Abundance is our future | Peter Diamandis

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TED


아래 영문자막을 더블클릭하시면 영상이 재생됩니다.

번역: Young-ho Park 검토: Bianca Lee
00:15
(Applause)
0
15260
3000
(박수)
00:18
(Video) Announcer: Threats, in the wake of Bin Laden's death, have spiked.
1
18260
3000
(비디오)아나운서:빈 라덴의 죽음의 여파로 테러위협이 급증하다.
00:21
Announcer Two: Famine in Somalia. Announcer Three: Police pepper spray.
2
21260
2000
(비디오)아나운서2: 소말리아의 기아. 아나운서3: 경찰 후추가루 스프레이.
00:23
Announcer Four: Vicious cartels. Announcer Five: Caustic cruise lines.
3
23260
2000
아나운서4: 사악한 마약조직. 아나운서 5: 여객선 폐선 환경문제
00:25
Announcer Six: Societal decay. Announcer Seven: 65 dead.
4
25260
3000
아나운서 6: 사회 붕괴. 아나운서 7: 65명 사망.
00:28
Announcer Eight: Tsunami warning. Announcer Nine: Cyberattacks.
5
28260
2000
아나운서 8: 해일 경보. 아나운서 9: 사이버 공격.
00:30
Multiple Announcers: Drug war. Mass destruction. Tornado.
6
30260
2000
아나운서들: 마약전쟁. 대량살상. 토네이도
00:32
Recession. Default. Doomsday. Egypt. Syria.
7
32260
2000
불경기. 채무불이행. 최후의 심판날. 이집트. 시리아.
00:34
Crisis. Death. Disaster.
8
34260
2000
위기. 사망. 재앙.
00:36
Oh, my God.
9
36260
3000
아이고 저런...
00:39
Peter Diamandis: So those are just a few of the clips
10
39260
2000
피터 다이아만디스: 이건 제가 지난
00:41
I collected over the last six months --
11
41260
2000
6개월 동안에 수집한 것이지만
00:43
could have easily been the last six days
12
43260
2000
그 기간이 6일 이었건 6년 이었건
00:45
or the last six years.
13
45260
2000
결과는 마찬가지 였을 겁니다.
00:47
The point is that the news media
14
47260
2000
제 요점은 뉴스 미디어는
00:49
preferentially feeds us negative stories
15
49260
3000
좋지 않은 이야기만 들려주는데 그 이유는
00:52
because that's what our minds pay attention to.
16
52260
3000
우리는 나쁜 이야기들을 주의 깊게 듣기 때문이죠.
00:55
And there's a very good reason for that.
17
55260
2000
우리가 왜 그러는지에 대해서 좋은 이유가 있죠.
00:57
Every second of every day,
18
57260
2000
우리의 감각기관은 매일 끊임없이
00:59
our senses bring in way too much data
19
59260
2000
수많은 데이터를 접하기 때문에
01:01
than we can possibly process in our brains.
20
61260
3000
우리의 두뇌가 감당하지 못하지요.
01:04
And because nothing is more important to us
21
64260
2000
가장 중요한 것은
01:06
than survival,
22
66260
2000
생존하는 것이기 때문에
01:08
the first stop of all of that data
23
68260
2000
두뇌로 들어오는 모든
01:10
is an ancient sliver of the temporal lobe
24
70260
2000
데이터는 측두엽 안쪽에 있는
01:12
called the amygdala.
25
72260
2000
편도체로 먼저 들어가지요.
01:14
Now the amygdala is our early warning detector,
26
74260
3000
편도체는 위험을 감지하는
01:17
our danger detector.
27
77260
2000
조기경보 조직이죠.
01:19
It sorts and scours through all of the information
28
79260
3000
편도체는 들어오는 모든 정보로부터
01:22
looking for anything in the environment that might harm us.
29
82260
3000
우리에게 위험을 줄지 모르는 것을 골라냅니다.
01:25
So given a dozen news stories,
30
85260
2000
그래서 우리가 10개의 새로운
01:27
we will preferentially look
31
87260
2000
스토리를 들으면 우리는
01:29
at the negative news.
32
89260
2000
나쁜 뉴스를 먼저 보지요.
01:31
And that old newspaper saying,
33
91260
2000
신문업계에 관계된 사람간에는
01:33
"If it bleeds it leads,"
34
93260
2000
"피를 흘리는 기사라야 주목 받는다"는
01:35
is very true.
35
95260
2000
말이 있는데 그건 사실이죠.
01:37
So given all of our digital devices
36
97260
3000
우리가 각종 디지털 장비로 부터
01:40
that are bringing all the negative news to us
37
100260
2000
24/7(언제나) 나쁜 뉴스들을 전해 듣는다는 것을
01:42
seven days a week, 24 hours a day,
38
102260
3000
고려해 보면 우리가 비관적이라는 것이
01:45
it's no wonder that we're pessimistic.
39
105260
2000
하나도 놀라울게 없죠.
01:47
It's no wonder that people think
40
107260
2000
그러니까 사람들은 이 세계가
01:49
that the world is getting worse.
41
109260
4000
더 나빠지고 있다고 생각하는거죠.
01:53
But perhaps that's not the case.
42
113260
3000
그러나, 사실은 그렇지 않을지도 모릅니다.
01:56
Perhaps instead,
43
116260
2000
어쩌면, 사실이
01:58
it's the distortions brought to us
44
118260
2000
왜곡되서 그렇게
02:00
of what's really going on.
45
120260
3000
느껴질 뿐일지도 모릅니다.
02:03
Perhaps the tremendous progress we've made
46
123260
2000
우리는 여러가지 일련의
02:05
over the last century
47
125260
2000
에너지에 의해 지난 100년간
02:07
by a series of forces
48
127260
2000
엄청난 발전을 했는데 어쩌면
02:09
are, in fact, accelerating to a point
49
129260
3000
이와 같은 발전이 계속 가속되면서
02:12
that we have the potential in the next three decades
50
132260
3000
앞으로 30년 이내에 우리가 풍부한 세계를
02:15
to create a world of abundance.
51
135260
3000
만들 수 있게 될지도 모릅니다.
02:18
Now I'm not saying
52
138260
2000
저는 우리에게 기후변화,
02:20
we don't have our set of problems --
53
140260
2000
종의 멸종, 물과 에너지고갈 같은
02:22
climate crisis, species extinction,
54
142260
2000
문제가 없다고 말하는게
02:24
water and energy shortage -- we surely do.
55
144260
3000
아닙니다 -- 물론 그런 문제가 있죠.
02:27
And as humans, we are far better
56
147260
2000
우리 인간은 사전에 문제가
02:29
at seeing the problems way in advance,
57
149260
3000
발생할 것을 예견하고
02:32
but ultimately we knock them down.
58
152260
4000
문제를 해결할 수 있죠.
02:36
So let's look
59
156260
2000
지난 100년간 세계가
02:38
at what this last century has been
60
158260
2000
어땠고 앞으로 어떻게
02:40
to see where we're going.
61
160260
2000
변할지 생각해 보죠.
02:42
Over the last hundred years,
62
162260
2000
지난 100년 동안에 인간의 평균
02:44
the average human lifespan has more than doubled,
63
164260
3000
수명은 2배 이상으로 증가했으며
02:47
average per capita income adjusted for inflation
64
167260
3000
전세계의 1인당 수입은 인플레이션을
02:50
around the world has tripled.
65
170260
2000
감안했을때 3배 증가했고
02:52
Childhood mortality
66
172260
2000
유아사망율은 10배
02:54
has come down a factor of 10.
67
174260
2000
이하로 내려갔지요.
02:56
Add to that the cost of food, electricity,
68
176260
2000
그리고 음식값, 전기값,
02:58
transportation, communication
69
178260
2000
교통비 및 통신비는
03:00
have dropped 10 to 1,000-fold.
70
180260
4000
10분지1 내지 1000분지1로 떨어졌지요.
03:04
Steve Pinker has showed us
71
184260
2000
뿐만 아니라, 스티브 핑커에 의하면
03:06
that, in fact, we're living during the most peaceful time ever
72
186260
3000
우리는 지금 인류 역사상 가장 평화로운
03:09
in human history.
73
189260
2000
시대에 살고 있지요.
03:11
And Charles Kenny
74
191260
2000
또한, 찰스 케니의 말에 의하면
03:13
that global literacy has gone from 25 percent to over 80 percent
75
193260
3000
지난 130년 동안 전세계의 식자율은 25%에서 80%
03:16
in the last 130 years.
76
196260
3000
이상으로 올라 갔다고 합니다.
03:19
We truly are living in an extraordinary time.
77
199260
4000
우리는 지금 정말로 놀라운 시대에 살고 있지요.
03:23
And many people forget this.
78
203260
2000
많은 사람은 이런 사실을 잊고 있으며
03:25
And we keep setting our expectations higher and higher.
79
205260
3000
우리는 계속해서 우리의 기대를 높이고 있지요.
03:28
In fact, we redefine what poverty means.
80
208260
3000
사실 우리는 빈곤의 의미를 재 정의 했지요.
03:31
Think of this, in America today,
81
211260
2000
오늘날 미국에서 빈곤선 밑에
03:33
the majority of people under the poverty line
82
213260
3000
있는 사람들의 대부분이
03:36
still have electricity, water, toilets, refrigerators,
83
216260
3000
상수도, 화장실, 냉장고, 텔레비전,
03:39
television, mobile phones,
84
219260
2000
휴대폰, 그리고 에어컨과 자동차를
03:41
air conditioning and cars.
85
221260
3000
가지고 있다는 것을 생각해 보세요.
03:44
The wealthiest robber barons of the last century, the emperors on this planet,
86
224260
3000
지난 세기에 황제같이 살았던 가장 부유했던 갑부들도
03:47
could have never dreamed of such luxuries.
87
227260
3000
이와같은 사치품은 상상도 하지 못했지요.
03:53
Underpinning much of this
88
233260
3000
이러한 부유함을 밑받침하는것은
03:56
is technology,
89
236260
2000
기술인데
03:58
and of late,
90
238260
2000
근래에는 기술이
04:00
exponentially growing technologies.
91
240260
2000
기하학적으로 발전하고 있죠.
04:02
My good friend Ray Kurzweil
92
242260
2000
저의 좋은 친구인 레이 커즈웰은
04:04
showed that any tool that becomes an information technology
93
244260
3000
정보 기술에 관련되는 모든 기술 제품은
04:07
jumps on this curve, on Moore's Law,
94
247260
3000
무어의 법칙에 따라 가격 대비 성능비가
04:10
and experiences price performance doubling
95
250260
2000
12개월 내지 24개월 마다 두배로
04:12
every 12 to 24 months.
96
252260
3000
증가한다는 것을 보여줬지요.
04:15
That's why the cellphone in your pocket
97
255260
2000
즉, 여러분의 주머니에 있는 휴대폰은
04:17
is literally a million times cheaper and a thousand times faster
98
257260
2000
70년대의 슈퍼 컴퓨터 보다 실지로
04:19
than a supercomputer of the '70s.
99
259260
2000
백만배 더 싸고 천배 더 빠르죠.
04:21
Now look at this curve.
100
261260
2000
이 곡선을 보세요.
04:23
This is Moore's Law over the last hundred years.
101
263260
2000
이건 지난 100년간의 무어의 법칙을 보여줍니다.
04:25
I want you to notice two things from this curve.
102
265260
2000
이 그래프에서 2가지를 주목해 보세요.
04:27
Number one, how smooth it is --
103
267260
4000
첫째는, 좋은 시대, 나쁜 시대, 전쟁기간, 평화시절,
04:31
through good time and bad time, war time and peace time,
104
271260
3000
불경기, 불황기, 호경기를 불구하고
04:34
recession, depression and boom time.
105
274260
3000
곡선이 부드럽다는 겁니다.
04:37
This is the result of faster computers
106
277260
2000
이것은 고속 컴퓨터를 사용해서
04:39
being used to build faster computers.
107
279260
3000
더 빠른 컴퓨터를 만드는 결과지요.
04:42
It doesn't slow for any of our grand challenges.
108
282260
4000
우리에게 어떤 문제가 생겨도 이 속도는 줄지 않지요.
04:46
And also, even though it's plotted
109
286260
2000
또한 이것이 로그 곡선임에도
04:48
on a log curve on the left,
110
288260
2000
불구하고 곡선이
04:50
it's curving upwards.
111
290260
2000
위로 올라가고 있지요.
04:52
The rate at which the technology is getting faster
112
292260
2000
즉, 기술이 발전하는 속도 자체가
04:54
is itself getting faster.
113
294260
3000
더 빨라지고 있지요.
04:57
And on this curve, riding on Moore's Law,
114
297260
3000
그리고 무어의 법칙이 적용되는
05:00
are a set of extraordinarily powerful technologies
115
300260
3000
기술에는 우리 모두가 사용할 수 있는
05:03
available to all of us.
116
303260
2000
다음과 같은 강력한 기술도 포함되지요.
05:05
Cloud computing,
117
305260
2000
클라우드 컴퓨팅,
05:07
what my friends at Autodesk call infinite computing;
118
307260
2000
오토데스크에서 일하는 제 친구들이 말하는 무한 컴퓨팅,
05:09
sensors and networks; robotics;
119
309260
3000
센서 및 네트워크, 로봇 공학,
05:12
3D printing, which is the ability to democratize and distribute
120
312260
3000
전세계에 걸쳐 개인화된 생산을 민주화하고
05:15
personalized production around the planet;
121
315260
2000
분배할 수 있게 하는 3D 프린팅,
05:17
synthetic biology;
122
317260
2000
합성 생물학,
05:19
fuels, vaccines and foods;
123
319260
3000
연료, 백신, 식량,
05:22
digital medicine; nanomaterials; and A.I.
124
322260
3000
디지털 의약품, 나노물질, 그리고 인공지능
05:25
I mean, how many of you saw the winning of Jeopardy
125
325260
3000
여러분들 중에 IBM의 왓슨이 Jeopardy를
05:28
by IBM's Watson?
126
328260
2000
이기는 것을 보신 분이 있는지요?
05:30
I mean, that was epic.
127
330260
3000
그건 정말로 굉장한 게임이었죠.
05:33
In fact, I scoured the headlines
128
333260
2000
그래서 저는 그것에 대한 제일
05:35
looking for the best headline in a newspaper I could.
129
335260
2000
재미있는 신문 헤드라인을 찾아 봤는데 제가
05:37
And I love this: "Watson Vanquishes Human Opponents."
130
337260
4000
제일 좋아했던 것은 "왓슨이 인간 적을 쳐부수다" 였죠.
05:42
Jeopardy's not an easy game.
131
342260
2000
Jeopardy는 인간 언어의 뉘앙스를
05:44
It's about the nuance of human language.
132
344260
3000
이해해야 하니까 쉬운 게임이 아니죠.
05:47
And imagine if you would
133
347260
2000
휴대폰을 가진 모든 사람이
05:49
A.I.'s like this on the cloud
134
349260
2000
이와 같은 인공지능을
05:51
available to every person with a cellphone.
135
351260
3000
사용할 수 있다고 상상해 보세요.
05:54
Four years ago here at TED,
136
354260
2000
4년전에 이곳 TED에서 레이 커츠웰과
05:56
Ray Kurzweil and I started a new university
137
356260
2000
저는 Singularity(특이점) 대학이라는
05:58
called Singularity University.
138
358260
2000
대학을 발족했지요.
06:00
And we teach our students all of these technologies,
139
360260
3000
저희 대학은 위의 기술 과목들을 전부 다 가르치지만
06:03
and particularly how they can be used
140
363260
2000
그런 기술을 인류의 큰 도전을 해결하는데
06:05
to solve humanity's grand challenges.
141
365260
3000
어떻게 사용할 수 있는가를 중점적으로 다룹니다.
06:08
And every year we ask them
142
368260
2000
우리는 학생들에게 수억명의
06:10
to start a company or a product or a service
143
370260
3000
생활에 좋은 영향을 줄 수 있는 회사나,
06:13
that can affect positively the lives of a billion people
144
373260
3000
제품이나 서비스를 10년 이내에 시작하거나
06:16
within a decade.
145
376260
2000
만들라고 부탁하죠.
06:18
Think about that, the fact that, literally, a group of students
146
378260
3000
학생들 몇명이 수억명의 생활에 영향을 줄
06:21
can touch the lives of a billion people today.
147
381260
3000
가능성이 있을지도 모른다는 것을 생각해 보세요.
06:24
30 years ago that would have sounded ludicrous.
148
384260
2000
그건 30년전만 하더라도 바보같은 소리로 들렸겠지요.
06:26
Today we can point at dozens of companies
149
386260
3000
현재 그런 일을 이미 성취한 회사가
06:29
that have done just that.
150
389260
2000
열 몇개되지요.
06:31
When I think about creating abundance,
151
391260
6000
제가 풍부함을 창조한다는 말을 할때 저는 전세계의 모든사람이
06:37
it's not about creating a life of luxury for everybody on this planet;
152
397260
3000
호화스럽게 살게 만든다는 의미가 아니고 모든 사람이
06:40
it's about creating a life of possibility.
153
400260
3000
가능성 있는 삶을 살수 있게 한다는 것이죠.
06:43
It is about taking that which was scarce
154
403260
3000
즉, 과거에 불충분했던 것들을
06:46
and making it abundant.
155
406260
2000
풍족하게 만든다는 것이죠.
06:48
You see, scarcity is contextual,
156
408260
3000
희소하다는 것은 맥락에 따라 의미가 다르며,
06:51
and technology is a resource-liberating force.
157
411260
5000
기술은 자원을 해방시켜주는 힘을 가지고 있지요.
06:56
Let me give you an example.
158
416260
3000
그 일례를 말씀드리죠.
06:59
So this is a story of Napoleon III
159
419260
2000
1800년대 중반에
07:01
in the mid-1800s.
160
421260
2000
나폴레옹 3세가,
07:03
He's the dude on the left.
161
423260
3000
왼쪽이 나폴레옹 3세예요,
07:06
He invited over to dinner
162
426260
2000
샴 왕국의 왕을
07:08
the king of Siam.
163
428260
2000
만찬에 초청했지요.
07:10
All of Napoleon's troops
164
430260
2000
그 만찬에서 나폴레옹의 장교들은
07:12
were fed with silver utensils,
165
432260
3000
모두 은으로 만든 식기를 사용했고
07:15
Napoleon himself with gold utensils.
166
435260
2000
나폴레옹 자신은 금으로 만든 식기를 썼지만
07:17
But the King of Siam,
167
437260
2000
샴 왕은
07:19
he was fed with aluminum utensils.
168
439260
2000
알루미늄 식기로 모셨지요.
07:21
You see, aluminum
169
441260
2000
그당시에 알루미늄은 금이나
07:23
was the most valuable metal on the planet,
170
443260
3000
백금보다도 더 비싼, 세계에서
07:26
worth more than gold and platinum.
171
446260
3000
가장 가치 높은 금속이었죠.
07:29
It's the reason that the tip of the Washington Monument
172
449260
3000
워싱턴 기념탑의 꼭대기를 알루미늄으로 만든
07:32
is made of aluminum.
173
452260
2000
이유가 바로 그때문이죠.
07:34
You see, even though aluminum
174
454260
2000
지구 중량의 8.3%가 알루미늄이지만
07:36
is 8.3 percent of the Earth by mass,
175
456260
3000
순수한 알루미늄으로 존재하지 않고
07:39
it doesn't come as a pure metal.
176
459260
2000
산소와 규산과 같이
07:41
It's all bound by oxygen and silicates.
177
461260
3000
결합해서 존재하지요.
07:44
But then the technology of electrolysis came along
178
464260
3000
그러다가 전기분해 기술이 소개되며
07:47
and literally made aluminum so cheap
179
467260
3000
알루미늄이 엄청 싸져서 우리는
07:50
that we use it with throw-away mentality.
180
470260
3000
쓰고 버려도 된다고 생각할 정도에 달했죠.
07:53
So let's project this analogy going forward.
181
473260
4000
이제 앞날의 가능성을 살펴보죠.
07:57
We think about energy scarcity.
182
477260
2000
에너지의 희귀성에 대해 생각해 보겠습니다.
07:59
Ladies and gentlemen,
183
479260
2000
신사 숙녀 여러분,
08:01
we are on a planet
184
481260
2000
우리는 매년 우리가 사용하는
08:03
that is bathed with 5,000 times more energy
185
483260
3000
에너지의 5000배에 해당하는
08:06
than we use in a year.
186
486260
3000
태양 에너지를 받지요.
08:09
16 terawatts of energy hits the Earth's surface
187
489260
2000
매 88분마다 16 테라와트(TW)의 태양광이
08:11
every 88 minutes.
188
491260
4000
지구의 표면에 도달합니다.
08:15
It's not about being scarce,
189
495260
2000
그러니까 에너지가 모자라는게 아니고
08:17
it's about accessibility.
190
497260
2000
가용성이 문제지요.
08:19
And there's good news here.
191
499260
2000
그런데 이건 좋은 뉴스입니다.
08:21
For the first time, this year
192
501260
2000
인도에서는 처음으로
08:23
the cost of solar-generated electricity
193
503260
3000
태양전기를 만드는 비용이
08:26
is 50 percent that of diesel-generated electricity in India --
194
506260
4000
디젤 발전기의 50%로 떨어졌지요 --
08:30
8.8 rupees versus 17 rupees.
195
510260
3000
태양전기는 8.8루피이고 디젤은 17루피죠.
08:33
The cost of solar dropped 50 percent last year.
196
513260
2000
한편, 작년에 솔라판의 가격은 절반으로 줄었지요.
08:35
Last month, MIT put out a study
197
515260
2000
지난달에 발표된 MIT의 연구에 의하면
08:37
showing that by the end of this decade,
198
517260
2000
2010년대 말에는 미국의 일광시간이
08:39
in the sunny parts of the United States,
199
519260
2000
많은 지역에서 태양전기를
08:41
solar electricity will be six cents a kilowatt hour
200
521260
2000
만드는 비용이 킬로와트시에 6센트,
08:43
compared to 15 cents
201
523260
2000
그리고 국내 평균은
08:45
as a national average.
202
525260
2000
15센트가 될것이라고 합니다.
08:47
And if we have abundant energy,
203
527260
3000
우리가 풍부한 에너지를 가지면
08:50
we also have abundant water.
204
530260
3000
물도 풍부하게 됩니다.
08:53
Now we talk about water wars.
205
533260
5000
이제 물 전쟁에 대해 이야기하죠.
08:58
Do you remember
206
538260
2000
1990년에 보이저호가 토성을
09:00
when Carl Sagan turned the Voyager spacecraft
207
540260
2000
지나간 직후 칼 세이건의 요청으로
09:02
back towards the Earth,
208
542260
2000
우주선을 지구쪽으로 돌려서 지구의
09:04
in 1990 after it just passed Saturn?
209
544260
2000
사진을 찍었던 것을 기억하세요?
09:06
He took a famous photo. What was it called?
210
546260
3000
그때 그는 "창백한 푸른 점"이라는
09:09
"A Pale Blue Dot."
211
549260
2000
유명한 사진을 찍었지요.
09:11
Because we live on a water planet.
212
551260
3000
지구는 물의 행성이죠.
09:14
We live on a planet 70 percent covered by water.
213
554260
3000
지구 표면의 70%는 물이죠.
09:17
Yes, 97.5 percent is saltwater,
214
557260
2000
물론 97.5%는 바닷물이고
09:19
two percent is ice,
215
559260
2000
2%는 얼음이니까
09:21
and we fight over a half a percent of the water on this planet,
216
561260
3000
우리는 남은 0.5%의 물을 가지고 서로 다투는 셈이지만
09:24
but here too there is hope.
217
564260
2000
여기에도 희망은 있지요.
09:26
And there is technology coming online,
218
566260
3000
지금 그런 기술이 현실화 되고 있지요.
09:29
not 10, 20 years from now,
219
569260
2000
10년 20년 후가 아니라
09:31
right now.
220
571260
2000
지금 당장입니다.
09:33
There's nanotechnology coming on, nanomaterials.
221
573260
3000
나노재료를 사용하는 나노 기술이 그중 하나죠.
09:36
And the conversation I had with Dean Kamen this morning,
222
576260
3000
그리고 제가 오늘 아침에 유명한 DIY 발명가인
09:39
one of the great DIY innovators,
223
579260
2000
딘 카멘과 대화를 나눴는데
09:41
I'd like to share with you -- he gave me permission to do so --
224
581260
3000
그의 허가를 받았으니까 여러분에게 말씀드릴 수 있죠 --
09:44
his technology called Slingshot
225
584260
2000
여러분께서 이미 들으셨을지 모르지만
09:46
that many of you may have heard of,
226
586260
2000
그는 슬링샷(Slingshot)이라는
09:48
it is the size of a small dorm room refrigerator.
227
588260
2000
가정용 냉장고 만한 워터메이커를 만드는데
09:50
It's able to generate
228
590260
2000
이 기계는 하루에 천 리터의
09:52
a thousand liters of clean drinking water a day
229
592260
2000
깨끗한 식수를 만드는데 해수, 오염된 물,
09:54
out of any source -- saltwater, polluted water, latrine --
230
594260
3000
화장실 오물등 아무런 물이나 사용할 수 있고
09:57
at less than two cents a liter.
231
597260
3000
생산비용은 리터당 2센트 미만이죠.
10:02
The chairman of Coca-Cola has just agreed
232
602260
2000
코카콜라의 회장이 개발도상에 있는
10:04
to do a major test
233
604260
2000
여러 국가에서 수백대의 워터메이커를
10:06
of hundreds of units of this in the developing world.
234
606260
3000
사용하는 대규모 시험을 하기로 최근에 동의했지요.
10:09
And if that pans out,
235
609260
2000
제가 확신하는 바와 같이
10:11
which I have every confidence it will,
236
611260
2000
이 테스트가 성공적으로 완료되면
10:13
Coca-Cola will deploy this globally
237
613260
2000
코카콜라는 그 장비를 전세계의
10:15
to 206 countries
238
615260
2000
각곳에 있는 206개 국가에
10:17
around the planet.
239
617260
2000
설치할 것입니다.
10:19
This is the kind of innovation, empowered by this technology,
240
619260
3000
이것은 우리가 이미 가지고 있는 기술로
10:22
that exists today.
241
622260
4000
가능한 기술 혁신의 하나이죠.
10:26
And we've seen this in cellphones.
242
626260
2000
우리는 이와같은 혁신을 휴대폰에서도 봅니다.
10:28
My goodness, we're going to hit 70 percent penetration
243
628260
2000
2013년 말에는 개발 도상 국가에 있는
10:30
of cellphones in the developing world
244
630260
2000
인구의 70%가 휴대폰을
10:32
by the end of 2013.
245
632260
2000
사용할 수 있게 될 것입니다.
10:34
Think about it,
246
634260
2000
생각해 보세요...
10:36
that a Masai warrior on a cellphone in the middle of Kenya
247
636260
3000
케냐의 한복판에 사는 마사이 전사가
10:39
has better mobile comm
248
639260
2000
레이건 대통령이 25년 전에 사용했던 것보다
10:41
than President Reagan did 25 years ago.
249
641260
3000
더 좋은 휴대폰을 사용한다는 거죠.
10:44
And if they're on a smartphone on Google,
250
644260
2000
그리고 그들이 스마트폰으로 구글을
10:46
they've got access to more knowledge and information
251
646260
2000
사용하면 15년 전의 클린톤 대통령 보다 더 많은
10:48
than President Clinton did 15 years ago.
252
648260
2000
지식과 정보에 접근할 수 있고요.
10:50
They're living in a world of information and communication abundance
253
650260
3000
우리는 지금 아무도 기대도 하지 못했던 정보와
10:53
that no one could have ever predicted.
254
653260
3000
통신의 풍요로움 속에서 살고 있지요.
10:57
Better than that,
255
657260
2000
그런데 그보다도 더 좋은 것은
10:59
the things that you and I
256
659260
2000
우리가 수만달러나
11:01
spent tens and hundreds of thousands of dollars for --
257
661260
2000
수십만달러를 내며 사던 것들, 즉
11:03
GPS, HD video and still images,
258
663260
3000
GPS, HD 비디오 및 스틸 이미지(일반 사진),
11:06
libraries of books and music,
259
666260
3000
책 그리고 음악 라이브러리,
11:09
medical diagnostic technology --
260
669260
2000
의료 진료 기술 등이
11:11
are now literally dematerializing and demonetizing
261
671260
3000
디지털 형태로, 그리고 무료로 우리의
11:14
into your cellphone.
262
674260
3000
휴대폰으로 들어온다는 것입니다.
11:19
Probably the best part of it
263
679260
2000
아마 제일 좋은 것은 의료 분야의
11:21
is what's coming down the pike in health.
264
681260
3000
발전 사항일지 모릅니다.
11:24
Last month, I had the pleasure of announcing with Qualcomm Foundation
265
684260
4000
저는 지난달에 퀄콤 재단과 함께 Qualcomm Tricorder
11:28
something called the $10 million Qualcomm Tricorder X Prize.
266
688260
4000
X Prize라는 천만불짜리 상을 발표했지요.
11:32
We're challenging teams around the world
267
692260
2000
우리의 목적은
11:34
to basically combine these technologies
268
694260
2000
인공지능을 통해
11:36
into a mobile device
269
696260
2000
음성입력, 기침 검사 및 손가락
11:38
that you can speak to, because it's got A.I.,
270
698260
2000
단자검사를 할 수 있는 휴대용 장비를
11:40
you can cough on it, you can do a finger blood prick.
271
700260
3000
발명하는 팀을 지원하는 것입니다.
11:43
And to win, it needs to be able to diagnose you better
272
703260
2000
이 상을 탈려면 면허가 있는
11:45
than a team of board-certified doctors.
273
705260
4000
의사팀 보다 더 정확한 진단을 내릴 수 있어야 하죠.
11:49
So literally, imagine this device
274
709260
3000
전세계에 질병의 25%를 가지고 있음에도
11:52
in the middle of the developing world where there are no doctors,
275
712260
3000
불구하고 전세계 의료요원의 1.3% 밖에 없고,
11:55
25 percent of the disease burden
276
715260
2000
의사도 없는 개발도상 지역에서
11:57
and 1.3 percent of the health care workers.
277
717260
3000
이런 장비를 사용하는 것을 상상해 보세요
12:00
When this device sequences an RNA or DNA virus
278
720260
2000
이 장치는 바이러스의 RNA 또는
12:02
that it doesn't recognize,
279
722260
2000
DNA 서열을 인식하지 못하면
12:04
it calls the CDC
280
724260
2000
미국 질병통제예방센터(CDC)에 연락해서
12:06
and prevents the pandemic from happening in the first place.
281
726260
3000
애초부터 세계적 유행병이 생기지 못하게 할 것입니다.
12:11
But here, here is the biggest force
282
731260
3000
그러나, 우리의 세계로 풍요함을
12:14
for bringing about a world of abundance.
283
734260
2000
가져오는 가장 큰 요소는 제가 말하는
12:16
I call it the rising billion.
284
736260
3000
소위 "부상하는 10억" 이라는 것이죠.
12:19
So the white lines here are population.
285
739260
3000
그래프에 있는 흰 막대기는 총 인구수 인데
12:22
We just passed the seven billion mark on Earth.
286
742260
3000
지구의 총 인구수는 최근에 700억을 초과했지요.
12:25
And by the way,
287
745260
2000
아시다시피,
12:27
the biggest protection against a population explosion
288
747260
2000
인구 폭발을 방지하는 가장 좋은 방법은
12:29
is making the world educated
289
749260
2000
세계인을 교육시키고
12:31
and healthy.
290
751260
3000
건강하게 만드는 것이지요.
12:34
In 2010,
291
754260
2000
2010년 당시에
12:36
we had just short of two billion people
292
756260
2000
20억명에 약간 미달되는 사람들이
12:38
online, connected.
293
758260
2000
인터넷에 연결되었었지요.
12:40
By 2020,
294
760260
2000
그러나 2020년에는
12:42
that's going from two billion to five billion
295
762260
2000
20억 내지 50억명이 인터넷을
12:44
Internet users.
296
764260
2000
사용할 수 있게 될 것입니다.
12:46
Three billion new minds
297
766260
2000
즉, 지금까지 인터넷 상에서
12:48
who have never been heard from before
298
768260
2000
목소리가 없었던 30억명이 처음으로
12:50
are connecting to the global conversation.
299
770260
4000
글로벌 대화로 연결된다는 말이지요.
12:54
What will these people want?
300
774260
2000
이들은 어떤 것을 원할까요?
12:56
What will they consume? What will they desire?
301
776260
2000
그들은 무엇을 소비하고 무엇을 원할까요?
12:58
And rather than having economic shutdown,
302
778260
2000
이들은 경제적 파탄이 아니라
13:00
we're about to have the biggest economic injection ever.
303
780260
3000
사상 최대의 경제 활동 붐을 가져올 것입니다.
13:03
These people represent
304
783260
2000
이들은 수십조 달러를
13:05
tens of trillions of dollars
305
785260
2000
세계 경제에
13:07
injected into the global economy.
306
787260
3000
기여할 것입니다.
13:10
And they will get healthier
307
790260
2000
그들은 트라이코더(Tricorder)를 사용하여
13:12
by using the Tricorder,
308
792260
2000
더 건강해 질 것이며
13:14
and they'll become better educated by using the Khan Academy,
309
794260
2000
칸 아카데미를 통해 더 우수한 교육을 받을것이며
13:16
and by literally being able to use
310
796260
3000
3D 프린팅과 무한컴퓨팅을
13:19
3D printing and infinite computing
311
799260
3000
사용함으로서 전례없이 높은
13:22
[become] more productive than ever before.
312
802260
3000
생산성을 달성할 것입니다.
13:25
So what could three billion rising,
313
805260
3000
그러면 30억명의 새로운 건강하고,
13:28
healthy, educated, productive members of humanity
314
808260
3000
교육을 받고 생산성이 높은 네티즌들이
13:31
bring to us?
315
811260
2000
우리에게 어떤 것을 가져올까요?
13:33
How about a set of voices that have never been heard from before.
316
813260
3000
우리는 지금까지 발언권이 없었던 사람들의
13:36
What about giving the oppressed,
317
816260
2000
목소리를 들을 수 있게 될 것이며
13:38
wherever they might be,
318
818260
2000
역사상 처음으로 압박 당하는
13:40
the voice to be heard and the voice to act
319
820260
2000
모든 사람들의 목소리를 우리가 듣고
13:42
for the first time ever?
320
822260
3000
적절한 행동을 취할 수 있게 될것입니다.
13:45
What will these three billion people bring?
321
825260
3000
이들 30억명은 우리에게 무엇을 가져올까요?
13:48
What about contributions we can't even predict?
322
828260
3000
그들은 생각하지도 못했던 혜택을 가져올지 모르죠.
13:51
The one thing I've learned at the X Prize
323
831260
2000
제가 X Prize에서 배운것의 하나는
13:53
is that small teams
324
833260
2000
확실한 목표를 가지고
13:55
driven by their passion with a clear focus
325
835260
3000
열정적으로 일하는 소규모의 팀도
13:58
can do extraordinary things,
326
838260
2000
과거에는 대기업이나
14:00
things that large corporations and governments
327
840260
2000
정부만 할 수 있었던
14:02
could only do in the past.
328
842260
3000
비범한 일을 할 수 있다는 겁니다.
14:05
Let me share and close with a story
329
845260
2000
마지막으로, 저의 흥미를 크게 끌었던
14:07
that really got me excited.
330
847260
3000
이야기를 하나 말씀드리죠.
14:10
There is a program that some of you might have heard of.
331
850260
2000
이건 폴드 잇(Foldit)이라는 게임인데
14:12
It's a game called Foldit.
332
852260
2000
여러분이 아실지도 모릅니다.
14:14
It came out of the University of Washington in Seattle.
333
854260
4000
시아틀에 있는 워싱톤 대학에서 만든 게임이죠.
14:18
And this is a game
334
858260
2000
이것은 아미노산을
14:20
where individuals can actually take a sequence of amino acids
335
860260
4000
회전하고 구부려서
14:24
and figure out how the protein is going to fold.
336
864260
4000
단백질을 만드는 게임이죠.
14:28
And how it folds dictates its structure and its functionality.
337
868260
2000
아미노산이 어떻게 접히는가는 단백질의 구조와 기능을
14:30
And it's very important for research in medicine.
338
870260
3000
결정하기 때문에 의학 연구에 매우 중요하지요.
14:33
And up until now, it's been a supercomputer problem.
339
873260
3000
지금까지는 수퍼컴퓨터로 이런 문제를 해결했지요.
14:36
And this game has been played
340
876260
2000
얼마전까지 이 게임은
14:38
by university professors and so forth.
341
878260
2000
대학교수 같은 사람들이 했지요.
14:40
And it's literally, hundreds of thousands of people
342
880260
3000
그런데 이 온라인 게임이 나오면서 수십만명의
14:43
came online and started playing it.
343
883260
2000
사람들이 하기 시작했죠.
14:45
And it showed that, in fact, today,
344
885260
2000
이 게임은 인간의 두뇌가 현재 가장 강력한
14:47
the human pattern recognition machinery
345
887260
2000
컴퓨터 보다 패턴 인식 기능이 더 우수해서
14:49
is better at folding proteins than the best computers.
346
889260
3000
단백질을 더 잘 접는다는 것을 보여줬지요.
14:52
And when these individuals went and looked
347
892260
2000
그래서 어떤 사람들이 단백질을
14:54
at who was the best protein folder in the world,
348
894260
3000
제일 잘 접는가를 살펴보니까
14:57
it wasn't an MIT professor,
349
897260
2000
MIT 교수나 CalTech 학생이 아니라
14:59
it wasn't a CalTech student,
350
899260
2000
영국 맨체스터에 사는
15:01
it was a person from England, from Manchester,
351
901260
3000
어떤 여자가 1등인 것으로 나타났는데
15:04
a woman who, during the day,
352
904260
4000
그 여자는 낮에는
15:08
was an executive assistant at a rehab clinic
353
908260
3000
어떤 재활원에서 선임보조자로 일하고
15:11
and, at night, was the world's best protein folder.
354
911260
4000
밤에는 세계 최상의 단백질 왕이지요.
15:16
Ladies and gentlemen,
355
916260
2000
신사 숙녀 여러분, 제가 미래에 대해
15:18
what gives me tremendous confidence
356
918260
2000
큰 희망과 자신을
15:20
in the future
357
920260
4000
가지고 있는 이유는, 우리가 이제
15:24
is the fact that we are now more empowered as individuals
358
924260
4000
지구상의 큰 과제를 해결해 나갈 수 있는
15:28
to take on the grand challenges of this planet.
359
928260
3000
능력을 가지고 있다는 사실 때문입니다.
15:31
We have the tools with this exponential technology.
360
931260
3000
우리는 기하급수적으로 발전하는 기술과
15:34
We have the passion of the DIY innovator.
361
934260
3000
혁신의 정열을 가지고 있습니다.
15:37
We have the capital of the techno-philanthropist.
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937260
3000
우리들은 기술-박애주의자의 자본을
15:40
And we have three billion new minds
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940260
2000
사용할 수 있고 또한 30억명의 새로운
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coming online to work with us
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942260
2000
네티즌들이 우리가 반드시
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to solve the grand challenges,
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944260
2000
해결해야 하는 범세계적 문제들을
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to do that which we must do.
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946260
4000
해결하기 위해 우리와 힘을 모을 것입니다.
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We are living into extraordinary decades ahead.
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950260
2000
우리는 매우 흥미있는 미래로 돌진하고 있습니다.
15:52
Thank you.
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952260
2000
감사합니다.
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(Applause)
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954260
14000
(박수)
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