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

Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast

번역: K Bang 검토: Seung Hyun Kim

Growth is not dead.

성장은 죽지 않았습니다

(Applause)

(박수)

Let's start the story 120 years ago,

120년 전으로 거슬러 올라가 보죠.

when American factories began to electrify their operations,

미국의 공장들이 전기 가동 방식을 사용하기 시작했고

igniting the Second Industrial Revolution.

제 2차 산업 혁명의 불이 붙었습니다.

The amazing thing is

놀라운 일은,

that productivity did not increase in those factories

이 공장들의 생산성이 30년 동안 증가하지 않았다는 겁니다.

for 30 years. Thirty years.

무려 30년 동안이요.

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

한 세대의 경영자들이 은퇴하기에 충분한 시간입니다.

You see, the first wave of managers

초기 세대의 경영자들은

simply replaced their steam engines with electric motors,

단순히 증기 기관을 전기 모터로 교체했을 뿐,

but they didn't redesign the factories to take advantage

공장이 전기가 가진 유연성의 이점을 취하도록

of electricity's flexibility.

재구성하지 않았습니다.

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

따라서 다음 세대가 새로운 공정을 개발하였고

and then productivity soared,

그러자 생산성이 치솟았습니다.

often doubling or even tripling in those factories.

두 배로, 심지어 세 배까지 말이죠.

Electricity is an example of a general purpose technology,

전기는 범용 기술의 한 예입니다.

like the steam engine before it.

마치 이전의 증기 기관처럼 말이죠.

General purpose technologies drive most economic growth,

범용 기술은 최상의 경제 성장을 일으킵니다.

because they unleash cascades of complementary innovations,

백열 전구나 공장 재설계와 같은

like lightbulbs and, yes, factory redesign.

상호 보완적인 혁신을 촉발시키기 때문이죠.

Is there a general purpose technology of our era?

우리 시대에도 범용 기술이 있나요?

Sure. It's the computer.

물론입니다. 컴퓨터가 있지요.

But technology alone is not enough.

그러나 기술만으로는 충분하지 않습니다.

Technology is not destiny.

기술은 운명이 아닙니다.

We shape our destiny,

운명은 우리가 만들지요.

and just as the earlier generations of managers

그리고 이전 세대의 경영자들이

needed to redesign their factories,

공장을 새로 설계해야 했던 것처럼

we're going to need to reinvent our organizations

우리는 조직을 재창조해야 합니다.

and even our whole economic system.

전체 경제 구조까지도요.

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

우리가 이런 일을 그렇게 잘하고 있지는 않습니다.

As we'll see in a moment,

곧 보게 되시겠지만

productivity is actually doing all right,

생산성에는 사실 문제가 없어요.

but it has become decoupled from jobs,

그러나 일자리 창출과의 연관성을 상실했으며

and the income of the typical worker is stagnating.

일반적인 직장인의 수입은 정체되어 있습니다.

These troubles are sometimes misdiagnosed

이러한 문제들은 때로 혁신의 한계라고

as the end of innovation,

잘못 판단되기도 합니다.

but they are actually the growing pains

그러나 저와 앤드류 맥아피는

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

이런 문제가 '새로운 기계 시대'의 성장통이라고 생각합니다.

Let's look at some data.

몇 가지 자료를 보시죠.

So here's GDP per person in America.

여기 미국의 1인당 GDP가 있습니다.

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

선에 몇몇 튀어나온 부분이 있지만

is you could practically fit a ruler to it.

전체적으로는 자로 잰 듯한 직선입니다.

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

로그 축척이기 때문에 꾸준한 성장처럼 보이는 이 추세는

is actually an acceleration in real terms.

사실 가속 성장입니다.

And here's productivity.

그리고 여기 생산성 자료가 있습니다.

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

보시다시피 70년대 중반에는 저조한 성장을 볼 수 있습니다

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

그러나 이는 공장에서 공정을 전기화하는 법을 터득하던

when factories were learning how to electrify their operations.

제 2차 산업혁명 시기와 잘 맞아떨어집니다.

After a lag, productivity accelerated again.

정체 뒤에 생산성에는 다시 속도가 붙었습니다.

So maybe "history doesn't repeat itself,

그러니 역사가 반복되지 않을지는 몰라도

but sometimes it rhymes."

때로 형태는 비슷할지도 모르겠네요.

Today, productivity is at an all-time high,

오늘날, 생산성은 역대 최고조에 있습니다.

and despite the Great Recession,

경제 대공황에도 불구하고

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

1990년대보다 2000년대에 더 빠르게 성장했습니다.

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

70년대나 80년대보다 더 빨랐던 '광란의 1990년대'를 제낀 거지요.

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

2차 산업 혁명 당시보다 더 빠르게 성장하고 있습니다.

And that's just the United States.

게다가 이것은 미국 하나를 예로 든 경우고

The global news is even better.

전 세계적인 추세는 더욱 좋습니다.

Worldwide incomes have grown at a faster rate

근 10년간의 세계의 수입은 과거 어느 때보다

in the past decade than ever in history.

빠른 속도로 성장했습니다.

If anything, all these numbers actually understate our progress,

사실 이런 수치는 우리가 이룬 진보를 축소시키는 경향이 있는데,

because the new machine age

그것은 새로운 기계의 시대가

is more about knowledge creation

단순한 물질적 생산보다

than just physical production.

지식 창조를 더 중요시하기 때문입니다.

It's mind not matter, brain not brawn,

물질이 아니라 정신이고, 체력이 아니라 지력이며

ideas not things.

사물이 아니라 사상입니다.

That creates a problem for standard metrics,

이는 기존 측정법에 문제를 일으키는데,

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

우리는 점점 많은 것들을 무료로 얻고 있기 때문입니다.

like Wikipedia, Google, Skype,

위키피디아, 구글, 스카이프 같은 것들 말이죠.

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

이 TED 강연도 인터넷에 올라간다면 공짜로 볼 수 있겠네요.

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

공짜로 무언가를 얻는다는 건 좋은 일입니다, 그렇죠?

Sure, of course it is.

맞습니다. 당연히 좋지요.

But that's not how economists measure GDP.

그러나 경제학자들이 GDP를 측정하는 방법은 다릅니다.

Zero price means zero weight in the GDP statistics.

공짜라는 것은 GDP 통계에 전혀 반영되지 않습니다.

According to the numbers, the music industry

수치에 따르면, 음악 산업의 규모는

is half the size that it was 10 years ago,

10년전의 반밖에 되지 않습니다.

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

그러나 저는 그 어느 때보다 더 많은, 그리고 더 좋은 음악을 듣고 있습니다.

You know, I bet you are too.

여러분들도 마찬가지라 생각합니다.

In total, my research estimates

제 연구에서 추정한 바로는

that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year

매년 GDP 통계에서 누락되는 인터넷 상의 무료 상품 및

in free goods and services on the Internet.

서비스에 대한 가치가 총 3,000억 달러가 넘습니다.

Now let's look to the future.

이제 미래를 생각해 보죠.

There are some super smart people

아주 똑똑한 사람 몇몇은

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

우리가 성장의 끝에 다다랐다고 주장합니다.

but to understand the future of growth,

그러나 성장의 미래를 이해하기 위해서는

we need to make predictions

성장의 근본적인 동력에 대한

about the underlying drivers of growth.

예측을 해야 합니다.

I'm optimistic, because the new machine age

저는 낙관적입니다. 왜냐하면 새로운 기계의 시대는

is digital, exponential and combinatorial.

디지털이고, 기하급수적이고 조합적이기 때문이죠.

When goods are digital, they can be replicated

디지털 상품은 무료에 가까운 비용에

with perfect quality at nearly zero cost,

완벽한 품질로 복제할 수 있습니다.

and they can be delivered almost instantaneously.

거의 즉각적으로 배달될 수도 있지요.

Welcome to the economics of abundance.

풍요의 경제에 오신 것을 환영합니다.

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

그런데 세계가 디지털화되면 눈에 잘 띄지 않는 이득이 따릅니다.

Measurement is the lifeblood of science and progress.

측정이란 과학과 진보의 생명선입니다.

In the age of big data,

오늘날같은, 빅 데이터의 시대에는

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

과거에는 불가능했던 방법들로 세계를 측정할 수 있습니다.

Secondly, the new machine age is exponential.

두번째로, 새로운 기계 시대는 기하급수적입니다.

Computers get better faster than anything else ever.

컴퓨터는 다른 무엇보다 빨리 발전하고 있습니다.

A child's Playstation today is more powerful

요즘 아이들의 플레이스테이션은

than a military supercomputer from 1996.

1996년의 군사용 슈퍼 컴퓨터보다 뛰어납니다.

But our brains are wired for a linear world.

그러나 우리의 뇌는 직선의 세계에 묶여 있기 때문에

As a result, exponential trends take us by surprise.

예상치 못한 기하급수적 추세에 깜짝 놀라곤 합니다.

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

저는 예전에 학생들에게 컴퓨터는

you know, computers just aren't good at,

도저히 잘 할 수 없는 일들이 있다고 가르쳤습니다..

like driving a car through traffic.

막힐 때 운전하는 것처럼요.

(Laughter)

(웃음)

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

여기 앤디와 제가 정신나간 사람처럼 웃는 사진이 있습니다.

because we just rode down Route 101

방금 101번 고속도로를 탔기 때문이죠.

in, yes, a driverless car.

맞습니다, 무인 자동차로요.

Thirdly, the new machine age is combinatorial.

세번째로, 새로운 기계 시대는 조합적입니다.

The stagnationist view is that ideas get used up,

침체를 주장하는 이들은 새로운 아이디어가 고갈되기 마련이라고 하죠.

like low-hanging fruit,

마치 아주 쉬운 목표들처럼요.

but the reality is that each innovation

그러나 현실은 각각의 혁신으로 인해

creates building blocks for even more innovations.

더 많은 혁신을 이끌어 낼 바탕이 만들어지는 겁니다.

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

여기 예시가 있습니다. 제 학부생 제자 하나가

an undergraduate student of mine

불과 몇 주만에

built an app that ultimately reached 1.3 million users.

궁극적으로 130만 사용자에 달하는 앱(app)을 만들었습니다.

He was able to do that so easily

이런 일을 손쉽게 해낼 수 있었던 이유는

because he built it on top of Facebook,

앱을 페이스북 상에 만들었기 때문입니다.

and Facebook was built on top of the web,

페이스북은 웹상에 만들어졌고,

and that was built on top of the Internet,

웹은 인터넷상에 만들어졌죠.

and so on and so forth.

이렇게 계속됩니다.

Now individually, digital, exponential and combinatorial

디지털, 지수성, 조합성은

would each be game-changers.

각각 큰 변화를 주도할 수 있겠지요.

Put them together, and we're seeing a wave

하지만 결합시켰더니 경악스러울 정도로 획기적인

of astonishing breakthroughs,

발전의 물결이 도래했습니다.

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

공장에서 일하거나 치타만큼 빠르게 뛰는 로봇,

or leap tall buildings in a single bound.

혹은 한번의 도약으로 높은 빌딩을 뛰어넘는 로봇처럼요.

You know, robots are even revolutionizing

아세요? 로봇은 고양이 운송의

cat transportation.

혁명까지 일으키고 있습니다.

(Laughter)

(웃음)

But perhaps the most important invention,

그러나 아마 가장 중요한 발명은,

the most important invention is machine learning.

가장 중요한 발명은 기계가 학습한다는 것입니다.

Consider one project: IBM's Watson.

IBM의 왓슨(Watson) 프로젝트를 생각해 보세요.

These little dots here,

여기 작은 점들이 있습니다.

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

이 점들은 모두 제퍼디* 의 우승자들입니다. (Jeopardy: 미국 유명 퀴즈쇼)

At first, Watson wasn't very good,

왓슨의 성적은 처음엔 별로였습니다.

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

그러나 어떤 인간보다 빠르게 성장했고

and shortly after Dave Ferrucci showed this chart

데이브 페루치가 제가 가르치는 MIT 학생들에게

to my class at MIT,

이 차트를 보여 준 지 얼마 지나지 않아

Watson beat the world "Jeopardy" champion.

왓슨이 제퍼디 세계 챔피언을 이겼습니다.

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

왓슨은 7살로, 아직 유년기에 있다고 할 수 있습니다.

Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.

최근 왓슨은 선생님의 감독 없이 인터넷을 검색하게 되었는데

The next day, it started answering questions with profanities.

그 다음날, 욕설을 섞어 질문에 대답하기 시작했죠.

Damn. (Laughter)

망할. (웃음)

But you know, Watson is growing up fast.

왓슨은 빠르게 성장하고 있습니다.

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

콜센터의 업무 심사를 받고 실제로 일자리를 따내고 있지요.

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

왓슨은 법률, 은행 업무, 의료 분야에서도

and getting some of them.

이따금씩 일자리를 잡고 있어요.

Isn't it ironic that at the very moment

인간 역사상 가장 중요한 발명일지도 모르는

we are building intelligent machines,

지능이 탑재된 기계가 만들어지는 지금,

perhaps the most important invention in human history,

한편에서는 혁신이 침체되고 있다고

some people are arguing that innovation is stagnating?

주장한다는 사실이 아이러니하지 않습니까?

Like the first two industrial revolutions,

처음 두 산업 혁명이 그랬듯

the full implications of the new machine age

새로운 기계 시대의 영향은

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

적어도 한 세기는 기다려야 온전히 드러나겠지만

but they are staggering.

정말 믿기 어려울 정돕니다.

So does that mean we have nothing to worry about?

그러면 우리는 아무것도 염려할 필요가 없을까요?

No. Technology is not destiny.

아닙니다. 기술은 운명이 아닙니다.

Productivity is at an all time high,

생산성이 역대 최고조에 있는데

but fewer people now have jobs.

예전에 비해 일자리가 줄었습니다.

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

지난 10년 동안 그 어느 때보다도 많은 부를 창출했지만

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

대다수 미국인들의 수입은 오히려 줄었습니다.

This is the great decoupling

이것은 생산성과 고용,

of productivity from employment,

그리고 부와 일자리 간의

of wealth from work.

거대한 비동조화입니다.

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

수백만의 사람들이 이런 대 분리화에

have become disillusioned by the great decoupling,

점점 더 환멸을 느끼는 것도 어떻게 보면 당연합니다.

but like too many others,

다른 이들이 너무도 흔히 그렇듯

they misunderstand its basic causes.

기본적인 원인에 대한 이해를 못 하고 있을 뿐이지요.

Technology is racing ahead,

과학은 빠른 속도로 진보하고 있으나

but it's leaving more and more people behind.

이는 점점 더 많은 사람들을 뒤처지게 합니다.

Today, we can take a routine job,

오늘날, 우리는 평범한 작업을

codify it in a set of machine-readable instructions,

기계가 읽을 수 있는 명령으로 코드 처리해

and then replicate it a million times.

수백만 번 되풀이할 수 있습니다.

You know, I recently overheard a conversation

저는 최근에 이 새로운 경제를 완벽하게 보여 주는

that epitomizes these new economics.

대화를 우연히 들었습니다.

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

"난 더 이상 H&R 블락을 사용하지 않아. (H&R Block: 미국의 세무회계법인)

TurboTax does everything that my tax preparer did,

터보택스(TurboTax) 는 세무사가 하던 일을 다 해 주거든.

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

더 빠르게, 더 싸게, 더 정확하게 말이야."

How can a skilled worker

숙련된 세무사가 어떻게

compete with a $39 piece of software?

39달러짜리 소프트웨어와 경쟁할 수 있을까요?

She can't.

못합니다.

Today, millions of Americans do have faster,

오늘날 수백만의 미국인이 더 빠르고 더 싸며

cheaper, more accurate tax preparation,

더 정확한 세금 보고 프로그램을 가지고 있습니다.

and the founders of Intuit

그리고 인튜이트*의 창립자들은 (인튜이트: 터보택스 개발사)

have done very well for themselves.

아주 훌륭한 성과를 거두었죠.

But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.

하지만 17%에 이르는 세무사들이 일자리를 잃었습니다.

That is a microcosm of what's happening,

이것은 앞으로 일어날 일의 축소판입니다.

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

소프트웨어와 서비스 뿐만 아니라 미디어와 음악,

in finance and manufacturing, in retailing and trade --

재무, 제조업, 유통과 무역 등

in short, in every industry.

모든 산업에서 말입니다.

People are racing against the machine,

사람들은 기계와 경쟁하고 있습니다.

and many of them are losing that race.

그리고 많은 사람들이 그 경쟁에서 지지요.

What can we do to create shared prosperity?

우리가 함께 번영하려면 어떻게 해야 할까요?

The answer is not to try to slow down technology.

답은 기술의 속도를 늦추는 것이 아닙니다.

Instead of racing against the machine,

기계와 경쟁하는 대신,

we need to learn to race with the machine.

우리는 기계와 협력하는 방법을 배워야 합니다.

That is our grand challenge.

이것이 우리의 원대한 과제이지요.

The new machine age

새로운 기계 시대는

can be dated to a day 15 years ago

15년 전에 도래했다고 할 수 있습니다.

when Garry Kasparov, the world chess champion,

세계 체스 챔피언인 가리 카스파로프가

played Deep Blue, a supercomputer.

슈퍼컴퓨터 딥 블루(Deep Blue)와 겨루었을 때 말이죠.

The machine won that day,

그 날 기계가 승리했고,

and today, a chess program running on a cell phone

오늘날 핸드폰에 깔린 체스 프로그램은

can beat a human grandmaster.

인간 그랜드마스터도 이길 수 있습니다.

It got so bad that, when he was asked

얼마나 심각한가 하면, 언젠가 네덜란드의 챔피언

what strategy he would use against a computer,

얀 도너가 컴퓨터를 이기려면 어떤 전략을 써야 하냐는

Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,

질문을 받고서 이렇게 대답했을 정도입니다.

"I'd bring a hammer."

"망치를 가져와야겠지요."

(Laughter)

(웃음)

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

그러나 이제 세계 체스 챔피언은 더 이상 컴퓨터가 아닙니다.

Neither is a human,

사람도 아니죠.

because Kasparov organized a freestyle tournament

카스파로프가 인간과 컴퓨터 간에 팀을 이룰 수 있는

where teams of humans and computers

프리스타일 대회를

could work together,

조직했기 때문입니다.

and the winning team had no grandmaster,

승리한 팀에 그랜드마스터가 있었던 것도 아니고

and it had no supercomputer.

슈퍼 컴퓨터도 없었습니다.

What they had was better teamwork,

이 팀에 있었던 것은 뛰어난 팀워크였지요.

and they showed that a team of humans and computers,

이들은 사람과 컴퓨터가 함께 협력하면

working together, could beat any computer

세상의 어떤 컴퓨터나 어떤 사람도 이길 수 있다는 걸

or any human working alone.

보여 주었죠.

Racing with the machine

기계와 협력하게 되면

beats racing against the machine.

기계와 경쟁하는 것을 능가하게 됩니다.

Technology is not destiny.

기술은 운명이 아닙니다.

We shape our destiny.

우리가 운명을 만드는 거지요.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)