TEDGlobal 2010
Steven Johnson: Where good ideas come from
스티븐 존슨: 좋은 생각은 어디에서 오는가.
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사람들은 종종 자신들의 생각이 "유레카!"와 같은 순간에 떠올랐다고 합니다. 하지만 스티븐 존슨은 역사적으로 봤을 때 꼭 그렇지는 않다고 설명합니다. 그의 소개에 따라 런던의 커피 전문점에서 접할 수 있는 "유동적인 네트워크"에서 찰스 다윈의 길고도 느리게 찾아온 영감을 지나 현재의 초고속 인터넷에 이르기까지 멋진 여행을 떠나 보시죠.
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
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Just a few minutes ago, I took this picture
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3000
이 사진은 여기서 10블록 정도 떨어진 곳에서
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about 10 blocks from here.
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3000
2000
불과 몇 분 전에 찍은 겁니다.
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This is the Grand Cafe here in Oxford.
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5000
3000
바로 여기 옥스포드에 있는 '그랜드 카페'입니다.
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I took this picture because this turns out to be
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8000
3000
제가 이 사진을 찍은 이유는 이곳이 바로
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the first coffeehouse to open
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11000
2000
1650년 영국에서 처음으로 문을 연
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in England in 1650.
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2000
커피 전문점이기 때문입니다.
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That's its great claim to fame,
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15000
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그래서 매우 유명한 곳입니다.
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and I wanted to show it to you,
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17000
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제가 이곳을 소개한 것은
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not because I want to give you the kind of Starbucks tour
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역사적인 영국의 스타벅스 같은 커피 전문점을
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of historic England,
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2000
안내해 드리려는 것이 아니라
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but rather because
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영국의 커피 전문점이
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the English coffeehouse was crucial
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이제는 계몽주의라고 부르는
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to the development and spread
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27000
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지난 500년 동안의 위대한
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of one of the great intellectual flowerings of the last 500 years,
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30000
3000
지적 개화기를 성장시키고 퍼뜨리는데 아주 중요한
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what we now call the Enlightenment.
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역할을 했기 때문입니다.
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And the coffeehouse played such a big role
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36000
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커피 전문점이 계몽주의의 태동에
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in the birth of the Enlightenment,
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38000
2000
그런 중요한 역할을 한 것의 일정 부분은
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in part, because of what people were drinking there.
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40000
2000
사람들이 그곳에서 마셨던 것 때문입니다.
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Because, before the spread
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42000
3000
왜냐하면 커피나 홍차가
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of coffee and tea through British culture,
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45000
3000
영국문화로 전파되기 전에는
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what people drank -- both elite and mass folks drank --
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48000
3000
지식인이건 대다수 농부건 할 것 없이 다들
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day-in and day-out, from dawn until dusk
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51000
2000
날이면 날마다, 새벽부터 저녁까지
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was alcohol.
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53000
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술을 마셔댔기 때문입니다.
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Alcohol was the daytime beverage of choice.
23
55000
2000
술은 주간에 마시는 음료였습니다.
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You would drink a little beer with breakfast and have a little wine at lunch,
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57000
3000
아침 먹으면서 맥주 조금, 점심에는 와인 약간,
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a little gin -- particularly around 1650 --
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60000
3000
특히 1650년 경에는 여기에 약간의 진도 곁들이고
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and top it off with a little beer and wine at the end of the day.
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63000
2000
하루를 마무리 할 때 거기에 약간의 맥주와 와인을 더하죠.
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That was the healthy choice -- right --
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65000
2000
그 시절 물은 마시기에 안전하지 않았기 때문에
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because the water wasn't safe to drink.
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67000
2000
술이 건강을 위해 옳은 선택이었습니다.
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And so, effectively until the rise of the coffeehouse,
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69000
3000
그리고 사실상 커피 전문점이 번창할 때까지
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you had an entire population
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72000
2000
실제로 전체 인구가 하루 종일
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that was effectively drunk all day.
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74000
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술에 취해있던 것이나 마찬가지였습니다.
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And you can imagine what that would be like, right, in your own life --
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77000
2000
어땠을지 상상해보세요, 여러분이 살면서
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and I know this is true of some of you --
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79000
2000
뭐 더러 그런 분도 있으시겠지만
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if you were drinking all day,
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81000
3000
만일 여러분이 온종일 술을 마신다면
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and then you switched from a depressant to a stimulant in your life,
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84000
3000
그러다 여러분의 삶에서 억제제를 흥분제로 바꾸었다면
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you would have better ideas.
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87000
2000
당연히 더 좋은 생각이 떠오르지 않겠어요?
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You would be sharper and more alert.
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89000
2000
여러분은 좀 더 영리해지고 기민해질 것입니다.
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And so it's not an accident that a great flowering of innovation happened
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91000
3000
그러니까 영국이 홍차나 커피같은 음료를 마시면서부터
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as England switched to tea and coffee.
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94000
3000
위대한 혁신이 꽃을 피웠다는 것은 우연이 아닙니다.
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But the other thing that makes the coffeehouse important
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97000
3000
하지만 커피 전문점을 중요하게 만드는 다른 요소가 있는데
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is the architecture of the space.
41
100000
2000
그건 바로 공간의 건축양식입니다.
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It was a space where people would get together
42
102000
2000
배경도 서로 다르고 전문분야도 서로 다른
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from different backgrounds,
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104000
2000
사람들이 함께 모여
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different fields of expertise, and share.
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106000
2000
나눔을 가질 수 있는 공간이었습니다.
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It was a space, as Matt Ridley talked about, where ideas could have sex.
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108000
3000
그 공간은 맷 리들리가 말했던 것처럼 아이디어가 뒤섞일 수 있던 곳이죠.
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This was their conjugal bed, in a sense --
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111000
2000
어떤 의미에서 부부가 함께 쓰는 침대였던 겁니다.
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ideas would get together there.
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113000
2000
거기서 아이디어가 한 데 모이죠.
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And an astonishing number of innovations from this period
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115000
3000
그리고 이 시기에 일어났던 엄청난 수의 혁신의 사연 중,
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have a coffeehouse somewhere in their story.
49
118000
3000
커피 하우스가 어딘가에는 포함되어 있습니다.
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I've been spending a lot of time thinking about coffeehouses
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저는 지난 오 년 동안, 많은 시간을 커피 전문점에 대해서
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for the last five years,
51
124000
2000
생각하는데 할애했습니다.
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because I've been kind of on this quest
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2000
왜냐하면 어디서 좋은 생각이 나오는지
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to investigate this question
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128000
2000
그 문제에 대한 해답을
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of where good ideas come from.
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130000
2000
찾아 다녔기 때문입니다.
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What are the environments
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132000
2000
비범한 수준의 혁신,
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that lead to unusual levels of innovation,
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134000
3000
비범한 수준의 창의력을
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unusual levels of creativity?
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137000
3000
이끌어 낸 환경은 어떤 것일까요?
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What's the kind of environmental --
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140000
2000
어떤 종류의 환경일까요?
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what is the space of creativity?
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142000
2000
창의력의 공간은 도대체 어떤 것일까요?
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And what I've done is
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144000
2000
그리고 저는
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I've looked at both environments like the coffeehouse;
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146000
2000
커피 전문점과 같은 환경과 함께
02:43
I've looked at media environments, like the world wide web,
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148000
2000
월드 와이드 웹과 같이 매우 혁신적인
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that have been extraordinarily innovative;
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150000
2000
정보전달 환경도 살펴보았구요.
02:47
I've gone back to the history of the first cities;
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152000
3000
최초 도시들의 역사도 되돌아 보았습니다.
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I've even gone to biological environments,
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155000
2000
산호초나 열대우림과 같이
02:52
like coral reefs and rainforests,
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157000
2000
특별한 수준의 생물학적 혁신이 필요한
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that involve unusual levels of biological innovation;
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159000
3000
생물학적인 환경도 훑어보았죠.
02:57
and what I've been looking for is shared patterns,
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162000
3000
제가 찾고 싶었던 것은 공통의 패턴이었습니다.
03:00
kind of signature behavior that shows up
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165000
2000
이들 환경에서 계속해서 나타나는
03:02
again and again in all of these environments.
70
167000
3000
특징적인 표식같은 것 말입니다.
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Are there recurring patterns that we can learn from,
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170000
3000
우리가 학습할 수 있고 우리의 삶이나 조직, 환경에
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that we can take and kind of apply to our own lives,
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173000
2000
가져다 적용하여 보다 창조적이고 혁신적으로
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or our own organizations,
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175000
2000
만들 수 있는
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or our own environments to make them more creative and innovative?
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177000
2000
반복되는 패턴이 존재하지 않을까요?
03:14
And I think I've found a few.
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179000
2000
제 생각에 몇 가지는 찾은 것 같습니다.
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But what you have to do to make sense of this
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181000
3000
그런데 이들 원칙을 알고
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and to really understand these principles
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184000
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제대로 이해하기 위해서
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is you have to do away
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186000
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여러분은 통상적인
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with a lot of the way in which our conventional metaphors and language
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3000
비유나 언어가 아이디어의 창조에 대해
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steers us towards
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갖게 만드는 여러 가지 선입견을
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certain concepts of idea-creation.
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과감하게 버려야 합니다.
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We have this very rich vocabulary
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2000
우리 말에는 영감이 떠오른 순간을
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to describe moments of inspiration.
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2000
묘사하는 단어가 아주 풍부합니다.
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We have the kind of the flash of insight,
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199000
3000
영감이 섬광처럼 떠올랐다거나
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the stroke of insight,
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202000
2000
한 줄기의 영감,
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we have epiphanies, we have "eureka!" moments,
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204000
3000
계시와도 같은 순간, "유레카!"의 순간
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we have the lightbulb moments, right?
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207000
2000
전구와 같이 번뜩이는 순간 같이, 그렇지 않은가요?
03:44
All of these concepts,
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209000
2000
이 모든 개념은
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as kind of rhetorically florid as they are,
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211000
3000
말 자체가 수사적으로 화려한 만큼
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share this basic assumption,
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214000
2000
한 가지 기본적인 가정을 공유하고 있는데,
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which is that an idea is a single thing,
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216000
3000
그것은 영감이란 것은 단일의 것으로서
03:54
it's something that happens often
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219000
2000
종종 불가사의하게 분명해지는
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in a wonderful illuminating moment.
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221000
3000
순간에 벌어지는 무언가입니다.
03:59
But in fact, what I would argue and what you really need to kind of begin with
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224000
3000
하지만 실제 제가 주장하고 또 여러분도 받아들이길 원하는 것은
04:02
is this idea that an idea is a network
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227000
3000
생각이라는 것이 가장 근원적인 단계에서
04:05
on the most elemental level.
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230000
2000
네트워크라는 사실입니다.
04:07
I mean, this is what is happening inside your brain.
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232000
2000
이것은 여러분 두뇌 안에서 벌어지는 것입니다.
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An idea -- a new idea -- is a new network of neurons
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234000
3000
하나의 생각, 새로운 생각이라는 것은 여러분의 두뇌 안에서
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firing in sync with each other inside your brain.
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237000
3000
서로 조화를 이루어 신호를 건내는 신경세포의 새로운 네트워크 입니다.
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It's a new configuration that has never formed before.
100
240000
3000
이건 이전에는 없었던 새로운 설정인 겁니다.
04:18
And the question is: how do you get your brain into environments
101
243000
3000
그리고 문제는 새로운 네트워크를 형성할 확률이 높은
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where these new networks are going to be more likely to form?
102
246000
3000
그런 환경을 어떻게 우리의 뇌에 제공할 것인가 하는 것입니다.
04:24
And it turns out that, in fact, the kind of network patterns of the outside world
103
249000
3000
그리고 실제로 외부 세계의 네트워크 패턴과 인간 뇌의
04:27
mimic a lot of the network patterns
104
252000
2000
내부에 존재하는 패턴이 서로 많이
04:29
of the internal world of the human brain.
105
254000
3000
닮아 있다는 것이 밝혀졌습니다.
04:32
So the metaphor I'd like the use
106
257000
2000
그래서 저는 1650년대보다는
04:34
I can take
107
259000
2000
훨씬 근래에
04:36
from a story of a great idea that's quite recent --
108
261000
3000
있었던 위대한 아이디어에 대한 한 이야기로 부터
04:39
a lot more recent than the 1650s.
109
264000
3000
그 은유를 끄집어내보려고 합니다.
04:43
A wonderful guy named Timothy Prestero,
110
268000
2000
티모시 프레스테로라는 멋진 친구는
04:45
who has a company called ... an organization called Design That Matters.
111
270000
3000
"디자인 댓 매터스"라는 회사 혹은 단체라 할 수 있는 것을 소유하고 있습니다.
04:48
They decided to tackle this really pressing problem
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273000
3000
그들은 개발도상국에서 벌어지고 있는
04:53
of, you know, the terrible problems we have with infant mortality rates
113
278000
2000
영유아 사망률이라는 긴급하면서도 끔찍한 문제에
04:55
in the developing world.
114
280000
2000
도전하기로 하였습니다.
04:57
One of the things that's very frustrating about this is that we know,
115
282000
3000
우리가 알고 있는 이 문제에 대해서 큰 좌절감을 주는 것은
05:00
by getting modern neonatal incubators
116
285000
3000
현대의 신생아 인큐베이터를
05:03
into any context,
117
288000
2000
어떤 상황에서든 투입해서
05:05
if we can keep premature babies warm, basically -- it's very simple --
118
290000
3000
기본적으로 미숙아를 따뜻하게만 해주면, 아주 단순하죠.
05:08
we can halve infant mortality rates in those environments.
119
293000
3000
그런 환경에서 영유아 사망률을 절반으로 떨어뜨릴 수 있습니다.
05:11
So, the technology is there.
120
296000
2000
그러니까 기술은 이미 존재하고 있습니다.
05:13
These are standard in all the industrialized worlds.
121
298000
3000
모든 산업화된 국가에서는 이런 것은 일반적입니다.
05:16
The problem is, if you buy a $40,000 incubator,
122
301000
3000
문제는 여러분이 4만불짜리 인큐베이터를 사서
05:19
and you send it off
123
304000
2000
아프리카에 있는
05:21
to a mid-sized village in Africa,
124
306000
2000
중소도시에 보내더라도,
05:23
it will work great for a year or two years,
125
308000
2000
일, 이 년 간은 아주 잘 돌아가다가
05:25
and then something will go wrong and it will break,
126
310000
3000
어딘가 잘못돼 고장이 나면 그 4만불짜리
05:28
and it will remain broken forever,
127
313000
2000
장치를 수리하는데 필요한
05:30
because you don't have a whole system of spare parts,
128
315000
3000
여분의 부품을 구할 수도 없을 뿐더러
05:33
and you don't have the on-the-ground expertise
129
318000
2000
현지의 전문기술도 일천하기 때문에
05:35
to fix this $40,000 piece of equipment.
130
320000
2000
그저 고장난 채로 영원히 방치된다는 것입니다.
05:37
And so you end up having this problem where you spend all this money
131
322000
2000
그러니까 여러분은 이들 국가에 원조하고 선진의 전자장치를
05:39
getting aid and all these advanced electronics to these countries,
132
324000
3000
사서 보내느라 돈은 돈대로 쓰고 결과적으로는 헛수고가 되는
05:42
and then it ends up being useless.
133
327000
2000
그런 문제로 귀결되는 것입니다.
05:44
So what Prestero and his team decided to do
134
329000
2000
그래서 프레스테로와 그 팀은 이런 개발도상국의
05:46
is to look around and see: what are the abundant resources
135
331000
3000
사정 하에서 어떤 자원이 충분히 가용할 수 있는가를
05:49
in these developing world contexts?
136
334000
2000
살펴보기로 결정하였습니다.
05:51
And what they noticed was they don't have a lot of DVRs,
137
336000
3000
그리고 그들이 디지털 비디오 녹화기는 거의 가지고 있지 않고
05:54
they don't have a lot of microwaves,
138
339000
2000
전자 레인지는 별로 갖고 있지 않아도
05:56
but they seem to do a pretty good job of keeping their cars on the road.
139
341000
3000
자동차가 굴러갈 수 있도록 잘 유지하고 있다는 사실을 알아냈습니다.
05:59
There's a Toyota Forerunner
140
344000
2000
어딜 가건 길에 토요타의
06:01
on the street in all these places.
141
346000
2000
포어러너는 있더라는 거죠.
06:03
They seem to have the expertise to keep cars working.
142
348000
3000
차를 굴러가게 할 정도의 기술은 있더라는 겁니다.
06:06
So they started to think,
143
351000
2000
그래서 그들은 생각했죠,
06:08
"Could we build a neonatal incubator
144
353000
2000
"신생아 인큐베이터를 오로지
06:10
that's built entirely out of automobile parts?"
145
355000
3000
자동차 부품만 가지고 만드는 것이 가능할까?"
06:13
And this is what they ended up coming with.
146
358000
2000
그리고 이것이 바로 그 결과물입니다.
06:15
It's called a "neonurture device."
147
360000
2000
신생아 보육기라 부르는 겁니다.
06:17
From the outside, it looks like a normal little thing
148
362000
2000
겉에서 보기에는 서양의 현대적인 병원에서 볼 수 있는
06:19
you'd find in a modern, Western hospital.
149
364000
2000
일반적인 작은 인큐베이터같이 생겼죠.
06:21
In the inside, it's all car parts.
150
366000
2000
안쪽은 모두 자동차 부품입니다.
06:23
It's got a fan, it's got headlights for warmth,
151
368000
2000
팬도 있고 따뜻하게 해 줄 전조등도 있구요
06:25
it's got door chimes for alarm --
152
370000
2000
알람 역할을 할 문열림 경고음도 납니다.
06:27
it runs off a car battery.
153
372000
2000
자동차 배터리로 작동합니다.
06:29
And so all you need is the spare parts from your Toyota
154
374000
2000
여러분은 그저 여분의 토요타 자동차 부품에
06:31
and the ability to fix a headlight,
155
376000
2000
전조등 손볼 정도의 능력만 있으면
06:33
and you can repair this thing.
156
378000
2000
이 장치가 망가져도 고칠 수 있습니다.
06:35
Now, that's a great idea, but what I'd like to say is that, in fact,
157
380000
3000
대단한 아이디어죠. 그런데 제가 말씀드리고 싶은 것은 실제로
06:38
this is a great metaphor for the way that ideas happen.
158
383000
2000
이것이 아이디어가 발생하는 방식에 대한 은유라는 것입니다.
06:40
We like to think our breakthrough ideas, you know,
159
385000
2000
우리는 돌파구가 되는 아이디어들이 4만불짜리
06:42
are like that $40,000, brand new incubator,
160
387000
2000
새 인큐베이터나 최첨단 기술일 거라고
06:44
state-of-the-art technology,
161
389000
2000
생각하고 싶어합니다.
06:46
but more often than not, they're cobbled together
162
391000
2000
하지만 대개 주변 가까운 곳에 놓여 있던
06:48
from whatever parts that happen to be around nearby.
163
393000
2000
부품들이 한데 모여 수리가 됩니다.
06:50
We take ideas from other people,
164
395000
2000
우리는 다른 사람들에게서 아이디어를 얻습니다.
06:52
from people we've learned from, from people we run into in the coffee shop,
165
397000
3000
우리가 뭔가를 배웠던 사람으로부터, 들어간 커피 전문점의 사람들로부터 말이죠.
06:55
and we stitch them together into new forms and we create something new.
166
400000
3000
이를 새로운 형태로 한데 엮어서 뭔가 새로운 것을 만듭니다.
06:58
That's really where innovation happens.
167
403000
3000
여기서 실제로 혁신이 생겨나는 겁니다.
07:01
And that means that we have to change some of our models
168
406000
2000
그리고 그것은 혁신과 깊은 생각이 실제로 어떤 것인지에 대한
07:03
of what innovation and deep thinking really looks like, right.
169
408000
3000
모델을 변화시켜야 한다는 것을 의미합니다.
07:06
I mean, this is one vision of it.
170
411000
2000
이것은 그 중 하나의 관점입니다.
07:08
Another is Newton and the apple, when Newton was at Cambridge.
171
413000
3000
다른 관점은 뉴튼이 캠브리지에 있던 시절의 "뉴튼과 사과"가 되겠죠.
07:11
This is a statue from Oxford.
172
416000
2000
이건 옥스포드에 있는 조각상인데요
07:13
You know, you're sitting there thinking a deep thought,
173
418000
2000
여러분도 아시는 것처럼 여러분이 저기서 깊은 생각에 잠겨 있을 때
07:15
and the apple falls from the tree, and you have the theory of gravity.
174
420000
3000
사과가 나무에서 떨어지고 여러분은 중력 이론을 찾아냅니다.
07:18
In fact, the spaces that have historically led to innovation
175
423000
3000
사실은 역사적으로 혁신으로 인도한 공간은
07:21
tend to look like this, right.
176
426000
2000
바로 이런게 아닐까 합니다.
07:23
This is Hogarth's famous painting of a kind of political dinner at a tavern,
177
428000
3000
이건 호가스의 유명한 작품으로, 선술집 저녁 식탁에서 일종의 정치토론이 벌어진 광경입니다.
07:26
but this is what the coffee shops looked like back then.
178
431000
3000
하지만 과거 그 시절 커피 전문점도 이랬습니다.
07:29
This is the kind of chaotic environment
179
434000
2000
이곳은 생각이 서로 합쳐지고
07:31
where ideas were likely to come together,
180
436000
2000
서로 다른 배경의 사람들이
07:33
where people were likely to have
181
438000
2000
새롭고 흥미로우면서도 예측하기 어려운
07:35
new, interesting, unpredictable collisions -- people from different backgrounds.
182
440000
3000
의견 충돌을 일으키는 혼란스런 환경이죠.
07:38
So, if we're trying to build organizations that are more innovative,
183
443000
2000
그러니까 좀 더 혁신적인 조직을 만들고자 한다면,
07:40
we have to build spaces that -- strangely enough -- look a little bit more like this.
184
445000
3000
이상하겠지만 좀 더 이런 것과 유사하게 공간을 구축해야 합니다.
07:43
This is what your office should look like,
185
448000
2000
여러분의 사무실이 이래야 한다는 것이
07:45
is part of my message here.
186
450000
2000
제가 드리는 메시지의 일부분입니다.
07:47
And one of the problems with this is that
187
452000
2000
그런데 여기서 생기는 문제 가운데 하나는
07:49
people are actually -- when you research this field --
188
454000
3000
여러분들이 이 분야를 연구해 보시면 아시겠지만
07:52
people are notoriously unreliable,
189
457000
2000
어디서 훌륭한 생각이 떠올랐는지 또는
07:54
when they actually kind of self-report
190
459000
2000
과거에 어떤 좋은 생각들을 떠올렸는지에 대한
07:56
on where they have their own good ideas,
191
461000
2000
자기 보고서를 꾸며놓았을 때
07:58
or their history of their best ideas.
192
463000
2000
실제로는 정말 믿을 게 못된다는 겁니다.
08:00
And a few years ago, a wonderful researcher named Kevin Dunbar
193
465000
3000
몇 년 전에 케빈 던바라는 훌륭한 연구자가
08:03
decided to go around
194
468000
2000
돌아다니면서
08:05
and basically do the Big Brother approach
195
470000
2000
기본적으로 빅 브러더(조지 오웰 소설에 나오는 감시자)와 같은 방식으로
08:07
to figuring out where good ideas come from.
196
472000
2000
어디서 좋은 생각이 나오는지 연구한 적이 있습니다.
08:09
He went to a bunch of science labs around the world
197
474000
3000
그는 전세계 여러 과학 연구실에 찾아가
08:12
and videotaped everyone
198
477000
2000
거기 사람들이 하는 모든 사소한 것까지
08:14
as they were doing every little bit of their job.
199
479000
2000
다 비디오 테이프에 담았습니다.
08:16
So when they were sitting in front of the microscope,
200
481000
2000
그러니까 사람들이 현미경 앞에 앉아 있거나
08:18
when they were talking to their colleague at the water cooler, and all these things.
201
483000
2000
음료대 옆에서 동료와 대화를 하거나, 뭐 이런 모든 것들을 말이죠.
08:20
And he recorded all of these conversations
202
485000
2000
이런 모든 대화들을 다 녹음하고서
08:22
and tried to figure out where the most important ideas,
203
487000
2000
가장 중요한 아이디어들이 어디에서 나오는지
08:24
where they happened.
204
489000
2000
찾아내려고 했습니다.
08:26
And when we think about the classic image of the scientist in the lab,
205
491000
3000
우리가 떠올리는 고전적인 실험실의 과학자 이미지는
08:29
we have this image -- you know, they're pouring over the microscope,
206
494000
3000
뭐 여러분도 아시다시피 이렇습니다. 현미경에 완전히 빠져
08:32
and they see something in the tissue sample.
207
497000
2000
조직 샘플 안의 뭔가를 들여다 보고 있는 것이죠.
08:34
And "oh, eureka," they've got the idea.
208
499000
3000
그리고 "오, 유레카!" 뭔가 생각이 떠오릅니다.
08:37
What happened actually when Dunbar kind of looked at the tape
209
502000
3000
그런데 던바가 테이프에서 본 바에 따르면
08:40
is that, in fact, almost all of the important breakthrough ideas
210
505000
3000
거의 대부분의 중요하고 혁신적인 생각은 실제로
08:43
did not happen alone in the lab, in front of the microscope.
211
508000
3000
혼자 실험실에 있을 때, 현미경 앞에서 생기는 것이 아니었습니다.
08:46
They happened at the conference table
212
511000
2000
그것은 매주 실험실 사람들이 모여
08:48
at the weekly lab meeting,
213
513000
2000
최근의 데이터와 발견한 내용을
08:50
when everybody got together and shared their kind of latest data and findings,
214
515000
3000
함께 토의하거나, 종종 그들이 저지른 실수나 오차 혹은
08:53
oftentimes when people shared the mistakes they were having,
215
518000
2000
그들이 신호에서 발견한 잡음을 함께 공유할 때
08:55
the error, the noise in the signal they were discovering.
216
520000
3000
바로 그 회의실의 테이블에서 생겨났습니다.
08:58
And something about that environment --
217
523000
3000
제가 "유동적인 네트워크"라 부르기 시작한
09:01
and I've started calling it the "liquid network,"
218
526000
2000
바로 그 환경에 관한 무엇인가가
09:03
where you have lots of different ideas that are together,
219
528000
3000
배경이 서로 다르고 이해관계가 서로 다른
09:06
different backgrounds, different interests,
220
531000
2000
다양한 생각이 등장하고
09:08
jostling with each other, bouncing off each other --
221
533000
2000
서로 충돌하고 튕겨나가는
09:10
that environment is, in fact,
222
535000
2000
바로 그 환경이 실제로는
09:12
the environment that leads to innovation.
223
537000
2000
혁신을 이끌어내는 환경인 것입니다.
09:14
The other problem that people have
224
539000
2000
사람들이 당면한 또 다른 문제는
09:16
is they like to condense their stories of innovation down
225
541000
2000
혁신에 대한 그들의 사연을 보다 짧은 시간의 틀에 넣어
09:18
to kind of shorter time frames.
226
543000
2000
압축해버리는 경향이 있다는 것입니다.
09:20
So they want to tell the story of the "eureka!" moment.
227
545000
3000
그러니까 사람들은 "유레카!"의 순간에 대해 말하길 원하죠.
09:23
They want to say, "There I was, I was standing there
228
548000
2000
사람들은 "내가 저기 있었어. 저기 서 있었는데
09:25
and I had it all suddenly clear in my head."
229
550000
2000
갑자기 머리가 맑아지더니 풀리더라고."라고 말하고 싶어 합니다.
09:27
But in fact, if you go back and look at the historical record,
230
552000
3000
하지만 실제로 역사적 기록으로 돌아가 살펴보면
09:30
it turns out that a lot of important ideas
231
555000
3000
많은 수의 중요한 생각들은 아주 오랜 동안의
09:33
have very long incubation periods --
232
558000
3000
잠복기를 거치는 것을 알아낼 수 있습니다.
09:36
I call this the "slow hunch."
233
561000
2000
저는 이것을 "느린 직감"이라고 부릅니다.
09:38
We've heard a lot recently
234
563000
2000
우리는 최근 직감이라던가 육감,
09:40
about hunch and instinct
235
565000
2000
그리고 눈 깜짝할 사이 명료해지는 경험
09:42
and blink-like sudden moments of clarity,
236
567000
3000
따위에 대해 많이 듣게 되는데
09:45
but in fact, a lot of great ideas
237
570000
2000
실제로는 많은 수의 위대한 생각은
09:47
linger on, sometimes for decades,
238
572000
2000
가끔은 수십 년 간
09:49
in the back of people's minds.
239
574000
2000
사람들의 머리 속을 맴돕니다.
09:51
They have a feeling that there's an interesting problem,
240
576000
2000
뭔가 흥미로운 문제가 있다는 것을 느끼지만
09:53
but they don't quite have the tools yet to discover them.
241
578000
3000
그것을 발견해낼 도구를 아직 찾지는 못합니다.
09:56
They spend all this time working on certain problems,
242
581000
3000
그들은 특정 문제들에 대해서 내내 씨름을 하지만
09:59
but there's another thing lingering there
243
584000
2000
그들이 관심을 가지는 다른 것들이
10:01
that they're interested in, but they can't quite solve.
244
586000
2000
머리속을 맴돕니다. 하지만 완전히 풀어내지 못하죠.
10:03
Darwin is a great example of this.
245
588000
2000
다윈이 훌륭한 예입니다.
10:05
Darwin himself, in his autobiography,
246
590000
2000
다윈이 자서전에서 직접
10:07
tells the story of coming up with the idea
247
592000
2000
자연 선택이라는 개념에
10:09
for natural selection
248
594000
2000
도달하게 된 과정을
10:11
as a classic "eureka!" moment.
249
596000
2000
고전적인 "유레카!"의 순간으로 밝히고 있죠.
10:13
He's in his study,
250
598000
2000
1838년 10월
10:15
it's October of 1838,
251
600000
2000
그의 집 서재에서
10:17
and he's reading Malthus, actually, on population.
252
602000
2000
맬서스의 인구론을 읽고 있었습니다.
10:19
And all of a sudden,
253
604000
2000
그러다 갑자기
10:21
the basic algorithm of natural selection kind of pops into his head
254
606000
3000
자연 선택의 기본적인 얼개가 머리속에 떠올랐는데
10:24
and he says, "Ah, at last, I had a theory with which to work."
255
609000
3000
그러고서 그는 "아, 드디어 적용할 수 있는 이론을 떠올렸다."라고 했습니다.
10:27
That's in his autobiography.
256
612000
2000
그것은 자서전에 있는 내용입니다.
10:29
About a decade or two ago,
257
614000
2000
한 십 년, 이십 년 쯤 전에
10:31
a wonderful scholar named Howard Gruber went back
258
616000
2000
하워드 그루버라는 훌륭한 학자가
10:33
and looked at Darwin's notebooks from this period.
259
618000
3000
그 시절 다윈의 노트를 들여다 본 적이 있습니다.
10:36
And Darwin kept these copious notebooks
260
621000
2000
다윈은 아주 사소한 생각이나 직감마저도
10:38
where he wrote down every little idea he had, every little hunch.
261
623000
3000
여러 권의 노트에 꼬박꼬박 기록해 뒀죠.
10:41
And what Gruber found was
262
626000
2000
그런데 그루버가 발견한 사실은
10:43
that Darwin had the full theory of natural selection
263
628000
3000
다윈은 자연 선택에 대한 전체 이론을
10:46
for months and months and months
264
631000
2000
그가 1838년 10월 맬서스의 책을 읽으며
10:48
before he had his alleged epiphany,
265
633000
2000
받았다는 계시보다 훨씬 전부터
10:50
reading Malthus in October of 1838.
266
635000
3000
가지고 있었다는 것입니다.
10:53
There are passages where you can read it,
267
638000
2000
여러분도 확인할 수 있는 내용들이
10:55
and you think you're reading from a Darwin textbook,
268
640000
3000
그가 언급한 계시의 순간 이전에 남긴
10:58
from the period before he has this epiphany.
269
643000
3000
다윈의 저작 곳곳에 존재하고 있습니다.
11:01
And so what you realize is that Darwin, in a sense,
270
646000
2000
말 하자면 다윈이 그의 생각 혹은
11:03
had the idea, he had the concept,
271
648000
2000
개념을 갖고는 있었지만
11:05
but was unable of fully thinking it yet.
272
650000
3000
아직 속속들이 파고들어 볼 수 없었던 겁니다.
11:08
And that is actually how great ideas often happen;
273
653000
3000
실제로 위대한 생각은 이렇게 생겨납니다.
11:11
they fade into view over long periods of time.
274
656000
2000
아주 오랜 시간에 걸쳐 서서히 드러나는 것이죠.
11:13
Now the challenge for all of us is:
275
658000
2000
그러니까 우리 모두가 도전해야할 과제는
11:15
how do you create environments
276
660000
2000
이와 같은 생각들이 이처럼 오랜 시간 동안
11:17
that allow these ideas to have this kind of long half-life, right?
277
662000
2000
자랄 수 있는 환경을 어떻게 만들 것인가가 되겠죠, 그렇죠?
11:19
It's hard to go to your boss and say,
278
664000
2000
무작정 상사에게 찾아가서
11:21
"I have an excellent idea for our organization.
279
666000
2000
"우리 회사를 위한 멋진 아이디어가 있는데요.
11:23
It will be useful in 2020.
280
668000
3000
2020년 쯤에는 써먹을 수 있을 거 같습니다.
11:26
Could you just give me some time to do that?"
281
671000
2000
실행할 수 있게 시간을 좀 주실 수 있으신가요?"라고 할 수는 없잖아요.
11:28
Now a couple of companies -- like Google --
282
673000
2000
현재 구글과 같은 몇몇 회사에서는
11:30
they have innovation time off, 20 percent time,
283
675000
2000
근무 시간의 20%를 혁신의 시간으로 활용하도록 합니다.
11:32
where, in a sense, those are hunch-cultivating mechanisms in an organization.
284
677000
3000
그러니까 말하자면 조직에서 직감을 기르는 방식인 셈이죠.
11:35
But that's a key thing.
285
680000
3000
하지만 이게 핵심입니다.
11:38
And the other thing is to allow those hunches
286
683000
2000
또 다른 것은 이렇게 길러진 직감을
11:40
to connect with other people's hunches; that's what often happens.
287
685000
3000
다른 사람의 직감과 서로 연결시키는 것입니다. 그건 종종 일어나는 일입니다.
11:43
You have half of an idea, somebody else has the other half,
288
688000
2000
여러분이 설익은 생각을 갖고 있고 다른 사람도 다른 설익은 생각을 갖고 있어서
11:45
and if you're in the right environment,
289
690000
2000
둘이 적당한 환경에 놓이면
11:47
they turn into something larger than the sum of their parts.
290
692000
2000
두 부분을 그냥 합쳐 놓은 것보다 훨씬 큰 뭔가가 되는 겁니다.
11:49
So, in a sense,
291
694000
2000
그러니까 다르게 보면
11:51
we often talk about the value
292
696000
2000
우리가 종종 지적 재산권 보호의
11:53
of protecting intellectual property,
293
698000
2000
가치에 대해 말 합니다.
11:55
you know, building barricades,
294
700000
2000
여러분도 아시는 것처럼 아이디어의 가치를 유지하기 위해
11:57
having secretive R&D labs, patenting everything that we have,
295
702000
3000
장벽을 둘러 치고 아무도 모르는 연구개발 실험실을 운영하거나
12:00
so that those ideas will remain valuable,
296
705000
3000
모든 것에 특허를 걸어두고서
12:03
and people will be incentivized to come up with more ideas,
297
708000
2000
사람들이 더 많은 아이디어를 만들도록 동기를 부여하면
12:05
and the culture will be more innovative.
298
710000
3000
문화가 좀 더 혁신적이 될 걸로 생각하죠.
12:08
But I think there's a case to be made
299
713000
2000
하지만 저는 아이디어를 단순히 보호만 할 것이 아니라
12:10
that we should spend at least as much time, if not more,
300
715000
3000
아이디어와 아이디어를 결합하는데 가치를 두고
12:13
valuing the premise of connecting ideas
301
718000
2000
새 아이디어를 발굴하는 만큼 혹은 그 보다 더
12:15
and not just protecting them.
302
720000
2000
많은 시간을 들여야 된다고 생각합니다.
12:17
And I'll leave you with this story,
303
722000
2000
그리고 이제까지 언급한 많은 가치들이 녹아 있고
12:19
which I think captures a lot of these values,
304
724000
3000
그 자체로 혁신에 대한 멋진 이야기이며
12:22
and it's just wonderful kind of tale of innovation
305
727000
2000
예기치 못한 방식으로 벌어졌던
12:24
and how it happens in unlikely ways.
306
729000
3000
이야기를 하나 들려드리려고 합니다.
12:27
It's October of 1957,
307
732000
3000
1957년 10월 이었습니다.
12:30
and Sputnik has just launched,
308
735000
2000
이제 막 스푸트니크호가 발사된 당시였고
12:32
and we're in Laurel Maryland,
309
737000
2000
우리는 메릴랜드 로렐의
12:34
at the applied physics lab
310
739000
2000
존스 홉킨스 대학 부속
12:36
associated with Johns Hopkins University.
311
741000
2000
응용물리 실험실에 있었죠.
12:38
And it's Monday morning,
312
743000
2000
월요일 아침이었구요
12:40
and the news has just broken about this satellite
313
745000
2000
이 인공위성이 지구 궤도를 돌고 있다는 뉴스가
12:42
that's now orbiting the planet.
314
747000
3000
막 나온 참이었어요.
12:45
And of course, this is nerd heaven, right?
315
750000
2000
그곳은 뭐 당연 머리 좋은 괴짜들의 천국 아니겠어요?
12:47
There are all these physics geeks who are there thinking,
316
752000
2000
거기 모두 물리 깨나 한다는 친구들이 생각했어요.
12:49
"Oh my gosh! This is incredible. I can't believe this has happened."
317
754000
3000
"오, 이런! 믿기지 않네. 이런 일이 생기다니 믿을 수 없군."
12:52
And two of them,
318
757000
2000
그 중 두 명이,
12:54
two 20-something researchers at the APL
319
759000
2000
응용물리 실험실에 일하는 20대 연구원 두 명이
12:56
are there at the cafeteria table
320
761000
2000
구내식당 테이블에서
12:58
having an informal conversation with a bunch of their colleagues.
321
763000
3000
동료들 여럿과 이런저런 얘기를 나누고 있었죠.
13:01
And these two guys are named Guier and Weiffenbach.
322
766000
3000
이 두 친구의 이름은 가이어와 와이펜바흐였는데
13:04
And they start talking, and one of them says,
323
769000
2000
둘이 얘기를 나누기 시작하다가 한 명이 그랬죠,
13:06
"Hey, has anybody tried to listen for this thing?
324
771000
2000
"누구 이 인공위성의 신호를 들어 본 사람 없어?
13:08
There's this, you know, man-made satellite up there in outer space
325
773000
3000
너희들 다 알잖아 인공 위성이 저 우주 공간에서
13:11
that's obviously broadcasting some kind of signal.
326
776000
2000
어떤 신호를 분명히 내보내고 있다는 거.
13:13
We could probably hear it, if we tune in."
327
778000
3000
잘 조정하면 그 소리가 들릴지도 몰라."
13:16
And so they ask around to a couple of their colleagues,
328
781000
2000
그렇게 주변의 동료 두엇한테 물었는데
13:18
and everybody's like, "No, I hadn't thought of doing that.
329
783000
2000
다들 "아니, 그런 거 생각해 본 적도 없는데,
13:20
That's an interesting idea."
330
785000
2000
그거 재밌겠다." 그랬죠.
13:22
And it turns out Weiffenbach is kind of an expert
331
787000
3000
와이펜바흐는 극초단파 수신에 대해
13:25
in microwave reception,
332
790000
2000
전문가였던지라
13:27
and he's got a little antennae set up
333
792000
2000
그 사무실에 조그마한 안테나와
13:29
with an amplifier in his office.
334
794000
2000
앰프를 설치했습니다.
13:31
And so Guier and Weiffenbach go back to Weiffenbach's office,
335
796000
2000
그래서 가이어와 와이펜바흐는 와이펜바흐 사무실에 가서
13:33
and they start kind of noodling around -- hacking, as we might call it now.
336
798000
3000
이것 저것 만지기 시작했어요. 요즘으로 치면 해킹이라고 해야겠네요.
13:36
And after a couple of hours, they actually start picking up the signal,
337
801000
3000
두어 시간이 지나고 나자 마침내 신호가 잡히기 시작했습니다.
13:39
because the Soviets made Sputnik
338
804000
2000
왜냐 하면 소련이 스푸트니크를 만들 때
13:41
very easy to track.
339
806000
2000
추적하기 아주 쉽게 만들었거든요.
13:43
It was right at 20 MHz, so you could pick it up really easily,
340
808000
3000
정확히 20메가헤르쯔의 주파수 신호라 정말 쉽게 잡혔는데
13:46
because they were afraid that people would think it was a hoax, basically.
341
811000
2000
기본적으로 사람들이 거짓말이라고 생각할까봐 두려웠던거죠.
13:48
So they made it really easy to find it.
342
813000
2000
그래서 아주 찾기 쉽게 만들었습니다.
13:50
So these two guys are sitting there listening to this signal,
343
815000
3000
그래서 그 두 친구는 사무실에 앉아서 그 신호를 듣고 있었는데
13:53
and people start kind of coming into the office and saying,
344
818000
2000
사람들이 그 사무실에 모여들면서 하는 말이
13:55
"Wow, that's pretty cool. Can I hear? Wow, that's great."
345
820000
3000
"와, 이거 진짜 멋지다. 정말 들려? 와, 이거 대단하잖아."
13:58
And before long, they think, "Well jeez, this is kind of historic.
346
823000
3000
그리곤 곧 사람들이 생각했죠, "야, 이건 정말 역사적인 일이야.
14:01
We may be the first people in the United States to be listening to this.
347
826000
2000
우리가 미국에서 처음으로 이 소리를 듣는 사람들일 거야.
14:03
We should record it."
348
828000
2000
우리 이거 녹음하자."
14:05
And so they bring in this big, clunky analog tape recorder
349
830000
2000
그래서 그 친구들은 크고 투박하게 생긴 아날로그 테이프 녹음기를 갖고 와서
14:07
and they start recording these little bleep, bleeps.
350
832000
3000
이 삑 삑 하는 작은 소리를 녹음하기 시작했죠.
14:10
And they start writing the kind of date stamp, time stamps
351
835000
3000
그러고는 그들이 녹음한 모든 삑 삑 하는 소리에
14:13
for each little bleep that they record.
352
838000
3000
날짜, 시간같은 표시를 해 뒀습니다.
14:16
And they they start thinking, "Well gosh, you know, we're noticing
353
841000
2000
그러고는 다시 생각했죠, "음, 이거 듣다 보니
14:18
small little frequency variations here.
354
843000
3000
주파수가 조금씩 변하네.
14:21
We could probably calculate the speed
355
846000
3000
우리 도플러 효과를 이용해서
14:24
that the satellite is traveling,
356
849000
2000
조금만 계산해 보면
14:26
if we do a little basic math here
357
851000
2000
인공위성이 움직이는 속도를
14:28
using the Doppler effect."
358
853000
2000
알아낼 수도 있을 거 같은데."
14:30
And then they played around with it a little bit more,
359
855000
2000
그리고나서 좀 더 조작을 해봤습니다.
14:32
and they talked to a couple of their colleagues
360
857000
2000
그리고 다른 분야의 전문가인 동료 몇몇에게
14:34
who had other kind of specialties.
361
859000
2000
그것을 얘기 했죠.
14:36
And they said, "Jeez, you know,
362
861000
2000
그랬더니 그 친구들이, "와, 너도 알겠지만
14:38
we think we could actually take a look at the slope of the Doppler effect
363
863000
2000
도플러 효과의 기울기를 실제로 잘 들여다 보면
14:40
to figure out the points at which
364
865000
2000
인공위성이 언제 우리 안테나에
14:42
the satellite is closest to our antennae
365
867000
2000
가장 가까운지 그러고 언제 가장 멀리
14:44
and the points at which it's farthest away.
366
869000
2000
떨어져있는지 알 수 있겠는걸.
14:46
That's pretty cool."
367
871000
2000
이거 진짜 신기한데."
14:48
And eventually, they get permission --
368
873000
2000
그리고는 결국 그들은 원래 공식적인 그들의 일이 아니었던
14:50
this is all a little side project that hadn't been officially part of their job description.
369
875000
3000
부수적인 소규모 프로젝트를 진행할 수 있는 허가를 받았습니다.
14:53
They get permission to use the new, you know, UNIVAC computer
370
878000
3000
그러고는 새로 들어온 유니백 컴퓨터도 쓸 수 있었는데
14:56
that takes up an entire room that they'd just gotten at the APL.
371
881000
3000
그때 응용물리 실험실에 갓 들어온 그 컴퓨터는 방 하나를 가득 채웠죠.
14:59
They run some more of the numbers, and at the end of about three or four weeks,
372
884000
3000
이런 저런 숫자 계산을 좀 더 해 본 다음 삼, 사 주가 지나서
15:02
turns out they have mapped the exact trajectory
373
887000
3000
지구 주변 어디 쯤에 인공위성이 있는지
15:05
of this satellite around the Earth,
374
890000
2000
그냥 그 작은 신호만 듣고서
15:07
just from listening to this one little signal,
375
892000
2000
정확한 궤적을 알아냈죠.
15:09
going off on this little side hunch that they'd been inspired to do
376
894000
3000
그게 다 어느 날 아침 점심 먹다 떠오른
15:12
over lunch one morning.
377
897000
3000
조그마한 영감에서 시작된 거죠.
15:15
A couple weeks later their boss, Frank McClure,
378
900000
3000
두어 주 정도 있다가 그들의 상관인 프랭크 맥클러가
15:18
pulls them into the room and says,
379
903000
2000
둘을 한 방에 불러 모으고서는 하는 말이
15:20
"Hey, you guys, I have to ask you something
380
905000
2000
"이봐, 자네들이 하고 있는 프로젝트에 대해
15:22
about that project you were working on.
381
907000
2000
자네들한테 내가 뭐 좀 물어볼께 있는데 말야.
15:24
You've figured out an unknown location
382
909000
2000
자네들이 지상의 특정 지점에서
15:26
of a satellite orbiting the planet
383
911000
3000
지구 위 궤도를 도는 인공위성의
15:29
from a known location on the ground.
384
914000
2000
알려지지 않은 위치를 알아냈잖아.
15:31
Could you go the other way?
385
916000
2000
그거 거꾸로도 할 수 있을까?
15:33
Could you figure out an unknown location on the ground,
386
918000
2000
그러니까 인공위성의 위치를 알고 있다면
15:35
if you knew the location of the satellite?"
387
920000
3000
지상의 모르는 위치도 찾을 수 있을까?"
15:38
And they thought about it and they said,
388
923000
2000
그 둘이 이 문제를 생각해 보고는
15:40
"Well, I guess maybe you could. Let's run the numbers here."
389
925000
3000
"음, 할 수 있을 것 같은데요. 계산 한 번 해 보구요."라고 했죠.
15:43
So they went back, and they thought about it.
390
928000
2000
그러고는 돌아가서 그 문제를 생각했는데
15:45
And they came back and said, "Actually, it'll be easier."
391
930000
2000
나중에 돌아와서 "실제로는 더 쉬울 거같아요."라고 말했어요.
15:47
And he said, "Oh, that's great.
392
932000
2000
그래서 그 소장이 "오, 그거 잘 됐네.
15:49
Because see, I have these new nuclear submarines
393
934000
3000
왜냐하면 새로 만들고 있는
15:52
that I'm building.
394
937000
2000
핵 잠수함이 좀 있거든.
15:54
And it's really hard to figure out how to get your missile
395
939000
3000
근데 이놈의 잠수함이 태평양 한 가운데 어디 있는지를 모르면
15:57
so that it will land right on top of Moscow,
396
942000
2000
어떻게 해야 미사일이 모스크바 위에 딱 떨어지도록
15:59
if you don't know where the submarine is in the middle of the Pacific Ocean.
397
944000
3000
할 수 있는지 아무리 해도 알 재간이 없더라고.
16:02
So we're thinking, we could throw up a bunch of satellites
398
947000
3000
그래서 생각한 게 인공위성을 무더기로 쏘아 놓고
16:05
and use it to track our submarines
399
950000
3000
이걸로 잠수함을 추적해
16:08
and figure out their location in the middle of the ocean.
400
953000
2000
바다 한 가운데 위치를 알아내자 라는 거였다네.
16:10
Could you work on that problem?"
401
955000
2000
이 문제 해결을 한 번 해 보겠나?"
16:12
And that's how GPS was born.
402
957000
3000
그렇게 해서 GPS가 만들어진 겁니다.
16:15
30 years later,
403
960000
2000
30년 후에
16:17
Ronald Reagan actually opened it up and made it an open platform
404
962000
3000
로널드 레이건 대통령은 그 기술을 공개하고 개방형 플랫폼으로
16:20
that anybody could kind of build upon
405
965000
2000
만들어서 누구든 그 기술을 기반으로
16:22
and anybody could come along and build new technology
406
967000
3000
새로운 기술을 개발할 수 있도록 개방을 했습니다.
16:25
that would create and innovate
407
970000
2000
이 개방형 플랫폼을 기반으로
16:27
on top of this open platform,
408
972000
2000
새로운 것을 창조하고 혁신할 수 있도록 한 겁니다.
16:29
left it open for anyone to do
409
974000
2000
누구든 그걸 가지고 원하는 건 거의 무엇이건
16:31
pretty much anything they wanted with it.
410
976000
2000
해 볼 수 있게 그냥 개방해 둔 겁니다.
16:33
And now, I guarantee you
411
978000
2000
그리고 이제 제가 장담하는데
16:35
certainly half of this room, if not more,
412
980000
2000
이 방에 계신 분 가운데 확실히 반은
16:37
has a device sitting in their pocket right now
413
982000
2000
지구 밖 인공위성과 교신하는 기구를
16:39
that is talking to one of these satellites in outer space.
414
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3000
주머니 안에 하나는 가지고 계실 것입니다.
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And I bet you one of you, if not more,
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3000
또 장담하는데 여러분 가운데 적어도 한 분은
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has used said device and said satellite system
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3000
앞서 말씀 드린 장치와 그 인공위성을 가지고
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to locate a nearby coffeehouse somewhere in the last --
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3000
근처의 커피 전문점이 어디에 있는지 찾으셨을 겁니다.
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(Laughter)
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2000
(웃음)
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in the last day or last week, right?
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3000
바로 어제든 지나주에든요. 그렇죠?
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(Applause)
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3000
(박수)
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And that, I think,
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2000
제 생각에는 이것도
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is a great case study, a great lesson
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개방형 혁신 시스템이 갖고 있는
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in the power, the marvelous, kind of unplanned
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힘에 대한, 놀랍고도 한편으로는 계획되지 않은채
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emergent, unpredictable power
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발생하는 예측불가능한 힘에 대한
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of open innovative systems.
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멋진 사례연구이자 교훈인 것 같습니다.
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When you build them right, they will be led to completely new directions
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여러분이 제대로만 구축한다면 이런 시스템은 만든 사람조차도
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that the creators never even dreamed of.
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꿈 꾼 적이 없는 완전히 새로운 방향으로 인도될 것입니다.
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I mean, here you have these guys
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2000
그러니까 제 말은 여기 그냥
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who basically thought they were just following this hunch,
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2000
자신들의 직감 혹은 조금 발전된 열정을
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this little passion that had developed,
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따른다고 생각했던 그런 친구들이
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then they thought they were fighting the Cold War,
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나중에는 냉전을 치르고 있다고 생각했다가
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and then it turns out they're just helping somebody
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결국 알고 봤더니 누군가가
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find a soy latte.
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라테 파는 가게 찾는 걸 돕고 있잖아요.
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(Laughter)
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(웃음)
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That is how innovation happens.
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그것이 혁신이 발생하는 방식입니다.
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Chance favors the connected mind.
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기회는 생각이 서로 맞물려 있는 사람들에게 찾아옵니다.
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Thank you very much.
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대단히 감사합니다
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(Applause)
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(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - WriterSteven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.
Why you should listen
Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."
Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society.
Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.
An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.
Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."
Steven Johnson | Speaker | TED.com