TED2013
Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines
Эрык Брын'ёльфсан: Ключ да росту? Гонка разам з машынамі.
Filmed:
Readability: 4.6
1,321,770 views
З таго часу, як машыны ўсё больш распаўсюджваюцца ў нашым жыцці, шмат хто страціў працу альбо спыніўся ў сваім кар'ерным развіцці. Ці гэта канец росту? Не, кажа Эрык Брын'ёльфсан - гэта проста цяжкасці радыкальнай рэарганізацыі эканомікі. Наперадзе нас чакаюць вялікія вынаходкі... калі мы пачнем думаць пра камп'ютэра як пра нашых партнёраў. Абавязкова паглядзіце супрацьлеглы пункт гледжання ад Роберта Гордана.
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
Рост не спыніўся.
00:14
(Applause)
1
2877
1386
(Апладысменты)
00:16
Let's start the story 120 years ago,
2
4263
3963
Вернемся на 120 гадоў назад,
00:20
when American factories began to electrify their operations,
3
8226
3632
калі на амерыканскіх заводах
пачалась электрыфікацыя,
пачалась электрыфікацыя,
00:23
igniting the Second Industrial Revolution.
4
11858
3344
запаліўшы полымя Другой прамысловай рэвалюцыі.
00:27
The amazing thing is
5
15202
1111
Цікава,
00:28
that productivity did not increase in those factories
6
16313
2777
што прадуктыўнасць працы
не падвысілася на гэтых заводах
не падвысілася на гэтых заводах
00:31
for 30 years. Thirty years.
7
19090
3256
цягам 30 гадоў. Трыццаці гадоў.
00:34
That's long enough for a generation of managers to retire.
8
22346
3474
Гэтага дастаткова, каб змянілася
пакаленне мэнэджэраў.
пакаленне мэнэджэраў.
00:37
You see, the first wave of managers
9
25820
2222
Разумееце, першая хваля мэнэджэраў
00:40
simply replaced their steam engines with electric motors,
10
28042
3417
толькі замяніла паравыя рухавікі
на электрычныя маторы,
на электрычныя маторы,
00:43
but they didn't redesign the factories to take advantage
11
31459
3010
але яны не пераабсталявалі заводы,
00:46
of electricity's flexibility.
12
34469
2341
каб cкарыстацца гнуткасцю электрычнасці.
00:48
It fell to the next generation to invent new work processes,
13
36810
3984
Мэнэджэраў змяніла новае пакаленне,
якое вынайшла новы працоўны працэс,
якое вынайшла новы працоўны працэс,
00:52
and then productivity soared,
14
40794
2727
і тады прадуктыўнасць на заводах узрасла,
00:55
often doubling or even tripling in those factories.
15
43521
3665
падвоішыўся і нават патроішыўся.
00:59
Electricity is an example of a general purpose technology,
16
47186
4723
Электрычнасць -- гэта прыклад
тэхналогіі агульнага прызначэння,
тэхналогіі агульнага прызначэння,
01:03
like the steam engine before it.
17
51909
2230
як паравыя рухавікі да гэтага.
01:06
General purpose technologies drive most economic growth,
18
54139
3416
Тэхналогіі агульнага прызначэння кіруюць эканамічным ростам,
01:09
because they unleash cascades of complementary innovations,
19
57555
3454
таму што яны штурхаюць дадатковыя інавацыі,
01:13
like lightbulbs and, yes, factory redesign.
20
61009
3632
як, напрыклад, лямпачкі,
ці пераабсталяванне заводаў.
ці пераабсталяванне заводаў.
01:16
Is there a general purpose technology of our era?
21
64641
3610
Якая тэхналогія агульнага прызначэння нашай эры?
01:20
Sure. It's the computer.
22
68251
2508
Вядома ж. Гэта камп'ютар.
01:22
But technology alone is not enough.
23
70759
2659
Але тэхналогія сама па сабе -- нішто.
01:25
Technology is not destiny.
24
73418
2766
Тэхналогія -- не лёс.
01:28
We shape our destiny,
25
76184
1580
Мы робім свой лёс,
01:29
and just as the earlier generations of managers
26
77764
2516
і як мінулае пакаленне мэнэджэраў
01:32
needed to redesign their factories,
27
80280
2298
павінна было пераабсталяваць свае заводы,
01:34
we're going to need to reinvent our organizations
28
82578
2229
нам трэба рэарганізаваць нашыя структуры
01:36
and even our whole economic system.
29
84807
2555
і нават усю эканамічную сістэму.
01:39
We're not doing as well at that job as we should be.
30
87362
3602
І цяпер мы гэта робім не так добра, як маглі б.
01:42
As we'll see in a moment,
31
90964
1230
Як мы ўбачым праз хвіліну,
01:44
productivity is actually doing all right,
32
92194
2722
з прадуктыўнасцю ўсё нармальна,
01:46
but it has become decoupled from jobs,
33
94916
3862
але яна расшчэплена ад росту працаў,
01:50
and the income of the typical worker is stagnating.
34
98778
4419
а рост даходу звычайнага працаўніка нерухомее.
01:55
These troubles are sometimes misdiagnosed
35
103197
2519
Гэтыя праблемы часам блытаюць
01:57
as the end of innovation,
36
105716
3712
з заняпадам інавацый,
02:01
but they are actually the growing pains
37
109428
2129
але гэта ўсяго толькі
пераходныя праблемы таго,
пераходныя праблемы таго,
02:03
of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
38
111557
5590
што Эндру МакАфі і я завем
новай машыннай эрай.
новай машыннай эрай.
02:09
Let's look at some data.
39
117147
1882
Паглядзім на некаторыя дадзеныя.
02:11
So here's GDP per person in America.
40
119029
2902
Гэта валавы ўнутраны прадукт (ВУП)
на чалавека ў ЗША.
на чалавека ў ЗША.
02:13
There's some bumps along the way, but the big story
41
121931
2766
Ёсць няроўнасці на графіку,
але паспрабуйце
але паспрабуйце
02:16
is you could practically fit a ruler to it.
42
124697
2715
прыкласці да яго лінейку .
02:19
This is a log scale, so what looks like steady growth
43
127412
3276
Гэта лагарыфмічная шкала і, як бачыце,
02:22
is actually an acceleration in real terms.
44
130688
3043
рост насамрэч паскараецца.
02:25
And here's productivity.
45
133731
2160
А вось гэта прадуктыўнасць.
02:27
You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s,
46
135891
2671
Вы бачыце невялікае замаруджванне ў 70-х,
02:30
but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution,
47
138562
3738
але яно дакладна супадае з Другой прамысловай рэвалюцыяй,
02:34
when factories were learning how to electrify their operations.
48
142300
2691
калі кіраўнікі заводаў зразумелі
шматграннасць электрычнасці.
шматграннасць электрычнасці.
02:36
After a lag, productivity accelerated again.
49
144991
4129
Пасля затрымкі прадуктыўнасць узрасла зноў.
02:41
So maybe "history doesn't repeat itself,
50
149120
2571
Дык можа "гісторыя не паўтарае сабе,
02:43
but sometimes it rhymes."
51
151691
2568
але калі-кольвек яна рыфмуецца."
02:46
Today, productivity is at an all-time high,
52
154259
3136
Сёння прадуктыўнасць --
найвышэйшая за ўсю гісторыю,
найвышэйшая за ўсю гісторыю,
02:49
and despite the Great Recession,
53
157395
1977
і нягледзячы на Вялікую рэцэсію,
02:51
it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s,
54
159372
4252
яна расце хутчэй у 2000-х за 1990-я,
02:55
the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s.
55
163624
4136
і ў 1990-х хутчэй за 70-я ці 80-я.
02:59
It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution.
56
167760
3674
Яна расце нават хутчэй чым падчас
Другой прамысловай рэвалюцыі.
Другой прамысловай рэвалюцыі.
03:03
And that's just the United States.
57
171434
1743
І гэта толькі ў Злучаных Штатах.
03:05
The global news is even better.
58
173177
3248
Глабальныя навіны нават лепш.
03:08
Worldwide incomes have grown at a faster rate
59
176425
2360
Сусветны даход у апошняе дзесяцігоддзе
03:10
in the past decade than ever in history.
60
178785
2496
расце найхутчэй за калі-кольвек.
03:13
If anything, all these numbers actually understate our progress,
61
181281
5051
Усе гэтыя лічбы насамрэч
прымяншаюць наш прагрэс,
прымяншаюць наш прагрэс,
03:18
because the new machine age
62
186332
1912
таму што новая машынная эра
03:20
is more about knowledge creation
63
188244
1664
збольшага пра вытворчасць ведаў,
03:21
than just physical production.
64
189908
2331
а не матэрыяльных вырабаў.
03:24
It's mind not matter, brain not brawn,
65
192239
2938
Розум не матэрыя, мозг не мускулы,
03:27
ideas not things.
66
195177
2062
ідэі не рэчы.
03:29
That creates a problem for standard metrics,
67
197239
2570
Гэта стварае праблему
для стандартных падлікаў,
для стандартных падлікаў,
03:31
because we're getting more and more stuff for free,
68
199809
3502
таму што мы маем усё
больш і больш рэчаў задарма,
больш і больш рэчаў задарма,
03:35
like Wikipedia, Google, Skype,
69
203311
2641
як напрыклад Wikipedia, Google, Skype,
03:37
and if they post it on the web, even this TED Talk.
70
205952
3063
і нават гэты TED Talk.
03:41
Now getting stuff for free is a good thing, right?
71
209015
3303
Дарма -- гэта ж добра, праўда?
03:44
Sure, of course it is.
72
212318
1765
Ну а то ж.
03:46
But that's not how economists measure GDP.
73
214083
3868
Але гэта не могуць падлічыць эканамісты.
03:49
Zero price means zero weight in the GDP statistics.
74
217951
5592
Нулявы кошт азначае
нулявую вагу ў ВУП статыстыцы.
нулявую вагу ў ВУП статыстыцы.
03:55
According to the numbers, the music industry
75
223543
2112
Звярнемся да лічбаў.
Сёння музычная індустрыя --
Сёння музычная індустрыя --
03:57
is half the size that it was 10 years ago,
76
225655
3000
палова ад таго, што было 10 гадоў таму,
04:00
but I'm listening to more and better music than ever.
77
228655
3656
але я слухаю больш лепшае музыкі чым раней.
04:04
You know, I bet you are too.
78
232311
2192
І я ўпэўнены, што вы таксама.
04:06
In total, my research estimates
79
234503
2723
Увогуле, згодна маім даследванням,
04:09
that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year
80
237226
4754
ВУП штогод не улічвае
каля 300 мільярдаў даляраў
каля 300 мільярдаў даляраў
04:13
in free goods and services on the Internet.
81
241980
3346
за дармавыя рэчы і паслугі ў Інтэрнэце.
04:17
Now let's look to the future.
82
245326
1789
Паглядзім ў будучыню.
04:19
There are some super smart people
83
247115
2263
Ёсць шмат вельмі разумных людзей,
04:21
who are arguing that we've reached the end of growth,
84
249378
5019
якія даводзяць, што хутка канец росту,
04:26
but to understand the future of growth,
85
254397
3558
але каб зразумець будучыню роста
04:29
we need to make predictions
86
257955
2683
трэба зрабіць прагноз
04:32
about the underlying drivers of growth.
87
260638
3290
аб галоўных прычынах роста.
04:35
I'm optimistic, because the new machine age
88
263928
3806
Я аптыміст, таму што новая машынная эра --
04:39
is digital, exponential and combinatorial.
89
267734
5030
лічбавая, экспаненцыальная і камбінаторная.
04:44
When goods are digital, they can be replicated
90
272764
2264
Па-першае, лічбавыя тавары
могуць быць скапіяваны
могуць быць скапіяваны
04:47
with perfect quality at nearly zero cost,
91
275028
4509
з выдатнай якасцю забясплатна,
04:51
and they can be delivered almost instantaneously.
92
279537
4018
і яны могуць быць дастаўлены
амаль што імгненна.
амаль што імгненна.
04:55
Welcome to the economics of abundance.
93
283555
2800
Вось вам эканоміка дастатку.
04:58
But there's a subtler benefit to the digitization of the world.
94
286355
3690
Ёсць карысць ад алічбаванасці свету.
05:02
Measurement is the lifeblood of science and progress.
95
290045
4600
Вымярэнні -- гэта кроў навукі і прагрэсу.
05:06
In the age of big data,
96
294645
2148
У эру Велічэзных даных,
05:08
we can measure the world in ways we never could before.
97
296793
4286
мы можам памерыць свет
неіснуючымі раней спосабамі.
неіснуючымі раней спосабамі.
05:13
Secondly, the new machine age is exponential.
98
301079
4095
Па-другое, новая машынная эра
экспаненцыяльная.
экспаненцыяльная.
05:17
Computers get better faster than anything else ever.
99
305174
5935
Камп'ютары паляпшаюцца хутчэй за што іншае.
05:23
A child's Playstation today is more powerful
100
311109
3568
Дзіцячы Playstation сёння больш магутны
05:26
than a military supercomputer from 1996.
101
314677
4056
за вайсковы суперкамп'ютар у 1996-м.
05:30
But our brains are wired for a linear world.
102
318733
3207
Але ж нашыя мазгі падрыхтаваны
да лінейнага свету,
да лінейнага свету,
05:33
As a result, exponential trends take us by surprise.
103
321940
3888
таму экспаненцыяльныя тэндэнцыі
нечаканы для нас.
нечаканы для нас.
05:37
I used to teach my students that there are some things,
104
325828
2602
Я вучыў сваіх студэнтаў, што ёсць рэчы,
05:40
you know, computers just aren't good at,
105
328430
1934
ведаеце, у якіх камп'ютары не вельмі моцныя,
05:42
like driving a car through traffic.
106
330364
2385
накшталт кіравання аўтамабілем у моцным руху.
05:44
(Laughter)
107
332749
2013
(Смех)
05:46
That's right, here's Andy and me grinning like madmen
108
334762
3491
Слушна, тут Эндзі і мы смяемся нібы вар'яты,
05:50
because we just rode down Route 101
109
338253
2384
таму што кагадзе ехалі па хуткаснай 101-ай
05:52
in, yes, a driverless car.
110
340637
3669
у менавіта беспілотным аўтамабіле.
05:56
Thirdly, the new machine age is combinatorial.
111
344306
2583
Па-трэцяе, новая машынная эра камбінаторная.
05:58
The stagnationist view is that ideas get used up,
112
346889
4048
Застойны погляд -- гэта што ідэі пасабраныя
06:02
like low-hanging fruit,
113
350937
1856
нібы садавіны, што нізка вісяць,
06:04
but the reality is that each innovation
114
352793
3163
але рэальнасць -- калі кожная вынаходка
06:07
creates building blocks for even more innovations.
115
355956
3256
стварае прыступку для наступных вынаходак.
06:11
Here's an example. In just a matter of a few weeks,
116
359212
3345
А вось і прыклад. Усяго за пару тыдняў,
06:14
an undergraduate student of mine
117
362557
2072
мой студэнт
06:16
built an app that ultimately reached 1.3 million users.
118
364629
4111
зрабіў прыкладанне, якім цяпер
карыстаецца 1.3 мільёна чалавек.
карыстаецца 1.3 мільёна чалавек.
06:20
He was able to do that so easily
119
368740
1699
Ён зрабіў гэта так лёгка,
06:22
because he built it on top of Facebook,
120
370439
1827
таму што прыкладанне зроблена паверх Facebook,
06:24
and Facebook was built on top of the web,
121
372266
1933
а Facebook зроблены паверх сусветнага сеціва,
06:26
and that was built on top of the Internet,
122
374199
1698
а сеціва паверх Інтэрнэту,
06:27
and so on and so forth.
123
375897
2418
і гэтак далей.
06:30
Now individually, digital, exponential and combinatorial
124
378315
4765
Індывідуальнасць, лічбавасць,
экспаненцыяльнасць і камбінаторнасць
экспаненцыяльнасць і камбінаторнасць
06:35
would each be game-changers.
125
383080
2350
нават паасобку могуць цалкам змяніць жыццё.
06:37
Put them together, and we're seeing a wave
126
385430
2190
Аб'яднаныя, яны ператвараюцца ў хвалю
06:39
of astonishing breakthroughs,
127
387620
1393
дзіўных прарываў,
06:41
like robots that do factory work or run as fast as a cheetah
128
389013
3060
кшталту робатаў, якія робяць на заводах
ці бегаюць хутчэй за гепарда,
ці бегаюць хутчэй за гепарда,
06:44
or leap tall buildings in a single bound.
129
392073
2796
альбо за раз пераскокваюць высокія будынкі.
06:46
You know, robots are even revolutionizing
130
394869
2232
Ведаеце, робаты нават робяць прарыў
06:49
cat transportation.
131
397101
1829
у транспартоўцы катоў.
06:50
(Laughter)
132
398930
2270
(Смех)
06:53
But perhaps the most important invention,
133
401200
2732
Але мажліва найбольш значнай вынаходкай
06:55
the most important invention is machine learning.
134
403932
5065
з'яўляецца машыннае навучэнне.
07:00
Consider one project: IBM's Watson.
135
408997
3376
Разгледзім адзін праэкт: Watson кампаніі IBM.
07:04
These little dots here,
136
412373
1589
Маленькія пункты тут --
07:05
those are all the champions on the quiz show "Jeopardy."
137
413962
4860
гэта ўсё чэмпіёны віктарыны "Рызыка".
07:10
At first, Watson wasn't very good,
138
418822
2544
Спачатку Watson гуляў не вельмі добра,
07:13
but it improved at a rate faster than any human could,
139
421366
5622
але ён паляпшаў свой рэйтынг
хутчэй за любога чалавека,
хутчэй за любога чалавека,
07:18
and shortly after Dave Ferrucci showed this chart
140
426988
2687
і хутка пасля таго, як Дэйв Фяруччы
паказаў гэту дыяграму
паказаў гэту дыяграму
07:21
to my class at MIT,
141
429675
1652
у маім класе ў Масачусецкім Тэхналагічным,
07:23
Watson beat the world "Jeopardy" champion.
142
431327
3542
Watson перамог сусветнага чэмпіёна "Рызыкі".
07:26
At age seven, Watson is still kind of in its childhood.
143
434869
3989
У свае семь гадоў Watson
яшчэ знаходзіцца ў дзяцінстве.
яшчэ знаходзіцца ў дзяцінстве.
07:30
Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.
144
438858
5318
Нядаўна яго настаўнікі дазволілі яму
сёрфіць у інтэрнэце без дагляду.
сёрфіць у інтэрнэце без дагляду.
07:36
The next day, it started answering questions with profanities.
145
444176
5946
На наступны дзень ён здолеў
адказваць на пытанні лаянкай.
адказваць на пытанні лаянкай.
07:42
Damn. (Laughter)
146
450122
2274
Чорт. (Смех)
07:44
But you know, Watson is growing up fast.
147
452396
2280
Але ведаеце, Watson хутка расце.
07:46
It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them.
148
454676
4212
Яго праверылі на працы
ў кол-цэнтры, і ён управіўся.
ў кол-цэнтры, і ён управіўся.
07:50
It's applying for legal, banking and medical jobs,
149
458888
3724
Яго ўжывалі на розных банкаўскіх
і медыцынскіх працах,
і медыцынскіх працах,
07:54
and getting some of them.
150
462612
1950
і часам ў яго ўсё атрымоўвалася.
07:56
Isn't it ironic that at the very moment
151
464562
1889
Ці не іранічна, што ў момант
07:58
we are building intelligent machines,
152
466451
2234
калі мы распрацоўваем інтэлектуальныя машыны
08:00
perhaps the most important invention in human history,
153
468685
3449
(магчыма найбольш значная
вынаходка чалавецтва ў гісторыі),
вынаходка чалавецтва ў гісторыі),
08:04
some people are arguing that innovation is stagnating?
154
472134
3975
хтосьці кажа, што вынаходніцтва ў застоі.
08:08
Like the first two industrial revolutions,
155
476109
2419
Як і ў першыя дзьве індустрыяльныя рэвалюцыі,
08:10
the full implications of the new machine age
156
478528
3134
усе наступствы новай машыннай эры
08:13
are going to take at least a century to fully play out,
157
481662
2682
толькі праз стагоддзе дасягнуць усёй магутнасці,
08:16
but they are staggering.
158
484344
3032
але яны ўжо ашаламляюць.
08:19
So does that mean we have nothing to worry about?
159
487376
3336
Ці азначае гэта, што нам няма чаго турбавацца?
08:22
No. Technology is not destiny.
160
490712
3680
Не. Тэхналогія -- гэта не лёс.
08:26
Productivity is at an all time high,
161
494392
2569
Прадуктыўнасць на высаце,
08:28
but fewer people now have jobs.
162
496961
2983
але ўсё менш людзей маюць працу.
08:31
We have created more wealth in the past decade than ever,
163
499944
3120
За апошняе дзесяцігоддзе
мы стварылі больш прадуктаў, чым колісь,
мы стварылі больш прадуктаў, чым колісь,
08:35
but for a majority of Americans, their income has fallen.
164
503064
3904
але ў большасці амерыканцаў даход знізіўся.
08:38
This is the great decoupling
165
506968
2312
Гэта звычайная сувязь
08:41
of productivity from employment,
166
509280
2976
паміж павышэннем прадуктыўнасці
08:44
of wealth from work.
167
512256
3104
і заробку.
08:47
You know, it's not surprising that millions of people
168
515360
2346
Ведаеце, гэта не дзіўна, што мільёны людзей
08:49
have become disillusioned by the great decoupling,
169
517706
2846
робяцца расчараванымі такой сувяззю,
08:52
but like too many others,
170
520552
1747
але як і большасць чалавецтва,
08:54
they misunderstand its basic causes.
171
522299
3097
яны не разумеюць асноўных гэтаму прычын.
08:57
Technology is racing ahead,
172
525396
2610
Тэхналогія імчыцца наперад,
09:00
but it's leaving more and more people behind.
173
528006
3550
пакідаючы ўсё больш і больш людзей за сабой.
09:03
Today, we can take a routine job,
174
531556
3519
Сёння мы можам узяць руцінную працу,
09:07
codify it in a set of machine-readable instructions,
175
535075
3091
закадаваць яе у машынныя інструкцыі,
09:10
and then replicate it a million times.
176
538166
2827
і памножыць мільён разоў.
09:12
You know, I recently overheard a conversation
177
540993
2279
Ведаеце, я нядаўна падслухаў гутарку,
09:15
that epitomizes these new economics.
178
543272
1952
якая увасабляе гэтую новую эканоміку.
09:17
This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore.
179
545224
4197
Хлопец сказаў: "Не, я больш не карыстаюся
падатковымі экспертамі.
падатковымі экспертамі.
09:21
TurboTax does everything that my tax preparer did,
180
549421
2448
TurboTax робіць усё, што тыя рабілі,
09:23
but it's faster, cheaper and more accurate."
181
551869
4558
але робіць хутчэй, танней і больш дакладна."
09:28
How can a skilled worker
182
556427
1799
Як можа кваліфікаваны спецыяліст
09:30
compete with a $39 piece of software?
183
558226
3009
спаборнічаць з праграмай за 39 даляраў?
09:33
She can't.
184
561235
1967
Не можа.
09:35
Today, millions of Americans do have faster,
185
563202
2780
Сёння мільёны амерыканцаў
рыхтуюць падатковую дакументацыю
рыхтуюць падатковую дакументацыю
09:37
cheaper, more accurate tax preparation,
186
565982
2387
хутчэй, танней і больш дакладна,
09:40
and the founders of Intuit
187
568369
1486
і заснавальнікі Intuit
09:41
have done very well for themselves.
188
569855
2493
хораша падзарабілі.
09:44
But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.
189
572348
4214
Але 17 адсоткаў падактовых дакументалістаў
больш не маюць працы.
больш не маюць працы.
09:48
That is a microcosm of what's happening,
190
576562
2078
Вось прыклад таго, што адбываецца
09:50
not just in software and services, but in media and music,
191
578640
4677
не толькі ў праграмным забяспячэнні
і паслугах, але ў СМІ і музыцы,
і паслугах, але ў СМІ і музыцы,
09:55
in finance and manufacturing, in retailing and trade --
192
583317
3686
у фінансах і вытворчасці,
у аптовым і рознічным гандлі --
у аптовым і рознічным гандлі --
09:59
in short, in every industry.
193
587003
3895
карацей, у кожнай галіне індустрыі.
10:02
People are racing against the machine,
194
590898
3095
Людзі імчацца навыперадкі з машынамі,
10:05
and many of them are losing that race.
195
593993
3090
і шмат хто з іх прайграе гэтую гонку.
10:09
What can we do to create shared prosperity?
196
597083
3886
Што мы можам зрабіць,
каб стварыць усеагульны росквіт?
каб стварыць усеагульны росквіт?
10:12
The answer is not to try to slow down technology.
197
600969
3017
Адказ не ў спробе замарудзіць прагрэс:
10:15
Instead of racing against the machine,
198
603986
2557
замест імчання навыперадкі з машынамі,
10:18
we need to learn to race with the machine.
199
606543
3677
нам трэба навучыцца імчацца разам з машынамі.
10:22
That is our grand challenge.
200
610220
3129
Гэта наша вялікая галаваломка.
10:25
The new machine age
201
613349
2324
Новая машынная эра
10:27
can be dated to a day 15 years ago
202
615673
3113
распачалася 15 гадоў таму ў дзень,
10:30
when Garry Kasparov, the world chess champion,
203
618786
2878
калі Гары Каспараў, сусветны чэмпіён па шахматам,
10:33
played Deep Blue, a supercomputer.
204
621664
3706
гуляў з суперкамп'ютарам Deep Blue.
10:37
The machine won that day,
205
625370
2012
Машына выйграла,
10:39
and today, a chess program running on a cell phone
206
627382
2968
і сёння, шахматная праграмма
на мабільным тэлефоне
на мабільным тэлефоне
10:42
can beat a human grandmaster.
207
630350
2296
можа выйграць грандмайстра.
10:44
It got so bad that, when he was asked
208
632646
3365
Усё стала настолькі кепска, што калі
10:48
what strategy he would use against a computer,
209
636011
2563
ў дацкага грандмайстра Яна Доннера запыталіся,
10:50
Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,
210
638574
4016
якую стратэгію ён бы выкарыстоўваў
супраць камп'ютара, той адказаў:
супраць камп'ютара, той адказаў:
10:54
"I'd bring a hammer."
211
642590
1771
"Я бы ўзяў малаток."
10:56
(Laughter)
212
644361
3680
(Смех)
11:00
But today a computer is no longer the world chess champion.
213
648041
4544
Але сёння камп'ютар --
больш не сусветны чэмпіён па шахматам,
больш не сусветны чэмпіён па шахматам,
11:04
Neither is a human,
214
652585
2654
як дарэчы і чалавек,
11:07
because Kasparov organized a freestyle tournament
215
655239
3579
таму што Каспараў арганізаваў свабодны турнір,
11:10
where teams of humans and computers
216
658818
1916
у якім каманды людзей і камп'ютараў
11:12
could work together,
217
660734
2099
маглі гуляць разам,
11:14
and the winning team had no grandmaster,
218
662833
3157
і каманда пераможцаў не мела грандмайстра
11:17
and it had no supercomputer.
219
665990
2465
і не мела суперкамп'ютара.
11:20
What they had was better teamwork,
220
668455
4175
Што яны мелі дык гэта лепшую камандную працу,
11:24
and they showed that a team of humans and computers,
221
672630
5016
і яны паказалі, што каманда, складзеная з чалавека
11:29
working together, could beat any computer
222
677646
3048
і камп'ютара, перамагае любы камп'ютар
11:32
or any human working alone.
223
680694
3520
альбо чалавека паасобку.
11:36
Racing with the machine
224
684214
1664
Імчанне разам з машынамі
11:37
beats racing against the machine.
225
685878
2343
перамагае імчанне навыперадкі з машынамі.
11:40
Technology is not destiny.
226
688221
2564
Тэхналогія -- гэта не лёс.
11:42
We shape our destiny.
227
690785
1742
Мы робім свой лёс.
11:44
Thank you.
228
692527
1447
Дзякуй.
11:45
(Applause)
229
693974
5016
(Апладысменты)
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