TED2013
Andrew McAfee: What will future jobs look like?
Andrew McAfee: Milyenek lesznek a jövő foglalkozásai?
Filmed:
Readability: 4.4
4,442,966 views
A közgazdász Andrew McAfee szerint igen, valószínű, hogy, robotok fogják átvenni a munkát tőlünk -- vagy legalábbis a jelenleg ismert munkákat. Ebben a jövőbe tekintő előadásban arról elmélkedik, hogy vajon milyenek lesznek a jövő foglalkozásai, és milyen oktatás szükséges a következő generációknak,hogy ezekre a munkákra alkalmassá váljanak.
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
The writer George Eliot cautioned us that,
0
328
2949
Az író, George Eliot hívta fel a figyelmünket arra,
00:15
among all forms of mistake,
1
3277
2067
hogy az összes hibánk közül,
00:17
prophesy is the most gratuitous.
2
5344
2363
a jóslás a legnehezebben indokolható.
00:19
The person that we would all acknowledge
3
7707
1848
A sokak által az írónő 20. századi párjának tartott Yogi Berra
00:21
as her 20th-century counterpart, Yogi Berra, agreed.
4
9555
4302
ugyancsak egyetért ezzel.
00:25
He said, "It's tough to make predictions,
5
13857
1865
Ő így fogalmazott: "Jósolni nehéz dolog,
00:27
especially about the future."
6
15722
2736
különösen a jövőre nézve."
00:30
I'm going to ignore their cautions
7
18458
1811
Én viszont, figyelmen kívül hagyva
ezeket a figyelmeztetéseket,
ezeket a figyelmeztetéseket,
00:32
and make one very specific forecast.
8
20269
1973
most mégis konkrét jóslásba fogok bocsátkozni.
00:34
In the world that we are creating very quickly,
9
22242
2640
A világban, amit egyre gyorsabban építünk,
00:36
we're going to see more and more things
10
24882
1713
egyre több és több science fictionnak
00:38
that look like science fiction,
11
26595
1725
tűnő dolgot fogunk látni,
00:40
and fewer and fewer things that look like jobs.
12
28320
3116
és egyre kevesebb olyat, ami munkalehetőségnek látszik.
00:43
Our cars are very quickly going to start driving themselves,
13
31436
2752
Hamarosan eljön az autonóm járművek kora,
00:46
which means we're going to need fewer truck drivers.
14
34188
2696
amikor kevesebb teherautó-sofőrre lesz szükség.
00:48
We're going to hook Siri up to Watson
15
36884
2121
A Siri alkalmazást az IBM Watson
számítógéphez fogjuk csatlakoztatni,
számítógéphez fogjuk csatlakoztatni,
00:51
and use that to automate a lot of the work
16
39005
2597
hogy automatizáljunk vele egy sor munkát,
00:53
that's currently done by customer service reps
17
41602
2226
amit jelenleg vevőszolgálati képviselők,
00:55
and troubleshooters and diagnosers,
18
43828
2904
hibaelhárítók és diagnosztikusok végeznek,
00:58
and we're already taking R2D2,
19
46732
2256
és máris ott tartunk, hogy R2D2-kat
01:00
painting him orange, and putting him to work
20
48988
3240
festünk sárgára, és állítunk munkába,
01:04
carrying shelves around warehouses,
21
52228
2549
hogy raktárakban dolgozzanak,
01:06
which means we need a lot fewer people
22
54777
2075
elérve ez által, hogy sokkal kevesebb embernek kelljen
01:08
to be walking up and down those aisles.
23
56852
1966
fel-alá mászkálnia ezeken a folyosókon.
01:10
Now, for about 200 years,
24
58818
3802
Nos, már kb. 200 éve annak,
01:14
people have been saying exactly what I'm telling you --
25
62620
2183
hogy az emberek pontosan azt mondják, amiről beszélek --
01:16
the age of technological unemployment is at hand —
26
64803
2817
hogy eljött a technológiai munkanélküliség kora --
01:19
starting with the Luddites smashing looms in Britain
27
67620
2415
kezdve a ludditákkal,
akik szövőszékeket törtek össze Britanniában,
akik szövőszékeket törtek össze Britanniában,
01:22
just about two centuries ago,
28
70035
1896
pontosan két évszázaddal ezelőtt,
01:23
and they have been wrong.
29
71931
2032
és akik hatalmasat tévedtek.
01:25
Our economies in the developed world have coasted along
30
73963
2817
A fejlett világ gazdaságai hosszú ideig
01:28
on something pretty close to full employment.
31
76780
1934
nagyon közel jártak a teljes foglalkoztatottsághoz.
01:30
Which brings up a critical question:
32
78714
2099
Ami felvet egy lényeges kérdést:
01:32
Why is this time different, if it really is?
33
80813
2926
miért más a mostani kor, ha egyáltalán az?
01:35
The reason it's different is that, just in the past few years,
34
83739
2996
Hát azért, mert az elmúlt néhány évben
01:38
our machines have started demonstrating skills
35
86735
1895
a gépeink elkezdtek olyan képességekre szert tenni,
01:40
they have never, ever had before:
36
88630
2625
mint azelőtt soha, de soha:
01:43
understanding, speaking, hearing, seeing,
37
91255
3260
értenek, beszélnek, hallanak, látnak,
01:46
answering, writing, and they're still acquiring new skills.
38
94515
4213
válaszolnak, írnak, és egyre újabb és újabb
képességeket sajátítanak el.
képességeket sajátítanak el.
01:50
For example, mobile humanoid robots
39
98728
2570
A mobil humanoid robotok például
01:53
are still incredibly primitive,
40
101298
1947
még mindig hihetetlenül primitívek,
01:55
but the research arm of the Defense Department
41
103245
1838
de a Védelmi Hivatal kutatási részlege
01:57
just launched a competition
42
105083
1515
nemrégiben indított egy versenyt a célból,
01:58
to have them do things like this,
43
106598
2314
hogy ilyen dolgokra tegyük képessé őket,
02:00
and if the track record is any guide,
44
108912
1733
és ha hihetünk a híreknek, akkor
02:02
this competition is going to be successful.
45
110645
2399
a verseny sikeresnek ígérkezik.
02:05
So when I look around, I think the day is not too far off at all
46
113044
3636
Amikor körülnézek, úgy érzem,
egyáltalán nincs messze a nap,
egyáltalán nincs messze a nap,
02:08
when we're going to have androids
47
116680
2176
amikor androidok fognak végezni
02:10
doing a lot of the work that we are doing right now.
48
118856
2881
sok olyan feladatot, melyeket most mi magunk csinálunk.
02:13
And we're creating a world where there is going to be
49
121737
3758
Egy olyan világot alkotunk, amelyben
02:17
more and more technology and fewer and fewer jobs.
50
125495
3685
egyre több és több a technológia,
és egyre kevesebb a munkalehetőség.
és egyre kevesebb a munkalehetőség.
02:21
It's a world that Erik Brynjolfsson and I are calling
51
129180
2249
Ezt a világot mi, Erik Brynjolfssonnal úgy hívjuk, hogy
02:23
"the new machine age."
52
131429
1491
"az új gépkorszak".
02:24
The thing to keep in mind is that
53
132920
2133
Fontos megjegyezni, hogy
02:27
this is absolutely great news.
54
135053
2549
ez egy abszolút remek hír.
02:29
This is the best economic news on the planet these days.
55
137602
3317
Ez a létező legjobb gazdasági hír a bolygón manapság.
02:32
Not that there's a lot of competition, right?
56
140919
3529
Nem az, hogy milyen hatalmas a verseny, ugye?
02:36
This is the best economic news we have these days
57
144448
1899
Ez napjaink legjobb gazdasági híre,
02:38
for two main reasons.
58
146347
1616
mégpedig két fő ok miatt.
02:39
The first is, technological progress is what allows us
59
147963
2985
Az első, hogy a technológiai fejlődés teszi számunkra lehetővé,
02:42
to continue this amazing recent run that we're on
60
150948
3737
hogy folytatódjon az a lenyűgöző jelenlegi tendencia,
02:46
where output goes up over time,
61
154685
2521
amelyben a termelés volumene egyre nő,
02:49
while at the same time, prices go down,
62
157206
3326
miközben -- ezzel egy időben -- az árak csökkennek,
02:52
and volume and quality just continue to explode.
63
160532
4204
és amelyben a volumen és a minőség
robbanásszerű növekedést mutat.
robbanásszerű növekedést mutat.
02:56
Now, some people look at this and talk about
64
164736
2001
Némelyek ennek hallatán azt mondhatják, hogy
02:58
shallow materialism,
65
166737
1406
ez csak sekélyes anyagiasság,
03:00
but that's absolutely the wrong way to look at it.
66
168143
2418
ám ez teljességgel téves megközelítése a dolgoknak.
03:02
This is abundance, which is exactly
67
170561
2495
A gazdasági rendszerünktől pontosan azt várjuk,
03:05
what we want our economic system to provide.
68
173056
3422
hogy bőséget biztosítson számunkra.
03:08
The second reason that the new machine age
69
176478
3216
A másik ok, amiért az új gépkorszakot
03:11
is such great news is that, once the androids
70
179694
2306
remek dolognak tartom, az az, hogy amint androidok
03:14
start doing jobs, we don't have to do them anymore,
71
182000
3252
kezdik végezni a különböző munkákat,
nem nekünk kell végeznünk többé,
nem nekünk kell végeznünk többé,
03:17
and we get freed up from drudgery and toil.
72
185252
3756
így megszabadulunk a rabszolgamunkától és a fáradtságtól.
03:21
Now, when I talk about this with my friends
73
189008
2024
Amikor erről beszélgetek a barátaimmal
03:23
in Cambridge and Silicon Valley, they say,
74
191032
2552
Cambridge-ben és a Szilícium-völgyben, azt mondják:
03:25
"Fantastic. No more drudgery, no more toil.
75
193584
2273
"Fantasztikus! Nincs több robotolás, nincs több küszködés!
03:27
This gives us the chance to imagine
76
195857
2051
Ez lehetőséget ad arra, hogy elképzeljünk
03:29
an entirely different kind of society,
77
197908
2293
egy teljesen másfajta társadalmat,
03:32
a society where the creators and the discoverers
78
200201
2912
egy társadalmat, amiben az alkotók, a felfedezők,
03:35
and the performers and the innovators
79
203113
1829
az előadók és az újítók
03:36
come together with their patrons and their financiers
80
204942
3509
azért találkoznak szellemi és pénzügyi támogatóikkal,
03:40
to talk about issues, entertain, enlighten,
81
208451
2679
hogy beszélgessenek, szórakoztassák, felvilágosítsák,
03:43
provoke each other."
82
211130
2078
és inspirálják egymást."
03:45
It's a society really, that looks a lot like the TED Conference.
83
213208
4575
Ez egy olyan társadalom,
amely nagyon emlékeztet egy TED Konferenciára.
amely nagyon emlékeztet egy TED Konferenciára.
03:49
And there's actually a huge amount of truth here.
84
217783
2483
És ebben tényleg rengeteg igazság van.
03:52
We are seeing an amazing flourishing taking place.
85
220266
3023
Csodálatos virágzásnak vagyunk szemtanúi.
03:55
In a world where it is just about as easy
86
223289
2002
Egy világban, ahol olyan egyszerű
03:57
to generate an object as it is to print a document,
87
225291
3407
egy tárgy létrehozása, mint egy dokumentum kinyomtatása,
04:00
we have amazing new possibilities.
88
228698
2089
csodálatos új lehetőségek várnak ránk.
04:02
The people who used to be craftsmen and hobbyists
89
230787
3677
Az egykori mesteremberek és amatőrök
04:06
are now makers, and they're responsible
90
234464
1867
most alkotókká válnak, akik
04:08
for massive amounts of innovation.
91
236331
2390
temérdek innovációért felelősek.
04:10
And artists who were formerly constrained
92
238721
2282
A korábban korlátok közé szorított művészek pedig
04:13
can now do things that were never, ever possible
93
241003
3168
olyan dolgokat csinálhatnak, amelyekre korábban soha,
04:16
for them before.
94
244171
1896
de soha nem volt lehetőségük.
04:18
So this is a time of great flourishing,
95
246067
2117
Tehát csodálatos virágkorban élünk,
04:20
and the more I look around, the more convinced I become
96
248184
2932
és minél többször nézek körbe, annál biztosabb vagyok benne,
04:23
that this quote, from the physicist Freeman Dyson,
97
251116
3074
hogy a fizikus Freeman Dysonnak ez az idézete
04:26
is not hyperbole at all.
98
254190
2033
egyáltalán nem túlzás.
04:28
This is just a plain statement of the facts.
99
256223
2790
Csak egy egyszerű ténymegállapítás.
Egy döbbenetes korszak közepén járunk.
04:31
We are in the middle of an astonishing period.
100
259013
1845
04:32
["Technology is a gift of God. After the gift of life it is perhaps the greatest of God's gifts. It is the mother of civilizations, of arts and of sciences." — Freeman Dyson]
101
260858
884
["A technológia Isten ajándéka.
Az élet után ez a legnagyobb ajándék,
amit az Istentől kaptunk.
Ez a civilizáció, a művészetek és
a tudományok szülőanyja." -- Freeman Dyson]
Az élet után ez a legnagyobb ajándék,
amit az Istentől kaptunk.
Ez a civilizáció, a művészetek és
a tudományok szülőanyja." -- Freeman Dyson]
04:33
Which brings up another great question:
102
261742
2791
És ez egy újabb csodálatos kérdést vet fel:
04:36
What could possibly go wrong in this new machine age?
103
264533
2976
Mi romolhat el egyáltalán ebben az új gépkorszakban?
04:39
Right? Great, hang up, flourish, go home.
104
267509
3362
Ugye? Szuper, most hagyjuk abba, kezdődjön a virágzás, irány haza.
04:42
We're going to face two really thorny sets of challenges
105
270871
2666
A kihívások két nagyon kényes csoportjával kell szembenéznünk,
04:45
as we head deeper into the future that we're creating.
106
273537
2793
ahogy egyre mélyebbre hatolunk az általunk alkotott jövőbe.
04:48
The first are economic, and they're really nicely summarized
107
276330
3250
Az első gazdasági jellegű, és lényegét remekül összefoglalja
04:51
in an apocryphal story about a back-and-forth
108
279580
3090
az a képzeletbeli párbeszéd, ami
04:54
between Henry Ford II and Walter Reuther,
109
282670
3042
II. Henry Ford és Walter Reuther,
04:57
who was the head of the auto workers union.
110
285712
2745
az autóipari munkások szakszervezetének
vezetője között játszódhatott volna le.
vezetője között játszódhatott volna le.
05:00
They were touring one of the new modern factories,
111
288457
2183
Miközben az egyik modern gyárban sétálgatnak,
05:02
and Ford playfully turns to Reuther and says,
112
290640
2750
Ford tréfásan Reutherhez fordul, és így szól:
05:05
"Hey Walter, how are you going to get these robots
113
293390
2162
Walter, hogy tudnád rávenni ezeket a robotokat,
05:07
to pay union dues?"
114
295552
1814
hogy fizessék a szakszervezeti tagdíjat?
05:09
And Reuther shoots back, "Hey Henry,
115
297366
1945
Mire Reuther hátraszól: "Hát te, Henry,
05:11
how are you going to get them to buy cars?"
116
299311
4542
hogy tudnád rávenni őket, hogy autót vásároljanak?"
05:15
Reuther's problem in that anecdote
117
303853
3011
Reuther problémája ebben az anekdotában az,
05:18
is that it is tough to offer your labor to an economy
118
306864
4109
hogy nem egyszerű felajánlani a munkaerőnket
05:22
that's full of machines,
119
310973
1635
egy agyongépesített gazdaságnak,
05:24
and we see this very clearly in the statistics.
120
312608
2224
és ez nagyon világosan látható a statisztikákból is.
05:26
If you look over the past couple decades
121
314832
2392
Ha megnézzük az elmúlt évtizedek
05:29
at the returns to capital -- in other words, corporate profits --
122
317224
3664
tőkemegtérülési mutatóit -- más szavakkal a vállalatok profitját, --
05:32
we see them going up,
123
320888
1684
akkor növekedést látunk,
05:34
and we see that they're now at an all-time high.
124
322572
2087
és azt látjuk, hogy soha nem látott magasságokban vannak.
05:36
If we look at the returns to labor, in other words
125
324659
2701
A munkajövedelmeket, más szóval
05:39
total wages paid out in the economy,
126
327360
1884
a gazdaságban kifizetett bértömeget nézve viszont azt látjuk,
05:41
we see them at an all-time low
127
329244
2547
hogy minden idők legalacsonyabb szintjén áll,
05:43
and heading very quickly in the opposite direction.
128
331791
3065
és nagyon gyorsan tart az ellenkező irányba.
05:46
So this is clearly bad news for Reuther.
129
334856
1770
Hát ezek bizony rossz hírek Reuther számára.
05:48
It looks like it might be great news for Ford,
130
336626
3398
Elsőre úgy tűnhet, hogy Fordnak viszont örülhetne nekik,
05:52
but it's actually not. If you want to sell
131
340024
2304
valójában azonban nem. Ha hatalmas mennyiségű
05:54
huge volumes of somewhat expensive goods to people,
132
342328
3344
és drága terméket akarsz eladni az embereknek,
05:57
you really want a large, stable, prosperous middle class.
133
345672
3788
akkor nagy, stabil és prosperáló
középosztályra van szükség.
középosztályra van szükség.
06:01
We have had one of those in America
134
349460
2224
Nekünk Amerikában egyszer volt ilyenünk,
06:03
for just about the entire postwar period.
135
351684
2633
a háború utáni időszakban.
06:06
But the middle class is clearly under huge threat right now.
136
354317
4352
Most azonban a középosztály
hatalmas fenyegetésnek van kitéve.
hatalmas fenyegetésnek van kitéve.
06:10
We all know a lot of the statistics,
137
358669
1411
Mindannyian ismerünk ilyen statisztikákat,
06:12
but just to repeat one of them,
138
360080
2359
melyek közül én csak egyet említenék,
06:14
median income in America has actually gone down
139
362439
2767
amely szerint Amerikában az átlagos jövedelem csökkent
06:17
over the past 15 years,
140
365206
1691
az elmúlt 15 évben,
06:18
and we're in danger of getting trapped
141
366897
1715
és fennáll a veszélye annak,
06:20
in some vicious cycle where inequality and polarization
142
368612
3925
hogy az egyenlőtlenség és polarizáció veszélyes ciklusából
06:24
continue to go up over time.
143
372537
3180
a következő időszakban sem tudunk kilábalni.
06:27
The societal challenges that come along
144
375717
2399
Az ezzel a fajta egyenlőtlenséggel együtt járó
06:30
with that kind of inequality deserve some attention.
145
378116
2576
társadalmi kihívásoknál érdemes egy kicsit elidőznünk.
06:32
There are a set of societal challenges
146
380692
1668
Van egy sor társadalmi kihívás,
06:34
that I'm actually not that worried about,
147
382360
1944
melyek miatt egyáltalán nem aggódom,
06:36
and they're captured by images like this.
148
384304
2351
például amelyek ezeken a képeken láthatók.
06:38
This is not the kind of societal problem
149
386655
1822
Ez nem az a fajta társadalmi probléma,
06:40
that I am concerned about.
150
388477
2464
ami miatt aggódnunk kéne.
06:42
There is no shortage of dystopian visions
151
390941
2143
Nem vagyunk híján az antiutópisztikus látomásoknak,
06:45
about what happens when our machines become self-aware,
152
393084
3483
amelyekben a gépeink önállósítják magukat,
06:48
and they decide to rise up and coordinate attacks against us.
153
396567
3176
fellázadnak, és összehangolt támadást idítanak ellenünk.
06:51
I'm going to start worrying about those
154
399743
1747
Én is kezdek aggódni a miatt,
06:53
the day my computer becomes aware of my printer.
155
401490
3229
hogy egy napon a számítógépem ráébred a nyomtatóm létezésére.
06:56
(Laughter) (Applause)
156
404719
3629
(Nevetés) (Taps)
07:00
So this is not the set of challenges we really need to worry about.
157
408348
2972
Ez tehát nem az a kihívás,
ami miatt nagyon nyugtalankodnunk kéne.
ami miatt nagyon nyugtalankodnunk kéne.
07:03
To tell you the kinds of societal challenges
158
411320
2788
Hogy megértsék, milyen fajta kihívásokkal
07:06
that are going to come up in the new machine age,
159
414108
2212
kell szembenéznünk az új gépkorszakban,
07:08
I want to tell a story about two stereotypical American workers.
160
416320
3711
elmondanék egy történetet két sztrereotíp amerikai dolgozóról.
07:12
And to make them really stereotypical,
161
420031
1768
Hogy még sablonosabb legyen a történet,
07:13
let's make them both white guys.
162
421799
2147
legyenek mindketten fehér bőrűek.
07:15
And the first one is a college-educated
163
423946
3762
Az első egy egyetemet végzett szakember,
07:19
professional, creative type, manager,
164
427708
3146
a kreatív fajtából, menedzser,
07:22
engineer, doctor, lawyer, that kind of worker.
165
430854
2751
mérnök, orvos, ügyvéd vagy valami hasonló.
07:25
We're going to call him "Ted."
166
433605
2419
Őt Tednek fogjuk hívni.
07:28
He's at the top of the American middle class.
167
436024
2273
Az amerikai felső középosztály tagja.
07:30
His counterpart is not college-educated
168
438297
2882
Ellenpárja egyetemi diplomával nem rendelkezik,
07:33
and works as a laborer, works as a clerk,
169
441179
3064
munkásként vagy hivatalnokként dolgozik,
07:36
does low-level white collar or blue collar work in the economy.
170
444243
3312
alsó szintű fehérgalléros vagy kékgalléros munkát végez.
07:39
We're going to call that guy "Bill."
171
447555
2405
Őt meg nevezzük Billnek.
07:41
And if you go back about 50 years,
172
449960
2079
Ha kb. 50 évet visszamegyünk az időben,
07:44
Bill and Ted were leading remarkably similar lives.
173
452039
3817
akkor azt látjuk, hogy Bill és Ted feltűnően hasonló életet élnek.
07:47
For example, in 1960 they were both very likely
174
455856
2503
Például 1960-ban valószínűleg mindketten
07:50
to have full-time jobs, working at least 40 hours a week.
175
458359
3370
teljes munkaidőben, legalább heti 40 órában dolgoznak.
07:53
But as the social researcher Charles Murray has documented,
176
461729
3296
A társadalomkutató Charles Murray azonban kimutatta,
07:57
as we started to automate the economy,
177
465025
2968
hogy ahogy elkezdtük automatizálni a gazdaságot --
07:59
and 1960 is just about when computers started to be used by businesses,
178
467993
4147
és éppen a 60-as években kezdődött
a számítógépek üzleti célú alkalmazása --,
a számítógépek üzleti célú alkalmazása --,
08:04
as we started to progressively inject technology
179
472140
2871
ahogy elkezdtünk fokozott ütemben technológiát,
08:07
and automation and digital stuff into the economy,
180
475011
2736
automatizálást és digitális dolgokat bevinni a gazdaságba,
08:09
the fortunes of Bill and Ted diverged a lot.
181
477747
3025
Bill és Ted sorsa kezdett határozottan elválni egymástól.
08:12
Over this time frame, Ted has continued
182
480772
2119
Ez alatt az időszak alatt Ted továbbra is
08:14
to hold a full-time job. Bill hasn't.
183
482891
2752
megőrizte teljes munkaidős állását. Bill viszont nem.
08:17
In many cases, Bill has left the economy entirely,
184
485643
4271
Bill sok esetben teljesen kiszorult a gazdaságból,
08:21
and Ted very rarely has.
185
489914
2264
Ted viszont csak nagyon ritkán.
08:24
Over time, Ted's marriage has stayed quite happy.
186
492178
3265
Az idők folyamán Ted továbbra is boldog házasságban élt.
08:27
Bill's hasn't.
187
495443
1641
Bill viszont nem.
08:29
And Ted's kids have grown up in a two-parent home,
188
497084
3322
Ted gyermekeit két szülő nevelte fel,
08:32
while Bill's absolutely have not over time.
189
500406
3220
miközben Bill gyerekeiről ez egyáltalán nem mondható el.
08:35
Other ways that Bill is dropping out of society?
190
503626
2404
És az egyéb dolgok, melyek azt mutatják,
hogy Bill kiszorult a társadalomból.
hogy Bill kiszorult a társadalomból.
08:38
He's decreased his voting in presidential elections,
191
506030
3689
Egyre kevésbé vett részt az elnökválasztásokon,
08:41
and he's started to go to prison a lot more often.
192
509719
3993
és elkezdett gyakrabban börtönbe kerülni.
08:45
So I cannot tell a happy story about these social trends,
193
513712
3984
Sajnos nem tudok boldog történetet mesélni
ezekről a társadalmi trendekről,
ezekről a társadalmi trendekről,
08:49
and they don't show any signs of reversing themselves.
194
517696
2747
és nem látom, hogy ezek a trendek mitől változnának meg.
08:52
They're also true no matter which ethnic group
195
520443
2973
Ezek a megállapítások igazak, függetlenül a vizsgált
08:55
or demographic group we look at,
196
523416
1721
etnikai vagy demográfiai csoportoktól,
08:57
and they're actually getting so severe
197
525137
2076
és kezdenek olyannyira súlyossá válni,
08:59
that they're in danger of overwhelming
198
527213
1771
hogy már veszélyeztetik
09:00
even the amazing progress we made with the Civil Rights Movement.
199
528984
3648
a Polgárjogi Mozgalommal elért csodálatos eredményeinket is.
09:04
And what my friends in Silicon Valley
200
532632
2512
És szilícium-völgybeli, a Cambridge-i barátaim figyelmét pedig
09:07
and Cambridge are overlooking is that they're Ted.
201
535144
5251
rendre elkerüli a tény, hogy ők a Tedek közé tartoznak.
09:12
They're living these amazingly busy, productive lives,
202
540395
3437
Hogy ők ezt a csodálatosan tartalmas, termékeny életet élik,
09:15
and they've got all the benefits to show from that,
203
543832
2390
és hogy ennek minden előnyét élvezhetik,
09:18
while Bill is leading a very different life.
204
546222
2435
miközben Billnek egy teljesen más élet jutott.
09:20
They're actually both proof of how right Voltaire was
205
548657
2140
Ők valójában mindketten azt bizonyítják, mennyire igaza volt Voltaire-nek,
09:22
when he talked about the benefits of work,
206
550797
2252
amikor a munka előnyeiről beszélt,
09:25
and the fact that it saves us from not one but three great evils.
207
553049
3581
és azt a tényt, hogy a munka nem is egy,
de három gonosztól ment meg bennünket.
de három gonosztól ment meg bennünket.
09:28
["Work saves a man from three great evils: boredom, vice and need." — Voltaire]
208
556630
997
["A munka megmenti az embert három gonosztól:
az unalomtól, a bűntől és a szükségtől." -- Voltaire]
az unalomtól, a bűntől és a szükségtől." -- Voltaire]
09:29
So with these challenges, what do we do about them?
209
557627
3336
Mit kezdhetünk hát ezekkel a kihívásokkal?
09:32
The economic playbook is surprisingly clear,
210
560963
2583
A gazdasági forgatókönyvek meglepően világosak,
09:35
surprisingly straightforward, in the short term especially.
211
563546
3140
meglepően egyértelműek, legalábbis rövid távon.
09:38
The robots are not going to take all of our jobs in the next year or two,
212
566686
2892
A robotok nem fogják elvenni a munkánkat a következő egy-két évben,
09:41
so the classic Econ 101 playbook is going to work just fine:
213
569578
4468
így a klasszikus Econ 101 forgatókönyv még kiválóan fog működni:
09:46
Encourage entrepreneurship,
214
574046
2152
Ösztönözd a vállalkozásokat,
09:48
double down on infrastructure,
215
576198
2196
duplázd meg az infrastruktúrát,
09:50
and make sure we're turning out people
216
578394
1699
és biztosítsd, hogy megfelelő szakértelemmel rendelkező
09:52
from our educational system with the appropriate skills.
217
580093
3597
emberek kerüljenek ki az oktatási rendszerből.
09:55
But over the longer term, if we are moving into an economy
218
583690
3277
Hosszabb távon viszont egy olyan gazdaság irányába haladunk,
09:58
that's heavy on technology and light on labor,
219
586967
2652
amely nagyobb részt technológiából,
és csak kisebb részt emberi munkából áll,
és csak kisebb részt emberi munkából áll,
10:01
and we are, then we have to consider
220
589619
2428
és ezért komolyan fontolóra kell vennünk
10:04
some more radical interventions,
221
592047
1784
néhány gyökeres beavatkozást,
10:05
for example, something like a guaranteed minimum income.
222
593831
3199
például mint a garantált minimális jövedelem bevezetését.
10:09
Now, that's probably making some folk in this room uncomfortable,
223
597030
3712
Bizonyára ülnek itt olyanok,
akiket ezek a dolgok kellemetlenül érintenek,
akiket ezek a dolgok kellemetlenül érintenek,
10:12
because that idea is associated with the extreme left wing
224
600742
3857
mert a gondolatnak van egyfajta szélsőbaloldali felhangja,
10:16
and with fairly radical schemes for redistributing wealth.
225
604599
3219
és mert a vagyon újrafelosztásának radikális módjaira utal.
10:19
I did a little bit of research on this notion,
226
607818
1953
Végeztem egy kis kutatást ezzel kapcsolatban,
10:21
and it might calm some folk down to know that
227
609771
2455
aminek eredménye talán megnyugtatja az aggódókat,
10:24
the idea of a net guaranteed minimum income
228
612226
2632
mivel a garantált minimális jövedelem legnagyobb hirdetői
10:26
has been championed by those frothing-at-the-mouth socialists
229
614858
3162
olyan, habzó szájú szocialisták voltak, mint
10:30
Friedrich Hayek, Richard Nixon and Milton Friedman.
230
618035
5473
Friedrich Hayek, Richard Nixon és Milton Friedman.
10:35
And if you find yourself worried
231
623508
1879
És ha aggódni kezdenének amiatt,
10:37
that something like a guaranteed income
232
625387
3309
hogy egy ilyen garantált jövedelem
10:40
is going to stifle our drive to succeed
233
628696
2275
esetleg elfojtaná a siker utáni vágyunkat,
10:42
and make us kind of complacent,
234
630971
1764
és önteltté tenne bennünket,
10:44
you might be interested to know that social mobility,
235
632735
2790
akkor érdekelheti önöket, hogy a társadalmi mobilitás,
10:47
one of the things we really pride ourselves on in the United States,
236
635525
2675
amire annyira büszkék vagyunk az Egyesült Államokban,
10:50
is now lower than it is in the northern European countries
237
638200
3340
jelenleg alacsonyabb, mint az észak-európai országokban,
10:53
that have these very generous social safety nets.
238
641540
3199
melyek, mint tudjuk, rendkívül nagyvonalú
szociális hálóval rendelkeznek.
szociális hálóval rendelkeznek.
10:56
So the economic playbook is actually pretty straightforward.
239
644739
2792
A gazdasági forgatókönyv tehát tényleg tiszta és világos.
10:59
The societal one is a lot more challenging.
240
647531
3056
A társadalmi forgatókönyv viszont komoly kihívásokat tartogat.
11:02
I don't know what the playbook is
241
650587
2148
Nem tudom, milyen forgatókönyv alapján lehetne például
11:04
for getting Bill to engage and stay engaged throughout life.
242
652735
3828
Billt visszaszerezni, és egész életén keresztül megtartani.
11:08
I do know that education is a huge part of it.
243
656563
2504
Azt viszont tudom, hogy az oktatás egy fontos fejezete lesz.
11:11
I witnessed this firsthand.
244
659067
1780
Ezt volt alkalmam közvetlenül is megtapasztalni.
11:12
I was a Montessori kid for the first few years of my education,
245
660847
3756
Iskoláim első éveiben a Montessori-módszer szerint tanultam,
11:16
and what that education taught me
246
664603
1529
és ez a módszer arra tanított,
11:18
is that the world is an interesting place
247
666132
2091
hogy a világ érdekes hely,
11:20
and my job is to go explore it.
248
668223
2641
az én dolgom pedig ennek a helynek a felfedezése.
11:22
The school stopped in third grade,
249
670864
1701
Ez az iskola csak három évig tartott,
11:24
so then I entered the public school system,
250
672565
2068
utána a közoktatási rendszerben folytattam,
11:26
and it felt like I had been sent to the Gulag.
251
674633
4366
ahol úgy éreztem magam, mintha a Gulagba kerültem volna.
11:30
With the benefit of hindsight, I now know the job
252
678999
2901
Utólag már tudom, hogy ennek a feladata az volt,
11:33
was to prepare me for life as a clerk or a laborer,
253
681900
2514
hogy felkészítsen a hivatalnoki vagy munkáséletre,
11:36
but at the time it felt like the job was to kind of
254
684414
2330
de akkoriban úgy éreztem, az egész arra megy ki,
11:38
bore me into some submission with what was going on around me.
255
686744
3824
hogy ne érdekeljen, mi folyik körülöttem.
11:42
We have to do better than this.
256
690568
1348
Ennél jobban kell csinálnunk!
11:43
We cannot keep turning out Bills.
257
691916
3676
Nem folytathatjuk tovább a Billek kirekesztését.
11:47
So we see some green shoots that things are getting better.
258
695592
2344
Van már néhány bíztató jel, ami azt mutatja,
hogy a dolgok kezdenek jobbra fordulni.
hogy a dolgok kezdenek jobbra fordulni.
11:49
We see technology deeply impacting education
259
697936
2824
Látjuk, amint a technológia
egyre mélyebben van jelen az oktatásban,
egyre mélyebben van jelen az oktatásban,
11:52
and engaging people, from our youngest learners
260
700760
2528
és magával ragadja az embereket a legfialatabb tanulóinktól
11:55
up to our oldest ones.
261
703288
1764
a legidősebbekig.
11:57
We see very prominent business voices telling us
262
705052
2620
Az üzleti élet prominens személyiségeitől azt halljuk,
11:59
we need to rethink some of the things that we've been holding dear for a while.
263
707672
3216
hogy újra kell gondolnunk dolgokat,
amelyekhez jó ideje már megszokásból ragaszkodunk.
amelyekhez jó ideje már megszokásból ragaszkodunk.
12:02
And we see very serious and sustained
264
710888
2260
Látunk igen komoly, kitartó
12:05
and data-driven efforts to understand
265
713148
2804
és tényeken alapuló erőfeszítéseket annak megértésére,
12:07
how to intervene in some of the most troubled communities that we have.
266
715952
3543
hogy miként lehetne beavatkozni
a legproblémásabb közösségek életébe.
a legproblémásabb közösségek életébe.
12:11
So the green shoots are out there.
267
719495
2209
Már dereng valami fény az alagút végén.
12:13
I don't want to pretend for a minute
268
721704
1434
Egy percig sem akarnám azt állítani,
12:15
that what we have is going to be enough.
269
723138
1942
hogy mindez elég lenne.
12:17
We're facing very tough challenges.
270
725080
2142
Nagyon kemény kihívások várnak még ránk.
12:19
To give just one example, there are about five million Americans
271
727222
3106
Csak hogy nézzünk egy példát:
jelenleg is van mintegy ötmillió amerikai,
jelenleg is van mintegy ötmillió amerikai,
12:22
who have been unemployed for at least six months.
272
730328
2814
aki legalább hat hónapja munkanélküli.
12:25
We're not going to fix things for them
273
733142
1342
Nem úgy fogunk rajtuk segíteni,
12:26
by sending them back to Montessori.
274
734484
2443
hogy visszaküldjük őket a Montessoriba.
12:28
And my biggest worry is that we're creating a world
275
736927
2355
Engem leginkább az aggaszt, hogy olyan világot építünk,
12:31
where we're going to have glittering technologies
276
739282
2549
amelyben a csillogó-villogó technológiákat
12:33
embedded in kind of a shabby society
277
741831
2305
egy ütött-kopott társadalomba ágyazzuk be,
12:36
and supported by an economy that generates inequality
278
744136
2967
egy olyan gazdasági környezetbe,
ami egyenlőtlenséget generál
ami egyenlőtlenséget generál
12:39
instead of opportunity.
279
747103
1481
lehetőségek helyett.
12:40
But I actually don't think that's what we're going to do.
280
748584
2752
De én egyáltalán nem hiszem, hogy ezt fogjuk tenni.
12:43
I think we're going to do something a lot better
281
751336
1629
Azt hiszem, ennél sokkal okosabban fogunk cselekedni,
12:44
for one very straightforward reason:
282
752965
2110
mégpedig egy igen nyilvánvaló ok miatt:
12:47
The facts are getting out there.
283
755075
1968
a tények már itt vannak a nyakunkon.
12:49
The realities of this new machine age
284
757043
2042
Ennek az új gépkorszaknak a létezése
12:51
and the change in the economy are becoming more widely known.
285
759085
3315
és a gazdasági változások
egyre szélesebb körben válnak ismertté.
egyre szélesebb körben válnak ismertté.
12:54
If we wanted to accelerate that process, we could do things
286
762400
2851
Ha fel akarjuk gyorsítani ezt a folyamatot, akkor például
12:57
like have our best economists and policymakers
287
765251
2766
legjobb közgazdászaink és politikusaink
13:00
play "Jeopardy!" against Watson.
288
768017
2419
Watson ellen játszhatnának "Jeopardy"-t.
13:02
We could send Congress on an autonomous car road trip.
289
770436
3550
Elküldhetnénk a Kongresszust egy autonóm járműves utazásra.
13:05
And if we do enough of these kinds of things,
290
773986
1653
És ha elég sok ilyen dolgot teszünk,
13:07
the awareness is going to sink in that things are going to be different.
291
775639
3404
azzal egyre inkább erősítjük azt a hitet, hogy a dolgok megváltozhatnak.
13:11
And then we're off to the races,
292
779043
1771
És akkor a verseny elkezdődik,
13:12
because I don't believe for a second
293
780814
2430
mert egy másodpercig sem hiszem,
13:15
that we have forgotten how to solve tough challenges
294
783244
2968
hogy elfelejtettük volna, hogyan kell kemény kihívásokkal megküzdeni,
13:18
or that we have become too apathetic or hard-hearted to even try.
295
786212
4350
vagy hogy túlságosan fásultak,
vagy érzéketlenek lennénk a próbálkozáshoz.
vagy érzéketlenek lennénk a próbálkozáshoz.
13:22
I started my talk with quotes from wordsmiths
296
790562
2394
A beszédemet a szavak két olyan mesterétől vett idézettel kezdtem,
13:24
who were separated by an ocean and a century.
297
792956
2816
akiket egy óceán és egy évszázad választott el egymástól.
13:27
Let me end it with words from politicians
298
795772
2152
Hadd zárjam két, egymástól hasonlóan távoli
13:29
who were similarly distant.
299
797924
1731
politikus szavaival.
13:31
Winston Churchill came to my home of MIT in 1949,
300
799655
3333
Winston Churchill 1949-ben eljött MIT-beli otthonomba,
13:34
and he said, "If we are to bring the broad masses
301
802988
2148
és azt mondta: "Csak úgy hozhatjuk a széles tömegeket
13:37
of the people in every land to the table of abundance,
302
805136
3710
minden országban a bőség asztalához,
13:40
it can only be by the tireless improvement
303
808846
3030
ha fáradhatatlanul javítjuk
13:43
of all of our means of technical production."
304
811876
2973
technológiai termelésünk eszközeit."
13:46
Abraham Lincoln realized there was one other ingredient.
305
814849
2619
Abraham Lincoln ismerte fel, hogy van még egy fontos összetevő.
13:49
He said, "I am a firm believer in the people.
306
817468
2898
Ő azt mondta: "Én szilárdan hiszek az emberekben.
13:52
If given the truth, they can be depended upon
307
820366
2333
Ha az igazságot hallják, képesek megbirkózni
13:54
to meet any national crisis.
308
822699
2369
bármilyen országos válsággal.
13:57
The great point is to give them the plain facts."
309
825068
2784
A lényeg, hogy a tényeket kell eléjük tárni."
13:59
So the optimistic note, great point that I want to leave you with
310
827852
3110
Az optimista gondolat, a lényeg,
amit búcsúzóul itt akarok önöknek hagyni, az,
amit búcsúzóul itt akarok önöknek hagyni, az,
14:02
is that the plain facts of the machine age are becoming clear,
311
830962
3145
hogy az új gépkorszak tényei egyre nyilvánvalóbbak,
14:06
and I have every confidence that we're going to use them
312
834107
2457
és meggyőződésem, hogy arra fogjuk őket használni,
14:08
to chart a good course into the challenging,
313
836564
2915
hogy kijelöljük a megfelelő utat a kihívásokkal teli,
14:11
abundant economy that we're creating.
314
839479
2533
bőséges gazdaságba, amelyet együtt építünk.
14:14
Thank you very much.
315
842012
1691
Köszönöm.
14:15
(Applause)
316
843703
4382
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theoristAndrew McAfee studies how information technology affects businesses and society.
Why you should listen
Andrew McAfee studies the ways that information technology (IT) affects businesses, business as a whole, and the larger society. His research investigates how IT changes the way companies perform, organize themselves and compete. At a higher level, his work also investigates how computerization affects competition, society, the economy and the workforce.
He's a principal research scientist at the Center for Digital Business at the MIT Sloan School of Management. His books include Enterprise 2.0 and Race Against the Machine (with Erik Brynjolfsson). Read more on his blog.
Andrew McAfee | Speaker | TED.com