TED2013
Andrew McAfee: What will future jobs look like?
Andrew McAfee: Jak w przyszłości będą wyglądać prace?
Filmed:
Readability: 4.4
4,442,966 views
Ekonomista Andrew McAfee sugeruje, że owszem, droidy najprawdopodobniej przejmą nasze prace – albo przynajmniej te prace, które obecnie znamy. W tej wybiegającej w przyszłość prelekcji McAfee analizuje, jak w przyszłości mogą wyglądać prace i jak kształcić przyszłe pokolenia, aby były w stanie je utrzymać.
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
Pisarka George Eliot przestrzegała nas,
00:15
among all forms of mistake,
1
3277
2067
że wśród wszystkich rodzajów błędu
00:17
prophesy is the most gratuitous.
2
5344
2363
proroctwo jest tym
najbardziej niepotrzebnym.
najbardziej niepotrzebnym.
00:19
The person that we would all acknowledge
3
7707
1848
Zgadzała się z tym osoba,
którą można by uznać
którą można by uznać
00:21
as her 20th-century counterpart, Yogi Berra, agreed.
4
9555
4302
George Eliot XX wieku -
Yogi Berra.
Yogi Berra.
00:25
He said, "It's tough to make predictions,
5
13857
1865
Mówił: "Trudno jest przewidywać,
00:27
especially about the future."
6
15722
2736
szczególnie przyszłość".
00:30
I'm going to ignore their cautions
7
18458
1811
Zignoruję ich ostrzeżenia
00:32
and make one very specific forecast.
8
20269
1973
i podzielę się z wami
bardzo dokładną prognozą.
bardzo dokładną prognozą.
00:34
In the world that we are creating very quickly,
9
22242
2640
W świecie, który tak szybko tworzymy,
00:36
we're going to see more and more things
10
24882
1713
zobaczymy coraz więcej rzeczy,
00:38
that look like science fiction,
11
26595
1725
które przypominają science fiction,
00:40
and fewer and fewer things that look like jobs.
12
28320
3116
i coraz mniej rzeczy przypominających pracę.
00:43
Our cars are very quickly going to start driving themselves,
13
31436
2752
Samochody niedługo
będą same się prowadzić.
będą same się prowadzić.
00:46
which means we're going to need fewer truck drivers.
14
34188
2696
Oznacza to, że będzie mniejsze
zapotrzebowanie na kierowców ciężarówek.
zapotrzebowanie na kierowców ciężarówek.
00:48
We're going to hook Siri up to Watson
15
36884
2121
Podłączymy aplikację Siri do Watsona
00:51
and use that to automate a lot of the work
16
39005
2597
i użyjemy jej do zautomatyzowania
dużej ilości pracy,
dużej ilości pracy,
00:53
that's currently done by customer service reps
17
41602
2226
którą obecnie wykonują
specjaliści ds. obsługi klienta,
specjaliści ds. obsługi klienta,
00:55
and troubleshooters and diagnosers,
18
43828
2904
mediatorzy i diagnostycy.
00:58
and we're already taking R2D2,
19
46732
2256
Już teraz bierzemy R2D2,
01:00
painting him orange, and putting him to work
20
48988
3240
malujemy go na pomarańczowo
i wykorzystujemy go do pracy
i wykorzystujemy go do pracy
01:04
carrying shelves around warehouses,
21
52228
2549
przy przenoszeniu półek w magazynach,
01:06
which means we need a lot fewer people
22
54777
2075
co oznacza, że potrzebna jest
mniejsza liczba ludzi
mniejsza liczba ludzi
01:08
to be walking up and down those aisles.
23
56852
1966
do chodzenia po magazynie.
01:10
Now, for about 200 years,
24
58818
3802
Przez około 200 lat
01:14
people have been saying exactly what I'm telling you --
25
62620
2183
ludzie mówili dokładnie to samo,
co ja mówię wam teraz:
co ja mówię wam teraz:
01:16
the age of technological unemployment is at hand —
26
64803
2817
wiek bezrobocia technologicznego jest bliski,
01:19
starting with the Luddites smashing looms in Britain
27
67620
2415
zaczyna się od niszczenia
przez luddystów krosien w Wielkiej Brytanii
przez luddystów krosien w Wielkiej Brytanii
01:22
just about two centuries ago,
28
70035
1896
ledwie 200 lat temu.
01:23
and they have been wrong.
29
71931
2032
I byli w błędzie.
01:25
Our economies in the developed world have coasted along
30
73963
2817
Nasze gospodarki w rozwiniętym świecie opierały się
01:28
on something pretty close to full employment.
31
76780
1934
na czymś zbliżonym do pełnego zatrudnienia.
01:30
Which brings up a critical question:
32
78714
2099
Prowadzi to do ważnego pytania:
01:32
Why is this time different, if it really is?
33
80813
2926
Dlaczego teraz jest inaczej,
jeśli rzeczywiście tak jest?
jeśli rzeczywiście tak jest?
01:35
The reason it's different is that, just in the past few years,
34
83739
2996
Dlatego, że w ciągu zaledwie kilku ostatnich lat
01:38
our machines have started demonstrating skills
35
86735
1895
nasze maszyny zaczęły wykazywać zdolności,
01:40
they have never, ever had before:
36
88630
2625
jakich nie wykazywały nigdy wcześniej:
01:43
understanding, speaking, hearing, seeing,
37
91255
3260
zrozumienie, mówienie, słyszenie, widzenie,
01:46
answering, writing, and they're still acquiring new skills.
38
94515
4213
odpowiadanie, pisanie i cały czas zdobywają nowe.
01:50
For example, mobile humanoid robots
39
98728
2570
Na przykład roboty-humanoidy
01:53
are still incredibly primitive,
40
101298
1947
są nadal bardzo prymitywne,
01:55
but the research arm of the Defense Department
41
103245
1838
ale grupa badawcza Departamentu Obrony
01:57
just launched a competition
42
105083
1515
właśnie ogłosiła konkurs
01:58
to have them do things like this,
43
106598
2314
na stworzenie robotów,
które umiałyby robić takie rzeczy.
które umiałyby robić takie rzeczy.
02:00
and if the track record is any guide,
44
108912
1733
Patrząc na listę osiągnięć,
02:02
this competition is going to be successful.
45
110645
2399
można założyć,
że konkurs okaże się sukcesem.
że konkurs okaże się sukcesem.
02:05
So when I look around, I think the day is not too far off at all
46
113044
3636
Więc kiedy się rozglądam,
myślę sobie, że dzień, w którym
myślę sobie, że dzień, w którym
02:08
when we're going to have androids
47
116680
2176
androidy będą wykonywać
dużą część pracy,
dużą część pracy,
02:10
doing a lot of the work that we are doing right now.
48
118856
2881
którą wykonujemy teraz,
wcale nie jest tak odległy.
wcale nie jest tak odległy.
02:13
And we're creating a world where there is going to be
49
121737
3758
Tworzymy świat, w którym będzie
02:17
more and more technology and fewer and fewer jobs.
50
125495
3685
coraz więcej technologii i coraz mniej prac.
02:21
It's a world that Erik Brynjolfsson and I are calling
51
129180
2249
To świat, który razem
z Erikiem Brynjolfssonem nazywamy
z Erikiem Brynjolfssonem nazywamy
02:23
"the new machine age."
52
131429
1491
"nową erą maszyn".
02:24
The thing to keep in mind is that
53
132920
2133
Należy pamiętać,
02:27
this is absolutely great news.
54
135053
2549
że to świetna wiadomość.
02:29
This is the best economic news on the planet these days.
55
137602
3317
To obecnie najlepsza
wiadomość gospodarcza na świecie.
wiadomość gospodarcza na świecie.
02:32
Not that there's a lot of competition, right?
56
140919
3529
Nie to, że jest duża konkurencja.
02:36
This is the best economic news we have these days
57
144448
1899
To obecnie najlepsza wiadomość gospodarcza
02:38
for two main reasons.
58
146347
1616
z dwóch głównych powodów.
02:39
The first is, technological progress is what allows us
59
147963
2985
Po pierwsze to postęp
technologiczny pozwala nam
technologiczny pozwala nam
02:42
to continue this amazing recent run that we're on
60
150948
3737
kontynuować to niesamowite pasmo,
02:46
where output goes up over time,
61
154685
2521
w którym produkcja z czasem wzrasta,
02:49
while at the same time, prices go down,
62
157206
3326
podczas gdy ceny spadają,
02:52
and volume and quality just continue to explode.
63
160532
4204
a wielkość i jakość nadal znacznie wzrastają.
02:56
Now, some people look at this and talk about
64
164736
2001
Niektórzy ludzie widzą to i mówią
02:58
shallow materialism,
65
166737
1406
o powierzchownym materializmie,
03:00
but that's absolutely the wrong way to look at it.
66
168143
2418
ale nie powinno się na to
patrzeć w ten sposób.
patrzeć w ten sposób.
03:02
This is abundance, which is exactly
67
170561
2495
To obfitość, czyli dokładnie to,
03:05
what we want our economic system to provide.
68
173056
3422
co chcemy, by zapewniał nam
nasz system gospodarczy.
nasz system gospodarczy.
03:08
The second reason that the new machine age
69
176478
3216
Drugim powodem,
dlaczego nowa era maszyn
dlaczego nowa era maszyn
03:11
is such great news is that, once the androids
70
179694
2306
to taka świetna nowina jest to,
że gdy androidy
że gdy androidy
03:14
start doing jobs, we don't have to do them anymore,
71
182000
3252
zaczną pracować,
my już nie będziemy musieli.
my już nie będziemy musieli.
03:17
and we get freed up from drudgery and toil.
72
185252
3756
Uwolnimy się od harówki i trudu.
03:21
Now, when I talk about this with my friends
73
189008
2024
Gdy rozmawiam o tym ze znajomymi
03:23
in Cambridge and Silicon Valley, they say,
74
191032
2552
w Cambridge i Dolinie Krzemowej, mówią:
03:25
"Fantastic. No more drudgery, no more toil.
75
193584
2273
"Świetnie. Koniec z harówką, koniec z trudem.
03:27
This gives us the chance to imagine
76
195857
2051
Daje nam to możliwość wyobrażenia sobie
03:29
an entirely different kind of society,
77
197908
2293
całkowicie innego społeczeństwa,
03:32
a society where the creators and the discoverers
78
200201
2912
takiego, gdzie twórcy, odkrywcy,
03:35
and the performers and the innovators
79
203113
1829
wykonawcy i innowatorzy
03:36
come together with their patrons and their financiers
80
204942
3509
spotykają się ze swoimi klientami i finansistami,
03:40
to talk about issues, entertain, enlighten,
81
208451
2679
aby rozmawiać o sprawach,
zabawiać, uświadamiać,
zabawiać, uświadamiać,
03:43
provoke each other."
82
211130
2078
zmuszać się nawzajem do myślenia".
03:45
It's a society really, that looks a lot like the TED Conference.
83
213208
4575
To społeczeństwo, które bardzo
przypomina konferencję TED.
przypomina konferencję TED.
03:49
And there's actually a huge amount of truth here.
84
217783
2483
I jest w tym dużo prawdy.
03:52
We are seeing an amazing flourishing taking place.
85
220266
3023
Jesteśmy świadkami niesamowitego rozkwitu.
03:55
In a world where it is just about as easy
86
223289
2002
W świecie, w którym stworzenie czegoś
03:57
to generate an object as it is to print a document,
87
225291
3407
jest tak samo łatwe jak
wydrukowanie dokumentu,
wydrukowanie dokumentu,
04:00
we have amazing new possibilities.
88
228698
2089
mamy niesamowite nowe możliwości.
04:02
The people who used to be craftsmen and hobbyists
89
230787
3677
Ludzie, którzy kiedyś byli
rzemieślnikami i hobbystami,
rzemieślnikami i hobbystami,
04:06
are now makers, and they're responsible
90
234464
1867
teraz są twórcami i odpowiadają za
04:08
for massive amounts of innovation.
91
236331
2390
ogromne ilości innowacji.
04:10
And artists who were formerly constrained
92
238721
2282
Artyści, którzy wcześniej byli ograniczeni,
04:13
can now do things that were never, ever possible
93
241003
3168
teraz mogą robić rzeczy,
04:16
for them before.
94
244171
1896
które wcześniej nie były możliwe.
04:18
So this is a time of great flourishing,
95
246067
2117
Jest to więc czas wielkiego rozkwitu.
04:20
and the more I look around, the more convinced I become
96
248184
2932
Im bardziej się rozglądam,
tym bardziej jestem przekonany,
tym bardziej jestem przekonany,
04:23
that this quote, from the physicist Freeman Dyson,
97
251116
3074
że ten cytat fizyka Freemana Dysona
04:26
is not hyperbole at all.
98
254190
2033
nie jest wcale przesadzony.
04:28
This is just a plain statement of the facts.
99
256223
2790
To po prostu fakty.
04:31
We are in the middle of an astonishing period.
100
259013
1845
Żyjemy obecnie w zadziwiającym okresie.
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
["Technologia to dar Boga. Po darze życia jest to prawdopodobnie największy z darów Boga. To matka cywilizacji, sztuk i nauk." - Freeman Dyson]
04:33
Which brings up another great question:
102
261742
2791
To prowadzi nas do
kolejnego ważnego pytania:
kolejnego ważnego pytania:
04:36
What could possibly go wrong in this new machine age?
103
264533
2976
Co mogłoby się nie powieść
w tej nowej erze maszyn?
w tej nowej erze maszyn?
04:39
Right? Great, hang up, flourish, go home.
104
267509
3362
Prawda? Świetnie, rozłącz się,
rozkwitaj, idź do domu.
rozkwitaj, idź do domu.
04:42
We're going to face two really thorny sets of challenges
105
270871
2666
Zmierzymy się z dwoma
trudnymi rodzajami wyzwań,
trudnymi rodzajami wyzwań,
04:45
as we head deeper into the future that we're creating.
106
273537
2793
podczas gdy wkraczamy głębiej
w przyszłość, którą tworzymy.
w przyszłość, którą tworzymy.
04:48
The first are economic, and they're really nicely summarized
107
276330
3250
Pierwsze mają charakter gospodarczy
i można je dobrze podsumować
i można je dobrze podsumować
04:51
in an apocryphal story about a back-and-forth
108
279580
3090
w anegdocie o wymianie zdań
04:54
between Henry Ford II and Walter Reuther,
109
282670
3042
pomiędzy Henrym Fordem II
a Walterem Reutherem,
a Walterem Reutherem,
04:57
who was the head of the auto workers union.
110
285712
2745
który był szefem związku zawodowego
pracowników firm samochodowych.
pracowników firm samochodowych.
05:00
They were touring one of the new modern factories,
111
288457
2183
Zwiedzali jedną z nowych fabryk,
05:02
and Ford playfully turns to Reuther and says,
112
290640
2750
gdy Ford żartobliwie odwrócił się
do Reuthera i powiedział:
do Reuthera i powiedział:
05:05
"Hey Walter, how are you going to get these robots
113
293390
2162
"Hej Walter, jak zmusisz te roboty
05:07
to pay union dues?"
114
295552
1814
do płacenia składek?"
05:09
And Reuther shoots back, "Hey Henry,
115
297366
1945
Na co Reuther odpowiedział:
"Hej Henry,
"Hej Henry,
05:11
how are you going to get them to buy cars?"
116
299311
4542
a jak je zmusisz do
kupowania samochodów?"
kupowania samochodów?"
05:15
Reuther's problem in that anecdote
117
303853
3011
Problemem Reuthera w tej anegdocie
05:18
is that it is tough to offer your labor to an economy
118
306864
4109
jest to, że trudno jest zaoferować
swoją pracę gospodarce
swoją pracę gospodarce
05:22
that's full of machines,
119
310973
1635
pełnej maszyn.
05:24
and we see this very clearly in the statistics.
120
312608
2224
Widzimy to wyraźnie w tych statystykach.
05:26
If you look over the past couple decades
121
314832
2392
Jeśli spojrzycie na ostatnie kilkadziesiąt lat,
05:29
at the returns to capital -- in other words, corporate profits --
122
317224
3664
na zwroty z kapitału,
tj. zyski przedsiębiorstw,
tj. zyski przedsiębiorstw,
05:32
we see them going up,
123
320888
1684
widzimy, że wzrastają
05:34
and we see that they're now at an all-time high.
124
322572
2087
i że są obecnie wyższe
niż kiedykolwiek wcześniej.
niż kiedykolwiek wcześniej.
05:36
If we look at the returns to labor, in other words
125
324659
2701
Jeśli spojrzymy na zwroty z pracy,
05:39
total wages paid out in the economy,
126
327360
1884
tj. łączne zarobki wypłacane w gospodarce,
05:41
we see them at an all-time low
127
329244
2547
widzimy, że są niższe niż kiedykolwiek
05:43
and heading very quickly in the opposite direction.
128
331791
3065
i bardzo szybko zmierzają
w przeciwnym kierunku.
w przeciwnym kierunku.
05:46
So this is clearly bad news for Reuther.
129
334856
1770
To na pewno złe wieści dla Reuthera.
05:48
It looks like it might be great news for Ford,
130
336626
3398
Może się wydawać, że dobre dla Forda,
05:52
but it's actually not. If you want to sell
131
340024
2304
ale tak nie jest.
Jeśli chce się sprzedać
Jeśli chce się sprzedać
05:54
huge volumes of somewhat expensive goods to people,
132
342328
3344
ludziom ogromne ilości dość drogich dóbr,
05:57
you really want a large, stable, prosperous middle class.
133
345672
3788
potrzebna jest duża, stateczna
i bogata klasa średnia.
i bogata klasa średnia.
06:01
We have had one of those in America
134
349460
2224
Mieliśmy taką w Ameryce
06:03
for just about the entire postwar period.
135
351684
2633
przez prawie cały okres powojenny.
06:06
But the middle class is clearly under huge threat right now.
136
354317
4352
Ale obecnie klasa średnia
jest wyraźnie zagrożona.
jest wyraźnie zagrożona.
06:10
We all know a lot of the statistics,
137
358669
1411
Wszyscy znamy wiele statystyk,
06:12
but just to repeat one of them,
138
360080
2359
ale żeby powtórzyć jedną z nich:
06:14
median income in America has actually gone down
139
362439
2767
średni dochód w Ameryce zmalał
06:17
over the past 15 years,
140
365206
1691
w ciągu ostatnich 15 lat.
06:18
and we're in danger of getting trapped
141
366897
1715
Grozi nam utkwienie
06:20
in some vicious cycle where inequality and polarization
142
368612
3925
w błędnym kole,
gdzie nierówność i polaryzacja
gdzie nierówność i polaryzacja
06:24
continue to go up over time.
143
372537
3180
cały czas wzrastają.
06:27
The societal challenges that come along
144
375717
2399
Należy zwrócić uwagę na wyzwania społeczne,
06:30
with that kind of inequality deserve some attention.
145
378116
2576
które pojawiają się wraz z taką nierównością.
06:32
There are a set of societal challenges
146
380692
1668
Istnieją wyzwania społeczne
06:34
that I'm actually not that worried about,
147
382360
1944
które aż tak mnie nie martwią
06:36
and they're captured by images like this.
148
384304
2351
i można je zilustrować
za pomocą takich obrazów.
za pomocą takich obrazów.
06:38
This is not the kind of societal problem
149
386655
1822
Nie jest to rodzaj problemów społecznych,
06:40
that I am concerned about.
150
388477
2464
które mnie martwią.
06:42
There is no shortage of dystopian visions
151
390941
2143
Nie możemy narzekać
na brak dystopijnych wizji
na brak dystopijnych wizji
06:45
about what happens when our machines become self-aware,
152
393084
3483
dotyczących tego, co się stanie,
gdy maszyny zyskają samoświadomość
gdy maszyny zyskają samoświadomość
06:48
and they decide to rise up and coordinate attacks against us.
153
396567
3176
i zdecydują zbuntować się
i zorganizować ataki na nas.
i zorganizować ataki na nas.
06:51
I'm going to start worrying about those
154
399743
1747
Zacznę się tym martwić,
06:53
the day my computer becomes aware of my printer.
155
401490
3229
kiedy mój komputer uświadomi
sobie istnienie mojej drukarki.
sobie istnienie mojej drukarki.
06:56
(Laughter) (Applause)
156
404719
3629
(Śmiech) (Brawa)
07:00
So this is not the set of challenges we really need to worry about.
157
408348
2972
Więc tym nie musimy się martwić.
07:03
To tell you the kinds of societal challenges
158
411320
2788
Aby opowiedzieć wam o wyzwaniach społecznych,
07:06
that are going to come up in the new machine age,
159
414108
2212
które pojawią się w erze nowych maszyn,
07:08
I want to tell a story about two stereotypical American workers.
160
416320
3711
opowiem wam historię o dwóch
stereotypowych pracownikach z Ameryki.
stereotypowych pracownikach z Ameryki.
07:12
And to make them really stereotypical,
161
420031
1768
Aby byli bardzo stereotypowi,
07:13
let's make them both white guys.
162
421799
2147
niech będą białymi kolesiami.
07:15
And the first one is a college-educated
163
423946
3762
Pierwszy z nich ukończył college,
07:19
professional, creative type, manager,
164
427708
3146
jest fachowcem, typem kreatywnym, kierownikiem,
07:22
engineer, doctor, lawyer, that kind of worker.
165
430854
2751
inżynierem, lekarzem, prawnikiem,
tego rodzaju pracownikiem.
tego rodzaju pracownikiem.
07:25
We're going to call him "Ted."
166
433605
2419
Nazwiemy go Ted.
07:28
He's at the top of the American middle class.
167
436024
2273
Jest na szczycie amerykańskiej klasy średniej.
07:30
His counterpart is not college-educated
168
438297
2882
Drugi z nich nie ma wykształcenia wyższego
07:33
and works as a laborer, works as a clerk,
169
441179
3064
i pracuje jako pracownik fizyczny, sprzedawca,
07:36
does low-level white collar or blue collar work in the economy.
170
444243
3312
wykonuje mało wymagające prace umysłowe
i prace fizyczne w gospodarce.
i prace fizyczne w gospodarce.
07:39
We're going to call that guy "Bill."
171
447555
2405
Nazwiemy go Bill.
07:41
And if you go back about 50 years,
172
449960
2079
Jeśli cofniemy się o 50 lat,
07:44
Bill and Ted were leading remarkably similar lives.
173
452039
3817
Bill i Ted prowadzili dość podobne życie.
07:47
For example, in 1960 they were both very likely
174
455856
2503
Na przykład w 1960 r. najprawdopodobniej
07:50
to have full-time jobs, working at least 40 hours a week.
175
458359
3370
pracowali na pełen etat,
przynajmniej 40 godzin tygodniowo.
przynajmniej 40 godzin tygodniowo.
07:53
But as the social researcher Charles Murray has documented,
176
461729
3296
Ale jak udokumentował to
badacz społeczny Charles Murray,
badacz społeczny Charles Murray,
07:57
as we started to automate the economy,
177
465025
2968
gdy rozpoczęliśmy automatyzację gospodarki,
07:59
and 1960 is just about when computers started to be used by businesses,
178
467993
4147
a 1960 r. to okres, kiedy firmy zaczęły
wykorzystywać komputery,
wykorzystywać komputery,
08:04
as we started to progressively inject technology
179
472140
2871
gdy zaczęliśmy stopniowo
wprowadzać technologię,
wprowadzać technologię,
08:07
and automation and digital stuff into the economy,
180
475011
2736
automatyzację i produkty cyfrowe do gospodarki,
08:09
the fortunes of Bill and Ted diverged a lot.
181
477747
3025
losy Billa i Teda zaczęły się bardzo różnić.
08:12
Over this time frame, Ted has continued
182
480772
2119
W tym czasie Ted nadal
08:14
to hold a full-time job. Bill hasn't.
183
482891
2752
miał pracę na pełen etat. Bill nie.
08:17
In many cases, Bill has left the economy entirely,
184
485643
4271
W wielu przypadkach Bill
całkowicie opuścił gospodarkę,
całkowicie opuścił gospodarkę,
08:21
and Ted very rarely has.
185
489914
2264
Tedowi przytrafiło się to bardzo rzadko.
08:24
Over time, Ted's marriage has stayed quite happy.
186
492178
3265
Małżeństwo Teda
nadal miało się dobrze.
nadal miało się dobrze.
08:27
Bill's hasn't.
187
495443
1641
Małżeństwo Billa nie.
08:29
And Ted's kids have grown up in a two-parent home,
188
497084
3322
Dzieci Teda dorastały z dwójką rodziców,
08:32
while Bill's absolutely have not over time.
189
500406
3220
podczas gdy dzieci Billa nie.
08:35
Other ways that Bill is dropping out of society?
190
503626
2404
Jak jeszcze Bill wycofuje się ze społeczeństwa?
08:38
He's decreased his voting in presidential elections,
191
506030
3689
Rzadziej głosuje w wyborach prezydenckich
08:41
and he's started to go to prison a lot more often.
192
509719
3993
i zaczął bywać w więzieniu coraz częściej.
08:45
So I cannot tell a happy story about these social trends,
193
513712
3984
Nie mogę więc opowiedzieć szczęśliwej historii
o tych trendach społecznych.
o tych trendach społecznych.
08:49
and they don't show any signs of reversing themselves.
194
517696
2747
Nie zapowiada się też na to,
aby miały się odmienić.
aby miały się odmienić.
08:52
They're also true no matter which ethnic group
195
520443
2973
Wyglądają tak w przypadku
każdej grupy etnicznej
każdej grupy etnicznej
08:55
or demographic group we look at,
196
523416
1721
czy demograficznej,
na którą spojrzymy,
na którą spojrzymy,
08:57
and they're actually getting so severe
197
525137
2076
i stają się tak poważne,
08:59
that they're in danger of overwhelming
198
527213
1771
że bardzo możliwe, że będą miały wpływ
09:00
even the amazing progress we made with the Civil Rights Movement.
199
528984
3648
nawet na niesamowity postęp związany
z ruchem na rzecz praw obywatelskich.
z ruchem na rzecz praw obywatelskich.
09:04
And what my friends in Silicon Valley
200
532632
2512
To o czym zapominają moi znajomi
09:07
and Cambridge are overlooking is that they're Ted.
201
535144
5251
z Doliny Krzemowej i Cambridge
to fakt, że oni są takim Tedem.
to fakt, że oni są takim Tedem.
09:12
They're living these amazingly busy, productive lives,
202
540395
3437
Prowadzą niesamowicie
zapracowane, produktywne życie
zapracowane, produktywne życie
09:15
and they've got all the benefits to show from that,
203
543832
2390
i mają z tego wiele korzyści,
09:18
while Bill is leading a very different life.
204
546222
2435
podczas gdy Bill prowadzi całkowicie inne życie.
09:20
They're actually both proof of how right Voltaire was
205
548657
2140
Obydwoje są dowodem na to,
Voltaire miał rację,
Voltaire miał rację,
09:22
when he talked about the benefits of work,
206
550797
2252
gdy mówił o korzyściach z pracy
09:25
and the fact that it saves us from not one but three great evils.
207
553049
3581
i o tym, że oddala od nas nie jedną,
ale wszystkie trzy wielkie niedole.
ale wszystkie trzy wielkie niedole.
09:28
["Work saves a man from three great evils: boredom, vice and need." — Voltaire]
208
556630
997
[Praca oddala od nas trzy wielkie niedole:
nudę, występek i ubóstwo". -- Voltaire]
nudę, występek i ubóstwo". -- Voltaire]
09:29
So with these challenges, what do we do about them?
209
557627
3336
Więc co możemy zrobić
w związku z tymi wyzwaniami?
w związku z tymi wyzwaniami?
09:32
The economic playbook is surprisingly clear,
210
560963
2583
Podręcznik ekonomiczny jest zaskakująco jasny
09:35
surprisingly straightforward, in the short term especially.
211
563546
3140
i prosty, szczególnie na krótką metę.
09:38
The robots are not going to take all of our jobs in the next year or two,
212
566686
2892
Roboty nie przejmą wszystkich
naszych prac za rok czy za dwa,
naszych prac za rok czy za dwa,
09:41
so the classic Econ 101 playbook is going to work just fine:
213
569578
4468
więc klasyczny podręcznik
dla początkujących sprawdzi się:
dla początkujących sprawdzi się:
09:46
Encourage entrepreneurship,
214
574046
2152
Wspieraj przedsiębiorczość,
09:48
double down on infrastructure,
215
576198
2196
podwajaj na infrastrukturze
09:50
and make sure we're turning out people
216
578394
1699
i dopilnuj, aby nasz system kształcenia
09:52
from our educational system with the appropriate skills.
217
580093
3597
uczył ludzi odpowiednich umiejętności.
09:55
But over the longer term, if we are moving into an economy
218
583690
3277
Ale na długą metę,
jeżeli wkraczamy w gospodarkę
jeżeli wkraczamy w gospodarkę
09:58
that's heavy on technology and light on labor,
219
586967
2652
opierającą się głównie
na technologii, a nie pracy,
na technologii, a nie pracy,
10:01
and we are, then we have to consider
220
589619
2428
a tak jest, musimy pomyśleć
10:04
some more radical interventions,
221
592047
1784
o pewnych bardziej radykalnych działaniach.
10:05
for example, something like a guaranteed minimum income.
222
593831
3199
Na przykład gwarantowany minimalny dochód.
10:09
Now, that's probably making some folk in this room uncomfortable,
223
597030
3712
Pewnie niektórzy z was
nie czują się z tym komfortowo,
nie czują się z tym komfortowo,
10:12
because that idea is associated with the extreme left wing
224
600742
3857
bo ta idea jest kojarzona ze skrajną lewicą
10:16
and with fairly radical schemes for redistributing wealth.
225
604599
3219
i z dosyć radykalnymi planami
redystrybucji majątku.
redystrybucji majątku.
10:19
I did a little bit of research on this notion,
226
607818
1953
Poszperałem trochę na ten temat
10:21
and it might calm some folk down to know that
227
609771
2455
i może niektórych uspokoi to,
10:24
the idea of a net guaranteed minimum income
228
612226
2632
że ideę gwarantowanego
minimalnego dochodu netto
minimalnego dochodu netto
10:26
has been championed by those frothing-at-the-mouth socialists
229
614858
3162
bronili ci gniewni socjaliści
10:30
Friedrich Hayek, Richard Nixon and Milton Friedman.
230
618035
5473
Friedrich Hayek, Richard Nixon i Milton Friedman.
10:35
And if you find yourself worried
231
623508
1879
I jeśli martwicie się,
10:37
that something like a guaranteed income
232
625387
3309
że coś takiego jak gwarantowany dochód
10:40
is going to stifle our drive to succeed
233
628696
2275
ostudzi nasz zapał do odnoszenia sukcesów
10:42
and make us kind of complacent,
234
630971
1764
i sprawi, że spoczniemy na laurach,
10:44
you might be interested to know that social mobility,
235
632735
2790
będziecie chcieli wiedzieć, że mobilność społeczna,
10:47
one of the things we really pride ourselves on in the United States,
236
635525
2675
którą szczycimy się w USA,
10:50
is now lower than it is in the northern European countries
237
638200
3340
jest obecnie niższa niż
w krajach Europy Północnej,
w krajach Europy Północnej,
10:53
that have these very generous social safety nets.
238
641540
3199
które mają bardzo hojne
siatki bezpieczeństwa socjalnego.
siatki bezpieczeństwa socjalnego.
10:56
So the economic playbook is actually pretty straightforward.
239
644739
2792
Więc podręcznik ekonomiczny
jest tak naprawdę bardzo prosty.
jest tak naprawdę bardzo prosty.
10:59
The societal one is a lot more challenging.
240
647531
3056
Podręcznik społeczny jest
znacznie bardziej wymagający.
znacznie bardziej wymagający.
11:02
I don't know what the playbook is
241
650587
2148
Nie znam podręcznika mówiącego o tym,
11:04
for getting Bill to engage and stay engaged throughout life.
242
652735
3828
jak sprawić, aby Bill angażował się
i był angażowany przez całe życie.
i był angażowany przez całe życie.
11:08
I do know that education is a huge part of it.
243
656563
2504
Wiem, że dużą rolę
odgrywa w tym wykształcenie.
odgrywa w tym wykształcenie.
11:11
I witnessed this firsthand.
244
659067
1780
Sam byłem tego świadkiem.
11:12
I was a Montessori kid for the first few years of my education,
245
660847
3756
Przez pierwsze kilka lat mojej edukacji
byłem uczony metodą Montessori.
byłem uczony metodą Montessori.
11:16
and what that education taught me
246
664603
1529
Taka edukacja nauczyła mnie,
11:18
is that the world is an interesting place
247
666132
2091
że świat jest interesującym miejscem
11:20
and my job is to go explore it.
248
668223
2641
i moją pracą jest jego odkrywanie.
11:22
The school stopped in third grade,
249
670864
1701
Skończyło się to w trzeciej klasie
11:24
so then I entered the public school system,
250
672565
2068
i wtedy wkroczyłem do
publicznego systemu szkolnictwa
publicznego systemu szkolnictwa
11:26
and it felt like I had been sent to the Gulag.
251
674633
4366
i czułem się, jakby mnie wysłano do gułagu.
11:30
With the benefit of hindsight, I now know the job
252
678999
2901
Patrząc na to z perspektywy czasu,
teraz wiem, że chodziło
teraz wiem, że chodziło
11:33
was to prepare me for life as a clerk or a laborer,
253
681900
2514
o przygotowanie mnie do życia
jako sprzedawca lub pracownik fizyczny,
jako sprzedawca lub pracownik fizyczny,
11:36
but at the time it felt like the job was to kind of
254
684414
2330
ale w tamtym czasie wydawało się, że chodziło
11:38
bore me into some submission with what was going on around me.
255
686744
3824
o podporządkowanie mnie temu,
co się działo wokół mnie.
co się działo wokół mnie.
11:42
We have to do better than this.
256
690568
1348
Musimy się bardziej starać.
11:43
We cannot keep turning out Bills.
257
691916
3676
Nie możemy nadal wytwarzać Billów.
11:47
So we see some green shoots that things are getting better.
258
695592
2344
Widzimy pierwsze oznaki poprawy.
11:49
We see technology deeply impacting education
259
697936
2824
Widzimy, że technologia ma duży wpływ na edukację
11:52
and engaging people, from our youngest learners
260
700760
2528
i angażuje ludzi, od najmłodszych uczniów
11:55
up to our oldest ones.
261
703288
1764
aż po najstarszych.
11:57
We see very prominent business voices telling us
262
705052
2620
Wiele ważnych biznesmenów mówi nam,
11:59
we need to rethink some of the things that we've been holding dear for a while.
263
707672
3216
że musimy przemyśleć niektóre z kwestii,
które są nam bliskie.
które są nam bliskie.
12:02
And we see very serious and sustained
264
710888
2260
Widzimy bardzo poważne, ciągłe
12:05
and data-driven efforts to understand
265
713148
2804
i oparte na danych próby zrozumienia,
12:07
how to intervene in some of the most troubled communities that we have.
266
715952
3543
jak interweniować w społecznościach
z największymi problemami.
z największymi problemami.
12:11
So the green shoots are out there.
267
719495
2209
Więc widać już pierwsze oznaki poprawy.
12:13
I don't want to pretend for a minute
268
721704
1434
Nie chcę udawać,
12:15
that what we have is going to be enough.
269
723138
1942
że to, co mamy wystarczy.
12:17
We're facing very tough challenges.
270
725080
2142
Mamy do czynienia
z bardzo trudnymi wyzwaniami.
z bardzo trudnymi wyzwaniami.
12:19
To give just one example, there are about five million Americans
271
727222
3106
Podam jeden przykład:
Istnieje około 5 milionów Amerykanów,
Istnieje około 5 milionów Amerykanów,
12:22
who have been unemployed for at least six months.
272
730328
2814
którzy nie mają pracy
od przynajmniej 6 miesięcy.
od przynajmniej 6 miesięcy.
12:25
We're not going to fix things for them
273
733142
1342
Nie pomożemy im
12:26
by sending them back to Montessori.
274
734484
2443
poprzez wysłanie ich z powrotem
do szkoły Montessori.
do szkoły Montessori.
12:28
And my biggest worry is that we're creating a world
275
736927
2355
Najbardziej martwi mnie to,
że tworzymy świat,
że tworzymy świat,
12:31
where we're going to have glittering technologies
276
739282
2549
w którym będziemy mieć lśniące technologie
12:33
embedded in kind of a shabby society
277
741831
2305
zakorzenione w zaniedbanym społeczeństwie
12:36
and supported by an economy that generates inequality
278
744136
2967
i utrzymywane przez gospodarkę,
która stwarza nierówność
która stwarza nierówność
12:39
instead of opportunity.
279
747103
1481
zamiast możliwości.
12:40
But I actually don't think that's what we're going to do.
280
748584
2752
Ale nie uważam, że to właśnie zrobimy.
12:43
I think we're going to do something a lot better
281
751336
1629
Myślę, że zrobimy coś znacznie lepszego
12:44
for one very straightforward reason:
282
752965
2110
z prostego powodu:
12:47
The facts are getting out there.
283
755075
1968
Fakty są coraz popularniejsze.
12:49
The realities of this new machine age
284
757043
2042
Rzeczywistość tej nowej ery maszyn
12:51
and the change in the economy are becoming more widely known.
285
759085
3315
i zmiany w gospodarce
staje się coraz bardziej znana.
staje się coraz bardziej znana.
12:54
If we wanted to accelerate that process, we could do things
286
762400
2851
Jeśli chcielibyśmy przyspieszyć ten proces,
moglibyśmy na przykład sprawić,
moglibyśmy na przykład sprawić,
12:57
like have our best economists and policymakers
287
765251
2766
aby nasi najlepsi ekonomiści i decydenci
13:00
play "Jeopardy!" against Watson.
288
768017
2419
zagrali w Jeopardy! z superkomputerem Watson.
13:02
We could send Congress on an autonomous car road trip.
289
770436
3550
Moglibyśmy wysłać Kongres na
wycieczkę samosterującym samochodem.
wycieczkę samosterującym samochodem.
13:05
And if we do enough of these kinds of things,
290
773986
1653
Rzeczy tego typu
13:07
the awareness is going to sink in that things are going to be different.
291
775639
3404
sprawią, że ludzie będą wiedzieć,
że świat się zmieni.
że świat się zmieni.
13:11
And then we're off to the races,
292
779043
1771
I wychodzimy na prostą,
13:12
because I don't believe for a second
293
780814
2430
bo nie wierzę,
13:15
that we have forgotten how to solve tough challenges
294
783244
2968
że zapomnieliśmy, jak radzić sobie
z trudnymi wyzwaniami
z trudnymi wyzwaniami
13:18
or that we have become too apathetic or hard-hearted to even try.
295
786212
4350
lub staliśmy się zbyt apatyczny
lub nieczuli, żeby nawet próbować.
lub nieczuli, żeby nawet próbować.
13:22
I started my talk with quotes from wordsmiths
296
790562
2394
Moją prelekcję rozpocząłem od cytowania pisarzy,
13:24
who were separated by an ocean and a century.
297
792956
2816
których dzielił ocean i stulecie.
13:27
Let me end it with words from politicians
298
795772
2152
Zakończę słowami polityków,
13:29
who were similarly distant.
299
797924
1731
którzy byli podobnie odlegli.
13:31
Winston Churchill came to my home of MIT in 1949,
300
799655
3333
Winston Churchill odwiedził Instytut
Technologicznegy w Massachusetts w 1949 r.
Technologicznegy w Massachusetts w 1949 r.
13:34
and he said, "If we are to bring the broad masses
301
802988
2148
i powiedział: "Jeśli chcemy
sprowadzić szerokie masy
sprowadzić szerokie masy
13:37
of the people in every land to the table of abundance,
302
805136
3710
ludzi w każdym kraju do stołu obfitości,
13:40
it can only be by the tireless improvement
303
808846
3030
można to zrobić tylko poprzez
niestrudzone udoskonalanie
niestrudzone udoskonalanie
13:43
of all of our means of technical production."
304
811876
2973
wszystkich naszych środków
produkcji technicznej".
produkcji technicznej".
13:46
Abraham Lincoln realized there was one other ingredient.
305
814849
2619
Abraham Lincoln wiedział,
że istniała jeszcze jedna inna kwestia.
że istniała jeszcze jedna inna kwestia.
13:49
He said, "I am a firm believer in the people.
306
817468
2898
Powiedział: "Wierzę w ludzi.
13:52
If given the truth, they can be depended upon
307
820366
2333
Jeśli przedstawi się im prawdę,
można na nich polegać,
można na nich polegać,
13:54
to meet any national crisis.
308
822699
2369
że poradzą sobie z każdym
kryzysem krajowym.
kryzysem krajowym.
13:57
The great point is to give them the plain facts."
309
825068
2784
Najważniejsze jest przedstawić im proste fakty".
13:59
So the optimistic note, great point that I want to leave you with
310
827852
3110
Optymistyczny akcent, którym chcę
się z wami pożegnać,
się z wami pożegnać,
14:02
is that the plain facts of the machine age are becoming clear,
311
830962
3145
jest taki, że proste fakty ery maszyn
stają się coraz jaśniejsze
stają się coraz jaśniejsze
14:06
and I have every confidence that we're going to use them
312
834107
2457
i wierzę, że wykorzystamy je
14:08
to chart a good course into the challenging,
313
836564
2915
do wytyczenia odpowiedniego
kursu do wymagającej,
kursu do wymagającej,
14:11
abundant economy that we're creating.
314
839479
2533
obfitej gospodarki, którą tworzymy.
14:14
Thank you very much.
315
842012
1691
Bardzo dziękuję.
14:15
(Applause)
316
843703
4382
(Brawa)
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