TEDxBoston 2012
Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?
Андрю МакАфий: Взимат ли ни работните места дроидите?
Filmed:
Readability: 4.4
1,061,603 views
Роботите и алгоритмите стават доста добри във вършенето на работи като сглобяване на коли, писане на статии и преводи - работи, които някога имаха нужда от човешка ръка. Какво ще работят хората? Андрю МакАфий представя някои нови работни данни, за да каже: Не сме видяли нищо още. Той също прави стъпка назад и поглежда голямата история, стигайки до изненадващ и дори силно вълнуващ проспект за бъдещето. (Заснето на TEDxБостън).
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
Както се оказва, когато десетки милиони хора
00:19
are unemployed or underemployed,
1
3271
2328
са безработни или не работят пълноценно,
00:21
there's a fair amount of interest in what technology might be doing to the labor force.
2
5599
4127
има голям интерес към това какво причинява технологията на работната ръка.
00:25
And as I look at the conversation, it strikes me
3
9726
2719
И когато погледна диалога ме впечатлява това,
00:28
that it's focused on exactly the right topic,
4
12445
2952
че е фокусиран върху точната тема
00:31
and at the same time, it's missing the point entirely.
5
15397
2978
и едновременно с това няма никакъв смисъл.
00:34
The topic that it's focused on, the question is whether or not
6
18375
3008
Темата, върху която се набляга е дали
00:37
all these digital technologies are affecting people's ability
7
21383
3655
всички цифрови технологии влияят върху способността на хората
00:40
to earn a living, or, to say it a little bit different way,
8
25038
3020
да си изкарват хляба или, казано по друг начин,
00:43
are the droids taking our jobs?
9
28058
2278
взимат ли ни работата роботите?
00:46
And there's some evidence that they are.
10
30336
1968
Има и доказателства, че е така.
00:48
The Great Recession ended when American GDP resumed
11
32304
4353
Голямата Рецесия свърши, когато американският БВП възстанови
00:52
its kind of slow, steady march upward, and some other
12
36657
3429
бавното си и стабилно покачване и други
00:56
economic indicators also started to rebound, and they got
13
40101
2934
икономически показатели също скочиха
00:58
kind of healthy kind of quickly. Corporate profits
14
43035
2862
и се стабилизираха доста бързо. Корпоративните печалби
01:01
are quite high. In fact, if you include bank profits,
15
45897
3276
са доста високи. Всъщност, ако се включат печалбите на банките,
01:05
they're higher than they've ever been.
16
49173
2112
те са по-високи от всякога.
01:07
And business investment in gear, in equipment
17
51285
3272
Инвестициите в машини, оборудване,
01:10
and hardware and software is at an all-time high.
18
54557
3107
хардуер и софтуер са най-високите от когато и да е било.
01:13
So the businesses are getting out their checkbooks.
19
57664
3381
Тъй че бизнесите са извадили чековите си книжки.
01:16
What they're not really doing is hiring.
20
61045
2261
Единственото нещо, което те не правят е да наемат хора.
01:19
So this red line is the employment-to-population ratio,
21
63306
3701
Тази червена линия е съотношението на работната заетост към населението,
01:22
in other words, the percentage of working age people
22
67007
3381
с други думи, процента на работоспособни хора
01:26
in America who have work.
23
70388
1891
в Америка, които имат работа.
01:28
And we see that it cratered during the Great Recession,
24
72279
3700
Виждате, че има голям кратер през Голямата Рецесия,
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
25
75979
2864
и нещата почти не са се възстановили от там.
01:34
But the story is not just a recession story.
26
78843
2507
Нашата история не е само за рецесията.
01:37
The decade that we've just been through had relatively
27
81350
2997
Последните десет години, през които току-що преминахме, имаха релативно
01:40
anemic job growth all throughout, especially when we
28
84347
3393
анемичен растеж на работните места, особено когато
01:43
compare it to other decades, and the 2000s
29
87740
2935
го сравним с другите десетилетия, и 2000-те години
01:46
are the only time we have on record where there were
30
90675
2290
са единственото време, което имаме записано, когато
01:48
fewer people working at the end of the decade
31
92965
3203
по-малко хора работят в края на десетилетието,
01:52
than at the beginning. This is not what you want to see.
32
96168
3060
отколкото в началото му. Не бихме искали да виждаме това.
01:55
When you graph the number of potential employees
33
99228
3639
Когато поставим броя на потенциалните работодотели
01:58
versus the number of jobs in the country, you see the gap
34
102867
3604
срещу броя на работните места в страната, виждаме как тази пролука
02:02
gets bigger and bigger over time, and then,
35
106471
3578
расте все по-голяма и по-голяма с течение на времето,
02:05
during the Great Recession, it opened up in a huge way.
36
110049
2400
и след това, по време на Голямата Рецесия тя стана огромна.
02:08
I did some quick calculations. I took the last 20 years of GDP growth
37
112449
4410
Направих някои бързи калкулации. Взех 20 години растеж на БВП
02:12
and the last 20 years of labor productivity growth
38
116859
3296
и 20 години растеж на работната продуктивност
02:16
and used those in a fairly straightforward way
39
120155
2742
и използвах тези данни по елементарен начин,
02:18
to try to project how many jobs the economy was going
40
122897
2626
за да се опитам да предскажа, колко работни места икономиката ще
02:21
to need to keep growing, and this is the line that I came up with.
41
125523
3659
има нужда да добавя, за да расте и това е линията, която получих.
02:25
Is that good or bad? This is the government's projection
42
129182
3446
Това позитивно или негативно е? Това е прогнозата на правителството
02:28
for the working age population going forward.
43
132628
3853
за работоспособната популация в бъдеще.
02:32
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
44
136481
4771
Ако тези прогнози са точни, тази пролука няма да се затвори.
02:37
The problem is, I don't think these projections are accurate.
45
141252
3401
Проблема е, че не мисля, че тези прогнози са точни.
02:40
In particular, I think my projection is way too optimistic,
46
144653
3356
Всъщност, мисля, че моите прогнози са прекалено оптимистични,
02:43
because when I did it, I was assuming that the future
47
148009
3356
защото, когато направих това, аз приех, че бъдещето
02:47
was kind of going to look like the past
48
151365
2448
ще изглежда като миналото
02:49
with labor productivity growth, and that's actually not what I believe,
49
153813
3439
в отношение на растежа на работната продуктивност, това всъщно не е както аз мисля,
02:53
because when I look around, I think that we ain't seen nothing yet
50
157252
3759
защото, когато погледна наоколо, мисля, че нищо още не сме видяли
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
51
161011
3285
що се касае до влиянието на технологията на работните маркети.
03:00
Just in the past couple years, we've seen digital tools
52
164296
3998
Само през последните няколко години, ние виждаме как дигиталните инструменти
03:04
display skills and abilities that they never, ever had before,
53
168294
4406
показват умения и възможности, които никога преди не са имали
03:08
and that, kind of, eat deeply into what we human beings
54
172700
3788
и това по един начин ни човърка доста заради това,
03:12
do for a living. Let me give you a couple examples.
55
176488
3256
което правим за да си изкарваме хляба. Нека ви дам няколко примера.
03:15
Throughout all of history, if you wanted something
56
179744
2011
През цялата човешка история, ако искате да
03:17
translated from one language into another,
57
181755
2924
преведете нещо от един език на друг,
03:20
you had to involve a human being.
58
184679
1664
трябва да изполвате помощта на човешко същество.
03:22
Now we have multi-language, instantaneous,
59
186343
3416
Сега имаме многоезични, моментални
03:25
automatic translation services available for free
60
189759
4218
автоматични преводи, достъпни безплатно
03:29
via many of our devices all the way down to smartphones.
61
193977
3389
през някои от многото ни устройства, чак до телефоните ни.
03:33
And if any of us have used these, we know that
62
197366
2384
И ако някои от вас използват тези, вие знаете, че
03:35
they're not perfect, but they're decent.
63
199750
3321
те не са перфектни, но са доста добри.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
64
203071
3151
През цялата човешка история, ако искате нещо написано,
03:42
a report or an article, you had to involve a person.
65
206222
3415
репортаж или статия, ви трябва човек.
03:45
Not anymore. This is an article that appeared
66
209637
2252
Не и днес. Това е статия, която се появи
03:47
in Forbes online a while back about Apple's earnings.
67
211889
3230
във Форбс онлайн доста отдавна, за финансовите постижения на Апъл.
03:51
It was written by an algorithm.
68
215119
2527
Тази статия е написана от алгоритъм.
03:53
And it's not decent, it's perfect.
69
217646
3255
Тя не е доста добра, тя е перфектна.
03:56
A lot of people look at this and they say, "Okay,
70
220901
2962
Доста хора биха погледнали това и казали 'ОК,
03:59
but those are very specific, narrow tasks,
71
223863
2349
но това са много специфични, ограничени неща
04:02
and most knowledge workers are actually generalists,
72
226212
2633
и повечето научни работници са общи специалисти,
04:04
and what they do is sit on top of a very large body
73
228845
2529
те седят на върха на една голяма планина
04:07
of expertise and knowledge and they use that
74
231374
2656
от експертиза и знания и те използват това
04:09
to react on the fly to kind of unpredictable demands,
75
234030
3073
за да реагират на непредвидими изисквания
04:13
and that's very, very hard to automate."
76
237103
2488
и това е много, много трудно да се автоматизира.'
04:15
One of the most impressive knowledge workers
77
239591
1977
Един от най-впечатляващите научни работници
04:17
in recent memory is a guy named Ken Jennings.
78
241568
2409
от близкото минало е мъж на име Кен Дженингс.
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row,
79
243977
5058
Той спечели състезанието 'Риск' 74 поредни пъти,
04:24
took home three million dollars.
80
249035
2628
взимайки вкъщи повече от три милиона долара.
04:27
That's Ken on the right getting beat three to one by
81
251663
3850
Това отдясно е Кен, победен три на едно от
04:31
Watson, the "Jeopardy!"-playing supercomputer from IBM.
82
255513
4804
Уотсън, суперкомпютърът на Ай Би Ем, който игра в 'Риск'.
04:36
So when we look at what technology can do
83
260317
1864
Тъй че като погледнем, какво технологията може да направи
04:38
to general knowledge workers, I start to think
84
262181
2873
на работници с общи познания, започвам да си мисля,
04:40
there might not be something so special about this idea
85
265054
2599
че може да няма много специални неща в тази идея
04:43
of a generalist, particularly when we start doing things
86
267653
2888
за общи знания, особено, когато започнем да правим неща,
04:46
like hooking Siri up to Watson and having technologies
87
270541
3988
като например да обединим Сири с Уотсън и да имаме технологии,
04:50
that can understand what we're saying
88
274529
1896
които могат да разберат какво казваме
04:52
and repeat speech back to us.
89
276425
2081
и да ни го повтарят обратно.
04:54
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun
90
278506
2838
Сири е далече от перфектна, и можем да се подиграваме
04:57
of her flaws, but we should also keep in mind that
91
281344
3019
на нейните грешки, но трябва да помним, че
05:00
if technologies like Siri and Watson improve
92
284363
2676
ако технологиите като Сири и Уотсън се подобряват
05:02
along a Moore's Law trajectory, which they will,
93
287039
3781
по траекторията на закона на Мур, което те ще направят,
05:06
in six years, they're not going to be two times better
94
290820
2584
след шест години те няма да се два пъти по-добри
05:09
or four times better, they'll be 16 times better than they are right now.
95
293404
4818
или четири пъти по-добри, те ще са 16 пъти по-добри от това, което са сега.
05:14
So I start to think that a lot of knowledge work is going to be affected by this.
96
298222
3683
Така че започвам да си мисля, че доста от научните работни места ще бъдат засегнати от това.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work.
97
301905
3554
Дигиталните технологии въздействат не само на научните работни места.
05:21
They're starting to flex their muscles in the physical world as well.
98
305459
3992
Те също започват да показват мускули и във физическият свят.
05:25
I had the chance a little while back to ride in the Google
99
309451
2449
Не толкова отдавна имах възможността да се повозя в
05:27
autonomous car, which is as cool as it sounds. (Laughter)
100
311900
5526
автономната кола на Гугъл, което на практика е толкова готино колкото и на теория. (Смях)
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic
101
317426
3027
Уверявам ви, че тази кола се справяше със спри-тръгни трафика
05:36
on U.S. 101 very smoothly.
102
320453
2905
на магистрала 101 на САЩ много добре.
05:39
There are about three and a half million people
103
323358
1965
Има около три и половина милиона хора,
05:41
who drive trucks for a living in the United States.
104
325323
2209
които карат камиони като препитание в САЩ.
05:43
I think some of them are going to be affected by this
105
327532
2429
Смятам, че някои от тях ще бъдат засегнати от тези
05:45
technology. And right now, humanoid robots are still
106
329961
3252
технологии. И сега, хуманоидните роботи са все още
05:49
incredibly primitive. They can't do very much.
107
333213
3258
невероятно примитивни. Те не могат да правят много.
05:52
But they're getting better quite quickly, and DARPA,
108
336471
2581
Но те стават все по-добри доста бързо и ДАРПА,
05:54
which is the investment arm of the Defense Department,
109
339052
3151
което е инвестиционното звено на Министерството на отбраната,
05:58
is trying to accelerate their trajectory.
110
342203
1665
се опитва да ускори придвиждането по тази траектория.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
111
343868
4683
Казано накратко, да, дроидите идват да вземат работите ни.
06:04
In the short term, we can stimulate job growth
112
348551
3880
В краткосрочен план, можем да стимулираме ръстеж на работните места
06:08
by encouraging entrepreneurship and by investing
113
352431
2944
чрез насърчаване на предприемачеството и чрез инвестиране
06:11
in infrastructure, because the robots today still aren't
114
355375
3048
в инфраструктура, защото роботите днес все още не са
06:14
very good at fixing bridges.
115
358423
1740
много добри в оправянето на мостове.
06:16
But in the not-too-long-term, I think within the lifetimes
116
360163
3365
Но в не-много-дългосрочния-план, мисля през живота
06:19
of most of the people in this room, we're going to transition
117
363528
3569
на повечето хора в тази стая, ние ще се прехвърлим
06:22
into an economy that is very productive but that
118
367097
2936
към икономика, която е много продуктивна, но която
06:25
just doesn't need a lot of human workers,
119
370033
2804
просто няма нужда от много човешки работници,
06:28
and managing that transition is going to be
120
372837
1555
и управлението на този преход ще бъде
06:30
the greatest challenge that our society faces.
121
374392
2739
най-голямото предизвикателство, което нашето общество ще трябва да посрещне.
06:33
Voltaire summarized why. He said, "Work saves us
122
377131
2762
Волтер обяснява защо. Той казва: 'Работата ни предпазва
06:35
from three great evils: boredom, vice and need."
123
379893
5277
от три големи гряха: скука, порок, и нужда.'
06:41
But despite this challenge, I'm personally,
124
385170
2571
Въпреки това предизвикателство, аз лично
06:43
I'm still a huge digital optimist, and I am
125
387741
3049
все още съм голям дигитален оптимист, и съм
06:46
supremely confident that the digital technologies that we're
126
390790
3187
наистина много убеден, че дигиталните технологии, които ние
06:49
developing now are going to take us into a utopian future,
127
393977
3556
разработваме в момента ще ни пренесат в утопично бъдеще,
06:53
not a dystopian future. And to explain why,
128
397533
3033
а не в дистопично бъдеще. И за да обясня защо,
06:56
I want to pose kind of a ridiculously broad question.
129
400566
2522
аз искам да задам този абсурдно широк въпрос.
06:58
I want to ask what have been the most important
130
403088
2350
Искам да попитам, кои са най-важните
07:01
developments in human history?
131
405438
2323
развития в човешката история?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
132
407761
2733
Сега, искам да споделя с вас някои от отговорите, които аз получих
07:06
in response to this question. It's a wonderful question
133
410494
2177
на този въпрос. Това е прекрасен въпрос,
07:08
to ask and to start an endless debate about,
134
412671
2167
който може да използваме за да започнеме един безкраен дебат,
07:10
because some people are going to bring up
135
414838
2321
защото някои хора ще споменат
07:13
systems of philosophy in both the West and the East that
136
417159
3460
философски системи от Запада и Изтока, които
07:16
have changed how a lot of people think about the world.
137
420619
3133
са променили как хората мислят за света.
07:19
And then other people will say, "No, actually, the big stories,
138
423752
2836
И после някои хора биха казали: 'Всъщност, големите истории,
07:22
the big developments are the founding of the world's
139
426588
2423
големите разработки са създаването на световните
07:24
major religions, which have changed civilizations
140
429011
3282
религии, които променят цивилизациите
07:28
and have changed and influenced how countless people
141
432293
2639
и променят и контролират как безбройно много хора
07:30
are living their lives." And then some other folk will say,
142
434932
3004
живеят живота си.' Тогава, някои други хора ще кажат:
07:33
"Actually, what changes civilizations, what modifies them
143
437936
3527
'Всъщност, цивилизациите са променени,
07:37
and what changes people's lives
144
441463
2163
и живота на хората е променен
07:39
are empires, so the great developments in human history
145
443626
3912
от империите, така, че най-големите развития в човешката история
07:43
are stories of conquest and of war."
146
447538
2835
идват от историите за завоевания и войни.'
07:46
And then some cheery soul usually always pipes up
147
450373
2590
И тогава някоя весела душа винаги изскача
07:48
and says, "Hey, don't forget about plagues." (Laughter)
148
452963
5688
и казва:' Нека не забравяме за епидемиите.' (Смях)
07:54
There are some optimistic answers to this question,
149
458651
2903
Има някои оптимистични отговори на този въпрос,
07:57
so some people will bring up the Age of Exploration
150
461554
1897
така че някои хора повдигат епохата на откритията
07:59
and the opening up of the world.
151
463451
1948
и отварянето на света.
08:01
Others will talk about intellectual achievements
152
465399
2102
Други ще говорят за интелектуални постижения
08:03
in disciplines like math that have helped us get
153
467501
2275
в дисциплини като математика, които са ни помогнали да получим
08:05
a better handle on the world, and other folk will talk about
154
469776
3310
по-добро разбиране за света, а други ще говорят за
08:08
periods when there was a deep flourishing
155
473086
1697
периодите, когато е имало сериозно преуспяване
08:10
of the arts and sciences. So this debate will go on and on.
156
474783
3802
на изкуствата и науките. Така че този дебат ще продължи.
08:14
It's an endless debate, and there's no conclusive,
157
478585
2839
Това е безкраен дебат и няма решаващ,
08:17
no single answer to it. But if you're a geek like me,
158
481424
3252
единствен отговор за него. Но ако сте маниак като мен,
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
159
484676
2898
ще кажете: 'А какво показват данните?'
08:23
And you start to do things like graph things that we might
160
487574
2811
И ще започнете да правите неща като например да чертаете графики за неща,
08:26
be interested in, the total worldwide population, for example,
161
490385
4103
от които бихме се заинтересували, като цялото население на Земята например,
08:30
or some measure of social development,
162
494488
2641
или някакво измерване на социалното развитие,
08:33
or the state of advancement of a society,
163
497129
2511
или състоянието на развитие на обществото,
08:35
and you start to plot the data, because, by this approach,
164
499640
3833
и ще започнете да изобразявате данните, защото чрез този подход
08:39
the big stories, the big developments in human history,
165
503473
2617
големите истории, големите развития в човешката история
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
166
506090
2861
са тези, които ще променят кривите най-много.
08:44
So when you do this, and when you plot the data,
167
508951
1912
Когато направите това, когато вкарате данните,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
168
510863
2798
много бързо стигате до разни странни изводи.
08:49
You conclude, actually, that none of these things
169
513661
2923
Заключавате, всъщност, че нито едно от тези неща
08:52
have mattered very much. (Laughter)
170
516584
4952
не е много важно. (Смях)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves. (Laughter)
171
521536
4026
Нито едно от тях не е направило абсолютно нищо за кривите. (Смях)
09:01
There has been one story, one development
172
525562
3584
Има само една история, само едно развитие
09:05
in human history that bent the curve, bent it just about
173
529146
2606
в човешката история, което е променило кривата, изкривявайки я
09:07
90 degrees, and it is a technology story.
174
531752
4046
на 90 градуса, и това е технологична история.
09:11
The steam engine, and the other associated technologies
175
535798
2959
Парният двигател и другите асоциирани технологии
09:14
of the Industrial Revolution changed the world
176
538757
2931
от индустриалната революция промениха света
09:17
and influenced human history so much,
177
541688
2424
и оказаха такова влияние на човешката история,
09:20
that in the words of the historian Ian Morris,
178
544112
2083
че според думите на историка Иън Морис,
09:22
they made mockery out of all that had come before.
179
546195
4077
те се присмиват на всичко, което е било преди това.
09:26
And they did this by infinitely multiplying the power
180
550272
2913
Те постигат това като умножават безкрайно много силата
09:29
of our muscles, overcoming the limitations of our muscles.
181
553185
3137
на нашите мускули, прескачайки лимитите на нашите мускули.
09:32
Now, what we're in the middle of now
182
556322
2522
Сега, в момента сме по средата на
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
183
558844
2919
надминаването на лимитите на нашите индивидуални мозъци
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
184
561763
3073
и умножаването безкрайно много на нашата мозъчна сила.
09:40
How can this not be as big a deal as overcoming
185
564836
3700
Как може това да не е толкова голямо, колкото преминаването
09:44
the limitations of our muscles?
186
568536
2528
на лимита на нашите мускули?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit, when I look
187
571064
3378
С риск да се повторя малко, но като погледна
09:50
at what's going on with digital technology these days,
188
574442
2829
какво става с дигиталните технологии в днешни дни,
09:53
we are not anywhere near through with this journey,
189
577271
2826
все още не сме приключили с това пътешествие,
09:55
and when I look at what is happening to our economies
190
580097
2674
и когато виждам, какво става с нашите икономики
09:58
and our societies, my single conclusion is that
191
582771
2653
и нашите общества, моето единствено заключение е, че
10:01
we ain't seen nothing yet. The best days are really ahead.
192
585424
3528
не сме видяли нищо още. Най-добрите дни са все още пред нас.
10:04
Let me give you a couple examples.
193
588952
1756
Нека ви дам няколко примера.
10:06
Economies don't run on energy. They don't run on capital,
194
590708
4228
Икономиките не се задвижват от енергия. Те не се задвижват от капитал,
10:10
they don't run on labor. Economies run on ideas.
195
594936
3780
или пък от труд. Икономиките се задвижват от идеи.
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with
196
598716
2520
Работите като създаване на иновации, или създаването
10:17
new ideas, is some of the most powerful,
197
601236
2426
на нови идеи са едни от най-мощните,
10:19
some of the most fundamental work that we can do
198
603662
1815
едни от най-фундаменталните работи, които можем да правим
10:21
in an economy. And this is kind of how we used to do innovation.
199
605477
4016
в една икономика. И това е начина, по който правим нововъведения.
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people
200
609493
3778
Намираме една група еднакво изглеждащи хора,
10:29
— (Laughter) —
201
613271
3411
-- (Смях) --
10:32
we'd take them out of elite institutions, we'd put them into
202
616682
2529
взимаме ги от елитни институции, слагаме ги в
10:35
other elite institutions, and we'd wait for the innovation.
203
619211
2946
други елитни институции и чакаме за иновации.
10:38
Now — (Laughter) —
204
622157
4010
Сега -- (Смях) --
10:42
as a white guy who spent his whole career at MIT
205
626167
2581
като бял човек, който е прекарал цялата си кариера в МИТ
10:44
and Harvard, I got no problem with this. (Laughter)
206
628748
6366
и Харвард, аз нямам проблем с това. (Смях)
10:51
But some other people do, and they've kind of crashed
207
635114
2616
Но някои други хора имат, и те един вид провалиха
10:53
the party and loosened up the dress code of innovation.
208
637730
2536
партито и опростиха правилата за обличане на иновациите.
10:56
(Laughter)
209
640266
924
(Смях)
10:57
So here are the winners of a Top Coder programming challenge,
210
641190
3644
Ето ги победителите в надпреварата по програмиране "Топ програмист"
11:00
and I assure you that nobody cares
211
644834
2902
и ви уверявам, че на никой не му пука
11:03
where these kids grew up, where they went to school,
212
647736
3594
къде тези деца са израстнали, къде са ходили на училище,
11:07
or what they look like. All anyone cares about
213
651330
2488
или как изглеждат. Единственото нещо, от което всички се интересуват
11:09
is the quality of the work, the quality of the ideas.
214
653818
2821
е качеството на работата, качеството на идеите.
11:12
And over and over again, we see this happening
215
656639
2166
Отново и отново виждаме това да се случва
11:14
in the technology-facilitated world.
216
658805
2346
в технологично-ориентираният свят.
11:17
The work of innovation is becoming more open,
217
661151
2456
Работата по създаването на иновации става все по-отворена,
11:19
more inclusive, more transparent, and more merit-based,
218
663607
3778
по-всеобхватна, по-открита и по основана на заслуги
11:23
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard
219
667385
2969
и това ще продължи без значение какво МИТ и Харвард
11:26
think of it, and I couldn't be happier about that development.
220
670354
3680
смятат за това, и аз не мога да бъда по-щастлив за това развитие.
11:29
I hear once in a while, "Okay, I'll grant you that,
221
674034
2450
От време на време чувам: 'Добре, ще се съглася с това,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
222
676484
3387
но технологията е все още инструмент на богатият свят
11:35
and what's not happening, these digital tools are not
223
679871
2714
и това, което се случва, е че тези дигитални инструменти не
11:38
improving the lives of people at the bottom of the pyramid."
224
682585
3355
подобряват живота на хората в основата на пирамидата.'
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
225
685940
2664
Аз казвам за това много ясно: 'Безмислица'.
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
226
688604
3438
Основата на пирамидата печели много от технологиите.
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study
227
692042
2640
Икономиста Робърт Дженсън направи това прекрасно проучване
11:50
a while back where he watched, in great detail,
228
694682
3168
преди доста време, където той гледа, в много детайлно отношение,
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
229
697850
3381
какво става с риболовните селища в Керала, Индия,
11:57
when they got mobile phones for the very first time,
230
701231
3013
след като те получат мобилни телефони за първи път,
12:00
and when you write for the Quarterly Journal of Economics,
231
704244
2731
и когато пишеш за Тримесечния Журнал по Икономика,
12:02
you have to use very dry and very circumspect language,
232
706975
2897
трябва да използваш много сух и много предпазлив език,
12:05
but when I read his paper, I kind of feel Jensen is trying
233
709872
2472
но когато чета тези издания, аз чуствам, че Дженсън се опитва
12:08
to scream at us, and say, look, this was a big deal.
234
712344
3021
да ни вика, кавайки, че това е нещо голямо.
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
235
715365
4053
Цените се стабилизират, така че хората могат да планират икономическият си живот.
12:15
Waste was not reduced; it was eliminated.
236
719418
4123
Отпадъците не намаляват. Те изчезват напълно.
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
237
723541
2471
И животът на купувачите и продавачите
12:21
in these villages measurably improved.
238
726012
2498
в тези селища се подобрява значително.
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
239
728510
3716
Сега, аз не мисля, че Дженсън е бил изключителен късметлия
12:28
and happened to land in the one set of villages
240
732226
2354
и случайно се е приземил в единственото селище,
12:30
where technology made things better.
241
734580
2512
където технологията е направила нещата по-добри.
12:32
What happened instead is he very carefully documented
242
737092
2603
Това, което се случило е, че той много внимателно е документирал
12:35
what happens over and over again when technology
243
739695
2692
какво се случва отново и отново, когато технологията
12:38
comes for the first time to an environment and a community.
244
742387
3264
идва за първи път в някоя обстановка и общество.
12:41
The lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
245
745651
3964
Живота на хората, благосъстоянието на хората се подобрява значително.
12:45
So as I look around at all the evidence, and I think about
246
749615
2356
Така че, когато преглеждам всички доказателства и си мисля за
12:47
the room that we have ahead of us, I become a huge
247
751971
2476
пространството, което имаме пред нас, аз ставам голям
12:50
digital optimist, and I start to think that this wonderful
248
754447
2824
дигитален оптимист, и започвам да мисля, че това прекрасно
12:53
statement from the physicist Freeman Dyson
249
757271
3055
изказване, направено от физика Фрийман Дайсън
12:56
is actually not hyperbole. This is an accurate assessment of what's going on.
250
760326
4578
всъщност не е преувеличение. Това е много точна оценка на какво се случва.
13:00
Our digital -- our technologies are great gifts,
251
764904
2446
Нашият дигитален --- нашите технологии са прекрасни подаръци
13:03
and we, right now, have the great good fortune
252
767350
3161
и ние, точно сега, имаме добрият късмет
13:06
to be living at a time when digital technology is flourishing,
253
770511
3525
да живеем във време, когато дигиталната технология разцъфтява,
13:09
when it is broadening and deepening and
254
774036
1658
когато тя се развива все повече и по-задълбочено,
13:11
becoming more profound all around the world.
255
775694
3341
ставайки по-разпространена навсякъде по света.
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
256
779035
3218
Да, дроидите взимат работните ни места,
13:18
but focusing on that fact misses the point entirely.
257
782253
3813
но ако сте фокусирани на това, вие изпускате смисъла изцяло.
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
258
786066
3253
Смисъла е, че тогава ние сме свободни да правим други неща
13:25
and what we are going to do, I am very confident,
259
789319
2658
и това, което ще правим, аз съм много убеден,
13:27
what we're going to do is reduce poverty and drudgery
260
791977
3063
това, което ще правим ще намали бедността и робския труд
13:30
and misery around the world. I'm very confident
261
795040
2664
и мизерията по света. Аз съм много убеден,
13:33
we're going to learn to live more lightly on the planet,
262
797704
3032
че ще се научим да живеем по-леко на планетата
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
263
800736
3481
и съм много убеден, че това, което ще правим
13:40
with our new digital tools is going to be so profound
264
804217
2921
с новите си дигитални инструменти ще бъде толкова различно
13:43
and so beneficial that it's going to make a mockery
265
807138
2891
и толкова ползотворно, че ще бъде подигравка
13:45
out of everything that came before.
266
810029
1733
над всичко, което е било преди това.
13:47
I'm going to leave the last word to a guy who had
267
811762
2738
Ще оставя последните думи на един човек, който
13:50
a front row seat for digital progress,
268
814500
1778
имаше място на първия ред на дигиталния прогрес,
13:52
our old friend Ken Jennings. I'm with him.
269
816278
2565
нашият стар приятел Кен Дженингс. Аз съм с него.
13:54
I'm going to echo his words:
270
818843
1361
Ще повторя думите му:
13:56
"I, for one, welcome our new computer overlords." (Laughter)
271
820204
3971
'Аз казвам добре дошли на нашите нови компютърни господари.'
14:00
Thanks very much. (Applause)
272
824175
2929
Благодаря ви много. (Аплодисменти)
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