TED2013
Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines
Erik Brynjolfsson: Soluția creșterii? Aleargă în tandem cu computerele.
Filmed:
Readability: 4.6
1,321,770 views
În timp ce mașinile înlocuiesc tot mai multe joburi, mulți oameni se trezesc fără lucru sau cu înaintarea ierarhică amânată pe termen nedefinit. E acesta sfârșitul creșterii? Nu, spune Erik Brynjolfsson – sunt doar durerile facerii ce se întețesc la nașterea unei economii reorganizate radical. Motivul fascinant pentru care ne așteaptă mari inovații… să ne gândim la calculatoare ca fiindu-ne coechipieri.
A se vedea și părerea opusă a lui Robert Gordon.
Erik Brynjolfsson - Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment. Full bio
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Growth is not dead.
0
605
2272
Creșterea economică nu a murit.
00:14
(Applause)
1
2877
1386
(Aplauze)
00:16
Let's start the story 120 years ago,
2
4263
3963
Povestea începe acum 120 de ani,
00:20
when American factories began to electrify their operations,
3
8226
3632
când fabricile din America au început
să-și electrifice operațiile,
să-și electrifice operațiile,
00:23
igniting the Second Industrial Revolution.
4
11858
3344
punând astfel bazele pentru
A Doua Revoluție Industrială.
A Doua Revoluție Industrială.
00:27
The amazing thing is
5
15202
1111
Lucrul cel mai interesant e
00:28
that productivity did not increase in those factories
6
16313
2777
că productivitatea nu a crescut în acele fabrici
00:31
for 30 years. Thirty years.
7
19090
3256
timp de 30 de ani. 30 de ani.
00:34
That's long enough for a generation of managers to retire.
8
22346
3474
Suficient ca să iasă de pe scenă
o generație de manageri.
o generație de manageri.
00:37
You see, the first wave of managers
9
25820
2222
Vedeți, managerii de primă generație
00:40
simply replaced their steam engines with electric motors,
10
28042
3417
n-au făcut altceva decât să înlocuiască
motoarele cu aburi cu motoare electrice,
motoarele cu aburi cu motoare electrice,
00:43
but they didn't redesign the factories to take advantage
11
31459
3010
ei nu au reproiectat fabricile pentru a beneficia
00:46
of electricity's flexibility.
12
34469
2341
de disponibilitatea electricității.
00:48
It fell to the next generation to invent new work processes,
13
36810
3984
A trebuit o nouă generație care să inventeze
noi procese de producție,
noi procese de producție,
00:52
and then productivity soared,
14
40794
2727
iar productivitatea în acele fabrici a explodat,
00:55
often doubling or even tripling in those factories.
15
43521
3665
adesea dublându-se sau chiar triplându-se.
00:59
Electricity is an example of a general purpose technology,
16
47186
4723
Electricitatea e un exemplu
de tehnologie de uz general,
de tehnologie de uz general,
01:03
like the steam engine before it.
17
51909
2230
la fel cum a fost motorul cu aburi înainte.
01:06
General purpose technologies drive most economic growth,
18
54139
3416
Tehnologiile de uz general duc la cea mai mare creștere
01:09
because they unleash cascades of complementary innovations,
19
57555
3454
fiindcă dezlănțuie o cascadă
de alte inovații și invenții,
de alte inovații și invenții,
01:13
like lightbulbs and, yes, factory redesign.
20
61009
3632
cum ar fi becurile electrice și, da,
reproiectarea fabricilor.
reproiectarea fabricilor.
01:16
Is there a general purpose technology of our era?
21
64641
3610
Are perioada noastră o tehnologie de uz general?
01:20
Sure. It's the computer.
22
68251
2508
Desigur. E calculatorul.
01:22
But technology alone is not enough.
23
70759
2659
Dar tehnologia în sine nu-i suficientă.
01:25
Technology is not destiny.
24
73418
2766
Tehnologia nu e destin.
01:28
We shape our destiny,
25
76184
1580
Noi ne croim destinul
01:29
and just as the earlier generations of managers
26
77764
2516
și, la fel ca generațiile trecute de manageri
01:32
needed to redesign their factories,
27
80280
2298
care au trebuit să-și reproiecteze fabricile,
01:34
we're going to need to reinvent our organizations
28
82578
2229
va trebui să reinventăm organizarea
01:36
and even our whole economic system.
29
84807
2555
și chiar întregul sistem economic.
01:39
We're not doing as well at that job as we should be.
30
87362
3602
Nu ne descurcăm așa cum ar trebui.
01:42
As we'll see in a moment,
31
90964
1230
Și vom vedea imediat,
01:44
productivity is actually doing all right,
32
92194
2722
productivitatea, de fapt, e bine mersi,
01:46
but it has become decoupled from jobs,
33
94916
3862
doar că s-a decuplat de locurile de muncă
01:50
and the income of the typical worker is stagnating.
34
98778
4419
și venitul muncitorului tipic stagnează.
01:55
These troubles are sometimes misdiagnosed
35
103197
2519
Aceste probleme sunt uneori greșit diagnosticate
01:57
as the end of innovation,
36
105716
3712
ca fiind sfârșitul inovației.
02:01
but they are actually the growing pains
37
109428
2129
De fapt sunt durerile facerii
02:03
of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
38
111557
5590
a ceea ce eu și Andrew McAfee numim
„nouă eră computerizată”.
„nouă eră computerizată”.
02:09
Let's look at some data.
39
117147
1882
Să analizăm niște date.
02:11
So here's GDP per person in America.
40
119029
2902
Aici e PIB-ul pe persoană în America.
02:13
There's some bumps along the way, but the big story
41
121931
2766
Au existat câteva eziări, dar în ansamblu
02:16
is you could practically fit a ruler to it.
42
124697
2715
merge drept în sus, ca tras cu rigla.
02:19
This is a log scale, so what looks like steady growth
43
127412
3276
E la scară mare, ce pare a fi creștere susținută
02:22
is actually an acceleration in real terms.
44
130688
3043
e, de fapt, o accelerare în termeni reali.
02:25
And here's productivity.
45
133731
2160
Iar asta e productivitatea.
02:27
You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s,
46
135891
2671
Se vede o mică încetinire în mijlocul anilor '70,
02:30
but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution,
47
138562
3738
dar își revine binișor cu A Doua Revoluție Industrială,
02:34
when factories were learning how to electrify their operations.
48
142300
2691
atunci când s-a învățat cum să se electrifice fabricile.
02:36
After a lag, productivity accelerated again.
49
144991
4129
După un moment de ezitare, creșterea productivității
s-a accelerat din nou.
s-a accelerat din nou.
02:41
So maybe "history doesn't repeat itself,
50
149120
2571
Poate că „istoria nu se repetă,
02:43
but sometimes it rhymes."
51
151691
2568
dar uneori rimează.”
02:46
Today, productivity is at an all-time high,
52
154259
3136
Azi productivitatea a atins un record absolut
02:49
and despite the Great Recession,
53
157395
1977
și, în ciuda Marii Recesiuni,
02:51
it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s,
54
159372
4252
după anul 2000 a crescut
mai repede decât în anii '90,
mai repede decât în anii '90,
02:55
the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s.
55
163624
4136
celebrii ani '90 în care a crescut
mai repede decât în anii '70 sau '80.
mai repede decât în anii '70 sau '80.
02:59
It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution.
56
167760
3674
Crește mai repede decât în timpul
Celei De-a Doua Revoluții Industriale.
Celei De-a Doua Revoluții Industriale.
03:03
And that's just the United States.
57
171434
1743
Și asta doar în Statele Unite.
03:05
The global news is even better.
58
173177
3248
La nivel mondial, veștile sunt și mai bune.
03:08
Worldwide incomes have grown at a faster rate
59
176425
2360
În ultimul deceniu, veniturile la nivel mondial
03:10
in the past decade than ever in history.
60
178785
2496
au crescut cu o rată mai mare, ca niciodată.
03:13
If anything, all these numbers actually understate our progress,
61
181281
5051
De fapt aceste numere subestimează progresul nostru
03:18
because the new machine age
62
186332
1912
pentru că noua eră digitală
03:20
is more about knowledge creation
63
188244
1664
înseamnă mai mult generare de cunoaștere
03:21
than just physical production.
64
189908
2331
decât simplă producție fizică.
03:24
It's mind not matter, brain not brawn,
65
192239
2938
E minte, nu materie; creier, nu mușchi;
03:27
ideas not things.
66
195177
2062
idei, nu lucruri.
03:29
That creates a problem for standard metrics,
67
197239
2570
Și asta creează probleme pentru măsurarea standard
03:31
because we're getting more and more stuff for free,
68
199809
3502
pentru că obține tot mai multe lucruri gratis,
03:35
like Wikipedia, Google, Skype,
69
203311
2641
ca Wikipedia, Google, Skype,
03:37
and if they post it on the web, even this TED Talk.
70
205952
3063
postările pe net, chiar și acest discurs TED.
03:41
Now getting stuff for free is a good thing, right?
71
209015
3303
E bine să obții ceva gratis, nu?
03:44
Sure, of course it is.
72
212318
1765
Sigur că este.
03:46
But that's not how economists measure GDP.
73
214083
3868
Dar asta nu intră în PIB-ul determinat de economiști.
03:49
Zero price means zero weight in the GDP statistics.
74
217951
5592
Preț zero înseamnă zero PIB.
03:55
According to the numbers, the music industry
75
223543
2112
Dacă ne uităm la cifre, industria muzicală
03:57
is half the size that it was 10 years ago,
76
225655
3000
e pe jumătate fața de acum 10 ani,
04:00
but I'm listening to more and better music than ever.
77
228655
3656
dar ascult muzică mai multă și mai bună decât oricând.
04:04
You know, I bet you are too.
78
232311
2192
Pariez că și voi.
04:06
In total, my research estimates
79
234503
2723
Per ansamblu, cercetarea mea estimează
04:09
that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year
80
237226
4754
că PIB-ul nu ține cont de peste 300 de miliarde dolari anual
04:13
in free goods and services on the Internet.
81
241980
3346
reprezentând bunuri și servicii gratis de pe Internet.
04:17
Now let's look to the future.
82
245326
1789
Să privim acum în viitor.
04:19
There are some super smart people
83
247115
2263
Sunt unii superdeștepți
04:21
who are arguing that we've reached the end of growth,
84
249378
5019
care zic că am ajuns la sfârșitul creșterii,
04:26
but to understand the future of growth,
85
254397
3558
dar pentru a înțelege viitorul creșterii,
04:29
we need to make predictions
86
257955
2683
trebuie estimați
04:32
about the underlying drivers of growth.
87
260638
3290
promotorii acestei creșteri.
04:35
I'm optimistic, because the new machine age
88
263928
3806
Eu sunt optimist pentru că noua eră IT
04:39
is digital, exponential and combinatorial.
89
267734
5030
e digitală, exponențială și combinativă.
04:44
When goods are digital, they can be replicated
90
272764
2264
Dacă mărfurile sunt digitale, se pot replica
04:47
with perfect quality at nearly zero cost,
91
275028
4509
la calitate identică și cost nul,
04:51
and they can be delivered almost instantaneously.
92
279537
4018
putând fi livrate aproape instantaneu.
04:55
Welcome to the economics of abundance.
93
283555
2800
Bun venit la economia abundenței.
04:58
But there's a subtler benefit to the digitization of the world.
94
286355
3690
Dar digitizarea lumii aduce și un beneficiu subtil.
05:02
Measurement is the lifeblood of science and progress.
95
290045
4600
Măsurătorile sunt seva vitală a științei și progresului.
05:06
In the age of big data,
96
294645
2148
În era detelor uriașe,
05:08
we can measure the world in ways we never could before.
97
296793
4286
putem măsura lumea ca niciodată.
05:13
Secondly, the new machine age is exponential.
98
301079
4095
În al doilea rând, noua eră digitală e exponențială.
05:17
Computers get better faster than anything else ever.
99
305174
5935
Calculatoarele se îmbunătățesc mai repede
ca orice altceva vreodată.
ca orice altceva vreodată.
05:23
A child's Playstation today is more powerful
100
311109
3568
Azi, un Playstation pentru copii e mai puternic
05:26
than a military supercomputer from 1996.
101
314677
4056
decât un supercomputer militar din 1996.
05:30
But our brains are wired for a linear world.
102
318733
3207
Creierul nostru se așteaptă la o lume liniară.
05:33
As a result, exponential trends take us by surprise.
103
321940
3888
Ca urmare, tendințele exponențiale ne iau prin surprindere.
05:37
I used to teach my students that there are some things,
104
325828
2602
Obișnuiam să spun studenților că există lucruri
05:40
you know, computers just aren't good at,
105
328430
1934
la care calculatorul nu e bun,
05:42
like driving a car through traffic.
106
330364
2385
cum ar fi să conducă o mașină în trafic aglomerat.
05:44
(Laughter)
107
332749
2013
(Râsete)
05:46
That's right, here's Andy and me grinning like madmen
108
334762
3491
Așa este, iată-ne pe mine cu Andy zâmbind ca doi nebuni
05:50
because we just rode down Route 101
109
338253
2384
pentru că tocmai am venit pe Route 101
05:52
in, yes, a driverless car.
110
340637
3669
într-o, da, mașină fără șofer.
05:56
Thirdly, the new machine age is combinatorial.
111
344306
2583
În al treilea rând, noua eră computerizată e combinativă.
05:58
The stagnationist view is that ideas get used up,
112
346889
4048
Abordarea stagnaționistă consideră că ideile îmbătrânesc
06:02
like low-hanging fruit,
113
350937
1856
ca niște fructe ce se apleacă și cad,
06:04
but the reality is that each innovation
114
352793
3163
dar în realitate, fiecare inovație
06:07
creates building blocks for even more innovations.
115
355956
3256
creează materia primă pentru alte inovații.
06:11
Here's an example. In just a matter of a few weeks,
116
359212
3345
Iată un exemplu. În doar câteva săptămâni,
06:14
an undergraduate student of mine
117
362557
2072
un student de-al meu
06:16
built an app that ultimately reached 1.3 million users.
118
364629
4111
a făcut o aplicație care a atins
1,3 milioane de utilizatori.
1,3 milioane de utilizatori.
06:20
He was able to do that so easily
119
368740
1699
A putut face asta atât de ușor
06:22
because he built it on top of Facebook,
120
370439
1827
pentru că a difuzat-o pe Facebook,
06:24
and Facebook was built on top of the web,
121
372266
1933
care a profitat de existența rețelei wwweb,
06:26
and that was built on top of the Internet,
122
374199
1698
iar www de Internet
06:27
and so on and so forth.
123
375897
2418
și așa mai departe.
06:30
Now individually, digital, exponential and combinatorial
124
378315
4765
Chiar luate individual: digitalul,
exponențialul și combinativul
exponențialul și combinativul
06:35
would each be game-changers.
125
383080
2350
ar fi câștigătoare.
06:37
Put them together, and we're seeing a wave
126
385430
2190
Puse împreună vor da naștere la o serie
06:39
of astonishing breakthroughs,
127
387620
1393
de realizări uimitoare
06:41
like robots that do factory work or run as fast as a cheetah
128
389013
3060
cum ar fi roboți care lucrează în fabrici
sau aleargă repede ca un ghepard,
sau aleargă repede ca un ghepard,
06:44
or leap tall buildings in a single bound.
129
392073
2796
sau sar peste clădiri înalte.
06:46
You know, robots are even revolutionizing
130
394869
2232
Roboții chiar revoluționează
06:49
cat transportation.
131
397101
1829
transportul felin.
06:50
(Laughter)
132
398930
2270
(Râsete)
06:53
But perhaps the most important invention,
133
401200
2732
Dar poate cea mai importantă invenție
06:55
the most important invention is machine learning.
134
403932
5065
este computerul care învăță.
07:00
Consider one project: IBM's Watson.
135
408997
3376
Luați în considerare un singur proiect:
Watson de la IBM.
Watson de la IBM.
07:04
These little dots here,
136
412373
1589
Aceste punctulețe
07:05
those are all the champions on the quiz show "Jeopardy."
137
413962
4860
reprezintă campionii de la emisiunea
de cultură generală „Jeopardy”.
de cultură generală „Jeopardy”.
07:10
At first, Watson wasn't very good,
138
418822
2544
La început, Watson nu era prea bun,
07:13
but it improved at a rate faster than any human could,
139
421366
5622
dar s-a îmbunătățit într-un ritm mai rapid
decât ar fi putut orice om.
decât ar fi putut orice om.
07:18
and shortly after Dave Ferrucci showed this chart
140
426988
2687
Și cu puțin timp după ce Dave Ferrucci
a arătat acest grafic
a arătat acest grafic
07:21
to my class at MIT,
141
429675
1652
clasei mele de la MIT,
07:23
Watson beat the world "Jeopardy" champion.
142
431327
3542
Watson l-a bătut pe campionul mondial la „Jeopardy”.
07:26
At age seven, Watson is still kind of in its childhood.
143
434869
3989
La vârsta de șapte ani, Watson e încă
în copilărie.
în copilărie.
07:30
Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.
144
438858
5318
Recent, profesorii săi l-au lăsat să navigheze
nesupravegheat pe Internet.
nesupravegheat pe Internet.
07:36
The next day, it started answering questions with profanities.
145
444176
5946
A doua zi, a început să răspundă
la întrebări cu înjurături.
la întrebări cu înjurături.
07:42
Damn. (Laughter)
146
450122
2274
Fir-ar! (Râsete)
07:44
But you know, Watson is growing up fast.
147
452396
2280
Dar Watson se dezvoltă rapid.
07:46
It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them.
148
454676
4212
A fost testat pentru slujbe în centrale telefonice
și a reușit la testare.
și a reușit la testare.
07:50
It's applying for legal, banking and medical jobs,
149
458888
3724
Aplică pentru posturi în sectorul juridic,
bancar și medical
bancar și medical
07:54
and getting some of them.
150
462612
1950
și, în unele cazuri, este admis.
07:56
Isn't it ironic that at the very moment
151
464562
1889
Nu-i surprinzător că exact în momentul
07:58
we are building intelligent machines,
152
466451
2234
în care construim aceste computere inteligente,
08:00
perhaps the most important invention in human history,
153
468685
3449
poate cea mai importantă invenție
din istoria umanității,
din istoria umanității,
08:04
some people are arguing that innovation is stagnating?
154
472134
3975
unii oameni spun că inovația stagnează?
08:08
Like the first two industrial revolutions,
155
476109
2419
Ca și în cazul primelor două revoluții industriale,
08:10
the full implications of the new machine age
156
478528
3134
consecințele depline ale noii ere digitale
08:13
are going to take at least a century to fully play out,
157
481662
2682
vor necesita cel puțin un secol
până vor da roade pe deplin,
până vor da roade pe deplin,
08:16
but they are staggering.
158
484344
3032
dar acestea sunt șocante.
08:19
So does that mean we have nothing to worry about?
159
487376
3336
Înseamnă, deci, că ne putem culca pe lauri?
08:22
No. Technology is not destiny.
160
490712
3680
Nu. Tehnologia nu-i scopul final.
08:26
Productivity is at an all time high,
161
494392
2569
Productivitatea e la o maximă absolută,
08:28
but fewer people now have jobs.
162
496961
2983
dar acum mai puțini oameni au de lucru.
08:31
We have created more wealth in the past decade than ever,
163
499944
3120
În ultimul deceniu, am creat
mai multă bogăție ca niciodată,
mai multă bogăție ca niciodată,
08:35
but for a majority of Americans, their income has fallen.
164
503064
3904
dar veniturile majorității americanilor au scăzut.
08:38
This is the great decoupling
165
506968
2312
E marea decuplare
08:41
of productivity from employment,
166
509280
2976
a productivității de locurile de muncă,
08:44
of wealth from work.
167
512256
3104
a bogăției de muncă.
08:47
You know, it's not surprising that millions of people
168
515360
2346
Nu-i de mirare că milioane de oameni
08:49
have become disillusioned by the great decoupling,
169
517706
2846
și-au pierdut iluziile datorită acestei decuplări,
08:52
but like too many others,
170
520552
1747
dar, la fel ca mulți alții,
08:54
they misunderstand its basic causes.
171
522299
3097
aceștia îi înțeleg greșit cauzele fundamentale.
08:57
Technology is racing ahead,
172
525396
2610
Tehnologia gonește înainte,
09:00
but it's leaving more and more people behind.
173
528006
3550
dar lasă tot mai mulți oameni în urmă.
09:03
Today, we can take a routine job,
174
531556
3519
Azi putem lua o treabă de rutină,
09:07
codify it in a set of machine-readable instructions,
175
535075
3091
o codificăm într-un set de instrucțiuni
în limbaj-digital
în limbaj-digital
09:10
and then replicate it a million times.
176
538166
2827
și apoi o replicăm de milioane de ori.
09:12
You know, I recently overheard a conversation
177
540993
2279
Am auzit recent, accidental, o conversație
09:15
that epitomizes these new economics.
178
543272
1952
ce rezumă această nouă economie.
09:17
This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore.
179
545224
4197
Tipul zicea: „Nuuu, nu mai folosesc H&R Block.
09:21
TurboTax does everything that my tax preparer did,
180
549421
2448
TurboTax îmi face toată contabilitatea,
09:23
but it's faster, cheaper and more accurate."
181
551869
4558
mai rapid, mai ieftin și mai exact.”
09:28
How can a skilled worker
182
556427
1799
Cum ar putea concura o persoană calificată
09:30
compete with a $39 piece of software?
183
558226
3009
cu un soft de 39USD?
09:33
She can't.
184
561235
1967
Nu poate.
09:35
Today, millions of Americans do have faster,
185
563202
2780
La ora actuală, milioane de americani
09:37
cheaper, more accurate tax preparation,
186
565982
2387
fac contabilitatea mai repede, mai ieftin și mai exact,
09:40
and the founders of Intuit
187
568369
1486
iar fondatorii Intuit
09:41
have done very well for themselves.
188
569855
2493
au tras foloase bune.
09:44
But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.
189
572348
4214
Dar 17% din contabili nu mai au de lucru.
09:48
That is a microcosm of what's happening,
190
576562
2078
E ceea ce se întâmplă în miniatură,
09:50
not just in software and services, but in media and music,
191
578640
4677
nu doar în software și servicii,
ci și în media și muzică,
ci și în media și muzică,
09:55
in finance and manufacturing, in retailing and trade --
192
583317
3686
în finanțe și producția de bunuri,
în vânzări și comerț –
în vânzări și comerț –
09:59
in short, in every industry.
193
587003
3895
pe scurt, în toate domeniile.
10:02
People are racing against the machine,
194
590898
3095
Oamenii se zbat în întrecere cu mașinile digitale
10:05
and many of them are losing that race.
195
593993
3090
și mulți pierd cursa.
10:09
What can we do to create shared prosperity?
196
597083
3886
Ce putem face pentru a crea prosperitate generalizată?
10:12
The answer is not to try to slow down technology.
197
600969
3017
Răspunsul nu e să încercăm să încetinim tehnologia.
10:15
Instead of racing against the machine,
198
603986
2557
În loc să ne luăm la întrecere cu mașinile,
10:18
we need to learn to race with the machine.
199
606543
3677
trebuie să învățăm să alergăm alături de ele.
10:22
That is our grand challenge.
200
610220
3129
Asta e marea noastră provocare.
10:25
The new machine age
201
613349
2324
Debutul noii ere digitale
10:27
can be dated to a day 15 years ago
202
615673
3113
poate fi datat într-o zi cu 15 ani în urmă,
10:30
when Garry Kasparov, the world chess champion,
203
618786
2878
când Gary Kasparov, campionul mondial la șah,
10:33
played Deep Blue, a supercomputer.
204
621664
3706
a jucat cu Deep Blue, un supercomputer.
10:37
The machine won that day,
205
625370
2012
Mașina a câștigat atunci,
10:39
and today, a chess program running on a cell phone
206
627382
2968
iar azi, un program de șah
ce rulează pe un telefon mobil
ce rulează pe un telefon mobil
10:42
can beat a human grandmaster.
207
630350
2296
poate bate un mare maestru uman.
10:44
It got so bad that, when he was asked
208
632646
3365
Situația s-a înrăutățit într-atât,
încât atunci când a fost întrebat
încât atunci când a fost întrebat
10:48
what strategy he would use against a computer,
209
636011
2563
ce fel de strategie ar utiliza împotriva unui computer,
10:50
Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,
210
638574
4016
marele maestru olandez, Jan Donner, a răspuns:
10:54
"I'd bring a hammer."
211
642590
1771
„Aș lua un ciocan.”
10:56
(Laughter)
212
644361
3680
(Râsete)
11:00
But today a computer is no longer the world chess champion.
213
648041
4544
Dar acum campionul mondial nu mai e un calculator.
11:04
Neither is a human,
214
652585
2654
Nu este nici om,
11:07
because Kasparov organized a freestyle tournament
215
655239
3579
căci Kasparov a organizat un turneu în stil liber
11:10
where teams of humans and computers
216
658818
1916
în care erau admise echipe formate
11:12
could work together,
217
660734
2099
din oameni și calculatoare.
11:14
and the winning team had no grandmaster,
218
662833
3157
Echipa câștigătoare n-a avut un mare maestru
11:17
and it had no supercomputer.
219
665990
2465
și nici supercomputer.
11:20
What they had was better teamwork,
220
668455
4175
Ce-au avut? Cea mai bună colaborare de echipă.
11:24
and they showed that a team of humans and computers,
221
672630
5016
Și au demonstrat că o echipă formată
din oameni și calculatoare
din oameni și calculatoare
11:29
working together, could beat any computer
222
677646
3048
ce conlucrează, poate bate orice calculator
11:32
or any human working alone.
223
680694
3520
și orice om care acționează singur.
11:36
Racing with the machine
224
684214
1664
Tandemul omului cu computerele
11:37
beats racing against the machine.
225
685878
2343
bate cursa împotriva unuei singure mașini digitale.
11:40
Technology is not destiny.
226
688221
2564
Tehnologia nu e destin.
11:42
We shape our destiny.
227
690785
1742
Noi ne croim destinul.
11:44
Thank you.
228
692527
1447
Mulțumesc.
11:45
(Applause)
229
693974
5016
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Erik Brynjolfsson - Innovation researcherErik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment.
Why you should listen
The director of the MIT Center for Digital Business and a research associate at the National Bureau of Economic Research, Erik Brynjolfsson asks how IT affects organizations, markets and the economy. His recent work studies data-driven decision-making, management practices that drive productivity, the pricing implications of Internet commerce and the role of intangible assets.
Brynjolfsson was among the first researchers to measure the productivity contributions of information and community technology (ICT) and the complementary role of organizational capital and other intangibles. His research also provided the first quantification of the value of online product variety, often known as the “Long Tail,” and developed pricing and bundling models for information goods.
His books include Wired for Innovation: How IT Is Reshaping the Economy and Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity and Irreversibly Transforming Employment and the Economy (with Andrew McAfee); and the recent article "Big Data: The Management Revolution" (with Andrew McAfee).
Erik Brynjolfsson | Speaker | TED.com