The puzzle of motivation | Dan Pink | TED

Translator: Sarinee Achavanuntakul Reviewer: Thipnapa Huansuriya

ผมต้องขอสารภาพก่อนเลยนะครับว่า

I need to make a confession at the outset here.

A little over 20 years ago, I did something that I regret,

เมื่อประมาณ 20 ปีก่อน

ผมทำอะไรบางอย่างที่ไม่ควรทำ

something that I'm not particularly proud of.

มันเป็นสิ่งที่ผมไม่ภูมิใจ

Something that, in many ways, I wish no one would ever know,

สิ่งที่ผมหวังลึกๆ ว่าจะไม่มีใครรู้

but here I feel kind of obliged to reveal.

แต่ ณ จุดนี้ผมรู้สึกว่าผมจำเป็นต้องสารภาพ

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

In the late 1980s,

ปลายทศวรรษ 1980

in a moment of youthful indiscretion,

ในห้วงความคิดชั่วแล่นของวัยคะนอง

I went to law school.

ผมไปเรียนปริญญาด้านกฏหมาย

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

In America, law is a professional degree:

ทีนี้ในอเมริกา กฎหมายเป็นปริญญาวิชาชีพ

after your university degree, you go on to law school.

คุณต้องจบปริญญาตรีก่อน จึงจะไปเรียนต่อทางกฎหมายได้

When I got to law school,

พอผมไปเรียนต่อด้านกฎหมาย

I didn't do very well.

ผมก็เรียนไม่ดีเลย

To put it mildly, I didn't do very well.

นี่พูดอย่างเบาะๆ แล้วนะ ผมเรียนไม่ดีเลย

I, in fact, graduated in the part of my law school class

ที่จริงในรุ่นของผม ผมจบปริญญากฏหมายด้วยคะแนนระดับที่

that made the top 90% possible.

เป็นฐานให้คนร้อยละ 90 ของชั้นเขาเหยียบ

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

Thank you.

ขอบคุณครับ

I never practiced law a day in my life;

ในชีวิตนี้ ผมไม่เคยใช้ความรู้ด้านกฎหมายเลยสักวันเดียว

I pretty much wasn't allowed to.

เพราะไม่มีใครยอมให้ผมใช้

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

But today, against my better judgment,

แต่วันนี้ แม้ว่าใจผมจะบอกว่าไม่ควร

against the advice of my own wife,

และภรรยาของผมก็ต่อต้าน

I want to try to dust off some of those legal skills --

แต่ผมอยากจะเอาทักษะทางกฏหมายมาปัดฝุ่น

what's left of those legal skills.

ทักษะที่ยังพอหลงเหลืออยู่น่ะครับ

I don't want to tell you a story.

ผมไม่ได้อยากมาเล่าเรื่องให้คุณฟัง

I want to make a case.

แต่ผมอยากจะนำเสนอประเด็น

I want to make a hard-headed,

ประเด็นที่มีหลักฐานและเหตุผลรองรับอย่างหนักแน่น

evidence-based,

dare I say lawyerly case,

ผมกล้าบอกว่าหนักแน่นเหมือนการนำเสนอประเด็นของทนายเลย

for rethinking how we run our businesses.

เพื่ออธิบายว่าเราควรกลับมาทบทวนวิธีการทำธุรกิจของเรา

So, ladies and gentlemen of the jury,

โอเค ท่านลูกขุนทุกท่านครับ กรุณาดูนี่

take a look at this.

This is called the candle problem.

นี่เรียกว่าโจทย์เทียน

Some of you might know it.

พวกคุณบางคนอาจเคยเห็นแล้ว

It's created in 1945

มันถูกคิดค้นในปี 1945

by a psychologist named Karl Duncker.

โดยนักจิตวิทยานาม คาร์ล ดุงเคอร์

He created this experiment

คาร์ล ดุงเคอร์ ออกแบบการทดลองนี้

that is used in many other experiments in behavioral science.

ซึ่งถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายในการทดลองทางพฤติกรรมศาสตร์

And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.

การทดลองมันเป็นอย่างนี้ครับ สมมุติว่าผมเป็นนักวิจัย

I bring you into a room.

ผมพาคุณเข้ามาในห้อง ให้เทียนคุณเล่มหนึ่ง

I give you a candle, some thumbtacks and some matches.

ให้หมุดกับไม้ขีดไฟกับคุณจำนวนหนึ่ง

And I say to you,

ผมบอกคุณว่า "หน้าที่ของคุณ

"Your job is to attach the candle to the wall

คือติดเทียนเล่มนี้เข้ากับผนัง

so the wax doesn't drip onto the table."

โดยให้จุดเทียนแล้วน้ำตาเทียนไม่หยดลงโต๊ะ" คุณจะทำยังไง?

Now what would you do?

Many people begin trying to thumbtack the candle to the wall.

คนส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยการเอาหมุดปักเทียนกับผนัง

Doesn't work.

ไม่สำเร็จ

I saw somebody kind of make the motion over here --

คนบางคน และผมเห็นบางคนในห้องนี้

กำลังทำท่าทำทางอยู่ตรงนั้น

some people have a great idea where they light the match,

คือ บางคนมีความคิดที่ยอดมาก ว่าเขาจะ

จุดไม้ขีด ลนเทียนข้างหนึ่ง และพยายามติดมันกับผนัง

melt the side of the candle, try to adhere it to the wall.

It's an awesome idea. Doesn't work.

เป็นความคิดที่เยี่ยม แต่มันใช้ไม่ได้

And eventually, after five or ten minutes,

ในที่สุด หลังจากผ่านไป 5 - 10 นาที

most people figure out the solution,

คนส่วนใหญ่ก็ค้นพบคำตอบ

which you can see here.

ซึ่งคุณเห็นแล้วในภาพนี้

The key is to overcome what's called functional fixedness.

กุญแจคือต้องข้ามพ้นสิ่งที่เรียกว่า การยึดติดในประโยชน์ใช้สอย

You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.

คุณมองกล่องนั้นและเห็นว่ามันเป็นแค่ภาชนะใส่หมุด

But it can also have this other function,

แต่มันยังมีประโยชน์ใช้สอยอื่น

as a platform for the candle.

คือใช้เป็นที่ตั้งเทียนได้ นี่คือโจทย์เทียน

The candle problem.

I want to tell you about an experiment using the candle problem,

ทีนี้ ผมอยากเล่าเรื่องการทดลอง

ที่ใช้โจทย์เทียนนี้ให้คุณฟัง

done by a scientist named Sam Glucksberg,

การทดลองนี้ทำโดยนักวิทยาศาสตร์ชื่อ แซม กลักซ์เบิร์ก

who is now at Princeton University, US,

ซึ่งตอนนี้อยู่ที่มหาวิทยาลัยพรินซ์ตันในอเมริกา

This shows the power of incentives.

การทดลองของเขาแสดงให้เห็นถึงพลังของสิ่งจูงใจ

He gathered his participants and said:

สิ่งที่เขาทำคือ รวบรวมผู้ร่วมการทดลองมา

"I'm going to time you, how quickly you can solve this problem."

แล้วบอกว่า "ผมจะจับเวลาว่าคุณแก้ปัญหานี้ได้เร็วแค่ไหน"

กับกลุ่มแรก เขาบอกว่า

To one group he said,

"I'm going to time you to establish norms,

ผมจะจับเวลาเพื่อสร้างเกณฑ์มาตรฐาน

averages for how long it typically takes someone to solve this sort of problem."

หาค่าเฉลี่ยว่าคนทั่วไปใช้เวลา

นานแค่ไหนในการแก้ปัญหานี้

To the second group he offered rewards.

สำหรับกลุ่มที่สอง เขาเสนอรางวัล

He said, "If you're in the top 25% of the fastest times,

เขาบอกว่า "ถ้าคุณอยู่ในกลุ่ม 25% ที่แก้ปัญหาได้เร็วที่สุด

you get five dollars.

คุณจะได้เงิน 5 ดอลลาร์

If you're the fastest of everyone we're testing here today,

ถ้าคุณแก้ปัญหาได้เร็วที่สุดในบรรดาคนทั้งหมดที่มาร่วมการทดลองวันนี้

you get 20 dollars."

คุณจะได้ 20 ดอลลาร์

Now this is several years ago, adjusted for inflation,

การทดลองนี้ทำเมื่อไม่กี่ปีก่อน ถ้าเราคำนวณโดยปรับอัตราเงินเฟ้อแล้ว

it's a decent sum of money for a few minutes of work.

มันก็เป็นเงินที่เยอะพอดูสำหรับงานแค่ไม่กี่นาที

It's a nice motivator.

เป็นสิ่งจูงใจที่ดี

Question:

คำถามคือ กลุ่มที่สองแก้ปัญหา

How much faster did this group solve the problem?

ได้เร็วกว่ากลุ่มแรกเท่าไหร่?

Answer:

คำตอบคือ โดยเฉลี่ยพวกเขา

It took them, on average, three and a half minutes longer.

ใช้เวลา "นานกว่า" กลุ่มแรกสามนาทีครึ่ง

3.5 min longer.

นานกว่าสามนาทีครึ่ง ฟังดูไม่มีเหตุผลเลยใช่ไหมครับ?

This makes no sense, right?

I mean, I'm an American. I believe in free markets.

คือผมเป็นคนอเมริกัน ผมเชื่อในตลาดเสรี

That's not how it's supposed to work, right?

ผลมันไม่น่าจะออกมาเป็นแบบนี้ ใช่ไหมครับ?

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

If you want people to perform better, you reward them. Right?

ถ้าคุณอยากให้คนทำงานดีขึ้น

คุณก็ต้องให้รางวัลพวกเขาสิ ใช่ไหมครับ?

Bonuses, commissions, their own reality show.

โบนัส ค่านายหน้า รายการเรียลลิตี้โชว์ของตัวเอง

Incentivize them.

ต้องให้สิ่งจูงใจเขา นี่คือวิธีทำงานของธุรกิจ

That's how business works.

But that's not happening here.

แต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่กำลังเกิดขึ้น

You've got an incentive designed

คุณให้สิ่งจูงใจที่ถูกออกแบบมาสำหรับ

to sharpen thinking and accelerate creativity,

การลับความคิดให้คมและเร่งความคิดสร้างสรรค์

and it does just the opposite.

แต่มันทำงานตรงกันข้ามอย่างสิ้นเชิง

It dulls thinking and blocks creativity.

กลับทำให้ความคิดทื่อลงและปิดกั้นความคิดสร้างสรรค์

What's interesting about this experiment

สิ่งที่น่าสนใจเกี่ยวกับการทดลองนี้คือ มันไม่ใช่ผลที่บังเอิญผิดเพี้ยนไปแค่ครั้งเดียว

is that it's not an aberration.

This has been replicated over and over again

ผลการทดลองนี้ได้รับการยืนยันซ้ำแล้วซ้ำเล่า

for nearly 40 years.

ตลอดเวลาเกือบ 40 ปี

These contingent motivators --

สิ่งจูงใจที่ขึ้นอยู่กับเงื่อนไข

if you do this, then you get that --

ว่า ถ้าคุณทำอย่างนี้ คุณจะได้อย่างนั้น

work in some circumstances.

ใช้การได้ในบางกรณี

But for a lot of tasks, they actually either don't work

แต่สำหรับงานจำนวนมาก มันไม่ได้ผลเลย

or, often, they do harm.

หรือไม่ บ่อยครั้งก็ส่งผลเชิงลบด้วยซ้ำ

This is one of the most robust findings in social science,

นี่คือข้อค้นพบที่มีหลักฐานหนักแน่นที่สุดชิ้นหนึ่ง

ในสาขาสังคมศาสตร์

and also one of the most ignored.

แต่ก็เป็นข้อคันพบที่ถูกละเลยมากที่สุดชิ้นหนึ่งด้วย

I spent the last couple of years

ผมใช้เวลาสองสามปีที่ผ่านมา ศึกษาวิทยาศาสตร์

looking at the science of human motivation,

แห่งแรงจูงใจของมนุษย์

particularly the dynamics of extrinsic motivators

โดยเฉพาะพลวัตของสิ่งจูงใจภายนอก

and intrinsic motivators.

และสิ่งจูงใจภายใน

And I'm telling you, it's not even close.

ผมอยากบอกคุณว่า มันเทียบกันไม่ได้เลย

If you look at the science, there is a mismatch

ถ้าคุณดูวิทยาศาสตร์ คุณจะพบความลักลั่น

between what science knows

ระหว่างสิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้ กับสิ่งที่ธุรกิจทำ

and what business does.

What's alarming here is that our business operating system --

และสิ่งที่น่าตกใจคือ ระบบบริหารจัดการทางธุรกิจของเรา

think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,

อย่างพวกชุดสมมุติฐานและธรรมเนียมปฏิบัติที่รองรับการทำธุรกิจ

how we motivate people, how we apply our human resources--

วิธีที่เราจูงใจคน วิธีที่เราใช้ทรัพยากรมนุษย์

it's built entirely around these extrinsic motivators,

ล้วนตั้งอยู่บนสิ่งจูงใจภายนอก

around carrots and sticks.

นั่นคือ การให้รางวัลกับการลงโทษทั้งสิ้น

That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.

ซึ่งก็ใช้การได้ดีสำหรับงานในยุคศตวรรษที่ 20 หลายชนิด

But for 21st century tasks,

แต่สำหรับงานยุคศตวรรษที่ 21

that mechanistic, reward-and-punishment approach

การใช้รางวัลและบทลงโทษทื่อๆ แบบเครื่องจักร

doesn't work,

มันไม่ได้ผล มักจะไม่ได้ผล และยังมักมีผลเสียอีกด้วย

often doesn't work,

and often does harm.

Let me show you.

ผมจะยกตัวอย่างให้เห็นนะครับว่ามันเป็นยังไง

Glucksberg did another similar experiment,

โอเค กลักซ์เบิร์กทำการทดลองอีกครั้งหนึ่งที่คล้ายกัน

he presented the problem in a slightly different way,

เขานำเสนอโจทย์ที่ต่างไปเล็กน้อย

like this up here.

เหมือนกับในภาพนี้

Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.

ติดเทียนเข้ากับผนัง โดยให้เวลาจุดเทียนแล้วน้ำตาเทียนไม่หยดลงโต๊ะ

Same deal. You: we're timing for norms.

โจทย์เหมือนกัน กลุ่มแรก จับเวลาหาค่าเฉลี่ย

You: we're incentivizing.

กลุ่มที่สอง เราให้สิ่งจูงใจ

What happened this time?

รอบนี้เกิดอะไรขึ้น?

This time, the incentivized group kicked the other group's butt.

รอบนี้กลุ่มที่ได้รับสิ่งจูงใจ

เอาชนะอีกกลุ่มอย่างขาดลอย

Why?

ทำไม? เพราะเมื่อหมุดอยู่นอกกล่อง

Because when the tacks are out of the box,

it's pretty easy isn't it?

โจทย์นี้ก็ง่ายมากใช่ไหมครับ?

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

If-then rewards work really well for those sorts of tasks,

รางวัลแบบมีเงื่อนไขใช้การได้ดี

สำหรับงานแบบนี้

where there is a simple set of rules

งานที่มีกฎง่ายๆ ไม่กี่ข้อและเป้าหมายที่ชัดเจน

and a clear destination to go to.

ให้ไปถึง

Rewards, by their very nature,

รางวัลโดยธรรมชาติ

narrow our focus, concentrate the mind;

ทำให้เราเพ่งสมาธิและมองแคบลง

that's why they work in so many cases.

นี่คือสาเหตุที่มันใช้ได้ในหลายกรณี

So, for tasks like this,

ดังนั้นสำหรับงานแบบนี้

a narrow focus, where you just see the goal right there,

งานแคบๆ ที่คุณเห็นเป้าหมายชัด

zoom straight ahead to it,

พุ่งความสนใจไปที่มันโดยตรง

they work really well.

รางวัลก็ได้ผลดีมาก

But for the real candle problem,

แต่สำหรับโจทย์เทียนที่แท้จริง

you don't want to be looking like this.

คุณต้องไม่มองแคบๆ แบบนี้

The solution is on the periphery. You want to be looking around.

วิธีแก้ไม่ได้อยู่ตรงหน้านี้ วิธีแก้อยู่ที่ชายขอบ

คุณต้องมองไปรอบๆ

That reward actually narrows our focus

รางวัลทำให้เรามองแคบลง

and restricts our possibility.

และจำกัดความเป็นไปได้

Let me tell you why this is so important.

ผมอยากอธิบายว่าทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญมาก

In western Europe,

ในทวีปยุโรปตะวันตก

หลายพื้นที่ในเอเชีย

in many parts of Asia,

in North America, in Australia,

อเมริกาเหนือ ออสเตรเลีย

white-collar workers are doing less of this kind of work,

พนักงานในบริษัทต่างๆ กำลังทำงาน

แบบนี้น้อยลง

and more of this kind of work.

และแบบนี้มากขึ้น

That routine, rule-based, left-brain work --

งานจำเจที่ตั้งอยู่บนกฏเกณฑ์ ใช้สมองซีกซ้าย

certain kinds of accounting, financial analysis,

เช่น การลงบัญชีบางอย่าง การวิเคราะห์ทางการเงินบางอย่าง

computer programming --

การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์บางอย่าง

has become fairly easy to outsource,

กลายเป็นสิ่งที่จ้างคนนอกบริษัททำได้

fairly easy to automate.

หรือทำด้วยระบบอัตโนมัติได้ง่าย

Software can do it faster.

ซอฟต์แวร์ทำได้เร็วกว่า

Low-cost providers can do it cheaper.

แรงงานค่าแรงต่ำทั่วโลกทำได้ถูกกว่า

So what really matters

ดังนั้นสิ่งที่สำคัญจริงๆ คืองานที่ใช้สมองซีกขวามากกว่า

are the more right-brained creative, conceptual kinds of abilities.

ใช้ความสามารถในการคิดสร้างสรรค์และเข้าใจแนวคิด

Think about your own work.

ลองนึกถึงงานของคุณเอง

Think about your own work.

คิดถึงงานที่คุณทำ

Are the problems that you face,

และปัญหาที่คุณเจอ หรือแม้แต่โจทย์

or even the problems we've been talking about here,

ที่เราคุยกันวันนี้

do they have a clear set of rules,

โจทย์พวกนั้นมีกฏเกณฑ์ที่ชัดเจน

และมีทางออกเพียงทางเดียวหรือเปล่า? เปล่า

and a single solution?

No. The rules are mystifying.

กฏเกณฑ์เป็นสิ่งเร้นลับซับซ้อน

The solution, if it exists at all,

และทางออก ถ้ามันจะมีอยู่จริง

is surprising and not obvious.

ก็เป็นทางที่น่าแปลกใจและคลุมเครือ

Everybody in this room

คนทุกคนในห้องนี้

is dealing with their own version of the candle problem.

กำลังรับมือกับโจทย์เทียน

เวอร์ชันเฉพาะของตัวเอง

And for candle problems of any kind,

และการแก้โจทย์เทียนทุกชนิด

in any field,

ในทุกสาขา

those if-then rewards,

รางวัลแบบมีเงื่อนไขพวกนี้

the things around which we've built so many of our businesses,

ซึ่งเป็นรากฐานที่เราใช้ก่อร่างสร้างธุรกิจมากมาย

don't work!

มันใช้ไม่ได้ผล

It makes me crazy.

เรื่องนี้ทำให้ผมคลั่ง

And here's the thing.

และมันก็ไม่ใช่ -- ประเด็นอยู่ตรงนี้นะครับ

This is not a feeling.

นี่ไม่ใช่ความรู้สึก

Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.

โอเคนะครับ? ผมเป็นทนาย ผมไม่เชื่อในความรู้สึก

This is not a philosophy.

นี่ไม่ใช่ปรัชญาด้วย

I'm an American; I don't believe in philosophy.

ผมเป็นคนอเมริกัน ผมไม่เชื่อในปรัชญา

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

This is a fact --

นี่คือข้อเท็จจริง

or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,

หรือในศัพท์ของวอชิงตัน ดีซี บ้านเกิดของผม

a true fact.

มันคือข้อเท็จจริงที่เป็นจริง

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

(ปรบมือ)

(Applause)

Let me give you an example.

ผมอยากยกตัวอย่างให้ฟังเรื่องหนึ่ง

Let me marshal the evidence here.

ผมขอรวบรวมข้อมูลหลักฐานมาแสดงตรงนี้

I'm not telling a story, I'm making a case.

เพราะผมไม่ได้มาเล่าเรื่องให้ฟัง ผมมาเสนอประเด็น

Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:

ท่านสุภาพสตรีและสุภาพบุรุษในคณะลูกขุนครับ หลักฐานคือ

Dan Ariely, one of the great economists of our time,

แดน อารีลลี นักเศรษฐศาสตร์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคนหนึ่งแห่งยุค

he and three colleagues did a study of some MIT students.

เขากับเพื่อนร่วมงานสามคน ทำการทดลองกับนักศึกษาเอ็มไอที

They gave these MIT students a bunch of games,

พวกเขาให้นักศึกษาเหล่านี้เล่นเกมหลากหลายเกม

games that involved creativity,

เกมที่ใช้ความคิดสร้างสรรค์

and motor skills, and concentration.

ทักษะการเคลื่อนไหว และสมาธิ

And the offered them, for performance,

นักวิจัยเสนอรางวัลเป็นค่าตอบแทนผลงาน

three levels of rewards:

มีรางวัลสามระดับ

small reward, medium reward, large reward.

คือรางวัลเล็ก รางวัลปานกลาง และรางวัลใหญ่

If you do really well you get the large reward, on down.

โอเค ถ้าคุณทำผลงานได้ดี คุณก็จะได้รางวัลใหญ่ ลดหลั่นกันไป

What happened?

เกิดอะไรขึ้น? ตราบใดที่งานใช้แต่ทักษะการเคลื่อนไหว

As long as the task involved only mechanical skill

bonuses worked as they would be expected:

โบนัสก็ทำงานอย่างที่เราคาด

the higher the pay, the better the performance.

ยิ่งมีรางวัลสูงเท่าไร ผลงานก็ยิ่งดีเท่านั้น

Okay?

โอเคนะครับ แต่เมื่อไหร่ที่งานนั้นต้องใช้

But once the task called for even rudimentary cognitive skill,

ทักษะการคิดแม้แต่ระดับพื้นฐาน

a larger reward led to poorer performance.

รางวัลที่ใหญ่กว่ากลับส่งผลให้ผลงานแย่ลง

หลังจากนั้นทีมวิจัยก็บอกว่า

Then they said,

"Let's see if there's any cultural bias here.

"โอเค ลองมาดูกันว่ามีอคติทางวัฒนธรรมหรือเปล่า

Let's go to Madurai, India and test it."

ลองไปทดลองกันที่เมืองมาดูไร อินเดีย"

Standard of living is lower.

ค่าครองชีพที่นั่นต่ำกว่า

In Madurai, a reward that is modest in North American standards,

ในมาดูไร ค่าตอบแทนที่ต่ำมากในมาตรฐานอเมริกาเหนือ

is more meaningful there.

จะมีค่ามากขึ้น

Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.

การทดลองเหมือนเดิม ให้คนเล่นเกม มีรางวัลสามระดับ

What happens?

เกิดอะไรขึ้น?

People offered the medium level of rewards

คนที่ได้รับข้อเสนอรางวัลปานกลาง

did no better than people offered the small rewards.

ทำงานไม่ได้ดีไปกว่าคนที่ได้รางวัลเล็ก

But this time, people offered the highest rewards,

แต่คนที่ได้รับข้อเสนอรางวัลใหญ่

they did the worst of all.

กลับทำงานได้แย่ที่สุด

In eight of the nine tasks we examined across three experiments,

ในงาน 8 จาก 9 ชนิดที่วิเคราะห์จากการทดลอง 3 ครั้ง

higher incentives led to worse performance.

สิ่งจูงใจที่มีค่ามากขึ้นส่งผลให้การทำงานแย่ลง

Is this some kind of touchy-feely socialist conspiracy going on here?

ฟังดูเหมือนแผนสมคบคิด

ของนักสังคมนิยมหรือเปล่าครับ?

No, these are economists from MIT,

เปล่าเลย พวกเขาคือนักเศรษฐศาสตร์จากเอ็มไอที

from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.

จากคาร์เนกีเมลลอน จากมหาวิทยาลัยชิคาโก

Do you know who sponsored this research?

และคุณรู้ไหมครับว่าใครสปอนเซอร์งานวิจัยชิ้นนี้?

The Federal Reserve Bank of the United States.

คำตอบคือธนาคารกลางของอเมริกา

That's the American experience.

นี่คือประสบการณ์ฝั่งอเมริกา

Let's go across the pond to the London School of Economics,

ลองข้ามทวีปไปที่มหาวิทยาลัยลอนดอนบ้าง

LSE, London School of Economics,

แอลเอสอี - ลอนดอน สกูล ออฟ อีโคโนมิคส์

alma mater of eleven Nobel Laureates in economics.

สถาบันที่ผลิตนักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบล 11 คน

Training ground for great economic thinkers

เป็นแหล่งผลิตนักคิดทางเศรษฐศาสตร์ที่ยิ่งใหญ่

like George Soros, and Friedrich Hayek,

อย่างเช่น จอร์จ โซรอส และฟรีดริช ฮาเย็ค

and Mick Jagger.

และมิค แจกเกอร์ (เสียงหัวเราะ)

(Laughter)

Last month,

เมื่อเดือนที่แล้ว เดือนที่แล้วเองนะครับ

just last month,

economists at LSE looked at 51 studies

นักเศรษฐศาสตร์ที่แอลเอสอีดูงานวิจัย 51 ชิ้น

of pay-for-performance plans, inside of companies.

ที่ศึกษาแผนการจ่ายค่าตอบแทนตามผลงานในบริษัทต่างๆ

Here's what they said:

นักเศรษฐศาสตร์ที่แอลเอสอีบอกว่า "เราพบว่าสิ่งจูงใจทางการเงิน

"We find that financial incentives

can result in a negative impact on overall performance."

สามารถส่งผลเชิงลบต่อผลงานโดยรวม"

There is a mismatch between what science knows

ตอนนี้สิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้ ไม่สอดคล้องกับ

and what business does.

สิ่งที่ธุรกิจทำ

And what worries me, as we stand here in the rubble

และสิ่งที่ทำให้ผมกังวล ขณะที่เรายืนอยู่ในซากปรักหักพัง

of the economic collapse,

ของการล่มสลายทางเศรษฐกิจ

is that too many organizations are making their decisions,

ก็คือ มีองค์กรมากเกินไป

ที่กำลังตัดสินใจ

their policies about talent and people,

ด้านนโยบายเกี่ยวกับพรสวรรค์และผู้คน

based on assumptions that are outdated,

โดยตั้งอยู่บนสมมุติฐานที่ล้าสมัย ไม่ถูกตรวจสอบ

unexamined,

and rooted more in folklore than in science.

และตั้งอยู่บนตำนานมากกว่าวิทยาศาสตร์

And if we really want to get out of this economic mess,

ถ้าเราอยากจะออกจากความยุ่งเหยิงทางเศรษฐกิจจริงๆ

if we really want high performance

และถ้าเราอยากให้คนทำงานได้ดีจริงๆ

on those definitional tasks of the 21st century,

งานที่เป็นแบบฉบับของงานในศตวรรษที่ 21

the solution is not to do more of the wrong things,

ทางออกจะต้องไม่ใช่การทำสิ่งผิดๆ มากขึ้น

to entice people with a sweeter carrot,

โดยจูงใจคนด้วยรางวัลที่เย้ายวนกว่าเดิม

or threaten them with a sharper stick.

หรือขู่ด้วยบทลงโทษที่แรงกว่าเดิม

We need a whole new approach.

เราต้องใช้วิธีใหม่ถอดด้าม

The good news is that the scientists

และข่าวดีเกี่ยวกับเรื่องนี้คือ นักวิทยาศาสตร์

who've been studying motivation have given us this new approach.

ที่ศึกษาแรงจูงใจได้มอบวิธีใหม่ให้กับเราแล้ว

It's built much more around intrinsic motivation.

วิธีที่ตั้งอยู่บนสิ่งจูงใจภายในมากขึ้น

Around the desire to do things because they matter,

ตั้งอยู่บนความอยากทำสิ่งต่างๆ เพราะมันมีความหมาย

because we like it, they're interesting, or part of something important.

เพราะเราชอบทำมัน เพราะมันน่าสนใจ

เพราะมันเป็นส่วนหนึ่งของบางอย่างที่สำคัญ

And to my mind, that new operating system for our businesses

และผมคิดว่า หัวใจของระบบปฏิบัติการใหม่สำหรับภาคธุรกิจของเรา

revolves around three elements:

อยู่ที่องค์ประกอบสามส่วน

autonomy, mastery and purpose.

คือความเป็นอิสระ ความเชี่ยวชาญ และเป้าหมาย

Autonomy: the urge to direct our own lives.

ความเป็นอิสระ คือความอยากที่จะควบคุมชีวิตของตัวเอง

Mastery: the desire to get better and better at something that matters.

ความเชี่ยวชาญ คือความอยากที่จะทำงานที่มีความหมายให้ดีขึ้นเรื่อยๆ

Purpose: the yearning to do what we do

เป้าหมาย คือความอยากที่จะทำในสิ่งที่เราทำ

in the service of something larger than ourselves.

เพราะมันช่วยให้บรรลุเป้าหมายอะไรสักอย่างที่ยิ่งใหญ่กว่าตัวเรา

These are the building blocks of an entirely new operating system

องค์ประกอบทั้งสามคือฐานรากของระบบปฏิบัติการใหม่เอี่ยม

for our businesses.

สำหรับภาคธุรกิจของเรา

I want to talk today only about autonomy.

วันนี้ผมอยากจะพูดถึงแค่ความเป็นอิสระ

In the 20th century, we came up with this idea of management.

ในศตวรรษที่ 20 เราคิดค้นไอเดียที่เรียกว่า การบริหารจัดการ ขึ้นมา

Management did not emanate from nature.

การจัดการไม่ได้เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติ

Management is not a tree, it's a television set.

การจัดการไม่ใช่ต้นไม้

แต่เป็นเครื่องรับโทรทัศน์

Somebody invented it.

โอเคนะครับ? คือ ใครบางคนประดิษฐ์มันขึ้นมา

It doesn't mean it's going to work forever.

ซึ่งไม่ได้หมายความว่ามันจะใช้การได้ตลอดไป

Management is great.

การจัดการนั้นยอดเยี่ยมมาก

Traditional notions of management are great

แนวคิดดั้งเดิมเกี่ยวกับการจัดการก็สุดยอด

if you want compliance.

ถ้าคุณอยากให้คนทำตามที่คุณสั่ง

But if you want engagement, self-direction works better.

แต่ถ้าคุณอยากให้คนผูกพันกับองค์กร การให้เขาได้เป็นนายตัวเองก็ดีกว่า

Some examples of some kind of radical notions of self-direction.

ผมจะยกตัวอย่างการให้พนักงานได้เป็นนายตัวเอง

แบบสุดขั้วที่เกิดขึ้นแล้ว

You don't see a lot of it,

สุดขั้วแปลว่าตอนนี้คุณยังไม่ค่อยเห็นคนทำแบบนี้มากนัก

but you see the first stirrings of something really interesting going on,

แต่คุณเห็นแรงกระเพื่อมแรกๆ ของปรากฏการณ์ที่น่าสนใจมากที่กำลังเกิดขึ้น

what it means is paying people adequately and fairly, absolutely --

เพราะวิธีนี้คือ การที่บริษัทจ่ายค่าตอบแทนให้เพียงพอ

และแน่นอนว่าต้องยุติธรรม

getting the issue of money off the table,

เอาเรื่องเงินออกไปให้พ้นจากโต๊ะ

and then giving people lots of autonomy.

แล้วปล่อยให้คนมีอิสระมากๆ

Some examples.

ผมอยากยกตัวอย่างสักสองสามเรื่อง

How many of you have heard of the company Atlassian?

มีใครในห้องนี้เคยได้ยินชื่อบริษัท แอตลัสเซียน บ้างครับ?

It looks like less than half.

ดูเหมือนจะน้อยกว่าครึ่งหนึ่ง

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

Atlassian is an Australian software company.

แอตลัสเซียนเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ในออสเตรเลีย

And they do something incredibly cool.

พวกเขาทำในสิ่งที่เจ๋งมากๆ

A few times a year they tell their engineers,

ในแต่ละปี จะมีสองสามครั้งที่พวกเขาบอกวิศวกรของบริษัทว่า

"Go for the next 24 hours and work on anything you want,

"ภายใน 24 ชั่วโมงข้างหน้า ไปทำงานอะไรก็ได้ที่อยากทำ

as long as it's not part of your regular job.

แต่ต้องเป็นงานที่ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของงานประจำ

ไปทำอะไรก็ได้ที่อยากทำ"

Work on anything you want."

Engineers use this time to come up with a cool patch for code,

วิศวกรใช้เวลานี้คิดค้น

แพชเจ๋งๆ ที่แก้ปัญหาในซอฟต์แวร์ หรือวิธีแฮ็คเครื่องที่เหนือชั้น

come up with an elegant hack.

Then they present all of the stuff that they've developed

เสร็จแล้วพวกเขาก็นำเสนอทุกอย่างที่พัฒนาได้

to their teammates, to the rest of the company,

ต่อเพื่อนร่วมทีม ต่อหน้าคนทั้งบริษัท

in this wild and woolly all-hands meeting at the end of the day.

ในการประชุมที่วุ่นวายและอบอุ่น

เมื่อวันนั้นสิ้นสุดลง

Being Australians, everybody has a beer.

ทุกคนมีเบียร์ในมือ ตามธรรมเนียมออสเตรเลีย

They call them FedEx Days.

พวกเขาเรียกวันแบบนี้ว่า วันเฟดเอ็กซ์

Why?

ทำไม? เพราะต้องส่งงานอะไรบางอย่างในเวลาข้ามคืน

Because you have to deliver something overnight.

It's pretty; not bad.

เป็นชื่อที่ดีนะครับ ไม่เลวเลย ละเมิดเครื่องหมายการค้าเห็นๆ

It's a huge trademark violation, but it's pretty clever.

แต่ก็ฉลาดเลยล่ะ

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

That one day of intense autonomy

หนึ่งวันที่พนักงานมีความเป็นอิสระสุดๆ

has produced a whole array of software fixes

ทำให้เกิดแพชแก้ไขซอฟต์แวร์จำนวนมาก

that might never have existed.

ที่อาจไม่เกิดขึ้นเลยถ้าไม่มีวันนั้น

It's worked so well that Atlassian has taken it to the next level

วิธีนี้ใช้การได้ดีจนแอตลัสเซียนยกระดับมัน

ด้วยแนวคิด "เวลา 20 เปอร์เซ็นต์"

with 20% time --

done, famously, at Google --

ที่กูเกิลใช้จนโด่งดังไปทั่ว

where engineers can spend 20% of their time

แนวคิดนี้ให้วิศวกรเอาเวลางาน 20 เปอร์เซ็นต์

working on anything they want.

ไปทำอะไรก็ได้ที่อยากทำ

They have autonomy over their time,

เลือกเองได้ว่าจะใช้เวลาทำอะไร

their task, their team, their technique.

เลือกงาน เลือกทีม เลือกเทคนิค

Radical amounts of autonomy.

มีอิสระแบบสุดขั้วเลยนะครับ

And at Google, as many of you know,

และพวกคุณหลายคนคงรู้แล้วว่า ที่กูเกิล

about half of the new products in a typical year

ประมาณครึ่งหนึ่งของผลิตภัณฑ์ใหม่ในแต่ละปี

are birthed during that 20% time:

ถือกำเนิดในช่วงเวลา 20 เปอร์เซ็นต์ที่ว่า

things like Gmail, Orkut, Google News.

ผลิตภัณฑ์อย่างจีเมล ออร์กุต กูเกิลนิวส์

Let me give you an even more radical example of it:

ผมมีอีกตัวอย่างหนึ่งที่สุดขั้วกว่านั้นอีก

something called the Results Only Work Environment (the ROWE),

แนวคิดนี้เรียกว่า สภาพการทำงานเน้นผลลัพธ์เท่านั้น

Results Only Work Environment: โรว์ (ROWE)

created by two American consultants,

คิดค้นโดยที่ปรึกษาชาวอเมริกันสองคน

in place at a dozen companies around North America.

ตอนนี้ใช้ในบริษัทประมาณ 12 แห่งในทวีปอเมริกาเหนือ

In a ROWE people don't have schedules.

ในสภาพแวดล้อมแบบ ROWE พนักงานไม่มีตาราง

They show up when they want.

พวกเขาโผล่มาทำงานเมื่อไหร่ก็ได้

They don't have to be in the office at a certain time, or any time.

ไม่ต้องอยู่ในสำนักงานในเวลาที่กำหนด

ไม่เข้ามาเลยก็ได้

They just have to get their work done.

แค่ต้องทำงานที่รับผิดชอบให้เสร็จ

How they do it, when they do it, where they do it, is totally up to them.

จะทำยังไง ทำเมื่อไหร่

และที่ไหน ตัดสินใจได้เอง

Meetings in these kinds of environments are optional.

การประชุมในสภาพแวดล้อมแบบนี้ไม่ต้องมีก็ได้

เกิดอะไรขึ้น?

What happens?

Almost across the board,

ในแทบทุกบริษัทที่ทำอย่างนี้ ผลิตภาพสูงขึ้น

productivity goes up, worker engagement goes up,

พนักงานมีความผูกพันกับบริษัทเพิ่มขึ้น

worker satisfaction goes up, turnover goes down.

มีความพึงพอใจในงานมากขึ้น อัตราการเปลี่ยนงานลดลง

Autonomy, mastery and purpose,

ความเป็นอิสระ ความเชี่ยวชาญ และเป้าหมาย

the building blocks of a new way of doing things.

คือรากฐานของวิธีใหม่ในการทำงาน

Some of you might look at this and say,

พวกคุณบางคนอาจมองดูและคิดว่า

"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."

"ฟังดูดี แต่เป็นโลกในอุดมคติ"

And I say, "Nope.

ผมจะตอบว่า "ไม่ใช่นะครับ ผมมีข้อพิสูจน์"

I have proof."

The mid-1990s, Microsoft started an encyclopedia called Encarta.

กลางทศวรรษ 1990 ไมโครซอฟท์เริ่มทำ

สารานุกรมชื่อ เอ็นคาร์ตา

They had deployed all the right incentives,

พวกเขาใช้สิ่งจูงใจที่ถูกต้องทั้งหมด

สิ่งจูงใจที่ถูกต้องทุกอย่าง เขาจ้างมืออาชีพ

They paid professionals to write and edit thousands of articles.

มาเขียนและเรียบเรียงบทความหลายพันชิ้น

Well-compensated managers oversaw the whole thing

แต่งตั้งผู้จัดการที่ได้เงินเดือนดีมาดูแลโครงการ

to make sure it came in on budget and on time.

เพื่อให้มั่นใจว่ามันจะไม่เกินงบและเสร็จทันเวลา

A few years later, another encyclopedia got started.

อีกไม่กี่ปีหลังจากนั้น เกิดสารานุกรมอีกโครงการหนึ่ง

Different model, right?

คนละโมเดลกันนะครับ

Do it for fun.

ทุกคนทำเพราะมันสนุก ไม่มีใครได้เงินแม้แต่แดงเดียว

No one gets paid a cent, or a euro or a yen.

ทำเพราะคุณอยากทำ

Do it because you like to do it.

ทีนี้ถ้า 10 ปีที่แล้ว

Just 10 years ago,

if you had gone to an economist, anywhere,

คุณไปถามนักเศรษฐศาสตร์ที่ไหนก็ได้

"Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.

และบอกว่า "นี่ ผมมีโมเดลสร้างสารานุกรมสองโมเดล

If they went head to head, who would win?"

เอามาแข่งกันตัวต่อตัว ใครจะชนะ?"

10 years ago you could not have found a single sober economist

10 ปีที่แล้วคุณไม่มีทางหานักเศรษฐศาสตร์สติดีคนไหน

anywhere on planet Earth

บนดาวเคราะห์โลก

who would have predicted the Wikipedia model.

ที่จะพยากรณ์ว่าโมเดลวิกิพีเดียจะชนะ

This is the titanic battle between these two approaches.

นี่คือการแข่งขันระดับยักษ์ระหว่างวิธีสองวิธี

This is the Ali-Frazier of motivation, right?

เหมือนตอนที่อาลีชกกับฟราเซียร์

This is the Thrilla in Manila.

ในแมทช์หยุดโลกที่มะนิลา

Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.

ระดับยักษ์จริงๆ นะครับ สิ่งจูงใจภายในปะทะสิ่งจูงใจภายนอก

Autonomy, mastery and purpose,

ความเป็นอิสระ ความเชี่ยวชาญ และเป้าหมาย

versus carrot and sticks, and who wins?

สู้กับการให้รางวัลและการลงโทษ แล้วใครชนะ?

Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose, in a knockout.

สิ่งจูงใจภายใน นั่นคือความเป็นอิสระ ความเชี่ยวชาญ และเป้าหมาย

ชนะขาดลอย ผมขอสรุปตรงนี้ว่า

Let me wrap up.

There is a mismatch between what science knows and what business does.

ปัจจุบันมีความลักลั่นระหว่างสิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้กับสิ่งที่ธุรกิจทำ

และสิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้ก็คือ

Here is what science knows.

One: Those 20th century rewards,

หนึ่ง รางวัลยุคศตวรรษที่ 20

those motivators we think are a natural part of business,

สิ่งจูงใจที่เราคิดว่าเป็นธรรมชาติของธุรกิจ

do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.

ใช้การได้ แต่ใช้ได้เฉพาะในสถานการณ์ไม่กี่แบบ

Two: Those if-then rewards often destroy creativity.

สอง รางวัลที่มีเงื่อนไขมักจะทำลายความคิดสร้างสรรค์

Three: The secret to high performance isn't rewards and punishments,

สาม ความลับของผลงานที่ยอดเยี่ยม

ไม่ใช่รางวัลกับบทลงโทษ

but that unseen intrinsic drive--

แต่เป็นแรงขับจากภายในที่มองไม่เห็น

the drive to do things for their own sake.

แรงขับที่จะทำสิ่งต่างๆ เพราะเราอยากทำ

The drive to do things cause they matter.

แรงขับที่จะทำสิ่งต่างๆ เพราะมันมีความหมาย

And here's the best part.

และเรื่องที่ดีที่สุดเลยคือ

We already know this.

เรารู้เรื่องนี้ดีแล้ว วิทยาศาสตร์ยืนยันสิ่งที่เรารู้อยู่ลึกๆ ในใจ

The science confirms what we know in our hearts.

So, if we repair this mismatch between science and business,

ดังนั้นถ้าเราแก้ความลักลั่นที่ว่า

ระหว่างสิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้กับสิ่งที่ธุรกิจทำ

if we bring our motivation, notions of motivation

ถ้าเรานำแรงจูงใจของเรา แนวความคิดเรื่องการจูงใจ

into the 21st century,

มาใช้ในศตวรรษที่ 21

if we get past this lazy, dangerous, ideology

ถ้าเราข้ามพ้นมโนทัศน์ที่ขี้เกียจและอันตราย

of carrots and sticks,

ของรางวัลและการลงโทษ

we can strengthen our businesses,

เราก็จะสามารถทำให้ธุรกิจแข็งแกร่งกว่าเดิม

we can solve a lot of those candle problems,

แก้ปัญหาแบบโจทย์เทียนได้มากมาย

and maybe, maybe --

และบางที บางที บางที

we can change the world.

เราก็จะเปลี่ยนแปลงโลกได้

I rest my case.

ผมขอจบการนำเสนอประเด็นครับ

(Applause)

(ปรบมือ)