Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines

Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast

المترجم: roa hassan المدقّق: Ayman Mahmoud

Growth is not dead.

النمو ليس ميتاً

(Applause)

(تصفيق)

Let's start the story 120 years ago,

لنبدأ القصة 120 سنة مضت،

when American factories began to electrify their operations,

عندما بدأت المصانع الأمريكية بكهربة عملياتها،

igniting the Second Industrial Revolution.

لتشعل "الثورة الصناعية الثانية".

The amazing thing is

والشيء المدهش

that productivity did not increase in those factories

أن الإنتاجية لم تزيد في تلك المصانع

for 30 years. Thirty years.

لمدة 30 عاماً. ثلاثين عاماً.

That's long enough for a generation of managers to retire.

انها مدة طويلة بما يكفي لتقاعد جيل مديرين.

You see, the first wave of managers

كما ترى، الموجة الأولى من المديرين

simply replaced their steam engines with electric motors,

ببساطة استبدلت محركات البخار بالمحركات الكهربائية،

but they didn't redesign the factories to take advantage

لكنهم لم يعيدوا تصميم المصانع للاستفادة من المحركات الجديدة

of electricity's flexibility.

من مرونة الكهرباء.

It fell to the next generation to invent new work processes,

قد عاد إلى الجيل القادم ابتكار أساليب جديدة العمل،

and then productivity soared,

وبعد ذلك ارتفعت الإنتاجية،

often doubling or even tripling in those factories.

مضاعفة أو حتى ثلاثة إضعاف في تلك المصانع.

Electricity is an example of a general purpose technology,

الكهرباء مثال للتكنولوجيا الأغراض العامة،

like the steam engine before it.

مثل المحرك البخارى قبل ذلك.

General purpose technologies drive most economic growth,

تكنولوجيات الأغراض العامة تحرك معظم النمو الاقتصادي،

because they unleash cascades of complementary innovations,

لأنهم إطلقوا العنان لسلاسل من الابتكارات المكملة،

like lightbulbs and, yes, factory redesign.

مثل المصابيح، ونعم إعادة تصميم المصنع.

Is there a general purpose technology of our era?

هل هناك تقنية لأغراض عامة لعصرنا؟

Sure. It's the computer.

بالتأكيد. هو جهاز الكمبيوتر.

But technology alone is not enough.

ولكن التكنولوجيا وحدها ليست كافية.

Technology is not destiny.

التكنولوجيا ليست المصير.

We shape our destiny,

نحن نشكل مصيرنا،

and just as the earlier generations of managers

وتماماً كما مديرين الأجيال السابقة

needed to redesign their factories,

احتاجوا إلى إعادة تصميم مصانعهم،

we're going to need to reinvent our organizations

نحن سنحتاج إلى إعادة اختراع منظماتنا

and even our whole economic system.

وحتى نظامنا الاقتصادي إجمالاً.

We're not doing as well at that job as we should be.

نحن لا نعمل جيداً في تلك الوظيفة كما ينبغي أن نكون.

As we'll see in a moment,

وكما سنرى في لحظة،

productivity is actually doing all right,

الإنتاجية في الواقع تعمل بصورة جيدة

but it has become decoupled from jobs,

لكنها اصبحت منفصلة عن الوظائف،

and the income of the typical worker is stagnating.

ودخل العامل النموذجي في حالة ركود.

These troubles are sometimes misdiagnosed

هذه المشاكل أحياناً تشخص خطأ

as the end of innovation,

كنهاية للابتكار،

but they are actually the growing pains

ولكنهم في الواقع الآلام المتزايدة

of what Andrew McAfee and I call the new machine age.

لما ادعوه انا و أندرو مكافي بآلة العصر الجديد.

Let's look at some data.

دعونا ننظر في بعض البيانات.

So here's GDP per person in America.

حتى هنا هو الناتج المحلي الإجمالي للشخص الواحد في أمريكا.

There's some bumps along the way, but the big story

وهناك بعض المطبات على طول الطريق، ولكن القصة الكبيرة

is you could practically fit a ruler to it.

هو أنك يمكن أن تناسب عمليا مسطرة فيه.

This is a log scale, so what looks like steady growth

وهذا مقياس طويل، هكذا ما يبدو وكأنه النمو المطرد

is actually an acceleration in real terms.

هو في الحقيقة تسارع كمصطلح حقيقيي.

And here's productivity.

وهنا هي الإنتاجية.

You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s,

يمكنك أن ترى قليلاً من تباطؤ هناك في منتصف السبعينات

but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution,

ولكنها تتطابق جيداً مع "الثورة الصناعية الثانية"،

when factories were learning how to electrify their operations.

عندما كانت المصانع تتعلم كيفية كهربة عملياتها.

After a lag, productivity accelerated again.

بعد تأخير، الإنتاجية تتسارع مرة أخرى.

So maybe "history doesn't repeat itself,

ولذلك ربما يكون "التاريخ لا يعيد نفسه،

but sometimes it rhymes."

لكن في بعض الأحيان يكون كالقوافي ".

Today, productivity is at an all-time high,

واليوم، الإنتاجية على أعلى مستوى على الإطلاق،

and despite the Great Recession,

وعلى الرغم من الكساد العظيم،

it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s,

نما نمواً أسرع في 2000s عما كان عليه في التسعينات،

the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s.

التسعينات القاصفة، و ذالك أسرع من السبعينات أو الثمانينات.

It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution.

هو ينمو بوتيرة أسرع مما كان عليه خلال "الثورة الصناعية الثانية".

And that's just the United States.

وهذا هو فقط الولايات المتحدة.

The global news is even better.

الأنباء العالمية أفضل.

Worldwide incomes have grown at a faster rate

الدخل في العالم قد نما بمعدل أسرع

in the past decade than ever in history.

في العقد الماضي أكثر من أي وقت مضى في التاريخ.

If anything, all these numbers actually understate our progress,

إذا كان أي شيء، جميع هذه الأرقام فعلا اقل من تقدمنا،

because the new machine age

لأن العصر الجديد للجهاز

is more about knowledge creation

هو متعلق اكثر بخلق المعرفة

than just physical production.

من الإنتاج المادي فقط.

It's mind not matter, brain not brawn,

انه العقل و ليس المادة، الدماغ و ليس العضلات القوية

ideas not things.

الأفكار و ليست الأشياء.

That creates a problem for standard metrics,

التي تخلق مشكلة بالنسبة للمقاييس الموحدة،

because we're getting more and more stuff for free,

لأننا نحصل على المزيد والمزيد من الأشياء مجاناً،

like Wikipedia, Google, Skype,

مثل ويكيبيديا، جوجل، سكايب،

and if they post it on the web, even this TED Talk.

وإذا نشروه على شبكة الإنترنت، وحتى حديث تيد هذا .

Now getting stuff for free is a good thing, right?

الآن الحصول على الأشياء مجاناً شيء جيد، حقاً؟

Sure, of course it is.

بالتأكيد، بطبيعة الحال.

But that's not how economists measure GDP.

ولكن هذا ليس كيف يقيس الاقتصاديين الناتج المحلي الإجمالي.

Zero price means zero weight in the GDP statistics.

سعر صفر يعني صفر الوزن في إحصاءات الناتج المحلي الإجمالي.

According to the numbers, the music industry

ووفقا للأرقام، صناعة الموسيقى

is half the size that it was 10 years ago,

تمثل نصف الحجم الذي كان قبل 10 سنوات،

but I'm listening to more and better music than ever.

ولكنني الان استمع إلى موسيقى أكثر وأفضل من أي وقت مضى.

You know, I bet you are too.

كما تعلمون، اراهن أنك أيضا.

In total, my research estimates

وفي المجموع، بحوث تقدر

that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year

أن تفوت على أرقام الناتج المحلي الإجمالي أكثر من 300 بیلیون دولار في السنة

in free goods and services on the Internet.

في السلع والخدمات على شبكة الإنترنت المجانية.

Now let's look to the future.

الآن دعونا ننظر إلى المستقبل.

There are some super smart people

هناك بعض الناس الذكية جداً

who are arguing that we've reached the end of growth,

الذين يتناقشون في أننا وصلنا إلى نهاية النمو،

but to understand the future of growth,

ولكن لنفهم مستقبل النمو،

we need to make predictions

ونحن بحاجة إلى القيام بتوقعات

about the underlying drivers of growth.

حول الدوافع الأساسية للنمو.

I'm optimistic, because the new machine age

أنا متفائل، لأن العصر الجهاز الجديد

is digital, exponential and combinatorial.

هو رقمي و أسى واندماجي.

When goods are digital, they can be replicated

عندما تكون السلع الرقمية، التي يمكن تكرارها

with perfect quality at nearly zero cost,

مع نوعية مثالية تكلفة ما يقرب من الصفر،

and they can be delivered almost instantaneously.

ويمكن أن تسلم فورياً تقريبا.

Welcome to the economics of abundance.

مرحبا بكم في اقتصاديات الوفرة.

But there's a subtler benefit to the digitization of the world.

ولكن هناك فائدة أكثر دهاء للتحويل الرقمي للعالم.

Measurement is the lifeblood of science and progress.

القياس هو شريان الحياة بالنسبة للعلم والتقدم.

In the age of big data,

في عصر البيانات الكبيرة،

we can measure the world in ways we never could before.

يمكن أن نقيس العالم بطرق لم يمكننا من قبل.

Secondly, the new machine age is exponential.

ثانيا، أن العصر الجديد للجهاز أسى.

Computers get better faster than anything else ever.

تتحسن أجهزة الكمبيوتر أسرع من أي شيء آخر من أي وقت مضى.

A child's Playstation today is more powerful

بلاي ستيشن لطفل اليوم أقوى

than a military supercomputer from 1996.

من حاسب عسكري عظيم من عام 1996.

But our brains are wired for a linear world.

ولكن ادمغتنا تعمل لعالم خطي.

As a result, exponential trends take us by surprise.

نتيجة لذلك الموديلات الأسية تأخذنا لنا غرة.

I used to teach my students that there are some things,

أنا اعتدت ان اعلم الطلاب أن هناك بعض الأمور،

you know, computers just aren't good at,

كما تعلمون، أجهزة الكمبيوتر ليست جيدة فيها،

like driving a car through traffic.

مثل قيادة سيارة في الزحام.

(Laughter)

(ضحك)

That's right, here's Andy and me grinning like madmen

هذا صحيح، هنا هو أندي و انا مبتسمان مثل المجانين

because we just rode down Route 101

لأننا عبرنا طريق 101 قبل ذلك قليل

in, yes, a driverless car.

نعم، وفي سيارة بدون سائق.

Thirdly, the new machine age is combinatorial.

ثالثا، أن العصر الجديد للجهاز اندماجي.

The stagnationist view is that ideas get used up,

الرؤية الركودية هي ان الأفكار تصبح معتادة،

like low-hanging fruit,

مثل الفاكهة منخفضة،

but the reality is that each innovation

لكن الواقع هو أن كل ابتكار

creates building blocks for even more innovations.

يقوم بإنشاء كتل البناء لمزيد من الابتكارات.

Here's an example. In just a matter of a few weeks,

هنا مثال على ذلك. في غضون بضعة أسابيع قليلة،

an undergraduate student of mine

احد طلابي

built an app that ultimately reached 1.3 million users.

بنى تطبيق الذي وصل في نهاية المطاف إلى 1.3 مليون مستخدم.

He was able to do that so easily

كان قادراً على القيام ذلك بسهولة

because he built it on top of Facebook,

لأنه قام ببناءها على الفيسبوك،

and Facebook was built on top of the web,

وقد بني فيسبوك على شبكة الإنترنت،

and that was built on top of the Internet,

و ذالك قد بنى على رأس شبكة الإنترنت،

and so on and so forth.

و هكذا

Now individually, digital, exponential and combinatorial

الآن التفردية، الرقمية، والأسية واندماجية

would each be game-changers.

كل منها مبدلة للعبة.

Put them together, and we're seeing a wave

ضعها معا، ونحن الان نشهد موجه

of astonishing breakthroughs,

من إنجازات مذهلة،

like robots that do factory work or run as fast as a cheetah

مثل الروبوتات التي تعمل بالمصانع أو تجري بسرعة كالفهد

or leap tall buildings in a single bound.

أو المباني الشاهقة في قفزة واحدة ملزمة.

You know, robots are even revolutionizing

كما تعلمون، حتى الروبوتات لهم ثورة

cat transportation.

نقل القطط.

(Laughter)

(ضحك)

But perhaps the most important invention,

لكن ربما أهم اختراع

the most important invention is machine learning.

هو تعلم الالة.

Consider one project: IBM's Watson.

عند النظر الى مشروع واحد: واطسون أي بي أم.

These little dots here,

هذه النقاط القليلة هنا،

those are all the champions on the quiz show "Jeopardy."

هؤلاء هم جميع الأبطال في برنامج "جيوبرادي".

At first, Watson wasn't very good,

في البداية، لم يكن واتسون جيداً،

but it improved at a rate faster than any human could,

إلا أنها تحسنت بمعدل أسرع مما يمكن لأي إنسان،

and shortly after Dave Ferrucci showed this chart

وبعد وقت قصير من ما أظهر ديف فيروتشي هذا المخطط

to my class at MIT,

إلى صفي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا،

Watson beat the world "Jeopardy" champion.

واتسون تغلب على بطل العالم في "جيوبرادي".

At age seven, Watson is still kind of in its childhood.

في سن السابعة، واتسون لا يزال نوع ما في طفولته.

Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.

في الآونة الأخيرة، سمح له المعلمين بأن يتصفح الإنترنت بدون الرقابة.

The next day, it started answering questions with profanities.

في اليوم التالي، بدأ يجيب عن الأسئلة مع شتائم.

Damn. (Laughter)

اللعنة. (ضحك)

But you know, Watson is growing up fast.

ولكن كما تعلمون، واتسون ينمو بسرعة.

It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them.

يتم اجراء الاختبار عليها لوظائف في مراكز الاتصال، وأنه يتحصل عليها.

It's applying for legal, banking and medical jobs,

انه يقدم لوظائف قانونية ومصرفية وطبية،

and getting some of them.

و يتحصل على البعض منها

Isn't it ironic that at the very moment

أليس من سخرية القدر أنه في اللحظة بالذات

we are building intelligent machines,

نقوم ببناء آلات ذكية،

perhaps the most important invention in human history,

ولعل أهم اختراع في تاريخ البشرية،

some people are arguing that innovation is stagnating?

هي حجة بعض الناس أن الابتكار في حالة ركود؟

Like the first two industrial revolutions,

مثل الثورات الصناعية الأولى والثانية،

the full implications of the new machine age

التضمين الكامل للعصر الجديد للجهاز

are going to take at least a century to fully play out,

سوف تأخذ مالا يقل عن قرن،

but they are staggering.

ولكنها مذهلة.

So does that mean we have nothing to worry about?

فهل هذا يعني أن ليس هناك ما يدعو للقلق؟

No. Technology is not destiny.

لا. التكنولوجيا ليست المصير.

Productivity is at an all time high,

الإنتاجية الان اعلى ما توصلت اليه،

but fewer people now have jobs.

ولكن عدد أقل من الناس الآن لديهم وظائف.

We have created more wealth in the past decade than ever,

لقد أنشأنا المزيد من الثروة في العقد الماضي من أي وقت مضى،

but for a majority of Americans, their income has fallen.

ولكن لأغلبية أميركيين، انخفض دخلهم.

This is the great decoupling

وهذا هو فصل كبير

of productivity from employment,

الإنتاجية من العمالة،

of wealth from work.

الثروة من العمل.

You know, it's not surprising that millions of people

كما تعلمون، فإنه ليس من المستغرب أن ملايين الناس

have become disillusioned by the great decoupling,

وقد تحرروا من الوهم بسبب فك الارتباط الكبير،

but like too many others,

ولكن مثل العديد من الآخرين،

they misunderstand its basic causes.

أنهم يسيئون فهم أسبابه الأساسية.

Technology is racing ahead,

التكنولوجيا متقدمة في السباق،

but it's leaving more and more people behind.

ولكنها تترك المزيد والمزيد من الناس.

Today, we can take a routine job,

واليوم، يمكن أن نتخذ مهمة روتينية،

codify it in a set of machine-readable instructions,

تدوين ذلك في مجموعة من الإرشادات يمكن قراءتها آليا،

and then replicate it a million times.

ومن نسخها مليون مرة.

You know, I recently overheard a conversation

كما تعلمون، أنا مؤخرا سمعت محادثة

that epitomizes these new economics.

تلخص هذه الاقتصاديات الجديدة.

This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore.

ويقول هذا الرجل، "لا، أنا لا استخدم H&R Block بعد الآن.

TurboTax does everything that my tax preparer did,

TurboTax يقوم بكل شيء كان يقوم به معد ضريبة،

but it's faster, cheaper and more accurate."

لكن أسرع وأرخص وأكثر دقة ".

How can a skilled worker

كيف يمكن لعامل ماهر

compete with a $39 piece of software?

تان ينافس مع قطعة من البرمجيات ب39$؟

She can't.

لا يمكنها.

Today, millions of Americans do have faster,

اليوم، ملايين أمريكيين لديهم أسرع،

cheaper, more accurate tax preparation,

أرخص، وأكثر اعداد ضريبة دقة،

and the founders of Intuit

ومؤسسي Intuit

have done very well for themselves.

قاموا بشكل جيد للغاية لأنفسهم.

But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.

لكن 17 في المائة من معدي الضريبة لم يعد لديهم وظائف.

That is a microcosm of what's happening,

هذا نموذج مصغر لما يحدث،

not just in software and services, but in media and music,

ليس فقط في مجال البرمجيات والخدمات، ولكن في وسائل الإعلام، والموسيقى،

in finance and manufacturing, in retailing and trade --

في الشؤون المالية، والصناعة ، في تجارة التجزئة و التبادل التجاري

in short, in every industry.

باختصار، في كل صناعة من الصناعات.

People are racing against the machine,

الناس في سباق ضد الآله،

and many of them are losing that race.

والكثير منهم يخسرون هذا السباق.

What can we do to create shared prosperity?

ماذا يمكن أن نفعل لخلق نجاح مشترك؟

The answer is not to try to slow down technology.

الجواب: لا لمحاولة إبطاء التكنولوجيا.

Instead of racing against the machine,

بدلاً من السباق ضد الآله،

we need to learn to race with the machine.

نحن بحاجة إلى تعلم للسباق مع الالة,

That is our grand challenge.

وهذا هو التحدي الكبير.

The new machine age

العصر الجديد للجهاز

can be dated to a day 15 years ago

يمكن ان يؤرخ بيوم قبل 15 عاماً

when Garry Kasparov, the world chess champion,

عندما غاري كاسباروف، بطل الشطرنج في العالم،

played Deep Blue, a supercomputer.

لعب مع "ديب بلو"، حاسوب عملاق.

The machine won that day,

فازت الآلة ذلك اليوم،

and today, a chess program running on a cell phone

واليوم، يعمل برنامج شطرنج على هاتف خليوي

can beat a human grandmaster.

يمكنه الفوز على استاذ بشري في الشطرنج.

It got so bad that, when he was asked

لقد اصبح سيئاً جداً، عندما سئل

what strategy he would use against a computer,

ما هي الاستراتيجية التي سيستخدمها ضد جهاز كمبيوتر،

Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,

جان دونر، استاذ الشطرنج الهولندي، أجاب،

"I'd bring a hammer."

"سوف اجلب مطرقة".

(Laughter)

(ضحك)

But today a computer is no longer the world chess champion.

ولكن اليوم لم يعد جهاز الكمبيوتر بطل العالم للشطرنج.

Neither is a human,

و لا حتى إنسان،

because Kasparov organized a freestyle tournament

لأن كاسباروف نظم بطولة حرة

where teams of humans and computers

فيها فرق من البشر وأجهزة الكمبيوتر

could work together,

يمكن أن تعمل معا،

and the winning team had no grandmaster,

وكان الفريق الفائز لا يوجد فيه استاذ للشطرنج،

and it had no supercomputer.

و لا حتى كمبيوتر عملاق.

What they had was better teamwork,

ما كان لديهم هو عمل جماعي أفضل،

and they showed that a team of humans and computers,

و قد اظهروا أن فريقا من البشر وأجهزة الكمبيوتر،

working together, could beat any computer

يعملون معا، يمكنهم التغلب على أي جهاز كمبيوتر

or any human working alone.

أو أي الإنسان يعمل وحده.

Racing with the machine

التاسبق مع الجهاز

beats racing against the machine.

تفوق على السباق ضد الآله.

Technology is not destiny.

التكنولوجيا ليست المصير.

We shape our destiny.

نحن نشكل مصيرنا.

Thank you.

شكرا.

(Applause)

(تصفيق)