TED2013
Andrew McAfee: What will future jobs look like?
Andrew McAfee: Geleceğin meslekleri neye benzeyecek?
Filmed:
Readability: 4.4
4,442,966 views
Ekonomici Andrew MccAfee düşük zekalı robotların işlerimizi ya da en azından şu an bildiğimiz iş türlerini ele geçireceğini belirtiyor. Bu ileriyi gören konuşmada, geleceğin mesleklerinin neye benzeyeceği ve gelecek nesilleri bu meslekleri muhafaza etmek için nasıl eğitmek gerektiği konusunda düşünür.
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.
00:12
The writer George Eliot cautioned us that,
0
328
2949
Yazar George Eliot
00:15
among all forms of mistake,
1
3277
2067
tüm yanılgı şekilleri arasında
00:17
prophesy is the most gratuitous.
2
5344
2363
kehanette bulunmanın en gereksiz olduğu konusunda bizi uyarmıştı.
00:19
The person that we would all acknowledge
3
7707
1848
Hepimizin 20. yüzyıl meslektaşı olarak kabul ettiğimiz
00:21
as her 20th-century counterpart, Yogi Berra, agreed.
4
9555
4302
Yogi Berra da aynı fikirde.
00:25
He said, "It's tough to make predictions,
5
13857
1865
O dedi ki 'Tahmin yapmak zor,'
00:27
especially about the future."
6
15722
2736
'özellikle gelecek hakkında.'
00:30
I'm going to ignore their cautions
7
18458
1811
Ben onların uyarılarını göz ardı edeceğim
00:32
and make one very specific forecast.
8
20269
1973
ve özel bir öngörüde bulunacağım.
00:34
In the world that we are creating very quickly,
9
22242
2640
Çok hızlı meydana getirdiğimiz dünyada göreceğiz ki;
00:36
we're going to see more and more things
10
24882
1713
bilim kurgu gibi görünen şeyler
00:38
that look like science fiction,
11
26595
1725
gittikçe artarken
00:40
and fewer and fewer things that look like jobs.
12
28320
3116
meslek gibi görünen şeyler gittikçe azalacak.
00:43
Our cars are very quickly going to start driving themselves,
13
31436
2752
Arabalarımız kısa sürede kendilerini sürmeye başlayacak ki
00:46
which means we're going to need fewer truck drivers.
14
34188
2696
bu da daha az kamyon şoförüne ihtiyacımız olacağı anlamına gelir.
00:48
We're going to hook Siri up to Watson
15
36884
2121
Siri'den Watson'a kadar birleştireceğiz
00:51
and use that to automate a lot of the work
16
39005
2597
ve müşteri servis temsilcileri, sorun gidericiler ve tanıcılar
00:53
that's currently done by customer service reps
17
41602
2226
tarafından günümüzde yapılan işlerin pek çoğunu
00:55
and troubleshooters and diagnosers,
18
43828
2904
otomatikleştirmek için bunu kullanacağız.
00:58
and we're already taking R2D2,
19
46732
2256
Ve biz çoktan R2D2 (robot) alıyor
01:00
painting him orange, and putting him to work
20
48988
3240
turuncuya boyuyor ve depo etrafında
01:04
carrying shelves around warehouses,
21
52228
2549
rafları taşımaları için çalışmaya bırakıyoruz.
01:06
which means we need a lot fewer people
22
54777
2075
Bu da koridorları yukarı aşağı yürüyecek
01:08
to be walking up and down those aisles.
23
56852
1966
çok daha az insana ihtiyaç duyacağımız anlamına gelmektedir.
01:10
Now, for about 200 years,
24
58818
3802
Şimdi, yaklaşık 200 yıldır
01:14
people have been saying exactly what I'm telling you --
25
62620
2183
insanlar tam olarak size söylediğim şeyi söylüyorlar;
01:16
the age of technological unemployment is at hand —
26
64803
2817
teknolojik işsizlik çağı yakında.
01:19
starting with the Luddites smashing looms in Britain
27
67620
2415
Bu yaklaşık iki yüzyıl önce Britanya'daki teknoloji yüzünden işsiz kalacaklarından korkan işçilerin
01:22
just about two centuries ago,
28
70035
1896
tezgahları parçalamasıyla başladı.
01:23
and they have been wrong.
29
71931
2032
Ve onlar yanılmışlardı.
01:25
Our economies in the developed world have coasted along
30
73963
2817
Gelişmiş dünyada ekonomilerimiz tam istihdama oldukça
01:28
on something pretty close to full employment.
31
76780
1934
yakın bir seviyeye ulaştı.
01:30
Which brings up a critical question:
32
78714
2099
Bu önemli bir soruyu ortaya çıkarır:
01:32
Why is this time different, if it really is?
33
80813
2926
Neden bu sefer farklı, eğer gerçekten öyleyse?
01:35
The reason it's different is that, just in the past few years,
34
83739
2996
Farklı olma sebebi şudur; sadece geçtiğimiz bir kaç yıl içinde
01:38
our machines have started demonstrating skills
35
86735
1895
makinelerimiz daha önce hiç göstermedikleri
01:40
they have never, ever had before:
36
88630
2625
becerileri göstermeye başladılar;
01:43
understanding, speaking, hearing, seeing,
37
91255
3260
anlama, konuşma, işitme, görme
01:46
answering, writing, and they're still acquiring new skills.
38
94515
4213
cevaplama, yazma ve daha yeni beceriler de ediniyorlar.
01:50
For example, mobile humanoid robots
39
98728
2570
Örneğin, hareketli insansı robotlar
01:53
are still incredibly primitive,
40
101298
1947
hala oldukça ilkeller.
01:55
but the research arm of the Defense Department
41
103245
1838
Fakat Savunma Bakanlığı'nın araştırma şubesi
01:57
just launched a competition
42
105083
1515
buna benzer şeyler yaptırtmak için
01:58
to have them do things like this,
43
106598
2314
bir yarışma düzenlediler.
02:00
and if the track record is any guide,
44
108912
1733
Ve geçmiş performans herhangi bir rehberse
02:02
this competition is going to be successful.
45
110645
2399
bu yarışma başarılı olacaktı.
02:05
So when I look around, I think the day is not too far off at all
46
113044
3636
Yani, şöyle bir etrafa baktığım zaman, bizim yapıyor olduğumuz işlerin çoğunu yapacak olan
02:08
when we're going to have androids
47
116680
2176
insan şeklindeki robotlara sahip olacağımız günün
02:10
doing a lot of the work that we are doing right now.
48
118856
2881
çok da uzak olduğunu düşünmüyorum.
02:13
And we're creating a world where there is going to be
49
121737
3758
Ve biz gittikçe artan teknoloji ve daha da azalan mesleklerin
02:17
more and more technology and fewer and fewer jobs.
50
125495
3685
olacağı bir dünya yaratıyoruz.
02:21
It's a world that Erik Brynjolfsson and I are calling
51
129180
2249
O, Erik Brynjolfsson ve benim
02:23
"the new machine age."
52
131429
1491
'yeni makine çağı' olarak adlandırdığımız bir dünyadır.
02:24
The thing to keep in mind is that
53
132920
2133
Akılda tutulacak şey
02:27
this is absolutely great news.
54
135053
2549
bunun kesinlikle harika bir haber olduğudur.
02:29
This is the best economic news on the planet these days.
55
137602
3317
Bu, bugünlerde gezegendeki en iyi ekonomi haberidir.
02:32
Not that there's a lot of competition, right?
56
140919
3529
Çok fazla yarışma olması değil, öyle değil mi?
02:36
This is the best economic news we have these days
57
144448
1899
İki sebepten ötürü bugünlerdeki sahip olduğumuz
02:38
for two main reasons.
58
146347
1616
en iyi ekonomi haberidir.
02:39
The first is, technological progress is what allows us
59
147963
2985
İlki; aynı zamanda fiyatlar düşerken,
02:42
to continue this amazing recent run that we're on
60
150948
3737
ses ve kalite patlama yapmaya devam ederken
02:46
where output goes up over time,
61
154685
2521
zamanla verimin arttığı yerde içinde bulunduğumuz
02:49
while at the same time, prices go down,
62
157206
3326
son günlerdeki bu harika rağbeti devam ettirmek
02:52
and volume and quality just continue to explode.
63
160532
4204
teknolojik gelişimin bize sağladığı olanaktır.
02:56
Now, some people look at this and talk about
64
164736
2001
Şimdi, bazı insanlar buna bakıyor ve sığ materyalizm
02:58
shallow materialism,
65
166737
1406
hakkında konuşuyorlar.
03:00
but that's absolutely the wrong way to look at it.
66
168143
2418
Fakat bu kesinlikle ona bakmak için yanlış bir yoldur.
03:02
This is abundance, which is exactly
67
170561
2495
Bu ekonomik sistemimizin temin etmesini istediğimiz
03:05
what we want our economic system to provide.
68
173056
3422
şeyin ta kendisi- bir bolluk.
03:08
The second reason that the new machine age
69
176478
3216
Yeni makine çağının böylesine harika bir haber olmasının ikinci sebebi şudur:
03:11
is such great news is that, once the androids
70
179694
2306
İnsansı robotlar işlerini yapmaya başladıklarında
03:14
start doing jobs, we don't have to do them anymore,
71
182000
3252
bizim artık o işleri yapmamıza gerek kalmayacak
03:17
and we get freed up from drudgery and toil.
72
185252
3756
angarya ve meşakkatli işlerden kurtulacağız.
03:21
Now, when I talk about this with my friends
73
189008
2024
Şimdi, Cambridge ve Silicon'daki arkadaşlarımla
03:23
in Cambridge and Silicon Valley, they say,
74
191032
2552
bunu hakkında konuştuğum zaman
03:25
"Fantastic. No more drudgery, no more toil.
75
193584
2273
'Harika' diyorlar. Ameleliğe, ırgatlığa son.
03:27
This gives us the chance to imagine
76
195857
2051
Bu bize kurucular, kaşifler, mucitler ve icracıların
03:29
an entirely different kind of society,
77
197908
2293
sorunlar hakkında konuşmak,
03:32
a society where the creators and the discoverers
78
200201
2912
birbirlerini ağırlamak, bilgi vermek,teşvik etmek için
03:35
and the performers and the innovators
79
203113
1829
patronlar ve finansçılar ile
03:36
come together with their patrons and their financiers
80
204942
3509
bir araya geldiği bir toplum
03:40
to talk about issues, entertain, enlighten,
81
208451
2679
yani tamam farklı bir çeşit toplum
03:43
provoke each other."
82
211130
2078
hayal etme şansı verir.
03:45
It's a society really, that looks a lot like the TED Conference.
83
213208
4575
O sahiden TED konferansına çok benzeyen bir toplumdur.
03:49
And there's actually a huge amount of truth here.
84
217783
2483
Ve aslında burada çok miktarda gerçek vardır.
03:52
We are seeing an amazing flourishing taking place.
85
220266
3023
İnanılmaz bir büyümenin meydana geldiğini görüyoruz.
03:55
In a world where it is just about as easy
86
223289
2002
Aşağı yukarı bir amaç ortaya koymanın
03:57
to generate an object as it is to print a document,
87
225291
3407
belge yayımlamak kadar kolay olduğu bir dünyada
04:00
we have amazing new possibilities.
88
228698
2089
harika olasılıklara sahibiz.
04:02
The people who used to be craftsmen and hobbyists
89
230787
3677
Eskiden beri esnaf ve teknik tamirci olan insanlar
04:06
are now makers, and they're responsible
90
234464
1867
şimdi üreticiler ve çok büyük miktardaki
04:08
for massive amounts of innovation.
91
236331
2390
yeniliklerden sorumlular.
04:10
And artists who were formerly constrained
92
238721
2282
Ve önceden kısıtlanan sanatkarlar
04:13
can now do things that were never, ever possible
93
241003
3168
onlar için önceden asla mümkün olmayan şeyleri
04:16
for them before.
94
244171
1896
şimdi yapabilirler.
04:18
So this is a time of great flourishing,
95
246067
2117
Yani şimdi büyük bir gelişmenin zamanı
04:20
and the more I look around, the more convinced I become
96
248184
2932
ve ne kadar çok araştırırsam
04:23
that this quote, from the physicist Freeman Dyson,
97
251116
3074
fizikçi Freeman Dyson' dan bu alıntının
04:26
is not hyperbole at all.
98
254190
2033
hiç de abartı olmadığına ikna oluyorum.
04:28
This is just a plain statement of the facts.
99
256223
2790
Bu sadece gerçeklerin basit bir açıklaması.
04:31
We are in the middle of an astonishing period.
100
259013
1845
Dudak uçuklatıcı bir sürecin ortasında bulunmaktayız.
04:32
["Technology is a gift of God. After the gift of life it is perhaps the greatest of God's gifts. It is the mother of civilizations, of arts and of sciences." — Freeman Dyson]
101
260858
884
'Teknoloji Tanrı'ın bir hediyesi. Muhtemelen hayatı bahş etmesinden sonraki en büyük hediyesi. Teknoloji uygarlıkların, sanatın ve bilimin anasıdır.- Freeman Dyson
04:33
Which brings up another great question:
102
261742
2791
Bu bizi bir diğer önemli soruya getirir:
04:36
What could possibly go wrong in this new machine age?
103
264533
2976
Bu yeni makine çağında muhtemelen doğru gitmeyecek olan şey ne olabilir?
04:39
Right? Great, hang up, flourish, go home.
104
267509
3362
Doğru mu? Harika; beğen, ilerle ve eve git.
04:42
We're going to face two really thorny sets of challenges
105
270871
2666
Ortaya çıkarmakta olduğumuz geleceğe doğru daha ciddi bir şekilde hareket ettikçe
04:45
as we head deeper into the future that we're creating.
106
273537
2793
gerçekte iki çetrefilli zorluk takımıyla karşı karşıya geleceğiz.
04:48
The first are economic, and they're really nicely summarized
107
276330
3250
Birincisi ekonomi. Ekonomi Henry Ford ve otomobil işçiler birliğinin başkanlığını yapmış olan
04:51
in an apocryphal story about a back-and-forth
108
279580
3090
Walter Reuther arasındaki ileri geri
04:54
between Henry Ford II and Walter Reuther,
109
282670
3042
uydurma hikayede gerçekten
04:57
who was the head of the auto workers union.
110
285712
2745
iyi bir şekilde özetlenmiştir.
05:00
They were touring one of the new modern factories,
111
288457
2183
Onlar yeni modern fabrikaların birini dolaşıyorlardı
05:02
and Ford playfully turns to Reuther and says,
112
290640
2750
ve Ford şakacı bir şekilde Reuther'e döner ve şöyle der;
05:05
"Hey Walter, how are you going to get these robots
113
293390
2162
'Hey Walter, sendika aidatlarını ödemek için bu robotları
05:07
to pay union dues?"
114
295552
1814
nasıl alacaksınız?
05:09
And Reuther shoots back, "Hey Henry,
115
297366
1945
Ve Reuther karşılık veriri: 'Hey Henry,
05:11
how are you going to get them to buy cars?"
116
299311
4542
peki arabalar almak için bunları nasıl alacaksın?'
05:15
Reuther's problem in that anecdote
117
303853
3011
Bu kısa hikayede Reuther'in sorunu
05:18
is that it is tough to offer your labor to an economy
118
306864
4109
makinelerle dolu bir ekonomiye senin iş gücünü teklif etmenin
05:22
that's full of machines,
119
310973
1635
çetrefilli olmasıdır.
05:24
and we see this very clearly in the statistics.
120
312608
2224
Ve istatistiklerde bunu çok net bir şekilde görüyoruz.
05:26
If you look over the past couple decades
121
314832
2392
Kapitale diğer bir deyişle şirket karlarına geçişteki
05:29
at the returns to capital -- in other words, corporate profits --
122
317224
3664
geçtiğimizi 20 yılı aşkın süreyi incelerseniz
05:32
we see them going up,
123
320888
1684
yükselme olduğunu
05:34
and we see that they're now at an all-time high.
124
322572
2087
ve şimdi en yüksek seviyeye ulaştığını görürüz.
05:36
If we look at the returns to labor, in other words
125
324659
2701
İş gücüne geçişe diğer bir deyişle
05:39
total wages paid out in the economy,
126
327360
1884
ekonomideki toplam ödenen işçiliğe bakarsak
05:41
we see them at an all-time low
127
329244
2547
en düşük seviyede olduğunu
05:43
and heading very quickly in the opposite direction.
128
331791
3065
ve çok hızlı bir şekilde ters yönde ilerlediğini görürüz.
05:46
So this is clearly bad news for Reuther.
129
334856
1770
Yani bu açıkça Reuther için kötü bir haber.
05:48
It looks like it might be great news for Ford,
130
336626
3398
Bu Ford için harika bir habermiş gibi gözükebilir.
05:52
but it's actually not. If you want to sell
131
340024
2304
Ancak aslında öyle değil. İnsanlara bir miktar
05:54
huge volumes of somewhat expensive goods to people,
132
342328
3344
pahalı malın büyük kapasitesini satmak istiyorsanız
05:57
you really want a large, stable, prosperous middle class.
133
345672
3788
siz gerçekten geniş, istikrarlı, şanslı bir orta sınıf talep ediyorsunuz.
06:01
We have had one of those in America
134
349460
2224
Yaklaşık tüm savaş sonrası süreçte
06:03
for just about the entire postwar period.
135
351684
2633
Amerika'da bulunanlardan birine sahiptik.
06:06
But the middle class is clearly under huge threat right now.
136
354317
4352
Fakat orta sınıf şimdi açıkça büyük tehdit altındadır.
06:10
We all know a lot of the statistics,
137
358669
1411
Hepimiz pek çok istatistik biliyoruz,
06:12
but just to repeat one of them,
138
360080
2359
ancak birini hatırlatmak için söylüyorum,
06:14
median income in America has actually gone down
139
362439
2767
Amerika'daki orta gelir geçtiğimiz 15 yıl içinde
06:17
over the past 15 years,
140
365206
1691
düşüş gösterdi.
06:18
and we're in danger of getting trapped
141
366897
1715
Adaletsizlik ve kutuplaşmanın zamanla artmaya başladığı
06:20
in some vicious cycle where inequality and polarization
142
368612
3925
bir takım kısır döngü içinde tuzağa düşürülme
06:24
continue to go up over time.
143
372537
3180
tehlikesi altındayız.
06:27
The societal challenges that come along
144
375717
2399
Bu tür adaletsizliklerin beraberinde ortaya çıkan
06:30
with that kind of inequality deserve some attention.
145
378116
2576
toplumsal zorluklar bir takım ilgiyi hak ediyor.
06:32
There are a set of societal challenges
146
380692
1668
Aslında çok endişe duymadığım
06:34
that I'm actually not that worried about,
147
382360
1944
bir takım toplumsal zorluklar var
06:36
and they're captured by images like this.
148
384304
2351
ve onlar bunun gibi resimler tarafından ele geçirilmişlerdir.
06:38
This is not the kind of societal problem
149
386655
1822
Bu hakkında endişelendiğim
06:40
that I am concerned about.
150
388477
2464
toplumsal sorun türlerinden değil.
06:42
There is no shortage of dystopian visions
151
390941
2143
Makinelerimiz kendini tanıdığı zaman olacak şeyler hakkında
06:45
about what happens when our machines become self-aware,
152
393084
3483
sefil vizyon noksanlığı yoktur
06:48
and they decide to rise up and coordinate attacks against us.
153
396567
3176
ve onlar bize karşı isyan etmeye ve saldırı düzenlemeye karar verirler.
06:51
I'm going to start worrying about those
154
399743
1747
Bilgisayarımın yazıcımın varlığını farkettiği
06:53
the day my computer becomes aware of my printer.
155
401490
3229
günlerle ilgili endişelenmeye başlayacağım.
06:56
(Laughter) (Applause)
156
404719
3629
(Kahkaha) (Alkışlar)
07:00
So this is not the set of challenges we really need to worry about.
157
408348
2972
Yani bu bizim gerçekte endişelenmemize gerek olan bir takım zorluklardan değildir.
07:03
To tell you the kinds of societal challenges
158
411320
2788
Yeni makine çağında ortaya çıkacak olan
07:06
that are going to come up in the new machine age,
159
414108
2212
toplumsal zorluk türleri hakkında size bir şey anlatacağım.
07:08
I want to tell a story about two stereotypical American workers.
160
416320
3711
Size iki klişe Amerikalı işçiler hakkında bir hikaye anlatmak istiyorum.
07:12
And to make them really stereotypical,
161
420031
1768
Ve onları gerçekten klişe yapmak için
07:13
let's make them both white guys.
162
421799
2147
haydi ikisini de beyaz adamlar yapalım.
07:15
And the first one is a college-educated
163
423946
3762
Ve ilki üniversite eğitimli uzman,
07:19
professional, creative type, manager,
164
427708
3146
yaratıcı sınıf, yönetici,
07:22
engineer, doctor, lawyer, that kind of worker.
165
430854
2751
mühendis, doktor, hakim, bu tür bir işçi.
07:25
We're going to call him "Ted."
166
433605
2419
Ona Ted adını verelim.
07:28
He's at the top of the American middle class.
167
436024
2273
Amerika orta sınıfının zirvesinde.
07:30
His counterpart is not college-educated
168
438297
2882
Onun akranı üniversite eğitimli değil;
07:33
and works as a laborer, works as a clerk,
169
441179
3064
ve amale ve tezgahtar olarak
07:36
does low-level white collar or blue collar work in the economy.
170
444243
3312
ekonomide ofis ya da fabrika işçisi olarak düşük seviyede çalışırlar.
07:39
We're going to call that guy "Bill."
171
447555
2405
Bu adamı da Bill adını verelim.
07:41
And if you go back about 50 years,
172
449960
2079
Ve yaklaşık 50 yıl kadar geriye giderseniz
07:44
Bill and Ted were leading remarkably similar lives.
173
452039
3817
Bill ve Ted oldukça benzer yaşamlar sürüyorlardı.
07:47
For example, in 1960 they were both very likely
174
455856
2503
Örneğin, 1960'ta büyük olasılıkla ikisi de
07:50
to have full-time jobs, working at least 40 hours a week.
175
458359
3370
tam zamanlı işe sahiptirler;. Haftada en az 40 saat çalışmaktadırlar.
07:53
But as the social researcher Charles Murray has documented,
176
461729
3296
Fakat toplumsal araştırmacı olarak Charles Muyor belgelendirdi ki;
07:57
as we started to automate the economy,
177
465025
2968
biz ekonomiyi otomatize etmeye başladığımızda
07:59
and 1960 is just about when computers started to be used by businesses,
178
467993
4147
ve 1960 iş kuruluşları tarafından bilgisayarların kullanılmaya başlandığı zamandır.
08:04
as we started to progressively inject technology
179
472140
2871
Teknoloji, otomasyon ve dijital maddeyi
08:07
and automation and digital stuff into the economy,
180
475011
2736
derece derece ekonominin içine katmaya başladığımızda
08:09
the fortunes of Bill and Ted diverged a lot.
181
477747
3025
Bill ve Ted'in kısmetleri birbirinden çok uzaklaşmıştı.
08:12
Over this time frame, Ted has continued
182
480772
2119
Bu zaman diliminden sonra, Ted
08:14
to hold a full-time job. Bill hasn't.
183
482891
2752
tam zamanlı işte çalışmaya devam etti. Bill etmedi.
08:17
In many cases, Bill has left the economy entirely,
184
485643
4271
Pek çok durumda, Bill ekonomiyi tamamen
08:21
and Ted very rarely has.
185
489914
2264
ve Ted ise kısmi olarak bıraktı.
08:24
Over time, Ted's marriage has stayed quite happy.
186
492178
3265
Zamanla, Ted'in evliliği oldukça huzurlu devam ederken
08:27
Bill's hasn't.
187
495443
1641
Bill'inki öyle değildi.
08:29
And Ted's kids have grown up in a two-parent home,
188
497084
3322
Ve Ted'in çocukları anne ve babalarıyla aynı evde büyürken
08:32
while Bill's absolutely have not over time.
189
500406
3220
Bill'in çocukları tamamen ayrıydılar.
08:35
Other ways that Bill is dropping out of society?
190
503626
2404
Diğer şekilde Bill toplumdan ayrılıyor muydu?
08:38
He's decreased his voting in presidential elections,
191
506030
3689
Başkanlık seçiminde oyunu düşürmüştü
08:41
and he's started to go to prison a lot more often.
192
509719
3993
ve ceza evine çok daha sık gitmeye başlamıştı.
08:45
So I cannot tell a happy story about these social trends,
193
513712
3984
Yani bu toplumsal eğilimler hakkında mutlu hikayeler söyleyemem.
08:49
and they don't show any signs of reversing themselves.
194
517696
2747
ve geri dönüşün herhangi bir işaretini göstermezler.
08:52
They're also true no matter which ethnic group
195
520443
2973
Hangi etnik grup ya da demografik gruplara bakarsak bakalım
08:55
or demographic group we look at,
196
523416
1721
onlar doğrudur
08:57
and they're actually getting so severe
197
525137
2076
ve o kadar hiddetleniyorlar ki
08:59
that they're in danger of overwhelming
198
527213
1771
Sivil Hak Hareketliliğiyle yaptığımız harika ilerlemeyi bile
09:00
even the amazing progress we made with the Civil Rights Movement.
199
528984
3648
alt etme tehlikesi altındadırlar.
09:04
And what my friends in Silicon Valley
200
532632
2512
Ve Silicon Valley ve Cambridge' teki arkadaşlarımın
09:07
and Cambridge are overlooking is that they're Ted.
201
535144
5251
gözden kaçırdıkları şey şu ki; onlar Ted gibiler.
09:12
They're living these amazingly busy, productive lives,
202
540395
3437
Bu inanılmaz meşgul, üretici hayatları yaşıyorlar
09:15
and they've got all the benefits to show from that,
203
543832
2390
ve bu kaynaktan göstermek için tüm menfaatlere sahipler.
09:18
while Bill is leading a very different life.
204
546222
2435
Bill ise aksine çok farklı bir yaşam sürüyor.
09:20
They're actually both proof of how right Voltaire was
205
548657
2140
İş menfaatleri hakkında konuştuğu zaman
09:22
when he talked about the benefits of work,
206
550797
2252
onlar fiili olarak Voltaire'in nasıl haklı olduğunun kanıtıdırlar.
09:25
and the fact that it saves us from not one but three great evils.
207
553049
3581
Gerçek şu ki; bu bizi tek bir değil fakat 3 fenalıktan kurtarır.
['İş bir adamı 3 büyük fenalıktan kurtarır:
['İş bir adamı 3 büyük fenalıktan kurtarır:
09:28
["Work saves a man from three great evils: boredom, vice and need." — Voltaire]
208
556630
997
bıkkınlık, ahlaksızlık ve muhtaçlık.' - Voltaire]
09:29
So with these challenges, what do we do about them?
209
557627
3336
Öyleyse bu zorluklarla, onlar hakkında neler yaparız?
09:32
The economic playbook is surprisingly clear,
210
560963
2583
Ekonomik senaryo özellikle kısa vadede
09:35
surprisingly straightforward, in the short term especially.
211
563546
3140
şaşırtıcı şekilde açık ve anlaşılırdır.
09:38
The robots are not going to take all of our jobs in the next year or two,
212
566686
2892
Robotlar bir ya da iki sene içinde tüm işlerimizi ele geçirecek değiller.
09:41
so the classic Econ 101 playbook is going to work just fine:
213
569578
4468
Öyleyse klasik ekonomi 101 kitabı iyi işe yarayacak:
09:46
Encourage entrepreneurship,
214
574046
2152
Girişimciliği teşvik et
09:48
double down on infrastructure,
215
576198
2196
alt yapıda cesur riskler al,
09:50
and make sure we're turning out people
216
578394
1699
ve insanların eğitim sistemimizden
09:52
from our educational system with the appropriate skills.
217
580093
3597
uygun yeteneklerle yetiştiğine emin ol.
09:55
But over the longer term, if we are moving into an economy
218
583690
3277
Fakat daha uzun vadede, teknolojiye ağırlık verip
09:58
that's heavy on technology and light on labor,
219
586967
2652
işçiliğe az odaklanan ekonomiye doğru hareket ediyorsak
10:01
and we are, then we have to consider
220
589619
2428
daha radikal girişimler
10:04
some more radical interventions,
221
592047
1784
düşünmeliyiz,
10:05
for example, something like a guaranteed minimum income.
222
593831
3199
örneğin, garanti edilmiş en az gelir gibi bir şey.
10:09
Now, that's probably making some folk in this room uncomfortable,
223
597030
3712
Şimdi muhtemelen bu düşünce buradaki bazılarını rahatsız ediyor.
10:12
because that idea is associated with the extreme left wing
224
600742
3857
Çünkü bu fikir uç solculuk ve serveti yeniden
10:16
and with fairly radical schemes for redistributing wealth.
225
604599
3219
dağıtmakla ilgili radikal şemalarla ilişkilendirilir.
10:19
I did a little bit of research on this notion,
226
607818
1953
Bu görüşte bir kaç araştırma yaptım
10:21
and it might calm some folk down to know that
227
609771
2455
ve bunları bilmek bazılarınızı rahatlatabilir;
10:24
the idea of a net guaranteed minimum income
228
612226
2632
Garantilenmiş minumum gelir fikri
10:26
has been championed by those frothing-at-the-mouth socialists
229
614858
3162
sosyalist düşmanları olan Friedrich Hayek, Richard Nixon
10:30
Friedrich Hayek, Richard Nixon and Milton Friedman.
230
618035
5473
ve Milton Friedman tarafından savunuldu.
10:35
And if you find yourself worried
231
623508
1879
Ve kendimizi garanti edilmiş gelir gibi bazı şeylerin
10:37
that something like a guaranteed income
232
625387
3309
başarı için dürtümüzü bastıracağını
10:40
is going to stifle our drive to succeed
233
628696
2275
ve bizi bir tür boş vermişlik içine sürükleyeceği konusunda
10:42
and make us kind of complacent,
234
630971
1764
endişelenirken bulursanız,
10:44
you might be interested to know that social mobility,
235
632735
2790
şunu bilmek isteyebilirsiniz;
10:47
one of the things we really pride ourselves on in the United States,
236
635525
2675
Birleşik Devletler'de övündüğümüz toplumsal hareketlilik,
10:50
is now lower than it is in the northern European countries
237
638200
3340
şuanda cömert toplumsal güvenlik ağları olan
10:53
that have these very generous social safety nets.
238
641540
3199
kuzey Avrupa ülkelerinden daha düşüktür.
10:56
So the economic playbook is actually pretty straightforward.
239
644739
2792
Yani ekonomik senaryo aslında oldukça anlaşılırdır.
10:59
The societal one is a lot more challenging.
240
647531
3056
Toplumsal olanı daha zordur.
11:02
I don't know what the playbook is
241
650587
2148
Bill'i ilgilenmeye iten ve
11:04
for getting Bill to engage and stay engaged throughout life.
242
652735
3828
hayatı boyunca ilgilenmesini sağlayan senaryonun ne olduğunu bilmiyorum.
11:08
I do know that education is a huge part of it.
243
656563
2504
Eğitimin bunun büyük bir kısmı olduğunu biliyorum.
11:11
I witnessed this firsthand.
244
659067
1780
Buna ilk elden tanık oldum.
11:12
I was a Montessori kid for the first few years of my education,
245
660847
3756
Eğitimimin ilk bir kaç yılında ben bir Montessori çocuğuydum
11:16
and what that education taught me
246
664603
1529
ve bu eğitimin bana öğrettiği şey
11:18
is that the world is an interesting place
247
666132
2091
dünya ilginç bir yer
11:20
and my job is to go explore it.
248
668223
2641
ve benim işim bunu keşfetmeye çıkmaktır.
11:22
The school stopped in third grade,
249
670864
1701
Okul 3. sınıfta bitti.
11:24
so then I entered the public school system,
250
672565
2068
Bundan dolayı devlet okuluna girdim
11:26
and it felt like I had been sent to the Gulag.
251
674633
4366
ve bu bana Gulag'a gönderilmişim hissi verdi.
11:30
With the benefit of hindsight, I now know the job
252
678999
2901
Edinilmiş bilginin verdiği avantajla şimdi biliyorum ki
11:33
was to prepare me for life as a clerk or a laborer,
253
681900
2514
meslek memur ya da işçi olarak beni hayata hazırlamaktır.
11:36
but at the time it felt like the job was to kind of
254
684414
2330
Fakat o zamanlarda meslek sanki bir tür
11:38
bore me into some submission with what was going on around me.
255
686744
3824
etrafımda olup bitenler hakkında bazı boyun eğmelere iten baş ağrısıydı.
11:42
We have to do better than this.
256
690568
1348
Bundan daha iyi yapmalıyız.
11:43
We cannot keep turning out Bills.
257
691916
3676
Bill'leri ortaya çıkarmaya devam edemeyiz.
11:47
So we see some green shoots that things are getting better.
258
695592
2344
Öyleyse, bu mevzuların daha iyi hale geldiğiyle ilgili bazı umut vaat eden ateşlemeler görüyoruz.
11:49
We see technology deeply impacting education
259
697936
2824
En genç öğrencilerden en yaşlı öğrencilere kadar
11:52
and engaging people, from our youngest learners
260
700760
2528
teknolojinin eğitimi derinden etkilediğini ve
11:55
up to our oldest ones.
261
703288
1764
insanları meşgul ettiğini görüyoruz.
11:57
We see very prominent business voices telling us
262
705052
2620
Seçkin iş birimlerinin bir süredir çok değer verdiğimiz
11:59
we need to rethink some of the things that we've been holding dear for a while.
263
707672
3216
bazı şeyleri tekrar düşünmemiz gerektiğini söylediğini görüyoruz.
12:02
And we see very serious and sustained
264
710888
2260
Ve ciddi, aralıksız devam eden
12:05
and data-driven efforts to understand
265
713148
2804
ve veri güdümlü çabaları anlamak için
12:07
how to intervene in some of the most troubled communities that we have.
266
715952
3543
sahip olduğumuz en sorunlu toplulukların bazılarına nasıl müdahale edeceğimizi görüyoruz.
12:11
So the green shoots are out there.
267
719495
2209
Yani umut vaat eden ateşlemeler orada.
12:13
I don't want to pretend for a minute
268
721704
1434
Bir dakikalığına sahip olacağımız şeyin yeterli olacağını
12:15
that what we have is going to be enough.
269
723138
1942
varsaymak istemiyorum.
12:17
We're facing very tough challenges.
270
725080
2142
Çok çetrefilli zorluklarla karşılaşıyoruz.
12:19
To give just one example, there are about five million Americans
271
727222
3106
Bir örnek verecek olursak, en az 6 aylık bir sürede işsiz olan
12:22
who have been unemployed for at least six months.
272
730328
2814
yaklaşık beş milyon Amerikalı var.
12:25
We're not going to fix things for them
273
733142
1342
Montessori'ye geri göndererek
12:26
by sending them back to Montessori.
274
734484
2443
onlar için vaziyeti yoluna koyamayacağız.
12:28
And my biggest worry is that we're creating a world
275
736927
2355
Ve benim en büyük endişem bir tür sefil topluma yataklanan
12:31
where we're going to have glittering technologies
276
739282
2549
ve fırsat yerine adaletsizlik ortaya çıkaran
12:33
embedded in kind of a shabby society
277
741831
2305
ekonomi tarafından desteklenen
12:36
and supported by an economy that generates inequality
278
744136
2967
gösterişli teknolojilere sahip olacağımız bir dünya
12:39
instead of opportunity.
279
747103
1481
meydana getiriyoruz.
12:40
But I actually don't think that's what we're going to do.
280
748584
2752
Fakat, aslında bunun yapacağımız şey olacağını sanmıyorum.
12:43
I think we're going to do something a lot better
281
751336
1629
Çok basit bir nedenden dolayı çok daha iyi bir şey
12:44
for one very straightforward reason:
282
752965
2110
yapacağımızı düşünüyorum:
12:47
The facts are getting out there.
283
755075
1968
Gerçekler işte orada.
12:49
The realities of this new machine age
284
757043
2042
Bu yeni makine çağının gerçekleri
12:51
and the change in the economy are becoming more widely known.
285
759085
3315
ve ekonomideki değişiklikler daha büyük çapta bilinir hale geliyor.
12:54
If we wanted to accelerate that process, we could do things
286
762400
2851
Bu süreci hızlandırmak istersek, en iyi ekonomicilerimizi
12:57
like have our best economists and policymakers
287
765251
2766
ve politika üreticilerimizi Watson'a karşı 'Jeopardy (İşgal)
13:00
play "Jeopardy!" against Watson.
288
768017
2419
oynamaya itmek gibi şeyler yapabiliriz.
13:02
We could send Congress on an autonomous car road trip.
289
770436
3550
Kongreyi sürücüsüz bir araba yol gezisine gönderebiliriz.
13:05
And if we do enough of these kinds of things,
290
773986
1653
Ve bu tür şeyleri yeterince yaparsak,
13:07
the awareness is going to sink in that things are going to be different.
291
775639
3404
bu şeylerde nüfuz edecek olan farkındalık farklı olacak.
13:11
And then we're off to the races,
292
779043
1771
Ve sonra yarış dışı kalacağız.
13:12
because I don't believe for a second
293
780814
2430
Çünkü denemek için bile çok taş kalpli ve ya
13:15
that we have forgotten how to solve tough challenges
294
783244
2968
hissiz olduğumuza ya da çetrefilli zorlukları
13:18
or that we have become too apathetic or hard-hearted to even try.
295
786212
4350
nasıl çözmemiz gerektiğini unuttuğumuza bir saniye için inanmıyorum.
13:22
I started my talk with quotes from wordsmiths
296
790562
2394
Konuşmam bir okyanus ve bir yüzyıl tarafından ayrılan
13:24
who were separated by an ocean and a century.
297
792956
2816
kelime ustalarından alıntılarla başladım.
13:27
Let me end it with words from politicians
298
795772
2152
Benzer şekilde uzak olan politikacıların sözleriyle
13:29
who were similarly distant.
299
797924
1731
sonlandırmama izin verin.
13:31
Winston Churchill came to my home of MIT in 1949,
300
799655
3333
Winston Churchill 1949'da Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'ndeki mekanıma geldi
13:34
and he said, "If we are to bring the broad masses
301
802988
2148
ve şöyle söyledi: ' Her yerdeki geniş insan kitlelerini
13:37
of the people in every land to the table of abundance,
302
805136
3710
bolluk tablosuna getirirsek,
13:40
it can only be by the tireless improvement
303
808846
3030
o sadece tüm teknik üretim araçlarının
13:43
of all of our means of technical production."
304
811876
2973
bitmez tükenmez gelişimi olabilir.
13:46
Abraham Lincoln realized there was one other ingredient.
305
814849
2619
Abraham Lincoln başka bir unsur olduğunu fark etti.
13:49
He said, "I am a firm believer in the people.
306
817468
2898
Şöyle söyledi: 'Sıkı sıkıya insanlara inanan birisiyim.
13:52
If given the truth, they can be depended upon
307
820366
2333
Gerçekler ortaya konulursa, onlar herhangi bir milli krizi
13:54
to meet any national crisis.
308
822699
2369
karşılamaya dayandırılabilir.
13:57
The great point is to give them the plain facts."
309
825068
2784
Asıl nokta onlara açık gerçekleri vermektir.'
13:59
So the optimistic note, great point that I want to leave you with
310
827852
3110
Yani size bırakımak istediğim asıl nokta- iyimser not
14:02
is that the plain facts of the machine age are becoming clear,
311
830962
3145
makine çağının yalın gerçekleri daha netleşiyor
14:06
and I have every confidence that we're going to use them
312
834107
2457
ve meydana getirmekte olduğumuz zor ve bol ekonomiye
14:08
to chart a good course into the challenging,
313
836564
2915
güzel bir gidişat çizmek için onları kullanmamız konusunda
14:11
abundant economy that we're creating.
314
839479
2533
tam inanca sahibim.
14:14
Thank you very much.
315
842012
1691
Çok teşekkür ederim.
14:15
(Applause)
316
843703
4382
(Alkışlar)
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