ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew 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.

 

More profile about the speaker
Andrew McAfee | Speaker | TED.com
TEDxBoston 2012

Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

แอนดรูว์ แมคอะฟี่: หุ่นยนต์จะมาแย่งงานเราหมดหรือเปล่า?

Filmed:
1,061,603 views

หุ่นยนต์ และ กระบวนการทำงานแบบออโตเมติกต่างๆ เริ่มทำงานในการสร้างรถยนต์ เขียนบทความ แปลบทความได้ ซึ่งงานเหล่านี้เดิมจะต้องใช้คนในการทำเท่านั้น แล้วจะเหลืออะไรให้มนุษย์ทุกบ้างหละ คุณ แอนดรูว์ แมคอะฟี่ เล่าถึงข้อมูลแรงงานต่างๆ ที่จะชี้ให้เห็นว่าจริงๆ เรายังไม่ได้เห็นภาพอนาคตอะไรเลย ซึ่งคุณแอนดรูว์จะย้อนเหตุการณ์ต่างๆในอดีต ดูถึงว่ามีอะไรเกิดขึ้นบ้าง และ ให้ข้อสรุปบางอย่างที่คุณอาจแปลกใจว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคตข้างหน้า
- Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
As it turnsผลัดกัน out, when tensนับ of millionsล้าน of people
0
519
2752
ปรากฎว่าในขณะที่คนหลายล้านคน
00:19
are unemployedว่างงาน or underemployedที่ทำงานไม่เต็มวัน,
1
3271
2328
ว่างงาน หรือ มีงานทำ
00:21
there's a fairธรรม amountจำนวน of interestดอกเบี้ย in what technologyเทคโนโลยี mightอาจ be doing to the laborแรงงาน forceบังคับ.
2
5599
4127
ก็เกิดข้อสงสัยว่า
เทคโนโลยีจะมีผลอย่างไรกับสภาวะแรงงานในตลาด
00:25
And as I look at the conversationการสนทนา, it strikesการนัดหยุดงาน me
3
9726
2719
ผมเห็นหลายๆคน ถกเถียงกัน
เกี่ยวกับเรื่องนี้ ผมคิดว่า
00:28
that it's focusedที่มุ่งเน้น on exactlyอย่างแน่นอน the right topicหัวข้อเรื่อง,
4
12445
2952
พวกเขาเลือกหัวข้อในการสนทนา
ได้ถูกต้อง
00:31
and at the sameเหมือนกัน time, it's missingหายไป the pointจุด entirelyอย่างสิ้นเชิง.
5
15397
2978
แต่ในขณะเดียวกัน การถกเถียงเหล่านั้น
มักจะหลุดประเด็นสำคัญๆไป
00:34
The topicหัวข้อเรื่อง that it's focusedที่มุ่งเน้น on, the questionคำถาม is whetherว่า or not
6
18375
3008
หัวข้อที่มักเป็นที่ถกเถียงกันก็คือ
00:37
all these digitalดิจิตอล technologiesเทคโนโลยี are affectingน่าสงสาร people'sของผู้คน abilityความสามารถ
7
21383
3655
เทคโนโลยีรอบๆตัวเราจะส่งผลต่อมนุษย์
00:40
to earnได้รับ a livingการดำรงชีวิต, or, to say it a little bitบิต differentต่าง way,
8
25038
3020
ในด้านการหาเลี้ยงชีพ หรือไม่?
หรือ ถามให้ง่ายขึ้นก็คือ
00:43
are the droidsหุ่น takingการ our jobsงาน?
9
28058
2278
หุ่นยนต์จะมาทำงานแทนเราทั้งหมดหรือปล่าว?
00:46
And there's some evidenceหลักฐาน that they are.
10
30336
1968
แล้วก็มีหลักฐานจริงๆว่ามันเกิดขึ้นอยู่
00:48
The Great Recessionภาวะถดถอย endedสิ้นสุดวันที่ when Americanอเมริกัน GDPจีดีพี resumedกลับมาทำงานต่อ
11
32304
4353
ภาวะเศรษฐกิจตกต่ำได้หยุด
เมื่อ GDP ของ อเมริกา
00:52
its kindชนิด of slowช้า, steadyมั่นคง marchมีนาคม upwardขึ้นไปข้างบน, and some other
12
36657
3429
เริ่มค่อยๆสูงขึ้น
00:56
economicด้านเศรษฐกิจ indicatorsตัวชี้วัด alsoด้วย startedเริ่มต้น to reboundการตอบสนอง, and they got
13
40101
2934
และ ตัวชี้วัดเศรษฐกิจอื่นๆ ก็เริ่มดีขึ้น
00:58
kindชนิด of healthyแข็งแรง kindชนิด of quicklyอย่างรวดเร็ว. Corporateขององค์กร profitsผลกำไร
14
43035
2862
และโตขึ้นอย่างรวดเร็ว
กำไรจากบริษัทต่างๆ
01:01
are quiteทีเดียว highสูง. In factความจริง, if you includeประกอบด้วย bankธนาคาร profitsผลกำไร,
15
45897
3276
ก็เริ่มดีขึ้น ซึ่งถ้าคุณรวมกำไรจากธนาคารด้วย
01:05
they're higherสูงกว่า than they'veพวกเขาได้ ever been.
16
49173
2112
จะพบว่ามันดีขึ้นกว่าที่เคยมีมาก่อน
01:07
And businessธุรกิจ investmentการลงทุน in gearเกียร์, in equipmentอุปกรณ์
17
51285
3272
ธุรกิจต่างๆเกี่ยวกับ เครื่องมือ อุปกรณ์
01:10
and hardwareฮาร์ดแวร์ and softwareซอฟต์แวร์ is at an all-timeตลอดเวลา highสูง.
18
54557
3107
ฮาร์ดแวร์ และ ซอฟต์แวร์ ต่างๆ
ก็ดีที่สุดตั้งแต่ที่เคยมีมา
01:13
So the businessesธุรกิจ are gettingได้รับ out theirของพวกเขา checkbooksสมุดเช็ค.
19
57664
3381
พูดง่ายๆคือธุรกิจต่างๆเริ่มมีแต่กำไร
01:16
What they're not really doing is hiringการว่าจ้าง.
20
61045
2261
แต่สิ่งที่ไม่ได้เกิดมากขึ้น คือ การจ้างงาน
01:19
So this redสีแดง lineเส้น is the employment-to-populationการจ้างงานต่อประชากร ratioอัตราส่วน,
21
63306
3701
กราฟเส้นสีแดงที่เห็น คือ อัตราการจ้างงาน
01:22
in other wordsคำ, the percentageร้อยละ of workingการทำงาน ageอายุ people
22
67007
3381
หรือ เปอร์เซนต์ของคนวัยทำงาน
01:26
in Americaสหรัฐอเมริกา who have work.
23
70388
1891
ในอเมริกาที่มีงานทำ
01:28
And we see that it crateredพรุน duringในระหว่าง the Great Recessionภาวะถดถอย,
24
72279
3700
เห็นได้ชัดเจนว่าอัตราการมีงานทำ
ยังตกต่ำหลังจากภาวะเศรษฐกิจตกต่ำ
01:31
and it hasn'tไม่ได้ startedเริ่มต้น to bounceเด้ง back at all.
25
75979
2864
และยังไม่มีทีท่าว่าจะดีขึ้นเลย
01:34
But the storyเรื่องราว is not just a recessionภาวะถดถอย storyเรื่องราว.
26
78843
2507
แต่ผมไม่ได้จะพูดเรื่องเศรษฐกิจตกต่ำ
01:37
The decadeทศวรรษ that we'veเราได้ just been throughตลอด had relativelyสัมพัทธ์
27
81350
2997
ช่วงทศวรรตที่ผ่านมา
เรามีอัตราการจ้างงาน
01:40
anemicโรคโลหิตจาง jobงาน growthการเจริญเติบโต all throughoutตลอด, especiallyโดยเฉพาะอย่างยิ่ง when we
28
84347
3393
ที่ต่ำมากเมื่อเราเปรียบเทียบ
01:43
compareเปรียบเทียบ it to other decadesทศวรรษที่ผ่านมา, and the 2000s
29
87740
2935
กับช่วงทศวรรตก่อนหน้านั้น
ในช่วงปี 2000 นี้
01:46
are the only time we have on recordบันทึก where there were
30
90675
2290
เป็นช่วงเวลาเดียวที่เราพบว่า
01:48
fewerน้อยลง people workingการทำงาน at the endปลาย of the decadeทศวรรษ
31
92965
3203
มีจำนวนคนมีงานทำปลายทศวรรต
01:52
than at the beginningการเริ่มต้น. This is not what you want to see.
32
96168
3060
น้อยกว่าช่วงต้นทศวรรต
ซึ่งเป็นเรื่องที่เราไม่อยากได้ยิน
01:55
When you graphกราฟ the numberจำนวน of potentialที่อาจเกิดขึ้น employeesพนักงาน
33
99228
3639
หากคุณเอาจำนวนคนที่สามารถทำงานได้ทั้งหมด
01:58
versusกับ the numberจำนวน of jobsงาน in the countryประเทศ, you see the gapช่องว่าง
34
102867
3604
มาเปรียบเทียบกับจำนวนงานในประเทศ
คุณจะเห็นช่องว่าง
02:02
getsได้รับ biggerที่ใหญ่กว่า and biggerที่ใหญ่กว่า over time, and then,
35
106471
3578
ค่อยๆ ห่างขึ้น เรื่อยๆ และ
02:05
duringในระหว่าง the Great Recessionภาวะถดถอย, it openedเปิด up in a hugeใหญ่ way.
36
110049
2400
ช่วงเศรษฐกิจตกต่ำ
ช่องว่างยิ่งห่างมากกว่าเดิม
02:08
I did some quickรวดเร็ว calculationsการคำนวณ. I tookเอา the last 20 yearsปี of GDPจีดีพี growthการเจริญเติบโต
37
112449
4410
ผมลองคำนวณคร่าวๆ
ถ้าผมเอาอัตราการเติบโต GDP รอบ 20 ปีที่ผ่านมา
02:12
and the last 20 yearsปี of laborแรงงาน productivityผลผลิต growthการเจริญเติบโต
38
116859
3296
และ อัตราการเพิ่มของคนที่มีงานทำ
02:16
and used those in a fairlyอย่างเป็นธรรม straightforwardซื่อตรง way
39
120155
2742
เอามาคำนวณ แบบตรงไปตรงมาเพื่อหาว่า
02:18
to try to projectโครงการ how manyจำนวนมาก jobsงาน the economyเศรษฐกิจ was going
40
122897
2626
จะต้องมีการจ้างงานเท่าไหร่
เศรษฐกิจถึงจะเดินต่อได้
02:21
to need to keep growingการเจริญเติบโต, and this is the lineเส้น that I cameมา up with.
41
125523
3659
นี่คือเส้นที่ผมได้มาจากการคำนวณ
02:25
Is that good or badไม่ดี? This is the government'sของรัฐบาล projectionติ่ง
42
129182
3446
ดีหรือไม่ดีครับ? และ
อีกเส้นนึงคือเส้นที่รัฐบาลประมาณการณ์ไว้
02:28
for the workingการทำงาน ageอายุ populationประชากร going forwardข้างหน้า.
43
132628
3853
สำหรับจำนวนคนทำงานในตลาดทั้งหมด
02:32
So if these predictionsการคาดการณ์ are accurateถูกต้อง, that gapช่องว่าง is not going to closeปิด.
44
136481
4771
ถ้าการประมาณการณ์ถูกต้อง
ช่องว่างนี้จะไม่มีวันหายไป
02:37
The problemปัญหา is, I don't think these projectionsประมาณการ are accurateถูกต้อง.
45
141252
3401
แต่ ผมไม่คิดว่าการประมาณการณ์นี้ถูกต้อง
02:40
In particularโดยเฉพาะ, I think my projectionติ่ง is way too optimisticในแง่ดี,
46
144653
3356
ผมคิดว่าการประมาณการณ์เหล่านี้
มองโลกในแง่ดีเกินไป
02:43
because when I did it, I was assumingทะลึ่ง that the futureอนาคต
47
148009
3356
เพราะการประมาณการณ์
มีการคาดการณ์ว่าอนาคต
02:47
was kindชนิด of going to look like the pastอดีต
48
151365
2448
จะค่าต่างๆเติบโตเหมือนในอดีต
02:49
with laborแรงงาน productivityผลผลิต growthการเจริญเติบโต, and that's actuallyแท้จริง not what I believe,
49
153813
3439
แต่จริงๆแล้วผมไม่เชื่อว่าอย่างนั้น
02:53
because when I look around, I think that we ain'tไม่ใช่ seenเห็น nothing yetยัง
50
157252
3759
เพราะเมื่อลองดูจริงๆ
เรายังแทบไม่เห็นภาพในอนาคตเลย
02:56
when it comesมา to technology'sเทคโนโลยี impactส่งผลกระทบ on the laborแรงงาน forceบังคับ.
51
161011
3285
ว่าเทคโนโลยีจะกระทบกับ
ตลาดแรงงานอย่างไร?
03:00
Just in the pastอดีต coupleคู่ yearsปี, we'veเราได้ seenเห็น digitalดิจิตอล toolsเครื่องมือ
52
164296
3998
คุณแค่ลองดู 2-3 ปีที่ผ่านมาสิ
คุณจะเห็นว่ามีเครื่องมือดิจิตอลเยอะแยะ
03:04
displayแสดง skillsทักษะ and abilitiesความสามารถ that they never, ever had before,
53
168294
4406
ทำงานได้หลากหลายแบบที่เราไม่เคยเจอมาก่อน
03:08
and that, kindชนิด of, eatกิน deeplyลึก into what we humanเป็นมนุษย์ beingsสิ่งมีชีวิต
54
172700
3788
แล้วก็แทบจะมาแทน
การทำงานของคนได้เลย
03:12
do for a livingการดำรงชีวิต. Let me give you a coupleคู่ examplesตัวอย่าง.
55
176488
3256
ผมลองยกตัวอย่าง 2-3 ตัวอย่าง
03:15
Throughoutตลอด all of historyประวัติศาสตร์, if you wanted something
56
179744
2011
ในอดีตที่ผ่านมา
ถ้าคุณต้องการ
03:17
translatedแปล from one languageภาษา into anotherอื่น,
57
181755
2924
ที่จะแปลภาษาจากภาษาใดภาษาหนึ่ง
03:20
you had to involveรวมถึง a humanเป็นมนุษย์ beingกำลัง.
58
184679
1664
คุณจะต้องเอาคนมาเกี่ยวข้องตลอด
03:22
Now we have multi-languageหลายภาษา, instantaneousทันทีทันใด,
59
186343
3416
แต่ตอนนี้เรามีเครื่องแปลภาษา
03:25
automaticอัตโนมัติ translationการแปล servicesบริการ availableใช้ได้ for freeฟรี
60
189759
4218
ที่แปลได้หลายภาษา รวดเร็ว และ ฟรี
03:29
viaผ่านทาง manyจำนวนมาก of our devicesอุปกรณ์ all the way down to smartphonesมาร์ทโฟน.
61
193977
3389
ผ่านอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ รวมถึง
Smart Phone
03:33
And if any of us have used these, we know that
62
197366
2384
ถ้าคุณเคยใช้ คุณจะพอรู้ว่า
03:35
they're not perfectสมบูรณ์, but they're decentเหมาะสม.
63
199750
3321
มันไม่ได้ดีที่สุด แต่มันก็ดีในระดับนึง
03:38
Throughoutตลอด all of historyประวัติศาสตร์, if you wanted something writtenเขียน,
64
203071
3151
... ในประวัติศาสตร์ ถ้าคุณต้องเขียนรายงาน
03:42
a reportรายงาน or an articleบทความ, you had to involveรวมถึง a personคน.
65
206222
3415
หรือ บทความ คุณต้องใช้คนทำ
03:45
Not anymoreอีกต่อไป. This is an articleบทความ that appearedปรากฏ
66
209637
2252
แต่ไม่จำเป็นอีกแล้ว
03:47
in Forbesฟอร์บ onlineออนไลน์ a while back about Apple'sแอปเปิ้ล earningsรายได้.
67
211889
3230
บทความ Forbes Online ที่ผ่านมาเกี่ยวกับ
กำไรของบริษัท Apple
03:51
It was writtenเขียน by an algorithmขั้นตอนวิธี.
68
215119
2527
ถูกเขียนโดย โปรแกรม
03:53
And it's not decentเหมาะสม, it's perfectสมบูรณ์.
69
217646
3255
บทความนั้นไม่ได้แค่ดี
แต่มันสมบูรณ์แบบเลยละ
03:56
A lot of people look at this and they say, "Okay,
70
220901
2962
... หลายคนมองว่า
03:59
but those are very specificโดยเฉพาะ, narrowแคบ tasksงาน,
71
223863
2349
มันยังเป็นแค่บทความที่เฉพาะทางมากเกิน
04:02
and mostมากที่สุด knowledgeความรู้ workersคนงาน are actuallyแท้จริง generalistsgeneralists,
72
226212
2633
และ คนที่ทำงานด้านความรู้ต่างๆ
มักมีความรู้ที่กว้างขวาง
04:04
and what they do is sitนั่ง on topด้านบน of a very largeใหญ่ bodyร่างกาย
73
228845
2529
และพวกเขาเหล่านั้นก็ทำงานบน
กรอบของงานที่กว้าง
04:07
of expertiseความชำนาญ and knowledgeความรู้ and they use that
74
231374
2656
และใช้ความรู้ที่พวกเขามี
04:09
to reactเกิดปฏิกิริยา on the flyบิน to kindชนิด of unpredictableคาดการณ์ไม่ได้ demandsความต้องการ,
75
234030
3073
ตอบสนองความต้องการที่เข้ามา
ที่เปลี่ยนไปเรื่อยๆได้
04:13
and that's very, very hardยาก to automateโดยอัตโนมัติ."
76
237103
2488
ซึ่ง ยากมากที่จะให้หุ่นยนต์มาทำแทน
04:15
One of the mostมากที่สุด impressiveประทับใจ knowledgeความรู้ workersคนงาน
77
239591
1977
... มีคนที่ทำงานด้านความรู้คนหนึ่ง
04:17
in recentเมื่อเร็ว ๆ นี้ memoryหน่วยความจำ is a guy namedชื่อ Kenเคน Jenningsเจนนิงส์.
78
241568
2409
ชื่อ Ken Jennings
04:19
He wonวอน the quizทดสอบ showแสดง "Jeopardyอันตราย!" 74 timesครั้ง in a rowแถว,
79
243977
5058
เขาชนะเกมโชว์ชื่อ "Jeopardy"
ถึง 74 ครั้งติดต่อกัน
04:24
tookเอา home threeสาม millionล้าน dollarsดอลลาร์.
80
249035
2628
ได้เงินกลับบ้านไปกว่า 3 ล้านเหรียญ
04:27
That's Kenเคน on the right gettingได้รับ beatตี threeสาม to one by
81
251663
3850
คนนั้นคือ Ken ... คนที่อยู่ขวามือ
ซึ่งพ่ายแพ้ 1-3 ให้กับ
04:31
Watsonวัตสัน, the "Jeopardyอันตราย!"-playing-playing supercomputerซูเปอร์คอมพิวเตอร์ from IBMไอบีเอ็ม.
82
255513
4804
Watson เครื่อง Super Computer จาก IBM
ที่มาเล่นเกมโชว์นี้
04:36
So when we look at what technologyเทคโนโลยี can do
83
260317
1864
...ถ้าเรามองว่าเทคโนโลยีทำอะไรบ้าง
04:38
to generalทั่วไป knowledgeความรู้ workersคนงาน, I startเริ่มต้น to think
84
262181
2873
ถ้าเทียบกับคนงานองค์ความรู้ต่างๆ
ผมก็เริ่มคิดได้ว่า
04:40
there mightอาจ not be something so specialพิเศษ about this ideaความคิด
85
265054
2599
อาจจะมีบางอย่างที่พิเศษสำหรับความคิดของ
04:43
of a generalistgeneralist, particularlyโดยเฉพาะ when we startเริ่มต้น doing things
86
267653
2888
คนที่มีความรู้กว้างขวาง โดยเฉพาะเวลาที่เรา
ทำหลายๆอย่าง
04:46
like hookinghooking Siriสิริ up to Watsonวัตสัน and havingมี technologiesเทคโนโลยี
87
270541
3988
เช่น ใช้ Siri (Application บน iPhone)
หรือ Watson และให้เทคโนโลยี
04:50
that can understandเข้าใจ what we're sayingคำพูด
88
274529
1896
มาเข้าใจว่าพวกเราพูดอะไรกัน
04:52
and repeatทำซ้ำ speechการพูด back to us.
89
276425
2081
แล้วให้พูดคำพูดเหล่านั้นกลับมาหาเรา
04:54
Now, Siriสิริ is farห่างไกล from perfectสมบูรณ์, and we can make funสนุก
90
278506
2838
ตอนนี้ Siri ยังไม่พัฒนาเต็มที่
แล้ว เราก็ยังล้อเลียน
04:57
of her flawsข้อบกพร่อง, but we should alsoด้วย keep in mindใจ that
91
281344
3019
ข้อบกพร่องต่างๆ
แต่ขอให้เราคิดเสมอว่า
05:00
if technologiesเทคโนโลยี like Siriสิริ and Watsonวัตสัน improveปรับปรุง
92
284363
2676
ถ้าเทคโนโลยีอย่าง Siri และ Watson
ถูกพัฒนา
05:02
alongตาม a Moore'sมัวร์ Lawกฎหมาย trajectoryเส้นโคจร, whichที่ they will,
93
287039
3781
ในอัตราที่เร็วเหมือนทฤษฎีของ Moore
ซึ่งน่าจะเป็นจริง
05:06
in sixหก yearsปี, they're not going to be two timesครั้ง better
94
290820
2584
ภายใน 6 ปี เทคโนโลยีเหล่านี้
จะไม่ใช่แค่ดีขึ้น 2 เท่า
05:09
or fourสี่ timesครั้ง better, they'llพวกเขาจะ be 16 timesครั้ง better than they are right now.
95
293404
4818
หรือ 4 เท่า
แต่จะดีกว่าตอนนี้ 16 เท่าเลยทีเดียว
05:14
So I startเริ่มต้น to think that a lot of knowledgeความรู้ work is going to be affectedได้รับผล by this.
96
298222
3683
...ผมก็เลยคิดว่า งานที่เกี่ยวข้องกับ
องค์ความรู้ต่างๆ จะต้องถูกกระทบแน่นอน
05:17
And digitalดิจิตอล technologiesเทคโนโลยี are not just impactingส่งผลกระทบต่อ knowledgeความรู้ work.
97
301905
3554
และ เทคโนโลยี จะไม่ได้กระทบ
แค่งานที่เกี่ยวข้องกับองค์ความรู้ต่างๆ
05:21
They're startingที่เริ่มต้น to flexดิ้น theirของพวกเขา musclesกล้ามเนื้อ in the physicalกายภาพ worldโลก as well.
98
305459
3992
แต่จะกระทบกับงานที่ใช้แรงงานด้วยเช่นกัน
05:25
I had the chanceโอกาส a little while back to rideนั่ง in the GoogleGoogle
99
309451
2449
... ผมมีโอกาสที่จะได้ขับรถของ Google
05:27
autonomousอิสระ carรถ, whichที่ is as coolเย็น as it soundsเสียง. (Laughterเสียงหัวเราะ)
100
311900
5526
ที่ขับด้วยตัวเองได้
ซึ่งมันเจ๋งเหมือนคุณคิดนั่นหละ (หัวเราะ)
05:33
And I will vouchรับรอง that it handledจัดการ the stop-and-goหยุดและไป trafficการจราจร
101
317426
3027
และ ผมยืนยันได้ว่า มันทำงานได้ดีใน
ท่ามกลางรถติด
05:36
on U.S. 101 very smoothlyอย่างราบรื่น.
102
320453
2905
บนถนน U.S. 101 ได้อย่างดี
05:39
There are about threeสาม and a halfครึ่ง millionล้าน people
103
323358
1965
... มีคนประมาณ 3.5 ล้านคน
05:41
who driveขับรถ trucksรถบรรทุก for a livingการดำรงชีวิต in the Unitedปึกแผ่น Statesสหรัฐอเมริกา.
104
325323
2209
ที่ขับรถบรรทุกเป็นอาชีพในอเมริกา
05:43
I think some of them are going to be affectedได้รับผล by this
105
327532
2429
ผมคิดว่าต้องมีบางคนได้รับผลกระทบ
จากเทคโนโลยีนี้
05:45
technologyเทคโนโลยี. And right now, humanoidมนุษย์ robotsหุ่นยนต์ are still
106
329961
3252
ตอนนี้ หุ่นยนต์เสมือนคนในตลาด
05:49
incrediblyเหลือเชื่อ primitiveดั้งเดิม. They can't do very much.
107
333213
3258
ยังไม่พัฒนาเท่าไหร่ ยังทำอะไรไม่ได้มาก
05:52
But they're gettingได้รับ better quiteทีเดียว quicklyอย่างรวดเร็ว, and DARPADARPA,
108
336471
2581
แต่ พวกมันก็ดีขึ้นเรื่อยๆอย่างรวดเร็ว
05:54
whichที่ is the investmentการลงทุน armแขน of the Defenseป้องกัน Departmentแผนก,
109
339052
3151
DARPA หรือ หน่วยงานในกระทรวงกลาโหม
05:58
is tryingพยายาม to accelerateเร่งความเร็ว theirของพวกเขา trajectoryเส้นโคจร.
110
342203
1665
พยายามเร่งการพัฒนาหุ่นยนต์อย่างมาก
05:59
So, in shortสั้น, yeah, the droidsหุ่น are comingมา for our jobsงาน.
111
343868
4683
... พูดง่ายๆคือ ใช่ ...
หุ่นยนต์กำลังมาทำงานแทนเรา
06:04
In the shortสั้น termวาระ, we can stimulateกระตุ้น jobงาน growthการเจริญเติบโต
112
348551
3880
ในระยะสั้นนี้ เราสามารถเพิ่มงาน
06:08
by encouragingให้กำลังใจ entrepreneurshipผู้ประกอบการ and by investingการลงทุน
113
352431
2944
ในตลาดได้โดยส่งเสริมให้เกิด
ธุรกิจใหม่ๆ และ ลงทุนใน
06:11
in infrastructureโครงสร้างพื้นฐาน, because the robotsหุ่นยนต์ todayในวันนี้ still aren'tไม่ได้
114
355375
3048
โครงสร้างพื้นฐานต่างๆ
เพราะหุ่นยนต์ยังไม่สามารถ
06:14
very good at fixingเครื่องประกอบ bridgesสะพาน.
115
358423
1740
ซ่อมสะพานได้ดีเท่าไหร่
06:16
But in the not-too-long-termระยะที่ไม่ยาวเกินไป, I think withinภายใน the lifetimesอายุการใช้งาน
116
360163
3365
แต่ไม่นานหรอก
ผมคิดว่าในช่วงชีวิตของเรานี่แหละ
06:19
of mostมากที่สุด of the people in this roomห้อง, we're going to transitionการเปลี่ยนแปลง
117
363528
3569
คนส่วนใหญ่ในห้องนี้ จะได้เห็น
06:22
into an economyเศรษฐกิจ that is very productiveประสิทธิผล but that
118
367097
2936
เศรษฐกิจที่เติบโตอย่างรวดเร็ว แต่
06:25
just doesn't need a lot of humanเป็นมนุษย์ workersคนงาน,
119
370033
2804
ไม่จำเป็นต้องการแรงงานที่เป็นมนุษย์
06:28
and managingการจัดการ that transitionการเปลี่ยนแปลง is going to be
120
372837
1555
... การบริหารการเปลี่ยนแปลงนี้
06:30
the greatestใหญ่ที่สุด challengeท้าทาย that our societyสังคม facesใบหน้า.
121
374392
2739
จะเป็นความท้าทายใหญ่หลวงของมนุษย์
06:33
Voltaireวอลแตร์ summarizedสรุป why. He said, "Work savesช่วยประหยัด us
122
377131
2762
นักปรัชญาชื่อ Voltaire เคยสรุปไว้ว่า
06:35
from threeสาม great evilsความชั่วร้าย: boredomความเบื่อ, viceรอง and need."
123
379893
5277
"งานเป็นสิ่งที่ช่วยเราจากปีศาจ 3 ตัวคือ
ความเบื่อหน่าย ข้อบกพร่อง ความต้องการ"
06:41
But despiteแม้จะมี this challengeท้าทาย, I'm personallyส่วนตัว,
124
385170
2571
...ถึงแม้จะมีความท้าทายเหล่านี้
06:43
I'm still a hugeใหญ่ digitalดิจิตอล optimistผู้มองในแง่ดี, and I am
125
387741
3049
ผมยังมองว่าเทคโนโลยีเหล่านี้เป็นสิ่งที่ดี
06:46
supremelyยิ่งนัก confidentมั่นใจ that the digitalดิจิตอล technologiesเทคโนโลยี that we're
126
390790
3187
และผมเชื่อมั่นอย่างมากว่าเทคโนโลยี
ยุคดิจิตอลที่เรากำลังพัฒนา
06:49
developingที่กำลังพัฒนา now are going to take us into a utopianยูโทเปีย futureอนาคต,
127
393977
3556
จะพาเราไปสู่อนาคตที่สดใส
06:53
not a dystopiandystopian futureอนาคต. And to explainอธิบาย why,
128
397533
3033
ไม่ใช่อนาคตที่มืดมน
ก่อนอธิบายว่าทำไม
06:56
I want to poseท่าทาง kindชนิด of a ridiculouslyขัน broadกว้าง questionคำถาม.
129
400566
2522
ผมขอตั้งคำถามกว้างๆคำถามนึงว่า
06:58
I want to askถาม what have been the mostมากที่สุด importantสำคัญ
130
403088
2350
อะไรเป็นสิ่งที่มนุษย์สร้างขึ้นมา
07:01
developmentsการพัฒนา in humanเป็นมนุษย์ historyประวัติศาสตร์?
131
405438
2323
ที่มีความสำคัญต่อประวัติศาสตร์มากที่สุด?
07:03
Now, I want to shareหุ้น some of the answersคำตอบ that I've gottenอากาศ
132
407761
2733
ผมจะแชร์คำตอบที่ได้มาให้คุณฟัง
07:06
in responseคำตอบ to this questionคำถาม. It's a wonderfulยอดเยี่ยม questionคำถาม
133
410494
2177
คำถามนี้เป็นคำถามที่น่าสนใจมาก
07:08
to askถาม and to startเริ่มต้น an endlessไม่มีที่สิ้นสุด debateอภิปราย about,
134
412671
2167
เพราะเมื่อถามแล้ว
จะมีข้อถกเถียงกันไม่รู้จบ
07:10
because some people are going to bringนำมาซึ่ง up
135
414838
2321
..หลายคนจะเอาปรัชญาต่างๆ
07:13
systemsระบบ of philosophyปรัชญา in bothทั้งสอง the Westตะวันตก and the Eastตะวันออก that
136
417159
3460
จากทั้งทางตะวันตก และ ตะวันออก
07:16
have changedการเปลี่ยนแปลง how a lot of people think about the worldโลก.
137
420619
3133
ที่เปลี่ยนความคิดของคนหลายคนต่อโลกของเรา
07:19
And then other people will say, "No, actuallyแท้จริง, the bigใหญ่ storiesเรื่องราว,
138
423752
2836
และ หลายคนก็บอกว่า
ไม่จริง ทุกๆเรื่อง
07:22
the bigใหญ่ developmentsการพัฒนา are the foundingคำวินิจฉัย of the world'sโลก
139
426588
2423
พื้นฐานต่างๆบนโลกเกิดจาก
ศาสนาหลักที่เรามี
07:24
majorสำคัญ religionsศาสนา, whichที่ have changedการเปลี่ยนแปลง civilizationsอารยธรรม
140
429011
3282
ที่เป็นตัวทำให้เกิดความเจริญ
07:28
and have changedการเปลี่ยนแปลง and influencedอิทธิพล how countlessอนันต์ people
141
432293
2639
และเปลี่ยนความคิดของคนนับไม่ถ้วน
07:30
are livingการดำรงชีวิต theirของพวกเขา livesชีวิต." And then some other folkพื้นบ้าน will say,
142
434932
3004
ในการดำรงชีวิตแต่ละวัน
และบางคนก็บอกว่า
07:33
"Actuallyแท้จริง, what changesการเปลี่ยนแปลง civilizationsอารยธรรม, what modifiesปรับเปลี่ยน them
143
437936
3527
จริงๆแล้วสิ่งที่ผลักดันให้เกิดความเจริญ
07:37
and what changesการเปลี่ยนแปลง people'sของผู้คน livesชีวิต
144
441463
2163
และเปลี่ยนชีวิตของคนมากมาย
07:39
are empiresจักรวรรดิ, so the great developmentsการพัฒนา in humanเป็นมนุษย์ historyประวัติศาสตร์
145
443626
3912
คือ จักรพรรดิในอดีต
เพราะสิ่งต่างๆที่พัฒนามาได้
07:43
are storiesเรื่องราว of conquestชนะ and of warสงคราม."
146
447538
2835
เพราะ การต่อสู้ และ สงคราม
07:46
And then some cheeryชื่นบาน soulจิตวิญญาณ usuallyมักจะ always pipesท่อ up
147
450373
2590
และ บางคนที่ไอเดียบรรเจิด ก็อาจจะบอกว่า
07:48
and saysกล่าวว่า, "Hey, don't forgetลืม about plaguesภัยพิบัติ." (Laughterเสียงหัวเราะ)
148
452963
5688
อย่าลืมเรื่องกาฬโรคด้วย
(หัวเราะ)
07:54
There are some optimisticในแง่ดี answersคำตอบ to this questionคำถาม,
149
458651
2903
หรือ หลายคนก็อาจจะตอบว่า
07:57
so some people will bringนำมาซึ่ง up the Ageอายุ of Explorationการสำรวจ
150
461554
1897
ช่วงที่มีการสำรวจโลกเป็นช่วงที่
07:59
and the openingการเปิด up of the worldโลก.
151
463451
1948
เปิดโลกทัศน์ของคนมากมาย
08:01
Othersคนอื่น ๆ will talk about intellectualทางปัญญา achievementsความสำเร็จ
152
465399
2102
หลายๆคนก็อาจจะพูดเกี่ยวกับ
ความรู้ใหม่ต่างๆ
08:03
in disciplinesสาขาวิชา like mathคณิตศาสตร์ that have helpedช่วย us get
153
467501
2275
เช่น ความรู้เชิงคณิตศาสตร์ที่ทำให้เรา
08:05
a better handleจัดการ on the worldโลก, and other folkพื้นบ้าน will talk about
154
469776
3310
จัดการกับเรื่องบนโลกได้ดีขึ้น และ
หลายๆคนก็จะพูดถึง
08:08
periodsงวด when there was a deepลึก flourishingเฟื่องฟู
155
473086
1697
ช่วงเวลาที่ ศิลปะ และ วิทยาศาสตร์
08:10
of the artsศิลปะ and sciencesวิทยาศาสตร์. So this debateอภิปราย will go on and on.
156
474783
3802
เติบโต ฉะนั้นการโต้เถียงเลยไม่จบไม่สิ้น
08:14
It's an endlessไม่มีที่สิ้นสุด debateอภิปราย, and there's no conclusiveเป็นข้อสรุป,
157
478585
2839
และ ไม่มีข้อสรุปใดๆ
08:17
no singleเดียว answerตอบ to it. But if you're a geekgeek like me,
158
481424
3252
ไม่มีคำตอบใดคำตอบนึงสมบูรณ์
แต่ถ้าคุณเป็นพวกชอบตัวเลขเหมือนผม
08:20
you say, "Well, what do the dataข้อมูล say?"
159
484676
2898
คุณคงอดถามไม่ได้ว่า
"แล้วตัวเลขบอกว่าอย่างไร?"
08:23
And you startเริ่มต้น to do things like graphกราฟ things that we mightอาจ
160
487574
2811
แล้วคุณก็จะมาเริ่มทำ กราฟ ต่างๆ
08:26
be interestedสนใจ in, the totalทั้งหมด worldwideทั่วโลก populationประชากร, for exampleตัวอย่าง,
161
490385
4103
ที่เราคิดว่าน่าสนใจ เช่น จำนวนประชากรโลก
08:30
or some measureวัด of socialสังคม developmentพัฒนาการ,
162
494488
2641
หรือ ตัวแปรวัดความเจริญทางสังคม
08:33
or the stateสถานะ of advancementความก้าวหน้า of a societyสังคม,
163
497129
2511
หรือ ความก้าวหน้าของสังคม
08:35
and you startเริ่มต้น to plotพล็อต the dataข้อมูล, because, by this approachเข้าใกล้,
164
499640
3833
และถ้าคุณลองมาดูที่ตัวเลข
08:39
the bigใหญ่ storiesเรื่องราว, the bigใหญ่ developmentsการพัฒนา in humanเป็นมนุษย์ historyประวัติศาสตร์,
165
503473
2617
จะพบว่า สิ่งที่เปลี่ยนแปลงใหญ่ๆ
ของมนุษยชาติ
08:41
are the onesคน that will bendโค้ง these curvesเส้นโค้ง a lot.
166
506090
2861
คือ สิ่งที่เปลี่ยนกราฟมากที่สุด
08:44
So when you do this, and when you plotพล็อต the dataข้อมูล,
167
508951
1912
... ถ้าคุณลองพลอตข้อมูล
08:46
you prettyน่ารัก quicklyอย่างรวดเร็ว come to some weirdแปลก conclusionsข้อสรุป.
168
510863
2798
คุณจะได้ข้อสรุปที่ประหลาดออกมา
08:49
You concludeเอาเป็นว่า, actuallyแท้จริง, that noneไม่มี of these things
169
513661
2923
คุณจะสรุปว่า สิ่งที่คนเถียงกันทั้งหมด
08:52
have matteredสำคัญ very much. (Laughterเสียงหัวเราะ)
170
516584
4952
ไม่ได้มีอะไรเลยที่สำคัญมากมาย (หัวเราะ)
08:57
They haven'tยังไม่ได้ doneเสร็จแล้ว a darnยี้ thing to the curvesเส้นโค้ง. (Laughterเสียงหัวเราะ)
171
521536
4026
สิ่งพูดกันมาไม่ได้เปลี่ยนกราฟ
หรือ ตัวเลขมากเลย (หัวเราะ)
09:01
There has been one storyเรื่องราว, one developmentพัฒนาการ
172
525562
3584
แต่มีเรื่องเดียว สิ่งเดียว
09:05
in humanเป็นมนุษย์ historyประวัติศาสตร์ that bentก้ม the curveเส้นโค้ง, bentก้ม it just about
173
529146
2606
ในประวัติศาสตร์ของมนุษยชาติ ที่เปลี่ยนกราฟ
09:07
90 degreesองศา, and it is a technologyเทคโนโลยี storyเรื่องราว.
174
531752
4046
90 องศาเลย สิ่งนั้นคือ เทคโนโลยีนั่นเอง
09:11
The steamไอน้ำ engineเครื่องยนต์, and the other associatedที่เกี่ยวข้อง technologiesเทคโนโลยี
175
535798
2959
เครื่องจักรไอน้ำ และ
เทคโนโลยีอื่นๆที่เกี่ยวข้อง
09:14
of the Industrialด้านอุตสาหกรรม Revolutionการปฏิวัติ changedการเปลี่ยนแปลง the worldโลก
176
538757
2931
ในยุคอุตสาหกรรมต่างหาก
ที่เปลี่ยนโลกนี้
09:17
and influencedอิทธิพล humanเป็นมนุษย์ historyประวัติศาสตร์ so much,
177
541688
2424
และ เปลี่ยนประวัติศาสตร์มนุษยํอย่างมากมาย
09:20
that in the wordsคำ of the historianนักประวัติศาสตร์ Ianเอียน Morrisมอร์ริส,
178
544112
2083
หากมองในมุมนักประวัติศาสตร์ Ian Morris
09:22
they madeทำ mockeryการเยาะเย้ย out of all that had come before.
179
546195
4077
เทคโนโลยีทำให้สิ่งอื่นๆก่อนหน้า
ดูเล็กไปเลย
09:26
And they did this by infinitelyเพียบ multiplyingการคูณ the powerอำนาจ
180
550272
2913
... สิ่งที่เทคโนโลยีทำคือ การทำให้
09:29
of our musclesกล้ามเนื้อ, overcomingการเอาชนะ the limitationsข้อ จำกัด of our musclesกล้ามเนื้อ.
181
553185
3137
เราสามารถทำงานที่ออกแรงมากกว่า
ขีดจำกัดกล้ามเนื้อมนุษย์หลายเท่า
09:32
Now, what we're in the middleกลาง of now
182
556322
2522
และปัจจุบัน เราก็อยู่ในช่วงที่
09:34
is overcomingการเอาชนะ the limitationsข้อ จำกัด of our individualรายบุคคล brainsสมอง
183
558844
2919
เราก็พยายามเอาชนะงานที่
ใช้ความคิดเกินขีดจำกัดของสมอง
09:37
and infinitelyเพียบ multiplyingการคูณ our mentalทางใจ powerอำนาจ.
184
561763
3073
ให้มากกว่าที่เคยมีมาหลายเท่าเช่นกัน
09:40
How can this not be as bigใหญ่ a dealจัดการ as overcomingการเอาชนะ
185
564836
3700
...แต่เรื่องเอาชนะขีดจำกัดของสมอง
ทำไมไม่ได้สำคัญเท่าการเอาชนะ
09:44
the limitationsข้อ จำกัด of our musclesกล้ามเนื้อ?
186
568536
2528
ขีดจำกัดของกล้ามเนื้อละ ?
09:46
So at the riskอันตราย of repeatingการทำซ้ำ myselfตนเอง a little bitบิต, when I look
187
571064
3378
ผมขอย้ำอีกทีว่า ถ้ามอง
09:50
at what's going on with digitalดิจิตอล technologyเทคโนโลยี these daysวัน,
188
574442
2829
สิ่งที่เกิดขึ้นในยุคดิจิตอลปัจจุบัน
09:53
we are not anywhereทุกแห่ง nearใกล้ throughตลอด with this journeyการเดินทาง,
189
577271
2826
จะพบว่า เราไม่ได้ใกล้เคียงเลยที่จะ
สำเร็จจุดหมายนี้
09:55
and when I look at what is happeningสิ่งที่เกิดขึ้น to our economiesเศรษฐกิจ
190
580097
2674
และเมื่อผมมองสิ่งที่เกิดขึ้นกับ
เศรษฐกิจของเรา
09:58
and our societiesสังคม, my singleเดียว conclusionข้อสรุป is that
191
582771
2653
และ สังคมของเรา
ผมก็พอสรุปได้ว่า
10:01
we ain'tไม่ใช่ seenเห็น nothing yetยัง. The bestดีที่สุด daysวัน are really aheadล่วงหน้า.
192
585424
3528
เรายังไม่เห็นอะไรเลย
วันที่ดีที่สุดยังอยู่ไกลจากตอนนี้
10:04
Let me give you a coupleคู่ examplesตัวอย่าง.
193
588952
1756
ผมขอยกตัวอย่าง 2-3 ตัวอย่าง
10:06
Economiesเศรษฐกิจ don't runวิ่ง on energyพลังงาน. They don't runวิ่ง on capitalเมืองหลวง,
194
590708
4228
เศรษฐกิจไม่ได้เดินได้ด้วยพลังงาน
ไม่ได้เดินได้ด้วยเงินทุน
10:10
they don't runวิ่ง on laborแรงงาน. Economiesเศรษฐกิจ runวิ่ง on ideasความคิด.
195
594936
3780
เศรษฐกิจไม่ได้เดินด้วยแรงงาน
แต่ "เศรษฐกิจจะเดินได้จากไอเดีย"
10:14
So the work of innovationนวัตกรรม, the work of comingมา up with
196
598716
2520
เพราะฉะนั้นงานประดิษฐ์สิ่งใหม่ๆ
งานที่ก่อให้เกิด
10:17
newใหม่ ideasความคิด, is some of the mostมากที่สุด powerfulมีอำนาจ,
197
601236
2426
ไอเดียใหม่ๆ คืองานที่มีพลังมากที่สุด
10:19
some of the mostมากที่สุด fundamentalพื้นฐาน work that we can do
198
603662
1815
และ เป็นงานพื้นฐานมนุษย์ทำได้
10:21
in an economyเศรษฐกิจ. And this is kindชนิด of how we used to do innovationนวัตกรรม.
199
605477
4016
ให้กับเศรษฐกิจ และ
ถ้าเราอยากได้สิ่งประดิษฐ์ใหม่ๆ
10:25
We'dพุธ find a bunchพวง of fairlyอย่างเป็นธรรม similar-lookingที่ดูคล้ายกัน people
200
609493
3778
ให้เราหาคนที่มีหน้าตาคล้ายๆกัน
10:29
— (Laughterเสียงหัวเราะ) —
201
613271
3411
(หัวเราะ)
10:32
we'dพุธ take them out of eliteผู้ลากมากดี institutionsสถาบันการศึกษา, we'dพุธ put them into
202
616682
2529
เอาพวกเขาออกจากสถาบันมีชื่อเสียงต่างๆ
แล้วเอามา
10:35
other eliteผู้ลากมากดี institutionsสถาบันการศึกษา, and we'dพุธ wait for the innovationนวัตกรรม.
203
619211
2946
ใส่รวมในสถาบันใหม่
จากนั้นก็แค่รอสิ่งประดิษฐ์ใหม่ๆจากเขา
10:38
Now — (Laughterเสียงหัวเราะ) —
204
622157
4010
(หัวเราะ)
10:42
as a whiteขาว guy who spentการใช้จ่าย his wholeทั้งหมด careerอาชีพ at MITเอ็มไอที
205
626167
2581
ในฐานะที่ผมเป็นหนึ่งในคนที่ทำงานที่
มหาวิทยาลัย MIT
10:44
and Harvardฮาร์วาร์, I got no problemปัญหา with this. (Laughterเสียงหัวเราะ)
206
628748
6366
และ Harvard ผมไม่มีปัญหาเลยกับเรื่องนี้
(หัวเราะ)
10:51
But some other people do, and they'veพวกเขาได้ kindชนิด of crashedชน
207
635114
2616
แต่บางคนมีปัญหา
พวกเขามักจะชอบทำให้ทุกอย่างพัง และ
10:53
the partyพรรค and loosenedคลาย up the dressแต่งตัว codeรหัส of innovationนวัตกรรม.
208
637730
2536
ไม่ก่อให้เกิด ภาวะเอื้อหนุน
ให้เกิดสิ่งประดิษฐ์ใหม่ๆ
10:56
(Laughterเสียงหัวเราะ)
209
640266
924
(หัวเราะ)
10:57
So here are the winnersผู้ชนะ of a Topด้านบน Codercoder programmingการเขียนโปรแกรม challengeท้าทาย,
210
641190
3644
นี่คือ ผู้ชนะจาก
การแข่งขันเขียนโปรแกรม Top Coder
11:00
and I assureรับประกัน you that nobodyไม่มีใคร caresใส่ใจ
211
644834
2902
ผมยืนยันได้เลยว่า ไม่มีใครสนใจว่า
11:03
where these kidsเด็ก grewเติบโต up, where they wentไป to schoolโรงเรียน,
212
647736
3594
เด็กพวกนี้เกิดที่ไหน หรือ
เขาจบโรงเรียนอะไรมา
11:07
or what they look like. All anyoneใคร ๆ caresใส่ใจ about
213
651330
2488
หรือ หน้าตาเขาเป็นยังไง
ทุกคนดูแค่อย่างเดียวคือ
11:09
is the qualityคุณภาพ of the work, the qualityคุณภาพ of the ideasความคิด.
214
653818
2821
ผลงาน และ ความคิดของพวกเขา
11:12
And over and over again, we see this happeningสิ่งที่เกิดขึ้น
215
656639
2166
และ จนแล้วจนเล่า เราก็เห็นว่ามันเกิดขึ้น
11:14
in the technology-facilitatedเทคโนโลยีที่อำนวยความสะดวก worldโลก.
216
658805
2346
ในโลกเทคโนโลยีตลอดเวลา
11:17
The work of innovationนวัตกรรม is becomingการกลาย more openเปิด,
217
661151
2456
งานที่เกี่ยวกับความคิดสร้างสรรค์ต่างๆ
เริ่มเปิดกว้าง
11:19
more inclusiveรวมทั้ง, more transparentโปร่งใส, and more merit-basedบุญตาม,
218
663607
3778
เริ่มโปร่งใส และ
ให้รางวัลตามผลงานของแต่ละคนมากขึ้น
11:23
and that's going to continueต่อ no matterเรื่อง what MITเอ็มไอที and Harvardฮาร์วาร์
219
667385
2969
ซึ่งเกิดขึ้นโดยไม่ได้สนใจเลยว่าใครจบ
MIT หรือ Harvard มา
11:26
think of it, and I couldn'tไม่สามารถ be happierมีความสุขมาก about that developmentพัฒนาการ.
220
670354
3680
หากมาลองคิดดู เป็นเรื่องน่ายินดีมาก
ที่แนวโน้มตลาดเป็นแบบนี้
11:29
I hearได้ยิน onceครั้งหนึ่ง in a while, "Okay, I'll grantอนุญาต you that,
221
674034
2450
... ผมได้ยินหลายคนพูดว่า
"ผมเห็นด้วยนะ แต่
11:32
but technologyเทคโนโลยี is still a toolเครื่องมือ for the richรวย worldโลก,
222
676484
3387
เทคโนโลยีเป็นเครื่องมือให้กับแค่คนรวย
11:35
and what's not happeningสิ่งที่เกิดขึ้น, these digitalดิจิตอล toolsเครื่องมือ are not
223
679871
2714
มันไม่ได้ช่วย
11:38
improvingการปรับปรุง the livesชีวิต of people at the bottomด้านล่าง of the pyramidปิรามิด."
224
682585
3355
กลุ่มคนที่มีภาวะยากจนที่สุดในสังคมเลย
11:41
And I want to say to that very clearlyอย่างเห็นได้ชัด: nonsenseเรื่องไร้สาระ.
225
685940
2664
ผมบอกได้เลยว่าคำพูดพวกนี้
"ไม่สมเหตุสมผล"
11:44
The bottomด้านล่าง of the pyramidปิรามิด is benefitingได้รับประโยชน์ hugelyอย่างมหาศาล from technologyเทคโนโลยี.
226
688604
3438
คนยากจนจริงๆแล้วได้รับผลประโยชน์
จากเทคโนโลยีมหาศาล
11:47
The economistนักเศรษฐศาสตร์ Robertโรเบิร์ต Jensenเซ่น did this wonderfulยอดเยี่ยม studyศึกษา
227
692042
2640
นักเศรษฐศาสตร์ชื่อ Robert Jensen
ได้ทำงานวิจัยงานหนึ่ง
11:50
a while back where he watchedดู, in great detailรายละเอียด,
228
694682
3168
ซึ่งทำการศึกษาอย่างละเอียด
11:53
what happenedที่เกิดขึ้น to the fishingประมง villagesหมู่บ้าน of Keralaเกรละ, Indiaอินเดีย,
229
697850
3381
ถึงสิ่งที่เกิดขึ้นในหมู่บ้านชาวประมง
ชื่อ Kerela ประเทศอินเดีย
11:57
when they got mobileโทรศัพท์มือถือ phonesโทรศัพท์ for the very first time,
230
701231
3013
หลังจากได้มือถือใช้เป็นครั้งแรก
12:00
and when you writeเขียน for the Quarterlyรายไตรมาส Journalวารสาร of Economicsเศรษฐศาสตร์,
231
704244
2731
ปกติเวลาคุณเขียนบทความใน
Quarterly Journal of Economics
12:02
you have to use very dryแห้ง and very circumspectระมัดระวัง languageภาษา,
232
706975
2897
บทความจะต้องเต็มไปด้วย
ศัพท์ที่น่าเบื่อ ไม่ชวนฟัง
12:05
but when I readอ่าน his paperกระดาษ, I kindชนิด of feel Jensenเซ่น is tryingพยายาม
233
709872
2472
แต่พอผมอ่านงานของเขา
ผมรู้สึกได้เลยว่า Jensen พยายาม
12:08
to screamกรีดร้อง at us, and say, look, this was a bigใหญ่ dealจัดการ.
234
712344
3021
จะตะโกนบอกเรา บอกว่านี่เป็นเรื่องสำคัญมาก
12:11
Pricesราคา stabilizedมีความเสถียร, so people could planวางแผน theirของพวกเขา economicด้านเศรษฐกิจ livesชีวิต.
235
715365
4053
ราคาของต่างๆเริ่มนิ่ง
ผู้คนในหมู่บ้านวางแผนชีวิตง่ายขึ้น
12:15
Wasteของเสีย was not reducedที่ลดลง; it was eliminatedตัดออก.
236
719418
4123
ขยะต่างๆไม่ได้ลดลง
แต่หายไปหมด
12:19
And the livesชีวิต of bothทั้งสอง the buyersผู้ซื้อ and the sellersผู้ขาย
237
723541
2471
ชีวิตของพ่อค้า และ ชาวบ้านของหมู่บ้าน
12:21
in these villagesหมู่บ้าน measurablyอย่างพอประมาณ improvedปรับตัวดีขึ้น.
238
726012
2498
ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด
12:24
Now, what I don't think is that Jensenเซ่น got extremelyอย่างมาก luckyโชคดี
239
728510
3716
... ผมไม่คิดว่า Jensen จะโชคดีมากขนาดที่
12:28
and happenedที่เกิดขึ้น to landที่ดิน in the one setชุด of villagesหมู่บ้าน
240
732226
2354
จะเจอหมู่บ้านแค่หนึ่งหมู่บ้าน
12:30
where technologyเทคโนโลยี madeทำ things better.
241
734580
2512
ที่เทคโนโลยีทำให้ชีวิตดีขึ้น
12:32
What happenedที่เกิดขึ้น insteadแทน is he very carefullyรอบคอบ documentedเอกสาร
242
737092
2603
สิ่งที่เกิดขึ้นคือ เขากลับมาทำงานวิจัยต่อ
12:35
what happensที่เกิดขึ้น over and over again when technologyเทคโนโลยี
243
739695
2692
แบบเดิมซ้ำแล้วซ้ำอีก กับสังคมใหม่
12:38
comesมา for the first time to an environmentสิ่งแวดล้อม and a communityชุมชน.
244
742387
3264
ที่เทคโนโลยีใหม่ๆ เพิ่งเข้าไปครั้งแรก
12:41
The livesชีวิต of people, the welfaresสวัสดิการ of people, improveปรับปรุง dramaticallyเป็นคุ้งเป็นแคว.
245
745651
3964
เขาก็พบเหมือนเดิมว่า
ความเป็นอยู่ของผู้คนดีขึ้นอย่างมากทุกครั้ง
12:45
So as I look around at all the evidenceหลักฐาน, and I think about
246
749615
2356
พอดูหลักฐานเหล่านี้ทำให้ผมคิดว่า
12:47
the roomห้อง that we have aheadล่วงหน้า of us, I becomeกลายเป็น a hugeใหญ่
247
751971
2476
ถ้ามองเทคโนโลยีที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
12:50
digitalดิจิตอล optimistผู้มองในแง่ดี, and I startเริ่มต้น to think that this wonderfulยอดเยี่ยม
248
754447
2824
ผมควรจะมองเทคโนโลยีในแง่ดี
ทำให้ผมนึกถึงคำพูดหนึ่ง
12:53
statementคำแถลง from the physicistนักฟิสิกส์ Freemanคนอิสระ Dysonไดสัน
249
757271
3055
ของนักฟิสิกส์ชื่อ Freeman Dyson ว่า
12:56
is actuallyแท้จริง not hyperboleอติพจน์. This is an accurateถูกต้อง assessmentการประเมินผล of what's going on.
250
760326
4578
มันไม่ได้เกินจริงหรอกนะ แต่เป็น
คำพูดที่ตรงกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นเลยละ
13:00
Our digitalดิจิตอล -- our technologiesเทคโนโลยี are great giftsของขวัญ,
251
764904
2446
เทคโนโลยี อุปกรณ์ดิจิตอล
คือ ของขวัญชั้นเยี่ยม
13:03
and we, right now, have the great good fortuneโชคลาภ
252
767350
3161
และ ในตอนนี้เรามีอนาคตที่สดใสรออยู่
13:06
to be livingการดำรงชีวิต at a time when digitalดิจิตอล technologyเทคโนโลยี is flourishingเฟื่องฟู,
253
770511
3525
อนาคตพวกเราอยู่ท่ามกลาง
ความเจริญของเทคโนโลยี
13:09
when it is broadeningการขยายออก and deepeningลึก and
254
774036
1658
เมื่อมันกระจาย และ ฝัง
13:11
becomingการกลาย more profoundลึกซึ้ง all around the worldโลก.
255
775694
3341
และ มีความสำคัญยิ่งๆขึ้นกับคนทั่วโลก
13:14
So, yeah, the droidsหุ่น are takingการ our jobsงาน,
256
779035
3218
... มันถูกว่าหุ่นยนต์อาจจะเอางานเราไป
13:18
but focusingสำรวม on that factความจริง missesพลาดท่า the pointจุด entirelyอย่างสิ้นเชิง.
257
782253
3813
แต่ นั่นเป็นการมองที่ผิดประเด็นสำคัญไปเลย
13:21
The pointจุด is that then we are freedอิสระ up to do other things,
258
786066
3253
สิ่งที่สำคัญคือ
เราจะมีเวลามากขึ้นเพื่อทำอย่างอื่น
13:25
and what we are going to do, I am very confidentมั่นใจ,
259
789319
2658
และ ผมมั่นใจว่าสิ่งที่เราจะทำ
13:27
what we're going to do is reduceลด povertyความยากจน and drudgeryงานน่าเบื่อหน่าย
260
791977
3063
จะเป็นสิ่งที่ลดความยากจน
งานที่น่าเบื่อต่างๆ
13:30
and miseryความทุกข์ยาก around the worldโลก. I'm very confidentมั่นใจ
261
795040
2664
และ ความทุกข์ยาก ทั่วทุกมุมโลก
และ ผมก็มั่นใจว่า
13:33
we're going to learnเรียน to liveมีชีวิต more lightlyเบา on the planetดาวเคราะห์,
262
797704
3032
เราจะเรียนรู้วิธีที่จะอยู่บนโลกใบนี้
อย่างมีความสุข
13:36
and I am extremelyอย่างมาก confidentมั่นใจ that what we're going to do
263
800736
3481
และ ผมมั่นใจเป็นอย่างมากว่า
สิ่งที่เรากำลังทำ
13:40
with our newใหม่ digitalดิจิตอล toolsเครื่องมือ is going to be so profoundลึกซึ้ง
264
804217
2921
ในการพัฒนาให้เครื่องมือดิจิตอลต่างๆ
มีบทบาทมากขึ้น
13:43
and so beneficialเป็นประโยชน์ that it's going to make a mockeryการเยาะเย้ย
265
807138
2891
และ มีประโยชน์มากขึ้น
จะทำให้ทุกอย่างดียิ่งขึ้น
13:45
out of everything that cameมา before.
266
810029
1733
แบบทำลายสถิติเดิม เหมือนที่ผ่านมา
13:47
I'm going to leaveออกจาก the last wordคำ to a guy who had
267
811762
2738
ผมขอฝากคำพูดสุดท้ายให้กับ
คนทุกคนที่อยู่แนวหน้า
13:50
a frontด้านหน้า rowแถว seatที่นั่ง for digitalดิจิตอล progressความคืบหน้า,
268
814500
1778
ที่ช่วยกันพัฒนาเทคโนโลยี
13:52
our oldเก่า friendเพื่อน Kenเคน Jenningsเจนนิงส์. I'm with him.
269
816278
2565
เพื่อนเก่าของเรา Ken Jennings
ซึ่งผมเห็นด้วยกับเขา
13:54
I'm going to echoเสียงสะท้อน his wordsคำ:
270
818843
1361
ผมขอฝากคำพูดของเขาไว้ว่า
13:56
"I, for one, welcomeยินดีต้อนรับ our newใหม่ computerคอมพิวเตอร์ overlordsเจ้านาย." (Laughterเสียงหัวเราะ)
271
820204
3971
"ผม ในฐานะคนหนึ่งคน ขอต้อนรับคอมพิวเตอร์
มาเป็นเจ้านายของพวกเรา" (หัวเราะ)
14:00
Thanksขอบคุณ very much. (Applauseการปรบมือ)
272
824175
2929
ขอบคุณมากครับ (เสียงปรบมือ)

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew 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.

 

More profile about the speaker
Andrew McAfee | Speaker | TED.com