Bjorn Lomborg: Global priorities bigger than climate change

309,133 views ・ 2007-01-12

TED


Lai atskaņotu videoklipu, divreiz noklikšķiniet uz zemāk redzamajiem subtitriem angļu valodā.

Translator: Ilze Garda Reviewer: Raimonds Jaks
00:25
What I'd like to talk about is really the biggest problems in the world.
0
25000
4000
Es gribētu runāt par pasaules lielākajām problēmām.
nevis par „Skeptisko vides aizstāvi”,
00:29
I'm not going to talk about "The Skeptical Environmentalist" --
1
29000
2000
00:31
probably that's also a good choice.
2
31000
2000
ko varbūt arī vajadzētu.
00:33
(Laughter)
3
33000
1000
(Smiekli)
00:34
But I am going talk about: what are the big problems in the world?
4
34000
3000
Taču es runāšu par to, kas ir pasaules lielās problēmas.
00:37
And I must say, before I go on, I should ask every one of you
5
37000
3000
Un, pirms turpinu, aicinu jūs visus mēģināt izvilkt pildspalvu un papīru,
00:40
to try and get out pen and paper
6
40000
2000
jo patiesībā es lūgšu jums man palīdzēt.
00:42
because I'm actually going to ask you to help me to look at how we do that.
7
42000
3000
Tāpēc izvelciet pildspalvu un papīru.
00:45
So get out your pen and paper.
8
45000
2000
Ir skaidrs, ka problēmu pasaulē ir daudz.
00:47
Bottom line is, there is a lot of problems out there in the world.
9
47000
2000
00:49
I'm just going to list some of them.
10
49000
2000
Uzskaitīšu vien dažas no tām.
00:51
There are 800 million people starving.
11
51000
2000
800 miljoni cilvēku cieš badu.
Miljardam cilvēku nav tīra dzeramā ūdens.
00:53
There's a billion people without clean drinking water.
12
53000
2000
00:55
Two billion people without sanitation.
13
55000
2000
Diviem miljardiem nav kanalizācijas.
00:57
There are several million people dying of HIV and AIDS.
14
57000
3000
Vairāki miljoni cilvēku mirst no HIV un AIDS.
01:00
The lists go on and on.
15
60000
2000
Sarakstu var turpināt vēl un vēl.
01:02
There's two billions of people who will be severely affected by climate change -- so on.
16
62000
5000
Divus miljardus cilvēku smagi ietekmēs klimata pārmaiņas un tā tālāk.
01:07
There are many, many problems out there.
17
67000
2000
Problēmu ir ļoti, ļoti daudz.
01:09
In an ideal world, we would solve them all, but we don't.
18
69000
4000
Ideālā pasaulē mēs atrisinātu visas, bet mēs to nedarām.
01:13
We don't actually solve all problems.
19
73000
2000
Mēs patiesībā nerisinām visas problēmas.
01:15
And if we do not, the question I think we need to ask ourselves --
20
75000
4000
Un, ja to nedarām, mums, manuprāt, sev jājautā –
01:19
and that's why it's on the economy session -- is to say,
21
79000
3000
un tas ir iemesls, kāpēc šī runa ir ekonomikas sesijā –
ja nedarām visu, mums patiešām jāsāk sev jautāt:
01:22
if we don't do all things, we really have to start asking ourselves,
22
82000
3000
01:25
which ones should we solve first?
23
85000
2000
kuras problēmas būtu jārisina vispirms.
01:27
And that's the question I'd like to ask you.
24
87000
2000
Tas ir jautājums, ko vēlos uzdot jums.
01:29
If we had say, 50 billion dollars over the next four years to spend
25
89000
5000
Ja mums būtu, teiksim, 50 miljardi dolāru,
lai nākamos četrus gadus darītu kaut ko labu, kam mēs to tērētu?
01:34
to do good in this world, where should we spend it?
26
94000
3000
01:37
We identified 10 of the biggest challenges in the world,
27
97000
3000
Esam noteikuši desmit lielākos izaicinājumus pasaulē,
01:40
and I will just briefly read them:
28
100000
2000
un es tos īsi nolasīšu –
klimata pārmaiņas, infekcijas slimības, konflikti,
01:42
climate change, communicable diseases, conflicts, education,
29
102000
2000
01:44
financial instability, governance and corruption,
30
104000
2000
izglītība, finanšu nestabilitāte, pārvaldība un korupcija,
01:46
malnutrition and hunger, population migration,
31
106000
3000
nepietiekams uzturs un bads, migrācija,
01:49
sanitation and water, and subsidies and trade barriers.
32
109000
3000
kanalizācija un ūdens, subsīdijas un tirdzniecības ierobežojumi.
01:52
We believe that these in many ways
33
112000
2000
Mūsuprāt, šeit daudzējādā ziņā ietvertas pasaules lielākās problēmas.
01:54
encompass the biggest problems in the world.
34
114000
2000
01:56
The obvious question would be to ask,
35
116000
2000
Šķiet pašsaprotami jautāt,
01:58
what do you think are the biggest things?
36
118000
2000
kuras, jūsuprāt, ir nozīmīgākās.
02:00
Where should we start on solving these problems?
37
120000
3000
No kura gala sākt tās risināt?
02:03
But that's a wrong problem to ask.
38
123000
2000
Tomēr tas ir nepareizs jautājums.
Janvārī šo jautājumu patiesībā uzdeva Davosā.
02:05
That was actually the problem that was asked in Davos in January.
39
125000
3000
02:08
But of course, there's a problem in asking people to focus on problems.
40
128000
3000
Bet ir problemātiski lūgt cilvēkiem koncentrēties uz problēmām.
02:11
Because we can't solve problems.
41
131000
3000
Jo mēs nevaram tās atrisināt.
02:14
Surely the biggest problem we have in the world is that we all die.
42
134000
3000
Lielākā problēma pasaulē ir tā, ka mēs visi mirstam.
Bet mums nav tehnoloģijas, kas to atrisinātu.
02:17
But we don't have a technology to solve that, right?
43
137000
2000
02:19
So the point is not to prioritize problems,
44
139000
3000
Tāpēc mērķis nav noteikt prioritāti problēmām,
02:22
but the point is to prioritize solutions to problems.
45
142000
4000
bet gan šo problēmu risinājumiem.
02:26
And that would be -- of course that gets a little more complicated.
46
146000
3000
Tas, protams, ir mazliet sarežģītāk.
Klimata pārmaiņām tas būtu Kioto.
02:29
To climate change that would be like Kyoto.
47
149000
2000
02:31
To communicable diseases, it might be health clinics or mosquito nets.
48
151000
3000
Infekciju slimībām – slimnīcas vai moskītu tīkli.
02:34
To conflicts, it would be U.N.'s peacekeeping forces, and so on.
49
154000
3000
Konfliktiem – ANO miera uzturēšanas spēki un tā tālāk.
02:37
The point that I would like to ask you to try to do,
50
157000
5000
Es gribētu lūgt, lai pamēģināt –
02:42
is just in 30 seconds -- and I know this is in a sense
51
162000
3000
saprotu, ka 30 sekundēs tas savā ziņā ir neiespējams uzdevums –
02:45
an impossible task -- write down what you think
52
165000
2000
uzrakstīt, kuras, jūsuprāt, varētu būt galvenās prioritātes.
02:47
is probably some of the top priorities.
53
167000
2000
02:49
And also -- and that's, of course, where economics gets evil --
54
169000
3000
Kā arī – un te ekonomika kļūst ļauna –
02:52
to put down what are the things we should not do, first.
55
172000
3000
uzrakstīt, kuras problēmas nevajadzētu risināt kā pirmās,
02:55
What should be at the bottom of the list?
56
175000
2000
kuras būtu saraksta apakšgalā.
Lūdzu, veltiet tam 30 sekundes, varbūt aprunājieties ar kaimiņu
02:57
Please, just take 30 seconds, perhaps talk to your neighbor,
57
177000
3000
un izdomājiet,
03:00
and just figure out what should be the top priorities
58
180000
2000
kuri pasaules lielāko problēmu risinājumi būtu jāliek saraksta augšā
03:02
and the bottom priorities of the solutions that we have
59
182000
2000
03:04
to the world's biggest issues.
60
184000
2000
un kuri – apakšā.
03:06
The amazing part of this process -- and of course, I mean,
61
186000
3000
Aizraujošākais šajā procesā –
es, protams, gribētu, bet man ir tikai 18 minūtes laika,
03:09
I would love to -- I only have 18 minutes,
62
189000
2000
03:11
I've already given you quite a substantial amount of my time, right?
63
191000
2000
no kura daļu jau esmu ar jums iztērējis –
03:13
I'd love to go into, and get you to think about this process,
64
193000
4000
es ļoti labprāt iedziļinātos un liktu jums padomāt par šo procesu,
03:17
and that's actually what we did.
65
197000
2000
ko mēs arī darījām.
03:19
And I also strongly encourage you,
66
199000
2000
Es aicinu arī jūs – un esmu pārliecināts, ka pārrunāsim to vēlāk –
03:21
and I'm sure we'll also have these discussions afterwards,
67
201000
2000
03:23
to think about, how do we actually prioritize?
68
203000
2000
padomāt par to, kā nosakām prioritātes.
03:25
Of course, you have to ask yourself,
69
205000
2000
Protams, jājautā sev,
03:27
why on Earth was such a list never done before?
70
207000
2000
kāpēc gan neviens šādu sarakstu nav izveidojis agrāk.
03:29
And one reason is that prioritization is incredibly uncomfortable.
71
209000
5000
Viens no iemesliem ir tas, ka prioritāšu noteikšana ir ārkārtīgi neērta.
03:34
Nobody wants to do this.
72
214000
2000
Neviens to negrib darīt.
03:36
Of course, every organization would love to be on the top of such a list.
73
216000
3000
Ikviena organizācija, protams, gribētu būt saraksta augšgalā.
03:39
But every organization would also hate to be not on the top of the list.
74
219000
3000
Bet visām organizācijām arī nepatiktu nebūt saraksta augšgalā.
03:42
And since there are many more not-number-one spots on the list
75
222000
4000
Un, tā kā sarakstā ir daudz vairāk ne-pirmo vietu,
03:46
than there is number ones, it makes perfect sense
76
226000
3000
ir pilnīgi saprotama nevēlēšanās šādu sarakstu veidot.
03:49
not to want to do such a list.
77
229000
2000
ANO pastāv jau gandrīz 60 gadus,
03:51
We've had the U.N. for almost 60 years,
78
231000
2000
03:53
yet we've never actually made a fundamental list
79
233000
3000
taču mēs ne reizi neesam izveidojuši
pamata sarakstu ar visām lielajām lietām, ko pasaulē varam darīt,
03:56
of all the big things that we can do in the world,
80
236000
2000
03:58
and said, which of them should we do first?
81
238000
3000
un pateikuši, kuras no tām būtu darāmas vispirms.
04:01
So it doesn't mean that we are not prioritizing --
82
241000
3000
Tas gan nenozīmē, ka nenosakām prioritātes –
04:04
any decision is a prioritization, so of course we are still prioritizing,
83
244000
4000
jebkurš lēmums ir prioritātes noteikšana, tā ka mēs, protams, to darām,
04:08
if only implicitly -- and that's unlikely to be as good
84
248000
3000
kaut arī netieši –
un visticamāk šādi noteiktas prioritātes nebūs tik labas kā tad,
04:11
as if we actually did the prioritization,
85
251000
2000
04:13
and went in and talked about it.
86
253000
2000
ja tās patiešām pārrunātu.
04:15
So what I'm proposing is really to say that we have,
87
255000
2000
Es gribētu teikt,
ka mums ļoti ilgu laiku ir bijis daudz iespēju, starp kurām izvēlēties.
04:17
for a very long time, had a situation when we've had a menu of choices.
88
257000
4000
04:21
There are many, many things we can do out there,
89
261000
2000
Ir ļoti, ļoti daudz lietu, ko mēs varētu darīt,
04:23
but we've not had the prices, nor the sizes.
90
263000
3000
taču mēs neesam redzējuši ne cenas, ne izmērus.
04:26
We have not had an idea.
91
266000
2000
Mums nav ne jausmas.
04:28
Imagine going into a restaurant and getting this big menu card,
92
268000
3000
Iedomājieties, ka ieejat restorānā un saņemat milzīgu ēdienkarti,
04:31
but you have no idea what the price is.
93
271000
2000
bet jums nav ne jausmas, kāda ir cena.
04:33
You know, you have a pizza; you've no idea what the price is.
94
273000
2000
Jūs pasūtāt picu, bet jums nav ne jausmas par cenu.
04:35
It could be at one dollar; it could be 1,000 dollars.
95
275000
2000
Varbūt tā maksā vienu dolāru, varbūt – 1000.
04:37
It could be a family-size pizza;
96
277000
2000
Varbūt tā ir ģimenes izmēra pica, varbūt tā ir picas šķēle.
04:39
it could be a very individual-size pizza, right?
97
279000
2000
04:41
We'd like to know these things.
98
281000
2000
Mēs to gribētu zināt.
04:43
And that is what the Copenhagen Consensus is really trying to do --
99
283000
2000
Un tieši to mēģina darīt Copenhagen Consensus
04:45
to try to put prices on these issues.
100
285000
3000
noteikt šo jautājumu cenu.
04:48
And so basically, this has been the Copenhagen Consensus' process.
101
288000
3000
Tas arī pamatā ir Copenhagen Consensus process.
04:51
We got 30 of the world's best economists, three in each area.
102
291000
4000
Mums ir 30 pasaules labākie ekonomisti, trīs katrā jomā.
04:55
So we have three of world's top economists write about climate change.
103
295000
3000
Trīs no pasaules labākajiem ekonomistiem raksta par klimata pārmaiņām –
04:58
What can we do? What will be the cost
104
298000
3000
ko varam darīt, ko tas maksās un kāds no tā būs labums.
05:01
and what will be the benefit of that?
105
301000
1000
05:02
Likewise in communicable diseases.
106
302000
2000
Tāpat ar infekciju slimībām.
05:04
Three of the world's top experts saying, what can we do?
107
304000
3000
Trīs no pasaules labākajiem ekspertiem raksta
ko varam darīt, ko tas maksās,
05:07
What would be the price?
108
307000
1000
05:08
What should we do about it, and what will be the outcome?
109
308000
3000
ko vajadzētu darīt un kāds būs iznākums.
05:11
And so on.
110
311000
1000
Un tā tālāk.
05:12
Then we had some of the world's top economists,
111
312000
2000
Tad daži pasaules labākie ekonomisti –
05:14
eight of the world's top economists, including three Nobel Laureates,
112
314000
4000
astoņi no labākajiem ekonomistiem, tostarp trīs Nobela prēmijas laureāti –
05:18
meet in Copenhagen in May 2004.
113
318000
3000
2004. gada maijā tikās Kopenhāgenā.
05:21
We called them the "dream team."
114
321000
2000
Mēs viņus nosaucām par sapņu komandu,
05:23
The Cambridge University prefects decided to call them
115
323000
3000
un Kembridžas Universitāte tos nodēvēja par ekonomikas Real Madrid.
05:26
the Real Madrid of economics.
116
326000
2000
To ļoti labi saprot Eiropā, šeit īsti ne.
05:28
That works very well in Europe, but it doesn't really work over here.
117
328000
2000
05:30
And what they basically did was come out with a prioritized list.
118
330000
4000
Un būtībā viņi izveidoja prioritāšu sarakstu.
05:34
And then you ask, why economists?
119
334000
2000
Jūs jautāsiet, kāpēc ekonomisti.
05:36
And of course, I'm very happy you asked that question -- (Laughter) --
120
336000
2000
Man, protams, prieks, ka pajautājāt,
05:38
because that's a very good question.
121
338000
2000
jo tas ir ļoti labs jautājums.
05:40
The point is, of course, if you want to know about malaria,
122
340000
3000
Ja gribat ko uzzināt par malāriju, jūs jautājat malārijas ekspertam.
05:43
you ask a malaria expert.
123
343000
2000
Ja gribat ko uzzināt par klimatu, jūs jautājat klimatologam.
05:45
If you want to know about climate, you ask a climatologist.
124
345000
2000
05:47
But if you want to know which of the two you should deal with first,
125
347000
3000
Taču, ja gribat zināt,
kuram no šiem jautājumiem pievērsties vispirms,
05:50
you can't ask either of them, because that's not what they do.
126
350000
3000
jūs nevarat viņiem jautāt, jo tas nav tas, ko viņi dara.
05:53
That is what economists do.
127
353000
2000
To dara ekonomisti.
05:55
They prioritize.
128
355000
1000
Viņi nosaka prioritātes.
05:56
They make that in some ways disgusting task of saying, which one should we do first,
129
356000
5000
Viņi paveic šo savā ziņā riebīgo uzdevumu,
pasakot, ko vajadzētu darīt vispirms un ko pēc tam.
06:01
and which one should we do afterwards?
130
361000
2000
06:03
So this is the list, and this is the one I'd like to share with you.
131
363000
3000
Lūk, tātad saraksts, ar ko gribētu padalīties.
06:06
Of course, you can also see it on the website,
132
366000
2000
To, protams, var atrast arī mājaslapā,
06:08
and we'll also talk about it more, I'm sure, as the day goes on.
133
368000
3000
un esmu drošs, ka šīs dienas laikā par to vēl parunāsim.
06:11
They basically came up with a list where they said
134
371000
2000
Būtībā viņi izveidoja slikto projektu sarakstu –
06:13
there were bad projects -- basically, projects
135
373000
3000
tie ir projekti, kuros ieguldot vienu dolāru,
06:16
where if you invest a dollar, you get less than a dollar back.
136
376000
3000
jūs saņemat atpakaļ mazāk nekā vienu dolāru.
06:19
Then there's fair projects, good projects and very good projects.
137
379000
4000
Tad ir pieņemamie projekti, labie projekti un ļoti labie projekti.
Mums, protams, būtu jāsāk ar ļoti labajiem.
06:23
And of course, it's the very good projects we should start doing.
138
383000
2000
06:25
I'm going to go from backwards
139
385000
2000
Es sākšu no apakšgala,
06:27
so that we end up with the best projects.
140
387000
2000
lai varētu pabeigt ar vislabākajiem projektiem.
06:29
These were the bad projects.
141
389000
2000
Lūk, sliktie projekti.
06:31
As you might see the bottom of the list was climate change.
142
391000
4000
Kā redzat, saraksta apakšgalā ir klimata pārmaiņas.
06:35
This offends a lot of people, and that's probably one of the things
143
395000
4000
Daudzus tas aizskar,
un tā varētu būt viena no tēmām, pie kuras man iesaka neatgriezties.
06:39
where people will say I shouldn't come back, either.
144
399000
2000
06:41
And I'd like to talk about that, because that's really curious.
145
401000
2000
Es gribētu par to parunāt, jo tas ir patiešām interesanti.
06:43
Why is it it came up?
146
403000
2000
Kāpēc tā?
06:45
And I'll actually also try to get back to this
147
405000
2000
Un es arī mēģināšu pie šī atgriezties,
06:47
because it's probably one of the things
148
407000
2000
jo tā, iespējams, ir viena no lietām, kurai nepiekrītat savā sarakstā.
06:49
that we'll disagree with on the list that you wrote down.
149
409000
2000
06:51
The reason why they came up with saying that Kyoto --
150
411000
3000
Iemesls, kāpēc ekonomisti saka, ka darīt Kioto protokolā prasīto vai vēl vairāk,
06:54
or doing something more than Kyoto -- is a bad deal
151
414000
2000
ir neizdevīgi, ir vienkāršs – tas ir ļoti neefektīvi.
06:56
is simply because it's very inefficient.
152
416000
2000
06:58
It's not saying that global warming is not happening.
153
418000
2000
Tas nenozīmē, ka globālā sasilšana nenotiek.
07:00
It's not saying that it's not a big problem.
154
420000
2000
Tas nenozīmē, ka tā nav liela problēma.
07:02
But it's saying that what we can do about it
155
422000
2000
Bet tas nozīmē, ka tas, ko varam darīt, ir ļoti maz par ļoti augstu cenu.
07:04
is very little, at a very high cost.
156
424000
3000
07:07
What they basically show us, the average of all macroeconomic models,
157
427000
4000
Būtībā makroekonomiskie modeļi parāda,
07:11
is that Kyoto, if everyone agreed, would cost about 150 billion dollars a year.
158
431000
5000
ka, visiem piekrītot, Kioto protokols izmaksātu ap 150 miljardiem dolāru gadā.
07:16
That's a substantial amount of money.
159
436000
2000
Tas ir diezgan daudz naudas –
divas, trīs reizes vairāk
07:18
That's two to three times the global development aid
160
438000
2000
nekā attīstības atbalsts, ko ik gadu piešķiram trešās pasaules valstīm.
07:20
that we give the Third World every year.
161
440000
2000
07:22
Yet it would do very little good.
162
442000
2000
Tomēr no tā būtu ļoti maz labuma.
07:24
All models show it will postpone warming for about six years in 2100.
163
444000
4000
Visi modeļi rāda,
ka 2100. gadā tas sasilšanu aizkavētu par aptuveni sešiem gadiem.
07:28
So the guy in Bangladesh who gets a flood in 2100 can wait until 2106.
164
448000
4000
Tātad kāds Bangladešā applūdīs nevis 2100., bet 2106. gadā.
07:32
Which is a little good, but not very much good.
165
452000
2000
Kas ir mazliet labāk, bet ne ļoti.
07:34
So the idea here really is to say, well, we've spent a lot of money doing a little good.
166
454000
5000
Mēs gribam pateikt, ka esam izlietojuši daudz naudas, lai izdarītu mazliet laba.
07:39
And just to give you a sense of reference,
167
459000
2000
Mērogam –
ANO lēš, ka ar pusi šīs summas –
07:41
the U.N. actually estimate that for half that amount,
168
461000
2000
07:43
for about 75 billion dollars a year,
169
463000
2000
ar aptuveni 75 miljardiem dolāru gadā –
07:45
we could solve all major basic problems in the world.
170
465000
3000
mēs varētu atrisināt visas pasaules pamatproblēmas.
07:48
We could give clean drinking water, sanitation, basic healthcare
171
468000
3000
Varētu nodrošināt tīru dzeramo ūdeni, kanalizāciju, veselības pamataprūpi
07:51
and education to every single human being on the planet.
172
471000
3000
un izglītību ikvienam zemeslodes iedzīvotājam.
07:54
So we have to ask ourselves, do we want to spend twice the amount
173
474000
4000
Tāpēc mums sev jāpajautā, vai gribam tērēt divtik daudz,
07:58
on doing very little good?
174
478000
1000
lai izdarītu tikai mazliet laba?
07:59
Or half the amount on doing an amazing amount of good?
175
479000
3000
Vai pusi no šīs summas, lai izdarītu ļoti daudz laba?
08:02
And that is really why it becomes a bad project.
176
482000
3000
Un tieši tāpēc tas kļūst par sliktu projektu.
08:05
It's not to say that if we had all the money in the world, we wouldn't want to do it.
177
485000
3000
Tas nenozīmē, ka mēs to negribētu darīt, ja mums būtu visas pasaules nauda.
08:08
But it's to say, when we don't, it's just simply not our first priority.
178
488000
4000
Bet tas nozīmē, ja mēs negribam, tā vienkārši nav mūsu pirmā prioritāte.
08:12
The fair projects -- notice I'm not going to comment on all these --
179
492000
3000
Pieņemamie projekti – es par tiem visiem nerunāšu –
08:15
but communicable diseases, scale of basic health services -- just made it,
180
495000
4000
bet infekciju slimības, veselības pamataprūpe
tik tikko iekļuva šajā grupā,
08:19
simply because, yes, scale of basic health services is a great thing.
181
499000
3000
jo veselības pamataprūpe ir lieliska lieta.
08:22
It would do a lot of good, but it's also very, very costly.
182
502000
3000
No tās būtu liels labums, bet tā ir arī ļoti, ļoti dārga.
08:25
Again, what it tells us is suddenly
183
505000
2000
Un atkal – tas pēkšņi liek apdomāt abas vienādojuma puses.
08:27
we start thinking about both sides of the equation.
184
507000
2000
08:29
If you look at the good projects, a lot of sanitation and water projects came in.
185
509000
4000
Paskatoties uz labajiem projektiem,
redzam daudz kanalizācijas un ūdens projektu.
08:33
Again, sanitation and water is incredibly important,
186
513000
2000
Arī kanalizācija un ūdens ir ārkārtīgi svarīgi,
08:35
but it also costs a lot of infrastructure.
187
515000
3000
bet tiem vajadzīgs arī daudz infrastruktūras.
08:38
So I'd like to show you the top four priorities
188
518000
2000
Tāpēc es gribētu parādīt tās četras prioritātes,
08:40
which should be at least the first ones that we deal with
189
520000
3000
kurām mums vajadzētu pievērsties vispirms,
08:43
when we talk about how we should deal with the problems in the world.
190
523000
3000
runājot par to, kā atrisināt pasaules problēmas.
08:46
The fourth best problem is malaria -- dealing with malaria.
191
526000
4000
Ceturtā piemērotākā problēma ir malārija.
Ar malāriju ik gadu inficējas aptuveni pāris miljonu cilvēku.
08:50
The incidence of malaria is about a couple of [million] people get infected every year.
192
530000
4000
08:54
It might even cost up towards a percentage point of GDP
193
534000
4000
Skartajām valstīm tā ik gadu var izmaksāt līdz pat procenpunktam no IKP.
08:58
every year for affected nations.
194
538000
2000
09:00
If we invested about 13 billion dollars over the next four years,
195
540000
4000
Nākamo četru gadu laikā ieguldot ap 13 miljardiem dolāru,
09:04
we could bring that incidence down to half.
196
544000
2000
saslimšanu skaitu varētu samazināt uz pusi.
09:06
We could avoid about 500,000 people dying,
197
546000
3000
Mēs izvairītos no 500 000 cilvēku nāves,
09:09
but perhaps more importantly, we could avoid about a [million] people
198
549000
3000
bet varbūt pat svarīgāk –
aptuveni miljons cilvēku izvairītos no inficēšanās.
09:12
getting infected every year.
199
552000
1000
09:13
We would significantly increase their ability
200
553000
2000
Mēs ievērojami paaugstinātu viņu spēju
09:15
to deal with many of the other problems that they have to deal with --
201
555000
3000
cīnīties ar daudzām citām problēmām,
09:18
of course, in the long run, also to deal with global warming.
202
558000
3000
un, protams, ilgtermiņā arī ar globālo sasilšanu.
09:22
This third best one was free trade.
203
562000
3000
Trešā labākā ir brīvā tirdzniecība.
09:25
Basically, the model showed that if we could get free trade,
204
565000
3000
Būtībā modelis parādīja, ka, ieviešot brīvo tirdzniecību,
09:28
and especially cut subsidies in the U.S. and Europe,
205
568000
3000
jo īpaši samazinot subsīdijas ASV un Eiropā,
09:31
we could basically enliven the global economy
206
571000
4000
mēs iedzīvinātu globālo ekonomiku
09:35
to an astounding number of about 2,400 billion dollars a year,
207
575000
4000
ar satriecošiem 2400 miljardiem dolāru,
09:39
half of which would accrue to the Third World.
208
579000
2000
no kuriem puse nokļūtu trešās pasaules valstīs.
09:41
Again, the point is to say that we could actually pull
209
581000
3000
Atkal – mērķis ir pateikt,
ka varam izvilkt divus līdz trīs miljonus cilvēku no nabadzības
09:44
two to three hundred million people out of poverty,
210
584000
3000
09:47
very radically fast, in about two to five years.
211
587000
3000
ļoti ātri, divu līdz piecu gadu laikā.
09:50
That would be the third best thing we could do.
212
590000
2000
Tas būtu trešais labākais, ko mēs varētu darīt.
09:52
The second best thing would be to focus on malnutrition.
213
592000
4000
Otrs labākais būtu pievērsties nepietiekamam uzturam.
09:56
Not just malnutrition in general, but there's a very cheap way
214
596000
3000
Ne tikai nepietiekamam uzturam vispār,
bet ir kāds ļoti lēts veids cīņai ar to, proti, mikroelementu trūkums.
09:59
of dealing with malnutrition, namely, the lack of micronutrients.
215
599000
3000
10:02
Basically, about half of the world's population is lacking in
216
602000
3000
Būtībā pusei pasaules iedzīvotāju
trūkst dzelzs, cinka, joda un A vitamīna.
10:05
iron, zinc, iodine and vitamin A.
217
605000
2000
10:07
If we invest about 12 billion dollars,
218
607000
2000
Ieguldot ap 12 miljardiem dolāru,
10:09
we could make a severe inroad into that problem.
219
609000
3000
mēs spertu ievērojamu soli problēmas risināšanā.
10:12
That would be the second best investment that we could do.
220
612000
3000
Tas būtu otrs labākais ieguldījums.
10:15
And the very best project would be to focus on HIV/AIDS.
221
615000
5000
Un vislabākais projekts būtu pievērsties HIV un AIDS.
10:20
Basically, if we invest 27 billion dollars over the next eight years,
222
620000
4000
Būtībā, nākamo astoņu gadu laikā ieguldot 27 miljardus dolāru,
10:24
we could avoid 28 new million cases of HIV/AIDS.
223
624000
4000
mēs izvairītos no 28 miljoniem jaunu saslimšanas gadījumu.
10:28
Again, what this does and what it focuses on is saying
224
628000
4000
Arī šeit es mēģinu pateikt,
10:32
there are two very different ways that we can deal with HIV/AIDS.
225
632000
3000
ka pastāv divi ļoti atšķirīgi veidi, kā cīnīties ar HIV un AIDS.
10:35
One is treatment; the other one is prevention.
226
635000
3000
Viens ir ārstēšana, otrs – profilakse.
10:38
And again, in an ideal world, we would do both.
227
638000
3000
Un atkal – ideālā pasaulē mēs darītu gan vienu, gan otru.
10:41
But in a world where we don't do either, or don't do it very well,
228
641000
3000
Taču pasaulē, kurā nedarām ne vienu, ne otru, vai arī nedarām pārāk labi,
10:44
we have to at least ask ourselves where should we invest first.
229
644000
4000
mums ir vismaz jāuzdod jautājums, kur ieguldīt vispirms.
10:48
And treatment is much, much more expensive than prevention.
230
648000
3000
Un ārstēšana ir daudz, daudz dārgāka nekā profilakse.
10:51
So basically, what this focuses on is saying, we can do a lot more
231
651000
4000
Būtībā mēs mēģinam pateikt, ka varam paveikt daudz vairāk,
10:55
by investing in prevention.
232
655000
2000
ieguldot profilaksē.
10:57
Basically for the amount of money that we spend,
233
657000
2000
Būtībā par iztērēto naudu
10:59
we can do X amount of good in treatment,
234
659000
3000
ārstējot varam paveikt x daudzumu laba
11:02
and 10 times as much good in prevention.
235
662000
3000
un desmitkārt vairāk laba, ieguldot profilaksē.
11:05
So again, what we focus on is prevention rather than treatment,
236
665000
3000
Tātad mēs pirmām kārtām pievēršamies profilaksei, nevis ārstēšanai.
11:08
at first rate.
237
668000
1000
11:09
What this really does is that it makes us think about our priorities.
238
669000
4000
Tas mums patiesībā liek apdomāt prioritātes.
11:13
I'd like to have you look at your priority list and say,
239
673000
4000
Gribu, lai ieskatāties savos prioritāšu sarakstos
11:17
did you get it right?
240
677000
2000
un pasakāt, vai tas ir pareizs.
11:19
Or did you get close to what we came up with here?
241
679000
2000
Vai arī bijāt tuvu mūsu veidotajam sarakstam?
11:21
Well, of course, one of the things is climate change again.
242
681000
4000
Protams, viens no jautājumiem atkal ir klimata pārmaiņas.
11:25
I find a lot of people find it very, very unlikely that we should do that.
243
685000
3000
Daudziem cilvēkiem šķiet, ka to nevajadzētu darīt.
11:28
We should also do climate change,
244
688000
2000
Ar klimata pārmaiņām būtu jāstrādā,
11:30
if for no other reason, simply because it's such a big problem.
245
690000
3000
ja ne citu iemeslu dēļ, tad tāpēc, ka tā ir tik liela problēma.
11:33
But of course, we don't do all problems.
246
693000
3000
Bet mēs, protams, nestrādājam ar visām problēmām.
11:36
There are many problems out there in the world.
247
696000
2000
Pasaulē problēmu ir daudz.
11:38
And what I want to make sure of is, if we actually focus on problems,
248
698000
4000
Un es gribu būt drošs, ka, ja reiz kādām pievēršamies,
11:42
that we focus on the right ones.
249
702000
2000
tad pievēršamies pareizajām,
11:44
The ones where we can do a lot of good rather than a little good.
250
704000
3000
tām, kur varam paveikt daudz, nevis mazlietiņ laba.
11:47
And I think, actually -- Thomas Schelling,
251
707000
3000
Un, manuprāt... Tomass Šellings, viens no mūsu sapņu komandas dalībniekiem,
11:50
one of the participants in the dream team, he put it very, very well.
252
710000
4000
ļoti, ļoti labi pateica.
11:54
One of things that people forget, is that in 100 years,
253
714000
3000
Viens, ko cilvēki aizmirst ir tas,
11:57
when we're talking about most of the climate change impacts will be,
254
717000
3000
ka pēc 100 gadiem, kad izpaudīsies lielākā daļa klimata pārmaiņu,
12:00
people will be much, much richer.
255
720000
2000
cilvēki būs daudz, daudz bagātāki.
12:02
Even the most pessimistic impact scenarios of the U.N.
256
722000
4000
Pat vispesimistiskākie ANO scenāriji
12:06
estimate that the average person in the developing world in 2100
257
726000
3000
lēš, ka 2100. gadā vidējais attīstības valstu iedzīvotājs
12:09
will be about as rich as we are today.
258
729000
2000
būs tikpat bagāts, cik mēs šodien.
12:11
Much more likely, they will be two to four times richer than we are.
259
731000
4000
Drīzāk gan viņi būs divas līdz četras reizes bagātāki, nekā tagad esam mēs.
12:15
And of course, we'll be even richer than that.
260
735000
2000
Un mēs, protams, būsim vēl bagātāki.
12:17
But the point is to say, when we talk about saving people,
261
737000
4000
Bet tas, ko vēlos pateikt, ka, runājot par cilvēku glābšanu
12:21
or helping people in Bangladesh in 2100,
262
741000
3000
vai palīdzēšanu cilvēkiem Bangladešā 2100. gadā,
12:24
we're not talking about a poor Bangladeshi.
263
744000
2000
runa nav par nabadzīgu Bangladešas iedzīvotāju.
12:26
We're actually talking about a fairly rich Dutch guy.
264
746000
2000
Mēs patiesībā runājam par visai pārtikuši nīderlandieti.
12:28
And so the real point, of course, is to say,
265
748000
2000
Tātad īstais jautājums ir,
12:30
do we want to spend a lot of money helping a little,
266
750000
4000
vai vēlamies tērēt daudz naudas,
lai pēc 100 gadiem mazliet palīdzētu visai pārtikušam nīderlandietim?
12:34
100 years from now, a fairly rich Dutch guy?
267
754000
2000
12:36
Or do we want to help real poor people, right now, in Bangladesh,
268
756000
5000
Vai arī mēs gribam tagad palīdzēt patiešām nabadzīgiem Bangladešas iedzīvotājiem,
12:41
who really need the help, and whom we can help very, very cheaply?
269
761000
3000
kam šī palīdzība vajadzīga un kam varam palīdzēt ļoti lēti?
12:44
Or as Schelling put it, imagine if you were a rich -- as you will be --
270
764000
5000
Vai, kā teica Šellings, iedomājieties, ka esat bagāts – kāds arī būsiet –
12:49
a rich Chinese, a rich Bolivian, a rich Congolese, in 2100,
271
769000
5000
bagāts ķīnietis, bagāts bolīvietis, bagāts Kongo iedzīvotājs 2100. gadā,
12:54
thinking back on 2005, and saying, "How odd that they cared so much
272
774000
6000
kas atskatās uz 2005. gadu un saka: „Cik dīvaini, ka viņi tik ļoti gribēja
13:00
about helping me a little bit through climate change,
273
780000
4000
man mazliet palīdzēt ar klimata pārmaiņām,
13:04
and cared so fairly little about helping my grandfather
274
784000
4000
bet viņiem tik maz rūpēja mans vectēvs un vecvectēvs,
13:08
and my great grandfather, whom they could have helped so much more,
275
788000
3000
kam viņi būt varējuši palīdzēt daudz vairāk
13:11
and who needed the help so much more?"
276
791000
3000
un kam šī palīdzība bija vajadzīga daudz vairāk.”
13:14
So I think that really does tell us why it is
277
794000
3000
Manuprāt, tas parāda, kāpēc ir svarīgi sakārtot savas prioritātes.
13:17
we need to get our priorities straight.
278
797000
2000
13:19
Even if it doesn't accord to the typical way we see this problem.
279
799000
3000
Pat ja tas nesaskan ar ierasto skatījumu uz šo problēmu.
13:22
Of course, that's mainly because climate change has good pictures.
280
802000
5000
Tas, protams, tāpēc, ka klimata pārmaiņas atainotas tik veiksmīgi.
Mums ir „Diena pēc rītdienas” – izskatās taču satriecoši, vai ne?
13:27
We have, you know, "The Day After Tomorrow" -- it looks great, right?
281
807000
3000
13:30
It's a good film in the sense that
282
810000
3000
Tā, protams, ir laba filma, ko es noteikti gribu noskatīties,
13:33
I certainly want to see it, right, but don't expect Emmerich
283
813000
3000
taču es negaidu, ka savā nākamajā filmā Emeriks uzņems Bredu Pitu
13:36
to cast Brad Pitt in his next movie
284
816000
3000
rokam tualetes Tanzānijā vai ko tamlīdzīgu.
13:39
digging latrines in Tanzania or something. (Laughter)
285
819000
2000
13:41
It just doesn't make for as much of a movie.
286
821000
2000
No tā vienkārši nesanāk tik laba filma.
13:43
So in many ways, I think of the Copenhagen Consensus
287
823000
2000
Tāpēc daudzējādā ziņā
es redzu Copenhagen Consensus un šo diskusiju par prioritātēm
13:45
and the whole discussion of priorities
288
825000
2000
13:47
as a defense for boring problems.
289
827000
3000
kā tādu garlaicīgo problēmu sargu,
13:50
To make sure that we realize it's not about making us feel good.
290
830000
4000
lai nodrošinātu, ka mēs īstenojam nevis to, kas liek mums justies labi,
13:54
It's not about making things that have the most media attention,
291
834000
5000
nevis to, kam tiek visvairāk mediju uzmanības,
13:59
but it's about making places where we can actually do the most good.
292
839000
3000
bet gan ieguldām tur, kur varam izdarīt visvairāk laba.
14:02
The other objections, I think, that are important to say,
293
842000
3000
Citi pieminēšanas vērti pretargumenti ir,
14:05
is that I'm somehow -- or we are somehow -- positing a false choice.
294
845000
4000
ka mēs kaut kā piedāvājam viltus izvēli.
14:09
Of course, we should do all things,
295
849000
2000
Protams, ideālā pasaulē mums būtu jādara viss,
14:11
in an ideal world -- I would certainly agree.
296
851000
2000
pilnībā piekrītu.
14:13
I think we should do all things, but we don't.
297
853000
2000
Manuprāt, mums būtu jādara viss, bet mēs nedarām.
14:15
In 1970, the developed world decided we were going to spend
298
855000
4000
1970. gadā attīstītās valstis nolēma tērēt divreiz vairāk nekā tobrīd,
14:19
twice as much as we did, right now, than in 1970, on the developing world.
299
859000
6000
lai palīdzētu attīstības valstīm.
14:25
Since then our aid has halved.
300
865000
2000
Kopš tā laika atbalsta apjoms ir samazinājies uz pusi.
14:27
So it doesn't look like we're actually on the path
301
867000
3000
Tātad neizskatās, ka esam uz īstā ceļa,
14:30
of suddenly solving all big problems.
302
870000
2000
lai pēkšņi atrisinātu visas lielās problēmas.
14:32
Likewise, people are also saying, but what about the Iraq war?
303
872000
3000
Tāpat cilvēki saka: „Un Irākas karš?
14:35
You know, we spend 100 billion dollars --
304
875000
2000
Mēs taču tērējam 100 miljardus dolāru –
14:37
why don't we spend that on doing good in the world?
305
877000
2000
kāpēc tos netērējam, lai darītu labu?”
Es noteikti esmu par.
14:39
I'm all for that.
306
879000
1000
14:40
If any one of you guys can talk Bush into doing that, that's fine.
307
880000
2000
Ja kāds no jums, draugi, var pierunāt Bušu to darīt – lieliski.
14:42
But the point, of course, is still to say,
308
882000
2000
Bet, protams, joprojām jāsaka –
14:44
if you get another 100 billion dollars,
309
884000
2000
ja tiekam pie vēl 100 miljardiem dolāru,
14:46
we still want to spend that in the best possible way, don't we?
310
886000
3000
mēs joprojām gribam tos tērēt pēc iespējas labāk, vai ne?
14:49
So the real issue here is to get ourselves back
311
889000
2000
Tāpēc īstais uzdevums ir pakāpties soli atpakaļ
14:51
and think about what are the right priorities.
312
891000
2000
un apdomāt pareizās prioritātes.
14:53
I should just mention briefly, is this really the right list that we got out?
313
893000
4000
Maza piebilde – vai izveidotais saraksts patiešām ir pareizais?
14:57
You know, when you ask the world's best economists,
314
897000
3000
Proti, jautājot pasaules labākajiem ekonomistiem,
15:00
you inevitably end up asking old, white American men.
315
900000
3000
jautājumu nenovēršami sanāk uzdot baltādainiem amerikāņu vīriešiem.
15:03
And they're not necessarily, you know,
316
903000
2000
Un tiem ne vienmēr labi padodas skatījumā ietvert visu pasauli.
15:05
great ways of looking at the entire world.
317
905000
4000
15:09
So we actually invited 80 young people from all over the world
318
909000
2000
Tāpēc mēs uzaicinājām 80 jauniešus no visas pasaules
15:11
to come and solve the same problem.
319
911000
2000
izpildīt šo pašu uzdevumu.
15:13
The only two requirements were that they were studying at the university,
320
913000
4000
Vienīgās prasības bija, ka viņi studē universitātē
15:17
and they spoke English.
321
917000
2000
un runā angliski.
15:19
The majority of them were, first, from developing countries.
322
919000
3000
Pirmkārt, vairums bija no attīstības valstīm.
15:22
They had all the same material but they could go vastly
323
922000
2000
Viņiem bija pieejams tas pats materiāls,
15:24
outside the scope of discussion, and they certainly did,
324
924000
3000
taču viņi varēja iziet ārpus diskusijas rāmjiem – ko viņi arī darīja –,
15:27
to come up with their own lists.
325
927000
2000
lai izveidotu paši savus sarakstus.
15:29
And the surprising thing was that the list was very similar --
326
929000
2000
Pārsteidzošā kārtā šis saraksts bija ļoti līdzīgs –
15:31
with malnutrition and diseases at the top
327
931000
3000
tā augšgalā bija nepietiekams uzturs un slimības,
15:34
and climate change at the bottom.
328
934000
2000
savukārt apakšgalā – klimata pārmaiņas.
Esam darījuši vairākkārt
15:36
We've done this many other times.
329
936000
1000
15:37
There's been many other seminars and university students, and different things.
330
937000
3000
citos semināros, ar citu universitāšu studentiem un tamlīdzīgi.
15:40
They all come out with very much the same list.
331
940000
3000
Visi gala beigās nonāk pie visnotaļ tāda paša saraksta.
15:43
And that gives me great hope, really, in saying that I do believe
332
943000
4000
Un tas man patiešām dod cerību apgalvot,
ka mums priekšā ir ceļš, kas liks pārdomāt prioritātes
15:47
that there is a path ahead to get us to start thinking about priorities,
333
947000
5000
un jautāt, kas pasaulē ir svarīgs.
15:52
and saying, what is the important thing in the world?
334
952000
2000
15:54
Of course, in an ideal world, again we'd love to do everything.
335
954000
3000
Protams, ideālā pasaulē mēs labprāt darītu visu.
15:57
But if we don't do it, then we can start thinking about where should we start?
336
957000
4000
Bet, ja to nedarām, varam ķerties pie domāšanas, ar ko sākt.
16:01
I see the Copenhagen Consensus as a process.
337
961000
2000
Copenhagen Consensus es redzu kā procesu.
16:03
We did it in 2004,
338
963000
2000
Mēs to veicām 2004. gadā,
16:05
and we hope to assemble many more people,
339
965000
1000
un ceram sapulcināt daudz vairāk cilvēku,
16:06
getting much better information for 2008, 2012.
340
966000
4000
lai 2008., 2012. gadā iegūtu daudz labāku informāciju.
16:10
Map out the right path for the world --
341
970000
2000
Jākartē pareizais ceļš, kas pasaulei ejams,
16:12
but also to start thinking about political triage.
342
972000
3000
bet jāsāk arī domāt par politiskajām prioritātēm.
16:15
To start thinking about saying, "Let's do
343
975000
2000
Jāsāk domāt par to,
ka nedarīsim to, kur varam paveikt ļoti maz par augstu cenu,
16:17
not the things where we can do very little at a very high cost,
344
977000
3000
16:20
not the things that we don't know how to do,
345
980000
2000
ka nedarīsim to, ko nezinām, kā darīt,
16:22
but let's do the great things where we can do an enormous
346
982000
3000
bet darīsim to, kur varam paveikt neticami daudz laba
16:25
amount of good, at very low cost, right now."
347
985000
4000
par ļoti zemu cenu jau tagad.
16:29
At the end of the day, you can disagree
348
989000
2000
Galu galu jūs varat nepiekrist
16:31
with the discussion of how we actually prioritize these,
349
991000
2000
mūsu prioritāšu sadalījumam,
16:33
but we have to be honest and frank about saying,
350
993000
3000
taču mums jābūt godīgiem un atklātiem
un jāpasaka – ja kaut ko darām, tad kaut kas cits paliks nedarīts.
16:36
if there's some things we do, there are other things we don't do.
351
996000
2000
16:39
If we worry too much about some things,
352
999000
2000
Ja pārāk daudz satraucamies par kaut ko vienu,
16:41
we end by not worrying about other things.
353
1001000
2000
tad nesatrauksimies par ko citu.
Tāpēc ceru, kas šis ļaus mums labāk noteikt prioritātes
16:43
So I hope this will help us make better priorities,
354
1003000
2000
16:45
and think about how we better work for the world.
355
1005000
2000
un domāt, kā labāk palīdzēt pasaulei.
16:47
Thank you.
356
1007000
1000
Paldies.
Par šo vietni

Šajā vietnē jūs iepazīstinās ar YouTube videoklipiem, kas noder angļu valodas apguvei. Jūs redzēsiet angļu valodas nodarbības, ko pasniedz augstas klases skolotāji no visas pasaules. Divreiz uzklikšķiniet uz angļu subtitriem, kas redzami katrā video lapā, lai atskaņotu video no turienes. Subtitri ritinās sinhroni ar video atskaņošanu. Ja jums ir kādi komentāri vai pieprasījumi, lūdzu, sazinieties ar mums, izmantojot šo kontaktformu.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7