Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

162,289 views ・ 2012-09-24

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Fordító: Laszlo Nagy Lektor: Judit Szabo
00:15
As it turns out, when tens of millions of people are unemployed
1
15648
3580
Mint kiderül, amikor több tíz millió ember
munkanélküli, vagy alulfoglalkoztatott,
00:19
or underemployed,
2
19252
1534
00:20
there's a fair amount of interest in what technology might be doing
3
20810
3166
elég nagy az érdeklődés az iránt, mit tesz a technológia a munkaerővel.
00:24
to the labor force.
4
24000
1162
És ahogy nézem ezt az eszmecserét, úgy tűnik,
00:25
And as I look at the conversation,
5
25186
1889
00:27
it strikes me that it's focused on exactly the right topic,
6
27099
3680
hogy pontosan a megfelelő témára összpontosít
00:30
and at the same time, it's missing the point entirely.
7
30803
2825
és ugyanakkor, teljesen elvéti a lényeget.
00:33
The topic that it's focused on,
8
33652
1541
A téma, amire fókuszál, a kérdés az, vajon
00:35
the question is whether or not all these digital technologies are affecting
9
35217
4483
ezek a digitális technológiák hatással vannak-e az emberek
00:39
people's ability to earn a living,
10
39724
2017
megélhetésére, vagy másképp kifejezve
00:41
or, to say it a little bit different way,
11
41765
1985
00:43
are the droids taking our jobs?
12
43774
2089
a droidok elveszik a munkánkat?
00:45
And there's some evidence that they are.
13
45887
1937
És van némi bizonyíték arra, hogy igen.
00:47
The Great Recession ended when American GDP resumed
14
47848
4045
A nagy recesszió véget ért amikor az amerikai GDP visszatért
00:51
its kind of slow, steady march upward,
15
51917
2867
a lassú, egyenletes növekedéshez, és néhány más
00:54
and some other economic indicators also started to rebound,
16
54808
3270
gazdasági mutató is kezdett helyreállni, és
00:58
and they got kind of healthy kind of quickly.
17
58102
2293
viszonylag gyorsan egészséges értéket vett fel. A vállalati nyereség
01:00
Corporate profits are quite high;
18
60419
2167
egész magas. Valójában, ha belevesszük a banki nyereséget,
01:02
in fact, if you include bank profits,
19
62610
1896
01:04
they're higher than they've ever been.
20
64530
1991
magasabbak, mint valaha.
01:06
And business investment in gear -- in equipment
21
66545
3487
És az üzleti befektetések felszerelésbe, berendezésekbe,
hardverbe és a szoftverbe minden idők legmagasabb szintjén áll.
01:10
and hardware and software -- is at an all-time high.
22
70056
2844
01:12
So the businesses are getting out their checkbooks.
23
72924
3315
Azaz a vállalkozások előveszik a csekkfüzeteiket.
01:16
What they're not really doing is hiring.
24
76263
1999
Amit nem igazán csinálnak, az a toborzás.
01:18
So this red line
25
78661
1151
Tehát a piros vonal a foglalkoztatás / népesség aránya
01:19
is the employment-to-population ratio,
26
79836
2538
01:22
in other words, the percentage of working-age people in America
27
82398
4129
más szóval a munkaképes korúak százaléka
Amerikában, akiknek van munkájuk.
01:26
who have work.
28
86551
1386
01:27
And we see that it cratered during the Great Recession,
29
87961
3106
És látjuk, hogy a nagy recesszió idején érte el a mélypontot,
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
30
91091
2897
és még egyáltalán nem kezdett el visszatérni.
01:34
But the story is not just a recession story.
31
94012
2919
De a történet nem csak egy recesszió történet.
01:36
The decade that we've just been through had
32
96955
2080
Az évtized, amit éppencsak magunk mögött hagytunk, viszonylag
01:39
relatively anemic job growth all throughout,
33
99059
3213
vérszegény volt munkahely növekedés tekintetében, különösen, ha
01:42
especially when we compare it to other decades,
34
102296
2623
más évtizedekkel hasonlítjuk össze, és a 2000-es évek
01:44
and the 2000s are the only time we have on record
35
104943
3030
az egyetlenek a feljegyzéseink során, ahol
01:47
where there were fewer people working at the end of the decade
36
107997
3532
kevesebb ember dolgozik az évtized végén
01:51
than at the beginning.
37
111553
1402
mint az elején. Ez nem az, amit látni szeretnénk.
01:52
This is not what you want to see.
38
112979
1673
01:54
When you graph the number of potential employees
39
114984
3383
Ha ábrázoljuk a potenciális munkavállalók számát
01:58
versus the number of jobs in the country,
40
118391
2556
az ország munkahelyeinek számával szemben, látjuk ahogy
02:00
you see the gap gets bigger and bigger over time,
41
120971
3850
a rés egyre nagyobb és nagyobb az idő múltával, majd
02:04
and then, during the Great Recession, it opened up in a huge way.
42
124845
3310
a nagy válság során óriásira nyílik.
Végeztem némi gyors számítást. Vettem az elmúlt 20 év GDP-növekedését
02:08
I did some quick calculations.
43
128179
1460
02:09
I took the last 20 years of GDP growth
44
129663
2432
02:12
and the last 20 years of labor-productivity growth
45
132119
3272
és az elmúlt 20 év a munkaerő-termelékenység növekedését
02:15
and used those in a fairly straightforward way
46
135415
2718
és egy viszonylag egyszerű módon használtam,
02:18
to try to project how many jobs the economy was going to need
47
138157
3023
hogy a kivetítsem, mennyi munkahelyre lesz szüksége a gazdaságnak,
hogy folytassa növekedését, és ez az a vonal, amire jutottam.
02:21
to keep growing,
48
141204
1303
02:22
and this is the line that I came up with.
49
142531
2125
02:24
Is that good or bad?
50
144680
1742
Ez vajon jó, vagy rossz? Ez a kormány előrejelezése
02:26
This is the government's projection
51
146446
1911
a munkaképes korú lakosság alakulására a jövőben.
02:28
for the working-age population going forward.
52
148381
3336
02:31
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
53
151741
5098
Tehát, ha ezek a jóslatok pontosak, az a rés nem fog bezárulni.
02:36
The problem is, I don't think these projections are accurate.
54
156863
3026
A probléma az, hogy nem hiszem, ezek az előrejelzések pontosak.
02:39
In particular, I think my projection is way too optimistic,
55
159913
3479
Különösen az én előrejelzésemről gondolom, hogy optimista,
02:43
because when I did it,
56
163416
1447
mert amikor ezt készítettem, feltételeztem, hogy a jövő
02:44
I was assuming that the future was kind of going to look like the past,
57
164887
4218
valahogy úgy fog alakulni, mint a múlt,
02:49
with labor productivity growth,
58
169129
1669
munkaerő-termelékenység növekedéssel, és valójában nem hiszek ebben,
02:50
and that's actually not what I believe.
59
170822
1871
02:52
Because when I look around,
60
172717
1349
mert amikor körülnézek, azt hiszem eddig még semmit sem láttunk
02:54
I think that we ain't seen nothing yet
61
174090
2220
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
62
176334
3236
amikor arról van szó, milyen hatása van a technológiának a munkaerőre.
02:59
Just in the past couple years, we've seen digital tools
63
179962
3971
Csak az elmúlt pár évben, láttunk digitális eszközöket
03:03
display skills and abilities that they never, ever had before,
64
183957
4233
olyan készségekkel és képességekkel, mint még soha korábban,
és, hogy ezek mélyen beleássák magukat abba amit mi emberi lények
03:08
and that kind of eat deeply into what we human beings
65
188214
3510
03:11
do for a living.
66
191748
1282
a megélhetésként teszünk. Hadd mondjak egy pár példát.
03:13
Let me give you a couple examples.
67
193054
1926
03:15
Throughout all of history,
68
195004
1252
Az egész történelem során, ha le akartunk
03:16
if you wanted something translated from one language into another,
69
196280
3550
fordítani valamit egyik nyelvről a másikra,
03:19
you had to involve a human being.
70
199854
1725
be kellett vonnunk egy emberi lényt.
03:21
Now we have multi-language, instantaneous,
71
201930
3128
Most már van nekünk több-nyelvű, azonnali,
03:25
automatic translation services available for free
72
205082
4420
automatikus fordító szolgáltatásunk, ami szabadon elérhető
03:29
via many of our devices, all the way down to smartphones.
73
209526
3143
számos készülékünkön keresztül, egészen az okostelefonokig.
03:32
And if any of us have used these,
74
212693
1796
És, ha bármelyikünk használta már ezeket, tudjuk, hogy
03:34
we know that they're not perfect, but they're decent.
75
214513
3515
nem tökéletesek, de egészen megfelelőek.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
76
218540
2972
Az egész történelem során ha szerettünk volna valamit leírva,
03:41
a report or an article, you had to involve a person.
77
221536
3337
egy jelentést vagy egy cikket, be kellett vonnunk egy embert.
Most már nem. Ez egy olyan cikk, amely megjelent
03:45
Not anymore.
78
225418
1153
03:46
This is an article that appeared in Forbes online a while back,
79
226595
2973
nemrég a Forbes online kiadásában az Apple jövedelmezőségéről.
03:49
about Apple's earnings.
80
229592
1176
03:50
It was written by an algorithm.
81
230792
1618
Egy algoritmus által íródott.
03:52
And it's not decent -- it's perfect.
82
232980
2857
És ez nem megfelelő, ez tökéletes.
Egy csomó ember megnézi ez, és azt mondják, "oké,
03:57
A lot of people look at this and they say,
83
237009
2029
03:59
"OK, but those are very specific, narrow tasks,
84
239062
2305
de ezek nagyon konkrét, szűkre szabott feladatok,
04:01
and most knowledge workers are actually generalists.
85
241391
2911
és a legtöbb tudás-munkás valójában generalista,
04:04
And what they do is sit on top of a very large body of expertise and knowledge
86
244326
4192
és amit ők csinálnak az az, hogy ülnek egy nagy halom
a szakértelem és tudás tetején, és ezt használják
04:08
and they use that to react on the fly to kind of unpredictable demands,
87
248542
3797
hogy menet közben reagáljanak, bármilyen kiszámíthatatlan igényre,
04:12
and that's very, very hard to automate."
88
252363
2120
és ezt nagyon, nagyon nehéz automatizálni."
Az utóbbi idők egyik legmegkapóbb tudás-munkása
04:15
One of the most impressive knowledge workers in recent memory
89
255063
2905
egy Ken Jennings nevű fickó.
04:17
is a guy named Ken Jennings.
90
257992
1521
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row.
91
259537
4734
Ő nyerte a "Jeopardy!" vetélkedőt 74-szer egymás után,
04:24
Took home three million dollars.
92
264870
2190
és vitt haza három millió dollárt.
Ez Ken a jobb oldalon, ahogy három az egyhez veri
04:27
That's Ken on the right, getting beat three-to-one
93
267084
3771
04:30
by Watson, the Jeopardy-playing supercomputer from IBM.
94
270879
4377
Watson, a "Jeopardy!"-t játszó szuperszámítógép az IBM-től.
04:35
So when we look at what technology can do to general knowledge workers,
95
275902
3515
Tehát, ha megnézzük, mit tehet a technológia
az általános tudás-munkásokkal, elkezdek gondolkodni
04:39
I start to think there might not be something so special
96
279441
3078
nem is lehet olyan különleges az a gondolat
04:42
about this idea of a generalist,
97
282543
1768
a generalistáról, különösen akkor, olyan dolgokat kezdünk csinálni,
04:44
particularly when we start doing things like hooking Siri up to Watson,
98
284335
4330
mint összekötni Siri-t Watsonnal, és olyan technológiát
04:48
and having technologies that can understand what we're saying
99
288689
3269
birtokolni ami megérti, amit mondasz
04:51
and repeat speech back to us.
100
291982
1984
és elismétli nekünk a beszédet.
04:53
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun of her flaws,
101
293990
3903
Namármost, Siri messze nem tökéletes, és jól szórakozhatunk
a hibáin, de azt is szem előtt kell tartanunk,
04:57
but we should also keep in mind
102
297917
1499
04:59
that if technologies like Siri and Watson improve along a Moore's law trajectory,
103
299440
5364
ha a technológiák, mint a Siri és Watson
a Moore törvény pályája mentén fejlődnek, amit meg is tesznek,
05:04
which they will,
104
304828
1522
05:06
in six years, they're not going to be two times better or four times better,
105
306374
3590
akkor hat év alatt nem 2-szer lesznek jobbak
vagy 4-szer jobbak, hanem 16-szor jobbak lesznek, mint most.
05:09
they'll be 16 times better than they are right now.
106
309988
3470
05:13
So I start to think a lot of knowledge work is going to be affected by this.
107
313482
3846
Tehát kezdem úgy gondolni, hogy egy csomó tudás-munka lesz érintve ez által.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work,
108
317352
3736
És a digitális technológiák nem csak a tudás munkát befolyásolják.
Elkezdik izmaikat feszíteni a fizikai világban is.
05:21
they're starting to flex their muscles in the physical world as well.
109
321112
3739
05:24
I had the chance a little while back to ride in the Google autonomous car,
110
324875
3725
Nem is olyan régen lehetőségem volt vezetni a Google
önálló autóját, ami olyan király, mint amilyennek hangzik. (Nevetés)
05:28
which is as cool as it sounds.
111
328624
2277
05:30
(Laughter)
112
330925
2188
És garantálom, hogy simán kezelte a stop-and-go forgalmat
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic on US 101
113
333137
4421
a US 101-esen.
05:37
very smoothly.
114
337582
1253
05:38
There are about three and a half million people who drive trucks for a living
115
338859
3651
Körülbelül három és fél millió ember van az Egyesült Államokban,
akinek a megélhetése a teherautó vezetés.
05:42
in the United States;
116
342534
1151
Úgy gondolom, egy részük érintve lesz e
05:43
I think some of them are going to be affected by this technology.
117
343709
3068
technológia által. És egyelőre a humanoid robotok
05:46
And right now, humanoid robots are still incredibly primitive.
118
346801
3100
hihetetlenül primitívek. Nem tudnak túl sokat.
05:49
They can't do very much.
119
349925
1957
05:51
But they're getting better quite quickly
120
351906
1972
De nagyon gyorsan egyre jobbak lesznek, és a DARPA,
05:53
and DARPA, which is the investment arm of the Defense Department,
121
353902
3537
a Honvédelmi Minisztérium befektetési ága,
05:57
is trying to accelerate their trajectory.
122
357463
1977
próbálja felgyorsítani a pályájukat.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
123
359464
4442
Szóval röviden, igen, a droidok jönnek a munkánkért.
Rövid távon ösztönözhetjük a munkahelyek növekedését
06:05
In the short term, we can stimulate job growth
124
365105
2892
a vállalkozói szellem ösztönzésével és az infrastruktúrális
06:08
by encouraging entrepreneurship
125
368021
2137
06:10
and by investing in infrastructure,
126
370182
1914
beruházásokkal, mert a robotok ma még nem
06:12
because the robots today still aren't very good at fixing bridges.
127
372120
3538
túl jók hidak javításában.
06:15
But in the not-too-long-term,
128
375682
1898
De a nem túl távoli jövőben, azt hiszem, még a
06:17
I think within the lifetimes of most of the people in this room,
129
377604
3902
a legtöbb itt ülő ember életében, egy olyan gazdasággá
06:21
we're going to transition into an economy that is very productive,
130
381530
3548
alakulunk át, amely nagyon hatékony, de
06:25
but that just doesn't need a lot of human workers.
131
385102
2894
amely egyszerűen nem igényel túl sok emberi munkaerőt,
06:28
And managing that transition is going to be the greatest challenge
132
388020
3112
és ennek az átmenetnek a kezelése lesz
a legnagyobb kihívás, amellyel a társadalmunk szembesül.
06:31
that our society faces.
133
391156
1538
06:32
Voltaire summarized why; he said,
134
392718
1950
Voltaire összefoglalja miért. Azt mondta, "a munka pedig arra jó,
06:34
"Work saves us from three great evils: boredom, vice and need."
135
394692
5179
hogy messze tartson tőlünk három nagy bajt: az unalmat, a bűnt, a szükséget".
06:40
But despite this challenge --
136
400430
2057
De ezen kihívás ellenére, én személy szerint,
06:42
personally, I'm still a huge digital optimist,
137
402511
2912
még mindig egy hatalmas digitális optimista vagyok,
06:45
and I am supremely confident
138
405447
2204
és roppant magabiztos vagyok abban, hogy a digitális technológiák, amelyeket
06:47
that the digital technologies that we're developing now
139
407675
2588
éppen fejlesztünk, egy utópisztikus jövőbe visznek bennünket,
06:50
are going to take us into a Utopian future,
140
410287
2650
06:52
not a dystopian future.
141
412961
1712
nem pedig egy disztópikus jövőbe. És hogy elmagyarázzam miért,
06:54
And to explain why,
142
414697
1151
06:55
I want to pose a ridiculously broad question.
143
415872
2579
szeretnék egy nevetségesen általános kérdést feltenni.
06:58
I want to ask:
144
418475
1151
Azt szeretném megkérdezni, hogy mi volt a legfontosabb
06:59
what have been the most important developments in human history?
145
419650
3346
fejlemény az emberiség történetében?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
146
423020
2961
Szeretnék megosztani néhányat a válaszok közül, amit erre
a kérdésre kaptam. Ezt csodálatos megkérdezni
07:06
in response to this question.
147
426005
1397
07:07
It's a wonderful question to ask and start an endless debate about,
148
427426
3168
és egy vég nélküli vitát kezdeni róla,
07:10
because some people are going to bring up
149
430618
1974
mert néhány ember fel fogja hozni,
07:12
systems of philosophy in both the West and the East
150
432616
3300
hogy a nyugati és a keleti filozófia rendszerek
07:15
that have changed how a lot of people think about the world.
151
435940
3223
megváltoztatták az emberek világnézetét.
07:19
And then other people will say,
152
439187
1493
És majd más emberek azt fogják mondani, "nem, valójában, a nagy történetek,
07:20
"No, actually, the big stories, the big developments
153
440704
2461
a nagy fejlemények a világ fő
07:23
are the founding of the world's major religions,
154
443189
2583
vallásainak megalapítása, ami civilizációkat változtatott meg
07:25
which have changed civilizations and have changed and influenced
155
445796
3226
és befolyásolta, hogyan éli számtalan
07:29
how countless people are living their lives."
156
449046
2594
ember az életét." És megint mások azt fogják mondani,
07:31
And then some other folk will say,
157
451664
1697
07:33
"Actually, what changes civilizations,
158
453385
2390
"Valójában a birodalmak formálják a civilizációkat,
07:35
what modifies them and what changes people's lives are empires,
159
455799
4785
és változtatják meg az emberek életét,
így a emberi történelem legnagyobb előrelépései
07:40
so the great developments in human history
160
460608
2405
hódításokról és a háborúkról szólnak."
07:43
are stories of conquest and of war."
161
463037
2762
07:45
And then some cheery soul usually always pipes up and says,
162
465823
2781
És akkor néhány vidám lélek általában mindig felbukkan
07:48
"Hey, don't forget about plagues!"
163
468628
1682
és azt mondja: "Hé, ne feledkezzünk el a járványokról." (Nevetés)
07:50
(Laughter)
164
470334
3909
Van néhány optimista válasz is erre a kérdésre,
07:54
There are some optimistic answers to this question,
165
474267
2523
07:56
so some people will bring up the Age of Exploration
166
476814
2414
szóval néhány ember felveti a felfedezések korát
és a világ megnyílását.
07:59
and the opening up of the world.
167
479252
1545
08:00
Others will talk about intellectual achievements in disciplines like math
168
480821
3778
Mások a szellemi eredményekről fognak beszélni
a tudományágakban, mint ahogy a matematika segített abban,
08:04
that have helped us get a better handle on the world,
169
484623
2494
hogy jobban megértsük a világot, és megint mások
08:07
and other folk will talk about periods when there was a deep flourishing
170
487141
3440
azon időszakokról fognak beszélni amikor mélyen virágzottak
08:10
of the arts and sciences.
171
490605
1605
a művészetek és a tudományok. Ez a vita így fog menni tovább és tovább.
08:12
So this debate will go on and on.
172
492234
1587
08:13
It's an endless debate
173
493845
1461
Ez egy vég nélküli vita, és nincs meggyőző,
08:15
and there's no conclusive, single answer to it.
174
495330
3233
egyedüli válasz. De ha te egy kockafej vagy, mint én,
08:18
But if you're a geek like me,
175
498587
1517
azt mondod: "Nos, mit mutatnak az adatok?"
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
176
500128
2681
08:22
And you start to do things
177
502833
1332
És elkezdesz ábrázolni dolgokat, amelyek valószínüleg
08:24
like graph things that we might be interested in --
178
504189
2684
érdekelhetnek bennünket, a világ népessége, például,
08:26
the total worldwide population, for example,
179
506897
3079
vagy a társadalmi fejlődés néhány mérőszáma,
08:30
or some measure of social development
180
510000
2365
08:32
or the state of advancement of a society.
181
512389
2488
vagy a társadalom fejlődésének állapota,
08:34
And you start to plot the data, because, by this approach,
182
514901
4123
és elkezded ábrázolni az adatokat, mert ezzel a megközelítéssel
a nagy történetek, az emberi történelem nagy fejleményei
08:39
the big stories, the big developments in human history,
183
519048
2605
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
184
521677
2510
azok, amik meggörbítik azokat a vonalakat.
08:44
So when you do this and when you plot the data,
185
524211
2220
Tehát, ha ezt tesszük, és ábrázoljuk az adatokat,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
186
526455
2692
akkor elég gyorsan néhány fura következtetést fogunk levonni.
Arra a következtetésre jutunk, hogy valójában az előzőekből
08:49
You conclude, actually,
187
529171
1396
08:50
that none of these things have mattered very much.
188
530591
2563
egyik sem számított túl sokat. (Nevetés)
08:53
(Laughter)
189
533178
3594
Rohadtul nem módosították azokat a görbéket. (Nevetés)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves.
190
537240
3353
09:00
There has been one story, one development in human history
191
540617
4690
Volt egy történet, egy fejlemény
az emberiség történetében, ami hajlított a görbén,
09:05
that bent the curve, bent it just about 90 degrees,
192
545331
3209
kb. 90 fokkal elgörbítette, és ez egy technológia történet.
09:08
and it is a technology story.
193
548564
2135
09:11
The steam engine and the other associated technologies
194
551223
2770
A gőzmozdony, és az ipari forradalomhoz
09:14
of the Industrial Revolution
195
554017
2031
kapcsolódó technológiák változtatták meg a világot
09:16
changed the world and influenced human history so much,
196
556072
3276
és befolyásolták az emberi történelmet annyira,
09:19
that in the words of the historian Ian Morris,
197
559372
2402
hogy Ian Morris történész szavaival
09:21
"... they made mockery out of all that had come before."
198
561798
3791
megcsúfolnak bármit, ami azt megelőzően történt.
09:25
And they did this by infinitely multiplying the power of our muscles,
199
565613
3527
Tették ezt azzal, hogy végtelenül megsokszorozták
izmaink erejét, leküzdve az izmaink korlátait.
09:29
overcoming the limitations of our muscles.
200
569164
2394
09:31
Now, what we're in the middle of now
201
571582
2498
Aminek a közepén most vagyunk, nem más,
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
202
574104
3033
mint agyunk korlátainak legyőzése
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
203
577161
2911
és szellemi erőnk végtelen megsokszorozása.
09:40
How can this not be as big a deal
204
580096
3177
Hogyne lehetne ez olyan nagy dolog, mint
09:43
as overcoming the limitations of our muscles?
205
583297
2704
izmaink korlátainak leküzdése?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit,
206
586025
2860
Tehát önmagam ismétlésének kockáztatásával, ha megnézem
09:48
when I look at what's going on with digital technology these days,
207
588909
3753
mi történik digitális technológia terén napjainkban,
09:52
we are not anywhere near through with this journey.
208
592686
3110
még korán sem vagyunk túl ezen az utazáson,
09:55
And when I look at what is happening to our economies and our societies,
209
595820
3506
és mikor megnézzük, mi történik a gazdaságainkkal
és társadalmainkkal, az egyetlen következtetésem az, hogy
09:59
my single conclusion is that we ain't seen nothing yet.
210
599350
3089
még semmit sem láttunk. A legjobb napok még előttünk állnak.
10:02
The best days are really ahead.
211
602463
1726
10:04
Let me give you a couple examples.
212
604213
2001
Hadd mondjak pár példát.
A gazdaságokat az energia hajtja. Nem a tőke hajtja,
10:06
Economies don't run on energy.
213
606238
2373
10:08
They don't run on capital, they don't run on labor.
214
608635
3039
nem a munkaerő hajtja. A gazdaságokat az ötletek hajtják.
10:11
Economies run on ideas.
215
611698
2405
Tehát az innovációs munka, az új ötletekkel
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with new ideas,
216
614127
3341
való előállás az egyike a legerőteljesebb
10:17
is some of the most powerful, most fundamental work that we can do
217
617492
3698
egyike a legalapvetőbb munkának, amit egy gazdaságban
csak tehetünk. És ez az ahogy az innovációt szoktuk csinálni.
10:21
in an economy.
218
621214
1151
10:22
And this is kind of how we used to do innovation.
219
622389
3118
Találnánk egy csomó viszonylag hasonló kinézetű embert
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people ...
220
625531
2976
10:28
(Laughter)
221
628531
3496
– (Nevetés) –
kivennénk őket elit intézményekből, és betennénk őket
10:32
We'd take them out of elite institutions,
222
632051
1993
10:34
we'd put them into other elite institutions
223
634068
2079
más elit intézményekbe, és várnánk az innovációt.
10:36
and we'd wait for the innovation.
224
636171
1586
10:37
Now --
225
637781
1169
Most, – (Nevetés) –
10:38
(Laughter)
226
638974
2429
10:41
as a white guy who spent his whole career at MIT and Harvard,
227
641427
3488
mint egy fehér fickó, aki az egész karrierjét az MIT-n töltötte
10:44
I've got no problem with this.
228
644939
2026
és a Harvardon, nincs is ezzel problémám. (Nevetés)
10:46
(Laughter)
229
646989
2305
10:50
But some other people do,
230
650605
1207
De néhány embernek van, és ők úgymond
10:51
and they've kind of crashed the party
231
651836
1785
elrontották a bulit, és lazítottak az innováció dress code-ján.
10:53
and loosened up the dress code of innovation.
232
653645
2145
10:55
(Laughter)
233
655814
1032
(Nevetés)
10:56
So here are the winners of a Topcoder programming challenge,
234
656870
3200
Tehát itt vannak a Top Coder programozási kihívás nyertesei,
11:00
and I assure you that nobody cares
235
660094
2692
és biztosítalak bennetek, hogy senkit nem érdekel
11:02
where these kids grew up, where they went to school,
236
662810
3756
hol nőttek fel ezek a gyerekek, hova jártak iskolába,
11:06
or what they look like.
237
666590
1500
vagy hogy néznek ki. Mindaz amivel bárki is törődik
11:08
All anyone cares about is the quality of the work, the quality of the ideas.
238
668114
3843
az a minőségi munka, az ötleteket minősége.
11:11
And over and over again, we see this happening
239
671981
2236
És újra és újra azt látjuk, ez történik
11:14
in the technology-facilitated world.
240
674241
2524
a technológia által támogatott a világban.
11:16
The work of innovation is becoming more open,
241
676789
2497
Az innovációs munka egyre nyitottabb,
befogadóbb, átláthatóbb és jobban érdem-alapú,
11:19
more inclusive, more transparent and more merit-based,
242
679310
3649
11:22
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard think of it,
243
682983
3698
és ez lesz továbbra is, nem számít, mit gondol MIT és a
Harvard, és nem lehetnék még ennél is boldogabb emiatt.
11:26
and I couldn't be happier about that development.
244
686705
2565
11:29
I hear once in a while, "OK, I'll grant you that,
245
689609
2455
Egyszer hallottam, "oké, ezt elismerem,
de a technológia még mindig a gazdag világ eszköze,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
246
692088
3019
11:35
and what's not happening,
247
695131
1399
és ami nem történik, az az, hogy ezek a digitális eszközök
11:36
these digital tools are not improving the lives
248
696554
2611
javítanák a piramis alján levő emberek életminőségét".
11:39
of people at the bottom of the pyramid."
249
699189
2149
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
250
701362
2666
És azt akarom mondani erre nagyon világosan: nonszensz.
A piramis alján levők rendkívüli mértékben részesülnek a technológia előnyeiből.
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
251
704052
3493
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study a while back
252
707569
3560
A közgazdász Robert Jensen készítette ezt a csodálatos tanulmányt
korábban, amikor azt vizsgálta, nagy részletességgel,
11:51
where he watched, in great detail,
253
711153
1933
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
254
713110
3618
mi történt a kis halászfaluval, Keralával Indiában,
11:56
when they got mobile phones for the very first time.
255
716752
2881
amikor az első alkalommal mobil telefonokhoz jutottak.
11:59
And when you write for the Quarterly Journal of Economics,
256
719657
2809
És ha a Quarterly Journal of Economics-nak írsz
12:02
you have to use very dry and very circumspect language.
257
722490
2882
akkor nagyon száraz és nagyon körültekintő nyelvet használsz,
12:05
But when I read his paper,
258
725396
1262
de a cikk olvasásakor az az érzésem támadt, hogy Jensen megpóbál
12:06
I kind of feel Jensen is trying to scream at us
259
726682
2207
üvölteni hozzánk, és azt mondja, hogy nézd, ez egy nagy dolog volt.
12:08
and say, "Look, this was a big deal.
260
728913
2324
Az árak stabilizálódtak, így az emberek meg tudták tervezni a gazdasági életüket.
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
261
731261
3651
12:14
Waste was not reduced -- it was eliminated.
262
734936
3674
A hulladék nem csökkent; megszűnt.
És mind a vevők és az eladók élete
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
263
739007
2241
12:21
in these villages measurably improved."
264
741272
2474
ezekben a falvakban mérhetően javult.
Amit nem hiszek, hogy Jensen rendkívül szerencsés volt
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
265
744073
3790
12:27
and happened to land in the one set of villages
266
747887
2211
és véletlenül került abba az egyetlen faluba
ahol a technológia jobbá tette a dolgokat.
12:30
where technology made things better.
267
750122
2309
12:32
What happened instead is he very carefully documented
268
752455
2647
Ehelyett az történt, hogy nagyon gondosan dokumentálta
mi történik, újra és újra amikor technológia
12:35
what happens over and over again when technology comes for the first time
269
755126
4079
érkezik az első alkalommal egy környezetbe és közösségbe.
12:39
to an environment and a community:
270
759229
1937
Az emberek élete, az emberek jóléte, drámaian javul.
12:41
the lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
271
761190
3837
Tehát ha megnézem az összes bizonyítékot, és arra gondolok
12:45
So as I look around at all the evidence
272
765051
1881
12:46
and I think about the room that we have ahead of us,
273
766956
2437
mennyi minden vár ránk, úgy egy hatalmas
12:49
I become a huge digital optimist
274
769417
1828
digitális optimistává válok, és kezdek arra gondolni, hogy
12:51
and I start to think that this wonderful statement from the physicist Freeman Dyson
275
771269
4576
a fizikus Freeman Dyson csodálatos nyilatkozata
12:55
is actually not hyperbole.
276
775869
1738
valójában nem is túlzás. Ez egy pontos értékelése, annak ami történik.
12:57
This is an accurate assessment of what's going on.
277
777631
2509
13:00
Our technologies are great gifts,
278
780164
2698
A mi digitális -- a mi technológiáink nagy ajándékok,
13:02
and we, right now, have the great good fortune
279
782886
3047
és mi, most, nagyon szerencsések vagyunk
13:05
to be living at a time when digital technology is flourishing,
280
785957
3730
hogy olyan időszakban élünk, amikor a digitális technológia virágzik,
13:09
when it is broadening and deepening and becoming more profound
281
789711
3395
amikor szélesedik és mélyül és
egyre alaposabb lesz a világ minden táján.
13:13
all around the world.
282
793130
1278
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
283
794432
3275
Szóval igen, a droidok elveszik a munkánkat,
13:17
but focusing on that fact misses the point entirely.
284
797731
3571
de erre a tényre összpontosítva éppen hogy elveszítjük a lényeget.
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
285
801326
3500
A lényeg az, hogy akkor mi felszabadulunk, hogy más dolgokat csináljunk,
13:24
and what we're going to do, I am very confident,
286
804850
2287
és amit csinálni fogunk, nagyon biztos vagyok benne,
13:27
what we're going to do is reduce poverty
287
807161
2516
amit csinálni fogunk, az csökkenteni a szegénységet és a robotolást
13:29
and drudgery and misery around the world.
288
809701
2469
és a nyomorúságot a világ minden táján. Biztos vagyok benne
13:32
I'm very confident we're going to learn to live more lightly on the planet,
289
812194
4005
meg fogunk tanulni könnyedebben élni a bolygón,
és én nagyon biztos vagyok benne, hogy amit csinálni fogunk
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
290
816223
3425
13:39
with our new digital tools
291
819672
1375
az új digitális eszközeinkkel, olyan beható
13:41
is going to be so profound and so beneficial
292
821071
2992
és annyira előnyös lesz, hogy megcsúfol majd
13:44
that it's going to make a mockery out of everything that came before.
293
824087
3484
mindent, ami eddig történt.
13:47
I'm going to leave the last word
294
827595
1556
Az utolsó szavakat átadom annak a fickónak
13:49
to a guy who had a front-row seat for digital progress,
295
829175
2654
aki az első sorból élvezte a digitális fejlődést,
13:51
our old friend Ken Jennings.
296
831853
1572
öreg barátunknak, Ken Jenningsnek. Egyetértek vele.
13:53
I'm with him; I'm going to echo his words:
297
833449
2243
Megismétlem szavait:
13:55
"I, for one, welcome our new computer overlords."
298
835716
2916
"Ami engem illet, üdvözlöm az új számítógép urainkat." (Nevetés)
13:58
(Laughter)
299
838656
1081
13:59
Thanks very much.
300
839761
1484
Nagyon szépen köszönöm. (Taps)
14:01
(Applause)
301
841269
1158
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7