ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.

Why you should listen

With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.

His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."

A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.

More profile about the speaker
Dan Pink | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2009

Dan Pink: The puzzle of motivation

แดน พิงค์ ว่าด้วยวิทยาศาสตร์ที่น่าทึ่งของแรงจูงใจ

Filmed:
25,352,736 views

แดน พิงค์ นักวิเคราะห์อาชีพ สำรวจปริศนาเรื่องแรงจูงใจ เริ่มจากข้อเท็จจริงที่นักสังคมศาสตร์รู้แล้วแต่ผู้จัดการส่วนใหญ่ยังไม่รู้ นั่นคือ การให้รางวัลแบบดั้งเดิมไม่ได้มีประสิทธิผลดีเท่ากับที่เราเชื่อกัน ลองฟังเรื่องราวที่เปิดโลกทัศน์และอาจแผ้วถางแนวทางใหม่ในการทำงาน
- Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace. Full bio

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

00:12
I need to make a confessionคำสารภาพ at the outsetการเริ่ม here.
0
0
4000
ผมต้องขอสารภาพก่อนเลยนะครับว่า
00:16
A little over 20 yearsปี agoมาแล้ว
1
4000
3000
เมื่อประมาณ 20 ปีก่อน
00:19
I did something that I regretเสียใจ,
2
7000
2000
ผมทำอะไรบางอย่างที่ไม่ควรทำ
00:21
something that I'm not particularlyโดยเฉพาะ proudภูมิใจ of,
3
9000
4000
มันเป็นสิ่งที่ผมไม่ภูมิใจ
00:25
something that, in manyจำนวนมาก waysวิธี, I wishประสงค์ no one would ever know,
4
13000
3000
สิ่งที่ผมหวังลึกๆ ว่าจะไม่มีใครรู้
00:28
but here I feel kindชนิด of obligedกตเวที to revealเปิดเผย.
5
16000
4000
แต่ ณ จุดนี้ผมรู้สึกว่าผมจำเป็นต้องสารภาพ
00:32
(Laughterเสียงหัวเราะ)
6
20000
2000
(เสียงหัวเราะ)
00:34
In the lateสาย 1980s,
7
22000
2000
ปลายทศวรรษ 1980
00:36
in a momentขณะ of youthfulอ่อนเยาว์ indiscretionการขาดความระมัดระวัง,
8
24000
3000
ในห้วงความคิดชั่วแล่นของวัยคะนอง
00:39
I wentไป to lawกฎหมาย schoolโรงเรียน.
9
27000
2000
ผมไปเรียนปริญญาด้านกฏหมาย
00:41
(Laughterเสียงหัวเราะ)
10
29000
4000
(เสียงหัวเราะ)
00:45
Now, in Americaสหรัฐอเมริกา lawกฎหมาย is a professionalมืออาชีพ degreeระดับ:
11
33000
3000
ทีนี้ในอเมริกา กฎหมายเป็นปริญญาวิชาชีพ
00:48
you get your universityมหาวิทยาลัย degreeระดับ, then you go on to lawกฎหมาย schoolโรงเรียน.
12
36000
2000
คุณต้องจบปริญญาตรีก่อน จึงจะไปเรียนต่อทางกฎหมายได้
00:50
And when I got to lawกฎหมาย schoolโรงเรียน,
13
38000
3000
พอผมไปเรียนต่อด้านกฎหมาย
00:53
I didn't do very well.
14
41000
2000
ผมก็เรียนไม่ดีเลย
00:55
To put it mildlyอย่างอ่อนโยน, I didn't do very well.
15
43000
2000
นี่พูดอย่างเบาะๆ แล้วนะ ผมเรียนไม่ดีเลย
00:57
I, in factความจริง, graduatedจบการศึกษา in the partส่วนหนึ่ง of my lawกฎหมาย schoolโรงเรียน classชั้น
16
45000
3000
ที่จริงในรุ่นของผม ผมจบปริญญากฏหมายด้วยคะแนนระดับที่
01:00
that madeทำ the topด้านบน 90 percentเปอร์เซ็นต์ possibleเป็นไปได้.
17
48000
4000
เป็นฐานให้คนร้อยละ 90 ของชั้นเขาเหยียบ
01:04
(Laughterเสียงหัวเราะ)
18
52000
4000
(เสียงหัวเราะ)
01:08
Thank you.
19
56000
3000
ขอบคุณครับ
01:11
I never practicedมีประสบการณ์ lawกฎหมาย a day in my life;
20
59000
3000
ในชีวิตนี้ ผมไม่เคยใช้ความรู้ด้านกฎหมายเลยสักวันเดียว
01:14
I prettyน่ารัก much wasn'tก็ไม่ได้ allowedได้รับอนุญาต to.
21
62000
2000
เพราะไม่มีใครยอมให้ผมใช้
01:16
(Laughterเสียงหัวเราะ)
22
64000
3000
(เสียงหัวเราะ)
01:19
But todayในวันนี้, againstต่อต้าน my better judgmentการตัดสิน,
23
67000
3000
แต่วันนี้ แม้ว่าใจผมจะบอกว่าไม่ควร
01:22
againstต่อต้าน the adviceคำแนะนำ of my ownด้วยตัวเอง wifeภรรยา,
24
70000
3000
และภรรยาของผมก็ต่อต้าน
01:25
I want to try to dustฝุ่น off some of those legalถูกกฎหมาย skillsทักษะ --
25
73000
4000
แต่ผมอยากจะเอาทักษะทางกฏหมายมาปัดฝุ่น
01:29
what's left of those legalถูกกฎหมาย skillsทักษะ.
26
77000
2000
ทักษะที่ยังพอหลงเหลืออยู่น่ะครับ
01:31
I don't want to tell you a storyเรื่องราว.
27
79000
3000
ผมไม่ได้อยากมาเล่าเรื่องให้คุณฟัง
01:34
I want to make a caseกรณี.
28
82000
2000
แต่ผมอยากจะนำเสนอประเด็น
01:36
I want to make a hard-headedหัวแข็ง, evidence-basedตามหลักฐาน,
29
84000
4000
ประเด็นที่มีหลักฐานและเหตุผลรองรับอย่างหนักแน่น
01:40
dareกล้า I say lawyerlylawyerly caseกรณี,
30
88000
3000
ผมกล้าบอกว่าหนักแน่นเหมือนการนำเสนอประเด็นของทนายเลย
01:43
for rethinkingทบทวน how we runวิ่ง our businessesธุรกิจ.
31
91000
4000
เพื่ออธิบายว่าเราควรกลับมาทบทวนวิธีการทำธุรกิจของเรา
01:47
So, ladiesผู้หญิง and gentlemenสุภาพบุรุษ of the juryคณะลูกขุน, take a look at this.
32
95000
4000
โอเค ท่านลูกขุนทุกท่านครับ กรุณาดูนี่
01:51
This is calledเรียกว่า the candleเทียน problemปัญหา.
33
99000
2000
นี่เรียกว่าโจทย์เทียน
01:53
Some of you mightอาจ have seenเห็น this before.
34
101000
2000
พวกคุณบางคนอาจเคยเห็นแล้ว
01:55
It's createdสร้าง in 1945
35
103000
2000
มันถูกคิดค้นในปี 1945
01:57
by a psychologistนักจิตวิทยา namedชื่อ Karlคาร์ล DunckerDuncker.
36
105000
2000
โดยนักจิตวิทยานาม คาร์ล ดุงเคอร์
01:59
Karlคาร์ล DunckerDuncker createdสร้าง this experimentการทดลอง
37
107000
2000
คาร์ล ดุงเคอร์ ออกแบบการทดลองนี้
02:01
that is used in a wholeทั้งหมด varietyความหลากหลาย of experimentsการทดลอง in behavioralเกี่ยวกับพฤติกรรม scienceวิทยาศาสตร์.
38
109000
3000
ซึ่งถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายในการทดลองทางพฤติกรรมศาสตร์
02:04
And here'sนี่คือ how it worksโรงงาน. Supposeสมมติ I'm the experimenterทดลอง.
39
112000
3000
การทดลองมันเป็นอย่างนี้ครับ สมมุติว่าผมเป็นนักวิจัย
02:07
I bringนำมาซึ่ง you into a roomห้อง. I give you a candleเทียน,
40
115000
4000
ผมพาคุณเข้ามาในห้อง ให้เทียนคุณเล่มหนึ่ง
02:11
some thumbtacksหมุด and some matchesไม้ขีด.
41
119000
2000
ให้หมุดกับไม้ขีดไฟกับคุณจำนวนหนึ่ง
02:13
And I say to you, "Your jobงาน
42
121000
2000
ผมบอกคุณว่า "หน้าที่ของคุณ
02:15
is to attachแนบ the candleเทียน to the wallผนัง
43
123000
2000
คือติดเทียนเล่มนี้เข้ากับผนัง
02:17
so the waxขี้ผึ้ง doesn't dripหยด ontoไปยัง the tableตาราง." Now what would you do?
44
125000
4000
โดยให้จุดเทียนแล้วน้ำตาเทียนไม่หยดลงโต๊ะ" คุณจะทำยังไง?
02:21
Now manyจำนวนมาก people beginเริ่ม tryingพยายาม to thumbtackเป๊ก the candleเทียน to the wallผนัง.
45
129000
4000
คนส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยการเอาหมุดปักเทียนกับผนัง
02:25
Doesn't work.
46
133000
2000
ไม่สำเร็จ
02:27
Somebodyบางคน, some people -- and I saw somebodyบางคน
47
135000
2000
คนบางคน และผมเห็นบางคนในห้องนี้
02:29
kindชนิด of make the motionการเคลื่อนไหว over here --
48
137000
2000
กำลังทำท่าทำทางอยู่ตรงนั้น
02:31
some people have a great ideaความคิด where they
49
139000
2000
คือ บางคนมีความคิดที่ยอดมาก ว่าเขาจะ
02:33
lightเบา the matchการจับคู่, meltละลาย the sideด้าน of the candleเทียน, try to adhereยึดมั่น it to the wallผนัง.
50
141000
4000
จุดไม้ขีด ลนเทียนข้างหนึ่ง และพยายามติดมันกับผนัง
02:37
It's an awesomeน่ากลัว ideaความคิด. Doesn't work.
51
145000
3000
เป็นความคิดที่เยี่ยม แต่มันใช้ไม่ได้
02:40
And eventuallyในที่สุด, after fiveห้า or 10 minutesนาที,
52
148000
3000
ในที่สุด หลังจากผ่านไป 5 - 10 นาที
02:43
mostมากที่สุด people figureรูป out the solutionวิธีการแก้,
53
151000
2000
คนส่วนใหญ่ก็ค้นพบคำตอบ
02:45
whichที่ you can see here.
54
153000
2000
ซึ่งคุณเห็นแล้วในภาพนี้
02:47
The keyสำคัญ is to overcomeเอาชนะ what's calledเรียกว่า functionalการทำงาน fixednessเครื่องประจำที่.
55
155000
3000
กุญแจคือต้องข้ามพ้นสิ่งที่เรียกว่า การยึดติดในประโยชน์ใช้สอย
02:50
You look at that boxกล่อง and you see it only as a receptacleที่รองรับ for the tackstacks.
56
158000
4000
คุณมองกล่องนั้นและเห็นว่ามันเป็นแค่ภาชนะใส่หมุด
02:54
But it can alsoด้วย have this other functionฟังก์ชัน,
57
162000
2000
แต่มันยังมีประโยชน์ใช้สอยอื่น
02:56
as a platformเวที for the candleเทียน. The candleเทียน problemปัญหา.
58
164000
4000
คือใช้เป็นที่ตั้งเทียนได้ นี่คือโจทย์เทียน
03:00
Now I want to tell you about an experimentการทดลอง
59
168000
2000
ทีนี้ ผมอยากเล่าเรื่องการทดลอง
03:02
usingการใช้ the candleเทียน problemปัญหา,
60
170000
2000
ที่ใช้โจทย์เทียนนี้ให้คุณฟัง
03:04
doneเสร็จแล้ว by a scientistนักวิทยาศาสตร์ namedชื่อ Samแซม GlucksbergGlucksberg,
61
172000
2000
การทดลองนี้ทำโดยนักวิทยาศาสตร์ชื่อ แซม กลักซ์เบิร์ก
03:06
who is now at Princetonพรินซ์ตัน Universityมหาวิทยาลัย in the U.S.
62
174000
2000
ซึ่งตอนนี้อยู่ที่มหาวิทยาลัยพรินซ์ตันในอเมริกา
03:08
This showsแสดงให้เห็นว่า the powerอำนาจ of incentivesแรงจูงใจ.
63
176000
4000
การทดลองของเขาแสดงให้เห็นถึงพลังของสิ่งจูงใจ
03:12
Here'sต่อไปนี้คือ what he did. He gatheredรวมตัวกัน his participantsผู้เข้าร่วม.
64
180000
2000
สิ่งที่เขาทำคือ รวบรวมผู้ร่วมการทดลองมา
03:14
And he said, "I'm going to time you. How quicklyอย่างรวดเร็ว you can solveแก้ this problemปัญหา?"
65
182000
3000
แล้วบอกว่า "ผมจะจับเวลาว่าคุณแก้ปัญหานี้ได้เร็วแค่ไหน"
03:17
To one groupกลุ่ม he said,
66
185000
2000
กับกลุ่มแรก เขาบอกว่า
03:19
"I'm going to time you to establishสร้าง normsบรรทัดฐาน,
67
187000
3000
ผมจะจับเวลาเพื่อสร้างเกณฑ์มาตรฐาน
03:22
averagesค่าเฉลี่ย for how long it typicallyเป็นปกติ takes
68
190000
2000
หาค่าเฉลี่ยว่าคนทั่วไปใช้เวลา
03:24
someoneบางคน to solveแก้ this sortประเภท of problemปัญหา."
69
192000
2000
นานแค่ไหนในการแก้ปัญหานี้
03:26
To the secondที่สอง groupกลุ่ม he offeredที่นำเสนอ rewardsผลตอบแทน.
70
194000
3000
สำหรับกลุ่มที่สอง เขาเสนอรางวัล
03:29
He said, "If you're in the topด้านบน 25 percentเปอร์เซ็นต์ of the fastestเร็วที่สุด timesครั้ง,
71
197000
4000
เขาบอกว่า "ถ้าคุณอยู่ในกลุ่ม 25% ที่แก้ปัญหาได้เร็วที่สุด
03:33
you get fiveห้า dollarsดอลลาร์.
72
201000
3000
คุณจะได้เงิน 5 ดอลลาร์
03:36
If you're the fastestเร็วที่สุด of everyoneทุกคน we're testingการทดสอบ here todayในวันนี้,
73
204000
3000
ถ้าคุณแก้ปัญหาได้เร็วที่สุดในบรรดาคนทั้งหมดที่มาร่วมการทดลองวันนี้
03:39
you get 20 dollarsดอลลาร์."
74
207000
2000
คุณจะได้ 20 ดอลลาร์
03:41
Now this is severalหลาย yearsปี agoมาแล้ว. Adjustedปรับ for inflationเงินเฟ้อ,
75
209000
3000
การทดลองนี้ทำเมื่อไม่กี่ปีก่อน ถ้าเราคำนวณโดยปรับอัตราเงินเฟ้อแล้ว
03:44
it's a decentเหมาะสม sumรวม of moneyเงิน for a fewน้อย minutesนาที of work.
76
212000
2000
มันก็เป็นเงินที่เยอะพอดูสำหรับงานแค่ไม่กี่นาที
03:46
It's a niceดี motivatorแรงผลักดัน.
77
214000
2000
เป็นสิ่งจูงใจที่ดี
03:48
Questionคำถาม: How much fasterได้เร็วขึ้น
78
216000
3000
คำถามคือ กลุ่มที่สองแก้ปัญหา
03:51
did this groupกลุ่ม solveแก้ the problemปัญหา?
79
219000
2000
ได้เร็วกว่ากลุ่มแรกเท่าไหร่?
03:53
Answerตอบ: It tookเอา them, on averageเฉลี่ย,
80
221000
3000
คำตอบคือ โดยเฉลี่ยพวกเขา
03:56
threeสาม and a halfครึ่ง minutesนาที longerอีกต่อไป.
81
224000
4000
ใช้เวลา "นานกว่า" กลุ่มแรกสามนาทีครึ่ง
04:00
Threeสาม and a halfครึ่ง minutesนาที longerอีกต่อไป. Now this makesยี่ห้อ no senseความรู้สึก right?
82
228000
3000
นานกว่าสามนาทีครึ่ง ฟังดูไม่มีเหตุผลเลยใช่ไหมครับ?
04:03
I mean, I'm an Americanอเมริกัน. I believe in freeฟรี marketsตลาด.
83
231000
3000
คือผมเป็นคนอเมริกัน ผมเชื่อในตลาดเสรี
04:06
That's not how it's supposedควร to work. Right?
84
234000
3000
ผลมันไม่น่าจะออกมาเป็นแบบนี้ ใช่ไหมครับ?
04:09
(Laughterเสียงหัวเราะ)
85
237000
1000
(เสียงหัวเราะ)
04:10
If you want people to performปฏิบัติการ better,
86
238000
2000
ถ้าคุณอยากให้คนทำงานดีขึ้น
04:12
you rewardรางวัล them. Right?
87
240000
2000
คุณก็ต้องให้รางวัลพวกเขาสิ ใช่ไหมครับ?
04:14
Bonusesโบนัส, commissionsค่าคอมมิชชั่น, theirของพวกเขา ownด้วยตัวเอง realityความจริง showแสดง.
88
242000
3000
โบนัส ค่านายหน้า รายการเรียลลิตี้โชว์ของตัวเอง
04:17
Incentivizeจูงใจ them. That's how businessธุรกิจ worksโรงงาน.
89
245000
4000
ต้องให้สิ่งจูงใจเขา นี่คือวิธีทำงานของธุรกิจ
04:21
But that's not happeningสิ่งที่เกิดขึ้น here.
90
249000
2000
แต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่กำลังเกิดขึ้น
04:23
You've got an incentiveแรงจูงใจ designedได้รับการออกแบบ to
91
251000
2000
คุณให้สิ่งจูงใจที่ถูกออกแบบมาสำหรับ
04:25
sharpenกรีด thinkingคิด and accelerateเร่งความเร็ว creativityความคิดสร้างสรรค์,
92
253000
4000
การลับความคิดให้คมและเร่งความคิดสร้างสรรค์
04:29
and it does just the oppositeตรงข้าม.
93
257000
2000
แต่มันทำงานตรงกันข้ามอย่างสิ้นเชิง
04:31
It dullsตื้อ thinkingคิด and blocksบล็อก creativityความคิดสร้างสรรค์.
94
259000
3000
กลับทำให้ความคิดทื่อลงและปิดกั้นความคิดสร้างสรรค์
04:34
And what's interestingน่าสนใจ about this experimentการทดลอง is that it's not an aberrationความผิดปกติ.
95
262000
3000
สิ่งที่น่าสนใจเกี่ยวกับการทดลองนี้คือ มันไม่ใช่ผลที่บังเอิญผิดเพี้ยนไปแค่ครั้งเดียว
04:37
This has been replicatedการจำลองแบบ over and over
96
265000
3000
ผลการทดลองนี้ได้รับการยืนยันซ้ำแล้วซ้ำเล่า
04:40
and over again, for nearlyเกือบ 40 yearsปี.
97
268000
3000
ตลอดเวลาเกือบ 40 ปี
04:43
These contingentผูกพัน motivatorsแรงจูงใจ --
98
271000
3000
สิ่งจูงใจที่ขึ้นอยู่กับเงื่อนไข
04:46
if you do this, then you get that --
99
274000
2000
ว่า ถ้าคุณทำอย่างนี้ คุณจะได้อย่างนั้น
04:48
work in some circumstancesพฤติการณ์.
100
276000
2000
ใช้การได้ในบางกรณี
04:50
But for a lot of tasksงาน, they actuallyแท้จริง eitherทั้ง don't work
101
278000
3000
แต่สำหรับงานจำนวนมาก มันไม่ได้ผลเลย
04:53
or, oftenบ่อยครั้ง, they do harmอันตราย.
102
281000
3000
หรือไม่ บ่อยครั้งก็ส่งผลเชิงลบด้วยซ้ำ
04:56
This is one of the mostมากที่สุด robustแข็งแรง findingsผลการวิจัย
103
284000
4000
นี่คือข้อค้นพบที่มีหลักฐานหนักแน่นที่สุดชิ้นหนึ่ง
05:00
in socialสังคม scienceวิทยาศาสตร์,
104
288000
3000
ในสาขาสังคมศาสตร์
05:03
and alsoด้วย one of the mostมากที่สุด ignoredละเว้น.
105
291000
2000
แต่ก็เป็นข้อคันพบที่ถูกละเลยมากที่สุดชิ้นหนึ่งด้วย
05:05
I spentการใช้จ่าย the last coupleคู่ of yearsปี looking at the scienceวิทยาศาสตร์ of
106
293000
2000
ผมใช้เวลาสองสามปีที่ผ่านมา ศึกษาวิทยาศาสตร์
05:07
humanเป็นมนุษย์ motivationแรงจูงใจ,
107
295000
2000
แห่งแรงจูงใจของมนุษย์
05:09
particularlyโดยเฉพาะ the dynamicsพลศาสตร์ of extrinsicภายนอก motivatorsแรงจูงใจ
108
297000
2000
โดยเฉพาะพลวัตของสิ่งจูงใจภายนอก
05:11
and intrinsicแท้จริง motivatorsแรงจูงใจ.
109
299000
2000
และสิ่งจูงใจภายใน
05:13
And I'm tellingบอก you, it's not even closeปิด.
110
301000
2000
ผมอยากบอกคุณว่า มันเทียบกันไม่ได้เลย
05:15
If you look at the scienceวิทยาศาสตร์, there is a mismatchไม่ตรงกัน
111
303000
2000
ถ้าคุณดูวิทยาศาสตร์ คุณจะพบความลักลั่น
05:17
betweenระหว่าง what scienceวิทยาศาสตร์ knowsรู้ and what businessธุรกิจ does.
112
305000
4000
ระหว่างสิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้ กับสิ่งที่ธุรกิจทำ
05:21
And what's alarmingน่ากลัว here is that our businessธุรกิจ operatingการดำเนินงาน systemระบบ --
113
309000
3000
และสิ่งที่น่าตกใจคือ ระบบบริหารจัดการทางธุรกิจของเรา
05:24
think of the setชุด of assumptionsสมมติฐาน and protocolsโปรโตคอล beneathใต้ our businessesธุรกิจ,
114
312000
3000
อย่างพวกชุดสมมุติฐานและธรรมเนียมปฏิบัติที่รองรับการทำธุรกิจ
05:27
how we motivateกระตุ้น people, how we applyใช้ our humanเป็นมนุษย์ resourcesทรัพยากร --
115
315000
5000
วิธีที่เราจูงใจคน วิธีที่เราใช้ทรัพยากรมนุษย์
05:32
it's builtสร้างขึ้น entirelyอย่างสิ้นเชิง around these extrinsicภายนอก motivatorsแรงจูงใจ,
116
320000
3000
ล้วนตั้งอยู่บนสิ่งจูงใจภายนอก
05:35
around carrotsแครอท and sticksแท่ง.
117
323000
2000
นั่นคือ การให้รางวัลกับการลงโทษทั้งสิ้น
05:37
That's actuallyแท้จริง fine for manyจำนวนมาก kindsชนิด of 20thTH centuryศตวรรษ tasksงาน.
118
325000
4000
ซึ่งก็ใช้การได้ดีสำหรับงานในยุคศตวรรษที่ 20 หลายชนิด
05:41
But for 21stเซนต์ centuryศตวรรษ tasksงาน,
119
329000
2000
แต่สำหรับงานยุคศตวรรษที่ 21
05:43
that mechanisticตามระบบเครื่องยนต์กลไก, reward-and-punishmentรางวัลและการลงโทษ approachเข้าใกล้
120
331000
4000
การใช้รางวัลและบทลงโทษทื่อๆ แบบเครื่องจักร
05:47
doesn't work, oftenบ่อยครั้ง doesn't work, and oftenบ่อยครั้ง does harmอันตราย.
121
335000
4000
มันไม่ได้ผล มักจะไม่ได้ผล และยังมักมีผลเสียอีกด้วย
05:51
Let me showแสดง you what I mean.
122
339000
2000
ผมจะยกตัวอย่างให้เห็นนะครับว่ามันเป็นยังไง
05:53
So GlucksbergGlucksberg did anotherอื่น experimentการทดลอง similarคล้ายคลึงกัน to this
123
341000
3000
โอเค กลักซ์เบิร์กทำการทดลองอีกครั้งหนึ่งที่คล้ายกัน
05:56
where he presentedนำเสนอ the problemปัญหา in a slightlyเล็กน้อย differentต่าง way,
124
344000
2000
เขานำเสนอโจทย์ที่ต่างไปเล็กน้อย
05:58
like this up here. Okay?
125
346000
3000
เหมือนกับในภาพนี้
06:01
Attachแนบ the candleเทียน to the wallผนัง so the waxขี้ผึ้ง doesn't dripหยด ontoไปยัง the tableตาราง.
126
349000
2000
ติดเทียนเข้ากับผนัง โดยให้เวลาจุดเทียนแล้วน้ำตาเทียนไม่หยดลงโต๊ะ
06:03
Sameเหมือนกัน dealจัดการ. You: we're timingการจับเวลา for normsบรรทัดฐาน.
127
351000
3000
โจทย์เหมือนกัน กลุ่มแรก จับเวลาหาค่าเฉลี่ย
06:06
You: we're incentivizingincentivizing.
128
354000
3000
กลุ่มที่สอง เราให้สิ่งจูงใจ
06:09
What happenedที่เกิดขึ้น this time?
129
357000
2000
รอบนี้เกิดอะไรขึ้น?
06:11
This time, the incentivizedสร้างแรงจูงใจ groupกลุ่ม
130
359000
2000
รอบนี้กลุ่มที่ได้รับสิ่งจูงใจ
06:13
kickedเตะ the other group'sกลุ่ม buttชน.
131
361000
4000
เอาชนะอีกกลุ่มอย่างขาดลอย
06:17
Why? Because when the tackstacks are out of the boxกล่อง,
132
365000
4000
ทำไม? เพราะเมื่อหมุดอยู่นอกกล่อง
06:21
it's prettyน่ารัก easyง่าย isn't it?
133
369000
4000
โจทย์นี้ก็ง่ายมากใช่ไหมครับ?
06:25
(Laughterเสียงหัวเราะ)
134
373000
2000
(เสียงหัวเราะ)
06:27
If-thenหากแล้ว rewardsผลตอบแทน work really well
135
375000
3000
รางวัลแบบมีเงื่อนไขใช้การได้ดี
06:30
for those sortsทุกประเภท of tasksงาน,
136
378000
3000
สำหรับงานแบบนี้
06:33
where there is a simpleง่าย setชุด of rulesกฎระเบียบ and a clearชัดเจน destinationปลายทาง
137
381000
2000
งานที่มีกฎง่ายๆ ไม่กี่ข้อและเป้าหมายที่ชัดเจน
06:35
to go to.
138
383000
2000
ให้ไปถึง
06:37
Rewardsรางวัล, by theirของพวกเขา very natureธรรมชาติ,
139
385000
2000
รางวัลโดยธรรมชาติ
06:39
narrowแคบ our focusโฟกัส, concentrateตั้งสมาธิ the mindใจ;
140
387000
2000
ทำให้เราเพ่งสมาธิและมองแคบลง
06:41
that's why they work in so manyจำนวนมาก casesกรณี.
141
389000
2000
นี่คือสาเหตุที่มันใช้ได้ในหลายกรณี
06:43
And so, for tasksงาน like this,
142
391000
2000
ดังนั้นสำหรับงานแบบนี้
06:45
a narrowแคบ focusโฟกัส, where you just see the goalเป้าหมาย right there,
143
393000
3000
งานแคบๆ ที่คุณเห็นเป้าหมายชัด
06:48
zoomซูม straightตรง aheadล่วงหน้า to it,
144
396000
2000
พุ่งความสนใจไปที่มันโดยตรง
06:50
they work really well.
145
398000
2000
รางวัลก็ได้ผลดีมาก
06:52
But for the realจริง candleเทียน problemปัญหา,
146
400000
2000
แต่สำหรับโจทย์เทียนที่แท้จริง
06:54
you don't want to be looking like this.
147
402000
2000
คุณต้องไม่มองแคบๆ แบบนี้
06:56
The solutionวิธีการแก้ is not over here. The solutionวิธีการแก้ is on the peripheryรอบนอก.
148
404000
2000
วิธีแก้ไม่ได้อยู่ตรงหน้านี้ วิธีแก้อยู่ที่ชายขอบ
06:58
You want to be looking around.
149
406000
2000
คุณต้องมองไปรอบๆ
07:00
That rewardรางวัล actuallyแท้จริง narrowsแคบ our focusโฟกัส
150
408000
2000
รางวัลทำให้เรามองแคบลง
07:02
and restrictsข้อกำหนดด้าน our possibilityความเป็นไปได้.
151
410000
2000
และจำกัดความเป็นไปได้
07:04
Let me tell you why this is so importantสำคัญ.
152
412000
3000
ผมอยากอธิบายว่าทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญมาก
07:07
In westernตะวันตก Europeยุโรป,
153
415000
2000
ในทวีปยุโรปตะวันตก
07:09
in manyจำนวนมาก partsชิ้นส่วน of Asiaเอเชีย,
154
417000
2000
หลายพื้นที่ในเอเชีย
07:11
in Northทางทิศเหนือ Americaสหรัฐอเมริกา, in Australiaออสเตรเลีย,
155
419000
3000
อเมริกาเหนือ ออสเตรเลีย
07:14
white-collarพนักงานออฟฟิศ workersคนงาน are doing lessน้อยกว่า of
156
422000
2000
พนักงานในบริษัทต่างๆ กำลังทำงาน
07:16
this kindชนิด of work,
157
424000
2000
แบบนี้น้อยลง
07:18
and more of this kindชนิด of work.
158
426000
4000
และแบบนี้มากขึ้น
07:22
That routineกิจวัตรประจำวัน, rule-basedตามกฎ, left-brainสมองซีกซ้าย work --
159
430000
3000
งานจำเจที่ตั้งอยู่บนกฏเกณฑ์ ใช้สมองซีกซ้าย
07:25
certainบาง kindsชนิด of accountingการบัญชี, certainบาง kindsชนิด of financialการเงิน analysisการวิเคราะห์,
160
433000
2000
เช่น การลงบัญชีบางอย่าง การวิเคราะห์ทางการเงินบางอย่าง
07:27
certainบาง kindsชนิด of computerคอมพิวเตอร์ programmingการเขียนโปรแกรม --
161
435000
2000
การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์บางอย่าง
07:29
has becomeกลายเป็น fairlyอย่างเป็นธรรม easyง่าย to outsourceภายนอก,
162
437000
2000
กลายเป็นสิ่งที่จ้างคนนอกบริษัททำได้
07:31
fairlyอย่างเป็นธรรม easyง่าย to automateโดยอัตโนมัติ.
163
439000
2000
หรือทำด้วยระบบอัตโนมัติได้ง่าย
07:33
Softwareซอฟต์แวร์ can do it fasterได้เร็วขึ้น.
164
441000
3000
ซอฟต์แวร์ทำได้เร็วกว่า
07:36
Low-costราคาถูก providersผู้ให้บริการ around the worldโลก can do it cheaperราคาถูกกว่า.
165
444000
2000
แรงงานค่าแรงต่ำทั่วโลกทำได้ถูกกว่า
07:38
So what really mattersเรื่อง are the more right-brainedสติขวา
166
446000
4000
ดังนั้นสิ่งที่สำคัญจริงๆ คืองานที่ใช้สมองซีกขวามากกว่า
07:42
creativeความคิดสร้างสรรค์, conceptualเกี่ยวกับความคิดเห็น kindsชนิด of abilitiesความสามารถ.
167
450000
3000
ใช้ความสามารถในการคิดสร้างสรรค์และเข้าใจแนวคิด
07:45
Think about your ownด้วยตัวเอง work.
168
453000
3000
ลองนึกถึงงานของคุณเอง
07:48
Think about your ownด้วยตัวเอง work.
169
456000
3000
คิดถึงงานที่คุณทำ
07:51
Are the problemsปัญหาที่เกิดขึ้น that you faceใบหน้า, or even the problemsปัญหาที่เกิดขึ้น
170
459000
2000
และปัญหาที่คุณเจอ หรือแม้แต่โจทย์
07:53
we'veเราได้ been talkingการพูด about here,
171
461000
2000
ที่เราคุยกันวันนี้
07:55
are those kindsชนิด of problemsปัญหาที่เกิดขึ้น -- do they have a clearชัดเจน setชุด of rulesกฎระเบียบ,
172
463000
2000
โจทย์พวกนั้นมีกฏเกณฑ์ที่ชัดเจน
07:57
and a singleเดียว solutionวิธีการแก้? No.
173
465000
3000
และมีทางออกเพียงทางเดียวหรือเปล่า? เปล่า
08:00
The rulesกฎระเบียบ are mystifyingลึกลับ.
174
468000
2000
กฏเกณฑ์เป็นสิ่งเร้นลับซับซ้อน
08:02
The solutionวิธีการแก้, if it existsที่มีอยู่ at all,
175
470000
2000
และทางออก ถ้ามันจะมีอยู่จริง
08:04
is surprisingน่าแปลกใจ and not obviousชัดเจน.
176
472000
3000
ก็เป็นทางที่น่าแปลกใจและคลุมเครือ
08:07
Everybodyทุกคน in this roomห้อง
177
475000
2000
คนทุกคนในห้องนี้
08:09
is dealingการซื้อขาย with theirของพวกเขา ownด้วยตัวเอง versionรุ่น
178
477000
3000
กำลังรับมือกับโจทย์เทียน
08:12
of the candleเทียน problemปัญหา.
179
480000
2000
เวอร์ชันเฉพาะของตัวเอง
08:14
And for candleเทียน problemsปัญหาที่เกิดขึ้น of any kindชนิด,
180
482000
3000
และการแก้โจทย์เทียนทุกชนิด
08:17
in any fieldสนาม,
181
485000
2000
ในทุกสาขา
08:19
those if-thenถ้าแล้ว rewardsผลตอบแทน,
182
487000
3000
รางวัลแบบมีเงื่อนไขพวกนี้
08:22
the things around whichที่ we'veเราได้ builtสร้างขึ้น so manyจำนวนมาก of our businessesธุรกิจ,
183
490000
4000
ซึ่งเป็นรากฐานที่เราใช้ก่อร่างสร้างธุรกิจมากมาย
08:26
don't work.
184
494000
2000
มันใช้ไม่ได้ผล
08:28
Now, I mean it makesยี่ห้อ me crazyบ้า.
185
496000
2000
เรื่องนี้ทำให้ผมคลั่ง
08:30
And this is not -- here'sนี่คือ the thing.
186
498000
2000
และมันก็ไม่ใช่ -- ประเด็นอยู่ตรงนี้นะครับ
08:32
This is not a feelingความรู้สึก.
187
500000
3000
นี่ไม่ใช่ความรู้สึก
08:35
Okay? I'm a lawyerทนายความ; I don't believe in feelingsความรู้สึก.
188
503000
3000
โอเคนะครับ? ผมเป็นทนาย ผมไม่เชื่อในความรู้สึก
08:38
This is not a philosophyปรัชญา.
189
506000
4000
นี่ไม่ใช่ปรัชญาด้วย
08:42
I'm an Americanอเมริกัน; I don't believe in philosophyปรัชญา.
190
510000
2000
ผมเป็นคนอเมริกัน ผมไม่เชื่อในปรัชญา
08:44
(Laughterเสียงหัวเราะ)
191
512000
3000
(เสียงหัวเราะ)
08:47
This is a factความจริง --
192
515000
3000
นี่คือข้อเท็จจริง
08:50
or, as we say in my hometownภูมิลำเนาเดิม of Washingtonวอชิงตัน, D.C.,
193
518000
2000
หรือในศัพท์ของวอชิงตัน ดีซี บ้านเกิดของผม
08:52
a trueจริง factความจริง.
194
520000
2000
มันคือข้อเท็จจริงที่เป็นจริง
08:54
(Laughterเสียงหัวเราะ)
195
522000
2000
(เสียงหัวเราะ)
08:56
(Applauseการปรบมือ)
196
524000
4000
(ปรบมือ)
09:00
Let me give you an exampleตัวอย่าง of what I mean.
197
528000
2000
ผมอยากยกตัวอย่างให้ฟังเรื่องหนึ่ง
09:02
Let me marshalจอมพล the evidenceหลักฐาน here,
198
530000
2000
ผมขอรวบรวมข้อมูลหลักฐานมาแสดงตรงนี้
09:04
because I'm not tellingบอก you a storyเรื่องราว, I'm makingการทำ a caseกรณี.
199
532000
2000
เพราะผมไม่ได้มาเล่าเรื่องให้ฟัง ผมมาเสนอประเด็น
09:06
Ladiesสุภาพสตรี and gentlemenสุภาพบุรุษ of the juryคณะลูกขุน, some evidenceหลักฐาน:
200
534000
2000
ท่านสุภาพสตรีและสุภาพบุรุษในคณะลูกขุนครับ หลักฐานคือ
09:08
Danแดน ArielyAriely, one of the great economistsนักเศรษฐศาสตร์ of our time,
201
536000
3000
แดน อารีลลี นักเศรษฐศาสตร์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคนหนึ่งแห่งยุค
09:11
he and threeสาม colleaguesเพื่อนร่วมงาน, did a studyศึกษา of some MITเอ็มไอที studentsนักเรียน.
202
539000
4000
เขากับเพื่อนร่วมงานสามคน ทำการทดลองกับนักศึกษาเอ็มไอที
09:15
They gaveให้ these MITเอ็มไอที studentsนักเรียน a bunchพวง of gamesเกม,
203
543000
3000
พวกเขาให้นักศึกษาเหล่านี้เล่นเกมหลากหลายเกม
09:18
gamesเกม that involvedที่เกี่ยวข้อง creativityความคิดสร้างสรรค์,
204
546000
2000
เกมที่ใช้ความคิดสร้างสรรค์
09:20
and motorเครื่องยนต์ skillsทักษะ, and concentrationสมาธิ.
205
548000
2000
ทักษะการเคลื่อนไหว และสมาธิ
09:22
And the offeredที่นำเสนอ them, for performanceประสิทธิภาพ,
206
550000
2000
นักวิจัยเสนอรางวัลเป็นค่าตอบแทนผลงาน
09:24
threeสาม levelsระดับ of rewardsผลตอบแทน:
207
552000
2000
มีรางวัลสามระดับ
09:26
smallเล็ก rewardรางวัล, mediumกลาง rewardรางวัล, largeใหญ่ rewardรางวัล.
208
554000
5000
คือรางวัลเล็ก รางวัลปานกลาง และรางวัลใหญ่
09:31
Okay? If you do really well you get the largeใหญ่ rewardรางวัล, on down.
209
559000
4000
โอเค ถ้าคุณทำผลงานได้ดี คุณก็จะได้รางวัลใหญ่ ลดหลั่นกันไป
09:35
What happenedที่เกิดขึ้น? As long as the taskงาน involvedที่เกี่ยวข้อง only mechanicalเชิงกล skillความสามารถ
210
563000
4000
เกิดอะไรขึ้น? ตราบใดที่งานใช้แต่ทักษะการเคลื่อนไหว
09:39
bonusesโบนัส workedทำงาน as they would be expectedที่คาดหวัง:
211
567000
2000
โบนัสก็ทำงานอย่างที่เราคาด
09:41
the higherสูงกว่า the payจ่ายเงิน, the better the performanceประสิทธิภาพ.
212
569000
4000
ยิ่งมีรางวัลสูงเท่าไร ผลงานก็ยิ่งดีเท่านั้น
09:45
Okay? But one the taskงาน calledเรียกว่า for
213
573000
2000
โอเคนะครับ แต่เมื่อไหร่ที่งานนั้นต้องใช้
09:47
even rudimentaryเป็นพื้นฐาน cognitiveองค์ความรู้ skillความสามารถ,
214
575000
4000
ทักษะการคิดแม้แต่ระดับพื้นฐาน
09:51
a largerที่มีขนาดใหญ่ rewardรางวัล led to poorerด้อย performanceประสิทธิภาพ.
215
579000
5000
รางวัลที่ใหญ่กว่ากลับส่งผลให้ผลงานแย่ลง
09:56
Then they said,
216
584000
2000
หลังจากนั้นทีมวิจัยก็บอกว่า
09:58
"Okay let's see if there's any culturalด้านวัฒนธรรม biasอคติ here.
217
586000
2000
"โอเค ลองมาดูกันว่ามีอคติทางวัฒนธรรมหรือเปล่า
10:00
Letsช่วยให้ go to MaduraiMadurai, Indiaอินเดีย and testทดสอบ this."
218
588000
2000
ลองไปทดลองกันที่เมืองมาดูไร อินเดีย"
10:02
Standardมาตรฐาน of livingการดำรงชีวิต is lowerลดลง.
219
590000
2000
ค่าครองชีพที่นั่นต่ำกว่า
10:04
In MaduraiMadurai, a rewardรางวัล that is modestเจียมเนื้อเจียมตัว in Northทางทิศเหนือ Americanอเมริกัน standardsมาตรฐาน,
220
592000
3000
ในมาดูไร ค่าตอบแทนที่ต่ำมากในมาตรฐานอเมริกาเหนือ
10:07
is more meaningfulมีความหมาย there.
221
595000
3000
จะมีค่ามากขึ้น
10:10
Sameเหมือนกัน dealจัดการ. A bunchพวง of gamesเกม, threeสาม levelsระดับ of rewardsผลตอบแทน.
222
598000
3000
การทดลองเหมือนเดิม ให้คนเล่นเกม มีรางวัลสามระดับ
10:13
What happensที่เกิดขึ้น?
223
601000
2000
เกิดอะไรขึ้น?
10:15
People offeredที่นำเสนอ the mediumกลาง levelชั้น of rewardsผลตอบแทน
224
603000
3000
คนที่ได้รับข้อเสนอรางวัลปานกลาง
10:18
did no better than people offeredที่นำเสนอ the smallเล็ก rewardsผลตอบแทน.
225
606000
3000
ทำงานไม่ได้ดีไปกว่าคนที่ได้รางวัลเล็ก
10:21
But this time, people offeredที่นำเสนอ the highestสูงสุด rewardsผลตอบแทน,
226
609000
4000
แต่คนที่ได้รับข้อเสนอรางวัลใหญ่
10:25
they did the worstแย่ที่สุด of all.
227
613000
4000
กลับทำงานได้แย่ที่สุด
10:29
In eightแปด of the nineเก้า tasksงาน we examinedการตรวจสอบ acrossข้าม threeสาม experimentsการทดลอง,
228
617000
3000
ในงาน 8 จาก 9 ชนิดที่วิเคราะห์จากการทดลอง 3 ครั้ง
10:32
higherสูงกว่า incentivesแรงจูงใจ led to worseแย่ลง performanceประสิทธิภาพ.
229
620000
5000
สิ่งจูงใจที่มีค่ามากขึ้นส่งผลให้การทำงานแย่ลง
10:37
Is this some kindชนิด of touchy-feelyงอน-ล้ำเลิศ
230
625000
3000
ฟังดูเหมือนแผนสมคบคิด
10:40
socialistนักสังคมนิยม conspiracyการกบฏ going on here?
231
628000
3000
ของนักสังคมนิยมหรือเปล่าครับ?
10:43
No. These are economistsนักเศรษฐศาสตร์ from MITเอ็มไอที,
232
631000
3000
เปล่าเลย พวกเขาคือนักเศรษฐศาสตร์จากเอ็มไอที
10:46
from Carnegieคาร์เนกี Mellonเมลลอน, from the Universityมหาวิทยาลัย of Chicagoเมืองชิคาโก.
233
634000
3000
จากคาร์เนกีเมลลอน จากมหาวิทยาลัยชิคาโก
10:49
And do you know who sponsoredผู้ให้การสนับสนุน this researchการวิจัย?
234
637000
2000
และคุณรู้ไหมครับว่าใครสปอนเซอร์งานวิจัยชิ้นนี้?
10:51
The Federalรัฐบาลกลาง Reserveสำรอง Bankธนาคาร of the Unitedปึกแผ่น Statesสหรัฐอเมริกา.
235
639000
4000
คำตอบคือธนาคารกลางของอเมริกา
10:55
That's the Americanอเมริกัน experienceประสบการณ์.
236
643000
2000
นี่คือประสบการณ์ฝั่งอเมริกา
10:57
Let's go acrossข้าม the pondบ่อน้ำ to the Londonกรุงลอนดอน Schoolโรงเรียน of Economicsเศรษฐศาสตร์ --
237
645000
3000
ลองข้ามทวีปไปที่มหาวิทยาลัยลอนดอนบ้าง
11:00
LSELSE, Londonกรุงลอนดอน Schoolโรงเรียน of Economicsเศรษฐศาสตร์,
238
648000
3000
แอลเอสอี - ลอนดอน สกูล ออฟ อีโคโนมิคส์
11:03
almaเก่า materโรงเรียน of 11 Nobelโนเบล Laureatesได้รับรางวัล in economicsเศรษฐศาสตร์.
239
651000
3000
สถาบันที่ผลิตนักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบล 11 คน
11:06
Trainingการอบรม groundพื้น for great economicด้านเศรษฐกิจ thinkersนักคิด
240
654000
3000
เป็นแหล่งผลิตนักคิดทางเศรษฐศาสตร์ที่ยิ่งใหญ่
11:09
like Georgeจอร์จ Sorosโซรอส, and Friedrichฟรีดริช HayekHayek,
241
657000
3000
อย่างเช่น จอร์จ โซรอส และฟรีดริช ฮาเย็ค
11:12
and Mickมิก Jaggerแจ็คเกอร์. (Laughterเสียงหัวเราะ)
242
660000
2000
และมิค แจกเกอร์ (เสียงหัวเราะ)
11:14
Last monthเดือน, just last monthเดือน,
243
662000
4000
เมื่อเดือนที่แล้ว เดือนที่แล้วเองนะครับ
11:18
economistsนักเศรษฐศาสตร์ at LSELSE lookedมอง at 51 studiesการศึกษา
244
666000
3000
นักเศรษฐศาสตร์ที่แอลเอสอีดูงานวิจัย 51 ชิ้น
11:21
of pay-for-performanceจ่ายในการดำเนินงาน plansแผน, insideภายใน of companiesบริษัท.
245
669000
3000
ที่ศึกษาแผนการจ่ายค่าตอบแทนตามผลงานในบริษัทต่างๆ
11:24
Here'sต่อไปนี้คือ what the economistsนักเศรษฐศาสตร์ there said: "We find that financialการเงิน incentivesแรงจูงใจ
246
672000
3000
นักเศรษฐศาสตร์ที่แอลเอสอีบอกว่า "เราพบว่าสิ่งจูงใจทางการเงิน
11:27
can resultผล in a negativeเชิงลบ impactส่งผลกระทบ on overallทั้งหมด performanceประสิทธิภาพ."
247
675000
6000
สามารถส่งผลเชิงลบต่อผลงานโดยรวม"
11:33
There is a mismatchไม่ตรงกัน betweenระหว่าง what scienceวิทยาศาสตร์ knowsรู้
248
681000
3000
ตอนนี้สิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้ ไม่สอดคล้องกับ
11:36
and what businessธุรกิจ does.
249
684000
2000
สิ่งที่ธุรกิจทำ
11:38
And what worriesกังวล me, as we standยืน here in the rubbleเศษหินหรืออิฐ
250
686000
3000
และสิ่งที่ทำให้ผมกังวล ขณะที่เรายืนอยู่ในซากปรักหักพัง
11:41
of the economicด้านเศรษฐกิจ collapseล่มสลาย,
251
689000
2000
ของการล่มสลายทางเศรษฐกิจ
11:43
is that too manyจำนวนมาก organizationsองค์กร
252
691000
2000
ก็คือ มีองค์กรมากเกินไป
11:45
are makingการทำ theirของพวกเขา decisionsการตัดสินใจ,
253
693000
2000
ที่กำลังตัดสินใจ
11:47
theirของพวกเขา policiesนโยบาย about talentความสามารถพิเศษ and people,
254
695000
2000
ด้านนโยบายเกี่ยวกับพรสวรรค์และผู้คน
11:49
basedซึ่งเป็นรากฐาน on assumptionsสมมติฐาน that are outdatedเชย, unexaminedunexamined,
255
697000
6000
โดยตั้งอยู่บนสมมุติฐานที่ล้าสมัย ไม่ถูกตรวจสอบ
11:55
and rootedซึ่งได้หยั่งราก more in folkloreคติชน than in scienceวิทยาศาสตร์.
256
703000
3000
และตั้งอยู่บนตำนานมากกว่าวิทยาศาสตร์
11:58
And if we really want to get out of this economicด้านเศรษฐกิจ messความยุ่งเหยิง,
257
706000
3000
ถ้าเราอยากจะออกจากความยุ่งเหยิงทางเศรษฐกิจจริงๆ
12:01
and if we really want highสูง performanceประสิทธิภาพ on those
258
709000
2000
และถ้าเราอยากให้คนทำงานได้ดีจริงๆ
12:03
definitionaldefinitional tasksงาน of the 21stเซนต์ centuryศตวรรษ,
259
711000
2000
งานที่เป็นแบบฉบับของงานในศตวรรษที่ 21
12:05
the solutionวิธีการแก้ is not to do more of the wrongไม่ถูกต้อง things,
260
713000
6000
ทางออกจะต้องไม่ใช่การทำสิ่งผิดๆ มากขึ้น
12:11
to enticeล่อ people with a sweeterหวาน carrotแครอท,
261
719000
3000
โดยจูงใจคนด้วยรางวัลที่เย้ายวนกว่าเดิม
12:14
or threatenขู่ them with a sharperคนเก่ง stickติด.
262
722000
2000
หรือขู่ด้วยบทลงโทษที่แรงกว่าเดิม
12:16
We need a wholeทั้งหมด newใหม่ approachเข้าใกล้.
263
724000
2000
เราต้องใช้วิธีใหม่ถอดด้าม
12:18
And the good newsข่าว about all of this is that the scientistsนักวิทยาศาสตร์
264
726000
2000
และข่าวดีเกี่ยวกับเรื่องนี้คือ นักวิทยาศาสตร์
12:20
who'veที่เคย been studyingการศึกษา motivationแรงจูงใจ have givenรับ us this newใหม่ approachเข้าใกล้.
265
728000
3000
ที่ศึกษาแรงจูงใจได้มอบวิธีใหม่ให้กับเราแล้ว
12:23
It's an approachเข้าใกล้ builtสร้างขึ้น much more around intrinsicแท้จริง motivationแรงจูงใจ.
266
731000
3000
วิธีที่ตั้งอยู่บนสิ่งจูงใจภายในมากขึ้น
12:26
Around the desireปรารถนา to do things because they matterเรื่อง,
267
734000
2000
ตั้งอยู่บนความอยากทำสิ่งต่างๆ เพราะมันมีความหมาย
12:28
because we like it, because they're interestingน่าสนใจ,
268
736000
2000
เพราะเราชอบทำมัน เพราะมันน่าสนใจ
12:30
because they are partส่วนหนึ่ง of something importantสำคัญ.
269
738000
2000
เพราะมันเป็นส่วนหนึ่งของบางอย่างที่สำคัญ
12:32
And to my mindใจ, that newใหม่ operatingการดำเนินงาน systemระบบ for our businessesธุรกิจ
270
740000
4000
และผมคิดว่า หัวใจของระบบปฏิบัติการใหม่สำหรับภาคธุรกิจของเรา
12:36
revolvesหมุน around threeสาม elementsองค์ประกอบ:
271
744000
2000
อยู่ที่องค์ประกอบสามส่วน
12:38
autonomyเอกราช, masteryการเรียนรู้ and purposeวัตถุประสงค์.
272
746000
3000
คือความเป็นอิสระ ความเชี่ยวชาญ และเป้าหมาย
12:41
Autonomyเอกราช: the urgeกระตุ้น to directโดยตรง our ownด้วยตัวเอง livesชีวิต.
273
749000
3000
ความเป็นอิสระ คือความอยากที่จะควบคุมชีวิตของตัวเอง
12:44
Masteryการเรียนรู้: the desireปรารถนา to get better and better at something that mattersเรื่อง.
274
752000
4000
ความเชี่ยวชาญ คือความอยากที่จะทำงานที่มีความหมายให้ดีขึ้นเรื่อยๆ
12:48
Purposeวัตถุประสงค์: the yearningการโหยหา to do what we do
275
756000
3000
เป้าหมาย คือความอยากที่จะทำในสิ่งที่เราทำ
12:51
in the serviceบริการ of something largerที่มีขนาดใหญ่ than ourselvesตัวเรา.
276
759000
3000
เพราะมันช่วยให้บรรลุเป้าหมายอะไรสักอย่างที่ยิ่งใหญ่กว่าตัวเรา
12:54
These are the buildingอาคาร blocksบล็อก of an entirelyอย่างสิ้นเชิง newใหม่ operatingการดำเนินงาน systemระบบ
277
762000
3000
องค์ประกอบทั้งสามคือฐานรากของระบบปฏิบัติการใหม่เอี่ยม
12:57
for our businessesธุรกิจ.
278
765000
2000
สำหรับภาคธุรกิจของเรา
12:59
I want to talk todayในวันนี้ only about autonomyเอกราช.
279
767000
4000
วันนี้ผมอยากจะพูดถึงแค่ความเป็นอิสระ
13:03
In the 20thTH centuryศตวรรษ, we cameมา up with this ideaความคิด of managementการจัดการ.
280
771000
3000
ในศตวรรษที่ 20 เราคิดค้นไอเดียที่เรียกว่า การบริหารจัดการ ขึ้นมา
13:06
Managementการจัดการ did not emanateไหลออก from natureธรรมชาติ.
281
774000
2000
การจัดการไม่ได้เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติ
13:08
Managementการจัดการ is like -- it's not a treeต้นไม้,
282
776000
2000
การจัดการไม่ใช่ต้นไม้
13:10
it's a televisionโทรทัศน์ setชุด.
283
778000
2000
แต่เป็นเครื่องรับโทรทัศน์
13:12
Okay? Somebodyบางคน inventedคิดค้น it.
284
780000
2000
โอเคนะครับ? คือ ใครบางคนประดิษฐ์มันขึ้นมา
13:14
And it doesn't mean it's going to work foreverตลอดไป.
285
782000
2000
ซึ่งไม่ได้หมายความว่ามันจะใช้การได้ตลอดไป
13:16
Managementการจัดการ is great.
286
784000
2000
การจัดการนั้นยอดเยี่ยมมาก
13:18
Traditionalแบบดั้งเดิม notionsพัฒนาการ of managementการจัดการ are great
287
786000
2000
แนวคิดดั้งเดิมเกี่ยวกับการจัดการก็สุดยอด
13:20
if you want complianceการปฏิบัติตาม.
288
788000
2000
ถ้าคุณอยากให้คนทำตามที่คุณสั่ง
13:22
But if you want engagementการสู้รบ, self-directionการกำกับตนเอง worksโรงงาน better.
289
790000
3000
แต่ถ้าคุณอยากให้คนผูกพันกับองค์กร การให้เขาได้เป็นนายตัวเองก็ดีกว่า
13:25
Let me give you some examplesตัวอย่าง of some kindชนิด of radicalรุนแรง
290
793000
2000
ผมจะยกตัวอย่างการให้พนักงานได้เป็นนายตัวเอง
13:27
notionsพัฒนาการ of self-directionการกำกับตนเอง.
291
795000
2000
แบบสุดขั้วที่เกิดขึ้นแล้ว
13:29
What this meansวิธี -- you don't see a lot of it,
292
797000
3000
สุดขั้วแปลว่าตอนนี้คุณยังไม่ค่อยเห็นคนทำแบบนี้มากนัก
13:32
but you see the first stirringsstirrings of something really interestingน่าสนใจ going on,
293
800000
3000
แต่คุณเห็นแรงกระเพื่อมแรกๆ ของปรากฏการณ์ที่น่าสนใจมากที่กำลังเกิดขึ้น
13:35
because what it meansวิธี is payingการจ่ายเงิน people adequatelyอย่างเพียงพอ
294
803000
2000
เพราะวิธีนี้คือ การที่บริษัทจ่ายค่าตอบแทนให้เพียงพอ
13:37
and fairlyอย่างเป็นธรรม, absolutelyอย่างแน่นอน --
295
805000
2000
และแน่นอนว่าต้องยุติธรรม
13:39
gettingได้รับ the issueปัญหา of moneyเงิน off the tableตาราง,
296
807000
2000
เอาเรื่องเงินออกไปให้พ้นจากโต๊ะ
13:41
and then givingให้ people lots of autonomyเอกราช.
297
809000
2000
แล้วปล่อยให้คนมีอิสระมากๆ
13:43
Let me give you some examplesตัวอย่าง.
298
811000
2000
ผมอยากยกตัวอย่างสักสองสามเรื่อง
13:45
How manyจำนวนมาก of you have heardได้ยิน of the companyบริษัท AtlassianAtlassian?
299
813000
4000
มีใครในห้องนี้เคยได้ยินชื่อบริษัท แอตลัสเซียน บ้างครับ?
13:49
It looksรูปลักษณ์ like lessน้อยกว่า than halfครึ่ง.
300
817000
2000
ดูเหมือนจะน้อยกว่าครึ่งหนึ่ง
13:51
(Laughterเสียงหัวเราะ)
301
819000
2000
(เสียงหัวเราะ)
13:53
AtlassianAtlassian is an Australianชาวออสเตรเลีย softwareซอฟต์แวร์ companyบริษัท.
302
821000
4000
แอตลัสเซียนเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ในออสเตรเลีย
13:57
And they do something incrediblyเหลือเชื่อ coolเย็น.
303
825000
2000
พวกเขาทำในสิ่งที่เจ๋งมากๆ
13:59
A fewน้อย timesครั้ง a yearปี they tell theirของพวกเขา engineersวิศวกร,
304
827000
2000
ในแต่ละปี จะมีสองสามครั้งที่พวกเขาบอกวิศวกรของบริษัทว่า
14:01
"Go for the nextต่อไป 24 hoursชั่วโมง and work on anything you want,
305
829000
4000
"ภายใน 24 ชั่วโมงข้างหน้า ไปทำงานอะไรก็ได้ที่อยากทำ
14:05
as long as it's not partส่วนหนึ่ง of your regularปกติ jobงาน.
306
833000
2000
แต่ต้องเป็นงานที่ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของงานประจำ
14:07
Work on anything you want."
307
835000
2000
ไปทำอะไรก็ได้ที่อยากทำ"
14:09
So that engineersวิศวกร use this time to come up with
308
837000
2000
วิศวกรใช้เวลานี้คิดค้น
14:11
a coolเย็น patchปะ for codeรหัส, come up with an elegantสง่า hackสับ.
309
839000
3000
แพชเจ๋งๆ ที่แก้ปัญหาในซอฟต์แวร์ หรือวิธีแฮ็คเครื่องที่เหนือชั้น
14:14
Then they presentนำเสนอ all of the stuffสิ่ง that they'veพวกเขาได้ developedพัฒนา
310
842000
3000
เสร็จแล้วพวกเขาก็นำเสนอทุกอย่างที่พัฒนาได้
14:17
to theirของพวกเขา teammatesเพื่อนร่วมทีม, to the restส่วนที่เหลือ of the companyบริษัท,
311
845000
3000
ต่อเพื่อนร่วมทีม ต่อหน้าคนทั้งบริษัท
14:20
in this wildป่า and woolyเป็นปุย all-handsทุกมือ meetingการประชุม
312
848000
2000
ในการประชุมที่วุ่นวายและอบอุ่น
14:22
at the endปลาย of the day.
313
850000
2000
เมื่อวันนั้นสิ้นสุดลง
14:24
And then, beingกำลัง Australiansออสเตรเลีย, everybodyทุกคน has a beerเบียร์.
314
852000
2000
ทุกคนมีเบียร์ในมือ ตามธรรมเนียมออสเตรเลีย
14:26
They call them FedExเฟดเอ็กซ์ Daysวัน.
315
854000
3000
พวกเขาเรียกวันแบบนี้ว่า วันเฟดเอ็กซ์
14:29
Why? Because you have to deliverส่งมอบ something overnightค้างคืน.
316
857000
6000
ทำไม? เพราะต้องส่งงานอะไรบางอย่างในเวลาข้ามคืน
14:35
It's prettyน่ารัก. It's not badไม่ดี. It's a hugeใหญ่ trademarkเครื่องหมายการค้า violationการละเมิด,
317
863000
2000
เป็นชื่อที่ดีนะครับ ไม่เลวเลย ละเมิดเครื่องหมายการค้าเห็นๆ
14:37
but it's prettyน่ารัก cleverฉลาด.
318
865000
2000
แต่ก็ฉลาดเลยล่ะ
14:39
(Laughterเสียงหัวเราะ)
319
867000
1000
(เสียงหัวเราะ)
14:40
That one day of intenseเข้มข้น autonomyเอกราช
320
868000
2000
หนึ่งวันที่พนักงานมีความเป็นอิสระสุดๆ
14:42
has producedผลิต a wholeทั้งหมด arrayแถว of softwareซอฟต์แวร์ fixesแก้ไข
321
870000
2000
ทำให้เกิดแพชแก้ไขซอฟต์แวร์จำนวนมาก
14:44
that mightอาจ never have existedมีอยู่.
322
872000
2000
ที่อาจไม่เกิดขึ้นเลยถ้าไม่มีวันนั้น
14:46
And it's workedทำงาน so well that AtlassianAtlassian has takenยึด it to the nextต่อไป levelชั้น
323
874000
2000
วิธีนี้ใช้การได้ดีจนแอตลัสเซียนยกระดับมัน
14:48
with 20 Percentเปอร์เซ็นต์ Time --
324
876000
2000
ด้วยแนวคิด "เวลา 20 เปอร์เซ็นต์"
14:50
doneเสร็จแล้ว, famouslyชื่อเสียง, at GoogleGoogle --
325
878000
2000
ที่กูเกิลใช้จนโด่งดังไปทั่ว
14:52
where engineersวิศวกร can work, spendใช้จ่าย 20 percentเปอร์เซ็นต์ of theirของพวกเขา time
326
880000
2000
แนวคิดนี้ให้วิศวกรเอาเวลางาน 20 เปอร์เซ็นต์
14:54
workingการทำงาน on anything they want.
327
882000
2000
ไปทำอะไรก็ได้ที่อยากทำ
14:56
They have autonomyเอกราช over theirของพวกเขา time,
328
884000
2000
เลือกเองได้ว่าจะใช้เวลาทำอะไร
14:58
theirของพวกเขา taskงาน, theirของพวกเขา teamทีม, theirของพวกเขา techniqueเทคนิค.
329
886000
2000
เลือกงาน เลือกทีม เลือกเทคนิค
15:00
Okay? Radicalรุนแรง amountsจำนวน of autonomyเอกราช.
330
888000
2000
มีอิสระแบบสุดขั้วเลยนะครับ
15:02
And at GoogleGoogle, as manyจำนวนมาก of you know,
331
890000
4000
และพวกคุณหลายคนคงรู้แล้วว่า ที่กูเกิล
15:06
about halfครึ่ง of the newใหม่ productsผลิตภัณฑ์ in a typicalตามแบบฉบับ yearปี
332
894000
2000
ประมาณครึ่งหนึ่งของผลิตภัณฑ์ใหม่ในแต่ละปี
15:08
are birthedกำเนิด duringในระหว่าง that 20 Percentเปอร์เซ็นต์ Time:
333
896000
3000
ถือกำเนิดในช่วงเวลา 20 เปอร์เซ็นต์ที่ว่า
15:11
things like GmailGmail, Orkutorkut, GoogleGoogle Newsข่าว.
334
899000
3000
ผลิตภัณฑ์อย่างจีเมล ออร์กุต กูเกิลนิวส์
15:14
Let me give you an even more radicalรุนแรง exampleตัวอย่าง of it:
335
902000
3000
ผมมีอีกตัวอย่างหนึ่งที่สุดขั้วกว่านั้นอีก
15:17
something calledเรียกว่า the Resultsผล Only Work Environmentสิ่งแวดล้อม,
336
905000
2000
แนวคิดนี้เรียกว่า สภาพการทำงานเน้นผลลัพธ์เท่านั้น
15:19
the ROWEROWE,
337
907000
2000
Results Only Work Environment: โรว์ (ROWE)
15:21
createdสร้าง by two Americanอเมริกัน consultantsที่ปรึกษา, in placeสถานที่
338
909000
2000
คิดค้นโดยที่ปรึกษาชาวอเมริกันสองคน
15:23
in placeสถานที่ at about a dozenโหล companiesบริษัท around Northทางทิศเหนือ Americaสหรัฐอเมริกา.
339
911000
2000
ตอนนี้ใช้ในบริษัทประมาณ 12 แห่งในทวีปอเมริกาเหนือ
15:25
In a ROWEROWE people don't have schedulesตารางเวลา.
340
913000
4000
ในสภาพแวดล้อมแบบ ROWE พนักงานไม่มีตาราง
15:29
They showแสดง up when they want.
341
917000
2000
พวกเขาโผล่มาทำงานเมื่อไหร่ก็ได้
15:31
They don't have to be in the officeสำนักงาน at a certainบาง time,
342
919000
2000
ไม่ต้องอยู่ในสำนักงานในเวลาที่กำหนด
15:33
or any time.
343
921000
2000
ไม่เข้ามาเลยก็ได้
15:35
They just have to get theirของพวกเขา work doneเสร็จแล้ว.
344
923000
2000
แค่ต้องทำงานที่รับผิดชอบให้เสร็จ
15:37
How they do it, when they do it,
345
925000
2000
จะทำยังไง ทำเมื่อไหร่
15:39
where they do it, is totallyโดยสิ้นเชิง up to them.
346
927000
3000
และที่ไหน ตัดสินใจได้เอง
15:42
Meetingsการประชุม in these kindsชนิด of environmentsสภาพแวดล้อม are optionalไม่จำเป็น.
347
930000
4000
การประชุมในสภาพแวดล้อมแบบนี้ไม่ต้องมีก็ได้
15:46
What happensที่เกิดขึ้น?
348
934000
2000
เกิดอะไรขึ้น?
15:48
Almostเกือบจะ acrossข้าม the boardคณะกรรมการ, productivityผลผลิต goesไป up,
349
936000
3000
ในแทบทุกบริษัทที่ทำอย่างนี้ ผลิตภาพสูงขึ้น
15:51
workerคนงาน engagementการสู้รบ goesไป up,
350
939000
3000
พนักงานมีความผูกพันกับบริษัทเพิ่มขึ้น
15:54
workerคนงาน satisfactionความพอใจ goesไป up, turnoverผลประกอบการ goesไป down.
351
942000
3000
มีความพึงพอใจในงานมากขึ้น อัตราการเปลี่ยนงานลดลง
15:57
Autonomyเอกราช, masteryการเรียนรู้ and purposeวัตถุประสงค์,
352
945000
2000
ความเป็นอิสระ ความเชี่ยวชาญ และเป้าหมาย
15:59
These are the buildingอาคาร blocksบล็อก of a newใหม่ way of doing things.
353
947000
2000
คือรากฐานของวิธีใหม่ในการทำงาน
16:01
Now some of you mightอาจ look at this and say,
354
949000
3000
พวกคุณบางคนอาจมองดูและคิดว่า
16:04
"Hmmอืมมม, that soundsเสียง niceดี, but it's Utopianเหมือนโลกพระศรีอาริย์."
355
952000
3000
"ฟังดูดี แต่เป็นโลกในอุดมคติ"
16:07
And I say, "NopeNope. I have proofพิสูจน์."
356
955000
5000
ผมจะตอบว่า "ไม่ใช่นะครับ ผมมีข้อพิสูจน์"
16:12
The mid-กลาง1990s, Microsoftไมโครซอฟท์ startedเริ่มต้น
357
960000
2000
กลางทศวรรษ 1990 ไมโครซอฟท์เริ่มทำ
16:14
an encyclopediaสารานุกรม calledเรียกว่า EncartaEncarta.
358
962000
2000
สารานุกรมชื่อ เอ็นคาร์ตา
16:16
They had deployedนำไปใช้ all the right incentivesแรงจูงใจ,
359
964000
2000
พวกเขาใช้สิ่งจูงใจที่ถูกต้องทั้งหมด
16:18
all the right incentivesแรงจูงใจ. They paidต้องจ่าย professionalsมืออาชีพ to
360
966000
3000
สิ่งจูงใจที่ถูกต้องทุกอย่าง เขาจ้างมืออาชีพ
16:21
writeเขียน and editแก้ไข thousandsพัน of articlesบทความ.
361
969000
2000
มาเขียนและเรียบเรียงบทความหลายพันชิ้น
16:23
Well-compensatedดีชดเชย managersผู้จัดการ oversawคุม the wholeทั้งหมด thing
362
971000
2000
แต่งตั้งผู้จัดการที่ได้เงินเดือนดีมาดูแลโครงการ
16:25
to make sure it cameมา in on budgetงบ and on time.
363
973000
5000
เพื่อให้มั่นใจว่ามันจะไม่เกินงบและเสร็จทันเวลา
16:30
A fewน้อย yearsปี laterต่อมา anotherอื่น encyclopediaสารานุกรม got startedเริ่มต้น.
364
978000
2000
อีกไม่กี่ปีหลังจากนั้น เกิดสารานุกรมอีกโครงการหนึ่ง
16:32
Differentต่าง modelแบบ, right?
365
980000
3000
คนละโมเดลกันนะครับ
16:35
Do it for funสนุก. No one getsได้รับ paidต้องจ่าย a centร้อย, or a Euroยูโร or a Yenเยน.
366
983000
4000
ทุกคนทำเพราะมันสนุก ไม่มีใครได้เงินแม้แต่แดงเดียว
16:39
Do it because you like to do it.
367
987000
3000
ทำเพราะคุณอยากทำ
16:42
Now if you had, just 10 yearsปี agoมาแล้ว,
368
990000
3000
ทีนี้ถ้า 10 ปีที่แล้ว
16:45
if you had goneที่ไปแล้ว to an economistนักเศรษฐศาสตร์, anywhereทุกแห่ง,
369
993000
2000
คุณไปถามนักเศรษฐศาสตร์ที่ไหนก็ได้
16:47
and said, "Hey, I've got these two differentต่าง modelsรุ่น for creatingการสร้าง an encyclopediaสารานุกรม.
370
995000
4000
และบอกว่า "นี่ ผมมีโมเดลสร้างสารานุกรมสองโมเดล
16:51
If they wentไป headหัว to headหัว, who would winชนะ?"
371
999000
3000
เอามาแข่งกันตัวต่อตัว ใครจะชนะ?"
16:54
10 yearsปี agoมาแล้ว you could not have foundพบ a singleเดียว soberเงียบขรึม economistนักเศรษฐศาสตร์ anywhereทุกแห่ง
372
1002000
4000
10 ปีที่แล้วคุณไม่มีทางหานักเศรษฐศาสตร์สติดีคนไหน
16:58
on planetดาวเคราะห์ Earthโลก
373
1006000
2000
บนดาวเคราะห์โลก
17:00
who would have predictedที่คาดการณ์ไว้ the Wikipediaวิกิพีเดีย modelแบบ.
374
1008000
2000
ที่จะพยากรณ์ว่าโมเดลวิกิพีเดียจะชนะ
17:02
This is the titanicมหึมา battleการต่อสู้ betweenระหว่าง these two approachesวิธีการ.
375
1010000
3000
นี่คือการแข่งขันระดับยักษ์ระหว่างวิธีสองวิธี
17:05
This is the Ali-Frazierอาลี Frazier of motivationแรงจูงใจ. Right?
376
1013000
3000
เหมือนตอนที่อาลีชกกับฟราเซียร์
17:08
This is the Thrilla'thrilla' in Manilaมะนิลา.
377
1016000
2000
ในแมทช์หยุดโลกที่มะนิลา
17:10
AlrightAlright? Intrinsicแท้จริง motivatorsแรงจูงใจ versusกับ extrinsicภายนอก motivatorsแรงจูงใจ.
378
1018000
3000
ระดับยักษ์จริงๆ นะครับ สิ่งจูงใจภายในปะทะสิ่งจูงใจภายนอก
17:13
Autonomyเอกราช, masteryการเรียนรู้ and purposeวัตถุประสงค์,
379
1021000
2000
ความเป็นอิสระ ความเชี่ยวชาญ และเป้าหมาย
17:15
versusกับ carrotแครอท and sticksแท่ง. And who winsชนะ?
380
1023000
2000
สู้กับการให้รางวัลและการลงโทษ แล้วใครชนะ?
17:17
Intrinsicแท้จริง motivationแรงจูงใจ, autonomyเอกราช, masteryการเรียนรู้ and purposeวัตถุประสงค์,
381
1025000
3000
สิ่งจูงใจภายใน นั่นคือความเป็นอิสระ ความเชี่ยวชาญ และเป้าหมาย
17:20
in a knockoutน็อกคู่ต่อสู้. Let me wrapห่อ up.
382
1028000
4000
ชนะขาดลอย ผมขอสรุปตรงนี้ว่า
17:24
There is a mismatchไม่ตรงกัน betweenระหว่าง what scienceวิทยาศาสตร์ knowsรู้ and what businessธุรกิจ does.
383
1032000
3000
ปัจจุบันมีความลักลั่นระหว่างสิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้กับสิ่งที่ธุรกิจทำ
17:27
And here is what scienceวิทยาศาสตร์ knowsรู้.
384
1035000
2000
และสิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้ก็คือ
17:29
One: Those 20thTH centuryศตวรรษ rewardsผลตอบแทน,
385
1037000
2000
หนึ่ง รางวัลยุคศตวรรษที่ 20
17:31
those motivatorsแรงจูงใจ we think are a naturalโดยธรรมชาติ partส่วนหนึ่ง of businessธุรกิจ,
386
1039000
3000
สิ่งจูงใจที่เราคิดว่าเป็นธรรมชาติของธุรกิจ
17:34
do work, but only in a surprisinglyอย่างแปลกใจ narrowแคบ bandวงดนตรี of circumstancesพฤติการณ์.
387
1042000
4000
ใช้การได้ แต่ใช้ได้เฉพาะในสถานการณ์ไม่กี่แบบ
17:38
Two: Those if-thenถ้าแล้ว rewardsผลตอบแทน oftenบ่อยครั้ง destroyทำลาย creativityความคิดสร้างสรรค์.
388
1046000
4000
สอง รางวัลที่มีเงื่อนไขมักจะทำลายความคิดสร้างสรรค์
17:42
Threeสาม: The secretลับ to highสูง performanceประสิทธิภาพ
389
1050000
2000
สาม ความลับของผลงานที่ยอดเยี่ยม
17:44
isn't rewardsผลตอบแทน and punishmentsการลงโทษ,
390
1052000
2000
ไม่ใช่รางวัลกับบทลงโทษ
17:46
but that unseenไม่มีใครเห็น intrinsicแท้จริง driveขับรถ --
391
1054000
2000
แต่เป็นแรงขับจากภายในที่มองไม่เห็น
17:48
the driveขับรถ to do things for theirของพวกเขา ownด้วยตัวเอง sakeเหล้าสาเก.
392
1056000
3000
แรงขับที่จะทำสิ่งต่างๆ เพราะเราอยากทำ
17:51
The driveขับรถ to do things causeสาเหตุ they matterเรื่อง.
393
1059000
2000
แรงขับที่จะทำสิ่งต่างๆ เพราะมันมีความหมาย
17:53
And here'sนี่คือ the bestดีที่สุด partส่วนหนึ่ง. Here'sต่อไปนี้คือ the bestดีที่สุด partส่วนหนึ่ง.
394
1061000
2000
และเรื่องที่ดีที่สุดเลยคือ
17:55
We alreadyแล้ว know this. The scienceวิทยาศาสตร์ confirmsยืนยัน what we know in our heartsหัวใจ.
395
1063000
3000
เรารู้เรื่องนี้ดีแล้ว วิทยาศาสตร์ยืนยันสิ่งที่เรารู้อยู่ลึกๆ ในใจ
17:58
So, if we repairซ่อมแซม this mismatchไม่ตรงกัน
396
1066000
3000
ดังนั้นถ้าเราแก้ความลักลั่นที่ว่า
18:01
betweenระหว่าง what scienceวิทยาศาสตร์ knowsรู้ and what businessธุรกิจ does,
397
1069000
2000
ระหว่างสิ่งที่วิทยาศาสตร์รู้กับสิ่งที่ธุรกิจทำ
18:03
if we bringนำมาซึ่ง our motivationแรงจูงใจ, notionsพัฒนาการ of motivationแรงจูงใจ
398
1071000
3000
ถ้าเรานำแรงจูงใจของเรา แนวความคิดเรื่องการจูงใจ
18:06
into the 21stเซนต์ centuryศตวรรษ,
399
1074000
2000
มาใช้ในศตวรรษที่ 21
18:08
if we get pastอดีต this lazyสันหลังยาว, dangerousเป็นอันตราย, ideologyคตินิยม
400
1076000
4000
ถ้าเราข้ามพ้นมโนทัศน์ที่ขี้เกียจและอันตราย
18:12
of carrotsแครอท and sticksแท่ง,
401
1080000
2000
ของรางวัลและการลงโทษ
18:14
we can strengthenเสริมสร้าง our businessesธุรกิจ,
402
1082000
3000
เราก็จะสามารถทำให้ธุรกิจแข็งแกร่งกว่าเดิม
18:17
we can solveแก้ a lot of those candleเทียน problemsปัญหาที่เกิดขึ้น,
403
1085000
3000
แก้ปัญหาแบบโจทย์เทียนได้มากมาย
18:20
and maybe, maybe, maybe
404
1088000
4000
และบางที บางที บางที
18:24
we can changeเปลี่ยนแปลง the worldโลก.
405
1092000
2000
เราก็จะเปลี่ยนแปลงโลกได้
18:26
I restส่วนที่เหลือ my caseกรณี.
406
1094000
2000
ผมขอจบการนำเสนอประเด็นครับ
18:28
(Applauseการปรบมือ)
407
1096000
3000
(ปรบมือ)

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Dan Pink - Career analyst
Bidding adieu to his last "real job" as Al Gore's speechwriter, Dan Pink went freelance to spark a right-brain revolution in the career marketplace.

Why you should listen

With a trio of influential bestsellers, Dan Pink has changed the way companies view the modern workplace. In the pivotal A Whole New Mind, Pink identifies a sea change in the global workforce -- the shift of an information-based corporate culture to a conceptual base, where creativity and big-picture design dominates the landscape.

His latest book, The Adventures of Johnny Bunko, is an evolutionary transformation of the familiar career guide. Replacing linear text with a manga-inspired comic, Pink outlines six career laws vastly differing from the ones you've been taught. Members of the Johnny Bunko online forum participated in an online contest to create the seventh law -- "stay hungry."

A contributing editor for Wired, Pink is working on a new book on the science and economics of motivation for release in late 2009.

More profile about the speaker
Dan Pink | Speaker | TED.com