TEDxBoston 2012
Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?
Эндрю Мак-Афи: Отнимут ли роботы у нас работу?
Filmed:
Readability: 4.4
1,061,603 views
Роботы и алгоритмы преуспевают в сборке автомобилей, написании статей, переводе, – работах, которые недавно требовали человеческого вмешательства. Чем же будут заниматься люди?
Эндрю Мак-Афи исследует ситуацию с занятостью и говорит: мы видели ещё так мало. Он оглядывается на историю и выносит из неё захватывающую точку зрения на будущее.
(Снято на TEDxBoston).
Andrew McAfee - Management theorist
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Andrew McAfee studies how information technology affects businesses and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
As it turns out, when tens of millions of people
0
519
2752
Оказывается,
когда десятки миллионов людей
когда десятки миллионов людей
00:19
are unemployed or underemployed,
1
3271
2328
без работы или частично трудоустроены,
00:21
there's a fair amount of interest in what technology might be doing to the labor force.
2
5599
4127
изрядный интерес просыпается к тому,
как на это влияют технологии.
как на это влияют технологии.
00:25
And as I look at the conversation, it strikes me
3
9726
2719
При взгляде на эти обсуждения, я понимаю,
00:28
that it's focused on exactly the right topic,
4
12445
2952
что они фокусируются на правильной теме,
00:31
and at the same time, it's missing the point entirely.
5
15397
2978
но в то же время упускают самую суть.
00:34
The topic that it's focused on, the question is whether or not
6
18375
3008
Тема обсуждений — вопрос, влияют ли
00:37
all these digital technologies are affecting people's ability
7
21383
3655
цифровые технологии на способность людей
00:40
to earn a living, or, to say it a little bit different way,
8
25038
3020
зарабатывать на жизнь, или, выражаясь иначе,
00:43
are the droids taking our jobs?
9
28058
2278
отнимают ли роботы наши рабочие места?
00:46
And there's some evidence that they are.
10
30336
1968
Да, этому есть свидетельства.
00:48
The Great Recession ended when American GDP resumed
11
32304
4353
Экономический кризис закончился,
когда ВВП США
когда ВВП США
00:52
its kind of slow, steady march upward, and some other
12
36657
3429
возобновил
медленное поступательное движение вверх,
медленное поступательное движение вверх,
00:56
economic indicators also started to rebound, and they got
13
40101
2934
и другие экономические показатели
восстановились до нормального уровня
восстановились до нормального уровня
00:58
kind of healthy kind of quickly. Corporate profits
14
43035
2862
достаточно быстро.
01:01
are quite high. In fact, if you include bank profits,
15
45897
3276
Прибыли компаний довольно высокие.
А если взглянуть на банки,
А если взглянуть на банки,
01:05
they're higher than they've ever been.
16
49173
2112
то они выше, чем когда либо.
01:07
And business investment in gear, in equipment
17
51285
3272
Инвестиции в технику, оборудование,
01:10
and hardware and software is at an all-time high.
18
54557
3107
оборудование и программное обеспечение
на рекордном уровне
на рекордном уровне
01:13
So the businesses are getting out their checkbooks.
19
57664
3381
Компании раскошеливаются,
01:16
What they're not really doing is hiring.
20
61045
2261
но не нанимают персонал.
01:19
So this red line is the employment-to-population ratio,
21
63306
3701
Красная линия —
уровень занятости населения,
уровень занятости населения,
01:22
in other words, the percentage of working age people
22
67007
3381
или процент жителей США
трудоспособного возраста,
трудоспособного возраста,
01:26
in America who have work.
23
70388
1891
имеющих работу.
01:28
And we see that it cratered during the Great Recession,
24
72279
3700
Мы видим, как он провалился
во время кризиса,
во время кризиса,
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
25
75979
2864
и не возвращается на прежний уровень.
01:34
But the story is not just a recession story.
26
78843
2507
Но мой рассказ не о кризисе.
01:37
The decade that we've just been through had relatively
27
81350
2997
Всё прошедшее десятилетие сопровождалось
01:40
anemic job growth all throughout, especially when we
28
84347
3393
вялым ростом занятости,
особенно если мы сравним его
особенно если мы сравним его
01:43
compare it to other decades, and the 2000s
29
87740
2935
с предыдущими.
01:46
are the only time we have on record where there were
30
90675
2290
Нулевые — единственное десятилетие,
в котором
в котором
01:48
fewer people working at the end of the decade
31
92965
3203
на конец периода было занято меньше людей,
01:52
than at the beginning. This is not what you want to see.
32
96168
3060
чем на начало.
Не самая приятная статистика.
Не самая приятная статистика.
01:55
When you graph the number of potential employees
33
99228
3639
На диаграмме, которая сравнивает
число потенциальных работников
число потенциальных работников
01:58
versus the number of jobs in the country, you see the gap
34
102867
3604
с количеством рабочих мест в стране,
02:02
gets bigger and bigger over time, and then,
35
106471
3578
разрыв всё увеличивается
02:05
during the Great Recession, it opened up in a huge way.
36
110049
2400
и особенно во время экономического кризиса.
02:08
I did some quick calculations. I took the last 20 years of GDP growth
37
112449
4410
Я сделал простой подсчёт:
взял ВВП за последние 20 лет
взял ВВП за последние 20 лет
02:12
and the last 20 years of labor productivity growth
38
116859
3296
и рост производительности труда,
02:16
and used those in a fairly straightforward way
39
120155
2742
и сравнил их для того,
чтобы спрогнозировать,
чтобы спрогнозировать,
02:18
to try to project how many jobs the economy was going
40
122897
2626
сколько рабочих мест понадобится
02:21
to need to keep growing, and this is the line that I came up with.
41
125523
3659
для поддержания растущей экономики.
Вы видите линию.
Вы видите линию.
02:25
Is that good or bad? This is the government's projection
42
129182
3446
Хорошо это или плохо?
Взгляните на государственный прогноз
Взгляните на государственный прогноз
02:28
for the working age population going forward.
43
132628
3853
увеличения
численности трудоспособного населения.
численности трудоспособного населения.
02:32
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
44
136481
4771
Если цифры не врут,
то разрыв так и останется.
то разрыв так и останется.
02:37
The problem is, I don't think these projections are accurate.
45
141252
3401
Честно признаться,
я не уверен, что прогнозы точны.
я не уверен, что прогнозы точны.
02:40
In particular, I think my projection is way too optimistic,
46
144653
3356
Свой я считаю очень оптимистичным:
02:43
because when I did it, I was assuming that the future
47
148009
3356
составляя его, я предположил, что будущее
02:47
was kind of going to look like the past
48
151365
2448
будет повторять прошлое
02:49
with labor productivity growth, and that's actually not what I believe,
49
153813
3439
с тем же уровнем производительности труда,
но вообще я в это не верю.
но вообще я в это не верю.
02:53
because when I look around, I think that we ain't seen nothing yet
50
157252
3759
Оглядываясь вокруг, я понимаю,
что мы ещё так мало знаем
что мы ещё так мало знаем
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
51
161011
3285
о настоящем влиянии технологии на труд.
03:00
Just in the past couple years, we've seen digital tools
52
164296
3998
Всего лишь пару лет мы видим
электронные инструменты,
электронные инструменты,
03:04
display skills and abilities that they never, ever had before,
53
168294
4406
выполняющие операции, которые
они никогда не делали до этого,
они никогда не делали до этого,
03:08
and that, kind of, eat deeply into what we human beings
54
172700
3788
а это отнимает солидный кусок
того, что люди привыкли
того, что люди привыкли
03:12
do for a living. Let me give you a couple examples.
55
176488
3256
делать сами за деньги.
Приведу несколько примеров.
Приведу несколько примеров.
03:15
Throughout all of history, if you wanted something
56
179744
2011
Всегда, когда вы хотели перевести что-либо
03:17
translated from one language into another,
57
181755
2924
с одного языка на другой,
03:20
you had to involve a human being.
58
184679
1664
вы обращались к человеку.
03:22
Now we have multi-language, instantaneous,
59
186343
3416
Сегодня есть многоязычные мгновенные
03:25
automatic translation services available for free
60
189759
4218
автоматические сервисы по переводу,
доступные бесплатно
доступные бесплатно
03:29
via many of our devices all the way down to smartphones.
61
193977
3389
на многих устройствах, включая смартфоны.
03:33
And if any of us have used these, we know that
62
197366
2384
Те, кто их использовал, знают,
03:35
they're not perfect, but they're decent.
63
199750
3321
что они несовершенные, но сносные.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
64
203071
3151
Всегда, когда вы хотели написать что-либо,
03:42
a report or an article, you had to involve a person.
65
206222
3415
отчёт или статью, вы обращались к человеку.
03:45
Not anymore. This is an article that appeared
66
209637
2252
Больше нет. Эта статья появилась
03:47
in Forbes online a while back about Apple's earnings.
67
211889
3230
на сайте Forbes.
В ней говорилось о прибыли Apple.
В ней говорилось о прибыли Apple.
03:51
It was written by an algorithm.
68
215119
2527
Её написал алгоритм.
03:53
And it's not decent, it's perfect.
69
217646
3255
Про неё нельзя сказать «так себе»,
она — совершенна.
она — совершенна.
03:56
A lot of people look at this and they say, "Okay,
70
220901
2962
Многие люди говорят себе:
03:59
but those are very specific, narrow tasks,
71
223863
2349
«Ладно, но есть много специфических заданий,
04:02
and most knowledge workers are actually generalists,
72
226212
2633
и большинство специалистов
по анализу и обработке информации — универсалы.
по анализу и обработке информации — универсалы.
04:04
and what they do is sit on top of a very large body
73
228845
2529
Они накапливают большой опыт и знания,
04:07
of expertise and knowledge and they use that
74
231374
2656
чтобы использовать их на лету,
04:09
to react on the fly to kind of unpredictable demands,
75
234030
3073
реагируя
на непредсказуемые условия среды,
на непредсказуемые условия среды,
04:13
and that's very, very hard to automate."
76
237103
2488
а это очень,
очень сложно автоматизировать.
очень сложно автоматизировать.
04:15
One of the most impressive knowledge workers
77
239591
1977
Крупный специалист такого рода —
04:17
in recent memory is a guy named Ken Jennings.
78
241568
2409
парень по имени Кен Дженнингс.
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row,
79
243977
5058
Он 74 раза подряд побеждал
в викторине «Jeopardy!» [«Своя игра»],
в викторине «Jeopardy!» [«Своя игра»],
04:24
took home three million dollars.
80
249035
2628
выиграл 3 миллиона долларов.
04:27
That's Ken on the right getting beat three to one by
81
251663
3850
Справа — Кен, который
проигрывает со счётом 1:3 Ватсону,
проигрывает со счётом 1:3 Ватсону,
04:31
Watson, the "Jeopardy!"-playing supercomputer from IBM.
82
255513
4804
суперкомпьютеру «Jeopardy!» от IBM.
04:36
So when we look at what technology can do
83
260317
1864
Поняв, как технология может повлиять
04:38
to general knowledge workers, I start to think
84
262181
2873
на универсалов, я думаю,
04:40
there might not be something so special about this idea
85
265054
2599
что они сдают позиции,
04:43
of a generalist, particularly when we start doing things
86
267653
2888
особенно когда люди начинают
скрещивать Siri [мобильное приложение]
скрещивать Siri [мобильное приложение]
04:46
like hooking Siri up to Watson and having technologies
87
270541
3988
с Ватсоном и обзаводиться технологиями,
04:50
that can understand what we're saying
88
274529
1896
которые понимают речь
04:52
and repeat speech back to us.
89
276425
2081
и воспроизводят её нам.
04:54
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun
90
278506
2838
Сегодня Siri несовершенна.
Мы посмеиваемся
Мы посмеиваемся
04:57
of her flaws, but we should also keep in mind that
91
281344
3019
над её ошибками,
но должны помнить, что если
но должны помнить, что если
05:00
if technologies like Siri and Watson improve
92
284363
2676
технологии вроде Siri и Ватсон улучшатся
05:02
along a Moore's Law trajectory, which they will,
93
287039
3781
в соответствии с законом Мура
(а они это сделают),
(а они это сделают),
05:06
in six years, they're not going to be two times better
94
290820
2584
через 6 лет они станут не в 2-4 раза,
05:09
or four times better, they'll be 16 times better than they are right now.
95
293404
4818
а в 16 раз лучше, чем сейчас.
05:14
So I start to think that a lot of knowledge work is going to be affected by this.
96
298222
3683
Я думаю, это сильно затронет
высококвалифицированных работников.
высококвалифицированных работников.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work.
97
301905
3554
Цифровые технологии влияют
не только на область знаний.
не только на область знаний.
05:21
They're starting to flex their muscles in the physical world as well.
98
305459
3992
Они начинают разминаться
и в физическом мире.
и в физическом мире.
05:25
I had the chance a little while back to ride in the Google
99
309451
2449
Не так давно мне
выпала возможность прокатиться
выпала возможность прокатиться
05:27
autonomous car, which is as cool as it sounds. (Laughter)
100
311900
5526
в самоуправляющемся автомобиле от Google.
Он такой же классный, как это звучит. (Смех).
Он такой же классный, как это звучит. (Смех).
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic
101
317426
3027
Ручаюсь вам:
он идеально справился
он идеально справился
05:36
on U.S. 101 very smoothly.
102
320453
2905
с движением в пробке на шоссе 101 в США.
05:39
There are about three and a half million people
103
323358
1965
Около 3,5 миллионов жителей США
05:41
who drive trucks for a living in the United States.
104
325323
2209
зарабатывают на жизнь
вождением грузовиков.
вождением грузовиков.
05:43
I think some of them are going to be affected by this
105
327532
2429
Боюсь, некоторые из них
почувствуют на себе эффект технологии.
почувствуют на себе эффект технологии.
05:45
technology. And right now, humanoid robots are still
106
329961
3252
Сейчас человекоподобные роботы
всё ещё очень примитивны.
всё ещё очень примитивны.
05:49
incredibly primitive. They can't do very much.
107
333213
3258
У них мало функций,
05:52
But they're getting better quite quickly, and DARPA,
108
336471
2581
но они стремительно разрастаются.
05:54
which is the investment arm of the Defense Department,
109
339052
3151
DARPA — агентство,
финансируемое Министерством обороны США,
финансируемое Министерством обороны США,
05:58
is trying to accelerate their trajectory.
110
342203
1665
старается ускорить их переход.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
111
343868
4683
В общем, да,
роботы придут на наши рабочие места.
роботы придут на наши рабочие места.
06:04
In the short term, we can stimulate job growth
112
348551
3880
В краткосрочной перспективе
мы стимулируем рост труда,
мы стимулируем рост труда,
06:08
by encouraging entrepreneurship and by investing
113
352431
2944
развивая предпринимательство
и вкладывая деньги
и вкладывая деньги
06:11
in infrastructure, because the robots today still aren't
114
355375
3048
в инфраструктуру.
Сегодня роботы ещё плохо
Сегодня роботы ещё плохо
06:14
very good at fixing bridges.
115
358423
1740
ремонтируют мосты.
06:16
But in the not-too-long-term, I think within the lifetimes
116
360163
3365
Но в недалёком будущем —
думаю, многие из присутствующих
думаю, многие из присутствующих
06:19
of most of the people in this room, we're going to transition
117
363528
3569
сегодня в зале уже застанут это —
мы перейдём
мы перейдём
06:22
into an economy that is very productive but that
118
367097
2936
к высокопродуктивной экономике,
06:25
just doesn't need a lot of human workers,
119
370033
2804
которая не нуждается в людях-работниках.
06:28
and managing that transition is going to be
120
372837
1555
Управление этим переходом станет
06:30
the greatest challenge that our society faces.
121
374392
2739
великим вызовом всему человечеству.
06:33
Voltaire summarized why. He said, "Work saves us
122
377131
2762
И Вольтер написал почему:
«Труд избавляет человека
«Труд избавляет человека
06:35
from three great evils: boredom, vice and need."
123
379893
5277
от трёх главных зол: скуки, порока и нужды».
06:41
But despite this challenge, I'm personally,
124
385170
2571
Несмотря на этот вызов,
06:43
I'm still a huge digital optimist, and I am
125
387741
3049
лично я — оптимист цифровой эры.
06:46
supremely confident that the digital technologies that we're
126
390790
3187
Я абсолютно уверен, что технологии,
06:49
developing now are going to take us into a utopian future,
127
393977
3556
которые мы сейчас развиваем,
откроют нам утопическое будущее,
откроют нам утопическое будущее,
06:53
not a dystopian future. And to explain why,
128
397533
3033
но не мрачное. Чтобы пояснить,
06:56
I want to pose kind of a ridiculously broad question.
129
400566
2522
я собираюсь задать
комично обширный вопрос:
комично обширный вопрос:
06:58
I want to ask what have been the most important
130
403088
2350
какие самые важные
07:01
developments in human history?
131
405438
2323
изобретения человечества?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
132
407761
2733
Открою вам ответы, которые я получил
07:06
in response to this question. It's a wonderful question
133
410494
2177
на этот великолепный вопрос,
07:08
to ask and to start an endless debate about,
134
412671
2167
подходящий для бесконечных дебатов.
07:10
because some people are going to bring up
135
414838
2321
Одни вспомнят
07:13
systems of philosophy in both the West and the East that
136
417159
3460
философские системы Запада и Востока,
07:16
have changed how a lot of people think about the world.
137
420619
3133
повлиявшие на ход
человеческих мыслей во всём мире.
человеческих мыслей во всём мире.
07:19
And then other people will say, "No, actually, the big stories,
138
423752
2836
Вторые скажут:
«Нет, конечно же, великие истории
«Нет, конечно же, великие истории
07:22
the big developments are the founding of the world's
139
426588
2423
и открытия — основа для всех
07:24
major religions, which have changed civilizations
140
429011
3282
мировых религий,
которые изменили цивилизации
которые изменили цивилизации
07:28
and have changed and influenced how countless people
141
432293
2639
и оказали влияние на то,
как живут многие».
как живут многие».
07:30
are living their lives." And then some other folk will say,
142
434932
3004
А третьи вспомнят:
07:33
"Actually, what changes civilizations, what modifies them
143
437936
3527
«Вообще-то, цивилизации
07:37
and what changes people's lives
144
441463
2163
и жизни людей меняются
под воздействием империй,
под воздействием империй,
07:39
are empires, so the great developments in human history
145
443626
3912
поэтому великими в истории человечества были
07:43
are stories of conquest and of war."
146
447538
2835
завоевания и войны».
07:46
And then some cheery soul usually always pipes up
147
450373
2590
Тут подключается весельчак:
07:48
and says, "Hey, don't forget about plagues." (Laughter)
148
452963
5688
«Эй, не забывайте про чуму!»
(Смех).
(Смех).
07:54
There are some optimistic answers to this question,
149
458651
2903
Есть и оптимистичные ответы на вопрос,
07:57
so some people will bring up the Age of Exploration
150
461554
1897
когда люди упоминают
времена великих географических открытий
времена великих географических открытий
07:59
and the opening up of the world.
151
463451
1948
и изучение мира.
08:01
Others will talk about intellectual achievements
152
465399
2102
Другие говорят о достижениях умов
08:03
in disciplines like math that have helped us get
153
467501
2275
в математике, которые помогли нам
08:05
a better handle on the world, and other folk will talk about
154
469776
3310
глубже познать мир. Третьи выделяют
08:08
periods when there was a deep flourishing
155
473086
1697
периоды расцвета
08:10
of the arts and sciences. So this debate will go on and on.
156
474783
3802
науки и искусств. Спор может продолжаться.
08:14
It's an endless debate, and there's no conclusive,
157
478585
2839
Он бесконечен,
и в нём нет заключительного,
и в нём нет заключительного,
08:17
no single answer to it. But if you're a geek like me,
158
481424
3252
единого ответа. Но если бы вы
были компьютерщиком вроде меня,
были компьютерщиком вроде меня,
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
159
484676
2898
вы бы спросили: «А что говорят цифры?»
08:23
And you start to do things like graph things that we might
160
487574
2811
и начали бы рисовать диаграммы,
08:26
be interested in, the total worldwide population, for example,
161
490385
4103
например, с численностью населения мира
08:30
or some measure of social development,
162
494488
2641
или показателями социального развития,
08:33
or the state of advancement of a society,
163
497129
2511
или уровнем развития общества.
08:35
and you start to plot the data, because, by this approach,
164
499640
3833
Вы накладываете графики
один на другой, потому что так
один на другой, потому что так
08:39
the big stories, the big developments in human history,
165
503473
2617
великие истории и достижения человечества
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
166
506090
2861
будут вызывать сильные отклонения графиков.
08:44
So when you do this, and when you plot the data,
167
508951
1912
Работая над этим,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
168
510863
2798
вы скоро придёте к странным выводам.
08:49
You conclude, actually, that none of these things
169
513661
2923
На самом деле, ничто из перечисленного
08:52
have mattered very much. (Laughter)
170
516584
4952
не имело особого значения.
(Смех).
(Смех).
08:57
They haven't done a darn thing to the curves. (Laughter)
171
521536
4026
Они даже мало-мальски не сдвинули кривые.
(Смех).
(Смех).
09:01
There has been one story, one development
172
525562
3584
Только одно достижение
09:05
in human history that bent the curve, bent it just about
173
529146
2606
в истории человечества изогнуло кривую
09:07
90 degrees, and it is a technology story.
174
531752
4046
почти на 90 градусов —
история технологии.
история технологии.
09:11
The steam engine, and the other associated technologies
175
535798
2959
Паровой двигатель и прочие изобретения
09:14
of the Industrial Revolution changed the world
176
538757
2931
Промышленной революции изменили мир
09:17
and influenced human history so much,
177
541688
2424
и историю человечества настолько сильно,
09:20
that in the words of the historian Ian Morris,
178
544112
2083
что, со слов историка Иэна Морриса,
09:22
they made mockery out of all that had come before.
179
546195
4077
превратили всё предшествовавшее в шутку.
09:26
And they did this by infinitely multiplying the power
180
550272
2913
Они бесконечно приумножили
09:29
of our muscles, overcoming the limitations of our muscles.
181
553185
3137
мышечную силу,
превзошли границы наших мускулов.
превзошли границы наших мускулов.
09:32
Now, what we're in the middle of now
182
556322
2522
Сейчас мы находимся в периоде,
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
183
558844
2919
когда начинают превозмогаться
силы человеческого мозга
силы человеческого мозга
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
184
561763
3073
и многократно увеличивать
умственные силы.
умственные силы.
09:40
How can this not be as big a deal as overcoming
185
564836
3700
Как может такое оказать меньше влияния,
09:44
the limitations of our muscles?
186
568536
2528
чем превосходство силы мышц?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit, when I look
187
571064
3378
Осмелюсь повториться: когда я вижу
09:50
at what's going on with digital technology these days,
188
574442
2829
процессы в цифровых технологиях сегодня,
09:53
we are not anywhere near through with this journey,
189
577271
2826
то думаю, что мы ещё
в самом начале путешествия,
в самом начале путешествия,
09:55
and when I look at what is happening to our economies
190
580097
2674
а происходящее в экономике и обществе
09:58
and our societies, my single conclusion is that
191
582771
2653
приводит к выводу,
10:01
we ain't seen nothing yet. The best days are really ahead.
192
585424
3528
что мы ещё мало повидали.
Лучшие дни ждут впереди.
Лучшие дни ждут впереди.
10:04
Let me give you a couple examples.
193
588952
1756
Приведу пару примеров.
10:06
Economies don't run on energy. They don't run on capital,
194
590708
4228
Экономикой движет не энергия,
не капитал и не труд.
не капитал и не труд.
10:10
they don't run on labor. Economies run on ideas.
195
594936
3780
Ею движут идеи.
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with
196
598716
2520
Задачи инноваций и поиска новых решений —
10:17
new ideas, is some of the most powerful,
197
601236
2426
одни из передовых,
10:19
some of the most fundamental work that we can do
198
603662
1815
стоящих перед нами в экономике.
10:21
in an economy. And this is kind of how we used to do innovation.
199
605477
4016
А так мы привыкли создавать инновации.
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people
200
609493
3778
Находим группу людей, похожих внешне,
10:29
— (Laughter) —
201
613271
3411
(Смех)
10:32
we'd take them out of elite institutions, we'd put them into
202
616682
2529
вытягиваем их
из одних закрытых институтов,
из одних закрытых институтов,
10:35
other elite institutions, and we'd wait for the innovation.
203
619211
2946
помещаем в другие и ждём инноваций.
10:38
Now — (Laughter) —
204
622157
4010
Я — (Смех) — белый парень,
10:42
as a white guy who spent his whole career at MIT
205
626167
2581
построил карьеру
в Массачусетском Технологическом Институте (MIT)
в Массачусетском Технологическом Институте (MIT)
10:44
and Harvard, I got no problem with this. (Laughter)
206
628748
6366
и Гарварде.
Я не вижу тут проблем. (Смех).
Я не вижу тут проблем. (Смех).
10:51
But some other people do, and they've kind of crashed
207
635114
2616
Но некоторые их видят.
Они срывают вечеринку
Они срывают вечеринку
10:53
the party and loosened up the dress code of innovation.
208
637730
2536
и отказываются от дресс-кода в инновациях.
10:56
(Laughter)
209
640266
924
(Смех).
10:57
So here are the winners of a Top Coder programming challenge,
210
641190
3644
Перед вами победители соревнования TopCoder.
11:00
and I assure you that nobody cares
211
644834
2902
Уверяю вас, никого не беспокоит,
11:03
where these kids grew up, where they went to school,
212
647736
3594
где выросли эти ребята,
в какую школу ходили
в какую школу ходили
11:07
or what they look like. All anyone cares about
213
651330
2488
и как они выглядят.
11:09
is the quality of the work, the quality of the ideas.
214
653818
2821
Всех заботит только
качество работы и их идеи.
качество работы и их идеи.
11:12
And over and over again, we see this happening
215
656639
2166
Такое происходит снова и снова
11:14
in the technology-facilitated world.
216
658805
2346
в мире технологий.
11:17
The work of innovation is becoming more open,
217
661151
2456
Сфера инноваций становится более открытой,
11:19
more inclusive, more transparent, and more merit-based,
218
663607
3778
дружелюбной, прозрачной,
основанной на заслугах.
основанной на заслугах.
11:23
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard
219
667385
2969
Так будет продолжаться,
не важно, что думают MIT и Гарвард.
не важно, что думают MIT и Гарвард.
11:26
think of it, and I couldn't be happier about that development.
220
670354
3680
Это делает меня счастливым.
11:29
I hear once in a while, "Okay, I'll grant you that,
221
674034
2450
Иногда я слышу: «Возможно, так и есть,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
222
676484
3387
но технологии живут в мире богатых
11:35
and what's not happening, these digital tools are not
223
679871
2714
и никогда не улучшат жизнь тех,
11:38
improving the lives of people at the bottom of the pyramid."
224
682585
3355
кто находится у основания пирамиды».
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
225
685940
2664
На это у меня
есть чёткий ответ — глупости.
есть чёткий ответ — глупости.
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
226
688604
3438
Основание пирамиды получает
большую выгоду от технологии.
большую выгоду от технологии.
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study
227
692042
2640
Экономист Роберт Дженсен
написал замечательное исследование о том,
написал замечательное исследование о том,
11:50
a while back where he watched, in great detail,
228
694682
3168
как он наблюдал за происходящим
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
229
697850
3381
в рыболовецких деревнях в Керале, Индия,
11:57
when they got mobile phones for the very first time,
230
701231
3013
когда у них впервые появились
мобильные телефоны.
мобильные телефоны.
12:00
and when you write for the Quarterly Journal of Economics,
231
704244
2731
Когда пишешь статью
для экономического журнала QJE,
для экономического журнала QJE,
12:02
you have to use very dry and very circumspect language,
232
706975
2897
ты просто обязан использовать
сухой, сдержанный стиль,
сухой, сдержанный стиль,
12:05
but when I read his paper, I kind of feel Jensen is trying
233
709872
2472
но при прочтении я чувствовал,
что Дженсену
что Дженсену
12:08
to scream at us, and say, look, this was a big deal.
234
712344
3021
хочется кричать, описывая это открытие.
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
235
715365
4053
Стабилизировались цены,
люди смогли планировать свои финансы.
люди смогли планировать свои финансы.
12:15
Waste was not reduced; it was eliminated.
236
719418
4123
Отходы не сократились, они исчезли.
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
237
723541
2471
Жизнь как покупателей, так и продавцов
12:21
in these villages measurably improved.
238
726012
2498
в этих деревнях значительно улучшилась.
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
239
728510
3716
Сомневаюсь, что Дженсену
крупно повезло оказаться
крупно повезло оказаться
12:28
and happened to land in the one set of villages
240
732226
2354
в исключительных деревнях,
12:30
where technology made things better.
241
734580
2512
где технологии улучшили жизнь.
12:32
What happened instead is he very carefully documented
242
737092
2603
Он аккуратно описал то,
12:35
what happens over and over again when technology
243
739695
2692
что происходит, когда новые технологии
12:38
comes for the first time to an environment and a community.
244
742387
3264
впервые появляются в сообществах.
12:41
The lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
245
745651
3964
Жизнь людей и их благополучие
впечатляюще улучшаются.
впечатляюще улучшаются.
12:45
So as I look around at all the evidence, and I think about
246
749615
2356
Осматривая свидетельства того,
12:47
the room that we have ahead of us, I become a huge
247
751971
2476
что ждёт нас впереди, я превращаюсь
12:50
digital optimist, and I start to think that this wonderful
248
754447
2824
в оптимиста цифровой эры и думаю
12:53
statement from the physicist Freeman Dyson
249
757271
3055
о замечательном высказывании
физика Фримена Дайсона.
физика Фримена Дайсона.
12:56
is actually not hyperbole. This is an accurate assessment of what's going on.
250
760326
4578
Оно — не гипербола,
а точная характеристика происходящего.
а точная характеристика происходящего.
13:00
Our digital -- our technologies are great gifts,
251
764904
2446
Все наши цифровые технологии —
это великий подарок,
это великий подарок,
13:03
and we, right now, have the great good fortune
252
767350
3161
и нам крупно повезло
13:06
to be living at a time when digital technology is flourishing,
253
770511
3525
жить во время расцвета
цифровых технологий.
цифровых технологий.
13:09
when it is broadening and deepening and
254
774036
1658
Они растут вширь и вглубь,
13:11
becoming more profound all around the world.
255
775694
3341
проникают по всему миру.
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
256
779035
3218
Да, роботы отнимут у нас работу,
13:18
but focusing on that fact misses the point entirely.
257
782253
3813
но мы упускаем самое важное —
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
258
786066
3253
мы освободимся для других занятий.
13:25
and what we are going to do, I am very confident,
259
789319
2658
Я убеждён,
13:27
what we're going to do is reduce poverty and drudgery
260
791977
3063
мы сократим нищету, тяжёлый труд
13:30
and misery around the world. I'm very confident
261
795040
2664
и несчастья в мире.
13:33
we're going to learn to live more lightly on the planet,
262
797704
3032
Мы научимся наносить меньше вреда планете,
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
263
800736
3481
и я считаю, что вместе с новыми
13:40
with our new digital tools is going to be so profound
264
804217
2921
цифровыми инструментами
мы достигнем такой мудрости
мы достигнем такой мудрости
13:43
and so beneficial that it's going to make a mockery
265
807138
2891
и пользы, что насмешкой покажется
13:45
out of everything that came before.
266
810029
1733
всё достигнутое раньше.
13:47
I'm going to leave the last word to a guy who had
267
811762
2738
Последнее слово я оставлю за человеком,
13:50
a front row seat for digital progress,
268
814500
1778
который шёл в первых рядах
цифрового прогресса,
цифрового прогресса,
13:52
our old friend Ken Jennings. I'm with him.
269
816278
2565
нашим добрым другом Кеном Дженнингсом.
13:54
I'm going to echo his words:
270
818843
1361
Вторю его словам:
13:56
"I, for one, welcome our new computer overlords." (Laughter)
271
820204
3971
«Я склоняюсь перед
компьютерным господином». (Смех).
компьютерным господином». (Смех).
14:00
Thanks very much. (Applause)
272
824175
2929
Большое спасибо. (Аплодисменты).
ABOUT THE SPEAKER
Andrew McAfee - Management theoristAndrew McAfee studies how information technology affects businesses and society.
Why you should listen
Andrew McAfee studies the ways that information technology (IT) affects businesses, business as a whole, and the larger society. His research investigates how IT changes the way companies perform, organize themselves and compete. At a higher level, his work also investigates how computerization affects competition, society, the economy and the workforce.
He's a principal research scientist at the Center for Digital Business at the MIT Sloan School of Management. His books include Enterprise 2.0 and Race Against the Machine (with Erik Brynjolfsson). Read more on his blog.
Andrew McAfee | Speaker | TED.com