Parte 5: Quais são os maiores problemas do mundo? - 80.000 Horas: Como fazer a diferença com sua carreira
Os maiores problemas do Mundo – e por que eles não são os primeiros que nos vem à mente?
Os problemas enfrentados por países ricos nem sempre são os mais importantes — e por que a caridade não deve sempre começar em casa.
Saúde Global: um problema no qual você pode realmente obter progresso
Por que se concentrar nas gerações futuras pode ser ainda mais eficaz do que abordar o problema da saúde global?
Como preservar as gerações futuras – encontre os riscos mais negligenciados
Biossegurança: a ameaça de uma doença futura
Inteligência artificial e o "problema de controle"(control problem)
Lidando com a incerteza e o "meta altruísmo" – tornando-se "meta"(Going Meta)
Intervenções amplas, tal como o aprimoramento de políticas.
Capacitação e promoção do altruísmo eficaz
Como descobrir em quais problemas você deve focar
Aplique isso na sua carreira
NOTA: essa é uma tradução não oficial do Guia de Carreiras original e pode não corresponder a versão mais atualizada, a qual pode ser acessada em: : https://80000hours.org/career-guide/world-problems/
Ninguém sabia os piores problemas do mundo, então passamos 8 anos tentando encontrá-los.
Passamos grande parte dos últimos oito anos tentando responder uma simples pergunta: quais são os problemas mais urgentes do mundo?
Nós queríamos ter um impacto positivo com nossas carreiras e por isso fomos pesquisar onde nossos esforços seriam mais eficazes.
Nossa análise sugere que escolhendo o problema correto você poderia aumentar o seu impacto em mais de 100 vezes, sendo essa a decisão mais importante que você viria a tomar.
Na tentativa de responder a esta pergunta, tivemos que nos despir de todas as nossas convicções, e começar tudo de novo mais de uma vez.
Aqui explicaremos o que nós aprendemos. Leia para entender porque acabar com a diarreia pode ser tão transformador como conseguir a paz mundial, porque a inteligência artificial pode ser ainda mais importante e o que fazer com sua própria carreira para fazer com que as mudanças mais urgentes aconteçam.
Em suma, os problemas mais urgentes são aqueles que as pessoas podem ter o maior impacto ao trabalharem em sua solução. Como explicamos no artigo anterior, isso significa problemas que não são apenas grandes mas também negligenciados e solucionáveis. Quanto mais negligenciado e solucionável for um problema, mais poderá ser alcançado com menos esforço.
E isso também significa que eles não são os problemas que primeiro nos vem à mente.
Tempo de leitura: 30 minutos. Se você quiser pular e apenas ver a tabela resumindo nossas conclusões, clique aqui.
A maioria das pessoas que querem fazer algo bom costuma focar nas questões locais. Em países ricos, isso muitas vezes significa problemas como falta de moradia, educação e desemprego*. Mas são essas as questões mais urgentes?
*Nota do Tradutor: mesmo para um país como Brasil, que não faz parte ainda do primeiro mundo, essa argumentação tem seu peso. Ainda que tenhamos muito que avançar, nossos problemas não são nada comparados àqueles dos países da África Subsaariana ou do sudeste asiático.
Nos EUA, apenas 4% das doações são gastas em causas internacionais. Dentre aqueles que querem fazer o bem, as carreiras mais populares costumam ser na área de ensino e saúde, as quais recebem cerca de 18% dos alunos de nível superior. Porém, isso envolve em geral ajudar as pessoas que moram no próprio Estados Unidos.
Existem boas razões para focar sua ajuda em seu próprio país – você pode sentir que tem obrigações especiais para com ele e você sabe mais sobre os problemas internos. No entanto, desde 2009, nos deparamos com uma série de fatos que nos levaram a conclusão de que os problemas mais urgentes não eram locais. Eles pareciam minúsculos quando comparados à pobreza nos países mais miseráveis, especialmente nas questões relacionados à saúde, tais como o combate à malária ou aos vermes parasitas.
Por que dizemos isso? Aqui está um gráfico surpreendente que nos deparamos em nossa pesquisa.
Essa é a distribuição de renda mundial que vimos nesse artigo anterior.
Mesmo alguém vivendo na linha de pobreza dos EUA de U$11.000 por ano é mais rico que aproximadamente 85% da população mundial e cerca de 20 vezes mais rico do que os mais pobres 1,2 bilhões do mundo, que vivem principalmente na África e na Ásia, com menos de U$500 por ano. Estes números já são ajustados para o fato de que o dinheiro é capaz de fazer muito mais nos países pobres (paridade de poder de compra).
Como também vimos anteriormente, quanto mais pobre você é, maior diferença o dinheiro faz para seu bem-estar. Com base nessa pesquisa, dado que os pobres na África são 20 vezes mais pobres que nos EUA, esperamos que recursos enviados a eles os ajudem 20 vezes mais.
Também há apenas 47 milhões de pessoas vivendo em pobreza relativa nos EUA. Isso seria equivalente a 6% dos 800 milhões vivendo em pobreza extrema no mundo todo.
E há, de longe, muito mais recursos sendo gastos tentando ajudar esse grupo menor de pessoas. A ajuda oferecida pelos EUA para o desenvolvimento externo é de U$131 bilhões por ano, comparado a U$900 bilhões gastos com bem-estar social dentro dos Estados Unidos.
Finalmente, como vimos anteriormente, a maioria das intervenções sociais feitas nos EUA provavelmente não funcionam. Isso se dá pelo motivo de que os problemas enfrentados pelos mais pobres em países ricos são complexos e de difícil solução. Além do mais, mesmo as intervenções melhor amparadas em evidências são caras e possuem efeitos modestos.
A mesma comparação pode ser feita para países ricos, como o Reino Unido, Austrália, Canadá e a União Europeia. (Contudo, se você mora em um país em desenvolvimento, talvez seja melhor que você mantenha o foco nos problemas locais).
Isso tudo não foi dito para negar que os pobres em países ricos não tenham vidas difíceis, talvez até mesmo piores em alguns aspectos do que as vidas dos pobres em países em desenvolvimento. A questão é: há muito menos pobres em países ricos e eles são mais difíceis de serem ajudados.
Portanto, se você não está focando em questões no seu país de origem, no que você deveria focar?
Jay Z pode ter 99 problemas, mas qual deles é o mais urgente? Quando confrontado com a questão da pobreza no mundo em desenvolvimento ele disse: "Na minha indústria costumamos dizer que somos da perifa… Nós viemos de baixo… Isso é o mais baixo possível".
E se eu lhe dissesse que, progressos no tratamento para a diarreia, feitos a partir da segunda metade do século 20, fizeram mais para salvar vidas do que se tivéssemos conseguido alcançar a paz mundial?
Aposto que você não consegue imaginar num concurso de miss universo a candidata dizendo que seu maior desejo seria acabar com a diarreia no mundo, mas é verdade.
O número de mortes anuais por diarreia caiu em 3 milhões nas últimas quatro décadas graças a avanços tais como a terapia de reidratação oral.
Ao mesmo tempo, todas as guerras e fomes causadas por razões políticas mataram cerca de 2 milhões de pessoas por ano após a segunda metade do século 20.
Uma grande fração desses ganhos foi impulsionada pela ajuda humanitária, como a campanha para erradicar a varíola. De fato, embora muitos especialistas em economia acreditem que a ajuda internacional não foi eficaz, mesmo os mais céticos concordam que existe uma exceção: saúde global.
Por exemplo, William Easterly, autor de White Man's Burden (O fardo do homem branco, na edição brasileira: "O Espetáculo do Crescimento…"), escreveu:
"Coloque o foco de volta onde ele pertence: consiga para as pessoas mais pobres do mundo bens tão óbvios quanto as vacinas, os antibióticos, os suplementos alimentares, as sementes melhoradas, os fertilizantes, as estradas …. Isso não está tornando os pobres dependentes de esmolas; isso é dar às pessoas mais pobres a saúde, nutrição, educação e outros insumos que aumentam as recompensas pelos seus próprios esforços em melhorar suas vidas."
Dentro da saúde, onde se concentrar? Um economista do Banco Mundial nos enviou esses dados, o que também nos surpreendeu.
Rentabilidade (custo-eficácia) das intervenções de saúde, conforme encontrado no "Projeto de Prioridades de Controle de Doenças". Leia "O imperativo moral de considerar a relação custo-eficácia na saúde global" de Toby Ord para mais explicações.
Esta é uma lista de tratamentos de saúde, tais como o fornecimento de medicamentos ou cirurgias contra a tuberculose, classificados em relação à quantidade de saúde que eles produzem por dólar, conforme medido em rigorosos ensaios controlados aleatórios. A saúde é medida em uma unidade padrão utilizada pelos economistas da saúde, denominada QALY(quality-adjusted life year – ano de vida ajustado conforme a qualidade).
O primeiro ponto é que todos esses tratamentos são eficazes. Essencialmente, todos eles seriam financiados em países como EUA e Reino Unido. As pessoas nos países pobres, no entanto, morrem rotineiramente de doenças que certamente teriam sido tratadas se tivessem nascido em algum outro lugar.
Ainda mais surpreendente, no entanto, é que as principais intervenções são muito melhores do que a média, como mostrado pelo pico à direita. As principais intervenções, como as vacinas, demonstraram ter benefícios significativos, mas também são extremamente baratas. A principal intervenção é mais de dez vezes mais rentável do que a média e 15.000 vezes mais do que a pior intervenção. Isso significa que se você estivesse trabalhando em uma organização de saúde focada em uma das mais eficazes intervenções, você deve esperar ter dez vezes mais impacto em comparação com uma outra intervenção aleatoriamente escolhida.
Este estudo não é perfeito – ocorreram alguns erros na análise que afetaram os melhores resultados – mas o ponto principal é sólido: as melhores intervenções de saúde são muitas vezes mais efetivas do que a maioria das demais.
Então, quanto mais impacto você poderá ter em sua carreira ao mudar seu foco para a saúde global?
Como vimos no primeiro gráfico, dado que as pessoas mais pobres do mundo são mais de 20 vezes mais pobres do que as pessoas pobres nos países ricos, os recursos têm impacto cerca de 20 vezes maior em ajudá-las (leia o motivo disso nesse artigo).
Então, se nos concentrarmos na saúde, existem intervenções baratas e efetivas que todos concordam que valem a pena serem feitas. Podemos usar a pesquisa do último gráfico para escolher as melhores intervenções, permitindo-nos ter, talvez, ainda mais cinco vezes um maior impacto. No total, isso forneceria uma diferença de impacto de 100 vezes.
Esse raciocínio pode ser provado? Depois de anos de pesquisa, os analistas da GiveWell estimaram que a cada cerca de 7.500 dólares gastos em 1.500 redes contra a malária seria o suficiente, em média, para evitar uma morte.
Em contraste, em países ricos como os EUA, geralmente custa mais de 1 milhão de dólares para salvar uma vida em gastos com saúde. Portanto, se comparamos a saúde nos EUA com a saúde global, há uma diferença de custos de cerca de 130 vezes.
É difícil para nós entendermos tão grandes diferenças de escala: isso significa que um ano de esforço nos melhores tratamentos na área da saúde global poderia ter tanto impacto quanto 130 anos trabalhando em questões típicas de um país rico. Ou seja, um único ano seria equivalente ao tempo de três carreiras inteiras.
Essas descobertas nos levaram a dar pelo menos 10% de nossas rendas para organizações eficazes na área de saúde global. Não importa qual trabalho tenhamos escolhido, essas doações nos permitiriam fazer uma diferença significativa. De fato, se o índice de 100 vezes estiver correto, uma doação de 10% seria equivalente a doar 1.000% de nossa renda para instituições de caridade focadas na pobreza dos países ricos.
Veja mais detalhes sobre como contribuir com a saúde global em nosso guia completo.
Antes de continuar, assista ao vídeo: A vida que podemos salvar em 3 minutos – por Peter Singer (legendas em português)
No entanto, tudo o que aprendemos sobre saúde global levantou muitas outras questões. Se é possível aprender a obter 10 ou 100 vezes mais impacto fazendo apenas uma simples pesquisa, talvez haja ainda melhores áreas a serem descobertas?
Consideramos muitas possibilidades para ajudar os mais pobres do mundo, como reformas comerciais ou a promoção da imigração, ou pesquisas de melhoria da produtiva agrícola, assim como a pesquisa biomédica.
Também consideramos seriamente o trabalho para acabar com o sistema em larga escala de confinamento de animais (factory farming). Isso nos levou a co-fundar a Animal Charity Evaluators(Avaliadora de Organizações Animais), a qual examina como efetivamente melhorar o bem-estar dos animais. Ainda pensamos que tal prática é um problema muito urgente, como explicamos em nosso guia completo. Mas no final, tomamos uma direção diferente.
Quais dessas duas opções você escolheria?
1. Impedir que uma pessoa sofra no próximo ano.
2. Impedir que 100 pessoas sofram (a mesma quantidade de sofrimento) daqui a 100 anos.
A maioria das pessoas escolhe a segunda opção. É um exemplo grosseiro, mas sugere que valorizamos as futuras gerações.
Se as pessoas não quisessem deixar um legado para as gerações futuras, seria difícil entender por que investimos tanto na ciência, criamos arte e preservamos a natureza selvagem.
Nós certamente escolheríamos a segunda opção. E se você valoriza as gerações futuras, então há argumentos poderosos do motivo pelo qual você deveria se concentrar nisso. Nós fomos expostos a esse argumento por pesquisadores do (modestamente autointitulado) Future of Humanity Institute(Instituto do Futuro da Humanidade), na Universidade de Oxford, com quem nos afiliamos em 2012.
Então, qual a razão para isso?
Primeiro, as futuras gerações importam, mas não podem votar, não podem comprar coisas e não podem defender seus interesses. Isso significa que nosso sistema os negligencia; basta ver o que está acontecendo em questões como o aquecimento global.
Segundo, é uma situação abstrata. Lembramo-nos de questões como a pobreza global muito mais frequentemente. Mas não conseguimos visualizar tão facilmente o sofrimento que vai acontecer no futuro. As gerações futuras confiam na nossa boa vontade, e mesmo isso é difícil de obter.
Em terceiro lugar, provavelmente haverá mais pessoas vivas no futuro do que há hoje.
A Terra permanecerá habitável por pelo menos centenas de milhões de anos. Nós humanos podemos deixar de existir muito antes disso mas, se houver uma chance de conseguirmos sobreviver, então, mais pessoas viverão no futuro do que estão vivas hoje.
Se cada geração durar 100 anos, então, mais de 100 milhões de anos depois, pode haver 1 milhão de gerações futuras.
Este é um número tão grande que qualquer problema que possa afetar as futuras gerações tem uma escala muito maior do que um problema que afete apenas a geração presente – podendo assim afetar um milhão de vezes mais pessoas, assim como toda a arte, ciência e cultura que eles legariam.
Portanto, os problemas que afetam as futuras gerações são potencialmente os maiores em escala e os mais negligenciados. Mas eles são solucionáveis? Podemos realmente ajudar as gerações futuras?
No verão de 2013, Barack Obama referiu-se às mudanças climáticas como "a ameaça global do nosso tempo". Ele não está sozinho nesta opinião. Ao pensar nos problemas que enfrentam as gerações futuras, sua mente pode saltar imediatamente para o aquecimento global.
E é verdade que provavelmente a maneira mais poderosa de ajudar as gerações futuras é garantir que elas venham a existir. Se a civilização sobreviver, teremos chances de resolver problemas como a pobreza e as doenças; Porém, as mudanças climáticas representam uma ameaça urgente e existencial.
No entanto, as mudanças climáticas também são amplamente reconhecidas como um grande problema (exceto por Donald Trump), e recebe centenas de bilhões de dólares de investimento. Você pode ler mais em nosso guia completo.
Então, se você quer ajudar as gerações futuras, pensamos ser provável que o impacto será bem maior ao se concentrar nas questões mais negligenciadas.
Em 2006, o jornal The Guardian encomendou segmentos de DNA de varíola via correio. Se montados em uma cadeia completa e transmitidos a 10 pessoas, especialistas em saúde pública estimam que ele poderia matar 10 milhões de pessoas.
Créditos pela imagem: The Guardian
No futuro, podemos imaginar doenças ainda mais mortais do que a varíola sendo evoluídas ou criadas através da bioengenharia.
A chance de uma pandemia que mate mais de 100 milhões de pessoas no próximo século parece semelhante ao risco de uma guerra nuclear ou de que a mudança climática por conta do aquecimento global sai do controle. Por conta disso, representa semelhante ameaça tanto para a geração atual quanto para as gerações futuras.
Mas o risco de uma pandemia é mais negligenciado. Estimamos que cerca de US $ 300 bilhões sejam gastos anualmente em esforços para combater a mudança climática, em comparação com US$1 a US$10 bilhões em biossegurança – entendida como esforços em reduzir o risco de pandemias naturais e causadas pelo homem.
Ao mesmo tempo, há muito que pode ser feito para melhorar a biossegurança, como melhorar a regulamentação de laboratórios e desenvolver diagnósticos baratos para detectar novas doenças rapidamente. No geral, achamos que a biossegurança é provavelmente mais urgente do que o aquecimento global.
Leia mais sobre como contribuir para a biossegurança em nosso guia completo.
Argumentos semelhantes também poderiam ser feitos com relação à segurança nuclear, embora seja um pouco menos negligenciada e mais difícil para indivíduos trabalharem nesta área.
Mas há questões que podem ser ainda mais importantes e ainda mais negligenciadas.
Por volta de 1800, a civilização passou por uma das mudanças mais profundas da história humana: a revolução industrial.
Olhando para o futuro, qual poderia ser a próxima revolução industrial – o próximo evento crucial na história que moldará todas as gerações futuras? Se pudéssemos identificar tal transição, essa poderia ser a área mais importante para se trabalhar.
Um candidato é a bioengenharia – a capacidade de redesenhar fundamentalmente os seres humanos – como coberto por Yuval Noah Harari em Sapiens.
Mas achamos que há um problema ainda maior que é ainda mais negligenciado: a inteligência artificial.
Bilhões de dólares são gastos tentando tornar a inteligência artificial mais poderosa, mas quase nenhum esforço é dedicado a garantir que essas capacidades adicionais sejam implementadas com segurança e para o benefício da humanidade. Isso é importante por causa de algo chamado de "problema de controle"(control problem).
Este é um tópico complexo, portanto, se você quiser explorá-lo adequadamente, recomendamos a leitura deste artigo por Wait But Why, ou assista a esse vídeo.
E se você realmente tiver tempo, leia o livro do professor Nick Bostrom, Superinteligência. Mas aqui está uma introdução rápida.
Nos anos 80, o xadrez foi apresentado como um exemplo de algo que uma máquina nunca poderia fazer. Mas em 1997, o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov foi derrotado pelo programa Deep Blue. Desde então, os computadores se tornaram muito melhores no xadrez do que os humanos.
Em 2004, dois especialistas em inteligência artificial usaram a direção de caminhões como um exemplo de trabalho que seria muito difícil de automatizar. Mas hoje, os carros autônomos já estão na estrada.
Em 2014, o professor Bostrom previu que levaria dez anos para um computador derrotar o melhor jogador humano no antigo jogo chinês Go. Mas foi alcançado em março de 2016 pelo Google DeepMind.
Os avanços mais recentes são possíveis devido ao progresso de um tipo de técnica de IA chamada "aprendizado de máquina"(machine learning). No passado, em geral precisávamos fornecer instruções detalhadas aos computadores para cada tarefa. Hoje, temos programas que ensinam a si mesmos como alcançar um objetivo. O mesmo algoritmo que pode jogar Space Invaders também aprendeu a jogar cerca de 50 outros jogos de arcade. O aprendizado de máquina existe há décadas, mas algoritmos aprimorados (especialmente em torno de técnicas de "aprendizagem profunda"), processadores mais rápidos, conjuntos de dados maiores e grandes investimentos de empresas como a Google levaram a avanços surpreendentes, muito mais rápido do que o esperado.
Nesse vídeo, vemos o Google DeepMind jogando Space Invaders em um nível super-humano .
Devido a isso, muitos especialistas acreditam que a inteligência artificial em nível humano poderia facilmente acontecer em nossas vidas. Aqui está uma pesquisa com 100 dos cientistas de IA mais citados:
Resposta mediana Resposta média Desvio padrão
10% de chances de uma máquina com inteligência de nível humano 2024 2034 33 anos
50% de chances de uma máquina com inteligência de nível humano 2050 2072 110 anos
90% de chances de uma máquina com inteligência de nível humano 2070 2168 342 anos
Você pode ver que os especialistas dão 50% de chance de que a IA de nível humano aconteça até 2050, daqui apenas 35 anos. Evidentemente, eles são muito incertos, mas a alta incerteza também significa que pode chegar mais cedo ou mais tarde. Você pode ler muito mais sobre quando a IA de nível humano pode acontecer aqui.
Por que isso é importante? Os gorilas são mais rápidos que nós, mais fortes que nós e têm uma mordida mais poderosa. Mas existem apenas 100.000 gorilas na natureza, em comparação com sete bilhões de seres humanos, e seu destino depende de nós. Uma das principais razões para isso é a diferença de inteligência.
Neste momento, os computadores são mais inteligentes do que nós de maneira limitada (por exemplo, jogar xadrez), e isso já está transformando a economia. O momento chave, no entanto, é quando os computadores se tornarem mais inteligentes do que nós na maioria das questões, da mesma forma que somos mais inteligentes que os gorilas.
Essa transição pode ser extremamente positiva ou extremamente negativa. Por um lado, assim como a revolução industrial automatizou o trabalho manual, a revolução da IA poderia automatizar o trabalho intelectual, desencadeando um crescimento econômico sem precedentes.
Mas também não poderíamos garantir o controle de um sistema que é mais inteligente do que nós – seria mais estratégico do que nós, mais persuasivo e melhor em resolver problemas. O que acontecerá com a humanidade quando sua invenção estiver a sua altura? Portanto, precisamos ter certeza de que o sistema de inteligência artificial compartilhe de nossos objetivos e só teremos uma chance de fazer a transição corretamente.
Isso, no entanto, não é fácil. Ninguém sabe como codificar o comportamento moral em um computador. Dentro da ciência da computação, isso é conhecido como o "problema de controle"(control problem).
Resolver isso pode ser uma das questões de pesquisa mais importantes da história, mas hoje ele é praticamente ignorado.
O número de pesquisadores trabalhando diretamente em tempo integral no "problema de controle"(control problem). está bem abaixo de 100 (levantamento feito no início de 2017), tornando-o 100 vezes mais negligenciado do que a biossegurança.
Ao mesmo tempo, esse trabalho está começando a ganhar corpo. Nos últimos cinco anos, esse campo conquistou apoio acadêmico e industrial, tal como o principal autor de livros didáticos de inteligência artificial, Stuart Russell e Stephen Hawking, além de importantes financiadores, como o empreendedor e bilionário Elon Musk. Se você não é um bom candidato para a pesquisa técnica, pode contribuir trabalhando como gerente ou assistente de pesquisa ou doando e angariando fundos para essa pesquisa.
Isso também será um grande problema para os governos. Políticas públicas relativas a IA tem rapidamente se tornando uma área importante, mas os formuladores de tais políticas estão geralmente focados em questões de curto prazo, tal como regular os carros autônomos e a perda de empregos, em vez das questões fundamentais de longo prazo (leia-se: o futuro da civilização).
Você pode descobrir como contribuir nessa questão em nosso guia completo.
De todos os problemas que cobrimos até agora, a solução do "problema de controle"(control problem) e o gerenciamento da transição para uma IA poderosa estão entre os mais importantes, mas também, de longe, os mais negligenciados. Apesar de também serem os mais difíceis de resolver, achamos que eles provavelmente estarão entre os problemas de maior impacto do próximo século.
Isso foi uma surpresa para nós, mas achamos que é onde os argumentos levam. Atualmente, passamos mais tempo pesquisando aprendizado de máquina do que redes de malária.
Nossos pontos de vista mudaram muito nos últimos oito anos, e eles podem facilmente mudar de novo. Poderíamos nos comprometer a trabalhar em IA ou biossegurança, mas poderíamos descobrir algo ainda melhor nos próximos anos. Haverá problemas que definitivamente serão importantes no futuro, apesar de toda a nossa incerteza?
Acabamos decidindo trabalhar na escolha de carreira, e é por isso que estamos escrevendo este artigo. Nesta seção, explicamos por que e sugerimos outros problemas que, quanto mais incertos, mais são atraentes. Acreditamos que eles são potencialmente tão relevantes quanto a IA e a biossegurança. Qual deles escolher acaba sendo muito mais uma questão de preferências pessoais.
Se você não tem certeza sobre qual problema global é mais urgente, veja uma resposta: "mais pesquisas são necessárias". A cada ano, os governos gastam mais de US$500 bilhões tentando tornar o mundo um lugar melhor, mas apenas uma pequena fração vai para a pesquisa para identificar como gastar esses recursos com mais eficiência – o que chamamos aqui de "pesquisa de prioridades globais".
Como vimos, algumas abordagens são muito mais eficazes do que outras. Então esta pesquisa é extremamente valiosa.
Uma carreira nessa área poderia significar trabalhar no Open Philanthropy Project(Projeto de Filantropia Aberta), no Future of Humanity Institute(Instituto do Futuro da Humanidade), no mundo acadêmico na área de economia, em centro de pesquisas (think tank) e em outros lugares. Leia mais sobre como contribuir desse modo no guia completo.
A segunda estratégia é trabalhar em problemas que nos ajudarão a resolver muitos outros problemas. Nós chamamos essas de "intervenções amplas".
Por exemplo, se tivéssemos um governo mais esclarecido, isso nos ajudaria a resolver muitos outros problemas que serão enfrentados pelas futuras gerações. O governo dos EUA, em particular, terá um papel crucial em questões como política climática, política de IA, biossegurança e novos desafios que ainda não conhecemos. Portanto, a governança dos EUA é altamente importante (se não for negligenciada ou tratável).
Essa consideração gera um círculo completo. Anteriormente, argumentamos que as questões dos países ricos, tal como a educação, seriam menos urgentes do que ajudar os pobres do mundo. No entanto, agora podemos ver que, da perspectiva das gerações futuras, algumas questões enfrentadas pelos países ricos podem ser mais importantes, devido aos seus efeitos a longo prazo.
Por exemplo, uma população mais instruída pode levar a uma melhor governança; ou mesmo a ação política em sua comunidade local pode ter um efeito sobre os tomadores de decisão em Washington. Fizemos uma análise do tipo mais simples de ação política –votação – e descobrimos que ela poderia ser realmente valiosa.
Por outro lado, questões como educação e governança dos EUA já recebem uma quantidade enorme de atenção, o que dificulta sua melhoria. Leia aqui mais argumentos contrários a tentar melhorar a educação dos EUA.
Somos a favor de questões mais negligenciadas com efeitos direcionados para as futuras gerações. Por exemplo, uma pesquisa fascinante de Philip Tetlock mostra que alguns métodos são muito melhores em prever eventos geopolíticos do que outros. Se os tomadores de decisão na sociedade recebessem relatórios com previsões muito mais precisas, isso os ajudaria a navegar em crises futuras, quaisquer que fossem.
No entanto, a categoria de "intervenções amplas" é uma das áreas que temos mais dúvidas e por isso estamos ansiosos para ver mais pesquisas a respeito.
Se você não tem certeza sobre quais problemas serão mais relevantes no futuro, uma terceira estratégia é simplesmente economizar dinheiro ou investir em sua carreira, para que você esteja em uma posição melhor para fazer o bem quando tiver mais informações.
No entanto, ao invés de fazer investimentos pessoais, achamos melhor investir em uma comunidade de pessoas que trabalham para fazer o bem.
Nossa organização irmã, a Dando o que Podemos(Giving What We Can), está construindo uma comunidade de pessoas que doam 10% de sua renda para as organizações mais custo-efetivas. Cada US$1 investido no crescimento da GWWC levou a US$ 6 já doados para as organizações recomendadas, e um total de quase um bilhão de dólares já prometidos.
Ao criar uma comunidade, eles conseguiram angariar mais dinheiro do que seus fundadores poderiam doar individualmente. Eles alcançaram um multiplicador de seu impacto.
Mas, além disso, os membros doam para qualquer instituição de caridade que seja mais eficiente no momento. Se a situação mudar, então (pelo menos até certo ponto) as doações mudarão também.
Essa flexibilidade faz com que o impacto, ao longo do tempo, seja muito maior.
A Giving What We Can é um dentre os vários exemplos de projetos da comunidade do altruísmo eficaz, uma comunidade de pessoas que buscam identificar as melhores maneiras de ajudar os outros e agem de acordo.
A 80.000 horas é, ela própria, outro exemplo disso.
Melhor aconselhamento sobre carreiras pode não parecer um dos problemas mais prementes que se possa imaginar. Mas muitos dos jovens mais talentosos do mundo querem fazer o bem com suas vidas e não têm bons conselhos sobre como fazer isso. Isso significa que, a cada ano, milhares deles têm muito menos impacto do que poderiam ter.
Nós próprios poderíamos ter trabalhado em questões como a IA. Mas, em vez disso, ao fornecer melhores conselhos, podemos ajudar milhares de outras pessoas a encontrar carreiras de alto impacto. E assim, nós mesmos podemos ter milhares de vezes mais impacto.
Além disso, se descobrirmos novas opções de carreira melhores do que as que já conhecemos, podemos passar a promovê-las. Assim como a Giving What We Can, essa flexibilidade nos dá maior impacto ao longo do tempo.
Chamamos as estratégias indiretas mencionadas – pesquisa de prioridades globais, intervenções amplas e promoção do altruísmo eficaz – "tornando-se meta"(going meta). Isso pois tais estratégias trabalham um nível acima dos problemas concretos que parecem mais urgentes.
A desvantagem de "tornar-se meta" é que é mais difícil saber se seus esforços são eficazes. A vantagem é que eles são geralmente mais negligenciados, já que as pessoas preferem as oportunidades mais concretas que as mais abstratas, e permitem que você tenha um impacto maior diante da incerteza.
Saiba mais sobre como promover o altruísmo eficaz.
Você pode ver a lista de todos os problemas que abordamos aqui .
Ordenamos os problemas conforme a escala, negligência e capacidade de resolução(scale, neglectedness and solvability) para ajudar a tornar nosso raciocínio mais claro. Você pode ler sobre como obtivemos as pontuações aqui. Considere essa tabela com uma boa pitada de saudável ceticismo.
A avaliação desses problemas também depende muito de juízos de valor e questões empíricas sujeitas a debate, portanto esperamos que as pessoas discordem de nossa classificação. Para ajudar também nisso, criamos uma ferramenta que faz algumas perguntas e, a partir de suas respostas, reordenada os problemas.
Finalmente, considere suas aptidões. Não achamos que todos devam trabalhar no problema número um. Se você se encaixa muito bem em determinada área, pode ter um impacto 10 vezes maior do que em um trabalho que não o motiva. Então isso poderia facilmente mudar sua classificação individual.
Lembre-se de que há muitas maneiras de ajudar a resolver cada um desses problemas e por isso, normalmente é possível encontrar um trabalho dentre estes de que você gosta. Além disso, vale lembrar que é mais fácil desenvolver novas paixões do que a maioria das pessoas acha possível.
Apesar de todas as incertezas, sua escolha em qual problema trabalhar pode ser a maior decisão a ser tomada na determinação de seu impacto.
Se classificássemos os problemas globais em termos de quão prementes eles são, poderíamos intuitivamente esperar que eles se parecessem com isso:
Neste gráfico, alguns problemas são mais prementes do que outros, mas a maioria é muito boa.
Mas em vez disso, descobrimos que a realidade parece mais com isso:
Alguns problemas têm muito maior impacto do que outros, pois podem diferir 10 ou 100 vezes em termos de quão grandes, negligenciados e solucionáveis eles são, bem como seu grau de aptidão. Portanto, tomar a decisão correta pode significar conquistar resultados mais de 100 vezes maiores em sua carreira.
Se tirarmos uma única lição de tudo o que abordamos, é esta: se você quiser fazer o bem no mundo, vale a pena dedicar um tempo para aprender sobre os diferentes problemas globais e como você pode contribuir para solucioná-los. Leva tempo e há muito que aprender, mas é difícil imaginar algo que seja mais interessante ou importante.
Usando os recursos acima, anote os três problemas globais que você considera mais prementes para se trabalhar. Sua lista dependerá de seus valores, suposições empíricas e adequação de suas aptidões às áreas.
Para cada um dos problemas, liste algumas opções de carreira que você poderia escolher para ajudar a resolvê-los. Você pode obter ideias em nosso guia de problemas e ler mais sobre cada área. Lembre-se também de que você pode contribuir para qualquer área problemática por meio de doações e também promovendo aquela causa específica, mesmo que essa não seja o foco de seu trabalho diário.
Esta lista de problemas é apenas um ponto de partida. O próximo passo será encontrar opções concretas de carreira que farão a diferença dentro daquela área, o que abordamos no próximo artigo, e depois encontrar uma opção que se ajuste de modo excelente as suas aptidões, o que também abordaremos mais adiante.
"Us" refers to the 80,000 Hours team. The primary author of the article is Benjamin Todd, the CEO of 80,000 Hours. He first met Will MacAskill, with whom he founded 80,000 Hours, in 2009 through Giving What We Can. In 2009, he also met other initiators of the Centre for Effective Altruism, such as Toby Ord. It was at this point he started to actively think about this question, which is why we say "8 years", even though 80,000 Hours was only founded in 2011. Will and Toby had been thinking about these issues for longer.↩
Americans Donated an Estimated $358.38 Billion to Charity in 2014Archived link, retrieved 27-Febuary-2017↩
According to the Harvard Crimson, after graduating 4% of graduates go into education, health and non-profits, while 3% go into government or politics. "Non-profits" includes lots of problem areas, including education and health, so when broken down into problem areas, education and health probably come out top. Also note that a large fraction of government spending goes into education and health, so those who go into government are also contributing to these areas.
The US census report "Income and Poverty in United States: 2014" finds 46.7m Americans living below the US poverty line.In 2014, the official poverty rate was 14.8 percent. There were 46.7 million people in poverty. Neither the poverty rate nor the number of people in poverty were statistically different from the 2013 estimates (Figure 4 and Table 3).PDF↩
How many live in poverty globally? Exactly where to draw the line is arbitrary, but in Poverty and Prosperity 2016 the World Bank set the poverty line at $1.9 per day (purchasing parity adjusted), and estimated that in 2013, there were 767 million living below this level. $1.9 is around $690 per year, but most live below this level. This is the most recent data we're aware of, as of March 2017. The number of Americans living in relative poverty is about 47 million (see above), only 6% of 767 million. Archived link, retrieved 31-March-2017.↩
This ODA report finds total spending of $131,586 million in 2015. Archived pdf, retrieved 27-February-2017.
There is also international philanthropy, but we don't think adding it would more than double the figure. The US is the largest source of philanthropic funding at $300-400bn, but only a couple of percent goes to international causes. A Giving US report estimated that US giving to "international affairs" was only $15bn in 2014. Archived link, retrieved 2-March-2016.
Toby Ord, The Moral Imperative toward Cost-effectiveness in Global Health, Link.(In the DCP2) in total, the interventions are spread over more than four orders of magnitude, ranging from 0.02 to 300 DALYs per $1,000, with a median of 5. Thus, moving money from the least effective intervention to the most effective would produce about 15,000 times the benefit, and even moving it from the median intervention to the most effective would produce about 60 times the benefit.In private correspondence, Dr Ord added that the mean intervention had an effectiveness of 24 DALY per $1,000. Note that a DALY is a "disability adjusted life year" i.e. a year of life lost to ill health – the opposite of a "quality adjusted life year".
If you selected an intervention at random, then on average you'd pick something with the mean effectiveness. Most of the interventions are worse than the mean (the median), but if you picked randomly you'd have a small chance of landing on the top one.↩
We estimate that it costs the Against Malaria Foundation approximately $7,500 (including transportation, administration, etc.) to save a human life. Compare that with even the best US programs: the Nurse-Family Partnership and KIPP both cost over $10,000 per child served.
Archived link, retrieved 21-April-2017↩
The following paper estimates that a "robust maximum" for the marginal cost to save a life in the US in 2000 from health spending is from $0.8m – $13m depending on age. 2% inflation since the year 2000 should raise that by 40%, but the costs have likely risen by more than that – the rate of increase from 1980-2000 was about 5%, which would mean the cost is 130% higher as of 2017. Source: Table 1, page 60 in Hall, Robert E., and Charles I. Jones. "The value of life and the rise in health spending." The Quarterly Journal of Economics 122.1 (2007): 39-72. Link to paper.
Similar estimates have been made in other countries. Here is an estimate for Switzerland, finding figures from 0.2m to 3.7m Swiss Francs in 2006, depending on age. Source: Table 3, page 146 in Felder, Stefan, and Andreas Werblow. "The Marginal Cost of Saving a Life in Health Care: Age, Gender and Regional Differences in Switzerland." Swiss Journal of Economics and Statistics (SJES) 145.II (2009): 137-153. Link to paper
In the UK, the National Health Service is willing to spend about £25,000 to save a QALY at the margin. If saving a life is equivalent to saving 30 QALYs, then the cost per life saved is £750,000, which is about $0.94m (as of May 2017). Archived link, retrieved 22-May-2017.↩
The 130-fold difference is when comparing health benefits against other health benefits in the short-run. The economic benefits of helping people in rich countries are larger because they are richer, so if we took into account both economic benefits and health benefits, the size of the difference would shrink.
Climate scientists disagree on exactly how much longer earth will remain habitable. Their models generally predict that Earth with remain habitable for between the next few hundred million years and over a billion years.
The DNA sequence of smallpox, as well as other potentially dangerous pathogens such as polio virus and 1918 flu are freely available in online public databases. So to build a virus from scratch, a terrorist would simply order consecutive lengths of DNA along the sequence and glue them together in the correct order. This is beyond the skills and equipment of the kitchen chemist, but could be achieved by a well-funded terrorist with access to a basic lab and PhD-level personnel. One study estimated that because most people on the planet have no resistance to the extinct virus, an initial release which infected just 10 people would spread to 2.2 million people in 180 days.
"The New Division of Labor" by Frank Levy and Richard Murnane (2004). Chapter 2 is titled "Why People Still Matter". Archived link, retrieved 27-Febuary-2017↩
In Chapter 1 of Superintelligence by Nick Bostrom, published in 2014, he surveys AI predictions, and guesses that a computer won't be the top human player at Go for 10 years. However, it was achieved by Google DeepMind's Alpha Go in March 2016: