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

Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast

מתרגם: Guy Sella מבקר: Ido Dekkers

Growth is not dead.

הצמיחה לא מתה.

(Applause)

(מחיאות כפיים)

Let's start the story 120 years ago,

בואו נתחיל בסיפור לפני 120 שנה

when American factories began to electrify their operations,

כשמפעלים אמריקניים החלו להשתמש בחשמל,

igniting the Second Industrial Revolution.

והתחילו את המהפכה התעשייתית השנייה.

The amazing thing is

הדבר המדהים הוא

that productivity did not increase in those factories

שהתפוקה לא השתפרה במפעלים הללו

for 30 years. Thirty years.

במשך שלושים שנה. שלושים שנה.

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

זה זמן ארוך מספיק לדור שלם של מנהלים לפרוש.

You see, the first wave of managers

אתם רואים, הגל הראשון של מנהלים

simply replaced their steam engines with electric motors,

פשוט החליף את מנועי הקיטור במנועים חשמליים,

but they didn't redesign the factories to take advantage

אך הם לא עיצבו מחדש את המפעלים לנצל בחוכמה

of electricity's flexibility.

את הגמישות של החשמל.

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

זה נפל על הדור הבא, להמציא תהליכי עבודה חדשים,

and then productivity soared,

ואז התפוקה נסקה,

often doubling or even tripling in those factories.

לעתים הוכפלה או אפילו שולשה במפעלים הללו.

Electricity is an example of a general purpose technology,

חשמל הוא דוגמא לטכנולוגיה המיועדת לכל מטרה,

like the steam engine before it.

כמו מנוע הקיטור לפניו.

General purpose technologies drive most economic growth,

טכנולוגיות לכל מטרה מניעות את רוב הצמיחה הכלכלית

because they unleash cascades of complementary innovations,

מפני שהן משחררות המוני המצאות משלימות,

like lightbulbs and, yes, factory redesign.

כגון נורות וכן, עיצוב מחדש של מפעלים.

Is there a general purpose technology of our era?

האם ישנה טכנולוגיה לכל מטרה בתקופתנו?

Sure. It's the computer.

בוודאי. זה המחשב.

But technology alone is not enough.

אבל טכנולוגיה לבדה אינה מספיקה.

Technology is not destiny.

טכנולוגיה אינה יעוד.

We shape our destiny,

אנחנו מעצבים את היעוד שלנו,

and just as the earlier generations of managers

וממש כמו הדורות הקודמים של מנהלים

needed to redesign their factories,

היו זקוקים לעיצוב מחדש של מפעליהם,

we're going to need to reinvent our organizations

אנחנו עומדים להידרש להמציא מחדש את הארגונים שלנו

and even our whole economic system.

ואפילו את כל המערכת הכלכלית.

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

אנחנו לא מבצעים את העבודה הזו טוב כמו שאנחנו אמורים.

As we'll see in a moment,

כפי שנראה בעוד רגע,

productivity is actually doing all right,

התפוקה למעשה טובה,

but it has become decoupled from jobs,

אבל היא הפכה למנותקת מהמשרות,

and the income of the typical worker is stagnating.

וההכנסה של העובד הטיפוסי דורכת במקום.

These troubles are sometimes misdiagnosed

הצרות הללו לעתים מאובחנות לא נכון

as the end of innovation,

כסופה של החדשנות,

but they are actually the growing pains

אבל הן למעשה הכאבים הגדלים

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

של מה שאנדרו מק'אפי ואני מכנים "עידן המכונה החדש".

Let's look at some data.

הבה נסתכל על קצת נתונים.

So here's GDP per person in America.

אז הנה התוצר הלאומי הגולמי לנפש באמריקה.

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

יש כמה מהמורות לאורך הדרך, אבל הסיפור הגדול

is you could practically fit a ruler to it.

הוא שמעשית אתה יכול להצמיד לו סרגל.

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

זהו קנה מידה לוגריתמי, אז מה שנראה כגדילה יציבה

is actually an acceleration in real terms.

היא בעצם האצה במונחים ריאליים.

And here's productivity.

והנה התפוקה.

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

אתם יכולים לראות קצת האטה באמצע שנות ה-70',

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

אך היא מתיישבת די טוב עם המהפכה התעשייתית השנייה,

when factories were learning how to electrify their operations.

כשמפעלים למדו איך להתאים את הביצועים שלהם לחשמל.

After a lag, productivity accelerated again.

לאחר פיגור קל, התפוקה האיצה שוב.

So maybe "history doesn't repeat itself,

אז אולי "היסטוריה לא חוזרת על עצמה,

but sometimes it rhymes."

"אך לפעמים היא מתחרזת עם עצמה".

Today, productivity is at an all-time high,

היום, התפוקה היא בשיא כל הזמנים,

and despite the Great Recession,

ולמרות השפל הגדול,

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

היא גדלה מהר יותר בשנות האלפיים מאשר היא גדלה בשנות ה-90' של המאה העשרים,

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

שנות התשעים הרועמות, והיא הייתה מהירה יותר מאשר בשנות ה-70' או ה-80'.

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

היא גדלה מהר יותר משהיא גדלה במהפכה התעשייתית השנייה.

And that's just the United States.

וזה רק בארצות הברית.

The global news is even better.

החדשות הגלובליות טובות יותר.

Worldwide incomes have grown at a faster rate

ההכנסה הגלובלית גדלה בקצב מהיר יותר

in the past decade than ever in history.

בעשור האחרון מאשר בכל זמן אחר בהיסטוריה.

If anything, all these numbers actually understate our progress,

בכל מקרה, המספרים האלה למעשה ממעיטים בערכה של ההתקדמות,

because the new machine age

בגלל שעידן המכונה החדשה

is more about knowledge creation

הוא יותר יצירת ידע

than just physical production.

מאשר רק ייצור פיסי.

It's mind not matter, brain not brawn,

זו התובנה - לא החומר, המוח - לא הגשמיות,

ideas not things.

רעיונות - לא דברים.

That creates a problem for standard metrics,

זה יוצר בעיה למדידה המקובלת,

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

בגלל שאנחנו מקבלים יותר ויותר דברים בחינם,

like Wikipedia, Google, Skype,

כמו ויקיפדיה, גוגל, סקייפ,

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

ואפילו אם הוא מפורסם ברשת, כמו הרצאת TED הזו.

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

עכשיו לקבל דברים בחינם זה דבר טוב, נכון?

Sure, of course it is.

בטח, בוודאי שכן.

But that's not how economists measure GDP.

אך זו לא הדרך שבה כלכלנים מודדים תל"ג.

Zero price means zero weight in the GDP statistics.

מחיר אפסי פירושו משקל אפסי בסטטיסטיקות התל"ג.

According to the numbers, the music industry

לפי המספרים, תעשיית המוסיקה

is half the size that it was 10 years ago,

מהווה מחצית ממה שהיא הייתה לפני עשר שנים,

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

אבל אני מאזין ליותר מוזיקה, יותר טובה, יותר מאי-פעם.

You know, I bet you are too.

אתם יודעים, אני מתערב שגם אתם.

In total, my research estimates

בסך הכל, המחקר שלי מעריך

that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year

שמספרי התל"ג מפספסים למעלה מ-300 מיליארד דולר בשנה

in free goods and services on the Internet.

בסחורה חופשית ושירותים באינטרנט.

Now let's look to the future.

עכשיו בואו נסתכל על העתיד.

There are some super smart people

יש כמה אנשים מאוד חכמים

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

שטוענים שהגענו לקץ הצמיחה,

but to understand the future of growth,

אך בכדי להבין את העתיד של הצמיחה,

we need to make predictions

אנחנו צריכים לבצע תחזיות

about the underlying drivers of growth.

על גורמי הצמיחה שמתחת לפני השטח.

I'm optimistic, because the new machine age

אני אופטימי, משום שעידן המכונה החדש

is digital, exponential and combinatorial.

הוא דיגיטלי, מעריכי וקומבינטורי.

When goods are digital, they can be replicated

כאשר סחורות הן דיגיטליות, הן יכולות להשתכפל

with perfect quality at nearly zero cost,

באיכות מושלמת ובעלות כמעט אפסית,

and they can be delivered almost instantaneously.

והן יכולות להישלח כמעט בבת אחת.

Welcome to the economics of abundance.

ברוכים הבאים לכלכלת השפע.

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

אבל יש יתרון קל יותר לדיגיטציה של העולם.

Measurement is the lifeblood of science and progress.

מדידות הן סם החיים של המדע והקדמה.

In the age of big data,

בעידן של המון נתונים,

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

אנחנו יכולים למדוד את העולם בדרכים שלא יכולנו בעבר.

Secondly, the new machine age is exponential.

שנית, עידן המכונה החדשה הוא מעריכי.

Computers get better faster than anything else ever.

מחשבים הופכים לטובים יותר ומהירים יותר מכל דבר אחר.

A child's Playstation today is more powerful

פלייסטיישן של ילד כיום חזק יותר

than a military supercomputer from 1996.

ממחשב-על צבאי מ-1996.

But our brains are wired for a linear world.

אך המוח שלנו מוכוון לעולם לינארי.

As a result, exponential trends take us by surprise.

כתוצאה מכך, מגמות מעריכיות מפתיעות אותנו.

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

הייתי מלמד את הסטודנטים שלי שיש כמה דברים,

you know, computers just aren't good at,

אתם יודעים, שמחשבים לא טובים בהם,

like driving a car through traffic.

כמו נהיגה במכונית בעומס תנועה.

(Laughter)

(צחוק)

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

זה נכון, הנה אנדי ואני צוחקים כמו משוגעים

because we just rode down Route 101

בגלל שבדיוק סיימנו לנהוג בכביש 101

in, yes, a driverless car.

ב - כן - מכונית ללא נהג.

Thirdly, the new machine age is combinatorial.

שלישית, עידן המכונה החדש הוא קומבינטורי.

The stagnationist view is that ideas get used up,

ראייה מקובעת היא שרעיונות הופכים להיות משומשים,

like low-hanging fruit,

כמו פירות התלויים נמוך,

but the reality is that each innovation

אך המציאות היא שכל חדשנות

creates building blocks for even more innovations.

יוצרת אבני בניין אפילו לעוד חדשנויות.

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

הנה דוגמא. רק בתוך כמה שבועות,

an undergraduate student of mine

סטודנט שלי לתואר ראשון

built an app that ultimately reached 1.3 million users.

בנה אפליקציה שהגיעה בסופו של דבר ל-1.3 מיליון משתמשים.

He was able to do that so easily

הוא יכל לבצע זאת בכזו קלות

because he built it on top of Facebook,

בגלל שהוא בנה אותה בפייסבוק,

and Facebook was built on top of the web,

ופייסבוק בנוי על הרשת,

and that was built on top of the Internet,

שנבנתה על בסיס האינטרנט,

and so on and so forth.

וכן הלאה וכן הלאה.

Now individually, digital, exponential and combinatorial

עכשיו אינדיווידואלית, דיגיטלית, מעריכית וקומבינטורית

would each be game-changers.

כל אחד יכול לשנות את כללי המשחק.

Put them together, and we're seeing a wave

שימו אותם ביחד, ואנחנו רואים גל

of astonishing breakthroughs,

של פריצות דרך אדירות,

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

כמו רובוטים שמבצעים עבודה של מפעל או רצים במהירות של ברדלס

or leap tall buildings in a single bound.

או מזנקים על מגדלים גבוהים בקפיצה אחת.

You know, robots are even revolutionizing

אתם יודעים, רובוטים אפילו מבצעים מהפכה

cat transportation.

בתחבורה לחתולים.

(Laughter)

(צחוק).

But perhaps the most important invention,

אך כנראה שההמצאה החשובה ביותר,

the most important invention is machine learning.

ההמצאה החשובה ביותר היא למידה ממוכנת.

Consider one project: IBM's Watson.

לדוגמא פרויקט אחד: ווטסון של IBM.

These little dots here,

הנקודות הקטנות האלה כאן,

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

כולן הן אלופים בשעשועון "ג'אופרדי" ("סיכון").

At first, Watson wasn't very good,

בהתחלה, "ווטסון" לא היה טוב כל כך,

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

אך הוא השתפר בשיעור מהיר יותר מאשר כל בן-אנוש יכול היה,

and shortly after Dave Ferrucci showed this chart

וזמן קצר אחרי שדייב פרוצ'י הראה את התרשים שלו

to my class at MIT,

לכיתה שלי ב-MIT

Watson beat the world "Jeopardy" champion.

"ווטסון" הביס את אלוף העולם ב"ג'אופרדי".

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

בגיל שבע, "ווטסון" עדיין נמצא בסוג של ילדות.

Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.

לאחרונה, המורים שלו איפשרו לו לגלוש באינטרנט ללא השגחה.

The next day, it started answering questions with profanities.

ביום למחרת, הוא החל לענות על שאלות עם ניבולי פה.

Damn. (Laughter)

לעזאזל! (צחוק).

But you know, Watson is growing up fast.

אבל אתם יודעים, "ווטסון" גדל מהר.

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

הוא נבחן למשרות במוקדים טלפונים, והוא מתקבל אליהן.

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

הוא מגיש מועמדויות למשרות בתחום המשפטים, הבנקאות והבריאות,

and getting some of them.

והוא מתקבל לחלק מהן.

Isn't it ironic that at the very moment

האין זה אירוני שבדיוק ברגע

we are building intelligent machines,

שאנחנו בונים מכונות תבוניות,

perhaps the most important invention in human history,

אולי ההמצאה החשובה ביותר בהיסטוריה האנושית,

some people are arguing that innovation is stagnating?

כמה אנשים טוענים שהחדשנות דורכת במקום?

Like the first two industrial revolutions,

כמו בשתי המהפכות התעשייתיות הראשונות,

the full implications of the new machine age

ההשלכות המלאות של עידן המכונה החדש

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

צפויות לקחת לפחות מאה שנה למצות את עצמן,

but they are staggering.

אבל הן מדהימות.

So does that mean we have nothing to worry about?

אז האם זה אומר שאין לנו ממה לדאוג?

No. Technology is not destiny.

לא, טכנולוגיה היא לא היעוד שלנו.

Productivity is at an all time high,

התפוקה היא בשיא כל הזמנים,

but fewer people now have jobs.

אבל לפחות אנשים היום יש עבודה.

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

יצרנו יותר עושר בעשור הקודם מאז ומעולם,

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

אך לרוב האמריקנים, ההכנסה שלהם צנחה.

This is the great decoupling

זהו הניתוק הגדול

of productivity from employment,

של התפוקה מהעבודה,

of wealth from work.

או של עושר מעבודה.

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

אתם יודעים, זה לא מפתיע שמיליוני אנשים

have become disillusioned by the great decoupling,

הולכו שולל כתוצאה מהניתוק הגדול הזה

but like too many others,

אך בדומה ליותר מדי אחרים,

they misunderstand its basic causes.

הם לא מבינים את הסיבות הבסיסיות לכך.

Technology is racing ahead,

הטכנולוגיה טסה קדימה,

but it's leaving more and more people behind.

אך היא מותירה יותר ויותר אנשים מאחור.

Today, we can take a routine job,

היום, אנחנו יכולים לקחת עבודה שגרתית,

codify it in a set of machine-readable instructions,

לקודד אותה בסדרה של הוראות הניתנות לקריאה על-ידי מחשב,

and then replicate it a million times.

ואז לשכפל אותה מיליון פעמים.

You know, I recently overheard a conversation

אתם יודעים, לאחרונה שמעתי שיחה

that epitomizes these new economics.

שמגלמת בתוכה את הכלכלה החדשה הזו.

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

הבחור ההוא אמר "הא, אני לא משתמש ב-H&R בלוק יותר (חברה להכנת טפסי מס בארה"ב),

TurboTax does everything that my tax preparer did,

TurboTax עושה כל מה שמכין המס שלי עשה,

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

אבל זה מהיר יותר, זול יותר, ומדויק יותר".

How can a skilled worker

איך עובדת מיומנת

compete with a $39 piece of software?

מתחרה עם תוכנה שעולה 39$?

She can't.

היא לא יכולה.

Today, millions of Americans do have faster,

היום, מיליוני אמריקנים מכינים טפסי מס

cheaper, more accurate tax preparation,

מהר יותר, זול יותר ומדויק יותר,

and the founders of Intuit

והמייסדים של אינטואיט

have done very well for themselves.

עשו טוב מאוד לביתם.

But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.

אבל ל-17% ממכיני המס אין יותר עבודה.

That is a microcosm of what's happening,

זהו מיקרוקוסמוס של מה שקורה,

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

לא רק בתוכנה ושירותים, אבל גם במדיה ובמוסיקה,

in finance and manufacturing, in retailing and trade --

בפיננסים ובתעשייה, בקמעונאות ומסחר -

in short, in every industry.

בקצרה, בכל תעשייה.

People are racing against the machine,

אנשים מתחרים נגד המכונות,

and many of them are losing that race.

ורבים מהם מפסידים במירוץ.

What can we do to create shared prosperity?

מה אנחנו יכולים לעשות כדי ליצור שגשוג משותף?

The answer is not to try to slow down technology.

התשובה היא לא לנסות להאט את הטכנולוגיה.

Instead of racing against the machine,

במקום להתחרות נגד המכונות,

we need to learn to race with the machine.

עלינו ללמוד להתחרות ביחד עם המכונות.

That is our grand challenge.

זהו האתגר הגדול שלנו.

The new machine age

עידן המכונה החדש

can be dated to a day 15 years ago

החל לפני כ-15 שנה

when Garry Kasparov, the world chess champion,

כאשר גארי קספארוב, אלוף העולם בשחמט,

played Deep Blue, a supercomputer.

שיחק מול "כחול עמוק", מחשב-על.

The machine won that day,

המחשב ניצח באותו היום,

and today, a chess program running on a cell phone

וכיום, תוכנת מחשב שמריץ טלפון סלולרי

can beat a human grandmaster.

יכול להביס רב-אמן אנושי.

It got so bad that, when he was asked

זה כל כך רע, שכשהוא נשאל

what strategy he would use against a computer,

באיזו אסטרטגיה הוא צריך להשתמש נגד המחשב,

Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,

יאן דונר, הרב-אמן ההולנדי, ענה -

"I'd bring a hammer."

"הייתי מביא פטיש".

(Laughter)

(צחוק).

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

אבל היום מחשב הוא לא אלוף העולם בשח-מט יותר.

Neither is a human,

גם לא בן-אנוש,

because Kasparov organized a freestyle tournament

בגלל שקספארוב ארגן טורניר בסגנון חופשי

where teams of humans and computers

שבו קבוצה של אנשים ומחשבים

could work together,

יכולים לעבוד ביחד,

and the winning team had no grandmaster,

ולקבוצה המנצחת אין רב-אמן,

and it had no supercomputer.

ולא מחשב-על.

What they had was better teamwork,

מה שהיה להם זו עבודת צוות טובה יותר,

and they showed that a team of humans and computers,

והם הראו שקבוצה של אנשים ומחשבים,

working together, could beat any computer

שעובדים יחד, יכולים להביס כל מחשב

or any human working alone.

או כל אדם שעובד לבד.

Racing with the machine

התחרות עם המכונה

beats racing against the machine.

מנצחת תחרות נגד המכונה.

Technology is not destiny.

טכנולוגיה היא לא יעוד.

We shape our destiny.

אנחנו מעצבים את היעוד שלנו.

Thank you.

תודה.

(Applause)

(מחיאות כפיים).