How AI can save our humanity | Kai-Fu Lee

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TED


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번역: Hyemin LEE 검토: Jihyeon J. Kim
00:12
I'm going to talk about how AI and mankind can coexist,
0
12640
4536
저는 AI과 인간이 어떻게 공존할 수 있는지 얘기할 겁니다.
00:17
but first, we have to rethink about our human values.
1
17200
3816
그러기에 앞서 우리는 인간의 가치에 대해 생각해봐야 합니다.
00:21
So let me first make a confession about my errors in my values.
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21040
4320
먼저 제가 가지고 있던 가치의 실수를 고백하고자 합니다.
00:25
It was 11 o'clock, December 16, 1991.
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25920
4256
1991년 12월 16일 11시였습니다.
00:30
I was about to become a father for the first time.
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30200
2680
제가 처음으로 아빠가 되는 순간이었죠.
00:33
My wife, Shen-Ling, lay in the hospital bed
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33480
2856
제 아내 션 링은 분만실에 누워있었습니다.
00:36
going through a very difficult 12-hour labor.
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36360
3080
12시간의 진통을 겪으면서 말이죠.
00:40
I sat by her bedside
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40280
2296
저는 그 옆에 앉아있었습니다.
00:42
but looked anxiously at my watch,
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42600
2376
저는 시계를 보며 안절부절했습니다.
00:45
and I knew something that she didn't.
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45000
1800
아내가 모르는 게 있었거든요.
00:47
I knew that if in one hour,
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47440
1800
앞으로 한 시간 안에
00:50
our child didn't come,
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50360
1936
아기가 태어나지 않으면
00:52
I was going to leave her there
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저는 아내만 혼자 남겨두고
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and go back to work
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사무실로 돌아가서,
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and make a presentation about AI
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2576
AI 관련 발표를 해야 했습니다.
00:58
to my boss, Apple's CEO.
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58560
2200
제 상사인 애플 대표님께 말입니다.
01:03
Fortunately, my daughter was born at 11:30 --
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63160
3896
딸은 11시 30분에 태어났습니다.
01:07
(Laughter)
17
67080
1936
(웃음)
01:09
(Applause)
18
69040
1936
(박수)
01:11
sparing me from doing the unthinkable,
19
71000
4336
다행히 저는 어처구니없는 일을 저지르지 않게 되었습니다.
01:15
and to this day, I am so sorry
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75360
2496
지금까지 저는 미안한 마음 뿐입니다.
01:17
for letting my work ethic take precedence over love for my family.
21
77880
4656
일을 가족에 대한 사랑보다 우선시했던 것을 말입니다.
01:22
(Applause)
22
82560
5736
(박수)
01:28
My AI talk, however, went off brilliantly.
23
88320
2616
그렇지만 제 AI 발표는 정말 성공적이었습니다.
01:30
(Laughter)
24
90960
2736
(웃음)
01:33
Apple loved my work and decided to announce it
25
93720
3136
애플은 제 발표를 만족스러워 했고 결국 그것을 세상에 알렸죠.
01:36
at TED1992,
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96880
2696
1992년 TED 발표회장인
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26 years ago on this very stage.
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3016
26년전 정확히 이 자리에서 말이죠.
01:42
I thought I had made one of the biggest, most important discoveries in AI,
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5056
저는 AI에 관한 가장 위대하고 중요한 발견을 했다고 생각했습니다.
01:47
and so did the "Wall Street Journal" on the following day.
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107720
2920
발표 다음 날, 월스트리트 신문도 역시 같은 내용을 실었습니다.
01:51
But as far as discoveries went,
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111440
2536
그러나 발견이 계속될수록
01:54
it turned out,
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114000
1336
분명해진 사실은
01:55
I didn't discover India, or America.
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115360
2776
제 발견이 인도나 미국이 아니라
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Perhaps I discovered a little island off of Portugal.
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118160
3080
포루투갈 근처 작은 섬에 불과했다는 것이죠.
02:02
But the AI era of discovery continued,
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122720
3256
그러나 AI 발견은 계속되어 갔습니다.
02:06
and more scientists poured their souls into it.
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126000
3216
더 많은 과학자들은 열정을 다하여 AI를 연구했습니다.
02:09
About 10 years ago, the grand AI discovery
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129240
2616
약 10년 전, 북미 과학자 세 명은
02:11
was made by three North American scientists,
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131880
3176
AI 최대 발견을 이끌었습니다.
02:15
and it's known as deep learning.
38
135080
1600
딥 러닝이라고 하는 것이죠.
02:17
Deep learning is a technology that can take a huge amount of data
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137400
3696
딥러닝은 엄청난 양의 데이터를 이용하여
02:21
within one single domain
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141120
1736
한 가지 영역 내에서
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and learn to predict or decide at superhuman accuracy.
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142880
4936
인간보다 훨씬 정확하게 예측과 결정을 학습하는 것입니다.
02:27
For example, if we show the deep learning network
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147840
2776
예를 들어, 딥러닝 네트워크에
02:30
a massive number of food photos,
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150640
2816
대량의 음식사진을 보여주면
02:33
it can recognize food
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153480
1576
음식을 식별할 수 있습니다.
02:35
such as hot dog or no hot dog.
45
155080
3296
일례로, 핫도그와 핫도그가 아닌 것을 구분할 수 있습니다.
02:38
(Applause)
46
158400
3136
(박수)
02:41
Or if we show it many pictures and videos and sensor data
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161560
5016
또는 고속도로에서 운전하면서 찍은 많은 사진, 비디오, 감지데이터를
02:46
from driving on the highway,
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166600
2536
네트워크에 보여주면
02:49
it can actually drive a car as well as a human being
49
169160
3280
인간처럼 실제로 운전할 수 있습니다.
02:53
on the highway.
50
173360
1656
고속도로에서 말이죠.
02:55
And what if we showed this deep learning network
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175040
2816
만약에 딥러닝 네트워크에
02:57
all the speeches made by President Trump?
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177880
2400
트럼프 대통령 연설을 모두 보여준다면
03:01
Then this artificially intelligent President Trump,
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181680
3000
인공지능 트럼프 대통령은
03:05
actually the network --
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185600
2216
네트워크는 실제로..
03:07
(Laughter)
55
187840
1656
(웃음)
03:09
can --
56
189520
1216
할 수 있습니다...
03:10
(Applause)
57
190760
4056
(박수)
03:14
You like double oxymorons, huh?
58
194840
2336
우리는 이중적인 모순화법을 좋아하죠?
03:17
(Laughter)
59
197200
3856
(웃음)
03:21
(Applause)
60
201080
6096
(박수)
03:27
So this network, if given the request to make a speech about AI,
61
207200
5256
네트워크에 AI에 관한 연설을 부탁하면
03:32
he, or it, might say --
62
212480
2640
아마도 이렇게 말할 것입니다.
03:36
(Recording) Donald Trump: It's a great thing
63
216280
2096
(녹음) 도널드 트럼프 :
인공지능으로 더 나은 세상을 만드는 것은 위대한 것입니다.
03:38
to build a better world with artificial intelligence.
64
218400
2936
03:41
Kai-Fu Lee: And maybe in another language?
65
221360
2016
카이 푸 리: 다른 언어로는요?
03:43
DT: (Speaking Chinese)
66
223400
1816
(중국어 음성)
03:45
(Laughter)
67
225240
1496
(웃음)
03:46
KFL: You didn't know he knew Chinese, did you?
68
226760
2160
KFL: 트럼프가 중국어도 할 수 있다는 건 여러분들도 모르셨겠죠?
03:50
So deep learning has become the core in the era of AI discovery,
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230120
5016
딥러닝은 AI 시대의 핵심 기술이 되었습니다.
03:55
and that's led by the US.
70
235160
1816
이것은 미국의 주도로 개발되었습니다.
03:57
But we're now in the era of implementation,
71
237000
3256
이제 우리는 실행의 시대에 있습니다.
04:00
where what really matters is execution, product quality, speed and data.
72
240280
5536
정말 중요한 것은 실행, 품질, 속도, 데이터입니다.
04:05
And that's where China comes in.
73
245840
2096
중국이 이 분야에 뛰어들고 있습니다.
04:07
Chinese entrepreneurs,
74
247960
1576
중국 기업가들은
04:09
who I fund as a venture capitalist,
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249560
1896
저도 그들의 벤처자본 투자자로 있는데요.
04:11
are incredible workers,
76
251480
1736
일을 정말 잘하는 분들입니다.
04:13
amazing work ethic.
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253240
1936
일에 대한 열정도 대단합니다.
04:15
My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China.
78
255200
5296
열심히 일하는 그런 분들에 비하면 저의 분만실 사례는 아무것도 아닙니다.
04:20
As an example, one startup tried to claim work-life balance:
79
260520
3696
일례로, 한 신생기업은 다음과 같이 일과 삶의 균형을 주장했습니다.
04:24
"Come work for us because we are 996."
80
264240
3696
"우리 회사로 일하러 오십시오. 저희는 996 일하기 때문입니다."
04:27
And what does that mean?
81
267960
1256
이 말이 무슨 뜻인지 아십니까?
04:29
It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week.
82
269240
4400
오전9시부터 오후 9시까지 주6일 일한다는 의미입니다.
04:34
That's contrasted with other startups that do 997.
83
274960
3280
이것은 997 일하는 다른 신생기업과 확실히 차이가 있습니다.
04:39
And the Chinese product quality has consistently gone up
84
279320
3096
또한 중국 제품 품질은 지속적으로 향상되어 왔습니다.
04:42
in the past decade,
85
282440
1696
지난 십 년간 말이죠.
04:44
and that's because of a fiercely competitive environment.
86
284160
4120
이것은 치열한 경쟁의 결과입니다.
04:48
In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion,
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288760
5896
실리콘 밸리의 기업들은 매우 여유롭게 경쟁합니다.
04:54
sort of like in old wars in which each side took turns
88
294680
3896
과거의 전쟁처럼 한 쪽에서 사격하면
04:58
to fire at each other.
89
298600
1256
다른 쪽이 대응 사격하는 식이죠.
04:59
(Laughter)
90
299880
1056
(웃음)
05:00
But in the Chinese environment,
91
300960
2016
그러나 중국의 환경은
05:03
it's truly a gladiatorial fight to the death.
92
303000
2880
검투사와 같은 삶과 죽음을 가르는 진정한 전투와 같습니다.
05:06
In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly,
93
306920
6096
이러한 치열한 경쟁속에서 기업가는 쾌속 성장을 배웁니다.
05:13
they learn to make their products better at lightning speed,
94
313040
3936
또, 제품 품질을 높이는 방법도 빛이 속도로 익히게 됩니다.
05:17
and they learn to hone their business models
95
317000
2336
그리고 사업아이템을 끊임없이 갈고 닦아
05:19
until they're impregnable.
96
319360
1400
경쟁의 절대 승자가 됩니다.
05:21
As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo
97
321400
3856
결국 위챗이나 웨이보와 같은 훌륭한 중국 상품들이
05:25
are arguably better
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325280
1416
더욱 좋게 평가됩니다.
05:26
than the equivalent American products from Facebook and Twitter.
99
326720
3480
페이스북이나 트위터와 같은 미국의 동종 상품들에 비해서 말이죠.
05:31
And the Chinese market embraces this change
100
331920
3096
그리고 중국시장은 이러한 변화와
05:35
and accelerated change and paradigm shifts.
101
335040
3016
가속화된 패러다임 전환을 수용했습니다.
05:38
As an example, if any of you go to China,
102
338080
2096
일례로, 여러분이 중국을 가면
05:40
you will see it's almost cashless and credit card-less,
103
340200
4016
현금이나 신용카드 소지가 필요없는 것을 확인하실 수 있을 겁니다.
05:44
because that thing that we all talk about, mobile payment,
104
344240
2736
왜냐하면 흔히 모바일 결제라고 하는 것이
05:47
has become the reality in China.
105
347000
2416
중국에서는 현실이 되었기 때문입니다.
05:49
In the last year,
106
349440
1296
작년 한 해에
05:50
18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet,
107
350760
5936
모바일 결제로 18조 8천억 달러가 거래되었습니다.
05:56
and that's because of very robust technologies
108
356720
2936
이것은 보안이 매우 철저한 기술이 뒷받침되었기 때문입니다.
05:59
built behind it.
109
359680
1256
06:00
It's even bigger than the China GDP.
110
360960
2440
이 거래량은 중국의 GDP를 능가합니다.
06:04
And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP?
111
364120
3616
어떻게 모바일 거래액이 중국 GDP를 능가하는지 궁금하실 수 있습니다.
06:07
Because it includes all transactions:
112
367760
1976
이는 모든 거래를 포함하기 때문입니다.
06:09
wholesale, channels, retail, online, offline,
113
369760
3776
도매, 중간도매, 소매, 온라인, 오프라인
06:13
going into a shopping mall or going into a farmers market like this.
114
373560
5056
쇼핑몰로 가는 것이나, 이것처럼 직거래 장터도요.
06:18
The technology is used by 700 million people
115
378640
3376
이 기술은 7억 명이 이용하고 있습니다.
06:22
to pay each other, not just merchants,
116
382040
2056
꼭 상인이 아니어도, 개인 간 결제합니다.
06:24
so it's peer to peer,
117
384120
1416
개인 대 개인 거래인 것이죠.
06:25
and it's almost transaction-fee-free.
118
385560
2680
수수료도 거의 없습니다.
06:29
And it's instantaneous,
119
389720
2376
그리고 바로 결제되고,
06:32
and it's used everywhere.
120
392120
1440
어디서든 이용할 수 있고요.
06:34
And finally, the China market is enormous.
121
394320
3376
결국 중국 시장은 거대해집니다.
06:37
This market is large,
122
397720
1976
이 큰 중국 시장 덕분에
06:39
which helps give entrepreneurs more users, more revenue,
123
399720
4496
기업가는 더 많은 사용자와 수익,
06:44
more investment, but most importantly,
124
404240
2336
더 많은 투자를 받습니다. 더욱 중요한 것은
06:46
it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data
125
406600
4536
기업에게 엄청난 데이터를 수집하도록 기회를 제공한다는 겁니다.
06:51
which becomes rocket fuel for the AI engine.
126
411160
2960
이것은 AI 엔진의 로켓 연료가 됩니다.
06:54
So as a result, the Chinese AI companies
127
414960
2936
결국 중국의 AI 기업은
06:57
have leaped ahead
128
417920
1736
도약 발전해나가고 있습니다.
06:59
so that today, the most valuable companies
129
419680
3096
오늘날 기업가치가 가장 높은 기업들,
07:02
in computer vision, speech recognition,
130
422800
2616
컴퓨터 영상, 연설 음성 인식
07:05
speech synthesis, machine translation and drones
131
425440
3416
음성 합성, 번역, 드론 등 분야에서 말이죠.
07:08
are all Chinese companies.
132
428880
1920
모두 중국 기업입니다.
07:11
So with the US leading the era of discovery
133
431400
3216
즉, 미국의 주도로 발견하고
07:14
and China leading the era of implementation,
134
434640
3136
중국의 주도로 실행하고 있는
07:17
we are now in an amazing age
135
437800
2256
획기적인 시대에 살고 있습니다.
07:20
where the dual engine of the two superpowers
136
440080
3256
이 두 초강력 힘을 가진 양쪽 엔진이 함께 힘을 합쳐
07:23
are working together
137
443360
1680
07:25
to drive the fastest revolution in technology
138
445960
3656
기술의 쾌속 혁명을 이끌고 있습니다.
07:29
that we have ever seen as humans.
139
449640
2360
지금까지 경험한 것처럼 말이죠.
07:32
And this will bring tremendous wealth,
140
452640
2496
이는 엄청난 부를 가져올 것입니다.
07:35
unprecedented wealth:
141
455160
1776
전에는 없던 부입니다.
07:36
16 trillion dollars, according to PwC,
142
456960
3896
PwC에 따르면 이는 16조 달러에 달합니다.
07:40
in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030.
143
460880
5376
이는 2030년까지 전 세계의 GDP를 합산한 것입니다.
07:46
It will also bring immense challenges
144
466280
2616
이는 또한 큰 도전을 가져올 것입니다.
07:48
in terms of potential job replacements.
145
468920
3576
직업의 변화가능성에 관해서 말입니다.
07:52
Whereas in the Industrial Age
146
472520
2160
산업혁명 시대에는
07:55
it created more jobs
147
475880
1536
더 많은 직업이 만들어졌습니다.
07:57
because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line,
148
477440
5776
한 사람이 하던 일이 제조라인에서 여러 가지로 분업화되었기 때문입니다.
08:03
so more jobs were created.
149
483240
1976
그러니 더 많은 직업이 만들어졌습니다.
08:05
But AI completely replaces the individual jobs
150
485240
4936
그러나 AI는 제조라인의 개인의 일을
08:10
in the assembly line with robots.
151
490200
2256
로봇으로 완전히 대체합니다.
08:12
And it's not just in factories,
152
492480
1936
단지 공장에만 해당되는 것은 아닙니다.
08:14
but truckers, drivers
153
494440
2056
트럭기사, 운전기사
08:16
and even jobs like telesales, customer service
154
496520
4096
텔레마케터, 고객관리원
08:20
and hematologists as well as radiologists
155
500640
2976
채혈사, 방사선사들도 마찬가지로
08:23
over the next 15 years
156
503640
2096
향후 15년 안에
08:25
are going to be gradually replaced
157
505760
2536
점차 대체될 것입니다.
08:28
by artificial intelligence.
158
508320
1440
인공지능으로 말입니다.
08:30
And only the creative jobs --
159
510360
2056
창의성이 요구되는 직업만이
08:32
(Laughter)
160
512440
1976
(웃음)
08:34
I have to make myself safe, right?
161
514440
2200
제 자신은 안전하다고 해야겠죠?
08:38
Really, the creative jobs are the ones that are protected,
162
518960
2976
창의성이 필요한 직업은 실제로 안전합니다.
08:41
because AI can optimize but not create.
163
521960
3040
AI는 최적화할 수는 있지만 창조해내지는 못하기 때문입니다.
08:45
But what's more serious than the loss of jobs
164
525960
3575
그런데 직업이 없어지는 것보다 더욱 심각한 것은
08:49
is the loss of meaning,
165
529559
1777
바로 일의 의미가 사라지는 것입니다.
08:51
because the work ethic in the Industrial Age
166
531360
3136
왜냐하면 산업혁명 시대의 직업 가치는
08:54
has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist,
167
534520
5616
일 자체가 존재의 이유인 것으로 우리를 세뇌시켜 왔습니다.
09:00
that work defined the meaning of our lives.
168
540160
2936
일이 우리의 삶을 정의했던 것이죠.
09:03
And I was a prime and willing victim to that type of workaholic thinking.
169
543120
6296
저는 일에 빠져있는 것을 당연히 여기는 전형적이면서도 자발적인 희생자였습니다.
09:09
I worked incredibly hard.
170
549440
1616
정말 지나칠 정도로 열심히 일했습니다.
09:11
That's why I almost left my wife in the delivery room,
171
551080
3576
일 때문에 분만실에 아내만 남겨둘 뻔하기도 했으니 말입니다.
09:14
that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs.
172
554680
4176
다른 기업가들과 마찬가지로 996로 일했습니다.
09:18
And that obsession that I had with work
173
558880
4416
그러한 일에 대한 집착은
09:23
ended abruptly a few years ago
174
563320
3056
몇 년 전 갑작스럽게 끝나게 되었습니다.
09:26
when I was diagnosed with fourth stage lymphoma.
175
566400
3920
4기 림프종 진단을 받았습니다.
09:31
The PET scan here shows over 20 malignant tumors
176
571480
4136
여기 PET 촬영사진을 보시면 20개가 넘는 악성종양이 있습니다.
09:35
jumping out like fireballs,
177
575640
2176
이것은 화염처럼 튀어올라
09:37
melting away my ambition.
178
577840
2576
저의 헛된 야망을 녹여버렸습니다.
09:40
But more importantly,
179
580440
1456
더욱 더 중요한 것은
09:41
it helped me reexamine my life.
180
581920
2736
이 일로 저는 제 삶을 다시 생각해볼 수 있었습니다.
09:44
Knowing that I may only have a few months to live
181
584680
3096
살 수 있는 날이 이제 몇 개월 뿐 아니라는 사실은
09:47
caused me to see how foolish it was
182
587800
2936
제가 그동안 얼마나 어리석었는지 알게 해주었습니다.
09:50
for me to base my entire self-worth
183
590760
3576
제 자신의 가치 기준을
09:54
on how hard I worked and the accomplishments from hard work.
184
594360
4040
일을 얼마나 열심히 했는지 어떤 성과를 거두었는지로 삼았습니다.
09:59
My priorities were completely out of order.
185
599320
2976
제 우선순위는 완전히 엉망이었습니다.
10:02
I neglected my family.
186
602320
1600
저는 가족을 등한시했습니다.
10:05
My father had passed away,
187
605000
1416
아버지께서 돌아가셨는데
10:06
and I never had a chance to tell him I loved him.
188
606440
2800
저는 사랑한다는 말 한마디 못했습니다.
10:10
My mother had dementia and no longer recognized me,
189
610120
3736
어머니는 치매가 있으셔서 저를 이제 알아보시지 못하십니다.
10:13
and my children had grown up.
190
613880
1920
아이들은 이미 다 자랐습니다.
10:16
During my chemotherapy,
191
616400
1656
화학치료를 하는 동안에
10:18
I read a book by Bronnie Ware
192
618080
2456
저는 Bonnie Ware 책을 읽었습니다.
10:20
who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed.
193
620560
5496
죽음을 앞둔 사람들의 소망과 후회에 대한 책입니다.
10:26
She found that facing death,
194
626080
2256
그녀에 따르면, 죽음을 앞두면
10:28
nobody regretted that they didn't work hard enough in this life.
195
628360
3600
어느 누구도 열심히 일하지 않은 것을 후회하진 않는다고 합니다.
10:32
They only regretted that they didn't spend enough time with their loved ones
196
632880
5176
다만 사랑하는 사람들과 시간을 충분히 보내지 못한 것을 후회하죠.
10:38
and that they didn't spread their love.
197
638080
2760
사랑을 전하지 못한 것을 후회하고요.
10:42
So I am fortunately today in remission.
198
642400
4536
다행히 저는 회복중에 있습니다.
10:46
(Applause)
199
646960
6856
(박수)
10:53
So I can be back at TED again
200
653840
1976
다시 TED에 설 수 있게 되었습니다.
10:55
to share with you that I have changed my ways.
201
655840
3376
제 변화된 삶의 방식을 공유하기 위해서 말이죠.
10:59
I now only work 965 --
202
659240
2760
지금은 965 일을 합니다.
11:03
occasionally 996, but usually 965.
203
663200
3976
어쩌다가 996하지만, 대개 965입니다.
11:07
I moved closer to my mother,
204
667200
1896
지금은 어머니 근처로 이사를 했고요.
11:09
my wife usually travels with me,
205
669120
2456
제 아내와 종종 여행을 갑니다.
11:11
and when my kids have vacation, if they don't come home, I go to them.
206
671600
3816
아이들이 방학이고, 집으로 오지 못하면 제가 아이들을 보러 갑니다.
11:15
So it's a new form of life
207
675440
2456
이러한 새로운 삶의 방식은
11:17
that helped me recognize
208
677920
1816
저를 일깨워주었습니다.
11:19
how important it is that love is for me,
209
679760
3176
제게 사랑이 얼마나 중요한지 말입니다.
11:22
and facing death helped me change my life,
210
682960
3416
죽음을 직면한 것은 제 삶을 바꿔놓았습니다.
11:26
but it also helped me see a new way
211
686400
2456
또한 새로운 관점으로 보게 되었습니다.
11:28
of how AI should impact mankind
212
688880
3776
AI가 어떻게 인류에게 영향을 미칠 수 있는지,
11:32
and work and coexist with mankind,
213
692680
2480
또 인류와 협력하여 공존할 수 있는지 말입니다.
11:36
that really, AI is taking away a lot of routine jobs,
214
696680
4496
실제로 AI는 많은 단순 노동을 대체할 것입니다.
11:41
but routine jobs are not what we're about.
215
701200
3656
단순 노동이 우리의 전부는 아닙니다.
11:44
Why we exist is love.
216
704880
2256
우리는 사랑을 위해 존재합니다.
11:47
When we hold our newborn baby,
217
707160
2096
갓 태어난 아이를 안고 있을 때,
11:49
love at first sight,
218
709280
1496
첫 눈에 반했을 때,
11:50
or when we help someone in need,
219
710800
1776
도움이 필요한 사람을 도울 때,
11:52
humans are uniquely able to give and receive love,
220
712600
4256
인간만이 사랑을 주고 받을 수 있습니다.
11:56
and that's what differentiates us from AI.
221
716880
2800
그것이 인간과 AI를 구별하는 것입니다.
12:00
Despite what science fiction may portray,
222
720800
2696
공상과학소설에서 나올수는 있지만,
12:03
I can responsibly tell you that AI has no love.
223
723520
3736
제가 장담하건대, AI는 사랑이 없습니다.
12:07
When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie,
224
727280
3536
알파고가 세계챔피온 커제를 이겼을 때,
12:10
while Ke Jie was crying and loving the game of go,
225
730840
3096
커제는 울면서도 바둑을 좋아하는 반면
12:13
AlphaGo felt no happiness from winning
226
733960
3176
알파고는 승리의 기쁨을 맛보지 못했고,
12:17
and certainly no desire to hug a loved one.
227
737160
4480
분명 사랑하는 사람을 껴안고 싶은 감정도 없었을 겁니다.
12:23
So how do we differentiate ourselves
228
743600
2656
그러면 어떻게 우리 자신을
12:26
as humans in the age of AI?
229
746280
2536
AI와 차별화시킬 수 있을까요?
12:28
We talked about the axis of creativity,
230
748840
3096
우리는 창의성 축을 얘기했습니다.
12:31
and certainly that is one possibility,
231
751960
2856
분명 그것은 한 방법입니다.
12:34
and now we introduce a new axis
232
754840
2296
이제 새로운 축을 만들겠습니다.
12:37
that we can call compassion, love, or empathy.
233
757160
3616
동정, 사랑, 공감이라는 것들입니다.
12:40
Those are things that AI cannot do.
234
760800
2576
AI가 할 수 없는 것들이죠.
12:43
So as AI takes away the routine jobs,
235
763400
2816
AI가 반복 직업을 가져갈 때,
12:46
I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion.
236
766240
4960
우리는 공감능력이 필요한 직업을 새로 만들 때라고 여기면 어떨까요.
12:51
You might ask how many of those there are,
237
771800
2336
그런 직업이 얼마나 되겠냐고 말하실 수 있습니다.
12:54
but I would ask you:
238
774160
1616
그러나 저는 묻고 싶습니다.
12:55
Do you not think that we are going to need a lot of social workers
239
775800
3816
사회복지사가 더 많이 필요하다고 생각하지 않으시나요?
12:59
to help us make this transition?
240
779640
1600
이렇게 변화를 이끌기 위해서 말입니다.
13:01
Do you not think we need a lot of compassionate caregivers
241
781960
3256
마음이 따뜻한 돌봄종사자가 더 많아야 한다고 생각하지 않으시나요?
13:05
to give more medical care to more people?
242
785240
2696
더 많은 사람에게 폭넓은 의료서비스를 제공하기 위해서 말입니다.
13:07
Do you not think we're going to need 10 times more teachers
243
787960
3256
선생님 수를 10배 더 늘려야 한다고 생각하지 않으시나요?
13:11
to help our children find their way
244
791240
2776
우리 아이들이 자신의 꿈을 찾고,
13:14
to survive and thrive in this brave new world?
245
794040
3256
용기가 필요한 새로운 세상에서 성공하도록 도움을 주려면 말입니다.
13:17
And with all the newfound wealth,
246
797320
2440
새롭게 축적한 부를 가지고
13:19
should we not also make labors of love into careers
247
799800
4536
사랑을 베푸는 일을 직업으로 만들면 안되는 걸까요?
13:24
and let elderly accompaniment
248
804360
2696
또 노인돌봄이나
13:27
or homeschooling become careers also?
249
807080
3496
홈스쿨링이 직업이 되면 안되는 걸까요?
13:30
(Applause)
250
810600
5280
(박수)
13:36
This graph is surely not perfect,
251
816800
2256
이 그래프는 분명 완벽하지 않습니다.
13:39
but it points at four ways that we can work with AI.
252
819080
3536
그러나 이것은 AI와 협력할 수 있는 네 가지 방식을 제시하고 있습니다.
13:42
AI will come and take away the routine jobs
253
822640
3576
AI는 단순 노동을 빼앗아 갈 것입니다.
13:46
and in due time, we will be thankful.
254
826240
2040
그리고 곧 감사하게 될 겁니다.
13:49
AI will become great tools for the creatives
255
829000
3096
AI는 창의적인 직업을 위한 효과적인 도구가 될 것입니다.
13:52
so that scientists, artists, musicians and writers
256
832120
3656
과학자, 예술가, 음악가, 작가는
13:55
can be even more creative.
257
835800
1600
더욱 창의적으로 될 것입니다.
13:58
AI will work with humans as analytical tools
258
838120
5376
AI는 분석 도구로서 인간을 돕고,
14:03
that humans can wrap their warmth around
259
843520
2696
인간은 우리의 따뜻함을 가지고
14:06
for the high-compassion jobs.
260
846240
1896
고도의 감정 직업을 포용할 것입니다.
14:08
And we can always differentiate ourselves
261
848160
2656
우리는 항상 우리 자신을
14:10
with the uniquely capable jobs
262
850840
1816
인간만이 할 수 있는 직업으로 차별화시킬 수 있습니다.
14:12
that are both compassionate and creative,
263
852680
3616
감정적이고 창의적인 직업들을,
14:16
using and leveraging our irreplaceable brains and hearts.
264
856320
5176
무엇으로도 대체할 수 없는 두뇌와 가슴을 십분 활용해서 말입니다.
14:21
So there you have it:
265
861520
1296
이제 다 말씀드렸습니다.
14:22
a blueprint of coexistence for humans and AI.
266
862840
3640
인간과 AI의 공존의 청사진을요.
14:27
AI is serendipity.
267
867400
1816
AI는 행운의 발견입니다.
14:29
It is here to liberate us from routine jobs,
268
869240
2976
AI는 반복적인 일에서 벗어나게 해주기 위한 것입니다.
14:32
and it is here to remind us what it is that makes us human.
269
872240
3680
AI는 우리를 인간답게 하는 것이 무엇인지 일깨워주기 위한 것입니다.
14:36
So let us choose to embrace AI and to love one another.
270
876440
3976
그러니 AI를 받아들이고 서로를 사랑하시기 바랍니다.
14:40
Thank you.
271
880440
1216
감사드립니다.
14:41
(Applause)
272
881680
6160
(박수)
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