TED2011
Edward Tenner: Unintended consequences
אדווארד טאנר: תוצאות בלתי צפויות
Filmed:
Readability: 4.4
873,460 views
כל המצאה חדשה משנה את העולם, הן בכוונה תחילה והן באופן בלתי צפוי. ההיסטוריון אדווארד טאנר מספר סיפורים הממחישים את הפער הבלתי מוערך בין יכולותינו להמציא ויכולותינו לצפות את תוצאות ההמצאה.
Edward Tenner - Historian of technology and culture
Edward Tenner is an independent writer, speaker, and editor analyzing the cultural aspects of technological change. Full bio
Edward Tenner is an independent writer, speaker, and editor analyzing the cultural aspects of technological change. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I didn't always love unintended consequences,
0
0
3000
לא תמיד אהבתי תוצאות בלתי צפויות
00:18
but I've really learned to appreciate them.
1
3000
2000
אך באמת למדתי להעריך אותן
00:20
I've learned that they're really the essence
2
5000
2000
למדתי שהן המהות
00:22
of what makes for progress,
3
7000
2000
של מה שמביא להתקדמות ,
00:24
even when they seem to be terrible.
4
9000
3000
גם כאשר נדמה שהן נוראיות.
00:27
And I'd like to review
5
12000
2000
והיתי רוצה להציג
00:29
just how unintended consequences
6
14000
3000
כיצד תוצאות בלתי צפויות
00:32
play the part that they do.
7
17000
3000
משחקות את חלקן.
00:35
Let's go to 40,000 years before the present,
8
20000
5000
בואו נלך 40,000 שנים לפני ההווה
00:40
to the time of the cultural explosion,
9
25000
4000
לזמן של התפוצצות התרבות
00:44
when music, art, technology,
10
29000
5000
כאשר מוסיקה, אמנות, טכנולוגיה
00:49
so many of the things that we're enjoying today,
11
34000
2000
וכה רבים מהדברים שאנחנו נהנים מהם היום,
00:51
so many of the things that are being demonstrated at TED
12
36000
3000
כה רבים מהדברים שמודגמים בכנס TED
00:54
were born.
13
39000
2000
נולדו.
00:56
And the anthropologist Randall White
14
41000
3000
והאנתרופולוג רנדול וויט
00:59
has made a very interesting observation:
15
44000
3000
הציע תצפית מענינת
01:02
that if our ancestors
16
47000
2000
שאם קדמונינו
01:04
40,000 years ago
17
49000
2000
לפני 40,000 שנים
01:06
had been able to see
18
51000
3000
היו יכולים לראות
01:09
what they had done,
19
54000
2000
מה שהם עשו,
01:11
they wouldn't have really understood it.
20
56000
2000
הם לא באמת היו מבינים זאת.
01:13
They were responding
21
58000
2000
הם הגיבו
01:15
to immediate concerns.
22
60000
3000
לדאגות מיידיות.
01:18
They were making it possible for us
23
63000
2000
הם הפכו זאת לאפשרי עבורינו
01:20
to do what they do,
24
65000
2000
לעשות מה שהם עשו,
01:22
and yet, they didn't really understand
25
67000
2000
אך עדין, הם לא באמת הבינו
01:24
how they did it.
26
69000
2000
איך הם עשו זאת.
01:26
Now let's advance to 10,000 years before the present.
27
71000
5000
עכשיו בואו נתקדם ל 10,000 שנה לפני ההווה
01:31
And this is when it really gets interesting.
28
76000
2000
ועכשיו זה ממש נעשה מענין
01:33
What about the domestication of grains?
29
78000
3000
מה לגבי ביות הדגנים?
01:36
What about the origins of agriculture?
30
81000
3000
מה לגבי ראשית החקלאות?
01:39
What would our ancestors 10,000 years ago
31
84000
3000
מה קדמונינו לפני 10,000 שנה
01:42
have said
32
87000
2000
היו אומרים
01:44
if they really had technology assessment?
33
89000
2000
אם באמת היתה להם יכולת הערכה לטכנולוגיה שלהם?
01:46
And I could just imagine the committees
34
91000
2000
ואני רק יכול לדמיין את הוועדות
01:48
reporting back to them
35
93000
2000
מדווחות להם
01:50
on where agriculture was going to take humanity,
36
95000
3000
לאן החקלאות תצעיד את האנושות
01:53
at least in the next few hundred years.
37
98000
3000
לפחות בכמה מאות השנים הבאות.
01:56
It was really bad news.
38
101000
2000
אלו היו חדשות רעות באמת.
01:58
First of all, worse nutrition,
39
103000
2000
קודם כל תזונה גרועה,
02:00
maybe shorter life spans.
40
105000
2000
אולי תוחלת חיים קצרה יותר
02:02
It was simply awful for women.
41
107000
2000
זה היה פשוט נורא עבור נשים.
02:04
The skeletal remains from that period
42
109000
2000
שאריות שלדים מאותה תקופה
02:06
have shown that they were grinding grain morning, noon and night.
43
111000
5000
הראו שהם היו טוחנים דגנים בוקר צהרים וערב.
02:11
And politically, it was awful.
44
116000
3000
ומבחינה פוליטית זה היה איום ונורא.
02:14
It was the beginning of a much higher degree
45
119000
3000
זו היתה ההתחלה של דרגה גבוהה הרבה יותר
02:17
of inequality among people.
46
122000
3000
של חוסר שיוויון בין בני אדם.
02:20
If there had been rational technology assessment then,
47
125000
3000
אם היתה יכולת הערכה רציונלית של הטכנולוגיה אז,
02:23
I think they very well might have said,
48
128000
2000
אני חושב שהם בהחלט היו אומרים
02:25
"Let's call the whole thing off."
49
130000
3000
"בואו נבטל את כל הענין"
02:28
Even now, our choices are having unintended effects.
50
133000
4000
אפילו עכשיו, הבחירות שאנו בוחרים מובילות להשפעות בלתי צפויות.
02:32
Historically, for example,
51
137000
2000
באופן היסטורי, למשל
02:34
chopsticks -- according to one Japanese anthropologist
52
139000
3000
מקלות אכילה לפי אחד מהאנתרופולוגים היפניים
02:37
who wrote a dissertation about it
53
142000
2000
שכתב דיסרטציה על כך
02:39
at the University of Michigan --
54
144000
2000
באוניברסיטת מישיגן
02:41
resulted in long-term changes
55
146000
3000
הסתיימו בשינויים ארוכי טווח
02:44
in the dentition, in the teeth,
56
149000
2000
במצב הדנטלי, בשיניים
02:46
of the Japanese public.
57
151000
2000
של הציבור היפני.
02:48
And we are also changing our teeth right now.
58
153000
3000
ואנחנו גם משנים את השיניים שלנו עכשיו.
02:51
There is evidence
59
156000
2000
יש הוכחה
02:53
that the human mouth and teeth
60
158000
2000
שהפה והשיניים האנושיות
02:55
are growing smaller all the time.
61
160000
2000
הולכות וקטנות כל הזמן
02:57
That's not necessarily a bad unintended consequence.
62
162000
3000
זו לא בהכרח תוצאה בלתי צפויה שלילית
03:00
But I think from the point of view of a Neanderthal,
63
165000
2000
אך אני חושב שמנקודת ראות ניאנדרטלית
03:02
there would have been a lot of disapproval
64
167000
2000
היתה מורת רוח
03:04
of the wimpish choppers that we now have.
65
169000
3000
מהחותכות החלשלושות שיש לנו היום.
03:07
So these things are kind of relative
66
172000
3000
אז הדברים הללו הם יחסיים
03:10
to where you or your ancestors happen to stand.
67
175000
4000
למקום שבו יצא לך ולאבות אבותיך להיות.
03:14
In the ancient world
68
179000
2000
בעולם העתיק
03:16
there was a lot of respect for unintended consequences,
69
181000
3000
היה הרבה כבוד לתוצאות בלתי צפויות,
03:19
and there was a very healthy sense of caution,
70
184000
3000
והיתה תחושה בריאה מאוד של זהירות,
03:22
reflected in the Tree of Knowledge,
71
187000
2000
שמבוטאת בעץ הדעת,
03:24
in Pandora's Box,
72
189000
2000
בתיבת פנדורה,
03:26
and especially in the myth of Prometheus
73
191000
2000
ובמיוחד במיתוס של פרומתיאוס
03:28
that's been so important
74
193000
2000
שזה כה חשוב
03:30
in recent metaphors about technology.
75
195000
2000
במטפורות עכשוויות של הטכנולוגיה.
03:32
And that's all very true.
76
197000
3000
וזה מאוד נכון.
03:35
The physicians of the ancient world --
77
200000
2000
הרופאים של העולם העתיק
03:37
especially the Egyptians,
78
202000
2000
במיוחד המצרים,
03:39
who started medicine as we know it --
79
204000
2000
שהתחילו את הרפואה כפי שאנו מכירים אותה היום
03:41
were very conscious
80
206000
2000
היו מאוד מודעים
03:43
of what they could and couldn't treat.
81
208000
2000
אודות מה שהם יכולים או לא יכולים לטפל בו
03:45
And the translations of the surviving texts say,
82
210000
5000
והתרגומים של הטקסטים ששרדו אומרים:
03:50
"This I will not treat. This I cannot treat."
83
215000
2000
"בזה אני אטפל, בזה אינני יכול לטפל"
03:52
They were very conscious.
84
217000
2000
הם היו מאוד מודעים.
03:54
So were the followers of Hippocrates.
85
219000
2000
וכך גם הממשיכים של ההיפוקרטים.
03:56
The Hippocratic manuscripts also --
86
221000
2000
כתבי היד ההיפוקרטים גם כן
03:58
repeatedly, according to recent studies --
87
223000
3000
באופן שחוזר על עצמו, לפי מחקרים עדכניים
04:01
show how important it is not to do harm.
88
226000
3000
מראים עד כמה זה חשוב שלא לגרום נזק.
04:04
More recently,
89
229000
2000
לאחרונה,
04:06
Harvey Cushing,
90
231000
2000
הארווי קושינג,
04:08
who really developed neurosurgery as we know it,
91
233000
2000
שבאמת פיתח את הנוירוכירורגיה כפי שאנו מכירים אותה,
04:10
who changed it from a field of medicine
92
235000
3000
אשר שינה אותה מתחום ברפואה
04:13
that had a majority of deaths resulting from surgery
93
238000
4000
שהיתה בו תמותה רבה כתוצאה מניתוח
04:17
to one in which there was a hopeful outlook,
94
242000
3000
לתחום שיש בו פתח לתקווה
04:20
he was very conscious
95
245000
2000
הוא היה מאוד מודע
04:22
that he was not always going to do the right thing.
96
247000
3000
שהוא לא תמיד יעשה את הדבר הנכון.
04:25
But he did his best,
97
250000
2000
אך הוא עשה כמיטב יכולתו
04:27
and he kept meticulous records
98
252000
2000
והוא שמר על רישומים מוקפדים
04:29
that let him transform that branch of medicine.
99
254000
3000
שאיפשרו לו לשנות מן היסוד ענף זה של הרפואה.
04:32
Now if we look forward a bit
100
257000
3000
עכשיו אם נסתכל טיפה קדימה
04:35
to the 19th century,
101
260000
2000
למאה ה-19,
04:37
we find a new style of technology.
102
262000
2000
נמצא סגנון חדש של טכנולוגיה.
04:39
What we find is,
103
264000
2000
מה שאנו מוצאים הוא,
04:41
no longer simple tools,
104
266000
3000
לא עוד כלים פשוטים,
04:44
but systems.
105
269000
2000
אלא מערכות.
04:46
We find more and more
106
271000
2000
אנו מוצאים עוד ועוד
04:48
complex arrangements of machines
107
273000
2000
סידורים מורכבים של מכונות
04:50
that make it harder and harder
108
275000
2000
שמקשות יותר ויותר
04:52
to diagnose what's going on.
109
277000
2000
לאבחן מה קורה.
04:54
And the first people who saw that
110
279000
2000
והראשונים לראות זאת
04:56
were the telegraphers of the mid-19th century,
111
281000
3000
היו הטלגרפים של אמצע המאה ה- 19,
04:59
who were the original hackers.
112
284000
2000
שהיו ההאקרים הראשונים.
05:01
Thomas Edison would have been very, very comfortable
113
286000
3000
תומאס אדיסון היה חש מאוד בנוח
05:04
in the atmosphere of a software firm today.
114
289000
3000
באווירה של חברת תוכנה כיום.
05:07
And these hackers had a word
115
292000
3000
ולהאקרים הללו היתה מילה
05:10
for those mysterious bugs in telegraph systems
116
295000
3000
עבור הבאגים המסתוריים במערכת הטלגרף
05:13
that they called bugs.
117
298000
2000
שהם קראו לה באגים.
05:15
That was the origin of the word "bug."
118
300000
4000
זהו המקור למילה "באג".
05:19
This consciousness, though,
119
304000
2000
אך מודעות זו
05:21
was a little slow to seep through the general population,
120
306000
3000
היתה איטית מדי בכדי לחלחל לכלל האוכלוסיה
05:24
even people who were very, very well informed.
121
309000
3000
אפילו לאנשים שהיו מעודכנים ביותר
05:27
Samuel Clemens, Mark Twain,
122
312000
2000
סמואל קלמנס, מארק טווין,
05:29
was a big investor
123
314000
2000
היה משקיע גדול
05:31
in the most complex machine of all times --
124
316000
3000
במכונה המורכבת ביותר בכל הזמנים
05:34
at least until 1918 --
125
319000
2000
לפחות עד 1918
05:36
registered with the U.S. Patent Office.
126
321000
2000
רשומה במשרד הפטנטים האמריקאי
05:38
That was the Paige typesetter.
127
323000
2000
זו היתה מכונת סדר-האותיות של פיג'
05:40
The Paige typesetter
128
325000
2000
מכונת סדר-האותיות של פיג'
05:42
had 18,000 parts.
129
327000
2000
היו בה 18,000 חלקים.
05:44
The patent had 64 pages of text
130
329000
3000
הפטנט היה רשום על 64 עמודי טקסט
05:47
and 271 figures.
131
332000
4000
ו- 271 מספרים.
05:51
It was such a beautiful machine
132
336000
2000
זו היתה מכונה כה יפה
05:53
because it did everything that a human being did
133
338000
3000
בגלל שהיא עשתה כל מה שבן אדם עשה
05:56
in setting type --
134
341000
2000
בסידור אותיות
05:58
including returning the type to its place,
135
343000
2000
כולל החזרת האות למקומה,
06:00
which was a very difficult thing.
136
345000
2000
שהיתה דבר קשה כשלעצמו.
06:02
And Mark Twain, who knew all about typesetting,
137
347000
2000
ומארק טווין שידע הכל על סדר אותיות,
06:04
really was smitten by this machine.
138
349000
3000
היה ממש הלום-רעם מהמכונה הזו
06:07
Unfortunately, he was smitten in more ways than one,
139
352000
3000
למרבה הצער, הוא היה הלום ביותר ממובן אחד,
06:10
because it made him bankrupt,
140
355000
2000
שכן זה הביא אותו לפשיטת רגל
06:12
and he had to tour the world speaking
141
357000
2000
והיה עליו להסתובב בעולם ולהרצות
06:14
to recoup his money.
142
359000
3000
כדי להחזיר לעצמו את כספו.
06:17
And this was an important thing
143
362000
2000
וזה היה דבר חשוב
06:19
about 19th century technology,
144
364000
2000
אודות טכנולוגיות המאה ה - 19,
06:21
that all these relationships among parts
145
366000
2000
שכל מערכות הגומלין הללו בין חלקים
06:23
could make the most brilliant idea fall apart,
146
368000
4000
יכלו לגרום לרעיון המבריק ביותר לקרוס
06:27
even when judged by the most expert people.
147
372000
2000
אפילו אם נשפט על ידי האנשים המומחים ביותר
06:29
Now there is something else, though, in the early 20th century
148
374000
3000
עכשיו יש משהו אחר בתחילת המאה העשרים.
06:32
that made things even more complicated.
149
377000
3000
שהפך את הדברים לאפילו מסובכים יותר.
06:35
And that was that safety technology itself
150
380000
3000
וזה היה שטכנולוגיות הבטיחות עצמן
06:38
could be a source of danger.
151
383000
2000
היו יכולות להיות למקור לסכנה.
06:40
The lesson of the Titanic, for a lot of the contemporaries,
152
385000
3000
הלקח שנלמד מן הטיטאניק, עבור בני אותה תקופה
06:43
was that you must have enough lifeboats
153
388000
2000
היה שחייבים שיהיו מספיק סירות הצלה
06:45
for everyone on the ship.
154
390000
2000
לכל הנוסעים על האניה.
06:47
And this was the result
155
392000
3000
וזו היתה תוצאה
06:50
of the tragic loss of lives
156
395000
2000
של אבדן חיים טרגי
06:52
of people who could not get into them.
157
397000
2000
של אנשים שלא יכלו להגיע אליהן
06:54
However, there was another case, the Eastland,
158
399000
3000
מכל מקום, היה מקרה נוסף, האיסטלנד
06:57
a ship that capsized in Chicago Harbor in 1915,
159
402000
4000
אניה שהתהפכה בנמל שיקגו ב- 1915
07:01
and it killed 841 people --
160
406000
3000
והרגה 841 בני אדם
07:04
that was 14 more
161
409000
2000
זה היה 14 בני אדם יותר
07:06
than the passenger toll of the Titanic.
162
411000
3000
מאשר מספר הנוסעים הנספים בטיטאניק
07:09
The reason for it, in part, was
163
414000
2000
הסיבה לכך, בחלקה, היתה
07:11
the extra life boats that were added
164
416000
3000
עודף בסירות ההצלה שהוספו
07:14
that made this already unstable ship
165
419000
3000
שהפכו את האניה שהיתה בלתי יציבה מלכתחילה
07:17
even more unstable.
166
422000
2000
לעוד יותר בלתי יציבה.
07:19
And that again proves
167
424000
2000
וזה שוב מוכיח
07:21
that when you're talking about unintended consequences,
168
426000
3000
שכאשר אתה מדבר על תוצאות בלתי צפויות
07:24
it's not that easy to know
169
429000
2000
שזה לא כל כך קל לדעת
07:26
the right lessons to draw.
170
431000
2000
את הלקח הנכון ללמוד.
07:28
It's really a question of the system, how the ship was loaded,
171
433000
3000
זו באמת שאלה של המערכת, איך הספינה הועמסה,
07:31
the ballast and many other things.
172
436000
3000
מידת הנטל ועוד דברים רבים.
07:35
So the 20th century, then,
173
440000
3000
אז המאה ה 20,
07:38
saw how much more complex reality was,
174
443000
2000
ראתה עד כמה מורכבת המציאות
07:40
but it also saw a positive side.
175
445000
3000
אבל היא גם ראתה צד חיובי
07:43
It saw that invention
176
448000
3000
היא ראתה שהמצאה
07:46
could actually benefit from emergencies.
177
451000
2000
יכולה להפיק תועלת ממצבי חרום
07:48
It could benefit
178
453000
2000
היא יכולה להפיק תועלת
07:50
from tragedies.
179
455000
3000
מטרגדיות.
07:53
And my favorite example of that --
180
458000
2000
והדוגמא החביבה עלי היא
07:55
which is not really widely known
181
460000
2000
שאגב לא כל כך מוכרת
07:57
as a technological miracle,
182
462000
2000
כנס טכנולוגי
07:59
but it may be one of the greatest of all times,
183
464000
3000
אך יתכן והיא הגדולה שבכל הזמנים,
08:02
was the scaling up of penicillin in the Second World War.
184
467000
4000
היתה זו של שדרוג הפנצילין במלחמת העולם השניה.
08:06
Penicillin was discovered in 1928,
185
471000
3000
גילוי הפנצילין היה ב 1928,
08:09
but even by 1940,
186
474000
2000
אך אפילו ב-1940,
08:11
no commercially and medically useful quantities of it
187
476000
3000
שום כמויות מסחריות ורפואיות שימושיות
08:14
were being produced.
188
479000
2000
לא הופקו ממנו.
08:16
A number of pharmaceutical companies were working on it.
189
481000
3000
מספר חברות תרופות עבדו על זה
08:19
They were working on it independently,
190
484000
2000
הן עבדו על כך באופן עצמאי,
08:21
and they weren't getting anywhere.
191
486000
2000
והן לא הגיעו לשום מקום.
08:23
And the Government Research Bureau
192
488000
2000
ולשכת המחקר הממשלתי
08:25
brought representatives together
193
490000
2000
הביאה את הנציגים יחד
08:27
and told them that this is something
194
492000
2000
ואמרה להם שזה משהו
08:29
that has to be done.
195
494000
2000
שצריך להעשות.
08:31
And not only did they do it,
196
496000
2000
ולא רק שהם עשו זאת,
08:33
but within two years,
197
498000
2000
אלא בתוך שנתיים,
08:35
they scaled up penicillin
198
500000
2000
הם שדרגו את הפנצילין
08:37
from preparation in one-liter flasks
199
502000
3000
מהכנת צלוחיות של ליטר אחד
08:40
to 10,000-gallon vats.
200
505000
4000
לאגנים של 10,000 גאלון.
08:44
That was how quickly penicillin was produced
201
509000
4000
זו היתה המהירות שבה הפנצילין יוצר
08:48
and became one of the greatest medical advances of all time.
202
513000
4000
והפך לאחד מפלאי הרפואה של כל הזמנים.
08:52
In the Second World War, too,
203
517000
2000
במלחמת העולם השניה גם כן,
08:54
the existence
204
519000
2000
קיומה של
08:56
of solar radiation
205
521000
2000
קרינת השמש
08:58
was demonstrated by studies of interference
206
523000
3000
הודגמה על ידי מחקרים של הפרעה
09:01
that was detected by the radar stations of Great Britain.
207
526000
4000
שאותרה על ידי תחנות ראדאר של בריטניה
09:05
So there were benefits in calamities --
208
530000
3000
אז היו תועלות באסונות
09:08
benefits to pure science,
209
533000
2000
תועלות למדע טהור,
09:10
as well as to applied science
210
535000
2000
וגם למדע יישומי
09:12
and medicine.
211
537000
3000
ורפואה.
09:15
Now when we come to the period after the Second World War,
212
540000
3000
עכשיו, כשאנו באים לתקופה שאחרי מלחה"ע השניה,
09:18
unintended consequences get even more interesting.
213
543000
4000
תוצאות בלתי צפויות הופכות להיות אפילו מענינות יותר
09:22
And my favorite example of that
214
547000
2000
והדוגמא החביבה עלי
09:24
occurred beginning in 1976,
215
549000
3000
התרחשה החל מ 1976,
09:27
when it was discovered
216
552000
2000
כאשר התגלה
09:29
that the bacteria causing Legionnaires disease
217
554000
3000
שהבקטריה הגורמת למחלת הלגיונרים
09:32
had always been present in natural waters,
218
557000
3000
היתה נוכחת תמיד במים טבעיים,
09:35
but it was the precise temperature of the water
219
560000
4000
אך היתה זו טמפרטורת המים המדויקת
09:39
in heating, ventilating and air conditioning systems
220
564000
3000
במערכות חימום, איוורור ומיזוג אוויר
09:42
that raised the right temperature
221
567000
4000
שהעלתה את הטמפרטורה הנכונה
09:46
for the maximum reproduction
222
571000
3000
לייצור המקסימלי של ייצור מתחדש
09:49
of Legionella bacillus.
223
574000
2000
של בקטרית הלגיונלה.
09:51
Well, technology to the rescue.
224
576000
2000
טוב, אז טכנולוגיה להצלה.
09:53
So chemists got to work,
225
578000
2000
והכימאים ניגשו לעבודה
09:55
and they developed a bactericide
226
580000
2000
ופיתחו חיידקים
09:57
that became widely used in those systems.
227
582000
3000
ששימושם במערכות אלו הפך לנפוץ.
10:00
But something else happened in the early 1980s,
228
585000
4000
אך משהו אחר קרה בתחילת שנות השמונים,
10:04
and that was that there was a mysterious epidemic
229
589000
2000
וזה היה שהתפתחה מגיפה מסתורית
10:06
of failures of tape drives
230
591000
3000
של כשל בכונני קלטות
10:09
all over the United States.
231
594000
2000
בכל רחבי ארה"ב.
10:11
And IBM, which made them,
232
596000
3000
וחברת IBM שייצרה אותם,
10:14
just didn't know what to do.
233
599000
3000
פשוט לא ידעה מה לעשות.
10:17
They commissioned a group of their best scientists
234
602000
3000
הם מינו קבוצה של טובי המדענים שלהם
10:20
to investigate,
235
605000
2000
לחקור.
10:22
and what they found was
236
607000
2000
ומה שהם מצאו היה
10:24
that all these tape drives
237
609000
2000
שכל כונני הקלטות הללו
10:26
were located near ventilation ducts.
238
611000
3000
היו ממוקמים בסמוך לצינורות איוורור
10:29
What happened was the bactericide was formulated
239
614000
3000
מה שקרה הוא שחידקים התפתחו
10:32
with minute traces of tin.
240
617000
2000
עם שבבים דלים של בדיל
10:34
And these tin particles were deposited on the tape heads
241
619000
3000
ושבבי בדיל אלו התמקמו להם על ראשי הקלטות
10:37
and were crashing the tape heads.
242
622000
3000
והביאו לקריסתם של ראשי הקלטות.
10:40
So they reformulated the bactericide.
243
625000
3000
אז הם עיצבו מחדש את הבקטריה.
10:43
But what's interesting to me
244
628000
2000
אך מה שמענין בשבילי
10:45
is that this was the first case
245
630000
2000
הוא זה שזה היה המקרה הראשון
10:47
of a mechanical device
246
632000
2000
של מיכשור טכני
10:49
suffering, at least indirectly, from a human disease.
247
634000
3000
שסבל, לפחות באופן עקיף, ממחלת אנוש.
10:52
So it shows that we're really all in this together.
248
637000
3000
וזה מראה שאנחנו באמת בתוך כל זה ביחד.
10:55
(Laughter)
249
640000
2000
(צחוק)
10:57
In fact, it also shows something interesting,
250
642000
3000
למעשה, זה גם מראה על משהו מענין.
11:00
that although our capabilities and technology
251
645000
3000
שלמרות יכולותינו והטכנולוגיה שלנו
11:03
have been expanding geometrically,
252
648000
2000
התרחבו גאומטרית,
11:05
unfortunately, our ability to model their long-term behavior,
253
650000
3000
למצער, יכולתינו לבחון את התנהגותם ארוכת הטווח,
11:08
which has also been increasing,
254
653000
2000
שגם היא מתגברת,
11:10
has been increasing only arithmetically.
255
655000
3000
נותרה חשבונאית
11:13
So one of the characteristic problems of our time
256
658000
3000
אז אחת מהבעיות המאפינות של זמננו
11:16
is how to close this gap
257
661000
2000
היא לסגור את הפער הזה
11:18
between capabilities and foresight.
258
663000
3000
בין יכולות לראיית הנולד.
11:21
One other very positive consequence
259
666000
3000
עוד תוצאה חיובית נוספת
11:24
of 20th century technology, though,
260
669000
3000
של טכנולוגיית המאה ה-20
11:27
was the way in which other kinds of calamities
261
672000
4000
היתה הדרך שבה אסונות שונים
11:31
could lead to positive advances.
262
676000
3000
יכלו להוביל להתקדמות חיובית
11:34
There are two historians of business
263
679000
3000
ישנם שני היסטוריונים של תחום העסקים
11:37
at the University of Maryland,
264
682000
2000
באוניברסיטת מרילנד
11:39
Brent Goldfarb and David Kirsch,
265
684000
2000
ברנט גולדפארב ודיויד קירש,
11:41
who have done some extremely interesting work,
266
686000
2000
שעשו עבודה מענינת באופן יוצא דופן,
11:43
much of it still unpublished,
267
688000
3000
רובה טרם פורסם,
11:46
on the history of major innovations.
268
691000
2000
על ההיסטוריה של ההמצאות הגדולות,
11:48
They have combined the list of major innovations,
269
693000
3000
הם ערכו רשימה של כל ההמצאות הגדולות,
11:51
and they've discovered that the greatest number, the greatest decade,
270
696000
3000
והם גילו, שהמספר הרב ביותר, שהעשור הגדול ביותר
11:54
for fundamental innovations,
271
699000
2000
של המצאות משמעותיות
11:56
as reflected in all of the lists that others have made --
272
701000
4000
כפי שמשתקף גם בכל הרשימות שאחרים ערכו
12:00
a number of lists that they have merged --
273
705000
2000
מספר רשימות שהם מיזגו
12:02
was the Great Depression.
274
707000
3000
היה בתקופת ה"שפל הגדול"
12:05
And nobody knows just why this was so,
275
710000
3000
ואף אחד לא באמת יודע למה זה היה כך,
12:08
but one story can reflect something of it.
276
713000
3000
אך סיפור אחד יכול לשקף משהו מזה.
12:11
It was the origin of the Xerox copier,
277
716000
3000
זה היה המקור של מכונת הצילום זירוקס,
12:14
which celebrated its 50th anniversary
278
719000
3000
שחגגה יובל 50
12:17
last year.
279
722000
2000
בשנה שעברה
12:19
And Chester Carlson, the inventor,
280
724000
5000
וצ'סלר קרלסון, הממציא
12:24
was a patent attorney.
281
729000
3000
היה עו"ד של פטנטים
12:27
He really was not intending
282
732000
3000
הוא ממש לא התכוון
12:30
to work in patent research,
283
735000
2000
לעבוד במחקר פטנטים
12:32
but he couldn't really find an alternative technical job.
284
737000
4000
אך הוא לא הצליח למצוא עבודה טכנית חלופית.
12:36
So this was the best job he could get.
285
741000
2000
וזו היתה העבודה הטובה ביותר שיכל לקבל.
12:38
He was upset by the low quality and high cost
286
743000
4000
הוא היה מאוכזב מהאיכות הנמוכה והעלות הגבוהה
12:42
of existing patent reproductions,
287
747000
3000
של יצירה מחדש של פטנטים.
12:45
and so he started to develop
288
750000
3000
אז הוא התחיל לפתח
12:48
a system of dry photocopying,
289
753000
3000
שיטה של צילום יבש
12:51
which he patented in the late 1930s --
290
756000
3000
שאותה רשם כפטנט בסוף שנות ה- 30
12:54
and which became the first dry photocopier
291
759000
4000
ואשר הפכה למכונת הצילום-היבש, הראשונה.
12:58
that was commercially practical
292
763000
2000
שהיתה זמינה מסחרית
13:00
in 1960.
293
765000
2000
ב- 1960.
13:02
So we see that sometimes,
294
767000
2000
אז אנחנו רואים שלפעמים,
13:04
as a result of these dislocations,
295
769000
2000
כתוצאה מההזזות מהמקומות הרגילים הללו
13:06
as a result of people
296
771000
2000
כתוצאה מכך שאנשים
13:08
leaving their original intended career
297
773000
3000
חיים את הקריירה לה התכוונו מלכתחילה
13:11
and going into something else
298
776000
2000
והולכים למשהו אחר
13:13
where their creativity could make a difference,
299
778000
2000
היכן שהיצירתיות שלהם יכולה לעשות את ההבדל
13:15
that depressions
300
780000
2000
שתקופות שפל
13:17
and all kinds of other unfortunate events
301
782000
3000
ושכל מיני אירועי ביש מזל
13:20
can have a paradoxically stimulating effect
302
785000
3000
יכולים באופן פרדוקסלי להיות בעלי השפעה מגרה
13:23
on creativity.
303
788000
2000
על יצירתיות.
13:25
What does this mean?
304
790000
2000
מה המשמעות של זה?
13:27
It means, I think,
305
792000
2000
זה אומר, אני חושב,
13:29
that we're living in a time of unexpected possibilities.
306
794000
2000
שאנחנו חיים בזמן של אפשרויות בלתי צפויות.
13:31
Think of the financial world, for example.
307
796000
3000
תחשבו על העולם הפיננסי למשל
13:34
The mentor of Warren Buffett, Benjamin Graham,
308
799000
3000
החונך של וורן באפט, בנימין גראהם,
13:37
developed his system of value investing
309
802000
5000
פיתח את השיטה שלו של השקעת ערך
13:42
as a result of his own losses
310
807000
2000
כתוצאה מהפסדיו שלו
13:44
in the 1929 crash.
311
809000
2000
בהתרסקות של 1929.
13:46
And he published that book
312
811000
2000
והוא פרסם את הספר הזה
13:48
in the early 1930s,
313
813000
3000
בראשית שנות ה-30,
13:51
and the book still exists in further editions
314
816000
2000
והספר עדין זמין במהדורות מתקדמות
13:53
and is still a fundamental textbook.
315
818000
2000
והוא עדין טקסט מכונן.
13:55
So many important creative things can happen
316
820000
4000
אז הרבה דברים יצירתיים וחשובים יכולים לקרות
13:59
when people learn from disasters.
317
824000
3000
כשאנשים לומדים מאסונות.
14:02
Now think of the large and small plagues that we have now --
318
827000
4000
תחשבו עכשיו על המגפות הגדולות והקטנות שיש לנו עכשיו
14:06
bed bugs, killer bees, spam --
319
831000
5000
פרעושי מיטה, דבורים הורגות, דואר-זבל
14:11
and it's very possible that the solutions to those
320
836000
3000
ומאוד יתכן שהפתרון לכל אלו
14:14
will really extend well beyond the immediate question.
321
839000
3000
יתרחב באמת מעבר לשאלה המיידית
14:17
If we think, for example, of Louis Pasteur,
322
842000
3000
אם אנחנו חושבים למשל על לואי פסטר
14:20
who in the 1860s
323
845000
2000
שבשנת 1860,
14:22
was asked to study
324
847000
2000
התבקש לחקור
14:24
the diseases of silk worms for the silk industry,
325
849000
4000
את מחלות תולעי המשי עבור תעשיית המשי
14:28
and his discoveries were really the beginning
326
853000
3000
ותגליותיו היו באמת ההתחלה
14:31
of the germ theory of disease.
327
856000
2000
של תאורית הנבט של מחלות.
14:33
So very often, some kind of disaster --
328
858000
3000
אז לעיתים תכופות, איזה סוג של אסון
14:36
sometimes the consequence, for example,
329
861000
3000
לפעמים התוצאה של, למשל,
14:39
of over-cultivation of silk worms,
330
864000
3000
גידול- יתר של תולעי משי
14:42
which was a problem in Europe at the time --
331
867000
2000
שהיתה לבעיה באירופה של אותם הזמנים
14:44
can be the key to something much bigger.
332
869000
2000
יכולה להיות המפתח למשהו הרבה יותר גדול
14:46
So this means
333
871000
2000
אז זה אומר
14:48
that we need to take a different view
334
873000
2000
שעלינו לסגל נקודת ראות שונה
14:50
of unintended consequences.
335
875000
2000
של תוצאות בלתי צפויות.
14:52
We need to take a really positive view.
336
877000
3000
עלינו להביט בחיוב רב
14:55
We need to see what they can do for us.
337
880000
3000
עלינו לראות מה הן יכולות לעשות בעבורינו.
14:58
We need to learn
338
883000
2000
עלינו ללמוד
15:00
from those figures that I mentioned.
339
885000
2000
מהממצאים הללו שהזכרתי
15:02
We need to learn, for example, from Dr. Cushing,
340
887000
3000
עלינו ללמוד למשל מד"ר קושינג,
15:05
who killed patients
341
890000
2000
שהרג מטופלים
15:07
in the course of his early operations.
342
892000
2000
במהלך הניתוחים הראשונים
15:09
He had to have some errors. He had to have some mistakes.
343
894000
3000
היה עליו לשגות , הוא היה צריך לעשות כמה טעויות
15:12
And he learned meticulously from his mistakes.
344
897000
3000
והוא למד באופן קפדני מטעויותיו.
15:15
And as a result,
345
900000
2000
וכתוצאה מכך,
15:17
when we say, "This isn't brain surgery,"
346
902000
3000
כשאנו אומרים:"זה לא ניתוח מוח"
15:20
that pays tribute to how difficult it was
347
905000
3000
שנותן מחווה לכמה קשה זה היה
15:23
for anyone to learn from their mistakes
348
908000
2000
לכל אחד ללמוד מטעויותיו
15:25
in a field of medicine
349
910000
2000
בשדה הרפואה
15:27
that was considered so discouraging in its prospects.
350
912000
3000
שהיה מאוד לא מעודד בסיכויים שלו.
15:30
And we can also remember
351
915000
3000
ואנחנו גם יכולים לזכור
15:33
how the pharmaceutical companies
352
918000
2000
כיצד חברות התרופות
15:35
were willing to pool their knowledge,
353
920000
2000
היו מוכנות למשוך את הידע שלהן,
15:37
to share their knowledge,
354
922000
2000
לשתף בידע שלהם,
15:39
in the face of an emergency,
355
924000
2000
לנוכח מצב חרום,
15:41
which they hadn't really been for years and years.
356
926000
3000
שבו לא היו באמת במשך שנים רבות.
15:44
They might have been able to do it earlier.
357
929000
3000
הן היו יכולות לעשות זאת קודם.
15:47
The message, then, for me,
358
932000
3000
המסר, איפוא, בשבילי
15:50
about unintended consequences
359
935000
2000
אודות תוצאות בלתי צפויות
15:52
is chaos happens;
360
937000
3000
היא שכאוס קורה :
15:55
let's make better use of it.
361
940000
2000
בואו נעשה בו שימוש טוב יותר.
15:57
Thank you very much.
362
942000
2000
תודה רבה.
15:59
(Applause)
363
944000
4000
מחיאות כפיים
ABOUT THE SPEAKER
Edward Tenner - Historian of technology and cultureEdward Tenner is an independent writer, speaker, and editor analyzing the cultural aspects of technological change.
Why you should listen
Edward Tenner is an independent writer and speaker on the history of technology and the unintended consequences of innovation. He writes for The Atlantic on history and current events, and was a founding advisor of Smithsonian's Lemelson Center, where he remains a senior research associate. He was executive editor for physical science and history at Princeton University Press, he has been a visiting lecturer at Princeton and has held visiting research positions at the Institute for Advanced Study, Woodrow Wilson International Center for Scholars, and the Princeton Center for Information Technology Policy. He is now a visiting scholar in the Rutgers School of Communication and Information and an affiliate of the Center for Arts and Cultural Policy of Princeton's Woodrow Wilson School.
Edward Tenner | Speaker | TED.com