How we'll earn money in a future without jobs | Martin Ford

1,604,689 views ・ 2017-11-16

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

المترجم: Eyad ElSwedy المدقّق: Abd Al-Rahman Al-Azhurry
00:12
I'm going to begin with a scary question:
0
12787
2848
سأبدأ حديثي بهذا السؤال المخيف:
00:15
Are we headed toward a future without jobs?
1
15659
2750
هل نتجه نحو مستقبل بدون وظائف؟
00:18
The remarkable progress that we're seeing
2
18987
2069
إن التطور المذهل الذي تشهده التقنية
00:21
in technologies like self-driving cars
3
21080
1861
كالسيارات ذاتية القيادة
00:22
has led to an explosion of interest in this question,
4
22965
3065
قادنا إلى الاهتمام المتزايد بهذا السؤال،
00:26
but because it's something that's been asked
5
26054
2150
ولأن هذا السؤال قد تم طرحه عدة مرات في الماضي،
00:28
so many times in the past,
6
28228
1256
00:29
maybe what we should really be asking
7
29508
1840
ربما ما يجب علينا التساؤل بشأنه حقًا
00:31
is whether this time is really different.
8
31372
2900
هو هل سيكون الأمر مختلفاً هذه المرة؟
00:35
The fear that automation might displace workers
9
35252
2961
إن الخوف من أن يحل التشغيل الآلي مكان العمال
00:38
and potentially lead to lots of unemployment
10
38237
2117
والتسبب في فقد الكثير من الوظائف
00:40
goes back at a minimum 200 years to the Luddite revolts in England.
11
40378
3888
يعود إلى 200 عام على الأقل أثناء ثورة العمال ضد الآلات الصناعية في (إنجلترا).
00:44
And since then, this concern has come up again and again.
12
44290
3196
ومنذ ذلك الوقت، تكرر هذا القلق مرارًا.
00:47
I'm going to guess
13
47510
1161
أعتقد أن معظمكم ربما لم يسمع من قبل عن تقرير "الثورة الثلاثية"
00:48
that most of you have probably never heard of the Triple Revolution report,
14
48695
4466
00:53
but this was a very prominent report.
15
53185
2293
ولكنه كان تقريرًا بارزًا جدًا.
00:55
It was put together by a brilliant group of people --
16
55502
2531
تمت كتابته بواسطة مجموعة من الناس شديدي الذكاء
00:58
it actually included two Nobel laureates --
17
58057
3057
وكان اثنين منهم من الحائزين على جوائز نوبل،
01:01
and this report was presented to the President of the United States,
18
61138
3223
كما قُدم هذا التقرير إلى رئيس الولايات المتحدة،
01:04
and it argued that the US was on the brink of economic and social upheaval
19
64385
5494
وطرح فكرة أن الولايات المتحدة تواجه العديد من الاضطرابات الاقتصادية والاجتماعية
01:09
because industrial automation was going to put millions of people
20
69903
3102
لأن التشغيل الآلي للصناعات سيجعل الملايين من العمال عاطلين عن العمل.
01:13
out of work.
21
73029
1152
01:14
Now, that report was delivered to President Lyndon Johnson
22
74205
3657
تم تقديم ذلك التقرير إلى الرئيس (ليندون جونسون)
01:17
in March of 1964.
23
77886
1801
في شهر مارس من عام 1964.
01:19
So that's now over 50 years,
24
79711
2216
كان ذلك منذ أكثر من خمسين عامًا،
01:21
and, of course, that hasn't really happened.
25
81951
2058
ولم يحدث ذلك، بالطبع،
01:24
And that's been the story again and again.
26
84033
2144
وقد تكررت هذه القصة مرارًا وتكرارًا.
01:26
This alarm has been raised repeatedly,
27
86201
2109
وقد أثير هذا التنبيه في العديد من المرات،
01:28
but it's always been a false alarm.
28
88334
2013
ولكنه كان دائمًا إنذارًا كاذبًا.
01:30
And because it's been a false alarm,
29
90371
1809
ولأنه إنذارٌ كاذبٌ،
01:32
it's led to a very conventional way of thinking about this.
30
92204
2807
أدى إلى طريقة تفكير تقليدية جدًا بشأنه.
01:35
And that says essentially that yes,
31
95035
2532
ولكن ينبهنا ذلك ضمنًا،
01:37
technology may devastate entire industries.
32
97591
2548
لأن التقنية قد تدمر صناعات بأكلمها
01:40
It may wipe out whole occupations and types of work.
33
100163
3732
وأنها قد تمحو العديد من المهن والأعمال.
01:43
But at the same time, of course,
34
103919
1608
ولكن في الوقت نفسه، بالطبع،
01:45
progress is going to lead to entirely new things.
35
105551
2351
سيقود التقدم إلى أشياء جديدة كليًا.
01:47
So there will be new industries that will arise in the future,
36
107926
2962
ولذلك سنجد العديد من الصناعات التي ستنشأ في المستقبل،
01:50
and those industries, of course, will have to hire people.
37
110912
2858
وبطبيعة الحال، ستضطر هذه الصناعات إلى توظيف الناس.
01:53
There'll be new kinds of work that will appear,
38
113794
2238
ستظهر أنواع جديدة من العمل،
01:56
and those might be things that today we can't really even imagine.
39
116056
3210
ولا يمكننا اليوم حتى تخيل هذه الأنواع الجديدة من العمل.
01:59
And that has been the story so far,
40
119290
1747
وهذا هو ملخص الأمر حتى الآن،
02:01
and it's been a positive story.
41
121061
1494
وهو أمر إيجابي.
02:03
It turns out that the new jobs that have been created
42
123095
3325
وقد أتضح أن تلك الوظائف الجديدة والتي تم خلقها
02:06
have generally been a lot better than the old ones.
43
126444
2470
بشكل عام أفضل بكثير من تلك الوظائف القديمة.
02:08
They have, for example, been more engaging.
44
128938
2656
على سبيل المثال، أصبحت أكثر متعة.
02:11
They've been in safer, more comfortable work environments,
45
131618
3429
أصبحت بيئات العمل أكثر أمانًا وأكثر راحة،
02:15
and, of course, they've paid more.
46
135071
1680
وبالطبع، الرواتب أصبحت أكبر.
02:16
So it has been a positive story.
47
136775
1865
ولذلك فهذا أمر إيجابي.
02:18
That's the way things have played out so far.
48
138664
2208
فالأمور سارت بشكل أفضل حتى الآن.
02:21
But there is one particular class of worker
49
141292
2948
ولكن يوجد فئة معينة من العمال
02:24
for whom the story has been quite different.
50
144264
2252
الأمر بالنسبة لهم مختلف قليلًا.
02:27
For these workers,
51
147938
1150
بالنسبة لهؤلاء العمال،
02:29
technology has completely decimated their work,
52
149112
3021
أهلكت التقنية عملهم بشكل كامل،
02:32
and it really hasn't created any new opportunities at all.
53
152157
3214
ولم تقم بخلق أي فرص جديدة على الإطلاق.
02:35
And these workers, of course,
54
155395
2195
وهؤلاء العمال، بطبيعة الحال،
02:37
are horses.
55
157614
1288
هم الأحصنة.
02:38
(Laughter)
56
158926
1443
02:40
So I can ask a very provocative question:
57
160393
2750
لذا يمكنني أن أطرح سؤالًا استفزازيًا للغاية
02:43
Is it possible that at some point in the future,
58
163167
3435
هل من الممكن أن نرى في فترة ما في المستقبل،
02:46
a significant fraction of the human workforce is going to be made redundant
59
166626
4628
جزءًا كبيرًا من القوى العاملة البشرية يصبح زائدًا عن الحاجة
02:51
in the way that horses were?
60
171278
1702
كما حدث مع الخيول؟
02:53
Now, you might have a very visceral, reflexive reaction to that.
61
173485
3000
قد يكون رد فعلك انعكاسيًا.
02:56
You might say, "That's absurd.
62
176509
1647
قد تقول، هذا أمر سخيف.
02:58
How can you possibly compare human beings to horses?"
63
178180
3669
كيف يمكنك مقارنة البشر بالخيول؟
03:02
Horses, of course, are very limited,
64
182437
1769
فالخيول، بالطبع، محدودة الاستخدام،
03:04
and when cars and trucks and tractors came along,
65
184230
2893
وعندما تم اختراع السيارات والشاحنات والجرارات،
03:07
horses really had nowhere else to turn.
66
187147
2045
لم يعد هناك فائدة كبيرة للخيول.
03:09
People, on the other hand, are intelligent;
67
189844
2360
أمًّا على الجانب الأخر، فالبشر يتمتعون بالذكاء،
03:12
we can learn, we can adapt.
68
192228
1785
فيمكننا التعلم، ويمكننا التكيف.
03:14
And in theory,
69
194037
1164
ومن الناحية النظرية،
03:15
that ought to mean that we can always find something new to do,
70
195225
3127
فنحن نستطيع دائمًا أن نجد شيئًا جديدًا لفعله،
03:18
and that we can always remain relevant to the future economy.
71
198376
3306
وأن نتمكن من البقاء مهمين للاقتصاد في المستقبل.
03:21
But here's the really critical thing to understand.
72
201706
2437
لكن إليكم هذا الأمر الحرج الذي يتوجب فهمه.
03:24
The machines that will threaten workers in the future
73
204790
2865
أن الآلات التي ستهدد العمال في المستقبل
03:27
are really nothing like those cars and trucks and tractors
74
207679
3234
ليست كالسيارات والشاحنات والجرارات
03:30
that displaced horses.
75
210937
1616
والتي حلت مكان الخيول.
03:32
The future is going to be full of thinking, learning, adapting machines.
76
212577
4839
سيكون المستقبل ممتلئًا بالآلات القادرة على التفكير والتعلم والتكيف.
03:37
And what that really means
77
217440
1408
وما يعنيه ذلك حقًا
03:38
is that technology is finally beginning to encroach
78
218872
2834
أن التقنية ستبدأ أخيرًا في تخطي
03:41
on that fundamental human capability --
79
221730
2849
تلك القدرة البشرية الأساسية
03:44
the thing that makes us so different from horses,
80
224603
2803
والتي تجعلنا مختلفين جدًا عن الخيول،
03:47
and the very thing that, so far,
81
227430
2234
وتلك القدرة، حتى الآن،
03:49
has allowed us to stay ahead of the march of progress
82
229688
2647
هي التي سمحت لنا بالبقاء في مسيرة التقدم
03:52
and remain relevant,
83
232359
1189
والبقاء ملائمين لها،
03:53
and, in fact, indispensable to the economy.
84
233572
3067
وفي الواقع، لا غنى عنا بالنسبة للاقتصاد.
03:58
So what is it that is really so different
85
238407
2495
إذًا ما المختلف حقّا
04:00
about today's information technology
86
240926
2043
حول تقنية المعلومات في وقتنا الحاضر
04:02
relative to what we've seen in the past?
87
242993
1947
مقارنةً بما رأيناه في الماضي؟
04:04
I would point to three fundamental things.
88
244964
2653
سأشير إلى ثلاثة أمور أساسية.
04:07
The first thing is that we have seen this ongoing process
89
247641
4409
أول شيء هو أننا رأينا هذه العملية المستمرة
04:12
of exponential acceleration.
90
252074
1888
من التسارع في المستجّدات التقنية.
04:14
I know you all know about Moore's law,
91
254420
2095
أعلم أنكم تعرفون كل شيء عن (قانون مور)
04:16
but in fact, it's more broad-based than that;
92
256539
2296
ولكن في الواقع، فالأمر يمتد إلى نطاق أوسع من ذلك،
04:18
it extends in many cases, for example, to software,
93
258859
3150
يمتد إلى الكثير من الحالات، إلى البرمجيات، على سبيل المثال،
04:22
it extends to communications, bandwidth and so forth.
94
262033
3000
كما يمتد إلى الاتصالات، وعرض النطاق الترددي وهكذا دواليك.
04:25
But the really key thing to understand
95
265057
1984
ولكن الشيء الرئيسي الذي يجب أن نفهمه
04:27
is that this acceleration has now been going on for a really long time.
96
267065
3871
هو أن هذا التسارع مستمر منذ فترة طويلة جدًا.
04:30
In fact, it's been going on for decades.
97
270960
1925
في واقع الأمر، فهو مستمر منذ عقود.
04:32
If you measure from the late 1950s,
98
272909
2756
لو بدأنا القياس منذ نهاية الخمسينات،
04:35
when the first integrated circuits were fabricated,
99
275689
2425
عندما تم صنع أول دائرةً متكاملةً،
04:38
we've seen something on the order of 30 doublings in computational power
100
278138
4785
رأينا تضاعف قدرة الحاسب الآلي لأكثر من 30 مرة
04:42
since then.
101
282947
1156
منذ ذلك الحين.
04:44
That's just an extraordinary number of times to double any quantity,
102
284127
3688
وهذا مجرد عدد استثنائي لمضاعفة أي كمية،
04:47
and what it really means
103
287839
1240
وما يعنيه هذا حقاً
04:49
is that we're now at a point where we're going to see
104
289103
2524
هو أننا الآن في مرحلة سنرى فيها حجمًا غير عادي من التقدم المطلق،
04:51
just an extraordinary amount of absolute progress,
105
291651
2411
04:54
and, of course, things are going to continue to also accelerate
106
294086
2975
وبالطبع، ستستمر الأمور في التسارع أيضًا من هذه النقطة.
04:57
from this point.
107
297085
1159
04:58
So as we look forward to the coming years and decades,
108
298268
2540
لذلك أثناء تطلعنا إلى السنوات والعقود القادمة،
05:00
I think that means that we're going to see things
109
300832
2338
أعتقد أن هذا يعني أننا سنرى أمورَّا لسنا مستعدين لها حقًا.
05:03
that we're really not prepared for.
110
303194
1673
05:04
We're going to see things that astonish us.
111
304891
2077
سنرى أمورَّا ستُذهلنا.
05:06
The second key thing
112
306992
1266
الشيء الرئيسي الثاني
05:08
is that the machines are, in a limited sense, beginning to think.
113
308282
3906
هو أن الآلات، بدأت بالتفكير بشكل محدود.
05:12
And by this, I don't mean human-level AI,
114
312212
2457
ولا أعني هنا نفس مستوى ذكاء الإنسان،
05:14
or science fiction artificial intelligence;
115
314693
2936
أو الذكاء الاصطناعي الذي يظهر في أفلام الخيال العلمي
05:17
I simply mean that machines and algorithms are making decisions.
116
317653
4462
أعني ببساطة أن الآلات والخوارزميات أصبحوا يتخذون القرارات.
05:22
They're solving problems, and most importantly, they're learning.
117
322139
3860
فهم يقومون بحل المشكلات، والأكثر أهمية، أنهم يتعلمون.
05:26
In fact, if there's one technology that is truly central to this
118
326023
3303
في الواقع، إذا كان هناك تقنيةً واحدةً يتمحور حولها كل هذا
05:29
and has really become the driving force behind this,
119
329350
3077
وأصبحت القوة الدافعة وراء ذلك.
05:32
it's machine learning,
120
332451
1172
فهي تعلم الآلات،
05:33
which is just becoming this incredibly powerful,
121
333647
2720
والتي أصبحت تقنيةً قويةً بشكل لا يصدق
05:36
disruptive, scalable technology.
122
336391
2638
كما أنها مربكة وقابلة للتطوير.
05:39
One of the best examples I've seen of that recently
123
339561
2469
أحد أفضل الأمثلة التي رأيتها مؤخرًا
05:42
was what Google's DeepMind division was able to do
124
342054
2751
ما أصبح قسم (جوجل ديب مايند) قادرًا على فعله مع نظامهم (ألفا غو).
05:44
with its AlphaGo system.
125
344829
1553
05:46
Now, this is the system that was able to beat the best player in the world
126
346406
4300
هذا النظام الذي أصبح قادرًا على هزيمة أعظم لاعبي العالم
05:50
at the ancient game of Go.
127
350730
1979
في لعبة (جو) القديمة.
05:52
Now, at least to me,
128
352733
1150
والآن، وبالنسبة لي،
05:53
there are two things that really stand out about the game of Go.
129
353907
3117
هناك أمرين مهمين بخصوص لعبة (جو)
الأول أنه أثناء ممارسة اللعبة،
05:57
One is that as you're playing the game,
130
357048
2296
05:59
the number of configurations that the board can be in
131
359368
2866
فإن عدد احتمالات الحركات على اللوحة
06:02
is essentially infinite.
132
362258
1411
عدد لا متناهي.
06:03
There are actually more possibilities than there are atoms in the universe.
133
363693
3833
فعدد احتمالات الحركات في لعبة (جو) يفوق عدد الذرات في الكون،
06:07
So what that means is,
134
367980
1184
ولذا فإن ما يعنيه ذلك،
06:09
you're never going to be able to build a computer to win at the game of Go
135
369188
3597
أنك لن تستطيع بناء حاسب آلي يمكنه الفوز في لعبة (جو)
06:12
the way chess was approached, for example,
136
372809
2180
بنفس طريقة لعب (الشطرنج) على سبيل المثال،
06:15
which is basically to throw brute-force computational power at it.
137
375013
4526
والتي يتم استخدام القوة الحسابية المفرطة في حلها في الأساس.
06:19
So clearly, a much more sophisticated, thinking-like approach is needed.
138
379563
4177
لذا من الواضح، أننا بحاجة لنهج تفكير أكثر تطورًا وتعقيدًا.
06:24
The second thing that really stands out is that,
139
384368
3271
الشيء الثاني الذي برز هو
06:27
if you talk to one of the championship Go players,
140
387663
2647
أنك إذا تحدثت إلى أحد أبطال لعبة (جو)
06:30
this person cannot necessarily even really articulate what exactly it is
141
390334
4485
فلن يتمكنوا بالضبط حتى من تفصيل
06:34
they're thinking about as they play the game.
142
394843
2215
ما يفكرون به أثناء لعب اللعبة.
06:37
It's often something that's very intuitive,
143
397082
2193
ففي كثير من الأحيان يكون أمرّا بديهيًّا،
06:39
it's almost just like a feeling about which move they should make.
144
399299
3322
فالأمر غالبًا يتعلق بإحساسهم بالحركة التي يجب أن يقوموا بها.
06:42
So given those two qualities,
145
402645
1407
و بالنظر إلى هاتين الميزتين،
06:44
I would say that playing Go at a world champion level
146
404076
3937
أقول أن ممارسة لعبة (جو) على مستوى بطولة العالم
06:48
really ought to be something that's safe from automation,
147
408037
3238
يجب أن يكون شيئًا آمنًا من التحول إلى التشغيل الآلي،
06:51
and the fact that it isn't should really raise a cautionary flag for us.
148
411299
4446
وحقيقة أن تحولها إلى التشغيل الآلي ممكن الحدوث، فيجب أن نأخذ حذرنا.
06:55
And the reason is that we tend to draw a very distinct line,
149
415769
3917
والسبب هو أننا نميل لرسم خط متميز جدًا،
06:59
and on one side of that line are all the jobs and tasks
150
419710
3509
وعلى أحد جانبيًّ هذا الخط يوجد كل الوظائف والمهام
07:03
that we perceive as being on some level fundamentally routine and repetitive
151
423243
4748
التي نُميزها على أنها نمطية ومتكررة بشكل أساسي
07:08
and predictable.
152
428015
1350
ويمكن التنبؤ بها.
07:09
And we know that these jobs might be in different industries,
153
429389
2858
ونحن نعلم أن هذه الوظائف قد تكون في صناعات مختلفة،
07:12
they might be in different occupations and at different skill levels,
154
432271
3373
وقد تكون في مهن مختلفة وعلى مستوى مهارات مختلفة،
07:15
but because they are innately predictable,
155
435668
2210
ولكون التنبؤ بها يكون بشكل فطري،
07:17
we know they're probably at some point going to be susceptible
156
437902
3127
نعلم أنها في مرحلة ما ستكون عرضةً إلى التعلم الآلي،
07:21
to machine learning,
157
441053
1177
وبالتالي إلى التشغيل الآلي.
07:22
and therefore, to automation.
158
442254
1419
07:23
And make no mistake -- that's a lot of jobs.
159
443697
2097
وللحقيقة سيكون هذا عدد كبير من الوظائف.
07:25
That's probably something on the order of roughly half
160
445818
2679
وقد يقترب العدد من نصف الوظائف في الاقتصاد.
07:28
the jobs in the economy.
161
448521
1567
07:30
But then on the other side of that line,
162
450112
2159
ولكن على الجانب الآخر من هذا الخَّط،
07:32
we have all the jobs that require some capability
163
452295
4071
لدينا كل الوظائف التي تتطلب بعض القدرة
07:36
that we perceive as being uniquely human,
164
456390
2372
والتي نعتبرها إنسانية خالصة،
07:38
and these are the jobs that we think are safe.
165
458786
2223
وهذه هي الوظائف التي نعتقد أنها بمأمن.
07:41
Now, based on what I know about the game of Go,
166
461033
2265
والآن، وبناءً على ما أعرفه عن لعبة (جو)
07:43
I would've guessed that it really ought to be on the safe side of that line.
167
463322
3703
كنت أعتقد أن هذه اللعبة تقع على الجانب الآمن من هذا الخط،
07:47
But the fact that it isn't, and that Google solved this problem,
168
467049
3178
ولكن في الحقيقة هي ليست كذلك، وكون (جوجل) قد قامت بحل هذه المشكلة،
07:50
suggests that that line is going to be very dynamic.
169
470251
2432
يشير إلى أن هذا الخط سيكون مرنًا للغاية
07:52
It's going to shift,
170
472707
1179
وسيبدأ بالتحول،
07:53
and it's going to shift in a way that consumes more and more jobs and tasks
171
473910
4135
وسيتحول بطريقة سوف تستهلك المزيد والمزيد من الوظائف والمهام المختلفة
07:58
that we currently perceive as being safe from automation.
172
478069
3017
والتي نتصور أنها آمنة حاليًا من التحول إلى التشغيل الآلي.
08:01
The other key thing to understand
173
481921
1657
والشيء الرئيسي الآخر الذي يجب فهمه
08:03
is that this is by no means just about low-wage jobs or blue-collar jobs,
174
483602
5138
بأن الأمر لا يتعلق فقط بالمهن التجارية أو الوظائف منخفضة الأجر،
08:08
or jobs and tasks done by people
175
488764
1875
أو الوظائف والمهام التي يقوم بأدائها أفراد ذوو مستوى تعليمي منخفض.
08:10
that have relatively low levels of education.
176
490663
2104
08:12
There's lots of evidence to show
177
492791
1524
فهناك الكثير من الأدلة التي تظهر
08:14
that these technologies are rapidly climbing the skills ladder.
178
494339
3160
أن هذه التقنيات تتسلق بسرعة سلم المهارات المختلفة
08:17
So we already see an impact on professional jobs --
179
497523
3616
لذلك نرى بالفعل تأثيرها على الوظائف المهنية،
08:21
tasks done by people like accountants,
180
501163
4435
والمهام التي يقوم بها المحاسبين على سبيل المثال،
08:25
financial analysts,
181
505622
1317
المحللين الماليين،
08:26
journalists,
182
506963
1296
الصحفيين،
08:28
lawyers, radiologists and so forth.
183
508283
2377
المحامين، وأخصائيي الأشعة وما إلى ذلك.
08:30
So a lot of the assumptions that we make
184
510684
1938
لذلك فالكثير من الافتراضات
08:32
about the kind of occupations and tasks and jobs
185
512646
3220
التي نفترضها حول نوع المهن والمهام والوظائف
08:35
that are going to be threatened by automation in the future
186
515890
2819
والتي ستكون مهددة بواسطة التشغيل الآلي في المستقبل
08:38
are very likely to be challenged going forward.
187
518733
2198
من المرجح جدًا أن يثبت خطائها.
08:40
So as we put these trends together,
188
520955
1700
لذلك عندما نضع هذه التوجهات معًا،
08:42
I think what it shows is that we could very well end up in a future
189
522679
3292
أعتقد أن ما تظهره هو إمكانية أن ينتهي بنا المطاف في المستقبل
08:45
with significant unemployment.
190
525995
1507
بوجود نسبة بطالة مرتفعة.
08:48
Or at a minimum,
191
528254
1152
أو على الأقل،
08:49
we could face lots of underemployment or stagnant wages,
192
529430
3781
قد نواجه العديد من البطالة المقنعة أو الأجور الثابتة،
08:53
maybe even declining wages.
193
533235
2097
وربما حتى انخفاض في الأجور.
08:56
And, of course, soaring levels of inequality.
194
536142
2810
وبالطبع، مستويات مرتفعة من عدم المساواة.
08:58
All of that, of course, is going to put a terrific amount of stress
195
538976
4033
وبطبيعة الحال، سيكون لكل هذا تأثير هائل
09:03
on the fabric of society.
196
543033
1917
على نسيج المجتمع.
09:04
But beyond that, there's also a fundamental economic problem,
197
544974
3059
وبخلاف ذلك، هناك أيضًا مشكلة اقتصادية أساسية،
09:08
and that arises because jobs are currently the primary mechanism
198
548057
5195
والتي ستنشأ لأن الوظائف حاليًا هي الآلية الرئيسية
09:13
that distributes income, and therefore purchasing power,
199
553276
3545
لتوزيع الدخل وبالتالي القوة الشرائية،
09:16
to all the consumers that buy the products and services we're producing.
200
556845
5132
لجميع المستهلكين الذين يشترون المنتجات والخدمات التي ننتجها.
09:22
In order to have a vibrant market economy,
201
562831
2515
ولكي تحصل على اقتصاد سوق نابض بالنشاط،
09:25
you've got to have lots and lots of consumers
202
565370
2120
يجب أن يكون لديك العديد من المستهلكين
09:27
that are really capable of buying the products and services
203
567514
3029
ممن يستطيعون شراء المنتجات والخدمات التي يجري إنتاجها.
09:30
that are being produced.
204
570567
1151
09:31
If you don't have that, then you run the risk
205
571742
2386
إن لم يكن لديك ذلك، فستكون عرضةً للركود الاقتصادي،
09:34
of economic stagnation,
206
574152
1415
09:35
or maybe even a declining economic spiral,
207
575591
3669
أو ربما حتى الدخول في دوامة الانخفاض الاقتصادي،
09:39
as there simply aren't enough customers out there
208
579284
2314
بسبب عدم وجود مستهلكين بشكلٍ كافٍ
09:41
to buy the products and services being produced.
209
581622
2459
لشراء المنتجات والخدمات التي يتم إنتاجها.
09:44
It's really important to realize
210
584105
1928
من المهم جدًا أن ندرك
09:46
that all of us as individuals rely on access to that market economy
211
586057
6014
أننا جميعًا كأفراد نعتمد على الانخراط في اقتصاد السوق هذا
09:52
in order to be successful.
212
592095
1729
لنصبح ناجحين.
09:53
You can visualize that by thinking in terms of one really exceptional person.
213
593848
4436
يمكنك تصور ذلك من خلال التفكير في شخص استثنائي جدًا.
09:58
Imagine for a moment you take, say, Steve Jobs,
214
598308
2988
تخيل للحظة أننا نضع (ستيف جوبز) وحيدًا في جزيرة منعزلة.
10:01
and you drop him on an island all by himself.
215
601320
2581
10:03
On that island, he's going to be running around,
216
603925
2294
في تلك الجزيرة، سيركض في الأرجاء
10:06
gathering coconuts just like anyone else.
217
606243
2538
لجمع جوز الهند كأي شخص آخر.
10:08
He's really not going to be anything special,
218
608805
2188
لن يكون متميزًا عن أي شخص أخر.
10:11
and the reason, of course, is that there is no market
219
611017
3172
والسبب، بالطبع، هو عدم وجود سوق
10:14
for him to scale his incredible talents across.
220
614213
2786
يمكنه فيه توسيع نطاق مواهبه الرائعة.
10:17
So access to this market is really critical to us as individuals,
221
617023
3470
ولذا فإن الانخراط في هذا السوق هو أمر حيوي بالنسبة لنا كأشخاص،
10:20
and also to the entire system in terms of it being sustainable.
222
620517
4022
و للمجتمع بأكمله ليحافظ على استدامته.
10:25
So the question then becomes: What exactly could we do about this?
223
625063
3844
لذلك يصبح السؤال: ما الذي يمكننا فعله حيال ذلك؟
10:29
And I think you can view this through a very utopian framework.
224
629285
3232
وأعتقد أنه يمكننا تخيل ذلك من خلال إطار حالم.
10:32
You can imagine a future where we all have to work less,
225
632541
2643
يمكننا تخيل مستقبل نعمل فيه جميعًا بشكل أقل،
10:35
we have more time for leisure,
226
635208
3001
ويكون لدينا فيه المزيد من الوقت للراحة،
10:38
more time to spend with our families,
227
638233
1928
ووقت أطول لنقضيه مع عائلاتنا،
10:40
more time to do things that we find genuinely rewarding
228
640185
3255
ومزيد من الوقت للقيام بالأشياء التي نجدها مجزيةً حقَّا
10:43
and so forth.
229
643464
1157
وأشياء من هذا القبيل.
10:44
And I think that's a terrific vision.
230
644645
1855
وأعتقد أن هذه رؤية رائعة.
10:46
That's something that we should absolutely strive to move toward.
231
646524
3629
فهذا شيء يجب علينا السعي والتحرك نحوه.
10:50
But at the same time, I think we have to be realistic,
232
650177
2676
لكن بنفس الوقت علينا أن نكون واقعيين،
10:52
and we have to realize
233
652877
1393
ويجب أن ندرك
10:54
that we're very likely to face a significant income distribution problem.
234
654294
4860
أنه من المرجح جدًا أن نواجه مشكلةً كبيرةً في توزيع الدخل.
10:59
A lot of people are likely to be left behind.
235
659178
2967
وعلى الأرجح سيتأثر الكثير من الناس بهذا.
11:03
And I think that in order to solve that problem,
236
663186
2404
وأعتقد أنه لنتمكن من حل هذه المشكلة،
11:05
we're ultimately going to have to find a way
237
665614
2098
علينا أن نجد وسيلةً لفصل الدخل عن الإنتاجية في العمل التقليدي.
11:07
to decouple incomes from traditional work.
238
667736
2606
11:10
And the best, more straightforward way I know to do that
239
670366
2866
والطريقة الأفضل والأكثر وضوحًا لفعل ذلك
11:13
is some kind of a guaranteed income or universal basic income.
240
673256
3568
هي وجود نوع من الدخل المضمون أو الدخل الأساسي على مستوى العالم.
11:16
Now, basic income is becoming a very important idea.
241
676848
2488
فقد أصبحت فكرة الدخل الأساسي مهمةً جدًا الآن.
11:19
It's getting a lot of traction and attention,
242
679360
2139
وأصبحت تستدعي الكثير من الانتباه،
11:21
there are a lot of important pilot projects
243
681523
2273
فهناك الكثير من المشاريع التجريبية المهمة والتجارب الجارية حول العالم.
11:23
and experiments going on throughout the world.
244
683820
2175
11:26
My own view is that a basic income is not a panacea;
245
686628
3200
أمًّا وجهة نظري فهي أن الدخل الأساسي ليس حلًا سحريًا،
11:29
it's not necessarily a plug-and-play solution,
246
689852
2532
فهو ليس حلًا سهل التركيب والتشغيل،
11:32
but rather, it's a place to start.
247
692408
1635
ولكن يمكن اعتباره خطوةً على الطريق،
11:34
It's an idea that we can build on and refine.
248
694067
2782
فهي فكرة يمكن البناء عليها وصقلها.
11:36
For example, one thing that I have written quite a lot about
249
696873
2817
فعلى سبيل المثال، أحد الموضوعات التي كتبت الكثير بشأنها
11:39
is the possibility of incorporating explicit incentives into a basic income.
250
699714
4592
هي إمكانية دمج حوافز واضحة في الدخل الأساسي.
11:44
To illustrate that,
251
704930
1169
ولتوضيح ذلك،
11:46
imagine that you are a struggling high school student.
252
706123
2768
تخيل أنك طالب بالثانوية تعاني في الدراسة.
11:48
Imagine that you are at risk of dropping out of school.
253
708915
2834
تخيل أنك معرض لترك المدرسة.
11:52
And yet, suppose you know that at some point in the future,
254
712289
3378
ومع ذلك، لنفترض أنك تعلم أنه في مرحلة ما من المستقبل،
11:55
no matter what,
255
715691
1224
ومهما حدث،
11:56
you're going to get the same basic income as everyone else.
256
716939
3697
ستحصل على نفس الدخل الأساسي الذي سيحصل عليه الجميع.
12:00
Now, to my mind, that creates a very perverse incentive
257
720660
3042
في اعتقادي، سيخلق ذلك حافزًا ضارًا جدًا
12:03
for you to simply give up and drop out of school.
258
723726
2497
سيجعلك تتخلى ببساطة عن المدرسة.
12:06
So I would say, let's not structure things that way.
259
726247
2505
لذلك ما أود قوله، دعونا لا نُشكل الأشياء بهذه الطريقة
12:08
Instead, let's pay people who graduate from high school somewhat more
260
728776
5316
بدلًا عن ذلك، دعونا ندفع أكثر لمن يتخرجون من المدرسة الثانوية
12:14
than those who simply drop out.
261
734116
1696
عن أولئك الذين يتركون المدرسة.
12:16
And we can take that idea of building incentives into a basic income,
262
736329
3478
ويمكننا أن نأخذ فكرة دمج الحوافز في الدخل الأساسي،
12:19
and maybe extend it to other areas.
263
739831
1667
وربما مُدًّها إلى مناطق أخرى.
12:21
For example, we might create an incentive to work in the community
264
741522
3577
على سبيل المثال، قد نقوم بخلق حافزًا لتشجيع العمل في المجتمع
12:25
to help others,
265
745123
1158
لمساعدة الآخرين،
12:26
or perhaps to do positive things for the environment,
266
746305
3064
أو ربما القيام بأشياء إيجابية للبيئة،
12:29
and so forth.
267
749393
1170
وهكذا دواليك.
12:30
So by incorporating incentives into a basic income,
268
750587
3011
ولذا من خلال دمج الحوافز في الدخل الأساسي،
12:33
we might actually improve it,
269
753622
1629
قد نتمكن من تحسينه،
12:35
and also, perhaps, take at least a couple of steps
270
755275
2626
كما قد نتمكن أيضًا من أخذ عدة خطوات
12:37
towards solving another problem
271
757925
2425
نحو حل مشكلة أخرى
12:40
that I think we're quite possibly going to face in the future,
272
760374
2944
والتي أعتقد أننا قد نواجهها في المستقبل،
12:43
and that is, how do we all find meaning and fulfillment,
273
763342
3752
ألا وهي، كيف سنتمكن جميعًا من تحقيق ذاتنا،
12:47
and how do we occupy our time
274
767118
2318
وكيف سنشغل أوقاتنا
12:49
in a world where perhaps there's less demand for traditional work?
275
769460
4349
في عالم سيكون فيه ربما طلب أقل على العمل التقليدي؟
12:54
So by extending and refining a basic income,
276
774201
2805
ولذا وبتوسيع وتنقيح فكرة الدخل الأساسي،
12:57
I think we can make it look better,
277
777030
2336
أعتقد أن بإمكاننا جعلها أفضل،
12:59
and we can also, perhaps, make it more politically and socially acceptable
278
779390
5298
ويمكننا أيضًا جعلها أكثر قبولًا سياسيًا ومجتمعيًا وعمليًا،
13:04
and feasible --
279
784712
1164
13:05
and, of course, by doing that,
280
785900
1474
وبالطبع، من خلال القيام بذلك،
13:07
we increase the odds that it will actually come to be.
281
787398
3450
فنحن نزيد من احتمالات تحقيقه على أرض الواقع.
13:11
I think one of the most fundamental,
282
791731
2270
أظن أن أحد أهم الاعتراضات الغريزية
13:14
almost instinctive objections
283
794025
2168
13:16
that many of us have to the idea of a basic income,
284
796217
3453
التي يتحفظ فيها العديد منا على فكرة الدخل الأساسي،
13:19
or really to any significant expansion of the safety net,
285
799694
3732
أو على أي توسيع مهم لشبكة الأمان،
13:23
is this fear that we're going to end up with too many people
286
803450
3760
هو الخوف من أن ينتهي بنا المطاف بوجود الكثير من الناس
13:27
riding in the economic cart,
287
807234
1738
ممن يعتمدون على المساعدة الاقتصادية
13:28
and not enough people pulling that cart.
288
808996
2047
بدون وجود العدد الكافي اللازم لدفع الاقتصاد.
13:31
And yet, really, the whole point I'm making here, of course,
289
811067
2834
ومع ذلك، ما أقصده هنا، بطبيعة الحال،
13:33
is that in the future,
290
813925
1361
هو أنه في المستقبل
13:35
machines are increasingly going to be capable of pulling that cart for us.
291
815310
3826
ستكون الآلات قادرة بشكل متزايد على دفع عجلة الاقتصاد نيابة عنا.
13:39
That should give us more options
292
819160
1990
وهذا ينبغي أن يوفر لنا المزيد من الخيارات
13:41
for the way we structure our society and our economy,
293
821174
3811
للطريقة التي سنهيكل بها مجتمعنا واقتصادنا،
13:45
And I think eventually, it's going to go beyond simply being an option,
294
825009
3442
وأعتقد في نهاية المطاف، أن الأمر سيتحول من كونه خيارًا،
13:48
and it's going to become an imperative.
295
828475
1901
وسيصبح أمرًّا حتميًّا.
13:50
The reason, of course, is that all of this is going to put
296
830400
2822
والسبب بالطبع، أن كل هذا سيضع درجة من الضغط على مجتمعنا،
13:53
such a degree of stress on our society,
297
833246
2014
13:55
and also because jobs are that mechanism
298
835284
2514
وأيضًا لأن الوظائف هي تلك الآلية
13:57
that gets purchasing power to consumers
299
837822
1965
التي تعطي القوة الشرائية للمستهلكين
13:59
so they can then drive the economy.
300
839811
2516
وهذا ما سيدفع عجلة الاقتصاد.
14:02
If, in fact, that mechanism begins to erode in the future,
301
842351
3547
ولو بدأت هذه الآلية في التآكل في المستقبل،
14:05
then we're going to need to replace it with something else
302
845922
2815
سنحتاج وقتها لاستبدالها بشيء آخر
14:08
or we're going to face the risk
303
848761
1563
والا فإننا سنواجه خطر تعرض النظام كله لعدم الاستدامة.
14:10
that our whole system simply may not be sustainable.
304
850348
2567
14:12
But the bottom line here is that I really think
305
852939
2382
خلاصة الأمر، أنني أعتقد حقًا
14:15
that solving these problems,
306
855345
2436
أن السبيل إلى حل هذه المشاكل،
14:17
and especially finding a way to build a future economy
307
857805
3400
وبخاصة إيجاد وسيلة لبناء اقتصاد مستقبلي
14:21
that works for everyone,
308
861229
2013
يلبي متطلبات الجميع،
14:23
at every level of our society,
309
863266
1861
على كل مستوى من مستويات مجتمعنا،
14:25
is going to be one of the most important challenges that we all face
310
865151
3540
سيكون أحد أهم التحديات التي سنواجهها جميعًا
14:28
in the coming years and decades.
311
868715
2043
في السنوات والعقود القادمة.
14:30
Thank you very much.
312
870782
1248
شكرًا جزيلًا لكم.
14:32
(Applause)
313
872054
1860
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7