TEDxCambridge
David Autor: Will automation take away all our jobs?
데이비드 아우터(David Autor): 왜 아직 이렇게 많은 직업이 존재할까요?
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여기 자주 들어보지 못한 역설이 있습니다: 100년동안 우리를 위해 대신 일해줄 기계를 발명해 왔음에도, 미국 내 직업을 가진 국민의 수는 지는 125년간 끊임없이 상승해 왔습니다. 인간의 노동과 기술이 왜 쓸모없어지지 않은 걸까요? 미래의 직업에 대해서 다루는 이 강연에서, 경제학자 데이비드 아우터는 왜 아직도 이렇게 많은 직업이 존재하는지 질문을 던진뒤, 놀랍고 희망적인 대답도 함께 제시합니다.
David Autor - Economist
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization. Full bio
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization. Full bio
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00:13
Here's a startling fact:
0
1240
1831
여기 놀라운 사실이 있습니다.
00:15
in the 45 years since the introduction
of the automated teller machine,
of the automated teller machine,
1
3095
3721
현금을 지급하는 자판기같은
현금 자동 입출금기가
현금 자동 입출금기가
00:18
those vending machines that dispense cash,
2
6840
2856
도입된 지도 45년이 되었는데
00:21
the number of human bank tellers
employed in the United States
employed in the United States
3
9720
3176
미국에서 고용된 은행 창구 직원의 수가
00:24
has roughly doubled,
4
12920
1256
거의 두 배가 늘었습니다.
00:26
from about a quarter of a million
to a half a million.
to a half a million.
5
14200
3296
25만 명에서 50만 명으로 말이죠.
00:29
A quarter of a million in 1970
to about a half a million today,
to about a half a million today,
6
17520
3036
1970년에 25만 명에서
오늘날 50만 명이 된 겁니다.
오늘날 50만 명이 된 겁니다.
00:32
with 100,000 added since the year 2000.
7
20580
4236
2000년도 이후에
10만명이 더해져서요.
10만명이 더해져서요.
00:36
These facts, revealed in a recent book
8
24840
2416
이 사실은 최근의
저서에서 밝혀졌는데요.
저서에서 밝혀졌는데요.
00:39
by Boston University
economist James Bessen,
economist James Bessen,
9
27280
3136
보스턴 대 경제학자
제임스 베센이 쓴 책에서
제임스 베센이 쓴 책에서
00:42
raise an intriguing question:
10
30440
2176
대단히 흥미로운 질문을 던집니다.
00:44
what are all those tellers doing,
11
32640
1896
그 많은 창구 직원들은
대체 무엇을 하며
대체 무엇을 하며
00:46
and why hasn't automation
eliminated their employment by now?
eliminated their employment by now?
12
34560
4016
왜 아직까지 그들의
직업이 없어지지 않았는가?
직업이 없어지지 않았는가?
00:50
If you think about it,
13
38600
1336
잘 생각해보면
00:51
many of the great inventions
of the last 200 years
of the last 200 years
14
39960
3136
최근 200년간의
수많은 위대한 발명품들이
수많은 위대한 발명품들이
00:55
were designed to replace human labor.
15
43120
2800
인간의 노동을 대체하기 위해
고안되었습니다.
고안되었습니다.
00:58
Tractors were developed
16
46720
1776
트렉터가 고안된 것도
01:00
to substitute mechanical power
for human physical toil.
for human physical toil.
17
48520
4336
인간의 힘든 노동을 기계힘으로
대체하기 위함이었습니다.
대체하기 위함이었습니다.
01:04
Assembly lines were engineered
18
52880
2336
생산라인이 제작된 것도
01:07
to replace inconsistent human handiwork
19
55240
3336
일관성 없는 수작업을
대체하기 위함이었죠.
대체하기 위함이었죠.
01:10
with machine perfection.
20
58600
1936
기계의 완벽함으로요.
01:12
Computers were programmed to swap out
21
60560
3216
인간의 계산 착오나
실수들을 없애기 위해
실수들을 없애기 위해
01:15
error-prone, inconsistent
human calculation
human calculation
22
63800
2656
컴퓨터가 프로그램 되었습니다.
01:18
with digital perfection.
23
66480
1760
디지털의 완벽함이었죠.
01:20
These inventions have worked.
24
68760
2176
이 기계들은 정말 열심히 일해왔어요.
01:22
We no longer dig ditches by hand,
25
70960
2056
우리는 더이상 도랑을 손으로 파지 않고
01:25
pound tools out of wrought iron
26
73040
2056
연철을 두드려 도구들을 만들지도 않고
01:27
or do bookkeeping using actual books.
27
75120
2280
종이 책을 이용해
장부를 정리하지도 않죠.
장부를 정리하지도 않죠.
01:30
And yet, the fraction of US adults
employed in the labor market
employed in the labor market
28
78240
4736
하지만, 미국 노동 시장의
어떤 부분에선
어떤 부분에선
01:35
is higher now in 2016
29
83000
2856
2016년에 성인 고용률이
01:37
than it was 125 years ago, in 1890,
30
85880
2736
125년 전인
1890년도에 비해 올라갔고
1890년도에 비해 올라갔고
01:40
and it's risen in just about every decade
31
88640
3016
125년의 세월동안
01:43
in the intervening 125 years.
32
91680
2320
약 10년 주기로 상승해오고 있습니다.
01:46
This poses a paradox.
33
94560
1680
굉장히 역설적이죠.
01:48
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
34
96760
3056
기계들이 우리를 대신해
더 많은 일을 하는데
더 많은 일을 하는데
01:51
Why doesn't this make our labor redundant
and our skills obsolete?
and our skills obsolete?
35
99840
4136
왜 인간의 노동이나 기술이
쓸모없어지지 않는 걸까요?
쓸모없어지지 않는 걸까요?
01:56
Why are there still so many jobs?
36
104000
3696
왜 아직까지 이렇게
많은 직업들이 존재하는 거죠?
많은 직업들이 존재하는 거죠?
01:59
(Laughter)
37
107720
1736
(웃음)
02:01
I'm going to try to answer
that question tonight,
that question tonight,
38
109480
2336
오늘 제가 이 질문에 대한
대답을 하려 합니다.
대답을 하려 합니다.
02:03
and along the way, I'm going to tell you
what this means for the future of work
what this means for the future of work
39
111840
3736
이것이 미래의 직업들에
어떤 영향을 미치는지
어떤 영향을 미치는지
02:07
and the challenges that automation
does and does not pose
does and does not pose
40
115600
4176
자동화가 우리 사회에 어떤 과제를 주고
02:11
for our society.
41
119800
1440
주지 않는지도 말씀드리고자 합니다.
02:14
Why are there so many jobs?
42
122520
1760
왜 이렇게 일자리가 많은 걸까요?
02:17
There are actually two fundamental
economic principles at stake.
economic principles at stake.
43
125680
3376
사실 두 가지 경제 원칙이
위태롭습니다.
위태롭습니다.
02:21
One has to do with human genius
44
129080
2696
그 중 하나는 인간의
천재성과 창의성입니다.
천재성과 창의성입니다.
02:23
and creativity.
45
131800
1416
02:25
The other has to do
with human insatiability,
with human insatiability,
46
133240
2856
나머지 하나는 탐욕이죠.
02:28
or greed, if you like.
47
136120
1576
욕심이라 부르셔도 좋고요.
02:29
I'm going to call the first of these
the O-ring principle,
the O-ring principle,
48
137720
2736
그 중 첫 번째 것을
O링 원칙이라 부르겠습니다.
O링 원칙이라 부르겠습니다.
02:32
and it determines
the type of work that we do.
the type of work that we do.
49
140480
2176
우리가 하는 일의 종류를 결정하죠.
02:34
The second principle
is the never-get-enough principle,
is the never-get-enough principle,
50
142680
2616
두 번째 원칙은
절대 불만족 원칙이라고 하고
절대 불만족 원칙이라고 하고
02:37
and it determines how many jobs
there actually are.
there actually are.
51
145320
3480
실제로 얼마나 많은 일들이
있는지를 알려줍니다.
있는지를 알려줍니다.
02:41
Let's start with the O-ring.
52
149440
2336
O링 원칙부터 시작해보죠.
02:43
ATMs, automated teller machines,
53
151800
2776
ATM, 즉, 현금 자동 입출금기는
02:46
had two countervailing effects
on bank teller employment.
on bank teller employment.
54
154600
3336
창구 은행원 고용에
두 가지 효과를 줬습니다.
두 가지 효과를 줬습니다.
02:49
As you would expect,
they replaced a lot of teller tasks.
they replaced a lot of teller tasks.
55
157960
2696
상상하신대로,
창구 직원의 많은 일을 대체했죠.
창구 직원의 많은 일을 대체했죠.
02:52
The number of tellers per branch
fell by about a third.
fell by about a third.
56
160680
2680
지점당 3분의 1 수준의
직원 수가 감소했고요.
직원 수가 감소했고요.
02:56
But banks quickly discovered that it
also was cheaper to open new branches,
also was cheaper to open new branches,
57
164240
3816
하지만 새 지점을 내는데
적은 비용이 들게 됐습니다.
적은 비용이 들게 됐습니다.
03:00
and the number of bank branches
increased by about 40 percent
increased by about 40 percent
58
168080
3136
은행 지점의 수가
무려 40%나 증가했죠.
무려 40%나 증가했죠.
03:03
in the same time period.
59
171240
1496
동 기간내에 말입니다.
03:04
The net result was more branches
and more tellers.
and more tellers.
60
172760
4080
결론적으론 더 많은 지점과
창구 자리가 생겼죠.
창구 자리가 생겼죠.
03:09
But those tellers were doing
somewhat different work.
somewhat different work.
61
177440
3416
하지만 그 직원들은
약간 다른 일을 합니다.
약간 다른 일을 합니다.
03:12
As their routine,
cash-handling tasks receded,
cash-handling tasks receded,
62
180880
3656
돈을 만지는 일을 하는
03:16
they became less like checkout clerks
63
184560
2136
계산대 직원보다도
03:18
and more like salespeople,
64
186720
1816
좀 더 판매원같은 느낌으로 바뀌었죠.
03:20
forging relationships with customers,
65
188560
2056
고객과의 관계를 구축한다거나
03:22
solving problems
66
190640
1216
문제를 해결하고
03:23
and introducing them to new products
like credit cards, loans and investments:
like credit cards, loans and investments:
67
191880
4216
신용카드, 대출, 투자와 같은
새 상품을 소개합니다.
새 상품을 소개합니다.
03:28
more tellers doing
a more cognitively demanding job.
a more cognitively demanding job.
68
196120
3840
더 많은 창구원들이
더 많은 인지력을 요구하는 일을 하죠.
더 많은 인지력을 요구하는 일을 하죠.
03:32
There's a general principle here.
69
200840
1640
여기 보편적인 원칙이 있습니다.
03:35
Most of the work that we do
70
203120
1696
우리가 하는 대부분의 일이
03:36
requires a multiplicity of skills,
71
204840
3480
다양한 기술과
03:41
and brains and brawn,
72
209160
3176
두뇌, 체력
03:44
technical expertise and intuitive mastery,
73
212360
3616
기술적 전문성과 직감력을
필요로 합니다.
필요로 합니다.
03:48
perspiration and inspiration
in the words of Thomas Edison.
in the words of Thomas Edison.
74
216000
2960
그리고 땀과 영감.
에디슨이 말한 것처럼 말이죠.
에디슨이 말한 것처럼 말이죠.
03:51
In general, automating
some subset of those tasks
some subset of those tasks
75
219480
3256
보통 이런 일들의 일부분을
자동화 시킨다고 하더라도
자동화 시킨다고 하더라도
03:54
doesn't make the other ones unnecessary.
76
222760
2216
다른 일들까지 필요없게 만들지는 않죠.
03:57
In fact, it makes them more important.
77
225000
2960
사실, 그런 일들을
더욱 중요하게 만듭니다.
더욱 중요하게 만듭니다.
04:01
It increases their economic value.
78
229080
1976
경제적 가치를 더 높혀주기 때문이죠.
04:03
Let me give you a stark example.
79
231080
2016
극명한 예시를 하나 보여드리죠.
04:05
In 1986, the space shuttle Challenger
80
233120
3816
1986년에 우주 왕복선 챌린저호가
04:08
exploded and crashed back down to Earth
81
236960
2296
이륙한지 2분도 채 안돼
04:11
less than two minutes after takeoff.
82
239280
1920
폭발하고 추락한 사건이 있었습니다.
04:13
The cause of that crash, it turned out,
83
241720
3096
그 사건의 밝혀진 원인은
04:16
was an inexpensive rubber O-ring
in the booster rocket
in the booster rocket
84
244840
3536
부스터 로켓 내의 값싼 O링
고무밴드 때문이었습니다.
고무밴드 때문이었습니다.
04:20
that had frozen on the launchpad
the night before
the night before
85
248400
2856
전날 밤 발사대 위에서
얼어버렸기 때문인데요.
얼어버렸기 때문인데요.
04:23
and failed catastrophically
moments after takeoff.
moments after takeoff.
86
251280
3376
그 때문에 발사 후에
비극적으로 실패하게 된거죠.
비극적으로 실패하게 된거죠.
04:26
In this multibillion dollar enterprise
87
254680
2815
수백억이 들어간 이 사업에서
04:29
that simple rubber O-ring
88
257519
1697
그 단순한 고무 O링이
04:31
made the difference
between mission success
between mission success
89
259240
2575
미션 성공과 우주비행사 7명의
안타까운 죽음 사이의
안타까운 죽음 사이의
04:33
and the calamitous death
of seven astronauts.
of seven astronauts.
90
261839
2841
차이를 만들어 냈다고 할 수 있습니다.
04:37
An ingenious metaphor
for this tragic setting
for this tragic setting
91
265600
3736
이 재앙적 상황의 기발한 은유가 바로
04:41
is the O-ring production function,
92
269360
2216
O링 생산 기능이란 것인데
04:43
named by Harvard economist Michael Kremer
93
271600
2496
하버드대 경제학 교수 마이클 크레머가
04:46
after the Challenger disaster.
94
274120
2016
챌린저호 사건 후 이름을 지었습니다.
04:48
The O-ring production function
conceives of the work
conceives of the work
95
276160
2576
O링 생산 기능은 다음과 같다고
이해하시면 됩니다.
이해하시면 됩니다.
04:50
as a series of interlocking steps,
96
278760
2336
일련의 맞물린 단계로서의 작업이
04:53
links in a chain.
97
281120
1256
하나의 체인을 연결하고 있다고 말이죠.
04:54
Every one of those links must hold
for the mission to succeed.
for the mission to succeed.
98
282400
3696
미션의 성공을 위해서는 각각의 연결고리가
서로 잘 붙어있어야 합니다.
서로 잘 붙어있어야 합니다.
04:58
If any of them fails,
99
286120
2136
만약 하나라도 실패한다면
05:00
the mission, or the product
or the service,
or the service,
100
288280
3296
그 미션 혹은 물건 혹은 서비스도
05:03
comes crashing down.
101
291600
1320
망해버리기 마련이죠.
05:05
This precarious situation
has a surprisingly positive implication,
has a surprisingly positive implication,
102
293560
4936
이 위태로운 상황이 놀랍게도
긍정적인 영향을 미치는데요,
긍정적인 영향을 미치는데요,
05:10
which is that improvements
103
298520
1896
단 하나의 연결고리의 견고함을
05:12
in the reliability
of any one link in the chain
of any one link in the chain
104
300440
2976
개선시키는 이 행위가
05:15
increases the value
of improving any of the other links.
of improving any of the other links.
105
303440
3776
다른 연결고리들 또한 발전시키는
가치를 향상시키게 됩니다.
가치를 향상시키게 됩니다.
05:19
Concretely, if most of the links
are brittle and prone to breakage,
are brittle and prone to breakage,
106
307240
4976
구체적으로, 대부분의
연결고리가 끊어지기 쉽다면
연결고리가 끊어지기 쉽다면
05:24
the fact that your link
is not that reliable
is not that reliable
107
312240
2456
연결고리가 믿을만 한지 아닌지는
05:26
is not that important.
108
314720
1256
더이상 중요한 문제가 되지 않습니다.
05:28
Probably something else will break anyway.
109
316000
2000
왜냐하면 아마 다른 것들도
이미 부서지고 있을테니까요.
이미 부서지고 있을테니까요.
05:30
But as all the other links
become robust and reliable,
become robust and reliable,
110
318024
3992
하지만 다른 연결고리들이
모두 견고하다면
모두 견고하다면
05:34
the importance of your link
becomes more essential.
becomes more essential.
111
322040
3496
한 연결고리의 중요성은
더욱 더 커지는 겁니다.
더욱 더 커지는 겁니다.
05:37
In the limit, everything depends upon it.
112
325560
2320
한계점에 다달았을 땐
모든 게 그 고리에 달렸기 때문이죠.
모든 게 그 고리에 달렸기 때문이죠.
05:40
The reason the O-ring was critical
to space shuttle Challenger
to space shuttle Challenger
113
328640
3536
O링이 챌린저호에
치명적이었던 이유는
치명적이었던 이유는
05:44
is because everything else
worked perfectly.
worked perfectly.
114
332200
2720
그것을 뺀 나머지 모든 것들은
완벽했기 때문입니다.
완벽했기 때문입니다.
05:47
If the Challenger were
kind of the space era equivalent
kind of the space era equivalent
115
335480
2576
만약 챌린저호가
마이크로소프트 윈도우 2000같은
마이크로소프트 윈도우 2000같은
05:50
of Microsoft Windows 2000 --
116
338080
2536
우주 시대였다면...
05:52
(Laughter)
117
340640
2096
(웃음)
05:54
the reliability of the O-ring
wouldn't have mattered
wouldn't have mattered
118
342760
2456
O링의 견고함은
중요하지 않았을 겁니다.
중요하지 않았을 겁니다.
05:57
because the machine would have crashed.
119
345240
1858
왜냐하면 기계 자체가 박살났을테니까요.
05:59
(Laughter)
120
347122
1480
(웃음)
06:01
Here's the broader point.
121
349960
1576
좀 더 넓은 의미로서 말씀드리죠.
06:03
In much of the work that we do,
we are the O-rings.
we are the O-rings.
122
351560
3816
우리가 하는 일의 대부분에서
우리는 O링과도 같습니다.
우리는 O링과도 같습니다.
06:07
Yes, ATMs could do
certain cash-handling tasks
certain cash-handling tasks
123
355400
3536
현금 입출금기는 돈 세는 일을
06:10
faster and better than tellers,
124
358960
3016
은행원보다 더 빠르게
잘 할 수 있습니다.
잘 할 수 있습니다.
06:14
but that didn't make tellers superfluous.
125
362000
2056
하지만 은행원들이 불필요한 건 아니죠.
06:16
It increased the importance
of their problem-solving skills
of their problem-solving skills
126
364080
3296
그들의 문제 해결 능력이
더욱 더 중요해졌고
더욱 더 중요해졌고
06:19
and their relationships with customers.
127
367400
2616
고객들과의 관계도 마찬가지죠.
06:22
The same principle applies
if we're building a building,
if we're building a building,
128
370040
3296
건물을 지을때에도
같은 원리가 적용됩니다.
같은 원리가 적용됩니다.
06:25
if we're diagnosing
and caring for a patient,
and caring for a patient,
129
373360
2536
환자를 진단하거나 돌볼 때에도
06:27
or if we are teaching a class
130
375920
3136
한 교실에 가득 찬 고등학생들을
06:31
to a roomful of high schoolers.
131
379080
2456
가르칠 때에도 말이죠.
06:33
As our tools improve,
132
381560
2376
우리의 도구들이 발전할 수록
06:35
technology magnifies our leverage
133
383960
2096
기술은 우리의 영향력을 증대시키고
06:38
and increases the importance
of our expertise
of our expertise
134
386080
3896
우리가 가진 전문지식과 판단력
06:42
and our judgment and our creativity.
135
390000
2200
그리고 창의성의 중요성이 높아집니다.
06:45
And that brings me
to the second principle:
to the second principle:
136
393000
2240
그 것이 두 번째 원칙으로 이어집니다.
06:48
never get enough.
137
396160
1200
절대 불만족.
06:50
You may be thinking, OK, O-ring, got it,
138
398280
2416
'O링은 이제 알겠어' 라고
생각하고 계시겠죠.
생각하고 계시겠죠.
06:52
that says the jobs that people do
will be important.
will be important.
139
400720
3096
사람들이 하는 일이 중요하게
될 것이라는 것을요.
될 것이라는 것을요.
06:55
They can't be done by machines,
but they still need to be done.
but they still need to be done.
140
403840
2976
기계로 할 수 없는 것들이지만
여전히 해야하는 일입니다.
여전히 해야하는 일입니다.
06:58
But that doesn't tell me
how many jobs there will need to be.
how many jobs there will need to be.
141
406840
2896
하지만 얼마나 많은 일자리가
있어야 한다는 걸 말해주진 않죠.
있어야 한다는 걸 말해주진 않죠.
07:01
If you think about it,
isn't it kind of self-evident
isn't it kind of self-evident
142
409760
2456
생각해보면, 자명한 사실인 것은
07:04
that once we get sufficiently
productive at something,
productive at something,
143
412240
2536
우리가 어떤 것에 있어
굉장히 생산적이 되면
굉장히 생산적이 되면
07:06
we've basically
worked our way out of a job?
worked our way out of a job?
144
414800
2096
결국 일자리를 잃기위해
일해온 것과 같은 것 아니겠습니까?
일해온 것과 같은 것 아니겠습니까?
07:08
In 1900, 40 percent of all US employment
145
416920
2776
1900년에 미국 고용의 40%가
07:11
was on farms.
146
419720
1256
농장에서 이뤄졌습니다.
07:13
Today, it's less than two percent.
147
421000
2256
오늘날엔 2%에도 못 미치죠.
07:15
Why are there so few farmers today?
148
423280
2176
오늘날엔 농부들이
왜 많지 않은 걸까요?
왜 많지 않은 걸까요?
07:17
It's not because we're eating less.
149
425480
1856
우리가 덜 먹어서 그런 건 아닙니다.
07:19
(Laughter)
150
427360
2656
(웃음)
07:22
A century of productivity
growth in farming
growth in farming
151
430040
2736
농업에 있어 생산성 증대의 세기란
07:24
means that now,
a couple of million farmers
a couple of million farmers
152
432800
2176
오늘날 수백만 명의 농부들이
07:27
can feed a nation of 320 million.
153
435000
2736
3억 2천만 명을 먹일 수 있음을
보여주는 것입니다.
보여주는 것입니다.
07:29
That's amazing progress,
154
437760
1656
실로 엄청난 발전이나
07:31
but it also means there are
only so many O-ring jobs left in farming.
only so many O-ring jobs left in farming.
155
439440
4136
농업에 많은 O링 일자리만
남았음을 의미하기도 합니다.
남았음을 의미하기도 합니다.
07:35
So clearly, technology can eliminate jobs.
156
443600
3016
그러니 명백히 기술은
일자리를 빼앗습니다.
일자리를 빼앗습니다.
07:38
Farming is only one example.
157
446640
1736
농업은 한 가지 예시일 뿐입니다.
07:40
There are many others like it.
158
448400
1640
이와 같은 일들이
도처에 일어나고 있습니다.
도처에 일어나고 있습니다.
07:43
But what's true about a single product
or service or industry
or service or industry
159
451440
3976
사실은, 어떤 물건이나
서비스 혹은 산업이
서비스 혹은 산업이
07:47
has never been true
about the economy as a whole.
about the economy as a whole.
160
455440
2776
단 한 번도, 경제 전체로서
해당된 적이 없었단 겁니다.
해당된 적이 없었단 겁니다.
07:50
Many of the industries
in which we now work --
in which we now work --
161
458240
2496
우리가 지금 일하고 있는 많은 산업체들
07:52
health and medicine,
162
460760
2136
의료과 의약품
07:54
finance and insurance,
163
462920
2216
재무와 보험
07:57
electronics and computing --
164
465160
1640
전자학과 컴퓨터가
07:59
were tiny or barely existent
a century ago.
a century ago.
165
467720
2736
100년 전에는 아주 적거나 혹은
아예 존재하지 않았습니다.
아예 존재하지 않았습니다.
08:02
Many of the products
that we spend a lot of our money on --
that we spend a lot of our money on --
166
470480
2816
우리가 엄청난 돈을 쓰는 수많은 물건들
08:05
air conditioners, sport utility vehicles,
167
473320
2136
에어컨과 운동 기구들
08:07
computers and mobile devices --
168
475480
1696
살 수도 없이 비싼
08:09
were unattainably expensive,
169
477200
1656
컴퓨터나 휴대 기기들은
08:10
or just hadn't been invented
a century ago.
a century ago.
170
478880
2440
100년 전에는 발명되지도
않았던 것들이죠.
않았던 것들이죠.
08:13
As automation frees our time,
increases the scope of what is possible,
increases the scope of what is possible,
171
481920
4976
자동화가 우리에게 자유시간을 주고
가능한 것의 범위를 넓혀줬기 때문에
가능한 것의 범위를 넓혀줬기 때문에
08:18
we invent new products,
new ideas, new services
new ideas, new services
172
486920
3216
우리는 새로운 물건, 새로운 아이디어,
새로운 서비스를 만들어내고
새로운 서비스를 만들어내고
08:22
that command our attention,
173
490160
1576
그것들은 우리의 이목을 끌고
08:23
occupy our time
174
491760
1536
우리의 시간을 차지하며
08:25
and spur consumption.
175
493320
1640
소비를 자극합니다.
08:27
You may think some
of these things are frivolous --
of these things are frivolous --
176
495760
3216
아마 몇몇가지는 쓸데없다고
생각할 수도 있습니다.
생각할 수도 있습니다.
08:31
extreme yoga, adventure tourism,
177
499000
2776
극도의 요가라든가,
모험적 여행이라든가
모험적 여행이라든가
08:33
Pokémon GO --
178
501800
1256
포켓몬고 같은...
08:35
and I might agree with you.
179
503080
1320
그리고 여러분의 생각에 동의합니다.
08:36
But people desire these things,
and they're willing to work hard for them.
and they're willing to work hard for them.
180
504979
3477
하지만 사람들은 이런 것들을 열망하고
이런 것들을 위해 열심히 일하죠.
이런 것들을 위해 열심히 일하죠.
08:40
The average worker in 2015
181
508480
2176
2015년 평범한 노동자들이
08:42
wanting to attain
the average living standard in 1915
the average living standard in 1915
182
510680
4256
1915년의 평균 생활 수준을
영위하고자 한다면
영위하고자 한다면
08:46
could do so by working
just 17 weeks a year,
just 17 weeks a year,
183
514960
3336
1년에 17주만 일하면 됩니다.
08:50
one third of the time.
184
518320
1440
지금의 3분의 1 수준일 뿐이죠.
08:52
But most people don't choose to do that.
185
520240
2176
하지만 누구도
그렇게 하지 않을 겁니다.
그렇게 하지 않을 겁니다.
08:54
They are willing to work hard
186
522440
1695
대부분은 열심히 일하고 싶어합니다.
08:56
to harvest the technological bounty
that is available to them.
that is available to them.
187
524159
3881
그들에게 허락된 모든
기술적 풍부함을 얻기 위해 말이죠.
기술적 풍부함을 얻기 위해 말이죠.
09:00
Material abundance has never
eliminated perceived scarcity.
eliminated perceived scarcity.
188
528480
4096
물질적 풍요로는 우리가 느끼는
부족함을 절대 채울 수 없었습니다.
부족함을 절대 채울 수 없었습니다.
09:04
In the words of economist
Thorstein Veblen,
Thorstein Veblen,
189
532600
2576
경제학자 소스타인 베블런에 의하면
09:07
invention is the mother of necessity.
190
535200
2640
발명은 필요의 어머니라고 했습니다.
09:11
Now ...
191
539520
1200
이제...
09:13
So if you accept these two principles,
192
541400
1856
이 두 원칙을 이해하셨다면
09:15
the O-ring principle
and the never-get-enough principle,
and the never-get-enough principle,
193
543280
2896
O링 원칙과 절대 불만족 원칙 말이죠.
09:18
then you agree with me.
194
546200
1336
제 생각에 동의하실 겁니다.
09:19
There will be jobs.
195
547560
1400
일자리는 늘 있을겁니다.
09:21
Does that mean there's
nothing to worry about?
nothing to worry about?
196
549560
2176
그렇다고 아무 걱정할 필요가 없을까요?
09:23
Automation, employment, robots and jobs --
197
551760
2776
자동화, 고용, 로봇, 그리고 일자리.
09:26
it'll all take care of itself?
198
554560
1920
스스로 다 해결될까요?
09:29
No.
199
557120
1216
아뇨.
09:30
That is not my argument.
200
558360
2056
제 말은 그것이 아닙니다.
09:32
Automation creates wealth
201
560440
2536
자동화는 부를 불러옵니다.
09:35
by allowing us to do
more work in less time.
more work in less time.
202
563000
2576
우리가 더 적은 시간동안
더 많은 일을 하게 하니까요.
더 많은 일을 하게 하니까요.
09:37
There is no economic law
203
565600
1576
그런 경제적 법칙은 없습니다.
09:39
that says that we
will use that wealth well,
will use that wealth well,
204
567200
2776
그렇게 쌓은 부를 우리가
현명하게 사용할 것이란 법칙이요.
현명하게 사용할 것이란 법칙이요.
09:42
and that is worth worrying about.
205
570000
1800
하지만 걱정해볼 필요는 있죠.
09:44
Consider two countries,
206
572800
1816
두 나라를 생각해보죠.
09:46
Norway and Saudi Arabia.
207
574640
2136
노르웨이와 사우디 아라비아.
09:48
Both oil-rich nations,
208
576800
1576
둘 다 산유국이죠.
09:50
it's like they have money
spurting out of a hole in the ground.
spurting out of a hole in the ground.
209
578400
3576
마치 바닥의 구멍에서 돈이
쏟아져나오는 것과 같죠.
쏟아져나오는 것과 같죠.
09:54
(Laughter)
210
582000
1536
(웃음)
09:55
But they haven't used that wealth
equally well to foster human prosperity,
equally well to foster human prosperity,
211
583560
5216
하지만 그 돈을 두 나라가 똑같이
인간의 번영을 위해 사용하진 않습니다.
인간의 번영을 위해 사용하진 않습니다.
10:00
human prospering.
212
588800
1200
인간의 번영.
10:02
Norway is a thriving democracy.
213
590440
2736
노르웨이는 민주주의를 지향하죠.
10:05
By and large, its citizens
work and play well together.
work and play well together.
214
593200
3656
대체로 국민들은
일도 여가도 함께 잘 해나갑니다.
일도 여가도 함께 잘 해나갑니다.
10:08
It's typically numbered
between first and fourth
between first and fourth
215
596880
3016
국민 행복도 랭킹에서
10:11
in rankings of national happiness.
216
599920
2736
주로 1위와 4위 사이를 기록합니다.
10:14
Saudi Arabia is an absolute monarchy
217
602680
2656
사우디 아라비아는 완벽한 군주제죠.
10:17
in which many citizens
lack a path for personal advancement.
lack a path for personal advancement.
218
605360
3616
그래선지 국민들이 개인적인 발전에
많은 어려움을 겪고있습니다.
많은 어려움을 겪고있습니다.
10:21
It's typically ranked 35th
among nations in happiness,
among nations in happiness,
219
609000
3496
국민 행복도에서
주로 35위를 기록합니다.
주로 35위를 기록합니다.
10:24
which is low for such a wealthy nation.
220
612520
2096
부유국 치고는 낮은 수치죠.
10:26
Just by way of comparison,
221
614640
1336
그냥 비교를 한번 해보자면,
10:28
the US is typically ranked
around 12th or 13th.
around 12th or 13th.
222
616000
2800
미국은 주로 12, 13위를 기록합니다.
10:31
The difference between these two countries
223
619400
2096
두 나라의 차이점은
10:33
is not their wealth
224
621520
1256
부가 아닙니다.
10:34
and it's not their technology.
225
622800
1736
기술력도 아니고요.
10:36
It's their institutions.
226
624560
1320
바로 제도와 관습들입니다.
10:38
Norway has invested to build a society
227
626560
3176
노르웨이는 기회와 경제의 유동성이
10:41
with opportunity and economic mobility.
228
629760
3336
깃든 사회를 만들기 위해
투자해왔습니다.
투자해왔습니다.
10:45
Saudi Arabia has raised living standards
229
633120
2176
사우디 아라비아도
생활 수준을 향상해왔죠.
생활 수준을 향상해왔죠.
10:47
while frustrating
many other human strivings.
many other human strivings.
230
635320
3256
많은 사람들의 노력을 좌절시키면서요.
10:50
Two countries, both wealthy,
231
638600
2776
두 나라 모두 부유하지만
10:53
not equally well off.
232
641400
1720
똑같이 잘 돌아가지는 않죠.
10:55
And this brings me
to the challenge that we face today,
to the challenge that we face today,
233
643880
4336
그리고 저는 오늘날 우리가 직면한
문제를 마주하게 됩니다.
문제를 마주하게 됩니다.
11:00
the challenge that
automation poses for us.
automation poses for us.
234
648240
2136
자동화가 우리에게
의미하는 것을 말이죠.
의미하는 것을 말이죠.
11:02
The challenge is not
that we're running out of work.
that we're running out of work.
235
650400
2456
일자리가 점점 사라지는 것이
문제가 아닙니다.
문제가 아닙니다.
11:04
The US has added 14 million jobs
236
652880
1936
미국은 천 사백만 개의 일자리를
11:06
since the depths of the Great Recession.
237
654840
2136
대공황 이후로 만들어왔습니다.
11:09
The challenge is that many of those jobs
238
657000
2536
진짜 문제는 이 많은 일자리들이
11:11
are not good jobs,
239
659560
1296
좋은 직업들은 아니며
11:12
and many citizens
cannot qualify for the good jobs
cannot qualify for the good jobs
240
660880
3096
정작 새로 생겨난 좋은 직업들을 갖기엔
11:16
that are being created.
241
664000
1200
사람들의 능력이 부족하다는 것입니다.
11:17
Employment growth in the United States
and in much of the developed world
and in much of the developed world
242
665840
3496
미국과 다른 선진국의 고용 성장은
11:21
looks something like a barbell
243
669360
1456
역기와 같은 모양새를 갖고 있는데
11:22
with increasing poundage
on either end of the bar.
on either end of the bar.
244
670840
3376
이는 양 끝의 무게가 점점
증가하고 있는 것과 같습니다.
증가하고 있는 것과 같습니다.
11:26
On the one hand,
245
674240
1216
반면에
11:27
you have high-education, high-wage jobs
246
675480
2816
여러분은 고등 교육을 받고
높은 임금을 받는 직업을 갖고있죠.
높은 임금을 받는 직업을 갖고있죠.
11:30
like doctors and nurses,
programmers and engineers,
programmers and engineers,
247
678320
3576
의사나 간호사,
프로그래머나 엔지니어
프로그래머나 엔지니어
11:33
marketing and sales managers.
248
681920
1736
마케팅과 세일즈 매니저 같은 겁니다.
11:35
Employment is robust in these jobs,
employment growth.
employment growth.
249
683680
3016
이런 직종은 탄탄한 고용 증가를
경험하고 있습니다.
경험하고 있습니다.
11:38
Similarly, employment growth
is robust in many low-skill,
is robust in many low-skill,
250
686720
4016
비슷하게, 많은 저기술 직종에서도
고용 증가는 뚜렷합니다.
고용 증가는 뚜렷합니다.
11:42
low-education jobs like food service,
251
690760
3056
예를 들면, 요식업이나
11:45
cleaning, security,
252
693840
2256
청소, 보안,
11:48
home health aids.
253
696120
1240
가정 방문 보조와 같은 직종이죠.
11:50
Simultaneously, employment is shrinking
254
698080
3096
동시에, 중간 교육과 중간 임금을 받는
11:53
in many middle-education,
middle-wage, middle-class jobs,
middle-wage, middle-class jobs,
255
701200
4056
중산층의 고용률은 떨어지고 있습니다.
11:57
like blue-collar production
and operative positions
and operative positions
256
705280
3816
예를들어 블루칼라 생산직이나 숙련직
12:01
and white-collar
clerical and sales positions.
clerical and sales positions.
257
709120
2976
화이트 칼라의 사무직 혹은
세일즈 분야에서는요.
세일즈 분야에서는요.
12:04
The reasons behind this contracting middle
258
712120
2256
점점 수축하는 중산층의 이유는
12:06
are not mysterious.
259
714400
1216
미스테리한 것이 아닙니다.
12:07
Many of those middle-skill jobs
260
715640
1976
잘 짜여진 룰과 방법들을 사용하는
12:09
use well-understood rules and procedures
261
717640
2496
중간 기술직의 대부분이
12:12
that can increasingly
be codified in software
be codified in software
262
720160
3096
소프트웨어에 입력이 되어서
12:15
and executed by computers.
263
723280
2360
컴퓨터들이 대신할 수 있는
일들이라는 사실입니다.
일들이라는 사실입니다.
12:18
The challenge that
this phenomenon creates,
this phenomenon creates,
264
726200
3376
경제학자들이 고용 양극화라고 부르는
12:21
what economists call
employment polarization,
employment polarization,
265
729600
2536
이 현상이 만들어 낸 문제점는
12:24
is that it knocks out rungs
in the economic ladder,
in the economic ladder,
266
732160
2616
경제라는 사다리의 가로대를
제거해버리는 것이며
제거해버리는 것이며
12:26
shrinks the size of the middle class
267
734800
1816
중산층의 규모를 줄어들게하고
12:28
and threatens to make us
a more stratified society.
a more stratified society.
268
736640
3136
계층화된 사회를 만들도록
위협한다는 것입니다.
위협한다는 것입니다.
12:31
On the one hand, a set of highly paid,
highly educated professionals
highly educated professionals
269
739800
4056
반면에, 고등 교육을 받고
고소득을 올리는 직업들은
고소득을 올리는 직업들은
12:35
doing interesting work,
270
743880
1416
흥미로운 일을 하고,
12:37
on the other, a large number
of citizens in low-paid jobs
of citizens in low-paid jobs
271
745320
3416
저소득 직업을 가진 많은 사람들은
12:40
whose primary responsibility is to see
to the comfort and health of the affluent.
to the comfort and health of the affluent.
272
748760
5656
그런 부자들의 건강과 편리함을 위해
기초적인 책임만을 지고 있는 것이죠.
기초적인 책임만을 지고 있는 것이죠.
12:46
That is not my vision of progress,
273
754440
2336
제가 보기엔 이것은 진전도 아니며,
12:48
and I doubt that it is yours.
274
756800
1880
여러분들도 그렇게 생각하실 겁니다.
12:51
But here is some encouraging news.
275
759440
2016
하지만 좋은 뉴스가 있습니다.
12:53
We have faced equally momentous
economic transformations in the past,
economic transformations in the past,
276
761480
4856
과거부터 똑같이 이런
경제적으로 중요한 변혁을 겪어왔고
경제적으로 중요한 변혁을 겪어왔고
12:58
and we have come
through them successfully.
through them successfully.
277
766360
2696
우리는 모두 성공적으로
이겨왔다는 겁니다.
이겨왔다는 겁니다.
13:01
In the late 1800s and early 1900s,
278
769080
4936
1800년대 후반과 1900년대 초반에
13:06
when automation was eliminating
vast numbers of agricultural jobs --
vast numbers of agricultural jobs --
279
774040
4536
자동화가 농업의 수많은
직업들을 없애고 있을때
직업들을 없애고 있을때
13:10
remember that tractor? --
280
778600
2336
트랙터 기억하십니까?
13:12
the farm states faced a threat
of mass unemployment,
of mass unemployment,
281
780960
2696
농가들은 대량 해고를 직면했었습니다.
13:15
a generation of youth
no longer needed on the farm
no longer needed on the farm
282
783680
3816
젊은 세대는 더 이상 농가에
필요하지 않았고
필요하지 않았고
13:19
but not prepared for industry.
283
787520
1760
산업화에도 준비되지 않았었습니다.
13:22
Rising to this challenge,
284
790080
1576
다시 이 문제로 돌아와서
13:23
they took the radical step
285
791680
1496
그들은 급진적인 변화를 겪었고
13:25
of requiring that
their entire youth population
their entire youth population
286
793200
2816
그 변화는, 모든 청소년들이
학교로 돌아가
학교로 돌아가
13:28
remain in school
and continue their education
and continue their education
287
796040
2856
적당한 나이인 16세가 될 때까지
13:30
to the ripe old age of 16.
288
798920
2120
충분한 교육을 받게 하였습니다.
13:33
This was called the high school movement,
289
801600
1976
이것은 고등 교육 운동이라고 불리며
13:35
and it was a radically
expensive thing to do.
expensive thing to do.
290
803600
2816
금전적으로 부담이 되는 운동이었죠.
13:38
Not only did they have
to invest in the schools,
to invest in the schools,
291
806440
2256
학교에 투자를 했어야 했을 뿐만 아니라
13:40
but those kids couldn't work
at their jobs.
at their jobs.
292
808720
2696
그 아이들이 일을
할 수도 없었으니까요.
할 수도 없었으니까요.
13:43
It also turned out to be
one of the best investments
one of the best investments
293
811440
3296
사실 이것은 미국이 20세기에 투자했던
13:46
the US made in the 20th century.
294
814760
2216
가장 큰 투자중의 하나였습니다.
13:49
It gave us the most skilled,
the most flexible
the most flexible
295
817000
2336
그리고나서 우리는 전 세계에서
가장 숙련되고
가장 숙련되고
13:51
and the most productive
workforce in the world.
workforce in the world.
296
819360
2696
가장 유연하며 생산적인 작업장을
갖게 되었습니다.
갖게 되었습니다.
13:54
To see how well this worked,
imagine taking the labor force of 1899
imagine taking the labor force of 1899
297
822080
4536
이게 얼마나 성공적이었냐면,
1899년의 노동력을 데려다가
1899년의 노동력을 데려다가
13:58
and bringing them into the present.
298
826640
2216
현재에 가져다 놓는다고 생각해보세요.
14:00
Despite their strong backs
and good characters,
and good characters,
299
828880
2936
그들이 힘세고 좋은 성격을 가졌을지라도
14:03
many of them would lack
the basic literacy and numeracy skills
the basic literacy and numeracy skills
300
831840
3776
상당수가 문맹이거나 셈을 할 수 없어서
14:07
to do all but the most mundane jobs.
301
835640
2936
대부분의 일상적인 작업을
수행하지 못했을 겁니다.
수행하지 못했을 겁니다.
14:10
Many of them would be unemployable.
302
838600
2240
거의 무직으로 남아있겠죠.
14:13
What this example highlights
is the primacy of our institutions,
is the primacy of our institutions,
303
841840
3736
최고의 기관들 특히 학교들이
14:17
most especially our schools,
304
845600
1776
우리가 지금 수확하고 있는
14:19
in allowing us to reap the harvest
305
847400
2536
기술적 번영의 결과물을 가능하게 해 준
14:21
of our technological prosperity.
306
849960
2296
장본인 이라는 것을
이 예시를 통해 알 수 있습니다.
이 예시를 통해 알 수 있습니다.
14:24
It's foolish to say
there's nothing to worry about.
there's nothing to worry about.
307
852280
2416
걱정할 것이 하나도 없다고
말 할 수는 없습니다.
말 할 수는 없습니다.
14:26
Clearly we can get this wrong.
308
854720
2200
자칫하면 잘 못 이해할 수도 있죠.
14:29
If the US had not invested
in its schools and in its skills
in its schools and in its skills
309
857640
3496
만약 미국이 100년전
고등 교육 운동같이
고등 교육 운동같이
14:33
a century ago with
the high school movement,
the high school movement,
310
861160
2256
학교나 기술에 투자를 하지 않았더라면
14:35
we would be a less prosperous,
311
863440
1656
아마 이렇게 번영하지는 않았을 겁니다.
14:37
a less mobile and probably
a lot less happy society.
a lot less happy society.
312
865120
3616
덜 유동적이며 아마 덜 행복한
사회가 되었을 수도 있죠.
사회가 되었을 수도 있죠.
14:40
But it's equally foolish
to say that our fates are sealed.
to say that our fates are sealed.
313
868760
2736
하지만, 우리의 운명이 정해져 있다고
말할 수도 없을 겁니다.
말할 수도 없을 겁니다.
14:43
That's not decided by the machines.
314
871520
1696
그것은 기계로부터 정해지는 것도 아니고
14:45
It's not even decided by the market.
315
873240
1736
시장으로부터 정해지는 것도 아닙니다.
14:47
It's decided by us
and by our institutions.
and by our institutions.
316
875000
2640
바로 우리, 그리고 우리 기관으로부터
정해지는 것입니다.
정해지는 것입니다.
14:50
Now, I started this talk with a paradox.
317
878360
2576
저는 이 이야기를 역설적으로
시작하였습니다.
시작하였습니다.
14:52
Our machines increasingly
do our work for us.
do our work for us.
318
880960
2656
기계는 우리를 대신해
많은 일을 하고 있습니다.
많은 일을 하고 있습니다.
14:55
Why doesn't that make
our labor superfluous,
our labor superfluous,
319
883640
2256
하지만 그것이 왜 우리의 노동을
불필요하게 만들지 않고
불필요하게 만들지 않고
14:57
our skills redundant?
320
885920
1216
우리 기술을 쓸모없게
만들지 않는 걸까요?
만들지 않는 걸까요?
14:59
Isn't it obvious that the road
to our economic and social hell
to our economic and social hell
321
887160
3416
경제나 사회의 지옥으로 향하는 길이
우리가 스스로 만들어낸
우리가 스스로 만들어낸
15:02
is paved with our own great inventions?
322
890600
2200
최고의 발명품들로 가득하다는 것이
자명하지 않습니까?
자명하지 않습니까?
15:06
History has repeatedly offered
an answer to that paradox.
an answer to that paradox.
323
894040
4176
역사는 계속해서 이 역설에 대한
대답을 제시하고 있습니다.
대답을 제시하고 있습니다.
15:10
The first part of the answer
is that technology magnifies our leverage,
is that technology magnifies our leverage,
324
898240
3616
첫 번째 대답은, 기술이
우리의 영향력을 극대화 하고있고
우리의 영향력을 극대화 하고있고
15:13
increases the importance, the added value
325
901880
2616
우리의 전문 지식의 중요성과 가치
15:16
of our expertise,
our judgment and our creativity.
our judgment and our creativity.
326
904520
3536
그리고 판단력과 창의성을
높여주고 있다는 겁니다.
높여주고 있다는 겁니다.
15:20
That's the O-ring.
327
908080
1200
이것이 바로 O링이죠.
15:21
The second part of the answer
is our endless inventiveness
is our endless inventiveness
328
909880
2736
두번째 대답은,
우리의 끊임없는 독창성과
우리의 끊임없는 독창성과
15:24
and bottomless desires
329
912640
1456
끝없는 욕구가
15:26
means that we never get enough,
never get enough.
never get enough.
330
914120
2336
우리의 절대 불만족성을
자극하고 있다는 겁니다.
자극하고 있다는 겁니다.
15:28
There's always new work to do.
331
916480
2160
언제나 새로운 직업들이 생깁니다.
15:31
Adjusting to the rapid pace
of technological change
of technological change
332
919960
3336
양극화된 대부분의
노동 시장에서 보여지듯
노동 시장에서 보여지듯
15:35
creates real challenges,
333
923320
1456
경제적 유동성에 위협이 될 만한
15:36
seen most clearly
in our polarized labor market
in our polarized labor market
334
924800
2976
급격한 기술 발전의 속도를
따라가는 것이
따라가는 것이
15:39
and the threat that it poses
to economic mobility.
to economic mobility.
335
927800
2520
진짜 도전 과제가 되었습니다.
15:43
Rising to this challenge is not automatic.
336
931320
2440
이 도전을 마주하는 것은
자동이 아닙니다.
자동이 아닙니다.
15:46
It's not costless.
337
934400
1496
비용이 들고
15:47
It's not easy.
338
935920
1416
어려운 일이기도 하죠.
15:49
But it is feasible.
339
937360
1200
하지만 실현 가능합니다.
15:51
And here is some encouraging news.
340
939120
1816
여기 좋은 뉴스가 있습니다.
15:52
Because of our amazing productivity,
341
940960
2136
엄청난 생산력 덕분에
15:55
we're rich.
342
943120
1256
우리는 부유합니다.
15:56
Of course we can afford
to invest in ourselves and in our children
to invest in ourselves and in our children
343
944400
3136
백 년전에 우리 선조들이
고등 교육 운동에서 보여줬듯
고등 교육 운동에서 보여줬듯
15:59
as America did a hundred years ago
with the high school movement.
with the high school movement.
344
947560
3336
우리는 우리 자신과 아이들에게
투자를 할 수 있습니다.
투자를 할 수 있습니다.
16:02
Arguably, we can't afford not to.
345
950920
2280
그 비용을 감당할 수
없는 것도 아니고요.
없는 것도 아니고요.
16:06
Now, you may be thinking,
346
954120
1776
이렇게 생각하고 계실지도 모르겠습니다.
16:07
Professor Autor has told us
a heartwarming tale
a heartwarming tale
347
955920
2856
아우터 교수가 가슴 따뜻해지는
이야기를 해줬구나.
이야기를 해줬구나.
16:10
about the distant past,
348
958800
1776
먼 과거에 대해서
16:12
the recent past,
349
960600
1376
가까운 과거에 대해서
16:14
maybe the present,
but probably not the future.
but probably not the future.
350
962000
3296
어쩌면 현재에,
하지만 미래에 대해서는 아닐 겁니다.
하지만 미래에 대해서는 아닐 겁니다.
16:17
Because everybody knows
that this time is different.
that this time is different.
351
965320
3936
왜냐면 지금은 분명 다르다는 것을
모두가 알고있기 때문이죠.
모두가 알고있기 때문이죠.
16:21
Right? Is this time different?
352
969280
2816
맞죠? 지금은 다르죠?
16:24
Of course this time is different.
353
972120
1896
당연히 지금은 다르죠.
16:26
Every time is different.
354
974040
1696
모든 시간은 다릅니다.
16:27
On numerous occasions
in the last 200 years,
in the last 200 years,
355
975760
3616
지난 200년간 많은 상황들 속에서
16:31
scholars and activists
have raised the alarm
have raised the alarm
356
979400
2776
학자들과 운동가들은
우리의 직업이 사라지고 있으며
우리의 직업이 사라지고 있으며
16:34
that we are running out of work
and making ourselves obsolete:
and making ourselves obsolete:
357
982200
3536
우리 스스로가 우리를 쓸모없게 만들고
있다고 경고해왔습니다.
있다고 경고해왔습니다.
16:37
for example, the Luddites
in the early 1800s;
in the early 1800s;
358
985760
4616
예를 들어, 1800년대 초
러다이트(신기술 반대자)들
러다이트(신기술 반대자)들
16:42
US Secretary of Labor James Davis
359
990400
2936
1920년대 중반 미국 노동 장관
16:45
in the mid-1920s;
360
993360
2416
제임스 데이비스
16:47
Nobel Prize-winning economist
Wassily Leontief in 1982;
Wassily Leontief in 1982;
361
995800
5176
1982년에 노벨 경제학상을 탄
바실리 레온티예프
바실리 레온티예프
16:53
and of course, many scholars,
362
1001000
3256
그리고 당연히 많은 학자들
16:56
pundits, technologists
363
1004280
2136
최신 과학 기술 전문가들
16:58
and media figures today.
364
1006440
1840
그리고 오늘날 미디어에 이르기까지요.
17:01
These predictions strike me as arrogant.
365
1009600
3320
저는 이 예언들이 오만하다고 생각합니다.
17:05
These self-proclaimed oracles
are in effect saying,
are in effect saying,
366
1013800
2696
자칭 지식인이라고 하는 사람들이
17:08
"If I can't think of what people
will do for work in the future,
will do for work in the future,
367
1016520
3416
"미래에 사람들이 무슨 일을 할지
내가 생각해 낼 수 없다면
내가 생각해 낼 수 없다면
17:11
then you, me and our kids
368
1019960
2896
당신도, 나도, 그리고 우리 자녀들도
17:14
aren't going to think of it either."
369
1022880
1715
그걸 생각해 내지 못 할 거야"
17:17
I don't have the guts
370
1025760
1935
저는 감히 인간의 독창성에 대해서
17:19
to take that bet against human ingenuity.
371
1027720
3176
그렇게 말 할 자신도 없습니다.
17:22
Look, I can't tell you
what people are going to do for work
what people are going to do for work
372
1030920
2976
저는 앞으로 100년 뒤에 사람들이
무슨 일을 하게 될지
무슨 일을 하게 될지
17:25
a hundred years from now.
373
1033920
1896
말해줄 수도 없는 걸요.
17:27
But the future doesn't hinge
on my imagination.
on my imagination.
374
1035839
2601
미래는 저의 상상에 달려있지 않습니다.
17:31
If I were a farmer in Iowa
in the year 1900,
in the year 1900,
375
1039280
3776
제가 1900년도에 아이오아 주의
농부였다면
농부였다면
17:35
and an economist from the 21st century
teleported down to my field
teleported down to my field
376
1043079
3537
그리고 21세기의 경제학자가
내 밭에 갑자기 나타나서
내 밭에 갑자기 나타나서
17:38
and said, "Hey, guess what, farmer Autor,
377
1046640
2520
"이봐 농부, 그거 알아?
17:42
in the next hundred years,
378
1050000
1536
앞으로 100년 안에
17:43
agricultural employment is going to fall
from 40 percent of all jobs
from 40 percent of all jobs
379
1051560
3776
농업 고용율이 40% 대에서
17:47
to two percent
380
1055360
1216
2% 대로 떨어질 건데
17:48
purely due to rising productivity.
381
1056600
2000
순전히 생산성 증가 때문이지.
17:51
What do you think the other
38 percent of workers are going to do?"
38 percent of workers are going to do?"
382
1059400
3160
나머지 38%의 농부들은
어떻게 될 것같아?"
어떻게 될 것같아?"
17:55
I would not have said, "Oh, we got this.
383
1063400
2816
"오, 걱정마. 우린 앱도 만들거고
17:58
We'll do app development,
radiological medicine,
radiological medicine,
384
1066240
2856
방사선 의술도 개발하고
요가 선생이나 이모티콘도 만들겠지."
요가 선생이나 이모티콘도 만들겠지."
18:01
yoga instruction, Bitmoji."
385
1069120
2976
라고 말할 수 없었을 겁니다.
18:04
(Laughter)
386
1072120
1536
(웃음)
18:05
I wouldn't have had a clue.
387
1073680
1286
아마 짐작도 못 했을 겁니다.
18:07
But I hope I would have had
the wisdom to say,
the wisdom to say,
388
1075840
2496
하지만 이렇게 말할 지혜는
갖고 있었기를 희망합니다:
갖고 있었기를 희망합니다:
18:10
"Wow, a 95 percent reduction
in farm employment
in farm employment
389
1078360
4016
"와, 현재의 95%만의
농업 종사자들 만으로도
농업 종사자들 만으로도
18:14
with no shortage of food.
390
1082400
2136
식량 부족 사태가 오지 않았다니.
18:16
That's an amazing amount of progress.
391
1084560
2416
그것 참 엄청난 발전이군.
18:19
I hope that humanity
finds something remarkable to do
finds something remarkable to do
392
1087000
3376
인류가 그 모든 번영을
사용하여 할 수 있는
사용하여 할 수 있는
18:22
with all of that prosperity."
393
1090400
1880
무언가 다른 일을 찾았으면 좋겠네."
18:25
And by and large, I would say that it has.
394
1093120
3080
그리고 대체적으로
그렇게 이루어 졌다고 봅니다.
그렇게 이루어 졌다고 봅니다.
18:29
Thank you very much.
395
1097960
1256
대단히 감사합니다.
18:31
(Applause)
396
1099240
5055
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
David Autor - EconomistDavid Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization.
Why you should listen
David Autor, one of the leading labor economists in the world and a member of the American Academy of Arts and Sciences, is Ford Professor of Economics and associate department head of the Massachusetts Institute of Technology Department of Economics. He is also Faculty Research Associate of the National Bureau of Economic Research, Research Affiliate of the Abdul Jameel Latin Poverty Action Lab, Co-director of the MIT School Effectiveness and Inequality Initiative, Director of the NBER Disability Research Center and former editor in chief of the Journal of Economic Perspectives. He is an elected officer of the American Economic Association and the Society of Labor Economists and a fellow of the Econometric Society.
Autor's work focuses on earnings inequality, employment and feedback between labor market opportunities, household structure and the social/intellectual development of children. He has published extensively in many major academic journals in economics. His best known research formally models and empirically analyzes how computerization substitutes for and complements human labor; asks how the rapid rise of import competition from China has reshaped U.S. manufacturing, upending the conventional economic wisdom that free trade is a free lunch; explores how the economic pressures of globalization are reshaping U.S. electoral politics; and conducts large-scale randomized experiments that test whether generous financial aid grants improve the odds of college completion and long-run economic security of students from low income families.
Autor has received a number of prestigious prizes, the Alfred P. Sloan Foundation Fellowship, the National Science Foundation Career award, and the Sherwin Rosen Prize for outstanding contributions in the field of Labor Economics, and the John T. Dunlop Outstanding Scholar Award in 2006 given by the Labor and Employment Relations Association, to name just a few. His teaching has earned several awards, including MIT’s James A. and Ruth Levitan Award for excellence in teaching, the Undergraduate Economic Association Teaching Award, and the Technology and Public Policy Program’s Best Professor Award.
David Autor | Speaker | TED.com