TED2017
Martin Ford: How we'll earn money in a future without jobs
مارتین فۆرد: چۆن لە داهاتوێکی پڕ بێکاری پارە پەیدا بکەین
Filmed:
Readability: 4.2
3,167,458 views
ئامێرەکانی دەتوانن بیربکەنەوە، فێربن و خۆیان بگونجێنن بەڕێوەن -- و ئەوەش لەوانەیە واتای ئەوەبێت دەرئەنجام مرۆڤەکان بێکارییەکی زۆر دیار ڕوویان تێدەکات. چی بکەین لەو بارەیەوە؟ لە قسەکردنێکی ڕاستەوخۆدا دەربارەی بیرۆکەیەکی مشتومڕ هەڵگر، داهاتووخواز مارتین فۆرد باسی جیاکردنەوەی داهات دەکات لە کاروباری کۆن و شێوازێکی داهاتی بنچینەیی جیهانی دامەزرێت.
Martin Ford - Futurist
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
Martin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm going to begin with a scary question:
0
787
2848
به پرسیارێكی ترسناك ده‌ست پێده‌كه‌م:
00:15
Are we headed toward
a future without jobs?
a future without jobs?
1
3659
2750
ئایا به‌ره‌و داهاتوویه‌ك
ده‌ڕۆین کاری تیا نەبێت؟
ده‌ڕۆین کاری تیا نەبێت؟
ئه‌و پێشكه‌وتنه به‌رچاوه‌ی ده‌یبینین
00:18
The remarkable progress that we're seeing
2
6987
2069
له ته‌كه‌نه‌لۆژیادا وه‌ك
ئۆتۆمبێلی بێشوفێر
ئۆتۆمبێلی بێشوفێر
00:21
in technologies like self-driving cars
3
9080
1861
00:22
has led to an explosion
of interest in this question,
of interest in this question,
4
10965
3065
بووه‌ته هۆی سه‌رهه‌ڵدانی ئه‌م پرسیاره،
00:26
but because it's something
that's been asked
that's been asked
5
14054
2150
به‌ڵام چونكه شتێكه زۆرجار پرسراوە
00:28
so many times in the past,
6
16228
1256
چه‌ندین جار له‌ڕابردوودا،
00:29
maybe what we should really be asking
7
17508
1840
ره‌نگه ئه‌وه‌ی ده‌بێ
له‌راستیا بیپرسین ئەوەیە
له‌راستیا بیپرسین ئەوەیە
00:31
is whether this time is really different.
8
19372
2900
ئایا ئه‌م جاره‌یان به‌ڕاستی جیاوازه.
ترسی ئه‌م به ئۆتۆماتیكی بوونه
ببێته هۆی وه‌لانانی كرێكار
ببێته هۆی وه‌لانانی كرێكار
00:35
The fear that automation
might displace workers
might displace workers
9
23252
2961
00:38
and potentially lead
to lots of unemployment
to lots of unemployment
10
26237
2117
له‌كۆتایشدا ببێته هۆی بێكارییه‌كی زۆر
00:40
goes back at a minimum 200 years
to the Luddite revolts in England.
to the Luddite revolts in England.
11
28378
3888
بگه‌ڕێینه‌وه بۆ ٢٠٠ساڵ له‌مه‌و پێش بۆ
.شۆڕشی كرێكارانی ئینگلیز دژی پیشه‌سازی.
.شۆڕشی كرێكارانی ئینگلیز دژی پیشه‌سازی.
00:44
And since then, this concern
has come up again and again.
has come up again and again.
12
32290
3196
له‌و كاته‌وه، ئه‌م بابه‌ته
به‌دووباره‌یی سەریهەڵداوەتەوە.
به‌دووباره‌یی سەریهەڵداوەتەوە.
00:47
I'm going to guess
13
35510
1161
پێشبینی ئه‌وه ده‌كه‌م
00:48
that most of you have probably never
heard of the Triple Revolution report,
heard of the Triple Revolution report,
14
36695
4466
زۆرینه‌تان هیچتان نه‌بیستبێ ده‌رباره‌ی
راپۆرتی شۆڕشی سیانی،
راپۆرتی شۆڕشی سیانی،
به‌ڵام ئه‌مه راپۆرتێكی دیار و گرنگه.
00:53
but this was a very prominent report.
15
41185
2293
له‌لایه‌ن گروپێك خه‌ڵكی ژیره‌وه
داڕێژراوه..
داڕێژراوه..
00:55
It was put together
by a brilliant group of people --
by a brilliant group of people --
16
43502
2531
له‌ناویاندا دوو هه‌ڵگری
خه‌ڵاتی نۆبڵ هه‌یه--
خه‌ڵاتی نۆبڵ هه‌یه--
00:58
it actually included
two Nobel laureates --
two Nobel laureates --
17
46057
3057
راپۆرته‌كه‌ش خراوه‌ته به‌رده‌ستی
سه‌رۆكی ئه‌مریكا،
سه‌رۆكی ئه‌مریكا،
01:01
and this report was presented
to the President of the United States,
to the President of the United States,
18
49138
3223
باسی ئه‌وه ده‌كات ئه‌مریكا له لێواری
تێكچوونی ئابوری و كۆمه‌ڵایه‌تیدایه
تێكچوونی ئابوری و كۆمه‌ڵایه‌تیدایه
01:04
and it argued that the US was on the brink
of economic and social upheaval
of economic and social upheaval
19
52385
5494
له‌به‌رئه‌وه‌ی پیشه‌سازی ئۆتۆماتیكی
خه‌ریكه ملیۆنان خه‌ڵك
خه‌ریكه ملیۆنان خه‌ڵك
01:09
because industrial automation
was going to put millions of people
was going to put millions of people
20
57903
3102
ده‌خاته ده‌ره‌وه‌ی ئیش.
01:13
out of work.
21
61029
1152
راپۆرته‌كه خرابووه به‌رده‌ستی
سه‌رۆك لیندۆن جۆنسن
سه‌رۆك لیندۆن جۆنسن
01:14
Now, that report was delivered
to President Lyndon Johnson
to President Lyndon Johnson
22
62205
3657
له مانگی ئازاری ١٩٦٤.
01:17
in March of 1964.
23
65886
1801
ئێستا زیاتر له په‌نجا ساڵه،
01:19
So that's now over 50 years,
24
67711
2216
بێگومان ئەو شتە
هەر ڕووینەداوە.
هەر ڕووینەداوە.
01:21
and, of course, that
hasn't really happened.
hasn't really happened.
25
69951
2058
ئەمەش دووبارە و دووبارە
چیرۆکەکە بووە.
چیرۆکەکە بووە.
01:24
And that's been the story again and again.
26
72033
2144
ئه‌و زه‌نگه چه‌ند جار
دووباره بۆتەوە.
دووباره بۆتەوە.
01:26
This alarm has been raised repeatedly,
27
74201
2109
به‌ڵام هه‌میشه زه‌نگێكی هه‌ڵه‌یه.
01:28
but it's always been a false alarm.
28
76334
2013
01:30
And because it's been a false alarm,
29
78371
1809
چونكه زه‌نگێكی هەڵەشە،
01:32
it's led to a very conventional way
of thinking about this.
of thinking about this.
30
80204
2807
بوه‌ته هۆی ڕێگایه‌كی زۆر
رۆتینی بۆ بیركردنه‌وه لێیی.
رۆتینی بۆ بیركردنه‌وه لێیی.
01:35
And that says essentially that yes,
31
83035
2532
وه پێمان ده‌ڵێت كه به‌ڵێ،
01:37
technology may devastate
entire industries.
entire industries.
32
85591
2548
ته‌كنه‌لۆژیا ڕەنگە هه‌موو
كارگه‌كان وێران بكات.
كارگه‌كان وێران بكات.
01:40
It may wipe out whole occupations
and types of work.
and types of work.
33
88163
3732
ڕەنگە ببێته هۆی سڕینه‌وه‌ی
هه‌موو پیشه و كاره‌كان.
هه‌موو پیشه و كاره‌كان.
01:43
But at the same time, of course,
34
91919
1608
به‌ڵام له‌هه‌مان كاتدا،
01:45
progress is going to lead
to entirely new things.
to entirely new things.
35
93551
2351
به‌ره‌وپێشچوون ده‌بێته هۆی هاتنی شتی نوێ.
01:47
So there will be new industries
that will arise in the future,
that will arise in the future,
36
95926
2962
كارگه‌ی تازه په‌یدا ده‌بن له‌داهاتوودا،
01:50
and those industries, of course,
will have to hire people.
will have to hire people.
37
98912
2858
وه ئه‌و كارگانه‌ش ده‌بێ
خه‌ڵك بخه‌نه سه‌ر ئیش.
خه‌ڵك بخه‌نه سه‌ر ئیش.
01:53
There'll be new kinds of work
that will appear,
that will appear,
38
101794
2238
وه جۆرێكی تری كاركردن دێته ئاراوه،
01:56
and those might be things that today
we can't really even imagine.
we can't really even imagine.
39
104056
3210
ره‌نگه شته‌كانێك بن كه ئێمه
هه‌ر به‌خه‌یاڵیشماندا نایه‌ت.
هه‌ر به‌خه‌یاڵیشماندا نایه‌ت.
01:59
And that has been the story so far,
40
107290
1747
تا ئێستا چیرۆکەکە ئاوا بووە،
02:01
and it's been a positive story.
41
109061
1494
چیرۆکێکی ئەرێنیش بووە
ئه‌وه ده‌رده‌خات كه ئیشه نوێكان
كه په‌یداده‌بن
كه په‌یداده‌بن
02:03
It turns out that the new jobs
that have been created
that have been created
42
111095
3325
02:06
have generally been
a lot better than the old ones.
a lot better than the old ones.
43
114444
2470
به گشتی زۆر باشترن له‌كۆنه‌كان.
02:08
They have, for example,
been more engaging.
been more engaging.
44
116938
2656
بۆنمونه تێكه‌ڵاوبوونی زیاتریان تێداده‌بێ.
02:11
They've been in safer,
more comfortable work environments,
more comfortable work environments,
45
119618
3429
له‌شوێنی سه‌لامتتر و
له‌ژینگه‌ی ئاسوده‌تر ده‌بن،
له‌ژینگه‌ی ئاسوده‌تر ده‌بن،
02:15
and, of course, they've paid more.
46
123071
1680
پارەشی باشتر دەبێت.
02:16
So it has been a positive story.
47
124775
1865
جا بۆیه ئه‌مه شتێكی دڵخۆشكه‌ره.
02:18
That's the way things
have played out so far.
have played out so far.
48
126664
2208
ئه‌مه ڕێگای كردنی شته‌كانه تا ئێستا.
به‌ڵام یه‌ك جۆر كرێكار هه‌یه
02:21
But there is one particular
class of worker
class of worker
49
129292
2948
02:24
for whom the story
has been quite different.
has been quite different.
50
132264
2252
بۆ ئه‌وان شته‌كه تۆزێ جیاوازتره.
بۆ ئه‌و جۆره كرێكارانه
02:27
For these workers,
51
135938
1150
02:29
technology has completely
decimated their work,
decimated their work,
52
137112
3021
ته‌كه‌نه‌لۆژیا به‌ته‌واوی
ئیشه‌كانیان ده‌كوژێت، و
ئیشه‌كانیان ده‌كوژێت، و
02:32
and it really hasn't created
any new opportunities at all.
any new opportunities at all.
53
140157
3214
هه‌لی تازه‌شیان هه‌رگیز بۆ ناڕه‌خسێنێ.
02:35
And these workers, of course,
54
143395
2195
ئه‌م كرێكارانه‌ش، به‌دڵنیایی،
02:37
are horses.
55
145614
1288
ئه‌سپه‌كانن.
02:38
(Laughter)
56
146926
1443
(پێكه‌نین)
02:40
So I can ask a very provocative question:
57
148393
2750
بۆیه ده‌توانم پرسیارێكی
هانده‌رانه بكه‌م:
هانده‌رانه بكه‌م:
02:43
Is it possible that at some
point in the future,
point in the future,
58
151167
3435
ئایا ده‌كرێت له‌داهاتوودا،
02:46
a significant fraction of the human
workforce is going to be made redundant
workforce is going to be made redundant
59
154626
4628
رێژه‌یه‌كی به‌رچاوی ده‌ستی كاری مرۆڤ
بێسوود بكه‌وێ
بێسوود بكه‌وێ
02:51
in the way that horses were?
60
159278
1702
هاوشێوەی ئەسپەکان؟
ره‌نگه په‌رچه‌كردارێكی ناوه‌كیتان
تێدا درووست ببێ بۆ ئه‌مه.
تێدا درووست ببێ بۆ ئه‌مه.
02:53
Now, you might have a very visceral,
reflexive reaction to that.
reflexive reaction to that.
61
161485
3000
وه بڵێن" ئه‌مه بێمانیه.
02:56
You might say, "That's absurd.
62
164509
1647
چۆن ده‌توانی مرۆڤ به ئه‌سپ بچوێنیت؟"
02:58
How can you possibly compare
human beings to horses?"
human beings to horses?"
63
166180
3669
ئه‌سپه‌كان به‌دڵنیایی شتێكی سنوردارن،
03:02
Horses, of course, are very limited,
64
170437
1769
وه‌كاتێ ئۆتۆمبێل و بارهه‌ڵگر و
تراكتۆر دێنه‌پێشه‌وه،
تراكتۆر دێنه‌پێشه‌وه،
03:04
and when cars and trucks
and tractors came along,
and tractors came along,
65
172230
2893
03:07
horses really had nowhere else to turn.
66
175147
2045
ئه‌سپ هیچی بۆ نامێنێته‌وه بیكات.
به‌ڵام مرۆڤه‌كان زیره‌كییان هه‌یه؛
03:09
People, on the other hand,
are intelligent;
are intelligent;
67
177844
2360
ده‌توانین فێربین، ده‌توانین به‌رگه‌بگرین.
03:12
we can learn, we can adapt.
68
180228
1785
03:14
And in theory,
69
182037
1164
هەروەها لەڕووی بیردۆزییەوە،
03:15
that ought to mean that we can
always find something new to do,
always find something new to do,
70
183225
3127
ئه‌مه واده‌كات هه‌میشه بتوانین
شتێكی تازه بدۆزینه‌وه،
شتێكی تازه بدۆزینه‌وه،
03:18
and that we can always remain
relevant to the future economy.
relevant to the future economy.
71
186376
3306
وه ده‌توانین هه‌میشه په‌یوه‌ست به
ئابوری داهاتوو بمێنینه‌وه.
ئابوری داهاتوو بمێنینه‌وه.
به‌ڵام هەندێک شت هه‌ن كه به‌ڕاستی
گرنگن تێیان بگه‌ین.
گرنگن تێیان بگه‌ین.
03:21
But here's the really
critical thing to understand.
critical thing to understand.
72
189706
2437
ئه‌و ئامێرانه‌ی كرێكاره‌كان
ده‌خه‌نه مه‌ترسیه‌وه له‌داهاتو
ده‌خه‌نه مه‌ترسیه‌وه له‌داهاتو
03:24
The machines that will threaten
workers in the future
workers in the future
73
192790
2865
03:27
are really nothing like those cars
and trucks and tractors
and trucks and tractors
74
195679
3234
هەندێک شتی وه‌ك ئۆتۆمبیل و
بارهه‌ڵگر و تراكتۆر
بارهه‌ڵگر و تراكتۆر
كه جێگایان به ئه‌سپ له‌ق كرد.
03:30
that displaced horses.
75
198937
1616
داهاتوو پڕده‌بێت له ئامێری
بیركه‌ره‌وه، فێربوو، به‌رگه‌گر.
بیركه‌ره‌وه، فێربوو، به‌رگه‌گر.
03:32
The future is going to be full
of thinking, learning, adapting machines.
of thinking, learning, adapting machines.
76
200577
4839
ئەمەش واتای ئەوەیە،
03:37
And what that really means
77
205440
1408
واتا ته‌كنه‌لۆژیا له‌كۆتایدا
ده‌ستده‌كات به‌تێپه‌ڕاندنی
ده‌ستده‌كات به‌تێپه‌ڕاندنی
03:38
is that technology is finally
beginning to encroach
beginning to encroach
78
206872
2834
ئه‌و توانا بنچینه‌یانه‌ی مرۆڤ--
03:41
on that fundamental human capability --
79
209730
2849
03:44
the thing that makes us
so different from horses,
so different from horses,
80
212603
2803
ئه‌وه‌ی ئێمه جیاده‌كاته‌وه
له‌ئه‌سپه‌كان،
له‌ئه‌سپه‌كان،
03:47
and the very thing that, so far,
81
215430
2234
وه زۆرترین شت تائێستا،
03:49
has allowed us to stay ahead
of the march of progress
of the march of progress
82
217688
2647
هێشتویه‌تی له‌لوتكه‌ی
پێشكه‌وتندا بمێنینه‌وه،
پێشكه‌وتندا بمێنینه‌وه،
03:52
and remain relevant,
83
220359
1189
پێویستە بمێننەوە، و
03:53
and, in fact, indispensable
to the economy.
to the economy.
84
221572
3067
لەڕاستیدا زۆر پێویستە بۆ ئابروی.
ئه‌وه‌ی هه‌یه، زۆر جیاوازه،
03:58
So what is it that is really so different
85
226407
2495
04:00
about today's information technology
86
228926
2043
ده‌رباره‌ی ته‌كنه‌لۆژیای زانیاری سه‌رده‌م
04:02
relative to what we've seen in the past?
87
230993
1947
په‌ویوه‌ندیداره به‌وه‌ی رابردو بینیمان؟
04:04
I would point to three fundamental things.
88
232964
2653
په‌نجه ده‌خه‌مه سه‌ر سێ شتی بنچینه‌یی..
یه‌كه‌م شت ئه‌وه‌یه، ئێمه
ئه‌و پرۆسه به‌رده‌وامه ده‌بینین
ئه‌و پرۆسه به‌رده‌وامه ده‌بینین
04:07
The first thing is that we have seen
this ongoing process
this ongoing process
89
235641
4409
له خێراگۆرانی به‌رده‌وام.
04:12
of exponential acceleration.
90
240074
1888
هه‌مووتان یاسای (مۆر)تان بیستووه،
04:14
I know you all know about Moore's law,
91
242420
2095
04:16
but in fact, it's more
broad-based than that;
broad-based than that;
92
244539
2296
له‌راستیدا زۆر بنكه‌فراوانتره له‌وه؛
04:18
it extends in many cases,
for example, to software,
for example, to software,
93
246859
3150
په‌لیكێشاوه‌ه بۆ زۆربه‌ی شته‌كان،
بۆنمونه سۆفتوێر
بۆنمونه سۆفتوێر
په‌لیكێشاوه بۆ په‌یوه‌ندییه‌كان،
تۆڕی په‌یوه‌ندی و به‌ره‌وزیاتریش.
تۆڕی په‌یوه‌ندی و به‌ره‌وزیاتریش.
04:22
it extends to communications,
bandwidth and so forth.
bandwidth and so forth.
94
250033
3000
04:25
But the really key thing to understand
95
253057
1984
به‌ڵام له‌راستیدا گرنگترین
شت بۆ تێگه‌یشتن
شت بۆ تێگه‌یشتن
04:27
is that this acceleration has now
been going on for a really long time.
been going on for a really long time.
96
255065
3871
ئه‌وه‌یه كه ئه‌و هه‌ڵكشانه
ماوه‌یه‌كی زۆرە به‌رده‌وامه.
ماوه‌یه‌كی زۆرە به‌رده‌وامه.
04:30
In fact, it's been going on for decades.
97
258960
1925
له‌راستیدا چه‌ند ده‌یه‌یه‌كه.
04:32
If you measure from the late 1950s,
98
260909
2756
ئه‌گه‌ر له كۆتایی١٩٥٠ هه‌ژماری بكه‌ین،
04:35
when the first integrated
circuits were fabricated,
circuits were fabricated,
99
263689
2425
كاتێك یه‌كه‌م سوڕی كاره‌بایی
.ته‌واوكار دانرا
.ته‌واوكار دانرا
04:38
we've seen something on the order
of 30 doublings in computational power
of 30 doublings in computational power
100
266138
4785
ئه‌وه‌ی به‌دیمانكرد، سی جار دوو هێندبوونی
هێزی ژماره‌یی بوو.
هێزی ژماره‌یی بوو.
04:42
since then.
101
270947
1156
له‌و كاته‌وه.
04:44
That's just an extraordinary number
of times to double any quantity,
of times to double any quantity,
102
272127
3688
ژماره‌یه‌كی نائاساییه له دوو هێندبوونی
هه‌ر ژماره‌یه‌ك،
هه‌ر ژماره‌یه‌ك،
04:47
and what it really means
103
275839
1240
واتای چی دەگەیەنێت
04:49
is that we're now at a point
where we're going to see
where we're going to see
104
277103
2524
واتا ئێمه ئێستا له‌خاڵێكداین كه
04:51
just an extraordinary amount
of absolute progress,
of absolute progress,
105
279651
2411
ژماره‌یه‌كی نائاسایی له
به‌ره‌وپێشچوون ده‌بینین،
به‌ره‌وپێشچوون ده‌بینین،
04:54
and, of course, things are going
to continue to also accelerate
to continue to also accelerate
106
282086
2975
وه شته‌كانیش به‌رده‌وام ده‌بن
له هه‌ڵكشان
له هه‌ڵكشان
04:57
from this point.
107
285085
1159
له‌م خاڵه‌وه.
04:58
So as we look forward
to the coming years and decades,
to the coming years and decades,
108
286268
2540
بۆیه چاومان له‌سه‌ر چه‌ند ساڵ و
ده‌یه‌ی داهاتووه،
ده‌یه‌ی داهاتووه،
05:00
I think that means
that we're going to see things
that we're going to see things
109
288832
2338
پێم وایه ئه‌مه‌ش واتا
زۆر شت دەبینین
زۆر شت دەبینین
05:03
that we're really not prepared for.
110
291194
1673
كه خۆمان بۆ ئاماده‌نه‌كردووه.
05:04
We're going to see things
that astonish us.
that astonish us.
111
292891
2077
به‌ره‌و زۆر شت ده‌ڕۆین
کە سه‌رساممان ده‌كه‌ن
کە سه‌رساممان ده‌كه‌ن
05:06
The second key thing
112
294992
1266
دووەم شتی گرنگ
05:08
is that the machines are,
in a limited sense, beginning to think.
in a limited sense, beginning to think.
113
296282
3906
ئه‌وه‌یه، ئامێره‌كان له چوارچێوه‌یه‌كی
.دیاریكراودا ده‌ستده‌كه‌ن به‌بیركردنه‌وه
.دیاریكراودا ده‌ستده‌كه‌ن به‌بیركردنه‌وه
05:12
And by this, I don't mean human-level AI,
114
300212
2457
مه‌به‌ستم له‌وه ئاستی ژیری مرۆڤ نییه،
05:14
or science fiction
artificial intelligence;
artificial intelligence;
115
302693
2936
یا ژیری ده‌ستكردی ناو زیرەکی درووستکراو؛
05:17
I simply mean that machines and algorithms
are making decisions.
are making decisions.
116
305653
4462
به‌ساده‌یی مه‌به‌ستم ئه‌وه‌یه ئامێره‌كان
.توانای ئه‌نجامده‌رهێنان په‌یداده‌كه‌ن
.توانای ئه‌نجامده‌رهێنان په‌یداده‌كه‌ن
05:22
They're solving problems,
and most importantly, they're learning.
and most importantly, they're learning.
117
310139
3860
كێشه‌كان چاره‌سه‌ر ده‌كه‌ن، و
له‌هه‌مووی گرنگتر ده‌سده‌كه‌ن به فێربوون.
له‌هه‌مووی گرنگتر ده‌سده‌كه‌ن به فێربوون.
05:26
In fact, if there's one technology
that is truly central to this
that is truly central to this
118
314023
3303
له‌راستیدا، ئه‌گه‌ر ته‌كنه‌لۆژیایه‌ك
هه‌بێت كه چه‌قی بابه‌ته‌كه‌بێت
هه‌بێت كه چه‌قی بابه‌ته‌كه‌بێت
05:29
and has really become
the driving force behind this,
the driving force behind this,
119
317350
3077
وه به‌راستی هێزی بزوێنه‌ری
پشتی شته‌كه‌یه،
پشتی شته‌كه‌یه،
05:32
it's machine learning,
120
320451
1172
توانای فێربوونی ئامێرە،
05:33
which is just becoming
this incredibly powerful,
this incredibly powerful,
121
321647
2720
كه ده‌یكاته تەکنەلۆجیایەکی
زۆر بەهێز،
زۆر بەهێز،
05:36
disruptive, scalable technology.
122
324391
2638
هه‌ڵوه‌شێنه‌ر،
بێوێنە، و پێوانەکراو.
بێوێنە، و پێوانەکراو.
باشترین نموونه كه له‌م دواییانه‌دا بینیم
05:39
One of the best examples
I've seen of that recently
I've seen of that recently
123
327561
2469
ئه‌و شتانه‌یه كه ته‌كنه‌لۆژیای
(دیپ مایند)ی گووگڵ توانی بیكات.
(دیپ مایند)ی گووگڵ توانی بیكات.
05:42
was what Google's DeepMind
division was able to do
division was able to do
124
330054
2751
05:44
with its AlphaGo system.
125
332829
1553
به سیستمی(ئه‌لفاگۆو).
05:46
Now, this is the system that was able
to beat the best player in the world
to beat the best player in the world
126
334406
4300
ئێستا، ئه‌م سیستمه ده‌توانێت شكست
به باشترین یاریزانی جیهان بهێنێت
به باشترین یاریزانی جیهان بهێنێت
05:50
at the ancient game of Go.
127
338730
1979
له یاری(گۆو)ی مێژووییدا.
05:52
Now, at least to me,
128
340733
1150
به‌لای كه‌مه‌وه بۆ من،
05:53
there are two things that really
stand out about the game of Go.
stand out about the game of Go.
129
341907
3117
دوو شت به‌راستی تێبینیكراون
ده‌رباره‌ی یاری (گۆوو).
ده‌رباره‌ی یاری (گۆوو).
05:57
One is that as you're playing the game,
130
345048
2296
یه‌كێكیان ئه‌وه‌یه كاتێك
تۆ یاری ده‌كه‌یت،
تۆ یاری ده‌كه‌یت،
05:59
the number of configurations
that the board can be in
that the board can be in
131
347368
2866
ژماره‌ی ڕیزکردنەکانی کە دەکرێت
بۆردەکە تێیدا بێت
بۆردەکە تێیدا بێت
06:02
is essentially infinite.
132
350258
1411
له بنه‌ره‌تدا ناكۆتایه.
06:03
There are actually more possibilities
than there are atoms in the universe.
than there are atoms in the universe.
133
351693
3833
ژماره‌ی ئه‌گه‌ره‌كان زیاتره له‌ژماره‌ی
ئه‌و ئه‌تۆمانه‌ی له‌گه‌ردووندا هه‌یه.
ئه‌و ئه‌تۆمانه‌ی له‌گه‌ردووندا هه‌یه.
06:07
So what that means is,
134
355980
1184
کەواتە ئەمە واتای چییە،
06:09
you're never going to be able to build
a computer to win at the game of Go
a computer to win at the game of Go
135
357188
3597
واتا تۆ هه‌رگیز ناتوانی كۆمپیوته‌رێك
درووستبكه‌ی كه یاری(گۆو) بباته‌وه
درووستبكه‌ی كه یاری(گۆو) بباته‌وه
06:12
the way chess was approached, for example,
136
360809
2180
وه‌ك ئه‌وه‌ی له‌شه‌تره‌نجدا ده‌یكه‌یت،
06:15
which is basically to throw
brute-force computational power at it.
brute-force computational power at it.
137
363013
4526
كه هێزێكی كۆمپیوته‌ری
بێژیری ده‌هاویته ناوی.
بێژیری ده‌هاویته ناوی.
06:19
So clearly, a much more sophisticated,
thinking-like approach is needed.
thinking-like approach is needed.
138
367563
4177
بۆیه به‌روونی، به‌ره‌وچوونێكی
شێوه‌بیركردنه‌وه‌ی ئاڵۆزی پێویسته.
شێوه‌بیركردنه‌وه‌ی ئاڵۆزی پێویسته.
06:24
The second thing
that really stands out is that,
that really stands out is that,
139
372368
3271
دووه‌م شت كه تێبینیكراوه ئه‌وه‌یه،
06:27
if you talk to one
of the championship Go players,
of the championship Go players,
140
375663
2647
گه‌ر قسه له‌گه‌ڵ پاڵه‌وانێكی
یاری(گۆو) بكه‌ی،
یاری(گۆو) بكه‌ی،
06:30
this person cannot necessarily
even really articulate what exactly it is
even really articulate what exactly it is
141
378334
4485
ئه‌و كه‌سه ناتوانێت
به‌وردی پێتبڵێ كه چییه
به‌وردی پێتبڵێ كه چییه
06:34
they're thinking about
as they play the game.
as they play the game.
142
382843
2215
ئه‌وان كاتی یاریكردنه‌كه
بیری لێ ده‌كه‌نه‌وه
بیری لێ ده‌كه‌نه‌وه
06:37
It's often something
that's very intuitive,
that's very intuitive,
143
385082
2193
شتێكی زۆر ژیرانه‌یه،
06:39
it's almost just like a feeling
about which move they should make.
about which move they should make.
144
387299
3322
وه‌ك ئه‌وه وایه هه‌ست بكه‌ی ده‌بێ
چ جوڵه‌یه‌ك بكه‌یت.
چ جوڵه‌یه‌ك بكه‌یت.
06:42
So given those two qualities,
145
390645
1407
ئه‌م دوو تایبه‌تمه‌ندییه،
06:44
I would say that playing Go
at a world champion level
at a world champion level
146
392076
3937
ده‌توانم بڵێم كردنی یاری(گۆو)
له پاڵه‌وانێتییه‌كان
له پاڵه‌وانێتییه‌كان
06:48
really ought to be something
that's safe from automation,
that's safe from automation,
147
396037
3238
شتێكه له به‌ئامێربوون و
،بوون بە ئۆتۆماتیکی دووره
،بوون بە ئۆتۆماتیکی دووره
06:51
and the fact that it isn't should really
raise a cautionary flag for us.
raise a cautionary flag for us.
148
399299
4446
وه ڕاستی ئەوەش کە وایە پێویستە ئاڵای
ئاگاداركردنه‌وه‌مان بۆ هەڵکات.
ئاگاداركردنه‌وه‌مان بۆ هەڵکات.
06:55
And the reason is that we tend
to draw a very distinct line,
to draw a very distinct line,
149
403769
3917
هۆكاره‌كه‌ش ئه‌وه‌یه وامان
،لێده‌كات هێڵێكی جیاكه‌ره‌وه بكێشین
،لێده‌كات هێڵێكی جیاكه‌ره‌وه بكێشین
06:59
and on one side of that line
are all the jobs and tasks
are all the jobs and tasks
150
407710
3509
له‌لایه‌كی هێڵه‌كه هه‌موو
ئیش وئه‌ركه‌كان هه‌ن
ئیش وئه‌ركه‌كان هه‌ن
07:03
that we perceive as being on some level
fundamentally routine and repetitive
fundamentally routine and repetitive
151
411243
4748
كه هه‌ستی پێده‌كه‌ین له‌هه‌ندێ ئاستدا
رۆتینی و دووباره‌بوه‌وه‌ن
رۆتینی و دووباره‌بوه‌وه‌ن
07:08
and predictable.
152
416015
1350
وه چاوه‌ڕوانكراویشن.
07:09
And we know that these jobs
might be in different industries,
might be in different industries,
153
417389
2858
ده‌زانین ئه‌م ئیشانه ده‌كرێ
،له‌كارگه‌ی جیاوازبن
،له‌كارگه‌ی جیاوازبن
07:12
they might be in different occupations
and at different skill levels,
and at different skill levels,
154
420271
3373
له‌وه‌یه له پیشه جیاوازه‌كان و
له‌ئاستی پیشه‌یی جیاوزدابن،
له‌ئاستی پیشه‌یی جیاوزدابن،
07:15
but because they are innately predictable,
155
423668
2210
به‌ڵام چونكه له‌بنه‌ره‌تدا
پێشبینیكراون،
پێشبینیكراون،
07:17
we know they're probably at some point
going to be susceptible
going to be susceptible
156
425902
3127
ده‌زانین كه ره‌نگه له‌خاڵێكدا
بکەونە به‌ر مه‌ترسی
بکەونە به‌ر مه‌ترسی
07:21
to machine learning,
157
429053
1177
فێربوونی ئامێره‌كان،
07:22
and therefore, to automation.
158
430254
1419
هەر بۆیە، ده‌بنه ئۆتۆماتیكی.
07:23
And make no mistake --
that's a lot of jobs.
that's a lot of jobs.
159
431697
2097
بەهەڵەیا نەچن --
ئەوە ئیشی زۆر ئەگرێتەوە.
ئەوە ئیشی زۆر ئەگرێتەوە.
07:25
That's probably something
on the order of roughly half
on the order of roughly half
160
433818
2679
كه به‌نزیكه‌یی نیوه‌ی
07:28
the jobs in the economy.
161
436521
1567
ئیشه‌كانی ناو ئابورییه.
07:30
But then on the other side of that line,
162
438112
2159
به‌ڵام له‌لاكه‌ی تری هێڵه‌كه‌وه،
07:32
we have all the jobs
that require some capability
that require some capability
163
440295
4071
هه‌موو ئه‌و ئیشانه‌مان هه‌یه كه
پێویستیان به هه‌ندێ توانا هه‌یه
پێویستیان به هه‌ندێ توانا هه‌یه
07:36
that we perceive as being uniquely human,
164
444390
2372
كه ئێمه ده‌یزانین وه‌ك مرۆڤی بێهاوتا،
07:38
and these are the jobs
that we think are safe.
that we think are safe.
165
446786
2223
ئه‌مه‌ش ئه‌و ئیشانه‌یه
پێمانوایه سه‌لامه‌تن.
پێمانوایه سه‌لامه‌تن.
07:41
Now, based on what I know
about the game of Go,
about the game of Go,
166
449033
2265
له‌سه‌ر بنچینه‌ی ئه‌وه‌ی
من ده‌یزانم له‌سەر یاری(گۆو)،
من ده‌یزانم له‌سەر یاری(گۆو)،
07:43
I would've guessed that it really ought
to be on the safe side of that line.
to be on the safe side of that line.
167
451322
3703
پێشبینی ده‌كه‌م كه له لایه‌نه
سه‌لامه‌ته‌كه‌ی هێڵه‌كه بێت.
سه‌لامه‌ته‌كه‌ی هێڵه‌كه بێت.
به‌ڵام راستیه‌كه ئه‌وه‌یه كه وانییه،
گۆۆگڵ ئه‌م كێشه‌یه‌ی چاره‌كردووه
گۆۆگڵ ئه‌م كێشه‌یه‌ی چاره‌كردووه
07:47
But the fact that it isn't,
and that Google solved this problem,
and that Google solved this problem,
168
455049
3178
07:50
suggests that that line is going
to be very dynamic.
to be very dynamic.
169
458251
2432
وه پێشبینی ده‌كات ئه‌و
هێڵه زۆر جوڵاوبێت.
هێڵه زۆر جوڵاوبێت.
07:52
It's going to shift,
170
460707
1179
وه بگوێزرێته‌وه.
07:53
and it's going to shift in a way
that consumes more and more jobs and tasks
that consumes more and more jobs and tasks
171
461910
4135
به‌ئاراسته‌یه‌كیشدا بگوێزرێته‌وه كه
ئیش و پیشه‌ی زیاتر و زیاتر له‌ناو ببات
ئیش و پیشه‌ی زیاتر و زیاتر له‌ناو ببات
07:58
that we currently perceive
as being safe from automation.
as being safe from automation.
172
466069
3017
كه ئێمه ئێستا پێمان وایه پارێزراوین
له به‌ئه‌لیكترۆنی بوون.
له به‌ئه‌لیكترۆنی بوون.
08:01
The other key thing to understand
173
469921
1657
راستییه‌كی تر كه ده‌بێ تێییبگه‌ین
08:03
is that this is by no means just about
low-wage jobs or blue-collar jobs,
low-wage jobs or blue-collar jobs,
174
471602
5138
ئه‌وه‌یه كه به هیچ شێوه‌یه‌ك ئیشه كرێ
.كه‌مه‌كان و كه‌م داهاته‌كان نین به‌ته‌نیا
.كه‌مه‌كان و كه‌م داهاته‌كان نین به‌ته‌نیا
یاخود ئه‌و ئیشانه‌ی كه خه‌ڵكی
08:08
or jobs and tasks done by people
175
476764
1875
08:10
that have relatively
low levels of education.
low levels of education.
176
478663
2104
نه‌خوێنده‌وار ده‌یكه‌ن.
08:12
There's lots of evidence to show
177
480791
1524
به‌ڵگه‌ی زۆر هه‌یه پشانی ده‌دات
08:14
that these technologies are rapidly
climbing the skills ladder.
climbing the skills ladder.
178
482339
3160
ئه‌و ته‌كنه‌لۆژیایه خێرا باز ده‌دات
به‌سه‌ر په‌یژه‌ی كارامه‌یی.
به‌سه‌ر په‌یژه‌ی كارامه‌یی.
بۆیه كاریگه‌رییه‌كانی ده‌بینین
له‌سه‌ر كاره پرۆفیشناڵه‌كانیش--
له‌سه‌ر كاره پرۆفیشناڵه‌كانیش--
08:17
So we already see an impact
on professional jobs --
on professional jobs --
179
485523
3616
ئه‌و ئیشانه‌ی له‌لایه‌ن خه‌ڵكی
پرۆفیشناڵه‌وه ده‌كرێ وه‌ك ژمێریار
پرۆفیشناڵه‌وه ده‌كرێ وه‌ك ژمێریار
08:21
tasks done by people like accountants,
180
489163
4435
شیكه‌ره‌وه‌ی دارایی،
رۆژنامه‌وان،
پارێزه‌ر، پسپۆڕی تیشك و وه له‌وه‌ش زیاتر.
08:25
financial analysts,
181
493622
1317
08:26
journalists,
182
494963
1296
بۆیه زۆرێك له‌و شتانه‌ی بروامان پێهێناون
08:28
lawyers, radiologists and so forth.
183
496283
2377
ده‌رباره‌ی جۆری ئیش و كاروپیشه‌كان
08:30
So a lot of the assumptions that we make
184
498684
1938
له‌ژێر مه‌ترسی به‌ئه‌لیكترۆنی
بووندان له‌داهاتوودا
بووندان له‌داهاتوودا
08:32
about the kind of occupations
and tasks and jobs
and tasks and jobs
185
500646
3220
ئەگەری زۆرە بەربەستیان
بۆ درووستبکرێت بەرەوپێش بچن.
بۆ درووستبکرێت بەرەوپێش بچن.
08:35
that are going to be threatened
by automation in the future
by automation in the future
186
503890
2819
بۆیه كاتێ ئاماژه‌كان
ده‌خه‌ینه پال یه‌كتر
ده‌خه‌ینه پال یه‌كتر
08:38
are very likely to be
challenged going forward.
challenged going forward.
187
506733
2198
پێموایه به روونی پیشانمان ده‌دات
كه له‌داهاتوودا كۆتایی دێت به
كه له‌داهاتوودا كۆتایی دێت به
08:40
So as we put these trends together,
188
508955
1700
08:42
I think what it shows is that we could
very well end up in a future
very well end up in a future
189
510679
3292
بێكارییه‌كی به‌رچاو.
یان بەلایەنی کەمەوە،
ره‌نگه رووبه‌رووی بێكاری زۆر، و
كه‌می مووچه ببینه‌وه
كه‌می مووچه ببینه‌وه
08:45
with significant unemployment.
190
513995
1507
له‌وانه‌یه هه‌ره‌سی
مووچه‌شی لێ بكه‌وێته‌وه
مووچه‌شی لێ بكه‌وێته‌وه
08:48
Or at a minimum,
191
516254
1152
08:49
we could face lots of underemployment
or stagnant wages,
or stagnant wages,
192
517430
3781
وه به‌دڵنیایی،
رێژه‌یه‌كی به‌رچاوی نایه‌كسانی.
رێژه‌یه‌كی به‌رچاوی نایه‌كسانی.
08:53
maybe even declining wages.
193
521235
2097
ئه‌مانه هه‌مووی، ڕێژه‌یه‌كی مه‌ترسیداری
سترێس درووست ده‌كه‌ن
سترێس درووست ده‌كه‌ن
08:56
And, of course, soaring levels
of inequality.
of inequality.
194
524142
2810
له‌سه‌ر ته‌واوی كۆمه‌ڵگه.
له‌سه‌روی ئه‌مه‌شه‌وه، كێشه‌ی بنچینه‌یی
له ئابوریدا سه‌رهه‌ڵده‌ده‌ن
له ئابوریدا سه‌رهه‌ڵده‌ده‌ن
08:58
All of that, of course, is going to put
a terrific amount of stress
a terrific amount of stress
195
526976
4033
ئه‌مه‌ش بۆیه سه‌رهه‌ڵده‌دات چونكه
پیشه‌كان میكانیزمی سه‌ره‌تایین
پیشه‌كان میكانیزمی سه‌ره‌تایین
09:03
on the fabric of society.
196
531033
1917
كه داهات دابه‌ش ده‌كه‌ن، و هێزیش دەدەن،
09:04
But beyond that, there's also
a fundamental economic problem,
a fundamental economic problem,
197
532974
3059
09:08
and that arises because jobs
are currently the primary mechanism
are currently the primary mechanism
198
536057
5195
به‌و به‌كاربه‌رانه‌ی ئه‌و كه‌لوپه‌لانه
دەکڕن كه ئێمه درووستی ده‌كه‌ین.
دەکڕن كه ئێمه درووستی ده‌كه‌ین.
09:13
that distributes income,
and therefore purchasing power,
and therefore purchasing power,
199
541276
3545
بۆئه‌وه‌ی ئابوری و بازاڕێكی
چالاكت هه‌بێ،
چالاكت هه‌بێ،
09:16
to all the consumers that buy the products
and services we're producing.
and services we're producing.
200
544845
5132
ده‌بێ به‌كاربه‌ری زیاتر و زیاترت هه‌بێ
09:22
In order to have a vibrant market economy,
201
550831
2515
09:25
you've got to have
lots and lots of consumers
lots and lots of consumers
202
553370
2120
كه به‌راستی بتوانن به‌رهه‌م و
خزمه‌تگوزارییه‌كانت بکڕن
خزمه‌تگوزارییه‌كانت بکڕن
09:27
that are really capable of buying
the products and services
the products and services
203
555514
3029
كه به‌رهه‌مهاتوون.
ئه‌گه‌ر ئه‌مه‌ت نه‌بوو،
ده‌كه‌ویته به‌ر مه‌ترسی
ده‌كه‌ویته به‌ر مه‌ترسی
09:30
that are being produced.
204
558567
1151
09:31
If you don't have that,
then you run the risk
then you run the risk
205
559742
2386
چه‌قبه‌ستنی ئابوری،
09:34
of economic stagnation,
206
562152
1415
یاخود ره‌نگه ته‌نانه‌ت
داته‌پینی ئابوری لێبكه‌وێته‌وه،
داته‌پینی ئابوری لێبكه‌وێته‌وه،
09:35
or maybe even a declining economic spiral,
207
563591
3669
ئه‌گه‌ر كریاری ته‌واوت نه‌بوو
09:39
as there simply aren't enough
customers out there
customers out there
208
567284
2314
بۆ كرینی به‌رهه‌م و خزمه‌ته‌كانت.
09:41
to buy the products
and services being produced.
and services being produced.
209
569622
2459
زۆر گرنگه كه له‌مه تێبگه‌ین
09:44
It's really important to realize
210
572105
1928
هه‌موومان وه‌ك تاك پشت ده‌بەستین به
ده‌ستگه‌یشتن به‌و ئابورییه‌ی بازاڕ
ده‌ستگه‌یشتن به‌و ئابورییه‌ی بازاڕ
09:46
that all of us as individuals rely
on access to that market economy
on access to that market economy
211
574057
6014
بۆ ئه‌وه‌ی سه‌ركه‌وتووبین.
ده‌توانی بیهێنیته به‌رچاوت له‌رێگه‌ی
بیركردنه‌وه له كه‌سێكی جیاوز.
بیركردنه‌وه له كه‌سێكی جیاوز.
09:52
in order to be successful.
212
580095
1729
09:53
You can visualize that by thinking
in terms of one really exceptional person.
in terms of one really exceptional person.
213
581848
4436
بیهێنیتە بەرچاوی خۆت،
بۆ نموونە، ستیڤ جۆبس،
بۆ نموونە، ستیڤ جۆبس،
09:58
Imagine for a moment you take,
say, Steve Jobs,
say, Steve Jobs,
214
586308
2988
بخەیتە سەر دورگەیەک هەر خۆی بێت
10:01
and you drop him
on an island all by himself.
on an island all by himself.
215
589320
2581
له‌و دورگه‌یه، ده‌بێ
به‌ناویدا بسوڕێته‌وه،
به‌ناویدا بسوڕێته‌وه،
10:03
On that island, he's going
to be running around,
to be running around,
216
591925
2294
گوێزی هیندی كۆبكاته‌وه
وه‌ك هه‌ركه‌سێكیتر.
وه‌ك هه‌ركه‌سێكیتر.
10:06
gathering coconuts just like anyone else.
217
594243
2538
له‌راستیدا نابێته كه‌سێكی
جیاواز و تایبه‌ت،
جیاواز و تایبه‌ت،
10:08
He's really not going to be
anything special,
anything special,
218
596805
2188
هۆكاره‌كه‌شی ئه‌وه‌یه كه بازاڕێك نییه
10:11
and the reason, of course,
is that there is no market
is that there is no market
219
599017
3172
تا پێوانه‌ی لێهاتوییه
باوه‌رپێنه‌كراوه‌كه‌ی پێبكات.
باوه‌رپێنه‌كراوه‌كه‌ی پێبكات.
10:14
for him to scale
his incredible talents across.
his incredible talents across.
220
602213
2786
بۆیه ده‌ستگه‌یشتن به‌و بازاڕه زۆر
،گرنگه بۆ ئێمه وه‌ك تاك
،گرنگه بۆ ئێمه وه‌ك تاك
10:17
So access to this market
is really critical to us as individuals,
is really critical to us as individuals,
221
605023
3470
وه بۆ تێكڕای سیستمه‌كه تا
بتوانێت به‌رده‌وام بمێنێته‌وه.
بتوانێت به‌رده‌وام بمێنێته‌وه.
10:20
and also to the entire system
in terms of it being sustainable.
in terms of it being sustainable.
222
608517
4022
پرسیاره‌كه ئه‌وه‌یه: بە وردی
ده‌توانین چی بكه‌ین ده‌رباره‌ی ئه‌مه؟
ده‌توانین چی بكه‌ین ده‌رباره‌ی ئه‌مه؟
10:25
So the question then becomes:
What exactly could we do about this?
What exactly could we do about this?
223
613063
3844
پێموایه ده‌توانی ئه‌مه وێنا بكه‌ی
له‌ڕێگای چوارچێوه‌یه‌كی نمونه‌یی.
له‌ڕێگای چوارچێوه‌یه‌كی نمونه‌یی.
10:29
And I think you can view this
through a very utopian framework.
through a very utopian framework.
224
617285
3232
ده‌توانین پێشبینی بكه‌ین له‌داهاتوو
هه‌موومان ئیشی كه‌متر بكه‌ین،
هه‌موومان ئیشی كه‌متر بكه‌ین،
10:32
You can imagine a future
where we all have to work less,
where we all have to work less,
225
620541
2643
كاتی زیاترمان ده‌بێت بۆ كات به‌سه‌ربردن،
10:35
we have more time for leisure,
226
623208
3001
كاتی زیاتر به‌سه‌ربه‌رین
له‌ناو خێزانه‌كانمان،
له‌ناو خێزانه‌كانمان،
10:38
more time to spend with our families,
227
626233
1928
10:40
more time to do things that we find
genuinely rewarding
genuinely rewarding
228
628185
3255
كاتی زیاتر بۆ كردنی ئه‌و شتانه‌ی
كه به‌راستی پاداشتیان هه‌یه
كه به‌راستی پاداشتیان هه‌یه
10:43
and so forth.
229
631464
1157
وه زیاتر له‌مه‌ش.
10:44
And I think that's a terrific vision.
230
632645
1855
پێموایه ئه‌مه بیناییە گه‌وره‌كه‌یه.
10:46
That's something that we should
absolutely strive to move toward.
absolutely strive to move toward.
231
634524
3629
ئه‌مه شتێكه ده‌بێت به‌دڵنیایی
شه‌ڕبكه‌ین بۆ بەرەوپێشچوونی.
شه‌ڕبكه‌ین بۆ بەرەوپێشچوونی.
10:50
But at the same time, I think
we have to be realistic,
we have to be realistic,
232
638177
2676
له هه‌مان كاتدا، پێموایه
ده‌بێ راستبین بین،
ده‌بێ راستبین بین،
10:52
and we have to realize
233
640877
1393
وه ئه‌وه‌مان لا ڕوونبێت
10:54
that we're very likely to face
a significant income distribution problem.
a significant income distribution problem.
234
642294
4860
كه ره‌نگه ڕووبەڕووی كێشه‌ی به‌رچاو
ببینه‌وه له دابه‌شبوونی داهات.
ببینه‌وه له دابه‌شبوونی داهات.
خه‌ڵكانی زۆر له‌دواوه جێ بمێنن.
10:59
A lot of people are likely
to be left behind.
to be left behind.
235
647178
2967
پێموایه بۆ چاره‌سه‌ركردنی ئه‌م كێشه‌یه،
11:03
And I think that in order
to solve that problem,
to solve that problem,
236
651186
2404
له‌كۆتاییدا ده‌بێ ڕێگایه‌ك بدۆزینه‌وه
11:05
we're ultimately going
to have to find a way
to have to find a way
237
653614
2098
بۆ جیاكردنه‌وه‌ی داهات له ئیشه باوه‌كان.
11:07
to decouple incomes from traditional work.
238
655736
2606
وه باشرین و ڕێكوپێكترین ڕێگا
كه من ده‌یزانم بۆ كردنی ئه‌مه
كه من ده‌یزانم بۆ كردنی ئه‌مه
11:10
And the best, more straightforward
way I know to do that
way I know to do that
239
658366
2866
هه‌ندێ جۆری داهاتی گه‌ره‌نتی كراوه
یاخود داهاتی بنچینه‌یی گشتییه.
یاخود داهاتی بنچینه‌یی گشتییه.
11:13
is some kind of a guaranteed income
or universal basic income.
or universal basic income.
240
661256
3568
ئێستا، داهاتی بنچینه‌یی بوه‌ته
بیرۆكه‌یه‌كی گرنگ.
بیرۆكه‌یه‌كی گرنگ.
11:16
Now, basic income is becoming
a very important idea.
a very important idea.
241
664848
2488
11:19
It's getting a lot
of traction and attention,
of traction and attention,
242
667360
2139
هه‌موو سه‌رنجه‌كانی به‌لای
خۆیدا راكێشاوه،
خۆیدا راكێشاوه،
11:21
there are a lot of important
pilot projects
pilot projects
243
669523
2273
كۆمه‌ڵێ چالاكی تاقیكاری گرنگ
11:23
and experiments going on
throughout the world.
throughout the world.
244
671820
2175
و تاقیكردنه‌وه‌ی گرنگ
هه‌ن له‌تێكڕای جیهان.
هه‌ن له‌تێكڕای جیهان.
به‌بڕوای من داهاتی بنچینه‌یی
ده‌رمانی هه‌موو كێشه‌كان نییه؛
ده‌رمانی هه‌موو كێشه‌كان نییه؛
11:26
My own view is that a basic income
is not a panacea;
is not a panacea;
245
674628
3200
چاره‌سه‌رێكی پێویست نییه،
11:29
it's not necessarily
a plug-and-play solution,
a plug-and-play solution,
246
677852
2532
11:32
but rather, it's a place to start.
247
680408
1635
به‌ڵكو جێگایه‌كه بۆ ده‌سپێكردن.
11:34
It's an idea that we can
build on and refine.
build on and refine.
248
682067
2782
بیرۆكه‌یه‌كه ده‌توانین بنیاتی
له‌سه‌ربنێین و پوختەی بکەین.
له‌سه‌ربنێین و پوختەی بکەین.
11:36
For example, one thing that I have
written quite a lot about
written quite a lot about
249
684873
2817
بۆنمونه شتێك كه زۆرم ده‌رباره‌ی نووسیوه
11:39
is the possibility of incorporating
explicit incentives into a basic income.
explicit incentives into a basic income.
250
687714
4592
ئه‌ویش ئه‌گه‌ری یه‌كخستنی
پاداشته‌كان و داهاتی بنچینه‌ییه.
پاداشته‌كان و داهاتی بنچینه‌ییه.
بۆ روونكردنه‌وه‌ی ئه‌مه،
11:44
To illustrate that,
251
692930
1169
بیهێنه به‌رچاوت تۆ خوێندکارێکی
كۆششكه‌ری ئاماده‌ییت
كۆششكه‌ری ئاماده‌ییت
11:46
imagine that you are a struggling
high school student.
high school student.
252
694123
2768
11:48
Imagine that you are at risk
of dropping out of school.
of dropping out of school.
253
696915
2834
هەڕەشەی ئه‌وه‌ت له‌سه‌ره
له قوتابخانه ده‌ربكرێییت.
له قوتابخانه ده‌ربكرێییت.
وه وای دابنێ ده‌زانی
له‌خاڵێكدا له‌داهاتوو
له‌خاڵێكدا له‌داهاتوو
11:52
And yet, suppose you know
that at some point in the future,
that at some point in the future,
254
700289
3378
كێشه نییه هه‌رچییه‌كه،
11:55
no matter what,
255
703691
1224
11:56
you're going to get the same
basic income as everyone else.
basic income as everyone else.
256
704939
3697
داهاتت هه‌مان داهاتی
ئەوانی تر دەبێت.
ئەوانی تر دەبێت.
12:00
Now, to my mind, that creates
a very perverse incentive
a very perverse incentive
257
708660
3042
بەبڕاوی من، ئه‌مه هانده‌رێكی
لاده‌ر دروست ده‌كات
لاده‌ر دروست ده‌كات
12:03
for you to simply give up
and drop out of school.
and drop out of school.
258
711726
2497
بۆ تۆ تا وازبهێنی و
.له قوتابخانه و بێییته ده‌ره‌وه
.له قوتابخانه و بێییته ده‌ره‌وه
12:06
So I would say, let's not
structure things that way.
structure things that way.
259
714247
2505
من ده‌ڵێم با شته‌كان به‌و
شێوه‌یه دانه‌ڕێژین.
شێوه‌یه دانه‌ڕێژین.
12:08
Instead, let's pay people who graduate
from high school somewhat more
from high school somewhat more
260
716776
5316
له‌بری ئه‌وه، با شتێ زیاتر بده‌ین به‌و
كه‌سانه‌ی ئاماده‌یی ته‌واو ده‌كه‌ن
كه‌سانه‌ی ئاماده‌یی ته‌واو ده‌كه‌ن
12:14
than those who simply drop out.
261
722116
1696
زیاتر له‌وانه‌ی واز ده‌هێنن.
ده‌توانین ئه‌م بیرۆكه‌ی هاندانه
بخه‌ینه ناو داهاتی بنچینه‌ییه‌وه، و
بخه‌ینه ناو داهاتی بنچینه‌ییه‌وه، و
12:16
And we can take that idea of building
incentives into a basic income,
incentives into a basic income,
262
724329
3478
ره‌نگه په‌لبكێشێ بۆ بواری تریش.
12:19
and maybe extend it to other areas.
263
727831
1667
12:21
For example, we might create
an incentive to work in the community
an incentive to work in the community
264
729522
3577
بۆ نمونه، هانده‌رێك درووست بكه‌ین
بۆ كاركردن له‌ناو كۆمه‌ڵگادا
بۆ كاركردن له‌ناو كۆمه‌ڵگادا
12:25
to help others,
265
733123
1158
بۆ یارمه‌تی ئه‌وانیتر،
12:26
or perhaps to do positive
things for the environment,
things for the environment,
266
734305
3064
به كردنی شتی باش
بۆ ژینگه و ده‌وروبه‌ر، و
بۆ ژینگه و ده‌وروبه‌ر، و
12:29
and so forth.
267
737393
1170
بەم شێوەیە.
12:30
So by incorporating incentives
into a basic income,
into a basic income,
268
738587
3011
به تێكه‌ڵكردنی هاندان و داهاتی بنچینه‌یی،
له ڕاستیدا ده‌توانین باشتری بكه‌ین،
12:33
we might actually improve it,
269
741622
1629
12:35
and also, perhaps, take at least
a couple of steps
a couple of steps
270
743275
2626
به‌لایه‌نی كه‌مه‌وه ڕەنگە
دوو هه‌نگاوی بنێیین
دوو هه‌نگاوی بنێیین
12:37
towards solving another problem
271
745925
2425
به ئاراسته‌ی چاره‌سه‌ری كێشه‌یه‌كی تر
12:40
that I think we're quite possibly
going to face in the future,
going to face in the future,
272
748374
2944
كه پێم وایه ڕەنگە له داهاتوودا
رووبه‌روومان ببێته‌وه،
رووبه‌روومان ببێته‌وه،
12:43
and that is, how do we all find
meaning and fulfillment,
meaning and fulfillment,
273
751342
3752
به‌و شێوه‌یه‌ش ده‌توانین
مانا و چێژ بدۆزینه‌وه،
مانا و چێژ بدۆزینه‌وه،
وه چۆن كاته‌كانمان پڕبكه‌ینه‌وه
12:47
and how do we occupy our time
274
755118
2318
له‌جیهانێكدا كه پێویستی به
ئیشه باوه‌كان كه‌متره؟
ئیشه باوه‌كان كه‌متره؟
12:49
in a world where perhaps
there's less demand for traditional work?
there's less demand for traditional work?
275
757460
4349
بۆیه به‌فراوانكردن و باشتركردنی
داهاتی بنچینه‌یی،
داهاتی بنچینه‌یی،
12:54
So by extending and refining
a basic income,
a basic income,
276
762201
2805
ده‌توانین وای لێبكه‌ین جوانتر ده‌ركه‌وێ،
12:57
I think we can make it look better,
277
765030
2336
ڕەنگە بتوانین وایلێبكه‌ین زیاتر قبوڵكراو
بێت له‌رووی سیاسی وكۆمه‌ڵایه‌تیه‌وه
بێت له‌رووی سیاسی وكۆمه‌ڵایه‌تیه‌وه
12:59
and we can also, perhaps, make it
more politically and socially acceptable
more politically and socially acceptable
278
767390
5298
وه زیاتر شیاو بێت--
13:04
and feasible --
279
772712
1164
13:05
and, of course, by doing that,
280
773900
1474
به‌كردنی ئه‌مه،
13:07
we increase the odds
that it will actually come to be.
that it will actually come to be.
281
775398
3450
ئەگەرەکان زیاد دەکەین
کە بگەین بەوەی دەمانەوێت
کە بگەین بەوەی دەمانەوێت
پێم وایه یه‌كێ له بنچینه‌ییترین،
13:11
I think one of the most fundamental,
282
779731
2270
به‌رهه‌ڵستییه زۆر بنه‌ره‌تییه‌كان
13:14
almost instinctive objections
283
782025
2168
13:16
that many of us have
to the idea of a basic income,
to the idea of a basic income,
284
784217
3453
ئه‌وه‌یه كه زۆرینه‌مان بیرۆكه‌ی
داهاتی بنچینه‌ییمان هه‌یه،
داهاتی بنچینه‌ییمان هه‌یه،
13:19
or really to any significant
expansion of the safety net,
expansion of the safety net,
285
787694
3732
یان هه‌ر فراوانبونێكی به‌رچاوی
تۆڕی سه‌لامه‌تی،
تۆڕی سه‌لامه‌تی،
13:23
is this fear that we're going to end up
with too many people
with too many people
286
791450
3760
ئه‌مه ترسێكه كه ڕەنگە
خه‌ڵكێكی زۆر دروستببێت
خه‌ڵكێكی زۆر دروستببێت
13:27
riding in the economic cart,
287
795234
1738
ڕەوڕەوەی ئابوری لێ بخوڕن،
13:28
and not enough people pulling that cart.
288
796996
2047
به‌ڵام خه‌ڵكی ته‌واومان
نه‌بێت بۆ ڕاکێشانی.
نه‌بێت بۆ ڕاکێشانی.
13:31
And yet, really, the whole point
I'm making here, of course,
I'm making here, of course,
289
799067
2834
هه‌موو ئه‌وه‌ی ده‌مه‌وێ بیڵێم
13:33
is that in the future,
290
801925
1361
ئه‌وه‌یه كه له داهاتوودا،
13:35
machines are increasingly going
to be capable of pulling that cart for us.
to be capable of pulling that cart for us.
291
803310
3826
ئامێره‌كان زیاتر توانای ئه‌وه په‌یدا
ده‌كه‌ن كه ره‌وره‌وه‌كه‌مان بۆ رابكێشن.
ده‌كه‌ن كه ره‌وره‌وه‌كه‌مان بۆ رابكێشن.
13:39
That should give us more options
292
807160
1990
ئه‌مه‌ش ده‌بێ بژارده‌ی زیاترمان بداتێ
13:41
for the way we structure
our society and our economy,
our society and our economy,
293
809174
3811
بۆ شێوازی بونیاتنانی
،كۆمه‌ڵگا و ئابورییه‌كه‌مان
،كۆمه‌ڵگا و ئابورییه‌كه‌مان
13:45
And I think eventually, it's going to go
beyond simply being an option,
beyond simply being an option,
294
813009
3442
وه پێموایه له‌كۆتاییدا، له‌وه
تێده‌په‌ڕێ كه ته‌نیا بژارده‌یه‌ك بێت،
تێده‌په‌ڕێ كه ته‌نیا بژارده‌یه‌ك بێت،
13:48
and it's going to become an imperative.
295
816475
1901
وای لێدێت ده‌بێته پێویستی.
13:50
The reason, of course,
is that all of this is going to put
is that all of this is going to put
296
818400
2822
هۆكاره‌كه‌ش بێگومان ئه‌وه‌یه
ئەمە هەمووی فشارێکی زۆر
ئەمە هەمووی فشارێکی زۆر
13:53
such a degree of stress on our society,
297
821246
2014
دەخاتە سەر کۆمەڵگاکەمان، و
13:55
and also because jobs are that mechanism
298
823284
2514
چونكه ئیشه‌كان ئه‌و میكانیزمه‌ن
13:57
that gets purchasing power to consumers
299
825822
1965
كه هێز ده‌به‌خشن به به‌كاربه‌ره‌كان
13:59
so they can then drive the economy.
300
827811
2516
بۆ ئه‌وه‌ی بتوانن ئابوری
به‌ڕێوه ببه‌ن.
به‌ڕێوه ببه‌ن.
14:02
If, in fact, that mechanism
begins to erode in the future,
begins to erode in the future,
301
830351
3547
له ڕاستیدا ئه‌م میكانیزمه ده‌ستده‌كات
به داخوران له داهاتوودا،
به داخوران له داهاتوودا،
14:05
then we're going to need to replace
it with something else
it with something else
302
833922
2815
پێویسته له‌سه‌رمان بیگۆڕین
به میكانیزمێكی تر
به میكانیزمێكی تر
14:08
or we're going to face the risk
303
836761
1563
یا بەرەوڕووی مه‌ترسیه‌ك بڕۆین
14:10
that our whole system simply
may not be sustainable.
may not be sustainable.
304
838348
2567
كه هه‌موو سیستمه‌كه‌مان
جێگیری له‌ده‌ستبدات.
جێگیری له‌ده‌ستبدات.
14:12
But the bottom line here
is that I really think
is that I really think
305
840939
2382
سه‌ره‌نجام، من پێموایه
14:15
that solving these problems,
306
843345
2436
كه چاره‌سه‌ركردنی ئه‌م كێشانه،
14:17
and especially finding a way
to build a future economy
to build a future economy
307
845805
3400
به‌تایبه‌تی دۆزینه‌وه‌ی ڕێگایه‌ك بۆ
بونیاتنانی ئابوری داهاتوو
بونیاتنانی ئابوری داهاتوو
14:21
that works for everyone,
308
849229
2013
كه بۆ هه‌موومان گونجاوبێت،
14:23
at every level of our society,
309
851266
1861
له هه‌موو ئاسته‌كانی كۆمه‌ڵگادا،
14:25
is going to be one of the most important
challenges that we all face
challenges that we all face
310
853151
3540
ده‌بێته گرنگترین بەربەست كه
رووبه‌ڕووی هه‌موان ده‌بێته‌وه
رووبه‌ڕووی هه‌موان ده‌بێته‌وه
14:28
in the coming years and decades.
311
856715
2043
له چه‌ند ساڵ و ده‌یه‌ی داهاتوودا.
14:30
Thank you very much.
312
858782
1248
زۆر سوپاس.
14:32
(Applause)
313
860054
1860
(چه‌پڵه)
ABOUT THE SPEAKER
Martin Ford - FuturistMartin Ford imagines what the accelerating progress in robotics and artificial intelligence may mean for the economy, job market and society of the future.
Why you should listen
Martin Ford was one of the first analysts to write compellingly about the future of work and economies in the face of the growing automation of everything. He sketches a future that's radically reshaped not just by robots but by the loss of the income-distributing power of human jobs. How will our economic systems need to adapt?
He's the author of two books: Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future (winner of the 2015 Financial Times/McKinsey Business Book of the Year Award ) and The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future, and he's the founder of a Silicon Valley-based software development firm. He has written about future technology and its implications for the New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review and The Financial Times.
Martin Ford | Speaker | TED.com