Juan Enriquez: The life-code that will reshape the future

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TED


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번역: susie kah 검토: Jeong-Lan Kinser
00:26
I'm supposed to scare you, because it's about fear, right?
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전 여러분을 겁먹게 하도록 되어 있답니다. 왜냐면 이것은 공포에 관한것이니까요? 맞죠?
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And you should be really afraid,
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그리고 여러분은 정말 두려워 해야해요.
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but not for the reasons why you think you should be.
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32000
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그렇지만 여러분이 생각하는 그 이유때문이 아니에요.
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You should be really afraid that --
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2000
여러분이 정말 두려워 해야 하는것은--
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if we stick up the first slide on this thing -- there we go -- that you're missing out.
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첫번째 슬라이드를 여기에 올리면 - 여깄군요 - 여러분들이 놓치고 있는것이에요.
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Because if you spend this week thinking about Iraq and
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43000
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왜냐면 만약 여러분이 이번주에 이라크나
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thinking about Bush and thinking about the stock market,
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부시 (미 대동령) 이나 주식시장을 생각한다면
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you're going to miss one of the greatest adventures that we've ever been on.
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여러분은 우리가 경험하고 있는 최고의 모험중의 하나를 놓치게 되는거니까요.
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And this is what this adventure's really about.
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이것은 이 모험이 실제로 무엇인지(슬라이드)에 관한 것입니다.
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This is crystallized DNA.
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이건 DNA 결정입니다.
01:00
Every life form on this planet -- every insect, every bacteria, every plant,
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이 행성의 모든 생명체 - 모든 곤충, 모든 박테리아, 모든 식물,
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every animal, every human, every politician -- (Laughter)
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모든 동물, 모든 사람, 모든 정치인까지 -- (웃음)
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is coded in that stuff.
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이것 안에 암호화 되어있어요.
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And if you want to take a single crystal of DNA, it looks like that.
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4000
만약 하나의 DNA 결정체를 뽑고 싶다면, 그건 그렇게 보이죠.
01:14
And we're just beginning to understand this stuff.
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우리는 막 이것을 이해하기 시작했어요.
01:17
And this is the single most exciting adventure that we have ever been on.
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3000
그리고 이것은 우리가 경험해왔던 것들의 최고로 흥미진진한 모험 입니다.
01:21
It's the single greatest mapping project we've ever been on.
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81000
3000
그것은 우리가 참여했던 것들중 단 하나의 최고로 멋진 지도제작이지요.
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If you think that the mapping of America's made a difference,
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2000
만약 당신이 미국을 지도화하는것이나,
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or landing on the moon, or this other stuff,
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아니면 달에 착륙하거나, 또는 다른일들이 미국을 변화시킨다고 생각한다면,
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it's the map of ourselves and the map of every plant
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3000
그것은 사실 우리 자신의 지도와 모든 식물의
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and every insect and every bacteria that really makes a difference.
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또 모든 곤충의 또 모든 박테리아의 지도가 진정하게 변화시키는 것입니다.
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And it's beginning to tell us a lot about evolution.
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그리고 이것은 진화에 대해서 많은 것을 우리에게 알려주기 시작합니다.
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(Laughter)
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100000
4000
(슬라이드에 대한 웃음)
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It turns out that what this stuff is --
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이것이 무엇이냐하는것은 --
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and Richard Dawkins has written about this --
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그리고 Richard Dawkins (리차드 도킨스) 도 이것에 대해 책을 썼지요 --
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is, this is really a river out of Eden.
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2000
이것은 정말 '에덴 밖의 강' (리차드 도킨스가 쓴 책) 이라고 판명되었죠.
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So, the 3.2 billion base pairs inside each of your cells
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110000
4000
그래서, 각각 여러분의 세포안에있는 32억개의 염기쌍들은
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is really a history of where you've been for the past billion years.
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지난 10억년동안에 여러분이 존재했던 진짜 역사입니다.
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And we could start dating things,
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1000
우린 연대추정을 시작할 수 있고
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and we could start changing medicine and archeology.
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118000
3000
우린 의학과 고고학을 바꾸기 시작할 수도 있어요.
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It turns out that if you take the human species about 700 years ago,
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122000
3000
만약 700년 전의 인류를 본다면,
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white Europeans diverged from black Africans in a very significant way.
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125000
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백인 유럽인들은 흑인 아프리카인들로부터 매우 현격한 방법으로 분파되었죠.
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White Europeans were subject to the plague.
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128000
5000
백인 유럽인들은 역병에 주제가 되었었죠.
02:14
And when they were subject to the plague, most people didn't survive,
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134000
3000
그리고 역병에 걸렸을때 대부분의 사람들은 생존하지 못했습니다.
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but those who survived had a mutation on the CCR5 receptor.
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137000
4000
그러나 생존한 사람들은 CCR5 수용체에 돌연변이를 갖고 있었어요.
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And that mutation was passed on to their kids
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141000
2000
그리고 그 돌연변이는 자식들에게 유전이 되었죠.
02:23
because they're the ones that survived,
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143000
2000
그들이 생존한 사람들이었기 때문입니다.
02:25
so there was a great deal of population pressure.
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145000
2000
그래서 큰 인구압력이 있었습니다.
02:27
In Africa, because you didn't have these cities,
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147000
2000
아프리카에서는, 이런 도시들이 (인구압력이 있는) 없었기 때문에
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you didn't have that CCR5 population pressure mutation.
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149000
3000
인구압력으로 부터 생긴 CCR5 돌연변도 없었습니다.
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We can date it to 700 years ago.
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152000
3000
우린 이것을 700년 전으로 추정합니다.
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That is one of the reasons why AIDS is raging across Africa as fast as it is,
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155000
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이것이 아프리카에서 AIDS가 급속히 번지는 이유중에 하나이죠.
02:39
and not as fast across Europe.
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159000
4000
유럽에서는 그렇게 빨리 번지지 않구요.
02:43
And we're beginning to find these little things for malaria,
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163000
3000
그리고 우리는 이런 작을 것들을 찾아내기 시작했죠, 말라리아,
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for sickle cell, for cancers.
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166000
3000
겸형적혈구, 암 등에 해당하는 것들입니다.
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And in the measure that we map ourselves,
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170000
2000
그리고 우리가 우리자신을 지도화 한다는 것에 있어서
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this is the single greatest adventure that we'll ever be on.
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172000
2000
이것은 우리가 참여할 하나의 멋진 모험입니다.
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And this Friday, I want you to pull out a really good bottle of wine,
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174000
4000
그리고 이번 금요일에, 저는 여러분이 좋은 와인을 한 병 꺼냈으면 합니다.
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and I want you to toast these two people.
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178000
2000
그리고 이 두 사람들을 위해 건배했으면 해요.
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Because this Friday, 50 years ago, Watson and Crick found the structure of DNA,
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181000
4000
왜냐하면 50년 전의 이번 금요일은, 왙슨과 크릭이 DNA 구조를 발견한 날이기 때문이고,
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and that is almost as important a date
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185000
3000
그날은
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as the 12th of February when we first mapped ourselves,
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188000
3000
2월 12일, 우리가 처음으로 우리자신을 지도화하기 시작한 날과 맞먹을 정도로 중요한 날이기 때문입니다.
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but anyway, we'll get to that.
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191000
2000
하지만 어쨌든, 이건 나중에 거론하기로 하겠습니다.
03:13
I thought we'd talk about the new zoo.
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193000
2000
새로운 동물원에 대해 얘기를 하겠다고 생각했어요.
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So, all you guys have heard about DNA, all the stuff that DNA does,
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195000
4000
자, 여러분들 모두 DNA, 그리고 DNA 가 하는 모든일에 대해서 들어보셨지요.
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but some of the stuff we're discovering is kind of nifty
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199000
3000
그러나 우리가 발견하고 있는 어떤것들은 실용적인 편이에요.
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because this turns out to be the single most abundant species on the planet.
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202000
5000
왜냐하면 이것은 지구에서 가장 풍부한 단 한가지 종이기 때문이에요.
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If you think you're successful or cockroaches are successful,
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207000
3000
만약 여러분께서 여러분이 성공적이거나 혹은 바퀴벌레가 성공적이라고 생각한다면,
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it turns out that there's ten trillion trillion Pleurococcus sitting out there.
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210000
3000
사실 저기 바깥에 (그만큼 성공적인) 엄청난 양의 녹조류가 있는것으로 밝혀졌습니다.
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And we didn't know that Pleurococcus was out there,
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213000
3000
그리고 우리는 그 녹조류가 밖에 있다는 것을 알지 못했는데,
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which is part of the reason
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1000
그 부분적인 이유는
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why this whole species-mapping project is so important.
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217000
5000
왜 이 전 종들을 지도화하는 프로젝트가 그토록 중요한지에 대한 이유입니다.
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Because we're just beginning to learn
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222000
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왜냐하면 우리는 이제 단지 배우기 시작했기 때문입니다
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where we came from and what we are.
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224000
1000
우리가 어디서 왔는지, 우리가 무었인지에 대해서 말이죠.
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And we're finding amoebas like this. This is the amoeba dubia.
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226000
3000
우리는 이것과 비슷한 아메바를 발견하기 시작했어요. 이것은 아메바 두비아입니다.
03:50
And the amoeba dubia doesn't look like much,
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230000
2000
그리고 아메바 두비아는 별로 대단해 보이지는 않아요,
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except that each of you has about 3.2 billion letters,
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232000
3000
여러분들 각자가 당신을 당신이도록 하는 32억의 염기쌍을,
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which is what makes you you,
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235000
2000
여러분들 각자의 세포안에 있는 유전 코드에 한해서,
03:57
as far as gene code inside each of your cells,
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237000
3000
갖고 있다는 것을 염두에 두는것을 제외하면 말이죠,
04:00
and this little amoeba which, you know,
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240000
3000
이 작은 아메바는, 여러분들이 알고 있듯이,
04:03
sits in water in hundreds and millions and billions,
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243000
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물속에 앉아서 수없이 많이 살고 있지만,
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turns out to have 620 billion base pairs of gene code inside.
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246000
6000
내부의 유전 암호의 6200 조의 염기쌍을 갖고 있는것으로 밝혀졌습니다.
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So, this little thingamajig has a genome
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252000
3000
결국 이 작은 아무개들의 게놈(Genome)이,
04:15
that's 200 times the size of yours.
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255000
2000
여러분들 것의 크기보다 200배나 더 큽니다.
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And if you're thinking of efficient information storage mechanisms,
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258000
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만약 여러분들이 효율적인 정보 저장 메카니즘을 생각한다면,
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it may not turn out to be chips.
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262000
2000
아마 칩은 아닐것입니다.
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It may turn out to be something that looks a little like that amoeba.
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265000
4000
아마도 이 작은 아메바랑 비슷한 생김새일 것이에요.
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And, again, we're learning from life and how life works.
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269000
4000
다시 말하면 우리는 생명으로부터 생명이 어떻게 작용하는지에 대해 배우고 있어요.
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This funky little thing: people didn't used to think
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273000
4000
이 재밌는 작은 것: 사람들은 이것이
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that it was worth taking samples out of nuclear reactors
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277000
3000
원자로에서 샘플을 얻는것이 중요하다고 생각하지 않곤 했는데
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because it was dangerous and, of course, nothing lived there.
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280000
3000
왜냐면 그건 위험하고, 물론, 아무것도 살고 있지 않다고 생각했으니까요.
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And then finally somebody picked up a microscope
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283000
3000
그리고나서 결국 누군가가 현미경을 들고,
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and looked at the water that was sitting next to the cores.
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286000
3000
원자로 심 옆에 있던 물을 살펴보았습니다.
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And sitting next to that water in the cores
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289000
2000
심속에 있는 그 물의 곁에 있었던 것은
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was this little Deinococcus radiodurans, doing a backstroke,
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291000
3000
작은 다이노코커스 (방사선에도 견디는 작은 미생물)이 배영을 하고 있었는데,
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having its chromosomes blown apart every day,
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294000
2000
매일매일 자신의 염색체들을 불어 떼어내고,
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six, seven times, restitching them,
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296000
3000
6번, 7번이나 그것들을 다시 붙이고,
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living in about 200 times the radiation that would kill you.
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299000
2000
여러분을 죽일수도 있는 방사선의 200배나 되는 곳 안에서 살면서요.
05:02
And by now you should be getting a hint as to how diverse
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302000
3000
아마 지금쯤 여러분들은 힌트를 얻고 계실것임에 틀림없습니다, 이 인생으로의 여행이 얼마나 다양하고,
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and how important and how interesting this journey into life is,
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305000
2000
얼마나 중요하고 그리고 얼마나 흥미로운지,
05:07
and how many different life forms there are,
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307000
3000
또 얼마나 많은 다른 생명의 형태가 있는지,
05:10
and how there can be different life forms living in
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310000
3000
또 어떻게 그 다른 종류의 생명체가
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very different places, maybe even outside of this planet.
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313000
3000
서로 매우 다른 장소에서 살고 있을수 있는지, 어쩌면 이 행성의 바깥에서 조차도요.
05:17
Because if you can live in radiation that looks like this,
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317000
2000
왜냐하면 만일 여러분이 이 것처럼 보이는 방사선안에서 살 수 있다면,
05:19
that brings up a whole series of interesting questions.
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319000
3000
그건 재미있는 질문들의 전체 시리즈를 야기시킵니다.
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This little thingamajig: we didn't know this thingamajig existed.
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323000
3000
이 작은 아무개:우리는 이 아무개가 존재했다는 걸 몰랐습니다.
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We should have known that this existed
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327000
2000
우리는 이것이 존재하고 있었다는 것을 알았어야 했습니다
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because this is the only bacteria that you can see to the naked eye.
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329000
3000
왜냐하면 이것이 여러분이 맨눈으로 볼 수 있는 유일한 박테리아이기 때문이에요.
05:32
So, this thing is 0.75 millimeters.
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332000
3000
이건 0.75 밀리미터 정도 이고.
05:35
It lives in a deep trench off the coast of Namibia.
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335000
2000
그건 나미비아 해안의 깊은 해구에서 삽니다.
05:38
And what you're looking at with this namibiensis
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338000
2000
그리고 여러분이 지금 보고 있는 나미비안시스 (박테리아 이름)는
05:40
is the biggest bacteria we've ever seen.
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340000
2000
지금까지 봤던 박테리아중에 제일 큽니다.
05:42
So, it's about the size of a little period on a sentence.
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342000
3000
자, 그것은 약 문장의 작은 마침표의 크기 정도입니다.
05:46
Again, we didn't know this thing was there three years ago.
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346000
4000
다시말하지만, 우리는 3년전만해도 이것에 대해 알지 못했어요.
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We're just beginning this journey of life in the new zoo.
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350000
3000
우리는 막 삶에 대한 여정을 이 새로운 동물원 안에서 시작했어요.
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This is a really odd one. This is Ferroplasma.
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354000
3000
이것은 참 신기한 것입니다. 이것은 페로플라스마라고 하는데요.
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The reason why Ferroplasma is interesting is because it eats iron,
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358000
3000
페로플라스마가 왜 흥미롭냐면, 이것은 철을 먹고,
06:02
lives inside the equivalent of battery acid,
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362000
3000
배터리와 같은 산성에서 살고 있고,
06:06
and excretes sulfuric acid.
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366000
2000
황산을 배출해내요.
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So, when you think of odd life forms,
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370000
2000
그래서 여러분들이 신기한 생명체를 생각할때,
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when you think of what it takes to live,
110
372000
3000
삶에는 무엇이 필요한지를 생각할때,
06:16
it turns out this is a very efficient life form,
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376000
2000
이것은 굉장히 효율적인 생명의 형태입니다.
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and they call it an archaea. Archaea means "the ancient ones."
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378000
4000
그리고 그것은 고세균이라고 불려요. 고세균 이라는것은 고대의 것 이란 의미입니다.
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And the reason why they're ancient is because this thing came up
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382000
4000
그것들이 왜 고대의 것이냐하는 이유는 이것들이 생겨난 것이
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when this planet was covered
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386000
2000
이 지구가
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by things like sulfuric acid in batteries,
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388000
1000
배터리 안에 있는 황산같은 것으로 뒤덮혀 있을때였고
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and it was eating iron when the earth was part of a melted core.
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389000
4000
지구가 아직 녹아있는 핵심의 부분이었을 때 그것은 철을 먹고 있었습니다.
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So, it's not just dogs and cats and whales and dolphins
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394000
4000
그래서 여러분께서는, 이 작은 여행에서 단지 개나 고양이나 고래나 돌고래만을
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that you should be aware of and interested in on this little journey.
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398000
4000
의식하거나 흥미를 가져서는 안되는 것입니다.
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Your fear should be that you are not,
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402000
3000
여러분의 두려워 해야 할 것은 당신들이 흥미를 가지고 있지 않다는 것,
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that you're paying attention to stuff which is temporal.
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405000
3000
여러분들이 일시적인 것에만 주목하고 있다는
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I mean, George Bush -- he's going to be gone, alright? Life isn't.
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408000
5000
내말은, 조지 부시-- 그는 곧 사라지겠죠, 그렇죠? 생명은 그렇지 않아요.
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Whether the humans survive or don't survive,
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414000
3000
사람이 생존을 하거나 생존하지 않거나,
06:57
these things are going to be living on this planet or other planets.
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417000
3000
이것들은 이 행성이나 다른 행성에서 살고 있을 것입니다.
07:00
And it's just beginning to understand this code of DNA
124
420000
4000
그리고 그것은 단지 이 DNA 코드를 이해하는 시작이라는
07:04
that's really the most exciting intellectual adventure
125
424000
3000
우리들이 참여했던 것들중
07:07
that we've ever been on.
126
427000
3000
우리들의 모험입니다.
07:10
And you can do strange things with this stuff. This is a baby gaur.
127
430000
4000
여러분들은 이것을 가지고 이상한 일들도 할 수 있어요. 이것은 아기 갈이에요.
07:14
Conservation group gets together,
128
434000
2000
보호그룹 사람들이 모여서,
07:16
tries to figure out how to breed an animal that's almost extinct.
129
436000
4000
그 거의 멸종에 처한 동물을 어떻게 번식시킬까에 대해 이해하려고 하고 있습니다.
07:21
They can't do it naturally, so what they do with this thing is
130
441000
3000
그들은 그것을 자연스럽게 할 수 가 없어요. 그래서 그들이 이것을 가지고 하는것은
07:24
they take a spoon, take some cells out of an adult gaur's mouth, code,
131
444000
5000
그들이 스푼을 들고, 어른 갈의 입안에 있는 세포들과, 코드를 좀 얻어,
07:30
take the cells from that and insert it into a fertilized cow's egg,
132
450000
4000
세포들을 가져다가 소의 수정란자에 넣어,
07:35
reprogram cow's egg -- different gene code.
133
455000
3000
소의 난자를 다시 프로그램화합니다-- 다른 유전자 코드로
07:39
When you do that, the cow gives birth to a gaur.
134
459000
4000
그렇게 하면, 소는 갈을 출산하는 것이죠.
07:44
We are now experimenting with bongos, pandas, elands, Sumatran tigers,
135
464000
6000
우리는 이제 봉고, 판다, 일림, 수마트란 호랑이들을 상대로 실험하고 있고,
07:50
and the Australians -- bless their hearts --
136
470000
3000
그리고 호주인들은 -- 가호가 함께하길--
07:53
are playing with these things.
137
473000
1000
이러한 것들과 더불어서 (사진) 실험하고 있어요.
07:54
Now, the last of these things died in September 1936.
138
474000
4000
자, 이것들이 마지막으로 죽은것은 1936년 9월입니다.
07:58
These are Tasmanian tigers. The last known one died at the Hobart Zoo.
139
478000
4000
얘네들은 태즈매니안 호랑이입니다. 마지막은 호발트 동물원에서 죽었습니다.
08:02
But it turns out that as we learn more about gene code
140
482000
3000
그러나 우리가 유전코드에 대해 더 많이 배우고
08:05
and how to reprogram species,
141
485000
2000
또 어떻게 생명체를 재프로그램 하는지 더 배움에 따라,
08:07
we may be able to close the gene gaps in deteriorate DNA.
142
487000
5000
우리는 감소하는 DNA 안에있는 유전자 공백을 어쩌면 매꿀수 도 있다고 보여집니다.
08:12
And when we learn how to close the gene gaps,
143
492000
3000
그리고 우리가 그 유전자 공백을 매우는것을 배우면
08:15
then we can put a full string of DNA together.
144
495000
2000
완전한 DNA 가닥을 함께 붙일수 있게 됩니다.
08:18
And if we do that, and insert this into a fertilized wolf's egg,
145
498000
4000
만약 우리가 그렇게 한다면, 그리고 이것을 수정된 늑대의 난자에 넣으면,
08:23
we may give birth to an animal
146
503000
2000
우리는 어쩌면 1936년 이후로
08:25
that hasn't walked the earth since 1936.
147
505000
2000
지구를 걷지 않았던 동물을 탄생 시킬수 있습니다.
08:28
And then you can start going back further,
148
508000
2000
그럼 이제 여러분은 더욱 뒤로 멀리 갈 수 있어요,
08:30
and you can start thinking about dodos,
149
510000
2000
여러분은 이제 도도새를 생각해볼 수 있고
08:33
and you can think about other species.
150
513000
1000
다른 종을 생각해볼수도 있어요.
08:35
And in other places, like Maryland, they're trying to figure out
151
515000
3000
그리고 매릴랜드같은 다른 장소들에서는 무엇을 이해하려 시도하느냐 하면,
08:38
what the primordial ancestor is.
152
518000
2000
태고의 조상이 무엇인지를 연구합니다.
08:40
Because each of us contains our entire gene code
153
520000
3000
왜냐하면 우리 각자가 우리의 전체 유전(Gene) 코드 -
08:43
of where we've been for the past billion years,
154
523000
3000
우리가 지난 10억년동안 존재해온 장소의- 를 갖고있기 때문이고,
08:46
because we've evolved from that stuff,
155
526000
2000
그리고 우리가 그것으로부터 진화했기 때문에,
08:48
you can take that tree of life and collapse it back,
156
528000
2000
여러분은 그 생명의 나무를 가져다가 다시 분산시킬 수도 있고,
08:50
and in the measure that you learn to reprogram,
157
530000
3000
그리고 여러분이 재프로그램을 하는것을 배우는 정도에서
08:53
maybe we'll give birth to something
158
533000
2000
어쩌면 우리는 새로운 어떤것을 태어나게 할 수도 있고
08:55
that is very close to the first primordial ooze.
159
535000
2000
그건 첫번째 태고의 조상과 매우 비슷한 것이 되겠지요.
08:57
And it's all coming out of things that look like this.
160
537000
2000
그리고 이 모든것들은 이런것으로부터 나오고 있습니다.
08:59
These are companies that didn't exist five years ago.
161
539000
2000
이것들은 5년전에는 존재하지 않았던 것들입니다.
09:01
Huge gene sequencing facilities the size of football fields.
162
541000
4000
거대한 유전 연속물은 축구경기장의 크기를 설비합니다.
09:05
Some are public. Some are private.
163
545000
2000
어떤것은 공공기관이고 어떤것은 민간기관이죠.
09:07
It takes about 5 billion dollars to sequence a human being the first time.
164
547000
3000
처음에 사람의 염기서열을 알아낼 때에는 50억 달러가 들었어요.
09:11
Takes about 3 million dollars the second time.
165
551000
2000
두번째에는 3백만 달러가 들었구요.
09:13
We will have a 1,000-dollar genome within the next five to eight years.
166
553000
4000
아마 다음 5년에서 8년사이에 우리는 1000달러에 게놈을 얻을 수 있을 것입니다.
09:17
That means each of you will contain on a CD your entire gene code.
167
557000
4000
이말은 여러분들 각자가 자신의 유전 코드를 CD에 갖고 있을것이라는 거지요.
09:22
And it will be really boring. It will read like this.
168
562000
2000
그건 굉장히 재미없는 것이겠죠. 아마 이런것이 읽히겠지요.
09:25
(Laughter)
169
565000
2000
(웃음)
09:27
The really neat thing about this stuff is that's life.
170
567000
2000
이것의 정말 훌륭한 점은 이것이 바로 생명이라는 것이에요.
09:29
And Laurie's going to talk about this one a little bit.
171
569000
3000
로리가 이것에 대해 조금 얘기할 것이에요.
09:32
Because if you happen to find this one inside your body,
172
572000
2000
왜냐하면 이것을 (화면에 나타난 코드)를 여러분 몸속에서 발견한다면,
09:34
you're in big trouble, because that's the source code for Ebola.
173
574000
2000
여러분은 큰일납니다, 왜냐하면 이건 에볼라 바이러스 코드이기 때문이지요.
09:38
That's one of the deadliest diseases known to humans.
174
578000
2000
인간에게 가장 치명적인 병중에 하나지요.
09:40
But plants work the same way and insects work the same way,
175
580000
2000
그런데 식물도 곤충도 같은 방식으로 작동합니다.
09:42
and this apple works the same way.
176
582000
2000
이 사과도 마찬가지입니다.
09:44
This apple is the same thing as this floppy disk.
177
584000
2000
이 사과는 플로피 디스크와 같아요.
09:46
Because this thing codes ones and zeros,
178
586000
2000
왜냐면 플로피 디스크는 1과 0을 코드화하고,
09:48
and this thing codes A, T, C, Gs, and it sits up there,
179
588000
2000
이 (사과)는 A, T, C, G 들로 하지요. 그리고 매달려있다가,
09:50
absorbing energy on a tree, and one fine day
180
590000
3000
에너지를 흡수하고, 어떤 화창한 날에,
09:53
it has enough energy to say, execute, and it goes [thump]. Right?
181
593000
4000
실행하기에 충분한 에너지를 흡수하고 나서, 쿵 떨어지죠. 맞죠?
09:57
(Laughter)
182
597000
3000
(웃음)
10:00
And when it does that, pushes a .EXE, what it does is,
183
600000
4000
떨어지면, .EXE 명령을 실행하듯, 이것이 하는것은,
10:04
it executes the first line of code, which reads just like that,
184
604000
3000
첫 줄의 코드를 실행합니다. 이것은,
10:07
AATCAGGGACCC, and that means: make a root.
185
607000
3000
AATCAGGGACCC로 읽히고 그 뜻은: '뿌리를 만들어라' 입니다.
10:10
Next line of code: make a stem.
186
610000
2000
다음줄은: 줄기를 만들어라.
10:12
Next line of code, TACGGGG: make a flower that's white,
187
612000
3000
다음줄은, TACGGGG: 흰색 꽃을 피워라,
10:15
that blooms in the spring, that smells like this.
188
615000
3000
그 꽃은 봄에 피고, 이런 향기가 난다.
10:18
In the measure that you have the code
189
618000
2000
당신이 코드를 가지고 있고
10:20
and the measure that you read it --
190
620000
3000
그리고 그것을 읽는다는 측정하에 --
10:23
and, by the way, the first plant was read two years ago;
191
623000
2000
그리고, 참, 첫번째 식물은 2년전에 읽혔고;
10:25
the first human was read two years ago;
192
625000
2000
첫번째 인간도 2년전에 읽혔고;
10:27
the first insect was read two years ago.
193
627000
2000
첫번째 곤충도 2년전에 읽혔습니다.
10:29
The first thing that we ever read was in 1995:
194
629000
3000
우리가 사상 처음으로 읽었던 것은 1995년도 였습니다:
10:32
a little bacteria called Haemophilus influenzae.
195
632000
2000
작은 헤모필러스 인플루엔자라는 박테리아였지요.
10:35
In the measure that you have the source code, as all of you know,
196
635000
3000
여러분들 모두가 알듯이 원시코드를 갖고있으면,
10:38
you can change the source code, and you can reprogram life forms
197
638000
2000
그것을 바꿀 수 있고, 생명체를 리프로그램 할 수 있습니다.
10:40
so that this little thingy becomes a vaccine,
198
640000
2000
그래서 그 작은것은 백신이 되기도 하고,
10:42
or this little thingy starts producing biomaterials,
199
642000
3000
생물적인 재료를 만들기 시작하지요.
10:45
which is why DuPont is now growing a form of polyester
200
645000
3000
이것이 바로 DuPont 사가 지금 실크 촉감의 폴리에스테르를
10:48
that feels like silk in corn.
201
648000
2000
옥수수에서 재배할 수 있는 이유입니다.
10:51
This changes all rules. This is life, but we're reprogramming it.
202
651000
5000
이것은 모든 규칙을 바꿉니다. 이것은 생명이지만 우리는 리프로그램을 하고 있어요.
10:58
This is what you look like. This is one of your chromosomes.
203
658000
4000
이것은 여러분들입니다. 여러분들의 염색체들중 하나이지요.
11:02
And what you can do now is,
204
662000
2000
여러분이 지금 할 수 있는것은,
11:04
you can outlay exactly what your chromosome is,
205
664000
3000
정확하게 어떤 염색체가 당신 것인지,
11:07
and what the gene code on that chromosome is right here,
206
667000
3000
그리고 어떤 진 코드가 그 염색체의 이곳에 있는지,
11:10
and what those genes code for, and what animals they code against,
207
670000
3000
그것이 무엇을 코드화 하고 있는지, 그리고 어떤 동물에 대항하는 코드인지,
11:13
and then you can tie it to the literature.
208
673000
2000
모두를 묶어서 문헌에 실을수도 있습니다.
11:15
And in the measure that you can do that, you can go home today,
209
675000
3000
그걸 할 수 있다는 측정하에, 오늘 집에 가서,
11:18
and get on the Internet, and access
210
678000
2000
인터넷에 접속을 하고,
11:20
the world's biggest public library, which is a library of life.
211
680000
3000
세계에서 가장 큰 공립 도서관, 생명의 도서관에 들어가 보십시오.
11:24
And you can do some pretty strange things
212
684000
2000
당신은 몇가지 꽤 신기한 것을 할 수도 있습니다.
11:26
because in the same way as you can reprogram this apple,
213
686000
2000
이 사과를 재프로그램을 할 수 있는것과 같은 방법이기 때문에,
11:29
if you go to Cliff Tabin's lab at the Harvard Medical School,
214
689000
2000
만약 하버드 의대에 있는 Cliff Tabin의 실험실에 가면,
11:32
he's reprogramming chicken embryos to grow more wings.
215
692000
4000
그는 닭의 배아를 더 많은 날개를 자랄수 있도록 재프로그래밍 하고 있는 것이죠.
11:38
Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurant.
216
698000
3000
왜 클리프가 그걸 할까요? 그는 식당을 갖고있지도 않은데.
11:41
(Laughter)
217
701000
1000
(웃음)
11:43
The reason why he's reprogramming that animal to have more wings
218
703000
3000
그가 더 많은 날개를 갖기위해 재프로그램을 하는 이유는,
11:46
is because when you used to play with lizards as a little child,
219
706000
3000
여러분이 어렸을때 도마뱀을 갖고 놀았다면,
11:49
and you picked up the lizard, sometimes the tail fell off, but it regrew.
220
709000
4000
도마뱀을 주웠을때, 어떤때는 꼬리가 떨어졌지만, 그건 다시 자라지요.
11:53
Not so in human beings:
221
713000
3000
인간은 그렇지 않지요:
11:56
you cut off an arm, you cut off a leg -- it doesn't regrow.
222
716000
3000
팔을 자르고, 다리를 자르면, 다시 자라지 않아요.
11:59
But because each of your cells contains your entire gene code,
223
719000
4000
그러나 여러분의 세포가 여러분 전체의 유전 코드를 갖고있기 때문에,
12:04
each cell can be reprogrammed, if we don't stop stem cell research
224
724000
4000
각각의 세포를, 만약 우리가 줄기세포 연구를 중단하지 않고,
12:08
and if we don't stop genomic research,
225
728000
2000
우리가 유전 연구를 중단하지 않으면,
12:10
to express different body functions.
226
730000
3000
여러가지 몸의 기능을 표현하도록 리프로그램 할수있죠.
12:14
And in the measure that we learn how chickens grow wings,
227
734000
3000
그래서 우리가 어떻게 닭이 날개를 자라게 하는지 알고,
12:17
and what the program is for those cells to differentiate,
228
737000
2000
그리고 그 세포들이 어떤 프로그램으로 분화하는지 알면,
12:19
one of the things we're going to be able to do
229
739000
3000
우리가 앞으로 할 수 있는 것들 중 하나는,
12:22
is to stop undifferentiated cells, which you know as cancer,
230
742000
3000
미분화세포를 막는 것입니다, 즉 암세포를요.
12:26
and one of the things we're going to learn how to do
231
746000
2000
그리고 우리가 배울것들 중에 하나는,
12:28
is how to reprogram cells like stem cells
232
748000
3000
어떻게 줄기세포를 리프로그램하는 것이냐 하는 것인데,
12:31
in such a way that they express bone, stomach, skin, pancreas.
233
751000
6000
그 세포들이 뼈, 위, 피부, 췌장들을 나타내게끔 하는 방식으로요.
12:38
And you are likely to be wandering around -- and your children --
234
758000
3000
여러분과 여러분의 자식들은 --
12:41
on regrown body parts in a reasonable period of time,
235
761000
3000
얼마 후면 새로 자란 몸의 장기나 일부를 주위에서 보게 될 수도 있습니다,
12:45
in some places in the world where they don't stop the research.
236
765000
3000
세계 어딘가 연구를 중단하지 않는 곳에서 말이에요.
12:50
How's this stuff work? If each of you differs
237
770000
5000
이것이 어떻게 작동할까요? 만약 여러분 각자가
12:55
from the person next to you by one in a thousand, but only three percent codes,
238
775000
3000
옆에 계신 분하고 1,000분의 1만큼, 그리고 코드로는 3% 정도 다르면,
12:58
which means it's only one in a thousand times three percent,
239
778000
2000
1,000분의 1 곱하기 3% 정도가 다르다는 뜻입니다.
13:00
very small differences in expression and punctuation
240
780000
3000
표현과 끝맺음(구두법)에 있어서 굉장히 작은 차이가
13:03
can make a significant difference. Take a simple declarative sentence.
241
783000
3000
의미있는 차이점을 만들어냅니다. 이 간단한 서술문을 예로 들께요.
13:08
(Laughter)
242
788000
2000
(웃음) --문장에 주목해야하기 때문에 번역불가
13:10
Right?
243
790000
1000
맞지요?
13:11
That's perfectly clear. So, men read that sentence,
244
791000
4000
이 문장은 완벽하게 분명합니다. 그래서 남자들은 그 문장을 이렇게 읽어요,
13:15
and they look at that sentence, and they read this.
245
795000
2000
그리고 그들은 문장을 보고 이렇게 읽어요. (문장의 끊음에 주목하세요~) "여자는, 그녀의 남자가 없을때, 아무것도 아니다."
13:23
Okay?
246
803000
1000
그렇죠?
13:24
Now, women look at that sentence and they say, uh-uh, wrong.
247
804000
4000
그런데 여자들은 문장을 보고 "어-어, 틀려" 라고 합니다.
13:28
This is the way it should be seen.
248
808000
2000
이렇게 보여야 된다고 생각하지요. (again, 문장의 끊음에 주목~) "여자: 그녀가 없으면 남자는 아무것도 아니다."
13:32
(Laughter)
249
812000
8000
(웃음)
13:40
That's what your genes are doing.
250
820000
1000
이게 바로 여러분의 유전자가 하고 있는 것이에요.
13:41
That's why you differ from this person over here by one in a thousand.
251
821000
5000
이것은 여러분이 여기 앉아있는 사람과 천분의 일만큼 다르기 때문이에요.
13:46
Right? But, you know, he's reasonably good looking, but...
252
826000
3000
맞지요? 그런데, 알다시피, 이 남자는 꽤 잘 생겼어요...
13:49
I won't go there.
253
829000
2000
이부분에 대해서는 말을 안하겠습니다.
13:52
You can do this stuff even without changing the punctuation.
254
832000
3000
여러분은 구두법을 사용하기 않고도 이걸 할 수 있어요
13:56
You can look at this, right?
255
836000
4000
여러분은 이것을 볼 수 있어요, 그렇지요?
14:00
And they look at the world a little differently.
256
840000
2000
그리고 그들은 세상을 좀 더 다르게 보고 있어요.
14:02
They look at the same world and they say...
257
842000
2000
그들은 같은 세상을 보고 이렇게 말합니다...
14:04
(Laughter)
258
844000
6000
(웃음)
14:10
That's how the same gene code -- that's why you have 30,000 genes,
259
850000
4000
이것이 어떻게 같은 유전자 코드가 -- 이것이 여러분이 3만개의 유전자를 갖고있는 이유이구요,
14:14
mice have 30,000 genes, husbands have 30,000 genes.
260
854000
3000
생쥐는 3만개의 유전자, 남편들도 3만 개의 유전자를 갖고 있어요.
14:17
Mice and men are the same. Wives know that, but anyway.
261
857000
3000
생쥐와 남자들은같아요. 부인들도 알고있지요, 하지만 어쨌든.
14:21
You can make very small changes in gene code
262
861000
2000
여러분은 유전자 코드에 매우 작은 변화를 만들수 있고,
14:23
and get really different outcomes,
263
863000
2000
매우 다른 결과를 얻을 수 있어요,
14:27
even with the same string of letters.
264
867000
2000
심지어는 같은 염기배열들로 부터 말이죠.
14:31
That's what your genes are doing every day.
265
871000
2000
이것이 여러분의 유전자들이 매일 하는 일입니다.
14:34
That's why sometimes a person's genes
266
874000
2000
그래서 어떤경우에 사람의 유전자가
14:36
don't have to change a lot to get cancer.
267
876000
2000
많이 바뀌지 않고서도 암을 갖을 수 있는것이에요.
14:42
These little chippies, these things are the size of a credit card.
268
882000
4000
이 작은 치피들은 크레딭카드 크기만 합니다.
14:47
They will test any one of you for 60,000 genetic conditions.
269
887000
2000
그들은 여러분의 6만개의 유전적 조건을 테스트 할 것입니다.
14:50
That brings up questions of privacy and insurability
270
890000
3000
그것은 사생활과 보험적인 질문을 야기하고,
14:53
and all kinds of stuff, but it also allows us to start going after diseases,
271
893000
2000
또 많은 종류의 다른 질문도 야기할 것이에요, 하지만 그것은 또한 우리가 질병을 따라갈 수 있게 해줍니다.
14:56
because if you run a person who has leukemia through something like this,
272
896000
3000
왜냐하면 만약 백혈병을 가진 사람을 이것으로 테스트하면,
15:00
it turns out that three diseases with
273
900000
2000
3가지 질병들로 판명이 되지요
15:02
completely similar clinical syndromes
274
902000
4000
서로 매우 비슷한 임상적 증상을 갖고서
15:06
are completely different diseases.
275
906000
2000
완전히 다른 질병들이요.
15:08
Because in ALL leukemia, that set of genes over there over-expresses.
276
908000
3000
왜냐하면, ALL 백혈병은 저기 보이는 유전자 세트들이 넘치게 발현됩니다.
15:11
In MLL, it's the middle set of genes,
277
911000
2000
MLL 백혈병은 중간 세트의 유전자들이구요,
15:13
and in AML, it's the bottom set of genes.
278
913000
2000
AML 의 경우는, 아랫부분 유전자 세트가 발현됩니다.
15:15
And if one of those particular things is expressing in your body,
279
915000
5000
만약 저 세트중하나가 여러분의 몸속에 발현되면,
15:20
then you take Gleevec and you're cured.
280
920000
2000
여러분은 Gleevec을 먹고 낫습니다.
15:23
If it is not expressing in your body,
281
923000
2000
만약 발현이 되지않으면,
15:25
if you don't have one of those types --
282
925000
2000
만약 그러한 종류들 중 하나가 아니면--
15:27
a particular one of those types -- don't take Gleevec.
283
927000
3000
저들 종류들중 특정한 하나입니다-- Gleevec 을 먹지마세요
15:30
It won't do anything for you.
284
930000
1000
그것은 당신을 위해서 아무런 도움도 되지 않을겁니다.
15:32
Same thing with Receptin if you've got breast cancer.
285
932000
2000
여러분이 유방암을 가졌다면 Receptin 도 마찬가지 입니다.
15:35
Don't have an HER-2 receptor? Don't take Receptin.
286
935000
3000
HER-2 수용체가 없으면, Receptin 을 드시지 마세요.
15:38
Changes the nature of medicine. Changes the predictions of medicine.
287
938000
4000
약의 본성을 변화합니다. 약에 대한 기대가 변화 합니다.
15:42
Changes the way medicine works.
288
942000
2000
약이 작용하는 방법이 변화합니다.
15:44
The greatest repository of knowledge when most of us went to college
289
944000
3000
우리 대부분이 대학에 있을때 지식의 제일 큰 저장고는,
15:47
was this thing, and it turns out that
290
947000
2000
이것어었습니다, 그리고 그것이 판명된건은
15:49
this is not so important any more.
291
949000
2000
이것이 더이상 별로 중요하지 않다는 것이지요.
15:51
The U.S. Library of Congress, in terms of its printed volume of data,
292
951000
4000
미국 의회 도서관, 인쇄된 정보의 양으로 따진다면
15:55
contains less data than is coming out of a good genomics company
293
955000
4000
좋은 유전공학 회사에서 혼성물을 토대로 매달에 나오는 데이타의 양보다
15:59
every month on a compound basis.
294
959000
3000
적은 양을 포함합니다
16:02
Let me say that again: A single genomics company
295
962000
3000
제가 다시 말하도록 하죠: 하나의 유전공학 회사의
16:05
generates more data in a month, on a compound basis,
296
965000
3000
한달에 다 합친 정보의 양은
16:08
than is in the printed collections of the Library of Congress.
297
968000
3000
의회도서관의 인쇄 컬렉션의 양보다 많아요.
16:12
This is what's been powering the U.S. economy. It's Moore's Law.
298
972000
4000
이것이 미국경제를 이끄는 것입니다. Moore의 법칙 이지요.
16:16
So, all of you know that the price of computers halves every 18 months
299
976000
5000
자, 여러분들 모두는 컴퓨터값이 18개월마다 반값이 되는 것을 알고 있습니다.
16:21
and the power doubles, right?
300
981000
2000
그리고 전기세는 두배가 되어요, 맞지요?
16:23
Except that when you lay that side by side with the speed
301
983000
4000
이 두 그래프를 옆에놓고 비교하면,
16:27
with which gene data's being deposited in GenBank,
302
987000
3000
유전정보가 GenBank에 쌓이는 속도로 놓고 봤을때,
16:30
Moore's Law is right here: it's the blue line.
303
990000
4000
Moore 의 법칙이 여깄어요: 파란선이에요.
16:35
This is on a log scale, and that's what superexponential growth means.
304
995000
4000
이런 로그 스케일이고, 기하급수적인 성장이라는것을 의미합니다.
16:39
This is going to push computers to have to grow faster
305
999000
4000
이것은 컴퓨터가 더 빠르게 성장하도록 자극하려는 것인데,
16:43
than they've been growing, because so far,
306
1003000
2000
왜냐하면 지금까지 성장해온 것은,
16:45
there haven't been applications that have been required
307
1005000
3000
Moore 의 법칙보다 빠르게 가야할 필요가 있는
16:48
that need to go faster than Moore's Law. This stuff does.
308
1008000
3000
어플리케이션은 없었어요. 하지만 이것은 그런 어플리케이션을 필요로 합니다.
16:51
And here's an interesting map.
309
1011000
2000
여기 흥미로운 지도가 있어요.
16:53
This is a map which was finished at the Harvard Business School.
310
1013000
4000
이것은 Harvard 경제학교에서 만들어진 것입니다.
16:57
One of the really interesting questions is, if all this data's free,
311
1017000
3000
정말 재미있는 질문 중에 하나는, 만약 이 모든 정보가 무료라면,
17:00
who's using it? This is the greatest public library in the world.
312
1020000
4000
누가 사용할까요? 이것은 세계에서 가장 큰 도서관이에요.
17:04
Well, it turns out that there's about 27 trillion bits
313
1024000
3000
근데, 대략 27조의 비트가
17:07
moving inside from the United States to the United States;
314
1027000
3000
미국내에서 움직이고 있다고 판명이 납니다;
17:10
about 4.6 trillion is going over to those European countries;
315
1030000
4000
대략 4.6조가 유럽나라들로 가구요;
17:14
about 5.5's going to Japan; there's almost no communication
316
1034000
3000
대략 5.5 조는 일본으로 가는데; 거의 의사소통은 없어요,
17:17
between Japan, and nobody else is literate in this stuff.
317
1037000
4000
일본과의 사이에, 그리고 다른 그 누구도 이것을 잘 알고 있지 않아요.
17:21
It's free. No one's reading it. They're focusing on the war;
318
1041000
5000
이건 무료에요. 아무도 읽지 않고 있죠. 사람들은 전쟁에 주목하고 있습니다;
17:26
they're focusing on Bush; they're not interested in life.
319
1046000
2000
Bush 에 주목하고; 생명에 관심이없어요.
17:29
So, this is what a new map of the world looks like.
320
1049000
2000
이 새로운 지도는 세계가 어떻게 보이는지를 보여주는 것입니다.
17:32
That is the genomically literate world. And that is a problem.
321
1052000
6000
이것이 유전적으로 글을 읽고쓰는 세계입니다. 또한 그것이 문제가 되지요.
17:38
In fact, it's not a genomically literate world.
322
1058000
2000
사실, 이건 유전적으로 글을 아는 세계는 아니에요.
17:40
You can break this out by states.
323
1060000
2000
이것을 주별로 나눌수 있기도 합니다.
17:42
And you can watch states rise and fall depending on
324
1062000
2000
이것의 주별 증가와 감소도 볼수 있고
17:44
their ability to speak a language of life,
325
1064000
2000
생명의 언어를 사용할수있는 능력도 볼 수있고,
17:46
and you can watch New York fall off a cliff,
326
1066000
2000
뉴욕이 뒤쳐지는 걸 볼 수 있고,
17:48
and you can watch New Jersey fall off a cliff,
327
1068000
2000
뉴져지가 뒤쳐지는걸 볼 수 있고,
17:50
and you can watch the rise of the new empires of intelligence.
328
1070000
3000
그리고 새로운 지식왕국이 새워지는것도 볼 수 있어요.
17:54
And you can break it out by counties, because it's specific counties.
329
1074000
3000
또한 여러분은 그것을 국가별로 분산시킬 수도 있어요 왜냐하면 그것은 특정한 국가들이기 때문입니다.
17:57
And if you want to get more specific,
330
1077000
2000
만약 여러분이 더욱 특정한 것을 얻고 싶으시면,
17:59
it's actually specific zip codes.
331
1079000
2000
그것은 실제로 우편번호로도 볼 수 있지요.
18:01
(Laughter)
332
1081000
2000
(웃음)
18:03
So, you want to know where life is happening?
333
1083000
3000
어디서 생명이 발생하고 있는지 알고 싶나요?
18:06
Well, in Southern California it's happening in 92121. And that's it.
334
1086000
5000
음, 남 가주에서는 92121 에서 이군요. 그리고 그게 전부입니다.
18:12
And that's the triangle between Salk, Scripps, UCSD,
335
1092000
5000
이것은 Salk, Scripps, UCSD 를 잇는 삼각형인데요,
18:17
and it's called Torrey Pines Road.
336
1097000
2000
Torrey Pines 도로라고 불려집니다.
18:19
That means you don't need to be a big nation to be successful;
337
1099000
3000
무슨말이냐면, 여러분이 성공하기위해 커다란 국가일 필요가 없다는것이에요;
18:22
it means you don't need a lot of people to be successful;
338
1102000
2000
그것이 의미하는 것은 성공을 위해서는 많은 사람도 필요 없으며;
18:24
and it means you can move most of the wealth of a country
339
1104000
3000
그것이 의미하는 것은 국가의 부의 대부분을 여러분이 옮길 수 있도록 있다는것이죠,
18:27
in about three or four carefully picked 747s.
340
1107000
3000
신중히 고른 서 너개의 747 (항공편) 으로 인해서요.
18:31
Same thing in Massachusetts. Looks more spread out but --
341
1111000
4000
메사추세츠에서도 마찬가지입니다. 약간 더 넓게 분포된 것처럼 보이지만 그래도--
18:35
oh, by the way, the ones that are the same color are contiguous.
342
1115000
3000
아 참, 같은 색깔들의 것들은 인접해있는 곳이에요.
18:39
What's the net effect of this?
343
1119000
2000
이것의 최종적인 영향이 무엇이냐구요?
18:41
In an agricultural society, the difference between
344
1121000
2000
농업사회안에서,
18:43
the richest and the poorest,
345
1123000
1000
부자들과 가난한자들의 차이는,
18:45
the most productive and the least productive, was five to one. Why?
346
1125000
4000
제일 생산적인 사람들과 그렇지 않은 사람들의 차이는 5 대 1 이었어요. 왜냐구요?
18:49
Because in agriculture, if you had 10 kids
347
1129000
2000
왜냐면 농업에서는, 만약 10명의 자식이 있다면,
18:51
and you grow up a little bit earlier and you work a little bit harder,
348
1131000
3000
여러분이 조금 일찍일어나 조금 더 많이 일을 하면,
18:54
you could produce about five times more wealth, on average,
349
1134000
2000
평균적으로, 아마 5배는 더욱 생산을 할 수 있었을겁니다.
18:56
than your neighbor.
350
1136000
1000
당신의 이웃보다요.
18:58
In a knowledge society, that number is now 427 to 1.
351
1138000
3000
지식사회에서는, 비율이 427 대 1 입니다.
19:02
It really matters if you're literate, not just in reading and writing
352
1142000
4000
이것이 뜻하는 바는 만약 여러분이 글을 안다면, 단시 읽고 쓰는것 제외하구요,
19:06
in English and French and German,
353
1146000
2000
영어로, 불어로, 독일어로,
19:08
but in Microsoft and Linux and Apple.
354
1148000
2000
마이크로소프트나 리눅스나 애플로 말이지요.
19:11
And very soon it's going to matter if you're literate in life code.
355
1151000
4000
곧 당신이 생명의 코드를 아느냐가 문제가 될 것이에요.
19:15
So, if there is something you should fear,
356
1155000
2000
그래서 여러분이 정말 두려워할것이 있다면,
19:17
it's that you're not keeping your eye on the ball.
357
1157000
3000
그건 여러분이 주목하고 있지 않다는 것이에요.
19:20
Because it really matters who speaks life.
358
1160000
2000
왜냐하면 누가 생명을 말하고 있느냐가 중요하기 때문이에요.
19:23
That's why nations rise and fall.
359
1163000
2000
이것이 국가가 올라가고 뒤쳐지는 이유입니다.
19:26
And it turns out that if you went back to the 1870s,
360
1166000
3000
만약 1870년으로 돌아가면,
19:29
the most productive nation on earth was Australia, per person.
361
1169000
3000
제일 생산적인 나라는, 사람당, 호주였어요.
19:32
And New Zealand was way up there. And then the U.S. came in about 1950,
362
1172000
3000
뉴질랜드는 이 위에 있었고, 미국은 1950년대에 올라왔어요.
19:35
and then Switzerland about 1973, and then the U.S. got back on top --
363
1175000
3000
스위스는 1973년도에, 그리고 미국이 다시 위로 올라왔어요--
19:39
beat up their chocolates and cuckoo clocks.
364
1179000
2000
스위스의 초콜렛과 뻐꾸기 시계를 앞지르면서.
19:43
And today, of course, you all know that the most productive nation
365
1183000
3000
그리고 오늘, 물론, 여러분들은 제일 생산적인 나라를 알고 있어요,
19:46
on earth is Luxembourg, producing about one third more wealth
366
1186000
3000
룩셈벌그이지요, 미국 부의 3분의 1을 더 벌고 있는 곳이요,
19:49
per person per year than America.
367
1189000
2000
사람당, 연간.
19:52
Tiny landlocked state. No oil. No diamonds. No natural resources.
368
1192000
4000
작은 육지에 둘러싸인 주. 기름도 없고, 다이아몬드도 없고, 천연자원도 없어요.
19:56
Just smart people moving bits. Different rules.
369
1196000
5000
그냥 똑똑한 사람들이 비트를 움직이고있지요. 다른 법칙이 작용해요.
20:02
Here's differential productivity rates.
370
1202000
3000
이것은 생산력의 격차 속도입니다.
20:06
Here's how many people it takes to produce a single U.S. patent.
371
1206000
3000
미국 특허권 하나를 만드는데 필요한 사람들이에요.
20:09
So, about 3,000 Americans, 6,000 Koreans, 14,000 Brits,
372
1209000
4000
미국인 3천명, 한국인 6천명, 영국인 만4천명,
20:13
790,000 Argentines. You want to know why Argentina's crashing?
373
1213000
3000
아르젠틴 79만명. 아르젠티나가 왜 예외적인지 아시나요?
20:16
It's got nothing to do with inflation.
374
1216000
2000
이것은 인플레이션과는 상관이 없어요.
20:18
It's got nothing to do with privatization.
375
1218000
2000
민영화 와도 상관이 없구요.
20:20
You can take a Harvard-educated Ivy League economist,
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1220000
4000
Harvard 에서 교육받은 아이비리그출신 경제학자를 불러서,
20:24
stick him in charge of Argentina. He still crashes the country
377
1224000
3000
아르젠티나를 운영하게 하면, 그도 마찬가지로 실패할 것이에요.
20:27
because he doesn't understand how the rules have changed.
378
1227000
2000
왜냐면 그는 법칙들이 어떻게 변했는지 모르기 때문입니다.
20:30
Oh, yeah, and it takes about 5.6 million Indians.
379
1230000
3000
아 참, 560만의 인도인들이 필요하구요.
20:33
Well, watch what happens to India.
380
1233000
2000
자, 인도가 어떻게 되는지 보세요.
20:35
India and China used to be 40 percent of the global economy
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1235000
3000
인도와 중국은 세계 경제의 40%를 맡고 있었어요,
20:38
just at the Industrial Revolution, and they are now about 4.8 percent.
382
1238000
5000
산업혁명 직후에요, 지금은 4.8%입니다.
20:43
Two billion people. One third of the global population producing 5 percent of the wealth
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1243000
4000
2조의 사람들. 세계인구의 3분의 1이 5%의 부를 만들고 있어요
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because they didn't get this change,
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1247000
3000
왜냐면 그들은 이 변화를 받아들이지 않았기 때문이고,
20:50
because they kept treating their people like serfs
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1250000
2000
그들은 사람들을 아직도 농노대접을 하기때문이에요,
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instead of like shareholders of a common project.
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1252000
3000
흔한 프로젝트일을 맡은 주주와 같다라고 생각하는 대신에요.
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They didn't keep the people who were educated.
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1256000
3000
그들은 지식인들을 지켜주지 않았어요
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They didn't foment the businesses. They didn't do the IPOs.
388
1259000
2000
그들은 사업을 시작하지 않았습니다. IPO (Initial Public Offering) 도 하지 않았구요.
21:02
Silicon Valley did. And that's why they say
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1262000
4000
실리콘 밸리는 했습니다. 그래서 그들이
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that Silicon Valley has been powered by ICs.
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1266000
2000
실리콘 밸리는 IC로 부터 작동된다라고 합니다.
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Not integrated circuits: Indians and Chinese.
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1269000
3000
집적회로가 아니고: 인도인과 중국인이요.
21:12
(Laughter)
392
1272000
4000
(웃음)
21:16
Here's what's happening in the world.
393
1276000
2000
이것이 세계에서 일어나고 있는일이에요.
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It turns out that if you'd gone to the U.N. in 1950,
394
1278000
3000
판명이 된것은, 만약 1950년도 U.N 에 간다면,
21:21
when it was founded, there were 50 countries in this world.
395
1281000
2000
세워졌을 당신, 이 세계엔 50개의 국가들이 있었다는 것이었죠.
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It turns out there's now about 192.
396
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3000
지금은 192개가 있지요.
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Country after country is splitting, seceding, succeeding, failing --
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1286000
4000
국가들은 나누고, 분리 독립하고, 성공하고, 실패하고 있어요.
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and it's all getting very fragmented. And this has not stopped.
398
1291000
5000
모든것은 나뉘어지고 있어요. 그리고 이것은 멈춰진적이 없구요.
21:36
In the 1990s, these are sovereign states
399
1296000
3000
1990년대엔 군주형태의 주가 있었어요,
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that did not exist before 1990.
400
1299000
2000
1990 년 이전에는 없었던 것이요.
21:41
And this doesn't include fusions or name changes or changes in flags.
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5000
이것은 합침, 이름 고치기, 깃발의 변화를 포함하지 않은 것이에요.
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We're generating about 3.12 states per year.
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1306000
3000
우리는 매해 대략 3.12 주를 만들고있어요.
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People are taking control of their own states,
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1309000
3000
사람들은 자신만의 주를 컨트롤 하고 있고,
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sometimes for the better and sometimes for the worse.
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3000
어떤때는 좋게 어떤때는 나쁘게.
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And the really interesting thing is,
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2000
정말 흥미로운것은,
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you and your kids are empowered to build great empires,
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1317000
2000
여러분과 여러분 자식들이 훌륭한 왕국을 건설할 권한이 있다는 것이에요
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and you don't need a lot to do it.
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1319000
2000
그리고 별로 많은것을 할 필요도 없어요.
22:01
(Music)
408
1321000
2000
(음악)
22:03
And, given that the music is over, I was going to talk
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1323000
3000
그리고, 이 음악이 끝나면, 저는
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about how you can use this to generate a lot of wealth,
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1326000
3000
여러분이 어떻게 많은 부를 만들수 있는지 얘기하려고 했어요.
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and how code works.
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1329000
2000
그리고 어떻게 코드가 작용하는지도요.
22:11
Moderator: Two minutes.
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1000
(중재자: 2분)
22:12
(Laughter)
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1332000
2000
(웃음)
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Juan Enriquez: No, I'm going to stop there and we'll do it next year
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4000
아니요, 저는 여기서 마치고 내년에 할 것입니다.
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because I don't want to take any of Laurie's time.
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2000
왜냐하면 로리의 시간을 뺏고 싶지 않거든요
22:21
But thank you very much.
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아무튼 정말 감사합니다!
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