, ratusan bisnis baru terbuka,
dan populasi AS tumbuh lebih dari 40 juta, tidak
ada pertumbuhan sama sekali
dalam jumlah waktu yang dikerjakan selama 15 tahun.
Dalam waktu yang sama, upah untuk
lulusan universitas baru di AS,
telah menurun selama beberapa dekade terakhir,
sementara hingga 40 persen dari lulusan baru,
terpaksa mengambil pekerjaan
yang tidak memerlukan gelar.
"Kesimpulan."
Produktivitas memisahkan diri dari
tenaga kerja manusia.
Sifat dari inovasi di Masa Informasi adalah berbeda
dari semua yang kita temui sebelumnya.
Proses ini dimulai setahun yang lalu, dan sudah
berjalan dengan baik
Bahkan tanpa gangguan baru seperti 
mobil self-driving, atau robot akuntan.
Sepertinya otomatisasi terlihat berbeda kali ini.
Kali ini, mesin-mesin mungkin benar-benar
akan mengambil pekerjaan kita.
Ekonomi kita didasarkan pada dasar pemikiran
yang orang-orang konsumsi.

Finnish: 
Tämä tarkoittaa sitä, että vaikka tuottavuus kasvoi
huimasti, tuhansia uusia yrityksiä perustettiin, ja
Yhdysvaltain väestö kasvoi yli 40 miljoonalla, työtuntien
määrä ei kasvanut lainkaan 15 vuodessa.
Samaan aikaan yliopistosta valmistuneiden palkat
Yhdysvalloissa ovat laskeneet viimeisen vuosikymmenen ajan,
kun taas jopa 40 % valmistuneista pakotetaan
hyväksymään töitä, jotka eivät vaadi loppututkintoa.
Johtopäätökset
Tuottavuus on erkaantumassa työvoimasta.
Innovaatioiden luonne tietotekniikan aikana on
erilainen kuin mitä olemme tavanneet aiemmin.
Tämä prosessi alkoi vuosia sitten ja on jo hyvässä vauhdissa.
Jopa huolimatta uusista häiriöistä, kuten itsestään ajavista autoista tai robottiavustajista,
koneellistuminen näyttäisi tällä kertaa olevan erilaista.
Tällä kertaa koneet voivat oikeasti viedä työpaikkamme.
Taloutemme perustuu siihen, että ihmiset kuluttavat.

Chinese: 
这意味着
尽管生产率大幅增长，数以千计的新业务被开拓
美国的人口增长超过4000万人
工人的工作时间在15年后的今天却没有丝毫的增长
与此同时,
美国新毕业大学生的工资在过去十年一直在下降
高达40%的应届毕业生被迫接受不需要学位的工作
（结论）
生产力正在与人类的劳动分离
创新的实质与信息时代
与我们之前所遇到的不再相同
这个改变在好几年前就已经开始
并且已经很顺利进行了
即使没有新的科技
像自动驾驶汽车或机器人会计师
这次自动化看起来是不同的
这一次机械可能真的会替代我们工作
我们的经济体系基于人民消费

Spanish: 
aunque la productividad creció drásticamente, abrieron miles de nuevas empresas,
y la población de EUA creció en más de 40.000.000, no hubo ningún crecimiento
en la cantidad de horas-hombre trabajadas en 15 años. A su vez, los sueldos para
los nuevos graduados universitarios en EUA han estado cayendo en la última década, mientras que
hasta el 40% de estos nuevos graduados son forzados a realizar tareas que no requieren de un título.
Conclusión:
La productividad se está separando del trabajo humano. La naturaleza de la innovación y
la era de la información son diferentes a todo lo que nos hemos encontrado en el pasado.
Este proceso comenzó hace años, y ya está en camino
incluso sin nuevas irrupciones como autos auto-manejados, o contadores robóticos
Parece que la automatización es diferente esta vez. Las máquinas podrían realmente
quedarse con nuestros trabajos. Las economías están basadas sobre la premisa de que la gente consume.

Czech: 
Což znamená, že navzdory drastickému růstu produktivity , vzniku tisíců nových firem
a růstu americké populace o 40 milionů lidí, nedošlo za 15 let k žádnému nárůstu počtu odpracovaných hodin.
Zároveň mzdy pro čerstvé absolventy  v USA během posledních deseti let klesaly
a až 40% nových absolventů bylo nuceno vzít zaměstnání, kde není potřeba titul.
ZÁVĚR
Produktivita se odděluje od lidské práce.
Podstata inovace v době Informační je  jiná než cokoliv co jsme dříve viděli.
Tento proces začal před lety a už je rozběhnutý.
I bez nových přerušení, jako samo řídící se automobily nebo robotické účetní.
Vypadá to, že automatizace je tentokrát jiná. Tentokrát nám stroje opravdu může vzít práci.
Naše ekonomiky jsou postaveny na předpokladu spotřeby.

Spanish: 
Lo que esto significa, es que a pesar de que la productividad creció drásticamente,
miles de nuevos negocios abrieron,
y la población de EE.UU. aumento en más de 40 millones,
no hubo ningún crecimiento alguno en
en el número de horas trabajadas en 15 años.
Al mismos tiempo, los salarios de nuevos graduados universitarios en EEUU,
han estando en declive durante la ultima década,
mientras que 40% de los nuevos graduados
son forzados a tomar trabajos que no requieren un título.
La productividad se esta separando del labor humano.
La naturaleza de la innovación en la era de la información
es distinta de cualquiera cosa antes vista.
Este proceso comenzó años atrás
y está en una etapa de avance.
Incluso sin nuevas interrupciones como autos automáticos,
o robots contadores.
Parece que la automatización es distinta esta vez.
Esta vez, las maquinas podrían realmente
quitar nuestros empleos.
Nuestras economías están basadas en la premisa que las personas consumen.

Dutch: 
Wat dit betekent is dat ondanks een drastische productiviteitgroei,
duizenden nieuwe bedrijven die openen,
en de bevolking van de V.S. die is gegroeid met meer dan 40 miljoen,
er helemaal geen groei was in de gewerkte aantal uren in 15 jaar.
Tegelijkertijd zijn lonen voor nieuwe universiteitsafgestudeerden in de V.S. de afgelopen 10 jaar aan het dalen,
Terwijl 40% van nieuwe afgestudeerden gedwongen worden om banen  te nemen die geen diploma vereisen.
Conclusie
Productiviteit is zich aan het afscheiden van menselijk arbeid.
De aard van innovatie in het informatietijdperk verschilt van alles dat we eerder zijn tegengekomen.
Dit proces startte jaren geleden en is al goed op weg,
zelfs zonder nieuwe onderbrekingen, zoals zelfrijdende auto's, of robotboekhouders.
Het lijkt erop dat automatisering deze keer anders is.
Deze keer kunnen de machines misschien écht onze banen overnemen.
Onze economieën zijn gebaseerd op het idee dat mensen consumeren.

Portuguese: 
O que isso significa é que apesar da produtividade ter aumentado drasticamente,
e milhares de novos negócios surgindo,
e a população americana tendo crescido em mais de 40 milhões de pessoas,
não houve crescimento nenhum de horas trabalhadas nesses quinze anos.
Ao mesmo tempo, salários para novos graduados em universidades dos EUA têm diminuído na última década,
enquanto até 40% dos novos graduados são forçados a se empregar em postos que não requerem diploma.
CONCLUSÃO
Produtividade está se descolando do trabalho humano.
A natureza da inovação na Era da Informação é diferente de qualquer coisa que encontramos no passado.
Esse processo começou anos atrás e já está funcionando plenamente,
mesmo sem novas interrupções, como carros autônomos e contadores robôs.
Aparentemente, inovação é diferente dessa vez.
Dessa vez, as máquinas podem realmente tomar todos os nossos empregos.
Nossa economia é baseada na premissa que pessoas consomem.

Japanese: 
これが意味するのは、生産性が劇的に上がっていて、
数千ものビジネスが生まれ、
アメリカの人口が4000万人増えたにも関わらず
15年間の労働時間は全く増えていないということだ
同時に、アメリカでの新卒者の給料は
ここ数十年で下がり続けている
卒業生の最大40%は
大卒を必要としない仕事を受けざるを得ない
結論
生産性は人間の労働者とは別なところにある
情報時代時の革新の性質は
これまでのものと大きく異なっている
この過程は数年前に始まっていて、すでに進行中だ
自動運転自動車やロボット会計士のような混乱がなくても
今の時代の自動化はこれまでのものと異なっている
今の時代、機械は実際に人間の仕事をこなす
私達の経済は人々は消費するという前提に基づいている

Swedish: 
Det betyder att trots starkt växande produktivitet
tusentals nyöppnade affärsmöjligheter,
och att USAs befolkning ökade med över 40 millioner så var det
ingen ökning alls i antalet timmar som arbetades över 15 års tid.
Samtidigt så har lönerna för nyexaminerade universitetsstudenter
i USA minskat under det senaste årtiondet,
medan upp till 40 procent av nyexaminerade tvingas till
att ta jobb som inte kräver någon examen.
Produktivitet håller på att skiljas från mänskligt arbete.
Innovationens karaktär i informationsåldern är
annorlunda mot något vi tidigare bemött.
Den här processen påbörjades för flera år sen och är redan på god väg.
Även utan nya avbrott som självkörande bilar eller robotrevisorer.
Det verkar som att automation är annorlunda den här gången.
Den här gången kanske maskinerna verkligen kommer att ta över våra jobb.
Våra ekonomier är grundade på premissen att folk konsumerar.

Portuguese: 
Isso significa que apesar da produtividade ter aumentado drasticamente,
milhares de novos negócios terem surgido,
e a população americana ter crescido em mais de 40 milhões,
não houve nenhum aumento no número de horas trabalhadas em 15 anos.
Ao mesmo tempo, os salários para recém graduados nos Estados Unidos
tem diminuído ao longo da última década,
e quase 40% dos recém-graduados são forçados a trabalharem em empregos
que não exigem diploma universitário.
"Conclusão"
A produtividade está se separando do trabalho humano,
e a natureza da inovação na era da informação
é diferente de tudo que já vimos antes.
Esse processo começou há vários anos atrás,
e já se encontra plenamente em andamento.
Mesmo sem novas disrupções, como carros com piloto automático ou contadores robóticos.
Parece que a automação está sendo diferente desta vez.
Agora, as máquinas poderão realmente tomar nossos empregos.
Nossas economias são baseadas na premissa de que as pessoas consomem,

Slovenian: 
Kaj to pomeni,je da čeprav produktivnost narašča
dramatično,tisoče novih podjetij in
populacija ZDA naraščala za kar 40 milijonov,tukaj ni bilo
nobenih naraščanj delovnih ur zadnjih 15 let.
Istočasno so se plače novih študentov
v ZDA zmanjševale zadnjo desetletje.
In tudi do 40% novih diplomirancev je prisiljenih
da vzamejo dela,ki ne zahtevajo diplome.
ZAKLJUČEK
Produktivnost se ločuje od človeškega dela.
Narava inovacij v dobi informacije je
drugačno,kot vse s čim smo se srečali prej.
Ta proces se je začel pred leti in je že  na poti.
Čeprav s drugačnimi spremembami kot samovozni avtomobili,ali robotski računovodija
zgleda,da je avtomatizacija tokrat drugačna.
Tokrat bodo stroji morda res vzeli naše službe.
naša gospodarstva temepljijo na predpostavku ljudi in kupovanja.

Norwegian: 
Dette viser oss at selv om produktiviteten vokser
drastisk, hvor tusenvis av nye bedrifter åpner og
at den amerikanske befolkningen har vokst med over 40 millioner mennesker, var det
ingen vekst i antall timer jobbet etter 15 år.
Samtidig, har lønnen for nyutdannede i USA
gått ned de siste 10 årene
mens opp til 40% av nyutdannede er tvunget
til å ta jobber som ikke krever en høyere utdanning
Produktivitet skiller menneskelig arbeid.
Innovasjonen i informasjonsalderen er
forskjellig fra hva vi noen gang har sett før.
Denne prosessen startet for noen år siden, og er allerede i full sving.
Selv uten ting som selvkjørende biler eller robot regnskapsførere
ser det ut som at automatiseringen er annerledes denne gangen.
Denne gangen, kan maskinene faktisk ta jobbene våre.
Vår økonomi er basert på at mennesker kjøper.

Thai: 
แม้จะมีการผลิตที่เพิ่มมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด 
ธุรกิจใหม่เปิดขึ้นนับพัน
และประชากรสหรัฐเพิ่มขึ้นมากกว่า
40 ล้าน ไม่มีการเติบโตใน
ในจำนวนชั่วโมงการทำงานเมื่อ 15 ปีที่ผ่านมา
ในเวลาเดียวกัน ค่าจ้างสำหรับผู้สำเร็จการศึกษาใหม่
จากมหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริกา
ได้รับลดลงสำหรับทศวรรษที่ผ่านมา ในขณะที่
มากกว่าร้อยละ 40 ของบัณฑิตจบใหม่ที่ถูกบีบบังคับให้รับงาน
ที่ไม่จำเป็นต้องมีปริญญา
การผลิตจะถูกแยกออกจากแรงงานมนุษย์
ธรรมชาติของนวัตกรรมและ
ยุคข้อมูลข่าวสารนั้นแตกต่างไปจาก
ทุกสิ่งที่เราพบก่อนหน้านี้
กระบวนการนี้ได้เริ่มต้นหลายปีที่ผ่านมา 
และมันดำเนินอยู่แล้วอย่างดี
แม้จะไม่มีสิ่งใหม่ เช่นรถยนต์ขับเคลื่อนต้วตัวเองเข้ามา 
หรือนักบัญชีหุ่นยนต์ก็ตาม
ดูเหมือนว่าระบบอัตโนมัติที่แตกต่างไป
ขณะนี้เวลานี้ แมชีนอาจฮุบงานเราเข้าจริงๆ
เศรษฐกิจของเรา
ขึ้นอยู่กับพื้นฐานที่ว่าผู้คนสัญญาว่าจะบริโภค

Vietnamese: 
mặc dù năng suất ngày càng tăng mạnh,
hàng ngàn doanh nghiệp mới mở ra
và dân số Hoa Kỳ tăng lên thêm
40 triệu, không có tăng trưởng gì cả
trong số giờ làm việc suốt 15 năm, tại cùng thời gian. Lương cho
sinh viên tốt nghiệp đại học ở Mỹ đã giảm
trong thập kỷ qua trong khi lên đến
40% sinh viên mới tốt nghiệp, buộc họ phải
đảm nhận công việc mà không đòi hỏi phải có
bằng cấp.
Kết luận
Năng suất tách mình ra khỏi lao động con người. Bản chất của sự đổi mới và
thời đại thông tin khác với
tất cả mọi thứ chúng ta gặp phải trước đây
Quá trình bắt đầu nhiều năm trước và cũng
đã được tiến hành
thậm chí không có sự gián đoạn như
ô tô tự động hoặc kế toán Robot
Nó có vẻ như tự động hóa khác vào lần này khác, lần này máy móc có thể
thực sự làm mất công ăn việc làm của chúng ta.
Nền kinh tế của chúng ta dựa trên cơ sở của người tiêu dùng

Russian: 
Это значит то, что несмотря на радикально растущую производительность,
открытие тысяч новых предприятий и рост населения США на 40 миллионов,
не было никакого роста проработанных часов за 15 лет.
В то же время зарплаты свежих выпускников из университета в США
уменьшалась в последнее десятилетие, пока до 40% новых выпускников
вынуждены принимать работу, не требующую диплом.
Заключение
Производительность отделяется от людского труда.
Природа инновации в информационной эре
отличается от чего-либо с чем мы сталкивались прежде.
Этот процесс начался годы назад и уже во всю на ходу.
Даже без новых прорывов как самоходные автомобили и роботы-бухгалтеры.
Выглядит так, что автоматизация отличается в этот раз.
В этот раз машины могут действительно отобрать наши работы.
Наши экономики основаны на предпосылке, что люди потребляют.

German: 
Das bedeutet: Trotz drastisch steigender Produktivität,
tausender neuer Betriebe, die eröffnen,
und einem Bevölkerungswachstum der USA von über 40 Mio.,
gab es keine Zunahme an Arbeitsstunden in 15 Jahren.
In der selben Zeit schrumpfte der Lohn von Universitätsabsolventen in den USA im letzten Jahrzehnt
während bis zu 40 % der neuen Absolventen gezwungen sind, einen Job anzunehmen, der keinen Abschluss benötigt.
[ Schlussfolgerung ]
Produktivität ist nicht mehr von menschlicher Arbeit abhängig.
Die Innovation im Informationszeitalter ist anders als alles, was wir bisher erlebt haben.
Dieser Prozess startete vor Jahren
und ist bereits im vollen Gange.
Sogar ohne neue Ausbrüche wie selbstfahrende Autos oder Roboterbuchhalter
Es sieht so aus, als ob Automatisierung dieses Mal anders ist.
Dieses Mal könnten die Maschinen wirklich unsere Jobs wegnehmen.
Unsere Wirtschaft beruht darauf, dass Menschen konsumieren.

English: 
What this means, is that
despite productivity growing
drastically, thousands of new
businesses opening up, and the
US population growing by over
40 million, there was no
growth at all in the number
of hours worked in 15 years.
At the same time, wages for
new university graduates
in the US, have been declining
for the past decade,
while up to 40 percent of
new graduates, are forced
to take on jobs that
don't require a degree.
Productivity is separating
from human labor.
The nature of innovation
in the Information Age is
different from everything
we've encountered before.
This process started years ago
and is already well underway.
Even without new disruptions like
self-driving cars, or robot accountants.
It looks like
automation is different this time.
This time, the machines
might really take our jobs.
Our economies are based on
the premise that people consume.

iw: 
משמעות הדבר היא שלמרות שהיצרנות גדלה באופן קיצוני,
אלפי בתי עסק חדשים הוקמו,
והאוכלוסיה האמריקאית גדלה בלמעלה מ-40 מיליון איש,
לא היתה כל עלייה במספר שעות העבודה ב-15 שנה.
במקביל,  השכר שקיבלו בוגרי אוניברסיטה טריים בארה"ב
הלך וירד במהלך העשור הקודם,
בעוד 40% מהבוגרים הטריים נאלצו
לעסוק במקצועות שאינם מצריכים תואר אקדמי.
לסיכום
יצרנות הולכת ונפרדת מעבודה אנושית, וטבעה של החדשנות בעידן המידע שונה מכל מה שהכרנו עד כה.
התהליך הזה החל לפני שנים, והוא כבר בעיצומו,
אפילו ללא הפרעות חדשות כמו המכונית האוטונומית
או רואי חשבון רובוטיים.
נדמה שהאוטומציה שונה הפעם, הפעם המכונות באמת
עלולות לקחת לנו את המשרות.
הכלכלה שלנו מבוססת על עקרון הצריכה,

Modern Greek (1453-): 
Αυτό σημαίνει, ότι παρόλο που η παραγωγικότητα αυξήθηκε δραστικά,
και παρόλο που άνοιξαν χιλιάδες νέες επιχειρήσεις,
και ο πληθυσμός των ΗΠΑ αυξήθηκε κατά πάνω από 40 εκατομμύρια, δεν υπήρξε
καμία αύξηση στον αριθμό των ωρών εργασίας καθ' όλη τη διάρκεια αυτών των 15 ετών.
Την ίδια στιγμή, οι μισθοί για τους νέους απόφοιτους πανεπιστημίων στις ΗΠΑ,
βρίσκονται σε σταθερή πτώση κατά την τελευταία δεκαετία,
ενώ σχεδόν το 40% των νέων αποφοίτων αναγκάζονται
να απασχοληθούν σε θέσεις εργασίες που δεν απαιτούν πτυχίο.
Η παραγωγικότητα αποσυνδέεται από την ανθρώπινη εργασία.
Η φύση των καινοτομιών στην Εποχή της Πληροφορίας είναι
εντελώς διαφορετική από οτιδήποτε έχουμε αντικρίσει έως τώρα.
Αυτή η διαδικασία ξεκίνησε χρόνια πριν και έχει ήδη εξελιχθεί αρκετά.
Ακόμη και χωρίς νέες διαταραχές, όπως αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, ή γραμματείς-ρομπότ.
Φαίνεται σαν ο αυτοματισμός να είναι κάτι διαφορετικό αυτήν τη φορά.
Αυτήν τη φορά, οι μηχανές ίσως μας πάρουν πράγματι τις δουλειές.
Οι οικονομίες μας βασίζονται στην υπόθεση ότι οι άνθρωποι καταναλώνουν.

Chinese: 
這意味著儘管生產效率大幅增長
且數以千計的新業務被開拓
而美國的人口增長超過4000萬人
工人的工作時間在15年後的今天卻沒有絲毫的增長
與此同時
美國新畢業大學生的工資在過去十年一直在下降
高達40%的應屆畢業生被迫接受不需要學位的工作
（結論）
生產力正在與人類的勞動分離
創新的實質與資訊時代
與我們之前所遇到的不再相同
這個改變在好幾年前就已經開始
並且已經很順利地推展了
即使沒有新的科技出現
像自動駕駛汽車或機械會計師
這次自動化看起來是不同的
這一次機械可能真的會取代我們的工作
我們的經濟體系基於人民消費

Danish: 
Dette betyder at på trods af drastisk øget produktivitet,
tilkomst af tusinder af nye virksomheder og en
stigning i befolkningen i USA med over 40 millioner, så var der ingen
vækst i antallet af arbjedstimer de seneste 15 år.
På samme tid er lønnen faldet for de nye færdiguddannede fra universiteter
over det seneste årti
mens op til 40% af nye færdiguddannede er tvunget
til at tage jobs som ikke kræver en akademisk grad.
Produktivitet er ved at blive adskilt fra menneskeligt arbejde,
Innovation i Informationstidsalderen er
anderledes fra alt det vi nogensinde er stødt på.
Processen begyndte for mange år siden og er allerede godt i gang.
Selv uden nye forstyrrelser som selvkørende biler eller robot-revisorer.
Det ser ud til at automatisering er anderledes denne gang.
Denne gang kan maskiner rent faktisk overtage vores jobs.
Vores økonomi er bygget på den præmis at folk forbruger.

Hungarian: 
Ez azt jelenti, hogy a termelékenység durva növekedése,
ezer és ezer új vállakozás megnyitása és
és az USA népességének 40 milliós növekedése ellenére
egyáltalán semmit sem nőtt a ledolgozott munkaórák száma 15 év alatt.
Ugyanekkor a friss diplomások bére az USA-ban
egy évtizede csökken, miközben 40%-uk arra kényszerül,
hogy olyan munkát vállaljon, amihez nem is kell diploma.
Tanulság
A hatékonyság többé nem függ az emberi munkától.
A fejlődés jellege az Információ Korában
gyökeresen más, mint bármi, amit eddig tapasztaltunk.
Ez a folyamat évekkel ezelőtt kezdődött és már jócskán benne vagyunk.
Még a legújabb dolgok nélkül is, mint az ön-vezető autók és robot könyvelők,
úgy néz ki az automatizálás most teljesen más.
Ezúttal a gépek valóban elvehetik a munkánkat.
A gazdáságunk azon az elven alapul, hogy az emberek vásárolnak, fogyasztanak.

Finnish: 
Mutta jos yhä harvemmalla ihmisellä on kunnollinen työpaikka, kenellä on varaa kulutttaa?
Jatkammeko tuottamista yhä halvemmalla, kunnes tulemme siihen pisteeseen,
missä liian harva ihminen voi oikeasti ostaa tavaroitamme ja palvelujamme?
Vai näemmekö tulevaisuudessa pienen superrikkaiden ihmisten vähemmistön, joka omistaa kaikki koneet
ja hallitsee meitä muita?
Täytyykö tulevaisuutemme todella olla näin synkkä?
Vaikka tämä video olikin melko synkkä, ei ole
läheskään varmaa, että kaikki päättyy huonosti.
Tietotekniikan aikakausi ja moderni koneellistuminen voivat olla suuri mahdollisuus
muuttaa yhteiskuntaa sekä vähentää köyhyttä ja eriarvoisuutta huomattavasti.
Se voi olla merkittävä kohta ihmisen historiassa.
Puhumme tästä potentiaalista ja mahdollisista ratkaisuista kuten
maailmanlaajuisesta perustulosta tämän videosarjan 2. osassa.
Nyt täytyy ajatella ja nopeasti.
Koska yksi asia on varmaa: Koneet eivät ole tulossa.
Ne ovat jo täällä.
Tämän videon teko kesti noin 900 tuntia

Italian: 
ma se sempre meno persone hanno lavori dignitosi
chi sarà a consumare?
Stiamo producendo sempre di più e a meno per arrivare ad un punto in cui pochissime persone
possono effettivamente comprare tutte queste cose e questi servizi?
O finiremo con il trovarci una piccola minoranza di super-ricchi che grazie al loro possesso di queste macchine dominerà tutti gli altri?
E il nostro futuro deve essere davvero così cupo?
Anche se siamo stati piuttosto pessimisti in questo video
non è certo detto che le cose si riveleranno negative.
L'Era dell'Informazione e la moderna automazione
potrebbero essere una grande opportunità per cambiare la società umana e ridurre drasticamente povertà e disuguaglianza
Potrebbe essere un momento determinante nella storia dell'umanità!
Parleremo di questa possibilità e di possibili soluzioni come un reddito universale
nella seconda parte di questa serie di video.
Dobbiamo pensare in grande, e velocemente.
Perché una cosa è sicura:
le macchine non stanno per arrivare; sono già qua!

Czech: 
Pokud bude mít méně a méně lidí slušnou práci, kdo bude pak spotřebovávat?
Vyrábíme, stále levněji, abychom došli do bodu, kdy si bude naše produkty a služby moci dovolit jen málo lidí?
Nebo bude v budoucnosti maličká skupinka super bohatých, kteří vlastní stroje ...
vládnoucí zbytku?
A musí být naše budoucnost opravdu takto ponurá?
I když jsme v tomto videu byli docela temní, je daleko od toho si být jistý, že se věci vyvinou takto negativně.
Doba Informační a moderní automatizace může být obrovskou příležitostí jak změnit lidskou společnost,
a drasticky omezit chudobu a nerovnost.
Mohlo by jít o klíčový moment v lidské historii.
O tomto potenciálu a možných řešeních, jako nepodmíněný příjem
budeme mluvit ve druhém videu této série.
Musíme mít velké ambice a myslet rychle.
Protože jedno je jisté, stroje nepřicházejí;
Ale už tu dávno jsou.
Vyrobit toto video nám trvalo asi  900 hodin

English: 
But if fewer and fewer people have decent
work, who will be doing all the consuming?
Are we producing ever more cheaply
only to arrive at a point where
too few people can actually buy
all our stuff and services?
Or, will the future see a tiny minority of
the super rich who own the machines...
dominating the rest of us?
And does our future
really have to be that grim?
While we were fairly dark
in this video, it's far
from certain that things
will turn out negatively.
The Information Age and modern
automation, could be a huge opportunity
to change human society, and reduce
poverty and inequality drastically.
It could be a seminal
moment in human history.
We'll talk about this potential,
and possible solutions like
a universal basic income, in
part 2 of this video series.
We need to think big, and fast.
Because one thing's for
sure, the machines are not coming;
They are already here.
This video took us
about 900 hours to make,

Japanese: 
しかし、職を得られる人が減ったら、誰が消費するのだろうか
より安く生産できるようになっても
実際に商品やサービスを買う人がいなくなってしまうのではないか
もしくは、機械を所有しているごく一部の大金持ちが
残りの私達を支配するようになるのか？
未来は本当に厳しくなってしまうのか？
このビデオで憂鬱になっても、
物事が否定的になるわけではない
情報時代と現代の自動化は
人類の歴史を変え、貧困や不平等をなくす大きなチャンスを持っている
それは人類史の画期的な瞬間になり得る
パート２では見込みがあり、実現可能な解決策
全世界のベーシック・インカムについて話そう
私たちは大きく、早く考える必要がある
一つ確かなのが、機械が迫ってきているのではなく
すでにここに存在しているからだ
このビデオを作るのに900時間かかり、

iw: 
אבל אם פחות ופחות אנשים יחזיקו בעבודה
מפרנסת, מי יהיו הצרכנים?
האם אפילו שהייצור הולך ונעשה זול יותר, נגיע לנקודה שבה מעט מדי אנשים יוכלו לרכוש את כל המוצרים והשירותים?
או שבעתיד יהיה מיעוט זעיר של עשירים מופלגים,
בעלי המכונות, שישלטו בכולנו?
והאם העתיד שלנו באמת צריך להיות כל כך עגום?
בעוד שהיינו קודרים למדי בסרטון הזה, אין כל ודאות
שהדברים יסתיימו באופן כה שלילי.
עידן המידע והאוטומציה המודרנית יכולים להוות הזדמנות עצומה לשנות את החברה האנושית,
ולצמצם את העוני ואי-השוויון באופן משמעותי.
זה יכול להיות רגע מכונן בהיסטוריה האנושית.
נדבר על הפוטנציאל הזה ועל פתרונות אפשריים כמו שכר בסיסי אוניברסלי, בחלק השני של סדרת הסרטונים הזאת.
עלינו לחשוב בגדול, ומהר.
כי דבר אחד הוא בטוח - המכונות לא באות,
הן כבר כאן!

Polish: 
ale jeśli coraz mniej ludzi ma godną pracę, kto zajmie się konsumpcją?
Czy produkujemy coraz taniej tylko po to by znaleźć się w punkcie gdzie
zbyt mało ludzi może zapłacić za nasze rzeczy czy usługi? A może przyszłość
oznacza niewielką mniejszość super bogatych, którzy posiadają maszyny dominując nad resztą nas?
I czy nasza przyszłość musi być tak ponura? O ile byliśmy dość mroczni w
tym filmie, daleko od pewności, że będzie tak źle.
Era informacji i współczesna automatyzacja to olbrzymia szansa by zmienić
społeczeństwo i znacznie ograniczyć ubóstwo i nierówności. To może być
istotny moment w historii ludzkości. Omówimy ten potencjał i możliwe
rozwiązania takie jak dochód podstawowy w części drugiej tej serii filmów. Musimy
szybko myśleć o dużych rzeczach bo jedno jest pewne: maszyny nie
nadchodzą, one już tu są. Ten film zajął nam 900 godzin i

Turkish: 
fakat giderek daha az insan iyi bir işe sahip olabiliyorsa tüketimi kim yapacak?
Her zamankinden daha ucuz üretimi, tüm ürün ve hizmetlerimizi aslında daha az insanın satın alabileceği 
bir noktaya ulaşmak için mi yapıyoruz?
Yoksa gelecekte makinelere sahip olan çok küçük bir süper zengin kesimin,
kalanlara hükmettiği bir yaşam mı süreceğiz?
Geleceğimiz gerçekten bu kadar korkunç olmak zorumda mı?
Her ne kadar bu videoda karamsar bir tablo çizmiş olsak da
olayların böylesine olumsuz bir yere varıp varmayacağı henüz belli değil.
Bilgi çağı ve modern otomasyon, insan toplumunu değiştirmek için büyük bir fırsat olabilir
ve fakirliği, eşitsizliği çok büyük miktarda azaltabilir.
Toplumu kökten yenileyecek bir fırsat olabilir.
Bu ihtimali ve evrensel asgari gelir gibi olası çözümleri bu dizinin ikinci videosunda anlatacağız.
Büyük ve hızlı düşünmeliyiz.
Çünkü emin olduğumuz bir şey var: Makineler gelmiyor, makineler zaten geldi.
TÜRKÇE  ALTYAZI NSt *altyazıyı çalma*

Thai: 
แต่ถ้าคนมีงานทำมีน้อยลงและน้อยลง แล้วใครจะเป็นผู้บริโภค
สิ่งที่เราผลิตมากมายราคาถูก 
เพียงเพื่อที่จะมาถึงจุดที่
คนที่สามารถซื้อสินค้าและบริการที่มีทั้งหมด
มีน้อยเกินไป หรืออนาคต
จะเห็นคนรวยกลุ่มเล็ก ๆ ที่เป็นเจ้าของ
แมชชีนมีอำนาจเหนือกว่าพวกเราที่เหลือ
และอนาคตของเราต้องน่ากลัวอย่างงั้นจริงๆ 
ในขณะที่เรามีความมืดมนวิดีโอนี้
มันดูจะไกลจากความแน่นอนว่า
ในอนาคตจะออกมาเป็นเชิงลบ
ยุคข้อมูลข่าวสารและระบบอัตโนมัติที่ทันสมัย
อาจจะเป็นโอกาสที่ยิ่งใหญ่ที่จะเปลี่ยน
สังคมมนุษย์ และลดความยากจนและ
ความไม่เท่าเทียมกันอย่างเห็นได้ชัด มันอาจจะเป็น
ขณะหนึ่งในประวัติศาสตร์ของมนุษย์ เราจะ
พูดคุยเกี่ยวกับเรื่องที่อาจเกิดขึ้นและเป็นไปได้
เช่น การแก้ปัญหารายได้ขั้นพื้นฐานสากล
ในส่วนที่สองของซีรีส์วิดีโอนี้
เราต้องคิดใหญ่และรวดเร็ว เพราะ
สิ่งที่แน่นอนคือ แมชชีนไม่ได้เพิ่งมา
พวกมันมาอยู่ที่นี่แล้ว 
วิดีโอนี้ เราใช้ราว 900 ชั่วโมงในการทำและ

Romanian: 
Dar dacă mai puțini oameni au decente
locul de muncă, care va face tot consumul ?
Producem tot mai ieftin până ajungem în punctul în care
prea puțini oameni pot cumpăra de fapt,
toate lucrurile și serviciile noastre?
Sau, pe viitor va exista o minioritate de super-bogați care vor
domina pe restul dintre noi?
Viitorul nostru trebuie să fie atât de sumbru ?
In timp ce noi am fost destul de înfricoșători în acest videoclip, este departe
de siguranță că lucrurile
se vor dovedi negative.
Epoca informațiilor si automatizarea modernă ar putea fi o mare oportunitate
pentru a schimba societatea umană, și de a reduce
sărăcia și inegalitatea drastic.
Ar putea fi un moment crucial din istoria omenirii.
Vom vorbi despre acest potențial,
și soluții posibile, cum ar fi
un venit de bază universal, în
partea 2 din această serie video.
Trebuie să ne gândim departe și rapid.
Pentru că un lucru e
sigur, mașinile nu vin;
Ele sunt deja aici.
Acest film ne-a luat
aproximativ 900 de ore pentru a face,

Dutch: 
Maar als steeds minder mensen goed werk hebben, wie doet dan al het consumeren?
Zijn we steeds goedkoper aan het produceren,
om alleen maar op een punt te komen waar te weinig mensen onze spullen en diensten kunnen kopen?
Of zal de toekomst een kleine minderheid zien van de superrijken die de machines beheren,
en de rest van ons overheersen?
En moet onze toekomst echt zo grauw zijn?
Hoewel we vrij somber waren in deze video is het verre van zeker dat dingen negatief zullen uitpakken.
Het informatietijdperk en moderne automatisering kunnen een grote mogelijkheid zijn
om onze samenleving te veranderen, en armoede en ongelijkheid drastisch te verminderen.
Het zou een keerpunt in de mensgeschiedenis kunnen zijn!
We zullen deze mogelijkheid, en mogelijke oplossingen zoals een universeel basisinkomen
bespreken in deel 2 van deze video-serie.
We moeten groot denken, en snel.
Want één ding is zeker:
De machines komen niet.
Ze zijn al hier.

Indonesian: 
Tapi jika sedikit dan lebih sedikit yang 
mempunyai pekerjaan layak,
siapa yang akan melakukan semua konsumsi?
Apakah kita memproduksi terus menerus,
hanya untuk sampai pada titik di mana
terlalu sedikit orang yang sebenarnya akan membeli segala barang dan jasa kita?
Atau, apakah masa depan melihat minoritas kecil yang super kaya, yang memiliki para mesin...
mendominasi kita semua?
Dan apakah masa depan kita
harus menjadi begitu suram?
Sementara kami cukup suram di video ini, jauh dari pasti bahwa hal-hal akan berubah negatif.
Masa Informasi dan otomatisasi modern, dapat
menjadi kesempatan besar untuk mengubah
masyarakat manusia, dan mengurangi kemiskinan
dan ketidaksamaan secara drastis.
Mungkin bisa saja menjadi momen yang paling
berpengaruh di sejarah manusia.
kita akan berbicara tentang potensi ini, dan solusi memungkinkan seperti
Pendapatan dasar universal, di part 2 video ini.
Kita perlu berpikir besar, dan cepat.
Karena satu hal yang pasti,
mesin-mesin tidak akan datang.
Mereka sudah ada di sini.
Video ini menghabiskan kami
900 jam untuk membuatnya,

Russian: 
Но если все меньше и меньше людей имеют приличную работу, кто будет заниматься потреблением?
Производим ли мы дешевле только чтобы дойти до точки когда
слишком мало людей могут действительно покупать все наши вещи и услуги?
Или же в нашем будущем будет крошечное меньшинство безумно богатых людей, владеющих
машинами которые будут доминировать остальных?
И должно ли наше будущее на самом деле быть таким мрачным?
В то время как мы были довольно угрюмы в этом видео, еще далеко от
уверенности в том что дела примут столь отрицательный поворот.
Информационная Эра и современная автоматизация могут быть огромной возможностью
изменить общество людей и кардинально уменьшить бедность и неравенство.
Это может быть плодотворным моментом в истории человечества.
Мы поговорим об этом потенциале и возможных решениях как
универсальных базовый доход во второй части этой видео серии.
Нам необходимо думать широко и быстро.
Потому что одно можно сказать точно - машины не идут;
Они уже здесь.
Это видео заняло у нас около 900 часов чтобы сделать,

Arabic: 
ولكن إذا كان هناك عدد أقل وأقل من الناس لديهم عمل لائق
فمن الذي سيقوم بالاستهلاك؟
هل نحن ننتج بشكل أكثر رُخْصًا من أي وقت مضى فقط للوصول
إلى نقطة حيث يمكن لعدد قليل جًدا من الناس شراء الكثير من أشيائنا و خدماتنا؟
أو هل سيشهد المستقبل قلة قليلة من فاحشي الثراء الذين يمتلكون الآلات
يسيطرون على بقيتنا؟
و هل مستقبلنا على استعداد أن يكون بتلك السوداوية؟
في حين كنا متشائمين إلى حد ما في هذا المقطع
فإنه ليس من المؤكد أن الأمور سوف تصبح سلبية
عصر المعلومات والأتمتة الحديثة قد يكونان فرصة كبيرة
لتغيير المجتمع البشري والحد من الفقر وعدم المساواة بشكل كبير.
ويمكن أن تكون لحظة حاسمة في تاريخ البشرية.
سوف نتحدث عن هذه الإمكانات، والحلول الممكنة مثل الدخل الأساسي العالمي
في الجزء الثاني من سلسلة المقاطع هذه.
نحن بحاجة إلى التفكير بشكل كبير و سريع
لأن هناك شيء واحد أكيد ..
وهو أن الآلات ليست قادمة ..
بل إنهم بالفعل هنا!
استغرق منا عمل هذا المقطع حولي 900 ساعة

Spanish: 
Pero si cada vez menos personas tienen trabajos decentes, ¿Quién realizará todo este
consumo? ¿Estamos produciendo de formas cada vez más baratas hasta llegar al punto en que
demasiado pocas personas puedan realmente comprar nuestros productos y servicios? ¿O será el futuro
un mundo donde una ínfima minoría de súper-ricos sean dueños de todas las máquinas, dominandonos al resto?
¿Y debe nuestro futuro ser tan oscuro? Aunque hemos sido bastante pesimistas en
este video, estamos lejos la certeza de que las cosas terminarán negativamente.
La Era de la Información y la automatización moderna podrían ser una gran oportunidad para cambiar
la sociedad humana y reducir la pobreza y la inequidad drásticamente. Podría ser un momento seminal
en la historia humana. Hablaremos de este potencial y de posibles soluciones,
como un sueldo básico universal, en la segunda parte de este video.
Necesitamos pensar en grande, y rápido, porque si hay algo seguro, es que las máquinas no están
viniendo... Ya están aquí. Realizar este video nos tomó unas 900 horas,

Portuguese: 
mas se cada vez menos pessoas tiverem empregos decentes,
quem será reponsável por todo o consumo?
Estaríamos produzindo com custos cada vez menores, apenas pra descobrir
que cada vez menos pessoas podem comprar nossos bens e serviços?
Ou irá o futuro ver uma minúscula minoria de super-ricos,
que são os donos das máquinas, dominando a todos nós?
E será que nosso futuro precisa ser tão sombrio?
Apesar de termos sido um tanto pessimistas neste vídeo,
não é certeza que as coisas irão acontecer de forma negativa.
A era da informação e a automação moderna
poderiam ser uma ótima maneira de mudar a sociedade humana,
e reduzir drasticamente a pobreza e a desigualdade.
Este poderia ser um momento seminal na história humana.
Nós falaremos sobre esse potencial, e soluções possíveis
como renda básica universal, na segunda parte desta série de vídeos.
Precisamos pensar grande, e rápido,
porque uma coisa é certa...as máquinas não estão chegando.
Elas já estão aqui.
Este vídeo demorou cerca de 900 horas para ser finalizado

Danish: 
Men hvis færre og færre folk har et ordentligt arbejde, hvem kommer så til at stå for alt forbruget?
Producerer vi billigere og billigere indtil vi når et punkt hvor
der er for få folk som faktisk har råd til at købe alle de ting og servicer?
Eller vil fremtiden se en lille minoritet af superrige folk som ejer maskiner
og dominerer resten af befolkningen?
Og ser vores fremtid virkelig så sort ud?
Selvom vi har været ret pessimistiske i denne video, så er det langt
fra sikkert at tingene kommer til at ende dårligt.
Informationstidsalderen og moderne automatisering kan være en kæmpe mulighed
for at ændre det menneskelige samfund og drastisk reducere fattigdom og ulighed.
Det kunne blive et banebrydende øjeblik i menneskets historie.
Vi vil tale mere om dette potentiale og mulige løsninger som
en universel basal indkomst i del 2 af denne videoserie.
Vi har brug for at tænke stort og hurtigt.
Fordi der er én ting der er sikkert - maskinerne er ikke på vej;
De er her allerede.
Denne video tog os over 900 timer at lave

Spanish: 
pero si cada vez menos personas tienen un trabajo decente,
¿quién hará todo el consumo?
¿Estamos produciendo cada vez más barato
solo para llegar a un punto donde pocas personas
pueden realmente comprar todas las cosas y servicios?
O, ¿acaso el futuro verá a una pequeña minoría
de los muy adinerados que son dueños de las maquinas...
dominando al resto de nosotros?
¿Y tiene nuestro futuro que ser tan severo?
Si bien fuimos bastante negativos en este vídeo,
no es seguro que las cosas terminen siendo negativas.
La era de la información y la automatización moderna, podrían ser una gran oportunidad
para cambiar la sociedad humana,
y reducir la pobreza y desigualdad dramáticamente.
Podría ser un momento seminal en la historia humana.
Hablaremos de este potencial, y posibles soluciones
como un ingreso universal básico,
en la segunda parte de esta serie de vídeos.
Tenemos que pensar en grande
y rápido.
Porque una cosa es segura, las maquinas no están por llegar,
ellas ya están aquí.
Este vídeo nos costo aproximadamente 900 horas para hacer,

French: 
Mais si de moins en moins de gens ont un 
travail convenable, qui fera toute la consommation ?
Produisons-nous toujours plus à moindre coût,
seulement pour arriver à un point où
Très peu de gens peuvent effectivement acheter
tout nos biens et  services?
Ou, l'avenir verra-t-il une petite minorité de
 super riches qui possèdent les machines ...
Dominant le reste des notres?
Et notre avenir,
doit-t-il vraiment être sombre?
Alors que nous étions assez sombres
dans cette vidéo,
sur certaines choses qui s'avèrent négative...
L'ère de l'information et de l'automatisation moderne pourrait être une grande opportunité
de changer la société humaine et de réduire de façon drastique la pauvreté et de l'inégalité.
Ce pourrait être un
moment majeur dans l'histoire de l'humanité.
Nous parlerons de ce potentiel,
et des solutions possibles comme
un revenu de base universel, en
Partie 2 de cette série vidéo.
Nous devons penser grand et rapide.
Parce qu'une chose est 
sûr, les machines ne viennent pas,
Elles sont déjà là.
Cette vidéo nous a pris environ 900 heures pour la créer,

Slovenian: 
Ampak,če vse manj in manj ljudi ima dobro delo,kdo bo delal vso kupovanje?
Ali pridelujemo vse bolj poceni,da bomo nekoč prišli do točke,ko
bodo lahko le redki kupili stvari in storitve?
Ali pa bo prihodnost videla manjšino bogatih ljudi,ki lastijo vse stroje
Dominirali vse nas?
In ali bi naša prihodnost morala bit tako siva?
Morda smo zdaj preveč mračni v tem videu,smo daleč
od prepričanja,da se bodo stvari obrnile negativno.
Doba informacije in avtomatiacija je velika priložnost
da spremenimo človeško družbo in rešimo revščino in neenakovrednost drastično.
To bi bil velik trenutek v človeški zgodovini.
O tem potencialu in o možnih rešitvah se bomo pogovarjali v drugem delu videa.
V drugem delu.
Moramo misliti veliko,in hitro.
Ker je ena stvar zares,stroji ne pridejo...
Stroji so že tukaj.
Ta video nas vzel 900 ur za naret.

Portuguese: 
Mas se menos e menos pessoas têm empregos decentes, quem estará consumindo tudo?
Será que estamos produzindo tão barato somente pra chegar em um ponto em que
só um punhado de pessoas podem comprar todos os bens e serviços?
Ou o futuro verá uma pequena minoria de super-ricos, que são donos de máquinas, dominando o resto de nós?
E o nosso futuro realmente precisa ser tão cruel?
Embora a gente tenha sido meio sombrio nesse vídeo,
é bem difícil dizer que as coisas terminarão de maneira ruim.
A Era da Informação e a automação podem ser ótimas oportunidades pra mudar a sociedade humana,
e reduzir a pobreza e a desigualdade drasticamente.
Pode ser um momento de inflexão na nossa história.
Nós vamos falar desse potencial, e possíveis soluções, como a renda básica universal, na parte 2 dessa série.
A gente tem de pensar grande, e rápido.
Porque uma coisa é certa: as máquinas não estão chegando. Elas já estão aqui.

Slovak: 
Ale ak bude mať slušnú prácu čoraz menej a menej ľudí,
kto bude konzumovať?
Budeme produkovať ešte lacnejšie len aby sme sa dostali do bodu,
kde si nakoniec primálo ľudí bude môcť kúpiť
všetky naše výrobky a služby?
Alebo bude budúcnosťou malé percento
superboháčov vlastniacich stroje,
ktorý nám budú vládnuť?
A musí byť naša budúcnosť naozaj tak temná?
Hoci sme boli v tomto videu dosť temní,
sme ďaleko od istoty, že veci dopadnú tak zle.
Informačný vek a moderná automatizácia
môžu byť ohromná príležitosť
zmeniť ľudskú spoločnosť,
drasticky znížiť chudobu a nerovnosť.
Môže to byť kľúčový moment v dejinách ľudstva.
Budeme hovoriť o tomto potenciáli
a možných riešeniach,
ako napríklad univerzálny základný príjem,
v druhej časti tejto série videí.
Musíme premýšľať vo veľkom a rýchlo.
Pretože jedna vec je istá; stroje neprichádzajú:
ony už sú tu.
Vytvorenie tohto videa trvalo 900 hodín

Hungarian: 
De mi lesz, ha egyre kevesebb embernek lesz rendes munkája, ki fog vásárolni?
Csak azért termelnénk egyre olcsóbban, hogy végül
túl kevés ember legyen, aki meg tudja venni a sok cuccot és szolgáltatást?
Vagy a jövőben szuper gazdagok egy kis csoportja, akik a gépeket uralják,
fog uralkodni mindannyiunkon?
Valóban ilyen csúf kell legyen a jövő?
Habár elég pesszimisták voltunk ebben a videóban,
egyáltalán nem biztos, hogy a dolgok rosszul alakulnak majd.
Az Információ Kora és a modern automatizálás lehet egy hatalmas lehetőség arra is,
hogy megváltoztassuk a társadalmat, drasztikusan csökkentsük a szegénységet és egyenlőtlenséget.
Ez lehet akár egy maghatározó pillanat is az emberiség történetében.
Erről a lehetőségről és olyan megoldásokról,
mint az általános alapjövedelem ezen videó sorozat második részében lesz szó.
Valami nagyot kell kitalálnunk, és gyorsan,
mert egy dolog biztos: a gépek nem jönnek majd,
hanem már itt vannak!
Ezt a videót kb 900 munkaóra alatt,

Vietnamese: 
nhưng nếu càng ít người có việc làm bền vững thì ai sẽ
tiêu thụ các sản phẩm. Chúng ta có phải sản xuất các sản phẩm rẻ hơn bao giờ hết để đi đến một điểm mà
quá ít người thực sự có thể mua hết tất cả sản phẩm và dịch vụ hoặc tương lai
sẽ có một thiểu số siêu giàu sở hữu
máy móc sẽ thống trị của chúng ta
và tương lai của chúng ta có thực sự có cần phải ảm đạm như thế trong khi thực tế đã khá đen tối?
Trong video này nó chắc chắn khá xa vời rằng mọi thứ sẽ trở nên tiêu cực
Thời kì thông tin và sự tự động hóa hiện đại
có thể là một cơ hội rất lớn để thay đổi
xã hội loài người và xóa đói giảm nghèo và
Và bất bình đẳng một cách đáng kể có thể là một
khoảnh khắc trong lịch sử nhân loại.
Chúng ta sẽ nói về tiềm năng này và
các giải pháp có thể như thu nhập cơ bản phổ thông trong phần hai của loạt video này. Chúng ta cần
để suy nghĩ lớn và nhanh chóng vì chắc chắn máy móc không phải chỉ
sắp đến, chúng đã ở đây sẵn rồi.
Chúng tôi đã mất khoảng 900 giờ để thực hiện video này và

Norwegian: 
Men hvis færre og færre folk har arbeid, hvem vil da kunne kjøpe ting?
Produserer vi så billig at vi kommer til et punkt hvor
for få folk kan faktisk kjøpe alle tingene og tjenestene våres?
Eller, vil vi i fremtiden ha en superrik minoritet som eier alle maskinen
som dominerer alle oss andre?
Og må fremtiden vår virkelig være så mørk?
Selv om vi er ganske negative og mørke i denne videoen er det langt i fra
sikkert at ting vil bli så ille.
Informasjonsalderen og moderne automasjon kan være en stor mulighet
for å endre samfunnet og redusere fattigdom og ulikhet drastiskt
Det kan være et brytepunkt i menneskenes historie.
Vi skal snakke om potensielle og mulige løsninger som
en universal grunnleggende lønn i del 2 av denne video serien.
Vi må tenke stort, og det fort.
Fordi en ting er sikkert, maskinene er ikke på vei.
De er allerede her.
Denne videoen tok oss rundt 900 timer å lage

Korean: 
하지만 만약 적은 사람들이 일자리를 가지면
누가 그 소비들을 할까요?
우리는 그저 정말 적은 사람들만이
우리의 모든 물건과 서비스들을 살 수 있도록
훨씬 더 값싸게 생산을 해온 것일까요?
아니면 미래는 나머지 우리를 지배하는 기계를
소유한 갑부들의 소수집단을 예견하고 있을까요?
그리고 우리의 미래는 정말 그런 암울한 미래가 될까요?
현재 어두운 이야기를 하고 있지만
상당히 먼 이야기로 바뀔수 있습니다.
정보화 시대와 자동화는 거대한 기회가 될 수 있을겁니다.
인간 사회를 바꾸고 빈곤과 불평등을 극적으로 줄일 기회말이죠.
이는 인류역사에서 과도기가 될것입니다.
이제 그럼 한번 가능성과 
가능한 해결책에 대해서 이야기 해봅시다.
이 비디오의 두 번째 파트에서 
세계적인 기본소득 같은 제도에 대해 알아보도록 하지요.
우리는 크게, 그리고 빠르게 생각하여야합니다
하나는 확실합니다, 기계들은 오지 않을것입니다. 
이미 도래했으니까요

Chinese: 
但如果越來越少的人有體面的工作
誰來負責消費呢？
我們的生產將會越來越廉價
當生產廉價到一定程度時
只有非常少數人可以買得起我們現在所有的產品和服務
或者未來我們將要看到
少數擁有機械的大富翁主宰其他剩餘的人
我們的未來真的那麼黑暗嗎？
這部影片的基調是比較黑暗的
在現實中完全無法確定事情會朝悲觀那面發展
資訊時代和現代自動化技術
可能是一個巨大的機會
去改變人類社會，大幅減少貧困和不平等現象
這可能是人類歷史上的一個開創性時刻
我們將在這系列的影片中的第二部分
討論這種潛力和可能性，如全民基本收入
我們應該仔細思考，因為有一件事是確定的
機械不會慢慢走進我們的生活
因為他們已經在我們的生活中了
我們用了900小時左右的時間來製作這個影片

Swedish: 
Men om färre och färre människor har schyssta jobb, vem är det som ska konsumera?
Producerar vi billigare och billigare bara för att nå den punkt
där alldeles för få personer faktiskt har möjlighet att köpa alla våra saker och tjänster?
Eller kommer vi i framtiden se en liten minoritet av superrika som äger maskinerna...
och styr över resten av oss?
Måste vår framtid verkligen vara så dyster?
Medan vi har varit relativt mörka i den här videon så är det långt
från säkert att saker kommer spela ut negativt.
Informationsåldern och modern automation kan vara ett enormt tillfälle
att förändra mänskliga samhällen och minska fattigdom och ojämlikhet dramatiskt.
Det här kan vara ett högst betydelsefullt ögonblick i människans historia.
We kommer prata om den här möjligheten och möjliga lösningar såsom
universell grundinkomst i del 2 av den här videoserien.
Vi måste tänka stort och snabbt.
För en sak är säker: maskinerna är inte på väg,
de är redan här
Den här videon tog oss ungefär 900 timmar att skapa

German: 
Aber, wenn immer weniger Leute anständige Arbeit haben, wer wird dann konsumieren?
Produzieren wir immer günstiger,
nur damit zu wenige Menschen sich die Sachen und Leistungen leisten können?
Oder sehen wir in der Zukunft eine kleine super-reiche Minderheit,
die die Maschinen besitzen und den Rest beherrscht.
Und muss unsere Zukunft wirklich so trostlos aussehen?
Obwohl wir in diesem Video sehr düster waren,
steht es noch lange nicht fest, dass die Dinge negativ ausgehen werden.
Das Informationszeitalter und die moderne Automatisierung sind eine große Chance,
die Gesellschaft zu verändern und Armut sowie Ungleichheit drastisch zu reduzieren.
Es könnte ein wegweisender Moment der menschlichen Geschichte werden.
Wir sprechen über diese Gelegenheit und mögliche Lösungen,
wie allgemeines Grundeinkommen im zweiten Teil der Videoreihe.
Wir müssen groß denken und das schnell.
Denn eines ist sicher: Die Maschinen kommen nicht.
Sie sind bereits hier.

Modern Greek (1453-): 
Αν όμως όλο και λιγότεροι άνθρωποι έχουν μία αξιοπρεπή δουλειά, ποιος θα είναι αυτός που θα καταναλώνει;
Θα παράγουμε ολοένα και φτηνότερα μόνο και μόνο για να φτάσουμε σε ένα σημείο όπου
πολύ λίγοι άνθρωποι θα μπορούν στην πραγματικότητα να αγοράσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες μας;
Ή μήπως θα δούμε στο μέλλον να μας κυβερνά μία μικροσκοπική μειονότητα των πολύ πλουσίων
που θα έχουν τις μηχανές υπό τον έλεγχό τους;
Και είναι αναγκαίο πράγματι να είναι τόσο ζοφερό το μέλλον μας;
Παρότι ήμασταν αρκετά απαισιόδοξοι σε αυτό το βίντεο,
δεν είναι καθόλου βέβαιο ότι τα πράγματα θα πάρουν αρνητική τροπή.
Ίσως η Εποχή της Πληροφορίας και του σύγχρονου αυτοματισμού να αποδειχθεί μία τεράστια ευκαιρία
για την αλλαγή της κοινωνίας και της δραστικής μείωσης της φτώχειας και των ανισοτήτων.
Θα μπορούσε να είναι μία καθοριστική στιγμή της ανθρώπινης ιστορίας.
Θα συζητήσουμε για αυτό το ενδεχόμενο, και για πιθανές λύσεις όπως
το Άνευ Όρων Βασικό Εισόδημα, στο δεύτερο μέρος αυτής της σειράς βίντεο.
Πρέπει να σκεφτούμε φιλόδοξα και γρήγορα.
Γιατί ένα πράγμα είναι σίγουρο, οι μηχανές δεν έρχονται.
Έχουν ήδη φτάσει.
Αυτό το βίντεο χρειάστηκε 900 ώρες για να το φτιάξουμε,

Chinese: 
但如果越来越少的人有体面的工作
谁来负责消费呢？
我们所产生的消费将会越来越廉价
当消费廉价到一定程度时
只有非常少数人可以买得起我们现在所有的物品和服务
或者未来我们将要看到
少数的拥有机械的超级富豪主宰其他剩余的人
我们的未来真的那么黑暗吗？
这个视频的基调是比较黑暗的，
在现实中远远不能确定事情会向悲观发展
信息时代和现代自动化技术
可能是一个巨大的机会
去改变人类社会，大幅减少贫困和不平等现象
这可能是人类历史上的一个开创性时刻
我们将在这个视频系列的第二部分中讨论这种潜力和可能性，
如普遍人的基本收入
我们应该仔细思考，因为有一件事是肯定的
机械不会慢慢走进我们的生活，
因为他们已经融入在生活中
我们用了900小时左右的时间来制作这个视频

Indonesian: 
dan kami telah mengerjakannya 
selama lebih dari 9 bulan.
Proyek seperti ini tidak akan mungkin
tanpa bantuanmu di patreon.com.
Jika kamu ingin membantu kami dan mendapatkan burung Kurzgesagt personal sebagai imbalan,
itu akan sangat berarti.
kami mendasarkan video ini dari dua buku yang sangat bagus: The Rise of the Robots
dan, The Second Machine Age
Kamu bisa menemukan link untuk kedua buku ini di deskripsi video; sangat dianjurkan!
Kami juga membuat poster robot kecil.
Kamu bisa membelinya dan segala hal yang
lainnya di toko DFTBA kami,
Video ini merupakan bagian serial yang lebih besar tentang bagaimana teknokogi
telah berubah dan akan merubah 
kehidupan manusia selamanya.
Jika anda ingin terus menonton,
kami memiliki beberapa daftar putar.

Vietnamese: 
chúng tôi đã làm việc trong hơn chín
tháng, dự án như thế này sẽ không
khả thi nếu không có sự đóng góp của bạn trên patreon.com. Nếu bạn muốn giúp chúng tôi
và có được một chú chim Kurzgesagt  đáp lại, đó sẽ thực sự rất
hữu ích, chúng tôi dựa nhiều đoạn video này trên
hai cuốn sách rất hay về sự trỗi dậy của
robot và Thời đại của máy móc. Bạn
có thể tìm thấy các liên kết đến tất cả trong số đó trong phần
mô tả của video. Chúng tôi cũng rất được khuyến khích làm tấm áp phích Robot  nhở mà bạn
có thể mua nó và rất nhiều thứ khác trong cửa hàng
DFTBA của chúng tôi (Do not Forget To Be awesome). Video này là một phần của một
loạt lớn hơn về cách công nghệ là
đã thay đổi và sẽ thay đổi cuộc sống con người
mãi mãi. Nếu bạn muốn tiếp tục
xem, chúng tôi có một vài danh sách gợi ý cho bạn.

Portuguese: 
Esse vídeo levou umas 900 horas pra ser feito, e nós temos trabalhado nele por nove meses.
Projetos como esse não seriam possíveis sem o seu apoio no patreon.com.
Se você quiser nos ajudar e ganhar um pássaro Kurzgesagt em retorno,
isso seria bastante útil!
A gente baseou esse vídeo em dois livros muito bons,
"A Ascensão dos Robôs" e "A Segunda Era das Máquinas".
Você pode achar links de ambos os livros na descrição desse vídeo. Altamente recomendados!
Além disso, nós fizemos um pequeno pôster de robô.
Você pode comprá-lo, além de outras coisas, no nossa loja DFTBA.
Esse vídeo é parte de uma ampla série sobre como a tecnologia está mudando,
e mudará a vida humana pra sempre.
Se você quiser continuar assistindo, nós temos algumas playlists.

Slovak: 
a pracovali sme na ňom viac ako 9 mesiacov.
Podobné projekty by neboli možné
bez vašej podpory cez patreon.com
Ak nám chcete pomôcť a na oplátku dostať
vtáka od Kurzgezagt, bolo by to ozaj nápomocné.
Základy tohto videa sme postavili
na dvoch veľmi dobrých knihách:
a
Linky na obe môžete nájsť v popise videa, veľmi odporúčame!!
Tiež sme vyrobili malý roboposter.
Môžete si ho a mnoho ďalšieho
kúpiť v našom DFTBA shope.
Toto video je časťou väčšej série o tom, ako technológia
mení a zmení ľudský život - navždy.
Ak chcete pokračovať v pozeraní,
máme pre vás pár playlistov.

Swedish: 
och vi har arbetat på den i över nio månder.
Projekt som detta skulle inte vara möjliga
utan ert stöd på patreon.com
Om du vill hjälpa oss och få en alldeles egen
Kurzgesagt-fågel som belöning skulle det vara väldigt användbart.
Vi baserade mycket av den här videon på två mycket bra böcker:
The Rise of the Robots och The Second Machine Age
Länkar till dem finns i videons beskrivning och vi rekommenderar dem starkt!
Vi har också gjort en liten robotaffisch.
Du kan köpa den och många andra saker i vår DFTBA-shop.
Den här videon är en del i en större serie om hur teknologi
redan förändrar och i framtiden kommer förändra människors liv för alltid.
Om du vill fortsätta komma så har vi ett par spellistor.

Portuguese: 
e trabalhamos nele durante nove meses
Projetos desse tipo não seriam possíveis sem o seu apoio em patreon.com
Se você quiser nos ajudar, e ganhar um pássaro Kurzgesagt em troca, seria ótimo!
Nós baseamos muito desse vídeo em dois ótimos livros:
"A ascensão dos robôs", e "A segunda era das máquinas".
Você encontrará links para ambos na descrição do vídeo,
e são altamente recomendados.
Além disso, fizemos um pequeno pôster de robôs,
que você pode comprar em nossa loja dftba.com
Esse vídeo é parte de uma série, sobre como a tecnologia já está mudando,
e continuará mudando a vida humana para sempre.
Se quiser continuar nos assistindo, temos algumas outras playlists.

iw: 
עבדנו על הסרטון כ-900 שעות, 
במשך למעלה מ-9 חודשים.
פרוייקטים מסוג זה לא היו מתאפשרים לנו ללא תמיכתכם
 באתר patreon.com
אם אתם רוצים לתמוך בנו, ולקבל ציפור Kurzgesagt אישית בתמורה,  זה יעזור לנו מאד.
ביססנו חלק גדול מהסרטון הזה על שני ספרים טובים מאד:
 "The rise of the robots", ו-"The second Machine Age"
תמצאו קישורים לשניהם בתיאור הוידאו, מומלץ בחום.
בנוסף, יש לנו פוסטר רובוטים קטן, תוכלו לקנות אותו והרבה דברים אחרים בחנות ה-DFTBA שלנו.
הסרטון הזה הוא חלק מסדרה גדולה יותר על הדרך בה טכנולוגיה כבר משנה ועוד תשנה את חיי האדם לנצח.
אם אתם רוצים להמשיך לצפות,
יש לנו כמה רשימות צפייה.

Spanish: 
y hemos estado trabajando por más de 9 meses.
Proyectos como estos no serían posibles sin tu apoyo en patreon.com.
Si quieres ayudarnos, y a cambio obtener tu propio Pájaro Kurzgesagt,
eso sería de mucha ayuda.
Basamos mucho de este vídeo en dos buenos libros:
"El Ascenso de los Robots" y "La Segunda Era de las Máquinas"
Puedes encontrar enlaces de ambos en la descripción del vídeo; ¡Altamente recomendados!
También hicimos un pequeño póster de robots.
Puedes comprarlo y muchas cosas más en nuestra tienda DFTBA.
Este vídeo es parte de una larga serie
sobre como la tecnología ya está cambiando
y cambiara la vida humana para siempre.
Si quieres seguir mirando, tenemos unas cuantas listas de reproducción

Chinese: 
制作周期超过九个月
没有您在patreon.com资助制作这样的视频是不可能的
如果您想支持我们并获得Kurzgesagt订制小鸟作为礼物，您的资助这对我们非常有用
这个视频基于两本非常棒的书制作
《the rise of the》以及《the second Machine Age》
您可以在视频下方的描述中找到它们的购买链接
我们制作了一个小的机器人海报
您可以在我们的DFTBA商店中
购买这款海报和许多其他的物件
这个视频从属于一个大的
讲述科技已经或将要永久改变人类生活的系列
如果你想继续了解这方便的知识，
这里有一个小的播放列表

Hungarian: 
nagyjából 9 hónapon át dolgozva hoztuk össze.
Az ehhez hasonló munkáink nem jöhetnének létre
a te támogatásod nélkül a patreon.com-on.
Ha tudnál segíteni nekünk egy személyes
Kurzgesagt madárért cserébe, az szuper volna.
Ennek a videónak nagy részét két nagyon jó könyv alapján raktuk össze:
A robotok felemelkedése
és
A második gépesítés kora
A linkeket mindkettőre megtalálod a leírásban, nagyon ajánljuk!
Csináltunk még egy kis robot posztert is.
Megvehet ezt is és még sokminden mást is a DFTBA boltunkban.
Ez a video egy nagyobb sorozat része arról, hogy a technológia
hogyan változtatta és változtatja meg az emberi életet örökre.
Ha szeretnél még nézelődni van itt egy pár playlist is.

English: 
and we've been working on
it for over nine months.
Projects like this one
would not be possible
without your support
on patreon.com.
If you want to help us
out and get a personal
Kurzgesagt bird in return,
that would be really useful.
We based much of this video on
two very good books:
and
You can find links to both of them in the
video description; highly recommended!
Also, we made a little robot poster.
You can buy it and a lot of other
stuff in our DFTBA shop.
This video is part of a larger
series about how technology
is already changing and will
change human life forever.
If you want to continue
watching, we have a few playlists.

Norwegian: 
og vi har jobbet hardt på den i over ni måneder.
Prosjekter som dette ville ikke vært mulig
uten din støtte på patreon.com.
Hvis du hjelpe oss og få en personlig
Kurzgesagt fugl tilbake ville det vært veldig hjelpsomt.
Vi baserte mye av denne videoen på to veldig bra bøker:
og
Du kan finne linken til begge bøkene i beskrivelsen. Vi anbefaler dem veldig.
I tillegg lagde vi en liten robot plakat.
Du kan kjøpe den og masse annet av tingene våre i vår DFTBA butikk.
Denne videoen er en del av en større serie om hvordan teknologi
er allerede i endring og vil endre menneskeheten for alltid.
Hvis du vil fortsette og se, har vi noen spillelister.

Czech: 
a pracovali jsme na něm přes devět měsíců
Projekty jako tento by nebyly možné bez Vaší podpory na patreon.com
Pokud nám chcete pomoci a na oplátku získat vlastního ptáčka Kurzgesagt, tak by se to bylo velmi užitečné.
V tomto videu jsme čerpali z dvou velmi dobrých knih:
Vzestup robotů  a 
Druhý věk strojů
Odkazy na obě knihy najdete dole v popisu videa; 
obě velmi doporučujeme!
Také jsme vytvořili robotí plakát, můžete ho spolu s mnoha dalšími cool věcičkami koupit v našem eshopu.
Toto video je část větší série o tom jak technologie mění a navždy změní lidský život.
Pokud se chcete koukat dál, tak pro vás máme pár playlistů.

German: 
Wir arbeiteten über 900 Stunden an diesem Video und haben über neun Monate daran gearbeitet.
Projekte wie dieses wären nicht möglich ohne eure Unterstützung auf Patreon.com.
Wenn ihr uns helfen und dafür einen persönlichen Kurzgesagt-Vogel bekommen wollt,
wäre das sehr hilfreich.
Vieles aus diesem Video basieren auf zwei wirklich gute Bücher:
"The Rise of the Robots" und "The Second Machine Age"
Ihr findet Links zu beiden in der Videobeschreibung.
Wirklich Empfohlen!
Außerdem haben wir ein kleines Roboterposter gemacht.
Ihr könnt das und viele andere Dinge in unserem DFTBA-Shop kaufen.
Dieses Video ist Teil einer größeren Reihe
darüber wie Technologie unser Leben schon jetzt verändert
und wie sie das Leben für immer verändern wird.
Wenn ihr weiterschauen wollt, haben wir einige Playlisten.

Polish: 
pracowaliśmy nad nim przez 9 miesięcy. Takie projekty nie byłyby
możliwe bez waszego wsparcia na patreon.com. Jeśli chcesz nam pomóc
i dostać w zamian osobistego ptaszka Kurzgesagt byłoby nieźle.
Opieraliśmy się na dwóch bardzo dobrych książkach: the rise of the
robots i the second Machine Age. Linki do obu książek, które bardzo polecamy
znajdziesz w opisie. Zrobiliśmy rownież mały plakat z robotem
który możesz kupić jak i inne rzeczy w naszym sklepie DFTBA (Don't Forget To Be Awesome). Ten film jest częścią
większej serii o tym jak technologia już zmienia i będzie zmieniać życie
ludzi na zawsze. Jeśli chcesz dalej oglądać mamy kilka playlist.

Dutch: 
Deze video kostte ons zo'n 900 uur om te maken, en we hebben er meer dan 9 maanden aan gewerkt.
Projecten zoals deze zouden niet mogelijk zijn zonder jullie ondersteuning op Patreon.com
Als je ons wilt helpen, en een persoonlijke Kurzgesagt vogel ervoor terug wilt krijgen, zou dat erg helpen!
We hebben een groot deel van deze video gebaseerd op twee heel goede boeken:
"The Rise of the Robots", en "The Second Machine Age"
Je kunt links naar beide vinden in de beschrijving, we raden het aan!
We hebben ook een robot-poster gemaakt.
Je kunt hem kopen, en heel veel andere spullen, in onze DFTBA-shop.
Deze video is onderdeel van een grotere serie over hoe technologie al aan het veranderen is,
en het leven voor altijd zal veranderen.
Als je wilt blijven kijken, hebben we een paar afspeellijsten.

French: 
et nous avons travaillé dessus
pendant plus de neuf mois.
Un projet comme celui-ci ne serait pas possible
sans votre soutien sur patreon.com.
Si vous voulez nous aider
 et obtenir un oiseau personnel Kurzgesagt en retour
Nous nous sommes basés d'une grande partie de cette vidéo sur
deux très bons livres:
Les deux livres sont The Rise of the Robots et The second machine age
et vous pouvez trouver des liens vers les deux livres dans la description de cette vidéo
De plus, nous avons fait un petit poster de robot
Vous pouvez l'acheter et beaucoup d'autres
Dans notre boutique DFTBA.
Cette vidéo fait partie d'un plus grand
série sur la technologie
qui est déjà en train de changer et
changer la vie humaine pour toujours.
Si vous souhaitez continuer
à regarder, nous avons quelques playlists.

Russian: 
и мы работали над ним более девяти месяцев.
Проекты подобные этому не были бы возможны
без вашей поддержке на patreon.com
Если вы хотите поддержать нас и получить персональную
птичку Kurzgesagt взамен, это было бы очень полезно.
Мы основали многое из этого видео на двух очень хороших книгах:
"Восстание роботов"
и "Второй век машин"
Вы можете найти ссылки на обе книги в описании к видео: очень рекомендуем!
Также мы сделали небольшой постер роботов.
Вы можете купить его и многое другое в нашем магазине DETBA.
Это видео является частью большей серии о том как технология
уже меняет и будет менять человеческую жизнь навсегда.
Если вы хотите продолжить просмотр, у нас есть несколько плейлистов.

Spanish: 
y hemos estado trabajando en él por nueve meses. Proyectos como éste no podrían ser posibles
sin tu aporte en patreon.com . Si quieres ayudarnos y
conseguir tu propio pájaro Kurzgesagt personal a cambio, eso sería muy útil.
Basamos gran parte de este video en dos excelentes libros: "El Ascenso de los Robots"
y "La Segunda Era de las Máquinas". Puedes encontrar links a ambos en la
descripción del video, altamente recomendados. También hemos hecho un pequeño póster robot
Puedes comprarlo, y también muchas otras cosas en nuestro puesto NOSG (No Olvides Ser Genial). Este video es parte de
una serie más grande, sobre cómo la tecnología ya está cambiando y seguirá cambiando
la vida humana para siempre. Si quieres seguir viendo, tenamos algunas playlists

Modern Greek (1453-): 
και το δουλεύουμε εδώ και πάνω από εννιά μήνες.
Project σαν αυτό δεν θα ήταν δυνατό να γίνουν
χωρίς την υποστήριξή σας στο Patreon.com
Αν θέλεις να μας βοηθήσεις και να λάβεις ένα προσωπικό
πουλί Kurzgesagt για αντάλλαγμα, θα μας ήταν πολύ χρήσιμο.
Το βίντεό μας βασίστηκε σε μεγάλο βαθμό σε δύο εξαιρετικά βιβλία:
The Rise of the Robots και The Second Machine Age
Μπορείς να βρεις συνδέσμους προς αυτά τα δύο στην περιγραφή του βίντεο. Σας τα συστήνουμε πολύ!
Επίσης, φτιάξαμε μια μικρή αφίσα με ρομπότ.
Μπορείς να την αγοράσεις, καθώς και πολλά άλλα πράγματα στο DFTBA μαγαζί μας.
Αυτό το βίντεο είναι κομμάτι μίας μεγαλύτερης σειράς σχετικά με το πώς η τεχνολογία
ήδη αλλάζει και θα αλλάξει μια για πάντα τις ζωές των ανθρώπων.
Αν θες να συνεχίσεις να παρακολουθείς, ορίστε μερικές playlist.

Romanian: 
și am lucrat la el de peste nouă luni.
Proiecte ca aceasta
nu ar fi posibile
fără sprijinul dumneavoastră
pe patreon.com.
Daca doriti sa ne ajutati
și să obțineți o
Kurzgesagt pasăre în schimb,
ar fi foarte util.
Ne-am bazat o mare parte din acest videoclip pe
două cărți foarte bune:
și
Puteți găsi linkuri către ambele în
descrierea videoclipului; foarte recomandat!
De asemenea, am făcut un poster mic robot.
Puteți cumpăra ea și o mulțime de alte
lucruri în magazinul nostru DFTBA.
Acest video face parte dintr-o mai mare
serie despre modul în care tehnologia
este deja în schimbare și va
schimba viața umană pentru totdeauna.
Dacă doriți să continuați
uitam, avem câteva liste de redare.

Chinese: 
製作週期超過九個月
沒有您在patreon.com的贊助
製作這樣的影片是不可能的
如果您想支持我們並獲得Kurzgesagt客製化小鳥作為禮物，
您的贊助能大大地幫助我們
這部影片參考了兩本非常棒的書籍
《The Rise of the Robots》
以及《The Second Machine Age》
您可以在影片下方的簡介中找到它們的購買網址
我們製作了一個小的機器人海報
您可以在我們的DFTBA商店中
購買這款海報和許多其他的商品
這部影片是一個大的、
講述科技已經或將永久改變人類生活的系列的其中一部
如果你想繼續了解這方面的知識
這裡有一個小的播放列表

Danish: 
og vi har arbejdet med den over 9 måneder.
Projekter som denne ville ikke være muligt
uden jeres støtte på patreon.com.
Hvis vi vil hjælpe os og få en personligt
Kurzgesagt fugl til gengæld, så vil det virkelig være til gavn for os.
Vi har bygget meget af denne video på to meget gode bøger:
og
Du kan finde links til dem begge i videoskrivelsen - varmt anbefalet.
Vi har også lavet en lille robotplakat.
Du kan købe den og mange andre ting på vores DFTBA butik.
Denne video er del af en større serie om hvordan teknologi
allerede har ændret og vil forandre menneskets liv for altid.
Hvis du vil se videre, så har vi et par playlister.

Japanese: 
9ヶ月間働き続けています
このようなプロジェクトは patreon.com での
サポートなしには不可能です
もし我々を援助して、個人の Kurzgesagt bird を見返りに得るなら
それはとても役に立つでしょう
このビデオの大部分は2つのとてもいい本に基づいています
説明欄にリンクがあります。とてもおすすめです
また、ロボットのポスターを作りました
他のたくさんのものと一緒に DFTBA ショップで買うことができます
このビデオはテクノロジーがどのように
人間を変えてしまうかについてのシリーズの一部です
続きを見たいなら、プレイリストが用意されています

Italian: 
Questo video ci ha richiesto oltre 900 ore per la sua creazione, e ci abbiamo lavorato per oltre nove mesi.
Progetti come questo non sarebbero possibili senza il vostro supporto su Patreon.com
Se vuoi aiutarci e ottenere il tuo personale uccellino di Kurzgesagt, ciò ci sarebbe davvero utile.
Abbiamo basato la maggior parte di questo video su due libri molto validi:
The Rise of the Robots e The Second Machine Age.
Potete trovare i link per entrambi nella descrizione del video; ve li consigliamo caldamente!
Abbiamo fatto anche un piccolo Robot Poster.
Puoi compralo insieme a tante altre cose nel nostro negozio di DFTBA.com
Questo video è parte di una serie riguardo come la tecnologia stia cambiando, e cambierà la vita umana per sempre.
Se vuoi continuare a guardare i nostri video, abbiamo un po' di playlists.

Thai: 
เราได้ทำโครงการมันมานานกว่า
เก้าเดือน สิ่งนี้จะไม่สามารถเกิดได้
โดยปราศจากการสนับสนุนของคุณบน patreon.com 
ถ้าคุณต้องการที่จะช่วยพวกเรา
และได้รับนก Kurzgesagt ส่วนบุคคลตอบแทน 
นี่จะเป็นประโยชน์จริงๆ
เนื้อหาส่วนมากของวิดีโอนี้ เราใช้
หนังสือสองเล่มที่ดีมาก การเพิ่มมากขึ้นของหุ่นยนต์
และยุคที่สองของแมชชีน (the rise of the robots and the second Machine Age ) สามารถหาลิงค์ของมันใน
คำอธิบายวิดีโอ เราขอแนะนำมากๆ เลย
นอกจากนี้ เราทำโปสเตอร์หุ่นยนต์น้อย
คุณสามารถซื้อได้และสิ่งอื่น ๆ มากมายในร้าน
DFTBA เรา (อย่าลืม ที่จะเจ๋ง)  วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของ
ซีรีย์ชุดยาวเกี่ยวกับ เทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนแปลงแล้ว
และจะเปลี่ยนแปลงชีวิตมนุษย์ไปตลอดกาลอย่างไร
ถ้าคุณต้องการที่จะดูต่ออีก 
เรามีรายการพวกนี้
บรรยายโดย ytuaeb sciencemath

Korean: 
우리는 이것을 만드는데 900시간, 9달이 걸렸습니다.
이런 프로젝트는 
여러분의 후원 없이는 불가능 할것입니다.
우리를 돕고
자신만의 Kurzgesagt 새를 갖고 싶으시다면
정말 유용할 것입니다
우리는 비디오의 대부분을 
두개의 좋은 책을 기반으로 만들었습니다.
'The Rise of the Robots'과
'The Second Machine Age' 말이죠.
동영상 설명에서 책으로 가는 링크를 찾으실 수 있고
이것을 매우 추천합니다.
그리고 우린 작은 로봇 포스터를 만들었습니다
그것하고 우리의 상품들을
DFTBA 상점에서 구매할 수 있습니다
이 비디오는 기술에 대한 더 큰 시리즈의 일부입니다.
어떻게 기술이 이미 변화하고 있으며
 인류의 삶을 완전히 바꿀 것인지 말이죠
계속 시청하고 싶으시다면 
우리는 재생 목록을 몇 개 준비해 놓았습니다

Arabic: 
وكنا نعمل عليه لأكثر من تسعة أشهر.
مشاريع مثل هذا المشروع لم تكن لتوجد لولا دعمكم لنا على Patreon.com
إذا كنت ترغب في مساعدتنا والحصول على طيور Kurzgesagt الشخصية في المقابل
فإن هذا سيكون مفيدًا حقًا!
وقد اعتمدنا في الكثير من هذا المقطع على كتابين جيدين جدًا :
نهضة الروبوتات
و عصر الآلة الثاني
يمكنك العثور على روابط لكليهما في وصف الفيديو
موصَى بهما جدًا !
كما أننا صنعنا ملصقات روبوتات صغيرة
يمكنك شرائها والكثير من الأشياء الأخرى
في متجرنا DFTBA 
(Don’t forget to be awesome)
(لا تنس أن تكون رائعا)
هذا الفيديو هو جزء من سلسلة أكبر حول كيفية أن التكنولوجيا تغير و ستغير حياة الإنسان إلى الأبد.
إذا كنت تود استكمال المشاهدة
فلدينا بعض قوائم التشغيل.

Turkish: 
Bu videoyu yapmak yaklaşık 900 saatimizi aldı ve 9 aydan fazladır bu video üzerinde çalışıyoruz.
Patreon'daki desteğiniz olmasaydı bu tür projeler mümkün olmazdı.
Bize yardım etmek ve karşılığında kişisel Kurzgesagt kuşunuza sahip olmak istiyorsanız çok işimize yarar.
Bu videonun çoğunu şu 2 güzel kitaptan yararlanarak yaptık.
Robotların Yükselişi ve İkinci Makine Çağı.  İkisi için de aşağıda bağlantılarımız mevcut, şiddetle tavsiye ederiz!
Ayrıca minik bir robot posteri yaptık. Bu ve daha birçok şeyi DFTBA marketimizden satın alabilirsiniz.
Bu video, teknolojinin insan hayatını nasıl değiştirdiği ve nasıl sonsuza kadar değiştireceği ile ilgili
daha büyük bir video dizisinin bir parçası.

Slovenian: 
In delali smo kar 9 mesecev.
Projekt kot to ne bi bil mogoč
brez vaše podpore na patreon.com
če bi nam radi pomagali in šli mosebno
Kurzgesagt ptič v zameno,bi bilo zelooo uporabno.
Ta video temelji na dveh zelo dobrih knigah
in
lahko najdete povezave do obeh v video opisu spodaj;zelo priporočljivo
Prav tak smo naredili robotski poster.
Lahko ga kupiš in tudi veliko ostalih stvari v naši DFTBA trgovini.
Ta video je del velikih serij o tem,kako tehnologija
spreminja življenje ljudi za vedno.
Če bi rad še gledal naprej,imamo playlist.

Finnish: 
ja olemme työskennelleet sen parissa yli 9 kuukautta.
Tämänkaltaiset projektit eivät olisi mahdollisia
ilman sinun tukeasi patreon.com:ssa.
Jos haluat auttaa meitä ja saada oman
Kurzgesagt-linnun, siitä olisi suursti apua.
Tämä video perustui kahteen erinomaiseen kirjaan:
Robottien kukoistus ja The Second Machine Age
Molempiin löytyy linkki kuvauksesta. Suosittelen!
Teimme myös robottijulisteen.
Voit ostaa sen ja paljon muuta tavaraa DFTBA-kaupastamme.
Tämä video on osa suurempaa sarjaa, joka käsittelee
teknologian muutoksia ihmisten elämään.
Jos haluat jatkaa katselua, meillä on pari soittolistaa.
