How we'll earn money in a future without jobs | Martin Ford

번역: Eunsue Oh 검토: Changkyun Ahn

I'm going to begin with a scary question:

섬뜩한 질문으로 시작을 해보겠습니다.

Are we headed toward a future without jobs?

앞으로 다가오는 미래에는 직업이 사라질까요?

The remarkable progress that we're seeing

과학분야에서 우리가 목도한 엄청난 진전은,

in technologies like self-driving cars

무인 자동차를 예로 들 수 있는데,

has led to an explosion of interest in this question,

이런 질문을 할만큼 큰 흥미를 유발했습니다.

but because it's something that's been asked

과거에도 수차례나 제기됐던

so many times in the past,

똑같은 질문이라서가 아닙니다.

maybe what we should really be asking

우리가 진정 던져야할 질문은

is whether this time is really different.

이번에는 '이전과는 정말 다를 것인가?' 입니다.

The fear that automation might displace workers

자동화가 인간의 일자리를 대신할 것이며

and potentially lead to lots of unemployment

이로 인해 수많은 실업자가 생길 것이라는 두려움은

goes back at a minimum 200 years to the Luddite revolts in England.

최소 200년 전 영국의 러다이트 운동 때로 거슬러 올라갑니다.

And since then, this concern has come up again and again.

그 후에도 이런 두려움은 계속해서 대두되어 왔습니다.

I'm going to guess

짐작건대 여러분 대다수는

that most of you have probably never heard of the Triple Revolution report,

"트리플 레볼루션 리포트" 에 대해 들어본 적 없으실 겁니다.

but this was a very prominent report.

하지만 아주 저명한 리포트 입니다.

It was put together by a brilliant group of people --

우수한 사람들이 함께 작업한 리포트로

it actually included two Nobel laureates --

노벨상 수상자도 2명이나 함께 했습니다.

and this report was presented to the President of the United States,

이 리포트는 미국 대통령에게 보고됐고

and it argued that the US was on the brink of economic and social upheaval

미국이 사회 경제적 격변 직전에 처했다는 내용을 담고 있었습니다.

because industrial automation was going to put millions of people

그 이유는 산업의 자동화로 수백만명의 노동자들이

out of work.

일자리를 잃을 것이었기 때문입니다.

Now, that report was delivered to President Lyndon Johnson

이 리포트는 린든 존슨 대통령에게 전달 되었습니다.

in March of 1964.

1964년 3월 이었습니다.

So that's now over 50 years,

자, 이제 50년이 넘었는데

and, of course, that hasn't really happened.

물론 그런 일은 일어나지 않았습니다.

And that's been the story again and again.

그리고 이런 이야기는 반복 되었습니다.

This alarm has been raised repeatedly,

이와 같은 경고가 계속 제기되었는데

but it's always been a false alarm.

항상 허위 경고가 되었습니다.

And because it's been a false alarm,

항상 허위 경고가 계속 되었기에

it's led to a very conventional way of thinking about this.

산업의 자동화에 대한 관습적인 생각이 생겨났습니다.

And that says essentially that yes,

그 사고방식의 기본적인 골자는

과학이 산업 전체를 황폐화 시킨다는 내용 입니다.

technology may devastate entire industries.

It may wipe out whole occupations and types of work.

모든 직업과 직종을 없애 버릴 수도 있습니다.

But at the same time, of course,

하지만 이와 동시에

progress is going to lead to entirely new things.

발전 과정에서 전적으로 새로운 것들이 생격날 것입니다.

So there will be new industries that will arise in the future,

미래에는 새로운 산업이 생겨날 것이고

and those industries, of course, will have to hire people.

물론 이 새로운 분야에서 고용이 생겨날 것입니다.

There'll be new kinds of work that will appear,

새로 생겨난 일들도 있겠죠.

and those might be things that today we can't really even imagine.

그리고 그 일들은 지금의 우리는 상상조차 불가능할 것입니다.

And that has been the story so far,

여기까지가 지금까지의 이야기였고

and it's been a positive story.

낙관적인 이야기 였습니다.

It turns out that the new jobs that have been created

새로 생겨난 직업들은

이전 직업들보다 대체로 훨씬 좋았습니다.

have generally been a lot better than the old ones.

They have, for example, been more engaging.

더 많은 고용이 있었고

They've been in safer, more comfortable work environments,

더욱 안전 했으며 근무 환경도 더 좋았습니다.

and, of course, they've paid more.

물론 봉급도 더 높았죠.

So it has been a positive story.

낙관적인 이야기 였죠.

That's the way things have played out so far.

산업 자동화는 이런 식으로 진행이 되었습니다.

But there is one particular class of worker

하지만 특정 직업군은

for whom the story has been quite different.

상황이 매우 달랐습니다.

For these workers,

이 직종의 종사자들은

technology has completely decimated their work,

과학기술로 인해 직업이 완전히 사라져 버렸고

and it really hasn't created any new opportunities at all.

어떠한 새로운 기회도 주어지지 않았습니다.

And these workers, of course,

이 직종의 종사들은 바로

are horses.

말(馬) 입니다.

(Laughter)

(웃음)

So I can ask a very provocative question:

그럼 제가 아주 도전적인 질문을 하나 하겠습니다.

Is it possible that at some point in the future,

다가오는 미래의 어느 순간에

a significant fraction of the human workforce is going to be made redundant

인간 노동력의 상당 부분이 필요 없어질까요?

in the way that horses were?

말(馬)이 필요 없어진 것처럼요?

Now, you might have a very visceral, reflexive reaction to that.

아마도 이런 질문에는 당연히 반감이 일어나겠죠.

You might say, "That's absurd.

"말도 안 돼요" 라고 하면서요.

How can you possibly compare human beings to horses?"

어떻게 사람을 말(馬)에 비교 하나요?

Horses, of course, are very limited,

물론 말(馬)은 그 수가 제한적이고

and when cars and trucks and tractors came along,

자동차나 트럭, 트랙터가 등장하자

horses really had nowhere else to turn.

말(馬)은 달리 쓰임이 없어졌습니다.

People, on the other hand, are intelligent;

하지만 인간은 지능적입니다.

we can learn, we can adapt.

학습 능력이 있고 적응할 수 있습니다.

And in theory,

그 덕분에 이론상으로

that ought to mean that we can always find something new to do,

인간은 언제나 새로운 직업을 찾을 수 있으며

and that we can always remain relevant to the future economy.

미래의 경제에서도 생산자로 존재할 수 있을 것입니다.

But here's the really critical thing to understand.

하지만 정말 중요한 것이 있습니다.

The machines that will threaten workers in the future

미래에 인간의 일자리를 위협할 기계들은

are really nothing like those cars and trucks and tractors

말(馬)을 대신하게 된 자동차나 트럭, 트랙터와

that displaced horses.

전혀 다릅니다.

The future is going to be full of thinking, learning, adapting machines.

미래에는 생각, 학습, 적응력을 가진 기계들로 가득찰 것입니다 .

And what that really means

이것이 진정 의미하는 바는

is that technology is finally beginning to encroach

과학기술이 마침내 인간의 기본적인 능력을

on that fundamental human capability --

침해하기 시작했다는 뜻입니다.

the thing that makes us so different from horses,

이런 능력이 있기에 인간은 말(馬)과는 전혀 달랐고

and the very thing that, so far,

이제껏 이 능력 덕분에

has allowed us to stay ahead of the march of progress

발전의 선두에 위치할 수 있었고

미래 경제와 연관성을 지닐 수 있었습니다.

and remain relevant,

and, in fact, indispensable to the economy.

그리고 미래 경제에서 반드시 필요한 존재로 남아 있었습니다.

So what is it that is really so different

그렇다면 오늘의 정보과학기술이

about today's information technology

과거에 우리가 목격했던 것과

relative to what we've seen in the past?

무엇이 그토록 다를까요?

I would point to three fundamental things.

가장 근본적인 세 가지 요인을 들어보겠습니다.

The first thing is that we have seen this ongoing process

첫째로 우리는 기하급수적으로

발전하는 진행과정을 직접 보았습니다.

of exponential acceleration.

I know you all know about Moore's law,

여러분 모두 '무어의 법칙'을 알고 계실텐데요,

but in fact, it's more broad-based than that;

사실 무어의 법칙은 훨씬 광범위하게 적용 됩니다.

it extends in many cases, for example, to software,

예를 들어, 소프트웨어에 적용되고

it extends to communications, bandwidth and so forth.

정보통신, 대역폭 등등에도 적용됩니다.

But the really key thing to understand

하지만 정말 중요한 사실은

is that this acceleration has now been going on for a really long time.

이런 급진적인 발전이 아주 오랫동안 지속되어 왔다는 것입니다.

In fact, it's been going on for decades.

사실 수십 년 동안 계속되어 왔습니다.

If you measure from the late 1950s,

최초의 집적회로가 개발된

when the first integrated circuits were fabricated,

1950년대 후반부터 계산을 한다면

we've seen something on the order of 30 doublings in computational power

우리는 당시 컴퓨터 능력의 대략 2의 30제곱 배 정도 뛰어난 것을

since then.

보고 있습니다.

That's just an extraordinary number of times to double any quantity,

거기서 또 두배가 되는 것은 실로 어마어마한 숫자인 것입니다.

and what it really means

이것이 진정 의미하는 바는

is that we're now at a point where we're going to see

현재 우리가 처한 상황에서 앞으로 보게 될 것이

just an extraordinary amount of absolute progress,

어마어마한 수의 절대 양적 진보라는 것입니다.

and, of course, things are going to continue to also accelerate

물론 그 진전의 시점부터 계속해서 여러가지가

from this point.

가속화될 것입니다.

So as we look forward to the coming years and decades,

우리는 다가올 미래를 기대하고 있지만

I think that means that we're going to see things

제 생각에 인류가 앞으로 보게될 미래는

that we're really not prepared for.

전혀 대비되지 못한 것들일 겁니다.

We're going to see things that astonish us.

우리를 놀라게 할 것들을 보게 될 것입니다.

The second key thing

두 번째로 중요한 것은

is that the machines are, in a limited sense, beginning to think.

제한적이긴 하지만 기계가 생각을 하기 시작했습니다.

And by this, I don't mean human-level AI,

인간의 사고능력에 준하는 인공지능이나,

or science fiction artificial intelligence;

공상과학의 인공지능을 말하는 게 아닙니다.

I simply mean that machines and algorithms are making decisions.

판단력을 갖춘 기계와 인공지능을 보게 될 것입니다.

They're solving problems, and most importantly, they're learning.

이들은 문제해결능력이 있으며, 결정적으로 학습능력까지 있습니다.

In fact, if there's one technology that is truly central to this

기계와 알고리즘 학습능력의 중심이 되고

실제 원동력이 된 과학기술은

and has really become the driving force behind this,

it's machine learning,

바로 "머신 러닝" 입니다.

which is just becoming this incredibly powerful,

머신 러닝은 놀라울 정도로 막강하며,

disruptive, scalable technology.

획기적이고 쓰임이 자유로운 기술 입니다.

One of the best examples I've seen of that recently

최근에 제가 본 가장 확실한 예는

was what Google's DeepMind division was able to do

구글 딥마인드에서 개발한

with its AlphaGo system.

알파고(AlphaGo) 입니다.

Now, this is the system that was able to beat the best player in the world

알파고는 세계 최강의 바둑기사를 이긴

at the ancient game of Go.

인공지능 바둑 프로그램 입니다.

Now, at least to me,

제가 봤을 때

there are two things that really stand out about the game of Go.

알파고가 뛰어난 점이 두 가지가 있습니다.

One is that as you're playing the game,

우선, 바둑을 둘 때

the number of configurations that the board can be in

바둑판에 등장할 수 있는 경우의 수는

is essentially infinite.

본질적으로 무한 합니다.

There are actually more possibilities than there are atoms in the universe.

실제로 은하계에 존재하는 원자수 보다 더 많은 국면의 수가 생성 됩니다.

So what that means is,

이것이 의미하는 것은

you're never going to be able to build a computer to win at the game of Go

바둑을 둘 때 컴퓨터가 이길 수 있게 프로그램을 짤 수가 없습니다.

the way chess was approached, for example,

예를 들면, 컴퓨터와 체스를 둘 때 처럼

which is basically to throw brute-force computational power at it.

컴퓨터가 무차별 대입을 통해 국면의 수를 제한할 수 없습니다.

So clearly, a much more sophisticated, thinking-like approach is needed.

따라서 보다 정교한 사고력을 가지고 대국에 임해야 합니다.

The second thing that really stands out is that,

다음으로 눈여겨 보아야할 점은

if you talk to one of the championship Go players,

프로 바둑기사와 대화를 해본다면

this person cannot necessarily even really articulate what exactly it is

바둑기사조차 자신들이 바둑을 두면서 무슨 생각으로 수를 두게 되었는지를

they're thinking about as they play the game.

정확히 설명하지 못한다는 것을 알게 될 것입니다.

It's often something that's very intuitive,

바둑을 둘 때 직관에 따를 때가 많습니다.

it's almost just like a feeling about which move they should make.

마치 어떤 수를 두어야 하는지 느낌으로 아는 겁니다.

So given those two qualities,

이 두 가지를 고려했을 때

I would say that playing Go at a world champion level

세계 챔피언 수준의 바둑을 두는 것은

really ought to be something that's safe from automation,

자동화의 침해를 받지 않는 영역이 되어야 하는데

and the fact that it isn't should really raise a cautionary flag for us.

그렇지 않다는 것은 인간에게 빨간불이 들어왔다는 겁니다.

And the reason is that we tend to draw a very distinct line,

그 이유는 인간은 매우 분명한 선을 긋는 경향이 있는데

and on one side of that line are all the jobs and tasks

그 선을 경계로 한 쪽에는 우리가 인지하기에 근본적으로

that we perceive as being on some level fundamentally routine and repetitive

단순하고 반복적이며 예측가능한 유형의 모든 직업들과 업무들이

and predictable.

놓여있습니다.

And we know that these jobs might be in different industries,

그리고 이 영역의 직종들은 각기 다른 산업유형에 속하고

they might be in different occupations and at different skill levels,

다른 직종과 다른 숙련도를 요하는 직업일 수는 있겠지만

but because they are innately predictable,

이 직업들은 본질적으로 예측가능하다는 점 때문에

we know they're probably at some point going to be susceptible

아마도 언젠가는 머신 러닝에 의해 침식당하게 될 것을

to machine learning,

우리는 알고 있습니다.

and therefore, to automation.

즉, 자동화의 영향을 받게 되는거죠.

And make no mistake -- that's a lot of jobs.

그리고 확실한 건 아주 많은 직업들이 그렇게 될 겁니다.

That's probably something on the order of roughly half

미국 경제의 대략 절반의 직업이

the jobs in the economy.

자동화의 영향을 받을 것입니다.

But then on the other side of that line,

하지만 그 선 반대편에는

we have all the jobs that require some capability

우리가 보기에 인간 고유의 것이라 여겨온 능력이 요구되는

that we perceive as being uniquely human,

모든 직업이 있으며,

and these are the jobs that we think are safe.

이 직업들만큼은 안전하다고 생각합니다.

Now, based on what I know about the game of Go,

바둑에 기반을 두고 보았을 때,

I would've guessed that it really ought to be on the safe side of that line.

바둑만큼은 그 선을 경계로 진정 안전한 쪽일 것이라 여겨왔습니다.

But the fact that it isn't, and that Google solved this problem,

하지만 실상은 그렇지 않았고, 구글은 그 문제를 풀었습니다.

suggests that that line is going to be very dynamic.

그리고 그 선은 매우 역동적일 것입니다.

It's going to shift,

판도가 바뀔 것이고

and it's going to shift in a way that consumes more and more jobs and tasks

우리가 현재 자동화로부터 안전하리라 여기는 직업과 업무들이

that we currently perceive as being safe from automation.

점점 더 안전하지 않은 쪽으로 잠식되어 갈 것입니다.

The other key thing to understand

또 다른 중요한 점은

is that this is by no means just about low-wage jobs or blue-collar jobs,

이런 현상이 저임금직의 단순노동직이나 상대적으로 교육수준이 낮은

or jobs and tasks done by people

직업과 업무에 국한된 것이

that have relatively low levels of education.

결코 아니란 점입니다.

There's lots of evidence to show

많은 증거들로 보건데

that these technologies are rapidly climbing the skills ladder.

인공지능 과학기술은 급속히 직업 계층 사다리를 오르고 있습니다.

So we already see an impact on professional jobs --

우리는 이미 전문직에 닥친 여파를 보았습니다.

tasks done by people like accountants,

이미 많은 전문직들의 직무, 예컨대 회계사, 금융 전문가, 언론인,

financial analysts,

journalists,

변호사와 방사선 전문의 등등, 자동화의 영향을 받았습니다.

lawyers, radiologists and so forth.

So a lot of the assumptions that we make

다가올 미래에 자동화에 의해

about the kind of occupations and tasks and jobs

위협을 받을 것이라 예측되는 직종과 직업들에 대해

that are going to be threatened by automation in the future

내놓았던 수많은 가정들이

are very likely to be challenged going forward.

계속해서 시험대에 오를 것입니다.

So as we put these trends together,

이런 경향들을 종합해 봤을 때,

I think what it shows is that we could very well end up in a future

제가 생각하기에 미래의 우리 인류는 결국

with significant unemployment.

심각한 실업난을 겪게 될 겁니다.

Or at a minimum,

아니면 적어도,

we could face lots of underemployment or stagnant wages,

높은 실업률이나 정체된 임금,

maybe even declining wages.

심지어 임금 삭감까지 겪게 될 겁니다.

And, of course, soaring levels of inequality.

물론 걷잡을 수 없는 불균등도 겪을 겁니다.

All of that, of course, is going to put a terrific amount of stress

물론 이 모든 현상은 사회 구조에

엄청난 스트레스를 가져올 겁니다.

on the fabric of society.

But beyond that, there's also a fundamental economic problem,

그러나 이런 문제를 제쳐두고서 근본적인 경제 문제가 발생할 겁니다.

and that arises because jobs are currently the primary mechanism

그 이유는 직업은 소득을 분배하는 가장 기본적인 매커니즘이며

that distributes income, and therefore purchasing power,

따라서 우리가 생산하는 재화와 서비스를 구매하는

to all the consumers that buy the products and services we're producing.

소비자의 구매력도 마찬가지이기 때문입니다.

In order to have a vibrant market economy,

활성화된 시장 경제를 형성하기 위해서는

you've got to have lots and lots of consumers

수많은 소비자가 있어야 하는데

that are really capable of buying the products and services

이 소비자들이 생산되는

that are being produced.

재화와 서비스를 구매해야 합니다.

If you don't have that, then you run the risk

소비자가 없다면 경제침체라는

of economic stagnation,

위험을 맞이하게 되며,

or maybe even a declining economic spiral,

심한 경우, 경기 하락을 겪게 됩니다.

as there simply aren't enough customers out there

생산된 재화와 서비스를 구매할

to buy the products and services being produced.

소비자가 부족하기 때문입니다.

It's really important to realize

모두가 개개인으로서 성공을 위해

that all of us as individuals rely on access to that market economy

시장경제의 접근성에 의존하고 있음을

깨닫는 것이 매우 중요합니다.

in order to be successful.

You can visualize that by thinking in terms of one really exceptional person.

아주 특출난 사람 한 명을 떠올려 보겠습니다.

Imagine for a moment you take, say, Steve Jobs,

그 사람이 스티브 잡스 라는 상상을 해보겠습니다.

and you drop him on an island all by himself.

잡스를 무인도에 혼자 던져두는 겁니다.

On that island, he's going to be running around,

무인도에서 잡스는 여기저기 배회하다가

gathering coconuts just like anyone else.

보통 사람들처럼 코코넛이나 따러 다니겠죠.

He's really not going to be anything special,

잡스도 특별할 것 없는 사람이 될 것이며,

and the reason, of course, is that there is no market

그 이유는 바로 무인도에는 잡스가 그의 탁월한 능력을

for him to scale his incredible talents across.

발휘할 시장이 없기 때문입니다.

So access to this market is really critical to us as individuals,

따라서 이런 시장의 접근성은 개개인에게 아주 중요합니다.

and also to the entire system in terms of it being sustainable.

그리고 그 시장이란 체계가 지속되기 위해서도 접근성이 중요합니다.

So the question then becomes: What exactly could we do about this?

그렇다면 이제 질문은 '우리가 정확히 무엇을 해야하나?' 입니다.

And I think you can view this through a very utopian framework.

여러분은 이 상황을 유토피아적 관점으로 바라볼 수 있습니다.

You can imagine a future where we all have to work less,

미래에는 우리 모두 더 적게 일하고,

we have more time for leisure,

더 많은 여가 시간을 갖고,

more time to spend with our families,

가족과 더 많은 시간을 함께 하고

more time to do things that we find genuinely rewarding

진정 가치있는 일을 할 시간이

and so forth.

더 많다는 상상을 해봅시다.

And I think that's a terrific vision.

아주 멋진 상상이죠.

That's something that we should absolutely strive to move toward.

이것이야말로 우리가 절대적으로 추구할 수 있는 것들 입니다.

But at the same time, I think we have to be realistic,

하지만 이와 동시에 우리는 현실적인

and we have to realize

상황을 깨달아야 합니다.

that we're very likely to face a significant income distribution problem.

우리는 심각한 소득 불균형 문제를 마주하게 될 것입니다.

A lot of people are likely to be left behind.

아주 많은 사람들이

And I think that in order to solve that problem,

이 문제를 해결하기 위해서

we're ultimately going to have to find a way

궁극적으로 본연의 일과 수입을 분리시키는

to decouple incomes from traditional work.

방법을 찾아야 할 것입니다.

And the best, more straightforward way I know to do that

이를 위한 보다 직접적이고 최선의 방법은

is some kind of a guaranteed income or universal basic income.

보장된 수입 혹은 보편적인 기본 수입을 주는 겁니다.

Now, basic income is becoming a very important idea.

기본 수입이 아주 중요한 개념이 되었습니다.

It's getting a lot of traction and attention,

많은 사람들이 관심을 갖기 시작했으며,

there are a lot of important pilot projects

전 세계적으로 시험삼아 진행 중인 프로젝트와

and experiments going on throughout the world.

실험이 진행되고 있습니다.

My own view is that a basic income is not a panacea;

기본 수입이 모든 것을 해결해 주지는 못 합니다.

it's not necessarily a plug-and-play solution,

당장에 바로 적용가능한 그런 해결책이라기 보다는

but rather, it's a place to start.

문제 해결을 위한 좋은 시작점이라고 할 수 있습니다

It's an idea that we can build on and refine.

우리가 계속해서 다듬어 가고 정비할 수 있는 개념입니다.

For example, one thing that I have written quite a lot about

예를 들어, 제가 글에서 많이 언급했던 주제는

is the possibility of incorporating explicit incentives into a basic income.

확실한 장려금을 기본 수입 형태로 만들 수 있는지에 대한 가능성입니다.

To illustrate that,

자세히 설명을 하자면,

imagine that you are a struggling high school student.

힘든 시기를 보내고 있는 고등학생이라고 생각해 봅시다.

Imagine that you are at risk of dropping out of school.

자퇴할 위기에 놓여 있다고 가정을 하는 겁니다.

And yet, suppose you know that at some point in the future,

하지만 미래의 어느 시점에는

no matter what,

무슨 일이든 상관없이

you're going to get the same basic income as everyone else.

다른 사람들과 똑같은 기본 수입을 받는다는 상상을 해보죠.

Now, to my mind, that creates a very perverse incentive

제가 봤을 때 이런 상황은 비뚤어진 생각을 심어주고

for you to simply give up and drop out of school.

금방 포기하고 학교를 중퇴하게 만들 겁니다.

So I would say, let's not structure things that way.

그런 상황까지는 가지 않게 해야합니다.

Instead, let's pay people who graduate from high school somewhat more

대신에 중퇴자들보다 졸업자들에게

더 많은 것을 주는 겁니다.

than those who simply drop out.

And we can take that idea of building incentives into a basic income,

기본 수입에 관한 장려책을 만들자는 아이디어를 받아들이고

and maybe extend it to other areas.

다른 영역으로 확대해보는 겁니다.

For example, we might create an incentive to work in the community

예를 들어 지역사회에서 타인을 도우면 생기는 장려금이나,

to help others,

or perhaps to do positive things for the environment,

혹은 환경을 위해 긍정적인 일을 하도록 장려하는 등

and so forth.

그 밖에 여러가지가 있을 겁니다.

So by incorporating incentives into a basic income,

기본 수입에 장려책을 도입함으로써,

we might actually improve it,

제도를 개선할 수 있을 겁니다.

and also, perhaps, take at least a couple of steps

그리고 몇 가지 방법을 더 취해서

towards solving another problem

다른 문제를 해결할 수 있는데

that I think we're quite possibly going to face in the future,

이 문제는 미래에 우리가 마주할 가능성이 높은 문제입니다.

and that is, how do we all find meaning and fulfillment,

그것은 우리 모두가 '미래에는 어떤 식으로 성취감을 찾고,

and how do we occupy our time

의미있게 시간을 보낼까?' 입니다.

in a world where perhaps there's less demand for traditional work?

그것도 전통적인 노동에 대한 수요가 줄어든 세상 속에서 말입니다.

So by extending and refining a basic income,

따라서 기본 수입 제도를 확대하고 정비함으로써

I think we can make it look better,

더 좋게 만들 수 있고,

and we can also, perhaps, make it more politically and socially acceptable

정치, 사회적으로 더 잘 수용되도록 할 수 있으며, 실현 가능하게끔

만들 수 있습니다.

and feasible --

and, of course, by doing that,

물론 이 모든 것들을 통해,

we increase the odds that it will actually come to be.

실제로 일어날 수 있도록 가능성을 높이는 겁니다.

I think one of the most fundamental,

많은 사람들이 가장 근본적으로

almost instinctive objections

거의 본능적인 거부감을

that many of us have to the idea of a basic income,

기본 수입과 어떤 형태로든 사회적 안전망이 커지는 것에 대해

or really to any significant expansion of the safety net,

가지고 있는 주된 이유는

바로 너무 많은 사람들이 경제 수레에 올라타고

is this fear that we're going to end up with too many people

그 수레를 끌어줄 사람이

riding in the economic cart,

and not enough people pulling that cart.

부족한 상황에 대한 두려움에서 기인한 겁니다.

And yet, really, the whole point I'm making here, of course,

하지만 제가 진정 하고자 하는 말은,

is that in the future,

미래에는

machines are increasingly going to be capable of pulling that cart for us.

우리를 위해 그 수레를 끌어줄 기계의 능력이 증가할 것입니다.

That should give us more options

덕분에 더 많은 선택지가 부여되고

for the way we structure our society and our economy,

사회와 경제를 만드는데 더 많은 선택을 할 수 있을 겁니다.

And I think eventually, it's going to go beyond simply being an option,

그리고 결국 기본 수입은 단순한 선택지를 넘어서서

and it's going to become an imperative.

아주 중요한 사안이 될 겁니다.

The reason, of course, is that all of this is going to put

이유는 이 모든 상황이 우리 사회에

such a degree of stress on our society,

그만큼의 압력으로 작용하기 때문입니다.

and also because jobs are that mechanism

현재는 직업이라는 매커니즘이

that gets purchasing power to consumers

소비자에게 구매력을 주고

so they can then drive the economy.

소비자들이 경제를 이끌어가는데요.

If, in fact, that mechanism begins to erode in the future,

만약 미래에는 직업이 갖는 매커니즘이 무너진다면

then we're going to need to replace it with something else

다른 것으로 대신하거나

or we're going to face the risk

우리의 전체 시스템이 지속 불가능한

that our whole system simply may not be sustainable.

위험을 마주하게 될 겁니다.

But the bottom line here is that I really think

하지만 중요한 것은

that solving these problems,

이런 문제들을 해결하고,

and especially finding a way to build a future economy

우리 사회의 모든 단계에서

모두에게 적합한

that works for everyone,

미래 경제를 건설할 방법을 찾는 것이

at every level of our society,

is going to be one of the most important challenges that we all face

앞으로 다가올 미래에 우리가 직면할 가장 중요한

in the coming years and decades.

과제라는 점입니다.

Thank you very much.

감사합니다.

(Applause)

(박수)