Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

162,347 views ・ 2012-09-24

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Vertaald door: Rik Delaet Nagekeken door: Els De Keyser
00:15
As it turns out, when tens of millions of people are unemployed
1
15648
3580
Nu miljoenen mensen
werkloos of gedeeltelijk werkloos zijn,
00:19
or underemployed,
2
19252
1534
00:20
there's a fair amount of interest in what technology might be doing
3
20810
3166
willen we weten wat de impact is van de technologie op de beroepsbevolking.
00:24
to the labor force.
4
24000
1162
De discussie gaat over het juiste onderwerp,
00:25
And as I look at the conversation,
5
25186
1889
00:27
it strikes me that it's focused on exactly the right topic,
6
27099
3680
De discussie gaat over het juiste onderwerp,
00:30
and at the same time, it's missing the point entirely.
7
30803
2825
maar zit er tegelijkertijd helemaal naast.
00:33
The topic that it's focused on,
8
33652
1541
Het gaat om de vraag of digitale technologieën
00:35
the question is whether or not all these digital technologies are affecting
9
35217
4483
ons beletten
00:39
people's ability to earn a living,
10
39724
2017
om een inkomen te verwerven, of anders gezegd:
00:41
or, to say it a little bit different way,
11
41765
1985
00:43
are the droids taking our jobs?
12
43774
2089
pikken de robots onze banen in?
00:45
And there's some evidence that they are.
13
45887
1937
In bepaalde gevallen wel.
00:47
The Great Recession ended when American GDP resumed
14
47848
4045
De Grote Recessie eindigde toen het Amerikaanse bbp
00:51
its kind of slow, steady march upward,
15
51917
2867
weer langzaam begon te stijgen en enkele andere
00:54
and some other economic indicators also started to rebound,
16
54808
3270
economische indicatoren ook verbeterden.
00:58
and they got kind of healthy kind of quickly.
17
58102
2293
Het kwam allemaal vrij snel weer goed.
01:00
Corporate profits are quite high;
18
60419
2167
Bedrijfswinsten zijn vrij hoog. Als je er de bankwinsten bijtelt,
01:02
in fact, if you include bank profits,
19
62610
1896
01:04
they're higher than they've ever been.
20
64530
1991
zijn ze hoger dan ooit.
01:06
And business investment in gear -- in equipment
21
66545
3487
Investeringen in uitrusting, hardware
en software zijn nooit zo hoog geweest.
01:10
and hardware and software -- is at an all-time high.
22
70056
2844
01:12
So the businesses are getting out their checkbooks.
23
72924
3315
Bedrijven besteden geld.
01:16
What they're not really doing is hiring.
24
76263
1999
Wat ze niet doen, is personeel aanwerven.
01:18
So this red line
25
78661
1151
Deze rode lijn geeft de verhouding van de werkgelegenheid tot de bevolking weer.
01:19
is the employment-to-population ratio,
26
79836
2538
01:22
in other words, the percentage of working-age people in America
27
82398
4129
Of het percentage van tewerkgestelde mensen
op de totale beroepsbevolking in Amerika.
01:26
who have work.
28
86551
1386
01:27
And we see that it cratered during the Great Recession,
29
87961
3106
We zien dat het inzakte tijdens de grote recessie
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
30
91091
2897
en het herstel is helemaal nog niet in zicht.
01:34
But the story is not just a recession story.
31
94012
2919
Maar het gaat niet alleen over recessie.
01:36
The decade that we've just been through had
32
96955
2080
De laatste tien jaar kwamen er relatief
01:39
relatively anemic job growth all throughout,
33
99059
3213
maar weinig banen bij,
01:42
especially when we compare it to other decades,
34
102296
2623
vooral wanneer we dat vergelijken met vorige decennia.
01:44
and the 2000s are the only time we have on record
35
104943
3030
2000-2010 is de enige keer dat er
01:47
where there were fewer people working at the end of the decade
36
107997
3532
aan het einde van het decennium minder mensen werkten
01:51
than at the beginning.
37
111553
1402
dan aan het begin. Niet leuk.
01:52
This is not what you want to see.
38
112979
1673
01:54
When you graph the number of potential employees
39
114984
3383
Als je het aantal potentiële werknemers
01:58
versus the number of jobs in the country,
40
118391
2556
tegen het aantal banen in het land uitzet, zie je de kloof
02:00
you see the gap gets bigger and bigger over time,
41
120971
3850
groter en groter worden
02:04
and then, during the Great Recession, it opened up in a huge way.
42
124845
3310
en dan tijdens de Grote Recessie plots enorm gaan gapen.
Ik nam de laatste 20 jaar van groei van het bbp
02:08
I did some quick calculations.
43
128179
1460
02:09
I took the last 20 years of GDP growth
44
129663
2432
02:12
and the last 20 years of labor-productivity growth
45
132119
3272
en de laatste 20 jaar van groei van de arbeidsproductiviteit
02:15
and used those in a fairly straightforward way
46
135415
2718
en gebruikte die op een vrij eenvoudige manier
02:18
to try to project how many jobs the economy was going to need
47
138157
3023
om te laten zien hoeveel arbeidsplaatsen de economie gaat nodig hebben
om te blijven groeien. Dit kwam eruit.
02:21
to keep growing,
48
141204
1303
02:22
and this is the line that I came up with.
49
142531
2125
02:24
Is that good or bad?
50
144680
1742
Is dat goed of slecht? Dit zijn de vooruitzichten van de regering
02:26
This is the government's projection
51
146446
1911
over hoe het verder zal gaan met de populatie op werkende leeftijd.
02:28
for the working-age population going forward.
52
148381
3336
02:31
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
53
151741
5098
Als deze voorspellingen kloppen, zal die kloof niet kleiner worden.
02:36
The problem is, I don't think these projections are accurate.
54
156863
3026
Het probleem is dat deze prognoses niet kloppen.
02:39
In particular, I think my projection is way too optimistic,
55
159913
3479
Mijn projectie is veel te optimistisch,
02:43
because when I did it,
56
163416
1447
omdat ik ervan uitging dat de toekomst
02:44
I was assuming that the future was kind of going to look like the past,
57
164887
4218
er net zo zou gaan uitzien als het verleden
02:49
with labor productivity growth,
58
169129
1669
wat betreft de groei van de arbeidsproductiviteit. Ik denk dat dat niet klopt,
02:50
and that's actually not what I believe.
59
170822
1871
02:52
Because when I look around,
60
172717
1349
omdat we nog maar aan het begin staan
02:54
I think that we ain't seen nothing yet
61
174090
2220
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
62
176334
3236
van de impact van de technologie op de beroepsbevolking.
02:59
Just in the past couple years, we've seen digital tools
63
179962
3971
In de afgelopen paar jaar zijn de kennis en vaardigheden
03:03
display skills and abilities that they never, ever had before,
64
183957
4233
van de digitale hulpmiddelen meer dan ooit toegenomen.
Dat heeft een grote repercussie op wat wij, menselijke wezens,
03:08
and that kind of eat deeply into what we human beings
65
188214
3510
03:11
do for a living.
66
191748
1282
doen voor de kost. Ik noem een paar voorbeelden.
03:13
Let me give you a couple examples.
67
193054
1926
03:15
Throughout all of history,
68
195004
1252
Als je vroeger iets wilde vertalen,
03:16
if you wanted something translated from one language into another,
69
196280
3550
Als je vroeger iets wilde vertalen,
03:19
you had to involve a human being.
70
199854
1725
had je daar iemand voor nodig.
03:21
Now we have multi-language, instantaneous,
71
201930
3128
Nu hebben we meertalige, ogenblikkelijke,
03:25
automatic translation services available for free
72
205082
4420
automatische en gratis vertaalprogramma’s.
03:29
via many of our devices, all the way down to smartphones.
73
209526
3143
Je vindt ze op veel van onze apparaten, tot aan smartphones toe.
03:32
And if any of us have used these,
74
212693
1796
Ze zijn niet perfect, maar het gaat.
03:34
we know that they're not perfect, but they're decent.
75
214513
3515
Ze zijn niet perfect, maar het gaat.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
76
218540
2972
Als er vroeger een rapport of een artikel moest worden geschreven,
03:41
a report or an article, you had to involve a person.
77
221536
3337
had je daar ook iemand voor nodig.
Niet meer. Dit artikel verscheen
03:45
Not anymore.
78
225418
1153
03:46
This is an article that appeared in Forbes online a while back,
79
226595
2973
een tijdje terug in Forbes online over de inkomsten van Apple.
03:49
about Apple's earnings.
80
229592
1176
03:50
It was written by an algorithm.
81
230792
1618
Het was geschreven door een algoritme.
03:52
And it's not decent -- it's perfect.
82
232980
2857
Het is niet alleen maar fatsoenlijk, het is perfect.
Nu kan je zeggen:
03:57
A lot of people look at this and they say,
83
237009
2029
03:59
"OK, but those are very specific, narrow tasks,
84
239062
2305
“Oké, maar dit zijn zeer specifieke, afgelijnde taken.
04:01
and most knowledge workers are actually generalists.
85
241391
2911
De meeste kenniswerkers zijn eigenlijk generalisten.
04:04
And what they do is sit on top of a very large body of expertise and knowledge
86
244326
4192
Ze hebben een hele hoop
deskundigheid en kennis en gebruiken die
04:08
and they use that to react on the fly to kind of unpredictable demands,
87
248542
3797
om stante pede te reageren op onvoorspelbare eisen.
04:12
and that's very, very hard to automate."
88
252363
2120
Dat is haast niet te automatiseren."
Een van de meest indrukwekkende kenniswerkers
04:15
One of the most impressive knowledge workers in recent memory
89
255063
2905
in de recente geschiedenis is Ken Jennings.
04:17
is a guy named Ken Jennings.
90
257992
1521
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row.
91
259537
4734
Hij won de quiz ‘Jeopardy!’ 74 keer op rij
04:24
Took home three million dollars.
92
264870
2190
en incasseerde drie miljoen dollar.
Maar Ken daar rechts verloor drie tegen één
04:27
That's Ken on the right, getting beat three-to-one
93
267084
3771
04:30
by Watson, the Jeopardy-playing supercomputer from IBM.
94
270879
4377
van Watson, de ‘Jeopardy!’-spelende supercomputer van IBM.
04:35
So when we look at what technology can do to general knowledge workers,
95
275902
3515
Dus zou technologie
ook wel algemene-kenniswerkers
04:39
I start to think there might not be something so special
96
279441
3078
kunnen gaan vervangen.
04:42
about this idea of a generalist,
97
282543
1768
Stel dat je
04:44
particularly when we start doing things like hooking Siri up to Watson,
98
284335
4330
Siri met Watson gaat combineren.
04:48
and having technologies that can understand what we're saying
99
288689
3269
Dan krijg je technologie die kan begrijpen wat we zeggen
04:51
and repeat speech back to us.
100
291982
1984
en erop reageren.
04:53
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun of her flaws,
101
293990
3903
Siri is verre van perfect
en we kunnen ons vrolijk maken om haar gebreken.
04:57
but we should also keep in mind
102
297917
1499
04:59
that if technologies like Siri and Watson improve along a Moore's law trajectory,
103
299440
5364
Maar als Siri en Watson
een soort van wet van Moore volgen
05:04
which they will,
104
304828
1522
05:06
in six years, they're not going to be two times better or four times better,
105
306374
3590
dan gaan ze in zes jaar niet 2 of 4 keer,
maar 16 keer beter zijn dan nu.
05:09
they'll be 16 times better than they are right now.
106
309988
3470
05:13
So I start to think a lot of knowledge work is going to be affected by this.
107
313482
3846
Kenniswerk gaat daar de impact van voelen.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work,
108
317352
3736
Maar digitale technologieën zijn niet alleen van invloed op kenniswerk.
Ook in de fysieke wereld laten ze hun spierballen rollen.
05:21
they're starting to flex their muscles in the physical world as well.
109
321112
3739
05:24
I had the chance a little while back to ride in the Google autonomous car,
110
324875
3725
Ik mocht even een ritje maken
in de autonome auto van Google. Dat is zo cool als het klinkt. (Gelach)
05:28
which is as cool as it sounds.
111
328624
2277
05:30
(Laughter)
112
330925
2188
Ik kan je verzekeren dat hij het verkeer
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic on US 101
113
333137
4421
op U.S. 101 zeer goed aankon.
05:37
very smoothly.
114
337582
1253
05:38
There are about three and a half million people who drive trucks for a living
115
338859
3651
Er zijn in de VS ongeveer drie en een half miljoen
professionele vrachtwagenchauffeurs.
05:42
in the United States;
116
342534
1151
Sommigen gaan deze technologie voelen.
05:43
I think some of them are going to be affected by this technology.
117
343709
3068
Mensachtige robots zijn nog steeds
05:46
And right now, humanoid robots are still incredibly primitive.
118
346801
3100
ongelooflijk primitief. Ze kunnen niet veel.
05:49
They can't do very much.
119
349925
1957
05:51
But they're getting better quite quickly
120
351906
1972
Maar ze worden snel beter.
05:53
and DARPA, which is the investment arm of the Defense Department,
121
353902
3537
DARPA, de investeringsafdeling van het ministerie van defensie,
05:57
is trying to accelerate their trajectory.
122
357463
1977
probeert dat nog te versnellen.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
123
359464
4442
Je kan dus wel zeggen dat robots onze banen gaan inpikken.
Voorlopig kunnen wij de groei van de werkgelegenheid nog stimuleren
06:05
In the short term, we can stimulate job growth
124
365105
2892
door ondernemerschap te bevorderen en door te investeren in infrastructuur.
06:08
by encouraging entrepreneurship
125
368021
2137
06:10
and by investing in infrastructure,
126
370182
1914
Robots zijn vandaag nog niet
06:12
because the robots today still aren't very good at fixing bridges.
127
372120
3538
zeer goed in het repareren van bruggen.
06:15
But in the not-too-long-term,
128
375682
1898
Maar op niet te lange termijn
06:17
I think within the lifetimes of most of the people in this room,
129
377604
3902
- wij gaan dat nog meemaken - gaan we een overgang zien
06:21
we're going to transition into an economy that is very productive,
130
381530
3548
naar een zeer productieve economie
06:25
but that just doesn't need a lot of human workers.
131
385102
2894
zonder veel menselijke werknemers.
06:28
And managing that transition is going to be the greatest challenge
132
388020
3112
Dat in goede banen leiden
zal de grootste uitdaging worden waarmee we zullen worden geconfronteerd.
06:31
that our society faces.
133
391156
1538
06:32
Voltaire summarized why; he said,
134
392718
1950
Voltaire vatte het zo samen: "Werk beschermt ons
06:34
"Work saves us from three great evils: boredom, vice and need."
135
394692
5179
tegen drie grote kwaden: verveling, ondeugd en armoede."
06:40
But despite this challenge --
136
400430
2057
Maar ondanks deze uitdaging,
06:42
personally, I'm still a huge digital optimist,
137
402511
2912
ben ik nog steeds een digitale optimist.
06:45
and I am supremely confident
138
405447
2204
Ik heb er het volste vertrouwen in dat digitale technologieën
06:47
that the digital technologies that we're developing now
139
407675
2588
een utopische toekomst gaan inluiden,
06:50
are going to take us into a Utopian future,
140
410287
2650
06:52
not a dystopian future.
141
412961
1712
en geen nachtmerrie.
06:54
And to explain why,
142
414697
1151
06:55
I want to pose a ridiculously broad question.
143
415872
2579
Daar wil ik jullie een belachelijk ruime vraag over stellen:
06:58
I want to ask:
144
418475
1151
wat zijn de belangrijkste
06:59
what have been the most important developments in human history?
145
419650
3346
ontwikkelingen in de menselijke geschiedenis?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
146
423020
2961
Ik heb daar een aantal antwoorden op gekregen.
Het is een prachtige vraag
07:06
in response to this question.
147
426005
1397
07:07
It's a wonderful question to ask and start an endless debate about,
148
427426
3168
waar we eindeloos over kunnen debatteren.
07:10
because some people are going to bring up
149
430618
1974
Sommigen gaan het hebben
07:12
systems of philosophy in both the West and the East
150
432616
3300
over de westerse en oosterse filosofische systemen
07:15
that have changed how a lot of people think about the world.
151
435940
3223
die het denken van veel mensen over de wereld zo diepgaand hebben veranderd.
07:19
And then other people will say,
152
439187
1493
Anderen zullen komen aandraven met: “Nee, de grote verhalen,
07:20
"No, actually, the big stories, the big developments
153
440704
2461
de grote ontwikkelingen
07:23
are the founding of the world's major religions,
154
443189
2583
zijn de grote wereldreligies, die beschavingen
07:25
which have changed civilizations and have changed and influenced
155
445796
3226
en de levenswijze van talloze mensen hebben veranderd.”
07:29
how countless people are living their lives."
156
449046
2594
Weer anderen zullen zeggen:
07:31
And then some other folk will say,
157
451664
1697
07:33
"Actually, what changes civilizations,
158
453385
2390
"Het zijn de grote rijken,
07:35
what modifies them and what changes people's lives are empires,
159
455799
4785
de militaire veroveringen
die het leven van de mensen
07:40
so the great developments in human history
160
460608
2405
en hun geschiedenis grondig hebben gewijzigd.”
07:43
are stories of conquest and of war."
161
463037
2762
07:45
And then some cheery soul usually always pipes up and says,
162
465823
2781
En de een of andere leukerd zal zeggen:
07:48
"Hey, don't forget about plagues!"
163
468628
1682
"Vergeet de grote plagen niet, hè." (Gelach)
07:50
(Laughter)
164
470334
3909
Er zijn ook enkele optimistische antwoorden op deze vraag.
07:54
There are some optimistic answers to this question,
165
474267
2523
07:56
so some people will bring up the Age of Exploration
166
476814
2414
Enkelen zullen het hebben over de Tijd van de Grote Ontdekkingen
en de openstelling van de wereld.
07:59
and the opening up of the world.
167
479252
1545
08:00
Others will talk about intellectual achievements in disciplines like math
168
480821
3778
Anderen zullen praten over intellectuele prestaties
in disciplines zoals de wiskunde die ons hebben geholpen
08:04
that have helped us get a better handle on the world,
169
484623
2494
om een betere greep op de wereld te krijgen. Nog anderen zullen het hebben
08:07
and other folk will talk about periods when there was a deep flourishing
170
487141
3440
over perioden met een grote bloei
08:10
of the arts and sciences.
171
490605
1605
van kunsten en wetenschappen. Dit debat zal blijven aanslepen.
08:12
So this debate will go on and on.
172
492234
1587
08:13
It's an endless debate
173
493845
1461
Het is een eindeloos debat.
08:15
and there's no conclusive, single answer to it.
174
495330
3233
Er is geen enkel overtuigend antwoord. Maar een nerd zoals ik
08:18
But if you're a geek like me,
175
498587
1517
vraagt dan: "Wat zeggen de gegevens?"
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
176
500128
2681
08:22
And you start to do things
177
502833
1332
Je gaat grafieken maken over interessante zaken
08:24
like graph things that we might be interested in --
178
504189
2684
zoals bijvoorbeeld de totale wereldbevolking
08:26
the total worldwide population, for example,
179
506897
3079
of een of andere parameter van sociale ontwikkeling,
08:30
or some measure of social development
180
510000
2365
08:32
or the state of advancement of a society.
181
512389
2488
of de staat van vooruitgang van de maatschappij.
08:34
And you start to plot the data, because, by this approach,
182
514901
4123
Je gaat de gegevens grafisch uitzetten. Door deze aanpak ga je zien
dat de grote verhalen, de grote ontwikkelingen in de menselijke geschiedenis,
08:39
the big stories, the big developments in human history,
183
519048
2605
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
184
521677
2510
die curven sterk zullen doen krommen.
08:44
So when you do this and when you plot the data,
185
524211
2220
Zo kom je al snel
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
186
526455
2692
tot enkele nogal rare conclusies:
dat geen van deze dingen
08:49
You conclude, actually,
187
529171
1396
08:50
that none of these things have mattered very much.
188
530591
2563
zeer veel effect heeft gehad. (Gelach)
08:53
(Laughter)
189
533178
3594
Zij hebben deze curven niet in het minst beïnvloed. (Gelach)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves.
190
537240
3353
09:00
There has been one story, one development in human history
191
540617
4690
Eén verhaal, één ontwikkeling in de menselijke geschiedenis
heeft die curve 90 graden doen knikken
09:05
that bent the curve, bent it just about 90 degrees,
192
545331
3209
en dat is het verhaal van de technologie.
09:08
and it is a technology story.
193
548564
2135
09:11
The steam engine and the other associated technologies
194
551223
2770
De stoommachine, en de daaraan verbonden technologiën
09:14
of the Industrial Revolution
195
554017
2031
van de Industriële Revolutie, veranderden de wereld
09:16
changed the world and influenced human history so much,
196
556072
3276
en beïnvloedden de menselijke geschiedenis in die mate
09:19
that in the words of the historian Ian Morris,
197
559372
2402
dat ze, in de woorden van de historicus Ian Morris,
09:21
"... they made mockery out of all that had come before."
198
561798
3791
van alles wat tevoren kwam, een lachertje maakten.
09:25
And they did this by infinitely multiplying the power of our muscles,
199
565613
3527
Zij deden dit door de macht van onze spieren
oneindig te vermenigvuldigen, de beperkingen van onze spieren te overwinnen.
09:29
overcoming the limitations of our muscles.
200
569164
2394
09:31
Now, what we're in the middle of now
201
571582
2498
Nu zijn we bezig
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
202
574104
3033
met het overwinnen van de beperkingen van onze individuele hersenen
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
203
577161
2911
om onze geestelijke vermogens oneindig op te drijven.
09:40
How can this not be as big a deal
204
580096
3177
Zou dit minder impact hebben
09:43
as overcoming the limitations of our muscles?
205
583297
2704
dan het overwinnen van de beperkingen van onze spieren?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit,
206
586025
2860
Op gevaar af in herhaling te vervallen:
09:48
when I look at what's going on with digital technology these days,
207
588909
3753
met de digitale technologie van vandaag
09:52
we are not anywhere near through with this journey.
208
592686
3110
staan we nog maar aan het begin van deze reis.
09:55
And when I look at what is happening to our economies and our societies,
209
595820
3506
Als ik kijk naar wat er met onze economieën
en onze samenlevingen gebeurt, is mijn enige conclusie
09:59
my single conclusion is that we ain't seen nothing yet.
210
599350
3089
dat het beste nog moet komen.
10:02
The best days are really ahead.
211
602463
1726
10:04
Let me give you a couple examples.
212
604213
2001
Een paar voorbeelden.
Economieën lopen niet op energie, niet op kapitaal,
10:06
Economies don't run on energy.
213
606238
2373
10:08
They don't run on capital, they don't run on labor.
214
608635
3039
niet op arbeid. Economieën lopen op ideeën.
10:11
Economies run on ideas.
215
611698
2405
Innoveren, met nieuwe ideeën komen,
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with new ideas,
216
614127
3341
is zowat het krachtigste,
10:17
is some of the most powerful, most fundamental work that we can do
217
617492
3698
het meest fundamentele dat we kunnen doen
in een economie. Zo deden we vroeger aan innovatie.
10:21
in an economy.
218
621214
1151
10:22
And this is kind of how we used to do innovation.
219
622389
3118
We brachten een hoop mensen bij elkaar die nogal veel op elkaar leken.
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people ...
220
625531
2976
10:28
(Laughter)
221
628531
3496
— (Gelach) —
Wij haalden ze uit elite-instellingen en stopten ze
10:32
We'd take them out of elite institutions,
222
632051
1993
10:34
we'd put them into other elite institutions
223
634068
2079
in andere elite-instellingen. En we wachtten op de innovatie.
10:36
and we'd wait for the innovation.
224
636171
1586
10:37
Now --
225
637781
1169
Nu — (Gelach) —
10:38
(Laughter)
226
638974
2429
10:41
as a white guy who spent his whole career at MIT and Harvard,
227
641427
3488
Als een blanke die zijn hele carrière
10:44
I've got no problem with this.
228
644939
2026
bij MIT en Harvard doorbracht, heb ik hier geen probleem mee. (Gelach)
10:46
(Laughter)
229
646989
2305
10:50
But some other people do,
230
650605
1207
Maar anderen wel, ze hebben de regels wat aan hun laars gelapt
10:51
and they've kind of crashed the party
231
651836
1785
en de kledingsvoorschriften voor innovatie wat losser gemaakt.
10:53
and loosened up the dress code of innovation.
232
653645
2145
10:55
(Laughter)
233
655814
1032
(Gelach)
10:56
So here are the winners of a Topcoder programming challenge,
234
656870
3200
Hier zijn de winnaars van een 'Top Coder'-programmeerwedstrijd.
11:00
and I assure you that nobody cares
235
660094
2692
Niemand maalt erom
11:02
where these kids grew up, where they went to school,
236
662810
3756
waar deze kinderen opgroeiden, waar ze naar school gingen
11:06
or what they look like.
237
666590
1500
of hoe ze eruitzien. Het enige wat telt
11:08
All anyone cares about is the quality of the work, the quality of the ideas.
238
668114
3843
is de kwaliteit van hun werk, de kwaliteit van hun ideeën.
11:11
And over and over again, we see this happening
239
671981
2236
Steeds weer zien we dit gebeuren
11:14
in the technology-facilitated world.
240
674241
2524
in de technologische wereld.
11:16
The work of innovation is becoming more open,
241
676789
2497
Het innovatiewerk wordt steeds opener,
inclusiever, transparanter en meer op verdienste gebaseerd.
11:19
more inclusive, more transparent and more merit-based,
242
679310
3649
11:22
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard think of it,
243
682983
3698
Dat blijft zo ongeacht wat MIT en Harvard
ervan mogen denken. Ik ben in elk geval dolblij met deze ontwikkeling.
11:26
and I couldn't be happier about that development.
244
686705
2565
11:29
I hear once in a while, "OK, I'll grant you that,
245
689609
2455
Af en toe hoor ik: “Oké, je zal wel gelijk hebben,
maar geef toe dat die technologie vooral de rijke wereld ten goede komt.
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
246
692088
3019
11:35
and what's not happening,
247
695131
1399
De mensen aan de onderkant van de piramide
11:36
these digital tools are not improving the lives
248
696554
2611
hebben er niet veel aan."
11:39
of people at the bottom of the pyramid."
249
699189
2149
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
250
701362
2666
Ik zeg heel duidelijk: “Onzin!”
De onderkant van de piramide profiteert enorm van technologie.
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
251
704052
3493
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study a while back
252
707569
3560
De econoom Robert Jensen heeft een prachtige studie gemaakt
over wat er gebeurde
11:51
where he watched, in great detail,
253
711153
1933
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
254
713110
3618
in de vissersdorpjes van Kerala in India
11:56
when they got mobile phones for the very first time.
255
716752
2881
toen ze voor de allereerste keer mobiele telefoons kregen.
11:59
And when you write for the Quarterly Journal of Economics,
256
719657
2809
Als je schrijft voor de Quarterly Journal of Economics
12:02
you have to use very dry and very circumspect language.
257
722490
2882
doe je dat in een zeer droge en omzichtige taal,
12:05
But when I read his paper,
258
725396
1262
maar toen ik zijn document las, voelde ik dat Jensen het ons probeerde
12:06
I kind of feel Jensen is trying to scream at us
259
726682
2207
toe te schreeuwen om ons duidelijk te maken dat dit revolutionair was.
12:08
and say, "Look, this was a big deal.
260
728913
2324
Prijzen stabiliseerden, mensen konden hun economische leven plannen.
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
261
731261
3651
12:14
Waste was not reduced -- it was eliminated.
262
734936
3674
Overschotten werden niet gereduceerd. Ze verdwenen gewoon.
Het leven van de kopers en de verkopers
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
263
739007
2241
12:21
in these villages measurably improved."
264
741272
2474
in deze dorpen verbeterde meetbaar.
Ik denk niet dat wat Jensen vaststelde
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
265
744073
3790
12:27
and happened to land in the one set of villages
266
747887
2211
in deze dorpen
een toevalstreffer was.
12:30
where technology made things better.
267
750122
2309
12:32
What happened instead is he very carefully documented
268
752455
2647
Hij documenteerde zeer zorgvuldig
wat er altijd weer gebeurt wanneer technologie
12:35
what happens over and over again when technology comes for the first time
269
755126
4079
voor het eerst in een omgeving en een gemeenschap opduikt.
12:39
to an environment and a community:
270
759229
1937
Het welzijn van mensen verbetert er aanzienlijk.
12:41
the lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
271
761190
3837
Maar als ik kijk naar al het bewijsmateriaal,
12:45
So as I look around at all the evidence
272
765051
1881
12:46
and I think about the room that we have ahead of us,
273
766956
2437
en naar wat nog in de pipeline zit, word ik een enorme digitale optimist.
12:49
I become a huge digital optimist
274
769417
1828
Ik denk dan dat deze prachtige verklaring
12:51
and I start to think that this wonderful statement from the physicist Freeman Dyson
275
771269
4576
van de natuurkundige Freeman Dyson
12:55
is actually not hyperbole.
276
775869
1738
eigenlijk niet overdreven is. Ze geeft perfect weer wat er aan de hand is.
12:57
This is an accurate assessment of what's going on.
277
777631
2509
13:00
Our technologies are great gifts,
278
780164
2698
Onze technologieën zijn grote geschenken.
13:02
and we, right now, have the great good fortune
279
782886
3047
Wij hebben het grote geluk
13:05
to be living at a time when digital technology is flourishing,
280
785957
3730
om te leven in een tijd waar de digitale technologie opbloeit,
13:09
when it is broadening and deepening and becoming more profound
281
789711
3395
zich verbreedt en verdiept en
een steeds diepgaander impact heeft op de hele wereld.
13:13
all around the world.
282
793130
1278
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
283
794432
3275
Ja, de robots pikken onze banen in,
13:17
but focusing on that fact misses the point entirely.
284
797731
3571
maar je daarop concentreren, is fout.
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
285
801326
3500
Het punt is dat we bevrijd worden om andere dingen te doen.
13:24
and what we're going to do, I am very confident,
286
804850
2287
Ik ben er zeker van
13:27
what we're going to do is reduce poverty
287
807161
2516
dat we gaan afrekenen met armoede, gezwoeg
13:29
and drudgery and misery around the world.
288
809701
2469
en ellende over de hele wereld. Daar ben ik zeer zeker van.
13:32
I'm very confident we're going to learn to live more lightly on the planet,
289
812194
4005
Het leven op de planeet zal lichter worden.
Ik ben er overtuigd van dat wat we gaan doen
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
290
816223
3425
13:39
with our new digital tools
291
819672
1375
met onze nieuwe digitale instrumenten zo diepgaand
13:41
is going to be so profound and so beneficial
292
821071
2992
en gunstig gaat zijn, dat alles wat voorafging
13:44
that it's going to make a mockery out of everything that came before.
293
824087
3484
belachelijk gaat zijn.
13:47
I'm going to leave the last word
294
827595
1556
Ik wil het laatste woord laten
13:49
to a guy who had a front-row seat for digital progress,
295
829175
2654
aan een koploper van de digitale vooruitgang,
13:51
our old friend Ken Jennings.
296
831853
1572
onze oude vriend Ken Jennings.
13:53
I'm with him; I'm going to echo his words:
297
833449
2243
Ik wil me aansluiten bij zijn woorden:
13:55
"I, for one, welcome our new computer overlords."
298
835716
2916
“Ik verwelkom onze nieuwe computer-meesters.” (Gelach)
13:58
(Laughter)
299
838656
1081
13:59
Thanks very much.
300
839761
1484
Heel erg bedankt. (Applaus)
14:01
(Applause)
301
841269
1158
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7