TEDxBoston 2012
Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?
앤드류 맥아피(Andrew McAfee) : 로봇이 우리의 직업을 대체할 수 있을까요?
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로봇과 소프트웨어는 자동차를 만들고, 기사를 쓰고, 번역하는 일과 같이 이전에는 사람들이 해야만 했던 일들을 점점 더 능숙하게 하고 있습니다. 그래서 사람들이 직장에서 할 일들이 무엇일까요? 앤드류 맥아피는 최근 노동력 관련 데이터가 말해주듯이, 과거에 있었던 인류의 큰 역사를 통해 다음 미래에 무엇이 도래할지에 대한 놀랍고도 소름끼치는 예측을 해봅니다. (TEDxBoston 강연중에서)
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
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00:16
As it turns out, when tens of millions of people
0
519
2752
알려진데로, 수많은 사람들이
00:19
are unemployed or underemployed,
1
3271
2328
실직하거나 능력에 맞지 않는 일을 하고 있고,
00:21
there's a fair amount of interest in what technology might be doing to the labor force.
2
5599
4127
어떤 기술이 노동력을 대체할 수 있는지에 많은 관심을 가지고 있습니다.
00:25
And as I look at the conversation, it strikes me
3
9726
2719
이런 이야기들을 들으면서,
00:28
that it's focused on exactly the right topic,
4
12445
2952
아주 적절한 주제에 관심을 가지고 있다고 생각했습니다.
00:31
and at the same time, it's missing the point entirely.
5
15397
2978
그리고 동시에, 전체적으로는 뭔가 논점을 놓치고 있습니다.
00:34
The topic that it's focused on, the question is whether or not
6
18375
3008
이런 기사들이 관심을 가지는 주제는
00:37
all these digital technologies are affecting people's ability
7
21383
3655
이 모든 디지털 기술들이 사람들의 생계능력에
00:40
to earn a living, or, to say it a little bit different way,
8
25038
3020
영향을 주느냐 이거나, 조금 다르게 말하면
00:43
are the droids taking our jobs?
9
28058
2278
로봇이나 기계들이 사람들의 직업을 대신할 수 있느냐 입니다.
00:46
And there's some evidence that they are.
10
30336
1968
대신할 수 있다는 몇가지 증거가 있습니다.
00:48
The Great Recession ended when American GDP resumed
11
32304
4353
미국의 GDP(국내총생산)가 서서히 늘어나서
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its kind of slow, steady march upward, and some other
12
36657
3429
지속적인 경기 상승이 있고, 몇가지 다른
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economic indicators also started to rebound, and they got
13
40101
2934
경제 지표들이 다시 반등하면서, 경제가 건강해지고 빠른 회복을 보일 때,
00:58
kind of healthy kind of quickly. Corporate profits
14
43035
2862
대공황이 끝났습니다. 회사들은 상당히
01:01
are quite high. In fact, if you include bank profits,
15
45897
3276
높은 수익을 올립니다. 여기에 은행의 수익을 포함하면,
01:05
they're higher than they've ever been.
16
49173
2112
어느때 보다 더 많은 수익을 창출합니다.
01:07
And business investment in gear, in equipment
17
51285
3272
기계, 장치, 그리고 하드웨어와 소프트웨어에 대한
01:10
and hardware and software is at an all-time high.
18
54557
3107
투자는 항상 많았습니다.
01:13
So the businesses are getting out their checkbooks.
19
57664
3381
그래서 사업은 수익을 쏟아내고 있습니다.
01:16
What they're not really doing is hiring.
20
61045
2261
그런 와중에 일어나지 않는 것은 고용입니다.
01:19
So this red line is the employment-to-population ratio,
21
63306
3701
그래서 이 빨간색 선은 인구대비 고용 비율을 보여줍니다,
01:22
in other words, the percentage of working age people
22
67007
3381
다시 말해서, 미국에 고용 가능한 인구중
01:26
in America who have work.
23
70388
1891
직업을 가지고 있는 인구비율을 나타내고 있습니다.
01:28
And we see that it cratered during the Great Recession,
24
72279
3700
대공황중에 그 비율이 떠어지는 것을 볼 수 있습니다,
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
25
75979
2864
그리고 전혀 회복의 기미가 보이지 않고 있습니다.
01:34
But the story is not just a recession story.
26
78843
2507
하지만 이 이야기는 경기침체에 대한 이야기가 아닙니다.
01:37
The decade that we've just been through had relatively
27
81350
2997
우리가 살아온 몇 십년간은
01:40
anemic job growth all throughout, especially when we
28
84347
3393
비교적 일자리 성장이 낮았습니다.
01:43
compare it to other decades, and the 2000s
29
87740
2935
특히, 다른 10년 기간들과 비교해 보면,
01:46
are the only time we have on record where there were
30
90675
2290
2000년대가 유일하게
01:48
fewer people working at the end of the decade
31
92965
3203
초반기보다 후반기에 더 적은 사람들이
01:52
than at the beginning. This is not what you want to see.
32
96168
3060
일을 했습니다. 여러분들이 원하는 것은 이런 것이 아닙니다.
01:55
When you graph the number of potential employees
33
99228
3639
미국에서 일자리 갯수와 피고용인 숫자를
01:58
versus the number of jobs in the country, you see the gap
34
102867
3604
그래프로 그려보면, 시간이 지날수록
02:02
gets bigger and bigger over time, and then,
35
106471
3578
그 차이가 점점 더 벌어지는 것을 알 수 있습니다,
02:05
during the Great Recession, it opened up in a huge way.
36
110049
2400
그리고 대공황에는 아주 크게 벌어졌습니다.
02:08
I did some quick calculations. I took the last 20 years of GDP growth
37
112449
4410
제가 간단히 계산을 해보았습니다. 제가 지난 20년간의
02:12
and the last 20 years of labor productivity growth
38
116859
3296
GDP 성장률과 노동 생산성 성장률을 비교했습니다,
02:16
and used those in a fairly straightforward way
39
120155
2742
이 두가지 지표를 간단한 방법으로 비교하여
02:18
to try to project how many jobs the economy was going
40
122897
2626
성장을 위해서 얼마나 많은 일자리가 필요한지
02:21
to need to keep growing, and this is the line that I came up with.
41
125523
3659
예측해 보았습니다, 그리고 이런 그래프가 나왔습니다.
02:25
Is that good or bad? This is the government's projection
42
129182
3446
이게 좋은걸까요 나쁜걸까요? 이 부분은 정부가 예측한
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for the working age population going forward.
43
132628
3853
고용 가능한 인구가 늘어나는 추세입니다.
02:32
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
44
136481
4771
이 예측 자료가 정확하다면, 그 차이는 줄어들지 않습니다.
02:37
The problem is, I don't think these projections are accurate.
45
141252
3401
문제는, 저는 이런 예측들이 맞다고 생각하지 않습니다.
02:40
In particular, I think my projection is way too optimistic,
46
144653
3356
특히, 제 예측은 너무 낙관적입니다,
02:43
because when I did it, I was assuming that the future
47
148009
3356
왜냐하면 미래는
02:47
was kind of going to look like the past
48
151365
2448
과거에 일어났던 노동 생산성 성장과
02:49
with labor productivity growth, and that's actually not what I believe,
49
153813
3439
비슷할 것이라는 가정을 했기 때문이죠, 사실 그건 제가 믿는 것이 아닙니다,
02:53
because when I look around, I think that we ain't seen nothing yet
50
157252
3759
주위를 둘러보면, 노동력에 기술의 영향이 미치고 있다는 것을
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
51
161011
3285
아직 보지 못했기 때문입니다.
03:00
Just in the past couple years, we've seen digital tools
52
164296
3998
지난 몇 년동안에, 이전에는 본적이 없는
03:04
display skills and abilities that they never, ever had before,
53
168294
4406
디지털 도구들이 능력을 발휘하는 것을 보았습니다,
03:08
and that, kind of, eat deeply into what we human beings
54
172700
3788
그리고 사람들이 먹고 살기 위해서 하던 일들을
03:12
do for a living. Let me give you a couple examples.
55
176488
3256
심각하게 축내고 있습니다. 몇가지 예를 더 말씀 드리겠습니다.
03:15
Throughout all of history, if you wanted something
56
179744
2011
역사적으로 볼때, 한가지 언어를 다른 언어로
03:17
translated from one language into another,
57
181755
2924
번역하고 싶을 때는,
03:20
you had to involve a human being.
58
184679
1664
반드시 통역하거나 번역하는 사람이 필요했습니다.
03:22
Now we have multi-language, instantaneous,
59
186343
3416
지금은 다양한 언어를 실시간으로
03:25
automatic translation services available for free
60
189759
4218
자동 번역해주는 서비스를 스마트폰에 다운로드 받아
03:29
via many of our devices all the way down to smartphones.
61
193977
3389
공짜로 이용할 수 있습니다.
03:33
And if any of us have used these, we know that
62
197366
2384
이런 서비스를 이용해보신 분들은
03:35
they're not perfect, but they're decent.
63
199750
3321
완벽하지는 않지만 그런대로 괜찮다고 생각하실겁니다.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
64
203071
3151
이전에는, 여러분들이 보고서나 기사 같은 글을
03:42
a report or an article, you had to involve a person.
65
206222
3415
쓰기 위해서는, 사람이 글쓰기를 했습니다.
03:45
Not anymore. This is an article that appeared
66
209637
2252
그런데 이제 더이상 그렇지 않습니다.
03:47
in Forbes online a while back about Apple's earnings.
67
211889
3230
얼마전 포브스(Forbes)지에 올라온 애플사의 수익에 관한 기사입니다.
03:51
It was written by an algorithm.
68
215119
2527
이것은 컴퓨터 알고리즘에 의해 작성되었습니다.
03:53
And it's not decent, it's perfect.
69
217646
3255
이건 그저 쓸만한 정도가 아니라 완벽합니다.
03:56
A lot of people look at this and they say, "Okay,
70
220901
2962
많은 사람들이 이런 기술들을 보고 이렇게 말합니다,
03:59
but those are very specific, narrow tasks,
71
223863
2349
"좋네요, 하지만 특정 분야나 매우 한정적인 작업만 하네요,"
04:02
and most knowledge workers are actually generalists,
72
226212
2633
"대부분의 지식 근로자들은 사실 다방면에 능통한 사람들입니다,"
04:04
and what they do is sit on top of a very large body
73
228845
2529
"그리고 전문가들이나, 지식의 최상위 계층에 앉아서"
04:07
of expertise and knowledge and they use that
74
231374
2656
"예상하지 못한 요구사항에"
04:09
to react on the fly to kind of unpredictable demands,
75
234030
3073
"그때 그때 지식을 사용하여 반응하고"
04:13
and that's very, very hard to automate."
76
237103
2488
"그런 작업을 자동화하는 것은 매우 어렵습니다."
04:15
One of the most impressive knowledge workers
77
239591
1977
최근 제 기억속에 가장 인상깊었던
04:17
in recent memory is a guy named Ken Jennings.
78
241568
2409
지식 근로자 중에 한명은 켄 제닝스(Ken Jennings)라는 친구였습니다.
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row,
79
243977
5058
제퍼디(Jeopardy) 퀴즈쇼에서 74번이나 연속으로 우승해서
04:24
took home three million dollars.
80
249035
2628
약 34억을 상금으로 받았습니다.
04:27
That's Ken on the right getting beat three to one by
81
251663
3850
IBM의 슈퍼컴퓨터 왓슨의 오른쪽에 있는 친구가 켄인데요,
04:31
Watson, the "Jeopardy!"-playing supercomputer from IBM.
82
255513
4804
이 슈퍼컴퓨터에게 3대 1로 졌습니다.
04:36
So when we look at what technology can do
83
260317
1864
그래서 기술이 일반적인 지식 근로자를 위해 할 수 있는 것을
04:38
to general knowledge workers, I start to think
84
262181
2873
보면서 저는 이런 박학다식한 사람들은
04:40
there might not be something so special about this idea
85
265054
2599
이제 뭔가 특별한게 없을 수 있겠다는 생각을 하기 시작했습니다,
04:43
of a generalist, particularly when we start doing things
86
267653
2888
특히, 시리(Siri, 애플의 음성인식 프로그램)에서 왓슨 컴퓨터 까지
04:46
like hooking Siri up to Watson and having technologies
87
270541
3988
연결해보고, 우리가 말하는 것을 이해하고
04:50
that can understand what we're saying
88
274529
1896
다시 우리에게 뭔가를 말하는 기술들을
04:52
and repeat speech back to us.
89
276425
2081
볼 때는 더욱 그런 생각이 듭니다.
04:54
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun
90
278506
2838
자, 시리는 아직 완벽하지는 않습니다, 그래서 사람들이
04:57
of her flaws, but we should also keep in mind that
91
281344
3019
허술함을 비웃지만, 만약 시리나 왓슨과 같은 기술이
05:00
if technologies like Siri and Watson improve
92
284363
2676
무어의 법칙(Moore's Law)을 따라 향상된다면,
* 무어의 법칙 : 반도체 기술력이 18개월마다 2배씩 증가한다는 법칙.
* 무어의 법칙 : 반도체 기술력이 18개월마다 2배씩 증가한다는 법칙.
05:02
along a Moore's Law trajectory, which they will,
93
287039
3781
그렇게 되겠지만 말이죠, 6년이 지나면
05:06
in six years, they're not going to be two times better
94
290820
2584
단순히 2배 또는 4배 정도가 아니라
05:09
or four times better, they'll be 16 times better than they are right now.
95
293404
4818
지금보다 16배가량 더 좋아진다는 것을 명심해야 합니다.
05:14
So I start to think that a lot of knowledge work is going to be affected by this.
96
298222
3683
그래서 저는 많은 지식 노동들이 이런 기술들에 영향을 받는다고 생각합니다.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work.
97
301905
3554
디지털 기술은 단지 지식 노동에만 영향을 주지 않습니다.
05:21
They're starting to flex their muscles in the physical world as well.
98
305459
3992
기술들은 육체적인 노동에도 영향력을 발휘하기 시작했습니다.
05:25
I had the chance a little while back to ride in the Google
99
309451
2449
얼마 전에 구글에서 만든 무인 자동차를 타보았습니다,
05:27
autonomous car, which is as cool as it sounds. (Laughter)
100
311900
5526
말그 대로 멋있죠. (웃음)
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic
101
317426
3027
제가 장담하건데 이 자동차는 101번 고속도로에서
05:36
on U.S. 101 very smoothly.
102
320453
2905
주행과 정지를 아주 자연스럽게 해냈습니다.
05:39
There are about three and a half million people
103
323358
1965
미국에 생계를 위해 트럭을 운전하시는 분들이
05:41
who drive trucks for a living in the United States.
104
325323
2209
약 3백 5십만 명이 있습니다.
05:43
I think some of them are going to be affected by this
105
327532
2429
그 분들중 일부는 이런 자동차 기술로 영향을 받게 될겁니다.
05:45
technology. And right now, humanoid robots are still
106
329961
3252
그리고 지금, 휴머노이드 로봇들은 원시수준입니다.
05:49
incredibly primitive. They can't do very much.
107
333213
3258
그래서 아직 많은 것을 할 수는 없습니다.
05:52
But they're getting better quite quickly, and DARPA,
108
336471
2581
하지만 아주 빨리 향상되고 있습니다, 그리고 미국무성의
05:54
which is the investment arm of the Defense Department,
109
339052
3151
투자를 담당하는 미국방고등연구기획청(DARPA)이
05:58
is trying to accelerate their trajectory.
110
342203
1665
휴머노이드 로봇 기술개발에 박차를 가하고 있습니다.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
111
343868
4683
그래서 요약하면, 기계들이 인간의 직업세계로 들어오고 있습니다.
06:04
In the short term, we can stimulate job growth
112
348551
3880
단기간으로 보면, 창업을 권장하고,
06:08
by encouraging entrepreneurship and by investing
113
352431
2944
기반 시설에 투자하여 고용 성장률을 증진시킬 수 있습니다,
06:11
in infrastructure, because the robots today still aren't
114
355375
3048
왜냐하면 아직은 로봇들이 우리가 가지고 있는
06:14
very good at fixing bridges.
115
358423
1740
모든 문제를 해결하지는 못하기 때문입니다.
06:16
But in the not-too-long-term, I think within the lifetimes
116
360163
3365
하지만 멀지 않은 미래에, 제 생각에는 여기 계시는 분들이
06:19
of most of the people in this room, we're going to transition
117
363528
3569
살아계시는 동안에, 아주 생산적인 경제환경으로
06:22
into an economy that is very productive but that
118
367097
2936
옮겨가겠지만, 그런 환경에서는 더이상
06:25
just doesn't need a lot of human workers,
119
370033
2804
많은 인간 노동자를 필요로 하지 않을 것입니다,
06:28
and managing that transition is going to be
120
372837
1555
그리고 그런 환경으로 옮겨가는 것이
06:30
the greatest challenge that our society faces.
121
374392
2739
우리 사회가 현재 직면한 가장 큰 도전이 될 것입니다.
06:33
Voltaire summarized why. He said, "Work saves us
122
377131
2762
볼테르(Voltaire, 프랑스 철학자)가 그 이유를 말했습니다.
06:35
from three great evils: boredom, vice and need."
123
379893
5277
"노동은 우리를 세가지 악으로 부터 구원합니다, 그 세가지는 나태함, 부도덕함 그리고 욕구 입니다."
06:41
But despite this challenge, I'm personally,
124
385170
2571
하지만 이런 도전에도 불구하고, 저는 개인적으로,
06:43
I'm still a huge digital optimist, and I am
125
387741
3049
여전히 디지털 문명의 낙관론자이고,
06:46
supremely confident that the digital technologies that we're
126
390790
3187
우리가 개발하고 있는 디지털 기술들이
06:49
developing now are going to take us into a utopian future,
127
393977
3556
우리를 이상적인 미래로 안내할 것이라고 굳게 믿습니다,
06:53
not a dystopian future. And to explain why,
128
397533
3033
그 이유를 설명해 보겠습니다,
06:56
I want to pose kind of a ridiculously broad question.
129
400566
2522
어처구니 없게 광범위한 질문을 해보겠습니다.
06:58
I want to ask what have been the most important
130
403088
2350
인간 역사상 가장 중요한 개발이
07:01
developments in human history?
131
405438
2323
무엇입니까?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
132
407761
2733
자, 이 질문에 대답을 몇가지
07:06
in response to this question. It's a wonderful question
133
410494
2177
말씀드려 보겠습니다. 이 질문은 참 좋은 질문이고
07:08
to ask and to start an endless debate about,
134
412671
2167
끝없는 논쟁을 일으킵니다,
07:10
because some people are going to bring up
135
414838
2321
왜냐하면 어떤 사람들은 동서양의 많은 사람들이
07:13
systems of philosophy in both the West and the East that
136
417159
3460
세상을 어떻게 생각하는지를 바꾸게 한
07:16
have changed how a lot of people think about the world.
137
420619
3133
철학적인 체계에 대한 논점을 끄집어 내기 때문이죠.
07:19
And then other people will say, "No, actually, the big stories,
138
423752
2836
그리고 다른 사람들은 이렇게 말할 수 있습니다,
07:22
the big developments are the founding of the world's
139
426588
2423
"아닙니다, 사실, 가장 중요한 개발은 세상의 종교입니다,"
07:24
major religions, which have changed civilizations
140
429011
3282
"종교는 문명을 변화시켰고,"
07:28
and have changed and influenced how countless people
141
432293
2639
"셀수 없이 많은 사람들이 살아가는 방식에"
07:30
are living their lives." And then some other folk will say,
142
434932
3004
"영향을 주고 바꾸었습니다.", 또 어떤 사람들은,
07:33
"Actually, what changes civilizations, what modifies them
143
437936
3527
"사실상 문명을 바꾸고,"
07:37
and what changes people's lives
144
441463
2163
"인간의 삶을 바꾼 것은"
07:39
are empires, so the great developments in human history
145
443626
3912
"제국의 역사입니다., 그래서 인간 역사상 가장 대단한 것은"
07:43
are stories of conquest and of war."
146
447538
2835
"전쟁을 통한 침략입니다." 라고 말합니다.
07:46
And then some cheery soul usually always pipes up
147
450373
2590
그리고 재밌는 분들은 이렇게 말하기도 합니다,
07:48
and says, "Hey, don't forget about plagues." (Laughter)
148
452963
5688
"저기요, 전염병도 있잖아요." (웃음)
07:54
There are some optimistic answers to this question,
149
458651
2903
이 질문에 긍정적인 답변도 있습니다,
07:57
so some people will bring up the Age of Exploration
150
461554
1897
그래서 어떤 분들은 탐험의 시대를 언급하기도 합니다.
07:59
and the opening up of the world.
151
463451
1948
그리고 세계의 개방성을 말하기도 하지요.
08:01
Others will talk about intellectual achievements
152
465399
2102
어떤 사람들은 세상을 사는데
08:03
in disciplines like math that have helped us get
153
467501
2275
많은 도움을 준 수학과 같은 지적인 성취라고 말하기도 하고,
08:05
a better handle on the world, and other folk will talk about
154
469776
3310
어떤 사람들은 과학과 예술이
08:08
periods when there was a deep flourishing
155
473086
1697
번창했던 시대를 이야기하기도 합니다.
08:10
of the arts and sciences. So this debate will go on and on.
156
474783
3802
그래서 이런 논쟁은 끊임없이 계속 진행합니다.
08:14
It's an endless debate, and there's no conclusive,
157
478585
2839
끝없은 논쟁이고, 아무 것도 결정된것이 없습니다,
08:17
no single answer to it. But if you're a geek like me,
158
481424
3252
답 하나로 끝나지 않습니다. 하지만 여러분들이 저같은 범생이라면,
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
159
484676
2898
"글쎄요, 데이터에는 뭐라고 나왔나요?" 라고 말할 수 있습니다.
08:23
And you start to do things like graph things that we might
160
487574
2811
그리고는 관심이 있을 법한 그래프 같은 것들을 그리겠죠,
08:26
be interested in, the total worldwide population, for example,
161
490385
4103
예를들어, 세계 인구수라든가,
08:30
or some measure of social development,
162
494488
2641
사회개발이라든가,
08:33
or the state of advancement of a society,
163
497129
2511
사회 발전 상태라든가,
08:35
and you start to plot the data, because, by this approach,
164
499640
3833
그리고 데이타를 표로 나타내겠죠, 왜냐하면 이런 접근 방법으로
08:39
the big stories, the big developments in human history,
165
503473
2617
인간의 역사상 중요한 이슈들이나, 개발들이
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
166
506090
2861
이런 그래프 곡선을 만들기 때문입니다.
08:44
So when you do this, and when you plot the data,
167
508951
1912
그래서 이런 그래프를 그리면,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
168
510863
2798
여러분들은 꽤 빨리 이상한 결론에 도달하게 됩니다.
08:49
You conclude, actually, that none of these things
169
513661
2923
그래서 보면, 아무것도 연관이
08:52
have mattered very much. (Laughter)
170
516584
4952
없다는 결론을 내게 됩니다. (웃음)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves. (Laughter)
171
521536
4026
사람들이 이 곡선에 이상한 짓을 한 것은 아닙니다. (웃음)
09:01
There has been one story, one development
172
525562
3584
한가지 이유가 있습니다, 인간의 역사에서
09:05
in human history that bent the curve, bent it just about
173
529146
2606
이 곡선을 90도로 꺽어지게 만든 것이 있습니다,
09:07
90 degrees, and it is a technology story.
174
531752
4046
바로 그것이 기술입니다.
09:11
The steam engine, and the other associated technologies
175
535798
2959
산업혁명 당시에 증기기관과 관련 기술들이
09:14
of the Industrial Revolution changed the world
176
538757
2931
세상을 바꾸고
09:17
and influenced human history so much,
177
541688
2424
인간 역사에 많은 영향을 주었습니다,
09:20
that in the words of the historian Ian Morris,
178
544112
2083
역사학자 이안 모리스(Ian Morris)의 표현대로,
09:22
they made mockery out of all that had come before.
179
546195
4077
이전의 것들을 모두 우습게 만들어 버린 것입니다.
09:26
And they did this by infinitely multiplying the power
180
550272
2913
그리고 인간 육체의 한계를 극복하기 위해
09:29
of our muscles, overcoming the limitations of our muscles.
181
553185
3137
무한한 힘을 더해서 기술발전을 이루었습니다.
09:32
Now, what we're in the middle of now
182
556322
2522
이제 우리는 인간의 뇌가
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
183
558844
2919
가지는 한계를 극복하기 위해서
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
184
561763
3073
우리의 정신적 힘을 무한히 더해가고 있습니다.
09:40
How can this not be as big a deal as overcoming
185
564836
3700
어떻게 기술이 사람의 육체적인 한계를 극복할 만큼
09:44
the limitations of our muscles?
186
568536
2528
큰 힘이 아닐수 있습니까?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit, when I look
187
571064
3378
자꾸 같은 말을 되풀이해서 말을 하더라도,
09:50
at what's going on with digital technology these days,
188
574442
2829
요즘 디지털 기술환경에 일어나는 일을 보면,
09:53
we are not anywhere near through with this journey,
189
577271
2826
우리는 이 여행을 다 끝내지 않았습니다,
09:55
and when I look at what is happening to our economies
190
580097
2674
그리고 우리 사회와 경제에 무슨 일 일어나는지를 보면,
09:58
and our societies, my single conclusion is that
191
582771
2653
제 결론은 아직 많은 것을 보지 못했다는 것 입니다,
10:01
we ain't seen nothing yet. The best days are really ahead.
192
585424
3528
정말 최고의 날은 미래에 있습니다.
10:04
Let me give you a couple examples.
193
588952
1756
몇가지 예를 말씀드리겠습니다.
10:06
Economies don't run on energy. They don't run on capital,
194
590708
4228
경제는 에너지나 자본으로 굴러가지 않습니다,
10:10
they don't run on labor. Economies run on ideas.
195
594936
3780
노동력으로도 굴러가는 것이 아닙니다. 경제는 아이디어로 발전합니다.
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with
196
598716
2520
혁식적인 작업, 새로운 아이디어를 제안하는 일들이
10:17
new ideas, is some of the most powerful,
197
601236
2426
가장 강력한 것들이고
10:19
some of the most fundamental work that we can do
198
603662
1815
경제활동에서 우리가 할 수 있는 가장 기본적인 것들입니다.
10:21
in an economy. And this is kind of how we used to do innovation.
199
605477
4016
이것이 우리가 혁신에 적응해 오던 방법입니다.
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people
200
609493
3778
여기 비슷하게 생긴 사람들을 많이 볼 수 있습니다,
10:29
— (Laughter) —
201
613271
3411
(웃음)
10:32
we'd take them out of elite institutions, we'd put them into
202
616682
2529
이 사람들을 엘리트 기관에서 빼와서,
10:35
other elite institutions, and we'd wait for the innovation.
203
619211
2946
다른 엘리트 기관에 보내고, 혁신을 기다려 왔습니다.
10:38
Now — (Laughter) —
204
622157
4010
(웃음)
10:42
as a white guy who spent his whole career at MIT
205
626167
2581
MIT와 Harvard에서 경력을 쌓은 백인으로써
10:44
and Harvard, I got no problem with this. (Laughter)
206
628748
6366
저는 이래도 전혀 문제가 없어요. (웃음)
10:51
But some other people do, and they've kind of crashed
207
635114
2616
하지만 다른 사람들에게는 문제가 있어요. 그들은 이런 세계를 부셔버리고,
10:53
the party and loosened up the dress code of innovation.
208
637730
2536
혁신의 형식을 풀어버렸습니다.
10:56
(Laughter)
209
640266
924
(웃음)
10:57
So here are the winners of a Top Coder programming challenge,
210
641190
3644
여기 프로그래밍 대회의 우승자들입니다,
11:00
and I assure you that nobody cares
211
644834
2902
여러분들은 아무도 이 친구들이 어디서 배우고 자랐는지
11:03
where these kids grew up, where they went to school,
212
647736
3594
모를겁니다, 그리고 어떤 친구들인지 모릅니다.
11:07
or what they look like. All anyone cares about
213
651330
2488
모든 사람들이 신경쓰는 것은
11:09
is the quality of the work, the quality of the ideas.
214
653818
2821
얼마나 양질의 일과 아이디어를 가지느냐 입니다.
11:12
And over and over again, we see this happening
215
656639
2166
그리고 이렇게 기술이 배양되는 세상에서
11:14
in the technology-facilitated world.
216
658805
2346
이런 현상을 계속해서 보게 될 것입니다.
11:17
The work of innovation is becoming more open,
217
661151
2456
혁신은 점점 더 개방되고,
11:19
more inclusive, more transparent, and more merit-based,
218
663607
3778
포괄적이고, 투명해지고, 능력 기반이 됩니다,
11:23
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard
219
667385
2969
그리고 MIT나 Harvard에서 무슨 생각을 하든지
11:26
think of it, and I couldn't be happier about that development.
220
670354
3680
계속 지속될 것이고, 그 개발에 대해 더 이상 행복 할 수 없을겁니다.
11:29
I hear once in a while, "Okay, I'll grant you that,
221
674034
2450
얼만 전에 이런 이야기를 들었습니다,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
222
676484
3387
"좋아요, 당신의 말을 인정하지만 기술은 여전히 부유한 세상의 도구일 뿐입니다",
11:35
and what's not happening, these digital tools are not
223
679871
2714
"그리고 이런 디지털 도구들은 인간 삶의 밑바닥까지"
11:38
improving the lives of people at the bottom of the pyramid."
224
682585
3355
"향상시킬 수 없습니다."
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
225
685940
2664
저는 그런 말에는 분명히 말도 안된다고 말하고 싶습니다.
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
226
688604
3438
인간 삶의 밑바닥은 사실 많은 기술의 도움을 받고 있습니다.
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study
227
692042
2640
경제학자 로버트 옌슨(Robert Jensen)은
11:50
a while back where he watched, in great detail,
228
694682
3168
인도의 케랄라(Kerala) 어촌마을에서 처음 휴대폰을
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
229
697850
3381
사용했을 때 일어났던 일을 보고는
11:57
when they got mobile phones for the very first time,
230
701231
3013
이런 대단한 연구를 했었습니다,
12:00
and when you write for the Quarterly Journal of Economics,
231
704244
2731
사람들이 경제학 저널에 글을 쓸 때는,
12:02
you have to use very dry and very circumspect language,
232
706975
2897
매우 건조하고 신중한 언어를 사용해야만 합니다,
12:05
but when I read his paper, I kind of feel Jensen is trying
233
709872
2472
하지만 제가 이 논문을 읽었을 때, 옌슨이 우리에게
12:08
to scream at us, and say, look, this was a big deal.
234
712344
3021
소리를 지른다고 느꼈습니다, 보세요, 이것은 정말 큰 이야기입니다.
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
235
715365
4053
가격이 안정화되었습니다, 그래서 사람들이 경제적 삶을 계획하기 시작했습니다.
12:15
Waste was not reduced; it was eliminated.
236
719418
4123
낭비는 줄어들지 않았고, 없어져 버렸습니다.
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
237
723541
2471
요즘 이 마을의 구매자와 판매자의 삶이
12:21
in these villages measurably improved.
238
726012
2498
상당히 향상되었습니다.
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
239
728510
3716
저는 이것이 옌슨이 극단적으로 운이 좋았거나
12:28
and happened to land in the one set of villages
240
732226
2354
기술이 모든 것을 좋게 만든 한지역에
12:30
where technology made things better.
241
734580
2512
국한되어 일어난 일이라고 생각하지 않습니다.
12:32
What happened instead is he very carefully documented
242
737092
2603
옌슨은 기술이 이런 지역사회 환경에
12:35
what happens over and over again when technology
243
739695
2692
도입되었을 때 일어나는 일들을 지속적으로
12:38
comes for the first time to an environment and a community.
244
742387
3264
문서화 했습니다.
12:41
The lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
245
745651
3964
사람들의 삶과 복지는 급작스럽게 향상되었습니다.
12:45
So as I look around at all the evidence, and I think about
246
749615
2356
그래서 이런 모든 증거들을 살펴보면서, 우리들 앞에
12:47
the room that we have ahead of us, I become a huge
247
751971
2476
남겨진 여지를 생각했습니다, 저는 디지털 세상에 낙관주의자가
12:50
digital optimist, and I start to think that this wonderful
248
754447
2824
되었고, 물리학자인 프리만 다이슨(Freeman Dyson)이 말한
12:53
statement from the physicist Freeman Dyson
249
757271
3055
이 훌륭한 말은 과장이 아니라고 생각하기 시작했습니다.
12:56
is actually not hyperbole. This is an accurate assessment of what's going on.
250
760326
4578
이 말은 지금 무슨 일이 일어나고 있는지를 정확하게 말하고 있습니다.
13:00
Our digital -- our technologies are great gifts,
251
764904
2446
우리의 기술은 정말 대단한 축복입니다,
13:03
and we, right now, have the great good fortune
252
767350
3161
바로 지금 디지털 기술이 번성하고,
13:06
to be living at a time when digital technology is flourishing,
253
770511
3525
세상에 점점 더 퍼져나가고
13:09
when it is broadening and deepening and
254
774036
1658
더욱더 중요한 부분이 될 때,
13:11
becoming more profound all around the world.
255
775694
3341
우리 삶에 가장 큰 재산을 가지게 되는 것입니다,
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
256
779035
3218
그래서, 네.. 기계나 소프트웨어가 우리의 직업을 대체하게 될 것입니다,
13:18
but focusing on that fact misses the point entirely.
257
782253
3813
하지만, 그 사실은 논점을 완전히 잃고 있다는 것에 주의해야합니다.
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
258
786066
3253
그 논점은 우리는 다른 것을 할 수 있도록 자유로워진다는 것입니다,
13:25
and what we are going to do, I am very confident,
259
789319
2658
그리고 자신있게 말해서 우리가 할 것은
13:27
what we're going to do is reduce poverty and drudgery
260
791977
3063
세상의 빈곤과 고난스러운 일들
13:30
and misery around the world. I'm very confident
261
795040
2664
줄이는 것입니다.
13:33
we're going to learn to live more lightly on the planet,
262
797704
3032
우리는 지구상에서 더 쉽게 사는 법을 배울게 될 것입니다,
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
263
800736
3481
그리고 사람들이 디지털 도구를 가지고 할 일들은
13:40
with our new digital tools is going to be so profound
264
804217
2921
정말 대단할 것이고,
13:43
and so beneficial that it's going to make a mockery
265
807138
2891
이전에 있던 모든것들을 우습게 만들 정도로
13:45
out of everything that came before.
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810029
1733
도움이 되는 것들이라고 자신있게 말할 수 있습니다.
13:47
I'm going to leave the last word to a guy who had
267
811762
2738
저는 디지틀 세상의 진보에 최전방에 있는
13:50
a front row seat for digital progress,
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814500
1778
친구에게 마지막 말을 하겠습니다,
13:52
our old friend Ken Jennings. I'm with him.
269
816278
2565
우리의 오랜 친구인 켄 제닝스는 저와 함께 일하는데요,
13:54
I'm going to echo his words:
270
818843
1361
그 친구의 말을 대신 전하겠습니다:
13:56
"I, for one, welcome our new computer overlords." (Laughter)
271
820204
3971
"새로운 컴퓨터 지배자의 세상에 오신것을 환영합니다."
14:00
Thanks very much. (Applause)
272
824175
2929
감사합니다. (박수)
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