TED2003
Juan Enriquez: The life code that will reshape the future
Juan Enriquez의 유전체학과 우리의 미래에 대하여
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미래학자 Juan Enriquez 는 과학적 발견들이 형식의 변화를 요구한다는 것과 활성화 시키는 우리의 능력은 우리가 그 암호를 통달함에 있다는 것에 주의한다. 여기에서, 그는 이 개념을 유전체학의 분야에 적용시키고 있다
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
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I'm supposed to scare you, because it's about fear, right?
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전 여러분을 겁먹게 하도록 되어 있답니다. 왜냐면 이것은 공포에 관한것이니까요? 맞죠?
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And you should be really afraid,
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5000
2000
그리고 여러분은 정말 두려워 해야해요.
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but not for the reasons why you think you should be.
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7000
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그렇지만 여러분이 생각하는 그 이유때문이 아니에요.
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You should be really afraid that --
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여러분이 정말 두려워 해야 하는것은--
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if we stick up the first slide on this thing -- there we go -- that you're missing out.
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4000
첫번째 슬라이드를 여기에 올리면 - 여깄군요 - 여러분들이 놓치고 있는것이에요.
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Because if you spend this week thinking about Iraq and
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왜냐면 만약 여러분이 이번주에 이라크나
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thinking about Bush and thinking about the stock market,
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부시 (미 대동령) 이나 주식시장을 생각한다면
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you're going to miss one of the greatest adventures that we've ever been on.
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여러분은 우리가 경험하고 있는 최고의 모험중의 하나를 놓치게 되는거니까요.
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And this is what this adventure's really about.
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이것은 이 모험이 실제로 무엇인지(슬라이드)에 관한 것입니다.
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This is crystallized DNA.
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이건 DNA 결정입니다.
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Every life form on this planet -- every insect, every bacteria, every plant,
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이 행성의 모든 생명체 - 모든 곤충, 모든 박테리아, 모든 식물,
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every animal, every human, every politician -- (Laughter)
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모든 동물, 모든 사람, 모든 정치인까지 -- (웃음)
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is coded in that stuff.
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이것 안에 암호화 되어있어요.
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And if you want to take a single crystal of DNA, it looks like that.
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만약 하나의 DNA 결정체를 뽑고 싶다면, 그건 그렇게 보이죠.
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And we're just beginning to understand this stuff.
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우리는 막 이것을 이해하기 시작했어요.
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And this is the single most exciting adventure that we have ever been on.
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그리고 이것은 우리가 경험해왔던 것들의 최고로 흥미진진한 모험 입니다.
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It's the single greatest mapping project we've ever been on.
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56000
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그것은 우리가 참여했던 것들중 단 하나의 최고로 멋진 지도제작이지요.
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If you think that the mapping of America's made a difference,
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만약 당신이 미국을 지도화하는것이나,
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or landing on the moon, or this other stuff,
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아니면 달에 착륙하거나, 또는 다른일들이 미국을 변화시킨다고 생각한다면,
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it's the map of ourselves and the map of every plant
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그것은 사실 우리 자신의 지도와 모든 식물의
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and every insect and every bacteria that really makes a difference.
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또 모든 곤충의 또 모든 박테리아의 지도가 진정하게 변화시키는 것입니다.
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And it's beginning to tell us a lot about evolution.
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그리고 이것은 진화에 대해서 많은 것을 우리에게 알려주기 시작합니다.
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(Laughter)
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(슬라이드에 대한 웃음)
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It turns out that what this stuff is --
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이것이 무엇이냐하는것은 --
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and Richard Dawkins has written about this --
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그리고 Richard Dawkins (리차드 도킨스) 도 이것에 대해 책을 썼지요 --
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is, this is really a river out of Eden.
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이것은 정말 '에덴 밖의 강' (리차드 도킨스가 쓴 책) 이라고 판명되었죠.
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So, the 3.2 billion base pairs inside each of your cells
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85000
4000
그래서, 각각 여러분의 세포안에있는 32억개의 염기쌍들은
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is really a history of where you've been for the past billion years.
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89000
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지난 10억년동안에 여러분이 존재했던 진짜 역사입니다.
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And we could start dating things,
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우린 연대추정을 시작할 수 있고
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and we could start changing medicine and archeology.
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우린 의학과 고고학을 바꾸기 시작할 수도 있어요.
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It turns out that if you take the human species about 700 years ago,
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만약 700년 전의 인류를 본다면,
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white Europeans diverged from black Africans in a very significant way.
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100000
3000
백인 유럽인들은 흑인 아프리카인들로부터 매우 현격한 방법으로 분파되었죠.
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White Europeans were subject to the plague.
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103000
5000
백인 유럽인들은 역병에 주제가 되었었죠.
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And when they were subject to the plague, most people didn't survive,
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109000
3000
그리고 역병에 걸렸을때 대부분의 사람들은 생존하지 못했습니다.
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but those who survived had a mutation on the CCR5 receptor.
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4000
그러나 생존한 사람들은 CCR5 수용체에 돌연변이를 갖고 있었어요.
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And that mutation was passed on to their kids
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그리고 그 돌연변이는 자식들에게 유전이 되었죠.
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because they're the ones that survived,
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그들이 생존한 사람들이었기 때문입니다.
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so there was a great deal of population pressure.
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120000
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그래서 큰 인구압력이 있었습니다.
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In Africa, because you didn't have these cities,
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122000
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아프리카에서는, 이런 도시들이 (인구압력이 있는) 없었기 때문에
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you didn't have that CCR5 population pressure mutation.
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124000
3000
인구압력으로 부터 생긴 CCR5 돌연변도 없었습니다.
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We can date it to 700 years ago.
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127000
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우린 이것을 700년 전으로 추정합니다.
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That is one of the reasons why AIDS is raging across Africa as fast as it is,
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130000
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이것이 아프리카에서 AIDS가 급속히 번지는 이유중에 하나이죠.
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and not as fast across Europe.
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유럽에서는 그렇게 빨리 번지지 않구요.
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And we're beginning to find these little things for malaria,
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그리고 우리는 이런 작을 것들을 찾아내기 시작했죠, 말라리아,
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for sickle cell, for cancers.
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겸형적혈구, 암 등에 해당하는 것들입니다.
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And in the measure that we map ourselves,
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145000
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그리고 우리가 우리자신을 지도화 한다는 것에 있어서
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this is the single greatest adventure that we'll ever be on.
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147000
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이것은 우리가 참여할 하나의 멋진 모험입니다.
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And this Friday, I want you to pull out a really good bottle of wine,
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149000
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그리고 이번 금요일에, 저는 여러분이 좋은 와인을 한 병 꺼냈으면 합니다.
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and I want you to toast these two people.
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그리고 이 두 사람들을 위해 건배했으면 해요.
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Because this Friday, 50 years ago, Watson and Crick found the structure of DNA,
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156000
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왜냐하면 50년 전의 이번 금요일은, 왙슨과 크릭이 DNA 구조를 발견한 날이기 때문이고,
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and that is almost as important a date
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그날은
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as the 12th of February when we first mapped ourselves,
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2월 12일, 우리가 처음으로 우리자신을 지도화하기 시작한 날과 맞먹을 정도로 중요한 날이기 때문입니다.
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but anyway, we'll get to that.
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166000
2000
하지만 어쨌든, 이건 나중에 거론하기로 하겠습니다.
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I thought we'd talk about the new zoo.
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168000
2000
새로운 동물원에 대해 얘기를 하겠다고 생각했어요.
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So, all you guys have heard about DNA, all the stuff that DNA does,
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170000
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자, 여러분들 모두 DNA, 그리고 DNA 가 하는 모든일에 대해서 들어보셨지요.
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but some of the stuff we're discovering is kind of nifty
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174000
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그러나 우리가 발견하고 있는 어떤것들은 실용적인 편이에요.
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because this turns out to be the single most abundant species on the planet.
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177000
5000
왜냐하면 이것은 지구에서 가장 풍부한 단 한가지 종이기 때문이에요.
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If you think you're successful or cockroaches are successful,
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182000
3000
만약 여러분께서 여러분이 성공적이거나 혹은 바퀴벌레가 성공적이라고 생각한다면,
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it turns out that there's ten trillion trillion Pleurococcus sitting out there.
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185000
3000
사실 저기 바깥에 (그만큼 성공적인) 엄청난 양의 녹조류가 있는것으로 밝혀졌습니다.
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And we didn't know that Pleurococcus was out there,
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그리고 우리는 그 녹조류가 밖에 있다는 것을 알지 못했는데,
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which is part of the reason
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그 부분적인 이유는
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why this whole species-mapping project is so important.
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왜 이 전 종들을 지도화하는 프로젝트가 그토록 중요한지에 대한 이유입니다.
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Because we're just beginning to learn
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왜냐하면 우리는 이제 단지 배우기 시작했기 때문입니다
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where we came from and what we are.
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199000
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우리가 어디서 왔는지, 우리가 무었인지에 대해서 말이죠.
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And we're finding amoebas like this. This is the amoeba dubia.
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201000
3000
우리는 이것과 비슷한 아메바를 발견하기 시작했어요. 이것은 아메바 두비아입니다.
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And the amoeba dubia doesn't look like much,
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205000
2000
그리고 아메바 두비아는 별로 대단해 보이지는 않아요,
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except that each of you has about 3.2 billion letters,
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207000
3000
여러분들 각자가 당신을 당신이도록 하는 32억의 염기쌍을,
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which is what makes you you,
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210000
2000
여러분들 각자의 세포안에 있는 유전 코드에 한해서,
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as far as gene code inside each of your cells,
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212000
3000
갖고 있다는 것을 염두에 두는것을 제외하면 말이죠,
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and this little amoeba which, you know,
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215000
3000
이 작은 아메바는, 여러분들이 알고 있듯이,
04:02
sits in water in hundreds and millions and billions,
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218000
2000
물속에 앉아서 수없이 많이 살고 있지만,
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turns out to have 620 billion base pairs of gene code inside.
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221000
6000
내부의 유전 암호의 6200 조의 염기쌍을 갖고 있는것으로 밝혀졌습니다.
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So, this little thingamajig has a genome
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227000
3000
결국 이 작은 아무개들의 게놈(Genome)이,
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that's 200 times the size of yours.
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230000
2000
여러분들 것의 크기보다 200배나 더 큽니다.
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And if you're thinking of efficient information storage mechanisms,
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233000
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만약 여러분들이 효율적인 정보 저장 메카니즘을 생각한다면,
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it may not turn out to be chips.
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237000
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아마 칩은 아닐것입니다.
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It may turn out to be something that looks a little like that amoeba.
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240000
4000
아마도 이 작은 아메바랑 비슷한 생김새일 것이에요.
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And, again, we're learning from life and how life works.
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244000
4000
다시 말하면 우리는 생명으로부터 생명이 어떻게 작용하는지에 대해 배우고 있어요.
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This funky little thing: people didn't used to think
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248000
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이 재밌는 작은 것: 사람들은 이것이
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that it was worth taking samples out of nuclear reactors
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3000
원자로에서 샘플을 얻는것이 중요하다고 생각하지 않곤 했는데
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because it was dangerous and, of course, nothing lived there.
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255000
3000
왜냐면 그건 위험하고, 물론, 아무것도 살고 있지 않다고 생각했으니까요.
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And then finally somebody picked up a microscope
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258000
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그리고나서 결국 누군가가 현미경을 들고,
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and looked at the water that was sitting next to the cores.
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원자로 심 옆에 있던 물을 살펴보았습니다.
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And sitting next to that water in the cores
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2000
심속에 있는 그 물의 곁에 있었던 것은
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was this little Deinococcus radiodurans, doing a backstroke,
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작은 다이노코커스 (방사선에도 견디는 작은 미생물)이 배영을 하고 있었는데,
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having its chromosomes blown apart every day,
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매일매일 자신의 염색체들을 불어 떼어내고,
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six, seven times, restitching them,
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6번, 7번이나 그것들을 다시 붙이고,
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living in about 200 times the radiation that would kill you.
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274000
2000
여러분을 죽일수도 있는 방사선의 200배나 되는 곳 안에서 살면서요.
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And by now you should be getting a hint as to how diverse
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277000
3000
아마 지금쯤 여러분들은 힌트를 얻고 계실것임에 틀림없습니다, 이 인생으로의 여행이 얼마나 다양하고,
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and how important and how interesting this journey into life is,
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280000
2000
얼마나 중요하고 그리고 얼마나 흥미로운지,
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and how many different life forms there are,
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282000
3000
또 얼마나 많은 다른 생명의 형태가 있는지,
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and how there can be different life forms living in
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285000
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또 어떻게 그 다른 종류의 생명체가
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very different places, maybe even outside of this planet.
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288000
3000
서로 매우 다른 장소에서 살고 있을수 있는지, 어쩌면 이 행성의 바깥에서 조차도요.
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Because if you can live in radiation that looks like this,
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292000
2000
왜냐하면 만일 여러분이 이 것처럼 보이는 방사선안에서 살 수 있다면,
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that brings up a whole series of interesting questions.
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294000
3000
그건 재미있는 질문들의 전체 시리즈를 야기시킵니다.
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This little thingamajig: we didn't know this thingamajig existed.
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298000
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이 작은 아무개:우리는 이 아무개가 존재했다는 걸 몰랐습니다.
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We should have known that this existed
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302000
2000
우리는 이것이 존재하고 있었다는 것을 알았어야 했습니다
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because this is the only bacteria that you can see to the naked eye.
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304000
3000
왜냐하면 이것이 여러분이 맨눈으로 볼 수 있는 유일한 박테리아이기 때문이에요.
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So, this thing is 0.75 millimeters.
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307000
3000
이건 0.75 밀리미터 정도 이고.
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It lives in a deep trench off the coast of Namibia.
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그건 나미비아 해안의 깊은 해구에서 삽니다.
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And what you're looking at with this namibiensis
100
313000
2000
그리고 여러분이 지금 보고 있는 나미비안시스 (박테리아 이름)는
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is the biggest bacteria we've ever seen.
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315000
2000
지금까지 봤던 박테리아중에 제일 큽니다.
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So, it's about the size of a little period on a sentence.
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317000
3000
자, 그것은 약 문장의 작은 마침표의 크기 정도입니다.
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Again, we didn't know this thing was there three years ago.
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321000
4000
다시말하지만, 우리는 3년전만해도 이것에 대해 알지 못했어요.
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We're just beginning this journey of life in the new zoo.
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325000
3000
우리는 막 삶에 대한 여정을 이 새로운 동물원 안에서 시작했어요.
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This is a really odd one. This is Ferroplasma.
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329000
3000
이것은 참 신기한 것입니다. 이것은 페로플라스마라고 하는데요.
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The reason why Ferroplasma is interesting is because it eats iron,
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333000
3000
페로플라스마가 왜 흥미롭냐면, 이것은 철을 먹고,
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lives inside the equivalent of battery acid,
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337000
3000
배터리와 같은 산성에서 살고 있고,
06:05
and excretes sulfuric acid.
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341000
2000
황산을 배출해내요.
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So, when you think of odd life forms,
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345000
2000
그래서 여러분들이 신기한 생명체를 생각할때,
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when you think of what it takes to live,
110
347000
3000
삶에는 무엇이 필요한지를 생각할때,
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it turns out this is a very efficient life form,
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351000
2000
이것은 굉장히 효율적인 생명의 형태입니다.
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and they call it an archaea. Archaea means "the ancient ones."
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353000
4000
그리고 그것은 고세균이라고 불려요. 고세균 이라는것은 고대의 것 이란 의미입니다.
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And the reason why they're ancient is because this thing came up
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357000
4000
그것들이 왜 고대의 것이냐하는 이유는 이것들이 생겨난 것이
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when this planet was covered
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361000
2000
이 지구가
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by things like sulfuric acid in batteries,
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363000
1000
배터리 안에 있는 황산같은 것으로 뒤덮혀 있을때였고
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and it was eating iron when the earth was part of a melted core.
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364000
4000
지구가 아직 녹아있는 핵심의 부분이었을 때 그것은 철을 먹고 있었습니다.
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So, it's not just dogs and cats and whales and dolphins
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369000
4000
그래서 여러분께서는, 이 작은 여행에서 단지 개나 고양이나 고래나 돌고래만을
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that you should be aware of and interested in on this little journey.
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373000
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의식하거나 흥미를 가져서는 안되는 것입니다.
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Your fear should be that you are not,
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377000
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여러분의 두려워 해야 할 것은 당신들이 흥미를 가지고 있지 않다는 것,
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that you're paying attention to stuff which is temporal.
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380000
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여러분들이 일시적인 것에만 주목하고 있다는
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I mean, George Bush -- he's going to be gone, alright? Life isn't.
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383000
5000
내말은, 조지 부시-- 그는 곧 사라지겠죠, 그렇죠? 생명은 그렇지 않아요.
06:53
Whether the humans survive or don't survive,
122
389000
3000
사람이 생존을 하거나 생존하지 않거나,
06:56
these things are going to be living on this planet or other planets.
123
392000
3000
이것들은 이 행성이나 다른 행성에서 살고 있을 것입니다.
06:59
And it's just beginning to understand this code of DNA
124
395000
4000
그리고 그것은 단지 이 DNA 코드를 이해하는 시작이라는
07:03
that's really the most exciting intellectual adventure
125
399000
3000
우리들이 참여했던 것들중
07:06
that we've ever been on.
126
402000
3000
우리들의 모험입니다.
07:09
And you can do strange things with this stuff. This is a baby gar.
127
405000
4000
여러분들은 이것을 가지고 이상한 일들도 할 수 있어요. 이것은 아기 갈이에요.
07:13
Conservation group gets together,
128
409000
2000
보호그룹 사람들이 모여서,
07:15
tries to figure out how to breed an animal that's almost extinct.
129
411000
4000
그 거의 멸종에 처한 동물을 어떻게 번식시킬까에 대해 이해하려고 하고 있습니다.
07:20
They can't do it naturally, so what they do with this thing is
130
416000
3000
그들은 그것을 자연스럽게 할 수 가 없어요. 그래서 그들이 이것을 가지고 하는것은
07:23
they take a spoon, take some cells out of an adult gar's mouth, code,
131
419000
5000
그들이 스푼을 들고, 어른 갈의 입안에 있는 세포들과, 코드를 좀 얻어,
07:29
take the cells from that and insert it into a fertilized cow's egg,
132
425000
4000
세포들을 가져다가 소의 수정란자에 넣어,
07:34
reprogram cow's egg -- different gene code.
133
430000
3000
소의 난자를 다시 프로그램화합니다-- 다른 유전자 코드로
07:38
When you do that, the cow gives birth to a gar.
134
434000
4000
그렇게 하면, 소는 갈을 출산하는 것이죠.
07:43
We are now experimenting with bongos, pandas, elims, Sumatran tigers,
135
439000
6000
우리는 이제 봉고, 판다, 일림, 수마트란 호랑이들을 상대로 실험하고 있고,
07:49
and the Australians -- bless their hearts --
136
445000
3000
그리고 호주인들은 -- 가호가 함께하길--
07:52
are playing with these things.
137
448000
1000
이러한 것들과 더불어서 (사진) 실험하고 있어요.
07:53
Now, the last of these things died in September 1936.
138
449000
4000
자, 이것들이 마지막으로 죽은것은 1936년 9월입니다.
07:57
These are Tasmanian tigers. The last known one died at the Hobart Zoo.
139
453000
4000
얘네들은 태즈매니안 호랑이입니다. 마지막은 호발트 동물원에서 죽었습니다.
08:01
But it turns out that as we learn more about gene code
140
457000
3000
그러나 우리가 유전코드에 대해 더 많이 배우고
08:04
and how to reprogram species,
141
460000
2000
또 어떻게 생명체를 재프로그램 하는지 더 배움에 따라,
08:06
we may be able to close the gene gaps in deteriorate DNA.
142
462000
5000
우리는 감소하는 DNA 안에있는 유전자 공백을 어쩌면 매꿀수 도 있다고 보여집니다.
08:11
And when we learn how to close the gene gaps,
143
467000
3000
그리고 우리가 그 유전자 공백을 매우는것을 배우면
08:14
then we can put a full string of DNA together.
144
470000
2000
완전한 DNA 가닥을 함께 붙일수 있게 됩니다.
08:17
And if we do that, and insert this into a fertilized wolf's egg,
145
473000
4000
만약 우리가 그렇게 한다면, 그리고 이것을 수정된 늑대의 난자에 넣으면,
08:22
we may give birth to an animal
146
478000
2000
우리는 어쩌면 1936년 이후로
08:24
that hasn't walked the earth since 1936.
147
480000
2000
지구를 걷지 않았던 동물을 탄생 시킬수 있습니다.
08:27
And then you can start going back further,
148
483000
2000
그럼 이제 여러분은 더욱 뒤로 멀리 갈 수 있어요,
08:29
and you can start thinking about dodos,
149
485000
2000
여러분은 이제 도도새를 생각해볼 수 있고
08:32
and you can think about other species.
150
488000
1000
다른 종을 생각해볼수도 있어요.
08:34
And in other places, like Maryland, they're trying to figure out
151
490000
3000
그리고 매릴랜드같은 다른 장소들에서는 무엇을 이해하려 시도하느냐 하면,
08:37
what the primordial ancestor is.
152
493000
2000
태고의 조상이 무엇인지를 연구합니다.
08:39
Because each of us contains our entire gene code
153
495000
3000
왜냐하면 우리 각자가 우리의 전체 유전(Gene) 코드 -
08:42
of where we've been for the past billion years,
154
498000
3000
우리가 지난 10억년동안 존재해온 장소의- 를 갖고있기 때문이고,
08:45
because we've evolved from that stuff,
155
501000
2000
그리고 우리가 그것으로부터 진화했기 때문에,
08:47
you can take that tree of life and collapse it back,
156
503000
2000
여러분은 그 생명의 나무를 가져다가 다시 분산시킬 수도 있고,
08:49
and in the measure that you learn to reprogram,
157
505000
3000
그리고 여러분이 재프로그램을 하는것을 배우는 정도에서
08:52
maybe we'll give birth to something
158
508000
2000
어쩌면 우리는 새로운 어떤것을 태어나게 할 수도 있고
08:54
that is very close to the first primordial ooze.
159
510000
2000
그건 첫번째 태고의 조상과 매우 비슷한 것이 되겠지요.
08:56
And it's all coming out of things that look like this.
160
512000
2000
그리고 이 모든것들은 이런것으로부터 나오고 있습니다.
08:58
These are companies that didn't exist five years ago.
161
514000
2000
이것들은 5년전에는 존재하지 않았던 것들입니다.
09:00
Huge gene sequencing facilities the size of football fields.
162
516000
4000
거대한 유전 연속물은 축구경기장의 크기를 설비합니다.
09:04
Some are public. Some are private.
163
520000
2000
어떤것은 공공기관이고 어떤것은 민간기관이죠.
09:06
It takes about 5 billion dollars to sequence a human being the first time.
164
522000
3000
처음에 사람의 염기서열을 알아낼 때에는 50억 달러가 들었어요.
09:10
Takes about 3 million dollars the second time.
165
526000
2000
두번째에는 3백만 달러가 들었구요.
09:12
We will have a 1,000-dollar genome within the next five to eight years.
166
528000
4000
아마 다음 5년에서 8년사이에 우리는 1000달러에 게놈을 얻을 수 있을 것입니다.
09:16
That means each of you will contain on a CD your entire gene code.
167
532000
4000
이말은 여러분들 각자가 자신의 유전 코드를 CD에 갖고 있을것이라는 거지요.
09:21
And it will be really boring. It will read like this.
168
537000
2000
그건 굉장히 재미없는 것이겠죠. 아마 이런것이 읽히겠지요.
09:24
(Laughter)
169
540000
2000
(웃음)
09:26
The really neat thing about this stuff is that's life.
170
542000
2000
이것의 정말 훌륭한 점은 이것이 바로 생명이라는 것이에요.
09:28
And Laurie's going to talk about this one a little bit.
171
544000
3000
로리가 이것에 대해 조금 얘기할 것이에요.
09:31
Because if you happen to find this one inside your body,
172
547000
2000
왜냐하면 이것을 (화면에 나타난 코드)를 여러분 몸속에서 발견한다면,
09:33
you're in big trouble, because that's the source code for Ebola.
173
549000
2000
여러분은 큰일납니다, 왜냐하면 이건 에볼라 바이러스 코드이기 때문이지요.
09:37
That's one of the deadliest diseases known to humans.
174
553000
2000
인간에게 가장 치명적인 병중에 하나지요.
09:39
But plants work the same way and insects work the same way,
175
555000
2000
그런데 식물도 곤충도 같은 방식으로 작동합니다.
09:41
and this apple works the same way.
176
557000
2000
이 사과도 마찬가지입니다.
09:43
This apple is the same thing as this floppy disk.
177
559000
2000
이 사과는 플로피 디스크와 같아요.
09:45
Because this thing codes ones and zeros,
178
561000
2000
왜냐면 플로피 디스크는 1과 0을 코드화하고,
09:47
and this thing codes A, T, C, Gs, and it sits up there,
179
563000
2000
이 (사과)는 A, T, C, G 들로 하지요. 그리고 매달려있다가,
09:49
absorbing energy on a tree, and one fine day
180
565000
3000
에너지를 흡수하고, 어떤 화창한 날에,
09:52
it has enough energy to say, execute, and it goes [thump]. Right?
181
568000
4000
실행하기에 충분한 에너지를 흡수하고 나서, 쿵 떨어지죠. 맞죠?
09:56
(Laughter)
182
572000
3000
(웃음)
09:59
And when it does that, pushes a .EXE, what it does is,
183
575000
4000
떨어지면, .EXE 명령을 실행하듯, 이것이 하는것은,
10:03
it executes the first line of code, which reads just like that,
184
579000
3000
첫 줄의 코드를 실행합니다. 이것은,
10:06
AATCAGGGACCC, and that means: make a root.
185
582000
3000
AATCAGGGACCC로 읽히고 그 뜻은: '뿌리를 만들어라' 입니다.
10:09
Next line of code: make a stem.
186
585000
2000
다음줄은: 줄기를 만들어라.
10:11
Next line of code, TACGGGG: make a flower that's white,
187
587000
3000
다음줄은, TACGGGG: 흰색 꽃을 피워라,
10:14
that blooms in the spring, that smells like this.
188
590000
3000
그 꽃은 봄에 피고, 이런 향기가 난다.
10:17
In the measure that you have the code
189
593000
2000
당신이 코드를 가지고 있고
10:19
and the measure that you read it --
190
595000
3000
그리고 그것을 읽는다는 측정하에 --
10:22
and, by the way, the first plant was read two years ago;
191
598000
2000
그리고, 참, 첫번째 식물은 2년전에 읽혔고;
10:24
the first human was read two years ago;
192
600000
2000
첫번째 인간도 2년전에 읽혔고;
10:26
the first insect was read two years ago.
193
602000
2000
첫번째 곤충도 2년전에 읽혔습니다.
10:28
The first thing that we ever read was in 1995:
194
604000
3000
우리가 사상 처음으로 읽었던 것은 1995년도 였습니다:
10:31
a little bacteria called Haemophilus influenzae.
195
607000
2000
작은 헤모필러스 인플루엔자라는 박테리아였지요.
10:34
In the measure that you have the source code, as all of you know,
196
610000
3000
여러분들 모두가 알듯이 원시코드를 갖고있으면,
10:37
you can change the source code, and you can reprogram life forms
197
613000
2000
그것을 바꿀 수 있고, 생명체를 리프로그램 할 수 있습니다.
10:39
so that this little thingy becomes a vaccine,
198
615000
2000
그래서 그 작은것은 백신이 되기도 하고,
10:41
or this little thingy starts producing biomaterials,
199
617000
3000
생물적인 재료를 만들기 시작하지요.
10:44
which is why DuPont is now growing a form of polyester
200
620000
3000
이것이 바로 DuPont 사가 지금 실크 촉감의 폴리에스테르를
10:47
that feels like silk in corn.
201
623000
2000
옥수수에서 재배할 수 있는 이유입니다.
10:50
This changes all rules. This is life, but we're reprogramming it.
202
626000
5000
이것은 모든 규칙을 바꿉니다. 이것은 생명이지만 우리는 리프로그램을 하고 있어요.
10:57
This is what you look like. This is one of your chromosomes.
203
633000
4000
이것은 여러분들입니다. 여러분들의 염색체들중 하나이지요.
11:01
And what you can do now is,
204
637000
2000
여러분이 지금 할 수 있는것은,
11:03
you can outlay exactly what your chromosome is,
205
639000
3000
정확하게 어떤 염색체가 당신 것인지,
11:06
and what the gene code on that chromosome is right here,
206
642000
3000
그리고 어떤 진 코드가 그 염색체의 이곳에 있는지,
11:09
and what those genes code for, and what animals they code against,
207
645000
3000
그것이 무엇을 코드화 하고 있는지, 그리고 어떤 동물에 대항하는 코드인지,
11:12
and then you can tie it to the literature.
208
648000
2000
모두를 묶어서 문헌에 실을수도 있습니다.
11:14
And in the measure that you can do that, you can go home today,
209
650000
3000
그걸 할 수 있다는 측정하에, 오늘 집에 가서,
11:17
and get on the Internet, and access
210
653000
2000
인터넷에 접속을 하고,
11:19
the world's biggest public library, which is a library of life.
211
655000
3000
세계에서 가장 큰 공립 도서관, 생명의 도서관에 들어가 보십시오.
11:23
And you can do some pretty strange things
212
659000
2000
당신은 몇가지 꽤 신기한 것을 할 수도 있습니다.
11:25
because in the same way as you can reprogram this apple,
213
661000
2000
이 사과를 재프로그램을 할 수 있는것과 같은 방법이기 때문에,
11:28
if you go to Cliff Tabin's lab at the Harvard Medical School,
214
664000
2000
만약 하버드 의대에 있는 Cliff Tabin의 실험실에 가면,
11:31
he's reprogramming chicken embryos to grow more wings.
215
667000
4000
그는 닭의 배아를 더 많은 날개를 자랄수 있도록 재프로그래밍 하고 있는 것이죠.
11:37
Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurant.
216
673000
3000
왜 클리프가 그걸 할까요? 그는 식당을 갖고있지도 않은데.
11:40
(Laughter)
217
676000
1000
(웃음)
11:42
The reason why he's reprogramming that animal to have more wings
218
678000
3000
그가 더 많은 날개를 갖기위해 재프로그램을 하는 이유는,
11:45
is because when you used to play with lizards as a little child,
219
681000
3000
여러분이 어렸을때 도마뱀을 갖고 놀았다면,
11:48
and you picked up the lizard, sometimes the tail fell off, but it regrew.
220
684000
4000
도마뱀을 주웠을때, 어떤때는 꼬리가 떨어졌지만, 그건 다시 자라지요.
11:52
Not so in human beings:
221
688000
3000
인간은 그렇지 않지요:
11:55
you cut off an arm, you cut off a leg -- it doesn't regrow.
222
691000
3000
팔을 자르고, 다리를 자르면, 다시 자라지 않아요.
11:58
But because each of your cells contains your entire gene code,
223
694000
4000
그러나 여러분의 세포가 여러분 전체의 유전 코드를 갖고있기 때문에,
12:03
each cell can be reprogrammed, if we don't stop stem cell research
224
699000
4000
각각의 세포를, 만약 우리가 줄기세포 연구를 중단하지 않고,
12:07
and if we don't stop genomic research,
225
703000
2000
우리가 유전 연구를 중단하지 않으면,
12:09
to express different body functions.
226
705000
3000
여러가지 몸의 기능을 표현하도록 리프로그램 할수있죠.
12:13
And in the measure that we learn how chickens grow wings,
227
709000
3000
그래서 우리가 어떻게 닭이 날개를 자라게 하는지 알고,
12:16
and what the program is for those cells to differentiate,
228
712000
2000
그리고 그 세포들이 어떤 프로그램으로 분화하는지 알면,
12:18
one of the things we're going to be able to do
229
714000
3000
우리가 앞으로 할 수 있는 것들 중 하나는,
12:21
is to stop undifferentiated cells, which you know as cancer,
230
717000
3000
미분화세포를 막는 것입니다, 즉 암세포를요.
12:25
and one of the things we're going to learn how to do
231
721000
2000
그리고 우리가 배울것들 중에 하나는,
12:27
is how to reprogram cells like stem cells
232
723000
3000
어떻게 줄기세포를 리프로그램하는 것이냐 하는 것인데,
12:30
in such a way that they express bone, stomach, skin, pancreas.
233
726000
6000
그 세포들이 뼈, 위, 피부, 췌장들을 나타내게끔 하는 방식으로요.
12:37
And you are likely to be wandering around -- and your children --
234
733000
3000
여러분과 여러분의 자식들은 --
12:40
on regrown body parts in a reasonable period of time,
235
736000
3000
얼마 후면 새로 자란 몸의 장기나 일부를 주위에서 보게 될 수도 있습니다,
12:44
in some places in the world where they don't stop the research.
236
740000
3000
세계 어딘가 연구를 중단하지 않는 곳에서 말이에요.
12:49
How's this stuff work? If each of you differs
237
745000
5000
이것이 어떻게 작동할까요? 만약 여러분 각자가
12:54
from the person next to you by one in a thousand, but only three percent codes,
238
750000
3000
옆에 계신 분하고 1,000분의 1만큼, 그리고 코드로는 3% 정도 다르면,
12:57
which means it's only one in a thousand times three percent,
239
753000
2000
1,000분의 1 곱하기 3% 정도가 다르다는 뜻입니다.
12:59
very small differences in expression and punctuation
240
755000
3000
표현과 끝맺음(구두법)에 있어서 굉장히 작은 차이가
13:02
can make a significant difference. Take a simple declarative sentence.
241
758000
3000
의미있는 차이점을 만들어냅니다. 이 간단한 서술문을 예로 들께요.
13:07
(Laughter)
242
763000
2000
(웃음) --문장에 주목해야하기 때문에 번역불가
13:09
Right?
243
765000
1000
맞지요?
13:10
That's perfectly clear. So, men read that sentence,
244
766000
4000
이 문장은 완벽하게 분명합니다. 그래서 남자들은 그 문장을 이렇게 읽어요,
13:14
and they look at that sentence, and they read this.
245
770000
2000
그리고 그들은 문장을 보고 이렇게 읽어요. (문장의 끊음에 주목하세요~) "여자는, 그녀의 남자가 없을때, 아무것도 아니다."
13:22
Okay?
246
778000
1000
그렇죠?
13:23
Now, women look at that sentence and they say, uh-uh, wrong.
247
779000
4000
그런데 여자들은 문장을 보고 "어-어, 틀려" 라고 합니다.
13:27
This is the way it should be seen.
248
783000
2000
이렇게 보여야 된다고 생각하지요. (again, 문장의 끊음에 주목~) "여자: 그녀가 없으면 남자는 아무것도 아니다."
13:31
(Laughter)
249
787000
8000
(웃음)
13:39
That's what your genes are doing.
250
795000
1000
이게 바로 여러분의 유전자가 하고 있는 것이에요.
13:40
That's why you differ from this person over here by one in a thousand.
251
796000
5000
이것은 여러분이 여기 앉아있는 사람과 천분의 일만큼 다르기 때문이에요.
13:45
Right? But, you know, he's reasonably good looking, but...
252
801000
3000
맞지요? 그런데, 알다시피, 이 남자는 꽤 잘 생겼어요...
13:48
I won't go there.
253
804000
2000
이부분에 대해서는 말을 안하겠습니다.
13:51
You can do this stuff even without changing the punctuation.
254
807000
3000
여러분은 구두법을 사용하기 않고도 이걸 할 수 있어요
13:55
You can look at this, right?
255
811000
4000
여러분은 이것을 볼 수 있어요, 그렇지요?
13:59
And they look at the world a little differently.
256
815000
2000
그리고 그들은 세상을 좀 더 다르게 보고 있어요.
14:01
They look at the same world and they say...
257
817000
2000
그들은 같은 세상을 보고 이렇게 말합니다...
14:03
(Laughter)
258
819000
6000
(웃음)
14:09
That's how the same gene code -- that's why you have 30,000 genes,
259
825000
4000
이것이 어떻게 같은 유전자 코드가 -- 이것이 여러분이 3만개의 유전자를 갖고있는 이유이구요,
14:13
mice have 30,000 genes, husbands have 30,000 genes.
260
829000
3000
생쥐는 3만개의 유전자, 남편들도 3만 개의 유전자를 갖고 있어요.
14:16
Mice and men are the same. Wives know that, but anyway.
261
832000
3000
생쥐와 남자들은같아요. 부인들도 알고있지요, 하지만 어쨌든.
14:20
You can make very small changes in gene code
262
836000
2000
여러분은 유전자 코드에 매우 작은 변화를 만들수 있고,
14:22
and get really different outcomes,
263
838000
2000
매우 다른 결과를 얻을 수 있어요,
14:26
even with the same string of letters.
264
842000
2000
심지어는 같은 염기배열들로 부터 말이죠.
14:30
That's what your genes are doing every day.
265
846000
2000
이것이 여러분의 유전자들이 매일 하는 일입니다.
14:33
That's why sometimes a person's genes
266
849000
2000
그래서 어떤경우에 사람의 유전자가
14:35
don't have to change a lot to get cancer.
267
851000
2000
많이 바뀌지 않고서도 암을 갖을 수 있는것이에요.
14:41
These little chippies, these things are the size of a credit card.
268
857000
4000
이 작은 치피들은 크레딭카드 크기만 합니다.
14:46
They will test any one of you for 60,000 genetic conditions.
269
862000
2000
그들은 여러분의 6만개의 유전적 조건을 테스트 할 것입니다.
14:49
That brings up questions of privacy and insurability
270
865000
3000
그것은 사생활과 보험적인 질문을 야기하고,
14:52
and all kinds of stuff, but it also allows us to start going after diseases,
271
868000
2000
또 많은 종류의 다른 질문도 야기할 것이에요, 하지만 그것은 또한 우리가 질병을 따라갈 수 있게 해줍니다.
14:55
because if you run a person who has leukemia through something like this,
272
871000
3000
왜냐하면 만약 백혈병을 가진 사람을 이것으로 테스트하면,
14:59
it turns out that three diseases with
273
875000
2000
3가지 질병들로 판명이 되지요
15:01
completely similar clinical syndromes
274
877000
4000
서로 매우 비슷한 임상적 증상을 갖고서
15:05
are completely different diseases.
275
881000
2000
완전히 다른 질병들이요.
15:07
Because in ALL leukemia, that set of genes over there over-expresses.
276
883000
3000
왜냐하면, ALL 백혈병은 저기 보이는 유전자 세트들이 넘치게 발현됩니다.
15:10
In MLL, it's the middle set of genes,
277
886000
2000
MLL 백혈병은 중간 세트의 유전자들이구요,
15:12
and in AML, it's the bottom set of genes.
278
888000
2000
AML 의 경우는, 아랫부분 유전자 세트가 발현됩니다.
15:14
And if one of those particular things is expressing in your body,
279
890000
5000
만약 저 세트중하나가 여러분의 몸속에 발현되면,
15:19
then you take Gleevec and you're cured.
280
895000
2000
여러분은 Gleevec을 먹고 낫습니다.
15:22
If it is not expressing in your body,
281
898000
2000
만약 발현이 되지않으면,
15:24
if you don't have one of those types --
282
900000
2000
만약 그러한 종류들 중 하나가 아니면--
15:26
a particular one of those types -- don't take Gleevec.
283
902000
3000
저들 종류들중 특정한 하나입니다-- Gleevec 을 먹지마세요
15:29
It won't do anything for you.
284
905000
1000
그것은 당신을 위해서 아무런 도움도 되지 않을겁니다.
15:31
Same thing with Receptin if you've got breast cancer.
285
907000
2000
여러분이 유방암을 가졌다면 Receptin 도 마찬가지 입니다.
15:34
Don't have an HER-2 receptor? Don't take Receptin.
286
910000
3000
HER-2 수용체가 없으면, Receptin 을 드시지 마세요.
15:37
Changes the nature of medicine. Changes the predictions of medicine.
287
913000
4000
약의 본성을 변화합니다. 약에 대한 기대가 변화 합니다.
15:41
Changes the way medicine works.
288
917000
2000
약이 작용하는 방법이 변화합니다.
15:43
The greatest repository of knowledge when most of us went to college
289
919000
3000
우리 대부분이 대학에 있을때 지식의 제일 큰 저장고는,
15:46
was this thing, and it turns out that
290
922000
2000
이것어었습니다, 그리고 그것이 판명된건은
15:48
this is not so important any more.
291
924000
2000
이것이 더이상 별로 중요하지 않다는 것이지요.
15:50
The U.S. Library of Congress, in terms of its printed volume of data,
292
926000
4000
미국 의회 도서관, 인쇄된 정보의 양으로 따진다면
15:54
contains less data than is coming out of a good genomics company
293
930000
4000
좋은 유전공학 회사에서 혼성물을 토대로 매달에 나오는 데이타의 양보다
15:58
every month on a compound basis.
294
934000
3000
적은 양을 포함합니다
16:01
Let me say that again: A single genomics company
295
937000
3000
제가 다시 말하도록 하죠: 하나의 유전공학 회사의
16:04
generates more data in a month, on a compound basis,
296
940000
3000
한달에 다 합친 정보의 양은
16:07
than is in the printed collections of the Library of Congress.
297
943000
3000
의회도서관의 인쇄 컬렉션의 양보다 많아요.
16:11
This is what's been powering the U.S. economy. It's Moore's Law.
298
947000
4000
이것이 미국경제를 이끄는 것입니다. Moore의 법칙 이지요.
16:15
So, all of you know that the price of computers halves every 18 months
299
951000
5000
자, 여러분들 모두는 컴퓨터값이 18개월마다 반값이 되는 것을 알고 있습니다.
16:20
and the power doubles, right?
300
956000
2000
그리고 전기세는 두배가 되어요, 맞지요?
16:22
Except that when you lay that side by side with the speed
301
958000
4000
이 두 그래프를 옆에놓고 비교하면,
16:26
with which gene data's being deposited in GenBank,
302
962000
3000
유전정보가 GenBank에 쌓이는 속도로 놓고 봤을때,
16:29
Moore's Law is right here: it's the blue line.
303
965000
4000
Moore 의 법칙이 여깄어요: 파란선이에요.
16:34
This is on a log scale, and that's what superexponential growth means.
304
970000
4000
이런 로그 스케일이고, 기하급수적인 성장이라는것을 의미합니다.
16:38
This is going to push computers to have to grow faster
305
974000
4000
이것은 컴퓨터가 더 빠르게 성장하도록 자극하려는 것인데,
16:42
than they've been growing, because so far,
306
978000
2000
왜냐하면 지금까지 성장해온 것은,
16:44
there haven't been applications that have been required
307
980000
3000
Moore 의 법칙보다 빠르게 가야할 필요가 있는
16:47
that need to go faster than Moore's Law. This stuff does.
308
983000
3000
어플리케이션은 없었어요. 하지만 이것은 그런 어플리케이션을 필요로 합니다.
16:50
And here's an interesting map.
309
986000
2000
여기 흥미로운 지도가 있어요.
16:52
This is a map which was finished at the Harvard Business School.
310
988000
4000
이것은 Harvard 경제학교에서 만들어진 것입니다.
16:56
One of the really interesting questions is, if all this data's free,
311
992000
3000
정말 재미있는 질문 중에 하나는, 만약 이 모든 정보가 무료라면,
16:59
who's using it? This is the greatest public library in the world.
312
995000
4000
누가 사용할까요? 이것은 세계에서 가장 큰 도서관이에요.
17:03
Well, it turns out that there's about 27 trillion bits
313
999000
3000
근데, 대략 27조의 비트가
17:06
moving inside from the United States to the United States;
314
1002000
3000
미국내에서 움직이고 있다고 판명이 납니다;
17:09
about 4.6 trillion is going over to those European countries;
315
1005000
4000
대략 4.6조가 유럽나라들로 가구요;
17:13
about 5.5's going to Japan; there's almost no communication
316
1009000
3000
대략 5.5 조는 일본으로 가는데; 거의 의사소통은 없어요,
17:16
between Japan, and nobody else is literate in this stuff.
317
1012000
4000
일본과의 사이에, 그리고 다른 그 누구도 이것을 잘 알고 있지 않아요.
17:20
It's free. No one's reading it. They're focusing on the war;
318
1016000
5000
이건 무료에요. 아무도 읽지 않고 있죠. 사람들은 전쟁에 주목하고 있습니다;
17:25
they're focusing on Bush; they're not interested in life.
319
1021000
2000
Bush 에 주목하고; 생명에 관심이없어요.
17:28
So, this is what a new map of the world looks like.
320
1024000
2000
이 새로운 지도는 세계가 어떻게 보이는지를 보여주는 것입니다.
17:31
That is the genomically literate world. And that is a problem.
321
1027000
6000
이것이 유전적으로 글을 읽고쓰는 세계입니다. 또한 그것이 문제가 되지요.
17:37
In fact, it's not a genomically literate world.
322
1033000
2000
사실, 이건 유전적으로 글을 아는 세계는 아니에요.
17:39
You can break this out by states.
323
1035000
2000
이것을 주별로 나눌수 있기도 합니다.
17:41
And you can watch states rise and fall depending on
324
1037000
2000
이것의 주별 증가와 감소도 볼수 있고
17:43
their ability to speak a language of life,
325
1039000
2000
생명의 언어를 사용할수있는 능력도 볼 수있고,
17:45
and you can watch New York fall off a cliff,
326
1041000
2000
뉴욕이 뒤쳐지는 걸 볼 수 있고,
17:47
and you can watch New Jersey fall off a cliff,
327
1043000
2000
뉴져지가 뒤쳐지는걸 볼 수 있고,
17:49
and you can watch the rise of the new empires of intelligence.
328
1045000
3000
그리고 새로운 지식왕국이 새워지는것도 볼 수 있어요.
17:53
And you can break it out by counties, because it's specific counties.
329
1049000
3000
또한 여러분은 그것을 국가별로 분산시킬 수도 있어요 왜냐하면 그것은 특정한 국가들이기 때문입니다.
17:56
And if you want to get more specific,
330
1052000
2000
만약 여러분이 더욱 특정한 것을 얻고 싶으시면,
17:58
it's actually specific zip codes.
331
1054000
2000
그것은 실제로 우편번호로도 볼 수 있지요.
18:00
(Laughter)
332
1056000
2000
(웃음)
18:02
So, you want to know where life is happening?
333
1058000
3000
어디서 생명이 발생하고 있는지 알고 싶나요?
18:05
Well, in Southern California it's happening in 92121. And that's it.
334
1061000
5000
음, 남 가주에서는 92121 에서 이군요. 그리고 그게 전부입니다.
18:11
And that's the triangle between Salk, Scripps, UCSD,
335
1067000
5000
이것은 Salk, Scripps, UCSD 를 잇는 삼각형인데요,
18:16
and it's called Torrey Pines Road.
336
1072000
2000
Torrey Pines 도로라고 불려집니다.
18:18
That means you don't need to be a big nation to be successful;
337
1074000
3000
무슨말이냐면, 여러분이 성공하기위해 커다란 국가일 필요가 없다는것이에요;
18:21
it means you don't need a lot of people to be successful;
338
1077000
2000
그것이 의미하는 것은 성공을 위해서는 많은 사람도 필요 없으며;
18:23
and it means you can move most of the wealth of a country
339
1079000
3000
그것이 의미하는 것은 국가의 부의 대부분을 여러분이 옮길 수 있도록 있다는것이죠,
18:26
in about three or four carefully picked 747s.
340
1082000
3000
신중히 고른 서 너개의 747 (항공편) 으로 인해서요.
18:30
Same thing in Massachusetts. Looks more spread out but --
341
1086000
4000
메사추세츠에서도 마찬가지입니다. 약간 더 넓게 분포된 것처럼 보이지만 그래도--
18:34
oh, by the way, the ones that are the same color are contiguous.
342
1090000
3000
아 참, 같은 색깔들의 것들은 인접해있는 곳이에요.
18:38
What's the net effect of this?
343
1094000
2000
이것의 최종적인 영향이 무엇이냐구요?
18:40
In an agricultural society, the difference between
344
1096000
2000
농업사회안에서,
18:42
the richest and the poorest,
345
1098000
1000
부자들과 가난한자들의 차이는,
18:44
the most productive and the least productive, was five to one. Why?
346
1100000
4000
제일 생산적인 사람들과 그렇지 않은 사람들의 차이는 5 대 1 이었어요. 왜냐구요?
18:48
Because in agriculture, if you had 10 kids
347
1104000
2000
왜냐면 농업에서는, 만약 10명의 자식이 있다면,
18:50
and you grow up a little bit earlier and you work a little bit harder,
348
1106000
3000
여러분이 조금 일찍일어나 조금 더 많이 일을 하면,
18:53
you could produce about five times more wealth, on average,
349
1109000
2000
평균적으로, 아마 5배는 더욱 생산을 할 수 있었을겁니다.
18:55
than your neighbor.
350
1111000
1000
당신의 이웃보다요.
18:57
In a knowledge society, that number is now 427 to 1.
351
1113000
3000
지식사회에서는, 비율이 427 대 1 입니다.
19:01
It really matters if you're literate, not just in reading and writing
352
1117000
4000
이것이 뜻하는 바는 만약 여러분이 글을 안다면, 단시 읽고 쓰는것 제외하구요,
19:05
in English and French and German,
353
1121000
2000
영어로, 불어로, 독일어로,
19:07
but in Microsoft and Linux and Apple.
354
1123000
2000
마이크로소프트나 리눅스나 애플로 말이지요.
19:10
And very soon it's going to matter if you're literate in life code.
355
1126000
4000
곧 당신이 생명의 코드를 아느냐가 문제가 될 것이에요.
19:14
So, if there is something you should fear,
356
1130000
2000
그래서 여러분이 정말 두려워할것이 있다면,
19:16
it's that you're not keeping your eye on the ball.
357
1132000
3000
그건 여러분이 주목하고 있지 않다는 것이에요.
19:19
Because it really matters who speaks life.
358
1135000
2000
왜냐하면 누가 생명을 말하고 있느냐가 중요하기 때문이에요.
19:22
That's why nations rise and fall.
359
1138000
2000
이것이 국가가 올라가고 뒤쳐지는 이유입니다.
19:25
And it turns out that if you went back to the 1870s,
360
1141000
3000
만약 1870년으로 돌아가면,
19:28
the most productive nation on earth was Australia, per person.
361
1144000
3000
제일 생산적인 나라는, 사람당, 호주였어요.
19:31
And New Zealand was way up there. And then the U.S. came in about 1950,
362
1147000
3000
뉴질랜드는 이 위에 있었고, 미국은 1950년대에 올라왔어요.
19:34
and then Switzerland about 1973, and then the U.S. got back on top --
363
1150000
3000
스위스는 1973년도에, 그리고 미국이 다시 위로 올라왔어요--
19:38
beat up their chocolates and cuckoo clocks.
364
1154000
2000
스위스의 초콜렛과 뻐꾸기 시계를 앞지르면서.
19:42
And today, of course, you all know that the most productive nation
365
1158000
3000
그리고 오늘, 물론, 여러분들은 제일 생산적인 나라를 알고 있어요,
19:45
on earth is Luxembourg, producing about one third more wealth
366
1161000
3000
룩셈벌그이지요, 미국 부의 3분의 1을 더 벌고 있는 곳이요,
19:48
per person per year than America.
367
1164000
2000
사람당, 연간.
19:51
Tiny landlocked state. No oil. No diamonds. No natural resources.
368
1167000
4000
작은 육지에 둘러싸인 주. 기름도 없고, 다이아몬드도 없고, 천연자원도 없어요.
19:55
Just smart people moving bits. Different rules.
369
1171000
5000
그냥 똑똑한 사람들이 비트를 움직이고있지요. 다른 법칙이 작용해요.
20:01
Here's differential productivity rates.
370
1177000
3000
이것은 생산력의 격차 속도입니다.
20:05
Here's how many people it takes to produce a single U.S. patent.
371
1181000
3000
미국 특허권 하나를 만드는데 필요한 사람들이에요.
20:08
So, about 3,000 Americans, 6,000 Koreans, 14,000 Brits,
372
1184000
4000
미국인 3천명, 한국인 6천명, 영국인 만4천명,
20:12
790,000 Argentines. You want to know why Argentina's crashing?
373
1188000
3000
아르젠틴 79만명. 아르젠티나가 왜 예외적인지 아시나요?
20:15
It's got nothing to do with inflation.
374
1191000
2000
이것은 인플레이션과는 상관이 없어요.
20:17
It's got nothing to do with privatization.
375
1193000
2000
민영화 와도 상관이 없구요.
20:19
You can take a Harvard-educated Ivy League economist,
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1195000
4000
Harvard 에서 교육받은 아이비리그출신 경제학자를 불러서,
20:23
stick him in charge of Argentina. He still crashes the country
377
1199000
3000
아르젠티나를 운영하게 하면, 그도 마찬가지로 실패할 것이에요.
20:26
because he doesn't understand how the rules have changed.
378
1202000
2000
왜냐면 그는 법칙들이 어떻게 변했는지 모르기 때문입니다.
20:29
Oh, yeah, and it takes about 5.6 million Indians.
379
1205000
3000
아 참, 560만의 인도인들이 필요하구요.
20:32
Well, watch what happens to India.
380
1208000
2000
자, 인도가 어떻게 되는지 보세요.
20:34
India and China used to be 40 percent of the global economy
381
1210000
3000
인도와 중국은 세계 경제의 40%를 맡고 있었어요,
20:37
just at the Industrial Revolution, and they are now about 4.8 percent.
382
1213000
5000
산업혁명 직후에요, 지금은 4.8%입니다.
20:42
Two billion people. One third of the global population producing 5 percent of the wealth
383
1218000
4000
2조의 사람들. 세계인구의 3분의 1이 5%의 부를 만들고 있어요
20:46
because they didn't get this change,
384
1222000
3000
왜냐면 그들은 이 변화를 받아들이지 않았기 때문이고,
20:49
because they kept treating their people like serfs
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1225000
2000
그들은 사람들을 아직도 농노대접을 하기때문이에요,
20:51
instead of like shareholders of a common project.
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1227000
3000
흔한 프로젝트일을 맡은 주주와 같다라고 생각하는 대신에요.
20:55
They didn't keep the people who were educated.
387
1231000
3000
그들은 지식인들을 지켜주지 않았어요
20:58
They didn't foment the businesses. They didn't do the IPOs.
388
1234000
2000
그들은 사업을 시작하지 않았습니다. IPO (Initial Public Offering) 도 하지 않았구요.
21:01
Silicon Valley did. And that's why they say
389
1237000
4000
실리콘 밸리는 했습니다. 그래서 그들이
21:05
that Silicon Valley has been powered by ICs.
390
1241000
2000
실리콘 밸리는 IC로 부터 작동된다라고 합니다.
21:08
Not integrated circuits: Indians and Chinese.
391
1244000
3000
집적회로가 아니고: 인도인과 중국인이요.
21:11
(Laughter)
392
1247000
4000
(웃음)
21:15
Here's what's happening in the world.
393
1251000
2000
이것이 세계에서 일어나고 있는일이에요.
21:17
It turns out that if you'd gone to the U.N. in 1950,
394
1253000
3000
판명이 된것은, 만약 1950년도 U.N 에 간다면,
21:20
when it was founded, there were 50 countries in this world.
395
1256000
2000
세워졌을 당신, 이 세계엔 50개의 국가들이 있었다는 것이었죠.
21:22
It turns out there's now about 192.
396
1258000
3000
지금은 192개가 있지요.
21:25
Country after country is splitting, seceding, succeeding, failing --
397
1261000
4000
국가들은 나누고, 분리 독립하고, 성공하고, 실패하고 있어요.
21:30
and it's all getting very fragmented. And this has not stopped.
398
1266000
5000
모든것은 나뉘어지고 있어요. 그리고 이것은 멈춰진적이 없구요.
21:35
In the 1990s, these are sovereign states
399
1271000
3000
1990년대엔 군주형태의 주가 있었어요,
21:38
that did not exist before 1990.
400
1274000
2000
1990 년 이전에는 없었던 것이요.
21:40
And this doesn't include fusions or name changes or changes in flags.
401
1276000
5000
이것은 합침, 이름 고치기, 깃발의 변화를 포함하지 않은 것이에요.
21:45
We're generating about 3.12 states per year.
402
1281000
3000
우리는 매해 대략 3.12 주를 만들고있어요.
21:48
People are taking control of their own states,
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1284000
3000
사람들은 자신만의 주를 컨트롤 하고 있고,
21:51
sometimes for the better and sometimes for the worse.
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1287000
3000
어떤때는 좋게 어떤때는 나쁘게.
21:54
And the really interesting thing is,
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1290000
2000
정말 흥미로운것은,
21:56
you and your kids are empowered to build great empires,
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1292000
2000
여러분과 여러분 자식들이 훌륭한 왕국을 건설할 권한이 있다는 것이에요
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and you don't need a lot to do it.
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1294000
2000
그리고 별로 많은것을 할 필요도 없어요.
22:00
(Music)
408
1296000
2000
(음악)
22:02
And, given that the music is over, I was going to talk
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1298000
3000
그리고, 이 음악이 끝나면, 저는
22:05
about how you can use this to generate a lot of wealth,
410
1301000
3000
여러분이 어떻게 많은 부를 만들수 있는지 얘기하려고 했어요.
22:08
and how code works.
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1304000
2000
그리고 어떻게 코드가 작용하는지도요.
22:10
Moderator: Two minutes.
412
1306000
1000
(중재자: 2분)
22:11
(Laughter)
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1307000
2000
(웃음)
22:13
Juan Enriquez: No, I'm going to stop there and we'll do it next year
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1309000
4000
아니요, 저는 여기서 마치고 내년에 할 것입니다.
22:17
because I don't want to take any of Laurie's time.
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1313000
2000
왜냐하면 로리의 시간을 뺏고 싶지 않거든요
22:20
But thank you very much.
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1316000
1000
아무튼 정말 감사합니다!
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com